Proses penyangraian adalah salah satu tahap penting dalam pengolahan biji kakao yang
menentukan kualitas hasil akhir produk. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan suhu
dan durasi penyangraian berbasis data untuk menghasilkan kualitas biji kakao terbaik. Pada
proses ini, kandungan air pada biji kakao dikeluarkan dan biji dikembangkan agar didapatkan
aroma dan warna yang khas serta memenuhi standar. Data diperoleh dari perekaman secara
real-time menggunakan platform IoT Mindsphere yang ada di CTLI dan bagian quality control,
mencakup kapasitas roasting, kadar air, pH, jenis biji, dan variabel lainnya. Metode data mining
dengan algoritma Support Vector Regression (SVR) digunakan untuk memprediksi suhu dan
durasi optimal, yang dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percent Error (MAPE) dan Root
Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVR mampu
merekomendasikan kombinasi suhu dan durasi penyangraian dengan akurasi tinggi, dengan
nilai rata-rata MAPE sebesar 4,76% dan RMSE sebesar 9,17. Penelitian ini bermanfaat bagi
industri kakao sebagai panduan berbasis data untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas produk
olahan kakao.
