Oleh: Kavadya Syska, S.P., M.Si. (Dosen Bidang Teknologi Pangan – Food Technologist, Universitas Nahdlatul Ulama Al Ghazali Cilacap / UNUGHA Cilacap)
Dalam industri pangan, masa simpan mikroba merujuk pada periode waktu di mana sebuah produk pangan tetap aman untuk dikonsumsi, berdasarkan kualitas mikrobiologinya. Masa simpan ini menjadi salah satu faktor krusial dalam memastikan bahwa produk pangan tidak hanya tetap berkualitas tetapi juga bebas dari risiko kontaminasi mikroba yang dapat merugikan kesehatan konsumen. Di sinilah mikrobiologi prediktif berperan sebagai pendekatan ilmiah yang memanfaatkan model matematika dan teknik komputasi untuk memprediksi pertumbuhan, kelangsungan hidup, dan perilaku mikroorganisme dalam makanan serta lingkungan lainnya.
Mikrobiologi prediktif memungkinkan para peneliti, produsen pangan, dan badan pengawas untuk menilai risiko yang berpotensi muncul akibat kontaminasi mikroba dan kerusakan makanan. Dengan informasi ini, pengambilan keputusan terkait keamanan pangan, kualitas, dan masa simpan dapat dilakukan dengan lebih baik dan terukur. Pada dasarnya, mikrobiologi prediktif memadukan data empiris dengan model matematika untuk menciptakan simulasi yang mendekati kondisi nyata, sehingga memberikan gambaran mengenai bagaimana mikroba akan bereaksi terhadap berbagai kondisi penyimpanan dan distribusi pangan.
Ada dua pendekatan utama dalam pemodelan mikrobiologi prediktif, yaitu pendekatan pemodelan dua tahap (two-step) dan satu tahap (one-step). Kedua pendekatan ini umumnya menggunakan model primer dan sekunder untuk menggambarkan perilaku kuantitatif mikroorganisme yang menyebabkan kerusakan produk pangan. Model primer fokus pada pemahaman bagaimana mikroorganisme tumbuh atau mati dalam kondisi tertentu, sedangkan model sekunder mencoba menjelaskan bagaimana faktor lingkungan seperti suhu atau pH memengaruhi pertumbuhan atau kematian tersebut.
Namun, pendekatan baru seperti pembelajaran mesin (machine learning) menawarkan cara yang berbeda dan sering kali lebih efisien. Pembelajaran mesin tidak memerlukan pemisahan antara model primer dan sekunder, melainkan menggunakan algoritma yang lebih kompleks untuk memprediksi perilaku mikroorganisme berdasarkan data yang ada. Dengan pendekatan ini, prediksi mengenai masa simpan mikroba dapat dilakukan dengan lebih akurat dan cepat, tanpa perlu melalui proses pemodelan yang terlalu rumit.
Setiap teknik pemodelan memiliki keunggulan dan keterbatasan masing-masing. Pendekatan konvensional dengan model primer dan sekunder telah terbukti efektif dalam banyak kasus, tetapi mereka bisa memerlukan waktu dan sumber daya yang cukup besar untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Di sisi lain, pembelajaran mesin menawarkan efisiensi dan fleksibilitas yang lebih tinggi, namun memerlukan data yang cukup besar dan beragam untuk dapat memberikan hasil yang optimal.
Meskipun begitu, penerapan pembelajaran mesin dalam mikrobiologi prediktif masih memerlukan penelitian lebih lanjut untuk mengatasi tantangan-tantangan tertentu, seperti kebutuhan akan data yang lebih rinci dan pengembangan algoritma yang mampu menangani keragaman kondisi penyimpanan pangan. Namun, potensi yang ditawarkan sangat besar, terutama dalam mengurangi limbah pangan dan meningkatkan kepercayaan konsumen terhadap produk yang ada di pasaran.
Tinjauan komprehensif mengenai berbagai teknik pemodelan dalam mikrobiologi prediktif menunjukkan bahwa dengan pemahaman yang lebih mendalam mengenai teknik-teknik ini, praktik keamanan pangan dapat ditingkatkan, limbah dapat dikurangi, dan kepercayaan konsumen dapat ditingkatkan. Masa depan mikrobiologi prediktif menjanjikan peningkatan dalam akurasi dan keandalan prediksi masa simpan mikroba, yang pada gilirannya akan berkontribusi pada pengembangan praktik pangan yang lebih aman dan berkelanjutan.
Dengan demikian, penelitian dan pengembangan dalam bidang ini harus terus dilanjutkan, agar teknologi yang ada dapat dimanfaatkan secara maksimal untuk kepentingan industri pangan dan kesehatan konsumen di seluruh dunia.
