Optimasi Komposisi Cokelat Sebagai Bahan Printing Pada Mesin 3D Printer Chocolate V2
1Hafizon Ramadhan, 2Herianto
1,2Departemen Teknik Mesin dan Industri, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia hafizonramadhan@mail.ugm.ac.id
Abstrak— Pertumbuhan produk makanan yang semakin pesat menuntut setiap profesional dibidang manufaktur makanan untuk terus memiliki inovasi yang mengikuti tren terbaru dan mengembangkan alat untuk bekerja secara efektif. 3D printer memberikan ide baru dalam industri makanan dalam memproduksi produk baru dengan bentuk yang kompleks menggunakan campuran bahan tertentu. Salah satu implementasi 3D printing makanan yang telah dikomersialkan untuk kepentingan kustomisasi adalah cokelat.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh beda komposisi terhadap kualitas cokelat 3D printing, mengetahui komposisi optimal material cokelat, serta mengetahui pengaruh kandungan lemak yang mendominasi pada setiap komposisi cokelat. Penelitian ini menggunakan material cokelat Colatta yang merupakan salah satu produk cokelat terkemuka di Indonesia. Menggunakan analisis Design Of Experiment (DOE) dengan metode Fractional Factorial Design (FFD) dengan melihat respons berupa error dimensi diameter dan error dimensi tinggi pada hasil cetakan berbentuk spesiment selinder. Dari analisis penelitian menunjukkan bahwa komposisi yang mempengaruhi kualitas produk cokelat yaitu komposisi milk chocolate dan komposisi white chocolate . Adapun komposisi optimum diperoleh yaitu dark chocolate sebesar 41%, milk chocolate sebesar 59%, tanpa campuran white chocolate. Berdasarkan hasil printing dalam mencetak spesiment silinder mampu menghasilkan error dimensi diameter sebesar 0,0324 dan error dimensi tinggi sebesar 0,0102.
Kata Kunci—3D Printing, 3D Printing Chocolate, Cokelat, Design of Experiment (DOE), Fractional Factorial Design.
I. PENDAHULUAN
Additive Manufacturing (AM) saat ini menjadi titik perubahan dalam teknologi dan ekonomi pada sektor manufaktur global, serta memunculkan kesempatan yang sama bagi pelaku usaha untuk mengembangkan ekonomi [1]. Thyssenkrupp [1] pengeluaran untuk pengembangan AM secara global mencapai 13,8 miliar USD dengan prospek pertumbuhan 23,5% per tahun, dari keseluruhan pasar AM global 7%-nya terdapat di ASEAN, dan sebanyak 4% pasar AM di ASEAN terdapat di Indonesia, perkembangan teknologi AM di Indonesia dapat dikatakan rendah tetapi potensial untuk beberapa tahun kedepan, di Indonesia terdapat beberapa perusahaan yang membuat, mengembangkan, dan memasarkan teknologi AM khususnya 3D printing. Three Dimentional Printing (3D Printing) merupakan bagian dari AM yang pertama kali ditemukan oleh Chuck Hull pada tahun 1986, teknologi pertama yang ditemukan adalah stereolithography [2].
Di Indonesia, adopsi teknologi 3D Printing dalam sektor makanan menjadi salah satu sektor yang diprediksi akan berkembang hingga tahun 2025 [3]. Secara sederhana, teknologi 3D printing makanan adalah proses pencetakan 3D yang menggunakan bahan makanan sebagai bahan cetak, teknologi ini dapat memberikan pengalaman mencicipi makanan yang berbeda kepada konsumen [4]. Secara umum terdapat 3 teknik dalam 3D Printing makanan yaitu ekstrusi, binder jetting, dan inkjet printing [5]. Teknologi 3D Printing yang biasa digunakan untuk produk makanan yaitu teknologi Fused Dimentionl Modelling (FDM). Penggunaan teknologi FDM dalam bidang makanan dengan menggunakan material berbentuk pasta. Disektor makanan, pencetakan 3D memberikan ide baru dalam industri makanan, memungkinkan produksi produk baru dengan bentuk kompleks menggunakan campuran resep bahan tertentu [6]. Banyak mesin pencetak makanan yang telah dikembangkan dan bahkan dipasarkan di seluruh dunia, seperti: Fab@home™ [7]–[9], BioBot 1™ [10], E-CHEFjet™ [11], ChocALM™ [12], [13], RepRap Pro Ormerod 1 [14], Mod.delta 2040 dengan clay extruder kit 2.00 [15], BCN 3D+ [16], CocoJet Hershey [17], 3Drag [17], Qiaoke [17], ChefJet [17], Choc Creator Choc Edge [13], dan lain-lain. Beberapa hasil yang berhasil dibuat dengan pencetakan 3D menggunakan substrat makanan yang berbeda mulai dari pencetakan dengan cokelat [12], adonan kue dan sereal [10], gula bubuk [18], keju yang diawetkan [19], daging [8] dan baru-baru ini buah dan sayur-sayuran [15].
Salah satu implementasi 3D Printing makanan yang telah dikomersialkan untuk kepentingan kustomisasi adalah cokelat.
Menurut Hao dkk [20] cokelat menjadi produk pencetakan makanan 3D yang terdekat dengan gaya hidup, saat ini cokelat masuk kesemua aspek kehidupan manusia dan digunakan dalam semua aspek komersialisasi, hal ini membuktikan bahwa seluruh permintaan konsumen tidak akan terpenuhi dengan satu bentuk produk cokelat. Seperti yang disampaikan Mantihal dkk [21], sifat reologi cokelat memiliki peranan yang sangat penting dalam pencetakan karena kondisi keluaran cokelat harus menunjukkan
membuat bentuk printing yang inovatif dan fungsional, melakukan optimasi proses printing, hingga melakukan pengembangan untuk material baru.
Menurut Pratama dan Herianto [22] dalam penelitiannya tentang evaluasi kualitas dalam pengembangan produk cokelat 3D Printing menggunakan metode QFD (Quality Function Deployment) yang dikombinasikan dengan uji sensorik dan AHP (Analytics Hierarchy Process) menunjukkan bahwa terdapat 7 parameter kebutuhan akan produk cokelat 3DP secara berturut- turut adalah detail bentuk, ukuran, rasa, tekstur hasil, ketahanan bentuk, aroma, dan warna produk cokelat 3DP. Penelitian ini juga menyatakan bahwa parameter utama dari 7 parameter tersebut yang perlu diperhatikan yaitu detail bentuk atau geometri objek yang dihasilkan mesin 3D Printing.
Berdasarkan penelitian tersebut, CV. ACTA Techno Inava salah satu unit usaha yang bergerak pada bidang teknologi 3D Printing tengah mengembangkan mesin 3D Printer Chocolate V2 serta melakukan improvisasi terhadap kualitas produk cokelat 3D Printing. Mesin 3D Printer Chocolate V2 berbasis proses deposisi yang mengekstrusi material cokelat melalui nozel yang bergerak pada sumbu x dan y untuk membuat setiap lapisan 2D, nozel dipanaskan untuk melelehkan material cokelat dan gerakannya dikontrol secara numerik dan dikendalikan langsung oleh software komputer, material cokelat yang meleleh akan didinginkan (curing) langsung setelah diekstrusi dari nozel dan akan dilanjutkan dengan membuat lapisan 2D berikutnya diatas lapisan sebelumnya. Dalam penelitian ini difokuskan pada detail bentuk, ukuran, dan ketahanan bentuk dari produk cokelat 3D Printing. Hal ini dilakukan untuk memenuhi parameter kebutuhan konsumen terhadap produk 3D Printing cokelat. Penelitian ini akan dilakukan optimasi komposisi cokelat dengan kombinasi parameter yang tepat sehingga menjadi varian baru produk cokelat dan bisa digunakan sebagai bahan printing pada mesin 3D Printer Chocolate V2. Material cokelat yang digunakan yaitu Colatta Chocolate yang merupakan salah satu produk cokelat lokal yang terkenal di Indonesia. Metode design of experiment yang digunakan adalah fractional factor design dengan parameter berupa dark chocolate, milk chocolate, dan white chocolate dengan kombinasi berbeda untuk melihat respons yang yang terjadi berupa error dimensi diameter dan tinggi dalam mencetak spesimen silinder.
II. METODEPENELITIAN A. Objek penelitian
Adapun objek pada penelitian adalah material Colatta Chocolate (PT. Gandum Mas Kencana, Tangerang, Indonesia) jenis Dark chocolate, Milk chocolate, dan White chocolate dicampurkan dengan kombinasi berbeda. Dari masing-masing kombinasi material tersebut diuji mencetak suatu spesimen menggunakan mesin 3D Printer Chocolate V2. Mesin 3D Printer Chocolate V2 tersebut berbasis proses deposisi yang mengekstrusi material cokelat melalui nozel yang bergerak pada sumbu x dan y untuk membuat setiap lapisan 2D. Mesin 3D Printer Chocolate V2 memiliki sistem ekstruder berupa screw conveyor, dengan rangkaian ekstruder yang terdiri dari magazine yang dilengkapi pemanas berisi screw dan mixing fin yang digerakkan oleh motor penggerak serta pada bagian bawahnya terdapat rangkaian barrier dilengkapi pemanas dan nozel. Seperti pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 9. Sistem Ekstruder Mesin 3D Printer Chocolate V2
Sistem kerja mesin 3D Printer Chocolate V2 yaitu Magazine dan barrier dipanaskan untuk melelehkan material cokelat dan gerakannya dikontrol secara numerik dan dikendalikan langsung oleh software komputer, material cokelat yang meleleh akan didinginkan (curing) langsung setelah diekstrusi dari nozel dan akan dilanjutkan dengan membuat lapisan 2D berikutnya diatas lapisan sebelumnya. Adapun spesimen yang dicetak pada penelitian ini adalah spesimen berbentuk silinder. Bentuk silinder dicetak bertujuan untuk melihat kemampuan printing material dalam bentuk garis lurus dan lengkung yang dapat membentuk layer by layer. Titik pengukuran untuk mengukur besar diameter spesimen dilakukan pada sisi x, y dan sisi z untuk tinggi spesimen. Penentuan diameter spesimen dilakukan lebih banyak pada titik x dan y dikarenakan untuk mendapatkan hasil pengukuran yang lebih presisi. Berikut bentuk spesimen silinder seperti pada Gambar 3. berikut ini.
Motor Penggerak
Magazine
Barrier Screw Conveyor
Heater Magazine
Heater Barrier
Nozel
Gambar 10. Spesimen Silinder
Spesifikasi dan parameter spesimen silinder sebagai berikut:
• Spesifikasi dimensi : - Tinggi
- Diameter - Thickness
: 10 mm : 30 mm : 0
• Setting printer : - Layer height - Thickness - Infill Density - Spesial mode
: 0.5 mm
: 1.0 mm (default) : 0 %
: Spiralize Outer Contour
• Paramater proses : - Ukuran nozzle - Suhu pelehan cokelat Suhu Magazine Suhu barrier
- Stepsize pengadukan dan uji coba
: 1 mm : 36 – 38 oC : 36 – 38 oC : 1000 steps/mm
- Suhu cetak Suhu magazine Suhu barrier - Stepsize cetak
: 33 oC : 34 oC
: 11000 steps/mm
Metode Design Of Experiment yang digunakan yaitu metode Fractional Factorial Design, dengan 3 Parameter, 2 level, dan 3 respons.
B. Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di ruang Acta Research Management, CV. ACTA Techno Inava, Yogyakarta. Acta Research Management ini menyediakan alat-alat yang diperlukan selama penelitian.
C. Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian digambarkan pada diagram alir pada Gambar 4 sebagai berikut.
Gambar 11. Diagram Alir Penelitian D. Desin Of Experiment
Parameter pada penelitian ini terdiri dari 3 parameter yaitu Dark chocolate (DC), milk chocolate (MC), dan white
chocolate (WC) dengan 2 level. Pemilihan parameter didasarkan pada komposisi dan kandungan lemak pada masing-masing parameter tersebut berpengaruh secara langsung pada hasil printing. Adapun level parameter ditentukan dengan pilot study, dimana spesimen silinder dicetak dan bentuk spesimen yang mendekati bentuk desain CAD yang digunakan sebagai penentuan level. Sehingga diperoleh level untuk dark chocolate sebesar 35 g dan 50 g, milk
Mulai
Studi Literatur
Pilot Study
Parameter Valid dan Reliabel ?
Penentuan Parameter Teknis Pencetakan Spesimen Cokelat 3D
Printing Desain Spesimen
Penyiapan dan Pencampuran Material
Persiapan Dan Setting Parameter Proses
Printing
Pengukuran Dan Pengolahan Data Spesimen Printing
Hasil Dan Pembahasan
Selesai Ya
Tidak
Kesimpulan Dan Saran
A
Perancangan Design Of Experiment (DOE)
A
Proses Printing
Proses Optimasi
Pembuatan DOE menggunakan metode
Fractional Factorial Design (FFD)
Z Y X
metode fractional factorial design menggunakan software Minitab 19. Pada generate menggunakan Minitab 19 dengan replikasi 3 kali. Sehingga diperoleh 12 run time eksperimen seperti pada Tabel I.
TABEL I. DESIGN OF EXPERIMENT
Run Time DC MC WC DC (%) MC (%) WC (%)
1 -1 -1 +1 35 45 20
2 +1 -1 -1 53 47 0
3 -1 +1 -1 41 59 0
4 +1 +1 +1 42 42 17
5 -1 -1 +1 35 45 20
6 +1 -1 -1 53 47 0
7 -1 +1 -1 41 59 0
8 +1 +1 +1 42 42 17
9 -1 -1 +1 35 45 20
10 +1 -1 -1 53 47 0
11 -1 +1 -1 41 59 0
12 +1 +1 +1 42 42 17
E. Pengukuran Spesimen
Setelah dilakukan proses printing mencetak spesimen silinder maka dilakukan pengukuran demensi diameter dan dimensi tinggi menggunakan jangka sorong digital. Pengukuran dimensi diameter dilakukan pada 4 titik pengukuran sedangkan dimensi tinggi dilakukan pada 8 titik pengukuran yang merata pada setiap sisinya. Seperti pada gambar 5 berikut ini.
Gambar 12. Titik Pengukuran Dimensi Spesimen Silinder (a) Diameter (b) Tinggi
F. Analisis Error Dimensi
Error dimensi merupakan selisih dimensi suatu spesimen atau produk hasil printing (Dp) terhadap dimensi perancangan atau desainnya (Dd) yang dibandingkan dengan dimensi desain (Dd) seperti pada Persamaan (1) Sehingga selisih dimensi dapat dihitung untuk mendapatkan error dimensi terkecil [23].
Error dimensi (%) = (1)
G. Analisis Statistik
Adapun analisis statistik yang dilakukan pada penelitian ini yaitu melakukan uji normalitas residual untuk melihat apakah data yang diperoleh terdestribusi normal atau tidak untuk memperkecil kemungkinan terjadinya bias, uji hipotesis, kemudian analisis regresi untuk menganalisis hubungan artar variabel, Analysis Of Variance (ANOVA) untuk menguji perbedaan variasi pengaruh dari setiap parameter kendali terhadap suatu proses [24], dan dilakukan optimasi.
III. HASILDANPEMBAHASAN
Spesimen silinder dicetak untuk melihat kemampuan material dalam mencetak spesimen sederhana. Gambar 5 merupakan contoh hasil printing spesimen silinder yang telah dicetak.
Gambar 13. Hasil Printing Spesimen Silinder
Hasil printing Spesimen silinder kemudian dilakukan pengukuran error dimensi dimana selisih atau gap antara dimensi diameter dan tinggi spesimen dengan Gambar CAD yang menjadi respons pada penelitian ini. Berikut hasil error dimensi yang diperoleh setelah dilakukan proses printing seperti pada Tabel II berikut ini.
TABEL II.HASIL PRINTING SPESIMEN SILINDER
Run Time
Parameter Respons
Dark chocolate (%) Milk chocolate (%) White chocolate (%) Error dimensi diameter (%)
Error dimensi tinggi (%)
1 35 45 20
7,0417 8,3750
2 53 47 0
9,4167 8,6250
3 41 59 0
8,4167 0,6250
4 42 42 17
10,0000 3,5625
5 35 45 20
9,0000 9,1875
6 53 47 0
8,1250 7,5625
7 41 59 0
7,7917 0,1875
8 42 42 17
8,5000 4,1250
9 35 45 20
6,9583 8,0000
10 53 47 0
6,2083 5,6250
11 41 59 0
7,4583 1,6250
12 42 42 17
8,9583 3,8750
Hasil dari pengukuran kemudian dilakukan analisis dengan menggunakan software minitab untuk mendapatkan informasi berupa uji normalitas residual, persamaan regresi, R2 untuk melihat besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel respons, serta optimasi kombinasi parameter.
A. Analisis Statistik 1. Uji Normalitas Residual
Uji normalitas untuk residual dari masing-masing variabel respons pada Gambar 7 dan Gambar 8, selanjutnya dilakukan uji hipotesis pada Tabel 5, hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0 : µ = µ0 (Residual Berdistribusi Normal) H1 : µ ≠ µ0 (Residual Tidak Berdistribusi Normal)
Gambar 14. Normalitas Plot Error Dimensi Diameter dan Dimensi Tinggi
Error dimensi tinggi 0,282 0,05 Gagal menolak H0
Uji Hipotesis yang dilakukan pada Tabel III diperoleh nilai P-Value > 0,05 artinya bahwa hipotesis gagal menolak H0 atau secara statistik residual untuk semua data berdistribusi normal.
2. Analisis Regresi
Dari proses pengolahan data didapatkan model regresi sebagai berikut:
Model Regresi error dimensi diameter
Err dimensi diameter = - 0,0117 + 0,000505 dark chocolate + 0,00146 milk chocolate + 0,000253 white chocolate (2)
Model Regresi error dimensi tinggi
Err dimensi tinggi = 0,5435 + 0,000597 dark chocolate – 0,01113 milk chocolate + 0,001073 white chocolate (3) Model regresi ini memiliki nilai koefisien determinasi (R2) yang menjelaskan besarnya variasi respons yang dapat dijelaskan variabel bebas, Nilai R2 dapat dilihat pada Tabel IV berikut ini.
TABEL IV. NILAI R-SQUARE
Variabel respons Nilai R2 Tingkat Hubungan Error dimensi diameter 29,99% Rendah
Error dimensi tinggi 94,29% Kuat
Berdasarkan Tabel 6 error dimensi diameter memiliki nilai R2 sebesar 29,99% yang artinya sebesar 29,99% variasi error dimensi diameter dapat dijelaskan oleh parameter dark chocolate, milk chocolate, dan white chocolate. Error dimensi tinggi memiliki nilai R2 sebesar 94,29% yang artinya sebesar 94,29% variasi error dimensi diameter dapat dijelaskan oleh parameter dark chocolate, milk chocolate, dan white chocolate.
3. Uji ANOVA
Berikut hasil uji ANOVA berdasarkan variabel respons dapat dilihat pada Tabel V dan Tabel VI berikut ini.
TABEL V. HASIL ANOVA ERROR DIMENSI DIAMETER
Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value
Model 3 0,000408 0,000136 1,14 0,389
Linear 3 0,000408 0,000136 1,14 0,389
Dark Chocolate 1 0,000172 0,000172 1,44 0,264 Milk Chocolate 1 0,000160 0,000160 1,34 0,281 White Chocolate 1 0,000077 0,000077 0,65 0,445
Error 8 0,000954 0,000119
Total 11 0,001362
Berdasarkan hasil uji ANOVA tersebut, diperoleh nilai P-value untuk parameter dark chocolate, milk chocolate, dan white chocolate lebih besar dari nilai α = 0,05. Sehingga H0 diterima yang menjelaskan bahwa parameter dark chocolate, milk chocolate, dan white chocolate tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap dimensi diameter.
TABEL VI.HASIL ANOVA ERROR DIMENSI TINGGI
Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value
Model 3 0,010905 0,003635 44,00 0,000
Linear 3 0,010905 0,003635 44,00 0,000
Dark Chocolate 1 0,000241 0,000241 2,91 0,126 Milk Chocolate 1 0,009282 0,009282 112,35 0,000 White Chocolate 1 0,001381 0,001381 16,72 0,003
Error 8 0,000661 0,000083
Total 11 0,011565
Berdasarkan hasil uji ANOVA tersebut, diperoleh nilai P-value untuk parameter milk chocolate sebesar 0,000 dan white chocolate sebesar 0,003 lebih kecil dari nilai α = 0,05. Sehingga H0 ditolak yang menjelaskan bahwa parameter milk chocolate dan white chocolate memiliki pengaruh yang signifikan terhadap dimensi tinggi.
B. Optimasi Kombinasi Parameter
Hasil pengolahan data yang dilakukan diperoleh nilai optimasi kombinasi parameter dapat dilihat pada Gambar 7 berikut ini.
Gambar 15.Optimasi Plot Pada Variabel Respons
Pada hasil optimasi menggunakan Minitab 19, didapatkan kombinasi parameter untuk mendapatkan hasil printing yang memiliki error diimensi terkecil yaitu komposisi dark chocolate 35 gram (41%), milk chocolate 50 gram (59%), dan white chocolate 0 gram atau tanpa campuran white chocolate untuk meminimalkan seluruh respons. Pada optimasi plot tersebut juga dihasilkan nilai desirability sebesar 0,7189. Nilai desirability yang mendekati angka 1 menunjukkan kombinasi yang dihasilkan cukup ideal. Dengan minimum nilai error dimensi diameter sebesar 0,0789 dengan nilai desirability sebesar 0,55677. Sedangkan untuk minimum error dimensi tinggi yaitu sebesar 0,0081 dengan nilai desirability sebesar 0,93059.
Hasil Optimasi Material Mencetak Spesimen Silinder
Proses running spesimen silinder untuk kombinasi parameter dilakukan dengan 3 replikasi untuk mandapatkan nilai rata-rata dimensi. Hasil pengukuran error dimensi dapat dilihat pada Tabel VII berikut ini.
TABEL VII. HASIL PENGUKURAN SPESIMEN SILINDER HASIL OPTIMASI MATERIAL
Respons Replikasi
Rata-rata
1 2 3
Error dimensi diameter (%) 0,0426 0,0254 0,0292 0,0324
Error dimensi tinggi (%) 0,0156 0,0094 0,0056 0,0102
Pada Tabel VII diperoleh hasil pengukuran spesimen untuk kombinasi model parameter hasil optimasi. Pada hasil pengukuran spesimen didapatkan rata-rata error dimensi diameter sebesar 0,0324 dan error dimensi tinggi sebesar 0,0102.
TABEL VIII. PERBANDINGAN HASIL PRINTING EKSPERIMEN DAN OPTIMASI
Respons Rata-rata hasil eksperimen Rata-rata hasil optimasi Selisih
Error dimensi diameter (%) 0,0816 0,0324 0,0492
Error dimensi tinggi (%) 0,0511 0,0102 0,0409
Pada Tabel VIII didapatkan hasil selisih (gap) hasil running optimasi dengan model prediksi optimasi pada error dimensi diameter didapatkan selisih sebesar 0,0492 dan pada error dimensi tinggi didapatkan selisih sebesar 0,0409. Hasil running menunjukkan bahwa masih adanya error dimensi, tapi dari hasil optimasi error dimensi diameter dan error dimensi tinggi bisa lebih kecil dibandingkan model prediksi. Hal ini menunjukkan bahwa hasil lebih baik dibandingkan dengan hasil eksperimen.
IV. KESIMPULAN
Penelitian yang telah dilakukan menggunakan mesin 3D Printer Chocolate V2 dengan material cokelat Colatta didapatkan beberapa kesimpulan, yaitu Komposisi berbeda memiliki pengaruh terhadap kualitas produk cokelat 3D printing. Adapun komposisi yang berpengaruh terhadapa kualitas produk cokelat 3D Printing yaitu komposisi milk chocolate dan komposisi white
dark chocolate.
DAFTARPUSTAKA
[1] Thyssenkrupp, Additive Manufacturing: Adding Up Growth Oppurtunitirs for ASEAN. Singapure: Thyssenkrupp, 2019.
[2] H. Lipson dan M. Kurman, Fabricated: The New World of 3D Printing. wiley, 2013.
[3] Ismianti dan Herianto, “Adoption of 3D Printing in Indonesia and Prediction of Its Application in 2025,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 722, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/722/1/012028.
[4] N. Nachal, J. A. Moses, P. Karthik, dan C. Anandharamakrishnan, “Applications of 3D Printing in Food Processing,” no. May 2018, hal. 123–141, 2019.
[5] P. Pitayachaval, N. Sanklong, dan A. Thongrak, “A Review of 3D Food Printing Technology,” MATEC Web Conf., vol. 213, hal. 1–5, 2018, doi:
10.1051/matecconf/201821301012.
[6] H. Zhao, J. Wang, X. Ren, J. Li, Y.-L. Yang, dan X. Jin, “Personalized food printing for portrait images,” Comput. Graph., vol. 70, hal. 188–197, Feb 2018, doi: 10.1016/j.cag.2017.07.012.
[7] L. Serenó, G. Vallicrosa, J. Delgado, dan J. Ciurana, “A new application for food customization with additive manufacturing technologies,” 2012, hal.
825–833, doi: 10.1063/1.4707640.
[8] J. Lipton dkk., “Mutli-material food printing with complex internal structure suitable for conventional post-processing,” 21st Annu. Int. Solid Free. Fabr.
Symp. - An Addit. Manuf. Conf. SFF 2010, no. March, hal. 809–815, 2010.
[9] D. Cohen, J. Lipton, M. Cutler, D. Coulter, A. Vesco, dan H. Lipson, “Hydrocolloid Printing: A Novel Platform for Customized Food Production,” 20th Annu. Int. Solid Free. Fabr. Symp. SFF 2009, hal. 807–817, 2009.
[10] C. A. Hamilton, G. Alici, dan M. in het Panhuis, “3D printing Vegemite and Marmite: Redefining ‘breadboards,’” J. Food Eng., vol. 220, hal. 83–88, Mar 2018, doi: 10.1016/j.jfoodeng.2017.01.008.
[11] R. Serizawa, M. Shitara, J. Gong, M. Makino, M. H. Kabir, dan H. Furukawa, “3D jet printer of edible gels for food creation,” 2014, hal. 90580A, doi:
10.1117/12.2045082.
[12] L. Hao, S. Mellor, O. Seaman, J. Henderson, N. Sewell, dan M. Sloan, “Material characterisation and process development for chocolate additive layer manufacturing,” Virtual Phys. Prototyp., vol. 5, no. 2, hal. 57–64, 2010, doi: 10.1080/17452751003753212.
[13] J. Sun, Z. Peng, W. Zhou, J. Y. H. Fuh, G. S. Hong, dan A. Chiu, “A Review on 3D Printing for Customized Food Fabrication,” Procedia Manuf., vol. 1, hal. 308–319, 2015, doi: 10.1016/j.promfg.2015.09.057.
[14] C. Le Tohic dkk., “Effect of 3D printing on the structure and textural properties of processed cheese,” J. Food Eng., vol. 220, hal. 56–64, Mar 2018, doi:
10.1016/j.jfoodeng.2017.02.003.
[15] A. Derossi, R. Caporizzi, D. Azzollini, dan C. Severini, “Application of 3D printing for customized food. A case on the development of a fruit-based snack for children,” J. Food Eng., vol. 220, hal. 65–75, Mar 2018, doi: 10.1016/j.jfoodeng.2017.05.015.
[16] J. Martínez-Monzó, J. Cárdenas, dan P. García-Segovia, “Effect of Temperature on 3D Printing of Commercial Potato Puree,” Food Biophys., vol. 14, no.
3, hal. 225–234, Sep 2019, doi: 10.1007/s11483-019-09576-0.
[17] M. Lanaro dkk., “3D printing complex chocolate objects: Platform design, optimization and evaluation,” J. Food Eng., vol. 215, hal. 13–22, 2017, doi:
10.1016/j.jfoodeng.2017.06.029.
[18] S. Holland, T. Foster, W. MacNaughtan, dan C. Tuck, “Design and characterisation of food grade powders and inks for microstructure control using 3D printing,” J. Food Eng., vol. 220, hal. 12–19, 2018, doi: 10.1016/j.jfoodeng.2017.06.008.
[19] D. Periard, N. Schaal, M. Schaal, E. Malone, dan H. Lipson, “Printing Food,” 2007 Int. Solid Free. Fabr. Symp., vol. 138, no. 47, hal. 30–36, 2007, doi:
10.26153/tsw/7242.
[20] L. Hao, Y. Li, P. Gong, dan W. Xiong, Material, process and business development for 3D chocolate printing. Elsevier Inc., 2019.
[21] S. Mantihal, S. Prakash, F. C. Godoi, dan B. Bhandari, “Effect of additives on thermal, rheological and tribological properties of 3D printed dark chocolate,” Food Res. Int., vol. 119, no. October 2018, hal. 161–169, 2019, doi: 10.1016/j.foodres.2019.01.056.
[22] A. Y. Pratama dan Herianto, Evaluasi Kualitas dalam Pengembangan Produk Cokelat 3D Printing. Yogyakarta: (Tesis Magister, DTMI-FT Universitas Gadjah Mada, 2020), 2020.
[23] R. D. Almy dan A. E. Tontowi, “The Effect Of 3d Printing Machine Parameters In Extrusion Process Of Biocomposite Materials (Pmma And Ha) On Dimensional Accuracy,” SINERGI, vol. 22, no. 2, hal. 83, Jun 2018, doi: 10.22441/sinergi.2018.2.003.
[24] D. C. Montgomery, Introduction to Statistical Quality Control, Sixth Edition, 6 ed. 2009.
