Tel-U Coffee menghadapi tantangan operasional yang signifikan selama jam sibuk,
termasuk peningkatan pesat jumlah pesanan, keterbatasan staf, keterlambatan pengiriman,
kesalahan pesanan, dan penurunan kepuasan pelanggan sebesar 15%. Upaya sebelumnya
menggunakan robot pengantar makanan generasi awal terbukti tidak memadai karena
keterbatasan teknis, seperti antarmuka pengguna sederhana berbasis App Inventor dan tidak
adanya sistem monitoring real-time, sehingga tidak mampu mengelola lonjakan permintaan
secara optimal. Kondisi ini memerlukan solusi inovatif yang mengatasi kelemahan teknis
sistem sebelumnya sambil memenuhi kebutuhan operasional kafe dalam menjaga kualitas
pelayanan dan efisiensi. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring berbasis Internet of
Things (IoT) yang terintegrasi dengan robot pengantar makanan. Sistem ini terdiri dari aplikasi
Android dan web monitoring yang memungkinkan barista memberikan perintah dan memantau
status robot secara real-time, meliputi lokasi, kapasitas baterai, dan status tray. Teknologi yang
digunakan mencakup ESP32 sebagai mikrokontroler, protokol MQTT untuk komunikasi data,
dan MySQL sebagai basis data. Sistem dirancang agar mudah dioperasikan tanpa mengganggu
alur kerja barista dan memberikan transparansi dalam proses layanan. Metodologi
pengembangan meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, integrasi perangkat lunak dan
keras, serta pengujian menggunakan User Acceptance Testing (UAT). Implementasi Tel-U
Interactive Food Assistant (TIFA) berhasil mengatasi tantangan operasional Tel-U Coffee
selama jam sibuk. Sistem ini terbukti efektif meningkatkan efisiensi pelayanan melalui
otomatisasi pengantaran dan pemantauan pesanan, dengan tingkat kepuasan pengguna
mencapai 90,73% untuk aplikasi Android dan 92% untuk web monitoring, serta mampu
menangani lonjakan pesanan hingga 40%. Keterbatasan sistem sebelumnya telah diatasi
melalui aplikasi Android yang lebih responsif dan integrasi web monitoring terpusat. Meskipun
demikian, sistem ini memiliki keterbatasan dalam hal jumlah responden pengujian dan belum
diujinya skenario multi-robot atau integrasi dengan sistem POS. Pengembangan selanjutnya
akan fokus pada peningkatan skalabilitas, keandalan, dan penambahan fitur AI interaktif serta
dukungan multi-robot. TIFA menunjukkan potensi sebagai solusi inovatif untuk meningkatkan
pelayanan industri kafe dan dapat menjadi model penerapan teknologi pintar di sektor serupa.