Perancangan Sistem Klasifikasi Tingkat Kematangan Biji Kopi Arabika Bali Hasil Sangrai Berbasis Citra

Abstract

Kopi menjadi sangat menarik dewasa ini. Kopi yang merupakan salah satu komoditas terbesar didunia, termasuk Indonesia sebagai salah satu produsen kopi terbesar didunia juga ikut andil dalam memenuhi kebutuhan pasokan kopi dibelahan dunia. Guna meningkatkan pangsa pasar dan produktivitas jumlah ekspor kopi di Indonesia diperlukan adanya sistem teknologi kualifikasi dan klasifikasi mutu pada biji kopi yang efisien. Saat ini belum ada sistem teknologi yang efisien dan ekonomis bagi keberlangsungan industri mikro maupun kecil khususnya di industri kopi. Proses penyangraian merupakan proses terpenting dalam menentukan kualitas dan citarasa kopi, namun saat ini masih kurang penelitian tentang klasfikasi tingkat kematangan biji kopi yang efisien dan akurat. Maka dari itu adanya sistem teknologi berbasis citra menggunakan metode CNN dapat diaplikasikan dalam proses klasifikasi tingkat kematangan biji kopi khususnya biji kopi Arabika Bali. Sistem teknologi ini befungsi mengurangi terjadinya human error pada proses kualifikasi dan klasifikasi. Terdapat 3 klasfikasi tingkat kematangan biji kopi arabika Bali diantaranya yaitu light roast, medium roast, dan dark roast. Objek pada penelitian ini menggunakan biji kopi Arabica Bali berjumlah 186 sampel gambar, masing-masing memiliki varian tingkat kematangan berbeda. Sistem ini menggunakan metode varian uji yang berbeda, yaitu setting epoch, batch size, learning rate, dan varian model data. Sistem klasifikasi ini memiliki hasil akurasi yang signifikan pada setting epoch 50 dengan rata-rata prosentase tingkat akurasi mencapai 85% untuk klasifikasi light roast, 81% medium roast, dan 100% pada dark roast.