IDENTIFIKASI JENIS GREENBEAN KOPI ROBUSTA DAN ARABIKA MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN (Studi Kasus: Kopi Temanggung)

Fadjeri, Akhmad (2021) IDENTIFIKASI JENIS GREENBEAN KOPI ROBUSTA DAN ARABIKA MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN (Studi Kasus: Kopi Temanggung). S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS) 18.52.1149-Akhmad Fadjeri.pdf Download (3MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis kopi robusta dan arabika dengan pengolahan citra digital menggunakan jaringan saraf tiruan. Pengolahan citra digital digunakan untuk ekstrasi ciri yang terdapat dalam greenbean kopi robusta dan arabika untuk membuat objek terdeteksi dan dapat di gambarkan kedalam angka matematis. Ekstrasi ciri foto greenbean kopi berdasarkan lebar, tinggi, keliling, luas permukaan, prosentae kebulatan, prosentase kemiringan dan perimeter dari setiap greenbean kopi. Hasil dari ekstrasi ciri dijadikan dataset training dan testing untuk selanjutnya dilakukan identifikasi menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan backpropagation. Dari proses tersebut menghasilkan nilai ukuran dengan akurasi, recall, presisi dan F1 score sebagai tingkat ukuran. Dari hasil penelitian di dapat hasil nilai k-fold 10 , learning rate 0.1 , hidden weight 1, dan epoch 1000 dengan nilai terbaik akurasi 64,5 %, recall 56 % , presisi 67,46 % dan F1 Score 61,22 %. Dengan demikian ekstrasi ciri greenbean kopi berdasarkan lebar, tinggi, keliling, luas permukaan, prosentae kebulatan, prosentase kemiringan dan perimeter dapat mengenali jenis kopi robusta dan arabika dengan algoritma jaringan saraf tiruan backpropagation dengan TP 3, FP 3, FN 2, TN 2 dengan nilai akurasi 50 %, recall 60 %, presisi 50 % dan F1 Score 55%.

Actions (login required)

View Item