EPrints Universitas Amikom YogyakartaIDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI CACAT PADA BIJI KOPI MENGGUNAKAN CNN DENGAN TRANSFER LEARNING BERBASIS CITRA RGBMuhammad FabianNurdinauthorKopi merupakan komoditas unggulan Indonesia yang memiliki nilai ekonomi tinggi sehingga pengendalian kualitasnya sangat penting, terutama pada tahap pascapanen. Proses penyortiran biji kopi masih dilakukan secara manual yang menyebabkan kelambatan, ketidakefisienan, dan hasil yang tidak konsisten. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi biji kopi secara real-time menggunakan pendekatan deep learning berbasis transfer learning melalui CNN DenseNet201. Dengan memanfaatkan teknologi visi komputer, sistem ini diharapkan mampu mengidentifikasi biji kopi berkualitas dan cacat secara otomatis tanpa perlu perangkat keras khusus atau proses tambahan yang kompleks. Penelitian ini berkontribusi dalam penyediaan sistem klasifikasi yang cepat, akurat, dan dapat diinterpretasikan dalam mendukung otomasi industri kopi, khususnya dalam penilaian kualitas biji kopi. Hasil yang diperoleh diharapkan dapat meningkatkan efisiensi serta menstandardisasi proses sortir kopi di Indonesia.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum2025-10-22Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis

For work being deposited by its own author: In self-archiving this collection of files and associated bibliographic metadata, I grant EPrints Universitas Amikom Yogyakarta the right to store them and to make them permanently available publicly for free on-line. I declare that this material is my own intellectual property and I understand that EPrints Universitas Amikom Yogyakarta does not assume any responsibility if there is any breach of copyright in distributing these files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their copyright on the title page of their work.)

For work being deposited by someone other than its author: I hereby declare that the collection of files and associated bibliographic metadata that I am archiving at EPrints Universitas Amikom Yogyakarta) is in the public domain. If this is not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright that distributing these files or metadata may entail.

Clicking on the deposit button indicates your agreement to these terms.