DETEKSI DEFECT COFFE PADA CITRA TUNGGAL GREEN BEANS MENGGUNAKAN METODE ENSAMBLE DECISION TREE

DETEKSI DEFECT COFFE PADA CITRA TUNGGAL GREEN BEANS MENGGUNAKAN METODE ENSAMBLE DECISION TREE

• By Rahmawati, Ami;
• Tesis
• 360

Kopi merupakan salah satu komoditas minuman unggulan, sehingga permintaan biji kopi meningkat dari tahun ke tahun. Permintaan biji kopi didasarkan pada kualitas. Terdapat bebarapa faktor yang mempengaruhi kualitas antara lain bagaimana kopi ditanam dan dipanen, adapun kurangnya nutrisi dan perlindungan tanaman yang tidak memadai, maka akan menghasilkan kopi yang berkualitas rendah. Biji kopi berkualitas rendah sering kali disebut defects. Identifikasi defects coffee sangat penting khususnya bagi para petani dan pengusaha kopi agar dapat memilih biji kopi yang berkualitas tinggi sehingga meningkatkan nilai jual biji kopi. Pada beberapa industri kopi maupun makanan, Teknik untuk mengidentifikasi cacat biji kopi biasa dengan cara seleksi manual dan mekanik, yang mana membutuhkan waktu yang lama dan dapat merusak biji kopi. Oleh karena itu diperlukan suatu pendekatan yang lebih modern dalam mengidentifikasi cacat biji kopi seperti pengolahan citra. Untuk itu penelitian ini bertujuan melakukan pengolahan citra berupa segmentasi pada citra green beans coffee menggunakan metode thresholding. Setelah itu dilakukan analisis tekstur menggunakan GLCM (Grey Level Co-occurence Matrix) dan dilanjutkan dengan pemodelan klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 dengan bagging. Dari hasil penelitian yang diperoleh, akurasi dari penggunaan algoritma C4.5 dengan bagging sebesar 95%.

• Katakunci Defect Coffee, Thresholding, Algoritma C4.5
• URL http://
• Penerbit ,

REFERENSI

[1]      M. Garc and J. E. Candelo-becerra, “Quality and Defect Inspection of Green Coffee Beans Using a Computer Vision System,” 2019.

[2]      Direktorat Jenderal Perkebunan, “Produksi Kopi Menurut Provinsi di Indonesia , 2015-2019 Coffee,” vol. 2019, p. 2019, 2019.

[3]      N. Caporaso, M. B. Whitworth, S. Grebby, and I. D. Fisk, “Rapid prediction of single green coffee bean moisture and lipid content by hyperspectral imaging,” J. Food Eng., vol. 227, pp. 18–29, 2018.

[4]      D. Fernandes, A. Lucia, D. S. Madureira, D. Sun, S. Lucy, and E. Yoko, “Application of infrared spectral techniques on quality and compositional attributes of coffee : An overview,” FRIN, vol. 61, pp. 23–32, 2014.

[5]      E. R. Arboleda, “An Image Processing Technique for Coffee Black Beans Identification,” 2018 IEEE Int. Conf. Innov. Res. Dev., no. May, pp. 1–5, 2018.

[6]      Coffeeland Indonesia, “MENGIDENTIFIKASI DEFECT PADA KOPI,” Coffeeland, 2020. [Online]. Available: coffeeland.co.id/.

[7]      Y. Chou et al., “applied sciences Deep-Learning-Based Defective Bean Inspection with GAN-Structured Automated Labeled Data Augmentation in Coffee Industry,” 2019.

[8]      Dani, “Seputar Kopi,” 2020.

[9]      H. A. L. Nasution H T, Rumansa H, “Designing the quality of coffee bean detection application using Hue Saturation Intensity Designing the quality of coffee bean detection application using Hue Saturation Intensity,” 2019.

[10]    N. Razmjooy, B. S. Mousavi, and F. Soleymani, “A real-time mathematical computer method for potato inspection using machine vision,” Comput. Math. with Appl., vol. 63, no. 1, pp. 268–279, 2012.

[11]    M. Baigvand, A. Banakar, S. Minaei, J. Khodaei, and N. Behroozi-khazaei, “Machine vision system for grading of dried figs,” Comput. Electron. Agric., vol. 119, pp. 158–165, 2015.

[12]    M. D. Podolsky, A. A. Barchuk, V. I. Kuznetcov, F. Natalia, V. S. Gaidukov, and S. A. Tarakanov, “Evaluation of Machine Learning Algorithm Utilization for Lung Cancer Classification Based on Gene Expression Levels,” vol. 17, pp. 835–838, 2016.

[13]    D. Chandra, Pemanfaatan Biji Kopi Sebagai Antiselulit. Deepublish, 2019.

[14]    A. Afriliana, Teknologi Pengolahan Kopi Terkini. Deepublish, 2018.

[15]    P. Rahardjo, Berkebun Kopi. Penebar Swadaya, 2017.

[16]    E. Susandi, Coffee Roasting. Jakarta: Pt. Agro Media Pustaka, 2019.

[17]    B. Folmer, The Craft and Science of Coffee. Elsevier, 2017.

[18]    D. C. Khrisne and  i made yudi adnyana Putra, “Menggunakan Pendekatan Pengolahan Citra,” vol. 2, pp. 213–218, 2013.

[19]    M. W. Burke, Image Acquisition. London: Chapman & Hall, 2012.

[20]    I. Cheng, G. M. Cortelazzo, A. Basu, and S. K. Tripathi, 3D Online Multimedia & Games: Processing, Transmission and Visualization. Singapura: World Scientific, 2008.

[21]    L. Velho, A. C. Frery, and J. Gomes, Image Processing for Computer Graphics and Vision. London: Springer, 2009.

[22]    A. C. Bovik, Handboook of Image and Video Processing. London: Elsevier, 2010.

[23]    T. Chaira and A. K. Ray, Fuzzy Image Processing and Appliccations with MATLAB. Perancis: CRC Press, 2009.

[24]    B. Tso and P. M. Mather, Classification Methods for Remotely Sensed Data. London: Taylor & Francis, 2001.

[25]    A. P. Dhawan, Medical Image Analysis. Singapura: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc, 2011.

[26]    B. Santoso, A. I. S. Azis, and Zohrahayaty, Machine Learning & Reasoning Fuzzy Logic Algoritma, Manual, Matlab, & Rapid Miner. Yogyakarta: Deepublish, 2020.

[27]    E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Yogyakarta: Deepublish, 2020.

[28]    L. A. Utami, “MELALUI KOMPARASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION,” vol. 13, no. 1, pp. 103–112, 2017.

[29]    C. Sammut and G. I. Webb, Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining. New York: Springer Science + Business Media New York, 2017.