KLASIFIKASI TINGKAT ROASTING BIJI KOPI BERDASARKAN METODE GLCM DAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

DZAKI ALHAFIZH

Informasi Umum

Kode

23.04.2772

Klasifikasi

006.32 - Neural networks, perceptrons, connectionism, neural computers

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Neural Networks

Dilihat

337 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Kopi memiliki peranan penting sebagai salah satu penghasil devisa bagi negara Indonesia. Di samping itu kopi mempunyai nilai ekonomi yang tinggi dibandingkan hasil perkebunan lain. Hasil roasting biji kopi memiliki tingkat kematangan yang berbeda jika proses penyangraian yang dilakukan tidak sesuai keinginan. Oleh karena itu untuk mendapatkan kematangan yang diinginkan, maka perlu dikembangkan sebuah sistem perangkat lunak yang mampu mengklasifikasi tingkat roasting biji kopi.

Penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi tingkat roasting biji kopi. Tingkat kematangan yang digunakan adalah light roast, medium roast, dan dark roast. Untuk ekstraksi ciri menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan klasifikasi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation sebelum sistem digunakan, diperlukan data latih dan data uji, perbandingan data latih yang digunakan yatitu 20:80, 50:50, 80:20. Untuk mendapatkan hasil akurasi yang terbaik maka ditambahkan parameter epoch 100, 200, dan 250 dan hidden Layer 50, 100, dan 150. Dilakukan dua pengujian terhadap data latih dan data uji menggunakan virtual background dan yang tidak menggunakan virtual background.. Pada pengujian menggunakan virtual background mendapatkan tingkat akurasi tertinggi dengan perbandingan data latih dan data uji 80:20, epoch 200, dan hidden layer 150 yaitu 94,17%. Pada pengujian tidak menggunakan virtual background mendapatkan tingkat akurasi tertinggi dengan perbandingan data latih dan data uji 80:20, epoch 250, dan hidden layer 50 yaitu 90,42%. Sistem ini diharapkan dapat mempermudah produsen kopi untuk menghasilkan tingkat kematangan yang diinginkan.