Deteksi Cacat Biji Kopi Berdasarkan Spesifikasi Specialty Coffee Association dengan YOLOv8 - Dalam bentuk buku karya ilmiah
IBADURRAHMAN SYAHID
Informasi Umum
Kode
25.04.581
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Computer Vision
Dilihat
270 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Produksi kopi diprediksi akan menambah sebanyak 5,8% pada tahun 2024. Kopi dapat dibagi menjadi berbagai kualitas berdasarkan kecacatan yang ditemukan. Pemeriksaan kualitas kopi biasanya dilakukan melalui inspeksi visual, yang memakan waktu dan subjektif. Penelitian lain yang telah dilakukan menerapkan metode yang hanya mendeteksi adanya cacat, atau menggunakan tekstur untuk penilaian kualitas kopi. Penelitian ini menggunakan pendekatan yang berbeda, dengan metode You Only Look Once versi 8 (YOLOv8) untuk mendeteksi cacat berdasarkan standar Specialty Coffee Association (SCA). Dataset yang disusun adalah kumpulan 204 citra yang menampilkan 300 gram biji kopi hijau arabika mandheling. Dengan menggunakan pendekatan di mana model akan mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat berdasarkan standar SCA, model dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam mendeteksi cacat biji kopi hijau dan mempermudah inspeksi kualitas kopi. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah model yang dapat mendeteksi biji kopi yang memi
- CSG3G3 - KECERDASAN MESIN DAN ARTIFISIAL
- CCH4D4 - TUGAS AKHIR
- CII4Q3 - VISI KOMPUTER
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | IBADURRAHMAN SYAHID |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Ema Rachmawati |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
