digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Ignatius Fajar Apriyanto
PUBLIC Irwan Sofiyan

Kopi beras merupakan hasil dari proses pasca panen buah kopi yang dilakukan dengan membuang kulit buah serta kulit tanduk dari buah kopi tersebut dan kemudian dikeringkan pada nilai kadar air tertentu. Kopi beras selanjutnya bisa diproses untuk disangrai atau bisa langsung dijual. Tetapi sebelum disangrai atau dijual, kopi beras harus disortir terlebih dahulu, berdasarkan ukuran, kecacatan, dan terdapatnya kotoran atau benda asing pada kumpulan kopi beras tersebut. Proses sortasi dilakukan untuk memenuhi standar mutu biji kopi (kopi beras) yang ada. Dalam perdagangan pasar global, terdapat syarat mutu kopi yang dapat diperjualbelikan. Berdasarkan hal tersebut, Indonesia menerapkan standar kualitas untuk biji kopi (kopi beras), yaitu SNI 01-2907-2008. Dengan standar tersebut, diharapkan mutu kopi beras Indonesia bisa lebih baik untuk bisa bersaing dengan kopi beras dunia. Sampai saat ini proses sortasi yang dilakukan di kelompok petani maupun di koperasi dilakukan secara manual oleh ibu-ibu kelompok petani tersebut, atau oleh pekerja musiman untuk pabrik kopi. Proses tesebut membutuhkan tenaga kerja yang tidak sedikit dan waktu yang banyak. Oleh karena itu, telah banyak dikembangkan sistem klasifikasi mutu atau kualitas kopi beras untuk dapat mempermudah dan mempercepat proses tersebut. Salah satu penelitian yang pernah dilakukan adalah oleh Carlito Pinto, dkk pada tahun 2017 dengan judul Classification of Green Coffee Bean Images Based on Defect Types Using Convolutional Neural Network (CNN). Penelitiannya menggunakan sampel citra biji kopi yang sudah ada, kemudian diklasifikasikan menggunakan metode Deep CNN dengan hasil akurasi 67% untuk kelas pecah, 72% untuk kelas luntur, dan diatas 90% untuk kelas hitam dan suram. Pada tahun 2019 Mauricio Garcia, dkk juga melakukan penelitian yang berjudul Quality and Defect Inspection of Green Coffee Beans Using a Computer Vision System. Mereka menggunakan 444 sampel dengan metode segmentasi ruang warna HSV dan LUV, dan metode klasifikasi menggunakan algoritma KNN. Klasifikasinya dilakukan berdasarkan kualitasnya dan berdasarkan kecacatan dengan hasil akurasi antara 92-98%. Dari latar belakang dan penelitian yang sudah dilakukan tersebut, dilakukan penelitian sistem klasifikasi mutu kopi beras dengan parameter warna dan kecacatan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem klasifikasi yang dapat memilah citra biji kopi ke dalam 6 kelompok yang didasarkan pada warna dan kecacatan, yaitu biji baik (hijau dan utuh), benda lain (ranting, batu, atau kulit tanduk), biji tua (hitam), biji berkulit ari (biji kopi yang masih diselubungi kulit ari), biji pecah atau pecahan biji, dan biji muda atau pucat (berwarna putih atau kuning pucat). Penentuan kelas sampel ini tidak sepenuhnya sesuai dengan SNI, tetapi sedikit mengambil jenis kecacatan dari SNI, seperti kelas benda lain yang jenis kecacatan di SNI adalah kulit kopi, kulit tanduk, dan ranting/tanah/batu, kelas hitam untuk jenis kecacatan biji hitam, kelas putih untuk jenis kecacatan biji muda, dan kelas pecah untuk jenis kecacatan biji pecah. Sedangkan untuk kelas baik dipilih untuk menunjukkan biji kopi yang baik dan utuh, dan kelas kulit ari dipilih, karena hasil pengolahan biji kopi secara natural masih banyak terdapat biji yang berkulit ari. Sampel yang dipakai sebanyak 5274 sampel biji kopi jenis robusta yang melalui proses pengolahan secara natural. Pengambilan data dilakukan dengan cara mengambil citra per kelompok biji kopi yang sebelumnya telah disebar dalam sebuah kotak, dengan menggunakan sebuah kamera. Dari hasil pengambilan citra tersebut, selanjutnya diproses menjadi citra per satuan biji kopi dengan menggunakan metode segmentasi ruang warna hsv (hsv color spaces), yaitu dengan melihat perbedaan nilai warna hsv dari citra biji kopi tersebut. Selanjutnya dibuat model jaringan syaraf konvolusional (CNN) menggunakan tensorflow dan melatihnya menggunakan citra-citra yang sebelumnya telah diperoleh. Dari hasil latih model tersebut, didapatkan akurasi validasi sebesar 89%, sehingga dapat dikatakan model ini sudah cukup baik, dan bisa digunakan untuk proses pengujian atau klasifikasi. Proses pengujian dilakukan terhadap 5 macam kopi daerah, yaitu kopi Garut, kopi Gayo, kopi Lampung, kopi Malang, dan kopi Temanggung. Proses pengujian dilakukan melalui tiga tahap. Pengujian pertama dilakukan berdasarkan tiap kelas, sampel pada tiap daerah diuji pada kelas yang sama, didapatkan hasil nilai rata-rata akurasi untuk kelas baik 83%, kelas hitam 96,38%, kelas kulit ari 99,75%, kelas pecah 69,25% dan kelas putih 85,50%. Pengujian kedua dilakukan berdasarkan tiap daerah, sampel pada setiap kelas diuji, dan didapatkan nilai rata-rata hasil akurasi kopi Garut 83,06%, kopi Gayo 82,05%, kopi Lampung 91,33%, kopi Malang 67,22%, dan kopi Temanggung 69,44%. Pada pengujian ketiga sampel untuk tiap kelas dan daerah diuji dengan hasil akurasi 77,60%.