## IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM KLASIFIKASI JENIS KOPI TEMANGGUNG

## Putri Adella Maharani, Mutaqin Akbar
Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Jembatan Merah No.84C, Soropadan, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55283, Indonesia putri.adella.maharanii@gmail.com

## ABSTRAK
Biji kopi memiliki karakteristik yang berbeda setiap jenisnya. Oleh karena itu pengetahuan mengenai jenis kopi tentunya sangat diperlukan. Namun tidak semua petani ataupun pemilik kedai kopi mempunyai kemampuan untuk  mengenali  hanya  dengan  melihat  secara  kasat  mata.  Selain  itu  jika  identifikasi  hanya  dilakukan  manual mengandalkan  visual  tentu  dapat  berakibat  kesalahan  dalam  proses  mengidentifikasi  jenis  biji  kopi.  Saat  ini terdapat banyak sistem yang dapat membantu untuk mengenali jenis kopi, salah satunya dengan menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN).  Tujuan  penelitian  ini  dilakukan  adalah  untuk  mengetahui  hasil  serta akurasi  yang  diperoleh  dalam  klasifikasi  citra  tiga  jenis  biji  kopi  Temanggung  dengan  menggunakan Convolutional  Neural  Network .  Metode penelitian  yang  dilakukan  terdiri  dari  akuisisi, pre-processing ,  dataset citra  kopi,  dan  tahap  klasifikasi  menggunakan  CNN.  Akurasi  pelatihan  tertinggi  yang  diperoleh  dalam implementasi CNN ini adalah 99.26% dengan citra input berukuran 50x50x3. Pada penelitian ini juga ditemukan bahwa  peningkatan  ukuran  citra  input  tidak  berdampak  terhadap  peningkatan  akurasi  pelatihan  dalam mengklasifikasikan jenis biji kopi Temanggung menggunakan CNN.

## Kata kunci :  Klasifikasi, CNN, Kopi Temanggung

## 1. PENDAHULUAN
Kopi  berasal  dari  pohon  yang  termasuk  dalam kelompok  tanaman  kopi    yang  memiliki  ciri-ciri layaknya  pohon  cemara  namun  batang  dengan  daun berukuran  kecil  serta  ditanam  KHUSUS  agar menghasilkan  biji  kopi  [1].  Kopi  bermula    dari  kata “ qahwah ”  dalam  Bahasa  Arab  yang  mempunyai  arti kekuatan karena pada mulanya kopi digunakan sebagai makanan yang memiliki energi tinggi. Kemudian kata qahwah mengalami  berubah  menjadi  “ kahve ”  dalam Bahasa  Turki,  lalu  berubah  menjadi  “ koffie ”  dalam Bahasa  Belanda  yang  selanjutnya  diserap  kedalam Bahasa  Indonesia  dengan  sebutan  “kopi”  yang  kita kenal [2]. Kopi memiliki nama ilmiah Coffea sp yang memiliki  empat  bagian  yaitu exocarp (bagian  kulit luar), mesocarp (daging  buah), parchment (kulit tanduk), dan endosperm (biji) [3].
Biji kopi dapat dikelompokkan menurut jenisnya berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki  biji  kopi tersebut, penggolongan jenis kopi sangatlah mempengaruhi  cita  rasa  serta  aroma  kopi  saat  akan diproses  lebih  lanjut[4].  Pengetahuan  mengenai  jenis biji  kopi  tentunya  sangat  diperlukan.  Namun  tidak semua petani ataupun pemilik kedai kopi mempunyai kemampuan  untuk  mengenali  hanya  dengan  melihat secara kasat mata.
Hal  ini  dibuktikan  dalam  penelitian  yang dilakukan oleh Nugroho dan Sebatubun dengan judul “Klasifikasi  Varietas  Kopi  Berdasarkan Green  Bean Coffee Menggunakan  Metode Machine  Learning ” menguraikan  bahwa  setiap  jenis  kopi  mempunyai harga bervariasi tergantung varietasnya. Namun tidak sedikit  petani  dan  pemilik coffeshop tidak  dapat mengenali  varietas  kopi  hanya  dengan  melihat  biji
kopi  hijau  sehingga  menyebabkan  kesalahan  dalam mengidentifikasi jenis kopi [5]. Menurut Hafifah et al, dalam  penelitian  berjudul  “Perbandingan  Kinerja Deep  Learning Dalam  Pendeteksian  Kerusakan  Biji Kopi”  menjelaskan  jika  seleksi  biji  kopi  dilakukan hanya  melalui  visual dapat  mengakibatkan  kesalahan dengan beberapa alasan, diantaranya seperti kurangnya pencahayaan serta kondisi kesehatan mata yang dimiliki setiap orang itu berbeda[6].  Oleh karena itu diperlukan sistem yang mampu menganalisis jenis biji dengan akurat.
Pada masa kini sistem pengolahan citra memiliki manfaat yang sangat besar. Banyak teknik yang dapat dikembangkan,  salah  satunya  ialah  klasifikasi  citra. Klasifikasi citra ini terus dikembangkan dengan tujuan agar mesin atau komputer mampu meniru kemampuan manusia  dalam  mengelompokkan  atau  membedakan sesuatu  melalui  citra  digital  berdasarkan  informasi yang  terdapat  pada  citra  tersebut  [7].  Penggunaan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)    untuk melakukan  klasifikasi  citra  pernah  dilakukan  dengan membuat fitur dari suatu citra kemudian memasukkan fitur tersebut kedalamnya [8]. Kelebihan yang dimiliki oleh  SVM    adalah  dapat  meminimalkan  resiko overfitting serta cocok untuk dataset yang mempunyai size relatif kecil [9]. Namun karena algoritma SVM ini bekerja  dengan  menemukan hyperlane terbaik  serta membaginya  kedalam  dua  kelas,  algoritma  ini dianggap kurang efisien dalam menangani kasus kelas yang  kompleks  [10].  Penerapan  algoritma  lainnya yaitu KNN juga dapat dilakukan terhadap citra, dalam penelitian  yang  berjudul  “Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN)  Untuk  Mengklasifikasi  Citra Belimbing Berdasarkan Fitur warna” oleh Muhammad
et  al,  menjelaskan  bahwa  KNN  adalah  metode klasifikasi  yang  berbasis  pada  nilai  (K)  tetangga terdekatnya  [11].  Kelebihan  algoritma  KNN  adalah mampu menangani data latih yang noise serta efektif jika  data  latihnya  besar  [12].  Namun  perlunya menentukan  berbagai  jenis  parameter  pada  KNN menjadi  sebuah  kelemahan  pada  algoritma  tersebut, karena  dapat  menjadi  rumit  serta  membingungkan dalam mencari parameter yang tepat untuk sistem [13]. Bagian  dari  sebuah machine  learning yang  paling handal saat ini adalah deep learning yang berbasis data [14].
Deep  learning sudah  banyak  digunakan  untuk menganalisis suatu data khususnya dalam kasus yang jumlahnya  besar  serta  berhasil  dalam  memproses gambar,  mendeteksi  objek,  mengenali  ucapan,  dan lainnya  [15].  Saat  ini  terdapat  banyak  sistem  yang dapat  membantu  untuk  mengenali  jenis  kopi,  salah satunya  dengan  menggunakan Convolutional  Neural Network (CNN). ConvNet atau CNN merupakan jenis deep  neural  network yang  secara  khusus  digunakan untuk  pengenalan  citra.  Keunggulan  serta  fitur utamanya berada pada proses ekstraksi ciri data secara otomatis. Dengan kata lain, CNN sudah menyertakan ekstraktor ciri kedalam proses pelatihannya, sehingga desain  ekstraktor  secara  manual  sudah  tidak diperlukan kembali [16].
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Identifikasi Mutu  Biji  Kopi  Arabika  Berdasarkan  Cacat  Dengan Teknik Convolutional  Neural  Network ” oleh Saputra et al,  menggunakan total data 850 gambar kopi  yang memenuhi  syarat  ekpor  dan  tidak  memenuhi. Kemudian disimpulkan bahwa CNN mampu memberikan  akurasi  sebesar  82,46%  pada  model klasifikasi  dua  kelas  dan  67,05%  pada  klasifikasi empat  kelas.  Serta  dengan  penambahan  lapisan konvolusi  pada  model  empat  kelas  dengan  akurasi yang diperoleh 70,73% [17].
Ungkawa  dan  Hakim  melakukan  penelitian berjudul “Klasifikasi Warna  Pada  Kematangan Buah Kopi  Kuning  Menggunakan  Metode  CNN Inception V3 ”.  Dalam  penelitian  tersebut  dilakukan  penerapan metode Convolutional  Neural  Network dengan arsitektur Inception V3 pada citra kopi kuning. Metode tersebut  memberikan  akurasi  sebesar  92.00%  dengan menggunakan tiga kelas [18].
Berikutnya Suprihanto et al, dalam penelitiannya yang  berjudul  “Analisis  Kinerja ResNet-50 Dalam Klasifikasi  Penyakit  Pada  Daun  Kopi  Robusta” menerapkan  CNN  dengan  arsitektur ResNet-50 yang berfokus  terhadap  nilai accuracy dan F1-Score pada dua  kasus  yaitu binary  class  classification dan multiclass classification menggunakan citra daun kopi robusta  yang  sehat  dan  tidak  sehat.  Dengan  hasil performa terbaik adalah pada kasus binary class yang memiliki  akurasi  92,68%  dan F1-  Score 92,88%. Sedangkan pada multi-class performa terbaik memiliki akurasi 88,98% dan F1 – Score 88.44%[19]. Penelitian  berjudul  “Rancang  Bangun  Aplikasi Klasifikasi Tingkat Kematangan Sangrai Kopi Melalui
Citra  Digital  Menggunakan  CNN  ( Convolutional Neural  Network )  Berbasis  Android”  oleh  Michael  et al,  menggunakan  kombinasi  arsitektur  CNN Alexnet , LeNet5 , MiniVGGNet dengan  optimasi  fungsi SGD, ADAM , dan NADAM terhadap citra tingkat kematangan  sangrai  kopi  diperoleh  akurasi  terbaik sebesar  98%  dengan  menggunakan  arsitektur LeNet5 dan optimasi ADAM [20].
Alfiantama et al, dalam penelitian yang berjudul “Klasifikasi  Tingkat Roasting Biji  Kopi  Dengan Metode  CNN”  merancang  sebuah  sistem  untuk mengklasifikasi  citra  biji  kopi  berdasarkan  tingkat roasting menggunakan  CNN.  Menyimpulkan  bahwa CNN  mampu  menghasilkan  hasil  yang  sangat  baik dengan  akurasi  sebesar  98%  terhadap  klasifikasi tingkat roasting biji kopi [21].
Berdasarkan  permasalahan  dan  latar  belakang yang telah diuraikan, maka akan dilakukan penelitian klasifikasi  terhadap  tiga  jenis  biji  kopi  Temanggung yaitu  kopi  jenis  arabika,  excelsa  dan  robusta menggunakan Convolutional Neural Network . Tujuan penelitian ini dilakukan adalah untuk mengetahui hasil serta akurasi yang diperoleh dalam klasifikasi citra tiga jenis  biji  kopi  Temanggung  dengan  menggunakan Convolutional Neural Network.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Gambar 1. Contoh arsitektur CNN
CNN  pertama  kali  dicetuskan  oleh  Yann  Lecun pada  tahun  1989  dan  merupakan  algoritma  pelatihan terbaik  untuk  mengenali  muatan  sebuah  citra  [22] . CNN  merupakan  jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang terdiri atas bermacam bobot dan lapisan seperti lapisan konvolusi,  fungsi  aktivasi,  lapisan pooling ,  lapisan flatten ,  dan  lapisan fully  conected tersembunyi  yang dirangkai  menjadi  arsitektur  [23].  Contoh  arsitektur beserta lapisan yang ada pada CNN ditunjukkan oleh Gambar 1.
Lapisan  konvolusi  atau convolution  layer memiliki peranan penting dalam CNN, karena lapisan tersebut  berfungsi  sebagai  lapisan  awal  yang memproses citra input pada sistem [24]. Citra tersebut melalui  proses  konvolusi  serta filtering untuk menghasilkan  fitur  ekstrasi  dari  citra  input  yang disebut feature map . Filtering pada lapisan konvolusi biasanya  disebut  dengan  kernel  atau  filter,  yang memiliki  ukuran  bermacam-macam.  Berikut  contoh proses konvolusi ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Proses Konvolusi
Nilai  akhir  dari  hasil  citra  konvolusi  ditentukan menggunakan  salah  satu  jenis  fungsi  aktivasi  yaitu ReLU ( Rectified  Linear Unit ). Fungsi aktivasi  ReLU akan  menghasilkan  keluaran  menjadi  nol  jika  nilai masukannya  negatif  atau  nol,  dan  jika  masukan bernilai  positif  maka  keluarannya  pun  akan  bernilai sama  dengan  masukannya.  Dengan  demikian,  nilai akhir  dari  citra  baru  hasil  konvolusi  dengan  fungsi aktivasi ReLU sama dengan hasil konvolusinya.
Setelah  melalui  proses  konvolusi  selanjutnya citra melalui proses pooling . Pooling digunakan untuk meringankan  beban  komputasi  dengan  mengurangi parameter  yang  perlu  diperbaharui  serta  mencegah terjadinya overfitting . Pooling memiliki dua jenis yaitu average  pooling dan max  pooling .  Sebagai  contoh, penerapan max pooling dengan ukuran filter 2x2 dan stride 2,  maka  nilai  maksimum  pada  setiap  area  2x2 piksel yang akan dipilih pada setiap pergeseran filter. Sedangkan average  pooling nilai  yang  dipilih  adalah nilai  rata-rata.  Perbedaan  proses max  pooling dan average pooling ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 3.Perbedaan proses max pooling dan average pooling
Berikutnya  hasil  matriks  dari  lapisan pooling harus  diubah  menjadi  bentuk  vektor  sebelum dimasukkan  kedalam  lapisan fully  connected. Proses ini dikenal dengan proses perataan atau flatten . Vektor  yang  dihasilkan  dari  proses flatten selanjutnya  diteruskan  ke  lapisan fully  connected untuk dilakukan klasifikasi. Fully connected merupakan  jenis  jaringan  dalam neural  network dimana citra yang sudah diubah menjadi satu dimensi
digunakan sebagai nilai input untuk lapisan input agar dapat  melakukan  prediksi  [25].  Fungsi  aktivasi  yang digunakan adalah softmax . Softmax merupakan sebuah fungsi yang digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  dari  setiap kelas  pada  target  untuk  semua  kelas  target  yang mungkin terjadi, serta untuk menentukan kelas target dari input yang diberikan. Salah satu keunggulan dari softmax  adalah  mampu  untuk  menghasilkan  output probabilitas yang berada dalam rentang nilai antara 0 hingga 1.
Setelah    hasil  probabilitas  diraih,  langkah berikutnya  adalah  mencari  kesalahan  (galat)  dari prediksi  tersebut  berdasarkan  pada  target  yang  ingin dicapai dengan menggunakan fungsi kesalahan (galat) cross-entropy. Semakin kecil nilai galat menunjukkan bahwa prediksi yang dihasilkan semakin meyakinkan (baik)[26].
Dalam pelatihan CNN fungsi galat diminimalisir dengan  melakukan  pengaturan  terhadap  parameter. Penyesuaian bobot tergantung pada pengaturan bobot dengan fungsi galat paling minim (penurunan gradien) dan  arah  perubahan  kemiringan  selama  penurunan gradien. Berikut ilustrasi penurunan garoden ditunjukkan Gambar 4.

## Gambar 4. Penurunan gradien
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  SGDM ( Gradient Descent with Momentum ). SGDM menggunakan  nilai  laju  pelatihan  untuk  menentukan seberapa besar pengaruh langkah gradien sebelumnya terhadap  iterasi  saat  ini.  SGDM  selalu  melakukan update (pembaharuan)  terhadap  data  yang  sedang dilatih[27].

## 3. METODE PENELITIAN
Klasifikasi yang dilakukan terhadap tiga jenis biji kopi  Temanggung  menggunakan Convolutional Neural Network terdiri dari beberapa tahapan. Berikut merupakan  blok  diagram  alur  penelitian  yang ditunjukkan pada Gambar 5 dibawah ini.

## Gambar 5. Blok diagram alur penelitian

## 3.1. Akuisisi
Pada  tahap  pertama  dilakukan  akuisisi  terhadap kopi dengan mengambil citra pada tiga jenis biji kopi Temanggung  yang  memiliki  tingkat roast natural. Proses  pengambilan  citra  menggunakan  warna  latar belakang  hitam  karena  memungkinkan  objek  citra menjadi fokus serta membuat warna dan tekstur objek lebih menonjol.
Pengambilan  citra  dilakukan  menggunakan kamera smartphone Samsung A12. Hasil pada proses ini adalah citra dengan ukuran piksel 2992x2992 dan memiliki ukuran berkas 2.5 MB per citra.  Contoh citra jenis  kopi  Temanggung  dapat  dilihat  pada  gambar  6 dibawah ini.
Gambar 6. Jenis biji kopi (a) arabica (b) excelsa (c) robusta 3.2. Pre-processing
Pre-Processing dilakukan ketika data citra telah terkumpul.  Ukuran  awal  satu  citra  kopi  adalah 2992x2992  piksel  dengan  ukuran  berkas  sebesar  2.5 MB  maka  dilakukan  proses  berupa resize terhadap citra agar proses pelatihan citra tidak memakan waktu yang  lama. Resize dilakukan  menggunakan  Adobe Photoshop CS4 dengan hasil resize menjadi 500x500
piksel  dengan  ukuran  berkas  sebesar  250  KB  untuk satu citra.

## 3.3. Dataset Citra Kopi
Dataset  citra  kopi  Temanggung  terdiri  dari  tiga jenis biji kopi yaitu arabika, excelsa dan robusta. Total citra  yang  diperoleh  berjumlah  1.350  citra  dengan jumlah 450 untuk setiap jenisnya.
Setelah  dilakukan resize ,  data  kemudian  dibagi menjadi dua bagian. Yaitu data latih dan data uji. Data dibagi  kedalam  rasio  80:20  yaitu  80%  data  latih  dan 20% data uji.

## 3.4. Arsitektur CNN
Proses  implementasi Convolutional  Neural Network (CNN)  terhadap  klasifikasi    tiga  jenis  kopi Temanggung dilakukan dengan menggunakan sebanyak  80%  dari  keseluruhan  dataset  citra digunakan  untuk  proses  pembelajaran Convolutional Neural  Network sehingga  menghasilkan  model  yang terlatih.  Kemudian  model  yang  telah  terlatih digunakan untuk menguji 20% citra dari tiga jenis biji kopi Temanggung.
Pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan arsitektur berjumlah 12 layer  dan dilakukan terhadap tiga  ukuran  citra  input  yang  berbeda  yaitu  50x50x3, 100x100x3, dan 150x150x3. Arsitektur Convolutional

## Gambar 7. Arsitektur convolutional neural network
Neural Network ditunjukkan pada Gambar 7. Arsitektur  yang  digunakan  terdiri  dari input layer , convolution  2D  layer dengan  ukuran  kernel (3x3)  serta  32 filter , batch  normalization  layer , activation  ReLU  layer , max  pooling  layer dengan ukuran  (2x2), convolution  2D  layer dengan  ukuran kernel (3x3) serta 64 filter , batch normalization layer , activation  ReLU  layer , max  pooling  layer dengan ukuran  (2x2), Fully  Connected  layer , softmax  layer , dan classification layer .
Gambar 8. Confusion matrix
Pada Convolutional Neural Network nilai akurasi dari  pengujian  dapat  diukur  menggunakan confusion matrix . Berikut ditunjukkan pada Gambar 8. Confusion  matrix memiliki  fungsi  untuk menampilkan hasil evaluasi performa dalam memprediksi kategori atau kelas pada data. Matrix ini terdiri  dari  empat  bagian  utama  yaitu True  Positive (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP) ,  dan False  Negative  (FN) .  Berdasarkan  evaluasi  performa confusion  matrix ,  akurasi  dari  klasifikasi  dapat dihitung dengan menggunakan persamaan.

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Gambar 9. Hasil pelatihan dengan citra input 50x50x3, 20 epoch, laju pelatihan 0.01
Gambar 10. Hasil pelatihan dengan citra input 100x100x3, 20 epoch, laju pelatihan 0.01
Gambar 11. Hasil pelatihan dengan citra input 150x150x3, 20 epoch, laju pelatihan 0.01

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian
mengenai implementasi Convolutional  Neural  Network (CNN)  dalam klasifikasi  jenis  kopi  Temanggung  ini  dilakukan dengan menggunakan optimizer SGDM , jumlah epoch 20, laju pelatihan 0.01, dan tiga ukuran input citra yang berbeda yaitu 50x50x3, 100x100x3, dan 150x150x3.
Menguji dengan menggunakan tiga ukuran citra input yang berbeda dilakukan untuk menentukan dan mengetahui ukuran resolusi mana yang paling optimal
dalam  penelitian  ini.  Hasil  dari  proses  pelatihan  dan pengujian citra jenis kopi Temanggung diperoleh nilai accuracy dan loss sebagai berikut.

## 4.1. Hasil  Klasifikasi  Jenis  Kopi  Temanggung Menggunakan Citra Input 50x50x3
Klasifikasi  dilakukan  dengan  citra  input berukuran  50x50x3  menggunakan  model  CNN  yang diusulkan  memperoleh  akurasi  pelatihan  sebesar 99.26%  dengan  lama  waktu  yang  diperlukan  untuk proses klasifikasi adalah 7 menit 8 detik. Akurasi yang diperoleh  dari  proses  klasifikasi  ditunjukkan  oleh Gambar 9.
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  9  tersebut, akurasi  pelatihan  diperoleh  dari  proses  pelatihan  dan evaluasi  model.  Dimana  proses  pelatihan  peneliti menggunakan  parameter  yaitu optimizer SGDM, epoch 20,  laju  pelatihan  0.01,  kemudian  penggunaan aktivasi  ReLu  serta  iterasi  yang  berjumlah  160  yang diterapkan  untuk  klasifikasi  citra  jenis  kopi  yang berukuran  50x50x3  sehingga  menghasilkan  akurasi pelatihan  sebesar  99.26%.  Adapun  untuk  memahami seberapa  baik  model yang  diusulkan  dalam memprediksi  kategori  atau  kelas  pada  data  dapat dilihat dari evaluasi model yaitu pada tabel confusion matrix yang ditunjukkan oleh Gambar 12.
Gambar 12. Confusion matrix dengan citra input 50x50x3, 20 epoch , laju pelatihan 0.01
Pada Gambar 12, proses klasifikasi data uji yang terbaik ditunjukkan oleh data citra kopi robusta dengan keseluruhan data terklasifikasi tanpa adanya kesalahan.  Sedangkan  pada  citra  kopi  arabika  dan excelsa  terdapat  masing-masing  1  kesalahan  dalam klasifikasi.  Yaitu  1  citra  kopi  excelsa  terklasifikasi sebagai  citra  kopi  arabika.  Kemudian  1  citra  kopi arabika terklasifikasi sebagai citra kopi robusta.

## 4.2. Hasil  Klasifikasi  Jenis  Kopi  Temanggung Menggunakan Citra Input 100x100x3
Klasifikasi  dilakukan  dengan  citra  input berukuran 100x100x3 menggunakan model CNN yang diusulkan  memperoleh  akurasi  pelatihan  sebesar 98.52%  dengan  lama  waktu  yang  diperlukan  untuk proses  klasifikasi  adalah  20  menit  27  detik.  Akurasi
yang diperoleh dari proses klasifikasi ditunjukkan oleh Gambar 10.
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  10  tersebut, akurasi  pelatihan  diperoleh  dari  proses  pelatihan  dan evaluasi  model.  Dimana  proses  pelatihan  peneliti menggunakan  parameter  yaitu optimizer SGDM, epoch 20,  laju  pelatihan  0.01,  kemudian  penggunaan aktivasi  ReLu  serta  iterasi  yang  berjumlah  160  yang diterapkan  untuk  klasifikasi  citra  jenis  kopi  yang berukuran 100x100x3 sehingga menghasilkan akurasi pelatihan  sebesar  98.52%.  Adapun  untuk  memahami seberapa  baik  model yang  diusulkan  dalam memprediksi  kategori  atau  kelas  pada  data  dapat dilihat dari evaluasi model yaitu pada tabel confusion matrix yang ditunjukkan oleh Gambar 13.
Gambar 13. Confusion matrix dengan citra input 100x100, 20 epoch , laju pelatihan 0.01
Pada Gambar 13, proses klasifikasi data uji yang terbaik  ditunjukkan  oleh  data  citra  kopi  excelsa  dan robusta  dengan  keseluruhan  data  terklasifikasi  tanpa adanya kesalahan. Sedangkan pada citra kopi arabika terdapat  4  kesalahan  dalam  klasifikasi.  Yaitu  3  citra kopi  arabika  terklasifikasi  sebagai  citra  kopi  excelsa dan 1 terklasifikasi sebagai citra kopi robusta.

## 4.3. Hasil  Klasifikasi  Jenis  Kopi  Temanggung Menggunakan Citra Input 150x150x3
Klasifikasi  dilakukan  dengan  citra  input berukuran 150x150x3 menggunakan model CNN yang diusulkan  memperoleh  akurasi  sebesar  97.04% dengan  lama  waktu  yang  diperlukan  untuk  proses klasifikasi  adalah  39  menit  29  detik.  Akurasi  yang diperoleh  dari  proses  klasifikasi  ditunjukkan  oleh Gambar 11.
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  13  tersebut, akurasi  pelatihan  diperoleh  dari  proses  pelatihan  dan evaluasi  model.  Dimana  proses  pelatihan  peneliti menggunakan  parameter  yaitu optimizer SGDM, epoch 20,  laju  pelatihan  0.01,  kemudian  penggunaan aktivasi  ReLu  serta  iterasi  yang  berjumlah  160  yang diterapkan  untuk  klasifikasi  citra  jenis  kopi  yang berukuran 150x150x3 sehingga menghasilkan akurasi pelatihan  sebesar  97.04%.  Adapun  untuk  memahami seberapa  baik  model yang  diusulkan  dalam
memprediksi  kategori  atau  kelas  pada  data  dapat dilihat dari evaluasi model yaitu pada tabel confusion matrix yang ditunjukkan oleh Gambar 14.
Gambar 14. Confusion matrix dengan citra input 150x150x3,20 epoch, laju pelatihan 0.01
Pada Gambar 14, proses klasifikasi data uji yang terbaik ditunjukkan oleh data citra kopi robusta dengan total  klasifikasi  sesuai  berjumlah  89  dan  1  yang terklasifikasi  salah  sebagai  citra  kopi  excelsa. Sedangkan  pada  citra  kopi  arabika  total  klasifikasi sesuai  bejumlah  88  dan  terdapat  2  kesalahan  dalam klasifikasi  yaitu  1  terklasifikasi  sebagai  citra  kopi excelsa  dan  1  lagi  terklasifikasi  sebagai  citra  kopi robusta. Lalu pada citra  kopi  excelsa  total  klasifikasi sesuai  berjumlah  85  dan  terdapat  5  kesalahan  dalam klasifikasi  yaitu  4  terklasifikasi  sebagai  kopi  arabika dan 1 terklasifikasi sebagai citra kopi robusta.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan terhadap implementasi Convolutional Neural Network dalam  klasifikasi  jenis  kopi Temanggung,  ditemukan bahwa akurasi pelatihan tertinggi yang dicapai adalah 99.26%  saat  menggunakan  citra  input  berukuran 50x50x3 dengan arsitektur CNN 12 layers, epoch 20, laju  pelatihan  0.01,  dan  optimizer  SGDM.  Penelitian ini  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  ukuran  citra input  yang  berbeda  yaitu  50x50x3,  100x100x3, 150x150x3 untuk menentukan dan mengetahui ukuran resolusi  mana  yang  paling  optimal  dalam  penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ukuran citra input yang paling optimal digunakan dalam penelitian ini adalah 50x50x3 karena ukuran tersebut memperoleh  akurasi  paling  tinggi  dibanding  dua ukuran  citra  input  lainnya.  Selain  itu,  peningkatan ukuran citra input yang digunakan pada penelitian ini tidak berdampak terhadap peningkatan akurasi dalam klasifikasi  jenis  kopi  Temanggung  menggunakan CNN.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Murinto,  M.  Rosyda,  and  M.  Melany, “Klasifikasi  Jenis  Biji  Kopi  Menggunkan Convolutional  Neural  Network  dan  Transfer
Learning pada Model VGG16
dan MobileNetV2,” JRST  (Jurnal  Riset  Sains  dan Teknologi) ,  vol.  7,  no.  2,  p.  183,  2023,  doi: 10.30595/jrst.v7i2.16788.
[2]  E.  C.  Tinambunan,  A.  F.  Syahra,  and  N. Hasibuan, “Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Minat Milenial Terhadap Boba vs Kopi di Kota Medan,” Journal  of  Business  and  Economics Research (JBE) , vol. 1,  no. 2, pp. 80–86, 2020, doi: 10.47065/jbe.v1i2.191.
[3]  G. A. Arumsari, R. Surya, S. Irmasuryani, and W. Sapitri,  “Analisis  Proses  Roasting  pada  Kopi,” Jurnal  Beta  Kimia ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  98–101, 2021, [Online]. Available: http://ejurnal.undana.ac.id/index.php/jbkHalama n%7C98
[4]  H.  S.  Maharani,  I.  K.  D.  Nuryana,  and  A.  L. Belakang, “Role Of Gray Level  Co-Occurrence Matrix for Convolution Neural Network Transfer Learning in Coffee Bean Classification,” vol. 05, pp. 1–6, 2023.
[5]  M.  A.  Nugroho  and  M.  M.  Sebatubun, “Klasifikasi  Varietas  Kopi  Berdasarkan  Green Bean  Coffee  Menggunakan  Metode  Machine Learning,” Journal  of  Information  System Management  (JOISM) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–5, 2020, doi: 10.24076/joism.2020v1i2.24.
[6]  Y.  Hafifah,  K.  Muchtar,  A.  Ahmadiar,  and  S. Esabella, “Perbandingan Kinerja Deep Learning Dalam  Pendeteksian  Kerusakan  Biji  Kopi,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 1928, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5151.
[7]  L. Hakim, H. R. Rahmanto, S. P. Kristanto, and D.  Yusuf,  “Klasifikasi  Citra  Motif  Batik Banyuwangi Menggunakan Convolutional Neural Network,” Jurnal Teknoinfo , vol. 17, no. 1, p. 203, 2023, doi: 10.33365/jti.v17i1.2342.
[8]  A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar, “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional Neural  Network dan K  Fold Cross Validation,” Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing , vol.  4,  no.  1,  pp.  45–51,  2020,  doi: 10.30871/jaic.v4i1.2017.
[9]  A.  Dwi  Putro  and  H.  Tantyoko,  “Hybrid Algoritma  Vgg16-Net  Dengan  Support  Vector Machine  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Buah  dan sayuran,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 5, no. 2, pp. 56–65, 2023, doi: 10.35746/jtim.v5i2.335.
[10]  R.  I.  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto, “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar Berkhasiat  Obat  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Radial  Basis  Function,” Bulletin  of Informatics and Data Science , vol. 1, no. 1, p. 6, 2022, doi: 10.61944/bids.v1i1.3.
[11]  D.  I.  Muhammad,  E.  Ermatita,  and  N.  Falih, “Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi  Citra  Belimbing  Berdasarkan Fitur  Warna,” Informatik :  Jurnal  Ilmu
Komputer ,  vol.  17,  no.  1,  p.  9,  2021,  doi:
10.52958/iftk.v17i1.2132.
[12]  R. E. Pawening, W. J. Shudiq, and W. Wahyuni, “KLASIFIKASI  KUALITAS  JERUK  LOKAL BERDASARKAN  TEKSTUR  DAN  BENTUK MENGGUNAKAN  METODE  k-NEAREST NEIGHBOR (k-NN),” COREAI: Jurnal Kecerdasan  Buatan,  Komputasi  dan  Teknologi Informasi ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  10–17,  2020,  doi: 10.33650/coreai.v1i1.1640.
[13]  S. A. Suryaman, R. Magdalena, and S. Sa’idah, “Klasifikasi Cuaca Menggunakan Metode VGG- 16,  Principal  Component  Analysis  Dan  K- Nearest  Neighbor,” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Informatika ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.54082/jiki.1.
[14]  J.  Christian  and  S.  I.  Al  Idrus,  “Introduction  to Citrus  Fruit  Ripens  Using  the  Deep  Learning Convolutional Neural Network (CNN) Learning Method,” Asian  Journal  of  Applied  Education (AJAE) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  459–470,  2023,  doi: 10.55927/ajae.v2i3.5003.
[15]  A. Fatchurrachman and D. Udjulawa, “Identifikasi  Penyakit  Pada  Tanaman  Kopi Berdasarkan  Citra  Daun  Menggunakan  Metode Convolution Neural Network,” Jurnal Algoritme , vol.  3,  no.  2,  pp.  151–159,  2023,  doi: 10.35957/algoritme.v3i2.3384.
[16]  I.  Susilawati,  S.  Supatman,  and  A.  Witanti, “Klasifikasi Citra
Virus SARS-COV Menggunakan Deep Learning,” Jurnal
Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT ,  vol.  8,
no. 2, pp. 65–70, 2023, doi: 10.30591/jpit.v8i2.4587.
[17]  M.  Saputra,  K.  Kusrini,  and  M.  P.  Kurniawan, “Identifikasi Mutu Bij Kopi Arabika Berdasarkan Cacat  dengan  Teknik  Convolutional  Neural Network,” Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 10, no. 1, p. 27, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2533.
[18]  U. UNGKAWA and G. AL HAKIM, “Klasifikasi Warna  pada  Kematangan  Buah  Kopi  Kuning menggunakan  Metode  CNN  Inception  V3,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik, Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika , vol. 11, no. 3, p. 731, 2023, doi: 10.26760/elkomika.v11i3.731.
[19]  S. Suprihanto, I. Awaludin, M. Fadhil, and M. A. Z. Zulfikor, “Analisis Kinerja ResNet-50 dalam Klasifikasi Penyakit pada Daun Kopi Robusta,” Jurnal  Informatika ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  116–122, 2022, doi: 10.31294/inf.v9i1.13049.
[20]  E. H. Michael, K. R. Prilianti, and M. Subianto, “Michael, E. H., Prilianti, K. R., & Subianto, M. (2020). Kematangan Sangrai Kopi Melalui Citra Digital Menggunakan
CNN ( CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  ) Berbasis Android,” Jurnal Ilmiah SAINSBERTEK ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–11,  2020, [Online]. Available:
http://sainsbertek.machung.ac.id/index.php/sbte k/article/download/79/47
[21]  I.  Alfiantama et  al. ,  “Klasifikasi  Tingkat Roasting Biji Kopi Dengan Metode CNN,” vol. 3, pp. 285–290, 2024.
[22]  E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Analisis dan  Implementasi  Diagnosis  Penyakit  Sawit dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN),” Paradigma  -  Jurnal  Komputer  dan Informatika ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  117–123,  2020, doi: 10.31294/p.v22i2.8907.
[23]  S.  Frangky  Handono,  F.  Tri Anggraeny,  and  B. Rahmat,  “Implementasi  Convolutional  Neural Network  (CNN)  Untuk  Deteksi  Retinopati Diabetik,” Jurnal  Informatika  dan  Sistem Informasi , vol. 1, no. 1, pp. 669–678, 2020.
[24]  M.  A.  Hanin,  R.  Patmasari,  R.  Y.  N.  Fuâ,  and others,  “Sistem  Klasifikasi  Penyakit  Kulit Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (cnn),” eProceedings of Engineering , vol. 8, no.
1, pp. 273–281, 2021