## Prediksi Kualitas Kopi Dengan Algoritma Random Forest Melalui Pendekatan Data Science
Kalvintirta Ciptady 1)* , Mawaddah Harahap 2) , Jonvin 3) , Yonata Ndruru 4) , Ibadurrahman 5) 1,2,3,4,5) Universitas Prima Indonesia, Received: 5 Sep 2022 Accepted: 7 Sep 2022 Published: 8 Sept 2022 *kalvintirta@gmail.com Abstrak  : Perusahaan  yang  bergerak  dibidang  produksi  kopi,  selalu mementingkan  kualitas  kopi  untuk  menghasilkan  produk  yang  dapat bersaing  dengan  kompetitor  lainnya.  Adapun  sistem  yang  dapat dibangun untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu berupa prediksi dalam  menentukan  kualitas  kopi.  Data  kopi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  didapatkan  dari  Coffee  Quality  Institute.  Data  ini  memiliki 44 kolom atau variabel dengan jumlah data sebanyak 1339 data. Tahapan yang  dilakukan  dengan  pendekatan  data  science  dengan  algoritma random  forest  terdiri  dari  proses  pengumpulan  data,  preprocessing, pengumpulan  data,  split  data,  pemrosesan  dengan  algoritma  Random Forest  yang  menghasilkan  hasil  prediksi,  hingga  yang  terakhir  adalah proses  evaluasi  performa  algoritma  Random  Forest  dalam  memprediksi kualitas  kopi. Variabel  dependen  yang  diprediksi  pada  penelitian  ini secara berurutan dari kualitas terbaik hingga terburuk antara lain adalah kualitas  kopi  Specialty  Grade,  Premium,  Exchange,  dan  Below  Standard. Kualitas  kopi  premium  adalah  hasil  prediksi  paling  baik  dengan  hasil actual 135. Jumlah data yang cukup untuk memastikan algoritma random forest  dapat  memprediksi  dengan  cukup  baik  dengan  akurasi  yang mencapai 79% masih memiliki ruang untuk perkembangan sehingga bisa mendekati  100%.  Kurang  optimalnya  nilai  akurasi  pada  penelitian  ini dapat diakibatkan oleh kurangnya variabel independen yang digunakan. Penelitian  ini  hanya  menggunakan  8  variabel  dari  43  variabel  yang tersedia.  Sehingga  masih  terdapat  variabel  yang  berpotensi  dapat meningkatkan  akurasi.  Tidak  dilakukannya  penyetelan  parameter Random Forest yang tersedia untuk meningkatkan akurasi.
Kata Kunci: Kualitas Kopi, Prediksi Kualitas, Random Forest, Data Science
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Perusahaan  yang  bergerak  dibidang  produksi  kopi,  selalu  mementingkan  kualitas  kopi  untuk menghasilkan  produk  yang  dapat  bersaing  dengan  kompetitor  lainnya.  Kopi  merupakan  salah  satu  hasil komoditi  perkebunan  yang  memiliki  ekonomis  yang  cukup  tinggi  dan  berperan  penting  sebagai  sumber penghasil devisa negara [1]. Perusahaan yang bergerak dibidang produksi kopi, selalu mementingkan kualitas kopi untuk menghasilkan produk yang dapat bersaing dengan kompetitor lainnya. Dalam penentuan kualitas kopi, Perusahaan menggunakan persepsi personal dan analisa secara manual. Hal ini pun menjadikan proses pemilihan  kopi  berkualitas  menjadi  proses  yang  cukup  memakan  waktu  dan  tenaga.  Sedangkan  untuk memenuhi permintaan pasar dan meningkatkan kinerja produksi, dibutuhkan proses  yang lebih cepat  dan akurat. Peran teknologi pun dinilai dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan efisiensi dan kualitas produksi.  Dalam  menentukan  kopi  berkualitas,  perlu  adanya  sistem  yang  tepat  untuk  menganalisa permasalahan tersebut [2].
Adapun  sistem  yang  dapat  dibangun  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  yaitu  berupa  prediksi dalam menentukan kualitas kopi. Prediksi adalah proses perkiraan tentang sesuatu yang akan terjadi pada waktu yang akan datang berdasarkan data yang ada [3]. Prediksi dapat diterapkan dalam berbagai bidang
termasuk salah satunya prediksi terkait kualitas biji kopi.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dalam  menentukan  dan memprediksi  kualitas  kopi.  Contohnya  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Y.  Christian  &  I.  Darmawan dalam penelitian [4] yang melakukan prediksi kopi dengan menerapkan metode General Regression Neural Network  (GRNN).  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  A.  Ginanjar  dalam  penelitian  [5]  dengan  merancang sistem  deteksi  jenis  cacat  biji  kopi  dengan  menerapkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Kemudian penelitian lain yang dilakukan oleh I. Ilhamsyah dkk. dalam penelitian [6] yang melakukan klasifikasi terhadap kualitas biji kopi menggunakan MultilayerPerceptron berbasis fitur warna  LCH.
Dalam melakukan pemeriksaan kopi secara manual menyebabkan proses yang cukup memakan waktu. Berdasarkan  hal  tersebut  dilakukan  prediksi  untuk  mengetahui  kualitas  kopi.  Dengan  demikian,  terdapat permasalahan  bagaimana  tingkat  akurasi  dari  metode  yang  digunakan  dalam  memprediksi  kualitas  kopi. Adapun manfaat dari penelitian ini berdasarkan hasil yang didapat nantinya dapat digunakan sebagai acuan dalam menyaring kopi sesuai hasil kualitas yang diprediksi secara  sistem  sehingga  tidak memakan banyak waktu  untuk  mengetahui  kualitas  kopi  dan  juga  dapat  menjadi  solusi  untuk  membantu  meningkatkan pemasaran kopi yang berkualitas.

## TINJAUAN LITERATUR
A.  Majid  dkk.  (2022)  pada  [7]  melakukan  penelitian  mengenai  “Identifikasi  Kualitas  fisik  Pada  Biji  Kopi Menggunakan  Tekonologi  Pengolahan  Citra  Dengan  Metode  Neural  Network”  dengan  memperoleh  hasil berupa aplikasi untuk identifikasi kualitas biji kopi yang terbukti mampu untuk menghasilkan seleksi dari biji kopi dan hasil akurasi dari uji coba yang dilakukan terhadap citra pada gambar yaitu warna biru menunjukkan kualitas fisik biji bagus dengan akurasi 80,41%, dan frame yang berwarna hijau menunjukkan kualitas fisik biji sedang dengan akurasi 90,99% sedangkan frame yang berwarna merah menunjukkan kualitas fisik biji rusak dengan akurasi 99,75%. S. Sidehabi dkk. (2022) pada [8] melakukan penelitian mengenai “Alat Penyortir Biji Kopi otomatis dengan menggunakan Mikrokotroller Arduino Nano pada Usaha Mikro Kecil dan Menengah ( UMKM ) Toraja Kawaa Roasters” dengan kesimpulan bahwa pemanfaatan alat sortir biji kopi dapat membantu mempercepat proses klasifikasi kualitas biji kopi yang akan digunakan.
F.  Ruzaik  (2022)  pada  [9]  melakukan  penelitian  mengenai  “Prediksi  Kualitas  Biji  Kopi  Menggunakan Metode Segmentasi Dan Content Based Image Retrieval(Cbir)” dengan perolehan dari hasil pengujian, sistem content  based  image  retrieval  dapat  menemukan  citra  yang  dicari  berdasarkan  perhitungan  euclidean distance  vector  citra  query  dengan  vector  citra  yang  ada  didalam  database,  dengan  rata-rata  persentase precission  tingkat  keberhasilan  sistem  sebesar  87%  dan  nilai  Recall  sebesar  7,096%  dan  waktu  komputasi rata-rat 2,0202 detik dengan menggunakan 50 data uji terdiri dari 25 citra bagus dan 25 citra buruk.

## METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Pengumpulan Dataset
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  melakukan  pengambilan  data  yang  berkaitan  dengan objek penelitian. Data yang diambil berupa biji kopi yang selanjutnya akan diolah menjadi minuman kopi. Dan data-data algoritma dari jurnal yang sudah dipelajari.
2. Pengolahan Dataset
Data kopi yang digunakan pada penelitian ini didapatkan dari Coffee Quality Institute. Data ini juga telah diteliti oleh peneliti lainnya untuk  memprediksi kualitas kopi menggunakan algoritma Neural Network atau Jaringan Saraf Tiruan [4]. Data ini memiliki 44 kolom atau variabel dengan jumlah data sebanyak  1339  data.  Variabel  dependen  yang  diprediksi  pada  penelitian  ini  secara  berurutan  dari kualitas terbaik hingga terburuk antara lain adalah kualitas kopi Specialty Grade, Premium, Exchange, dan  Below  Standard.  Ekspektasi  dalam  penelitian  ini  adalah  berhasil  menggunakan  data  variabel independen untuk memprediksi kualtias kopi tersebut.
3. Pre-processing
Pre-processing data dilakukan dengan memilih variabel independen dan dependen, mengganti tipe data sesuai dengan kebutuhan dan membagi data menjadi data training dan data testing.

## HASIL PENELITIAN
Hasil  pengumpulan  data  kopi  menghasilkan  1.339  data  spesifikasi  kopi  yang  memiliki  44  kolom  atau variable. Variabel dependen pada data tersebut adalah Kualitas Kopi sedangkan sisanya akan dibersihkan dan diproses  untuk  digunakan  sebagai  variabel  independen.  Data  tersebut  didapatkan  dari  Coffee  Quality Institute  yang  juga  telah  diteliti  oleh  peneliti  sebelumnya  menggunakan  teknik  Deep  Learning.  Dengan meneliti data  spefisikasi kopi, maka perusahaan produsen kopi dapat  mulai mengumpulkan data speifikasi kopi yang serupa ataupun berbeda untuk menghasilkan prediksi kualitas kopi.
Langkah  selanjutnya  setelah  data  kopi  berhasil  dikumpulkan  adalah  mengikuti  alur  proses  yang  telah dibahas  sebelumnya,  antara  lain  proses  pengumpulan  data,  preprocessing,  pengumpulan  data,  split  data, pemrosesan dengan algoritma Random Forest yang menghasilkan hasil prediksi, hingga yang terakhir adalah proses evaluasi performa algoritma Random Forest dalam memprediksi kualitas kopi. Hasil yang diharapkan adalah akurasi yang mendekati 100%, yakni menandakan bahwa kualitas kopi dapat diprediksi dengan sangat akurat menggunakan algoritma Random Forest yang dirancang dan diteliti pada penelitian ini.
Preprocessing data sangat penting karena mencegah berkurangnya akurasi algoritma dalam memprediksi kualitas  kopi.  Jadi,  sebelum  mengolah  data,  kita  harus  memastikan  bahwa  data  yang  akan  kita  gunakan merupakan  data  "bersih".  Mengamati  kekosongan  data  penting  untuk  mencegah  kebingungan  pada algoritma  Machine  Learning  dalam  pelatihan  untuk  memprediksi  kualitas  kopi.  Kekosongan  data  dapat diakibatkan  mulai  dari  kesalahan  manusia  selama  entri  data,  pembacaan  sensor  yang  salah,  hingga  bug perangkat lunak dalam jalur pemrosesan data. Data yang hilang mungkin dapat mempengaruhi rendahnya performa ataupun akurasi dari algoritma Machine Learning.
Kekosongan data pasti sering ditemui ketika saat sedang melakukan sebuah penelitian. Kekosongan data dapat ditemukan pada beberapa variabel independen, seperti Lot. Number, Mill, Company, dan sebagainya. Pada  penelitian  ini  penulis  mengatasi  masalah  kekosongan  data  dengan  menghapus  data  yang  kosong. Kemudian  memilih  sebagian  besar  data  untuk  diteliti.  Penelitian  data  dengan  variabel  yang  lebih  banyak merupakan diluar dari ruang lingkup penelitian ini dan dapat dijadikan sebagai penelitian selanjutnya dengan tingkat  penelitian yang lebih rumit dan detil. Lantas demikian  Tabel 1  menampilkan variabel-variabel yang dipilih pada penelitian ini.
Tabel 1. Variabel-Variabel Data Kopi yang Digunakan Nama variabel yang digunakan Pengertian Country.of.Origin Negara asal kopi diproduksi Harvest.Year Tahun panen Variety Varietas kopi (contoh: Arabika atau Robusta) Processing.Method Metode pemrosesan kopi Category.One.Defects Terdapat satu kecacatan pada biji kopi Category.Two.Defects Terdapat dua kecacatan pada biji kopi altitude_mean_meters Rata-rata ketinggian pada kebun tempat kopi ditanam Total.Cup.Points Total poin kualitas kopi
Selanjutnya  adalah  mengamati  tipe  data,  hal  ini  dilakukan  dengan  mengamati  data  setelah  masalah kekosongan data diatasi seperti pada Gambar 1 Terlihat ada negara asal, tahun panen, varietas kopi, metode pemrosesan  kopi,  kecacatan  pada  kopi,  rata-rata  ketinggian  tumbuhan  kopi,  dan  total  poin  kualitas  yang merupakan variabel-variabel yang harus ada untuk menguji kualitas kopi.
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index
Gambar 1. Hasil pengamatan data setelah dibersihkan dari data kosong Langkah selanjutnya adalah mengatasi tipe data yang kurang sesuai seperti yang ditampilkan pada Tabel 2. Untuk mengurangi variasi data negara yang terlalu beragam, penulis mengkelompokan data negara asal menjadi „Others‟ untuk negara yang memiliki data dibawah 10.
Tabel 2 Pemrosesan Data Variabel Jenis Pemrosesan Data Country of Origin Mengelompokkan data minoritas menjadi „other‟ Harvest Year Label encoding dari tipe data string menjadi integer Variety Mengelompokkan data minoritas menjadi „other‟ Processing Label encoding dari tipe data string menjadi integer Category - Quakers - Altitude Menghapus data yang terlalu besar atau rendah Total Cup Points Transformasi data menjadi tiga kualitas kopi (1=Specialty Quality, 2 = Premium Quality, 3 = Usually Good Quality)
Perubahan  menjadi  bentuk  One-hot  encoding  (misalnya  2018  bernilai  1,  dan  2017  bernilai  0)  tidak dilakukan karena data tahunan tersebut memiliki hirarki antara yang lebih besar dan lebih tinggi. Selain itu tipe data pada variabel harvest year juga perlu dikonversikan menjadi integer. Hal ini perlu dilakukan karena algoritma  Machine  Learning  tidak  mengerti  tipe  data  berbentuk  teks.  Sehingga  data  tipe  integer  lebih diprioritaskan agar dapat mempermudah penilaian.
Kemudian  data  Country  of  Origin  atau  negara  asal  pembuatan  kopi  juga  perlu  disederhanakan.  Hal  ini dilakukan dengan mengubah data yang berjumlah hanya 1 data agar diubah menjadi „others‟. Hal ini perlu dilakukan karena jumlah informasi mengenai data tersebut terlalu sedikit sehingga tidak dapat memberikan pembelajaran  yang  signifikan  kepada  algoritma  Machine  Learning.  Namun  apabila  dikategorikan  menjadi „other‟ maka akan terdapat banyak data yang memiliki nilai serupa. Misalnya adalah terdapat 10 negara yang hanya memiliki 1 data kopi, apabila data tersebut diubah menjadi „other‟ maka akan terdapat 10 data yang memiliki nilai serupa.
Selanjutnya  menghapus data altitude atau ketinggian dataran perkebunan tempat  menanam kopi yang terlalu tinggi ataupun terlalu rendah. Melakukan perbaikan tipe data pada variabel dalam dataset. Kemudian
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index
yang terakhir adalah membuat variabel dependen grading biji kopi berdasarkan data defects, quakers, dan Total Cupping  Point. Defects  merupakan tingkat kecacatan kopi, dan quakers merupakan kopi yang secara abnormal  tidak  berubah  warna  menjadi  kecokelatan  saat  dipanggang.  Keduanya  digunakan  untuk  menilai kopi yang berkualitas rendah. Sedangkan Total Cupping Point yang tinggi digunakan untuk menandakan kopi berkualitas tinggi. Cupping Grade merupakan variabel dependen yang digunakan pada penelitian ini dengan empat tingkat secara berurutan dari yang tertinggi hingga terendah antara lain Specialty, Premium, Exchange, dan Below Standard. Setelah data diproses dengan maka akan menghasilkan seperti pada Gambar 10 Dapat dilihat pada tipe data sudah menjadi klasifikasi. Namun pada gambar tersebut dapat dilihat bahwa terdapat ketidak-seimbangan data. Hal ini terlihat dari data Premium Quality yang terlalu banyak dibandingkan data lainnya.  Untuk  mengatasi  ketidak-seimbangan  data  seperti  ini,  maka  dapat  dilakukan  Random  Over Sampling.

## Gambar 2. Hasil pengamatan variabel dependen yang tidak seimbang
Oversampling  merupakan  metode  pembangkitan  data  minoritas  sebanyak  data  mayoritas.  Metode  ini merupakan metode yang populer diterapkan dalam rangka menangani ketidak seimbangan kelas. Teknik ini mensintesis  sampel  baru  dari  kelas  minoritas  untuk  menyeimbangkan  dataset  dengan  cara  membuat instance  baru  dari  minority  class  dengan  pembentukan  convex  kombinasi  dari  instances  yang  saling berdekatan.  Random  Oversampling  melibatkan  duplikasi  secara  acak  contoh  dari  kelas  minoritas  dan menambahkannya  ke  dataset  pelatihan.  Contoh  dari  dataset  pelatihan  dipilih  secara  acak  dengan penggantian.
Ini  berarti  bahwa  sampel  data  dari  kelas  minoritas  dapat  dipilih  dan  ditambahkan  ke  kumpulan  data pelatihan baru yang “lebih seimbang” beberapa kali. Data tersebut dipilih dari kumpulan data pelatihan asli, ditambahkan ke kumpulan data pelatihan baru, dan kemudian dikembalikan atau "diganti" dalam kumpulan data asli, memungkinkan mereka untuk dipilih kembali.
Hasil  pengamatan  tersebut  ditampilkan  pada  Gambar  3.  Dapat  dilihat  bahwa  jarak  antara  data  kopi Premium  dengan  yang  lainnya  sudah  tidak  terlalu  jauh.  Dalam  beberapa  kasus,  mencari  distribusi  yang seimbang  untuk  dataset  yang  sangat  tidak  seimbang  dapat  menyebabkan  algoritma  yang  terpengaruh menjadi overfit pada  kelas minoritas, yang  menyebabkan peningkatan kesalahan generalisasi. Efeknya bisa berupa  kinerja  yang  lebih  baik  pada  Train  Data,  tetapi  kinerja  yang  lebih  buruk  pada  Test  Data.  Setelah Random  Oversampling  dilakukan  maka  langkah  selanjutnya  adalah  mengamati  kembali  apakah  Random Over Sampling tersebut bekerja dengan baik.
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index
Gambar 3.  Hasil pengamatan setelah data telah diseimbangkan Jumlah data dan kualitas data dapat menentukan performa algoritma Random Forest dalam memprediksi kualitas kopi. Jumlah data yang digunakan penting karena akan menentukan performa hasil prediksi. Data yang  sedikit,  contohnya  50-100  data  dapat  menghasilkan  performa  yang  kurang  optimal  sedangkan  data yang cukup, contohnya 500-1000 data dapat menghasilkan performa yang optimal. Kemudian kualitas data juga perlu diperhatikan agar data dapat diproses dan dimengerti oleh algoritma Machine Learning.
Hasil  prediksi  yang  tepat  adalah  hasil  prediksi  yang  sesuai  dengan  hasil  aktual.  Misalnya  apabila  hasil aktual adalah 2, 0, dan 2 secara berurutan maka hasil prediksi yang tepat adalah 2, 0, dan 2. Dengan demikian hasil prediksi pada penelitian ini seperti yang ditampilkan pada Gambar 5. Area yang dilingkari menunjukkan hasil  aktual  yang  sesuai  dengan  hasil  prediksi.  Hal  tersebut  berarti  bahwa  algoritma  berhasil  memprediksi kualitas  kopi  sesuai  dengan  kualitas  kopi  yang  sebenarnya.  Namun  hal  tersebut  mungkin  tidak  berjalan dengan baik dan terdapat beberapa prediksi yang berebeda dari hasil yang sebenarnya.

## Gambar 4. Contoh prediksi yang benar
Gambar  5  menunjukkan  hasil  prediksi  yang  tidak  akurat.  Hasil  aktual  menunjukan  nilai  0  dan  1  secara berurutan sedangkan hasil prediksi menunjukkan nilai 2. Kesalahan prediksi tersebut dapat berakibat buruk apabila terjadi dalam jumlah yang banyak karena dapat memberikan penilaian yang salah. Contohnya adalah apabila  algoritma  memprediksi  kualitas  kopi  yang  bagus  dan  ternyata  kualitas  sebenarnya  adalah  buruk, maka pelanggan akan kecewa dan memberikan efek negatif pada perusahaan.  Untuk dapat mengevaluasi performa algoritma Random Forest yang digunakan pada penelitian ini secara keseluruhan, tentu saja akan memakan waktu yang lama apabila dilakukan secara manual.
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index
Evaluasi  secara  otomatis  dapat  dilakukan  dengan  fungsi-fungsi  dan  rumus  yang  biasa  dipakai  untuk mengevaluasi  performa  Machine  Learning  dalam  melakukan  klasifikasi.  Hal  tersebut  berguna  untuk memberikan  gambaran  umum  terhadap  seberapa  baik  algoritma  Machine  Learning  dalam  memprediksi kualitas  kopi  secara  tepat.  Tentunya  harapan  terbaik  dalam  memprediksi  kualitas  kopi  adalah  akurasi mendekati  sempurna  atau  dengan  kata  lain  mendekati  100%,  namun  pada  nyatanya  akan  butuh  berbagai penelitian lebih lanjut untuk dapat mencapai nilai akurasi yang mendekati sempurna tersebut.

## Gambar 5. Contoh Prediksi Yang Salah
Kemudian selanjutnya adalah mengobservasi feature importance. Hal ini diperlukan untuk. Hasil observasi feature  importance  ditampilkan  pada  Gambar  5.  Dapat  dilihat  bahwa  variabel  atau  fitur  yang  paling berpengaruh  pada  prediksi  kualitas  kopi  adalah  „Category.Two.Defects‟,  „Country.of.Origin‟,  „Variety‟,  dan „Harvest.Year‟.  Keempat  data  tersebut  secara  berurutan  merupakan  kecacatan  biji  kopi,  negara  asal,  jenis varietas,  dan  tahun  panen.  Evaluasi  hasil  produksi  sangat  penting  dilakukan  untuk  menentukan  apakah kualitas itu baik  atau buruk. Untuk  „Harvest.Year‟ agar kita  mengetahui kapan kopi dipetik  dari tangkainya dan semua ada perbandingannya masing-masing.
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index

## Gambar 6. Urutan variabel dari yang terpenting

## P EMBAHASAN
Akurasi  dapat  dihitung  dengan  rumus  akurasi  seperti  yang  di  bahas  pada  Bab  2,  dengan  memasukkan nilai  hasil  prediksi  yang  telah  dihasilkan.  Dikarenakan  terdapat  tiga  kemungkinan  output  pada  variabel dependen, yakni ketiga jenis kualitas kopi yang hendak diprediksi maka akan terdapat 9 kemungkinan hasil prediksi. Hasil prediksi pada penelitian ini terbagi menjadi dua jenis, yang benar dan yang salah. Gambar  7 menampilkan hasil jumlah hasil prediksi yang benar, antara lain:
1. 135 hasil aktual Premium yang diprediksi sebagai Premium
2. 116 hasil aktual Specialty yang diprediksi sebagai Specialty
3. 98 hasil aktual UGQ yang diprediksi sebagai UGQ
Gambar 7 Hasil Prediksi yang diprediksi Benar
Terlihat  hasil  prediksi  akan  tepat  jika  akurasi  tingkat  penelitian  tersebut  tinggi,  sehingga  jarang  terjadi adanya kesalahan dissat penelitian.
Kemudian Gambar 8 menampilkan jumlah hasil prediksi yang salah, antara lain:
1. 23 hasil aktual Premium yang diprediksi sebagai Specialty
2. 36 hasil aktual Premium yang diprediksi sebagai UGQ
3. 12 hasil aktual Specialty yang diprediksi sebagai Premium
4. 11 hasil aktual Specialty yang diprediksi sebagai UGQ
5. 13 hasil aktual UGQ yang diprediksi sebagai Premium
6. Tidak ada hasil aktual UGQ yang diprediksi sebagai Specialty
Gambar 8. Hasil Prediksi yang diprediksi Salah
Dengan  menggunakan  hasil  tersebut  maka  dapat  dihitung  jumlah  akurasi  pada  penelitian  ini,  yakni sebagai berikut:
Berdasarkan  penelitian  prediksi  kualitas  kopi  dengan  Random  Forest  yang  dilakukan  maka  dapat disimpulkan hal-hal yang mendukung keberhasilan prediksi kualitas kopi pada penelitian ini antara lain:
1. Proses  preprocessing  yang  berhasil  mengeliminasi  data  kosong  dan  tipe  data  yang  tidak  sesuai sehingga algoritma Random Forest dapat memproses data spesifikasi kopi
2. Jumlah  data  yang  cukup  untuk  memastikan  algoritma  random  forest  dapat  memprediksi  dengan cukup baik
Kemudian di lain sisi, akurasi yang mencapai 79% masih memiliki ruang untuk perkembangan sehingga bisa mendekati 100%. Kurang optimalnya nilai akurasi pada penelitian ini dapat diakibatkan oleh:
1. Kurangnya variabel independen yang digunakan. Penelitian ini hanya menggunakan 8 variabel dari 43  variabel  yang  tersedia.  Sehingga  masih  terdapat  variabel  yang  berpotensi  dapat  meningkatkan akurasi.
2. Tidak dilakukannya penyetelan parameter Random Forest yang tersedia untuk meningkatkan akurasi.
Sesuai dengan gambar  9, merupakan gambar hasil dari data  yang telah diteliti. Yang diteliti ada varieti, metode  pemrosesan  penelitian,  aroma,  rasa,  tingkat  keasaman,  kecacatan,  dan  masih  ada  banyak  lainnya. Dengan  demikian  hasil  penelitian  semakin  banyak  data  nya  semakin  bukti  kuat  hasil  penelitiannya.  Serta akurasi jga membantu agar semakin tinggi persentase kebenarannya dan terhindar dari kesalahan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil berikut beberapa hal yang dapat disimpukan:
1. Penelitian ini berhasil meneliti 1.339 data spesifikasi kopi dan merancang algoritma Random Forest untuk memprediksi kualitas kopi
2. Akurasi  algoritma  Random  Forest  dalam  memprediksi  kualitas  kopi  pada  penelitian  ini  adalah sebesar 79%

## REFERENCES
[1] “Kopi Berdasarkan Penentuan Lama Sangrai Variasi Derajat Sangrai Menggunakan Model Warna Rgb Pada  Pengolahan  Citra  Digital  (Digital  Image  ProcessinG).”  https://eprints.umm.ac.id/79727/2/BAB 1.pdf (accessed Feb. 09, 2022).
[2] A. Pradana, “„Prediksi Kualitas Biji Kopi Menggunakan Metode Segmentasi Dan Content Based Image Retrieval(CBIR),‟” Sep. 2021.
[3] Petrus  Katemba  and  R.  Koro,  “Prediksi  Tingkat  Produksi  Kopi  Menggunakan  Regresi  Linear,”  J.  Ilm. Flash, vol. 1, no. 3, pp. 42–51, 2017.
[4] Y.  Christian  and  I.  D.  M.  B.  A.  Darmawan,  “Specialty  Coffee  Cupping  Score  Prediction  with  General Regression Neural Network (GRNN),” JELIKU (Jurnal Elektron. Ilmu Komput. Udayana), vol. 9, no. 2, p. 185, 2020, doi: 10.24843/jlk.2020.v09.i02.p04.
[5] A. R. Ginanjar, “Sistem Deteksi Jenis Cacat Biji Kopi dengan Algoritma K-Nearest Neighbor,” 2019.
[6] I.  Ilhamsyah,  A.  Y.  Rahman,  and  I.  Istiadi,  “Klasifikasi  Kualitas  Biji  Kopi  Menggunakan MultilayerPerceptron Berbasis Fitur Warna LCH,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1008–1017, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3438.
[7] A.  M.  Majid,  U.  Khairat,  and  A.  Qaslim,  “Identifikasi  Kualitas  fisik  Pada  Biji  Kopi  Menggunakan Tekonologi Pengolahan Citra Dengan Metode Neural Network,” J. Peqguruan Conf. Ser., vol. 4, no. 1, 2022.
[8] S.  W.  Sidehabi,  N.  Jabir,  and  M.  Ilyas,  “Alat  Penyortir  Biji  Kopi  otomatis  dengan  menggunakan Mikrokotroller  Arduino  Nano  pada  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (  UMKM  )  Toraja  Kawaa Roasters,” vol. 1, no. 1, pp. 37–43, 2022.
[9] F.  Ruzaik,  “Prediksi  Kualitas  Biji  Kopi  Menggunakan  Metode  Segmentasi  Dan  Content  Based  Image Retrieval(CBIR),” pp. 61–64, 2022.