Vol.15, No.2, Tahun 2021 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Penerapan Fitur Warna dan Tekstur untuk Identifikasi
Kerusakan Mutu Biji Kopi Arabika ( Coffea Arabica) di Kabupaten Bondowoso
Zilvanhisna Emka Fitri 1 , Brilyan Andi Syahbana 2 , Abdul Madjid 3 , Arizal Mujibtamala Nanda Imron 4
1,2 Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember
3 Budidaya Tanaman Perkebunan, Jurusan Produksi Pertanian, Politeknik Negeri Jember
4 Teknik Elektro, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember
1 zilvanhisnaef@polije.ac.id, 2 brilyan.andi@gmail.com, 3 abdul_madjid@polije.ac.id,
4 arizal.tamala@unej.ac.id
ABSTRAK . Tanaman perkebunan yang juga menjadi sumber devisa negara Indonesia adalah kopi. Hanya dua jenis kopi yang bernilai ekonomis untuk dibudidayakan yaitu kopi arabika dan kopi robusta. Bondowoso  merupakan kabupaten di Jawa  Timur  yang  mengembangkan  kopi  arabika.  Permasalahannya  adalah  petani  masih  menggunakan  pengamatan langsung (manual) pada masing-masing biji kopi untuk menentukan kualitas biji kopi sehingga penelitian ini diharapkan mampu membantu petani dalam sortasi kerusakan mutu biji kopi berdasarkan warna dan teksturnya. Fitur yang digunakan yaitu fitur warna dan fitur tekstur GLCM pada sudut 0̊ dan 45̊. Jumlah data keseluruhan adalah 198. Metode Backpropagasi mampu mengklasifikasi kerusakan mutu pada biji kopi arabika dengan tingkat akurasi training sebesar 100% dan tingkat akurasi testing sebesar 97.5% pada variasi learning rate yaitu 0.5.
Kata Kunci : Kerusakan mutu; Biji Kopi Arabika; Warna; GLCM; Backpropagasi
ABSTRACT . Plantation crops are also a source of foreign exchange Indonesia is coffee. There are only two types of coffee that have economic value for cultivation, namely Arabica coffee and Robusta coffee. Bondowoso is a district in East Java that  develops  Arabica  coffee.  The  problem  is  that  farmers  still  use  direct  observation  (manual)  on  each  coffee  bean  to determine the quality of coffee beans so that this research is expected to be able to assist farmers in sorting the damage to the quality of coffee beans based on color and texture. The features used are color features and GLCM texture features at 0̊ and 45̊ angles. The total number of data is 198. The Backpropagation method is able to classify quality damage to Arabica coffee beans with a training accuracy rate of 100% and a testing accuracy rate of 97.5% at a learning rate variation of 0.5. Keywords : Quality damage; Arabica Coffee Beans; Color; GLCM; Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  perkebunan  yang  juga  menjadi  sumber  devisa  negara  Indonesia  adalah  kopi.  Data menyebutkan  bahwa  salah  satu  provinsi  penghasil  kopi  adalah  Provinsi  Jawa  Timur.  Jumlah  produksinya mencapai  63.760  ton  pada  tahun  2018  (Badan  Pusat  Statistik,  2018).  Terdapat  empat  varietas  kopi  yang dibudidayakan, namun yang memiliki nilai ekonomis tinggi adalah kopi arabika dan kopi robusta (Rahardjo, 2012).  Persentase  varietas  kopi  arabika  dibudidayakan  sebesar  20%  kopi  arabika  sedangkan  sisanya  adalah kopi robusta. Berkurangnya tingkat produksi kopi arabika dikarenakan tempat tumbuhnya. Kopi Arabika dapat tumbuh  di  dataran  dengan  ketinggian  ≥  1  000  meter  di  atas  permukaan  laut  (dpl)  (Ega  Ash  Yokawati  & Wachjar, 2019).  Factor lain  adalah tidak tahannya kopi arabika terhadap penyakit khususnya  penyakit karat daun  (Rahardjo,  2012).  Kabupaten  Bondowoso  adalah  salah  satu  kabupaten  di  Jawa  timur  yang mengembangkan  kopi  arabika.  Permasalahannya  adalah  petani  masih  menggunakan  pengamatan  langsung (manual) pada masing-masing biji kopi untuk menentukan kualitas biji kopi, penentuan kualitas biji kopi ini bereferesi di SNI-01-2970-2008. Proses sortase tersebut dinilai kurang efektif dan akurat sehingga dibuatlah sebuah sistem otomatis yang mampu membantu petani saat sortir mutu biji kopi arabika.
Penelitian  yang  menjadi  acuan  peneliti  terkait  kopi  adalah  Identifikasi  jenis  dan  mutu  kopi menggunakan fitur R, G, B, entropy, energy, homogenity, dan contrast, kemudian algoritma klasifikasi yang digunakan adalah Learning Vector Quantization (LVQ) sehingga menghasilkan tingkat akurasi sebesar 73.7% (Effendi et al., 2017). Selain  menggunakan LVQ, metode klasifikasi  lain  yang digunakan adalah Multilayer Perceptron Neural Network (MLPNN). Pada penelitian tersebut  terdapat dua kelas mutu kopi arabika baik dan mutu  kopi  arabika  buruk  dengan  fitur  yang  digunakan  adalah  warna,  area  dan roundness. Metode MLPNN mampu  mengklasifikasi  kedua  mutu  tersebut  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  94.10%  (Pizzaia  et  al.,  2019). Backpropagation juga digunakan dalam mengenali level warna pada biji kopi sangrai ( Level of roast coffee )
menggunakan parameter tekstur GLCM. Tingkat akurasi yang didapatkan yaitu 97.5% (Nasution & Andayani, 2017).  Selain  metode  LVQ  dan  Backpropagation,  metode  klasifikasi  KNN  juga  digunakan  dalam mengklasifikasi mutu greenbean kopi arabika lanang dan biasa berdasarkan fitur bentuk serta menghasilkan akurasi sebesar 69.8% (Ikhsan et al., 2020).
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  peneliti  akan  mengklasifikasi  kerusakan  mutu  biji  kopi  arabika berdasarkan  parameter  warna  dan  tekstur  GLCM  menggunakan  metode  klasifikasi  Backpropagation. Perbedaan dengan penelitian sebelumnya adalah kelas yang menjadi output metode ini. Kerusakan mutu biji kopi terlihat dari perubahan warnanya yaitu kopi hitam, kopi coklat dan kopi berkulit tanduk. Sedangkan biji kopi arabika dianggap normal bila berwarna hijau keabuan. Hal ini tentu berbeda dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Pizzaia yang meneliti tingkat warna sangrai pada kopi arabika dan penelitian Ikhsan yang focus pada klasifikasi mutu kopi arabika berdasarkan keutuhan bentuk biji kopi.

## 2. METODE PENELITIAN
Data  citra  biji  kopi  arabika  didapatkan  berdasarkan  studi  kasus  yang  telah  di  lakukan  di  Kabupaten Bondowoso tepatnya di Kecamatan Ijen. Data citra biji kopi yang digunakan adalah data pribadi peneliti yang telah mengacu pada SNI-01-2970-2008 sehingga mutu biji kopi arabika dibagi menjadi 4 kelas yaitu normal, hitam, coklat dan kulit tanduk yang digambarkan pada Gambar 1.
Normal Hitam Coklat Kulit Tanduk
Gambar 1. Variasi Kerusakan Mutu pada Citra Biji Kopi Arabika
Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  adalah  pengambilan  sampel  citra  biji  kopi  arabika,  preprocessing, ekstraksi fitur dan klasifikasi kerusakan mutu biji kopi arabika yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Penelitian Identifikasi Kerusakan Mutu Biji Kopi Arabika

## 2.1 Sampel Citra Biji Kopi Arabika
Pengambilan  citra  biji  kopi  arabika  menggunakan  kamera  digital  dengan  resolusi  18  MP,  selain  itu digunakan mini studio. Waktu pengambilan data dilakukan pada pukul 14.00 sampai dengan 16.00 WIB karena diperlukan  pencahayaan  yang  maksimal  sehingga  berdampak  pada  kualitas  citra  biji  kopi  arabika  yang dihasilkan. Hasil citra biji kopi ditunjukkan pada Gambar 1.

## 2.2 Preprocessing Citra
Preprocessing citra merupakan tahapan yang bertujuan untuk perbaikan kualitas citra dan normalisasi data  citra.  Salah  satu  contohnya  adalah  tahapan cropping ,  tujuannya  untuk  memotong  citra  yang  semula
berukuran 5184 x3456 piksel menjadi lebih kecil yaitu sebesar 151 x 151 piksel. Perbandingan citra sebelum dan sesudah proses cropping dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) (b)
Gambar 3. (a) Citra Asli dan (b) Citra Hasil Cropping

## 2.2 Ekstraksi Fitur
Tujuan dari proses ektraksi fitur adalah untuk mengambil nilai ciri khusus (unik) dari setiap citra biji kopi arabika. Pada tahapan ini digunakan dua tahapan yaitu tahap pengambilan nilai komponen red, green , dan blue dari setiap citra. Kemudian dilakukan pemecahan komponen RGB dari setiap citra (Fitri, Rizkiyah, et al., 2020),  proses  selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi.  Tahapan  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur menggunakan Gray  Level  Co-occurance  Matrix (GLCM),  beberapa  fitur  GLCM  yang  digunakan  adalah kontras, angular second moment, inverse different moment, korelasi dan entropi pada sudut 0̊ dan 45̊ (Fitri, Nuhanatika, et al., 2020).

## 2.2 Klasifikasi dan Identifikasi Kerusakan Mutu Biji Kopi Arabika
Metode  klasifikasi  yang  digunakan  metode  backpropagation.  Backpropagation  merupakan  metode neural  network yang  algoritma  pembelajarannya  adalah supervised learning . Supervised learning adalah metode pembelajaran dimana target klasifikasi sudah diketahui.  Kelebihan dari  metode ini adalah  jika  hasil output  sistem  tidak  sesuai  dengan  target  klasifikasi  maka  akan  dilakukan  pembaruan  bobot,  sehingga diharapkan terjadi peningkatan tingkat akurasi (Nanda Imron & Fitri, 2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini merupakan penerapan computer vision untuk identifikasi kerusakan mutu biji kopi arabika. Tahapan awal penelitian yaitu proses cropping yang ditunjukkan di Gambar 3. Selanjutnya akan kami bahas terkait hasil ekstraksi fitur warna, proses segmentasi dan ekstraksi fitur tekstur GLCM.

## 3.1 Ekstraksi Fitur Warna
Pada Gambar 1 menunjukkan bahwa untuk mengklasifikasi dan mengidentifikasi kerusakan mutu biji kopi arabika menggunakan fitur warna, hal tersebut dipilih karena terjadi perbedaan warna antara kopi hitam, kopi coklat, kopi berkulit tanduk dan kopi normal. Oleh karena itu citra ditampilkan dengan komponen red, green dan blue seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4, sementara nilai ekstraksi fitur warna ditampilkan pada Tabel 1.
Citra RGB Channel Red Channel Green
Channel Blue
Gambar 4. Citra Hasil Parameter Warna pada Ruang Warna RGB Tabel 1. Hasil Rata - Rata Parameter Warna RGB pada Masing-Masing Kelas
Kelas Biji Kopi Arabika Channel Red Channel Green Channel Blue Coklat 237.70 226.78 223.17 Hitam 224.71 224.87 223.23 Kulit Tanduk 247.11 234.49 213.97 Normal 229.73 230.63 222.13
Tabel 1 menunjukkan bahwa terdapat kemiripan nilai pada parameter channel blue pada kelas Biji Kopi Arabika Normal, Biji Kopi Arabika Hitam dan Biji Kopi Arabika Coklat. Dimana parameter channel blue pada kelas Biji Kopi Arabika Normal yaitu 222.13, sedangkan pada kelas hitam 223.23 dan pada kelas coklat 223.17.
Ekstraksi fitur selanjutnya adalah fitur tekstur GLCM, namun sebelum dilakukan proses tersebut, dilakukan proses  segmentasi  dengan  cara  mengurangi  antara  citra Channel  Red dengan  citra Channel  Blue. Proses tersebut  bertujuan  untuk  mendapatkan  citra  hasil  segmentasi  yang  mewakili  atau  merepresentasikan  nilai keabuan pada masing-masing kelas, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 5. Hasil Citra Segmentasi pada Kelas (a) Biji Kopi Arabika Normal, (b) Biji Kopi Arabika Kulit Tanduk, (c) Biji Kopi Arabika Hitam dan (d) Biji Kopi Arabika Coklat.
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  biji  kopi  arabika  hitam  terlihat  jelas  teksturnya  bila  dibandingkan dengan biji kopi arabika kulit tanduk, biji kopi arabika coklat dan  biji kopi arabika  normal. Tentu saja nilai tingkat keabuan ( gray level ) juga akan berbeda pada masing-masing kelas biji kopi. Oleh sebab itu dilakukan lagi pengambilan fitur tekstur berdasarkan nilai Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM).

## 3.2 Ekstraksi Fitur Tekstur GLCM
Proses selanjutnya adalah ekstraksi fitur citra menggunakan GLCM. Ciri GLCM yang digunakan antara lain kontras, angular second moment, inverse different moment, korelasi dan entropi pada sudut 0̊ dan sudut 45̊. Hasil ekstraksi fitur GLCM pada sudut 0̊ ditunjukkan pada Tabel 2 dan Tabel 3 untuk sudut 45̊. Pada Tabel 2, rata-rata nilai fitur inverse different moment (IDM) pada sudut 0º menunjukkan adanya kemiripan nilai antara kelas biji kopi arabika normal dan biji kopi arabika coklat yaitu 0.86, sedangkan kelas biji kopi arabika hitam memiliki kemiripan nilai dengan kelas biji kopi arabika kulit tanduk yaitu 0.80. Sedangkan pada fitur angular second  moment (ASM),  nilai  kelas  biji  kopi  arabika  hitam  memiliki  kemiripan  nilai  dengan  kelas  biji  kopi arabika coklat.
Tabel 2. Hasil Rata – Rata Parameter Tekstur GLCM Sudut 0 ° Biji Kopi Arabika Kontras ASM IDM Korelasi Entropi Coklat 8.85 0.60 0.86 0.0010 2.01 Hitam 140.11 0.60 0.80 0.0005 2.28 Kulit Tanduk 16.02 0.43 0.80 0.0003 2.89 Normal 2.19 0.53 0.86 0.0046 2.19 Tabel 3. Hasil Rata – Rata Parameter Tekstur GLCM Sudut 45 ° Biji Kopi Arabika Kontras ASM IDM Korelasi Entropi Coklat 23.28 0.59 0.82 0.0010 2.12 Hitam 239.61 0.59 0.79 0.0005 2.31 Kulit Tanduk 45.78 0.42 0.75 0.0003 3.06 Normal 5.24 0.52 0.81 0.0046 2.34
Tabel 3  terjadi  kemiripan  nilai  pada  parameter angular second moment (ASM) pada sudut  45º. Nilai fitur ASM kelas biji kopi arabika hitam dan kelas biji kopi arabika coklat yaitu 0.59, sedangkan pada kelas biji kopi  arabika  normal  0.52.  Hasil  tersebut  nantinya  berpengaruh  pada  hasil  klasifikasi  sistem,  mengingat banyaknya parameter yang menunjukkan kemiripan pada masing-masing kelas biji kopi arabika.

## 3.3 Klasifikasi dan Identifikasi Kerusakan Mutu Biji Kopi Arabika
Metode  klasifikasi  yang  digunakan  metode  backpropagation.  Backpropagation  merupakan  metode neural  network yang  algoritma  pembelajarannya  adalah supervised learning . Supervised learning adalah metode pembelajaran dimana target klasifikasi sudah diketahui.   Jumlah data yang digunakan 198 data yang terbagi  menjadi 158 untuk data latih dan  40  untuk  data uji. Nilai error yang digunakan adalah 0.00000001,
maksimal iterasi ( epoch ) 100 dan target yang digunakan adalah 4 kelas.  Arsitektur jaringan yang digunakan adalah  neuron  pada input sebanyak  13,  neuron hidden  layer sebanyak  19  dan  neuron output nya  adalah  4. Tampilan sistem identifikasi kerusakan mutu biji kopi arabika ditunjukkan pada Gambar 6. Hasil pelatihan dan pengujian jaringan syaraf tiruan ditampilkan dalam Tabel 4
Tabel 4. Hasil Persentase Akurasi Metode Backpropagation dengan Variasi Learning Rate
Epoch (Iterasi) Learning Rate Training Accuracy Testing Accuracy 67 0.1 100% 90% 15 0.2 98.10% 72.5% 58 0.3 99.37% 95% 31 0.4 99.37% 87.5% 13 0.5 100% 97.5%
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  hasil training dengan  menggunakan  158  data  latih  didapatkan  tingkat akurasi tertinggi yaitu 100% dengan variasi learning rate sebesar 0.1 dan 0.5 serta jumlah iterasi sebanyak 67 dan  13,  sementara  pada  variasi learning  rate sebesar  0.2  dengan  jumlah  epoch  15  yaitu  didapatkan  tingkat akurasi terendah sebesar 98.10%. Namun pada proses testing didapatkan tingkat akurasi sebesar 90% dengan variasi learning  rate 0.1  dan  pada  variasi learning  rate 0.5  didapatkan  97.5%.  Tingkat  akurasi  tersebut didapatkan dari perhitungan yang berasal dari confusion matrix yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 7. Confusion Matrix Pengujian Metode Klasifikasi Backpropagation
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  metode  klasifikasi  backpropagation  salah  mengenali  data  uji  dengan kelas biji kopi arabika coklat dan dikenali serta diklasifikasikan menjadi biji kopi arabika kulit tanduk. Hal ini
Gambar 6. GUI Sistem Identifikasi Kerusakan Mutu Biji Kopi Arabika
bisa terjadi karena nilai fitur warna dan tekstur GLCM memiliki kemiripan nilai antara kelas biji kopi arabika coklat dan kelas biji kopi arabika kulit tanduk.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  mengidentifikasi kerusakan mutu biji kopi arabika menggunakan fitur warna dan tekstur GLCM. Metode backpropagasi mampu mengklasifikasi  dan  mengidentifikasi  kerusakan  mutu  bijikopi  arabika  dengan  tingkat  akurasi  100%  pada pelatihan dan 97.5% pada pengujian menggunakan variasi learning rate sebesar 0.5.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan Pusat Statistik. (2018). Statistik Kopi Indonesia (S. D. S. T. Perkebunan (ed.)). Effendi, M., Fatasya, U., & Effendi, U. (2017). Identifikasi Jenis dan Mutu Kopi Menggunakan Pengolahan Citra  Digital  dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Pertanian AGROTECHNO , 2 (1), 140–146.
Ega  Ash  Yokawati,  Y.,  &  Wachjar,  A.  (2019).  Pengelolaan  Panen  dan  Pascapanen  Kopi  Arabika  (Coffea arabica  L.)  di  Kebun  Kalisat  Jampit,  Bondowoso,  Jawa  Timur. Buletin  Agrohorti , 7 (3),  343–350. https://doi.org/10.29244/agrob.v7i3.30471
Fitri,  Z.  E.,  Nuhanatika,  U.,  Madjid,  A.,  &  Imron,  A.  M.  N.  (2020). Penentuan  Tingkat  Kematangan  Cabe Rawit  (Capsicum  frutescens  L.)  Berdasarkan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix. Jurnal  Teknologi Informasi dan Terapan , 7 (1), 1–5. https://doi.org/10.25047/jtit.v7i1.121 Fitri, Z. E., Rizkiyah, R., Madjid, A., & Imron, A. M. N. (2020). Penerapan Neural Network untuk Klasifkasi
Kerusakan Mutu Tomat. Jurnal Rekayasa Elektrika , 16 (1), 44–49.
https://doi.org/10.17529/jre.v16i1.15535 Ikhsan, D., Utami, E., & Wibowo, F. W. (2020). Metode Klasifikasi Mutu Greenbean Kopi Arabika Lanang Dan  Biasa  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Berdasarkan  Bentuk. Jurnal  Ilmiah  SINUS , 18 (2),  1. https://doi.org/10.30646/sinus.v18i2.456
Nanda Imron, A. M., & Fitri, Z. E. (2019). A Classification of Platelets in Peripheral Blood Smear Image as an Early Detection of Myeloproliferative Syndrome Using Gray Level Co-Occurence Matrix. Journal of Physics: Conference Series , 1201 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1201/1/012049
Nasution, T. H., & Andayani, U. (2017). Recognition of Roasted Coffee Bean Levels using Image Processing and Neural Network. Journal of Physics: Conference Series , 180 (1), 1–8. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/755/1/011001
Pizzaia, J. P. L., Salcides, I. R., Almeida, G. M. De, Contarato, R., & Almeida, R. De. (2019). Arabica coffee samples  classification  using  a  Multilayer  Perceptron  neural  network. 2018  13th  IEEE  International Conference  on  Industry  Applications,  INDUSCON  2018  -  Proceedings , December  2019 ,  80–84. https://doi.org/10.1109/INDUSCON.2018.8627271 Rahardjo, P. (2012). Kopi: Panduan Budi Daya dan Pengolahan Kopi Arabika dan Robusta (1 ed.). Penebar Swadaya.