## 
Abstrak –-Kopi  merupakan  salah  satu  komoditas  di Indonesia yang masih memliki potensi untuk dikembangkan.  Kualitas  komoditas  kopi  ini  tidak  hanya didasarkan pada jenis maupun kondisi fisik dari biji kopi, namun  juga  berdasarkan  proses  roasting  biji  kopi tersebut.  Bidang  computer  vision  saat  ini  telah  menjadi salah  satu  solusi  dalam  upaya  meningkatkan  efisiensi pengolahan berbagai komoditas, tentunya dapat dimanfaatkan  dalam  proses  pengolahan  biji  kopi.  Dalam penelitian ini dilakukan proses klasifikasi tingkat roasting biji kopi, dengan menggunakan citra hasil roasting sebagai input  proses  klasifikasi.  Proses  secara  keseluruhan  terdiri dari beberapa tahap diantaranya adalah segmentasi citra, ekstraksi  fitur,  yang  kemudian  dilakukan  klasifikasi menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan algoritma  backpropagation..  Data  yang  digunakan  terdiri dari  240  citra  digital  kopi,  dengan  4  tingkat  kematangan biji  kopi  yaitu  biji  mentah,  light  roasting,  medium roasting, dan dark roasting. Proses  klasifikasi terdiri  dari tahap  training  dan  testing,  dan  berdasarkan  hasil penelitian  ini  didapatkan  hasil  terbaik  dengan  nilai performa  0.107,  dan  akurasi  hasil  proses  training  sebesar 82,7% sedangkan akurasi proses testing sebesar 76,7%.
Kata  Kunci — Kopi,  klasifikasi,  roasting,  jaringan  syaraf tiruan, Back propagation

## I. I NTRODUCTION
alam  bidang  perkebunan  di  Indonesia,  salah  satu komoditas  penting  dan  masih  memiliki  peluang untuk  dikembangkan  adalah  komoditas  kopi. Produksi  kopi  dalam  negeri  tercatat  telah  mencapai 600.000 ton per tahun dan lebih dari 80% hasil produksi tersebut  berasal  dari  perkebunan  rakyat.  Sedangkan melalui  pejualan  ekspor  kopi,  devisa  yang  didapatkan dapat  mencapai  kurang  lebih  US$  824.02  juta  (2009) (Dirjen Perkebunan, 2011).
Kopi yang diperdagangkan memiliki nilai berdasarkan  jenis  dan  mutu  dari  biji  kopi  tersebut. Namun  tidak  terlepas  proses  pengolahan  kopi  juga menentukan  harga  jual  akhir  dari  produk  kopi.  Semua faktor  tersebut  memiliki  korelasi  langsung  pada  rasa dari  produk  akhir  kopi  sehingga  memiliki  pengaruh pada harga produk akhir dari komoditas kopi. Salah satu
Danang  Aditya  Nugraha  adalah  dosen  Program  Studi  Teknik Informatika Universitas Kanjuruhan Malang (email : danang.adty@unikama.ac..id )
Anggri  Sartika  Wiguna  adalah  dosen  Program  Studi  Teknik Informatika Universitas Kanjuruhan Malang (e-mail:
anggrisartikawiguna@unikama.ac.id )
permasalahan  adalah  untuk  menentukan  jenis  kopi, mutu  kopi  dan  juga  tingkat  kematangan  dalam  proses pengolahan  biji  kopi  secara  kasat  mata,  mengingat banyaknya jenis kopi yang diperdagangkan berdasarkan dari  daerah  tanam  dan  juga  varietas  tanaman  penghasil biji kopi tersebut.
Salah  satu  bidang  dalam  ilmu  komputer  yang memiliki  peran  penting  adalah  dalam  bidang  Computer Vision. Bidang ini  memiliki  peran dalam  hal  mengolah data  berbentuk  citra  digital,  untuk  mendapatkan informasi,  yang  nantinya  dapat  diolah  lebih  lanjut. (Sandra  dkk,  2007)  menunjukkan  dalam  penelitiannya bahwa  metode  pengolahan  citra  dapat  digunakan sebagai  alternatif  teknologi  untuk  melakukan  sortasi visual [1]. Bidang Computer Vision melibatkan metode kecerdasan buatan sebagi metode untuk penentuan hasil akhir dari informasi yang dihasilkan. Teknik pengolahan citra  bisa  memberikan  informasi  yang  baik  jika digabungkan  dengan  sistem  pengambilan  keputusan yang bisa memberikan akurasi tinggi [2]. Salah satu alat pengambilan  keputusan  adalah  metode  jaringan  saraf tiruan. Penerapan jaringan saraf tiruan adalah mengolah berbagai data  yang dihasilkan oleh  sistem  visual dalam upaya  pengambilan  keputusan  yang  tepat  berdasarkan data-data  tadi  dan  hubungannya  satu  sama  lain  [3]. Kombinasi  penggunaan  teknologi  pengolahan  citra  dan jaringan  saraf  tiruan  memungkinkan  memberikan  hasil optimal, karena memiliki
kelebihan dalam menyelesaikan persoalan yang bersifat non-linear [4].
Beberapa metode kecerdasan buatan telah dimanfaatkan  untuk  penentuan  jenis  maupun  mutu  dari kopi.  Seperti  yang  terlihat  pada  beberapa  penelitian dimana  pada  penelitian  tersebut  digunakan  beberapa fitur  analisa  tekstur  dari  citra  biji  kopi  yang  kemudian dengan bantuan metode Neural Network Backpropagation dilakukan proses klasifikasi mutu dari biji  kopi  [5].  Demikian  halnya  dalam  penelitian  [6], dimana  pada  penelitian  tersebut  juga  menggunakan metode  Neural  Network  Backpropagation  terhadap beberapa  fitur  dari  citra  digital,  yaitu  fitur  warna,  fitur tekstur  dan  juga  fitur  morfologi  dari  citra  biji  kopi, untuk  melakukan  klasifikasi  jenis  varietas  kopi Ethiopia.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  tersebut,  proses klasifikasi telah dilakukan terhadap citra digital biji kopi mentah, untuk mendapatkan tingkat mutu maupun jenis dari  biji  kopi,  namun  di  satu  sisi    untuk  mendapatkan produk  akhir  dari  kopi  yang  konsisten  secara  kualitas, tidak  hanya  ditentukan  berdasarkan  jenis  dan  mutu  biji

## Klasifikasi Tingkat

## Roasting Biji Kopi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation Berbasis Citra Digital
Danang Aditya Nugraha,  Anggri Sartika Wiguna
D
kopi,  namun  juga  dalam  proses  pemasakan  biji  kopi atau  lebih  disebut  dengan  istilah  roasting.  Tingkat kematangan  dalam  proses  pemasakan  biji  kopi,  sulit untuk  ditentukan  oleh  orang  awam,  sehingga  pabrik produsen  kopi  memerlukan  seseorang  dengan  keahlian khusus  untuk  melakukan  pengendalian  kualitas  dalam hal kematangan proses roasting.
Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  maka  dalam penelitian  ini  dengan  menggunakan  pendekatan  citra digital  dan  metode  kecerdasan  buatan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation,  akan  diaplikasikan    untuk melakukan klasifikasi hasil proses roasting biji kopi.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  suatu  metode pembelajaran data, yang mensimulasikan cara kerja otak manusia.  Sebuah  jaringan  syaraf  tiruan  terdiri  dari neuron-neuron yang  saling  terhubung,  dan  operasi perhitungan  yang  dilakukan  pada  setiap neuron ditunjukkan seperti pada gambar 2.1
Berdasarkan  gambar  2.1  setiap  neuron  melakukan
perhitungan  penjumlahan  perkalian  dari  setiap  input x yang  menuju  neuron  tersebut  dengan  nilai  bobot w yang bersesuaian. Hasil penjumlahan tersebut kemudian melalui perhitungan transfer function sehingga didapatkan output dari setiap neuron. Pada jaringan syaraf, neuron-neuron akan dikumpulkan  dalam  lapisan  –  lapisan  (layer)  yang disebut dengan lapisan neuron ( neuron layer ). Biasanya neuron-neuron  pada  satu  lapisan  akan  dihubungkan dengan  lapisan-lapisan  sebelum  dan  sesudahnya (kecuali  lapisan  input  dan  lapisan  output).  Informasi yang  diberikan  pada  jaringan  syaraf  akan  dirambatkan lapisan  ke  lapisan,  mulai  dari  lapisan  input  sampai  ke lapisan output melalui lapisan yang lainnya, yang sering dikenal  dengan  nama  lapisan  tersembunyi  ( hidden layer ).  Tergantung  pada  algoritma  pembelajarannya, bisa  jadi  informasi  tersebut  akan  dirambatkan  secara mundur pada jaringan.
Arsitektur jaringan syaraf banyak lapisan ( multilayer ) menyusun  neuron  menjadi  suatu  bentuk  berlapis2 dimulai dari layer input hingga layer output . Algoritma pembelajaran backpropagation bertugas  melakukan penyesuaian  jaringan  syaraf  tiruan,  dengan  cara mengubah  nilai  bobot,  berdasarkan  kesesuaian  antara hasil layer  output dengan  target  sebenarnya.  Proses perubahan  bobot  berjalan  mermbat  mundur  dari layer output menuju layer input .
Algoritma  pembelajaran backpropagation secara lengkap ditunjukkan sebagai berikut :
 Inisialisasi bobot awal  yang terdiri dari bobot dari input menuju hidden layer, bobot bias,bobot dalam hidden  layer  bila  ada,  bobot  dari  hidden  layer  ke node output dengan menggunakan metode random.
 Tetapkan  maksimum  Epoh  atau  iterasi,  Target error, dan Learning rate (a).
 Selama  belum  mencapai  maksimum  Epoh  atau MSE kurang dari target error lakukan :
Tahap pembelajaran :
a. Tiap  unit  input  dikalikan  bobot  masing- masing,  yang  kemudian  dijumlahkan  dengan nilai bobot bias masing-masing.
b. Gunakan  fungsi  aktivasi  untuk  mendapatkan sinyal output
c. Lakukan hingga mencapai unit output
d. Pada unit output tiap output dari hidden layer dikalikan  bobot  masing-masing  dijumlahkan dengan nilai bobot bias unit output
e. Lakukan  fungsi  aktivasi  untuk  mendapatkan sinyal output
f. Hitung nilai error dari sinyal output tersebut.
Error = nilai output sebenarnya – nilai output dari proses g. Jumlahkan kuadrat error tersebut h. Hitung nilai delta dari error output Delta = error * f ’(y_in) i. Hitung perubahan nilai bias dan bobot ke unit output Perubahan bias = a * delta Perubahan  bobot  =  a  *  delta  *  nilai  z  bobot tersebut j. Hitung  nilai  delta  untuk  tiap  node  hidden layer
Delta_in = Delta lapisan sebelumnya * bobot yang bersesuaian
Delta = Delta_in yang bersesuaian * f ’(z_in)
k. Hitung  perubahan  nilai  bias  dan  bobot  ke hidden layer
l. Tambahkan  perubahan  masing-masing  bobot dan  bias  dengan  nilai  bobot  dan  bias  semula sehingga  didapat  nilai  bobot  maupun  bias yang baru.
m. Hitung MSE
 Lakukan hingga semua data training teruji
 Lakukan pengujian terhadap keseluruhan dataset.
Fungsi  aktivasi  pada  jaringan  syaraf  tiruan back propagation menggunakan  fungsi  sigmoid  biner  yang ditunjukkan oleh persamaan 2.1
j in z j e in z f z _ 1 1 ) _ (     ( 2.1 ) III. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  citra  biji  kopi dengan  4  klasifikasi,  yaitu  biji  mentah,  biji light roasting ,  biji medium  roasting dan  biji dark  roasting . Jumlah  keseluruhan  data  citra  adalah  240  buah,  yang nantinya  akan  dibagi  menjadi  data training dan  data testing dengan  prosentase  tertentu.  Setiap  citra  melalui beberapa tahap pre-processing untuk mendapatkan fitur
Gambar 2.1 Perhitungan Neuron
yang  nantinya  siap  untuk  dilakukan  proses  klasifikasi, tahapan proses tersebut ditunjukkan pada Gambar 3.1.
Fitur  yang  digunakan  dari  citra  input  terdiri  dari  3 macam,  yaitu  nilai meanRed,  meanGreen, dan meanBlue .  Ketiga  fitur  tersebut  didapatkan  pada  area biji kopi setelah dilakukan proses segmentasi pada citra input.
Ketiga  fitur  yang  telah  diambil  dari  setiap  citra kemudian  menjadi  input  pada  proses training jaringan syaraf tiruan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.2. Pada  Gambar  tersebut,  menggambarkan  proses  training yang  didahului  dengan  penentuan  struktur  jaringan syaraf  tiruan.  Struktur  jaringan  syaraf  tiruan  ditentukan berdasarkan  dua  parameter  yaitu  jumlah  hidden  l ayer , dan  jumlah  neuron  pada  setiap hidden  layer .  Setelah terbentuk  struktur  jaringan  syaraf,  langkah  berikutnya adalah  menentukan  parameter  proses training yang terdiri  dari,  maksimum  iterasi,  maksimum error ,  dan learning rate .
Parameter  proses training menentukan  jalannya algoritma  training.  Maksimum  iterasi  dan  maksimum error menjadi  kriteria  penghentian  proses training , sedangkan learning  rate akan  menentukan  laju pembelajaran  dalam  proses  training.  Proses  training akan diulang hingga didapatkan struktur serta parameter jaringan  syaraf  tiruan  yang  menghasilkan  nilai error yang  cukup  kecil,  sehingga  diharapkan  nantinya  dapat mengklasifikasikan data testing dengan lebih akurat.

## IV. H ASILDAN P EMBAHASAN
Proses  pengolahan  citra  digital  pada  penelitian  ini menerapkan metode segmentasi Otsu untuk mendapatkan  area  biji  kopi  pada  citra.  Dari  area  yang telah  didapatkan  tersebut  kemudian  diambil  nilai  rata- rata warna red, green, dan blue seperti yang ditunjukkan
pada Gambar 4.1.
Fitur  dari  setiap  citra  kemudian  disimpan  beserta kelas  tingkat  kematangan roasting dari  citra  biji  kopi tersebut.  Kumpulan  data  tersebut  yang  kemudian digunakan  sebagai  input  proses  pembelajaran  jaringan syaraf  tiruan.  Dari  total  data  input  dibagi  menjadi  data training dan data testing, di  uji coba dengan prosentase yang berbeda-beda.
Struktur jaringan syaraf tiruan yang digunakan dalam penelitian  ini,  yaitu  3 node input dan  1 hidden  layer yang  mengandung  30 neuron ,  4 output yang mendefinisikan  kelas  dari  tingkat roasting biji  kopi
seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.2.
Proses training dan testing dilakukan  dengan parameter goal =0.1 , maksimum iterasi=20000, learning rate =0.5  dan  prosentase training data  sebanyak  70% dari keseluruhan data seperti  yang ditunjukkan Gambar 4.3.
Gambar 3.1 Flowchart pengolahan citra Start Finish Merubah Menjadi citra Grayscale Data Citra Digital Segmentasi bagian citra Ekstraksi Fitur
Gambar 3.2 Flowchart proses training Start Data Fitur Citra Penentuan
parameter struktur JST
Pembentukan JST Proses Training Nilai Error cukup kecil?? Finish No Yes
Gambar 4.1 Proses segmentasi dan ekstraksi fitur
Gambar 4.2 Arsitektur jaringan syaraf tiruan
Hasil  proses training serta testing ditunjukkan berdasarkan confusion  matrix pada  Gambar  4.4.  Pada matrix tersebut  terlihat  bahwa  akurasi  proses training mencapai  82.7%,  sedangkan  pada  proses testing menghasilkan  akurasi  76.7%.  Hasil  tersebut  masih belum  terlalu  maksimal  terlihat  dari  cukup  tingginya kesalahan  hasil  klasifikasi  untuk  membedakan  tingkat light  roasting dengan medium  roasting ,    terlihat  dari prosentase  akurasi  77.3%  dan  70.4%  pada  proses training,  60%  dan  55.6  %  pada  proses  testing.  Proses klasifikasi  biji  mentah  dan  juga dark  roasting menghasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi  dengan  nilai akurasi 100% pada proses training dan testing untuk biji mentah, sedangkan dark roasting menghasilkan akurasi
91.2%  untuk  proses training dan  75%  untuk  proses testing .
Hasil  tersebut  didukung  dengan  kurva  ROC  yang ditunjukkan pada Gambar 4.5.
Berdasarkan  kurva  tersebut  terlihat  bahwa  proses klasifikasi  terbaik  didapatkan  untuk  kelas  biji  mentah kemudian  diikuti  dengan  kelas dark  roasting dan medium roasting .

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan hasil uji coba dapat disimpulkan :
1. Metode  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  algoritma back  propagation terbukti  berhasil  melakukan klasifikasi  tingkat roasting biji  kopi  dengan  nilai akurasi yang cukup baik.
2. Proses klasifikasi masih menemui kesulitan dalam menentukan  kelas light  roasting dan medium roasting .
3. Tingkat  klasifikasi  biji  mentah  dan dark  roasting tidak  menemui  kesulitan  dikarenakan  fitur  warna yang  dimiliki  sangat  berbeda  dibandingkan  kelas yang lain.
Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  pada penelitian berikutnya dengan beberapa saran berikut:
1. Perlu  adanya  penambahan  fitur  warna  dalam proses klasifikasi agar perbedaan antara kelas light roasting dan medium roasting lebih menonjol.
2. Penelitian ini dapat dicoba model struktur jaringan syaraf  tiruan  yang  lain  untuk  mendapatkan  proses klasifikasi yang lebih akurat dan efisien.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Ahmad Usman, Hadi K Purwadaria, and I Wayan Budiastra,
"Pengembangan Metoda Pemeriksaan Mutu Buah Manggis Secara Non Destruktif Menggunakan Pengolahan Citra," in Prosiding Seminar Nasional Teknologi Inovatif Pascapanen untuk Pengembangan Industri Berbasis Pertanian , Bogor, 2007, pp. 902-913.
[2]  Agus Supriatna Somantri, "Menentukan Klasifikasi Mutu Fisik Beras Dengan Menggunakan Teknologi Pengolahan Citra Digital Dan Jaringan Syaraf Tiruan," Jurnal Standardisasi , vol. 12, no. 3, pp. 162-173, 2010.
[3]  Ahmad Usman, Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya . Yogyakarta, Indonesia: Graha Ilmu, 2005.
[4]  Sri Kusumadewi, Artificial Intelegence: Teknik Dan Aplikasinya .
Yogyakarta, Indonesia: Graha Ilmu, 2003.
[5]  Faridah, Gea Of Parikesit, and Ferdiansjah, "Coffee Bean Grade Determination Based on Image Parameter," TELKOMNIKA , vol.
9, no. 3, pp. 547-554, December 2011.
[6]  Turi Birhanu, Getachew Abebe, and Girma Goro, "Classification of Ethiopian Coffee Beans Using Imaging Techniques," East African Journal of Sciences , vol. 7, no. 1, pp. 1-10, 2013.
Gambar 4.3 Parameter training
Gambar 4.5 Kurva ROC proses training dan testing
Gambar 4.4 Confusion matrix hasil proses training dan testing