## KLASIFIKASI FITUR WARNA LEVEL ROASTING BIJI KOPI MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Tri Andre Anu 1) , Rika Rosnelly 2) , Dedi Irawan 3) , Ubaidullah Hasibuan 4) , Progresif Bulolo 5)
Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara 1,3 , Universitas Potensi Utama 2,4,5)
triandre@umsu.ac.id 1) , ika@potensi-utama.ac.id 2) , diins.irawan@umsu.ac.id 3) , ubaidullah2611@gmail.com 4) , gracebuulolo@gmail.com 5)

## ABSTRAK
Klasifikasi  Level  roasting  pada  Biji  Kopi  pada  usaha  mikro  kecil  dan  menengah  (UMKM) menggunakan teknik sorting secara manual dengan mengambil sampel biji kopi yang sudah di roasting. Pada  teknik  tersebut  terdapat  kelemahan  yaitu  petugas  roaster  coffee  menghabiskan  waktu  dalam memilah  tingkat  kematangan  biji  kopi  dan  berkurangnya  fokus  petugas  roaster  coffee  ketika  terlalu lama menyortir biji kopi sehingga beberapa biji kopi tercampur dalam kemasan yang bukan pada tempat yang  seharusnya.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  membantu  petugas  roaster  coffee melakukan klasifikasi biji kopi menggunakan artificial neural network. Data yang digunakan 60 biji kopi dengan 3 level roasting yaitu light roasting, medium roasting dan dark roasting. Proses klasifikasi terdiri dari tahap latih dan tahap pengujian. Pada tahap pengujian menggunakan sampel 30 biji kopi dan berdasarkan  hasil  penelitian  ini  didapatkan  hasil  terbaik  dengan  nilai  latih  sebesar  90%  sedangkan akurasi pengujian 66,67%.
Kata kunci: Klasifikasi, Level Roasting, Biji Kopi, Artificial Neural Network

## ABSTRACT
Small and Medium Enterprises (SMEs) are using a manual method to notice the roasting level classification of coffee beans. However, the weaknesses in this technique are that the coffee roaster staff consumes time sorting the roasting level of the coffee beans. As a result, the coffee roaster focuses less  because  they  take  too  long  to  sort  the  coffee  beans—consequently,  the  mixed  coffee  beans  in packages that should be elsewhere. Therefore a system is needed to help coffee roaster officers classify coffee beans using an artificial neural network. The data used are 60 coffee beans with three roasting levels: light roasted, medium roasted, and dark roasted. The classification process consists of a training stage and a testing stage. At the testing stage, using a sample of 30 coffee beans and based on the results of  this  study,  the  best  results  were  obtained  with  a  training  value  of  90%.  In  contrast,  the  testing accuracy was 66.67%.
Keywords: Classification, Roasting Level, Coffee Beans, Artificial Neural

## 1.  PENDAHULUAN
Aplikasi  pemrosesan  gambar  menjadi lebih  populer  dari  hari  ke  hari  di  berbagai domain  dalam  aspek  waktu  nyata.  Hal  ini secara langsung atau tidak langsung memiliki pengaruh yang besar terhadap aplikasi berbasis kecerdasan buatan.(Rika Rosnelly, 2022).
Para Usaha mikro kecil menengah dalam mengklasifikasikan  fitur  warna  level  roasting biji  kopi  menggunakan  teknik  manual  yaitu mengambil  sampel  dan  melakukan  sorting melalui    pengamatan    visual    mata  manusia. Melalui    sortasi,    didapatkan  warna  level roastinng biji kopi yaitu light roasting, medium roasting dan dark roasting.
Pada  penelitian  ini  mengatasi    sortasi manual    adalah    menggunakan  metode klasifikasi    melalui    pengolahan    citra    biji kopi.    Salah    satu    metode  klasifikasi      yang bisa      digunakan      yaitu      Jaringan      Saraf Tiruan      (JST)  untuk  memberi  solusi  kepada UMKM.  Kopi  yang  digemari  komoditas memiliki nilai berdasarkan jenis 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  pro  permasalahan      adalah      untuk menentukan   jenis   kopi, mutu  kopi  dan juga tingkat  kematangan  dalam  proses pengolahan biji      kopi,  banyaknya  jenis  kopi  yang  dijual berdasarkan  dari    daerah    tanam    dan    juga varietas    tanaman  penghasil  biji  kopi  dari komoditas  kopi.  (Yunita  Prastyaningsih  dan Wiwik Kusrini, 2021).
Pada  sistem  computer  vision  untuk permasalahan  klasifikasi,  data  yang  berupa citra  digital  diolah  dalam  beberapa  tahapan, dalam  tahap-tahap  proses  tersebut  tentunya melibatkan sebuah metode kecerdasan buatan sebagai alat dalam pengambilan keputusan.
Kecerdasan  buatan  dimanfaatkan    untuk penentuan  level  roasting  biji  kopi.    Seperti yang    terlihat    pada    beberapa    penelitian dimana  pada  penelitian  tersebut  digunakan beberapa fitur  analisa  tekstur  dari  citra  biji.
Penelitian  ini  juga  menggunakan metode  Neural  Network  terhadap  beberapa fitur    dari    citra    digital,    yaitu    fitur    warna untuk  melakukan  klasifikasi  level  roasting. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  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  fitur  warna pada  level  Roasting  Biji  Kopi  Menggunakan metodre  artificial  neural  network.  Namun dalam  proses    pemanggangan  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.
Teknologi  saat  ini  memungkinkan  untuk melakukan  klasifikasi  citra  digital.  Secara umum  tahapan  dalam  proses  klasifikasi  citra digital yaitu akusisi citra, pra pengolahan citra, ekstrasi  ciri/  fitur,  pelatihan,  pengujian  dan pengukuran akurasi. Tahapan mengekstrak ciri atau  informasi  dalam  citra  digital  sangat mempengaruhi  untuk  mengenali  objek  yang ada dalam citra tersebut. ( T. Sutojo dkk, 2017). Semakin banyak ciri yang diekstrak akan mempengaruhi tingkat akurasi klasifikasi citra. Terdapat  bermacam-macam  ekstraksi  dalam ekstraksi  ciri  citra yaitu  ekstraksi  ciri tekstur, bentuk,  ukuran,  geometri,  dan  warna  ( Antonio Ciputra dkk, 2018 ).
Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  sortasi manual adalah menggunakan metode klasifikasi    melalui    pengolahan    citra    biji kopi.    Salah    satu    metode  klasifikasi      yang bisa  digunakan   yaitu   Jaringan   Saraf   Tiruan (JST) Backpropagation.(Meylanie Olivya dkk).
2. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## 2.1 Neural Network
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah paradigma  pemrosesan  suatu  informasi  yang terinspirasi  ole  sistem  syaraf  biologi,  sama seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen  mendasar  dari  paradigma  tersebut adalah  struktur  yang  baru  dari  sistem pemrosesan informasi. Jaringan Syaraf Tiruan seperti  manusia,  belajar  dari  suatu  contoh. (Marhaenanto dkk,2015).

## 2.2 Biji Kopi
Kopi  (coffeea)  termasuk  dalam  tanaman famili  rubiacea  dan  terdiri  atas  banyak  jenis antara  lain  coffeea  arabika,  coffeea  robusta, dan  coffeea  liberica.  Kopi  banyak  diyakini berasal  dari  kerajaan  kuno  di  Ethiopia bernama  Abessinia  dan  tanaman  kopi  disana tumbuh  di  dataran  tinggi.  (Argo,  B.  D.,  & Andreane, M. (2019).
2.3 Data

## 2.3  Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  berupa  gambar  dari  biji  kopi  yang dibedakan  melalui  level  roasting  yakni  light roasting, medium roasting dan dark roasting.

## Gambar 1. Data Level Roasting Biji Kopi
Jumlah Biji kopi    yang digunakan  untuk  data latih sebanyak 90 biji kopi terdiri dari 3 Level roasting yakni light roasting, medium roasting dan dark roasting. dengan data latih, Data yang digunakan untuk data uji setiap masing-masing level memiliki 10 biji kopi.

## 2.4 Metode Penelitian

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Pada  metode  penelitian  yang  dilakukan meliputi tahapan-tahapan seperti pada gambar 2. Penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi  masalah  pengenalan  level roasting  biji  kopi  melalui  identifikasi  fitur warna pada level roasting biji kopi yaitu level roasting light, medium dan dark.
Tahap  bertikutnya  adalah  pengumpulan  data, Pengumpulan data  ini  dilakukan  untuk pelatihan  dan  pengujian  Jaringan  Syaraf Tiruan.  Semakin  banyak  data  latih  yang diperoleh,  semakin  baik  dan  bagus  Jaringan Syaraf  Tiruan  untuk  menyelesaikan  masalah. Selanjutnya  membuat  desain  sistem  dengan tujuan  untuk  menggambarkan  bagaimana suatu  sistem  akan  menyelesaikan  beberapa permasalahan  pada  penelitian  ini.  Desain sistem secara umum mengenai jaringan syaraf tiruan pada level roasting biji kopi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  level  roasting  biji  kopi  yakni  level roasting light, medium dan dark diambil nilai fitur warna, Tahap Pertama dengan mengubah semua  ukuran  data  citra  biji  kopi  menjadi ukuran  600x600  piksel.  Dalam  melakukan pelatihan  dan  pengujian  hasil  dari  level roasting  biji  kopi,  maka  pengenalan  pola tersebut  juga  akan  diujikan  ke  dalam  sistem komputerisasi.  Pelatihan  yang  dilakukan dalam Matlab R2016a.
Level  Light Level Medium
Level Dark

## Gambar 3. Matlab R2016a

## 3.1  Pelatihan Data
Sebelum melakukan pengujian data, penelitian ini membuat pelatihan data ciri level roasting light, medium dan dark.

## 3.2  Ciri Latih light Roasting
Gambar 4. Ciri Latih Light Roasting
3.3. Ciri Latih Medium Roasting
Gambar 5. Ciri Latih Medium Roasting

## 3.4 Ciri Latih Dark Roasting
Gambar 6. Ciri Latih Dark Roasting

## 3.5  Hasil Ciri Lati
Gambar 7. Hasil Ciri Latih
Jumlah data sebanyak 60 citra, hasil latih pada aplikasi  tersebut  mendapatkan  jumlah  data benar  sebanyak  54  dan  6  data  yang  tidak sesuai.  Akurasi  dari  data  latih  tersebut  90% mendapatkan.

## 3.6 Pengujian Data
Pengujian  menggunakan  10  citra  gambar setiap  level  roasting  biji  kopi.  Adapun  hasil pengujian data sebagai berikut.

## 3.7 Ciri Uji Light Roasting
Gambar 8. Ciri Latih Dark Roasting
3.8 Ciri Uji Medium Roasting

## Gambar 9. Ciri Uji Medium Roasting
3.9 Ciri Uji Dark Roasting
Gambar 10. Ciri Uji Dark Roasting
Hasil Ciri Uji
Gambar 11. Hasil Uji Level Roasting Pengujian  data  sebanyak  10  citra  setiap  level roasting,  hasil  uji  pada  aplikasi  mendapatkan
jumlah  data  benar  sebanyak  20  dan  10  data yang tidak sesuai. Akurasi dari data uji tersebut 66,67%.
Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa Jaringan  saraf  tiruan  yang  dikembangkan mampu mengklasifikasikan level roasting biji kopi. Namun berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, nilai error mencapai 10%.

## 4,  KESIMPULAN
Klasifikasi Level Roasting biji kopi menggunakan jaringan  saraf  tiruan  terbukti  mampu  untuk menghasilkan  seleksi  dari  biji  kopi  guna  untuk mengetahui  level  roasting.  Ketiga  level  roasting biji kopi yang diteliti telah berhasil dijadikan bahan identifikasi dalam penelitian ini.  Dari kesimpulan di atas adapun saran yang akan dituliskan yaitu :
- Diharapkan kedepannya dalam tahap sorting biji  kopi  klasifikasi  biji  kopi  tidak  hanya menggunakan  tulisan  tapi  bisa  juga dikembangkan menggunakan teknologi sensor.
- Diharapkan kedepannya
aplikasi penyortiran level roasting biji kopi ini dapat diterapkan pada mesin penyortiran.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Rika  Rosnelly  dkk  (2022). Pelatihan  Pengenalan Teknik  Pengolahan  Citra  Digital  Pada  Bidang Medis , JUDIMAS Vol. 3, No. 1, Juni 2022.
Yunita  Prastyaningsih,  Wiwik  Kusrini  (2021). Sistem Temu  Kembali  Citra  Pada  Level  Roasting  Biji Kopi  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Warna, Jurnal Invotek Polbeng – Seri Informatika, Vol. 6, No. 2, 2021, ISSN: 2527-9866.
T. Sutojo, P. S. Tirajani, D. R. I. M. Setiadi, C. A. Sari and E. H. Rachmawanto, "CBIR for Classification  of  Cow  Types  using  GLCM  and Color  Features  Extraction,"  in  International conferences on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE), Yogyakarta, 2017.
Antonio Ciputra, De Rosal Ignatius Moses Setiadi, Eko Hari  Rachmawanto,  Ajib  Susanto  (2018) “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Apel Manalagi  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan Ekstraksi Fitur Citra”, Jurnal SIMETRIS, Vol. 9 No. 1 April 2018, ISSN: 2252-4983.
Meylanie  Olivya,  Eddy Tungadi,  Novyanti  Bua’  rante (2019),  Klasifikasi  Kualitas  Biji  Kopi  Ekspor
Menggunakan Jaringan
Saraf Tiruan Backpropogation, JINACS:  Volume  01  Nomor 02, ISSN : 2686-2220.
Marhaenanto,  B.,  Soedibyo,  D.  W.,  &  Farid,  M. (2015). Penentuan Lama Sangrai Kopi Berdasarkan Variasi Derajat Sangrai Menggunakan Model Warna Rgb Pada Pengolahan  Citra  Digital  (Digital  Image Processing) .  Jurnal  Agroteknologi,  9(02),  102- 111.
Argo,  B.  D.,  &  Andreane,  M.  (2019). Identfikasi Parameter Biji Dan Bubuk Kopi Robusta Menggunakan  Machine  Vision  Dan Metode Artificial Neural Network (ANN) .  Jurnal Keteknikan  Pertanian
Tropis dan Biosistem, 5(2),150-162.