Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4887

## CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  DAN  FASTER REGION CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS BIJI KOPI ARABIKA
Gede Ardi Pratama 1 , Eva Yulia Puspaningrum 2 , Hendra Maulana 3
1,2,3 Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur; Jalan Rungkut Madya No.1 Gunung Anyar, Surabaya, Indonesia
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Klasifikasi biji kopi; Faster R-CNN; CNN VGG-16; Region Proposal Network.
Corespondent Email: evapuspaningrum.if@upnjatim .ac.id
Abstrak. Industri  kopi  global  sangat  dipengaruhi  oleh  peran  masyarakat pecinta  kopi,  yang  menciptakan  ekosistem  dimana  kopi  tetap  menjadi komoditas istimewa. Salah satu aspek penting dalam pengelolaan kopi adalah penentuan  grade  kopi.  Standar  penilaian  cacat  pada  biji  kopi  telah  diakui secara  nasional  sejak  tahun  1984  dan  diperbarui  dengan  SNI  01-2907-2008 untuk memastikan kualitas dan konsistensi. Untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi  proses  grading  kopi,  diperlukan  sistem  otomatis  berbasis  deep learning. Penelitian ini membahas penerapan CNN dan Faster R-CNN untuk klasifikasi  biji  kopi,  dengan  menggunakan  biji  kopi  arabika,  robusta,  dan liberica.  Algoritma  CNN  VGG-16  dan  Faster  R-CNN  dibandingkan  untuk mengidentifikasi  pengaruh  Region  Proposal  Network  (RPN)  terhadap efisiensi klasifikasi citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN VGG-16 mencapai akurasi 86%, sementara Faster R-CNN mencapai rata-rata akurasi 93%,  dengan  presisi  93%,  recall  92%,  dan  skor  F1  92%.  Penelitian  ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam tentang kedua algoritma dalam konteks klasifikasi biji kopi serta meningkatkan efisiensi proses grading kopi.
Abstract. The global coffee industry is significantly influenced by the role of coffee  enthusiasts,  creating  an  ecosystem  where  coffee  remains  a  premium commodity. One crucial aspect of coffee management is determining the coffee grade. The defect assessment standard for coffee beans has been nationally recognized  since  1984  and  was  updated  with  SNI  01-2907-2008  to  ensure quality and consistency. To enhance the efficiency and accuracy of the coffee grading  process,  an  automated  system  based  on  deep  learning  is  required. This study discusses the application of CNN and Faster R-CNN for coffee bean classification, utilizing arabica, robusta, and liberica beans. The CNN VGG- 16 and Faster R-CNN algorithms are compared to identify the impact of the Region  Proposal  Network  (RPN)  on  image  classification  efficiency.  The results show that the CNN VGG-16 achieved an accuracy of 86%, while Faster R-CNN achieved an average accuracy of 93%, with a precision of 93%, recall of  92%,  and  an  F1  score  of  92%.  This  research  aims  to  provide  a comprehensive understanding of both algorithms in the context of coffee bean classification and to improve the efficiency of the coffee grading process.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  industri  kopi  global  sangat dipengaruhi  oleh  peran  masyarakat  pecinta kopi, yang menciptakan ekosistem dimana kopi tetap  menjadi  komoditas  istimewa.  Salah  satu aspek  penting  dalam  pengelolaan  kopi  adalah penentuan  grade  kopi.  Sejak  tahun  1984, penentuan  grade  kopi  untuk  standar  mutu perdagangan  telah  didasarkan  pada  standar penilaian cacat pada biji kopi yang diakui secara nasional.
Penentuan  grade  kopi  telah  diperbarui dengan penerbitan SNI 01-2907-2008, menggantikan SNI 01-2907-1999 mengenai biji kopi.  Tujuan  dari  proses  sortir  atau  grading coffee  adalah  untuk  mengklasifikasikan  biji kopi  sehingga  tercipta  kriteria  kualitas  yang menyeluruh dan memudahkan penetapan harga secara  adil.  Dalam  penilaian  cacat,  semakin tinggi  nilai  cacat  biji  kopi,  semakin  rendah mutunya.  sebaliknya,  semakin  rendah  nilai cacat, semakin tinggi mutu biji kopi.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem yang dapat menganalisa kualitas biji kopi untuk mempermudah industri kopi dalam melakukan grading  coffee  kedepannya,  sehingga  dapat memudahkan  dalam  menetapkan  harga  jual. Selain  itu  juga  dapat  membantu  industri  kopi terutama  pada  proses  grading  kopi  yang awalnya dilakukan secara manual oleh ahli kopi dimana  membutuhkan  waktu  dan  biaya  yang cukup  besar,  dengan  deep  learning  dapat membantu  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi proses  grading  kopi.  Proses  grading  kopi  juga dilakukan  secara  otomatis  sehingga  dapat menghemat  waktu  dan  biaya  operasional. Menggunakan  metode  deep  learning  pada komputer  membutuhkan  berbagai  macam teknik  pengolahan  citra  dan  computer  vision. Biji kopi yang telah melalui proses penjemuran akan  difoto  mengunakan  kamera  untuk mendapatkan  citra  biji  kopi.  Selanjutnya  citra biji  kopi  tersebut  akan  diproses  menggunakan salah  satu  cabang  teknik  kecerdasan  buatan, yaitu Machine Learning.
Sejumlah penelitian telah dilakukan, termasuk identifikasi kualitas biji kopi arabika berdasarkan cacat menggunakan teknik convolutional  neural  network  (CNN).  Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk model 2- kelas,  akurasi  terbaik  yang  dicapai  adalah 82,46%  dengan  tingkat  pembelajaran  0,0001. Sementara itu, model 4-kelas mencapai akurasi
tertinggi  sebesar  70,73%  dengan  dua  lapisan konvolusional.  Algoritma  Faster  R-CNN  juga mengintegrasikan arsitektur CNN seperti VGG- 16  sebagai  fitur  ekstraktor.  VGG-16  berfungsi untuk  mengekstraksi  fitur  dari  setiap  kandidat kotak  pembatas  objek  dalam  kerangka  kerja Faster R-CNN [1].
Penelitian  terkait  penerapan  convolutional neural  network  dan  transfer  learning  pada model  VGG-16  dan  MobileNetV2  untuk klasifikasi  biji  kopi.  Dari  hasil  pengujian, akurasi  CNN  dengan  model  VGG16  dalam mengklasifikasikan  dataset  biji  kopi  mencapai 95%  [2].  Berdasarkan  jurnal  acuan,  dijelaskan bahwa program dengan metode Faster R-CNN mencapai kinerja terbaik menggunakan kecepatan  pembelajaran  0,0001.  Hasilnya menunjukkan  rata-rata  akurasi  sebesar  94%, presisi 95%, recall 100%, dan skor F1 sebesar 97,2% untuk setiap kelas.
Penelitian terkait menunjukkan implementasi convolutional neural network dan transfer  learning  pada  model  VGG-16  dan MobileNetV2 untuk klasifikasi biji kopi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model VGG-16 mencapai akurasi 95% dalam klasifikasi dataset biji  kopi.  Berdasarkan  jurnal  acuan,  metode Faster  R-CNN  memberikan  kinerja  optimal dengan kecepatan pembelajaran 0,0001, menghasilkan  rata-rata  akurasi  94%,  presisi 95%, recall 100%, dan skor F1 sebesar 97,2% untuk setiap kelas [3].
Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya  maka  penelitian  ini  dilakukan untuk  membandingkan  algoritma  Faster  R- CNN dan CNN VGG-16 dalam klasifikasi biji kopi.  Fokusnya  adalah  peran  Region  Proposal Network  (RPN)  dalam  Faster  R-CNN  dan pengaruhnya terhadap efisiensi klasifikasi citra. Penelitian melibatkan biji kopi arabika, robusta, dan  liberica  yang  umum  dibudidayakan  di Indonesia  dan  internasional.  Dari  penelitian sebelumnya, algoritma CNN VGG-16 mencapai  akurasi  95%.  Namun,  studi  ini  juga mengevaluasi kinerja algoritma Faster R-CNN dengan  akurasi  rata-rata  94%,  presisi  95%, recall 100%, dan Skor F1 97,2%. Penelitian ini akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  kedua  algoritma  dalam konteks klasifikasi biji kopi [4].
Atas  dasar  tersebut,  penelitian  ini  akan menerapkan  Convolutional  Neural  Network (CNN) dan Faster Region Convolutional Neural
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Network (Faster R-CNN) untuk
mengklasifikasikan  kualitas  biji  kopi.  Output dari penelitian ini adalah perbandingan kinerja antara Faster R-CNN dan CNN VGG-16, serta dampak  Region  Proposal  Network  (RPN) terhadap  efisiensi  klasifikasi  citra.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang kedua pendekatan ini dalam konteks klasifikasi biji  kopi,  serta  memperbaiki  efisiensi  dan akurasi  proses  grading  kopi.  Ini  akan memberikan  manfaat  signifikan  bagi  industri kopi  dalam  menetapkan  harga  jual  dan mengoptimalkan proses operasional.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pengertian Citra
Citra adalah  representasi  dari  dunia  nyata yang  direkam  oleh  mesin  atau  alat  elektronik [5]. Ada dua jenis  citra yang dapat dibedakan, yaitu citra analog dan citra digital. Citra digital merupakan representasi citra dalam bentuk data numerik.

## 2.2. Deep Learning
Deep  Learning  adalah  sebuah  model jaringan  syaraf  tiruan  yang  saat  ini  tengah berkembang  pesat  dalam  konteks  pengenalan citra,  didorong  oleh  kemajuan  teknologi Graphic  Processing  Unit  (GPU).  Salah  satu keunggulan  utama  dari  Deep  Learning  adalah tingkat akurasi yang tinggi. Contoh konkret dari penerapan  Deep  Learning  dalam  pengenalan citra  adalah  Convolutional  Neural  Network (CNN),  yang  merupakan  evolusi  dari  Multi Layer Perceptron (MLP) [6].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  yang  bertujuan untuk memprediksi kategori atau kelas dari data yang  tidak  dikenal.  Untuk  mencapai  hal  ini, dilakukan  pembangunan  model  atau  fungsi yang  mampu  membedakan  kelas-kelas  data tersebut.  Setiap  algoritma  klasifikasi  memiliki keunggulan  dan  kelemahan  masing-masing, tetapi  prinsipnya  serupa,  yaitu  melakukan pelatihan  menggunakan  data  yang  sudah diketahui kelasnya [7].
2.4. Feature Learning
Feature  learning  berkembang  karena keterbatasan feature engineering, di mana setiap
jenis  data  memerlukan  pendekatan  ekstraksi fitur  yang  berbeda.  Hal  ini  membuat  metode feature engineering kurang mampu menggeneralisasi  pada  berbagai  jenis  data seperti pada kasus klasifikasi objek dalam citra. Contoh dalam pengolahan data yang kompleks seperti  citra  dan  suara,  umumnya  melibatkan ekstraksi  fitur  untuk  mengubah  data  menjadi format  yang  dapat  dipahami  oleh  algoritma pembelajaran [8].

## 2.5. Fully Connected Layer
Fully-Connected Layer adalah jenis lapisan  di  mana  setiap  neuron  aktivasi  dari lapisan sebelumnya terhubung langsung dengan setiap neuron di lapisan berikutnya. Perbedaan antara  Fully  Connected  Layer  dan  lapisan konvolusi  adalah  bahwa  neuron  dalam  lapisan konvolusi hanya terhubung dengan area tertentu dari  input,  sedangkan  Fully  Connected  Layer memiliki  setiap  neuron  yang  terhubung  secara keseluruhan [9].
2.6. Machine learning
Machine learning adalah salah satu cabang dari kecerdasan  buatan  (AI)  yang  memungkinkan mesin  untuk  belajar  dari  data  dan  melakukan tugas-tugas  tertentu  sesuai  dengan  apa  yang dipelajari.  Teknologi  machine  learning  (ML) adalah  mesin  yang  dikembangkan  untuk  bisa belajar  dengan  sendirinya  tanpa  arahan  dari penggunanya. Pembelajaran mesin dikembangkan  berdasarkan  disiplin  ilmu lainnya  seperti  statistika,  matematika  dan  data mining  sehingga  mesin  dapat  belajar  dengan menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah [10].
2.7. Convolutional Neural Networks
Gambar 1. Contoh arsitektur CNN Convolutional  Neural  Networks  (CNN) adalah salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang telah  mengalami  pertumbuhan  pesat  dalam beberapa  tahun  terakhir  [8].  Berbeda  dengan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Multi-Layer Perceptron (MLP), CNN memiliki struktur  yang  berbeda  dan  mampu  mengatasi tugas  klasifikasi  citra  dengan  lebih  efektif.
Keunggulan utama CNN adalah kemampuannya untuk secara otomatis mempelajari  fitur-fitur  dari  citra  tanpa  perlu proses ekstraksi fitur terpisah. Arsitektur CNN terdiri  dari  dua  bagian  utama,  yaitu  Feature Learning  dan  Classification,  yang  melibatkan lapisan-lapisan  seperti  convolution  layer, activation function (ReLU), dan pooling. Pada tahap  ekstraksi,  CNN  menggunakan  beberapa hidden layer yang menjalankan fungsi konvolusi  dan  pooling.  Sedangkan  pada  tahap klasifikasi, CNN menggunakan fully connected layer  dan  activation  function  (softmax)  untuk menghasilkan  output.  Dalam  penelitian  ini, CNN  menggunakan  Rectified  Units  (RU) sebagai  fungsi  aktivasi  pada  tahap  konvolusi dan pooling.

## 2.8. VGGNet
Arsitektur
VGGNet ialah arsitektur pengembangan  dari  alexnet  yang  mana arsitektur  tersebut  fokus  pada  proses  ekstraksi fitur  di  layer  convolusi  sehingga  mampu mendapatkan  representasi  citra  yang  banyak untuk  dapat  di  klasifikasi.  Arsitektur  VGG-16 merupakan  bagian  dari  model  deep  learning meliputi  dari  16  layer  [11].  Model  arsitektur VGG-16  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. Sedangkan arsitektur VGG-16 sendiri memiliki 13layer  lapisan  konvolusi,  dan  2  lapisan digunakan  sebagai  fully_connected,  serta  1 lapisan klasifikasi.
Gambar 2. Model arsitektur VGG-16 tiap  susunan  konvolusi  diatas  memiliki dimensi  kernel  3x3.  Perbedaannya  pada  tiap susunan konvolusi dari masing-masing susunan jumlah  filter.  Jumlah  filter  64  ada  pada  dua susunan  konvolusi  awal,  sedangkan  jumlah kernel  128  susunan  tiga  serta  empat.  Begitu pada  susunan  konvolusi  lain  yang  jumlah
filternya berbeda ialah 256 (susunan 4 5 6) serta 512  (susunan7  8  9  10  11  12)  [12].  2x2  max pooling  digunakan  sesudah  susunan  konvolusi 2 4 7 10 serta 13. output pooling terakhir akan dihubungkan ke layer fully connected, dan pada akhirnya  terhubung  ke  klasifikasi  guna  untuk penentuan class ataupun label dataset.

## 2.9. Faster R-CNN
Metode  Faster  R-CNN  yang  diusulkan dalam memiliki dua langkah utama: mengekstraksi  dan  melatih  sekitar  200  region proposals  menggunakan  Region  Proposal Network  (RPN)  dan  mengklasifikasikannya berdasarkan  fitur  yang  diperoleh  [5].  Dalam proses pelatihan, terdapat empat tahap: melatih Region  Proposal  Network  (RPN),  melatih Jaringan  Fast  R-CNN  menggunakan  RPN  dari langkah  pertama,  melatih  ulang  RPN  dengan berbagi bobot dengan Fast R-CNN, dan melatih ulang  Fast  R-CNN  menggunakan  RPN  yang telah diperbarui. RPN terdiri dari dua jaringan. Yang  pertama  adalah  CNN.  Lima  lapisan terakhir  dari  CNN  digantikan  dengan  lapisan konvolusi 3x3 yang diikuti oleh lapisan ReLU, lapisan  1x1  yang  diikuti  oleh  lapisan  Reshape untuk  lapisan  RPN,  lapisan  softmax,  dan lapisan klasifikasi RPN. Jaringan kedua terdiri dari  dua  lapisan:  lapisan  konvolusi  1x1  untuk kotak  regresi  (RPN)  dan  Lapisan  Output Regresi  Kotak  Smooth-L1.  Proses  pelatihan RPN  bertujuan  untuk  meminimalkan  fungsi kerugian  total  yang  merupakan  agregat  dari fungsi kerugian data pada tahap klasifikasi dan fungsi kerugian regularisasi.

## 2.10. RPN
Untuk  memperoleh  region  proposal,  pada setiap  lokasi  jendela  geser,  sejumlah  region proposal diekstraksi berdasarkan kotak referensi yang dikenal sebagai anchor. Anchor ini  memiliki  sembilan  bentuk  yang  berbeda dengan tiga skala yang berbeda: 128, 256, dan 512,  serta  tiga  perbandingan  aspek  yang berbeda,  yaitu  1:1,  1:2,  dan  2:1  untuk  setiap skala [12]. Region proposal diekstraksi apabila nilai  IoU  (Intersection  over  Union)  antara wilayah  ground  truth  dan  anchor  lebih  besar dari  0,7,  yang  menunjukkan  bahwa  ada  objek yang terdapat pada anchor tersebut. Sebaliknya, jika nilai IoU kurang dari atau sama dengan 0,3, maka  anchor  tersebut  dianggap  bukan  objek. IoU adalah ukuran perpotongan antara wilayah
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
yang terdeteksi (Rd) dan wilayah ground truth (RGT),  serta  gabungan  dari  dua  wilayah tersebut  dapat  dirumuskan  dalam  persamaan 1 berikut:

## 2.11. Convolution Layer
Convolution  Layer  adalah  langkah  dalam pengolahan  citra  yang  mengidentifikasi  pola dalam citra  input menggunakan kernel konvolusi.  Konvolusi  merujuk  pada  proses gabungan dua fungsi untuk menciptakan fungsi baru  yang  merepresentasikan  informasi  dari keduanya.  Pada  CNN,  bobot  di  layer  ini menentukan kernel konvolusi yang digunakan, yang  belajar  dari  input  untuk  menyesuaikan representasi fitur pada data citra [13].

## 2.12. Subsampling Layer
Subsampling adalah proses mengurangi ukuran data  citra.  Dalam  pengolahan  citra,  tujuan subsampling  adalah  meningkatkan  invariansi posisi  dari  fitur-fitur  yang  diekstraksi.  Dalam sebagian besar arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), salah satu metode subsampling  yang  umum  digunakan  adalah max  pooling.  Penggunaan  lapisan  pooling dalam  Convolutional  Neural  Network  (CNN) bertujuan  untuk  mengurangi  ukuran  citra sehingga  dapat  digunakan  untuk  lapisan konvolusi  dengan  langkah  (stride)  yang  sama [14].

## 2.13. Confusion Matriks
Performa  suatu  model  dapat  dilihat  dari analisa  evaluasinya  menggunakan  confusion marix  melakukan  perhitungan  nilai  akurasi, recall, precision dan f1-score dari sebuah model pembelajaran  mesin  [15].  Dalam  melakukan perhitungan  confusion  matriks  terdapat  empat kondisi kasus yang perlu diperhatikan yaitu:
a. True  Positive  (TP):  Kondisi  saat  hasil prediksi  benar  dan  realitanya  memang benar.
b. True  Negative  (TN):  Kondisi  saat  hasil prediksi  benar  dan  realitanya  ternyata salah.
c. False  Positive  (FP):  Kondisi  saat  hasil prediksi  salah  dan  realitanya  ternyata benar.
False  Negative  (FN):  Kondisi  saat  hasil prediksi salah dasn realitanya memang salah.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  saat  melakukan  penelitian,  dilakukan serangkaian  langkah  kerja  untuk  membantu penulis menyelesaikan penelitian dengan baik. Langkah-langkah  kerja  ini  bertujuan  untuk menjawab  rumusan  masalah  dan  mencapai tujuan  penelitian.  Berikut  adalah  langkah- langkah  kerja  dan  tahapan  dalam  melakukan penelitian ini:
Gambar 3. Diagram tahap penelitian

## 3.1.  Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diambil dari website USK-Coffee tersedia pada https://comvis.unsyiah.ac.id/usk-coffee/  yang berisi tentang macam – macam kualitas biji kopi dengan  format  .JPG,  ukuran  citra  awal  256  x 256  piksel.  Data  tersebut  bersifat  publik  dan terdiri dari 4 jenis data yaitu biji kopi peaberry, biji kopi Longberry, biji kopi Premium dan biji kopi  cacat  yang  masing  –  masing  jenis  data terdapat  2000  citra  yang  kemudian  total  data yang akan diteliti berjumlah 8000 citra. Sebaran dataset dapat dilihat pada table 1.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gede  dkk
Tabel 1. Sebaran Dataset Kualitas Biji Kopi
No Kelas Citra Jumlah Data 1. Peaberry 2000 2. Longberry 2000 3. Premium 2000 4. Cacat 2000

## 3.2.  Praproses Data
Sebelum masuk ke dalam proses klasifikasi citra,  seluruh  data  citra  terlebih  dahulu melewati  tahap  praproses  data.  Praproses  data sendiri  merupakan  langkah  di  mana  data  akan diubah  dan  disesuaikan,  agar  fitur  data  dapat diinterpretasikan  oleh  algoritma  pembelajaran mesin.  Berikut  adalah  ilustrasi  dari  tahapan praproses data yang dilakukan:

## `
Gambar 4. Tahapan praproses citra

## 3.3.  Perancangan Algoritma CNN
Pada  gambar  6  dibawah  ini  merupakan arsitektur  VGG-16  pada  algoritma  CNN  yang digunakan.  Pada  gambar  tersebut,  CNN
berperan  sebagai  pengekstrak  fitur  dari  data citra  sampai  penerapan  proses  klasifikasi. Arsitektur VGG-16 yang akan digunakan terdiri dari 5 lapisan konvolusi dan 5 lapisan pooling.
Gambar 6. Algoritma CNN arsitektur VGG-16
Alur  dimulai  dengan  citra  dimasukkan, dimana  citra  tersebut  merupakan  citra  yang diproses  dari  tahapan  sebelumnya  yaitu augmentasi data. Selanjutnya, citra akan masuk ke lapisan konvolusi, setelah itu dilanjutkan ke dalam  fungsi  aktivasi  ReLU.  Fungsi  aktivasi ReLU  digunakan  karena  dataset  berupa  citra, dan fungsi aktivasi terbaik adalah menggunakan  ReLU  agar  mendapat  nilai  fitur yang  dapat  mempresentasikan  data  dengan baik.

## 3.5.  Perancangan Algoritma Faster R-CNN
Gambar 7. Algoritma Faster R-CNN
Pada  Gambar  7  dijelaskan  alur  proses perancangan  algoritma  Faster  R-CNN.  Alur
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dimulai dengan citra dimasukkan, dimana citra masukan  tersebut  merupakan  citra  yang  telah diproses  dari  tahapan  sebelumnya  yaitu augmentasi  data.  Selanjutnya,  citra  akan diproses  ke  dalam  lapisan  CNN  untuk mengambil  frame  yang  memiliki  fitur  penting dan  menghasilkan  output  berupa  frame  yang sudah  diambil  fitur  pentingnya.  CNN  yang digunakan  dalam  Faster  R-CNN  adalah  VGG- 16  dimana  terdiri  dari  beberapa  proses konvolusi  yang  terdapat  beberapa  convolution masks yang berbeda-beda.

## 3.6.  Perancangan Algoritma CNN
Pada tahap pelatihan model, data latih yang sudah  melewati  praproses  data  akan  diproses dalam algoritma CNN dengan arsitektur VGG- 16  dan  algortima  Faster  R-CNN.  Sebelum  itu, harus  dilakukan  inisialisasi  parameter  yang dibutuhkan  untuk  pelatihan  seperti  Loss, Metrik,  Epochs,  dan  Batch  Size.  Kemudian, hasil dari pelatihan ini berupa model algoritma CNN  dan  Faster  R-CNN  yang  terlatih.  Untuk beberapa parameter dalam model compile yang digunakan akan dijelaskan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Parameter Compile Model

## No  Jenis Parameter  Nilai Parameter
1. Loss Categorical Crossentropy 2. Metrik Akurasi 3. Epochs 10 4. Batch Size 32

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  mengenai  CNN  VGG-16  dan
Faster R-CNN  dalam  klasifikasi  kualitas  biji kopi dilakukan dengan menggunakan optimizer ADAM  dan  RMSprop,  jumlah  epoch  10, Learning  Rate 0.001%  dan  0.0001%.  Hal  ini dilakukan agar nantinya rumusan masalah dapat terjawab  mengenai  akurasi  Faster  R-CNN dibandingkan akurasi CNN arsitektur VGG-16. Hasil dari proses pelatihan dan pengujian citra biji  kopi  diperoleh  nilai  accuracy  dan  lossse bagai berikut.
4.1. Hasil Pengujian Algoritma CNN VGG-

## 16

## Gambar 1. Visualisasi Metriks Pelatihan
Pada  Gambar  8  merupakan  hasil  visualisasi matriks pelatihan dimana pada proses pelatihannya dilakukan dengan cara memanfaatkan library matplotlib untuk visualisasi metrik pelatihan. Sumbu x menggunakan jumlah epoch, sedangkan sumbu y menampilkan akurasi dan loss. Terdapat dua plot  yang  menampilkan  performa  model  pada data latih dan data validasi. Untuk menyesuaikan  perbedaan  loss,  sumbu  y  pada plot  loss  diatur  ke  skala  logaritmik.  Hasil visualisasi  disimpan  dalam  format  PNG  dan juga ditampilkan.
Proses  pengujian  model  CNN  VGG-16 yang telah dilatih untuk mengklasifikasikan biji kopi arabika ke dalam empat kategori: biji kopi cacat,  biji  kopi  longberry,  biji  kopi  peaberry, dan  biji  kopi  premium.  Pertama,  model  yang telah dilatih dimuat dari path yang ditentukan. Selanjutnya,  lapisan  fully  connected  dengan 128 neuron dan lapisan output softmax dengan jumlah neuron sesuai jumlah kelas ditambahkan di  atas  model  VGG-16.  Hasil  prediksi ditampilkan  bersamaan  dengan  gambar  asli. Fungsi ini juga mencetak kelas aktual dan hasil prediksi  kelas  biji  kopi  berdasarkan  gambar yang  diberikan.  Contoh  hasil  prediksi  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Prediksi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tabel 3 . Evaluasi Matriks
Precision Recall F1- Score Support Biji Premium 0.84 0.84  0.84 400 Biji Longberry 0.80 0.67  0.73 400 Biji Peaberry 0.84 0.96  0.89 400 Biji Cacat 0.98 0,98  0.98 400 Accuracy 0.86  1600 Macro avg. 0.87 0.86  0.86  1600 Weighted avg. 0.86 0.86  0.86  1600
Pada Tabel 3 dapat dilihat classification report dari  CNN  arsitektur  VGG-16  yang  mendapat akurasi  86%.  Selain  itu,  tingkat precision tertinggi  didapat  pada  kelas  biji  kopi  cacat dengan hasil 98%.
Gambar 10. Hasil Confusion Matrix CNN VGG-16
Pada Gambar 10 dapat dilihat confusion matrix dari skenario CNN arsitektur VGG-16 terbaik.

## 4.2.   Hasil Pengujian Algoritma Faster R-CNN
Gambar 11. Kurva Pelatihan Faster R-CNN
Pada  gambar  11  merupakan  visualisasi riwayat pelatihan model melalui grafik akurasi dan  loss  memanfaatkan  library  matplotlib. Pertama, riwayat pelatihan diperoleh dari objek model  yang  berisi  data  akurasi  dan  loss  untuk setiap  epoch.  Jumlah  epoch  ditentukan berdasarkan panjang data akurasi dalam riwayat pelatihan.  Kode  ini  kemudian  membuat  dua subplot  dalam  satu  figure:  yang  pertama menampilkan  grafik  akurasi  pelatihan  dan validasi terhadap jumlah epoch, dan yang kedua menampilkan grafik loss pelatihan dan validasi terhadap jumlah epoch, dengan skala logaritmik pada  sumbu  y  untuk  memberikan  pandangan yang lebih jelas terhadap perubahan nilai loss.
Gambar 12. Confusion Matrix Faster R-CNN
Hasil confusion matrix selanjutnya adalah hasil dari skenario  terbaik  Faster  R-CNN  yang  dapat  dilihat pada Gambar 12.
Tabel 4 . Evaluasi Matriks
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Precision Recall F1- Score Support Biji Premium 0.89 0.94  0.91 400 Biji Longberry 0.91 0.82  0.86 400 Biji Peaberry 0.91 0.96  0.94 400 Biji Cacat 1.00 0,98  0.99 400 Accuracy 0.93  1600 Macro avg. 0.93 0.92  0.92  1600 Weighted avg. 0.86 0.86  0.86  1600
Pada Tabel 4 dapat dilihat classification report dari  Faster  R-CNN  yang  mendapat  akurasi 93%.  Selain  itu,  tingkat  precision  tertinggi didapat pada kelas biji kopi cacat dengan hasil 100%.  Selain  itu,  berdasarkan  classification report yang ada nilai support yang dimiliki dari masing-masing  skenario  metode  memiliki jumlah persebaran data yang sama.

## 4.3. Evaluasi Akhir
Setelah  menampilkan  hasil  evaluasi  dari skenario  terbaik  yang  ada  menggunakan confusion  matrix  dan  classification  report, langkah  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi akhir untuk menentukan metode yang memiliki tingkat  akurasi  tertinggi.  Hasil  tingkat  akurasi tertinggi dari tiap skenario terbaik dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 4.  1 Akurasi Skenario Terbaik No. Metode Akurasi 1. CNN VGG-16 86% 2. Faster R-CNN 93%

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa perbandingan  antara  algoritma  Convolutional Neural  Network  VGG-16  dan  Faster  R-CNN dalam  klasifikasi  kualitas  biji  kopi  arabika adalah sebagai berikut:
a. Evaluasi  Performa  CNN-VGG16  dan Faster  R-CNN  dilakukan  menggunakan confusion  matrix  dan  classification report  dengan  hasil  tingkat  tara-rata akurasi  metode  CNN-VGG16  adalah sebesar  93%.  Sedangkan  Rata-rata akurasi Faster R-CNN sebesar 86%. b. Faster R-CNN memperoleh hasil tertinggi  dikarenakan  kemampuan  dari
RPN  mampu  menangkap  fitur-fitur secara  komprehensif  dan  model  yang dibangun  lebih  kokoh  dibandingkan model CNN-VGG16.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan kekuatan serta kepahaman terhadap ilmu yang diberikan kepada penulis hingga saat ini, kepada orang tua serta  kepada  pihak  yang  ikut  serta  berperan dalam  memberi  dukungan  dalam  pengerjaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Pardede  And  H.  Hardiansah,  “Deteksi Objek  Kereta  Api  Menggunakan  Metode,” Mind (Multimedia Artificial Intelligent Networking  Database)  Journal, Pp.  21-36, 2022.
[2] M.  Murinto,  M.  Rosyda  And  M.  Melany, “Klasifikasi  Jenis  Biji  Kopi  Menggunkan
Convolutional Neural  Network Dan Transfer Learning Pada Model Vgg16 Dan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Mobilenetv2,” Jrst:  Jurnal  Riset  Sains  Dan Teknologi, Vol. 7, No. 2, Pp. 183-189, 2023.
[3]   N.  Gilbert  and  A.  Rusli,  “Single  object detection  to  support  requirements,”  pp. 830-838, April 2020.
[4]   D.  L.  Fajri,  “9  Jenis  Kopi  Populer  di Indonesia,”  9  September  2022.  [Online]. Available: https://katadata.co.id/intan/berita/620367 a42faec/9-jenis-kopi-populer-di- indonesia.
[5]   N.  Ibrahim,  G.  A.  L.  F.  S.  Hanafi,  K. Saleh, N. K. C. Pratiwi, M. S. Haq And A. I. Mastur,
“Klasifikasi Tingkat Kematangan Pucuk Daun Teh Menggunakan  Metode  Convolutional Neural  Network,” Elmonika:  Jurnal Teknik Energi Elektrik. Teknik Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika,
Vol. 06, Pp. 162 - 176, 2021.
[6]   T.  Zhou,  S.  Ruan  And  S.  Canu,  “A Review:  Deep  Learning  For  Medical Image Segmentation Using Multi- Modality Fusion,” Cornell University, P. 2020, 22 April 2020.
[7]   Dahnial,  “Implementation  Of  K-Means Clustering  Method  To  Lecturers  Based On Publications Of National Journals And Accredited  Sinta,” Journal  Of  Electrical
Engineering  And  Computer  Sciences,
Vol. 8, Pp. 27-38, 2023.
[8]   Frangky Handono, “Implementasi Convolutional  Neural  Network  (Cnn) Untuk  Deteksi  Retinopati  Diabetik,”
Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi,
Vol. 1, No. 1, Pp. 669-678, 2020.
[9]   R.  N.  Auliasari,  L.  Novamizanti  And  N. Ibrahim,  “Identifikasi Kematangan  Daun Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (Hsi) Dan Hue Saturation Value (Hsv),” Jurnal Informatika (Juita), Vol. 8,
No. 2, Pp. 2017-2020, 2020.
[ 10 ]  R.  R.  Karim  And  A.  Herlangga, “Implementasi Klasifikasi Senjata
Tradisional  Jawa  Barat  Menggunakan
Convolutional  Neural  Network  (Cnn)
Dengan Metode Transfer Learning,” Jitet (Jurnal  Informatika  Dan  Teknik  Elektro Terapan), Vol. 12, P. 1211, 2024.
[ 11 ]  M.  Saputra,  K.  Kusrini  And  M.  P.
Kurniawan, “Identifikasi Mutu Biji Kopi Arabika  Berdasarkan  Cacat  Dengan Teknik  Convolutional  Neural  Network,” Inspiration:  Jurnal  Teknologi  Informasi Dan Komunikasi, Pp. 27-34, 2020.
[ 12 ]  Honainah,  “Penerapan  Metode  Faster Region  Convolutional  Neural  Network,”
Nusantara Journal Of Computers And Its Application (NJCA), Pp. 9-18, 2022.
[ 13 ]  A.  Peryanto,  A.  Yudhana  and  R.  Umar, “Rancang  Bangun  Klasifikasi  Citra
Dengan Teknologi Deep Learning Berbasis  Metode  Convolutional  Neural Network,” Jurnal Ilmiah Teknik Informatika  (FORMAT), vol.  8,  pp.  139- 140, 2019.
[ 14 ]  K. Prayoga, R. Magdalena and S. Saidah, “Sistem  Deteksi  Kecacatan  Ban  Dengan Convolutional  Neural  Network,” e- Proceeding of Engineering, vol. 10, 2023.
[ 15 ]  V. Atliha and D. Šešok, “Comparison of VGG  and  ResNet  used  as  Encoders  for Image  Captioning,” 2020  IEEE  Open Conference  of  Electrical,  Electronic  and Information  Sciences  (eStream), pp.  1-4, 2020.