## IDENTIFIKASI MUTU ROASTING BIJI KOPI MENGGUNAKAN FITUR WARNA DAN BACKPROPAGATION Identification Of Roasting Quality Coffee Beans Using Color And Backpropagation Features
Alfarabi Taslim 1 , Sakina Sudin 2 , Muhammad Dzikrullah Suratin 3 123 Universitas Muhammadiyah Maluku Utara, Jl. KH Ahmad Dahlan No.100, Kel. Sasa, Kota Ternate 1 alfarabitaslim1998@gmail.com , 2 sakinahsudin80@yahoo.com , 3 irul.dzi@gmail.com

## ABSTRAK
Kopi adalah salah satu minuman yang paling digemari oleh masyarakat dunia.  Identifikasi jenis kopi yang telah diroasting secara kasat mata sangat sulit untuk dibedakan bagi masyarakat pada umumnya sehingga diperlukan sebuah keahlian khusus. Oleh  karena  itu,  penting  untuk  dapat  mengidentifikasi level  roasting pada  biji  kopi  secara  tepat  dan  akurat.  Tujuan  dari penelitian ini untuk mengembangkan metode level roasting biji kopi yaitu light , medium , dark menggunakan metode Fitur Warna  dan Backpropagation .  Metode  ini  diharapkan  dapat  membantu  para  roast  dalam  menentukan level  roasting yang ditentukan. Data set citra biji kopi dengan level roasting light, medium, dark terdiri dari 600 data citra biji kopi yang dibagi menjadi dua yaitu untuk data latih 420 data dan 180 untuk data uji. Metode Fitur Warna digunakan untuk mengekstraksi fitur-fitur dari citra biji kopi. Metode Backpropagation digunakan untuk melatih model prediksi untuk memperkirakan level roasting pada biji kopi. Metode Fitur Warna dan Backpropagation dapat menghasilkan tingkat akurasi yang lumayan tinggi yaitu 88,66% pada tahap pengujian.

## Kata kunci: Level Roasting, Biji Kopi, RGB, Backpropagation

## ABSTRACT
Coffee is one of the most popular drinks in the world. Identification of types of coffee that has been roasted by naked eye is very difficult to distinguish for the general public, so special expertise is needed. Therefore, it is important to be able to identify the roast level of coffee beans precisely and accurately. The purpose of this study was to develop a coffee bean roasting level method, namely light, medium, dark using the Color Feature and Backpropagation methods. This method is expected to assist roasters in determining the specified roasting level. The coffee bean image data set with light, medium, dark roasting levels consists of 600 coffee bean image data which is divided into two, namely 420 data for training data and 180 for test data. The Color Feature method is used to extract features from coffee bean images. The Backpropagation method is used to train a prediction model to estimate the roast level  of coffee beans. The Color Feature and Backpropagation methods can produce a fairly high level of accuracy, namely 88.66% at the testing stage.

## Keywords: Roasting Level, Coffe Beans, RGB, Backpropagation

## Pendahuluan
Kopi  adalah  salah  satu  minuman  yang  paling  digemari oleh masyarakat dunia. Identifikasi jenis kopi yang telah diroasting secara kasat mata sangat sulit untuk dibedakan bagi  masyarakat  pada  umumnya  sehingga  diperlukan sebuah keahlian khusus. Oleh karena itu, penting untuk dapat mengidentifikasi level roasting pada biji kopi secara tepat  dan  akurat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk mengembangkan  metode  level  roasting  biji  kopi  yaitu light,  medium,  dark  menggunakan  metode Fitur Warna dan Backpropagation .  Metode  ini  diharapkan  dapat
membantu  para  roast  dalam  menentukan level  roasting yang  ditentukan.  Data  set  citra  biji  kopi  dengan level roasting light, medium, dark terdiri dari 600 data citra biji kopi yang dibagi menjadi dua yaitu untuk data latih 420 data  dan  180  untuk  data  uji.  Metode Fitur Warna digunakan untuk mengekstraksi fitur-fitur dari citra biji kopi. Metode Backpropagation digunakan untuk melatih model prediksi untuk memperkirakan level roasting pada biji kopi. Metode Fitur Warna dan Backpropagation dapat menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lumayan  tinggi  yaitu 88,66% pada tahap pengujian.
Metode 2.1 Biji Kopi Jenis Kopi Gambar Fitur Ket Warna Tekstur ARABIKA Putih Halus Mentah Gelap Kasar Diolah ROBUSTA Putih Halus Mentah Gelap Kasar Diolah 1. Arabika
Nama  ilmiah  kopi  arabika  adalah  Coffea  arabica.  Carl Linnaeus, ahli botani asal Swedia, menggolongkannya ke dalam  keluarga  Rubiaceae  genus  Coffea.  Sebelumnya tanaman  ini  sempat  diidentifikasi  sebagai  Jasminum arabicum  oleh  seorang  naturalis  asal  Perancis.  Kopi arabika  diduga  sebagai  spesies  hibrida  hasil  persilangan dari  Coffea  eugenioides  dan  Coffea  canephora (Hamni,2013)
2. Robusta Kopi  robusta  ditemukan  pertama  kali  di  Kongo  pada tahun  1881  oleh  ahli  botani  dari  Belgia.  Robusta merupakan  tanaman  asli  Afrika  yang  meliputi  daerah Kongo,  Sudan,  Liberia,  dan  Uganda.  Robusta  mulai dikembangkan secara besar-besaran di awal abad ke-20 oleh  pemerintahan  kolonial  Belanda  di  Indonesia.  Kopi jenis  ini  memiliki  sifat  lebih  unggul  dan  sangat  cepat berkembang,  oleh  karena  itu  jenis  ini  lebih  banyak dibudidayakan  oleh  petani  kopi  di  Indonesia.  Beberapa sifat  penting  kopi  robusta  yaitu  resisten  terhadap penyakit (HIV) dan tumbuh sangat baik pada ketinggian 0- 900 meter dari permukaan laut. Namun idealnya ditanam pada  ketinggian  400-800  meter.  Suhu  rata-rata  yang dibutuhkan tanaman ini sekitar 26°C dengan curah hujan 2000-3000 mm per tahun. Tanaman ini tumbuh dengan baik  pada  tanah  yang  memiliki  tingkat  keasaman  (pH) sekitar 5-6,5(Panggabean, 2011).
2.2 Roasting Coffe No. Level Gambar Keterangan 1. Light 193 °C - 199 °C 2. Medium 204 °C 3. Dark 213 °C - 221 °C
Roasting merupakan proses penyangraian biji kopi yang tergantung  pada  waktu  dan  suhu  yang  ditandai  dengan perubahan  kimiawi  yang  signifikan.  Terjadi  kehilangan berat  kering  terutama  gas  dan  produk  pirolisis  volatil lainnya.  Kebanyakan  produk  pirolisis  ini  sangat menentukan  citarasa  kopi.  Kehilangan  berat  kering terkait erat dengan suhu penyangraian. Berdasarkan suhu penyangraian yang digunakan kopi sangrai dibedakan atas 3 golongan yaitu light roast suhu yang digunakan 193 °C sampai 199 °C, medium roast suhu yang digunakan 204 °C dan dark roast suhu yang digunakan 213 °C sampai 221  °C.  Light  roast  menghilangkan  3-5%  kadar  air, medium  roast  menghilangkan  5-8%  dan  10  dark  roast menghilangkan 8-14% kadar air (Varnam and Sutherland, 1994).
2.3 Pengolahan Citra Digital Secara harfiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua-demensi). Ditinjau dari sudut pandangan matematis,  citra merupakan fungsi menerus (continue) dari  intensitas  cahaya  pada  bidang  dwimatra.  Sumber cahaya  menerangi  objek,  objek  memantulkan  kembali sebagian  berkas  cahaya  tersebut,  pantulan  cahaya  ini ditangkap  oleh  alat optik  sehingga  bayangan  objek  yang disebut  citra  tersebut  merekam  (Munir,  2004).  Citra digital  dapat  diartikan  sebagai  suatu  fungsi  dua  dimensi (x.y), berukuran M baris dan N kolom sedangkan x dan y adalah  posisi  koordinat  spasial  dan  amplitudof  di  titik koordinat  (x,y)  yang  dinamakan  intensitas  atau  tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut (Putra, 2013).
2.4 Backpropagation
Salah  satu  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  sering digunakan  adalah backpropagation .  Backpropagation adalah metode penurunan gradien untuk meminimalkan kuadran  eror  (Sutojo  dkk,  2010).  Ada  tiga  tahap  yang harus  dilakukan  dalam  pelatihan  jaringan,  yaitu  tahap perambatan  maju  (forward  propagation),  tahap perambatan  balik  (backpropagation),  dan  tahap perubahan bobot dan bias (Sutojo dkk, 2010). 2.5 Metode Penelitian
Pada penelitian ini identifikasi biji kopi menggunakan fitur warna  dan  backpropagation  diusulkan  menggunakan sistem  berbasis  pengolahan  citra  digital  adalah  sebagai berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian Hasil Dan Pembahasan 3.1. Pengolahan Awal
Gambar 2. Proses Croping Biji Kopi Pada  proses  ini  peneliti  melakukan  penyesuaian  pada masukan  citra  biji  kopi  agar  memudahkan  proses komputasi  dan  menghilangkan  informasi  yang  tidak diperlukan  pada  citra.  tahap  awal  yang  akan  dilakukan pada  citra  biji  kopi  dengan  cara cropping yaitu  untuk memotong bagian biji kopi yang diperlukan.
3.2. Segmentasi
Gambar 3. Segmentasi Biji Kopi Pada  tahap  segmentasi  seperti  terlihat  pada  gambar  3, terdapat beberapa proses untuk mendapatkan objek biji kopi. Proses pertama untuk mendapatkan objek biji kopi yaitu  citra  yang  telah  melewati  proses  Pre-processing kemudian  dilakukan  proses Complement,  Clearborder, Binerise, Morfologi, Masking Image.
3.3. Ekstraksi
Berdasarkan  fitur  yang  telah  dipaparkan  pada  bab sebelumnya,  citra  sediaan  biji  kopi  setelah  segmentasi diekstrak  untuk  mendapatkan  nilai-nilai  fiturnya berdasarkan perhitungan red , green , blue , dan GLCM agar
nilai-nilai  fitur  yang  didapat  dari  perhitungan  tersebut dapat  mempermudah  dalam  proses  klasifikasi  untuk mengenali citra biji kopi.
Gambar 4. Ekstraksi Fitur

## 3.4. Pengujian
Struktur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  dalam penelitian ini, yaitu 7 node input dan 1 hidden layer yang mengandung  60 nueron, 1 output yang  mendefinisikan kelas  dari  tingkat roasting biji  kopi.  Fungsi  aktivasi  yang digunakan  yaitu Tangent  Sigmod ( tansig )  , linear ( purelin ), sedangkan untuk pembelajaran yaitu Levenberg-Marquart optimation ( trainlm ) seperti yang di tunjukkan pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Proses training  testing dilakukan  dengan  parameter goal =0.1,  maksimum  iterasi=6000, learning  rate =0.5  dan presentase training data sebanyak 70% dari keseluruhan data  yang  digunakan.  Hasil  klasifikasi  menggunakan jaringan backpropagation dengan masukan dari ciri warna dan  ciri  tekstur glcm terhadap  dataset  citra  digital pengujian yang terdiri dari 6 kelas roasting biji kopi yaitu arabica  light,  arabica  medium,  arabica  dark,  robusta  light,
robusta medium, dan robusta dark adalah sebagai berikut. Gambar 6. Pengujian Perhitungan  dari  rata-rata  hasil  akurasi,  bahwa  metode klasifikasi jaringan backpropagation memiliki keberhasilan sebesar  86,66%  berdasarkan  fitur  warna  dan  tekstur untuk  mengenali Arabica  Light,  Arabica  Medium,  Arabica
Dark,  Robusta  Light,  Robusta  Medium, dan Robusta  Dark,
dapat di lihat pada tabel di bawah.
No. Nama Akurasi 1. Arabica Light 98,14% 2. Arabica Medium 96,29% 3. Arabica Dark 94,49% 4. Robusta Light 96,36% 5. Robusta Medium 96,29% 6. Robusta Dark 98,14% Hasil Rata - Rata 86,66%

## Simpulan Dan Saran
Pada penelitian ini pengujian dari parameter berupa nilai masukan  dari  perhitungan  fitur  warna  menggunakan perhitungan red,  green,  blue, dan tekstur glcm dengan metode  jaringan backpropagation dengan  hasil  akurasi 86,66%,  jumlah  data  yang  di  gunakan  adalah  600  citra terdiri dari 420 citra data latih dengan presetasi sekitar 80% dan 180 citra untuk data uji dengan presetasi 20%. Bagi peneliti selanjutnya yang tertarik  untuk menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation, diharapkan menggunakan data yang lebih banyak dan pendekatan lain sehingga bisa mendapatkan tingkat akurasi yang baik. Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  menggunakan lebih banyak jenis biji kopi yang akan dideteksi. Diharapkan  penelitian  ini  dapat  diperluas  dan dikembangkan  sehingga  lebih  mempermudah  roastery dalam mengklasifikasi biji kopi.

## Pustaka Acuan
Agmalaro,  M.  A.,  Kustiyo,  A.,  &  Akbar,  A.  R.  (2013). Identifikasi Tanaman Buah Tropika Berdasarkan Tekstur  Permukaan  Daun  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika , 2 (2), 73-82.
Al  Rivan,  M.  E.,  Rachmat,  N.,  &  Ayustin,  M.  R.  (2020).
Klasifikasi  Jenis  Kacang-Kacangan  Berdasarkan Tekstur Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Komputer Terapan , 6 (1), 89-98.
Anwar,  N.  (2023).  Pengenalan  Warna  Terhadap  Objek
Dengan  Model  Analisis  Elemen  Data  Warna Gambar Berbasis Deep Neural Network. BULLET:  Jurnal Multidisiplin  Ilmu , 2 (1),
23-31.
Asiah,  Nurul  dkk.(2017).  Identifikasi  Cita  Rasa  Sajian Tubruk  Kopi  Robusta  Cibulao  Pada  Berbagai Suhu  Dan  Tingkat  Kehalusan  Penyeduhan. Barometer, Volume 2 No.2, 52-56.
Fitri,  Z.E.  dkk.(2021).  Penerapan  Fitur  Warna  dan Tekstur untuk Identifikasi Kerusakan Mutu Biji Kopi  Arabika  ( Coffe  Arabica) di  Kabupaten Bondowoso.  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi Asia, 123-127.
Hammado, N., & Hasrianti, H. (2017, Mei). PENGARUH DOSIS  STARTER  PULP  KAKAO  TERHADAP
PEMBENTUKAN NATA DE CACAO. Dalam Proceeding International Conference on Natural and Social Science (ICONSS)
2017 (Vol. 1, No. 1).
Hamni,  A.  (2013).  Rancang  Bangun  dan  Unjuk  Kerja
Mesin Pengupas Kulit Biji Kopi Basah Sistem Rol Karet yang Produktif dan Ergonomik. MECHANICAL , 4 (2).
Maulidan,  M.,  &  Alam,  T.  S.  (2018).  Insomnia  dan Kecemasan pada Masyarakat yang
Mengkonsumsi  Kopi. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Fakultas Keperawatan , 3 (2).
Murinto,  M.,  &  Agus,  H.  (2011).  Segmentasi  Citra Menggunakan Watershed Dan Itensitas Filtering Sebagai Pre Processing. Telematika , (6). Panggabean, I. E. (2011). Buku pintar kopi . AgroMedia.
Prastyaningsih,  Yunita  dkk.(2020).  Identifikasi  Jenis  Biji Kopi  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Tekstur Berbasis Content  Based  Image  Retrieval .
Computer Selence and Informatics Journal Vol.
3,  No.2, 105-116.
Puspaningrum,  R.  (2006). STATISTIK  UJI  ANALISIS VARIANSI  DUA  ARAH  DENGAN  METODE BAYES (Doctoral  dissertation,  UNIVERSITAS AIRLANGGA).
Sari,  R.  N.  (2023). Identifikasi  penyakit  Mata  pada  citra mata dengan menggunakan Fitur Ekstraksi Gray Level Co-occurency Matrix (GLCM). Jurnal VOI (Voice Of Informatics) , 12 (1), 63-74.
Sudarsono,  Aji(2016).  "Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan  Metode  Bacpropagation  (Studi Kasus  Di  Kota  Bengkulu)." Jurnal  Media Infotama 12.1.
Syaeful,  A.,  Fadillah,  M.  I.,  Muftadi,  I.,  &  Iskandar,  D. (2022).  Klasifikasi  Citra  Bunga  Dahlia Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Otsu Thresholding  Dan  Naïve  Bayes. J-SAKTI  (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , 6 (1), 575-582. Usman, Ahmad (2005). Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya .  Yogyakarta, Indonesia:  Graha Ilmu
Utami, H. N., & Kamilia, N. (2017). Persepsi Konsumen Thematic  Coffee  House  Terhadap  Merek, Kualitas  Produk  Dan  Pelayanan  Serta  Nilai Pelanggan Produk Kopi Lokal (Survei Konsumen Filosofi  Kopi  Jakarta  Selatan). Jurnal  Ilmu  Sosial Dan Humaniora , 6 (1), 60-72.
Widyasanti,  Asri  dkk(2019).  "Uji  kinerja  dan  analisis ekonomi  mesin  roasting  kopi  (Studi  kasus  di Taman Teknologi Pertanian Cikajang- Garut)." Jurnal Teknotan , 1-7