p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Metode CBIR Untuk Memprediksi Kualitas Kakao Menggunakan Fitur Warna
Suhendro Yusuf Irianto a1 , Ahmad Roffi a2 , Sri Karnila a3 , Dona Yuliawati a4 a Institut Infomatika dan Bisnis Darmajaya Jalan Z.A. Pagar Alam. No.93, Bandar Lampung, Indonesia
1 Ahmad_r@darmajaya.ac.id
2 suhendro@darmajaya.ac.id
3 srikarnila@darmajaya.ac.id
4 d_yuliawati@darmajaya.ac.d

## Abstrak
Tingkat persaingan yang tinggi dalam dunia usaha agroindustri yang salah satunya industri hulu coklat, membuat Indonesia  dituntut  untuk  selalu  menjaga  dan  meningkatkan  kualitas  produknya.  Penurunan  kualitas  produk olahan kakao dapat menjadi penyebab rendahnya daya saing kakao nasional terhadap produksi serupa dari negara tetangga penghasil kakao seperti Malaysia. Negara tersebut giat meningkatkan produksi agroindustrinya terutama produk kakao. Untuk itu dalam upaya meningkatkan kualitas produksi coklat Nasional, pemerintah melalui Badan Standardisasi Nasional Indonesia (BSN) telah menetapkan standar ukuran yang harus dipenuhi agar biji kakao layak pakai dan dapat bersaing dengan produk dari negara lain dan di pasar dunia. Kesulitan yang sekarang masih sering  dihadapi  adalah  kurangnya  ke-akuratan  dalam  menentukanm  kualitas  biji  coklat  ( cocoa  bean).  Dalam penelitian  ini  digunakan  metode Content Based  Image  Retrieval  (CBIR)  untuk  menentukan  kualitas  kako  atau coklat. Sekitar 1.000 citra digital coklat  digunakan  dan  dikumpulkan  dari  perkebunan  petani  kakao Perusahan Perkebunan Nusanatara  PTP II di  propinsi  Lampung. Hasil riset   menunjukkan  bahwa akurasi  rata-rata dalam menentuak kualitas  N-AA adalah sebesar 0.98, sedangkan untuk kualitas AA menunjukkan efisiensi akurasi 0.97. Algoritma kami juga menunjukkan waktu yang cukup lumayan dalam pemrosesan pengambilan 1.000 gambar biji kakao yaitu 10,2 detik.
Kata Kunci : CBIR , Agroindustri , Kakao Trinitario , kualitas AA

## CBIR Method To Predict Cocoa Quality Using Color Features

## Abstract
Since the high level of competition in the agro-industrial business world, particularly the cocoa industry makes Indonesia  demanded  to  always maintain  and  improve  the  quality of  its products.  The  decline  in  the  quality  of processed cocoa products could be the cause of the low competitiveness of national cocoa against similar products from neighboring cocoa-producing countries such as Malaysia. Malaysia is actively increasing its agro-industrial production, especially cocoa products. For this reason, to improve the quality of National chocolate production, the government through the Indonesian National Standardization Agency for Indonesia (BSN) has set standard sizes that must be met so that cocoa beans are fit for use and can compete with products from other countries and in the world market. The main difficulty faced is the lack of accuracy in determining the quality of cocoa beans. In this  study,  a  Content-based  Image  Retrieval  (CBIR)  method  was  used  to  determine  the  quality  of  cocoa  or chocolate. About 1,000 digital images of chocolate were used and collected from the cocoa farmer plantation of PTP VII Nusantara Plantation Company in Lampung province. The research results show that the average accuracy in  determining  the  quality  of  N-AA  is  0.98,  while  for  AA  quality  it  shows  an  accuracy  efficiency  of  0.97.  Our algorithm  also shows  a  reasonable  processing time  for  capturing 1,000  images of  cocoa  beans  which  are  10.2 seconds.
Keywords : CBIR, Agroindustry, Cacao, Trinitario, Quality AA

## I. P ENDAHULUAN
Dengan  semakin  ketatnya  persaingan  di  sektor agroindustri  dan  salah  satunya  industri  hulu  kakao  atau cokelat.  Untuk  merespon  situasi  ini    maka  pemerintah
Indonesia dituntut untuk selalu menjaga dan meningkatkan kualitas produk coklatnya. [1] Banyak masalah atau faktor yang  menyebabkan  penurunann  kualitas  kakao  terutama penurunan kualitas produk olahan kakao.
Dikatakan oleh [2] bahwa,  Penurunan kualitas produk olahan kakao juga disebabkan rendahnya daya saing kakao nasional  terhadap  produksi  kakao  serupa  dari  negara tetangga penghasil kakao lain, seperti Malaysia yang giat meningkatkan  produksi  agroindustri.  Untuk  itu  dalam upaya  meningkatkan  kualitas  produksi  coklat  Nasional, pemerintah melalui Standardisasi Nasional Indonesia (SNI) telah menetapkan standar ukuran yang harus dipenuhi agar kakao layak pakai dan mampu bersaing dengan produk dari negara lain di dunia.
Menurut  [3]    Ukuran  Standar  Nasional  Indonesia merupakan  ukuran  pencapaian  kualitas  bagi  perusahaan yang bergerak di bidang agribisnis kakao, guna mencapai persyaratan  minimum  produk  agar  mampu  bersaing  di tingkat  nasional  dan  dunia.  Berbagai  upaya  pengendalian dan peningkatan mutu produk coklat yang dilakukan oleh pelaku  usaha  coklat  berimplikasi  pada  penentuan  mutu coklat dalam proses perencanaan produksi.
Sementara itu menurut [4] kegiatan dalam menentukan kualitas dari  proses perencanaan mengandung banyak hal yang harus diperhatikan, baik dari sisi eksternal mengenai Standar Nasional maupun internal terkait dengan cacproses produksi  coklat  itu  sendiri.  Penentuan  kualitas  melalui prediksi  dengan  melibatkan  faktor  internal  dan  eksternal merupakan proses yang sering dilakukan oleh perusahaan agroindustri  sebagai  dasar  perencanaan  produksi  yang kesemuanya  tidak  lain  agar  setiap  proses  produksi  selalu memperhatikan  target  kualitas.  itu  mencapai  [5].  Lebih lanjut  dikatakannya,  ada  banyak  metode  dan  cara  yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kualitas,  ada  yang berdasarkan metode statistik atau berdasarkan pengalaman kerja  melalui  pengambil  keputusan  yang  intuitif.  Semua metode  dan  metode  yang  digunakan  dalam  meramalkan kualitas pada akhirnya bermuara pada poin  evaluasi  yang menyatakan  bahwa  prediksi  yang  dibuat  menghasilkan akurat, tepat dan / atau mendekati keadaan yang sebenarnya ketika dilakukan. Dengan semakin banyaknya coklat yang diproses dalam satuan waktu dan intensitas proses produksi, maka  ukuran  datanya  semakin  besar.  Ukuran  data  yang dikumpulkan  oleh  pabrik  dari  waktu  ke  waktu  semakin besar dan lebih cepat dan ini membuat analisis data manual sangat sulit dilakukan
Dengan  menggunakan  metode    Case  Based  Image Retrieval  (CBIR)  yang  merupakan  bagian  dari  ilmu computer vision yang diperkenalkan oleh [6], diharapkan dapat  mengidentifikasi  kualitas  biji  kakao  hanya menggunakan  citra  digital  biji  cacao  tau  cokelat. Content Based  Image  Retrieval  (CBIR)  adalah  teknik  untuk menentukan kemiripan suatu citra dalam database dengan citra  referensi  dengan  menghitung  jarak  Euclideannya. Menurut  [7,[8]    ada  empat  macam  ukuran  untuk menghitung kemiripan yaitu berdasarkan kemiripan warna, bentuk,  tekstur  dan  struktur.  Isi  gambar  terdiri  dari  fitur perseptual  (warna,  bentuk,  tekstur,  dan  struktur),  fitur semantik, peran, dan tampilan.
Tanaman  kakao  menghasilkan  biji  kakao  yang  jika dilihat  dari  warna  bagian  bijinya  dapat  dikategorikan menjadi dua jenis yaitu kakao putih yang termasuk dalam kelompok  Criollo,  disebut  juga  kakao  halus  atau  kakao mulia.  Sedangkan  tanaman  kedua,  menghasilkan  polong berbiji  ungu,  termasuk  dalam  kelompok  Forastero.  Dari segi  rasa  dan  aroma,  jenis  pertama  lebih  baik  tetapi  dari segi  produktivitas  tanaman  Forastero  lebih  tinggi. Mayoritas  biji  kakao  yang  diperdagangkan  adalah  jenis kakao kedua atau sering disebut kakao curah  [9]. Citra  kakao  dikumpulkan  dari  tanaman  kakao  PT. Perkebunan  Nusantara  VII  di  propvinsi  Lampung,    kami mengumpulkan  lebih  dari  1000  gambar  kakao  dalam penelitian ini.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Kualitas Coklat
Petani  rakyat  mengusahakan  tanaman  kakao  di pekarangan  rumah  dengan  jumlah  sedikit,  pemeliharaan tanaman  belum  dilakukan  sebagaimana  mestinya, sehingga  produktivitas  tidak  optimal.  Selanjutnya  pada saat  panen belum sepenuhnya buah matang yang dipetik dan  diikuti  dengan  tahapan  proses  pengolahan  yang kurang  sempurna.  Sebagai  contoh,  fermentasi  yang kurang  sempurna,  sehingga  biji  yang  diperoleh  tidak berwarna  coklat  merata  serta  tidak berongga. Tanaman kakao  menghasilkan  biji  kakao  yang  apabila  dilihat  dari warna belahan bijinya, kakao dibedakan menjadi dua tipe, yaitu warna putih termasuk ke dalam grup Criollo, yang disebut  juga  dengan  fine  cocoa  atau  kakao  mulia. Sedangkan  tanaman  kedua,  menghasilkan  keping  biji berwarna  ungu,  termasuk  grup  Forastero.  Dari  segi citarasa dan aroma, jenis pertama lebih baik tapi dari segi produktivitas, tanaman Forastero lebih tinggi. Biji kakao yang  banyak  diperdagangkan  mayoritas  adalah  jenis kedua atau sering disebut biji kakao lindak atau bulk cocoa.

## B. CBIR
Aplikasi Content  Based  Image  Retrieval telah  secara luas  digunakan  di  berbagai  bidang  kehidupan  seperti bidang biomedis, kriminalitas, militer, commerce , budaya, pendidikan,  hiburan,  dan  pertanian.  Banyak  proyek  dan penelitian  telah  dikerjakan,  diantaranya  adalah  yang dikerjakan  oleh  IBM  http://wwwqbic.almaden.ibm.com, Virage  www.virage.com,  AltaVista  www.altavista.com, Yahoo, and  Google.
Dalam  CBIR  untuk  menetukan  kemiripan  suatu  citra dalam suatu database dengan citra referensi adalah dengan menghitung Euclidean distance -nya.  Menurut  [10] terdapat  empat  macam  ukuran  untuk  menghitung kemiripan,  yaitu  berdasarkan  kemiripan  warna,  bentuk, tekstur  dan struktur.  Isi  ( content ) dari suatu  citra terdiri dari fitur persepsi  (warna,  bentuk, tekstur, dan struktur), fitur semantik, peranan, pandangan, dan fitur impresi dan emosi.  Sementara  itu  untuk  mengukur  efektivtas  dari pencarian  gambar  dengan  menggunakan Precision dan Recall , Precision adalah  jumlah  citra  yang  mirip  yang terpanggil  dibagi  dengan  semua  citra  yang  terpanggil ( retrieved ).  Sedang Recall adalah  jumlah  citra  yang
terpanggil dibagi dengan jumlah citra yang dalam kategori [11].

## III. M ETODE PENELITIAN

## A. Database
Tidak kurang dari 1.000 citra kakao terkumpul dari PT. Perkebunan Nusantara di Lampung, Indonesia yang terdiri dari kakao kualitas AA dan kualitas N-AA (kualitas asal). Sebelum memproses citra biji kakao ke dalam sistem, maka dilakukan pra-pemrosesan untuk mengubah ukuran semua citra  menjadi berukuran 100-200 KB. Dalam penelitiann ini digunakan varietas Kakao Trinitario yang berasal  dari Sumatera Barat, Indonesia. Varietas ini memiliki  kualitas fermentasi  yang  baik  dengan  kadar  air  maksimal  7%, jumlah biji / BC maksimal 110, biji berjamur maksimal 0%, dan limbah maksimal 0%.  Menurut SNI (Standar Nasional Indonesia) kakao verietas inki yang terdiri dari kualitas AA, A,  B,  C,  dan  S.  Namun  dalam  penelitian  ini,  kami  hanya mengkategorikan  menjadi  dua  kategori  atau  kelas  yaitu kelas  AA  dan  kelas  N-AA  yangb  mana  kelas  N-AA  ini terdirin  kualitas  (A,B,C,  dan  S).  Menurur SNI    kelas  AA mempnuyai berat  sekitar 1,18 gram per biji, sedangkan N- AA beratnya  1,5 hingga 0,83 gram per biji.

## B. Analisis Kadar Air Biji Kakao
Analisis  kadar  air  dilakukan  dengan  metode oven menurut  AOAC.  Langkah  pertama  adalah  mengeringkan piring  porselen dalam oven pada suhu 105 ° C selama 30 menit. Masukkan peat ke dalam desikator (+ -15 menit) lalu ditimbang.  Sampel  seberat  1-3  gram  dihancurkan kemudian  ditimbang.  Piring  yang  telah  diisi  sampel dimasukkan ke dalam oven dengan suhu 105 ° C, ditimbang setiap jam sampai beratnya konstan, kurang lebih selama 3- 5 jam.

## C. Pengambilan Gambar Berbasis Konten
CBIR  digunakan  untuk  menentukan  kemiripan  suatu citra  dalam database dengan  citra  referensi  dengan menghitung  jarak Euclideannya.  Menurut  [13]  ada  empat macam  ukuran  untuk  menghitung  kemiripan,  yaitu berdasarkan kemiripan warna, bentuk, tekstur dan struktur. Isi  suatu  citra terdiri  dari  fitur  perseptual (warna,  bentuk, tekstur, dan struktur), dalam karya ini kami menggunakan fitur  bentuk  dalam  metode  ini,  dalam  karya  ini  kami menggunakan fitur tekstur. Untuk mengevaluasi keefektifan  ketelitian  pengambilan  citra  dan  parameter recall digunakan, menggunakan persamaan 1.
z a p =
………………………………….………….. (1)

## y b = r
……………………………………….….... (2)
Di  mana  p  adalah  precision  dan  r  adalah  recall, sedangkan  a  adalah  jumlah  citra  kakao  yang relevan  atau similar,    z  adalah  jumlah  semua  gambar  yang  terpanggil (retrieved) dan y adalah jumlah citra  yang relevan dalam
database.  Sedangkan  untuk  mengukur  efisiensi  teknik pencarian  citra  (image  retrieval)  dihitung  menggunakan persamaan  berikut.
  = retrieved images retrieved images unrelevant rate Error ……...(3)   = retrieved images retrieved images relevant efficiency - Retrieval
……(4)

## D. Pencocokan Gambar JPEG Berbasis Konten
Dalam penelitian ini digunakan citra JPEG yang dibagi menjadi  blok-blok  (matriks  8x8),  pengindeksan  citra dilakukan  dengan  menggabungkan  N  blok  menjadi  satu kombinasi blok dan setiap blok berperan sebagai satu ruang dalam  kombinasi  blok.  Kunci  indeks  (kunci  indeks)  akan memiliki 64 elemen dan setiap elemen memiliki satu lokasi. Pengindeksan  kunci  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus berikut, [14,15]
2 ) (  = = N n i N DCT hi
………………………………….  (5)
dimana  hi  adalah  elemen  ke  i  dari  vektor,  dan  kunci pengindeksan dapat dijelaskan sebagai berikut: H1 = {h0 , h1 ,...h63}. Ada banyak pendekatan yang telah digunakan untuk  menggabungkan  teks  atau  kata  kunci  dan  konten- teknik  berbasis  pengambilan  gambar.  Metode  sederhana yang digunakan untuk melakukan pencarian berbasis teks dan  konten  secara  terpisah  dan  menggabungkan  hasil pencarian  telah  diperkenalkan  oleh  [16][17].  Dikatakan oleh  [18]  telah  memperkenalkan  pencarian  gambar berbasis  anotasi,  pada  sistem  ini  diperlukan  kata  kunci sebagai  titik  awal  untuk  mempercepat  pencarian  dengan memanfaatkan teknologi pencarian berbasis teks. Sayangnya kata kunci tidak selalu ada, jadi jika kata kunci tidak ada maka sistem kata tidak akan efisien.

## E. Content Based Image Retrieval
Aplikasi  Pengambilan  Gambar  Berbasis  Konten  telah banyak  digunakan  di  banyak  bidang  kehidupan  seperti bidang  biomedis,  kriminal,  militer,  perdagangan,  budaya, pendidikan,  hiburan,  dan  pertanian.[19].  Banyak  dan penelitian  telah  dilakukan,  seperti  yang    dilakukan  oleh IBM (http://wwwqbic.almaden.ibm.com),
Virage
(www.virage.com), AltaVista, (www.altavista.com),
Yahoo (www.yahoo.com), dan Google (www.google.com). Dalam  CBIR  untuk  mengontrol  kemiripan  suatu  citra dalam  database  dengan  citra  referensi  adalah  menghitung jarak Euclideannya.  Ada empat ukuran untuk menghitung kemiripan  tersebut,  yaitu  berdasarkan  kemiripan  warna, bentuk, tekstur dan struktur. Isi suatu citra terdiri dari ciri- ciri  persepsi  (warna,  bentuk,  tekstur,  dan  struktur).  Lebih jauh    dinyatakan  bahwa  teknik  CBIR  dapat  dijelaskan sebagai  berikut:  i).  user  pertama-tama  memasukkan formasi  query  dalam  bentuk  gambar,  kemudian  query tersebut diekstraksi, ii). menghasilkan vektor ciri (fitur citra khusus),  sedangkan  data  citra  yang  disimpan  dalam  basis
data  akan  mengalami  struktur  yang  sama  seperti pembentukan  query  sehingga  ditemukan  vektor  ciri,  iii) kemudian akan dibandingkan satu sama lain untuk mencari persamaan,  iv).  Setelah  proses  pembandingan,  beberapa gambar yang memiliki kesamaan atau hampir sama persis. Gambar  1  mencoba  mengambarkan  sistem  retrieval  biji kakao atau cocoa beans.
Gambar 1. Sistem retrieval biji kyang di-ryang di-retrieve

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Biji Kakao dan Uji kadar Air
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  sekitar 1.000 citra biji kakao yang terdiri dari 500 kualitas AA dan 500  kualitas  N-AA.  Dalam  CBIR  hingga  80  kueri  telah dibuat untuk mengambil gambar kakao. Dari 80 query yang dibuat,  didapatkan  hasil  bahwa  efektifitas  cukup  baik dalam  hal  presisi  dan recall .  Dalam  penelitian  ini  juga dilakukan  perhitungan  kadar  air  dengan  menganalisis kualitas 10 AA dan 10 N-AA kakao Trinitario seperti yang telah  dilakukan  analisis  Rata-rata  6,62%  dan  11,81%. Berikut ini adalah contoh kueri  kakao menggunakan fitur bentuk dengan 1.000 gambar di database dan kueri kualitas N-AA.
Gambar 2. Snapshot retrieval citra kakao kualitas N-AA
Gambar  2,  mengilustrasikan  retrieval  biji  kakao kualitas  N-AA,  sedangkan  gambar  3  menyajikan    contoh query kakao  menggunakan  fitur  shape  dengan  1.000 gambar di database dan query kualitas AA.
Gambar 3. Sebuah contoh biji kakao kualitas AA yang di- retrieve
Dalam penelitian ini kami menggunakan citra digital 80 yang  terdiri  dari  40  kakao  kualitas  N-AA  dan  40  kakao kualitas  AA  ke  dalam  sistem.  Dari  hasil  pengujian didapatkan  rata-rata  efisiensi  dalam  hal  ketelitian  sebesar 0.98  atau  98%  dapat  dikatakan  sangat  baik.  Sedangkan precision  tertinggi  adalah  100%  sedangkan  rata-rata precision  terendah  adalah  89%,  oleh  karena  itu  algoritma retrieval citra  kakao  berbasis  konten  dinyatakan  sangat baik  untuk  menentukan  kualitas  biji  kakao,  tabel  1 menunjukkan rincian 80 query gambar kakao serta gambar 4, menggambarkan precision dan recall CBIR biji kakao.

## T ABEL I

## R ETRIEVAL E FFICIENCY AND  TIME NEEDED FOR
RETRIEVAL Query Cocoa Quality Precision Time (second) 1 N-AA 0,65 10,22 2 N-AA 0,85 10,24 . N-AA 0,55 10,17 4 N-AA 0,80 10,26 5 N-AA 0,35 10,29 ……….. ……….. ……….. ……….. ……….. ……….. ……….. ……….. 76 AA 1,0 10,13 77 AA 1,0 10,21 78 AA 0,5 10,17 79 AA 1,0 10,25 80 AA 1,0 10,17
Mengacu  pada  tabel  1,  gambar  4.  menunjukkan efektivitas pengambilan biji kakao menggunakan 80 query dengan 1.000 gambar pada database yang terdiri dari dua kategori  yaitu  kualitas  biji  kakao  AA  dan  N-AA. Efektivitas  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  kami  seperti yang  disebutkan  sebelumnya  hampir  sempurna.  Artinya sistem ini baik untuk memprediksi dan memisahkan antara kualitas  AA  dari  kualitas  N-AA,  gambar  4  memberikan presisi yang lebih detail dan jelas serta perolehan kembali
citra  kakao.  Hasil  penelitian  menunjukan  nilai precision yang  cukup  tinggi  hal  ini  dapat  dikatakan false  positive (false positif rate) yang rendah , hal ini menujukan bahwa algoritma diusulkan untuk  image retrieval yang sangat baik dan mempunyai presisi yang sangat bagus.
Gambar 4. Efektifitas citra retrieval dengan 80 citra query
Dari  gambar  4  diatas precision dan recall akan mempunyai  mendekati  sama  jika  dilakukan query sebanyak  banyaknya  dengan  database  yang  berjumlah besar juga.
Gambar 5. Grafik citra retrieval biji  kakao
Gambar 5 menunjukan bahwa baik precision dan recall menunjukan bahwa akurasi retrieval biji kakao cukup baik bahakan sangat baik karena precision yang terendah adalah 87%.
Gambar  7.  Grafik Efiiensi retrieval dengan error rate .
Dari gambar 6, dapat  dikatakan bahwa semakin besar efisiensi  semakin  kecil  nilai error  rate .    Dan  pada  saat efisiensi 100 % maka error rate menjadi nol.
Gambar 6. Presisi vs Waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan
Jenis kualitas Premium atau menurut Standar Nasional Indonesia  disebut  jenis  AA,  setiap  biji  kakao  memiliki berat  1,17  gram.  Sedangkan  berat  jenis  N-AA  memiliki bobot  antara  1-0,83  gram  setiap  biji  kakao.  Dalam penelitian  ini,  kami  juga  menghitung  waktu  yang dibutuhkan dalam pengambilan biji kakao ( image retrieval) untuk  algoritma  kami.  Dari  gambar  5  dapat  diketahui bahwa persentase ketelitian atau precision yang tinggi tidak linier terhadap waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan. Lebih  lanjut  dari  table  1,  dapat  kita  analisa  bahwa  waktu yang dibutuhkan jika query citra kakao kualitas  AA akan berbeda  waktu  yang  diperlukan  oleh query citra  kakao kualitas  N-AA  yang  terdiri  dari  kualitas  A,B,C,  dan kualitas  S.    Tabel  1,  menunjukan  bahwa  waktu  rata-rata yang  diperlukan  untuk  citra  kakao  kualitas  AA  adalah 10,23  detik  dan  menghasilkan precision 0,80  atau  80%. Sedangkan dengan menggunakan query kakao kualitas N- AA  yang  terdiri  dari  kualitas  A,B,C  dan  S  memerlukan waktun retrieval 10,25  detik  dengan precision 0,82  atau 82%. Hasil ini cukup menarik karena kualitas kakao N-AA yang  terdiri  dari  4  macam  kualitas  sementara  precision yang dihasilkan tidak jauh berbeda begitu juga waktu yang diperlukan.    Hal  ini  memperkuat  pembagian  kualitas sebaiknya dalam metode ini sebaiknya hanya mengguanakan dua jenis atau dua kuliatas biji kakao ,yaitu kualitas AA dan N-AA dimana N-AA terdiri dari kualitas A,B,C,dan S seperti yang telah ditentukan dalam standard SNI.

## V. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Dari  percobaan  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma temu  kembali  citra  biji  kakao  hampir  sangat  baik  untuk memprediksi kualitas biji kakao yaitu 98%. Selain itu juga dapat diidentifikasi bahwa penelitian Content Based Image Retrieval ini dapat menentukan kualitas biji kakao. Sekitar 1000  gambar  digital  coklat  digunakan  dan  dikumpulkan dari  perkebunan  petani  kakao  dari  lapangan.  Hasil  karya menunjukkan  bahwa  rata-rata  kualitas  akurasi  N-AA
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1 5 9 1317212529333741454953576165697377 Ef ek ti fi tas Query Precision Vs Recall recall 0 0,5 1 0,8 0,85 0,9 0,95 1 Re ca ll Precision Precision dan Recall 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 20 40 60 80 (1 0 0 % ) Query Retrieval Effeciency  Vs Error Rate
9 10 11 12 0,8 0,85 0,9 0,95 1 D ETI K EFEKTIFITAS P r e c i s i o n n  D a n  W a k t u
sebesar  0.98,  sedangkan  untuk  kualitas  AA  menunjukkan efisiensi  akurasi  0.97. Algoritma kami juga menunjukkan waktu yang cukup lumayan dalam pemrosesan pengambilan 1.000 gambar biji kakao 0f 10,2 detik.

## B. Penelitian Lanjutan
Dalam  waktu  dekat  penelitian  ini  dapat  dilakukan dengan menggunakan metode yang lebih rigid serta metode yang  memiliki  kemampuan  untuk  menyesuaikan  waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan.
D AFTAR P USTAKA
[1] Agusalim,  L.  (2017).  STUDI  EMPIRIS  AGROINDUSTRI  DI INDONESIA  (  Export  Tax  Effects  On  Value  Added Enhancement :  An  Empirical  Study  Of  Indonesia  ’  S Agroindustry ). Jurnal Ekonomi & Kebijakan Publik , 27–40.
[2] Marpaung, R., & Putri, S. N. (2019). KARAKTERISTIK MUTU ORGANOLEPTIK  OLAHAN  COKLAT  DENGAN  LAMA FERMENTASI  YANG  BERBEDA  PADA  BIJI  KAKAO LINDAK (Theobroma Cacao L.)”. Jurnal Media Pertanian , 4 (2), 64. Https://Doi.Org/10.33087/Jagro.V4i2.83
[3] Nasional,  S.,  Ics,  I.,  &  Nasional,  B.  S.  (2014). Cokelat  Dan Produk-Produk Cokelat .
[4] Neetu Sharma, S., Paresh Rawat, S., & Jaikaran Singh, S. (2011). Efficient  CBIR  Using  Color  Histogram  Processing. Signal  &
Image  Processing :  An  International  Journal , 2 (1),  94–112. Https://Doi.Org/10.5121/Sipij.2011.2108
[5] Dani,  Y.,  Iswani,  A.,  &  Permanasari,  Y.  (2020).  Cocoa  Beans Data  Grouping  With  Fuzzy  C-Means  Clustering  Method. International  Journal  Of  Scientific  And  Technology  Research , 9 (3), 4962–4966.
[6] Achadijah,  S.,  &  Partha,  I.  B.  B.  (2015).  Mempelajari  Kualitas Biji  Kakao  Kering  Yang  Beredar  Di  Pasaran  Daerah  Istimewa
Yogyakarta Dan
Kemungkinan Pengolahan Lanjutan. Agroteknose , 6 (2), 31–45.
[7] Irianto,  S.Y.,  Galih,  M.,  Agus,  I.,  Darmawan,  A.,  &  Lindar. (2020). Content Based Image Retrieval On Natural And Artificial Images. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  And Engineering , 917 (1). Https://Doi.Org/10.1088/1757-
899X/917/1/012061
[8] Karnila,  S.,  Irianto,  S.,  &  Kurniawan,  R.  (2019).  Face Recognition  Using  Content  Based  Image  Retrieval  For Intelligent  Security. International  Journal  Of  Advanced Engineering Research And Science , 6 (1), 91–98. Https://Doi.Org/10.22161/Ijaers.6.1.13 [9] Irianto, Suhendro Y. (2014). Content Based Image Retrieval In
The Compressed Domain . 99 (13), 18–23.
[10] Alsmadi,  M.  K.  (2017).  An  Efficient  Similarity  Measure  For Content  Based  Image  Retrieval  Using  Memetic  Algorithm. Egyptian Journal Of Basic And Applied Sciences , 4 (2), 112–122. Https://Doi.Org/10.1016/J.Ejbas.2017.02.004
[11] Cempaka, L., Aliwarga, L., Purwo, S., & Penia Kresnowati, M. T. A. (2014). Dynamics Of Cocoa Bean Pulp Degradation During Cocoa  Bean  Fermentation:  Effects  Of  Yeast  Starter  Culture Addition. Journal Of Mathematical And Fundamental Sciences , 46 (1), 14–25. Https://Doi.Org/10.5614/J.Math.Fund.Sci.2014.46.1.2
[12] Besançon,  R.,  Hède,  P.,  Moellic,  P.A.,  And  Fluhr,  C, 2 0 1 5 .   “Cross-Media  Feedback  Strategies: Merging   Text
And  Image  Information  To  Improve  Image  Retrieval”,    5 th
Workshop  Of  The Cross-Language  Evaluation  Forum,  CLEF 2004 , LNCS 3491, Pp. 709-717.
[13] Cho,  W..C,  Dan  D.  Richards  .  2004.  Improvement  Of Precision  And  Recall  For  Information Retrieval In A Narrow Domain: Reuse Of Concepts By Formal Concept Analysis,  WI '04    Proceedings    Of    The    2004    IEEE/WIC/ACM International   Conference
[14] Kynkäänniemi ∗ ,  Tero  Karras  ,  Dan  Samuli  Laine.  2019, Improved Precision And Recall Metric For Assessing Generative Models,  33rd  Conference  On  Neural  Information  Processing Systems (Neurips 2019), Vancouver, Canada.
[15] Mistry, Y., Ingole, D. T., & Ingole, M. D. (2017). Content Based Image  Retrieval  Using  Hybrid  Features And  Various  Distance Metric. Journal  Of  Electrical  Systems  And  Information Technology . Https://Doi.Org/10.1016/J.Jesit.2016.12.009
[16] Madhavi,  K.  V.,  Tamilkodi,  R.,  &  Sudha,  K.  J.(2016).  An Innovative Method For Retrieving Relevant Images By Getting The  Top-Ranked  Images  First  Using  Interactive  Genetic Algorithm. Procedia  Computer  Science , 79 ,  254–261. Https://Doi.Org/10.1016/J.Procs.2016.03.033
[17] Sai,  N.  S.  T.,  Patil,  R.,  Sangle,  S.,  &  Nemade,  B.  (2016). Truncated  DCT  And  Decomposed  DWT  SVD  Features  For Image  Retrieval. Procedia  Computer  Science , 79 ,  579–588. Https://Doi.Org/10.1016/J.Procs.2016.03.073
[18] Kynkäänniemi, T., Karras, T., Laine, S., Lehtinen, J., & Aila, T. (2019).  Improved  Precision  And  Recall  Metric  For  Assessing Generative Models. Arxiv , Neurips .
[19] Yue, J., Li, Z.,  Liu, L., &  Fu, Z.  (2011). Content-Based Image Retrieval  Using  Color  And  Texture  Fused  Features. Mathematical  And  Computer  Modelling , 54 (3–4),  1121–1127. Https://Doi.Org/10.1016/J.Mcm.2010.11.044
[20] Ahmad, F., Najam, A., & Ahmed, Z. (2012). Image- - Based Face Detection And Recognition : Image “ State Of The A Rt .” IJCSI International Journal Of Computer Science Issues , 9 (6), 9–12.
[21] Jenni,  K., Mandala,  S.,  &  Sunar,  M.  S.  (2015).  Content  Based Image  Retrieval  Using  Colour  Strings  Comparison. Procedia Computer Science , 50 , 374–379. Https://Doi.Org/10.1016/J.Procs.2015.04.032