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

## Review Identifikasi dan Klasifikasikan Biji Kopi Menggunakan Computer Vision
Bonang Waspadadi Ligar 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100, Depok, Jawa Barat, Indonesia, 16424
1 bonangligar@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Dianggap  sebagai  salah  satu  minuman  terpenting  yang  ada  saat  ini,  Kopi  banyak  dikonsumsi  di  seluruh  dunia. Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  kualitas  biji  kopi  seperti  warna,  tekstur,  ukuran,  aroma,  dll  serta  proses lain  di  sepanjang  rantai  produksi  seperti  proses  penanaman,  pemanggangan,  dan  penggilingan.  Namun  semua proses tersebut akan sia-sia jika kualitas biji kopinya rendah. Jadi, sangatlah penting untuk hanya menggunakan biji  kopi  dengan  kualitas  terbaik.  Oleh  karena  itu,  tantangannya  adalah  mengembangkan  sistem  yang menggunakan  visi  komputer  untuk  mengidentifikasi  biji  berkualitas  tinggi  atau  mengklasifikasi  berdasarkan spesiesnya  untuk  memudahkan  upaya  yang  diperlukan  oleh  semua  pelaku  dalam  rantai  pasokan.  Memberikan informasi kepada pelanggan akhir juga bisa menjadi faktor penentu untuk memajukan industri kopi. Makalah ini bertujuan untuk  meninjau literatur dalam topik menggunakan visi komputer untuk  biji kopi.  Setelah meninjau sejumlah  studi  yang  dipilih  yang  sesuai  dengan  topik  yang  dipilih  dalam  makalah  kami,  teknik  visi  komputer digunakan untuk dua alasan utama, identifikasi dan klasifikasi. Penelitian tentang topik ini masih terbatas. Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  masih  banyak  ruang  untuk  mempelajari  topik  ini.  Penelitian  ini  juga bertujuan untuk membantu memberikan bahan penelitian bagi peneliti selanjutnya.
Kata kunci: Biji Kopi, Identifikasi, Klasifikasi, Pengolahan Citra, Visi Komputer.

## Computer Vision for Identifying and Classifying Coffee Beans: A Review

## Abstract
Coffee  is  widely  consumed  around  the  world,  also  considered  one  of  the  most  important  beverages  today. Factors  contributing  to  the  quality  of  coffee  beans  such  as  color,  texture,  size,  aroma,  etc.  and  other  processes along the production chain such as plant, roasting, and grinding. Those processes will be worthless if the quality of the coffee bean is low. It is important to only use the best quality coffee beans. Therefore, the challenge is to develop a system that uses computer vision to either identify high quality beans or classify them by their species to ease the effort needed by all actors in the supply chain. Providing information for end customers is a defining factor  to  push  forward  the  coffee  industry.  This  paper  aims  to  review  literatures  within  the  topic  of  using computer vision for coffee beans. After reviewing a selected number of studies which corresponds with the topic chosen  in  our  paper,  computer  vision  techniques  were  used  for  two  main  reasons,  identification  and classification. Researches on this topic are still limited. Hence, it can  be concluded  that there are still plenty of room for study on this topic. This study also aims to help provide research material for future researchers.
Keywords: Classification, Coffee Beans, Computer Vision, Identification, Image Processing.

## I. P ENDAHULUAN
Kopi  banyak  dikonsumsi  di  seluruh  dunia,  dan dianggap sebagai salah satu minuman terpenting yang ada saat ini [1]. Meskipun kopi baru ditemukan pada abad ke- 17,  namun  kini  telah  berkembang  tidak  hanya  menjadi minuman  rutin  sehari-hari,  tetapi  juga  sebagai  ekspresi gaya  hidup  [2].  Ada  beberapa  faktor  yang  membuat  biji kopi  dianggap  berkualitas  baik,  seperti  warna,  tekstur, ukuran,  aroma,  dll  [1]  [3],  dan  ada  juga  proses  lain  di
sepanjang rantai produksi seperti penanaman, penyangraian.  ,  dan  proses  penggilingan  [4],  [5].  Namun semua  proses  itu  akan  sia-sia  jika  kualitas  biji  kopinya rendah. Jadi, penting untuk hanya menggunakan biji kopi kualitas terbaik. Asal geografis biji kopi juga membedakan  kualitas  biji  kopi  [6].  Morfologi  biji  kopi seperti  luas  biji,  keliling,  diameter  ekivalen,  dan persentase kebulatan merupakan beberapa ciri penting biji kopi  yang  berbeda  antara  spesies  yang  berbeda  [6]. Penting  untuk  dapat  mengidentifikasi  biji  kopi  yang
berkualitas,  dan  juga  mengidentifikasi  asalnya  untuk tujuan ketertelusuran.
Metode  yang  digunakan  untuk  membedakan  satu spesies kopi dengan yang lain seperti analisis kimia, tidak sepenuhnya dapat diandalkan [6]. Proses yang tepat untuk mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  biji  kopi  masih kurang,  sehingga  mengganggu  industri  kopi  [6].  Proses identifikasi  cacat  kopi  masih  menggunakan  cara  lama seperti  umumnya  pemeriksaan  hanya  dengan  melihat dengan  mata  telanjang.  Ini  memakan  waktu  dan  juga akurasinya  rendah  [1].  Untuk  mencari  solusi  dari permasalahan tersebut, banyak peneliti yang mengusulkan metode  lain,  salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan teknik  pengolahan  citra  atau  dalam  arti  yang  lebih  luas, computer  vision .  Visi  komputer  bertujuan  untuk membangun algoritma yang mengekstrak dan menganalisis  informasi  yang  berguna  tentang  objek  atau pemandangan  tertentu  dari  gambar  yang  diamati, kumpulan  gambar  atau  urutan  gambar  [4].  Computer vision  telah  digunakan  oleh  para  peneliti  untuk mengidentifikasi faktor kualitas biji kopi seperti warna [1] [4] [3], tekstur [1], ukuran [1], dan bentuk [1]. Juga untuk mengklasifikasikan  biji  kopi  berdasarkan  spesiesnya  [7] [6].
Kegagalan dalam mengidentifikasi biji kopi mana yang berkualitas tinggi atau berkualitas rendah dapat mempengaruhi  industri  kopi  secara  keseluruhan.  Hal  ini disebabkan  oleh  meningkatnya  kekhawatiran  terhadap keamanan dan kualitas pangan konsumen, pelaku industri, dan  juga  pemerintah  sebagai  pengambil  kebijakan  [8]. Mereka  peduli  dengan  asal  produk,  bahan  baku,  metode produksi,  standar  tenaga  kerja  yang  diterapkan,  dan dampak  proses  produksi  terhadap  lingkungan  [9]. Kesadaran  ini  terbentuk  sebagai  akibat  dari  banyaknya kejadian  pemalsuan  makanan,  penipuan,  penularan penyakit  melalui  makanan,  zat  berbahaya  yang  terdapat dalam  makanan,  penggunaan  tanaman  rekayasa  genetika, dan  lain-lain  [10].  Oleh  karena  itu,  tantangannya  adalah mengembangkan sistem yang menggunakan visi komputer untuk  mengidentifikasi  biji  berkualitas  tinggi  atau mengklasifikasikannya  berdasarkan  spesiesnya  untuk memudahkan  upaya  yang  diperlukan  oleh  semua  pelaku dalam  rantai  pasokan.  Memberikan  informasi  untuk pelanggan  akhir  juga  bisa  menjadi  faktor  penentu  untuk mendorong industri kopi maju.
Penelitian  ini  berfokus  pada  peninjauan  metode identifikasi serta klasifikasi biji kopi hijau yang cacat serta tingkat  kualitasnya.  Kualitas  adalah  prioritas  utama  dan salah  satu  parameter  yang  menentukan  harga  biji  kopi selama  negosiasi  dalam  perdagangan  kopi.  Namun, pemeriksaan  setiap  sampel  selama  perdagangan  kopi adalah  tugas  besar  karena  penilai  kualitas  memiliki keterbatasan  dalam  memeriksa  banyak  sampel  biji  kopi hijau.  Dengan  demikian  tidak  mungkin  untuk  memeriksa kualitas  setiap  sampel  biji  kopi  secara  manual  selama penjualan  biji  kopi.  Sebuah  alat  yang  dapat  dengan  cepat memeriksa  kualitas  biji  kopi  berdasarkan  parameter  yang ditetapkan sangat dibutuhkan dalam perdagangan biji kopi, terutama  pada  tahap  negosiasi.  Membuat  analisis kebutuhan model penilaian kualitas. penilaian kualitas biji
kopi  hijau  difokuskan  pada  parameter  visual,  terutama penilaian  biji  yang  cacat.  Kontribusi  artikel  terletak  pada posisi  riset  terkini  serta  usulan  riset  ke  depan  mengenai penerapan teknologi Computer Vision di bidang pertanian, khususnya pada komoditas kopi.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui perkembangan terkini dari teknologi Computer  Vision untuk  identifikasi  dan  klasifikasi  biji kopi, serta melihat peluang penerapan teknologi Computer Vision pada  bidang  pertanian  khususnya  pada  komoditas biji  kopi.  Adapun  manfaat  yang  dapat  diambil  dari penelitian  ini  adalah  memberikan  alternatif  solusi  dalam membantu  pelaku  riset  maupun  pelaku  bisnis  komoditas kopi  agar  dapat  memudahkan  dalam  proses  identifikasi dan klasifikasi biji kopi, dan juga sebagai landasan dalam melakukan kegiatan riset lanjutan dalam berbagai bidang.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  sebuah  gagasan  yang  tujuan utamanya  adalah  untuk  memberikan  informasi  terkini tentang  topik  yang  dipilih.  Langkah-langkah  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  disesuaikan  dengan langkah-langkah yang dijelaskan dalam makalah Kitchenham  [11]  dan  Cruz-Benito  [12].  Secara  umum proses  literature  review  dalam  makalah  ini  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Review Literatur

## A. Kriteria Inklusi dan Eliminasi
Agar  makalah  lebih  fokus  pada  topik  penelitian,  maka kriteria pemilihan yang ditentukan dapat dilihat pada tabel 1.  Tahap  pencarian  awal  dilakukan  secara  manual  untuk menemukan artikel  yang baik pada judul  maupun abstrak mengandung  kata-kata  “Identifikasi  Kopi"  dan/atau "Klasifikasi  Kopi".  Pada  tahap  ini  ditemukan  14  artikel yang memenuhi kriteria.
Pada  tahap  kedua  yaitu  tahap  seleksi,  semua  artikel yang telah diperoleh pada tahap pertama kemudian dibaca isinya  untuk  mengetahui  apakah  ada  kaitannya  dengan pertanyaan  penelitian  atau  tidak.  Jika  tidak,  itu  akan dihilangkan.  Pada  tahap  ini  hasil  seleksi  mendapatkan  6 artikel  yang  sesuai  dengan  kriteria  penelitian.  Tahap terakhir  adalah  studi  primer,  dimana  dilakukan  kajian pustaka  secara  mendalam  pada  setiap  artikel  untuk menemukan informasi penting dalam tiap artikel.

## TABEL 1. KRITERIA INKLUSI DAN EKSKLUSI

## Kriteria Inklusi
Artikel yang berfokus pada penggunaan computer vision untuk identifikasi atau klasifikasi kopi Artikel yang diterbitkan antara tahun 2016 dan 2021 Artikel dalam bahasa Inggris atau bahasa Indonesia Kriteria Eksklusi Makalah dalam bentuk buku atau laporan penelitian Makalah yang tidak tersedia artikel teks lengkap

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  meninjau  sejumlah  studi  yang  dipilih  yang sesuai  dengan  topik  yang  dipilih  dalam  makalah  kami, teknik visi komputer digunakan untuk dua alasan utama:
1. Identifikasi Fitur
2. Biji Kopi Klasifikasi Biji Kopi
Sebuah  survei  rinci  tentang  metode  untuk  identifikasi dan  klasifikasi  biji  kopi  akan  dijelaskan  pada  bab-bab selanjutnya.

## A. Penilaian Kualitas Biji Kopi
Kualitas  biji  kopi  hijau  berasal  dari  banyak  variabel seperti  varietas,  tanah,  iklim,  metode  pengolahan,  dan banyak lainnya. Namun, penentuan kualitas biji kopi hijau terutama  diamati  dari  tiga  kategori:  penilaian  kopi  hijau, evaluasi  sensorik,  dan  pengukuran  kimia  [13].  Di  antara ketiga  kategori  ini,  penilaian  kopi  hijau  adalah  satu- satunya  evaluasi  berbasis  visual,  yang  terdiri  dari distribusi  ukuran  biji,  perhitungan  biji  yang  rusak,  dan penilaian  warna  biji  [13]  [7].  Namun,  penilaian  biji  kopi yang  cacat  dalam  grading  kopi  hijau  adalah  salah  satu penilaian  kualitas  yang  paling  mempengaruhi  yang berkorelasi  dengan  off-flavors  dalam  cangkir  setelah diseduh. Biasanya, biji yang cacat dinilai dengan memilih sendiri  dan  menghitung  jumlah  biji  yang  cacat berdasarkan  jenis  cacatnya  dan  menghitung  titik  cacat menggunakan standar biji kopi yang telah ditetapkan [13] [14].  Hal  ini  dilakukan  selama  sesi  penilaian  kualitas  di pengolah  kopi  hijau,  pedagang,  dan  proses  sertifikasi. Perlu disebutkan bahwa proses penilaian kualitas biji kopi hijau  adalah  untuk  memastikan  proses  penyaringan  biji kopi  hijau  selama  proses  produksi  berjalan  dengan  benar untuk  pengolah  biji  kopi  hijau  dan  untuk  memastikan kualitas  kopi  hijau  diberi  label  dengan  benar  dalam perdagangan  kopi  untuk  pedagang  dan  proses  sertifikasi [15].
Pada  tahap  pengolahan,  kualitas  biji  kopi  mulai  dari cherry  coffee  hingga  green  coffee  bean  ditunjukkan  pada Gambar  2.  Kualitas  biji  kopi  hijau  di  pabrik  pengolahan
umumnya  tergolong  cacat.  Cacat  biji  kopi  hijau  dibuat selama pemanenan, pulping, penghilangan lendir, pengeringan,  penggilingan,  pemolesan,  dan  pemisahan berdasarkan  ukuran.  Namun,  pemisahan,  pembersihan, pemisahan berdasarkan kepadatan, dan penyortiran warna mengurangi cacat pada batch produksi dengan menghilangkannya  [16].  Karena  itu,  standar  kualitas  biji kopi  dikembangkan  di  banyak  negara.  Ini  memastikan parameter awal untuk kualitas minuman yang dihasilkan.
Gambar 2. Cacat dan kontaminasi selama pemrosesan biji kopi hijau [16].

## B. Standar Kualitas Biji Kopi hijau
Penilaian  kualitas  biji  kopi  hijau  diatur  dan distandarisasi  oleh  organisasi  khusus  konsentrat  kopi seperti Specialty Coffee Association (SCA) dengan standar kopi  hijau  SCA-nya,  standar  pemerintah negara pengimpor  kopi,  atau  standar  oleh  negara-negara penghasil  kopi  besar  seperti  Indonesia,  yang  mengatur standar  kadar  kopi  dalam  Standar  Nasional  Indonesia (SNI) [17]. Penelitian ini menggunakan standar kopi hijau SCA  karena  digunakan  secara  internasional  di  pasar  kopi [7], [18]. Kualitas biji kopi hijau ditentukan oleh beberapa aspek  berdasarkan  standar  SCA.  Yang  pertama  adalah kadar  airnya.  Kadar  air  biji  kopi  harus  10-12%  saat diimpor  ke  pembeli.  Kedua,  ukuran  biji  harus  seragam dengan  toleransi  potongan  5%  dari  spesifikasi  yang dikontrakkan.  Ini  diukur  dengan  menggunakan  layar grading  tradisional  berlubang.  Selain  itu,  perlu  memiliki atribut  rasa  yang  berbeda  dalam  sesi  bekam.  Dan  yang terakhir adalah titik cacat biji yang dihitung dan di bawah titik  yang  ditentukan  sedangkan  titik  cacat  yang  lebih signifikan  akan  dipilih  sebagai  cacat  utama  jika  ada  dua cacat dalam satu biji [19].
SCA  menilai  biji  kopi  hijau  menjadi  lima  kelas  dalam standar  mereka:  kelas  khusus,  kelas  premium,  kelas pertukaran, di bawah kelas, dan di luar kelas. Persyaratan kopi  tingkat  khusus  adalah  kopi  memiliki  lima  titik  cacat penuh  atau  kurang  dalam  1  sampel  tanpa  cacat  kategori satu. Ukuran layar di bawah dan di atas maksimum adalah 5%  dan  memiliki  kadar  air  10-12%.  Kelas  premium memungkinkan  sembilan  titik  cacat  penuh  dengan  cacat kategori  satu  diizinkan.  Ukuran  layar  maksimum  dan persyaratan  kadar  air  sama  dengan  kelas  khusus.  Kopi tingkat  pertukaran  memungkinkan  titik  cacat  hingga  23
cacat  penuh,  dengan  semua  persyaratan  lainnya  sama dengan standar di atas. Namun demikian, grade di bawah standar  dan  kelas  off  grade  hanya  memiliki  persyaratan nilai titik cacat dengan grade di bawahnya bisa sampai 86 titik cacat penuh dan kelas kopi hijau off grade di atas 86 titik cacat [20].

## C. Akuisisi Citra
Dengan  meninjau  metode  yang  digunakan  dalam beberapa  penelitian,  akuisisi  citra  merupakan  langkah pertama  dalam  mengidentifikasi  fitur  biji  kopi.  Nasution dan  Andayani  mengusulkan  suatu  prosedur  untuk mengenali  tingkat  sangrai  kopi  berdasarkan  citra  digital yang  dimasukkan  melalui  teknik  pengolahan  citra  dan model jaringan syaraf tiruan backpropagation [5]. Mereka menggunakan  kamera  ponsel  untuk  mendapatkan  gambar biji  kopi  yang  akan  digunakan  untuk  pelatihan  dan  tes. Roasting  merupakan  bagian  dari  mata  rantai  produksi, secara  umum  terdapat  foru  tingkatan  sangrai  biji  kopi, yaitu light  coffee,  medium  coffee,  dark  coffee, dan extra dark coffee . Setiap tingkat sangrai memiliki gradasi warna (gbr.  3).  Gambar-gambar  ini  diambil  10  kali  dalam  10 posisi untuk setiap tingkat sangrai, 80% digunakan  untuk tujuan  pelatihan  dan  20%  untuk  pengujian.  Pra- Pemrosesan diterapkan pada gambar untuk mengoptimalkan proses ekstraksi fitur.

## Gambar 3. Tingkat Sangrai Biji Kopi [5].
Sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Arboleda  et  al [1],  mengusulkan  metode  untuk  mengelola  kualitas  biji kopi  menggunakan  citra  digital.  Gambar  yang  diperoleh dari  180  biji  kopi  Robusta  diambil  menggunakan  kamera digital Sony DCS-800 20.1 Megapixels Camera. Biji kopi diletakkan  di  atas  latar  belakang  putih,  sengaja ditempatkan  menyebar  dengan  baik  agar  biji  tidak  saling bersentuhan  untuk  memudahkan  proses  segmentasi  biji, dan juga meningkatkan akurasi ekstraksi ciri morfologi.
Leme et al (Leme et al., 2019), membangun model visi komputer  yang  membandingkan  pola  warna  dan  skala abu-abu untuk mengenali tingkat pemanggangan biji kopi. Dua  varietas  kopi  komersial  (Coffeaarabica  L.)  dipilih, satu  kopi  olahan  kering  (kopi  alami)  dan  kopi  olahan basah  (kopi  ceri  kupas),  yang  berasal  dari  negara  bagian Minas  Gerais,  Brasil.  Kopi  disimpan  dalam  wadah tertutup dengan injeksi CO2 menunggu jadwal penyangraian  untuk  mempertahankan  karakteristik  fisik dan  kimianya.  Gambar  biji  kopi  diambil  menggunakan sistem  pencitraan  UVDI-254  dari  perusahaan  Major
Science  (gbr.  4).  Sistem  ini  memiliki  kamera  Canon Powershot G12 beresolusi 10MP. Gambar diambil dengan rasio  aspek  16:9  menggunakan  format  gambar  mentah (CR2)  Canon.  Kemudian  diubah  ke  dalam  format  TIFF, untuk  mempertahankan  jumlah  warna  yang  tinggi  per saluran dalam model RGB.
Gambar 4. Sistem akuisisi citra UVDI-254 [4].

## D. Ekstraksi Fitur Warna Ekstraksi
Warna merupakan langkah penting untuk mengidentifikasi  tingkat  sangrai  biji  kopi.  Ini  adalah metode  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  mengambil gambar  dan  mengindeksnya  [21].  Kemampuan  untuk merepresentasikan  konten  visual  gambar,  tidak  rumit dalam  mengekstrak  informasi  warna,  efisien  dalam membedakan  gambar  dengan  yang  lain,  tahan  terhadap komplikasi  latar  belakang,  dan  tidak  tergantung  pada ukuran  dan  orientasi  gambar  [22].  Warna  dasar  yang digabungkan  menjadi  satu  disebut  warna  gambar. Arboleda  dkk  mengumpulkan  nilai  RGB  dari  piksel terpilih  menggunakan  fungsi  yang  disebut  impiksel  [1]. MATLAB ® digunakan  untuk  membagi  setiap  piksel individu  dalam  gambar  berwarna  menjadi  nilai  individu Merah, Hijau dan Biru.
Referensi  [5]  menggunakan  metode  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  (GLCM)  untuk  mengekstrak  fitur citra.  Parameter  yang  digunakan  dalam  GLCM  adalah arah  dan  jarak  yang  memisahkan  2  piksel  tetangga berdasarkan  piksel  dan  tingkat  keabuan  pada  suatu  citra. Langkah selanjutnya adalah membuat matriks framework, kemudian membuat matriks simetris dengan menggabungkan  matriks  co-occurrence  dengan  matriks transpose. Terakhir matriks dinormalisasi dengan membagi  setiap  elemen  matriks  sehingga  total  semua elemen adalah 1.
Referensi  [4]  menerapkan  model  transformasi  ruang warna dalam sistem computer visionnya. ANN digunakan sebagai  modelnya  karena  dianggap  sebagai  aproksimator umum dan memiliki keluaran yang memuaskan sebagaimana  dibuktikan  dalam  penelitian  sebelumnya. CIE  L*a*b*  ruang  warna  digunakan  untuk  transformasi warna. Konversi langsung dari RGB ke ruang  warna CIE L*a*b*  tidak  dimungkinkan  karena  faktor  seperti pencahayaan  dan  konfigurasi  kamera,  oleh  karena  itu model  transformasi  warna  perlu  dibangun,  sehingga  ada lebih  banyak  konsumsi  sumber  daya  dan  tidak  secepat yang  lain.  spasi.  Tiga  ANN  yang  berbeda  diterapkan dengan maksud untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Dataset  yang  terdiri  dari  156  bagan  warna  digunakan
sebagai  data  latih  (80%)  dan  data  validasi  (20%).  500 iterasi  dilakukan  untuk  mendefinisikan  struktur  ANN. Terakhir  kesalahan  jaringan  dievaluasi  menggunakan kriteria yang ditentukan oleh Leon et al [23].

## E. Identifikasi Fitur
Nasution  dan  Handayani  menggunakan Artificial Neural  Network-Back  Propagation (ANN-BP)  untuk keperluan klasifikasi [5]. Propagasi bermaksud agar nilai- nilai  kesalahan  dalam  jaringan  menjadi  minimum,  atau berarti  menghasilkan  nilai  yang  sedekat  mungkin  dengan target  yang  dituju.  Hasil  dari  pelatihan  backpropagation tersebut  berupa  nilai  akhir.  Proses  pembelajaran  diwakili oleh  nilai  akhir  ini.  Akurasi  97%  diperoleh  dengan menggunakan metode yang diusulkan untuk mengidentifikasi  tingkat  sangrai  biji  kopi  dengan  nilai epoch  1000.  Semakin  besar  nilai  epoch,  semakin  besar akurasinya.
Arboleda  dkk  mengekstrak  nilai  parameter  yang dibutuhkan  dalam  proses  pengujian  dengan  melakukan proses pelatihan [1]. Sebanyak 180 biji kopi Robusta yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dibagi  untuk  tujuan  yang berbeda.  Proses  pelatihan  menggunakan  70  biji  normal dan  50  biji  hitam,  proses  pengujian  menggunakan  35  biji normal  dan  25  biji  hitam.  Pelatihan  dimaksudkan  untuk mendapatkan rentang nilai RGB untuk kacang normal dan kacang  hitam.  Nilai-nilai  yang  diperoleh  dalam  proses pelatihan  kemudian  digunakan  dalam  proses  pengujian. Nilai  RGB  kacang  normal  berfungsi  sebagai  batas  atas dan  bawah  di  mana  nilai-nilai  yang  berada  di  luar jangkauan  dihilangkan.  Akurasi  100%  diperoleh  dalam mengklasifikasikan  dan  menghilangkan  kacang  hitam dalam gambar menggunakan teknik yang diusulkan.

## F. Klasifikasi Biji Kopi
Pinto dkk. melakukan penelitian untuk mengembangkan  sistem  penyortiran  biji  kopi  otomatis untuk  produsen  biji  kopi  di  Timor-Leste  [7].  Gambar digital  biji  kopi  hijau  diambil  menggunakan  kamera digital.  Gambar  dari  kedua  sisi  biji  kopi  diambil.  Total sekitar  13.000  gambar  penuh  warna  diperoleh  dari  6.500 biji. Semua gambar dibagi dalam kelompok yang berbeda untuk  tujuan  yang  berbeda  seperti  pelatihan,  validasi  dan proses  pengujian.  Data  pelatihan  digunakan  untuk  proses pembelajaran  jaringan  syaraf  tiruan.  Data  validasi digunakan untuk mengkonfirmasi akurasi klasifikasi pada fase  pembelajaran  jaringan  syaraf  tiruan.  Data  uji digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  kemampuan penyortiran  jaringan  saraf  dengan  parameter  akhir. Gambar  diberi  label  secara  manual  sesuai  dengan  jenis cacat biji kopi yaitu pudar, hitam, asam, pecah, peaberry, dan  tidak  ada  cacat  seperti  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  5.  Jenis  cacat  ini  menurunkan  kualitas  biji  kopi, dan jenis cacat memiliki nilai titik pengurangan sendiri.
Arboleda  dkk.  melakukan  penelitian  untuk  klasifikasi jenis  biji  kopi  menggunakan  pengolahan  citra,  ANN  dan K  tetangga  terdekat  (KNN)  [6].  Sampel  biji  kopi  berasal dari  National  Coffee  Research  Development  and Extension  Center  (NCRDEC),  Cavite  State  University, Indang,  Cavite.  Biji  sampel  berasal  dari  berbagai  kota penghasil  kopi  di  Cavite  (Amadeo,  Jenderal  Emilio
Aguinaldo,  Mendez,  Silang  dan  Indang).  Gambar  digital sampel  biji  kopi  diambil  menggunakan  Kamera  Sony DCS-800 20,1 Megapiksel. Sampel biji kopi ditempatkan pada  latar  belakang  putih.  Perangkat  lunak  MATLAB digunakan  untuk  mengembangkan  algoritma  rutin komputer  untuk  praproses  dan  mengekstrak  fitur  gambar sampel  kopi.  Kemudian  gambar  tersebut  diproses sebelumnya,  dan  fitur  morfologi  diekstraksi  untuk klasifikasi.
Gambar 5. Contoh Cacat Kopi [7].
Wang  et  al  mengusulkan  sistem  yang  secara  cerdas dapat  memeriksa  kualitas  biji  kopi  menggunakan pembelajaran  mendalam  dan  visi  komputer  [24].  Mereka menggunakan  jaringan  saraf  dalam  (DNN),  penyulingan pengetahuan (KD), dan jaringan saraf sisa (ResNet) untuk mencapai  tujuan  mereka.  Kumpulan  data  gambar  bersifat open source, dan terdiri dari 4626 gambar biji kopi hijau, di  mana  terdapat  2.150  gambar  kopi  yang  baik  dan  2476 gambar  kopi  yang  buruk.  Dataset  kemudian  dibagi  lagi menjadi satu set 4000 gambar untuk tujuan pelatihan dan 626 gambar untuk tujuan pengujian.

## G. Ekstraksi Ciri Morfologi
Referensi [6] menggunakan morfologi untuk mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  biji  kopi  yang memiliki  asal  berbeda  dalam  Cavite.  Morfologi  adalah sifat  geometris  (bentuk  dan  ukuran)  suatu  benda.  Luas permukaan,  Perimeter,  Diameter  Setara,  dan  Kebulatan adalah fitur yang diekstraksi. Masing-masing dihitung dari gambar  biner  dan  nilai  rata-ratanya  digunakan  untuk klasifikasi. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL 2. CIRI BENTUK SAMPEL BIJI KOPI [6].
Features Robusta Excelsa Liberica Area 12,551 - 21,542 12,033 - 21,779 20,380 - 28,876 Perimeter 425.45 - 624.28 521 - 1756.10 549.29 - 1375.90 Equivalent Diameter 126.41 - 165.61 123.78 - 166.52 161.09 - 191.74 Roundness Percentage 22% - 28% 3% - 18% 6% - 27%
Liberica  memiliki  area  terluas  di  antara  ketiganya, sedangkan  Robusta  dan  Excelsa  hampir  sama  dalam ukuran  dan  jangkauan  rata-rata.  Dari  segi  perimeter, Excelsa  memiliki  yang  terbesar  sedangkan  Robusta
memiliki yang terkecil. Diameter ekivalen tertinggi adalah Liberica.  Robusta  adalah  yang  paling  bulat  dari  tiga spesies.
Referensi  [24]  menggunakan  peta  saliency  untuk mengelompokkan fitur penting dari biji kopi. Bintik-bintik hijau di peta saliency mengacu pada bagian biji kopi yang rusak, kemudian model menghitung perbedaan nilai piksel pada  gambar  antara  biji  kopi  yang  rusak  dan  yang  baik. Model  regresi  linier  juga  digunakan  untuk  menghitung fitur  biji  kopi  dengan  bobot  positif  tertinggi  yang kemudian  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  biji  kopi. Alur proses dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Perhitungan bobot lokal citra biji kopi [24].

## H. Proses Klasifikasi
Referensi [7] menggunakan classifier berbasis Convolutional  neural  network  (CNN)  yang  diagramnya dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Convolution  layer dimaksudkan  untuk  mengekstrak  fitur  dari  gambar menggunakan  filter  spasial,  pooling  layer  bermaksud untuk menurunkan sensitivitas posisi fitur diekstraksi oleh lapisan konvolusi, jadi meskipun posisi fitur target sedikit bergeser,  output  dari  lapisan  penyatuan  tidak  akan terpengaruh. Menggunakan CNN biji kopi diklasifikasikan  menjadi  dua  kelas.  Akurasi  klasifikasi dihitung dengan membagi jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar dengan jumlah data uji.
Gambar 7. Diagram CNN [7].
Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi pengklasifikasian  untuk  Kacang  Hitam  adalah  yang tertinggi  (98,75%)  diikuti  oleh  Kacang  Asam  (92,93%). Akurasi  terendah  dipegang  oleh  Broken  bean  (gambar abu-abu)  (67,50%).  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model CNN  yang  dikembangkan  efektif  dalam  mengekstraksi fitur untuk label tersebut (Black Bean dan Sour Bean). Hal ini dikarenakan warna khasnya yang mudah dikenali. Fade bean  (warna)  dan  Broken  bean  (warna)  memiliki  72,41% dan  72,50%,  hal  ini  disebabkan  warna  khas  mereka  yang bervariasi  antara  semi-transparan  dan  kuning  ke  kuning atau mengkristal, tidak begitu mudah untuk diidentifikasi.
Secara  umum,  CNN  memiliki  kelebihan  untuk  fitur deteksi  citra  filter  spasial.  Namun,  dalam  proses klasifikasi,  karakteristik  warna  biji  kopi  memiliki pengaruh yang kuat.
Referensi [6] menggunakan pengklasifikasi berdasarkan  ANN  dan  KNN.  Mereka  menggunakan  dua model  untuk  membandingkan  mana  yang  menghasilkan akurasi  lebih  tinggi  dan  menjelaskan  faktor-faktornya. Hasil penelitian menggunakan ANN menunjukkan bahwa algoritma yang diusulkan layak untuk memperoleh akurasi lebih  besar  dari  96,67%  pada  tiga  jenis  kopi. Menggunakan  KNN  akurasi  82,56%  dicapai  dalam mengklasifikasikan  spesies  kopi.  ANN  adalah  algoritma yang  lebih  baik  dalam  mengklasifikasikan  biji  kopi melalui  KNN  menggunakan  dataset  yang  dihasilkan.  Hal ini  dikarenakan  ciri  morfologi  robusta  dan  excelsa  saling tumpang  tindih  sehingga  sangat  mirip.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa kemungkinan besar robusta diklasifikasikan sebagai excelsa dan sebaliknya menggunakan classifier KNN.
Metode  penjelasan  model-agnostik  lokal  yang  dapat dijelaskan  (LIME)  digunakan  sebagai  referensi  [24]. Kapur  mengklasifikasikan  biji  kopi  dengan  mengubah piksel  dengan  warna  hijau  menjadi  model  yang  dapat dijelaskan dengan menggunakan analisis kualitas biji kopi yang  dihasilkan  oleh  regresi  linier  pada  langkah sebelumnya.  Pengklasifikasian  difokuskan  pada  bentuk, dan  warna  kacang.  Model  dapat  mengklasifikasikan kacang  asam  dan  berjamur,  juga  kacang  hancur  dengan bentuk  pecah-pecah.  Keakuratan  model  mencapai  95% menggunakan ResNet yang dioptimalkan dengan estimasi momen  adaptif  (ADAM),  93%  untuk  ResNet  yang dioptimalkan  oleh  model  stochastic  gradient  descent (SGD),  dan  terakhir  ResNet  dengan  KD  mencapai  91%. Model  yang  mereka  usulkan  ringan  dan  dapat  secara akurat  mengklasifikasikan  kualitas  biji,  yang  juga memungkinkan  interpretasi  dan  pemahaman  lebih  lanjut tentang  fitur  gambar  untuk  membuat  informasi  lebih terbuka dan transparan.

## IV. K ESIMPULAN
Computer  Vision  telah  digunakan  dalam  banyak penelitian  untuk  mengekstrak  informasi  dari  biji  kopi. Tujuan utama dari studi ini adalah untuk mengidentifikasi fitur  biji  kopi  dan  mengklasifikasikannya  ke  dalam  kelas yang  diinginkan.  Berbagai  metode  digunakan  untuk mencapai  tujuan  tersebut.  Kecerdasan  komputer  dan teknik  pemrosesan  gambar  yang  berbeda  digunakan. Metode dan teknik ini telah disediakan dalam makalah ini secara berurutan.
Kami  percaya  bahwa  penelitian  lebih  lanjut  akan meningkatkan  kualitas  dalam  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan  biji  kopi.  Kami  berharap  makalah  ini dapat  menjadi  pedoman  yang  cukup  bagi  peneliti selanjutnya  untuk  melakukan  penelitian  tentang  topik  ini dengan berbagai alasan dan dalam berbagai bidang.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  E.  R.  Arboleda,  A.  C.  Fajardo,  and  R.  P.  Medina, “An  image  processing  technique  for  coffee  black

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 11 , No. 2 , April 2023
beans  identification,”  in 2018  IEEE  International
Conference on Innovative Research and Development, ICIRD 2018 , 2018.
[2]  C.  Yeretzian,  “Coffee,”  in Springer  Handbooks , 2017.
[3]  E. M. De Oliveira, D. S. Leme, B. H. G. Barbosa, M. P.  Rodarte,  and  R.  G.  F.  Alvarenga  Pereira,  “A computer vision system for coffee beans classification  based  on  computational  intelligence techniques,” J. Food Eng. , 2016.
[4]  D. S. Leme, S. A. da Silva, B. H. G. Barbosa, F. M. Borém,  and  R.  G.  F.  A.  Pereira,  “Recognition  of coffee  roasting  degree  using  a  computer  vision system,” Comput. Electron. Agric. , 2019.
[5]  T.  H.  Nasution  and  U.  Andayani,  “Recognition  of roasted  coffee  bean  levels  using  image  processing and  neural  network,”  in IOP  Conference  Series: Materials Science and Engineering , 2017.
[6]  E.  R.  Arboleda,  A.  C.  Fajardo,  and  R.  P.  Medina, “Classification  of  coffee  bean  species  using  image processing,  artificial  neural  network  and  K  nearest neighbors,”  in 2018  IEEE  International  Conference on  Innovative  Research  and  Development,  ICIRD 2018 , 2018.
[7]  C.  Pinto,  J.  Furukawa,  H.  Fukai,  and  S.  Tamura, “Classification  of  Green  coffee  bean  images  basec on  defect  types  using  convolutional  neural  network (CNN),”  in Proceedings  -  2017  International Conference  on  Advanced  Informatics:  Concepts, Theory and Applications, ICAICTA 2017 , 2017.
[8]  U.  Lehtinen,  “Traceability  in  Agrifood  Chains,” Intell. Agrifood Chain. Networks , pp. 151–166, 2011.
[9]  S. Khan, A. Haleem, M. I. Khan, M. H. Abidi, and A. Al-Ahmari,  “Implementing  traceability  systems  in specific  supply  chain  management  (SCM)  through critical success factors (CSFs),” Sustain. , 2018.
[10]  M.  M.  Aung  and  Y.  S.  Chang,  “Traceability  in  a food supply chain: Safety and quality perspectives,”
Food Control , vol. 39, no. 1, pp. 172–184, 2014.
[11]  B.  Kitchenham  and  P.  Brereton,  “A  systematic review  of  systematic  review  process  research  in software  engineering,” Information  and  Software Technology . 2013.
[12]  J.  Cruz-Benito,  “Systematic  Literature  Review  & Mapping,” 2016, p. 67.
[13]  H. Steinhart, “Coffee:  growing,  processing, sustainable  production—a  guidebook  for  growers, processors,  traders,  and  researchers.  Jean  Nicolas Wintgens  (Ed).  Wiley-VCH  Verlag,  Weinheim, 2004.  976  pp,  ISBN  3-527-30731-1,” J.  Sci.  Food Agric. , vol. 85, no. 11, 2005.
[14]  S.  Schenker  and  T.  Rothgeb,  “The  roast—Creating the Beans’ signature,” Cr. Sci. coffee , 2017.
[15]  C. Lambot, J. C. Herrera, B. Bertrand, S. Sadeghian, P.  Benavides,  and  A.  Gaitán,  “Cultivating  Coffee Quality-Terroir  and  Agro-Ecosystem,”  in The  Craft and Science of Coffee , 2017.
[16]  M.  D.  del  Castillo,  B.  Fernandez-Gomez,  N. Martinez-Saez,  A.  Iriondo,  and  M.  D.  Mesa, Coffee
By-Products . 2018.
[17]  M.  Castillo,  B.  Fernandez-Gomez,  N.  M.  Sáez, and ..., Coffee by-products . digital.csic.es, 2019.
[18]  Y.  C.  Chou et  al. ,  “Deep-learning-based  defective bean  inspection  with  GAN-structured  automated labeled data augmentation in coffee industry,” Appl. Sci. , vol. 9, no. 19, 2019.
[19]  J.  Kosalos,  R.  Stephen,  S.  Diaz,  P.  Songer,  and  M. Alves,  “SCAA  Arabica  Green  Coffee  Defect Handbook,” Spec. Coffee Assoc. Am. SCAA , 2006.
[20]  C. R. Institute, “SCAA Coffee Beans Classification,” 2006. [Online]. Available: http://www.coffeeresearch.org/coffee/scaaclass.htm. [Accessed: 22-Feb-2022].
[21]  D.  S.  Kalel,  P.  M.  Pisal,  and  R.  P.  Bagawade,  “A Study  of  Color,  Shape  and  Texture  Feature Extraction  for  Content  Based  Image  Retrieval System,” Int. J. Adv. Res. Comput. Commun. , 2016.
[22]  F.  Alamdar  and  M.  R.  Keyvanpour,  “A  new  color feature extraction method based on quad histogram,” in Procedia Environmental Sciences , 2011.
[23]  K. León, D. Mery, F. Pedreschi, and J. León, “Color measurement  in  L*a*b*  units  from  RGB  digital images,” Food Res. Int. , 2006.
[24]  P. Wang, H. W. Tseng, T. C. Chen, and  C. H. Hsia, “Deep convolutional neural network for coffee bean inspection,” Sensors  Mater. ,  vol.  33,  no.  7,  pp. 2299–2310, 2021.