## Karakterisasi Kematangan Buah Kopi Berdasarkan Warna Kulit Kopi Menggunakan Histogram dan Momen Warna
Hendri Syahputra 2 , Fitri Arnia 1* dan Khairul Munadi 1
1 Jurusan Teknik Elektro dan Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala
2 Program Studi Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala
* Corresponding author, e-mail: f.arnia@unsyiah.ac.id
Abstrak —  Secara  tradisional,  tingkat  kematangan  buah  kopi  ditentukan  dari  warna  kulitnya  yang dikelompokan  secara  manual.  Cara  ini  menghasilkan  pengelompokan  warna  yang  kurang  konsisten, sehingga  diperlukan  sebuah  metode  otomatis  pengelompokan  buah  kopi  berdasarkan  warna  dari  tingkat kematangannya. Penelitian ini memaparkan hasil karakterisasi kematangan buah kopi arabika menggunakan dua  fitur  warna  citra,  yaitu  histogram  dan  momen  warna.  Karakterisasi  kematangan  dibagi  menjadi  empat kelompok: hijau untuk kopi muda , hijau kekuningan untuk kopi setengah masak , merah untuk kopi masak , dan  merah  tua  untuk kopi  tua .  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menentukan  fitur  warna  yang  dapat  mewakili karakter  kematangan  buah  kopi  dengan  melakukan  simulasi  komputer  untuk  mengekstrak  dan  menghitung nilai statistik dari histogram warna dan nilai momen warna dari empat kelompok buah kopi.  Hasil penelitian menggunakan 200 citra kopi menunjukkan bahwa nilai statistik dari histogram warna lebih menggambarkan karakter  kematangan  buah  kopi,  dibandingkan  dengan  momen  warna.  Nilai  kurtosis  dari  histogram hue memiliki  nilai  berbeda  untuk  setiap  kategori  kematangan  buah  kopi: kopi  muda memiliki  nilai  kurtosis 17.2  28.3, kopi setengah masak 29.2  31.4, kopi masak 32.7  83.5dan kopi tua lebih dari 84.2.
Kata Kunci : kurtosis histogram warna, momen warna, pengolahan citra.
Abstract — Conventionally, the coffee maturity level is determined by observing the fruit colour, and it is done manually.  This  approach  may  result  in  inconsistency  in  colour  classification.  Thus,  an  automatic  colour classification  method  based  on  colour  of  coffee  maturity  level  is  required.  This  paper  presents  the characterization  of  coffee  maturity  level  based  on  two  colour  features:  colour  histogram  and  colour  moment. Characterization of coffee maturity level was grouped into four class: green for unripe coffee, greenish-yellow for  half  ripe  coffee,  red  for  ripe  coffee,  and  dark  red  for  too  ripe  coffee.  The  purpose  of  the  research  is  to determine  the  colour  features  that  can  characterize  the  coffee  maturity  level  based  on  computer  simulation  in extracting and calculating the statistical values of the colour histogram and colour moments. It turned out from 200 coffee images that the statistical values of colour histogram are more suitable for characterising the coffee maturity. The kurtosis values of hue histogram for each maturity level of coffee were different: kurtosis value of unripe  coffee  was  17.2  28.3,  those  of  half  ripe  coffee,  ripe  coffee  and  too  ripe  coffee  were  29.2  31.4, 32.7  83.5, and more than 84.2 respectively.
Keywords : colour histogram kurtosis, colour moment, image processing.

## Pendahuluan
Kopi  ( Coffea )  merupakan  sejenis  minuman yang berasal dari proses pengolahan dan ekstraksi biji  tanaman  buah,  jenis  tanaman  buah  berbentuk pohon yang termasuk dalam famili Rubiaceae dan genus  coffea .  Pengolahan  kopi  sangat  berperan penting  dalam  menentukan  cita  rasa  dan  kualitas kopi    [1].  Saat  ini  peningkatan  produksi  kopi  di Indonesia  masih  terhambat  oleh  rendahnya  mutu buah kopi yang dihasilkan sehingga mempengaruhi  pengembangan  produksi  akhir kopi.  Pengujian  mutu  fisik,  selama  ini  masih menggunakan  cara-cara  tradisional.  Cara-cara
seperti  ini  sangat  lambat  dan  menyebabkan  bias yang sangat tinggi [2].
Ada  dua  cara  pemanenan  buah  kopi  yang umum dilakukan secara tradisional yaitu: pemanenan  selektif  pilih  merah  dan  pemanenan racutan/rampasan yaitu pemetikan terhadap semua buah  kopi  baik  yang  masih  hijau  maupun  yang merah  dan  biasanya  dilakukan  pada  pemanenan akhir.  Untuk  mutu  kopi  yang  baik  pemanenan selektif sangat dianjurkan. Sedangkan pemanenan racutan/rampasan ini dilakukan melalui pemilihan buah  kopi  berwarna  hijau  tua  yang  belum  merah secara  satu  persatu  memerlukan  proses  yang
cukup  lama  dalam  proses  pemanenan,  sehingga hasil  panen  racutan/rampasan  menyebabkan  mutu kualitas buah kopi rendah. Proses pemilihan buah kopi  merupakan  salah  satu  tahapan  yang  penting, namun  saat  ini  masih  sedikit  data  tentang bagaimana proses pemilihan buah kopi yang tepat untuk menghasilkan produk kopi berkualitas.
Penelitian objek kopi berbasis citra digital saat ini  telah  banyak  mengunakan  teknologi  sistem komputer  dalam  metode  pengolahan  berdasarkan deteksi  citra.    Teknik  pengolahan  citra  mampu menganalisis penampilan suatu objek  berdasarkan ukuran,  warna  dan  bentuk.  Teknik  pengolahan citra telah dicoba untuk diaplikasikan pada deteksi cacat biji kopi, mengklasifikasi warna kematangan dan mutu biji kopi dan seterusnya [3-8].
Penelitian [3] menggunakan teknik pengolahan citra  menggunakan  metode  klasifikasi  deteksi cacat  biji  kopi  berdasarkan  pengolahan  gambar citra digital untuk mendeteksi dan mengidentifikasi cacat biji kopi.  Penelitian [4] menggunakan  pengolahan  citra  digital  untuk penentuan  mutu  biji  kopi  berdasarkan  parameter tekstur  ( energy,  entropy,  contrast,  homogeneity ) dan warna ( R mean, G mean, dan B mean ) dengan metode algoritma jaringan saraf tiruan .
Penelitian  [5]  mengelompokkan  biji  kopi berdasarkana  warna,  bentuk  dan  tekstur  dari  160 citra,  dimana  sebanyak  80  gambar  digunakan sebagai  data  latih.  Biji  kopi  dikelompokkan kedalam  empat  kelompok.  Selanjutnya,  Carillo mengklasifikasikan  biji  kopi  menggunakan  fitur warna,  bentuk  dan  ukuran.  Citra  kopi  diperoleh dengan  kondisi  pencahayaan  yang  terkendali, sedangkan pengelompokan biji kopi menggunakan jarak Mahalanobis [6].
Selanjutnya,  metode sparse digunakan  untuk menyeleksi  variabel  terbaik  yang  digunakan  pada tahap  klasifikasi  biji  kopi.  Penelitian  ini menganalisis  citra  infrared  banyak  spektrum ( near-infrared hyperspectral image ) dari biji kopi arabika  dan  robusta  [7].  Penelitian  [8]  membahas sistem  visi  komputer  untuk  klasifikasi  biji  kopi hijau  berdasarkan  warna  pada  bidang  CIE (Commission  Internationale  d’Eclairage)  L*a*b*. Artificial  Neural  Networks  (ANN)  digunakan sebagai  model  transformasi  warna  dari  RGB  ke CIE  Lab,  dan  pengklasifikasi  Bayes  digunakan sebagai  klasifikator  biji  kopi  menjadi  empat kelompok: warna keputihan, hijau tebu, hijau dan hijau kebiruan.
Penelitian [4-8] menggunakan teknik pengolahan  citra  untuk  menentukan  kualitas  biji
kopi,  yaitu  buah  kopi  yang  telah  mengalami proses pengeringan. Untuk memudahkan pengelompokan  biji  kopi,  klasifikasi  kematangan perlu dilakukan pada tahap pemilahan buah, yaitu tahap  sebelum  pengeringan  kopi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  karakterisasi  warna dari  tingkat  kematangan  buah  kopi.  Kematangan kopi  dikelompokkan  menjadi  empat  kelas,  yaitu kopi muda , kopi setengah masak , kopi masak dan kopi  tua .  Warna  diekstraksi  menggunakan histogram dan momen warna.

## Konversi Warna
Selain  bentuk  dan  tekstur,  warna  merupakan salah  satu konten citra yang  sering  digunakan dalam  klasifikasi  dan  temu  kembali  citra.  Hasil ekstraksi konten citra  disimpan  dalam  bentuk vektor  yang  dikenal  dengan  nama  vektor  fitur, atau  fitur.  Fitur  warna  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  histogram  dari  komponen hue pada  bidang  warna  HSV,  dan  momen  warna dari bidang warna RGB.
Konversi  warna  RGB  ke  HSV  diberikan  oleh persamaan-persamaan (1) sampai (4) [9].
𝑟 = 𝑅 (𝑅+𝐺+𝐵) ,    𝑔 = 𝐺 (𝑅+𝐺+𝐵) ,   𝑏 = 𝐵 (𝑅+𝐺+𝐵) (1)
𝑉 = max(𝑟, 𝑔, 𝑏) (2)
𝑆 =   { 0,                 jika V = 0
1 − min(𝑟,𝑔,𝑏)
𝑉 , V > 0 (3)
𝐻 =
{ 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 = 0 60∗(𝑔−𝑏)
𝑆∗𝑉 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑟
60 ∗ [2 + 𝑏−𝑟 𝑆∗𝑉 ] , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑔 60 ∗ [4 + 𝑟−𝑔 𝑆∗𝑉 ] , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑏 (4)
di  sini, 𝑟 , 𝑔 dan 𝑏 berturut-turut  adalah  nilai normalisasi  komponen  merah,  hijau  dan  biru terhadap  semua  komponen  warna; 𝑉 menotasikan ‘ value ’ dari bidang warna HSV, sedangkan 𝑆 dan 𝐻 berturut-turut menotasikan saturasi dan hue dari bidang warna HSV.

## 2.1 Histogram Hue
Histogram hue merupakan  salah  satu  metode yang  biasa  digunakan  pada  pengolahan  citra digital  untuk  merepresentasikan  nilai  fitur  suatu warna.  Histogram    adalah  grafik  vertikal  yang
menggambarkan  penyebaran  nilai-nilai  intensitas piksel  dari  suatu  gambar  atau  bagian  tertentu  di dalam gambar berdasarkan format warna HSV/HSL/HSB.  Dari  sebuah  histogram  dapat diketahui  frekuensi  kemunculan  nisbi  dari intensitas  pada  gambar  tersebut.  Karena  itu, histogram  adalah  alat  bantu  yang  berharga  dalam pekerjaan pengolahan  gambar baik secara kualitatif maupun kuantitatif. Histogram hue pada dasarnya  sama  dengan  histogram  RGB  bedanya pada  histogram hue menggunakan  nilai hue sebagai  ganti  dari  RGB  karena  nilai hue menyatakan  warna  alami  tanpa  memperhatikan pencahayaan.
Nilai hue diperoleh dari proses konversi RGB
ke HSV. Penggunaan nilai hue disini dimaksudkan  untuk  mendapatkan  warna  asli  dari gambar  tanpa  adanya  pengaruh  dari  intensitas cahaya. Sehingga data fitur warna yang dihasilkan akan  lebih       baik        dan       lebih       akurat       jika dibandingkan      dengan  menggunakan  histogram RGB yang sangat peka terhadap pengaruh cahaya. Statistik histogram bertujuan untuk mendeskripsikan atau menggambarkan data, yang dalam hal ini adalah nilai komponen hue dari citra kopi.  Empat  besaran  statistik,  yaitu mean , variance , skewness dan kurtosis digunakan dalam penelitian ini [9].

## 2.2  Momen warna
Momen  warna  memberikan  nilai  yang  dapat digunakan  untuk  membedakan  warna.  Momen warna menghasilkan tiga momen level rendah dari sebuah  citra.  Nilai-nilai  tersebut  adalah mean , simpangan  baku,  dan skewness .  Ketiga  nilai tersebut  cukup  efektif  dalam  merepresentasikan penyebaran atau distribusi warna dari sebuah citra digital. Nilai mean , simpangan baku dan skewness dapat  dihitung  untuk  setiap  komponen  warna dengan menggunakan persamaan (5) s.d. (7) [10]
𝐸 𝑖= 𝛴 𝑗=1 𝑁 1 𝑁 𝑃 𝑖𝑗 (5)
σ 𝑖 = √ 1 𝑁 𝛴 𝑗=1 𝑁 (𝑃 𝑖𝑗 − 𝐸 𝑖 ) 2 ) (6)
S 𝑖 = √( 1 𝑁 𝛴 𝑗=1 𝑁 (𝑃 𝑖𝑗 − 𝐸 𝑖 ) 3 ) 3 (7)
di  sini, E adalah  rata-rata  nilai  warna  dalam gambar  ( Mean ), σ adalah  simpangan  baku S adalah  notasi  ukuran  derajat  ketidaksimetrisan ( Skewness ),  N  adalah  jumlah  total  piksel  pada
gambar, dan  P ij =Nilai dari komponen warna ke-i pada piksel ke-j .

## Metode
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan karakter  kematangan  buah  kopi  berdasarkan  nilai statistik  histogram  dan  momen  warna  dari  citra kopi.

## 3.1 Bahan dan kondisi simulasi
Data  yang  digunakan  adalah  citra  buah  kopi arabika  yang  terdiri  dari  empat  kategori  warna berdasarkan  kematangannya,  yaitu: kopi  arabika muda , kopi arabika setengah masak , kopi arabika masak ,  dan kopi  arabika  tua (lihat  Gambar  1). Pengkategorian  kematangan  kopi  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  1  didasarkan  kepada pengamatan petani kopi.
Gambar 1. Empat macam tingkat kematangan buah kopi berdasarkan warna kulitnya
Simulasi dilakukan menggunakan dataset citra kopi yang diambil menggunakan kamera ha ndphone 4,3  inci  dengan  resolusi  800  x  480 piksel  dan  kerapatan  230  ppi.  Jumlah  citra  untuk setiap jenis citra kdapat dilihat pada Tabel 1.

## 3.2 Alur simulasi
Proses  ekstraksi  fitur  citra  buah  kopi  Arabika dilakukan sesuai dengan diagram pada Gambar 2. Terdapat  dua  jenis  metode  ekstraksi  fitur  yaitu histogram  dan  momen  warna  yang  dilakukan secara terpisah. Citra asli merupakan citra dengan format  RGB  ( red,  green,  blue ).  Kemudian  citra warna  tersebut  di cropping, dan  selanjutnya dikonversikan menjadi citra dengan format warna HSV  ( hue,  saturation,  value ).  Setelah  kedua  fitur tersebut  diperoleh,  dilakukan  analisis  terhadap
nilai-nilainya.  Akhirnya,  berdasarkan  nilai-nilai tersebut,  ditentukan  karakter  dari  kematangan buah kopi.
Nilai-nilai  statistik  dari  histogram  warna  berupa mean,  simpangan  baku,  skewness  dan  kurtosis, juga  nilai-nilai  momen  warna  diharapkan  dapat memberikan  karakter  (ciri-ciri)  dari  setiap kelompok  kematangan  (warna)  buah  kopi  seperti yang tertera pada Tabel 1
Tabel 1 Jumlah citra kopi dari setiap kategori Jenis Citra Kopi Jumlah Kopi Arabika Muda 50 Kopi Arabika Setengah masak 50 Kopi Arabika Masak 50 Kopi Arabika Tua 50 .
Gambar 2. Mekanisme ekstraksi histogam warna dan momen warna untuk keperluan karakterisasi warna biji kopi.

## Hasil dan Pembahasan
4.1. Pre-processing Tahap  awal  dari pre-processing ditunjukkan pada  Gambar  3. Gambar  3  (a)  menunjukkan proses  segmentasi  buah  kopi  pada  citra.  Pertama sekali,  citra  dikonversi  menjadi  citra  biner. Selanjutnya, deteksi tepi dilakukan melalui operasi konvolusi  dengan  metode thresholding sehingga diperoleh tepi dari buah kopi yang merepresentasikan  luas  dari  objek.  Luas  objek kemudian  dihitung  dengan  cara  menjumlahkan
seluruh angka 1 (piksel berwarna putih) pada citra tepi  yang  diperoleh  luas  objek  dihitung  dalam satuan piksel. Selanjutnya operasi morfologi digunakan untuk
mendapatkan boundary dari citra biner, dan hasilnya di-overlap- kan  dengan  citra  asli.  Proses  terakhir  adalah menentukan bounding-box pada  citra  asli. Berdasarkan lokasi bounding-box ini, citra asli di- crop . Gambar 3(b) menunjukkan hasil cropping tersebut.    Pada  Gambar  4  ditunjukkan hasil  konversi  warna  RGB  ke  format  warna  HSV dari kopi pada Gambar 3(b).
(a). Proses segmentasi untuk penentuan lokasi citra kopi
(b). Hasil cropping berdasarkan bounding box
Gambar 3. Proses cropping citra buah kopi
Gambar 4. Konversi nilai RGB ke HSV  Kopi Arabika Muda pada Gambar 3(b)
Gambar  5  menunjukkan  histogram  warna dari  masing-masing  komponen  H,  S  dan  V dari  citra  kopi  pada  Gambar  4.  Pada  bagian selanjutnya  ditunjukkan  bahwa  nilai  statistik dari histogram hue dapat menentukan karakter kematangan kopi berdasarkan warna.

## 4.2 Hasil Analisis histogram warna
Hasil  simulasi  dari  fitur  histogram  dari komponen HSV dari empat jenis kematangan buah kopi yaitu: kopi muda , kopi setengah masak , kopi masak ,  dan kopi  tua ditampilkan  pada  Gambar  6 sampai dengan 9. Terdapat perbedaan penyebaran nilai  piksel  pada  histogram hue dari  keempat kelompok  warna  kopi.  Histogram hue dari kopi muda dan kopi  setengah  masak terkonsentrasi
pada  sebelah  kiri  histogram.  Histogram hue dari kopi  masak terkonsentrasi  pada  sebelah  kiri  dan kanan  histogram,  sementara  untuk kopi  tua , histogram hue nya  berada  berada  pada  hampir semua bagian, dengan kepadatan yang tinggi pada bagian kiri, tengah dan kanan.
Dari  Gambar  6  s.d  Gambar  9  juga  dapat diamati  penyebaran  nilai  piksel  dari  komponen saturasi.  Kopi  dengan  warna  hijau,  kuning  dan merah  memiliki  saturasi  yang  agak  besar  dengan puncak  nilai  saturasi  berada  pada  0.6  s.d  0.8. Sementara  untuk  kopi  tua,  nilai  saturasi  terpusat pada  nilai  0  s.d  0.5.  Selanjutnya,  histogram  dari value  juga  menunjukkan  karakteristik  yang berbeda dari keempat warna kopi di gambar 1
Gambar 5. Komponen hue, saturasi dan value dari suatu citra kopi muda dan histogramnya
Gambar 6. Histogram warna HSV dari citra kopi arabika muda
Gambar 7.  Histogram warna HSV dari citra kopi arabika setengah masak
Gambar 8.  Histogram warna HSV dari citra kopi arabika masak
Gambar 9.  Histogram warna HSV dari citra kopi arabika tua
Pengamatan terhadap bentuk histogram dari H,
S dan V menunjukkan potensi untuk menggunakan  nilai  statistik  dari  histogram- histogram  tersebut  sebagai  penciri  atau  penentu karakter dari warna kopi.
Jika  Gambar  6  sampai  dengan  Gambar  9 menyajikan  contoh  histogram  dari  keempat kelompok warna (kematangan) buah kopi; Tabel 2 memberikan  rentang  nilai  (selisih  nilai  minimum dan maksimum) besaran statistik histogram warna berupa mean , variance , skewness dan kurtosis dari 50  citra  kopi  seperti  tertera  pada  Tabel  1.  Pada Tabel  2,  terdapat  beberapa  nilai  yang  tidak memiliki  interval,  misalnya  pada  kolom skewness dari nilai value dari kopi muda , yaitu 1.3.
Hal  ini  disebabkan  interval  dari  nilai-nilai tesebut  lebih  kecil  dari  0.05  (pembulatan  ke  nilai satu  desimal  menyebabkan  pembulatan  ke  angka yang  sama).  Pengamatan  seksama  dari  Tabel  2 memberikan  informasi  bahwa  nilai  mean  dari HSV  dan  nilai  kurtosis  dari hue adalah  yang paling  bisa  membedakan  antara  satu  warna  kopi dengan  yang  lain.  Pada  tabel  2,    nilai-nilai    ini ditulis dengan tinta tebal.

## 4.3 Hasil analisis momen warna
Hasil  perhitungan  nilai  momen  warna  dari keempat  kategori  kopi  ditunjukkan  pada  Tabel  3. Nilai-nilai yang tertera adalah rentang antara nilai terendah  dan  tertinggi  dari  50  kopi  untuk  setiap kategori. Pengamatan terhadap data ini memberikan  informasi  bahwa  nilai  momen  warna kurang  sesuai  untuk      memberikan  karakteristik warna  buah  kopi.    Tidak  ada  sekelompok  nilai yang  bisa  membedakan  satu  warna  kopi  dengan warna kopi lain.
Jika  dipadankan  dengan  teori,  seharusnya nilai  momen  dari  komponen  hue  memberikan rentang  nilai  yang  berbeda  antara  satu  warna kopi  dengan  yang  lain.  Namun  hal  ini  juga tidak  terbukti.  Komponen  hue  memiliki  nilai momen pertama ( mean ) yang sama antara kopi muda dan kopi  setengah  masak .  Selanjutnya, nilai simpangan baku (dituliskan sebagai ’std’ pada  Tabel  3)  juga  saling    bertumpang  tindih antara kopi masak dan kopi tua .
Tabel 2. Besaran nilai statistik histogram dari empat kategori kematangan berdasarkan warna dari citra kopi Keadaan Kopi Muda Setengah masak Masak Tua Mean HSV 36.0  39.4 40.5  42.0 42.0  43.0 ≥ 44 Variance H 2.4  3.8 3.8  4.0 4.1  4.7 ≥ 4.7 S 3.1  3.3 3.3  3.8 3.8  4.8 ≥ 4.8 V 2.4  2.6 2.6  2.7 2.7  4.7 ≥ 4.7 Skewness H 3.0  3.5 3.5  4.5 5.2  7.5 ≥ 8.2 S 5.1  5.3 5.3  5.4 5.4  4.5 ≥ 5.8 V 1.3 1.3 1.3 - 1.9 ≥ 2.2 Kurtosis H 17.2  28.3 29.2  31.4 32.7  83.5 ≥ 84.2 S 44.5  46 46  47.4 31  36 ≥ 55.1 V 3.5  3.9 3.9  4.1 4.5  7.0 ≥ 7.6
Tabel 3. Nilai momen dari komponen hue, saturation dan value dari empat kategori citra kopi
Kopi Muda Kopi Setengah masak Kopi Masak Kopi Tua Hue mean 0.2 0.2 0.2-0.4 ≥ 0.4 std 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 ≥ 0.3 skewness 2.2-2.4 1.7- 2.2 0.4-1.8 ≥ 0.4 Saturation mean 0.4 - 0.5 0.5 0.2-0.4 ≥ 0.2 std 0.2- 0.3 0.3 0.1 ≥ 0.1 skewness 0.1 0.1 0.2 ≥ 0.7 Value mean 0.4 - 0.5 0.5 0.2 - 0.3 ≥ 0.3 std 0.2 0.2 0.2-  0.3 ≥ 0.3 skewness 0.4 - 0.5 0.5 - 0.7 0.7  -  1.1 ≥ 1.1 Kesimpulan Berdasarkan analisis nilai-nilai fitur tersebut,  yang  diambil  dari  200  citra  kopi, disimpulkan  bahwa  fitur  warna  berupa  nilai statistik  dari  komponen hue histogram  warna lebih sesuai untuk mewakili karakter kematangan  berdasarkan  warna  dari  buah kopi.  Nilai  kurtosis  dari  histogram hue memiliki  nilai  berbeda  untuk  setiap  kategori kematangan  buah  kopi: kopi  muda memiliki nilai kurtosis 17.2  28.3, kopi setengah masak 29.2  31.4, kopi masak 32.7  83.5 dan kopi tua lebih dari 84.2.

## Daftar Pustaka
[1] P. Rahardjo, “Kopi Panduan Budidaya dan Pengolahan  Kopi  Arabika  dan  Robusta,” Jakarta: Penerbit Penebar Swadaya, 2012.
[2] A.S, Somantri, “Teknologi pengolahan citra  digital  untuk  identifikasi        mutu fisik      produk  tanaman perkebunan,” Warta  Penelitian  dan  Pengembangan Tanaman Industri, Pusat Penelitian dan Pengembangan Perkebunan, 2009.
[3] B.  M.  Ayitenfsu,  “Method  of  Coffee Bean  Defect  Detection,” International Journal  of  Engineering  Research  & Technology (IJERT), vol. 3, no. 2, pp. 2355-2357, Feb, 2014.
[4] F.  Faridah,  G.  O.  F.  Parikesit,  F. Ferdiansjah  “Coffee  Bean  Grade Determination Based on Image Parameter,” TELKOMNIKA ,  vol.9, no.3, pp. 547-554, Dec, 2011. [5]
B. Turi, G. Abebe, G. Goro, “Classification of Ethiopian Coffee Beans Using Imaging Techniques,” East African
Journal  of  Sciences ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1-
10, Jan, 2013.
[6] E. Carrillo dan A. A. Peñaloza, “Artificial Vision  to  assure  Coffee-Excelso  Beans quality,”  The  2009  Euro  American Conference on Telematics and Information  Systems:  New  Opportunities to  increase  Digital  Citizenship,  Prague, 2009. [7]
R. Calvini, A. Ulrici, J. Amigo, “Practical comparison  of  sparse methods  for classification  of  Arabica  and  Robusta coffee  species  using  near  Infra-red hyperspectral  imaging,” Chemometrics and  Intelligent  Laboratory  Systems ,  vol. 146, pp. 503-511, Aug, 2015.
[8] E.  M.  Oliveira,  et.al,  “A  computer  vision system  for  coffee  beans  classification based on computational intelligence
techniques,” Journal of Food engineering ,
vol 171, pp. 22-27, Feb, 2016.
[9] J.  C.  Caban.  (2010,  Sep.).  Introduction  to Image  Statistics.  [Online].  Available https://www.csee.umbc.edu/~caban1/Fall2 010/CMSC691//Schedule_files/Docs/08-
ImageStatistics.pdf
[10] N. Keen, “Color Moments,” unpublished.

## Biodata Penulis
Hendri Syahputra , Menyelesaikan pendidikan S2 pada jurusan Magister Teknik Elektro Universitas Syiah  Kuala  tahun  2018  dibidang  Pengolahan Citra.
Fitri  Arnia ,    Menyelesaikan  pendidikan  S1  pada jurusan  Teknik  Elektro  Universitas    Sumatera Utara. Studi S2 di University of New South Wales , Australia.  Gelar  Doktor  diperolehnya  dari Tokyo Metropolitan    University ,  Jepang  dengan  kajian pengolahan citra.
Khairul  Munadi ,  menyelesaikan pendidikan S1- nya  di  jurusan  Teknik  Elektro,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Pendidikan S2 dan S3  diselesikan  di  Tokyo Metropolitan  University , Jepang.  Bidang  penelitian  yaitu  multimedia, pengolahan  citra  dan  penanggulangan  bencana.