## Klasifikasi Warna pada Kematangan Buah Kopi
Kuning menggunakan Metode

## CNN Inception V3

## UUNG UNGKAWA, GALIH AL HAKIM
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: uung@itenas.ac.id
Received 24 Mei 2023 | Revised 15 Juni 2023 | Accepted 23 Juni 2023

## ABSTRAK
Kopi kuning adalah varietas kopi yang berciri khas berwarna kuning saat matang. Permasalahan muncul saat petani tidak sengaja memanen kopi yang masih belum matang  sempurna  karena  warna  kopi  kuning  yang  matang  berbeda  dari  kopi lainnya. Penelitian ini menggunakan metode CNN Inception V3 yang merupakan metode  deep  learning  untuk  menentukan  kematangan  buah  kopi  kuning.  Ada permasalahan yakni kurangnya dataset. Dengan teknik augmentasi dan transfer learning  permasalahan  tersebut  dapat  diatasi  dengan  memperoleh  model  yang baik. Dengan menggunakan label yaitu mentah, setengah matang, matang, dan total 1380 dataset citra buah kopi yang dipecah menjadi 984 citra untuk training, 246  citra untuk validasi dan 150  citra  buah kopi untuk  testing, didapatkan  nilai akurasi metode CNN Inception V3 sebesar 92.00%.

## Kata kunci : Kopi Kuning, CNN Inception V3

## ABSTRACT
Yellow coffee is a variety of coffee that is distinctive, which has a yellow color when ripe. Problems arise when farmers accidentally harvest coffee that is not fully ripe yet because the color of ripe yellow coffee is different from other coffees. This study used the CNN Inception V3 method, which is a deep learning method for determining the ripeness of yellow coffee cherries. There is a problem, namely the lack  of  datasets.  With  augmentation  techniques  and  transfer  learning  these problems  can  be  overcome  by  obtaining  a  good  model.  By  using  three  labels, namely raw, half-ripe, and ripe, and a total of 1380 coffee bean image datasets broken down into 984 images for training, 246 images for validation and 150 coffee bean images for testing, the accuracy value of the CNN Inception V3 method is 92.00%.
Keywords : Yellow Coffee, CNN Inception V3

## 1. PENDAHULUAN
Buah kopi kuning merupakan varietas kopi dengan ukuran ceri yang lebih kecil dan memiliki aroma yang lebih tajam. Buah kopi kuning mempunyai ciri khas warna kuningnya yang menarik dan  mengindikasikan  tingkat  kematangan  yang  tepat (Rismayanti  &  Nafi’ah,  2021) . Varietas buah kopi kuning banyak ditanam dan dibudidaya petani kopi di Kabupaten Garut untuk menghasilkan kopi Arabika berkualitas tinggi seperti buah kopi kuning (Ningtyas, dkk, 2022) .  Para  petani  pada  umumnya  melakukan  panen  buah  kopi  dengan  cara  identifikasi manual, yang membuat kualitas kematangan buah kopi belum bisa dikatakan maksimal. Pada saat  ini  sudah  banyak  sistem  yang  dapat  mengidentifikasi  kematangan  buah  kopi  dengan berbagai metode, salah satunya yaitu metode CNN Inception V3 melakukan klasifikasi warna. Metode CNN Inception V3 merupakan metode deep learning yang dapat melakukan proses klasifikasi. CNN Inception V3 disebut deep learning karena mempunyai jaringan yang dalam. CNN Inception  V3  mempunyai  struktur  kerja  yang  terdiri  dari  input,  output,  dan  proses klasifikasi.  CNN Inception  V3  melakukan  proses  ekstraksi  dan  mempunyai  lapisan-lapisan tersembunyi  yakni  lapisan  konvolusi, pooling,  aktifasi  (ReLU),  softmax  dan  fully  connected layer. CNN Inception V3 bekerja secara terstruktur yang mengorganisasi objek, maka dari itu keluaran  dari  konvolusi  digunakan  untuk  konvolusi  berikutnya (Arrofiqoh  &  Harintaka, 2018) .
Terdapat permasalahan pada klasifikasi buah kopi kuning ini yaitu kurangnya dataset yang digunakan pada penelitian ini karena kelangkaan dataset citra buah kopi kuning, sedangkan metode deep  learning  mengharuskan  memiliki  dataset  yang  besar.  Apabila  dataset  kurang maka kemampuan model untuk mengenali pola-pola kurang baik dan terjadinya underfitting. Namun menurut (Shu, 2019) model seperti VGG-16, VGG-19, Inception V3, InceptionResNet V2 dapat digunakan pada dataset yang sedikit karena dengan pemilihan fungsi dan modifikasi yang  tepat  seperti  augmentasi  data, transfer  learning,  dropout  dan  fine-tuning,  akan menghasilkan model yang sangat baik dan meminimalirkan terjadinya underfitting.
Penelitian oleh (Michael, 2022) mengenai komparasi kombinasi pre-trained model dengan SVM pada klasifikasi kematangan kopi berbasis citra memperoleh hasil akhir yang baik dengan tujuan penelitian membandingkan pre-trained model yaitu VGG16, MobilnetV2 dan Inception V3  yang  dikombinasikan  dengan  SVM  pada  lapisan classifier  untuk  melakukan  klasifikasi kematangan  buah  kopi  dengan  proses  pelatihan  menggunakan tuning  hyperparameter GridseacrhCV  dengan  10  fold  cross  validation  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar  0.96  atau 96%.  Pada  penelitian  oleh (Tamayo-Monsalve,  dkk,  2022) mengenai  klasifikasi kematangan  kopi  menggunakan  CNN  dan transfer  learning menjelaskan  penggunaan  lima arsitektur CNN pada klasifikasi buah kopi untuk mengetahui tingkat kematangan. Model yang berbeda dilatih pada dataset pelatihan yang sama, penelitian ini menghasilkan akurasi pada model Inception  sebesar  98.00%.  Penelitian  selanjutnya  oleh (Supriyanto,  dkk,  2022) mengenai  klasifikasi  kanker  tumor  payudara  menggunakan  arsitektur Inception  V3  dan algoritma machine  learning  dengan  tujuan  untuk  membandingkan  empat  model  untuk mendapatkan  hasil  model  terbaik  dengan  hasil  penelitian  memperoleh  hasil  akurasi  pada metode Inception V3 sebesar 93.00%.
Namun pada penelitian ini hanya sedikit yang menggunakan CNN Inception V3 untuk klasifikasi buah kopi. Pembeda penelitian ini dengan penelitian sebelumnya dengan metode yang serupa yaitu akan dilakukan modifikasi seperti penggunaan parameter jumlah epoch, fungsi optimizer, learning  rate  dan  fungsi  aktivasi  untuk  menentukan  tingkat  keberhasilan  dan  akurasi  yang tinggi pada klasifikasi kematangan buah kopi kuning menggunakan model CNN Inception V3. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  metode  CNN  dengan  arsitektur
Inception dalam melakukan klasifikasi warna pada sistem identifikasi kematangan buah kopi. Penelitian  ini  menggunakan dataset  buah  kopi  kuning  yang  diambil  secara  manual  dengan kamera, dataset ini memiliki 1380 citra yang sudah dipisah menjadi folder training, validasi, dan test.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kopi Kuning
Kopi yellow caturra atau kopi kuning merupakan kopi jenis Arabika yang dibudidayakan petani dengan karakteristik yang berbeda, yaitu ketika matang buah kopi ini tidak berwarna merah melainkan  berwarna  kuning  pekat.  Varietas  kopi  dengan  ukuran  ceri  yang  lebih  kecil  dan memiliki aroma yang lebih tajam. Buah Kopi kuning ini merupakan kopi yang dikembangkan oleh petani di Kabupaten Garut (Dani, dkk, 2016) . Buah kopi kuning ini termasuk varietas buah kopi yang langka karena dalam penanamannya harus pada tanah yang memiliki iklim dingin.  Kopi  kuning  ini  bisa  dipanen  dalam  kurun  waktu  kurang  lebih  antara  satu  tahun (Anugrah, 2022) . Berikut Gambar 1 merupakan contoh buah kopi kuning.
Gambar 1. Buah Kopi Kuning
2.2 CNN ( Convolutional Neural Network)
CNN ( Convolutional Neural Network) adalah metode (deep learning) yang dapat memproses, mendeteksi, dan mengekstrak fitur dari data image atau objek. CNN merupakan jenis Artificial Neural Network (ANN) yang membutuhkan convolutional layer tetapi CNN juga dapat memiliki jenis  lapisan  lain  seperti pooling,  dan  fully  connected  layers,  untuk  membuat  deep  CNN (Albawi, dkk, 2018) .  Tahapan-tahapan  proses  kerja  CNN  terdapat  banyak  struktur  yaitu seperti konvolusi, fungsi aktivasi, pooling, dilakukan konvolusi dan pooling ulang, dilakukan fully connected, dan dilakukannya proses pelatihan. CNN dapat memproses dan mengekstraksi fitur  dari  data-data  gambar  yang  akan  diklasifikasikan (Putri,  2020) .  Gambar  2  berikut merupakan tahapan pada Convolutional Neural Network.
Gambar 2. Tahapan CNN (Arrofiqoh & Harintaka, 2018)

## 2.3 Inception V3
Inception V3 adalah arsitektur CNN yang dapat melakukan proses pengenalan citra termasuk proses klasifikasi citra. Inception V3 menggabungkan berbagai konvolusi dengan ukuran kernel yang  berbeda-beda,  karena  dapat  mengekstraksi  fitur  secara  efisien. Inception  V3  juga menggunakan teknik regulasi dan reduksi untuk mencegah terjadinya overfitting. Arsitektur Inception V3 ini memiliki struktur yang dalam dan kompleks (Kapa, 2022) . Inception V3 ini merupakan  model pre-trained  untuk  melakukan  proses  klasifikasi,  Inception  V3  juga merupakan perpaduan dari peningkatan Inception V2 yang mempunyai beberapa keunggulan yaitu proses konvolusi yang lebih kecil dan pengurangan ukuran grid yang dapat meminimalisir perhitungan (Arti & Arymurthy, 2023) . Gambar 3 berikut merupakan model Inception V3.
Gambar 3. Model Inception V3 (Andrew & Santoso, 2022)

## 2.4 Augmentasi Data
Augmentasi merupakan teknik pengolahan dan pembuatan citra secara efisien yang bertujuan memperbanyak suatu data atau citra untuk melakukan traning model tanpa harus membuat atau mengumpulkan citra baru (Sanjaya & Ayub, 2020) . Augmentasi data dilakukan untuk memproses  dalam  pengolahan  data  citra  buah  kopi  kuning. Dataset  buah  kopi  kuning diaugmentasi untuk melakukan proses pengubahan atau memodifikasi citra yang masih bisa dikenali  manusia.  Augmentasi  pada  sistem  klasifikasi  warna  pada  kematangan  buah  kopi kuning dilakukan untuk memperbanyak dataset agar meningkatkan hasil akurasi pada model CNN Inception  V3.  Augmentasi  yang  digunakan  pada  klasifikasi  warna  pada  sistem kematangan buah  kopi kuning  yaitu rotate, horizontal  flip,  vertical  flip, dan affine. Tabel  1 merupakan hasil augmentasi sistem kematangan buah kopi kuning.
Tabel 1. Augmentasi Buah Kopi Kuning Dataset Asli Horizontal Flip Vertikal Flip Rotasi Affine

## 2.5 Blok Diagram Metode CNN Inception V3
Gambar 4 berikut merupakan blok diagram sistem metode CNN Inception V3.
Gambar 4. Blok Diagram Sistem Metode CNN Inception V3
Pada  Gambar  4  terdapat  dua  tahapan  yaitu training  dan  testing.  Berikut  penjelasan  dan tahapan-tahapan training pada blok diagram sistem metode CNN Inception V3.
1. Input, tahap pertama terdapat dataset, pada dataset terdapat citra beserta label untuk masing-masing  citra,  citra  yang  digunakan  yaitu  citra  buah  kopi  dan  label  yang  di gunakan yaitu matang, setengah matang, dan mentah.
2. Proses,  tahap  kedua  terdapat  proses ,  citra  yang  sudah  diterima  oleh  laptop  atau computer  dilakukan  proses  preprocessing  untuk  mengubah  ukuran  citra  kemudian diubah  menjadi  sebuah  tensor  dan  tensor  tersebut  dinormalisasi.  Tensor  tersebut kemudian  diproses  oleh  CNN Inception  V3  untuk  dilakukan  klasifikasi  buah  kopi. Arsitektur  CNN  yang  digunakan  yaitu Inception  V3.  Selanjutnya  proses  model.fit dilakukan untuk melatih model Inception V3 dengan memasukkan citra yang telah di preprocessing beserta label berdasarkan gambarnya.
3. Output, pada tahap output, terdapat keluaran hasil dari CNN Inception V3 yaitu buah kopi kuning matang, buah kopi kuning setengah matang, dan buah kopi kuning mentah serta model baru dari metode CNN Inception V3 yang sudah di training.
Berikut  penjelasan  dan  tahapan-tahapan testing  pada  blok  diagram  sistem  metode  CNN Inception V3.
1. Input, tahap pertama terdapat citra uji dan bobot dari model CNN Inception V3 yang telah  di- training,  citra  uji  yang  digunakan  merupakan  citra  yang  berbeda  dari  citra training.
2. Proses,  tahap  kedua  terdapat  proses,  citra  yang  diterima  dilakukan  proses preprocessing untuk mengubah ukuran citra kemudian diubah menjadi sebuah tensor dan tensor tersebut dinormalisasi. Tensor tersebut kemudian di proses oleh CNN untuk
dilakukan klasifikasi buah kopi. Arsitektur CNN yang digunakan yaitu Inception V3. Hasil prediksi  klasifikasi  model  CNN Inception  V3  kemudian  dilakukan  proses  decoder prediksi untuk diketahui label aslinya, karena keluaran dari model yaitu berupa tensor.
3. Output, pada tahap output, terdapat keluaran hasil dari CNN Inception V3 yaitu buah kopi  kuning  matang,  buah  kopi  kuning  setengah  matang,  dan  buah  kopi  kuning mentah.

## 2.6 Flowchart Keseluruhan
Pada flowchart keseluruhan sistem metode CNN Inception V3 terdapat beberapa proses dan sub proses. Berikut Gambar 5 merupakan flowchart keseluruhan sistem.
Gambar 5. Flowchart Keseluruhan CNN Inception V3
Berikut merupakan penjelasan flowchart keseluruhan sistem metode CNN Inception V3.
1. Input Citra, input berupa citra buah kopi kuning yang akan diklasifikasikan.
2. Preproccesing, pada tahap ini dilakukan preprocessing dengan rescale, shear range, dan zoom range.
3. CNN Inception  V3,  citra  tersebut  selanjutnya  dilakukan  ekstrasi  ciri  dan  klasifikasi menggunakan metode CNN dengan arsitektur Inception V3.
4. Setelah load model dengan akurasi training terbaik dari 20 epoch, maka model tersebut akan  melakukan  klasifikasi  jenis  kematangan  buah  pada  gambar  yang  sudah disediakan pada dataset.

## 2.7 Flowchart Sub Proses Preprocessing
Pada flowchart sistem metode CNN Inception V3 terdapat sub proses preprocessing. Berikut Gambar 6 merupakan flowchart preprocessing.
Gambar 6. Flowchart Preprocessing
Berikut  Gambar  6  merupakan flowchart  preprocessing,  terdapat  penjelasan  dan  tahapan- tahapan.
1. Rescale, proses rescale yaitu proses dimana fungsi untuk mengubah skala nilai citra. Nilai skala yang digunakan pada proses rescale citra buah kopi kuning yaitu 1/255 yang artinya setiap nilai 1/255 akan dikalikan sehingga nilainya akan berubah antara 0 dan 1.
2. Shear  Range,  proses  shear  range  yaitu  menerapkan  metode  shear  transformation dengan menambah variasi citra dengan cara merotasi citra dengan derajat tertentu
3. Zoom Range, proses zoom range yaitu menerapkan zoom dengan memperbesar citra dengan  skala  tertentu  dari  citra  original.  Nilai  yang  lebih  kecil  dari  satu  akan menghasilkan citra yang diperbesar, sedangkan nilai yang lebih besar dari satu akan menghasilkan citra yang diperkecil.

## 2.8 Flowchart Sub Proses Metode CNN Inception V3
Pada flowchart  sistem  metode  CNN  Inception  V3  terdapat  sub  proses.  Berikut  Gambar  7 merupakan flowchart sub proses metode CNN Inception V3.
Gambar 7. Flowchart Sub Proses Metode CNN Inception V3
Gambar 7 merupakan flowchart sub proses metode CNN Inception V3, terdapat penjelasan dan tahapan-tahapan pada flowchart sub proses metode CNN Inception V3.
1. Convolution,  pada  tahap  ini  dilakukan  konvolusi  pada  citra  yang  telah  melalui preproccesing, sehingga membentuk sebuah filter dan menghasilkan sebuah keluaran feature map.
2. Pooling, pada pooling layer akan dilakukan pergeseran filter pada seluruh area feature map  dengan  ukuran  stride.  Stride  adalah  perhitungan  yang  menentukan  jumlah pergeseran filter.
3. Inception  V3,  proses  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  waktu  komputasi  dan  untuk mencegah overfitting.
4. Pooling, pada tahap ini dilakukan kembali proses pooling.
5. Linear, proses ini digunakan untuk mengaktivasi secara linier, agar hasil dari model sebanding dengan input.
6. Softmax,  pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  melakukan  proses  perhitungan  dari  setiap kelas target yang sesuai dan membantu kelas target untuk input.

## 3. HASIL PENGUJIAN

## 3.1 Penggunaan Dataset
Dataset yang digunakan adalah citra buah kopi kuning yang diperoleh sendiri langsung dari pohonnya dan difoto menggunakan kamera dengan latar belakang HVS berwarna putih. Data
citra buah kopi kuning yang diperoleh sebanyak 276 termasuk matang, mentah, dan setengah matang. Lalu  data  citra tersebut  dilakukan pengolahan  augmentasi data dan  menghasilkan sebanyak 1380 citra buah kopi kuning. Data citra yang diperoleh dibagi menjadi 3 yaitu 984 citra  digunakan  untuk training  dataset,  246  citra  digunakan  untuk  validasi,  dan  150  citra digunakan untuk citra uji. Berikut Tabel 2 merupakan pembagian dataset.
Tabel 2. Pembagian Dataset No. Kelas Training Validasi Test 1 Matang 328 82 49 2 Mentah 328 82 49 3 Setengah Matang 328 82 49 Total 984 246 147 Berikut Gambar 8 merupakan contoh dataset citra buah kopi kuning yang digunakan.

## Gambar 8. Sample Dataset Citra Buah Kopi Kuning

## 3.2 Pengujian Kinerja Sistem
Pengujian  kinerja  sistem  dilakukan  untuk  mengukur  hasil  pada  metode  CNN Inception  V3. dataset yang digunakan merupakan citra buah kopi kuning. CNN Inception V3 terdapat lapisan konvolusi  dan pooling  yang  dapat  mengenali  fitur  pada  gambar  yang  menyebabkan  CNN Inception V3 sangat akurat dalam hasil klasifikasi buah kopi kuning. Hasil pengujian buah kopi kuning pada pelatihan/ training model sebanyak 20 epoch dengan dataset pelatihan citra buah kopi kuning. Pada pelatihan/ training CNN Inception V3 terdapat dataset training sebanyak 984 buah dan dataset validasi sebanyak 246 buah menghasilkan hasil akurasi pelatihan/training sebesar 97.00%. Data uji testing sebanyak 147 buah dengan masing-masing kelas sebanyak 49 citra memperoleh akurasi sebesar 92.00%

## 3.3 Hasil Pengujian Sistem CNN Inception V3
Pada hasil pengujian CNN Inception V3 dengan sebanyak 20 epoch mendapatkan hasil akhir nilai akurasi pada proses pelatihan/ training yaitu sebesar 97%. Berikut Gambar 9 merupakan grafik hasil akurasi dan loss untuk pelatihan/training dan validasi.
Gambar 9. Grafik Hasil Akurasi dan Loss CNN Inception V3
3.4 Pengujian Data Testing CNN Inception V3 Pada  pengujian  data testing  terdapat  hasil  prediksi  klasifikasi.  Setelah  dilakukan  proses pelatihan/ training sebanyak 20 epoch didapatkan hasil bobot terbaik dari model Inception V3. Kemudian bobot tersebut di load untuk dilakukan testing sebagai hasil akhir prediksi klasifikasi yang akan ditentukan. Terdapat 147 buah data uji untuk dilakukan proses testing, masing- masing kelas dibagi menjadi 49 buah. Berikut Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5 merupakan hasil pengujian data testing mentah, setengah matang, dan matang.
Tabel 3. Hasil Pengujian Data Testing Mentah CNN Inception V3 No Model Kelas Target Gambar Hasil Klasifikasi 1 Inception V3 Mentah Matang 2 Inception V3 Mentah Matang 3 Inception V3 Mentah Mentah 4 Inception V3 Mentah Matang 5 Inception V3 Mentah Matang
Tabel 4. Hasil Pengujian Data Testing Setengah Matang CNN Inception V3 No Model Kelas Target Gambar Hasil Klasifikasi 1 Inception V3 Setengah Matang Setengah Matang 2 Inception V3 Setengah Matang Setengah Matang 3 Inception V3 Setengah Matang Setengah Matang 4 Inception V3 Setengah Matang Setengah Matang 5 Inception V3 Setengah Matang Setengah Matang Tabel 5. Hasil Pengujian Data Testing Matang CNN Inception V3 No Model Kelas Target Gambar Hasil Klasifikasi 1 Inception V3 Setengah Matang Setengah Matang 2 Inception V3 Setengah Matang Setengah Matang 3 Inception V3 Setengah Matang Setengah Matang 4 Inception V3 Setengah Matang Setengah Matang 5 Inception V3
Setengah
Matang Setengah Matang
Gambar 10. Grafik Jumlah Citra Uji dan Hasil Klasifikasi pada CNN Inception V3
Hasil klasifikasi pada pengujian data testing CNN Inception V3 memperoleh sejumlah prediksi benar  dan  prediksi  salah.  Pada  pengujian  data testing  CNN  Inception  V3  terdapat  kelas mentah, setengah matang, dan matang, dengan 147 citra uji. Pada tabel yang di dalamnya terdapat model, kelas target, gambar, dan hasil klasifikasi. Hasil pengujian data testing pada CNN Inception V3 berdasarkan Tabel 3 terdapat kesalahan prediksi pada model dengan jumlah delapan,  kesalahan  terjadi  pada  kelas  mentah  dengan  hasil  prediksi  matang.  Berdasarkan Tabel 4 tidak terdapat kesalahan prediksi pada kelas setengah matang. Berdasarkan Tabel 5 terdapat  kesalahan  prediksi  pada  model  dengan  jumlah  satu,  kesalahan  terjadi  pada  kelas matang dengan hasil prediksi setengah matang. Berikut Gambar 10 merupakan grafik hasil klasifikasi data testing CNN Inception V3.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian telah dilakukan  implementasi metode  CNN  dengan arsitektur Inception  V3. Pengimplementasian metode CNN Inception V3 tersebut telah berhasil memberikan hasil yang cukup baik yaitu dengan tujuan untuk mengidentifikasi berupa citra buah kopi kuning dengan tiga kelas yaitu mentah, setengah matang dan matang. Dari hasil pengujian CNN Inception V3 digunakan 1380 citra buah kopi kuning, 984 citra buah kopi kuning untuk training serta 246 citra buah kopi kuning untuk validasi, dengan pengaturan beberapa parameter seperti epoch 20, batch  size  32,  optimizer  SGD  dan  learning  rate  0.0001.  Hasil  dari  kinerja  model  CNN Inception V3 dilakukan pengujian dengan citra uji sebanyak 147 citra buah kopi kuning dan menghasilkan akurasi sebesar 92.00% pada metode CNN Inception V3.

## DAFTAR RUJUKAN
Albawi, S., Mohammed, T. A., & Al-Zawi, S. (2018). Understanding of a convolutional neural network. Proceedings  of  2017  International  Conference  on  Engineering  and Technology, ICET 2017, (pp. 1–6).
https://doi.org/10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186
Andrew, A., & Santoso, H. (2022). Compare VGG19, ResNet50, Inception-V3 for Review Food
Rating. Sinkron  Jurnal  &  Penelitian  Teknik  Informatika,  7(2),  845–494. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i2.11383
Anugrah,  R.  B.  (2022).  Pengembangan  Desain  Produk  Kemasan  Kopi  Di  Sapuangin  Kopi Basecamp Merapi Dengan Menggunakan Metode Quality Function Deployment (Qfd) Dan Kano. Official Scientific Journals of Universitas Islam Indonesia, 33(1), 16–106.
Arrofiqoh,  E.  N.,  &  Harintaka.  (2018).  Implementasi  Metode  Convolutional  Neural  Network
Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Pada  Citra  Resolusi  Tinggi. Geomatika,  24(2),  61. https://doi.org/10.24895/jig.2018.24-2.810
Arti, Y., & Arymurthy, A. M. (2023). Face Spoofing Detection using Inception-v3 on RGB Modal and  Depth  Modal. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Informasi,  16(1),  47–57. https://doi.org/10.21609/jiki.v16i1.1100
Dani, D., Izzah, N. K., & Randriani, E. (2016). Variasi Genetik dalam Populasi Kultivar Kopi
Arabika Berbuah Kuning di Lahan Petani Berdasarkan Penanda SSRs. Jurnal Tanaman Industri Dan Penyegar, 3(2), 83. https://doi.org/10.21082/jtidp.v3n2.2016.p83-94
Kapa, M. R.  (2022). Klasifikasi  Citra Penyakit Leukemia  Menggunakan  Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur Inception-V3. 129.
Michael,  A.  (2022).  Komparasi  Kombinasi  Pre-trained  Model  dengan  SVM  pada  Klasifikasi Kematangan  Kopi  Berbasis  Citra. Journal  Dynamic  Saint,  7(1),  42–48. http://journals.ukitoraja.ac.id/index.php/dynamicsaint/article/view/1613
Ningtyas, K. R., Widodo, S., Diding, S., & Yulia, M. (2022). Autentikasi Cepat Kopi Spesialti Arabika  Java  Preanger  Kultivar  Typica,  Sigarar  Utang  dan  Yellow  Bourbon Menggunakan  Spektroskopi  UV  dan  Metode  PLS-DA. Jurnal  Keteknikan  Pertanian, 10(2), 77–86.
Putri, O. N. (2020). Implementasi Metode CNN Dalam Klasifikasi Gambar Jamur Pada Analisis Image Processing (Studi Kasus: Gambar Jamur Dengan Genus Agaricus Dan Amanita).
1–67. https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/23677/16611103 Ocktavia Nurima Putri.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Rismayanti, A. Y., & Nafi’ah, H. H. (2021). Modifikasi Media Pada Induksi Kalus Kopi Arabika
(Coffea  Arabica  L.)  Berbuah  Kuning. Agro  Wiralodra,  4(2),  42–49. https://doi.org/10.31943/agrowiralodra.v4i2.60
Sanjaya,  J.,  &  Ayub,  M.  (2020).  Augmentasi  Data  Pengenalan  Citra  Mobil  Menggunakan Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 6(2), 311–323. https://doi.org/10.28932/jutisi.v6i2.2688
Shu, M. (2019). Deep learning for image classification on very small datasets using transfer learning. Creative Components IOWA State University, 14–21.
Supriyanto, A., Kusuma, W. A., & Rahmawan, H. (2022). Klasifikasi Kanker Tumor Payudara Menggunakan  Arsitektur  Inception-V3  Dan  Algoritma  Machine  Learning. Jurnal  AL- AZHAR Indonesia Seri Sains Dan Teknologi, 7(3), 187–193.
Tamayo-Monsalve,  M. A., Ruiz, E. M., Pulgarin,  J. P. V., Ortiz, M. A. B., Arteaga, H.  B. A.,
Rubio, A. M., Alzate-Grisales, J. A., Garzon, D. A., Cano, V. R., Arias, S. O., Osorio, G.,
&  Soto,  R.  T.  (2022).  Coffee  Maturity  Classification  Using  Convolutional  Neural
Networks and Transfer Learning. IEEE Access, 10, 42971–42982.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3166515