## Sistem Temu Kembali Citra Pada Level Roasting Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna
Yunita Prastyaningsih 1 , Wiwik Kusrini 2
Politeknik Negeri Tanah Laut,
Jl. A. Yani KM.06 Ds. Panggung Kec.Pelaihari Kab.Tanah Laut, Kalimantan Selatan, Indonesia E-mail: yunitaprastya@politala.ac.id 1 , wiwik.kusrini@politala.ac.id 2
Abstract - Coffee before it can be consumed has several processing stages, namely, the picking process at harvest, sorting, drying, peeling the coffee skin, washing, heuling, roasting grinding. The roasting of coffee beans is an important process in the coffee industry which greatly determines the quality of coffee drinks. In checking to determine the level of roasting achieved by industry players in the coffee sector, they still do it visually and have not used a system to validate the roasting results, this results in less accuracy in determining the roasting level produced. Based on these problems, the solution that can be used is to use digital image processing to identify the roasting level results, the method used is feature extraction which aims to identify the characteristics or features of the object. This study uses an image retrieval system to identify the roasting level of robusta and arabica coffee at the light roast, medium roast and dark roast levels using HSV color feature extraction, and the measurement of image similarity using the Minkowski method. The total dataset used is 1080 images. The test results obtained by this image retrieval system are able to identify the roasting level of coffee beans with a precision value of 97,67%.
Keywords - Digital Image Processing, Color Feature Extraction, Level Roasting.
I ntisari -  Kopi  sebelum  dapat  dikonsumsi  mempunyai  beberapa  tahapan  pengolahan  yakni,  proses pemetikan  pada  masa  panen,  penyortiran,  penjemuran,  pengupasan  kulit  kopi,  pencucian, heuling , roasting grinding.  Penyangraian  ( roasting )  biji  kopi  merupakan  proses  yang  penting  dalam  industri perkopian yang sangat menentukan mutu minuman kopi. Dalam pengecekan untuk menentukan hasil level roasting yang dicapai para pelaku industri dibidang kopi masih melakukan secara kasat mata dan belum menggunakan sistem dalam memvalidasi hasil roasting , hal ini mengakibatkan kurang akuratnya dalam  menentukan  level roasting yang  dihasilkan.  Berdasarkan  masalah  tersebut  solusi  yang  dapat digunakan  adalah  dengan  menggunakan  pengolahan  citra  digital  untuk  mengidentifikasi  hasil  level roasting ,  metode  yang  digunakan  adalah feature  extraction yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi karakteristik  atau  fitur  dari  objek.  Penelitian  ini  menggunakan  sistem  temu  kembali  citra  untuk mengidentifikasi level roasting pada jenis kopi robusta dan kopi arabika pada level roasting light roast, medium  roast dan dark  roast menggunakan  ekstraksi  fitur  warna  HSV,  pengukuran  kemiripan  citra menggunakan metode minkowski. Total dataset yang digunakan adalah 1080 citra, Hasil pengujian yang didapat  sistem  temu  kembali  citra  ini  mampu  mengidentifikasi  level  roasting  biji  kopi  dengan  nilai precision 97,67 %
Kata Kunci - Pengolahan Citra Digital,  Ekstraksi Fitur Warna, Level Roasting

## I. P ENDAHULUAN
Kopi adalah salah satu komoditas unggulan perkebunan Indonesia, Indonesia menempati urutan keempat sebagai produsen kopi terbesar didunia  [1]. Kopi bisa diolah salah satunya menjadi minuman yang sangat nikmat, kopi merupakan minuman yang sangat populer didunia dan digemari oleh banyak orang termasuk di Indonesia. Di Indonesia terdapat beberapa jenis biji kopi dengan berbagai varietas yang di budidayakan diberbagai daerah.  Ada empat jenis kelompok kopi yang dikenal, yaitu kopi robusta, kopi arabika, kopi liberika dan kopi ekselsa.
Kelompok kopi yang dikenal memiliki nilai ekonomis dan diperdagangkan secara komersial adalah kopi robusta dan kopi arabika. Sedangkan kopi liberika dan ekselsa kurang ekonomis dan komersial [2]. hal ini bisa dilihat bahwa mayoritas coffee shop di Indonesia memakai biji kopi  robusta  dan  biji  kopi  arabika  sebagai  bahan  baku  olahan  minuman.  Jenis  kopi  arabika memiliki  kualitas  cita  rasa  tinggi  dan  kadar  kafein  lebih  rendah  dibandingkan  kopi  robusta sehingga  harganya  lebih  mahal,  kualitas  robusta  memang  dibawah  kopi  arabika  tetapi  di Indonesia  produksi  kopi  robusta  lebih  banyak  karena  kopi  robusta  adalah  kopi  yang  tahan terhadap penyakit karat daun.
Kopi sebelum dapat dikonsumsi ada tahapan proses pengolahan kopi yang harus dilalui yakni:  proses  pemetikan  pada  masa  panen,  proses  penyortiran,  proses  penjemuran,  proses pengupasan kulit kopi, proses pencucian, proses heuling, proses roasting dan proses grinding. Penyangraian  ( roasting )  biji  kopi  merupakan  proses  yang  sangat  penting  dalam  industri perkopian yang sangat menentukan mutu minuman kopi yang diperoleh, proses ini mengubah biji – biji kopi mentah yang tidak enak menjadi minuman yang nikmat dengan aroma cita rasa yang  lezat.  Pengolahan  biji  kopi  perlu  disesuaikan  dengan  permintaan  dan  kegemaran konsumen. Tingkatan /level penyangraian terdiri dari light roast (sangria cukupan), medium roast (sangrai sedang), dark roast (sangrai matang) [3].
Makin  berkembangnya  usaha  minuman  kopi  membuat  beberapa  orang  tertarik berwirausaha dibidang coffee roastery, mereka menjual hasil roastingan berbagai macam jenis kopi ke kedai – kedai kopi dengan menyesuaikan permintaan pelanggan. Ada juga beberapa coffee  shop  yang  meroasting  sendiri  biji  kopi  yang  dibeli  dari  petani  lalu  digunakan  untuk kedainya sendiri dan ada juga coffee shop yang meroasting sendiri serta menjual hasil roasting ke coffee shop yang lain. Untuk membuat kopi yang nikmat para pemilik kedai mempunyai selera masing – masing dalam memakai jenis biji kopi maupun level roastingnya, dalam hal ini para coffee roastery harus selalu siap menyesuaikan permintaan konsumen. Dalam pengecekan untuk menentukan hasil level roasting yang dicapai para pelaku industri dibidang kopi masih melakukan  secara  kasat  mata  dan  belum  menggunakan  sistem  dalam  memvalidasi  hasil roasting,  hal  ini  mengakibatkan  kurang  akuratnya  dalam  menentukan  level  roasting  yang dihasilkan.
Berdasarkan masalah tersebut solusi yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan pengolahan  citra  digital  untuk  mengidentifikasi  hasil  level  roasting,  metode  yang  umum digunakan adalah feature extraction yang bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik atau fitur dari objek. Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi fitur – fitur yang dimiliki oleh roast beans (biji kopi yang sudah di roasting) agar sistem yang dibuat dapat mengenali level roasting  kopi.  Ektsraksi  fitur  citra  bisa  dilakukan  dengan  ektraksi  fitur  warna,  tekstur  dan bentuk.  Ekstraksi  ciri  warna  digunakan  apabila  objek-objek  yang  akan  dikenali  mempunyai warna  yang  berbeda,  parameter-parameter  warna  didapat  dengan  cara  menormalisasi  setiap komponen RGB (Red Green Blue) pada citra [4]. Penelitian yang memakai fitur warna salah satunya  adalah  [5]  ,  Melakukan  penelitian  klasifikasi  menggunakan  NBC  (Naȉve  Bayes Classifier) dan fitur warna HSV (Hue Saturation Value) dan LBP (Local Binary Pattern), hasil penelitian yang dilakukan adalah fitur warna HSV menghasilkan nilai akurasi sebesar 65% dan fitur  warna  LBP  menghasilkan  akurasi  sebesar  60%.  Penelitian  tentang  perbandingan  RGB, L*a*b  dan  HSV  telah  dilakukan  dalam  hal  efektifitas  pada  tekstur  analisis.  Hasil  penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa HSV lebih baik dari L*a*b dalam keadaaan noise dan menjadi ruang warna yang superior disbanding RGB [6].
Untuk  menemukan  kemiripan  dari  citra  dengan  citra  query  yaitu  dengan  menggunakan metode pengukuran kemiripan citra, yang dilakukan dengan cara menentukan tingkat kemiripan (similarity degree) atau tingkat ketidaksamaan (dissimilarity degree) dua buah vector atau lebih vector  ciri  yang  dimiliki  citra.  Untuk  melakukan  pencarian  kemiripan  citra  diperlukan perhitungan jarak. Jarak merupakan sebuah pendekatan yang sangat banyak digunakan untuk
pencarian citra. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [7] beberapa algoritma perhitungan jarak digunakan untuk mengetahui jarak terbaik dalam temu kembali citra makanan, jarak yang digunakan meliputi jarak Euclidean, jarak City-Block, jarak Minkowski, dan jarak Canberra. Hasilnya, Minkowski memiliki nilai MAP terbaik yaitu sebesar 0,97604.
Pada penelitian ini akan dibuat sistem yang mana dapat membantu mengidentifikasi level roasting pada jenis kopi robusta dan kopi arabika pada level roasting light roast, medium roast dan  dark  roast dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur  warna  HSV  serta    menggunakan pengukuran  kemiripan  citra  menggunakan  metode  minkowski,  vektor  data  citra  akan dibandingkan  dengan  data  citra  query,  tingkat  ketidaksamaan  digambarkan  oleh  nilai  yang menunjukan berapa besar jarak ( distance ) yang dimiliki oleh vektor data citra terhadap data citra query. Semakin besar jarak maka data citra semakin berbeda. Dengan dibangunnya sistem ini dapat membantu para pelaku industri kopi dalam menentukan hasil yang lebih akurat dari hasil level roasting.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
Adapun  penelitian  –  penelitian  yang  membahas  tentang  tentang  penggunaan  metode pengolahan  citra  digital  pada  biji  kopi  maupun  roasting  kopi.  Penelitian  tersebut  [8] menentukan lama sangria kopi berdasarkan variasi derajat sangria menggunakan model warna RGB pada pengolahan citra digital, Biji kopi yang digunakan adalah biji kopi arabika dan biji kopi  robusta,  30  Kg  biji  kopi  Arabika  dan  60  Kg  biji  Robusta,  pengambilan  citra  dengan resolusi 1024 x 768 piksel dalam format bitmap.
Penentuan  lama  sangria  kopi  berdasarkan  variasi  derajat  sangrai  menggunakan  model warna RGB hasilnya adalah nilai koefisien dan korelasi yang dihasilkan adalah berkisar pada interval 0,8 – 1,0 pada perhitungan nilai RGB pada sampel biji robusta dan arabika. Pelitian tentang  pengukuran  tingkat  kematangan  kopi  robusta  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor,  ekstraksi  fitur  yang  digunakan  untuk  memunculkan  ciri  dari  suatu  citra menggunakan fitur HSV [9] , data citra yang digunakan adalah buah biji kopi robusta yang dibedakan dari kondisi buah yang mentah, setengah matang dan matang sebanyak 105 citra buah biji kopi, hasil akurasi yang didapat adalah tertinggi pada K=1 sebesar 93,33% dan K=3 sebesar 96,67%.
Klasifikasi tingkat roasting biji kopi menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation berbasis  citra  digital  [10],  Menggunakan  sebanyak  240  citra  digital  kopi,  dengan  4  tingkat kematangan biji kopi yaitu biji mentah, light roasting, medium roasting dan dark roasting, Nilai perfoma yang dihasilkan adalah 0.107, akurasi sebesar82,7% dan akurasi proses testing sebesar 76,7%.
Klasifikasi  tingkat  sangrai  biji  kopi  berbasiskan  pengolahan  citra  digital  dengan menggunakan singular value decomposition dan learning vector quantization [11], memakai dataset sebanyak 150 citra biji kopi arabika, akurasi yang didapat adalah 90%, Hasil akurasi yang didapatadalah 90 %.
Seleksi  fitur  warna  citra  digital  biji  kopi  menggunakan  metode  principal  component analysis menggunakan tambahan fitur warna RGB dan HIS dilakukan pada 33 citra biji kopi [12] , Uji coba dilakukan pada 240 citra biji kopi arabika dan robusta, hasil akurasi yang didapat adalah 90,8%, sedangkan tanpa menggunakan fitur warna nilai akurasi terbaik adalah 89,6%.

## B. Temu Kembali Citra
Temu  kembali  citra  ( Image  Retrieval )  merupakan  proses  untuk  mendapatkan  sejumlah citra  berdasarkan  masukan  satu  citra  [13].  Prinsip  temu  kembali  citra  adalah  sejumlah  fitur objek  telah  disimpan  di  database,  selanjutnya  citra  testing  yang  disebut  citra  query  akan
dihitung setelah melalui proses citra (ekstraksi fitur). Fitur yang diperoleh dibandingkan dengan fitur semua objek yang terdapat di dalam database, melalui penghitungan jarak fitur. Hasil jarak tersebut diurutkan atau rangking. Nilai yang paling terkecil atau urutan pertama itu adalah citra mirip dengan citra query dan paling besar menunjukan citra tidak mirip atau sama.

## C. HSV
HSV merupakan contoh ruang warna yang merepresentasikan warna seperti yang dilihat oleh mata manusia. Komponen utama dalam model warna Hue, Saturation, dan Value (HSV). H berasal dari kata “hue”,  S berasal dari “saturation”, dan V berasal dari “value”. Model HSV, yang pertama kali diperkenalkan A. R. Smith pada tahun 1978. Model warna HSV merupakan model  perpaduan  warna  yang  populer  karena  konsisten  terhadap  presepsi  pandangan  mata manusia. Selain itu juga warna HSV sering digunakan dalam bidang pengolahan citra dan visi komputer, salah satunya untuk image retrieval [14].
Untuk mendapatkan nilai H, S, V berdasarkan R, G, dan B, terdapat beberapa cara [15]. Cara yang sederhana  adalah seperti berikut.
𝐻 = tan  '
3(𝐺 − 𝐵) (𝑅 − 𝐺) + (𝑅 − 𝐵) 0
𝑆 = 1 − min (𝑅, 𝐺, 𝐵) 𝑉
𝑉 = 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 3

## D. Segmentasi
Proses segmentasi dilakukan dengan menggunakan metode Otsu karena metode ini dapat memilih threshold paling    optimal    secara    otomatis  dan  stabil  karena  didasarkan  pada histogram  citra  [16].  Metode  otsu  menentukan  nilai  ambang  dengan  cara  membedakan  dua kelompok  yaitu  objek  dan  latar  belakang,  yang  memiliki  bagian  yang  saling  bertumpukan berdasarkan histogram seperti pada gambar 1 [17].

## Gambar 1. Penentuan nilai ambang
Prinsip  kerja  metode  otsu  yaitu  pertama-tama  menghitung  probabilitas  nilai  intensitas  i dalam  histogram,  dinormalisasikan  dan  didistribusikan  dalam  persamaan  4,  selanjutnya  dari persamaan 2.1 dilakukan pembagian piksel-piksel tersebut menjadi dua kelas ( background dan objek dalam citra, atau sebaliknya) dengan sebuah threshold pada level keabuan.
𝑝 ! = 𝑛 ! 𝑁 , 𝑝 ! ≥ 0, < 𝑝 ! #
!$% = 1
(1)
(2)
(3) (4)
Keterangan : pi  = Normalisasi jumlah piksel dengan intensitas i L = Level keabuan pada citra ni = Jumlah piksel pada level keabuan ke-i N = Jumlah total piksel

## E. Perhitungan Jarak
Jarak  Minkowski  merupakan  sebuah  metrik  dalam  ruang  vektor  di  mana  suatu  norma didefinisikan  ( normed  vector  space )  sekaligus  dianggap  sebagai  generalisasi  dari Euclidean distance dan Manhattan  distance. Dalam  pengukuran  jarak  objek  menggunakan  jarak minkowski    biasanya  digunakan  nilai  p  adalah  1  atau  2.  Berikut  rumus  yang  digunakan menghitung jarak dalam metode ini [18].
𝑑(𝑥, 𝑦) = () | ! "#$ 𝑥 " − 𝑦 " | % , $/%
dimana, d = jarak antara x dan y x = data pusat klaster y = data pada atribut i = setiap data n = jumlah data, xi = data pada pusat klaster ke i yi = data pada setiap data ke i p = power

## F. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah berupa gambar dari biji kopi robusta dan arabika yang dibedakan melalui level roasting. Level roasting ini terdapat 3 macam yakni, light roast, medium roast dan dark roast.
Gambar 2. (a) Light Roast (b) Medium Roast (c) Dark Roast
Data  yang  digunakan  sebanyak  1080  citra  biji  kopi  arabica  dan  robusta,  dengan  data  latih sebanyak 900 citra dan data uji sebanyak 180 citra. Data 900 citra tersebut terdiri dari 2 jenis biji kopi arabika dan biji kopi robusta. Setiap masing -masing dari level roasting terdapat 150 citra biji kopi yang akan dijadikan data latih dalam pengujian. Pada jenis arabika terdapat 3 level roasting yakni arabica light roast, arabica medium roast dan arabica dark. Total jenis biji kopi arabica adalah 450 citra. Pada jenis biji kopi robusta juga terdapat 3 level roasting yakni robusta light roast, robusta medium roast dan robusta dark roast dengan total 450 data citra. Pada Gambar 2 dapat dilihat terdapat 3 level roasting biji kopi dari masing – masing jenis kopi
(a)
(b) (c)
(5)
yang akan dijadikan uji coba pada sistem temu kembali citra. Biji kopi tersebut dijadikan dataset diambil dengan camera canon 4000D dan bertipe JPEG. Pengambilan citra dilakukan dengan memberikan latar belakang hitam untuk memudahkan dalam proses segmentasi.

## G. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian dilakukan di Kampus Politeknik Negeri Tanah Laut yang beralamat di Jl. A. Yani KM.06 Ds. Panggung Kec.Pelaihari Kab. Tanah Laut 70815, Provinsi Kalimantan Selatan, Indonesia

## H. Metode Penelitian

## Gambar 3. Tahapan Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi tahapan-tahapan seperti pada gambar 3. Penelitian ini diawali dengan mengidentifikasi masalah mengenai pengenalan level roasting biji kopi melalui identifikasi fitur warna pada level roasting biji kopi yaitu level roasting  light  roast,  medium  roast dan dark  roast .  Setelah  identifikasi  masalah,  kemudian kebutuhan dari sistem yang akan dibangun dianalisa. Tahap selanjutnya adalah pengumpulan data,  data-data  pendukung  tersebut  didapatkan  dengan  berbagai  metode  pengumpulan  data, yakni  studi  literatur  dengan  melakukan  penelaahan  berbagai  literatur  dari  buku  dan  artikel- artikel jurnal yang berkaitan dengan topik penelitian. Data yang didapatkan dijadikan rujukan untuk membuat sistem temu kembali level roasting biji kopi. Selain studi literatur melakukan wawancara, sistem temu kembali citra biji kopi memerlukan beberapa data level roasting biji kopi yang digunakan dalam identifikasi level roasting biji kopi. Biji kopi tersebut meliputi biji kopi  robusta  dan  arabika.  Untuk  mendapatkan  data  tersebut  dengan  melakukan  wawancara dengan ahli yang berkaitan dengan topik penelitian yakni roaster biji kopi.
Mulai Identifikasi Masalah Pembuatan Sistem Desain Sistem Pengumpulan Data Selesai Pengujian Analisa Hasil
Selanjutnya membuat desain sistem dengan tujuan untuk menggambarkan bagaimana suatu sistem akan menyelesaikan beberapa permasalahan pada penelitian ini. Desain sistem secara umum mengenai sistem temu kembali citra level roasting biji kopi menggunakan fitur warna dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4.  Desain sistem
Tahapan yang pertama dilakukan adalah input citra RGB selanjutnya dilakukan praproses, pada praproses yang dilakukan terlebih dahulu adalah proses grayscale yang digunakan untuk keseragaman  intensitas  citra  yang  dapat  memudahkan  dalam  proses  segmentasi.  Proses segmentasi  pada  citra  dengan  cara  melakukan  pemisahan  objek  dengan  latar  belakangnya, metode yang digunakan adalah metode otsu. Citra yang sudah melalui proses kemudian diambil bagian  area  biji  kopi  untuk  didapatkan  representasi  warna.  Setelah  mendapatkan  nilai  fitur warna  maka  dilakukan  perhitungan  jarak  menggunakan  minkowski  yang  digunakan  untuk menghitung jarak antara vektor citra inputan dengan  vektor citra query. Adapun output dari penelitian ini adalah berupa temu kembali citra berdasarkan level roasting biji kopi. Tahap  berikutnya  adalah  dengan  membangun  sistem  temu  kembali  citra  level roasting, selanjutnya  dilakukan  pengujian  sistem,  pada  pengujian  sistem  akan  dilakukan  skenario  uji coba yakni ujicoba ekstraksi fitur menggunakan warna dengan menggunakan beberapa jumlah image retrieve yang berbeda. Selanjutnya hasil dari Image Retrieval  dihitung akurasi untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan  penelitian  ini.  Untuk  menghitung  akurasi Image  Retrieval dengan menggunakan parameter Precision. Precision menyatakan rasio jumlah citra relevan yang ditemukan kembali dengan total jumlah citra yang dianggap relevan  [19].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil
Dataset  citra  biji  kopi  robusta  dan  arabika  diambil  nilai  fitur  warnanya,  yang  pertama adalah dengan mengubah semua ukuran data citra biji kopi menjadi ukuran 250x250 piksel, citra RGB diubah menjadi grayscale untuk memudahkan dalam proses segmentasi, selanjutnya
Input Citra Latih Biji Kopi Praproses HSV Database Fitur Citra Input Citra Uji Biji Kopi Praproses HSV Vektor Fitur Hasil Temu Kembali  Citra Perhitungan Jarak Minkowski Vektor Fitur
adalah melakukan proses segmentasi yang bertujuan untuk  membuang latar belakang citra dan mendapatkan  objek  citra  yang  akan  diekstraksi,  hasil  segmentasi  tersebut  bisa  dilihat  pada gambar 5, warna hitam sebagai latar belakang dan warna putih dinilai sebagai objek, kemudian diambil  bagian area biji kopi untuk didapatkan representasi warna.
Gambar 5.  (a) Citra Uji (b) Citra Greyscale (c) Hasil Segmentasi (d) Citra HSV
Uji coba ini dilakukan ekstraksi fitur warna dengan menggunakan jumlah image retrieve yang berbeda, uji coba dilakukan dengan menggunakan jumlah image retrieve 5, 15, 30, 75 dan 150 citra. Hasil uji coba penggunaa fitur warna untuk sistem temu kembali citra level roasting disajikan pada table 1.

## T ABEL I U JI C OBA I MAGE RETRIEVE
Jumlah Image Retrieve Precision (%) 5 97.67 10 94.9 30 88.88 75 79.73 150 62.69
Pada gambar 6 adalah contoh hasil image yang ditemukan kembali dengan jumlah image retrieve 5, citra inputan berupa citra biji kopi pada level roasting light roast dengan image biji kopi  arabika,  Ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  menampilkan  5  citra  dengan  nilai  terdekat dengan citra inputan.  Didapat hasil semua relevan seperti yang ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil fitur arabika ligh roast semua relevan Gambar 7 adalah contoh dari hasil image yang ditemukan kembali dengan hasil yang tidak semua  relevan,  pengujian  dengan  citra  inputan  menggunakan  citra  biji  kopi  arabika  dengan level roasting light roast . Dari 5 citra yang ditemukan Kembali terdapat 1 citra yang bukan merupakan  level roasting  light  roast ,  1  citra  yang  terdeteksi  tersebut  adalah  citra  biji  kopi robusta level roasting light roast.
(a) (b) (c) (d)

## Gambar 7. Hasil fitur arabika light roast tidak semua relevan
Berikutnya uji coba dengan menggunakan citra inputan menggunakan citra arabika dengan level roasting medium roast . Hasil temu Kembali citra bisa dilihat pada gambar 8, pada hasil tersebut citra yang ditemukan kembali adalah semua relevan dengan citra uji, hasil ektraksi fitur cukup baik.
Gambar 8. Hasil fitur arabika medium roast semua relevan
Selanjutnya uji coba menggunakan inputan citra dengan menggunakan citra arabika pada level roasting  dark  roast .  Hasil  temu  Kembali  citra  bisa  dilihat  pada  gambar  9,  pada  hasil tersebut citra yang ditemukan kembali adalah semua relevan dengan citra uji, hasil ektraksi fitur cukup baik, untuk level medium roast dan dark roast secara kasat mata terkadang terlihat cukup ada kemiripan, namun pada sistem untuk jumlah 5 image retrieve didapat hasil yang cukup baik.
Gambar 9. Hasil fitur arabika dark roast semua relevan Pada uji coba inputan citra dengan menggunakan citra robusta pada level roasting light roast, didapat hasil semua relevan seperti yang ditunjukkan pada gambar 10, pada biji kopi arabika dan robusta untuk level roasting light roast secara kasat mata hampir mirip untuk warna dari level roastingnya. Hasil ekstraksi fitur cukup baik dilakukan dengan menampilkan 5 citra dengan nilai terdekat dengan citra inputan.

## Gambar 10. Hasil fitur robusta light roast semua relevan
Pada gambar 11 hasil ekstraksi fitur dengan citra inputan berupa citra biji kopi robusta pada level roasting medium roast dengan hasil semua relevan, dan gambar 12 adalah contoh dari hasil image yang ditemukan kembali dengan hasil yang tidak semua relevan, pengujian dengan citra inputan menggunakan citra biji kopi robusta dengan level roasting medium roast juga. Dari 5 citra yang ditemukan kembali terdapat 1 citra saja yang merupakan level roasting medium roast, sedangkan pada 4 citra lainnya terdeteksi sebagai citra arabika medium roast dan robusta light  roast ,  pada  contoh  gambar  hasil  ekstraksi  tersebut  terlihat  bahwa  antara  level  roasting medium dan light roast mempunyai kemiripan warna yang signifikan.
Gambar 11. Hasil fitur robusta medium roast semua relevan
Gambar 12. Hasil fitur robusta medium roast tidak semua relevan
Hasil ekstraksi fitur menggunakan citra robusta pada level roasting dark roast bisa dilihat pada gambar 13, pada hasil tersebut citra yang ditemukan kembali adalah semua relevan dengan citra uji, hasil ektraksi fitur cukup baik untuk citra dengan level roasting dark roast, pada dark roast warna biji kopi terlihat lebih gelap daripada medium roast, tetapi hasil saat roasting dark roast terkadang ada beberapa yang menghasilkan warna biji kopi mirip dengan hasil medium roast.
Gambar 13. Hasil fitur robusta dark roast semua relevan

## B. Pembahasan
Sistem temu kembali citra pada level roasting biji kopi menggunakan ekstraksi fitur warna berhasil dibangun dan telah diuji coba menggunakan 900 citra latih dan 180 citra uji. Dari hasil uji coba dengan jumlah image retrieve 5, 15, 30, 75 dan 150 citra nilai presisi 97,67 % didapat pada saat menampilkan 5 citra yang memiliki kemiripan warna terdekat dengan citra uji, dari hasil uji coba ini ekstraksi fitur warna cukup baik disaat hanya menampilkan data 5 dengan jarak terdekat , akan tetapi jika uji coba dilakukan dengan menampilkan jumlah image retrieve citra  150  citra  sesuai  dengan  jumlah  citra  relevan  maka  ekstraksi  fitur  warna  HSV  hanya menghasilkan nilai presisi 62.69 %. Dari data citra biji kopi arabica dan robusta yang digunakan masing-masing  mempunyai  level  roasting  yang  sama  seperti  antara  arabica light  roast dan robusta light roast , warna antara 2 biji kopi ini hampir mirip secara kasat mata, saat uji coba dilakukan  menggunakan  data  uji  biji  kopi  arabica light  roast terdapat  beberapa  citra  yang terpanggil adalah data citra biji kopi robusta dengan level roasting light roast .  Sama hal nya dengan biji kopi robusta level roasting medium terdeteksi memiliki kemiripan dengan robusta light saat ujicoba dilakukan, hal ini juga dikarenakan beberapa citra biji kopi tersebut memiliki kemiripan  warna  pada  hasil  roasting  yang  signifikan.  Hasil  ujicoba  yang  dilakukan  adalah hanya menggunakan ekstraksi fitur warna tanpa memperhatikan fitur bentuk dari biji kopi.

## IV. K ESIMPULAN
Metode usulan ekstraksi fitur warna untuk sistem temu kembali citra dengan dua jenis biji kopi yakni citra biji kopi robusta dan arabika menghasilkan precision 97,67%. Hasil Ujicoba menunjukkan bahwa metode ektraksi fitur warna HSV memberikan cukup baik dalam temu kembali. Ekstraksi fitur yang dilakukan belum memperhatikan tentang bentuk dan dan hanya menggunakan dua jenis pada biji kopi. Penelitian ini hanya menggunakan satu jenis ekstraksi fitur sehingga dibutuhkan penelitian lebih lanjut untuk mengembangkan metode ekstraksi fitur dengan menggunakan beberapa metode ekstraksi fitur lainnya.

## R EFERENSI
[1]  K. Pertanian, “Outlook 2017 Komoditas Pertanian Sub Sektor Perkebunan,” 2019.
[2]  P. Raharjo, Berkebun Kopi. Jakarta: Penebar Swadaya, 2017.
[3]  A. Afriliana, Teknologi Pengolahan Kopi. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[4]  T. S. Muljono, Pulung Nurtanto Andono, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: ANDI, 2017.
[5]  K. Ayuningsih, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan HSV  Color  Moment  dan  Local  Binary  Pattern  dengan  Naïve  Bayes  Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 4, pp. 3166–3173, 2019.
[6]  G. Paschos, “Perceptually uniform color spaces for color texture analysis: An empirical evaluation,” IEEE  Trans.  Image  Process. ,  vol.  10,  no.  6,  pp.  932–937,  2001,  doi: 10.1109/83.923289.
[7]  A.  F.  Ahsani,  Y.  A.  Sari,  and  P.  P.  Adikara,  “Temu  Kembali  Citra  Makanan Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  Dan  CIE  L*  A*  B* Color Moments Untuk Pencarian Resep Makanan , Jurnal Pengembangan dan Teknologi, Informasi dan Ilmu Komputer vol. 3, no. 3
[8]  B. Marhaenanto, D. W. Soedibyo, and M. Farid, “Penentuan lama Sangrai Kopi Terhadap Variasi Derajat Sangrai Menggunakan Model Warna Rgb Pada Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing),” J. Agroteknologi , vol. 09, no. 02, pp. 1–10, 2015.
[9]  E. H. Rachmawanto et al. , “Pengukuran tingkat kematangan kopi robusta menggunakan algoritma k-nearest neighbor 1,2,” pp. 978–979, 2018.
[10]  D. A. Nugraha and A. S. Wiguna, “Klasifikasi Tingkat Roasting Biji Kopi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Berbasis Citra Digital,” SMARTICS J. , vol. 4, no. 1, pp. 1–4, 2018, doi: 10.21067/smartics.v4i1.2165.
[11]  M.  .  Muh.  Ipnu  Udjie  Hasiru,  Dr.  Ir.  Jangkung  Raharjo,  M.T,  Nur  Ibrahim,S.T., “Klasifikasi  Tingkat  Sangrai  Biji  Kopi  Berbasiskan  Pengolahan  Citra  Digital  Dengan Menggunakan Singular Value Decomposition Dan Learning Vector,” vol. 44, no. 12, pp. 2–8, 2019.
[12]  D.  A.  Nugraha  and  A.  S.  Wiguna,  “Seleksi  Fitur  Warna  Citra  Digital  Biji  Kopi Menggunakan Metode Principal Component Analysis,” Res.  Comput. Inf. Syst. Technol. Manag. , vol. 3, no. 1, p. 24, 2020, doi: 10.25273/research.v3i1.5352.
[13]  A. Kadir, Dasar pengolahan Citra Digital dengan Delphi . Yogyakarta, 2013.
[14]  V.  Chernov,  J.  Alander,  and  V.  Bochko,  “Integer-based  accurate  conversion  between RGB  and  HSV  color  spaces,” Comput.  Electr.  Eng. ,  vol.  46,  pp.  328–337,  2015,  doi: 10.1016/j.compeleceng.2015.08.005.
[15]  T. ; A. K. R. Acharya, Image Processing Principles and Applications. New Jersey: Wiley Interscience, 2005.
[16]  A. T. . Ratri, Karisma I.D.E, Nugroh A.H, “Pengenalan Keaslian Tanda Tangan dengan menggunakan Kombinasi Dynamic Time Warping (DTW) dan Polar Fourier Transform,” 2015.
[17]  A. Kadir and A. Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: ANDI, 2013.
[18]  M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance,  dan Manhattan  Distance  pada  Algoritma  K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 20–24, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[19]  F. Fatimah, G. F. Laxmi, and P. Eosina, “Pengubahan Data Image Ikan Air Tawar ke Data Vektor menggunakan Edge Detection Metode Canny,” J. Ris. Pendidik. Mat. , vol. 9, pp. 55–60, 2017.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Kementerian Pendidikan Kebudayaan Riset dan Teknologi (Kemendikbud Ristek) yang telah membiayai penelitian ini melalui skema Penelitian Dosen Pemula Tahun Anggaran 2021.