Analisis Tingkat Kematangan Sangraian Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisa citra digital yang dapat menentukan tingkat kematangan sangraian biji kopi, dalam hal mendeteksi sangraian biji kopi yang layak dan tidak layak di konsumsi dan dijual sebagai kopi berkualitas (specially coffe) sebagaimana yang terdapat pad...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
LPPM STIKI Malang
2024-06-01
|
| Series: | J-Intech (Journal of Information and Technology) |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jurnal.stiki.ac.id/J-INTECH/article/view/1258 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850041207416160256 |
|---|---|
| author | I Gede Pramana Ade Saputra Prastyadi Wibawa Rahayu I Made Dwi Ardiada |
| author_facet | I Gede Pramana Ade Saputra Prastyadi Wibawa Rahayu I Made Dwi Ardiada |
| author_sort | I Gede Pramana Ade Saputra |
| collection | DOAJ |
| description |
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisa citra digital yang dapat menentukan tingkat kematangan sangraian biji kopi, dalam hal mendeteksi sangraian biji kopi yang layak dan tidak layak di konsumsi dan dijual sebagai kopi berkualitas (specially coffe) sebagaimana yang terdapat pada Standar klasifikasi biji kopi disediakan oleh SNI No. 01-2907-1999. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisa citra digital yang dapat menentukan tingkat kematangan sangraian biji kopi dari segi warna. Ekstraksi fitur warna yang digunakan dalam penelitian ini adalah ruang warna HSV (Hue Saturation Value). Penelitian ini dimulai dengan melakukan pengumpulan data berupa gambar digital 2D dari sangraian biji kopi. Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini terdiri dari dua tahapan utama yaitu pelatihan dan pengujian. Jumlah data citra biji kopi yang digunakan berjumlah 90 citra. Data yang digunakan adalah berupa citra biji kopi yang terdiri dari tiga tingkat yaitu dark, light, dan medium. Klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Berdasarkan hasil penelitian pada analisis tingkat kematangan biji kopi diperoleh akurasi pelatihan tertinggi sebesar 100% dan akurasi pengujian tertinggi sebesar 100%.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-ad4cdfb8c8384ec9a05a9be01bf6a160 |
| institution | DOAJ |
| issn | 2303-1425 2580-720X |
| language | English |
| publishDate | 2024-06-01 |
| publisher | LPPM STIKI Malang |
| record_format | Article |
| series | J-Intech (Journal of Information and Technology) |
| spelling | doaj-art-ad4cdfb8c8384ec9a05a9be01bf6a1602025-08-20T02:55:49ZengLPPM STIKI MalangJ-Intech (Journal of Information and Technology)2303-14252580-720X2024-06-0112110.32664/j-intech.v12i1.1258Analisis Tingkat Kematangan Sangraian Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur WarnaI Gede Pramana Ade Saputra0Prastyadi Wibawa Rahayu1I Made Dwi Ardiada2Pemasaran Digital, Universitas Dhyana Pura, IndonesiaTeknik Informatika, Universitas Dhyana Pura, IndonesiaTeknik Informatika, Universitas Dhyana Pura, Indonesia Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisa citra digital yang dapat menentukan tingkat kematangan sangraian biji kopi, dalam hal mendeteksi sangraian biji kopi yang layak dan tidak layak di konsumsi dan dijual sebagai kopi berkualitas (specially coffe) sebagaimana yang terdapat pada Standar klasifikasi biji kopi disediakan oleh SNI No. 01-2907-1999. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisa citra digital yang dapat menentukan tingkat kematangan sangraian biji kopi dari segi warna. Ekstraksi fitur warna yang digunakan dalam penelitian ini adalah ruang warna HSV (Hue Saturation Value). Penelitian ini dimulai dengan melakukan pengumpulan data berupa gambar digital 2D dari sangraian biji kopi. Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini terdiri dari dua tahapan utama yaitu pelatihan dan pengujian. Jumlah data citra biji kopi yang digunakan berjumlah 90 citra. Data yang digunakan adalah berupa citra biji kopi yang terdiri dari tiga tingkat yaitu dark, light, dan medium. Klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Berdasarkan hasil penelitian pada analisis tingkat kematangan biji kopi diperoleh akurasi pelatihan tertinggi sebesar 100% dan akurasi pengujian tertinggi sebesar 100%. https://jurnal.stiki.ac.id/J-INTECH/article/view/1258analisis citra digitalektraksi fitur warnasangraian biji kopi |
| spellingShingle | I Gede Pramana Ade Saputra Prastyadi Wibawa Rahayu I Made Dwi Ardiada Analisis Tingkat Kematangan Sangraian Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna J-Intech (Journal of Information and Technology) analisis citra digital ektraksi fitur warna sangraian biji kopi |
| title | Analisis Tingkat Kematangan Sangraian Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna |
| title_full | Analisis Tingkat Kematangan Sangraian Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna |
| title_fullStr | Analisis Tingkat Kematangan Sangraian Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna |
| title_full_unstemmed | Analisis Tingkat Kematangan Sangraian Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna |
| title_short | Analisis Tingkat Kematangan Sangraian Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna |
| title_sort | analisis tingkat kematangan sangraian biji kopi menggunakan ekstraksi fitur warna |
| topic | analisis citra digital ektraksi fitur warna sangraian biji kopi |
| url | https://jurnal.stiki.ac.id/J-INTECH/article/view/1258 |
| work_keys_str_mv | AT igedepramanaadesaputra analisistingkatkematangansangraianbijikopimenggunakanekstraksifiturwarna AT prastyadiwibawarahayu analisistingkatkematangansangraianbijikopimenggunakanekstraksifiturwarna AT imadedwiardiada analisistingkatkematangansangraianbijikopimenggunakanekstraksifiturwarna |