PENENTUAN LEVEL KEMATANGAN KOPI BERDASARKAN HASIL ROASTING MENGGUNAKAN METODE DETEKSI RGB DAN KLASIFIKASI MINIMUM DISTANCE

Abstract

Pendapatan devisa negara melalui ekspor nonmigas salah satunya adalah dari hasil perkebunan, di mana tanaman kopi merupakan salah satu yang memiliki kontribusi yang signifikan peningkatan ekspor nonmigas di Indonesia. Pengolahan biji kopi sangat berperan penting terhadap kualitas rasa dari kopi. Salah satu tahapan yang sangat berpengaruh terhadap cita rasa kopi adalah proses sangrai (roasting). Hasil sangrai tersebut diklasifikasikan menjadi tiga kelas yaitu light roast, medium roast, dan dark roast. Saat ini proses klasifikasi masih banyak yang dilakukan secara konvensional/manual yang juga memerlukan pakar yang memahami proses roasting untuk melakukan klasifikasi dari hasil roasting tersebut. Karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan biji kopi hasil roasting tersebut secara cepat dan akurat. Dalam hal ini penulis akan membangun sebuah Aplikasi Penentuan Level Kematangan Kopi Berdasarkan Hasil Roasting Menggunakan Metode Deteksi RGB dan Klasifikasi Minimum Distance. Aplikasi ini memakai sebanyak sembilan indikator untuk untuk memprediksi tingkat kematangan kopi yang telah disangrai itu yaitu mean dari RGB, standar deviasi RGB, dan varians RGB sebuah citra. Pada pembagian data latih dan uji menggunakan k-fold cross validaton dengan jumlah k=5, akurasi rata-rata yang diperoleh sebesar 89.63%.