KLASIFIKASI CITRA BIJI KOPI ARABIKA MENGGUNAKAN METODE TRANSFER LEARNING ARSITEKTUR EFFICIENTNET-B0

KHOIRUR RIFQI (2024) KLASIFIKASI CITRA BIJI KOPI ARABIKA MENGGUNAKAN METODE TRANSFER LEARNING ARSITEKTUR EFFICIENTNET-B0. S1 thesis, Universitas Trunojoyo Madura.
[thumbnail of TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Appendices.pdf] PDF
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Appendices.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (230kB)
[thumbnail of TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Chapter1.pdf] PDF
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Chapter1.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (204kB)
[thumbnail of TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Chapter2.pdf] PDF
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Chapter2.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (761kB)
[thumbnail of TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Chapter3.pdf] PDF
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Chapter3.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (401kB)
[thumbnail of TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Chapter4.pdf] PDF
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Chapter4.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)
[thumbnail of TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Conclusion.pdf] PDF
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Conclusion.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (53kB)
[thumbnail of TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-References.pdf] PDF
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-References.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (143kB)
[thumbnail of TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Abstract.pdf] PDF
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Abstract.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (54kB)
[thumbnail of TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Cover.pdf] PDF
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34886-Cover.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Kopi adalah minuman kedua yang paling banyak dikonsumsi di dunia. Berdasarkan laporan Statistik Indonesia, produksi kopi pada tahun 2021 meningkat sebesar 1,62%, mencapai 774,6 ribu ton. Kopi Arabika dan Robusta memiliki berbagai varietas yang bergantung pada lokasi tanamnya. Proses klasifikasi biji kopi secara manual sering menghadapi keterbatasan akurasi akibat stamina dan konsistensi manusia yang terbatas, terutama dalam membedakan jenis kopi dengan karakteristik serupa. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan biji kopi Arabika ke dalam empat kelas, yaitu Peaberry, Longberry, Premium, dan Cacat, dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur EfficientNet B0. CNN dipilih karena kemampuannya dalam mengekstraksi fitur citra secara presisi, menghasilkan klasifikasi yang lebih akurat. Arsitektur EfficientNet B0 menggunakan teknik Compound Scaling, yang mengoptimalkan ukuran jaringan (depth, width, resolution) untuk dataset ukuran sedang. Penelitian ini menggunakan sekitar 1600 citra kopi Arabika yang terbagi menjadi empat kelas, dengan dukungan teknik transfer learning menggunakan model pre-trained dari ImageNet untuk meningkatkan performa model secara signifikan. Pengujian dilakukan melalui empat skenario berdasarkan penggunaan augmentasi data dan transfer learning. Proses training dilakukan dengan kombinasi batch size 16 dan 32, epoch 30, serta learning rate awal 0,0001. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model terbaik pada skenario ke 4 dengan loss 0.0042, accuracy 1.0000, precision 1.0000, recall 1.0000, dan F1-score 1.0000 pada data testing. Faktor keberhasilan model meliputi jumlah data training yang mencukupi, optimalisasi hyperparameter, penerapan augmentasi data, transfer learning, serta kesesuaian data testing. Penelitian ini membuktikan bahwa arsitektur EfficientNet B0 sangat efektif untuk mengotomatisasi klasifikasi jenis biji kopi Arabika, memberikan solusi inovatif yang presisi dan andal bagi industri kopi.

Item Type Thesis (Skripsi)
Thesis Type S1
Creators
Creators
NIM
KHOIRUR RIFQI
Department Sistem Informasi
Uncontrolled Keywords Kopi Arabika; Klasifikasi; EfficientNet B0; Convolutional Neural Network (CNN)
Divisions Fakultas Teknik > S1 - Sistem Informasi
Additional Information elib mass import
Depositing User Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id
Date Deposited 19 Oct 2026 23:19
Last Modified 24 Oct 2026 16:56
URI https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/11097

Actions (login required)

View Item
View Item