KLASIFIKASI JENIS BIJI KOPI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONALNEURAL NETWORK DAN TRANSFER LEARNING PADA MODEL VGG16 DAN GLCM 47E954

Abstract

Abstrak

Proses pengklasifikasian juga digunakan dalam artificial intelligence (AI), yang merupakan kecerdasan yang

dibuat oleh komputer, sehingga dapat menirukan tindakan seperti halnya manusia pada umumnya dan dapat

menangkap kejadian yang terjadi di lingkungan sekitarnya. Melihat perkembangan perdagangan kopi internasional

yang sangat tinggi, dapat disimpulkan jika terdapat jenis kopi yang memiliki kualitas terbaiklah yang akan banyak

dicari oleh negara pengimpor kopi. Terdapat beberapa jenis kopi diantaranya adalah kopi Arabica, kopi Robusta,

kopi Liberica. Pada saat ini kopi sangat banyak dinikmati oleh masyarakat baik itu kalangan muda maupun tua,

dengan seiring berjalannya waktu pun peminat kopi terus meningkat. Melalui teknologi yang ada saat ini maka

dapat dibedakan jenis biji kopi Robusta, Arabica, Liberica. Salah satu teknologi yang dapat digunakan adalah deep

learning. Tujuan dari penelitian ini adalah mengusulkan model Convolutional Neural Network (CNN)-Transfer

Learning untuk diimplementasikan pada sistem cerdas untuk proses klasifikasi citra jenis biji kopi. Metode yang

digunakan dalam penelitian ini adalah model CNN transfer learning VGG16 dan GLCM 47e954. Dari hasil

pengujian yang dilakukan pada 3 model yakni model CNN, Model CNN-transfer learning VGG16 dan GLCM

47e954 didapatkan hasil bahwa akurasi yang paling tinggi didapatkan ketika melakukan klasifikasi citra biji kopi

dengan menggunakan CNN-transfer learning model GLCM 47e954 yakni sebesar 96%. Tingkat akurasi yang

meningkat jika dibandingkan dengan model CNN biasa mengindikasikan bahwa penggunaan transfer learning

memberikan efek yang baik pada tingkat akurasi yang didapatkan. Kenaikan sebesar 1% memang tidak terlalu

besar akan tetapi dengan adanya kenaikan tersebut membuka peluang untuk meningkatkan lebih tinggi

menggunakan model transfer learning lainnya.