APLIKASI PENGENALAN JENIS BIJI KOPI BERDASARKAN GREEN BEAN BERBASIS ANDROID DAN WEBSITE

Tio Dwi Satrio

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi klasifikasi biji kopi arabika, robusta, dan excelsa menggunakan model MobileNet dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN dipilih karena kemampuannya mengekstraksi fitur visual dari gambar dengan akurasi tinggi. Penelitian ini menggunakan data berupa ratusan gambar biji kopi yang dikategorikan berdasarkan jenisnya, seperti arabika, robusta, dan excelsa. Proses pelatihan model dilakukan dengan menggunakan teknik augmentasi data untuk memperluas variasi dataset dan mengurangi kemungkinan overfitting. Hasil pengujian menunjukkan bahwa MobileNet dapat diterapkan untuk klasifikasi pada perangkat Android. Sektor kopi diharapkan akan mendapat manfaat besar dari aplikasi ini, terutama di bidang mengidentifikasi jenis biji kopi yang akan memungkinkan petani, pedagang, dan roaster untuk dengan cepat mengenali berbagai jenis biji kopi. Kajian ini diharapkan dapat memberikan wawasan secara detail mengenai penerapan teknologi machine learning, khususnya deep learning, pada sektor perkebunan, khususnya pada klasifikasi produk perkebunan, yang berpotensi meningkatkan kualitas dan produktivitas secara keseluruhan.


Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.46576/djtechno.v5i3.5190

Article Metrics

Abstract view : 21 times
PDF – 12 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Tio Dwi Satrio

DJTECHNO: Jurnal Teknologi Informasi Indexed By


MEMBER OF


Dedicated to :

Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi published by :

PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS DHARMAWANGSA

Alamat : Jl. K. L. Yos Sudarso No. 224 Medan
Kontak : Tel. 061 6635682 - 6613783  Fax. 061 6615190
Surat Elektronik : s1.ti@dharmawangsa.ac.id

Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi

Ciptaan disebarluaskan di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

slot gacor slot gacor hari ini slot gacor 2025 demo slot pg slot gacor slot gacor