Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.083
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Jurnal Sistem Cerdas Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Bulletin of Computer Science Research Jurnal Armada Informatika Journal of Computers and Digital Business Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat (JURIBMAS) Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
Yusuf Ramadhan Nasution
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Klasifikasi Tingkat Kematangan Kopi Gayo Berdasarkan Fitur Citra Warna Kulit Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HSV M. Rezi Syahputra; Yusuf Ramadhan Nasution
Journal of Computers and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026)
Publisher : PT. Delitekno Media Madiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56427/jcbd.v5i2.985

Abstract

Penentuan tingkat kematangan buah kopi secara manual masih menghadapi keterbatasan subjektivitas dan inkonsistensi yang berdampak langsung pada penurunan kualitas kopi Gayo pasca panen. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis tingkat kematangan buah kopi berbasis pengolahan citra digital. Berbeda dengan pendekatan konvensional yang menggunakan ruang warna RGB yang sensitif terhadap intensitas cahaya, penelitian ini menerapkan transformasi ruang warna Hue, Saturation, Value (HSV) untuk mendapatkan ekstraksi fitur warna yang lebih stabil terhadap variasi pencahayaan lingkungan. Tahapan metodologi meliputi akuisisi citra, praproses berupa thresholding dan cropping, serta normalisasi fitur sebelum proses klasifikasi dilakukan. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Euclidean Distance dengan dataset sebanyak 180 citra yang terbagi menjadi kelas matang, setengah matang, dan mentah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai akurasi rata-rata sebesar 90%. Evaluasi mendalam melalui confusion matrix menunjukkan performa optimal pada kelas matang dan mentah dengan nilai recall 100%, namun terdapat tantangan pada kelas setengah matang dengan recall 70% akibat adanya overlap fitur rona warna pada fase transisi kematangan. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam menyediakan metode sortasi yang objektif guna membantu petani kopi Gayo menjaga standarisasi kualitas di pasar global.
Co-Authors Abdul Halim Hasugian Abdullah Afif Baihaqi Aidil Halim Lubis Arinda Aulia Awal Rizki Siregar Daffa Naufal Rahimi Falah Affandi Heri Santoso HERI SUSANTO Ilham Hafiz Satrio LINDA WAHYUNI M. Rezi Syahputra Muhammad Eka Nadyah Almirah Simanjuntak Rizal, Chairul Siti Wahyuni Amalia Suhardi Suhardi Supiyandi Supiyandi Syahputra, Risky Diky Tengku Fira Eliza