Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Intechno Journal : Information Technology Journal
Kurniawan, Aas Andri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode CNN dan Deep Learning untuk Menentukan Tingkat Roasting Biji Kopi Setiadi F., A. Farhan; Kurniawan, Aas Andri; Hartanto, Anggit Dwi; Hartatik, Hartatik
Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 4 No. 2 (2022): December
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/intechnojournal.2022v4i2.1563

Abstract

Tipe hasil roasting biji kopi dapat ditentukan dengan melihat warna biji kopi ketika dalam proses roasting/sangrai. Cara tersebut cukup efektif untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan keinginan namun dapat terjadi masalah konsistensi dan efisiensi. Tujuan akhir penelitian kami yaitu mengembangkan sistem otomatis untuk menentukan tingkat/tipe hasil roasting pada biji kopi untuk produsen atau pengelola biji kopi. Langkah awal dari projek ini yaitu pengembangan sistem image processing yang mengklasifikasikan gambar biji kopi telah disangrai berdasarkan tekstur dan warna. Kami menggunakan convolutional neural network, model arsitektur VGG-16 dan framework Tensorflow untuk mengolah data set gambar berjumlah 100 gambar kelas light roasts, 100 gambar medium roasts dan 100 gambar dark roasts. Rata-rata hasil data latih mencapai 96.0% dan validasi score 60.0%. Dengan akurasi yang cukup tinggi maka dapat membantu pengklasifikasian tingkat roasting biji kopi menjadi lebih konsisten.
Co-Authors Anggit Dwi Hartanto, Anggit Dwi Hartatik Setiadi F., A. Farhan