Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Muhammad Syadham, Syahrun
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI CITRA BIJI KOPI TEMANGGUNG MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCURRENCE MATRIX – CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Muhammad Syadham, Syahrun; Akbar, Mutaqin
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7274

Abstract

Kabupaten Temanggung dikenal sebagai daerah penghasil kopi unggulan di Jawa Tengah. Namun, identifikasi varietas biji kopi seperti Arabika, Robusta, dan Excelsa masih banyak dilakukan secara visual yang rawan kesalahan karena sifatnya yang subjektif. Penelitian ini bertujuan merancang sistem klasifikasi citra biji kopi Temanggung dengan mengombinasikan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Convolutional Neural Network (CNN). Sebanyak 1.350 citra biji kopi diolah dan diekstraksi menjadi 16 fitur tekstur menggunakan GLCM dari empat arah orientasi. Fitur tersebut digunakan sebagai input untuk arsitektur CNN berlapis 16. Dataset dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi sebesar 96,67%, sedangkan pada pengujian mencapai 96,30%. Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi GLCM dan CNN mampu menghasilkan akurasi yang baik walaupun masih belum bisa mengungguli penelitian sebelumnya.
Co-Authors Mutaqin Akbar