Deteksi Cacat Biji Kopi Berdasarkan Spesifikasi Specialty Coffee Association dengan YOLOv8 - Syahid, Ibadurrahman; Rachmawati, Ema (eProceedings of Engineering, 2025)
Produksi kopi diprediksi akan menambahsebanyak 5,8% pada tahun 2024. Kopi dapat dibagi menjadiberbagai kualitas berdasarkan kecacatan yang ditemukan.Pemeriksaan kualitas kopi biasanya dilakukan melalui inspeksivisual, yang memakan waktu dan subjektif. Penelitian lain yangtelah dilakukan menerapkan metode yang hanya mendeteksiadanya cacat, atau menggunakan tekstur untuk penilaiankualitas kopi. Penelitian ini menggunakan pendekatan yangberbeda, dengan metode You Only Look Once versi 8(YOLOv8) untuk mendeteksi cacat berdasarkan standarSpecialty Coffee Association (SCA). Dataset yang disusunadalah kumpulan 204 citra yang menampilkan 300 gram bijikopi hijau arabika mandheling. Dengan menggunakanpendekatan di mana model akan mendeteksi danmengklasifikasikan cacat berdasarkan standar SCA, modeldapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam mendeteksicacat biji kopi hijau dan mempermudah inspeksi kualitas kopi.Kontribusi utama dari penelitian ini adalah model yang dapatmendeteksi biji kopi yang memiliki cacat berdasarkan standarSCA. Model yang dibuat memiliki mean average precisionsebesar 0,14. Kata kunci— biji kopi, deteksi objek, computer vision,kualitas kopi.