Pengembangan Aplikasi Deteksi Kualitas Green Bean Kopi Menggunakan Yolov8 Berbasis Progressive Web App (PWA) - Dekry, Muhammad Reviza; Hendriyani, Yeka; Sriwahyuni, Titi; Samala, Agariadne Dwinggo (Jurnal Pendidikan Tambusai, 2025)
Proses grading manual green bean kopi di Indonesia yang lambat dan inkonsisten menjadi tantangan utama bagi industri. Penelitian ini mengatasi masalah tersebut dengan mengembangkan "BeanSense", sebuah Progressive Web App (PWA) yang mengimplementasikan algoritma deteksi objek YOLOv8 untuk otomatisasi penilaian kualitas. Menggunakan metode pengembangan prototipe, model YOLOv8 dilatih secara spesifik pada dataset citra biji kopi yang diklasifikasikan sebagai 'fine' dan 'defect'. Hasil pengujian menunjukkan performa model yang sangat baik, dengan nilai presisi mencapai 95,2% dan mAP50 sebesar 94,1%. Aplikasi "BeanSense" yang dihasilkan terbukti menjadi solusi teknologi yang efektif, akurat, dan efisien untuk membantu para pelaku industri kopi dalam mempercepat dan menstandarisasi proses grading.