Identfikasi Parameter Biji Dan Bubuk Kopi Robusta Menggunakan Machine Vision Dan Metode Artificial Neural Network (ANN) - Bambang Dwi Argo; Maurice Andreane (Jurnal Keteknikan Pertanian Tropis dan Biosistem, 2017)
Penelitian ini bertujuan mengklasifikasi biji dan bubuk kopi robusta khas suatu daerah menggunakan NNPred dan memberikan informasi mengenai Artificial Neural Network (ANN) serta mengetahui parameter gambar terhadap biji dan bubuk kopi robusta khas suatu daerah. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu: akuisisi citra, pengolahan data citra, penyusunan model dan NN-pred (Neural Network Prediction). Akuisisi citra menggunakan scanner canoscan Lide 120 dengan resolusi 300 dpi sebanyak 960 gambar masing biji kopi sebesar 480 dan bubuk kopi sebesar 480 gambar. Dua model ANN telah dibangun yaitu model 1 dengan 12 parameter input dan model 2 dengan 10 parameter input. Kedua model dipakai untuk menghasilkan nilai MSE terkecil. Hasil penelitian menunjukkan untuk model 1 laju pembelajaran 0.6 dan momentum 0.8, model 2 laju pembelajaran 0.1 dan momentum 0.4. kedua model dilatih sampai 500 iterasi serta 3 lapisan tersembunyi yang digunakan sehingga diperoleh hasil untuk model 1 nilai MSE validasi   terkecil untuk citra biji terdapat pada warna sat hsv sebesar 0.012 dan ARE 18.26%, untuk citra bubuk terdapat pada warna hue sebesar 0.025 dan ARE 22.45%, pada model 2 nilai MSE validasi terkecil untuk citra biji terdapat pada tekstur cluster tendency sebesar 0.009 dan ARE 17.74%, untuk citra bubuk terdapat pada tekstur cluster tendency sebesar 0.013 dan ARE 22.86%.