Metode CBIR Untuk Memprediksi Kualitas Kakao Menggunakan Fitur Warna - irianto, suhendro yusuf; Roffi, Ahmad; Karnila, Sri; Yuliawati, Dona (Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura, 2021)
Tingkat persaingan yang tinggi dalam dunia usaha agroindustri yang salah satunya industri hulu coklat, membuat Indonesia dituntut untuk selalu menjaga dan meningkatkan kualitas produknya. Penurunan kualitas produk olahan kakao dapat menjadi penyebab rendahnya daya saing kakao nasional terhadap produksi serupa dari negara tetangga penghasil kakao seperti Malaysia. Negara tersebutÂ giat meningkatkan produksi agroindustrinya terutama produk kakao. Untuk itu dalam upaya meningkatkan kualitas produksi coklat Nasional, pemerintah melalui Badan Standardisasi Nasional Indonesia (BSN) telah menetapkan standar ukuran yang harus dipenuhi agar biji kakao layak pakai dan dapat bersaing dengan produk dari negara lain dan di pasar dunia. Kesulitan yang sekarang masih sering dihadapi adalah kurangnya ke-akuratan dalam menentukanm kualitas biji coklat (cocoa bean). Dalam penelitian ini digunakan metode Content based Image Retrieval (CBIR) untuk menentukan kualitas kako atau coklat. Sekitar 1.000 citra digital coklat digunakan dan dikumpulkan dari perkebunan petani kakao Perusahan Perkebunan Nusanatara PTP II di propinsi Lampung. Hasil risetÂ menunjukkan bahwa akurasi rata-rata dalam menentuak kualitasÂ N-AA adalah sebesar 0.98, sedangkan untuk kualitas AA menunjukkan efisiensi akurasi 0.97. Algoritma kami juga menunjukkan waktu yang cukup lumayan dalam pemrosesan pengambilan 1.000 gambar biji kakao yaitu 10,2 detik.