KLASIFIKASI KUALITAS JENIS KOPI HALUS ROBUSTA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DAN MOBILENET-V2 - Abhista Hibatullah, Akbar; Asriyanik, Asriyanik; Apriandari, Winda (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Kopi merupakan komoditas perdagangan global yang sangat bernilai, dengan berbagai jenis yang memiliki karakteristik unik, dipengaruhi oleh asal geografis, metode penanaman, kondisi iklim, serta teknik pengolahan dan pemanggangan. Salah satu jenis kopi yang populer adalah robusta, yang dikenal dengan rasa yang lebih kuat dan pahit. Para ahli kopi menggunakan pengetahuan dan pengalaman mereka untuk mengidentifikasi kualitas kopi robusta unggulan melalui pengamatan visual dan teknik cupping, yang menilai aroma, rasa, kekentalan, keasaman, dan aftertaste. Dengan permintaan yang terus meningkat untuk kopi berkualitas tinggi, kemampuan untuk mengklasifikasikan dan menilai jenis kopi ini menjadi semakin penting, didukung oleh teknologi terbaru yang memastikan konsumen mendapatkan pengalaman menikmati kopi terbaik. Mengklasifikasikan kualitas kopi halus robusta adalah tantangan dalam industri kopi, karena penting untuk menjaga konsistensi kualitas dan pengenalan di pasar. Metode klasifikasi otomatis menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan arsitektur MobileNet-V2 diusulkan untuk mengidentifikasi kualitas kopi halus robusta. Penggunaan CNN untuk klasifikasi menunjukkan hasil yang luar biasa dalam mengidentifikasi gambar kualitas kopi halus robusta, dengan akurasi validasi sebesar 99,82%, recall score sebesar 0.9982 precision 0.9982, dan F1 Score 0,99. Tingkat akurasi yang sangat tinggi ini menunjukkan kemampuan CNN dalam mengklasifikasikan gambar kualitas kopi halus robusta dengan sangat tepat.