KLASIFIKASI CITRA BIJI KOPI TEMANGGUNG MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCURRENCE MATRIX – CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK - Muhammad Syadham, Syahrun; Akbar, Mutaqin (Universitas Lampung, 2025)
Kabupaten Temanggung dikenal sebagai daerah penghasil kopi unggulan di Jawa Tengah. Namun, identifikasi varietas biji kopi seperti Arabika, Robusta, dan Excelsa masih banyak dilakukan secara visual yang rawan kesalahan karena sifatnya yang subjektif. Penelitian ini bertujuan merancang sistem klasifikasi citra biji kopi Temanggung dengan mengombinasikan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Convolutional Neural Network (CNN). Sebanyak 1.350 citra biji kopi diolah dan diekstraksi menjadi 16 fitur tekstur menggunakan GLCM dari empat arah orientasi. Fitur tersebut digunakan sebagai input untuk arsitektur CNN berlapis 16. Dataset dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi sebesar 96,67%, sedangkan pada pengujian mencapai 96,30%. Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi GLCM dan CNN mampu menghasilkan akurasi yang baik walaupun masih belum bisa mengungguli penelitian sebelumnya.