PENGENALAN BIJI KOPI BERDASARKAN GREEN BEAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID - Anisul Fuad Aziz; Nahar Mardiyantoro; Nur Hasanah (Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Sains Al-Qur'an, 2026)
Kabupaten Wonosobo merupakan salah satu daerah penghasil kopi di Jawa Tengah yang memiliki potensi besar, khususnya pada komoditas kopi dalam bentuk green bean. Namun, perbedaan karakteristik visual antar jenis biji kopi seperti Arabika, Robusta, Liberika, dan Ekselsa sering kali sulit dikenali secara kasat mata, terutama oleh masyarakat umum. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi berbasis Android yang mampu mengenali jenis biji kopi berdasarkan citra green bean menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan berupa citra biji kopi green bean yang diperoleh melalui proses observasi dan pengambilan gambar langsung dengan pengaturan resolusi, ISO, dan tingkat kecerahan tertentu. Proses penelitian meliputi pengolahan data, augmentasi citra, perancangan arsitektur CNN, pelatihan model menggunakan Google Colaboratory, serta konversi model ke format TensorFlow Lite untuk diimplementasikan pada aplikasi Android menggunakan bahasa pemrograman Kotlin. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengukur akurasi, presisi, dan recall. Selain itu, pengujian sistem dilakukan melalui pengujian blackbox dan usability untuk memastikan fungsi aplikasi berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode CNN mampu mengenali jenis biji kopi green bean dengan baik dan aplikasi yang dikembangkan dapat digunakan sebagai alat bantu identifikasi biji kopi secara cepat dan praktis bagi petani, pelaku usaha, maupun konsumen kopi di Wonosobo.