<![CDATA[Kopi merupakan salah satu komoditas yang paling diunggulkan di era global saat ini, sehingga permintaan biji kopi meningkat dari tahun ketahun. PT. Maharaja Pusaka Nusantara merupakan perusahaan yang melakukan produksi, penjualan dan pembelian kopi yang kemudian kopi tersebut diproses menjadi kopi yang berkualitas lalu distribusikan pada konsumen. Sebelum itu kopi terlebih dahulu melakukan kegiatan pengecekkan, apakah biji kopi tersebut layak atau tidak. Akan tetapi, keputusan memilih kualitas biji kopi masih menggunakan cara manual yang hanya dengan melihat bentuk fisik dari biji hijau kopi tersebut, tentunya metode ini dinilai kurang akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan kemudahan dalam proses pemilihan biji kopi berkulitas. Dengan permasalahan tersebut, maka dibutuhkan suatu program aplikasi object detection secara realtime yang dapat digunakan melalui perangkat smartphone android menggunakan metode YOLO untuk mendeteksi biji kopi berkualitas baik dalam melakukan proses pemilihan. YOLO merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk pengenalan objek, menggunakan pendekatan jaringan saraf tiruan untuk memprediksi atau mendeteksi objek pada sebuah citra dengan cepat dan lebih baik. Dataset yang dikumpulkan sebanyak 142 gambar biji kopi yang dikelompokan menjadi dua label yaitu biji kopi yang berkualitas baik dan yang tidak berkualitas, dengan menggunakan Teachable Machine sebagai alat untuk proses klasifikasi. Proses pengujian deteksi objek dilakukan 2 kali percobaan yakni pencahayaan dan jarak. Pengujian berdasarkan pencahayaan mendapatkan akurasi 83,33%, sedangkan berdasarkan jarak mendapatkan akurasi 66,66%, sehingga jika diratakan tingkat akurasi pada aplikasi ini sebesar 75%.]]>
Copyrights © 2023
