<![CDATA[Kopi merupakan salah satu komoditas terpenting di dunia, lebih dari dua juta gelas kopi di konsumsi setiap hari. Kualitas kopi bergantung pada serangkaian proses, dan sortasi merupakan proses yang sangat penting untuk mensegmentasi biji kopi sesuai kualitas. Biji kopi yang tercampur menyebabkan rusaknya rasa, menurunkan kualitas, dan harga. Sortasi biji dengan cara manual rentan mengalami kesalahan disebabkan turunnya konsentrasi serta subjektivitas manusia. Pada penelitian ini penulis mengimplementasi algoritma Naive Bayes untuk membangun model klasifikasi kualitas biji kopi robusta berdasarkan fitur warna RGB, fitur tekstur dengan metode GLCM, dan fitur ukuran biji kopi robusta. Biji kopi robusta diperoleh dari CV. Kaki Lima Solid sejumlah 300 gram untuk setiap kualitas. Biji kopi difoto untuk menghasilkan citra biji kopi. Citra biji kopi di pre-proses selanjutnya di lakukan ekstraksi fitur warna, tekstur, dan ukuran biji. Dataset hasil ekstraksi fitur di bagi menjadi dua bagian, 480 data digunakan untuk melatih algoritma Naive Bayes. Pengujian model klasifikasi dengan 120 data uji memperoleh hasil akurasi 87.5%. Komparasi fitur dan metode klasifikasi lain pada masa depan dapat dilakukan untuk memperoleh hasil yang lebih baik.]]>
Copyrights © 2024
