Implementasi Metode Linear Discriminan Analysis Untuk Klasifikasi Biji Kopi
Kopi merupakan salah satu minuman paling populer di dunia, dalam bidang pertanian kopi menjadi salah satu komoditas peluang pengembang pasar dan perdagangan dunia. Setiap jenis biji kopi memiliki rasa, aroma, tingkat kafein dan harga pasar yang berbeda. Banyaknya jenis biji kopi yang terdapat di Ind...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
LPPM Universitas Mohammad Husni Thamrin
2022-03-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informatika & Komputer |
| Online Access: | https://journal.thamrin.ac.id/index.php/jtik/article/view/664 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Kopi merupakan salah satu minuman paling populer di dunia, dalam bidang pertanian kopi menjadi salah satu komoditas peluang pengembang pasar dan perdagangan dunia. Setiap jenis biji kopi memiliki rasa, aroma, tingkat kafein dan harga pasar yang berbeda. Banyaknya jenis biji kopi yang terdapat di Indonesia dengan bentuk yang hampir mirip dan sulit untuk dibedakan, untuk mengetahui varietas biji kopi tersebut hanya berdasarkan penglihatan semata atau dapat dikatakan dengan menggunakan metode tradisional dan dengan pengetahuan yang didapat, memungkinkan terjadinya kesalahan karena perbedaan pendapat untuk penilaiannya. Penerapan teknik pengolahan citra digital untuk penelitian ini melakukan identifikasi jenis biji kopi dengan algoritma Linear Discriminan Analysis (LDA) untuk proses klasifikasi tiga jenis biji kopi arabika, biji kopi robusta dan biji kopi liberika. Ekstraksi fitur digunakan sebagai pengenalan objek, dengan menggunakan ekstraksi warna HSV dan ekstraksi bentuk menggunakan fitur eccentricity, area dan perimeter. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini yaitu dengan tahapan akuisisi citra, preprocessing, ekstraksi fitur, penerapan LDA, evaluasi. Hasil dari penelitian ini dengan menggunakan 150 dataset dapat menghasilkan akurasi sebesar 84% untuk performa lainnya dengan nilai precision 95% , recall 88% dan F-Measure 86%. |
|---|---|
| ISSN: | 2656-9957 2622-8475 |