Systematic Literature Review: Identifikasi Mutu Hasil Roasting Biji Kopi menggunakan Metode Pengolahan Citra Digital

Karomah, Ruliana Sri (2021) Systematic Literature Review: Identifikasi Mutu Hasil Roasting Biji Kopi menggunakan Metode Pengolahan Citra Digital. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Kopi merupakan salah satu hasil komoditas perkebunan dengan jumlah yang besar. Menurut Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur (2017) terdapat tiga Kabupaten yang memiliki produksi perkebunan kopi terbesar yaitu Kabupaten Banyuwangi, Kabupaten Jember dan Kabupaten Malang. Sebelum dikonsumsi, kopi mengalami beberapa proses penting, salah satunya ialah proses roasting. Proses roasting ini penting untuk diperhatikan karena berpengaruh terhadap penentuan mutu. Masalah yang sering dihadapi dalam penentuan mutu ialah sering terjadinya kesalahan. Oleh karena itu, diperlukan metode pengolahan citra digital sebagai pengganti mata manusia dalam menentukan mutu kopi. Melalui metode ini akan dapat dihasilkan penilaian parameter dan klasifikasi mutu dari biji kopi hasil roasting secara tepat, sehingga kesalahan dapat diminimalisir. Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah Systematic Literature Review (SLR). Metode Systematic Literature Review (SLR) digunakan untuk identifikasi, evaluasi dan interpretasi dari semua hasil penelitian yang tersedia dengan topik yang dibahas. Tujuan dari penelitian ini diantaranya ialah untuk mengetahui dan menganalisis parameter mutu yang digunakan dalam menentukan mutu biji kopi hasil roasting, mengetahui dan menganalisis parameter utama yang digunakan sebagai penentu mutu biji kopi hasil roasting, mengetahui dan dan menganalisis metode pengolahan citra digital yang telah digunakan dalam klasifikasi mutu biji kopi hasil roasting, mengetahui dan menganalisis metode pengolahan citra digital terbaik dalam klasifikasi mutu biji kopi hasil roasting. Berdasarkan hasil analisis dari 15 jurnal, diketahui bahwa parameter penilaian mutu kopi hasil roasting yaitu parameter warna, parameter tekstur, dan parameter bentuk. Parameter warna terdiri atas beberapa fitur, diantaranya fitur v warna Red Green Blue (RGB), fitur Grayscale, fitur Hue Saturation Intensity (HSI), dan L*a*b*. Untuk parameter tekstur terdiri atas energy, entrophy, homogenity, dan contrast. Sedangkan untuk parameter bentuk fitur yang digunakan ialah luas, keliling, diameter dan persentase kebulatan. Berdasarkan hasil analisis, parameter utama yang berperan penting dalam melakukan penilaian mutu kopi roasting ialah parameter warna, hal ini diketahui dari peranan fungsi penting parameter warna ini dalam identifikasi mutu berdasarkan citra biji kopi hasil roasting yang digunakan. Selain itu, dari analisis jurnal ini dihasilkan metode pengolahan citra yang digunakan untuk klasifikasi mutu diantaranya ialah Backpropagation, Learning Vector Quantization (LVQ), dan K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil analisis dari ketiga metode yang digunakan, metode terbaik untuk klasifikasi mutu hasil roasting ialah Backpropagation, hal ini diketahui dari hasil nilai akurasi pada metode ini memiliki kisaran nilai yang tinggi. Hasil analisis parameter dan metode klasifikasi terhadap penilaian mutu dari kopi hasil roasting, diharapkan dapat membantu dan memberikan saran perbaikan kepada pihak pengelola proses roasting biji kopi dalam menghasilkan kualitas biji kopi yang baik dan sesuai dengan persyaratan yang telah ditentukan. Terutama berguna untuk masyarakat dalam pembelian kopi untuk mengetahui mutu dari kopi hasil roasting

English Abstract

Coffee is one of the plantation commodities in large quantities. According to the Central Bureau of Statistics of East Java Province (2017), there are three regencies that have the largest coffee plantation production, namely Banyuwangi Regency, Jember Regency and Malang Regency. Before being consumed, coffee undergoes several important processes, one of them is the roasting process. The roasting process is important to note because it affects the quality determination. The problem that is often faced in determining quality is the frequent occurrence of errors. Therefore, a digital image processing method is needed as a substitute for the human eye in determining the quality of coffee. Through this method, it will be possible to evaluate the parameters and classify the quality of roasted coffee beans correctly, so that errors can be minimized. The method used in this research is Systematic Literature Review (SLR). The Systematic Literature Review (SLR) method is used for the identification, evaluation and interpretation of all available research results with the topics covered. The purposes of this study include kwoning and analyzing the quality parameters used in determining the quality of roasted coffee beans, knowing and analyzing the main parameters used to determine the quality of roasted coffee beans, kwoning and analyzing digital image processing methods that have been used in classification quality of roasted coffe beans, knowing and analyzing the best digital image processing methods in classifying the quality of roasted coffee beans. Based on the analysis results from 15 journals, it is known that the parameters for evaluating the quality of roasted coffee are color parameters, texture parameters, and shape parameters. The color parameter consists of several features, including the Red Green Blue (RGB) color feature, the Grayscale feature, the vii Hue Saturation Intensity (HSI) feature, and the L*a*b* feature. Texture parameters consist of energy, entrophy, homogeneity, and contrast. Meanwhile, the shape parameters used are area, circumference, diameter and percentage of roundness. Based on the results of the analysis, the main parameter that plays an important role in assessing the quality of roasted coffee is the color parameter, this is known from the important role of this color parameter in quality identification based on the image of the roasted coffee beans used. In addition, from this journal analysis, image processing methods used for quality classification include Backpropagation, Learning Vector Quantization (LVQ), and K-Nearest Neighbor. Based on the results of the analysis of the three methods used, the best method for classifying the quality of roasting results is Backpropagation, it is knwon from the results of the accuracy value in this method has a high value range. The results of parameter analysis and classification methods for assessing the quality of roasted coffee are expected to help and provide suggestions for improvement to the manager of the coffee bean roasting process in producing good quality coffee beans and in accordance with predetermined requirements. Especially useful for people in buying coffee to know the quality of roasted coffee.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0521100097
Uncontrolled Keywords:	Backpropagation, K-Nearest Neighbor, Kopi, Learning Vector Quantization (LVQ), Mutu, Pengolahan citra, Roasting, Systematic Literature Reviews (SLR),Backpropagation, K-Nearest Neighbor, Coffee, Learning Vector Quantization (LVQ), Quality, Image Processing, Roasting, Systematic Literature Reviews (SLR)
Subjects:	300 Social sciences > 338 Production > 338.1 Agriculture > 338.16 Production efficiency
Divisions:	Fakultas Teknologi Pertanian > Teknologi Industri Pertanian
Depositing User:	soegeng sugeng
Date Deposited:	26 Oct 2021 03:24
Last Modified:	23 Feb 2022 06:45
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/186014

Text (DALAM MASA EMBARGO) - Ruliana Sri Karomah.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (1MB)

Actions (login required)

View Item