KLASIFIKASI BIJI KOPI HIJAU BEDASARKAN EKTRAKSI TEKSTUR MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM - ADABOOST

Syihab, Aditya Muhammad (2025) KLASIFIKASI BIJI KOPI HIJAU BEDASARKAN EKTRAKSI TEKSTUR MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM - ADABOOST. Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP.

	Text Cover.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (49kB)
	Text Lembar Pengesahan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text Lembar Pernyataan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (547kB)
	Text Abstrak.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (228kB)
	Text Bab 1.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (367kB)
	Text Skripsi Full.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (389kB)
	Text Surat Keterangan Hasil Cek Plagiarisme.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (610kB)

Abstract

Industri kopi merupakan salah satu sektor penting yang berkembang pesat, khususnya di Indonesia sebagai negara produsen utama. Permintaan akan kopi berkualitas tinggi mendorong perlunya sistem penilaian dan klasifikasi biji kopi yang lebih akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi biji kopi hijau berbasis computer vision dan machine learning untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi klasifikasi yang sebelumnya masih manual. Metode yang digunakan meliputi pengolahan citra digital dan ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray level co-occurrence matrix (GLCM), serta pengembangan model klasifikasi dengan kombinasi Support Vector Machine (SVM) dan Adaboost. Dataset terdiri dari gambar biji kopi Arabika, Robusta, dan Liberika. Evaluasi performa dilakukan dengan confusion matrix, cross-validation, serta pengukuran akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM-AdaBoost yang dikembangkan berhasil mencapai akurasi 92,93% dalam mengidentifikasi jenis biji kopi hijau, dengan nilai precision, recall, dan F1-score pada seluruh kelas.

Actions (login required)

View Item