Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) dalam Klasifikasi Tingkat Roasting Biji Kopi

Maria Yohana Vianey Wae, Muhammad Athoillah

Abstract


Proses penentuan tingkat roasting biji kopi masih banyak dilakukan secara manual melalui pengamatan visual, sehingga hasil klasifikasi cenderung bersifat subjektif dan bergantung pada pengalaman penguji. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan tingkat roasting biji kopi berdasarkan citra digital. Dataset yang digunakan merupakan Coffee Bean Dataset yang terdiri atas 1.600 citra dengan empat kategori, yaitu Green, Light, Medium, dan Dark. Data dibagi menjadi 960 citra data pelatihan (60%), 240 citra data validasi (15%), dan 400 citra data pengujian (25%). Model CNN dibangun menggunakan tiga convolution layer, tiga max pooling layer, flatten layer, dense layer, dan fungsi aktivasi Softmax. Proses pelatihan dilakukan selama 20 epoch menggunakan algoritma optimasi Adam. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi pelatihan mencapai 100% dengan akurasi validasi sebesar 97,08%. Berdasarkan hasil pengujian, model memperoleh akurasi keseluruhan sebesar 99,25%, dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang sangat tinggi pada seluruh kategori. Selain itu, confusion matrix menunjukkan bahwa hanya terdapat tiga kesalahan klasifikasi dari total 400 citra pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode CNN mampu mengklasifikasikan tingkat roasting biji kopi secara akurat dan konsisten sehingga berpotensi diterapkan sebagai sistem klasifikasi otomatis untuk mendukung pengendalian kualitas pada industri kopi.


Keywords


Convolutional Neural Network;Deep Learning;Klasifikasi Citra;Tingkat Roasting;Kopi

Full Text:

PDF

References


Alamsyah, Derry, and Dicky Pratama. 2020. “IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS ( CNN ) UNTUK KLASIFIKASI EKSPRESI CITRA WAJAH PADA FER-2013.” 4(2): 350–55.

Alfiantama, Ilham, Michael Ilham Kresnawan, Andres Putra Handoko, Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara, and Pgri Kediri. 2024. “Klasifikasi Tingkat Roasting Biji Kopi Dengan Metode CNN.” 3: 285–90.

Athoillah, Muhammad, Rani Kurnia Putri, Fenny Fitriani, and Article Info. 2026. “A Data-Informatics-Oriented CNN-Based Intelligent Model for Handwritten Mathematical Symbol Recognition.” 5(1): 37–49. doi:10.59461/ijdiic.v5i1.261.

Athoillah, Muhammad, Rani Kurnia Putri, Program Studi Statistika, Universitas Pgri, and Adi Buana. 2023. “IDENTIFIKASI JENIS KENDARAAN BERMOTOR DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS Identification of Motor Vehicle Types Using Convolutional Neural Networks Algorithm.” 5: 109–16.

Azmi, Khairul, and Sarjon Defit. 2023. “Implementasi Convolutional Neural Network ( CNN ) Untuk Klasifikasi Batik Tanah Liat Sumatera Barat.” 16(1): 2580–82.

Cahyono, Bowo Eko, Agung Tjahjo Nugroho, Icha Wulan Maulidina, Studi Fisika, Universitas Jember, and Jawa Timur. 2022. “Klasifikasi Jenis Biji Kopi Dengan Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix ( GLCM ).” 16(3): 191–96. doi:10.24198/jt.vol16n3.9.

Ernesto, René, and García Rivas. 2025. “Automated Coffee Roast Level Classification Using Machine Learning and Deep Learning Models.” : 1–11. doi:10.1111/1750-3841.70532.

Gerry. 2022. “Coffee Bean Dataset Resized.” Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets/gpiosenka/coffee-bean-dataset-resized-224-x-224?

Hanifah Nur Nasution, Rahmad Fauzi, Thofik Hidayat3). 2022. “SISTEM PENGENALAN BIJI KOPI ARABIKA,ROBUSTA, LIBERIKA, DAN EKSALSA MENGUNAKAN METODE S YULEQ.” 10(1): 415–18.

Latuan, Pricilia Mariaty, Franki Yusuf Bisilisin, and Hasibun Asikin. 2026. “KLASIFIKASI TANAMAN BERBIJI BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ).” 10(3): 4457–61.

Nour, Erlyna. 2018. “IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI TANAMAN PADA CITRA RESOLUSI TINGGI ( The Implementation of Convolutional Neural Network Method for Agricultural Plant Classification in High Resolution Imagery ).” : 61–68.

Nugroho, Pulung Adi, Indah Fenriana, Rudy Arijanto, and M Kom. 2020. “IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ) PADA EKSPRESI MANUSIA.” 1.

Pakaya, Isran Mohamad, Radi Radi, and Bambang Purwantana. 2024. “Classification of Roasting Level of Coffee Beans Using Convolutional Neural Network with MobileNet Architecture for Android Implementation.” 13(3): 924–32.

Prastita, Dila Ayu, Andika Setiawan, and Ilham Firman Ashari. 2025. “Analisis Perbandingan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ) Untuk Deteksi Warna Pada Objek.” 5(4): 821–30. doi:10.47065/bulletincsr.v5i4.617.

Pratama, Gede Ardi, Eva Yulia Puspaningrum, Hendra Maulana, Universitas Pembangunan, Nasional Veteran, Jawa Timur, and Gunung Anyar. 2024. “CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN FASTER REGION CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK.” 12(3): 2776–85.

Putri, Dwi Anindea, Agus Arip Munawar, and

Indera Sakti Nasution. 2022. “Klasifikasi Mutu Fisik Biji Kopi Beras Robusta Menggunakan Pengolahan Citra Digital ( Physical Quality Classification Of Robusta Rice Coffee Beans Using Digital Image Processing ).” 7: 490–98.

Siti Raysyah, Veri Arinal, Dadang Iskandar Mulyana. 2021. “KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH KOPI BERDASARKAN DETEKSI WARNA MENGGUNAKAN METODE KNN DAN PCA.” 8(2): 88–95.

Wijaya, Jeffry, Stephen Putra Sutra, Pyter Wahyu Kosasih, Pahala Sirait, Stmik Mikroskil, and Jl Thamrin No. 2020. “Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Jenis Tanaman Melalui Daun.” 21(1): 1–10.

Yuliany, Susi, and Andi Nur Rachman. 2022. “Implementasi Deep Learning Pada Sistem Klasifikasi Hama Tanaman Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ).” 13(April): 54–65.

.




DOI: https://doi.org/10.56842/infotika.v5i2.1441