Implementasi Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Tingkat Roasting Biji Kopi

Abstract

Minuman kopi adalah minuman yang populer di kalangan masyarakat, terutama karena kandungan kafeinnya yang dapat membantu mengurangi rasa lelah. Proses pengolahan biji kopi, termasuk roasting, sangat mempengaruhi cita rasa dan kualitas kopi. Roasting bertujuan untuk mengurangi kadar air pada biji kopi. Tingkat kematangan biji kopi terbagi menjadi empat jenis yaitu extra light roast, light roast, medium roast, dan dark roast. Penilaian tingkat roasting biasanya dilakukan melalui pengamatan visual dan uji rasa yang bergantung pada pengalaman individu yang berpotensi tidak akurat. Seiring perkembangan teknologi, penilaian tingkat roasting dapat dilakukan dengan menerapkan jaringan syaraf tiruan seperti CNN untuk mengklasifikasi citra biji kopi. CNN adalah algoritma yang sering digunakan dalam pengenalan pola visual yang memiliki kemampuan untuk mendeteksi fitur-fitur penting dalam citra. Sebelum percobaan dilakukan, akan dilakukan preprocessing data dengan melakukan augmentasi data yang bertujuan untuk mempersiapkan dataset dan memperbanyak variasi dataset. Percobaan dilakukan dengan membuat model menggunakan arsitektur CNN yang terdiri atas tiga lapisan convolution dan dua lapisan fully connected. Model yang telah dibuat akan dilatih dan diuji menggunakan parameter yang bervariasi. Percobaan dilakukan sebanyak sembilan kali dengan menggunakan parameter epoch yaitu 15, 25, dan 40 serta ukuran batch size yaitu 16, 32, dan 40. Hasil percobaan menunjukkan bahwa sembilan model CNN yang diuji memiliki tingkat akurasi diatas 90%. Model percobaan keenam, yang terdiri dari tiga lapisan convolution dan dua lapisan fully connected dengan menggunakan parameter epoch sebanyak 40 dan batch size 32, menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 99,2% dengan jumlah False Negative (FN) yang sangat kecil yaitu hanya 3 kasus. Hal ini menunjukkan bahwa model tersebut hampir selalu bisa mengklasifikasikan citra biji kopi dengan benar dibandingkan model lainnya. Selain itu, model ini juga menunjukkan keseimbangan yang baik antara akurasi training yaitu 98,8% dan testing yaitu 99,2%, yang menunjukkan kemungkinan besar tidak mengalami overfitting. Dengan demikian, CNN mampu untuk mengklasifikasikan tingkat roasting biji kopi dengan akurasi yang tinggi.