SELENGKAPNYA

NIM MAHASISWA : 12043070


NAMA MAHASISWA : SLAMET HARIYANTO


JUDUL TA : Klasifikasi Biji Kopi Arabika dan Biji Kopi Robusta Berdasarkan Bentuk Biji Kopi dengan menggunakan Metode SVM (Support Vektor Machine)


DOSEN PEMBIMBING 1 : Eko Prasetyo


DOSEN PEMBIMBING 2 : M. Mahaputra Hidayat


ABSTRAK : Kopi adalah sejenis minuman yang berasal dari proses pengolahan dan ekstraksi biji tanaman kopi. Secara umum terdapat dua jenis biji kopi, yaitu kopi arabika (Coffea arabica) dan kopi robusta (Coffea canephora). Permasalahan yang sering terjadi dalam penggunaan sistem visual mata manusia untuk membedakan jenis kopi masih banyak kesalahan, sehingga ketidak cocokan tersebut menimbulkan masalah. Klasifikasi merupakan sebuah teknik untuk digunakan untuk klasifikasi jenis kopiberdasarkan data training yang ada. Data training dan data testing yang ada berasal dari biji kopi yang sudah difoto dan menjadi sebuah gambar yang nantinya akan diproses oleh sistem. Pengolahan citra (image Processing) merupakan proses mengolah piksel-piksel di dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Kriteria yang digunakan dalam klasifikasi biji kopi yaitu Circularity ratio, Compactness, Rectangularity. Konsep SVM (Support Vector Machine) dapat dijelaskan secara sederhana sebagai suatu usaha untuk mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah class pada input space. Prinsip dasar SVM adalah linear classifier, dan selanjutnya dikembangkan agar dapat bekerja pada problem non-linear dengan memasukkan konsep kernel trick pada ruang kerja berdimensi tinggi. Pada penelitian ini system hanya memakai satu jenis kernel yaitu kernel polynomial. Dari hasil uji coba system klasifikasi untuk mengetahui kopi robusta dan kopi arabika diperoleh tingkat Akurasi rata rata kecocokan system mencapai 68.58% dan rata rata error 31.42% .


KATA KUNCI : Kopi Arabika, Kopi Robusta, Pengolahan citra, Klasifikasi, Support Vector Machine, Circularity ratio, Compactness, Rectangularity.