Pengembangan Algoritma Pengolah Citra untuk Membedakan Beberapa Jenis Cacat Biji Kopi

Abstract

Kopi merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia. Umumnya pemisahan kopi dilakukan secara manual sehingga menimbulkan beberapa kekurangan antara lain kelelahan dan perbedaan subjektivitas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari parameter mutu fisik biji kopi dan membuat program pengolah citra menggunakan Raspberry Pi untuk membedakan beberapa jenis cacat biji kopi. Sampel yang digunakan sebanyak 300 gram kemudian dipisahkan menjadi Biji Hitam, Hitam Pecah, Hitam Sebagian, Kuku Kambing, Kuping Gajah, dan Pecah. Kemudian ditentukan parameter yang digunakan antara lain Area, Keliling, Lebar dan Tinggi, dan indeks warna (r,g,b). Pembuatan program menggunakan Bahasa Python 3.5 dengan beberapa fungsi antara lain memasukkan gambar, binerisasi, dan hasil pengukuran. Parameter fisik biji yang dapat digunakan untuk membedakan beberapa jenis cacat biji kopi antara lain komponen warna saturasi dan intensitas dari model warna HSI, serta faktor bentuk Compactness. Program yang digunakan dapat berfungsi dengan baik dengan menghasilkan nilai-nilai yang dibutuhkan dan dapat membedakan jenis cacat biji kopi khususnya biji hitam dengan akurasi 67% dengan nilai saturasi<0.14, biji hitam pecah dengan akurasi 50% dengan nilai indeks compactness≥15, dan biji hitam sebagian dengan akurasi 46% dengan nilai indeks compactness˂15, sedangkan kuping gajah dengan akurasi 62% dengan nilai intensitas≥0.26405, kuku kambing dengan akurasi 36% dengan nilai indeks compactness≥15.5235, dan pecah dengan akurasi 36% dengan nilai indeks compactness˂15.5235. Akurasi yang kurang baik tersebut dapat disebabkan oleh antara lain interval yang beririsan, metode pengambilan citra yang kurang baik, dan kemampuan mata untuk memisahkan yang terbatas.