Pendugaan jenis cacat biji kopi robusta Coffea canephora dengan parameter bentuk menggunakan pengolahan citra dan artificial neural network

Abstract

Kopi merupakan salah satu komoditi perkebunan yang penting di Indonesia. Komoditi kopi di Indonesia berperan sebagai komoditi ekspor dan komoditi sosial. Sebagai komoditi ekspor, kopi telah membawa Indonesia fnenempati urutan keempat setelah Brazil, Kolombia dan Vietnam. Sebagai komoditi sosial, komoditi kopi memberi lapangan pekerjaan kepada masyarakat di lingkungan perkebunan kopi. Secara umum kopi Indonesia dinilai bermutu rendah. Rendahnya mutu kopi ini dicirikan oleh kopi banyak yang rusak/pecah, kadar air kopi masih tinggi sehingga tidak tahan lama disimpan dan rendemen kopi masih rendah. Selama ini, untuk menguji mutu kopi dilakukan uji visual dan uji organoleptik secara manual. Cara ini tentu saja kurang efektif, maka perlu dikembangkan sebuah teknologi yang dapat digunakan untuk menguji mutu kopi secara visual. Dengan latar belakang tersebut, penelitian ini dirancang dengan tujuan membangun perangkat kecerdasan buatan (berbasis komputer) untuk menggantikan fungsi inspektor dalam melakukan uji visual mutu kopi. Penelitian ini bertujuan untuk menduga jenis cacat biji kopi berupa biji pecah, biji berlubang, dan benda asing sehingga dapat membantu dalam penentuan mutu kopi. Tujuan khususnya adalah menyusun algoritma pengolahan citra untuk mendapatkan nilai parameter-parameter yang mencerminkan bentuk dan ukuran biji kopi yaitu panjang, keliling, roundness, lebar, lebar minimum, lebar maksimum, selisih lebar, luas, dan selisih luas. Setelah itu dikembangkan artificial neural network untuk mengenal jenis cacat biji kopi berdasarkan komposisi nilai parameter- parameter tersebut di atas. Penelitian dilakukan selama enam bulan dari bulan Maret sampai dengan bulan Agustus 2004 di Laboratorium Sistem Manajemen dan Mekanisasi Pertanian, Departemen Teknik Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bahan yang digunakan adalah biji kopi Robusta (Coffea canephora) dengan kadar air 13 %. Peralatan yang digunakan dalam proses penyiapan bahan yaitu moisture tester tipe PB-102, nampan analisa, kaca pembesar, dan cawan petri. Peralatan lain yang digunakan untuk pengolahan citra adalah kamera digital merek Fuji model Fine Pix A203, Iluminance meter merek Minolta tipe T-IH, seperangkat komputer dengan prosesor Pentium III 730 MHz, RAM (Random Access Memory) 192 MB, lampu TL 5 Watt, styrofoam dan sebagai perangkat lunaknya adalah sistem operasi Microsoft Windows XP Professional 2002 dan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0. ...