| dc.description.abstract | Minat konsumen terhadap kopi berkualitas semakin meningkat. Selama ini penentuan nilai cacat dan pemisahan biji kopi masih dilakukan secara manual, proses ini sangat menyita waktu dan memungkinkan terjadinya kesalahan akibat kelelahan mata manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari parameter cacat biji kopi arabika menggunakan pengolahan citra digital (digital image processing), menyusun algoritma digital image processing untuk mengenali jenis cacat pada biji kopi, dan membandingkannya dengan hasil pengelompokan jenis cacat biji kopi secara manual. Berdasarkan hasil penelitian, sampel biji kopi dengan 13 jenis cacat yang dipisahkan secara manual dapat digolongkan ke dalam 13 kriteria cacat secara digital image processing dengan nilai akurasi BK 87 %, CK 66 %, GL 100 %, HT 100 %, HP 56 %, HS 60 %, KK 66 %, KR 98 %, KG 62 %, LS 98 %, LL 86 %, PC 52 %, dan KT 72 %. Biji kopi yang mempunyai nilai akurasi rendah disebabkan oleh kualitas citra yang buruk, intensitas cahaya yang terlalu tinggi dan nilai dari parameter yang diperoleh memiliki sebaran yang tidak jauh berbeda antara kriteria cacat yang satu dengan yang lainnya. | id |
