NAJWINA, Diva Ayunda (2026) Klasifikasi Kematangan Biji Kopi Pada Citra Digital Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Arsitektur InceptionV3. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. COVER.pdf Download (183kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (219kB)
	Text 4. KATA PENGANTAR.pdf Download (107kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (134kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (106kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (100kB)
	Text 11. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (154kB)
	Text 16. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (116kB)

Abstract

Kematangan biji kopi merupakan faktor penting yang menentukan kualitas akhir produk
olahan kopi, namun proses penilaiannya yang dilakukan secara manual masih bersifat
subjektif, memakan waktu, dan kurang efisien pada skala industri. Penelitian ini
mengembangkan model klasifikasi tingkat kematangan biji kopi berbasis citra digital
menggunakan metode deep learning dengan arsitektur InceptionV3 melalui pendekatan
transfer learning dan fine-tuning pada beberapa layer, serta penambahan head model yang
disesuaikan dengan empat kelas kematangan, yaitu Green, Light, Medium, dan Dark. Dataset
terdiri atas 1.600 citra yang telah melalui tahap preprocessing berupa resizing dan
normalization. Sebanyak 27 skenario pelatihan diuji menggunakan metode Grid Search
untuk mengeksplorasi kombinasi learning rate, batch size, dan dropout. Hasil menunjukkan
bahwa kombinasi terbaik diperoleh pada learning rate 1e-4, dropout 0,5, dan batch size 32,
yang menghasilkan akurasi validasi sebesar 98,33% dan akurasi pengujian sebesar 99.25%,
dengan nilai precision, recall, dan f1-score di atas 97%, menandakan kemampuan
generalisasi model yang sangat baik. Optimasi inference menggunakan TensorRT
menghasilkan waktu prediksi rata-rata 9,98 ms per citra sehingga memungkinkan penerapan
secara real-time. Model yang dikembangkan diharapkan berkontribusi pada otomatisasi
proses sortir dan inspeksi kualitas biji kopi, sehingga meningkatkan akurasi, efisiensi, dan
konsistensi dalam industri pengolahan kopi.
Kata kunci: Klasifikasi biji kopi, Convolutional Neural Network, InceptionV3, TensorRT,
transfer learning, hyperparameter tuning, aplikasi web.

Actions (login required)

View Item