vi
ABSTRAK
Kopi merupakan salah satu komoditas unggulan dalam subsektor perkebunan di Indonesia
karena memiliki peluang pasar yang besar, baik di dalam negeri maupun luar negeri.
Sebelum kopi diekspor atau dipasarkan, eksportir memberikan sampel kopi ke petugas
(Balai Pengujian dan Sertifikasi Mutu Barang) untuk diuji berdasarkan Standart Nasional
Indonesia (SNI). Pengujian kualitas yang diterapkan dalam BPSMB masih dilakukan secara
manual sehingga tingkat probabilitas petugas melakukan kesalahan relatif tinggi akibat tidak
konsentrasi karena kuantitas sampel yang sangat banyak. Selain itu petugas juga
memerlukan waktu yang relatif lama untuk memisahkan sampel yang cacat dan tidak cacat
untuk mengetahui kualitasnya. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu pendekatan untuk
mengklasifikasikan kualitas biji kopi sehingga membantu petugas yang bekerja di Balai
Pengujian dan Sertifikasi Mutu Barang dalam meningkatkan keakuratan untuk
meningkatkan kualitas kopi. Pada penelitian ini, penulis menggunakan proses pengolahan
citra biji kopi sebagai input dan menggunakan metode Radial Basis Function (RBF) untuk
mengklasifikasikan kualitas biji kopi kedalam 3 jenis kualitas biji kopi sebagai output. Hasil
pengujian terhadap 130 citra biji kopi sebagai data training dan 20 citra sebagai data testing
menunjukkan bahwa metode yang diajukan mampu mengklasifikasikan kualitas biji kopi uji
dengan tingkat akurasi mencapai 90%.
Kata kunci : kualitas biji kopi, pengolahan citra, Radial Basis Function (RBF)
vii
CLASSIFYING QUALITY OF COFFEE BEANS
USING RADIAL BASIS FUNCTION (RBF)
ABSTRACT
Coffee is one of the leading commodity in plantation sub-sector in Indonesia because it has a
large market opportunity, both domestically and abroad. Before it is exported or marketed,
exporters provide samples of coffee beans to the officers in Center for Testing and Quality
Certification of Goods (BPSMB) to be tested based on the Indonesian National Standard.
Quality tests applied in BPSMB is still done manually so that the probability of human
errors is relatively high due to lack of concentration because of the large quantity of
samples. In addition, the officers also require a relatively long time to separate good and not
good samples to determine its quality. Therefore, a method is required to classify the quality
of coffee beans that help officers working at the Center for Testing and Certification of
Goods Quality to improve the accuracy while determining the quality of the coffee. In this
research, we use image processing techniques to process the image of coffee beans as input
and use Radial Basis Function (RBF) to classify the quality of the coffee beans into 3 types
of quality coffee beans as output. The test results of 130 images coffee beans as training data
and 20 images as testing data show that the proposed method is able to classify the coffee
quality test with the accuracy of 90%.
Keywords : quality of coffee beans, image processing, Radial Basis Function (RBF)
