JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI BIJI KOPI ARABIKA DAN ROBUSTA MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION

Azwir, Teuku (2021) JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI BIJI KOPI ARABIKA DAN ROBUSTA MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION. Diploma thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.

	Text SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (252kB)
	Text COVER.pdf Download (225kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (585kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (404kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (404kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (288kB)

Abstract

Kopi adalah salah satu tanaman semak yang dapat tumbuh di daerah tropis dengan
ketinggian 700 – 1600 mdpl. Kopi merupakan salah satu komoditas perkebunan
tradisional yang mempunyai peran penting dalam perekonomian Indonesia. Di
Indonesia pertumbuhan produksi biji kopi setiap tahun meningkat, dari tahun 2016
sampai 2017 produksi kopi mengalamani peningkatan sebesar 0,74% (BPS,2017).
Kopi yang terdapat di pasaran terbagi menjadi dua jenis, yaitu kopi arabika dan kopi
robusta. Masing-masing jenis biji kopi yaitu arabika dan robusta memiliki
karakteristik tersendiri. Pemilahan varietas kopi biasanya masih dilakukan secara
tradisional dengan melihat karakter dari dari biji kopi yang sudah di roasting.
Perbedaan ciri ini meliputi perbedaan warna, bentuk, atau tekstur. Pemilahan atau
penyortiran secara manual memiliki banyak kekurangan yaitu kurang efisien,
obyektif dan konsistensi karena pemilahan dilakukan manual oleh manusia. Maka
dari itu diperlukan sebuah sistem untuk melakukan penyortiran jenis biji kopi
berdasarkan jenis biji kopi arabika dan jenis biji kopi robusta secara sistematis dan
mendapatkan hasil yang lebih akurat. Pada penelitian ini terkait identifikasi biji
kopi menggunakan metode backpropagation. Data yang digunakan mengumpulkan
dua jenis biji kopi yaitu arabika dan robusta dengan jumlah total 130 biji kopi
dimana jumlah biji kopi arabika sebanyak 65 dan robusta 65. Dataset dibagi
menjadi 80 data latih dan 50 data uji. Dari hasil training digunakan untuk
menentukan konfigurasi terbaik jaringan dengan metode backpropagation dimana
error goal 0, dan maksimum epoh 1000 serta fungsi aktivasi menggunakan fungsi
logsig yang merupakan fungsi aktivasi sigmoid biner, sedangkan konstanta belajar
dan banyaknya neuron pada lapisan tersembunyi diubah secara trial and error.
Dari hasil training yang telah dilakukan, jaringan mengenali 90% - 100%,
lalu dari data yang sudah di training ditunjukkan oleh hasil keluaran yang
ditampilkan sesuai dengan target yang telah ditentukan, misalkan pada data ke-1
target yang diberikan adalah 1 yaitu arabika, data ke-2 dengan target 2 yaitu robusta.
Pada tahap training maupun testing sistem jaringan syaraf tiruan ini
mempunyai beberapa kelebihan, yaitu proses yang akurat, cepat, serta
meminimalisasi kesalahan. Pada jaringan syaraf tiruan perlu dilakukan training
jaringan untuk “belajar” dengan cara memasukkan dataset berisi sekumpulan kasus
ke dalam jaringan.
Kata kunci : biji kopi, arabika, robusta, Identifikasi, Jaringan Syaraf Tiruan,
Backpropagation,

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	biji kopi, arabika, robusta, Identifikasi, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eny Suparny
Date Deposited:	27 Apr 2022 05:42
Last Modified:	27 Apr 2022 05:51
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/29689

Actions (login required)

View Item