PENGEMBANGAN SISTEM PEMILAH GREEN BEAN COFFEE ARABICA GAYO (NORMAL DAN CACAT) MENGGUNAKAN PENDEKATAN DEEP LEARNING | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

PENGEMBANGAN SISTEM PEMILAH GREEN BEAN COFFEE ARABICA GAYO (NORMAL DAN CACAT) MENGGUNAKAN PENDEKATAN DEEP LEARNING


Pengarang

Ghina Roudhatul Jannah - Personal Name;

Dosen Pembimbing

Syahriza - 196708081994031005 - Dosen Pembimbing I
Teuku Firsa - 197305022008121001 - Dosen Pembimbing I



Nomor Pokok Mahasiswa

2004102010092

Fakultas & Prodi

Fakultas Teknik / Teknik Mesin (S1) / PDDIKTI : 21201

Subject
-
Kata Kunci
-
Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Teknik Mesin., 2024

Bahasa

No Classification

-

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Produk kopi Arabika di Aceh berasal dari Kabupaten Aceh Tengah, Bener Meriah dan Gayo Lues. Kopi arabika ini sering disebut kopi gayo karena kebun kopinya berada di dataran tinggi Gayo (Gayo highland). Kopi gayo sudah memasuki pasar dunia. Produk yang sering di export adalah biji kopi hijau yang sudah kering dengan kadar air 12 – 15%. Agar kualitas biji kopi hijau tersebut bisa terjaga diperlukan melakukan tahapan proses produksi kopi dengan baik yang dimulai dari proses pemetikan biji cherry merah, pengelupasan kulit, penjemuran dan proses pemilahan. Pemilahan biji kopi hijau merupakan proses akhir yang penting. Proses ini biasanya dilakukan oleh tenaga manusia secara manual, namun hasil pemilahannya tidak konsisten dan membutuhkan jumlah tenaga kerja yang relatif banyak, sehingga dibutuhkan peralatan sortir otomatis berbasis camera dengan pendekatan image processing. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemilah biji kopi hijau juga menggunakan dataset, yaitu dengan mengembangkan dataset klasifikasi biji kopi normal dan cacat (black, broken, fade, dan insect) dan sistem pemilah biji kopi hijau ini menggunakan pendekatan deep learning dengan arsitektur model YOLOv5,YOLOv8, dengan attention YOLOv8-CBAM dan mobilenet-CBAM yang mampu memilah biji kopi hijau dengan menggunakan camera vision secara otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keempat model memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasikan biji kopi hijau. Model YOLOv8-CBAM menunjukkan akurasi tertinggi dibandingkan dengan model lainnya. Namun, dari segi parameter dan GFLOP, YOLOv8 lebih unggul dibandingkan YOLOv5. Sementara itu, YOLOv8-CBAM memiliki waktu proses Training yang lebih singkat dibandingkan YOLOv8. Di sisi lain, sedangkan MobileNet-CBAM dapat digunakan untuk daya komputasi yang rendah, namun dengan waktu proses yang lebih lama.

Kata kunci: Pemilah biji kopi, Deep Learning, CNN, Yolov8 dengan attention Yolov8-CBAM dan Mobilenet-CBAM, Yolov5

Arabica coffee products in Aceh come from Central Aceh, Bener Meriah and Gayo Lues Regencies. Arabica coffee is often called Gayo coffee because the coffee plantations are in the Gayo highlands (Gayo highlands). Gayo coffee has entered the world market. The product that is often exported is dry green coffee beans with a water content of 12 – 15%. In order for the quality of the green coffee beans to be maintained, it is necessary to carry out the stages of the coffee production process properly, starting from the process of picking the red cherry beans, peeling the skin, drying and the sorting process. Sorting green coffee beans is an important final process. This process is usually carried out manually by human workers, but the sorting results are inconsistent and require a relatively large amount of labor, so camera-based automatic sorting equipment with an image processing approach is needed. This research aims to develop a green coffee bean sorting system also using datasets, namely by developing a dataset for classifying normal and defective coffee beans (black, Broken, faded, and Insect) and this green coffee bean sorting system uses a deep learning approach with the YOLOv5 model architecture, YOLOv8, with the attention of YOLOv8-CBAM and mobilenet-CBAM which is able to sort green coffee beans using camera vision automatically. The results showed that the fourth model had good performance in classifying green coffee beans. The YOLOv8-CBAM model shows the highest accuracy compared to other models. However, in terms of parameters and GFLOP, YOLOv8 is superior to YOLOv5. Meanwhile, YOLOv8-CBAM has a shorter training processing time than YOLOv8. On the other hand, MobileNet-CBAM can be used for low computing power, but with a longer processing time. Keywords: Coffee bean sorter, Deep Learning, CNN, Yolov8 with attention Yolov8-CBAM and Mobilenet-CBAM, Yolov5

Citation



    SERVICES DESK