IDENTIFICATION OF COFFEE BEAN QUALITY BASED ON SHAPE AND COLOR FEATURES WITH MORPHOLOGICAL TECHNIQUES USING KNN CLASSIFIER

Indonesia merupakan salah satu negara produksi kopi terbesar keempat di dunia. Produksi biji kopi di Indonesia harus ditingkatkan agar dapat menjadi komoditas andalan ekspor dan sumber pendapatan devisa negara. Ciri-ciri produksi biji kopi regular adalah klasifikasi mutu atas dasar uji fisik mengikuti SNI. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan identifikasi biji kopi terhadap jenis kecacatan. Pada penelitian ini melakukan pengolahan terhadap citra biji kopi menggunakan metode K-Nearest Neighbor berdasarkan fitur bentuk dan warna. Proses yang dilakukan pada pendeteksian biji kopi yaitu meng-input citra RGB setelah itu mengkonversi menjadi citra grayscale, kemudian mengkonversi menjadi citra biner dan melakukan pendeteksian tepi menggunakan boundary. Citra biner yang terdapat lubang pada objek akan dilakukan region filling. Setelah itu dilakukan labelling menggunakan metode 8-connected, selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur bentuk dan warna kemudian dilakukan klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor. Dalam identifikasi biji kopi yang digunakan terdapat 6 kategori yaitu: biji hitam, biji coklat, biji bertanduk, biji pecah, biji gelondong dan biji normal. Data citra yang digunakan sebanyak 6 citra latih dan 5 citra uji. Hasil rata – rata accuracy tertinggi didapat pada nilai K=3 adalah 81,3%, dan accuracy terendah pada nilai K = 1 adalah 53,8% dengan menggunakan nilai threshold yang didapat dari nilai rata-rata dikurang nilai standar deviasi dari citra grayscale.