PENERAPAN METODE DEEPLEARNING UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT ROASTING BIJI KOPI BERDASARKAN WARNA UNTUK EDUKASI BARISTA PEMULA

Abstract

Deep learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mempelajari representasi data secara bertingkat, terinspirasi dari struktur dan fungsi otak manusia. Teknologi ini memungkinkan komputer belajar langsung dari data tanpa pemrograman eksplisit, dan telah terbukti efektif dalam pengenalan pola kompleks. Penelitian ini mengembangkan metode deep learning untuk mengklasifikasikan tingkat roasting biji kopi berdasarkan warna dari gambar digital. Fokus utama adalah pada penerapan teknik deep learning untuk membantu barista pemula dalam menentukan tingkat roasting dengan akurasi tinggi. Penelitian dilakukan di coffee shop Medan, menggunakan deep learning untuk klasifikasi warna biji kopi, sementara aspek lain seperti aroma tidak menjadi fokus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang diterapkan berhasil mencapai akurasi tinggi dan penurunan loss yang signifikan. Penggunaan fungsi aktivasi ReLU dan softmax serta optimizer Adam terbukti efektif. Model ini diharapkan menjadi alat bantu edukatif yang berguna bagi barista pemula dalam menentukan tingkat roasting, serta membantu produsen kopi dalam mengoptimalkan proses roasting.