KLASIFIKASI JENIS KOPI INDONESIA MENGGUNAKAN DEEP LEARNING

Indonesia adalah salah satu negara produsen dan eksportir kopi terbesar di dunia. Perkembangan bisnis kopi mengalami kemajuan yang cukup pesat, mulai dari tingkat para petani, pemasok, café kopi, hingga ke konsumen biasa. Disamping meningkatnya kemajuan industri kopi di indonesia masih terdapat banyak masalah yang menimbulkan kerugian secara material dan rasa ketidakpuasan baik bagi pelaku usaha maupun para pecinta kopi. Masalah yang muncul diakibatkan karena industry ini masih banyak dijalankan dengan menggunakan sistem kepercayaan antar pihak yang berkaitan. Sulit untuk system sederhana membedakan anatara satu varian kopi dengan varian lainnya. Diperlukannya sebuah system berbasis teknologi informasi yang dapat membantu mengenali dan memastikan secara langsung bahwa kopi yang dibutuhkan dan dinikmati sudah sesuai dengan apa yang diinginkan. Sistem informasi yang akan dibangun dapat mengklasifikasi jenis kopi berdasarkan gambar. Pengenalan pola citra tersebut menggunakan Deep Learning. Melatih algoritma Deep Learning untuk mendeteksi jenis kopi secara akurat membutuhkan jumlah gambar yang banyak untuk data pelatihan. Metode pengenalan menggunakan Convolutional Neural Network yang dapat digunakan untuk mengenali objek pada sebuah gambar dan sering digunakan untuk klasifikasi data berupa image. Metode CNN saat ini trend digunakan untuk masalah klasifikasi gambar dikarenakan tingkat akurasinya yang sangat tinggi. CNN akan mengklasifikasi pada setiap gambar yang disiapkan sebagai data latih untuk pengenalan. Data dikumpulkan dengan cara pengambilan gambar biji kopi menggunakan kamera. Kumpulan data ini berisi 4 jenis kopi asal Indonesia (Garut, Gayo, Kerinci, Temanggung) dengan jumlah 617 gambar biji kopi. Setelah dilakukan proses pengujian, system dapat mengenali objek dengan tingkat akurasi sebesar 70,68%

A Recent Trend in Individual Counting Approach Using Deep Network

In video surveillance scheme, counting individuals is regarded as a crucial task. Of all the individual counting techniques in existence, the regression technique can offer enhanced performance under overcrowded area. However, this technique is unable to specify the details of counting individual such that it fails in locating the individual. On contrary, the density map approach is very effective to overcome the counting problems in various situations such as heavy overlapping and low resolution. Nevertheless, this approach may break down in cases when only the heads of individuals appear in video scenes, and it is also restricted to the feature’s types. The popular technique to obtain the pertinent information automatically is Convolutional Neural Network (CNN). However, the CNN based counting scheme is unable to sufficiently tackle three difficulties, namely, distributions of non-uniform density, changes of scale and variation of drastic scale. In this study, we cater a review on current counting techniques which are in correlation with deep net in different applications of crowded scene. The goal of this work is to specify the effectiveness of CNN applied on popular individuals counting approaches for attaining higher precision results