PENERAPAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI ROASTED BIJI KOPI
Varietas biji kopi yang umum dikonsumsi di Indonesia adalah Arabika dan Robusta. Kedua jenis biji kopi tersebut memiliki beberapa perbedaan, dari segi bentuk, tekstur, aroma, dan rasa. Untuk membedakan kedua jenis kopi secara kasat mata sulit untuk dilakukan tanpa keahlian khusus dalam mengklasifikasi biji kopi. Metode Random Forest ditujukan untuk mengklasifikasi jenis biji kopi dari hasil ekstraksi yang dilakukan oleh metode LBP (Local Binary Pattern). Jumlah dataset yang digunakan adalah 1000 citra yang dibagi menjadi 2, menjadi 500 citra kopi arabika dan 500 citra kopi robusta. Pengujian dilakukan beberapa kali dengan jumlah data uji 100, 120, 140, 160, 180, dan 200. Dengan metode LBP (Local Binary Pattern) dan Random Forest mampu mengklasifikasi pada nilai akurasi 99,00%, presisi 99,00%, recall 99,00%, dan F-Measure 99,00% pada penggunaan data uji sebanyak 200.
APA Style
. (2023).PENERAPAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI ROASTED BIJI KOPI ().Teknik Industri:FTI
Chicago Style
.PENERAPAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI ROASTED BIJI KOPI ().Teknik Industri:FTI,2023.Text
MLA Style
.PENERAPAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI ROASTED BIJI KOPI ().Teknik Industri:FTI,2023.Text
Turabian Style
.PENERAPAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI ROASTED BIJI KOPI ().Teknik Industri:FTI,2023.Text
