Deteksi Biji Kopi Robusta Berbasis Image Processing

Nida, Nur Intan (2020) Deteksi Biji Kopi Robusta Berbasis Image Processing. Diploma thesis, Politeknik Negeri Jember.

[img] Text (Ringkasan)
07. RINGKASAN.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (86kB)
[img] Text (Bab 1 Pendahuluan)
13. BAB 1. PENDAHULUAN.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (91kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
18. DAFTAR PUSTAKA.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (210kB)
[img] Text (Laporan Lengkap)
E31171030_LAPORAN LENGKAP_TA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Kopi adalah minuman hasil seduhan biji kopi yang telah disangrai dan dihaluskan menjadi bubuk. Kopi merupakan salah satu komoditas di dunia yang dibudidayakan lebih dari 50 negara. Dua varietas pohon kopi yang dikenal secara umum yaitu Kopi Robusta (Coffea canephora) dan Kopi Arabika (Coffea arabica). Selama lima tahun terakhir, Indonesia menempati posisi keempat sebagai negara eksportir kopi setelah Brazil, Kolombia dan Vietnam. Indonesia juga merupakan negara penghasil kopi robusta terbesar kedua di dunia setelah Vietnam (ICO, 2010). Salah satu kota penghasil kopi yang terkenal di Indonesia adalah Jember. Jember merupakan wilayah yang berada di Jawa Timur dikenal sebagai salah satu wilayah penghasil kopi yang cukup maju. Kopi yang ditanam adalah kopi jenis arabika dan robusta. Image processing membantu peningkatan dan perbaikan kualitas image, sehingga dapat dianalisa dan di olah lebih jauh secara lebih efisien.Image processing akan meningkatkan perbandingan sinyal terhadap noise (signal-to-noise ratio = s/n).Sinyal-sinyal tersebut adalah informasi yang akan merepresentasikan objek yang ada dalam image.Sedangkan noise adalah segala bentuk interferensi, kekurang pengaburan, yang terjadi pada sebuah objek.

Item Type: Thesis (Diploma)
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDK
Thesis advisorMukhlisoh, Nanik AnitaNIDN0009068601
Subjects: 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 461 - Sistem Informasi
Divisions: Jurusan Teknologi Informasi > Prodi D3 Manajemen Informatika > Tugas Akhir
Depositing User: Riza Nuraini Octavia
Date Deposited: 13 Dec 2023 02:55
Last Modified: 13 Dec 2023 02:56
URI: https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/28920

Actions (login required)

View Item View Item