APLIKASI METODE FUZZY C-MEANS (FCM) UNTUK IDENTIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH KOPI BERDASARKAN CITRA WARNA

Buah kopi merupakan salah satu komoditas dengan nilai ekonomi tinggi,
kualitasnya sangat dipengaruhi oleh tingkat kematangan buah. Penilaian
kematangan selama ini umumnya dilakukan melalui pengamatan langsung oleh
manusia berdasarkan karakteristik warna dan tampilan fisik buah, sehingga
hasilnya tidak akurat dan kurang konsisten. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut,
penelitian ini menerapkan metode Fuzzy C-Means (FCM) sebagai pendekatan
pengelompokan tingkat kematangan buah kopi berbasis analisis citra digital.
Penelitian ini memanfaatkan dataset citra buah kopi arabika yang diklasifikasikan
ke dalam tiga tingkat kematangan, yaitu matang, setengah matang, dan mentah.
Proses pengelompokan didasarkan pada ekstraksi fitur warna menggunakan ruang
warna Hue, Saturation, Value (HSV) karena dinilai lebih efektif dalam
membedakan karakteristik warna buah. Seluruh tahapan pengolahan, mulai dari
ekstraksi fitur hingga proses klasifikasi, diimplementasikan menggunakan
perangkat lunak MATLAB. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode FCM
mampu mengelompokkan tingkat kematangan buah kopi secara efektif, terutama
ketika distribusi jumlah data latih pada setiap kelas berada dalam kondisi seimbang.
Pada kondisi data yang tidak seimbang, tingkat akurasi yang diperoleh hanya
sebesar 58,20% dan 33,33%. Sebaliknya, setelah dilakukan penyeimbangan data
latih, sistem mampu mengklasifikasikan seluruh citra uji dengan tingkat akurasi
mencapai 85%. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis citra digital
dan FCM dapat memberikan solusi yang lebih objektif dan konsisten dalam proses
sortasi buah kopi, serta berpotensi menjadi dasar pengembangan sistem otomatis
serupa di masa mendatang.
Kata Kunci: Buah Kopi, Fuzzy C-Means (FCM), Klasifikasi, Analisis Citra
Digital, HSV (Hue, Saturation, Value).