Deteksi Kematangan Buah Kopi Menggunakan Algoritma Lucy-Richardson Dan You Only Look Once (Yolov8) Dengan Pendekatan Pipeline

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi dan klasifikasi tingkat kematangan buah kopi menggunakan model YOLOv8. Data primer dikumpulkan dari perkebunan PT. Toarco Jaya dan dianotasi dalam empat kelas: mentah, setengah matang, matang, dan terlalu matang. Setelah preprocessing, model YOLOv8n dilatih dengan dua skema: YOLO saja dan kombinasi YOLO + Lucy Richardson. Hasil menunjukkan akurasi 85,7% untuk model YOLO dan 84,5% untuk kombinasi, dengan peningkatan signifikan pada mAP untuk model kombinasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa YOLOv8 efektif dalam mendeteksi dan mengklasifikasi buah kopi dengan kemampuan generalisasi yang baik terhadap variasi visual.