## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270

## Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Citra Kemasan Kardus Defect dan No Defect
Alan Antoni * , Tatang Rohana, Adi Rizky Pratama
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan, Karawang, Indonesia Email: Email: 1,* if19.alanantoni@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id, 3 adi.rizky@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1* if19.alanantoni@mhs.ubpkarawang.ac.id Submitted: 21/03/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak- Kemasan merupakan aspek penting sebuah produk, karena kemasan dapat mempengaruhi kualitas serta daya saing dari produk  tersebut.  Kemasan  rusak  dapat  mengakibatkan  kualitas  produk  menurun.  Salah  satu  kemasan  yang  populer  digunakan adalah kardus berjenis  corrugated box. Untuk membedakan kemasan kardus  defect dan no defect  secara visual adalah terdapat sobekan,  lubang  serta  penyok  pada  kemasan  kardus  defect.  Sedangkan  pada  kemasan  kardus  no  defect  memiliki  visual  tidak terdapat sobekan, lubang ataupun penyok. Untuk mempermudah klasifikasi tersebut diperlukan teknologi yang dapat membedakan antara kemasan kardus defect dan no defect. Dalam penelitian ini total citra yang digunakan sebagai dataset adalah 1300 citra, yang kemudian dibagi menjadi 2 dengan persentase 80% untuk data latih dan 20% untuk data test. Dataset terlebih dahulu melalui tahap preprocessing  sebelum  digunakan.  Preprocessing  terdiri  dari  cropping,  augmentation  dan  resizing.  Serta  dilakukan  segmentasi menggunakan metode Grabcut. Kemudian dilakukan juga ektraksi ciri menggunakan  Local Binary Pattern (LBP). Penelitian ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan jumlah convolution layer sebanyak 3 yakni sebesar 16,32 dan 64 dan optimizer Adam. Dilakukan 4 ekperimen dengan membedakan Hyperparameter epoch, input size citra serta besaran learning rate. Dari hasil penelitian menunjukkan model yang dihasilkan dengan Hyperparameter epoch sebesar 30, input size citra sebesar 300x300 serta learning rate sebesar 0,001 mendapatkan performa terbaik dengan nilai accuracy mencapai 95,77%, precision 96%, recall 96%, f1-score 96% dan loss sebesar 0.1478.
Kata Kunci: Kemasan Kardus; Convolutional Neural Network; Deep Learning; Local Binary Patern (LBP); Klasifikasi
Abstract- Packaging  is  an  important  aspect  of  a  product,  because  packaging  can  affect  the  quality  and  competitiveness  of  the product. Damaged packaging can result in decreased product quality. One popular packaging used is corrugated  cardboard type box. To visually distinguish defect and no defect cardboard packaging, there are tears, holes and dents on the defect cardboard packaging.  Whereas  the  no  defect  cardboard  packaging  has  a  visual  that  there  are  no  tears,  holes  or  dents.  To  simplify  the classification, technology is needed that can distinguish between defect and no-defect cardboard packaging. In this study the total images used as a dataset are 1300 images, which are then divided into 2 with a percentage of 80% for training data and 20% for test data. The dataset first goes through the preprocessing stage before being used. Preprocessing consists of cropping, augmentation and resizing. And also do the segmentation process using Grabcut method. Then feature extraction is also performed using Local Binary Pattern (LBP). This study uses the Convolutional Neural Network algorithm with a total of 3 convolution layers, namely 16.32 and 64 and the Adam optimizer. Four experiments were carried out by differentiating the hyperparameter epoch, the input image size and the learning rate. The results showed that the model produced with an epoch hyperparameter of 30, an input image size of 300x300 and a learning rate of 0.001 obtained the best performance with an accuracy value of 95.77%, 96% precision, 96% recall, 96% f1-score and loss of 0.1478.
Keywords : Cardboard Packaging; Convolutional Neural Networks; Deep Learning; Local Binary Pattern (LBP); Classification

## 1. PENDAHULUAN
Kemasan  atau packaging merupakan  aspek  penting  dalam  sebuah  produk,  karena  kemasan  dapat  mempengaruhi kualitas serta daya saing  dari  produk tersebut. Kemasan dapat  mempegaruhi  konsumen membeli suatu  produk  [1]. Terdapat  beberapa  fungsi  dari  kemasan,  diantaranya  adalah  melestarikan  keamanan  dan  kualitas  produk, memaksimalkan  durasi  masa  kadaluarsa, bukti  bahwa  produk  belum  dirusak,  identifikasi  tanggal  dan  tempat pembuatan untuk pengendalian persediaan dan identifikasi potensi bahaya, serta informasi penting pada label terkait persiapan  proses  produksi,  keamanan  dan  nilai  gizi  [2].  Kemasan  yang  populer  digunakan  adalah  kardus  berjenis corrugated box , dimana kardus ini digunakan sebagai wadah serta pelindung produk yang akan dipasarkan. Apabila kardus mengalami kerusakan maka dapat menurunkan kualitas produk yang ada didalamnya, serta apabila sampai ke konsumen maka dapat menimbulkan konsumen melakukan komplain. Untuk itu industri manufaktur perlu melakukan inspeksi terhadap produk yang akan dikirimkan kepada konsumen. Inspeksi yang saat ini berjalan mayoritas masih dilakukan dengan cara manual. Keterbatasan pada penglihatan manusia yang terjadi akibat human error menjadi salah satu faktor produk dengan kemasan rusak bisa lolos terkirim ke konsumen.
Untuk membedakan kemasan kardus produk defect dan no defect secara visual adalah pada kemasan kardus produk defect terdapat sobekan, lubang serta penyok. Sedangkan pada kemasan kardus no defect memiliki visual yang berbanding terbalik dari kemasan kardus produk defect , yakni tidak terdapat sobekan, lubang ataupun penyok. Untuk mempermudah klasifikasi tersebut diperlukan teknologi yang dapat membedakan antara kemasan kardus defect dan no  defect .  Dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi,  muncul  metode  baru  pengolahan  citra  yakni  metode Deep Learning . Deep Learing adalah arsitektur jaringan saraf komputasi dengan banyak hidden layers [3]. Tujuan penelitian ini adalah untuk dapat menemukan model yang baik dengan menerapkan algoritma Convolutional Neural Network sehingga dapat membuat model dengan akurasi yang tinggi dan dapat dimanfaatkan dalam klasifikasi kemasan kardus produk.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dalam melakukan  berbagai  klasifikasi,  diantaranya  dilakukan  oleh  Febian  Fitra  Maulana,  dkk  yang  mengklasifikasi  citra buah  dengan  jumlah  kelas  sebanyak  15  kelas  menggunakan  algoritma  CNN.  Pada  penelitian  tersebut  model  CNN yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 100% dan loss sebesar 0,012, dan pada pengujian model CNN menggunakan 45 sampel citra buah diperoleh akurasi sebesar 91,42 % [4]. Selanjutnya penelitian oleh Moh.Arie Hasan dkk. untuk klasifikasi  penyakit pada daun anggur dengan menggunakan model CNN-VGG16, dimana dataset yang digunakan adalah data dari Kaggle dengan total 4000 citra daun anggur untuk empat kelas yang terdiri dari daun campak hitam, bercak daun, hawar daun dan daun sehat. Selain itu juga menggunakan citra yang diambil dari Google dengan jumlah 100 gambar untuk dijadikan data uji di luar dataset. Dan diperoleh hasil akurasi pelatihan model CNN adalah 99,50%. Pengujian  dengan  data  uji  memberikan  akurasi  97,25%,  sedangkan  menggunakan  data  citra  uji  diluar  dataset memberikan akurasi  95%  [5]. Selain itu juga penelitian yang dilakukan oleh Dodi Efendi, dkk yang menggunakan algortima CNN dengan arsitektur ResNet50 untuk mengklasifikasi citra daging sapi dan babi dengan jumlah data citra sebanyak 1000 citra untuk masing-masing kelas yakni daging babi, daging sapi dan daging oplosan. Dimana hasil dari penelitian  menunjukkan  dengan  menggunakan  optimizer  SGD  mendapatkan  tingkat accuracy sebesar  97,83%, precision 97%, recall 97% serta f1 score 97% dengan kondisi batch size 32, learning rate 0.01 dan nilai epoch sebesar 50  [6].  Penelitian  lain  yang  menggunakan  CNN  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alif  Kirana,  dkk  yang digunakan untuk pengenalan pola aksara sunda dengan empat jenis pengujian dan pengujian mengggunakan citra font komputer mencapai akurasi tertinggi yakni 100% [7].
Kemudian  penelitian  lain  yang  menggunakan  CNN  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rindi Kusumawardani,  dkk  dimana  pada  penelitian  ini  objek  yang  di  klasifikasi  adalah  cacat  pada  kemasan  kaleng. Percobaan  dilakukan  dengan  membandingkan lima  model jaringan,  diantaranya GoogLeNet,  ShuffleNet, ResNet18, ResNet50 dan ResNet101 .  Hasil  penelitian  menunjukkan  model  arsitektur  jaringan ResNet50 dan ResNet101 memberikan hasil terbaik dalam pengelompokan cacat terhadap kemasan kaleng dibandingkan dengan ketiga model jaringan  lainnya  dengan  akurasi  pengujian  mencapai  95,56%.  Nilai  akurasi  pengujian  yang  dimiliki  kelima model diatas  90%  [8].  Terdapat  juga  penelitian  menggunakan  CNN  yang  dilakukan  oleh  Ayu  Ratna  Juwita,  dkk  dimana CNN digunakan untuk klasifikasi citra batik karawang dengan langkah awal preprocessing dengan tujuan mengubah citra warna menjadi grayscale , kemudian dilakukan proses segmentasi pada citra menggunakan metode otsu untuk memisahkan citra pola batik dengan background kemudian di ekstraksi dengan metode gray level co-ocurrence matrix dengan tujuan mendeteksi pola-pola dari batik. Pada penelitian tersebut data training yang digunakan adalah sebanyak 1094  citra  latih  dengan  nilai  akurasi  untuk  citra  latih  adalah  18,19%,  dengan  uji  coba  344  citra  batik  dapat mengklasifikasikan  45 citra batik Karawang, 299 citra batik luar Karawang dengan nilai akurasi mencapai 18,60%, sedangkan hasil uji coba menggunakan citra batik karawang mencapai nilai akurasi mencapai 73,33 % [9]. Adapun penelitian yang menggunakan algoritma CNN yang digunakan untuk sortir botol minuman yang dilakukan oleh Inggis Kurnia  Trisiawan,  dkk  dimana  model  CNN  memperoleh  hasil  nilai  akurasi  prediksi  mencapai  98,526%,  serta mendapatkan rata-rata nilai akurasi mencapai 97,71% saat dilakukan pengujian menggunakan 10- fold cross validation [10].
Berdasarkan tinjauan dari berbagai penelitian menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk berbagai klasifikasi dan mendapatkan hasil model dengan tingkat akuransi yang tinggi serta permasalahan yang telah diuraikan diatas, maka pada penelitian ini bertujuan untuk menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dalam  membuat  model  untuk  mengklasifikasi  objek  baru  yakni  kemasan  kardus.  Klasifikasi  terdiri  dari  dua  kelas yakni defect dan no defect. Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang dibangun  memiliki 3 Convolution layer dan  menggunakan Optimizer Adam  serta  akan  menggunakan  variasi hyperparameter input  size , epoch dan learning  rate berbeda  untuk  membuat  model  dengan  akurasi  terbaik  yang  akan  membantu  untuk  mengklasifikasi kemasan kardus defect dan no defect .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Alur kerja penelitian yang digunakan pada penelitian ini yaitu dimulai dari pengumpulan dataset, preprocessing data , segmentasi,  ekstraksi  ciri,  membangun arsitektur Convolutional  Neural  Network ,  Penggunaan Optimizer untuk memaksimalkan  akurasi ,  training  model yang  terdiri  dari  4  ekperimen  dengan  membedakan hyperparameter kemudian Evaluasi. Untuk dapat memudahkan dalam melakukan penyeseaian penelitian ini, maka dibuatlah tahapan penelitian. Diagram alir untuk tahapan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 menampilkan penelitian diawali dengan pengumpulan data yakni berupa citra kemasan kardus defect dan no defect. Tahap selanjutnya yakni preprocessing dimana preprocessing terdiri dari 3 tahap diantaranya cropping , augmentation dan resizing. Setelah dilakukan preprocessing tahap berikutnya adalah melakukan segmentasi menggunakan  metode grabcut ,  dan  dilanjutkan  dengan  ekstraksi  ciri  menggunakan Local  Binary  Pattern (LBP). Tahap  selanjutnya  adalah  membuat  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  terdiri  dari  proses Convolution,  Pooling,  Flattening dan Full  Connection serta  ditambahkan Optimizer Adam  untuk  memaksimalkan akurasi. Kemudian selanjutnya adalah tahap training model yang terdiri dari 4 eksperimen dengan hyperparameter yang berbeda. Hpyperparameter yang dibedakan yakni besaran input size, epoch dan learning rate. Dan terakhir yakni tahap  evaluasi,  evaluasi  dilakukan  terhadap  model  yang  dihasilkan  dari  proses training menggunakan confusion matrix .

## 2.2 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data foto  kemasan  kardus  produk defect dan no  defect yang berasal  dari warehouse finished goods di salah satu  industri manufaktur makanan dan minuman  yang bertempat di kabupaten Karawang. Data yang diperoleh dari akuisisi dari sumber tersebut dan setelah melalui tahap preprocessing adalah sebanyak 650 foto kemasan kardus defect dan 650 foto kemasan kardus no defect . Sehingga total citra yang digunakan sebagai dataset adalah sebanyak 1300 citra. Berikut rincian jumlah dataset dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah dataset
Kelas Jumlah Defect 650 No Defect 650

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270
Gambar 3. Contoh Citra Kemasan Kardus No Defect
Gambar 2 merupakan sampel dataset citra kemasan kardus dengan kondisi Defect dan Gambar 3 merupakan sampel  dataset  citra  kemasan  kardus  dengan  kondisi No  Defect. Kemudian  dataset  dibagi  menjadi  2  bagian  yang pertama  digunakan  sebagai  dataset  latih  dan  kedua  sebagai  dataset  test.  Tabel  2  merupakan  persentase  pembagian dataset.
Tabel 2. Pembagian dataset Jenis Kelas Defect Kelas No Defect Data latih 80% 80% Data test 20% 20%
Dari persentase pembagian dataset yang ditunjukkan pada Tabel 2, maka didapatkan jumlah data latih untuk Citra Kemasan Kardus Defect dan No Defect masing-masing sebanyak 520 citra. Kemudian jumlah data test untuk Citra Kemasan Kardus Defect dan No Defect masing-masing sebanyak 130 citra.

## 2.3 Image Preprocessing
Setelah data berhasil dikumpulkan, tahap selanjutnya merupakan tahap image preprocessing .  Tujuan dari tahap ini adalah  agar  menghasilkan  citra  dengan  kualitas  yang  lebih  baik  untuk  proses  berikutnya. Preprocessing yang dilakukan meliputi cropping , augmentation dan resizing .
a. Cropping Tujuan  dari Cropping adalah  menyeleksi  atau  memfokuskan  area  yang  ingin  digunakan.  Citra  kardus  pada tahap ini diseleksi dan di- cropp dengan ukuran 500x500 piksel.
Gambar 4. Proses Cropping Citra
b. Augmentation
Augmentasi  adalah  proses  pengolahan  data  citra  dengan  memodifikasi  data  citra  [11].  Fungsinya  adalah menghindari adanya masalah overfitting , yakni dengan memperluas atau memperbanyak dataset secara artifisial [12]. Pada penelitian ini proses augmentasi data meliputi flip horizontal, flip vertical, rotation dan zoom.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270
c. Resizing
Selanjutnya adalah resizing , Tujuan dari resize adalah untuk efisiensi dan efektifitas yang terdapat pada sistem input  CNN  [13].  Pada  proses  ini  citra  di- resize menjadi  ukuran  300x300  piksel  dan resize kedua  adalah  100x100. Dengan  tujuan  untuk  menyamakan  ukuran  citra  input  kemasan  kardus  dan  untuk  mengetahui  perbedaan  tingkat akurasi dengan citra input yang berbeda.

## 2.4 Segmentasi Citra
Dalam penelitian ini, segmentasi dilakukan menggunakan metode Grabcut. Grabcut merupakan metode yang digunakan  untuk  mengelompokkan  bagian  gambar  yang  termasuk  kedalam  kelompok foreground gambar  agar terpisah dari background [14]. Dua tahap umum yang terdapat pada segmentasi citra berbasis Grabcut adalah inisiasi dan  iterasi  [15]. Grabcut memperkirakan  distribusi  warna  antara foreground dan background dengan Gaussian Mixture Model (GMM) dan Inisiasi kotak yang digunakan sebagai daerah segmentasi.

## Gambar 6. Proses segementasi citra

## 2.5 Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri merurpakan salah satu proses dalam pengenalan citra, pada penelitian ini ektraksi ciri digunakan untuk mendapatkan ciri atau informasi atau fitur dari citra  kemasan kardus. Metode ektraksi ciri yang digunakkan adalah LBP (Local  Binary  Pattern), LBP  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Timo  Ojala.  LBP  merupakan  operator  yang berfungsi untuk menggambarkan fitur tekstur lokal dari sebuah citra  [16]. Matriks yang digunakan LBP berukuran 3x3  dengan threshold merupakan  nilai  tengah  dari  suatu  piksel.  Cara  kerja  dari  ekstraksi  ciri  LBP  adalah  dengan membandingkan nilai piksel pada pusat atau tengah dari citra dengan nilai piksel tetangganya. Nilai piksel di tengah atau pusat akan dikurangi dengan nilai pada piksel tetangganya. Jika nilai piksel yang dihasilkan dari pengurangan tersebut lebih atau sama dengan 0, maka akan diberi nilai 1. Jika nilai pikselnya kurang dari 0, maka akan diberi nilai 0.  Selanjutnya  menyusun  8  nilai  biner  tersebut  searah  jarum  jam,  kemudian  diubah  kedalam  nilai  desimal  untuk menggantikan  nilai  piksel  pada  pusat  atau  tengah  citra  [17].  Gambar  8  merupakan  proses  dari  ekstraksi  ciri menggunakan LBP, citra hasil dari ekstraksi ciri ini yang kemudian dijadikan dataset untuk training model .

## Gambar 7. Proses ekstraksi ciri

## 2.6 Arsitektur Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network merupakan salah satu kelas dari deep learning . CNN dapat melakukan pengenalan dan klasifikasi  citra  dengan  mengimplementasikan  jaringan  saraf  tiruan  pada  makhluk  hidup.  Metode  CNN  dapat diaplikasikan untuk  pengenalan wajah, klasifikasi gambar, analisis dokumen, dsb [18]. Pada Convolutional Neural Network metode yang digunakan yaitu backpropagation (pembelajaran) dan feedforward (klasifikasi). Tahapan dalam membangun arsitektur Convolutional Neural Network diantaranya :
a. Convolution
Tujuan dari Convolution adalah untuk mendeteksi karakter dari sebuah objek seperti tepi, kurva atau warna. Beberapa parameter pada layer ini dapat dimodifikasi untuk mengubah sifat pada tiap layer misalnya ukuran filter, stride  dan  padding.  Pada  penelitian  ini  proses Convolution dilakukan  sebanyak  3  kali  proses  pada  arsitektur Convolutional Neural  Network yang dibuat. Proses Convolution yang pertama menggunakan layer filter 16, kedua menggunakan layer  filter 32  dan  ketiga  menggunakan layer  filter 64.  Dan  dari  ketiga  proses convolution tersebut

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270
menggunakan kernel 3x3. Kemudian untuk Fungsi aktivasinya menggunakan ReLU ( Rectified Linear Unit ). Proses stride diilustrasikan seperti pada Gambar 8 dan padding diilustrasikan pada Gambar 9.
Gambar 8. Proses Convolution dengan stride 1
Gambar 9. Operasi zero padding 2 pada data 3x3
b. Pooling
Pooling atau subsampling dipergunakan untuk pengurangan ukuran matriks. Terdapat dua jenis pooling yakni average pooling dan max-pooling . Pada penelitian ini proses pooling pada arsitektur Convolutional Neural Network yang dibuat menggunakan max-pooling . Perhitungan pada max-pooling ditunjukkan pada Gambar 10 berikut :.
Gambar 10. Perhitungan max-pooling
c. Flattening
Setelah  data pooling yang  berupa  array  2  dimensi,  selanjutnya  dikonversi  menjadi  data  satu  dimensi single vector . Ilustrasinya ditunjukkan pada Gambar 11 berikut:
Gambar 11. Proses flattening

## d. Full Connection
Tahap  selanjutnya  yakni  proses  dense,  dimana  proses  dense  dilakukan  sebanyak  3  kali.  Pada  proses  dense pertama 1024 unit code , kedua menggunakan 520 unit node sedangkan ketiga menggunakan jumlah unit code sesuai jumlah kelas yakni 2. Pada proses dense pertama dan kedua, activation yang digunakan adalah ReLU sedangkan pada proses  dense  yang  ketiga  menggunakan activation softmax .  Selain  proses  dense,  dilakukan  juga  proses  dropout, dimana proses ini berfungsi untuk meregulasi parameter dengan tujuan menghindari overfitting . Proses dropout yang dilakukan adalah 1 kali.
Dari  beberapa  tahapan  yang  telah  diuraikan  diatas,  berikut  merupakan  struktur  arsitektur  dari  model  yang digunakan dalam penelitian ini :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270

## 2.7 Optimizer
Tujuan  dari  digunakannya  O ptimizer adalah  untuk  memaksimalkan  akurasi,  meminimalkan  kesalahan,  dan menemukan  bobot  yang  optimal.  Pada  saat  proses training dilakukan,  parameter  atau  bobot  model  diubah  untuk meminimalkan  kerugian  supaya  prediksi  dapat  seakurat  mungkin. Optimizer yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Adam. Optimizer Adam  adalah  perkembangan  dari  algoritma Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  klasik dimana bobot network telah diperbarui [19]. Pada penggunaan Optimizer Adam, diperlukan adanya penentuan besar learning rate yang akan digunakan selama training dataset. Learning rate merupakan salah satu parameter training yang diatur untuk menghitung nilai koreksi bobot selama proses training [19]. Dalam penelitian ini learing rate yang digunakan adalah sebesar 0,01 dan 0,001.

## 2.8 Training Model
Proses training dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  CNN  dan  menggunakan  tools  Jupyter  Notebook  serta bahasa pemrograman Python 3.9. Training dilakukan dengan beberapa ekperimen untuk mendapatkan hasil akurasi terbaik. Eksperimen yang dilakukan yakni dengan membedakan epoch , input size citra serta besaran learning rate .

## 2.9 Evaluasi
Metode yang digunakan untuk mengevaluasi klasifikasi pada penelitian ini menggunakan Confusion Matrix. Data yang digunakan sebagai data uji adalah menggunakan data test. Tabel 3 merupakan ilustrasi dari Confusion Matrix.
Tabel 3. Ilustrasi Confusion Matix [20] Predicted Label : Yes Predicted Label : No True Label : Yes TP FN True Label : No FP TN Nilai True  Negative (TN)  adalah  data  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  negatif  atau  salah. True Positive (TP) adalah data yang diklasifikasikan dengan benar sebagai keluaran positif atau benar. False Positive (FP) adalah data yang diklasifikasikan dengan kurang tepat sebagai keluaran positif atau benar. False Negative (FN) adalah data yang diklasifikasikan dengan kurang tepat dengan keluaran negatif atau salah. Pada penelitian ini matriks yang digunakan adalah  nilai macro avg atau nilai  rata-rata dari accuracy, precision, recall dan f1-score untuk  dua kelas yakni kelas defect dan kelas no defect . Untuk nilai dari accuracy, precision, recall dan f1-score dihitung dengan rumus 1, 2, 3 dan 4 [20].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (%) = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁) (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (%) = 𝑇𝑃 (𝐹𝑃+𝑇𝑃) (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (%) = 𝑇𝑃 (𝐹𝑁+𝑇𝑃) (3) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 (%) = ( 2 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ) (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Training dan Evaluasi Model
Hasil dari implementasi proses training adalah sebuah model python, dimana proses training dilakukan menggunakan algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  serta Optimizer Adam  untuk  meningkatkan  akurasi. Tools yang digunakan adalah Jupyter Notebook dengan bahasa pemrograman Python 3.9. Untuk menghasilkan akurasi terbaik, dilakukan  sebanyak  4  eksperimen  yakni  dengan  membedakan input  size citra, epoch dan learning  rate. Untuk hyperparameter yang  pertama  yakni  menggunakan input  size 300x300, epoch 30  dan learning  rate 0,01.  Untuk hyperparameter kedua menggunakan input size 300x300, epoch 30 dan learning rate 0,001. Hyperparameter ketiga menggunakan input size 100x100, epoch 50 dan learning rate 0,01 dan untuk hyperparameter keempat menggunakan input size 100x100, epoch 50 dan learning rate 0,001. Tabel 4 merupakan rincian hyperparameter yang digunakan dalam penelitian ini :
Tabel 4. Hyperparameter yang digunakan Hyperparameter ke  Input Size  Epoch  Learning rate 1 300x300 30 0,01 2 300x300 30 0,001 3 100x100 50 0,01

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270
Setelah  penentuan hyperparameter yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  kemudian  dilakukan  proses training menggunakan hyperparameter tersebut. Setelah proses training selesai maka dilanjutkan dengan mengevaluasi model menggunakan confusion matrix . Dan berikut merupakan hasil dari proses training serta evaluasi model menggunakan confusion matrix .
Gambar 13. Grafik Accuracy , Loss dan Confusion Matrix dengan Hyperparameter ke 1
Gambar  13  merupakan  grafik performance serta  hasil  evaluasi confusion  matrix dari  proses  training menggunakan hyperparameter ke 1 dimana input size 300x300, epoch 30 dan learning rate 0,01. Dan model yang dihasilkan pada training dengan hyperparameter tersebut menghasilkan nilai accuracy mencapai 92,31%, precision 93%, recall 92%, f1-score 92%, loss sebesar 0.2678.
Gambar 14. Grafik Accuracy , Loss dan Confusion Matrix dengan Hyperparameter ke 2
Gambar  14  merupakan  grafik performance serta  hasil  evaluasi confusion  matrix dari  proses  training menggunakan hyperparameter ke 2 dimana input size 300x300, epoch 30 dan learning rate 0,001. Dan model yang dihasilkan pada training dengan hyperparameter tersebut  menghasilkan nilai accuracy mencapai 95,77%, precision 96%, recall 96%, f1-score 96%, loss sebesar 0.1478.
Gambar 15. Grafik Accuracy , Loss dan Confusion Matrix dengan Hyperparameter ke 3
Gambar  15  merupakan  grafik performance serta  hasil  evaluasi confusion  matrix dari  proses  training menggunakan hyperparameter ke 3 dimana input size 100x100, epoch 50 dan learning rate 0,01. Dan model yang dihasilkan pada training dengan hyperparameter tersebut menghasilkan nilai accuracy mencapai 90,77%, precision 91%, recall 91%, f1-score 91%, loss sebesar 0.3136.
4 100x100 50 0,001

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270
Gambar  16  merupakan  grafik performance serta  hasil  evaluasi confusion  matrix dari  proses  training menggunakan hyperparameter ke 4 dimana input size 100x100, epoch 50 dan learning rate 0,001. Dan model yang dihasilkan pada training dengan hyperparameter ke 4 menghasilkan nilai accuracy mencapai 91,92%, precision 92%, recall 92%, f1-score 92%, loss sebesar 0.1861.
Tabel 5. Rangkuman Performance Hyperparameter ke Input Size Epoch Learning rate Accuracy  Precision  Recall F1- Score Loss 1 300x300 30 0,01 92,31% 93% 92% 92% 0.2678 2 300x300 30 0,001 95,77% 96% 96% 96% 0.1478 3 100x100 50 0,01 90,77% 91% 91% 91% 0.3136 4 100x100 50 0,001 91,92% 92% 92% 92% 0.1861
Tabel  5  merupakan rangkuman performance dari  4 hyperparameter yang  digunakan. Hyperparameter ke 2 yakni  dengan input size 300x300, epoch 30 dan learning  rate 0,001 memiliki performa terbaik  yakni  dengan  nilai accuracy mencapai  95,77%, precision 96%, recall 96%, f1-score 96%, loss sebesar  0.1478.  Disusul  dengan hyperparameter ke 1 yakni input size 300x300, epoch 30 dan learning rate 0,01 yang menghasilkan nilai accuracy mencapai 92,31%, precision 93%, recall 92%, f1-score 92% dan loss sebesar 0.2678. Selanjutnya hyperparameter ke 4  yakni  dengan input  size 100x100, epoch 50  dan learning  rate 0,001  menghasilkan accuracy mencapai  91,92%, precision 92%, recall 92%, f1-score 92% dan loss sebesar 0.1861. Dan hyperparameter yang menghasilkan accuracy terkecil  yaitu hyperparameter ke  3  yakni  dengan input  size 100x100, epoch 50  dan learning  rate 0,01  yang menghasilkan nilai accuracy 90,77%, precision 91%, recall 91%, f1-score 91% dan loss sebesar 0.3136.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini dilakukan klasifikasi citra kemasan kardus  yang terdiri dari 2 kelas yaitu defect dan no defect dengan menggunakan dataset  total  sebanyak 1300 citra  yang terdiri  dari  650 citra untuk  kelas defect dan 650 citra untuk kelas no defect . Dari total 1300 citra kemudian dibagi menjadi data latih dan data test dengan persentase sebesar 80%  untuk  data  latih  dan  20%  untuk  data  test.  Proses training dilakukan  menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan 4 hyperparameter yang berbeda untuk menghasilkan model dengan akurasi terbaik. Hasil menunjukan model dengan hyperparameter input size 300x300, epoch 30 dan learning rate 0,001 menghasilkan performa terbaik yakni dengan accuracy mencapai 95,77%, precision 96%, recall 96%, f1-score 96% dan loss sebesar 0.1478. Disusul dengan hyperparameter input size 300x300, epoch 30 dan learning rate 0,01 yang menghasilkan nilai accuracy mencapai 92,31%, precision 93%, recall 92%, f1-score 92% dan loss sebesar 0.2678. Selanjutnya dengan hyperparameter  input  size 100x100, epoch 50  dan learning  rate 0,001  menghasilkan accuracy mencapai  91,92%, precision 92%, recall 92%, f1-score 92% dan loss sebesar 0.1861. Dan hyperparameter yang menghasilkan accuracy terkecil yaitu input size 100x100, epoch 50 dan learning  rate 0,01  menghasilkan nilai accuracy 90,77%, precision 91%, recall 91%, f1-score 91% dan loss sebesar 0.3136. Dari hasil penelitian ini dapat dikatakan bahwa algoritma CNN dapat mengklasifikasi citra kemasan kardus dengan kategori defect dan no defect dengan baik serta penentuan hyperparameter input size , epoch serta l earning rate dapat mempengaruhi nilai accuracy dari model yang dihasilkan.

## REFERENCES
[1] Ari  Widiati,  “Peranan  Kemasan  (Packaging)  Dalam  Meningkatkan  Pemasaran  Produk  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah (Umkm) Di ‘Mas Pack’ Terminal Kemasan Pontianak,” Jurnal Audit dan Akuntansi Fakultas Ekonomi (JAAKFE), vol. Vol. 8, pp. 67–76, 2019.
[2] Kementrian  Perdagangan  Republik  Indonesia,  “Desain  Kemasan  Produk  Makanan  Olahan,”  2017.  [Online].  Available: http://djpen.kemendag.go.id
[3] Tariq M. arif, “Synthesis Lectures on Mechanical Engineering,” 2020.
[4] F. Fitra Maulana and N. Rochmawati, “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network,” JINACS, vol. Volume 01, no. Nomor 02, pp. 104–108, 2019.
[5] Moh. A. Hasan, Y. Riyanto, and D. Riana, “Grape leaf image disease classification using CNN-VGG16 model,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 9, no. 4, pp. 218–223, Oct. 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.14013.
[6] D. Efendi, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Syafria, and E. Budianita, “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 3, p. 607, Jun. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4176.
[7] A. Kirana, H. Hikmayanti, and J. Indra, “Pengenalan Pola Aksara Sunda dengan Metode Convolutional Neural Network,” Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, vol. 1, no. 2, pp. 95–100, 2020.
[8] R. Kusumawardani and P. D. Karningsih, “Detection and Classification of Canned Packaging Defects Using Convolutional Neural Network,” PROZIMA (Productivity, Optimization and Manufacturing System Engineering), vol. 4, no. 1, pp. 1–11, Mar. 2021, doi: 10.21070/prozima.v4i1.1280.
[9] A.  Ratna  Juwita  et  al.,  “IDENTIFIKASI  CITRA  BATIK  DENGAN  METODE  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK,” Buana Ilmu, no. Vol 6 No 1, pp. 192–208, 2021.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1941 − 1950 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3270
[10]  I. K. Trisiawan and Y. Yuliza, “Penerapan Multi-Label Image Classification Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  (CNN)  Untuk  Sortir  Botol  Minuman,”  Jurnal  Teknologi  Elektro,  vol.  13,  no.  1,  p.  48,  Feb.  2022,  doi: 10.22441/jte.2022.v13i1.009.
[11]  N.  IBRAHIM  et  al.,  “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Pucuk  Daun  Teh  menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, vol. 10, no. 1, p. 162, Jan. 2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i1.162.
[12]  B. Hanin and D. Rolnick, “How to Start Training: The Effect of Initialization and Architecture,” Adv. Neural Inf. Process. Syst, vol. 2018-Decem, no. NeurIPS, pp. 571–581, 2018.
[13]  P. Winardi and E. Setyati, “Identifikasi Jenis Daging dengan Menggunakan Algoritma Convolution Neural Network,” Journal of  Information  System,Graphics,  Hospitality  and  Technology,  vol.  3,  no.  02,  pp.  82–88,  Dec.  2021,  doi: 10.37823/insight.v3i02.178.
[14]  Adrian Rosebrock, “OpenCV GrabCut: Foreground Segmentation and Extraction,” pyimagesearch.com, 2020.
[15]  A.  W.  Setiawan,  “PERBANDINGAN  PRESKRINING  LESI  KULIT  BERBASIS  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK: CITRA ASLI DAN TERSEGMENTASI,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 8, no. 4, pp. 793–799, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184411.
[16]  N.  Akmalia,  P.  Sihombing,  and  Suherman,  “Skin  Diseases  Classification  Using  Local  Binary  Pattern  and  Convolutional Neural  Network,”  in  2019  3rd  International  Conference  on  Electrical,  Telecommunication  and  Computer  Engineering, ELTICOM 2019 - Proceedings, Sep. 2019, pp. 168–173. doi: 10.1109/ELTICOM47379.2019.8943892.
[17]  M. Ezar, A. Rivan, and S. Devella, “PENGENALAN IRIS MENGGUNAKAN FITUR LOCAL BINARY PATTERN DAN RBF CLASSIFIER,” Jurnal SIMETRIS, vol. 11, no. 1, 2020.
[18]  M. F. Herlambang, A. N. Hermana, and K. R. Putra, “Pengenalan Karakter Huruf Braille dengan Metode Convolutional Neural  Network,”  Systemic:  Information  System  and  Informatics  Journal,  vol.  6,  no.  2,  pp.  20–26,  Jan.  2021,  doi: 10.29080/systemic.v6i2.969.
[19]  N. Rochmawati et al., “Analisa Learning rate dan Batch size Pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep learning dengan Optimizer Adam,” JIEET (Journal Information Engineering and Educational Technology), vol. 05, no. 02, pp. 44–48, 2021.
[20]  K. Foysal Haque, F. Farhan Haque, L. Gandy, and A. Abdelgawad, “Automatic Detection of COVID-19 from Chest X-ray Images with Convolutional Neural Networks,” in Proceedings - 2020 International Conference on Computing, Electronics and Communications Engineering, iCCECE 2020, Aug. 2020, pp. 125–130. doi: 10.1109/iCCECE49321.2020.9231235.