## KLASIFIKASI KERUSAKAN DENGAN JARINGAN SYARAF BACKPROPAGATION PADA PERMUKAAN SOLAR PANEL
Ninuk Wiliani 1 ; Asrul Sani 2 ;Achmad Taufiq Andyanto 3
Program Studi Sistem Teknologi Informasi 1 Institut Teknologi dan Bisnis Bank Rakyat Indonesia 1 https://bri-institute.ac.id 1 ninukwiliani@bri-institute.ac.id Program Studi Sistem Informasi 2 Sekolah Tinggi Manajemen Komputer Widuri 2 https://kampuswiduri.ac.id 2 asrulsani@kampuswiduri.ac.id Program Studi Teknik Informatika 3 Institut Sains dan Teknologi Nasional 3 https://www.istn.ac.id/ pipiqtaufiq12@gmail.com
Abstract —Solar Panel is the things of several cells that  can  turn  light  into  electricity.  The  damage  of surface  of  the  solar  panel  often  results  in  many things.  Ignorance  of  the  officer  causes  damage cannot  be  overcome  earlier  so  that  it  causes  more severe  events.  The  research  conducted  was  to identify  the  beginning  of  some  damage  that  often occurs. By using a statistical method that is applied to  Artificial  Neural  Networks  that  uses  statistical method  are mean, variance,  skewness to determine the value of accuracy of the sample test. The subject used  is  an  image  consisting  of  a  damage  image panel  image.  The  damage  identified  in  this  study was  damage  caused  by  scratches,  stains  and rupture. The results  of this study have an accuracy value  of  90%.  So  that  it  is  expected  to  be  detected early to see the occurrence of damage from the solar panel key :  Solar  Panel,  Damage,  Artificial  Neural Networks, Statistical
Intisari — Solar  panel  terdiri  dari  beberapa  sel yang  dapat  merubah  cahaya  menjadi  listrik. Kerusakan  pada  permukaan  solar  panel  sering terjadi  di  akibatkan  banyak  hal.  Ketidaktahuan dari petugas menyebabkan kerusakan tidak dapat diatasi lebih awal sehingga menyebabkan kejadian yang lebih parah. Penelitian yang dilakukan adalah mengidentifikasi  awal  dari  beberapa  kerusakan yang sering terjadi. Dengan menggunakan metode stastistik  yang  di  aplikasikan  ke  dalam  Jaringan Syaraf  Tiruan  yang  menggunakan  Mean,  variance, dan skewness untuk mengetahui nilai akurasi dari pengujian  sample.  Subjek  yang  digunakan  adalah image yang terdiri dari gambar gambar panel yang rusak.  Kerusakan  yang  diidentifikasi  dalam penelitian  ini  adalah  Kerusakan  akibat  goresan,
noda  dan  pecah.  Hasil  dari  penelitian  ini mempunyai  nilai  akurasi  sebesar  90%.  Sehingga diharapkan  dapat  dideteksi  lebih  awal  untuk melihat kejadian kerusakan dari solar panel.
Kata  Kunci :  Panel  Surya,  Kerusakan,  Jaringan Syaraf Tiruan .

## PENDAHULUAN
Panel  surya  merupakan  perangkat  yang dapat  merubah  energi  sinar  matahari  menjadi energi listrik yang kemudian  dapat di manfaatkan untuk  memenuhi  kebutuhan  sebagian  manusia. Seperti  benda  lainnya.  Panel  surya  juga memerlukan  perawatan  agar  terhindar  dari kerusakan yang berarti, hal ini disebabkan karena panel  surya  mempunyai  bahan  dasar  yang  dapat mencemari lingkungan jika menjadi limbah karena proses daur
ulang
yang cukup sulit(Meemongkolkiat, 2008). Selain itu, kerusakan ini  dapat  menyebabkan  berkurangnya  efektifitas kinerja  dari  panel  surya  tersebut  (Yuliananda, Sarya, & Hastijanti, 2015).
Penelitian ini menggunakan objek  berupa gambar  dari  panel  surya  yang  mengalami kerusakan  pada  permukaannya(Zimmermann, 2006).  Jenis  kerusakan  yang  di  ambil  sample adalah  kerusakan  yang  disebabkan  oleh  pecah akibat  kejatuhan  benda  asing  misalnya  batang pohon  atau  benda  berat  lainnya,  goresan  yang diakibatkan  oleh  sentuhan  dari  benda  tajam,  dan yang terakhir noda yang diakibatkan bekas cairan kimia  yang  digunakan  untuk  membersihkan permukaan  dari  solar  panel  itu  sendiri.  (Permata, 2016).  Bentuk  citra  rectangle  berdasarkan  objek yang di deteksi dan di lacak menggunakan metode
pelacakan  dengan  metode  segmentasi(Ong, Mustapha, Ibrahim, Ramli, & Eong, 2015). Deteksi  objek  merupakan  tahapan  penting  yang banyak  diterapkan  dalam  proses  pencarian gambar,  dengan  auto  annotation  gambar  dan pemahaman  gambar(Pertahanan  &  Lumpur, 2017).  Pendekatan  yang  digunakan  untuk  proses ini  ada  dua,  yaitu  top-down  dan  bottom-up  bisa juga  kombinasi  dari  keduanya.  Pendekatan topdown  dilakukan  dengan  menggunakan  tahap pelatihan untuk mendapatkan fitur fitur kelas atau objek.  Penekatan  bottom-up  dilakukan  dengan menganalisa  fitur  gambar  tingkat  rendah  atau menengah seperti tepi atau segmen. (H, Ichwan, & Putra, 2015).

## BAHAN DAN METODE
Mendeteksi  kerusakan  pada  permukaan solar  panel  terdiri  dari  beberapa  catra,  di antaranya  yaitu  dengan  menganalisis  kondisi permukaan  berdasarkan  citra  yang  di  ambil (gambar)  pada  saat  terjadi  kerusakan.  Image processing  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk mendapatkan  citra  (gambar)  biner  yang  akan dilakukan  proses  normalisasi,  grayscale,  deteksi tepid  an  yang  terakhir  adalah  melalui  proses thresholding.

## Rancangan Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  jenis  penelitian  dan  pengembangan  yaitu Research  and  Development  (R&D).  Jaringan  Saraf Tiruan  terbagi  menjadi  dua  sub  proses,  yaitu  sub proses  pelatihan  dan  sub  proses  pengujian. Pelatihan  sub  proses  terdiri  dari  mengubah ukuran, grayscalling, deteksi tepi, thresholding dan pelatihan.  Sub  proses  pengujian  juga  terdiri  dari pengubahan  warna,  grayscalling,  deteksi  tepi, thresholding dan pengujian.

## Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  berupa  gambar berekstensi .jpg, .png
Teknik Pengumpulan Data Gambar di ambil menggunakan kamera handphone Xiaomi MI A1 dan Samsung J7 Pro. Dan dirubah  menjadi  grayscalling,  thresholding  dan deteksi  tepi  yang  disebut  dengan  data  latih,  yang akan  di  dimasukkan  ke  dalam  database  sebagai data uji pada jaringan syaraf tiruan backpropagation.

## Analisa Data
Jaringan  Saraf  Tiruan  terbagi  menjadi  dua sub  proses,  yaitu  sub  proses  pelatihan  dan  sub proses pengujian. Pelatihan sub proses terdiri dari
mengubah  ukuran,  grayscalling,  deteksi  tepi, thresholding  dan  pelatihan.  Sub  proses  pengujian juga  terdiri  dari  pengubahan  warna,  grayscalling, deteksi tepi, thresholding dan pengujian.
Gambar  1  menjelaskan  diagram  dari  aplikasi deteksi  klasifikasi  kerusakan  pada  panel  surya menggunakan
jaringan
syaraf tiruan backpropogation.
Sumber: (Andyanto, Wiliani, & Sani, 2018) Gambar 1. Use Case Diagram Proses Deteksi Klasifikasi
Kerusakan Tabel 1. Penjelasan dari Use Case Diagram NO Nama Penjelasan 1 Browse Image Pada  tahap  ini user mengambil gambar  RGB  dari  direktori penyimpanan  pada  laptop/PC yang  berkestensi  .jpg.  Setelah memilih  gambar  dan  muncul gambar  di  aplikasi,  secara otomatis  akan  menampilkan informasi  image  yang  akan memunculkan  :  Nama  image, ekstensi,  dimensi, size  (byte) ,
dan lokasi direktori image yang dipilih 2 Image Processing Setelah browse image selanjutnya  gambar  diproses untuk diubah RGB to grayscaling ,  setelah  sudah  di grayscaling dilanjutkan  dengan thresholding  image dan  di proses  untuk edge  detection .
Setelah  proses edge  detection secara otomatis akan menampilkan  luas  deteksi  tepi yang  dijadikan data  latih  untuk jaringan syaraf tiruan ini. 3 Testing Pada  tahap  ini  aplikasi  selesai melakukan pengujian menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  dan user dapat  melihat hasil dari deteksi klasifikasi
Sumber:  (Andyanto  et  al.,  2018)(Andyanto  et  al., 2018)

## Sumber: (Andyanto et al., 2018)
Gambar 2. Activity Diagram Proses Image Processing
Pada Gambar 2 Proses Image Processing dilakukan setelah  user  memilih  gambar  kemudian  proses merubah  RGB  menjadi  Grayscaling,  thresholding, dan  edge  detection  yang  digunakan  sebagai  data latih untuk jaringan syaraf tiruan.

## Perangcangan Antar Muka
Beberapa tampilan yang dibuat menggunakan GUI (Graphical User Interface), di antaranya adalah : Tampilan  untuk  mengambil  gambar,  tampilan gambar  grayscale  menjadi  thresholding,  tampilan merubah grayscale menjadi edge detection. Gambar 3 merupakan tampilan antar muka utama atau tampilan awal dari rancangan aplikasi deteksi klasifikasi kerusakan pada panel surya menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation.
Sumber: (Andyanto et al., 2018) Gambar 3. Tampilan antar muka utama
Tabel 2, Penjelasan user interface dari aplikasi No.
Button Keterangan 1 Browse Image Untuk  memilih  gambar dari folder 2 Grayscaling Untuk  merubah  gambar RBG ke grayscale 3
Thresholding
Untuk  merubah  gambar grayslace ke hitam putih
4 Edge Detection Untuk  menampilkan  luas deteksi tepi 5 Testing Untuk  melatih  jaringan syaraf tiruan
Sumber: (Andyanto et al., 2018)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Sistem
Implementasi  dilakukan  setelah  analisa  dengan mengumpulkan  berbagai  modul  dari  aplikasi  dan di rangkai ke dalam system. Implementasi system dilakukan  untuk  membuktikan  bahwa  aplikasi deteksi  klasifikasi  kerusakan  pada  panel  surya menggunakan
jaringan syaraf tiruan backpropagtion  berjalan  dengan  baik  dan berfungsi sesuai dengan yang sudah di rancang.
Sumber: (Andyanto et al., 2018)
Gambar 4. Tampilan program aplikasi
Uji Coba Sistem
Tiga  jenis  kerusakan  yang  du  uji  adalah  berupa rusak
(crack), goresan(scratch)
dan noda(spot)(Israil,  Anwar,  &  Abdullah,  2013). System  akan  menampilkan  hasil  klasifikasi kerusakan  terlebih  dahulu  dan  system  akan melatih  dan  mendeteksi  kerusakan  menggunakan jaringan  saraf  tiran  backpropagation  yang  ada  di dalam Matlab
Tampilan Uji Coba Aplikasi Setelah  dilakukan  perancangan,  aplikasi  di buatkan  sesuai  rancangan.  Demikian  hasil  dari aplikasi,
Sumber: (Andyanto et al., 2018) Gambar 5. Proses pengambilan Gambar

## Sumber: (Andyanto et al., 2018) Gambar 6. Browse image, Proses grayscaling
Setelah  user  memilih  gambar  pada  folder,  maka langkah selanjutnya adalah proses grayscaling.

## Gambar 7. Proses thresholding Gambar
Tolong jelaskan gambar diatas Gambr  secara  otomatis  mengeluarkan  informasi gambar  yang  berisi  nama,  gambar,  ekstensi gambar,  dimensi  gambar,  size  byte  gambar  dan tempat peyimpanan gambar akan muncul.
Sumber:  (Andyanto  et  al.,  2018) Gambar  8.  Proses Edge Detection (deteksi Tepi)
Tolong jelaskan gambar diatas Gambar 8 menjelaskan proses dari edge detection untuk gambar yang sama
Sumber: (Andyanto et al., 2018) Gambar 9. Proses Latih Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation
Setelah  proses  dilakukan,  yaitu  edge  detection (deteksi  tepi)  aplikasi  akan  melakukan  testing untuk  melatih  jaringan  saraf  tiruan  agar  system bias  melakukan  deteksi  dan  mengklasifikasi kerusakan pada panel surya.
Sumber: (Andyanto et al., 2018) Gambar  10.  Hasil  latih  jaringan  syaraf  tiruan backpropogation
Tolong jelaskan gambar diatas Setelah  system  dapat  melatih  jaringan  syaraf tiruan  backpropagation,  maka  muncul  hasil deteksi  kerusakna  dan  akurasi  keruskan  dan akurasi kerusakan.

## Gambar 11. Hasil deteksi Gambar kerusakan karena noda
(spot)
Tolong jelaskan gambar diatas Perlakukan  yang  sama  dilakukan  untuk  gambar yang berbeda dengan hasil yang berbeda
Sumber: (Andyanto et al., 2018) Gambar 12. Hasil deteksi gabar karena goresan (scratch)

## Hasil Uji coba Aplikasi
Untuk  testing,  akan  dlakukan  sebanyak  20 pervobaan dengan tiga klasifikasi yaitu, kerusakan goresan, pecah, dan noda.
Tabel 3. Hasil Dari Kesesuain Aplikasi
No Cutra Tekstur Asli Citra Tekstur Grayscale Manual Aplikasi Hasil 1 Crack (Rusak) Crack (Rusak) Sesuai 2 Crack (Rusak) Crack (Rusak) Sesuai 3 Crack (Rusak) Crack (Rusak) Sesuai 4 Crack (Rusak) Crack (Rusak) Sesuai 5 Crack (Rusak) Crack (Rusak) Sesuai 6 Crack (Rusak) Scracth (Goresan) Tidak Sesuai 7 Crack (Rusak) Crack (Rusak) Sesuai 8 Crack (Rusak) Crack (Rusak) Sesuai 9 Crack (Rusak) Crack (Rusak) Sesuai 10 Crack (Rusak) Crack (Rusak) Sesuai 11 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai 12 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai 13 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai
14 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai 15 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai 16 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai 17 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai 18 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai 19 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai 20 Spot (Noda) Spot (Noda) Sesuai 21 Scracth (Goresan) Scracth (Goresan) Sesuai 22 Scracth (Goresan) Scracth (Goresan) Sesuai 23 Scracth (Goresan) Scracth (Goresan) Sesuai 24 Scracth (Goresan) Scracth (Goresan) Sesuai 25 Scracth (Goresan) Scracth (Goresan) Sesuai 26 Scracth (Goresan) Scracth (Goresan) Sesuai 27 Scracth (Goresan) Scracth (Goresan) Sesuai 28 Scracth (Goresan) Scracth (Goresan) Sesuai
29 Scracth (Goresan) Crack (Rusak) Tidak Sesuai 30 Scracth (Goresan) Crack (Rusak Tidak Sesuai Sumber : (Andyanto et al., 2018)
Tabel  3  merupakan  hasil  kesesuaian  antara manual dan hasil dari aplikasi untuk mengklasifikasikan  kerusakan  pada  panel  surya. Gambar  yang  digunakan  sebagai  sample  yaitu sebanyak 30 gambar.
Tabel 4. Akurasi Sistem Data Uji Input Sesuai Tidak Sesuai Crack (Rusak) 9 1 Spot (Noda) 10 0 Scracth (Goresan) 8 2 Akurasi (%) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑁 × 100% 27 20 × 100%

## 90
Sumber : (Andyanto et al., 2018)
Tabel  4  merupakan  hasil  perhitungan  akurasi sistem,  dari  hasil  perhitungan  table  ini,  tingkat akurasi  untuk  deteksi  klasifikasi  kerusakan  pada panel  surya  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation  yaitu  mencapai  90%  sesuai dengan hasil yang sebenarnya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  aplikasi  yang  telah  dibuat  dan  uji coba  yang  telah  dilakukan,  maka,  Penggunaan metode  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  metode  untuk mengklasifikasikan  /  memprediksi  kerusakan pada  panel  surya  dengan  presentasi  90% Penetapan  nilai  learning  rate  0,001minimal  nilai error  yang  ditentukan  0,0000001  dan  untuk banyaknya  iterasi  percobaan  (epochs)  sebesar 3500  kali  iterasi.  Untuk  hasil  gambar  pada penelitian ini hanya menggunakan gambar dengan ekstensi  .jpg  karena  gambar  diambil  dengan kamera  dengan  ekstensu  bawaan  .jpg.  Data  latih dan  jumlah  gambar  sampel  akan  mempengaruhi hasil  dari  deteksi.  Semakin  kecil  data  latih  dan jumlah  gambar  sample  akan  menghasilkan  nilai akurasi yang kecil.

## REFERENSI
Andyanto,  A.  T.,  Wiliani,  N.,  &  Sani,  A.  (2018). Laporan  Akhir  Penelitian:  Deteksi  Klasifikasi
Kerusakan Panel Surya Menggunakan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation . Jakarta.
H,  A.  N.,  Ichwan,  M.,  &  Putra,  I.  M.  S.  (2015). Segmentasi  citra  untuk  deteksi  objek  warna pada  aplikasi  pengambilan  bentuk  citra rectangle, 7 , 1–10.
Israil,  M.,  Anwar,  S.  A.,  &  Abdullah,  M.  Z.  (2013). Automatic  detection  of  micro-crack  in  solar wafers  and  cells:  A  review. Transactions  of the  Institute  of  Measurement  and  Control , 35 (5),
606–618. https://doi.org/10.1177/014233121245758
3
Meemongkolkiat,  V.  (2008). Development  Of  High Efficiency  Monocrystalline  SI  Solar  Cells Through  Improved  Optical  and  Electrical Confinement . Georgia Institute of Technology.
Ong, A. T., Mustapha, A., Ibrahim, Z. Bin, Ramli, S., & Eong,  B.  C.  (2015).  Real-Time  Automatic Inspection  System  for  the  Classification  of PCB  Flux  Defects. American  Journal  of Engineering  and  Applied  Sciences , 8 (4),  504– 518. https://doi.org/10.3844/ajeassp.2015.504.5 18
Permata,  E.  (2016).  Identifikasi  Obyek  Benda Tajam  Menggunakan  Pengolahan  Citra Digital Pada Citra X-Ray, 1 (1), 1–14.
Pertahanan, U., & Lumpur, U. K. (2017). Detection of Faulty Photovoltaic
Panel on Thermographic Images Using Deep Learning Algorithm, 5 (x)
Yuliananda, S., Sarya, G., & Hastijanti, R. R. (2015). Pengaruh  perubahan  intensitas  matahari terhadap  daya  keluaran  panel  surya. Jurnal Pengabdian  LPPM  Untag  Surabaya , 01 (02), 193–202.
Zimmermann,  C.  G.  (2006).  The  Impact  of Mechanical Defects on the Reliability of Solar Cells  in  Aerospace  Applications, 6 (3),  486– 494.