## Perbandingan Cacat Ubin Keramik dengan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine
Comparison of Ceramic Tile Defects with K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine Method
Riza Alamsyah 1 , Iman Permana 2 , Maharani Siti Aulieza 3 1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur E-mail: 1 riza.alamsyah@budiluhur.ac.id, 2 iman.permana@budiluhur.ac.id ,
3 2012501025 @student.budiluhur.ac.id

## Abstrak
Penentuan kualitas ubin keramik sudah dilakukan secara otomatis dalam beberapa tahun terakhir. Kendala saat penentuan ubin keramik bercacat dapat berpengaruh terhadap penurunan kualitas produk  akhir.  Isu  yang  menjadi  fokus  dalam  penelitian  yaitu  perbandingan  metode  antara K- Nearest Neighbor (KNN) dengan Support Vector Machine (SVM) untuk mendeteksi cacat pada ubin  keramik  untuk  mencapai  hasil  yang  lebih  akurat.  Untuk  mengatasi  isu  ini,  proses  yang dilakukan  meliputi  pengumpulan  data  gambar  dari  ubin  keramik,  yang  kemudian  diikuti  oleh tahap preprocessing dan  ekstraksi  fitur  berdasarkan  tekstur.  Data  gambar  tersebut  kemudian diklasifikasikan dengan metode KNN dan SVM. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa pengklasifikasian dengan metode KNN pada k = 3 mampu memberikan hasil yang lebih unggul, yaitu  mencapai  akurasi  98.947%,  sedangkan  pengklasifikasian  dengan  metode  SVM  hanya mencapai akurasi 85.263%.
Kata kunci: KNN, SVM, Ubin Keramik.

## Abstract
The quality assessment of ceramic tiles has been automated in recent years. Constraints when installing defective ceramic tiles could affect the decreasing of final product quality. The issue that is the focus of this research is the comparison of methods between K-Nearest Neighbor (KNN) and Support Vector Machine (SVM) to detect defects in ceramic tiles to achieve more accurate results. To overcome this problem, the process involved collecting image data from ceramic tiles, which is then followed by the preprocessing stage and feature extraction based on texture. The image data is then classified by the KNN and SVM methods. The results from this study represent that the classification using the KNN method at k=3 is able to provide superior results, namely achieving an accuracy of 98.947%, while the classification using the SVM method only achieves an accuracy of 85.263%.
Keywords: KNN, SVM, Ceramic Tiles

## 1. PENDAHULUAN
Industri manufaktur yang bergerak dalam produksi ubin keramik dituntut untuk menjaga kualitas hasil produksi ubin keramik. Beberapa tahun terakhir, penentuan kualitas ubin keramik sudah menggunakan inspeksi visual secara otomatis. Sementara itu, meskipun pengecekan cacat ubin  menggunakan  inspeksi  visual  otomatis  tetap  akan  ada  peluang  kesalahan  dalam  proses mendeteksi  cacat  ubin  [1].  Adanya  peningkatan  terhadap  permintaan  konsumen,  maka  pihak manufaktur  ubin  dituntut  untuk  menggunakan  salah  satu  teknologi  berupa  penggunaan  proses inspeksi cacat ubin dalam bentuk visual otomatis sehingga kualitas hasil produksi tetap terjaga kualitasnya [2].
Penerapan dari [1] mengimplementasikan algoritma backpropagation dan artificial neural network yang mana penelitian menunjukan hasil akurasi mencapai 90%. Sedangkan referensi [3] mengimplementasikan  pendekatan  yang  berdasar  pada  proses  identifikasi  kecacatan  dimensi, metode morfologi, pengambilan ciri bentuk dan data spasial, yang membawa hasil akurasi sebesar 67%.
Studi  yang  dilakukan  dalam  [4]  menerapkan  suatu  algoritma  dimana  gambar  keramik dibagi  menjadi  beberapa  bagian  dan  bagian  yang  cacat  diidentifikasi.  Hasil  dari  simulasi  ini mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  72%.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  [5] menerapkan  pendekatan  pendeteksian  dengan  operator  "Rotation  Invariant  Measure  of  Local Variance"  dan  diklasifikasikan  dengan  SVM.  Hasilnya,  diperoleh  tingkat  akurasi  mencapai 93.4%.  Sedangkan  studi  yang  dilakukan  oleh  [6]  melibatkan  sistem  inspeksi  otomatis  yang berdasarkan  pada  teknik  pengolahan  gambar,  yang  mampu  mendeteksi  variasi  warna  dan kecacatan. Tingkat akurasi yang dicapai oleh metode ini adalah 96,36%.
Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa  kesulitan  dalam  mendeteksi  keramik yang  cacat  dapat  mempengaruhi  penurunan  kualitas  produk  akhir.  Penelitian  yang  dilakukan sebelumnya  adalah  deteksi  cacat  pada  ubin  keramik  dengan  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (KNN)  [7].  Sedangkan tujuan dari  penelitian  ini  yaitu  untuk membandingkan  antara metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan metode lain yaitu metode Support Vector Machine (SVM)  dalam  mendeteksi  cacat  pada  ubin  keramik  dan  diharapkan  dapat  mengetahui  metode mana  yang  mampu  memperoleh  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  sehingga  dapat  membantu meningkatkan kualitas hasil produksi.

## 2. METODE PENELITIAN
Menurut  [8],  algoritma  KNN  adalah  suatu  metode  klasifikasi  untuk  suatu  objek  yang didasarkan  pada  data training yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  objek  tersebut.  KNN merupakan  metode supervised  learning dimana  hasil  dari query  instance yang  baru diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  algoritma  KNN,  dimana  kelas  yang paling  banyak  muncul  nantinya  akan  menjadi  kelas  hasil  dari  klasifikasi.  Dari  kedua  definisi tersebut  sejalan  dengan  penjelasan  bahwa  KNN  adalah  metode  klasifikasi  yang  menggunakan data  tetangga  terdekat  untuk  mengklasifikasikan  suatu  objek  berdasarkan  jaraknya  dari  objek tersebut dalam data training . 𝐷 𝑋𝑌 = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Persamaan di atas merupakan persaman jarak Euclidean yaitu kedekatan dalam satuan jarak matrik, yang mana:
D = Jarak Euclidean antara data training (x) dan data testing (y). 𝑥 𝑖 = Nilai atribut ke-i dari data training (x). 𝑦 𝑖 = Nilai atribut ke-i dari data testing (y). n = Jumlah atribut individu 1 sampai n.
Algoritma  pembelajaran  SVM  pertama  kali  dikembangkan  bertujuan  untuk  masalah klasifikasi biner berdasarkan teori pengenalan pola statistik. Support Vector Machine bertujuan untuk meminimalkan batas atas kesalahan umum, batas atas ini mewakili kesalahan yang dapat mengakibatkan data yang tidak terlihat untuk pengklasifikasian [5].
Untuk  ruang  fitur  non-linier, Support  Vector  Machine pada  awalnya  memetakan  fitur input  ke  ruang  fitur  berdimensi  tinggi (𝑥 → 𝜑(𝑥)) dan  kemudian Support  Vector  Machine menghasilkan klasifikasi hyper-plane berdasarkan margin maksimum di ruang fitur. Persamaan hyper-plane yang sudah ditentukan oleh parameter b dan w ditunjukkan oleh persamaan 2.
𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝜑(𝑥) + 𝑏                                                                               (2)
dimana w adalah vektor normal ke hyper-plane, x adalah vektor fitur dari defect dan φ merupakn pemetaan  vektor  fitur  ke  ruang  dimensi  tinggi.  Fungsi  Kernel  dari Support  Vector  Machine mendefiniskan  pemetaan, hyper-plane menggambarkan  batas  yang  memaksimalkan  margin antara  sampel  data  yang  termasuk  dalam  dua  kelas  sehingga  dapat  digeneralisasi  dengan  baik pada data yang tidak diketahui [5].
Tekstur  merupakan  suatu  karakteristik  dari  daerah  atau  bagian  dalam  gambar  yang memiliki pola atau struktur tertentu yang berulang secara alami. Karakteristik tekstural ini muncul karena daerah tersebut memiliki elemen-elemen visual yang konsisten dan berulang, seperti pola, warna, atau bentuk, yang dapat diidentifikasi dan diukur [9]. Peneliti [10] mengusulkan beberapa jenis ciri tekstural  didapat dari matriks konkurensi antara lain adalah Angular Second Moment (ASM)  atau Energy (3),  Con  ( Contrast )  (4),  Cor  ( Correlation )  (5),  atau Inverse  Difference Moment (IDM) atau Homogeneity (6).
𝐴𝑆𝑀 = ∑ ∑{𝑝(𝑖, 𝑗)} 2 𝑗 𝑖 (3)
𝐶𝑜𝑛 = ∑ 𝑘 2 𝑘 [∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 ],    |𝑖 − 𝑗| − 𝑘                                                       (4) 𝐶𝑜𝑟 = ∑ ∑ (𝑖𝑗). 𝑝(𝑖, 𝑗) − 𝜇 𝑥 𝜇 𝑦 𝑗 𝑖 𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 (5)
𝐼𝐷𝑀 = ∑ ∑ 1 1 + (𝑖 − 𝑗) 2 𝑝(𝑖, 𝑗)                                                              (6)
𝑗 𝑖
Teknik morfologi terdiri dari serangkaian operasi yang mengubah gambar sesuai dengan teori himpunan. Teknik morfologi pada awalnya dikembangkan untuk citra biner dan kemudian diperluas  ke  citra  tingkat  keabuan.  Ide  dasar  dalam  morfologi  biner  adalah  untuk  memeriksa sebuah  gambar  dengan  mudah,  penentuan  bentuk  awal  yang  disebut  elemen  terstruktur, menggambarkan kesimpulan bagaimana mencocokkan atau menghapus bentuk dalam gambar [3].
Dilasi dan erosi adalah dua teknik morfologi operasi dasar. Dilasi menambahkan piksel pada batas objek dalam sebuah gambar, sedangkan erosi menghilangkan piksel pada batas objek. Jumlah piksel yang ditambahkan atau dihilangkan dari objek pada gambar tergantung pada ukuran dan  bentuk  formasi elemen  yang  digunakan  untuk  memproses  gambar.  Dilasi  dan  erosi  sering digunakan  dalam  kombinasi  untuk  operasi  pemrosesan  gambar.  Teknik  morfologi  biasanya digunakan  dalam  pemrosesan  gambar  untuk  mengurangi  noise, meningkatkan  kualitas  gambar dan deteksi fitur. Selain itu, teknik ini dapat digunakan untuk pra-pemrosesan gambar, deteksi tepi, segmentasi dan pengenalan objek [3].
Empat  operasi  dasar  dalam  Teknik  morfologi  adalah erosion , dilation , opening dan closing . Erosion gambar input A dengan elemen pembentuk B didefinisikan sebagai 𝐴  ⊖  𝐵 = { 𝑥 ∶  𝐵  +  𝑥  𝐴} . Urutan untuk melakukan erosion A oleh B adalah menerjemahkan B dengan x yang  terdapat  di  A.  Himpunan  semua  titik  x  yang  sesuai  dengan  kondisi  seperti  itu  dituliskan sebagai 𝐴  ⊖  𝐵 . Erosion suatu  gambar  juga  dapat  ditemukan  pada  perpotongan  semua terjemahan gambar input dengan elemen pembentukan refleksi 𝐴  ⊖  𝐵  = ∩ {𝐴  +  𝑏 ∶ 𝑏  𝐵} [3]. Dilation gambar  input  A  dengan  elemen  pembentuk B  didefinisikan sebagai 𝐴 ⊕ 𝐵 = {𝐵  +  𝑎 ∶ 𝑎  𝐴} . Urutan untuk melakukan dilatasi A oleh B adalah menerjemahkan B ke semua titik yang terkandung dalam A. Gabungan dari dari semua translasi ini dituliskan sebagai 𝐴 ⊕ 𝐵 . Opening gambar input A ke elemen pembentuk B didefinisikan sebagai 𝐴 ⦁ 𝐵 = (𝐴  ⊖  𝐵) ⊕   𝐵 atau sama dengan 𝐴 ⦁ 𝐵  = {𝐵  +  𝑥 ∶  𝐵  +  𝑥  𝐴} . Urutan pembukaan A oleh B adalah pertama- tama  menerjemahkan  B  ke  semua  titik  x  yang  terdapat  di  A.  Gabungan  dari  semua  translasi dituliskan sebagai 𝐴 ⦁ 𝐵 . Closing gambar input A ke B membentuk elemen yang didefinisikan sebagai 𝐴 · 𝐵 = (𝐴  ⊕  𝐵)   ⊖  𝐵 [3].
Median filtering adalah proses yang fokus pada nilai tengah atau median dari semua nilai piksel  di  sekelilingnya  yang  dimana  proses  ini  dimulai  dengan  pengurutan  nilai  piksel tetangganya, setelah itu dipilih nilai tengahnya [11].
Untuk  penelitian  ini,  data primer  diperoleh  dengan  cara mengambil foto  ubin  keramik yang  kemudian  dijadikan  sebagai  dataset.  Dataset  tersebut  kemudian akan  dibagi  menjadi  dua kelompok,  yaitu  data training dan  data testing .  Pada  penelitian  ini,  terdapat  190  data training dimana 86 data adalah untuk kelas gambar ubin keramik dengan kualitas yang baik dan 104 data adalah untuk kelas gambar ubin keramik dengan kualitas cacat. Adapun data testing berjumlah sebanyak 95 data yang dimana dari 43 data adalah untuk kelas gambar ubin keramik berkualitas yang baik dan 52 data adalah untuk kelas gambar ubin keramik berkualitas cacat.
Pada  Gambar  1  yang  ada  di  bawah  ini,  merupakan  gambar  rancangan  model  dalam menyelesaikan masalah pada penelitian.
Gambar 1. Rancangan Model Penelitian
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mengambil  gambar  melalui  kamera  ponsel. Setelah itu, data dibagi menjadi dua kelompok: yang mana terdiri dari kelompok data training dan kelompok satunya adalah data testing . Langkah preprocessing diterapkan untuk memproses gambar  dan  mengekstrak  karakteristiknya,  menghapus noise dengan median  filtering dan dilakukan teknik morfologi yang akan memperbaiki hasil dari segmentasi gambar. Selanjutnya, ciri-ciri diekstraksi berdasarkan tekstur dengan menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma KNN dan SVM. Dengan  cara  ini,  penelitian  ini  menghasilkan  klasifikasi  gambar  ubin  keramik  tersebut  apakah termasuk  dalam  kategori  ubin  keramik  berkualitas  baik  ataukah  berkualitas  cacat,  dan  dapat mengetahui metode mana yang mampu memperoleh tingkat akurasi yang lebih tinggi sehingga dapat membantu meningkatkan kualitas hasil produksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  penelitian,  baik  pada  data training maupun  data testing ,  proses preprocessing dijalankan  untuk  mengekstrak  karakteristiknya.  Langkah-langkah  ini  termasuk penghilangan noise dengan median filtering guna meningkatkan kualitas gambar dan perbaikan hasil segmentasi gambar dengan teknik morfologi. Setelah itu, ekstraksi fitur berdasarkan tekstur dilakukan  dengan  GLCM.  Selanjutnya,  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma KNN dan SVM untuk menentukan apakah gambar ubin keramik tersebut termasuk dalam kategori ubin keramik baik atau cacat.

## Tabel 1. Contoh Hasil Klasifikasi Deteksi Cacat Ubin Keramik
No Citra Asli Median Filtering Teknik Morfologi GLCM Hasil Klasifikasi Contrast Correlation Energy Homogeneity 1 0.1380 0.9558 0.6832 0.9888 Baik 2 0.4034 0.9549 0.2518 0.9685 Cacat
Tabel 1 yang ditampilkan merupakan hasil yang diperoleh dari klasifikasi pendeteksian cacat ubin keramik, di mana ubin keramik dengan nomor satu dikategorikan sebagai ubin keramik berkualitas baik dan ubin keramik dengan nomor dua dikategorikan sebagai ubin keramik yang memiliki  kualitas  cacat.  Selanjutnya,  hasil  penelitian  model  deteksi  secara  keseluruhan  dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Grafik Hasil Penelitian Model Deteksi KNN dan SVM
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  dikatakan  bahwa  dari  95  data  uji  terdapat  1  kesalahan prediksi pada metode KNN dan 14 kesalahan prediksi pada metode SVM.
Setelah model deteksi cacat pada ubin keramik terbentuk kemudian dilakukan pengujian terhadap  model  tersebut  menggunakan  metode confusion  matrix .  Selanjutnya,  hasil  pengujian model deteksi cacat pada ubin keramik menggunakan metode klasifikasi KNN untuk semua nilai k yang diuji dan metode klasifikasi SVM dapat dilihat dalam Tabel 3.
Tabel 3. Tingkat Akurasi Metode K-Nearest Neighbor KNN SVM Kelas Prediksi k = 3 Kelas Prediksi k = 5 & 7 Kelas Prediksi k = 9, 11 & 13 Kelas Prediksi Baik Cacat Baik Cacat Baik Cacat Baik Cacat Kelas Sebenarnya Baik 42 1 42 1 42 1 37 6 Cacat 0 52 4 48 5 47 8 44 Tingkat Akurasi 98.947% 94.737% 93.684% 85.263%
Berdasarkan yang tertera pada Tabel 3 di atas maka dapat disimpulkan bahwa diperoleh model deteksi cacat pada  ubin keramik dengan klasifikasi KNN mencapai nilai yang memiliki akurasi tertinggi sebesar 98.947% saat nilai k=3. Artinya, model ini berhasil mengklasifikasikan hampir semua gambar ubin keramik dengan akurat.
Di sisi lain, model deteksi cacat ubin keramik dengan klasifikasi SVM mencapai nilai akurasi  sebesar  85.263%. Meskipun  nilai  akurasi  ini masih cukup  baik, namun nilainya masih lebih rendah dibandingkan dengan KNN.
Hasil ini menunjukkan bahwa model K-Nearest Neighbor lebih unggul dalam mendeteksi cacat pada ubin keramik dalam penelitian ini, dengan akurasi yang lebih baik dan hasil yang lebih tinggi bila bandingkan dengan model lain yaitu model Support Vector Machine .

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  disimpulkan  bahwa  model  yang  dibangun  dengan menggunakan metode KNN lebih akurat dalam mendeteksi cacat pada ubin keramik. Model KNN mampu  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  98.947%  dengan  nilai  k=3,  yang  menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam mengklasifikasikan gambar ubin keramik dengan akurat.
Dalam  perbandingan,  metode  SVM  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  85.263%,  yang masih baik namun lebih rendah dibandingkan dengan KNN. Oleh karena itu, hasil dari penelitian menampilkan bahwa model KNN merupakan pilihan yang lebih baik untuk mendeteksi cacat pada ubin keramik dengan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan SVM.
Dengan  demikian,  penggunaan  metode  KNN  dalam  penelitian  ini  telah  berhasil meningkatkan akurasi deteksi cacat pada ubin keramik, menjadikannya pilihan yang lebih unggul dalam melakukan klasifikasi gambar dengan tingkat ketepatan yang lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Nazelliana dan P. Widodo, “Deteksi Cacat Ubin Keramik Dengan Metode Jaringa Saraf Tiruan dan Algoritma Backpropagtion,” Fakt. Exacta, vol. 7, no. 2, pp. 154–164, 2014.
[2]   K.  Ragab  dan  N.  Alsharay,  “Developing  Parallel  Cracks  and  Spots  Ceramic  Defect Detection  and  Classification  Algorithm  using  CUDA,”  in  2017  IEEE  13th  International Symposium on Autonomous Decentralized System (ISADS), 2017, pp. 255–261.
[3]   R. Gonydjaja, Bertalya dan T. M. Kusuma, “Rectangularity Defect Detection for Ceramic Tile Using Morphological Techniques,” ARPN J. Eng. Appl. Sci. 2014, vol. 9, no. 11, pp. 2052–2056, 2014.
[4]   K.  Ragab  dan  N.  Alsharay,  “An  Efficient  Defect  Classification  Algorithm  for  Ceramic Tiles,” in ACIIDS 2017 : Advanced Topics in Intelligent Information and Database Systems, 2017, vol. 710, pp. 235–247.
[5]   S. H. Hanzaei dan A. Afshar, “Automatic Detection and Classification of the Ceramic Tiles’ Surface Defects,” Pattern Recognit., vol. 66, pp. 174–189, 2016.
[6]   Y.  Samarawickrama  dan  C.  Wickramasinghe,  “Matlab  based  Automated  Surface  Defect Detection  System  for  Ceremic  Tiles  using  Image  Processing,”  in  2017  6th  National Conference on Technology and Management (NCTM), 2017, pp. 34–39.
[7]   R. Alamsyah, A.D. Wiranata dan Rafie, “Deteksi Cacat Ubin Keramik Dengan Metode K- Nearest Neighbor,” Techno.COM, vol. 18, no. 3, pp. 245-250, 2019.
[8]  A.  Johar,  D.  Yanosma  dan  K.  Anggriani,  “Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam  Pengambilan  Keputusan  Seleksi Penerimaan Aggota Paskibraka”, Jurnal Pseudocode, vol. 3, no. 2, 2016.
[9]   R.  Anggraini,  B.  Hidayat,  dan  S.  Darana,  “Klasifikasi  Jenis  Kualitas  Keju  Dengan Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  Support  Vector Machine (SVM) Pada Citra Digital,” in e-Proceeding of Engineering, 2017, vol. 4, no. 2, pp. 2035–2042.
[10]  R.  M.  Haralick,  K.  Shanmugam,  dan  I.  Dinstein,  “Textural  Features  for  Image Classification,” IEEE, vol. SMC-3, no. 6, pp. 610–621, 1973.
[11]  S.  Iriyanto  dan  T.  Zaini,  Pengolahan  citra  digital.  Bandar  Lampung:  Anugrah  Utama Raharja, 2016.