## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 350-358 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Using Xception, Transfer Learning, and Permutation to Improve the Classification of Steel Surface Imperfections

## Menggunakan Xception, Transfer Learning, dan Permutasi untuk Meningkatkan Klasifikasi Ketidaksempurnaan Permukaan Baja
Popong Setiawati 1 , Adhitio Satyo Bayangkari Karno 2 , Widi Hastomo 3 , Iwan Setiawan 4
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Esa Unggul, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gunadarma, Depok, Indoensia
3 Program Studi Teknologi Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Ahmad Dahlan, Indonesia
4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Komputer dan Desain, Universitas Nusa Putra, Indonesia
E-Mail: 1 popong.setiawati@esaunggul.ac.id, 2 adh1t10.2@gmail.com,
3 widie.has@gmail.com, 4 iwan.setiawan@nusaputra.ac.id
Received Dec 02nd 2023; Revised Jan 15th 2024; Accepted Jan 29th 2024 Corresponding Author: Popong Setiawati

## Abstract
The surface quality of manufactured steel is critical for increasing competitiveness in the steel industry. The high degree of flaws on the steel surface is a serious issue impacting the quality of the output. Controls that are still performed manually and  visually  at  this  time  can  only  be  performed  by  people  with  specific  talents  and  expertise.  Observations  in  this conventional method take a long time, are sluggish, and have little precision. Nowadays, the development of deep learning techniques  allows  for  the  automatic  detection  of  steel  surface  flaws  with  a  high  degree  of  accuracy.  The  Xception architecture is used in this work to implement a deep learning strategy. Permutation and augmentation techniques are used to overcome data imbalances. The developed model can discriminate between four types of flaws on the steel surface. A collection  of  7,095  steel  surface  photos  is  used  in  the  training  procedure.  When  compared  to  not  employing  transfer learning,  the  results  of  performance  measurement  for  the  training  process  using  transfer  learning  (Imagenet)  indicate better outcomes. Transfer learning training yielded accuracy scores of 94.9% and 97.7% for training data and validation, respectively.  Whereas  the  results  of  the  loss  value  assessment  for  training  data  and  validation  are  19.4%  and  14.4%, respectively.
Keyword: Augmentation Permutate, Deep Learning, Steel Defect, Transfer Learning, Xception

## Abstrak
Kualitas permukaan baja yang diproduksi sangat penting untuk meningkatkan daya saing dalam industri baja. Tingginya tingkat cacat pada permukaan baja merupakan masalah serius yang berdampak pada kualitas keluaran. Pengendalian yang masih  dilakukan  secara  manual  dan  visual  saat  ini  hanya  dapat  dilakukan  oleh  orang-orang  dengan  bakat  dan  keahlian tertentu. Pengamatan dengan metode konvensional ini memerlukan waktu yang lama, lamban, dan presisi yang rendah. Saat  ini,  perkembangan  teknik  pembelajaran  mendalam  memungkinkan  deteksi  cacat  permukaan  baja  secara  otomatis dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Arsitektur  Xception  digunakan  dalam  pekerjaan  ini  untuk  menerapkan  strategi pembelajaran mendalam. Teknik permutasi dan augmentasi digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Model yang  dikembangkan  dapat  membedakan  empat  jenis  cacat  pada  permukaan  baja.  Koleksi  7.095  foto  permukaan  baja digunakan dalam  prosedur  pelatihan.  Jika dibandingkan  dengan  tidak  menggunakan  transfer  learning,  hasil  pengukuran kinerja proses pelatihan dengan menggunakan transfer learning (Imagenet) menunjukkan hasil yang lebih baik. Pelatihan pembelajaran  transfer  menghasilkan  skor  akurasi  masing-masing  sebesar  94,9%  dan  97,7%  untuk  data  pelatihan  dan validasi. Sedangkan hasil penilaian nilai kerugian untuk data latih dan validasi masing-masing sebesar 19,4% dan 14,4%.
Kata Kunci: Permutasi Augmentasi, Pembelajaran Mendalam, Cacat Baja, Pembelajaran Transfer, Xception

## 1. PENDAHULUAN
Baja telah banyak digunakan di berbagai sektor untuk memproduksi berbagai jenis kebutuhan manusia, termasuk  mobil,  perkapalan,  persenjataan,  elektronik,  dan  lain-lain  [1].  Cacat  permukaan  baja  merupakan masalah  yang  harus  dihindari  jika  ingin  mencapai  kualitas  yang  baik.  Bagian  kendali  produksi  merupakan komponen penting yang menentukan kualitas baja yang bebas dari kesalahan pada permukaan baja. Cacat dapat menyebabkan baja cepat berkarat (terkorosi), sehingga menurunkan ketahanan aus baja [2].
Kemampuan untuk mendeteksi cacat permukaan baja secara otomatis sangat penting untuk membantu penyelesaian  permasalahan  dalam  industri  baja  dan  menghindari  kerugian  ekonomi  jangka  panjang  [3]. Beberapa  penelitian  saat  ini  sedang  dilakukan  yang  menggunakan  pendekatan  pembelajaran  mesin  untuk mengidentifikasi  berbagai  jenis  kesalahan  tidak  hanya  di  sektor  baja  tetapi  juga  di  industri  lain  seperti pertanian. [4], kesehatan [5], persenjataan, dan pendeteksi keabsahan berbagai kartu identitas, uang, dan lain- lain.
Pendekatan ini memerlukan prosedur pelatihan yang menggunakan data pelatihan dalam jumlah besar untuk  membuat  model  yang  dapat  digunakan  dalam  visi  mesin.  Ekspansi  pembelajaran  mesin  ke  desain jaringan saraf yang berbeda cenderung mencakup lapisan yang lebih dalam dan lebih besar  [6] . Penggunaan arsitektur  pembelajaran  mendalam  dengan  data  pelatihan  dalam  jumlah  besar  memerlukan  pemanfaatan teknologi  komputer  berkinerja  tinggi.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  pembelajaran  mendalam  dengan arsitektur Xception [7]; untuk mempersingkat waktu pelatihan digunakan metode transfer learning ( imagenet ), yaitu  model  yang  telah  menyelesaikan  tahap  pelatihan  pertama  dengan  menggunakan  kumpulan  data  yang sangat besar.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  pelatihan  dengan  dan  tanpa  transfer  learning  untuk  menguji apakah  terdapat  perbedaan  hasil  [8]–[14].  Untuk  mengatasi  distribusi  data  yang  tidak  seimbang,  selain pendekatan augmentasi data-generator, dilakukan augmentasi lebih lanjut dengan membagi gambar menjadi beberapa bagian kemudian disusun kembali menggunakan teknik permutasi [15], [16].
Autoencoder bertingkat dan klasifikasi CNN untuk lokasi cacat logam telah dilakukan  [17]. Jaringan feed-forward  digunakan  untuk  mengidentifikasi  enam  jenis  patahan  pada  permukaan  baja  dalam  klasifikasi cacat  baja  canai  panas  [18].  Penelitian  ini  mengklasifikasikan  area  disabilitas  dan  disabilitas  menggunakan YOLO [19]. Menggunakan model FRCNN dan SSD untuk mendeteksi cacat baja [20]. Klasifikasi cacat dari gambar permukaan baja menggunakan algoritma Siam dan CNN [21], [22].
Dengan  menggunakan  pendekatan  pembelajaran  beberapa  langkah,  latih  jaringan  dengan  beberapa kumpulan data dan gambar beranotasi [23]–[25]. Berdasarkan berbagai penelitian, metode deep learning telah banyak  digunakan  untuk  mengidentifikasi  patahan  baja,  namun  untuk  mendapatkan  hasil  terbaik  tetap dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  pendekatan  dan  teknik  yang  berbeda-beda.  Rumitnya  gambar, banyaknya data, dan ketidakseimbangan data membuat sulit untuk menghasilkan hasil model dengan akurasi tinggi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  Severstal  dari  Kaggle  [26].  Distribusi  jenis  cacat  yang  tidak seimbang  memerlukan  pemrosesan  data  awal  sebelum  prosedur  pemisahan  dapat  dimulai  [27].  Prosedur augmentasi  yang  umum  digunakan  (seperti  rotasi,  skala  ulang,  flip,  dan  geser)  digabungkan  dengan  proses augmentasi  lain  yang  menggunakan  prinsip  permutasi  dalam  proses  pemrosesan  data.  Untuk  menghasilkan sampel pelatihan, pendekatan permutasi pemisahan data digunakan dalam klasifikasi cacat permukaan baja. Ini memerlukan penggunaan permutasi untuk memilih dan mengatur data gambar sambil membiarkan labelnya saja.  Metode  ini  membantu  model  dalam  mempelajari  karakteristik  yang  lebih  kuat  dan  meningkatkan kemampuan  generalisasinya.  Model  ini  dapat  belajar  mengenali  kesalahan  dari  berbagai  sudut  dengan menerapkan permutasi pada set pelatihan, sehingga lebih berhasil dalam mengenali cacat permukaan baja. Data tersebut kemudian dipisahkan menjadi data pelatihan dan validasi data [28]. Selanjutnya, arsitektur Xception digunakan untuk menjalankan proses pelatihan, yang menggunakan data gambar sebagai data pelatihan dan empat jenis klasifikasi berbeda sebagai tujuan pelatihan.
Konsekuensi  akhir  dari  prosedur  pelatihan  ini  adalah  model  yang  dapat  digunakan  untuk memperkirakan  foto  tambahan  dengan  kekurangan  yang  tidak  diketahui.  Data  akurasi  dan  kerugian,  yang ditampilkan secara grafis, digunakan untuk menilai performa model. Untuk membandingkan keluaran model, dilakukan  prosedur  pelatihan  dengan  dan  tanpa  pembelajaran  transfer.  Pendekatan  studi  ini  dibagi  menjadi beberapa  langkah,  dimulai  dengan  analisis  kumpulan  data  dan  berlanjut  melalui  persiapan  kumpulan  data, pemisahan, pelatihan, dan hasil pengukuran grafis (Gambar 1).
Gambar.1 Metode yang diusulkan

## 2.1 Analisis Kumpulan Data
Data Severstal yang digunakan dalam penyelidikan ini terdiri dari satu file CSV dan satu folder berisi foto  permukaan  baja.  File  berformat  CSV  memiliki  1.095  baris  dengan  tiga  kolom:  ImageId,  ClassId,  dan EncodedPixels. Kolom ImageId memberikan informasi tentang identifikasi gambar jpg. ClassId menentukan kategori cacat untuk setiap permukaan baja, dan EncodedPixels menentukan masker atau lokasi cacat untuk setiap gambar dalam bentuk urutan piksel. Grafik data sebaran jenis cacat (Gambar  3) menunjukkan bahwa tipe 3 memiliki cacat paling banyak (5.150 foto) dan tipe 2 memiliki cacat paling sedikit (247 gambar). Pada setiap gambar permukaan baja, grafik distribusi cacat menunjukkan bahwa 6.239 gambar memiliki satu jenis cacat, 425 gambar memiliki dua jenis kesalahan, dan hanya 2 gambar yang memiliki tiga jenis cacat (Gambar 4).
Tabel 1. Ekstraksi file kumpulan data Imageld Classid Encoded Pixels 0 0002cc93b.jpg 1 29102 12 29346 24 29602 24 29858 24 30114 24 3.. 1 0007a71bf.jpg 3 18661 28 18863 82 19091 110 19347 110 19603 11... 2 000a4bcdd.jpg 1 37607 3 37858 8 38108 14 38359 20 38610 25 388... … … … 7092 fffe98443.jpg 3 105929 5 106177 14 106424 24 106672 33 106923... 7093 ffff4eaa8.jpg 3 16899 7 17155 20 17411 34 17667 47 17923 60 18... 7095 ffffd67df.jpg 3 30931 43 31103 127 31275 211 31489 253 31745 2...
(a) (b)
Gambar 3. (a) Distribusi jenis cacat, (b) Distribusi cacat

## 2.2 Kumpulan Data Pra-pemrosesan
Angka akurasi yang buruk akan disebabkan oleh distribusi data yang tidak seimbang [29] . Dua prosedur augmentasi digunakan untuk mengatasi hal ini. Penyempurnaan awalnya adalah dengan membagi foto menjadi beberapa  bagian  berdasarkan  nilai  pembagi  yang  telah  ditentukan,  lalu  menyusunnya  kembali  agar  tetap mempertahankan  ukuran  aslinya.  Fragmen  gambar  disusun  ulang  menggunakan  pendekatan  permutasi. Apabila datanya tidak seimbang, nilai pembaginya disesuaikan dengan banyaknya data awal; untuk jenis sesar baja 1, 2, 3, dan 4 kita menggunakan nilai pembagi 2, 3, 1, dan 2 yang sesuai.
Kita buat ketentuan nilai pembaginya lebih besar untuk jenis cacat yang angkanya lebih kecil dan lebih kecil untuk jenis cacat yang angkanya lebih tinggi. Sehingga besarnya ketidakseimbangan jumlah data untuk setiap  jenis  kesalahan  berkurang  dan  selisihnya  tidak  berlebihan.  Gambar  5  menunjukkan  contoh  gambar dengan nilai pembagi 4 yang akan menghasilkan tambahan 23 titik data. Agar jumlah data lebih seimbang dan sesuai untuk proses pelatihan pembelajaran mesin, akan diperoleh 1.000 foto dari setiap kategori data, sehingga total 4.000 gambar akan digunakan pada prosedur selanjutnya. Peningkatan kedua menggunakan paket Keras , Image Data Generator, dengan skala ulang = 1/255, rentang geser = 0,1, rentang zoom = 0,1, pembalikan horizontal= benar, pembalikan vertikal= benar, dan rentang rotasi = 60. Prosedur pemisahan datanya adalah langkah terakhir sebelum data digunakan dalam proses pelatihan; data dipisahkan menjadi data pelatihan (80%) dan validasi data (20%).
Permutasi  dengan  pembagi  4,  dimana P(n) adalah  banyaknya  permutasi  dari n elemen, n adalah banyaknya elemen dalam himpunan, dan n! (n faktorial) adalah hasil kali semua bilangan bulat positif dari 1 sampai n .
𝑃 𝑟 𝑛 = n ! (n−r) ! (1)
Permutasi  dengan  pembagi  4  adalah  istilah  yang  mengacu  pada  permutasi  yang  banyaknya permutasinya habis dibagi 4. Bagi 4 artinya hasil perhitungan permutasi harus berupa bilangan bulat yang habis dibagi 4 tanpa sisa. P(n) adalah banyaknya permutasi dengan pembagi 4 dari n elemen; n adalah jumlah elemen dalam himpunan; N! adalah hasil kali semua bilangan bulat positif dari 1 sampai n . (n−4)! adalah hasil kali semua bilangan bulat positif dari 1 sampai (n-4)!. 4! adalah hasil kali semua bilangan bulat positif 1 sampai 4 .
𝑃 4 4 = 4 ! (4 − 4) ! = 4 ! 0 ! = 24
Gambar 4. Augmentasi fermentasi untuk nilai pembagi 4
Gambar 5. Distribusi data setelah augmentasi permutasi

## 2.3 Arsitektur Xception
Arsitektur Xception , pengembangan dari desain sebelumnya (arsitektur Inception), digunakan dalam penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan  empat  kategori  cacat  pada  permukaan  baja  [30]  .  Xception menghasilkan array 36 lapisan konvolusi yang disarangkan dalam 14 modul dan dipisahkan oleh blok sisa yang terhubung untuk mengurangi komputasi dan pemanfaatan memori [31] . Tautan blok sisa ini digunakan untuk
mengkompensasi  hilangnya  gradien  dengan  membentuk  rute  yang  menembus  jaringan  sekuensial  [32]  . Dengan  tidak  membuat  konvolusi  melalui  semua  saluran,  jumlah  koneksi  antar  saluran  di  Xception  lebih sedikit dan lebih ringan jika dibandingkan dengan konvolusi pada arsitektur lain. Gambar 7 menggambarkan arsitektur Xception, yang akan berisi 5 konvolusi berukuran nxn.
Gambar 6. Arsitektur Xception

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prosedur  pelatihan  menggunakan  arsitektur  Xception  untuk  mengkategorikan  jenis  cacat  permukaan baja, yang ditampilkan sebagai grafik akurasi dan kerugian menggunakan data pelatihan dan validasi. Nilai akurasi  data  latih  dan  validasi  prosedur  pelatihan  yang  tidak  melibatkan  pembelajaran  transfer  (Imagenet) masing-masing sebesar 81,3% dan 84,3%. Sedangkan temuan pengukuran tingkat kehilangan data pelatihan dan validasi masing-masing sebesar 13,4% dan 27,3% (Gambar 7). Nilai akurasi data latih dan validasi metode pelatihan transfer learning masing-masing sebesar 94,9% dan 97,7%. Sedangkan nilai kerugian yang diukur untuk data pelatihan dan validasi masing-masing sebesar 19,4% dan 14,4% (Gambar  8) . Hasil pengukuran numerik dari prosedur pelatihan dengan dan tanpa pembelajaran transfer ditunjukkan pada Tabel 1.
Akurasi  sebesar  97,7%  menunjukkan  bahwa  model  yang  dilatih  mampu  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan ketidaksempurnaan pada permukaan baja dengan tingkat keberhasilan yang sangat tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan transfer learning yang digunakan untuk melatih model sangat efektif. Penggunaan transfer learning dalam konteks ini merupakan pendekatan yang bijaksana. Pembelajaran transfer memungkinkan  model  untuk  memanfaatkan  pengetahuan  yang  ada  dari  model  yang  dilatih  sebelumnya (misalnya, model yang dilatih pada kumpulan data besar seperti ImageNet) untuk meningkatkan performa pada tugas  klasifikasi  permukaan  baja.  Hal  ini  dapat  menghemat  waktu  dan  sumber  daya  pelatihan.  Klasifikasi ketidaksempurnaan permukaan baja merupakan tugas penting dalam industri baja karena permukaan baja yang cacat  dapat  mengakibatkan  masalah  kualitas  produk  dan  bahkan  masalah  keselamatan.  Oleh  karena  itu, memiliki model klasifikasi yang kuat merupakan aset yang berharga.
Gambar 7. Akurasi dan kerugian grafik tanpa pembelajaran transfer
Gambar 8. Grafik akurasi dan kerugian dengan pembelajaran transfer
Tabel 2. Nilai akurasi dan kerugian terbaik
Mentransfer pembelajaran Kereta / Validasi Ketepatan Kehilangan Tidak Kereta 0,81263 0,13381 Validasi 0,84278 0,27314 Ya Kereta 0,94901 0,19438 Validasi 0,97727 0,14413 Tabel 3. Studi Kinerja Model Saat Ini
Referensi Metode Hasil [33] - Mentransfer pembelajaran dengan MobileNet-V2, Xception, DenseNet121, ResNet-50 - Model dasar dilatih dari awal dengan ResNet mencapai 92% skor F1 tertimbang [34] - Pembelajaran transfer dan segmentasi gambar - Augmentasi data dan EfficientNet sebagai tulang punggung mencapai koefisien dadu rata-rata 0,912. [35] - Konvolusional klasik metode jaringan saraf - Model pembelajaran transfer akurasi 98%. [36] - Mentransfer pembelajaran - Validasi silang bertingkat InceptionV3 memiliki akurasi tinggi dan skor F1 (lebih dari 95%) [37] Pembelajaran semi-supervisi berbasis CNN akurasi 99,15 Model yang diusulkan Xsepsi, Pembelajaran Transfer, dan Permutasi akurasi 0,977 _
Tabel 2 adalah studi kinerja model saat ini  , studi sebelumnya oleh [33] Dalam artikel ini, algoritma klasifikasi  multi-label  berdasarkan  metode  pembelajaran  mendalam  diusulkan  untuk  deteksi  cacat  pada permukaan  baja,  di  mana  model  dasar  dilatih  dari  awal  berdasarkan  lapisan  konvolusional  seperti  ResNet. Pembelajaran  Xception,  permutasi,  dan  transfer  digunakan  untuk  meningkatkan  kategorisasi  patahan permukaan baja. Wang dkk. [34] , seperti yang dibahas oleh penulis, menggunakan EfficientNet sebagai tulang punggung untuk mendapatkan peta fitur, dekonvolusi digunakan untuk menggabungkan lima peta fitur, dan lapisan  konvolusi  digunakan  untuk  mendapatkan  peta  topeng  dari  berbagai  cacat.  Metode  yang  diusulkan berdasarkan pembelajaran transfer dan segmentasi gambar mencapai koefisien rata-rata dadu sebesar 0,912, yang menunjukkan akurasi tinggi dalam deteksi cacat permukaan baja.
Penelitian yang dilakukan oleh [35] Dalam artikel ini, model pembelajaran transfer berdasarkan jaringan saraf konvolusional penuh (FCN) diusulkan untuk mensegmentasi area strip baja yang rusak, yang mencapai akurasi  98%.  Teks  yang  diberikan  tidak  memberikan  informasi  tentang  pembelajaran  mesin  dan  metode berbasis  algoritma  genetika  untuk  memprediksi  deviasi  lebar  strip  canai  panas  dalam  sistem  produksi  baja. Penelitian  sebelumnya  oleh  [36]  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  InceptionV3  mampu mengklasifikasikan cacat permukaan dengan akurasi yang relatif tinggi dan skor F1 lebih dari 95% sekaligus memiliki  arsitektur  hemat  memori  yang  cocok  untuk  aplikasi  dunia  nyata.  Makalah  ini  mengusulkan penggunaan  pembelajaran  transfer  untuk  mengklasifikasikan  cacat  permukaan  pada  strip  baja  canai  panas, mencapai  akurasi  tinggi  dan  skor  F1  dengan  model  InceptionV3.  Li  dkk.  [37],  sebagaimana  dibahas  oleh
penulis,  mengusulkan  pendekatan  pembelajaran  semi-supervisi  untuk  inspeksi  permukaan  otomatis  (ASI) untuk mengidentifikasi cacat pada barang-barang manufaktur, yang mencapai kinerja canggih pada kumpulan data deteksi permukaan baja publik. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa sebagian besar pendekatan untuk  inspeksi  permukaan  otomatis  dalam  metalografi  menggunakan  pembelajaran  yang  diawasi,  yang memerlukan data berlabel untuk pelatihan.

## 4. KESIMPULAN
Pengumpulan  data,  pra-pemrosesan  data,  pemisahan  data,  prosedur  pelatihan,  dan  analisis  penilaian kinerja  model  yang  dihasilkan  merupakan  proses  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  untuk mengklasifikasikan  empat  kategori  cacat  pada  permukaan  baja.  Prosedur  augmentasi  ekstra  (augmentasi permutasi) dilakukan pada tahap pra-pemrosesan; augmentasi ini dilakukan sebagai strategi tambahan untuk mengatasi ketidakseimbangan data dan memperkuat teknik augmentasi yang biasanya digunakan dengan paket Keras  (library  Image  Data  Generator).  Untuk  membandingkan  hasil  yang  diperoleh,  kami  melakukan  dua prosedur pelatihan dalam penelitian ini: satu dengan pembelajaran transfer dan satu lagi tanpa pembelajaran transfer menghasilkan skor akurasi masing-masing sebesar 94,9% dan 97,7% untuk data pelatihan dan validasi. Sedangkan  hasil  penilaian  nilai  kerugian  untuk  data  latih  dan  validadi  masing-masing  sebesar  19,4%  dan 14,4%.
Hasil ini dapat menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut, seperti integrasi model ke dalam proses produksi baja atau pengembangan antarmuka yang memungkinkan pengguna mengunggah gambar permukaan baja  dan  menerima  prediksi  klasifikasi.  Secara  keseluruhan,  pencapaian  akurasi  sebesar  97,7%  dalam klasifikasi  ketidaksempurnaan  permukaan  baja  menggunakan  pembelajaran  transfer  merupakan  pencapaian yang mengesankan dan berpotensi memberikan manfaat yang signifikan dalam industri baja. Namun, penting untuk terus memantau kinerja model dan melakukan evaluasi secara cermat untuk memastikan keandalan dan kesesuaian model dalam lingkungan produksi nyata.

## REFERENSI
[1] N.  Shahrubudin,  TC  Lee,  dan  R.  Ramlan,  “Tinjauan  tentang  Teknologi  Pencetakan  3D:  Teknologi, Material,  dan  Aplikasi,” Procedia  Manuf. ,  jilid.  35,  hal.  1286–1296,  2019,  doi: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.06.089.
[2] F.Shang dkk. ,  “Pengaruh  kepadatan  volume  energi  laser  pada  ketahanan  aus  dan  ketahanan  korosi lapisan baja paduan 30Cr15MoY yang dibuat dengan deposisi logam langsung laser,” Surf. Teknologi Pelapisan. , jilid. 421, hal. 127382, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2021.127382.
[3] C. Luo dkk. , “Deteksi kerusakan secara otonom pada beberapa permukaan baja dari panorama 360° menggunakan jaringan saraf dalam,” Comput. sipil. Infrastruktur. bahasa Inggris , jilid. 36, tidak. 12, hlm. 1585–1599, Desember 2021, doi: https://doi.org/10.1111/mice.12686.
[4] W.  Hastomo,  N.  Aini,  A.  Satyo,  B.  Karno,  dan  LMR  Rere,  “Metode  Pembelajaran  Mesin  untuk Memprediksi Emisi Manure Management,” vol. 11, tidak. 2, hlm.131–139, 2022.
[5] W.  Hastomo,  “Klasifikasi  Rontgen  Dada  Covid-19  Dengan  Tiga  Arsitektur  Cnn  (Resnet-152, Inceptionresnet-V2, Mobilenet-V2),” vol. 5, tidak. Dll, 2021.
[6] W. Hastomo, A. Satyo, B. Karno, dan N. Kalbuana, “Parameter Karakteristik Epoch  Deep Learning untuk Memprediksi Data Covid-19 di Indonesia,” 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1 /012050.
[7] Y.  Chen,  H.  Yi,  C.  Liao,  P.  Huang,  dan  Q.  Chen,  “Pengukuran  visual  kekasaran  permukaan penggilingan  berdasarkan  model  Xception  dengan  jaringan  saraf  konvolusional,” Pengukuran ,  vol. 186, hal. 110217, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2021.110217.
[8] C. Öztürk, M. Taşyürek, dan MU Türkdamar, “Analisis efektivitas metode pembelajaran transfer dan pembelajaran  transfer  yang  disempurnakan  dalam  model  pembelajaran  mendalam  berbasis  CNN,” Concurr.  Hitung.  Praktek.  Contoh. ,  jilid.  35,  tidak.  4,  hal.  e7542,  Februari  2023,  doi: https://doi.org/10.1002/cpe.7542.
[9] T. Wang, C. Zhang, Z. Hao, A. Monti, dan F. Ponci, “Deteksi dan isolasi kesalahan berbasis data di microgrid  DC  tanpa  data  kesalahan  sebelumnya:  Pendekatan  pembelajaran  transfer,” Appl.  Energi , jilid. 336, hal. 120708, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.120708.
[10]   B.  Shang,  G.  Luo,  M.  Li,  Y.  Liu,  dan  J.  Hei,  “Mentransfer  lokasi  kesalahan  berbasis  pembelajaran dengan  kumpulan  data  kecil  di  VSC-HVDC,” Int.  J.Listrik.  Sistem  Energi  Tenaga. ,  jilid.  151,  hal. 109131, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2023.109131.
[11]   S. Dong, J. Xiao, X. Hu, N. Fang, L. Liu, dan J. Yao, “Pembelajaran transfer mendalam berdasarkan Bi-LSTM dan perhatian untuk prediksi sisa masa manfaat bantalan gelinding,” Reliab . bahasa Inggris sistem. Saf. , jilid. 230, hal. 108914, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108914.
[12]   Y. Zhang, Q. Cheng, Y. Liu, dan Z. Liu, “Estimasi arus lalu lintas spatio-temporal skala penuh untuk jaringan seluruh kota: pendekatan berbasis pembelajaran transfer,” Transp. B Transp. Dyn. , jilid. 11, tidak. 1, hlm.869–895, Desember 2023, doi: 10.1080/21680566.2022.2143453.
[13]   DA Bierbrauer, MJ De Lucia, K. Reddy, P. Maxwell, dan ND Bastian, “Pembelajaran transfer untuk
deteksi  lalu  lintas  jaringan  mentah,” Expert  Syst.  Aplikasi. ,  jilid.  211,  hal.  118641,  2023,  doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118641.
[14]   M. Huang, J. Yin, S. Yan, dan P. Xue, “Metode diagnosis kesalahan bantalan berdasarkan pembelajaran transfer  mendalam,” Simul.  Model.  Praktek.  Teori ,  jilid.  122,  hal.  102659,  2023,  doi: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2022.102659.
[15]   H. Budiawan, Djohan, dan P. Sittiprapaporn, “Anagram Technique: The Investigation of Tonal Music into New Frequencies for Composition,” pada Konferensi Internasional Gabungan 2023 tentang Seni Digital,  Media  dan  Teknologi  dengan  ECTI  Northern  Section  Conference  on  Electrical,  Teknik Elektronika,  Komputer  dan  Telekomunikasi  (ECTI  DAMT  &  NCON) ,  2023,  hlm.312–316.  doi: 10.1109/ECTIDAMTNCON57770.2023.10139380.
[16]   MB Begum, N. Deepa, M. Uddin, R. Kaluri, M. Abdelhaq, dan R. Alsaqour, “Teknik kompresi  yang efisien  dan  aman  untuk  perlindungan  data  menggunakan  algoritma  transformasi  burrows-wheeler,” Heliyon , vol. 9, tidak. 6, hal. e17602, 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e17602.
[17]   X.  Tao,  D.  Zhang,  W.  Ma,  X.  Liu,  dan  D.  Xu,  “Deteksi  dan  Pengenalan  Cacat  Permukaan  Logam Otomatis  dengan  Jaringan  Syaraf  Konvolusional,” Ilmu  Terapan ,  vol.  8,  tidak.  9.  2018.  doi: 10.3390/app8091575.
[18]   A. Boudiaf, S. Benlahmidi, K. Harrar, dan R. Zaghdoudi, “Klasifikasi Cacat Permukaan pada Gambar Strip Baja menggunakan Jaringan Neural Konvolusi dan Mesin Vektor Pendukung,” J. Fail. Dubur. Sebelumnya , jilid. 22, tidak. 2, hal.531–541, 2022, doi: 10.1007/s11668-022-01344-6.
[19]   J. Li, Z. Su, J. Geng, dan Y. Yin, “Deteksi Cacat Permukaan Strip Baja Secara Real-time Berdasarkan Peningkatan Jaringan Deteksi YOLO,” IFAC-PapersOnLine , vol. 51, tidak. 21, hlm. 76–81, 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.09.412.
[20]   S. Floryanzia dkk. , “Pengujian disintegrasi ditambah dengan teknologi Computer Vision,” Int. J.Pharm. , jilid. 619, hal. 121668, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2022.121668.
[21]   K. Wu, J. Tan, dan C. Liu, “Pendekatan Pembelajaran Few-Shot Lintas-Domain untuk Klasifikasi Cacat Permukaan Baterai Lithium-Ion Menggunakan Jaringan Siam yang Lebih Baik,” IEEE Sens. J. , vol. 22, tidak. 12, hal. 11847–11856, 2022, doi: 10.1109/JSEN.2022.3161331.
[22]   S. Geng, Q. Luo, K. Liu, Y. Li, Y. Hou, dan W. Long, “Status penelitian dan prospek pembelajaran mesin dalam pencetakan 3D konstruksi,” Case Stud. Konstruksi Materi. , jilid. 18, hal. e01952, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.cscm.2023.e01952.
[23]   B.  Xi,  J.  Li,  Y.  Li,  R.  Song,  D.  Hong,  dan  J.  Chanussot,  “Pembelajaran  Sedikit  dengan  Metrik Kovariansi Kelas untuk Klasifikasi Gambar Hiperspektral,” IEEE Trans. Proses  Gambar. , jilid. 31, hal.5079–5092, 2022, doi: 10.1109/TIP.2022.3192712.
[24]   X.  Wang dkk. ,  “SSA-Net:  Jaringan  perhatian  mandiri  spasial  untuk  segmentasi  infeksi  pneumonia COVID-19  dengan  pembelajaran  beberapa  kali  semi-supervisi,” Med.  Gambar  Anal. ,  jilid.  79,  hal. 102459, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.media.2022.102459.
[25]   A.  Holkar,  R.  Walambe,  dan  K.  Kotecha,  “Pembelajaran  Few-Shot  untuk  pengenalan  wajah  dengan adanya perbedaan gambar untuk kumpulan data kelas jamak terbatas,” Image Vis. Hitung. , jilid. 120, hal. 104420, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.imavis.2022.104420.
[26]   Kranti
Kumar, “Deteksi Cacat Baja,” kaggle.com , 2019.
https://www.kaggle.com/code/jagannathrk/steel-defect-detection
[27]   Y. Liu, Z. Li, Z. Huan, B. Zhou, S. Shen, dan S. Gao, “Pengenalan tindakan tidak seimbang setiap hari berdasarkan pembelajaran aktif,” Multimed. Aplikasi Alat. , 2023, doi: 10.1007/s11042-023-16181-4.
[28]   SE  Whang,  Y.  Roh,  H.  Song,  dan  J.-G.  Lee,  “Pengumpulan  data  dan  tantangan  kualitas  dalam pembelajaran mendalam: perspektif AI yang berpusat pada data,” VLDB J. , vol. 32, tidak. 4, hal.791– 813, 2023, doi: 10.1007/s00778-022-00775-9.
[29]   W. Pinthurat, B. Hredzak, G. Konstantinou, dan J. Fletcher, “Teknik kompensasi kondisi tidak seimbang dalam jaringan distribusi LV dengan pembangkitan energi terbarukan terintegrasi: Gambaran umum,” Electr. Sistem Tenaga. Res. , jilid. 214, hal. 108932, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.108932.
[30]   AM Nagy dan L. Czúni, “Klasifikasi dan Pembelajaran Cepat tentang Cacat Permukaan Baja dengan Jaringan Acak,” Appl. Sains. , jilid. 12, tidak. 8, 2022, doi: 10.3390/aplikasi12083967.
[31]   NM AboElenein, P. Songhao, dan A. Afifi, “IRDNU-Net: Inception sisa padat bersarang u-net untuk segmentasi tumor otak,” Multimed. Aplikasi Alat. , jilid. 81, tidak. 17, hal. 24041–24057, 2022, doi: 10.1007/s11042-022-12586-9.
[32]   S.  Shim,  J.  Kim,  S.-W.  Lee,  dan  G.-C.  Cho,  “Deteksi  kerusakan  jalan  menggunakan  pembelajaran resolusi  super  dan  semi-supervisi  dengan  jaringan  permusuhan  generatif,” Autom.  Konstruksi ,  jilid. 135, hal. 104139, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104139.
[33]   A. Komijani, F. Vafaeinezhad, J. Khoramdel, Y. Borhani, dan E. Najafi, “Klasifikasi Multi-label Cacat Permukaan  Baja  Menggunakan  Pembelajaran  Transfer  dan  Transformator  Visi,”  pada Konferensi
Internasional ke-13 tentang Informasi dan Pengetahuan tahun 2022 Teknologi (IKT) , 2022, hlm.1–5. doi: 10.1109/IKT57960.2022.10039038.
[34]   S. Wang, X. Xia, L. Ye, dan B. Yang, “Deteksi Cacat Permukaan Baja Menggunakan Pembelajaran Transfer dan Segmentasi Gambar,” pada Konferensi Internasional IEEE ke-6 tentang Komputer dan Komunikasi (ICCC) tahun 2020 , 2020, hal .420–425. doi: 10.1109/ICCC51575.2020.9345151.
[35]   H.  Wu  dan  Q.  Lv,  “Inspeksi  Permukaan  Strip  Baja  Canai  Panas  Berdasarkan  Model  Pembelajaran Transfer,” J. Sensors , vol. 2021, hal. 6637252, 2021, doi: 10.1155/2021/6637252.
[36]   JL  Yunani  dan  M.  V  Medvedev,  “Pengenalan  Cacat  Baja  Menggunakan  Pembelajaran  Mendalam,” pada Multi-Konferensi  Internasional  tentang  Teknik  Industri  dan  Teknologi  Modern  (FarEastCon) 2019 , 2019, hlm. doi: 10.1109/FarEastCon.2019.8933868.
[37]   M.  Mayuravaani  dan  S.  Manivannan,  “A  Semi-Supervised  Deep  Learning  Approach  for  the Classification of Steel Surface Defects,” pada Konferensi Internasional ke-10 tentang Informasi dan Otomasi untuk
Keberlanjutan (ICIAfS) tahun 2021
, 2021, hlm. . doi: 10.1109/ICIAfS52090.2021.9606143.