Nanta Fakih Prebianto 1* , Ikhwan Heprilnez Pratama 1 , Nur Sakinah Asaad 1 , Anugerah Wibisana 1 , dan Hendawan Soebhakti 1
1 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: nanta@polibatam.ac.id
Abstrak — Kode  label  pada  sebuah  proses  produksi  memiliki fungsi  penting  untuk  pengidentifikasi  (identifier).  Pembuatan kode label pada leadframe dapat dilakukan dengan metode laser engraving  ataupun  painting.  Chip  RFID  dipindahkan  pada media  leadframe  untuk  membawa  sinyal  dari  level  die  menuju rangkaian  diluar.  Uji  fungsi  konduktifitas  dilakukan  untuk memastikan bekerjanya rangkaian setelah proses die attach dan wire bond dari chip RFID. Berdasarkan studi kasus pada TFME, hasil uji fungsi ini disimpan dengan pemberian label yang masih manual. Metode template matching diterapkan untuk membaca kode label leadframe yang kemudian akan dipindai dalam bentuk laporan  teknis  pengujian.  Sistem  identifikasi  label  ini  dengan Raspberry Pi 3 dan dilengkapi kamera Sony IMX219V2 dengan resolusi 8 MP.    Dua karakter yang mirip yakni angka 2 dan Z dieliminasi  dari  sample.  Selain  itu  kode  label  dibuat  dalam karakter  dengan garis vertikal  dan  horizontal.  Hasil  pengujian menunjukkan  tingkat  keberhasilan  pembacaan  sebesar  100%. Kode  label  yang  telah  teridentifikasi  ini  selanjutnya  menjadi nomer  identifikasi  leadframe  dalam  bentuk  report  file  yang disimpan dalam format dokumen.
Kata  Kunci :  Code  Label  Identification,  Image  Processing, Template Matching
Abstract—The  label  code  in  a  production  process  has  an important  function  as  an  identifier.  Making  label  code  on leadframe can be done by laser engraving or painting method. The  RFID  chip  is  moved  to  the  leadframe  media  to  carry  the signal from the die level to the outside circuit. The conductivity function test is carried out to ensure the circuit works after the die attach and wire bond processes from the RFID chip. Based on the case study on TFME, the results of this function test are stored with manual labeling. The template matching method is applied  to  read  the  leadframe  label  code  which  will  then  be scanned  in  the  form  of  a  test  technical  report.  This  label identification  system  uses  a  Raspberry  Pi  3  equipped  with  a Sony IMX219V2 camera with a resolution of 8 MP. 2 characters that are similar, namely numbers 2 and Z, are eliminated from the sample. In addition, the label code is made in characters with vertical  and  horizontal  lines.  In  this  result,  a  success  rate  of 100%.  This  identified  label  code  then  becomes  the  leadframe identification number in the form of a report file that is stored in a document format.
Keywords: Code Label Identification, Image Processing, Template Matching

## I. P ENDAHULUAN
P ROSES produksi tag RFID  melalui  beberapa  tahap  seperti pemotongan die, penempelan die pada leadframe ( die attach ), wire bonding , molding (glob-top), singulation , dan pengemasan ( packaging ).
Setelah melalui tahap wire-bonding diperlukan sebuah tahap pengujian  sebelum  tahap  molding  untuk  dilakukan  uji keberfungsian  konektifitas.  Hal  ini  dilakukan  dengan menghubungkan chip  tag  RFID dengan reader menggunakan mesin tester.
Chip  tag  RFID yang  telah  diuji  masih  dalam  1  lembaran matrix  leadframe yang  telah  diberikan identifier berupa  label kode berupa 6 karakter. Label kode ini dicetak pada permukaan leadframe dengan metode laser engraving . Berdasar studi kasus pada Teaching Factory Manufacturing of  Electronics (TFME) Politeknik  Negeri  Batam,  hasil identifikasi  label  ini  masih  dicatat  secara  manual.  Dari permasalahan  ini  diperlukan  sebuah  sistem  untuk  dapat melakukan  identifikasi  karakter  dan  menyimpannya  dalam bentuk dokumen teknis secara digital. Metode yang dilakukan adalah  dengan  pengolahan  citra.  Dengan  menerapkan  sistem pengolahan  citra,  label  yang  muncul  dapat  diidentifikasi menggunakan  kamera  dan  dipindai  secara  digital  untuk memperbaiki  dan  meningkatkan  kualitas  suatu  gambar sehingga  dapat  memberikan  informasi  berupa  objek  yang terdeteksi pada sebuah citra [1]–[3].
Metode yang diterapkan pada penelitian ini adalah template matching . Metode ini menjadi metode yang banyak digunakan dalam  identifikasi  karakter  [4]  serta  sederhana  dengan dipengaruhi hasilnya oleh citra gambar yang ditangkap [5], [6].
Penelitian  tentang  identifikasi  karakter  dengan  metode template  matching telah  dilakukan.  Beberapa  penerapan diantaranya yakni dalam identifikasi kartu identitas kependudukan  [7],  nomor  kendaraan  bermotor  [8],[9],  serta metode pengenalan angka [10].
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan  sistem otomatis  berupa  aplikasi  identifikasi  label  kode  pada leadframe RFID  chip  untuk  meningkatkan  produktifitas produksi. Proses identifikasi dilakukan secara

## Identifikasi Label Kode Leadframe pada Sistem Uji Fungsi RFID Chip berbasis Template Matching
terkomputerisasi menggunakan kamera yang terhubung pada Raspberry Pi.

## II. M ETODE

## A. Template Matching Methode
Salah satu teknik pengolahan citra digital yang digunakan untuk  mencari  bagian-bagian  kecil  dari  suatu  gambar  yang sesuai  dengan  gambar template disebut  sebagai template matching .  Prinsipnya  adalah  dengan  meletakkan template pada  posisi  tertentu  dalam  citra  masukan  dan  menentukan posisi tersebut dengan membandingkan nilai intensitas pada template dengan  nilai  intensitas  yang  sesuai  di  dalam  citra masukan.  Pendekatan  umum  dalam template matching terbagi menjadi pendekatan berdasarkan area dan pendekatan berdasarkan  fitur. Template  matching dilakukan  dengan meletakkan template pada  pusat  bagian  citra  yang  akan dibandingkan, dan kemudian banyak titik yang sesuai dengan template dihitung.
Setiap karakter dalam template memiliki resolusi 20 x 28, dengan total 560 piksel. Namun, untuk membuktikan metode template matching , resolusi panjang dan lebar dibagi menjadi 4,  sehingga  diperoleh  resolusi  5  x  7.  Tingkat  kesesuaian antara citra masukan dan citra dalam basis data dapat dihitung berdasarkan  nilai error terkecil  menggunakan  persamaan berikut.
𝑀𝑖𝑛 𝑒 = ∑(Ix, y − Tx, y) 2 ……………………………..(1)
I  merupakan  pola  piksel  dari  citra  input  yang dibandingkan.  T  merupakan  pola  piksel  dari  citra template (citra dalam basis data). Template dengan nilai error terkecil adalah template yang  paling  cocok  dengan  citra  masukan yang sedang dibandingkan. Berikut adalah Gambar. 1. biner dengan resolusi 5x7 untuk variasi karakter (a, b, c, dan d).
Gambar. 1. Biner resolusi 5x7 untuk karakter a,b,c, dan d
Dari Gambar. 1. nilai piksel dari citra dapat dilihat pada tabel I.
T ABEL 1
D ARI NILAI CITRA GAMBAR 1 Karakter a b c d Nilai Piksel 11111 10000 11111 00001 00001 10000 10000 00001 00001 10000 10000 00001 11111 11111 10000 11111 10001 10001 10000 10001 10001 10001 10000 10001 11111 11111 11111 11111
Hasil  perhitungan error dengan  menggunakan  peramaan  1 dengan  hanya  menggunakan  karakter  a,b,  dan  c  sebagai sampelnya sebagai berikut (Tabel II).
T ABEL II H ASIL PERHITUNGAN ERROR
Karakter
𝑴𝒊𝒏 𝒆 = ∑(𝐈𝐱, 𝐲 − 𝐓𝐱, 𝐲) 𝟐 a (1-1) 2 +(1-1) 2 +(1-1) 2 +(1-1) 2 +(1-1) 2 + (0-1) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 + (0-1) 2 +(0-1) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 + (1-1) 2 +(1-0) 2 +(1-0) 2 +(1-0) 2 +(1-0) 2 + (1-1) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +
(1-1) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +
(1-1) 2 +(1-1) 2 +(1-1) 2 +(1-1) 2 +(1-1) 2 = 10 b (1-1)2+(0-1)2+(0-1)2+(0-1)2+(0-1)2+ (1-1)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+ (1-1)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+ (1-1)2+(1-0)2+(1-0)2+(1-0)2+(1-0)2+ (1-1)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+(1-0)2+ (1-1)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+(1-0)2+ (1-1)2+(1-1)2+(1-1)2+(1-1)2+(1-1)2 = 12 c (1-1)2+(1-1)2+(1-1)2+(1-1)2+(1-1)2+ (1-1)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+ (1-1)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+ (1-1)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+ (1-1)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+ (1-1)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+(0-0)2+ (1-1)2+(1-1)2+(1-1)2+(1-1)2+(1-1)2+ = 0
Nilai error inilah  yang  dijadikan  sebagai  referensi  dalam pembacaan karakter.

## Gambar. 2.  Blok Diagram Sistem
Fungsi dari masing-masing blok adalah sebagai berikut:
1) Objek adalah berupa kode pada leadframe yang berisi chip RFID yang telah tersambung.
2) Kamera  yang  berfungsi  sebagai  media  untuk menangkap citra objek.
3) Raspberry Pi sebagai pusat pengolah data dan perintah.
4) Monitor  berfungsi  untuk  menampilkan  data  dalam bentuk citra gambar.
5) GUI berfungsi  sebagai  antara muka yang memberikan kemudahan interaksi antara mesin dengan user .
6) Report file yang berisi baris hasil pengujian chip RFID dan keterangan identitas dari leadframe .
7) Database yang digunakan untuk mengelola penyimpanan data.

## B. Rancangan Perangkat Lunak
Pada  perancangan  sistem  perangkat  lunak,  penulis menggunakan  tampilan GUI sebagai interface untuk mengolah data gambar. Dengan flowchart sebagai berikut :
Gambar. 3. Flowchart Perancangan Perangkat Lunak
Kamera mendeteksi label kode pada lead frame chip RFID. Selanjutnya  proses  citra  awal,  yaitu  hasil cropping dari gambar keseluruhan hasil tangkapan kamera dan dirubah ke citra biner. Citra biner dilakukan untuk mengubah data citra ke  dalam  data  yang  lebih  sederhana  lagi  sehingga  mudah diamati. Langkah  selanjutnya  setelah  tahap  awal  adalah segmentasi,  di  mana  objek  dalam  suatu  gambar  dipisahkan menjadi objek-objek yang berbeda berdasarkan karakteristik tertentu.  Selanjutnya  dilakukan  tahap  pengenalan  karakter dari  hasil  segmentasi  menggunakan  metode template matching . Lalu didapat hasil pengenalan karakter yang akan dijadikan  ke  dalam  bentuk report  file dan  dikirim  ke database .
C . Rancangan mekanik
Pada rancangan mekanik, posisi kamera diletakkan diatas lead frame chip RFID . Posisi ini bertujuan agar kamera dapat mengambil gambar label kode yang terdapat pada lead frame . Dibawah  ini  merupakan  gambar  tampilan  desain  mekanik untuk penelitian.
Gambar. 4. Tampilan desain mekanik
Ada pula bentuk hasil dari proyek akhir sebelumnya yang akan dikembangkan sebagai berikut:
Gambar. 5. Tampilan desain sebelumnya

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian melalui eksperimen telah dilakukan untuk menguji sistem  pendeteksian  karakter  dengan  metode template matching .

## A. Pengujian Sistem
Jumlah citra gambar yang digunakan adalah 30 citra ( image ). Sampel  data  yang  digunakan  yaitu label  kode yang  terdapat pada kertas print sebagai sampel uji pengganti label kode yang terdapat lead  frame  chIp  RFID .  Namun  sebelum  itu  sudah dilakukan  pembuktian  dengan  pembacaan  karakter  pada lead frame chip RFID dan berhasil dilakukan. Berikut (Gambar. 6.) merupakan hasil pembacaan pada lead frame chip RFID .
Gambar. 6. Hasil pembacaan pada leadframe
Untuk  sampel  data label  kode pada  kertas print dan lead frame chip RFID dapat dilihat (Gambar. 7.).
.
Gambar. 7.  Label kode pada kertas print dan leadframe chip RFID
Pengambilan  data  memiliki  jarak  7  cm.  Diambil  beberapa sampel  untuk  mengukur  tingkat  keakurasian  dari  pengujian. keakuratan,  dan  nantinya  dapat  ditarik  kesimpulan  sesuai pengamatan dari pengujian ini.

## B.  Hasil Implementasi Data
Hasil  pengenalan  untuk  keseluruhan  data  uji  pada template matching tersajikan pada Tabel III.
T ABEL III
H ASIL I MPLEMENTASI S ELURUH D ATA No Label kode Jumlah karakter Terbaca Benar Salah 1 yu678f 6 yu678f 6 0 2 ab358f 6 ab358f 6 0 3 hc789f 6 hc789 6 0 4 en471f 6 en471f 6 0 5 nh001f 6 nh001f 6 0 6 cb150f 6 cb150f 6 0 7 bp012f 6 bp012f 6 0 8 nd362f 6 nd362f 6 0 9 ah983f 6 ah983f 6 0 10 bj356f 6 bj356f 6 0 11 dh453f 6 dh453f 6 0 12 np283f 6 np283f 6 0 13 ep876f 6 ep876f 6 0 14 db528f 6 db528f 6 0 15 td765f 6 td765f 6 0 16 da456f 6 da456f 6 0 17 pd495f 6 pd495f 6 0 18 ae471 6 ae471 6 0 19 hf421f 6 hf421f 6 0 20 yb209 6 yb209 6 0 21 bp128f 6 bp128f 6 0 22 hc236f 6 hc236f 6 0 23 cd982f 6 cd982f 6 0 25 ha237f 6 ha237f 6 0 26 jh769f 6 jh769f 6 0 27 bd234f 6 bd234f 6 0 28 cd392f 6 cd392f 6 0 29 cn123f 6 cn123f 6 0 30 tf234f 6 tf234f 6 0 TOTAL 180 180 0
kamera
Semua informasi telah diuji untuk memverifikasi keakuratan dalam proses deteksi karakter. Perhitungan dilakukan dengan menghitung setiap karakter yang terdapat dalam gambar sampel. Berikut adalah data perhitungan yang digunakan.:
% 𝐾𝑒𝑏erhasilan = jumlah karakter terbaca benar jumlah karakter x 100% (3)
% Ketidakberhasilan = jumlah karakter terbaca salah jumlah karakter x 100% (4)
Dengan  persamaan  di  atas  akan  dihitung  keakurasian pembacaan
Dari tabel pengujian di atas dapat diketahui karakter yang teridentifikasi  dengan  terbaca  dengan  benar  semua.  Jumlah total karakter yang diujikan adalah 180. Dari pengujian yang dilakuka  didapatkan  tingkat  keberhasilan  sebesar  100% dengan menggunakan persamaan 3 dan 4.

## C. Hasil Report File
Report  file didapat  setelah diketahui id number dan result reader . Pada report file ini berisi hasil keterangan dari chip RFID yang didapat setelah melakukan pengecekan pada chip . Format report  file yang  digunakan  yaitu  format  pdf.   Hasil report file dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar. 8.  Hasil Report file

## D. Hasil database
Tahap  akhir  pada  proyek  ini  yaitu  penyimpanan  pada database . Report  file yang  telah  dibuat  lalu  dikirim  ke database . Hasil database dapat dilihat dari gambar dibawah ini.
Gambar. 9. Hasil database

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengembangkan  metode template matching untuk mendeteksi kode label leadframe dan merubahnya  kedalam  dokumen  laporan  digital.  Hasil  deteksi karakter  pada leadframe chip  RFID yang  diganti  dengan karakter  pada  kertas print telah  berhasil  dibuat  dan  dapat melakukan pengenalan  karakter  secara  keseluruhan  sebanyak 30  data  sampel  dengan  total  karakter  sebanyak  180.  Adapun tingkat keberhasilan yang diperoleh mencapai 100%.

## R EFERENSI
[1] H. Pangaribuan, “Optimalisasi Deteksi Tepi Dengan Metode Segmentasi Citra,” Journal Information System Development , vol. 4, no. 1, pp. 30– 38, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/220 [2] S. Ratna, “Pengolahan Citra Digital Dan Histogram Dengan Phyton Dan Text Editor Phycharm,” Technologia: Jurnal Ilmiah , vol. 11, no. 3, pp. 181–186, 2020.
[3] S.  Wijaya,  H.  A.  Sudrajat,  and  R.  Arya,  “Perancangan  Aplikasi Terintegrasi Perangkat Internet of Things (IoT) untuk Pencetakan Label Otomatis,” Jurnal ICT: Information Communication & Technology , vol. 20, no. 2, pp. 394–399, 2021.
[4] S.  S.  Nurhaliza  and  L.  ETP,  “Sistem  Pengenalan  Karakter  Dokumen Secara Otomatis Menggunakan Metode Optical Character Recognition,” PETIR , vol. 15, no. 1, 2022, doi: 10.33322/petir.v15i1.1610.
[5] K.  Ibnutama,  Z.  Panjaitan,  and  E.  F.  Ginting,  “Modifikasi  Metode Template Matching pada  OCR  Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Deteksi Plat Nomor Kendaraan,” Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD , vol. 2, no. 2, 2019.
[6] M. H. D. Adiartika, I. G. A. Wibawa, and I. G. N. A. C. Putra, “Game Edukasi  Pengenalan  Huruf  Latin  Menggunakan Template Matching Untuk  Anak  Usia  Dini,” JELIKU  (Jurnal  Elektronik  Ilmu  Komputer Udayana) , vol. 9, no. 1, p. 115, Nov. 2020, doi: 10.24843/jlk.2020.v09.i01.p12.
[7] M. Ryan and N. Hanafiah, “An Examination of Character Recognition on ID card using Template Matching Approach,” Procedia Comput Sci , vol. 59, pp. 520–529, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.07.534.
[8] A.  C.  Roy,  M.  K.  Hossen,  and  D.  Nag,  “License  plate  detection  and character  recognition  system  for  commercial  vehicles  based  on morphological  approach  and template matching ,”  in 2016  3rd International  Conference  on  Electrical  Engineering  and  Information Communication Technology (ICEEICT) , IEEE, Sep. 2016, pp. 1–6. doi: 10.1109/CEEICT.2016.7873098.
[9] B.  S.  Kurniawan,  S.  R.  Sentinuwo,  and  O.  A.  Lantang,  “Aplikasi Pengenal  Citra  Nomor  Kendaraan  Bermotor  Mengunakan  Metode Template Matching ,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 8, no. 1, 2016.
[10]  A.  P.  Kusuma  and  Darmanto,  “Pengenalan  angka  pada  sistem  operasi android  dengan  menggunakan  metode template matching ,” Register: Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Sistem  Informasi ,  vol.  2,  no.  2,  2016,  doi: 10.26594/register.v2i2.549.