3294 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3294-3309 E- ISSN 2503-2933
Identifikasi Kadar Campuran Material Pada Beton Keras Melalui Citra Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Dengan Fitur LBP
Gasim* 1 , Rusbandi 2 , Rizani Teguh 3 1,2 Program Studi Informatika, FIKR Universitas Multi Data Palembang, Jl. Rajawali No.14, 9 Ilir, Palembang. Sumatera Selatan 30113 (telp: 0711-376400; fax: 0711-376360)
3 Program Studi Sitem Informasi, FIKR Universitas Multi Data Palembang, Jl. Rajawali No.14,
9 Ilir, Palembang. Sumatera Selatan 30113 (telp: 0711-376400; fax: 0711-376360) e-mail: * 1 gasim@mdp.ac.id, 2 rusbandi@mdp.ac.id, 3 rizani_teguh@mdp.ac.id

## Abstrak
Beton  dapat  dijumpai  pada  bangunan  permanen,  misalnya  rumah,  gedung,  jembatan. Beton  biasanya  digunakan  untuk  pondasi,  tiang  atau  kolom,  balok,  dak.  Beton  merupakan campuran  antara  semen  agregat  halus,  agregat  kasar,  dan  air.  Salah  satu  penentu  kualitas beton  adalah  kadar  campuran  pembentuk  beton,  maka  sangat  penting  untuk  mengetahuinya. Permasalahan timbul  bagaimana  cara  mengetahui  kadar  campuran  tersebut pada  beton  yang sudah  keras.  Disiplin  teknik  sipil  memiliki cara  guna  mengetahui  kadar  campuran  pembentuk beton  yang  sudah  keras.  Namun  tidak  menutup  kemungkinan  untuk  mengetahui  kadar campuran  ini  menggunakan  disiplin  ilmu  lainnya,  misalnya  dari  disiplin  ilmu  komputer  yang dalam  hal  ini  kecerdasan  buatan.  Lalu,  permasalahannya  adalah  bagaimana  melakukan identifikasi  kadar  campuran  pada  beton  kering?.  Penelitian  ini  menggunakan  ciri  dari  citra Local  Binary  Pattern  (LBP)  dengan  metode  pengenalan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST).  Jenis campuran  yang  digunakan  adalah  5  jenis,  yang  masing-masing  diwaliki  5  sampel  dari  tiap jenis.  Menggunakan  kamera  14  MP,  jarak  potret  lebih  kurang  27  cm.  Digunakan  1.000  citra latih yang berasal dari 3 sampel dari tiap jenis yang masing-masing 200 citra, dan 500 citra uji yang  berasal  dari  2  sampel  dari  tiap  jenis  yang  masing-masing  100  citra.  Tingkat  akurasi pengenalan secara keseluruhan adalah mencapai 67,6%.
Kata kunci : Identifikasi, Beton keras, Local Binary Pattern, JST.

## Abstract
Concrete  can  be  found  in  permanent  buildings,  such  as  houses,  buildings,  bridges. Concrete  is  usually  used  for  foundations,  columns,  beams,  slabs.  Concrete  is  a  mixture  of cement, fine aggregate, coarse aggregate and water. One of the determinants of the quality of concrete is the content of the concrete-forming mixture, so it is very important to know it. The problem  arises  about  how  to  find  out  the  mixture  content  in  hardened  concrete.  Civil engineering discipline has a way to determine the content of the mixture forming the hardened concrete. However, it is possible to find out the level of this mixture using other disciplines, for example, from the discipline of computer science, in this case, artificial intelligence. Then, the problem  is  how  to  identify  the  mixture  content  in  hardened  concrete?  This  study  uses  the features  of  the  Local  Binary  Pattern  (LBP)  image  with  the  Artificial  Neural  Network  (ANN) recognition  method.  There  are  5  types  of  mixture  used,  each  of  which  is  represented  by  5 samples  of  each  type.  Using  a  14  MP  camera,  the  shooting  distance  is  approximately  27  cm. There  are  1,000 training images  from  3 samples  of  each  type  with  200 images each,  and  500 test  images  from  2  samples  from  each  type  with  100  images  each.  The  overall  recognition accuracy rate is 67.6%.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3294-3309 E- ISSN 2503-2933 3295
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Keywords — Identification, Hardened Concrete, Local Binary Pattern, ANN

## 1. PENDAHULUAN
alam  kehidupan  sering  kita  jumpai  bangunan  rumah,  kantor,  hotel.  Beton  biasanya digunakan untuk tiang atau kolom, balok, dak, pondasi. Istilah beton diartikan campuran semen portland atau semen hidrolis lainnya, agregat halus, agregat kasar dan air, dengan atau tanpa bahan campuran tambahan [1]. Gambar 1 merupakan contoh gambar beton tiang dan beton  balok.Beton  yang  berdiri  secara  vertikal  disebut  tiang  atau  kolom,  dan  beton  yang melintang secara horizontal disebut sebagai balok [2].

## Gambar 1. Tiang atau Kolom Beton
Penggunaan  beton  bertujuan  agar  bangunan  menjadi  lebih  kokoh  dan  tahan  lama,  dan tentunya  bergantung  pada  kualitas  beton  yang  digunakan.  Kualitas  beton  bergantung  pada banyak faktor yang dapat mempengaruhinya. Salah satu faktornya adalah kadar campuran dari material yang digunakan. Kadar campuran material dapat ditakar pada saat pembuatan. namun untuk  mengetahui  kadar  campuran  pada  beton  yang  sudah  keras  tentunya  menimbulkan masalah.
Disiplin  ilmu  teknik  sipil  tentunya  memiliki  cara  khusus  guna  mengetahui  kadar campuran pada beton yang sudah keras. Disiplin ilmu teknik sipil memiliki laboratorium khusus untuk  mengetahui  kadar  campuran  yang  ada  pada  beton  keras.  Namun  tidak  menutup kemungkinan  menggunakan  disiplin  ilmu  lainnya  guna  mengetahui  jenis  campuran  yang digunakan pada beton yang sudah keras.
Disiplin ilmu komputer memiliki bidang ilmu kecerdasan buatan yang dapat memberikan pengetahuan  kepada  komputer,  sehingga  komputer  dapat  mengetahui  pola  yang  diujikan berdasarkan pengetahuan yang sudah diberikan. Hal ini disebut sebagai kecerdasan buatan.
Salah  satu  kecerdasan  buatan  yang  sering  digunakan  dalam  prediksi  pola  (pengenalan pola) adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau Artificial Neural Network (ANN). Hal ini dapat dilihat  dari  penelitian  yang  sudah  pernah  dilakukan,  diantaranya  identifikasi  jenis  tumbuhan
D
3296 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3294-3309 E-ISSN 2503-2933
memberikan tingkat akurasi pengenalan mencapai 93,6% [3], pengenalan plat nomor kendaraan mendapatkan tingkat akurasi pengenalan 77,5% [4], deteksi COVID-19 dengan akurasi 73% [5], pengenalan  jenis  golongan  darah  mendapatkan  tingkat  akurasi  80,25%  [6]  dan  masih  banyak lagi.
Penelitian  ini  menggunakan  citra  digital  beserta  kecerdasan  buatan  berupa  JST  guna mendeteksi atau mengidentifikasi jenis campuran yang digunakan pada beton yang sudah keras. Masalah  muncul  disini  adalah  bagaimana  mengidentifikasi  jenis  campuran  beton  kering menggunakan JST. Fitur yang digunakan adalah hasil ekstraksi local binary pattern (LBP).
Penelitian terdahulu yang cukup dekat dari sisi objek adalah identifikasi kadar semen dan pasir, metode pengenalan (identifikasi) yang digunakan adalah JST Propagasi Balik sebagai dan gray-level  co-occurrence  matrix (GLCM)  sebagai  fitur.  Tingkat  akurasi  pengenalan  yang mampu  dicapai  adalah  87.33%.  penelitian  ini  menggunakan  jarak  potret  8  cm,  resolusi  sensor kamera  7  MP,  pemotretan  dilakukan  diluar  ruangan  dengan  pencahayaan  matahari  tidak langsung, dan resolusi citra yang digunakan adalah 500 x 500 piksel [7].
Masih dengan kondisi yang sama, penelitian ini menggunakan LBP sebagai fitur dan JST sebagai  metode  pengenalan  dengan  tingkat  akurasi  pengenalan  80%.  Penelitian  ini menggunakan  teknik  block  citra  yaitu  dimana  citra  dibagai  menjadi  4  bagian.  Masing-masing citra  diubah  menjadi  citra  LBP  dan  kemudian  fitur  yang  digunakan  adalah  mean,  standar deviasi, entropi, skewness, dan kurtosis [8].
LBP  digunakan  pada  objek  kayu,  yaitu  deteksi  kerusakan  kayu,  sampel  uji  yang digunakan  adalah  900  sampel.  Menggunakan  metode  pengenalan  JST,  penelitian  ini mendapatkan  tingkat  akurasi  pengenalan  mencapai  65,4%  [9].  Selain  itu  LBP  juga  digunakan pada beberapa objek dan memberikan hasil yang baik, misalnya pada objek garis telapak tangan [10],  wajah  manusia  [11],  klasifikasi  gambar  [12],  pengenalan  pola  sidik  jari  [13],  deteksi keaslian  mata  uang  rupiah  [14],  dan  masih  banyak  lagi.  Keseluruhan  penelitian  yang menggunakan LBP selalunya menggunakan tekstur sebagai fitur dari objek penelitiannya.
Berbagai  identifikasi  objek  menggunakan  LBP  sudah  dilakuakan  peneliti  terdahulu dengan  berbagai  tingkat  keberhasilan.  Penelitian ini menggunakan  objek  tekstur  bagian  dalam dari  beton,  hal  ini  dikarenakan  bagian  ini  tampak  material  krikil  yang  digunakan.  Sedangkan bagian permukaan luar dari beton sangat jarang terlihat materil krikil yang digunakan, sehingga material  krikil  tidak  tampak  saat  pemotretan.  Bagian objek  beton  yang  digunakan  adalah  citra pemukaan  bagaian  dalam  dari  beton.  Bagian  ini  menjadi  sebuah  citra  digital,  dengan  LBP sebagai  fitur  dan  JST  sebagai  metode  pengenalan.  Penelitian  dibatasi  pada  mengidentifikasi jenis campuran dan tidak mengukur kualitas beton dari masing-masing jenis campuran.
2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  secara  bagan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Penelitian  diawali identifikasi masalah yang merupakan tahap menemukan permasalahan yang harus diselesaikan guna mengatasi fenomena yang terjadi.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3294-3309 E- ISSN 2503-2933 3297
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Gambar  2  diawali  dengan  identifikasi  masalah  dan  permasalahan  pada  penelitian  ini adalah  bagaimana  menerapkan  kecerdasan  buatan  yang  dalam  hal  ini  jaringan  saraf  tiruan (dengan  data  input  berupa  fitur  dari  citra  beton)  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kadar campuran material (semen, pasir, krikil).
Permasalahan penelitian ini juga termasuk apa dan bagaimana cara membuat data set citra yang  akan  digunakan  sebagai  data  pelatihan  dan  pengujian  bagi  JST.  Bagian  akhir  dari penelitian ini didapat tingkat akurasi pengenalan atas metode yang digunakan.
3298 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3294-3309 E-ISSN 2503-2933
Tahap selanjutnya dari Gambar 2 adalah pembuatan sample yang merupakan tahap awal yang harus dilakukan. Penelitian ini menggunakan data set buatan sendiri, karena data set yang diinginkan  dalam  penelitian  ini  belum  tersedia.  Pembuatan  sampel  dilakukan  oleh  ahli  dalam laboratorium  yang  tentunya  sesuai  standar  pembuatan  sampel  beton. Komposisi  material  yang dibuat  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian  ini  yang  biasa  digunakan  pada  bangunan  yang menggunakan beton.
Penelitian ini menggunakan lima jenis campuran. Komposisi material tiap jenis campuran dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Komposisi Material Jenis Campuran Jenis Campuran Material Semen Pasir Kerikil A 1 2,5 3,5 B 1 3,5 4 C 1 3 3,5 D 1 2 3 E 1 2,25 3
Penelitian  ini  menggunakan  data  latih  dan  data  uji  yang  bersumber  dari  sampel  yang berbeda.  Tabel  2  menunjukkan  banyaknya  sampel  sebagai  sumber  data  latih  dan  banyaknya sampel sebagai sumber data uji.
Tabel 2. Komposisi dan Jumlah Sampel Jenis Campuran Jumlah Sampel Pelatihan Jumlah Sampel Pengujian A 3 2 B 3 2 C 3 2 D 3 2 E 3 2
Gambar 3 merupakan semua sampel yang digunakan. Setiap tumpukan dari sampel pada gambar  tersebut  terdiri  dari  lima  sampel  dan  merupakan  jenis  campuran  yang  sama.  Terdapat lima  tumpukan  sampel  pada  gambar  tersebut  yang  menunjukkan  jenis-jenis  campuran  yang digunakan penelitian ini.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3294-3309 E- ISSN 2503-2933 3299
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Keseluruhan Sampel
Tiap sampel memiliki bentuk dan ukuran yang sama  yaitu berbentuk kubus 15 cm x 15 cm seperti tampak pada Gambar 4, dan memiliki tanda jenis campuran material.
Gambar 4. Bentuk dan Ukuran Sampel
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  tiap  sampel  dipotong  menjadi  empat  bagian,  tiap permukaan  dari  ke-empat  bagian  tersebut  dijadikan  objek  pemotretan  (kecuali  1  dan  4    hanya satu permukaan).
3300 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3294-3309 E-ISSN 2503-2933
Gambar 5. Sampel Dipotong Menjadi 4 Bagian
Tahap  selanjutnya  dari  Gambar  2  adalah  pembentukan  data  yaitu  membangun  data  set berupa  kumpulan  citra  atau  gambar  permukaan  dari masing-masing  objek  (Gambar  5)  dengan cara pemotretan menggunakan kamera optik (Gambar 6).

## Gambar 6. Kamera Optik
Pemotretan dilakukan pada jarak lebih kurang 27 cm dari permukaan sampel (Gambar 7) dan  sumber  cahaya  berupa  cahaya  matahari  tidak  langsung  (siang  hari  dan  diluar  ruangan). Jarak  dan  pencahayaan  tersebut  belum  memiliki  sumber  referensi  karena  memang  belum penelitian  sebelumnya  yang  membandingkan  tingkat  akurasi  pengenalan  berdasarkan  jarak potret  ataupun  tingkat  pencahayaan  untuk  objek  ini.  Sehingga  jarak  dan  pencahayaan  tersebut hanya  berdasarkan  asumsi  bahwa  ketajaman  tektur  krikil  dan  pasir  serta  gelap  terang  pada permukaan objek potret.
Pemotretan dilakukan pada tiap sampel berdasarkan Gambar 7. Potongan nomor 1 dan 4 pemotretan hanya dilakukan pada satu sisi bagian dalam, potongan nomor 2 dan 3 pemotretan dilakukan pada kedua sisi (Gambar 5). Sehingga satu sampel akan menghasilkan 6 citra. Secara keseluruhan akan menghasilkan  5 jenis x 5 sampel x  6 citra = 150 citra.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3294-3309 E- ISSN 2503-2933 3301
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 7. Proses Pemotretan Sampel
Gambar 8 merupakan citra hasil pemotretan yang berukuran 4320 x 3240 piksel (14 MP) dan disertai kertas putih sebagai tanda jenis campuran, sampel ke berapa, dan potongan berapa (Gambar 5). Sama halnya dengan jarak dan pencahayaan, resolusi 14 MP yang digunakan juga belum memiliki referensi karena memang belum ada yang melakukannya.

## Gambar 8. Citra Hasil Pemotretan
Selection (masih  pada  tahap  pembentukan  data)  merupakan  proses  yang  dilakukan  pada semua  citra  hasil  pemotretan,  yaitu  menyisihkan  atau  membuang  citra  yang  tidak  bisa digunakan untuk tahap selanjutnya, misalnya tidak fokus (blur), getar, cahaya yang terganggu, ataupun gangguan lainnya.
Cropping merupakan  tahap  akhir  pembentukan  data,  yaitu  memotong  semua  citra  hasil selection dengan ukuran yang sama yaitu 700 x 700 piksel (Gambar 9). Pemotongan dilakukan beberapa kali dilokasi yang berbeda dengan ukuran 700 x 700 piksel pada sebuah bidang seperti Gambar 9. Sama halnya dengan jarak, pencahayaan, dan resolusi. Ukuran cropping juga belum memiliki referensi karena memang belum ada yang melakukannya.
3302 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3294-3309 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 9. Pemotongan Citra Menjadi 700 x 700 Piksel
Masuk  pada  tahap  data  citra  yang  merupakan  kumpulan  citra  hasil  pemotongan ( cropping ) dari semua jenis  campuran  (Tabel  1).  Data  citra dibagi  menjadi  data  latih  dan  data uji. Data latih terdiri dari semua jenis campuran yang bersumber dari tiga sampel, dan data uji terdiri dari semua jenis campuran yang bersumber dari dua sampel (Tabel 2).
Tabel 3 menyajikan banyaknya data citra latih dan data citra uji (700 x 700 piksel). Setiap jenis campuran diwakili 200 citra sebagai data latih dan 100 citra sebagai data uji.
Tabel 3. Jumlah Citra Latih dan Uji Tiap Jenis Campuran
Jenis Campuran  Jumlah Citra Latih  Jumlah Citra Uji A 200 100 B 200 100 C 200 100 D 200 100 E 200 100 Total 1.000 500
Tahap  selanjutnya  dari  Gambar  2  adalah  tahap  Ekstrak  LBP  yang  merupakan  proses ekstraksi ciri (Feature Extraction) terhadap tiap citra latih dan citra uji untuk mendapatkan ciri. Ekstraksi  LBP  pada  citra  latih  digunakan  sebagai  masukan  (input)  bagi  JST  pada  proses pelatihan  (training).  Sedangkan  ekstraksi  LBP  pada  citra  uji  digunakan  untuk  pengujian terhadap model JST yang sudah melalui proses pelatihan.
Proses  pembentukan  LBP  adalah  setiap  blok  piksel  diberi  ambang  batas  oleh  piksel tengah, dimana jika piksel tengah lebih tinggi dari piksel tetangga, maka bernilai satu, dan jika lebih  kecil  dari  piksel  tetangga,  maka  bernilai  nol.  Model  matematika  yang  digunakan  dapat dilihat pada persamaan (1) [15].
, , 2 1              0
0    !"
(1)
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3294-3309 E- ISSN 2503-2933 3303
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Dimana : n c = nilai skala keabuan piksel tengah n i = nilai derajat keabuan pada piksel tetangga ke i
Penelitian  ini  melakukan  ekstraksi  LBP  menggunakan  fungsi  pada  perangkat  lunak Matlab sebagai berikut : code = 'A'; for idx = 1:200 name  = [code num2str(idx) '.jpg']; img   = imread(name); gray   = rgb2gray(img); lbp   = extractLBPFeatures(gray); col   = transpose(lbp); latih(:,idx) = col; end;
Script ini  membentuk  tabel  latih  dengan  ukuran  59  baris  (yang  merupakan  vektor  ciri LBP)  dan  200  kolom  (jumlah  sampel  jenis  campuran  A),  kemudian  dilanjutkan  kolom  201 hingga 400 untuk jenis campuran B, hingga kolom untuk campuran E.
Langkah selanjutnya dari Gambar 2 adalah train JST atau pelatihan JST yang merupakan proses  perubahan  bobot  nilai  pada  model  JST  sehingga  model  JST  mampu  mengenali  semua data latih.  Setelah JST mampu mengenali semua data latih, selanjutnya JST tersebut dijadikan sebagai model JST yang digunakan pada tahap pengujian.
Terdapat  dua  model  JST,  yaitu  model  JST  lapis  tunggal  dan  model  JST  lapis  jamak. Penelitian ini menggunakan adalah model JST lapis jamak (Gambar 10).
Gambar 10. Model JST Lapis Jamak [16]
Saat  proses  pelatihan,  JST  membutuhkan  nilai  target  sebagai  nilai  acuan  output  untuk setiap data sampel yang dimasukkan. Nilai target disajikan pada Tabel 4 sebagai definisi target. Misalnya  neuron  output  ke-1  memberikan  nilai  0,  neuron  output  ke-2  memberikan  nilai  0, neuron  output  ke-3  memberikan  nilai  0,  neuron  output  ke-4  memberikan  nilai  1,  dan  neuron output  ke-5  memberikan  nilai  0,  maka  citra  tersebut  dikenali  atau  diidentifikasi  sebagai  jenis campuran D atau jenis campuran 1:2:3.
3304 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3294-3309 E-ISSN 2503-2933
Tabel 4. Definisi Target Neuron Output Jenis Campuran Beton Kering A B C D E Neuron ke-1 1 0 0 0 0 Neuron ke-2 0 1 0 0 0 Neuron ke-3 0 0 1 0 0 Neuron ke-4 0 0 0 1 0 Neuron ke-5 0 0 0 0 1
Gambar  11  menyajikan  model  JST  beserta  struktur  nilai input dan  target  yang digunakan  pada  penelitin  ini.  Bagian  input  memiliki  59  neuron  karena  nilai  vektor  ciri  LBP memiliki 59 nilai, dan bagian output memiliki 5 neuron karena berdasarkan definisi target pada Tabel 4, bahwa setiap jenis memiliki niali output sebanyak 5 nilai yang berasal dari 5 neuron.
Gambar 11. Model JST Beserta Struktur Input dan Output
Proses  pelatihan  ( train )  dapat  dilihat  pada  Gambar  12,  terlihat  terdapat  59  neuron  pada lapisan input yang merupakan nilai venktor ciri LBP dari tiap citra, terdapat 3 hidden layer yang masing-masing  memiliki  125  neuron,  dan  5  neuron  pada  lapisan  output  sesuai  dengan  tabel definisi target (Tabel 4).
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3294-3309 E- ISSN 2503-2933 3305
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 12. Proses pelatihan JST
Gambar 13 adalah grafik pencapaian goal yang disudah diatur pada skrip, grafik tersebut menunjukkan bahwa goal sebesar 1e-16 (MSE) dapat dicapai pada epoch (putaran) ke 42.
Gambar 13. Grafik Pencapaian MSE
Gambar  14  menunjukkan  banyaknya  data  latih  yang  mampu  dikenali  saat  proses pelatihan  JST  (training).  Tampak  bahwa  semua  data  latih  dapat  dikenali,  ditunjukkan  dengan setiap pertemuan baris output dengan kolom target menampilkan angka 200 yaitu total jumlah data setiap jenis campuran.
3306 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3294-3309 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 14. Tingkat Akurasi Data Latih
Tahap pengujian merupakan tahap akhir dari penelitian ini, yaitu menguji semua data uji yang  bersumber  dari  sampel  yang  tidak  digunakan  pada  tahap  pelatihan  JST  (pembentukan model JST). Tahapan mendapatkan data uji adalah sama seperti ketika mendapatkan data latih, yaitu  mulai  dari  pembuatan  sampel,  hingga  ekstraksi  ciri.  Pengujian  dilakukan  satu  demi  satu citra  uji  dari  semua  jenis,  sehingga  pengujian  dilakukan  menggunakan  aplikasi  yang  juga dikembangkan pada penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pelatihan  JST  saat  pembentukan  model  JST  dilakukan  secara  eksperimen  baik banyaknya  neuron  maupun  banyaknya hidden layer .  Hasil  eksperimen  disajikan  pada  Tabel  5 spesifikasi  model  JST.  Penelitian  ini  menggunakan  500  data  uji  dan  mendapatkan  tingkat akurasi pengenalan mencapai 67,6%.
Tabel 5. Spesifikasi Model JST Komponen Informasi Asitektur 3 hidden layer Algoritma Propagasi balik Neuron input layer 59 Neuron Neuron hidden layer 125, 125, 125 Neuron Neuron output layer 5 Neuron MSE 1e-16 Epoch 42 Iterasi Total data latih 1.000 citra Total data uji 500 citra
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3294-3309 E- ISSN 2503-2933 3307
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Akurasi pengenalan data latih 100% Akurasi pengenalan data uji 67,6%
Pengujian  menggunakan  aplikasi  yang  juga  dikembangkan  pada  penelitian  ini  (Gambar 15).  Diawali  dengan  menentukan  lokasi  citra  uji  dengan  menekan  tombol Pengatuan  folder citra uji , dilanjutkan membuka model JST dengan menekan tombol buka JST . Selanjutkanya satu  demi  satu  citra  uji  dibuka  untuk  mengidentifikasi  sebagai  jenis  campuran  apa  dengan menekan  tombol buka  citra ,  hasil  identifikasi  citra  tersebut  ditampilkan  pada  group teridentifikasi sebagai . Susunan output ini mengacu pada tabel definisi target (Tabel 4).
Gambar 15. Tampilan Aplikasi Penujian
Gambar  15  tampak  grup teridentifikasi  sebagai memberikan  tampilan  dengan  urutan dari atas ke bawah yaitu 0 1 0 0 0, output ini menunjukkan bahwa citra dikenali sebagai jenis B, tentunya  hal  ini  terkait  dengan  nama  citra  yang  dibuka  (B5-L2-9-2.jpg)  yang  berawalan  B  ini menunjukkan bawah citra yang diuji adalah jenis campuran B (1:3,5:4).
Detail tingkat pengenalan pada tiap jenis campuran disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Detail Hasil Pengujian Jenis Campuran Banyak Data Uji Banyak Data yang Dikenali Banyak Data yang Tidak Dikenali A (1:2,5:3,5) 100 42 58 B (1:3,5:4) 100 76 24 C (1:3:3,5) 100 100 0 D (1:2:3) 100 48 52 E (1:2,25:3) 100 72 28 Total 500 338 162
3308 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3294-3309 E-ISSN 2503-2933
Tabel  6  menjelaskan  bahwa  jenis  campuran  C  memiliki  tingkat  akuransi  pengenalan paling tinggi yaitu 100 (100%), diikuti jenis B 76 (76%), jenis E 72 (72%),  jenis D 48 (48%), dan  terakhir  jenis  A  42  (42%).  Tingkat  akurasi  pengenalan  secara  keseluruhan  adalah  338 (67,6%).

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  dibuat  secara  mandiri,  karena  tidak  atau  belum tersedianya  data  yang  dibutuhkan  di  media online yang  dapat  digunakan  secara  umum. Sehubungan  dengan  penelitian  dengan  data  dan  metode  yang  sama  belum  ada  sebelumnya, sehingga  masih  banyak  perlu  diteliti  untuk  melengkapi  variabel-variabel  dan  metode-metode yang perlu diuji.
Hal  utama  yang  perlu  disampaikan  adalah  bahwa  mengidentifikasi  atau  mengenali jenis campuran  beton  kering  menggunakan  citra  dengan  metode  pengenalan  jaringan  saraf  tiruan dapat  dilakukan,  walaupun  tingkat  akurasi  pengenalannya  masih  kurang  memuaskan,  yaitu 67,6%.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  yang  mendominasi  tingkat  akurasi  adalah  jenis campuran  C  yaitu  100%.  Sedangkan  jenis  campuran  lainnya  masih  sulit  untuk  mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi. Hal ini ketahui ketika selama proses pengujian bahwa lebih kurang 50% dari data yang tidak dikenali sebagai jenisnya, malah dikenali sebagai jenis C.
Rendahnya  tingkat  akurasi  yang  dapat  dicapai  menunjukkan  bahwa  banyak  faktor  yang dapat mempengaruhi tingkat akurasi pengenalan, misalnya banyaknya data latih yang digunakan saat  proses  pelatihan,  fitur  atau  ciri  yang  digunakan  sebagai  input  JST,  metode  pengenakan, ukuran  pemotongan  citra  ( cropping )  yang  digunakan,  resolusi  kamera  yang  digunakan,  atau jarak  potret  yang  digunakan.  Sehingga  perlu  adanya  penelitian  lebih  lanjut  guna  mendapatkan nilai-nilai terbaik dari faktor-faktor yang ikut mempengaruhi tingkat akurasi pengenalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Standarisasi  Nasional  (SNI)  2847:2013, Persyaratan  Beton  Struktural  Untuk Bangunan Gedung. Standar Nasional Indonesia . 2013.
[2] Arsitur Studio, 2020, Pengertian dan Fungsi Kolom Dalam Bangunan. https://www.arsitur.com/2015/10/pengertian-kolom-dalam-bangunan.html,  Diakses  tgl  15 September 2021.
[3] Rahmadewi,  R.,  Efelina,  V.,  Purwanti,  E.,  2018, Identifikasi  Jenis  Tumbuhan Menggunakan  Citra  Daun  Berbasis  Jaringan  Saraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Networks), Media Elektro . Vol. 7 No. 2, pp 38-43
[4] Maryana,  S.,  Qur’Ania,  A.,  &  Putra,  A.P.,  2018, Identifikasi  Pengenalan  Karakter  Plat Nomor  Kendaraan  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Berbasis  Citra  Digital. Komputasi, Vol. 15 No. 1, pp. 111-117
[5] Putra,  H.R.W.,  &  Yunus,  Y.,  2021, Identifikasi  Penderita  COVID-19  Berdasarkan  Chest X-Ray Menggunakan Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation.  Jsisfotek , Vol.3 No.4, pp. 197-202
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3294-3309 E- ISSN 2503-2933 3309
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[6] Fitryadi,  Kh.,  &  Sutikno,  2016, Pengenalan  Jenis  Golongan  Darah  Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Perceptron . Masyarakat Informatika , Vol. 7 No.1, pp. 1-10
[7] Gasim  &  Sudiadi,  2019, Identifikasi  Kadar  Semen  dan  Pasir  pada  Campuran  Kering Menggunakan  Metode  Backpropagation,  Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu  Komputer dan Informatika , Vol.5 No.1, 37-43
[8] Gasim, Sudiadi, Ricoida, D.I., Rusbandi, & Teguh, R., 2020, Identifikasi Kadar Semen dan Pasir Melalui Citra Permukaan Menggunakan Teknik Blok Citra .  Jatisi, Vol. 7 No.2, pp. 188-199
[9] Rahiddin,  R.N.N.,  Hashim,  U.R.,  Ismail,  N.H.,  Salahuddin,  L.,  Choona,  N.H.,  &  Zabri, S.N.,  2020. Classification  of  Wood  Defect  Images  Using  Local  Binary  Pattern  Variants. International Journal of Advances in Intelligent Informatics . Vol. 6 No.1, pp. 36-45
[10] Sanjaya,  S.,  Adzkia,  U.,  Handayani,  L.,  &  Yanto,  F.,  2020. Local  Binary  Pattern  and Learning  Vector  Quantization  for  Classification  of  Principal  Line  of  Palm-Hand. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining , Vol.3 No.2, pp.71-77
[11] Purwati, R., & Ariyanto, G., 2017. Pengenalan Wajah Manusia Berbasis Algoritma Local Binary Pattern. Jurnal Teknik Elektro , Vol.17 No.2, pp.70-79
[12] Jain, I., Shah, S.S., & Gopalakrishnan, T., 2020. Implementation of Local Binary Pattern in Feature  Recognition  and  Novel  Approach  to  Classify  the  Images  Based  on  Texture Features.  International  Journal  of  Advanced  Science  and  Technology .  Vol.29  No.5,  pp. 8013-8025
[13] Hayaty, N., Bettiza, M., & Pratama, E.I., 2017. Penerapan Algoritma Local Binary Pattern untuk Pengenalan Pola Sidik Jari. Jurnal Sustainable . Vol.6 No.2, pp.74-79
[14] Miladiah, Umar, R., & Riadi, I., 2019, Implementasi Local Binary Pattern Untuk Deteksi Keaslian Mata Uang Rupiah. Jurnal Sustainable . Vol.5 No.2, pp. 197-201
[15] Heikkilä,  M.,  Pietikäinen,  M.,  &  Schmid,  C.,  2009. Description  of  Interest  Regions  With Local Binary Patterns. Pattern Recognition , Vol.42 No.3, pp. 425-436
[16] Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  &  Suhartono,  V.,  2010. Kecerdasan  Buatan .    Andi  Offset, Yogyakarta