JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 2, Juli 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i2.1447

## Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan

## Optimizer Analysis on the CNN Model for Identification Packaging Defects
Richo 1 , Ryan Yudha Adhitya 2 , Muhammad Khoirul Hasin 3 , Mat Syai’in 4 , Edy Setiawan 5 1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Otomasi, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya,
e-mail: * 1 richo@student.ppns.ac.id , 2 ryanyudhaadhitya@ppns.ac.id,
3 khoirul.hasin@ppns.ac.id 4 matt.syaiin@ppns.ac.id 5 edy_setiawan@ppns.ac.id

## Abstrak
Industri  makanan  dan  minuman  yang  mengalami  peningkatan  pesat  salah  satunya yakni industri produksi tepung terigu. Namun, dalam proses produksi masih mengalami kendala salah  satunya  klasifikasi  kelayakan  kemasan  produk  tepung  terigu  yang  sesuai  standard. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  optimizer  pada  model  Convolutional Neural Network dalam mendeteksi hasil kelayakan produk kemasan tepung terigu berdasarkan 2 kondisi yakni cacat atau normal. Area deteksi kemasan dilakukan pada area vertikal kemasan yang  ditentukan  berdasarkan  kerusakan  pada  area  perekat  kemasan  yang  menimbulkan keluarnya  bercak  tepung  pada  area  tersebut.  Proses  deteksi  menggunakan  webcam  untuk capture  image  yang  kemudian  akan  dilakukan  ekstraksi  fitur,  reduksi  citra,  dan  classification berdasarkan  nilai  probabilitas  tertinggi.  Pada  penelitian  ini  kami  membandingkan  optimizer pada model CNN untuk meminimalisir terjadinya overfitting serta menghasilkan akurasi deteksi yang  optimal.  Optimizer  yang  dibandingkan  yakni  optimizer  Adadelta,  Adagrad,  Adam, Adamax, RMSprop, dan SGD. Dataset berjumlah 250 gambar, 125 gambar kelas cacat dan 125 gambar lainnya merupakan kelas normal. Sementara itu, split data pada proses training terbagi atas  90% data  training  dan 10%  data  validation.  Setelah dilakukan  pengujian diperoleh hasil training  model  CNN  terbaik  yakni  menggunakan  optimizer  Adam  dengan  validation  accuracy sebesar  92.77%  dan  akurasi  testing  mencapai  90%.  Peneliti  berharap  adanya  pembaruan optimizer dan arsitektur yang lebih variatif agar akurasi deteksi lebih optimal.
Kata kunci— CNN, Optimizer, Kemasan, Tepung Terigu, Klasifikasi.

## Abstract
One of the food and beverage industries that experienced rapid growth was the wheat flour  production  industry.  However,  in  the  production process  there  are  still  problems,  one  of which is the classification of the feasibility of standardized wheat flour product packaging. This study aims to determine the effect of the optimizer on the Convolutional Neural Network model in  detecting  the  feasibility  results  of  wheat  flour  packaged  products  based  on  2  conditions, namely defects or normal. The packaging detection area is carried out in the vertical area of the packaging which is determined based on damage to the packaging adhesive area which causes powdery  spots  to  come  out  in  that  area.  The  detection  process  uses  a  webcam  to  capture  an image which will then be performed with feature extraction, image reduction, and classification based  on  the  highest  probability  value.  In  this  study  we  compare  the  optimizer  to  the  CNN

## Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat
Kemasan
model  to  minimize  overfitting  and  produce  optimal  detection  accuracy.  The  optimizers  being compared  are  the  Adadelta,  Adagrad,  Adam,  Adamax,  RMSprop,  and  SGD  optimizers.  The dataset  consists  of  250  images,  125  images  of  the  disabled  class  and  125  other  images  are normal  class.  Meanwhile,  split  data  in  the  training  process  is  divided  into  90%  training  data and 10% validation data. After testing, the best CNN model training results were obtained using the  Adam  optimizer  with  validation  accuracy  of  92.77%  and  testing  accuracy  reaching  90%. Researchers hope that there will be updates to optimizers and more varied architectures so that detection accuracy is more optimal.
Keywords— CNN, Optimizer, Packaging, Wheat Flour, Classification.

## 1. PENDAHULUAN
Industri makanan dan minuman yang mengalami peningkatan pesat salah satunya yakni industri produksi tepung terigu, hal tersebut tertuang pada peraturan Kementerian Perindustrian RI  Nomor  11  tahun  2021  [1].  Namun,  berbagai  permasalahan  pada  sektor  industri  produksi tepung terigu terus bermunculan. Beberapa industri produksi tepung terigu di Indonesia didapati masih melakukan cara manual dalam proses klasifikasi kelayakan kemasan berupa pengamatan dengan  mata  operator  secara  langsung.  Hal  inilah  yang  memicu  terjadinya  kelengahan  dan kesalahan  pengamatan  oleh  operator  dalam  hal  pengawasan  dan  pengenalan  kondisi  kemasan tepung  terigu  yang  cacat.  Indikasi  cacat  kemasan  dihasilkan  akibat  kegagalan  proses pengemasan  karena  ketidaksesuaian setting suhu  pada  alat  perekat  dan  proses  pelipatan  yang kurang rapat sehingga mengakibatkan area perekat tidak merekat dengan semestinya [2].
Hal  tersebut  tentunya  menyebabkan  produk  kemasan  tepung  terigu  kurang  terjaga kualitasnya dan akan memengaruhi kesehatan seseorang ketika dikonsumsi  karena kontaminasi mikroba  dan  bakteri  yang  masuk  pada  area  perekat  kemasan  cacat.  Identifikasi  cacat  produk dideteksi  berdasarkan  kerusakan  atau  kebocoran  kemasan  yang  mengakibatkan  keluarnya tepung  pada  area  perekat  vertikal  kemasan.  Keluarnya  tepung  pada  area  perekat  vertikal kemasan diidentifikasi sebagai bercak yang dapat dideteksi dengan web camera untuk mengolah dan  memroses  standarisasi  kelayakan  kemasan  produk  tepung  terigu  berdasarkan  2  kondisi klasifikasi  yakni  cacat  atau  normal.  Dalam  proses  deteksi  penulis  menerapkan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  sebagai  pemrosesan  data input dengan  mengekstraksi citra, mereduksi, dan mengklasifikasikan citra berdasarkan karakteristik high probability [3]. Kemampuan  klasifikasi image merupakan  hal  paling  penting  ketika  menyusun  model CNN  untuk  mendapatkan  akurasi  terbaik  [4].  Nilai  akurasi  yang  tinggi  umumnya  dapat dilakukan  dengan  menyusun  arsitektur  yang  kompleks,  konvergensi  parameter,  hingga  total epochs dan  data augmentation yang  bervariasi  [5].  Namun,  pembelajaran  model  CNN  dalam proses training tak  akan  luput dengan  adanya overfitting yang  dapat  melemahkan kemampuan probability identification model [6].
Implementasi  metode  CNN  telah  marak  diterapkan  untuk  mendeteksi  dan  pengenalan objek  pada  aspek  kehidupan.  Zacky  dkk  [7] melakukan  penelitian  dengan  metode  CNN untuk klasifikasi  kendaraan  tanpa  awak  skala  kecil,  diperoleh  hasil  pelatihan  model  tanpa  optimizer yang masih mengalami overfitting pada batch 50 dan 100. Peneliti lain Billy dkk [8] melakukan penambahan optimizer  SGD  pada  model  CNN  untuk  klasifikasi  hasil  deteksi  beras  putih guna mengatasi terjadinya overfitting meskipun masih relatif  tinggi. Penerapan optimizer SGD  pada model CNN dipilih karena memiliki kemampuan untuk melakukan penurunan dengan parameter Exponentially Weighted Averages guna memperbarui perubahan gradien yang akan diproses.

## Richo, Ryan Yudha Adhitya, Muhammad Khoirul Hasin, Mat Syai’in, Edy Setiawan
Peneliti  ini  mengimplementasikan  optimizer  pada training model  CNN  untuk menghasilkan  nilai  akurasi  yang maksimal  dalam  hal  ketepatan  deteksi  kemasan  tepung  terigu dengan  kategori  cacat  atau  normal.  Perbedaan  dengan  penelitian  yang  ada  yakni  peneliti membangun  arsitektur  model  CNN  dengan  3  lapis extraction  fitur serta  parameter  data generator  yang  lebih  kompleks.  Optimizer  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan perbandingan  6  optimizer  diantaranya  yakni  optimizer  Adadelta,  Adagrad,  Adam,  Adamax, RMSprop, dan SGD. Total data set yang digunakan berjumlah 250 image yang terdiri dari 125 kelas cacat dan 125 gambar merupakan kelas normal dengan ukuran citra pada masing-masing kelas yakni berukuran 200x200 pixel . Data split yang digunakan terbagi atas 90% data training dan  10%  merupakan  data validation .  Peneliti  menerapkan  optimizer  pada  model  CNN  untuk melihat  perubahan  apa  yang  terjadi  dalam  klasifikasi  pengenalan  produk  kemasan  cacat  dan normal berdasarkan parameter pembelajaran model.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network atau  CNN  merupakan  susunan  khusus  dari  jaringan syaraf  tiruan  ( neural  network )  yang  bertujuan  untuk  melakukan  pemrosesan  data  yang  telah terbentuk berdasarkan fisiologi topologi jala atau grid-like topology [9]. Secara umum arsitektur CNN  merupakan  deklarasi  antara layer  feature  learning untuk  melakukan  translasi input citra menjadi  suatu  fitur  baru  berdasarkan  ekstraksi  dari  ciri  citra  yang  dideteksi,  sedangkan classification bertujuan untuk klasifikasi neuron dalam merespon ketepatan pengenalan [10].
Gambar 1. Struktural Convolutional Neural Network

## Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat
Kemasan

## 2.2 Alur Penelitian
Mulai
Pengumpulan Data Set
(Produk Tepung Terigu)
Data Train (90%) -112 train data cacat -112 train data normal Data Validation (10%)
-13 validation data cacat
-13 validation data normal
Data Generator Pembentukan Arsitektur Model CNN
Convolutional Layer Activation Fuction Pooling Layer Flattening Fully Connected Layer Penambahan Optimizer Analisis & Pembahasan Mulai Ta h a p m e n g h im p u n d a n sp li t d a ta u n tu k k la si fi k a si Ta h a p p e n y u su n a n a rs ite k tu r C N N Ta h a p P ro ce ss in g a n a li sa p e m b a h a sa n o p ti m a li sa si
Gambar 2. Alur Penelitian
Alur  penelitian  didasarkan  atas  tahapan  awal  berupa  pengumpulan data  set dan split data untuk menghimpun data dalam proses klasifikasi, selanjutnya dilakukan tahap penyusunan arsitektur  CNN,  Tahap processing  image merupakan  tahapan  dimana  data input akan diproses berdasarkan  konstruksi layer dari  model  yang  dibuat,  selanjutnya  dilakukan  perbandingan Optimasi  sistem  guna  menghilangkan overfitting ,  serta  dilakukan  tahap  terakhir  yakni  analisa dan pembahasan.

## 2.2.1 Tahap Pengumpulan Data Set
Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  meng- capture produk  oleh Webcam Logitech C310 menggunakan background hitam dengan jarak pengambilan yang konstan yakni 25 – 35 cm. Data yang terkumpul kemudian dilakukan proses labelling untuk mengidentifikasi data  berdasarkan  kelas  cacat  atau  normal.  Data  yang  digunakan  merupakan capture produk khususnya pada  area  perekat  vertikal  kemasan  tepung  terigu  dengan  total pengambilan sample sebanyak 250 data image pada tingkat pencahayaan setiap sample yakni antara 142 – 158 lux. Produk yang diteliti yakni produk tepung terigu bogasari segitiga biru kemasan 500 gram.
Gambar 3. Hasil Capture dan Area Perekat Kemasan yang Dideteksi

## 2.2.2 Tahap Penyusunan Arsitektur CNN
Penyusunan  arsitektur  diawali  dengan  membuat  parameter  data  generator  untuk memperkaya  pola  gambar  yang  meliputi rescale , rotation  image , shear  range , fill  mode ,  dan zoom  range [11].  Selanjutnya  menyusun  model sequential berfungsi  untuk  membentuk  pola arsitektur CNN yang diimplementasikan pada penelitian ini.

## Richo, Ryan Yudha Adhitya, Muhammad Khoirul Hasin, Mat Syai’in, Edy Setiawan
Gambar 4. Hasil Parameter Model Sequential
Gambar 5. Hasil Pola Arsitektur CNN

## 2.2.3 Tahap Processing Data
Tahap processing data  bertujuan  untuk  memproses input citra  dengan  beberapa  fungsi konvolusi  yang  meliputi convolutional  layer , activation , subsampling atau pooling  layer , fully connected layer , serta softmax function .
1. Convolutional Layer
Layer ini digunakan untuk menerima input citra yang kemudian akan dilakukan operasi konvolusi  terhadap filters untuk  mengekstraksi  fitur  yang  akan  diproses  [12].  Operasi pada layer ini  didapatkan  dari  total  perkalian  pada  posisi  titik  yang  sama  antara input dengan filters menggunakan  operasi dot pada  setiap  pergeseran  ( stride )  sehingga menghasilkan output berupa feature map dengan ukuran dimensional yang lebih kecil.
Gambar 6. Operasi Convolutional Perhitungan dari operasi konvolusi yang sapat dituliskan dengan persamaan:
Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan
TM[s]a,b = Σc Σd N[a-c, b-d] F[m,n]) + Rt (1)
Keterangan
TM[s]  : Feature map dari matriks ke-i a,b : Koordinat pixel pada input c,d : Koordinat pixel convolutional filters N : Input matriks T
: Matriks filters
2. Activation Function
Fungsi aktivasi digunakan untuk mengaktifkan jaringan neuron berdasarkan perambatan balik  menggunakan  karakteristik  yang continue , deferential ,  dan non underload [13].
Activation yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yakni  aktivasi  ReLu  berdasarkan  nilai input yang terbesar terhadap (0, max ) yang dapat mempercepat proses pelatihan data.
3. Pooling Layer
Pooling  layer umumnya  digunakan  untuk  mereduksi  ukuran  citra  guna  mempercepat proses  komputasi  [14]. Pooling  layer yang  biasanya  digunakan  yakni maxpooling dengan  mengambil range nilai  terbesar  di  setiap filters , average pooling merupakan nilai rata-rata dalam setiap filters , dan sumpooling dengan menjumlah area per filters .
Gambar 7. Struktural Pooling Layer
4. Fully Connected Layer
Layer ini  digunakan  untuk  menentukan output dari neuron yang  terhubung  secara keseluruhan dengan input data citra. Output citra yang dikeluarkan akan menghasilkan klasifikasi pengenalan terhadap objek yang dideteksi.
5. Softmax Function
Softmax  function merupakan layer tambahan  yang  bertujuan  untuk  meminimalisir terjadinya kerugian predict data input yang ditambahkan pada lapisan paling akhir dari jaringan neuron [15]. Softmax berperan  untuk  memprediksi  banyaknya  kelas berdasarkan probabilitas yang tertinggi.

## 2.2.4 Optimalisasi Model dengan Optimizer
Proses  Optimasi  model  merupakan  suatu  hal penting. Selain  untuk  meningkatkan  nilai akurasi  pelatihan  model,  optimizer  umumnya  digunakan  untuk  meminimalisir  terjadinya overfitting selama proses pelatihan model.

## 2.2.5 Analisis dan Kesimpulan
Tahap  ini  merupakan  langkah  untuk  mengevaluasi  berdasarkan  arsitektur  CNN  yang dibuat  dengan  melibatkan  optimizer  pada  konstruksi  model  CNN.  Dalam  penelitian  ini dilakukan evaluasi untuk melakukan perbandingan akurasi data menggunakan 6 optimizer yakni

## Richo, Ryan Yudha Adhitya, Muhammad Khoirul Hasin, Mat Syai’in, Edy Setiawan
Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax, RMSprop, dan SGD terhadap pengenalan klasifikasi  cacat atau normal pada perekat kemasan tepung terigu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data Set dan Build Model
Pengumpulan dataset dilakukan  untuk  mengetahui  kelompok  himpunan  data image yang telah dikelompokkan berdasarkan 2 kelas yakni cacat dan normal. Sedangkan build model ditujukan untuk mengetahui arsitektur CNN yang dibuat.

## 3.1.1 Data Set Penelitian
Dataset diambil  dari capture produk  kemasan  tepung  terigu  menggunakan webcam berjumlah 125 data cacat dan 125 data normal dengan ukuran pixel sebesar 200x200 pixel .
Gambar 8. Himpunan Dataset normal Gambar 9. Himpunan Dataset Cacat

## 3.1.2 Build Model
Pembuatan  model  arsitektur  ditujukan  untuk  menyusun  kesesuaian layer yang mempengaruhi ketepatan deteksi. Semakin kompleks susunan layer model maka semakin besar kemungkinan  model dapat  mengenali  hasil  deteksi  dengan  tepat.  Berikut  merupakan  arsitektur yang dibangun ketika berlangsungnya proses pembelajaran pada penelitian ini.
Gambar 10. Arsitektur Model CNN
Gambar 11. Hasil Proses Convolutional dan Max Pooling

## Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat
Kemasan

## 3.2 Implementasi Optimizer Pada Arsitektur Model CNN
Implementasi  optimizer  diletakkan  pada  model compile struktur  model  CNN  dengan fungsi  kerugian  menggunakan categorical  crossentropy ,  laju  pembelajaran  masing-masing optimizer dengan learning rate sebesar 0,01 dan metrics menggunakan parameter accuracy .
Gambar 12. Syntax Implementasi Optimizer Pada Model CNN
Adanya  optimizer  pada  arsitektur  CNN  memiliki  pengaruh  besar  dalam  hal  perbaikan nilai accuracy ,  dan  meminimalisir overfitting selama  proses training berlangsung.  Berikut merupakan perbandingan model dengan optimizer dan tanpa menggunakan optimizer.
Tabel 1. Perbandingan Model dengan Menggunakan Optimizer Training Accuracy Training Loss Validation Accuracy Validation Loss Tanpa Optimizer 67.53% 21.34% 65.31% 19.58% Menggunakan Optimizer 95.57% 7.49% 92.84% 12.74%

## 3.3 Hasil Training Model Berdasarkan Optimizer
Pelatihan  pembelajaran  model  dilakukan  dengan  melakukan  perbandingan  beberapa optimizer  untuk  menghindari overfitting dan  meningkatkan  akurasi.  Pada  pengujiannya  total epochs yang digunakan berjumlah 80 epochs dengan step per epochs sebanyak 15 step .
Tabel 2. Accuracy dan Loss Training Validation Accuracy Loss
Training Model Dengan Optimizer Adadelta
Training Model Dengan Optimizer Adagrad

## Richo, Ryan Yudha Adhitya, Muhammad Khoirul Hasin, Mat Syai’in, Edy Setiawan
Training Model Dengan Optimizer Adam
Training Model Dengan Optimizer Adamax Training Model Dengan Optimizer RMSprop
Training Model Dengan Optimizer SGD
Pada  dasarnya  nilai accuracy yang  baik  yakni  pola  grafik  yang  cenderung  naik  dan konstan, sedangkan nilai loss yang baik yakni dengan pola grafik yang cenderung menurun.
Tabel 3. Hasil Akumulasi Training Training Accuracy Validation Accuracy Training Loss Validation Loss Adadelta 95.92 % 91.57 % 8.50 % 16.76 % Adagrad 100 % 98.80 % 0.0087 % 11.90 % Adam 100 % 92.77 % 0.55 % 21.13 % Adamax 100 % 98.80 % 0.0014 % 3.60 % RMSprop 55.78 % 49.40 % 69.16 % 69.54 % SGD 100 % 93.98 % 0.33 % 15.83 %

## Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat
Kemasan

## 3.4 Hasil Confusion Matriks
Confusion matriks bertujuan untuk menganalisis  ketepatan  pengelompokan  data  ketika proses training berdasarkan random  state data  yang  berjumlah  50  data.  Parameter  yang disertakan  yakni True  Positif (TP)  atau  ketepatan  deteksi  cacat, True  Negatif (TN)  merupakan ketepatan  deteksi  normal, False  Positif (FP)  atau error deteksi  cacat,  dan False  Negatif (FN) merupakan error deteksi normal. Berikut merupakan hasil parameter confusion matrix terbaik.
Gambar 13. Konstruksi Parameter Confusion Matrix
Tabel 4. Hasil Confusion Matrix Masing-masing Optimizer Nilai Confusion Optimizer Adadelta Adagrad Adam Adamax RMSprop SGD TP 47 49 53 50 51 47 TN 42 43 45 43 2 41 FP 6 4 0 3 0 6 FN 3 2 1 2 45 4
Selanjutnya untuk mengetahui parameter lain dari confusion matrix dilakukan evaluasi output yang meliputi Accuracy , Presisi , Recall , dan F1 Score .
1. Accuracy merupakan probability benar  (positif  dan  negatif)  terhadap  keseluruhan  data yang diujikan.
Accuracy = (2)
2. Precision merupakan  rasio probability positif  berbanding  dengan  hasil  prediksi  data positif.
Precision = (3)
3. Recall merupakan ratio probability prediksi  benar  berbanding  pada  keseluruhan  data yang bernilai positif.
Recall = (4)
4. F1 score merupakan nilai akumulasi dari parameter precision dan recall .
F1 Score = (5)
Berikut  merupakan  akumulasi  perhitungan  parameter confusion dalam  proses training , nilai yang diambil didasarkan dengan penjumlahan data cacat dan normal kemudian berbanding dengan total kelas yang digunakan.
X confusion = (6) Tabel 5. Parameter Confusion Parameter Optimizer

## Richo, Ryan Yudha Adhitya, Muhammad Khoirul Hasin, Mat Syai’in, Edy Setiawan
Adadelta Adagrad Adam Adamax RMSprop SGD Accuracy 0.92 0.99 0.99 0.93 0.49 0.94 Precision 0.92 0.99 0.99 0.93 0.25 0.94 Recall 0.91 0.99 0.99 0.92 0.99 0.94 F1-score 0.91 0.99 0.99 0.92 0.33 0.94

## 3.5 Testing
Pengujian  pada  model  yang  dibuat,  dilakukan  dengan  meng- upload gambar  uji  pada IDE  ( Integrasi  Development  Environment )  selama  proses training untuk  mengklasifikasikan pengenalan deteksi kemasan berupa cacat atau normal terhadap model yang telah dibuat.
Gambar 14. Tampilan Keberhasilan Uji Produk Normal
Gambar 15. Tampilan Keberhasilan Uji Produk Cacat Pengujian  dilakukan  sebanyak  30  data  yang  meliputi  15 sample data  cacat  dan  15 sample lainnya merupakan data normal. Sehingga didapatkan hasil pengujian sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Testing Benar Salah Akurasi Normal Cacat Normal Cacat Adadelta 11 12 4 3 76.67% Adagrad 13 12 2 3 83.34% Adam 14 13 1 2 90.00% Adamax 13 13 2 2 86.67% RMSprop 9 5 6 10 46.67% SGD 12 11 3 4 76.67%
Nilai  akurasi  dalam  proses  pengujian  atau testing diambil  berdasarkan  penjumlahan antara  total  denar  deteksi  normal  dan  cacat  berbanding  dengan  banyaknya  data  yang  diujikan, sehingga dituliskan dengan persamaan berikut:
X confusion = x 100% (7)

## 3.6 Analisis Keputusan Optimizer Terbaik dan Uji Sistem Deteksi
Adanya  implementasi  optimizer  pada  model  CNN  berpengaruh  pada  sistem  deteksi. Berdasarkan  nilai accuracy dan loss  training  validation ,  optimizer  dengan  konstruksi  grafik

## Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat
Kemasan
terbaik  yakni  optimizer  Adagrad,  Adam,  dan  Adamax.  Namun  konstruksi  grafik  yang  baik belum menjamin kebaikan dalam ketepatan deteksi. Oleh karenanya, penulis menganalisis lebih lanjut  menggunakan confusion  matrix .  Jika  ditinjau  menurut  hasil confusion  matrix ,  optimizer yang memiliki ketepatan deteksi paling tinggi pada penelitian ini yakni optimizer Adam dengan total  terdeteksi  benar  sebesar  98  data.  Penelitian  ini  membuktikan  proses  pembentukan arsitektur  dan  optimizer  sangat  mempengaruhi  akurasi  klasifikasi.  Penelitian  ini  menghasilkan beberapa penemuan penting bahwa optimizer Adam mampu menghasilkan akurasi deteksi yang optimal  karena  pada  strukturnya  terdapat  skema  generik  data  yang  bersifat adaptif ,  laju pembaruan konsisten,  dan konvergensi  model  yang  stabil  sehingga  mampu  mempelajari  setiap pola sample yang terjal dan objek deteksi yang bersifat kompleks.
Gambar 16. Visualisasi Sistem Deteksi dengan Optimizer Adam

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  tahapan  analisis  dan  pembahasan,  secara  garis  besar  sistem  deteksi berlangsung pada 2 kelas yakni cacat atau normal. Hasil pada penelitian ini disimpulkan bahwa:
1. Adanya penambahan optimizer sangat berpengaruh terhadap hasil training . Berdasarkan tahapan training yang  telah  dilakukan,  diperoleh  bahwa  model  dengan  penambahan optimizer  menghasilkan training  accuracy yang  lebih  optimal  dibandingkan  model tanpa optimizer dengan perbandingan sebesar 95.57% berbanding 67.53%.
2. Berdasarkan  hasil  keseluruhan  parameter  yang  diujikan  pada  proses training ,  bahwa optimizer Adam memiliki perolehan parameter yang lebih unggul dibandingkan dengan optimizer lain dengan nilai validation accuracy 92.77%, total prediksi pengelompokan himpunan data benar sebanyak 98 data latih, dan parameter confusion sebesar 99%.
3. Selanjutnya  pada  tahapan testing atau  pengujian,  diperoleh  bahwa  nilai  ketepatan deteksi dengan Optimizer Adam memiliki nilai paling tinggi dengan total deteksi cacat dan normal sebanyak 28 data dari 30 data yang diujikan, dan total keberhasilan testing dengan optimizer Adam sebesar 90.00%.
4. Dengan  demikian,  optimizer  yang  terbaik  untuk  mengklasifikasikan  hasil  ketepatan deteksi kemasan tepung terigu pada model CNN yakni optimizer Adam.
5. SARAN
Implementasi optimizer dalam arsitektur model CNN berhasil meminimalisir terjadinya overfitting dan  meningkatkan  nilai accuracy .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis optimizer  yang  cocok  pada  klasifikasi  kemasan  tepung  terigu  berdasarkan  kategori  cacat  atau normal.  Namun,  pada  proses training masih  terdapat  beberapa  titik epochs yang  belum  stabil dan  cenderung  menurun pada  ranah accuracy  training  validation karena step  per  epochs yang digunakan  masih  cenderung  kecil  sehingga  proses  pembelajaran  model  masih  belum  optimal. Hasil penelitian yang dilakukan masih belum diimplementasikan secara real-time menggunakan integrasi sistem mikrokontroler. Oleh karena itu, Peneliti berharap nantinya hasil dari penelitian ini  dapat  diimplementasikan  dengan  koneksi  integrasi  sistem  deteksi real-time .  Di  masa mendatang,  peneliti  juga  berharap  adanya  perbandingan  optimizer  yang  lebih  bervariasi  dan

## Richo, Ryan Yudha Adhitya, Muhammad Khoirul Hasin, Mat Syai’in, Edy Setiawan
diimplementasi  pada  objek  penelitian  yang  beragam  sehingga output yang  diperoleh  dapat bermanfaat dengan aspek pengembangan dan penyempurnaan sistem yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian  Perindustrian  Republik  Indonesia,  “Lembaga  Penilaian  Kesesuaian  Dalam Rangka  Pemberlakuan  Dan  Pengawasan  Standar  Nasional  Indonesia  Tepung  Terigu Sebagai Bahan Makanan Secara Wajib,” 2021, [Online]. Available: http://pustan.kemenperin.go.id/public/default/file_penunjukan/Permenperin_No._11_Ta hun_2021_1 (1).pdf.
[2] Y.  Zhao,  Y.  Zhao,  L.  Wang,  Y.  Yang,  and  Y.  Wang,  “Femtosecond  Laser  Processing Assisted  SiC  High-Temperature  Pressure  Sensor  Fabrication  and  Performance  Test,” Micromachines , vol. 14, no. 3, p. 587, 2023, doi: 10.3390/mi14030587.
[3] A.  A.  Santosa,  R.  Y.  N.  Fu’adah,  and  S.  Rizal,  “Deteksi  Penyakit  pada  Tanaman  Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dengan Metode Convolutional Neural Network,” J.  Electr.  Syst.  Control  Eng. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  98–108,  2023,  doi: 10.31289/jesce.v6i2.7930.
[4] F.  Chan  Uswatun,  Angkin,  “Implementasi  Data  Augmentation  Random  Erasing  dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik,” vol. 13, no. 1, pp. 16–28, 2023.
[5] M.  S.  Rifki  Dita,  Ryan  Yudha,  “MIdentification  System  of  Personal  Protective Equipment Using Convolutional Neural Network (CNN) Method,” Int. Symp. Electron. Smart Devices , pp. 1–6, 2019.
[6] P.  N.  Dacipta  and  R.  E.  Putra,  “Sistem  Klasifikasi  Limbah  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (CNN) Pada Webservice Berbasis Framework Flask,” J.
Informatics Comput. Sci. , vol. 3, no. 04, pp. 394–402, 2022, doi:
10.26740/jinacs.v3n04.p394-402.
[7] A.  Muhammad  Zacky,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  Pada Kendaraan Tanpa Awak Skala Kecil,” vol. 5, pp. 19–26, 2023.
[8] M. E. A.-R. Billy Gunawan, “Klasifikasi Jenis Beras Putih Menggunakan Cnn Residual Network Optimizer SGD,” pp. 128–132, 2023.
[9] S.  R.  Dewi,  “Deep  Learning  Object  Detection  Pada  Video  Menggunakan  Tensorflow Dan  Convolutional  Neural  Network,”  pp.  1–60,  2018,  [Online].  Available: https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/7762/14611242_Syarifah
Rosita
Dewi_Statistika.pdf?sequence=1.
[10] S. Septhyan, R. Magdalena, and N. K. C. Pratiwi, “Deep Learning Untuk Deteksi Covid- 19  ,  Pneumonia  ,  Dan  Tuberculosis  Pada  Citra  Rontgen  Dada  Menggunakan  CNN Dengan Arsitektur Alexnet,” vol. 8, no. 6, pp. 2869–2878, 2022.
[11] A. F. Anavyanto, M. Resa, and A. Yudianto, “EfficientNetV2M for Image Classification of Tomato Leaf Deseases,” vol. 11, no. 225, pp. 55–76, 2023.
[12] D.  M.  Agung  Wira,  Ikhwan,  “Klasifikasi  Kerusakan  Jalan  Pada  Citra  Jalan  Raya Pontianak  Dan  Sekitarnya  Dengan  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,”  vol. 11, no. 01, pp. 11–20, 2023.
[13] D.  N.  Herdianto,  “Implementasi  Metode  CNN  Untuk  Klasifikasi  Objek,” J.  Manaj. Inform. Komputerisasi Akunt. , vol. 7, no. 1, pp. 54–60, 2023.
[14] R.  T.  Andhika  Bagas,  Hendry,  “Implementasi  Model  Deep  Learning  Convolutional Neural  Network  (CNN)  Pada  Citra  Penyakit  Daun  Jagung  Untuk  Klasifikasi  Penyakit Tanaman,” J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 107–116, 2023.
[15] M.  H.  Sukriyandi  and  A.  Solichin,  “Identifikasi  Garis  Telapak  Tangan  Dengan  Metode MobileNet Convolutional Neural Network Untuk Sistem Presensi Siswa,” Fakt. Exacta , vol. 16, no. 1, pp. 31–41, 2023, doi: 10.30998/faktorexacta.v16i1.15138.