Abstrak—Indonesia merupakan negara maritim yang memiliki wilayah  perairan  yang  luas,  salah  satu  upaya  untuk  melindungi bagian lambung kapal dari korosi adalah dengan menggunakan teknologi  pelapisan.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses karakterisasi  hasil  image  processing  pada  lambung  kapal  untuk mengetahui tingkat korosi pada lambung kapal. 4 proses tahapan, diantaranya:  Pengambilan  sampel  dan  citra  gambar  lapisan bagian-bagian  kapal  yang  perlu  di  maintenence  dan  di-coating, Pada pembuatan prototype pengujian hasil coating dirangkaikan dengan  menggunakan  mini  PCNVIDIA  Jatson  Nano  dengan menggunakan webcam, kemudian citra gambar yang didapatkan akan diolah menggunakan deteksi tepi menggunakan cany untuk mendapatkan  kontur  dari  penampang  bilge  dari  kapal. Selanjutnya menggunakan Neuraal Network sebagai bahan tiruan untuk membuat citra yang tertangkap dari hasil capture prototype terhadap  hasil  coating atau  pelapisan  pada  bagian-bagian  kapal yang  diamati.  Hasil  dari  berbagai  tangkapan  citra diproses  dan diamati  bentuk,  pola,  kontur,  korosi  dan  pelapisan  yang terbentuk.  Metode  image  processing  dapat  dilakukan  sebagai salah satu metode inspeksi hasil coating dengan hasil pembacaan pada data dan software dengan 2 hasil pembacaan pada data yakni reject  atau  accept.  Nilai  gradien  berkaitan  dengan  perubahan MSE, sehingga nilai gradien tidak dapat digunakan sebagai acuan untuk  membenarkan  performa  model.  Adanya  pertambahan iterasi  nilai  neural  network  dan  neural  target  yang  dihasilkan bernilai linier.
Keyword: Korosi, MSE, Pelapisan
Abstract—Indonesia  is  a  maritime  country  that  has  a  large territorial water, one of the efforts to protect the ship's hull from corrosion  is  by  using  coating  technology.  In  this  research,  the process  of  characterizing  the  results  of  image  processing  on  the hull was carried out to determine the corrosion level of the hull. 4 stages of the process, including: Taking samples and images of the layers  of  the  ship  parts  that  need  maintenance  and  coating.  In making  a  prototype,  the  coating  results are assembled  using  the mini  PCNVIDIA  Jatson  Nano  using  a  webcam,  then  the  images obtained  will  be  processed  using  Edge  detection  uses  a  cany  to
obtain  the  contours  of  the  bilge  cross  section  of  the  ship.  Next, using the Neural Network as an artificial material to create images captured  from  the  captured  prototype  results  on  the  results  of coating or coating on the observed parts of the ship. The results of various  image  captures  are  processed  and  observed  for  shapes, patterns,  contours,  corrosion  and  coatings  that  are formed.  The image processing method can be used as an inspection method for coating results with readings on data and software with 2 readings on  data,  namely  reject or  accept.  Gradient  values  are  related  to changes in MSE, so gradient values cannot be used as a reference to justify model performance. With the addition of iterations, the value of the neural network and neural targets produced is linear.
Keyword: coating, corrosion, MSE

## I. P ENDAHULUAN
I NDONESIA merupakan  negara  kelautan  dengan  wilayah perairan yang luas. Namun, kadar garam yang berbeda-beda di setiap  daerah  perairan  dapat  menyebabkan  lambung  kapal mengalami korosi atau kerusakan. Oleh karena itu, penting bagi kapal-kapal  yang  berlayar  untuk  melakukan  perawatan  dan perbaikan secara berkala [1].
Teknik  yang  dilakukan  untuk  melindungi  lambung  kapal dari  korosi  adalah  dengan  menggunakan  teknologi  pelapisan dan pengecatan. Teknologi pelapisan epoksi dapat meningkatkan  ketahanan  korosi  pada  permukaan  lambung kapal  [2].  Selain itu,   penggunaan pelapisan anti korosi  dapat memperpanjang umur pakai lambung kapal hingga 20 tahun [3] Pelapisan  logam  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk melapiskan  bahan  tertentu  pada  suatu  permukaan  logam, dengan  tujuan  agar  permukaan  yang  dilapisi  mengalami perbaikan  baik  dalam  hal  struktur  mikro  maupun  struktur makro,  serta  diharapkan  dapat  mengalami  perbaikan  terhadap sifat  fisiknya  [4].  Selain  dari  itu,  pelapisan  logam  merupakan tahapan  final  dalam  proses  produksi  suatu  produk  [5]. Pengecatan  dan  pelapisan  pada  galangan  kapal  biasanya

## Penggunaan Metode Image Processing Sebagai Alat Karakterisasi Hasil Pelapisan pada Lambung Kapal
Dianita Wardani 1* , Imah Luluk K 1 , M Rizal Fahmi 1 , Agus Khumaidi 1 , Basuki Rahmat 1 , Nur Aini Aziza 1 , dan Widya Rika Puspita 2
1 Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
2 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: dianitawardani@ppns.ac.id
menggunakan metode spray gun karena dianggap relatif lebih murah dan efisien [6].
Selain  pelapisan, sandblasting juga  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  ketahanan  lambung  kapal  terhadap  korosi. Sandblasting dapat  meningkatkan  kekasaran  permukaan lambung  kapal  sehingga  cat  yang  digunakan  untuk  pelapisan dapat merekat dengan lebih kuat pada permukaan tersebut [7], [8].
Dalam  rangka  meningkatkan  ketahanan  lambung  kapal terhadap  korosi,  perawatan  dan  perbaikan  yang  tepat  sangat diperlukan.  Sebagaimana  disebutkan  oleh  [9],  perawatan  dan perbaikan  yang  dilakukan  secara  tepat  dapat  memperpanjang umur  pakai  lambung  kapal  dan  mengurangi  biaya  perawatan dan perbaikan secara keseluruhan.
Namun,  seringkali  terdapat  banyak  titik  atau  lokasi  pada kapal yang terkorosi dan memerlukan pengecatan ulang, yang membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  tenaga  inspektor  yang lebih banyak [10].
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  telah  dilakukan percobaan  dengan  menggunakan  metode image  processing untuk mengidentifikasi area dan titik-titik korosi pada lambung kapal.  Dalam  metode ini,  gambar lambung  kapal diambil dan dianalisis  dengan  teknik  pengolahan  citra  untuk  membantu inspektor  menemukan  area  yang  membutuhkan  perawatan, sehingga  proses  pengecatan  dan  pelapisan  dapat  dilakukan dengan tepat sasaran. Metode image processing dapat menjadi metode yang efektif dan efisien dalam mengidentifikasi korosi pada lambung kapal, dan dapat digunakan untuk mempercepat proses inspeksi pada kapal-kapal yang memerlukan perawatan rutin [11]–[14].
Dalam  penggunaan image  processing ,  tentu  dibutuhkan penyusunan data  base .  Penyusunan database pada image processing merupakan  tahap  yang  sangat  krusial  dalam pengolahan  citra  atau  gambar  [15]. Database tersebut  berisi sekumpulan  data  atau  informasi  yang  berkaitan  dengan  citra atau  gambar  yang  akan  diproses,  dan  harus  dipertimbangkan pemilihan atribut atau ciri yang penting dari citra atau gambar seperti  ukuran,  warna,  dan  tekstur  [16].  Selain  itu,  dalam membangun database perlu dipertimbangkan format database yang  sesuai  agar  memudahkan  proses  penyimpanan  dan pengambilan  data  [17].  Proses  penyusunan database memerlukan  ketelitian  dan  kesabaran  dalam  memilih  dan mengumpulkan  data  yang  akurat  agar  dapat  meminimalkan kesalahan  dan  meningkatkan  kualitas  hasil  pengolahan  citra atau gambar [18]. Dengan memiliki database yang terstruktur dengan  baik,  proses  pengolahan  citra  atau  gambar  dapat dilakukan dengan lebih efisien dan akurat [19].
GLCM  ( Gray  Level  Co-occurrence  Matrix )  adalah  suatu matriks  dua  dimensi  yang menunjukkan kejadian  pasangan- pasangan nilai keabuan pada suatu citra. Matriks ini dihasilkan dengan  menghitung  kemunculan  pasangan-pasangan  nilai keabuan  pada  jarak  dan  arah  tertentu  dalam  citra.  Matriks  ini kemudian digunakan untuk menggambarkan pola tekstur pada citra  dan  diolah  menggunakan  analisis  statistik  untuk
menghasilkan berbagai parameter seperti kontras, homogenitas, entropi, dan kesenjangan [20]–[24].

## II. M ETODE
Pengambilan  sampel  dan  citra  gambar  lapisan  bagian- bagian kapal yang perlu di- maintenence dan di- coating ulang sebagai database awal untuk mengetahui bagian- bagian kapal yang mudah terkorosi  dan bentuk-bentuk  korosi  yang terjadi pada  bagian-bagian  kapal.  Pembuatan database digunakan untuk  pengumpulan  data  sebagai  indikator  dan  acuan  untuk menentukan  kontur,  kontras,  keseragaman  dari  hasil coating atau  pelapisan  yang  diamati.  Untuk  mengetahui  hasil pelapisan atau coating pada bagian-bagian kapal yang diamati, maka  digunakan database yang  telah  dibuat  sebagai  acuan standar  pelapisan  yang  dibutuhkan  dari  beberapa  galangan kapal  dan  mengacu  dari  referensi  standar coating yang  ada. Berikut tahapan proses penelitian yang telah dilakukan (dapat dilihat pada Gambar. 1).

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Proses  penyusunan database untuk image  processing dimulai  dengan  mengambil  gambar  pada  bagian  kapal  yang telah  mendapatkan  aplikasi  pelapisan  logam  ( metal  coating ) serta pada bagian kapal yang belum dilakukan pelapisan logam. Hal  ini  ditujukan  untuk  mendapatkan  2 class yang  menjadi basis untuk penentuan kondisi yang dapat diterima ( accept ) dan kondisi  yang  memerlukan  pelapisan  ulang  ( reject ).  Pelapisan logam pada objek penelitian dilakukan dengan metode painting dan menggunakan international paint yang memiliki spesifikasi sebagai berikut:
TABEL I T ABEL J ENIS COATING DAN PAINTING PADA KAPAL KM.A VIANI DI PT. D OK P ANTAI L AMONGAN No. Bagian Coating Bagian Coating Jenis Painting 1 Prime/ First Coat Topside, Vertical dan Flat bottom KHA, Intertuf 262 Thinner GTA 220 2 Sealer/Second Coat Topside, Vertical dan Flat bottom FAJ, Integard 263 Thinner GTA 220 3 Finish/ Top Coat Topside PHY, interthane 990 Thinner GTA 733 Vertical  dan  Flat bottom AF Interswift
6600
Thinner GTA 007
Penggunaan international paint tersebut dimaksudkan agar data  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  telah  sesuai  dengan acuan/standar  internasional  yang  telah  ditentukan  dan  dapat digunakan sebagai acuan untuk pengujian coating menggunakan metode image processing pada kapal lainnya.

## A. Input data
Pada proses ini, citra yang didapat berasal dari pengambilan gambar  secara  langsung  pada  proses coating oleh  CV  Sinar Abadi  menghasilkan  50  gambar  pada  masing-masing class . Pada  penelitian  ini  terdiri  atas  2 class yang  meliputi  citra lambung  kapal  yang  harus  dilakukan coating ulang  karena sudah  rusak  dan  lambung  kapal  yang  telah  di coating .  Setiap class terdiri 25 data citra.

## B. Normalisasi citra
Normalisasi  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  gambar- gambar yang seragam  dan terstandarisasi  sehingga tidak akan menghambat  proses  pembentukan  data  set  dan  klasifikasi. Untuk  mendapatkan  data  citra  yang  terstandarisasi  maka gambar-gambar  dibuat  dalam  format  yang  sama  dan  ukuran yang  seragam.  Adapun  ukuran  yang  telah  ditentukan  adalah (320 x 240) pixel untuk setiap gambar.
Gambar. 2. Hasil input data citra gambar di kapal

## C. Pengolahan data citra dengan GLCM
Untuk dapat mendeteksi kondisi coating pada lambung kapal yang memerlukan pengecatan ulang atau tidak, maka perangkat lunak  memerlukan  kemampuan  untuk  mengenali  fitur-fitur citra yang sesuai. Data citra yang telah diperoleh dapat diolah dengan metode GLCM untuk mendapatkan fitur-fitur tersebut.

## D. Pembentukan Neural Network
Tahap ini merupakan proses training yang bertujuan untuk mendapatkan  jaringan  syaraf  yang  paling  optimal.  Pada penelitianini di dapatkan data sebagai berikut:
1) Terdapat  1 input  layer dengan  4 input  (Contrast, Correlation, Energy, dan homogeneity)
2) Terdapat  1 output  layer dengan  2 output ( Reject dan Accept )
3) Terdapat 3 hidden layer
Neural  network tersebut  kemudian  diuji  untuk  mengetahui kemampuannya  dalam  membedakan  kondisi coating yang layak  maupun  yang  membutuhkan  pengecatan  ulang.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  keseluruhan  proses image processing yang  telah  dilakukan  mampu  untuk  membedakan kondisi  yang  layak  ( accept )  dan  tidak  layak  ( reject )  dan membutuhkan treatment lebih lanjut.
Gambar. 3. Contoh pengujian hasil reject
Gambar. 4. Contoh pengujian hasil accept

## IV. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dilakukan inspeksi pada hasil coating dan  sebelum coating pada  Kapal  (KM.  Aviani)  serta pengambilan  citra  pada  masing-masing  hasil  tersebut.  Citra yang diperoleh kemudian diproses menjadi suatu database yang dapat digunakan untuk mengenali kondisi lambung kapal yang memerlukan  perbaikan  ataupun  tidak.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  data  yang  diperoleh  mampu  mengenali kondisi accept (tidak  perlu  pengecatan  ulang)  serta reject (memerlukan pengecatan ulang). Hal  ini menunjukkan bahwa database yang diperoleh telah layak digunakan sebagai  acuan untuk melakukan inspeksi pada kapal-kapal selanjutnya.

## R EFERENSI
[1] A. H. Sudibyo, A., & Iswanto, “Optimalisasi perawatan dan perbaikan kapal di PT. X,” Jurnal  Teknologi  Industri ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  74–81, 2016.
[2] L.  N.  Budiyanto;Sulistyo;,  “PERLINDUNGAN  KOROSI  PADA MATERIAL  BAJA  A36  MELALUI  PROSES  PENGECETAN UNTUK LAMBUNG KAPAL,” Jurnal Saintek Maritim , vol. 21, no. 1,
pp. 1–23, 2020.
[3] Y. Zhang, D., Wei, D., Liu, B., Wang, F., & Zhang, “Performance and cost  analysis  of  anti-corrosive  coating  system  for  ship  hulls,” Ocean
Engineering , vol. 167, pp. 164–171, 2016.
[4] S.-J.  Lee  and  J.-J.  Lai,  “The  effects  of  electropolishing  (EP)  process parameters  on  corrosion  resistance  of  316L  stainless  steel,” J  Mater Process  Technol ,  vol.  140,  pp.  206–210,  Sep.  2003,  doi: 10.1016/S0924-0136(03)00785-4.
[5] F. Rahim, M., Fitranto, A., Luthfi, M. A., & Mustaqimah, “Analysis of Metal  Coating  Process  Optimization  on  Aluminum  Alloy  AA6061 using Design of Experiment Method,” IOP  Conf  Ser  Mater  Sci  Eng , vol. 1, p. 333, 2018.
[6] B.  Utomo,  S.  Sugeng,  S.  Sulaiman,  and  A.  Windyandari,  “Aplikasi Teknik  Pembersihan  Plat  Baja  Karbon  Pada  Lambung  Kapal Dengan Metode Sandblasting,” Jurnal Pengabdian Vokasi , vol. 1, no. 2, pp. 79– 82, 2019.
[7] F.  Huang,  Y.,  Liu,  Y.,  Wang,  X.,  Wang,  X.,  &  Wang,  “Corrosion performance  of  sandblasted  metal  surfaces  for  marine  environment,” pp. 1132–1140, 2016.
[8] M.  Iqbal et  al. ,  “Penggunaan  SEM  dan  Image-J  dalam  Mempelajari Ketebalan  Lapisan  Mikrostruktur,” Journal  of  Applied  Electrical Engineering ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  69–74,  Dec.  2021,  doi:
10.30871/JAEE.V5I2.3746. [9] H. A. Abdulhameed, R. A., Mohammed, A. J., Abdul-Jabbar, N. H., & Al-Janabi,  “Corrosion  of  ship  hull  steel  and  its  control  techniques,” Engineering Science and Technology, an International Journal , vol. 2, no. 24, pp. 397–407, 2021.
[10]  L.  Budiyanto  and  Y.  Yulianto,  “Degradasi  Lapisan  Cat  Pelindung Korosi Pada Plat Lambung Kapal Terhadap Aliran Air Laut, Air Tawar, dan Air Payau,” Dinamika Bahari , vol. 3, no. 1, pp. 29–35, 2022, doi: 10.46484/db.v3i1.302.
[11]  S.  Kumar,  R.  Singh,  N.  S.  Maurya,  and  R.  Vikram,  “Monitoring  of Corrosion in the Pipeline of a Distribution Network Using Weight Loss Method and Image Processing Technique,” J Mater Eng Perform , pp. 1–7, Dec. 2022, doi: 10.1007/S11665-022-07750-Z/METRICS.
[12]  N.  D.  Hoang  and  V.  D.  Tran,  “Image  Processing-Based  Detection  of Pipe  Corrosion  Using  Texture  Analysis  and  Metaheuristic-Optimized Machine  Learning  Approach,” Comput  Intell  Neurosci ,  vol.  2019, 2019, doi: 10.1155/2019/8097213.
[13]  N.  D.  Hoang,  “Image  Processing-Based  Pitting  Corrosion  Detection Using  Metaheuristic  Optimized  Multilevel  Image  Thresholding  and Machine-Learning Approaches,” Math Probl Eng , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/6765274.
[14]  M. Khayatazad, L. De Pue, and W. De Waele, “Detection of corrosion on steel structures using automated image processing,” Developments in  the  Built  Environment ,  vol.  3,  p.  100022,  Aug.  2020,  doi: 10.1016/J.DIBE.2020.100022.
[15]  S.  Zhu  and  X.  Tan,  “A  Novel  Automatic  Image  Annotation  Method Based on Multi-Instance Learning,” Procedia Eng , vol. 15, pp. 3439– 3444, Dec. 2011, doi: 10.1016/j.proeng.2011.08.644.
[16]  P. Howarth and S. Rueger, Evaluation of Texture Features for Content- Based  Image  Retrieval ,  vol.  3115.  2004.  doi:  10.1007/978-3-540- 27814-6_40.
[17]  I.  Matsubara,  T.,  Ikeda,  T.,  Uehara,  K.,  &  Tsubaki,  “Image  database management system with indexing for content-based retrieval,” Journal of Imaging Science and Technology , vol. 4, no. 64, pp. 40606-1-40606– 8, 2020.
[18]  P. Papadopoulos, S., Axenopoulos, A., & Daras, “A novel database for multimedia analytics research,” Multimed Tools Appl , vol. 78, no. 19, pp. 27609–27633, 2019.
[19]  A. Couto, E. M., de Moraes, J. R. M., & de Albuquerque Araújo, “An image database for automated fish species recognition,” Data Brief , no. 31, 2020.
[20]  R. M. Haralick, K. Shanmugam, and I. Dinstein, “Textural Features for Image Classification,” IEEE Trans Syst Man Cybern , vol. SMC-3, no. 6, pp. 610–621, 1973, doi: 10.1109/TSMC.1973.4309314.
[21]  D. Sherwood, B. Emmanuel, and I. Cole, “Implementation Analysis of GLCM and Naive Bayes Methods in Conducting Extractions on Dental Image,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 407, no. 1, p. 012146, Aug. 2018, doi: 10.1088/1757-899X/407/1/012146.
[22]  T. Sukma, A. Sukiman, S. Suwilo, and M. Zarlis, “Feature Extraction Method GLCM and LVQ in Digital Image-Based Face Recognition,” Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika , vol. 4, no. 1, pp. 1– 4, Sep. 2019, doi: 10.33395/SINKRON.V4I1.10199.
[23]  R. Andhika Surya, A. Fadlil, A. Yudhana, A. Dahlan, and J. Soepomo, “Ekstraksi Ciri Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Filter  Gabor  untuk  Klasifikasi  citra  Batik  Pekalongan,” Jurnal Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  23–26,  Jul. 2017, doi: 10.30591/JPIT.V2I2.520.
[24]  D.  Djumhariyanto,  A.  Bigwanto,  and  S.  Mulyadi,  “Analisis  Proses Sandblasting  dengan  Variasi  Jarak,  Sudut  dan  Waktu  Terhadap Kekasaran Permukaan dengan Metode Respon Surface,” ReTII ,  Nov. 2018, Accessed: Jun. 22, 2023. [Online]. Available: //journal.itny.ac.id/index.php/ReTII/article/view/1017