Vol. 5, No. 1 Mei 2023, ISSN 2716-1935, E-ISSN 2716-1927

## Analisis Performa Berbagai Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) terhadap Ketepatan Deteksi Cacat pada Kemasan Snack Box

## Richo
Teknik Otomasi, Fakultas Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Jl. Teknik Kimia Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60222, Indonesia
richo@student.ppns.ac.id

## Abstrak
Kemasan  produk  bertujuan  untuk  menjaga  integritas  dan  kualitas  produk,  memperpanjang  masa simpan  produk,  memberikan  indikasi  bahwa  produk  masih  dalam  kondisi  baik,  serta  memberikan informasi yang diperlukan. Kerusakan pada kemasan memiliki dampak serius terhadap kualitas produk yang  terdapat  di  dalamnya.  Penelitian  ini  mengaplikasikan  metode  Convolutional  Neural  Network (CNN) untuk klasifikasi dan pengenalan kemasan snack box, dengan 2 kategori output yakni “defect” atau “perfect”. Dalam penelitian ini, dilakukan perancangan serta perbandingan berbagai arsitektur CNN yang meliputi Inception-V4, VGGNet-19, EfficientNet B7, ResNet-101, dan NASNet. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi arsitektur yang paling optimal dalam mengenali jenis cacat produk, dan pada akhirnya dapat menghasilkan model terbaik yang mampu mendeteksi cacat kemasan dengan tingkat akurasi yang optimal. Berdasarkan hasil parameter training dan confusion matriks, arsitektur paling optimal dalam pembelajaran model yakni arsitektur VGGNet-19, EfficientNet-B7, ResNet-101, NASNet  dengan  akurasi  pada  setiap  parameter  mencapai  100%.  Namun  jika  ditinjau  berdasarkan testing, model CNN yang paling optimal dalam klasifikasi produk snack box adalah model arsitektur EfficientNet-B7. Dari total 60 data uji, model EfficientNet-B7 mampu mendeteksi dengan benar 59 data, hanya  mengalami  1  kesalahan  prediksi.  Arsitektur  EfficientNet-B7  menghasilkan  akurasi  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan arsitektur lain, dengan tingkat akurasi rata-rata mencapai 98,34%.

## Kata kunci: Arsitektur, CNN, Snack Box

## 1. Pendahuluan
Kemasan suatu produk merupakan suatu aspek penting yang umumnya berfungsi untuk melindungi produk  dari  kerusakan  dan  kontaminasi  (Kusumawati,  Kusumah  and  Wibisono  T,  2022).  Menurut Kementerian Perdagangan Republik Indonesia, kemasan produk ditujukan untuk menjaga integritas dan kualitas produk, memperpanjang masa simpan produk, memberikan indikasi bahwa produk masih dalam kondisi baik, serta memberikan informasi yang diperlukan. Selain itu, kemasan juga berfungsi untuk mengidentifikasi asal-usul produk dan potensi risiko, serta menyajikan informasi rinci pada label seperti instruksi penggunaan, informasi gizi, dan aspek keamanan lainnya (Kementerian Perdagangan Republik Indonesia, 2017). Kemasan yang menarik sejatinya dirancang untuk menarik perhatian konsumen serta membangun kesan profesionalisme, kualitas suatu produk, serta sebagai indikator dalam membentuk hubungan kepercayaan antara produsen dan konsumen (Ardhianto, Peter and Kurniawan, 2016). Saat ini, salah satu jenis kemasan yang tengah menjadi tren di pasar adalah kemasan kotak berbahan dasar kertas.  Kemasan  ini  populer  karena  memiliki  konstruksi  yang  ringan,  efisien  dalam  memberikan dukungan visual terkait keterangan penggunaan produk, serta melindungi produk.
Kerusakan  pada  kemasan  memiliki  dampak  serius  terhadap  kualitas  produk  yang  terdapat  di dalamnya dan juga berpotensi turunnya daya tarik konsumen untuk melakukan pembelian produk (Chen dkk,  2021).  Hal  tersebut  menimbulkan  dampak  penurunan  penjualan  dan  risiko  terhadap  citra perusahaan  yang  semakin  memburuk.  Pengamatan  inspeksi  dan  pemilahan  produk  saat  ini  masih dilakukan  secara  manual,  yang  rentan  terhadap  kemungkinan  kemasan  cacat  terlewatkan  dalam
pengamatan manusia (Prastiwinarti dkk, 2023). Akibatnya, kemasan cacat tersebut kemungkinan akan ikut terkirimkan kepada konsumen.
Dalam ilmu pengolahan citra, sejatinya kecacatan kemasan snack box dapat dideteksi dengan basis image  processing untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  berdasarkan  unsur  kecacatan  kemasan seperti lekukan, cekungan, dan kerusakan struktur kemasan (Kusumawardani and Karningsih, 2021). Unsur kerusakan tersebut umumnya diakibatkan karena proses pengiriman dan penanganan yang kurang hati-hati sehingga menyebabkan produk mengalami deformasi pada permukaannya. Ilmu pengolahan citra  yang  sangat  ramai  yakni  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  merupakan  suatu strategi  dalam  pengolahan  informasi  yang  berfokus  pada  penggunaan  jaringan  saraf  tiruan  (Shidiq, Suhartono and Saidah, 2022). Pendekatan ini secara khusus dikembangkan untuk mengidentifikasi dan menganalisis pola dalam data visual seperti citra gambar. Penerapan metode CNN pada penelitian ini bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  hasil  pengenalan  citra snack  box yang  tergolong  atas  2  kategori yakni “ defect ” dan “ perfect ” berdasarkan unsur kerusakan yang dideteksi.
Penelitian  terkait  pengembangan  metode  CNN  telah  beberapa  kali  diteliti,  diantaranya  yang dilakukan  oleh  Alan,  dkk  yang  mengimplementasikan  metode  CNN  untuk  mengklasifikasikan  citra kemasan kardus dengan 2 output yakni defect dan no defect , total dataset sebanyak 1300 data. Penelitian tersebut  melakukan  eksperimen  terhadap  beberapa hyperparameter serta  penambahan  ekstraksi  citra dengan Local Binary Pattern (LBP) dan diperoleh akurasi keberhasilan mencapai 95,77% yang hanya berlangsung  pada  proses training (Antoni,  Rohana  and  Pratama,  2023).  Penelitian  sejenis  yang dilakukan oleh Richo, dkk mengimplementasikan metode CNN dan membandingkan berbagai optimizer untuk  klasifikasi  pengenalan  produk  cacat  kemasan  berdasarkan  adanya  bercak  tepung  pada  area kemasan,  didapatkan  akurasi  keberhasilan  mencapai  90%  (Richo  dkk,  2023).  Penelitian  selanjutnya yang dilakukan oleh Oky, menerapkan metode CNN sebagai feature learning serta klasifikasi isyarat tangan  pada  obyek.  Penelitian  tersebut  menggunakan  29  citra  isyarat,  26  diantaranya  yakni  huruf alphabet dan 3 lainnya merupakan isyarat tambahan, didapatkan hasil akurasi training model mencapai 97,2%  (Nurhayati,  Eridani  and  Tsalavin,  2022).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Atam,  dkk mengidentifikasi  performa  arsitektur  CNN  untuk  klasifikasi  kesehatan  daun  tomat,  arsitektur  yang dibandingkan dalam penelitian tersebut yakni VGG, Inception, dan MobileNet. Didapatkan hasil bahwa arsitektur Inception memiliki akurasi dan efisiensi pembelajaran model yang lebih optimal dibandingkan MobileNet dan VGG dalam klasifikasi kesehatan daun tomat dengan akurasi 98% (Ronggo, Pratomo and  Palupingsih,  2023).  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Bima,  dkk  menambahkan  arsitektur Efficient-Net  B4  pada  model  CNN  untuk  optimalisasi  pengenalan  bahasa  isyarat  dari  gestur  tangan, penambahan  arsitektur  Efficient-Net  B4  berhasil  meningkatkan  akurasi  pembelajaran  model  dengan akurasi keberhasilan sebesar 99,81% (Wardana, Rachmawati and Wirayuda, 2021).
Berdasarkan  beberapa  kajian  literatur  yang  telah  dikumpulkan  oleh  peneliti,  penelitian  ini mengaplikasikan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi dan pengenalan defect pada  kemasan snack  box ,  dengan  2  kategori output pengenalan  yakni defect atau perfect .  Dalam kerangka  penelitian  ini,  dilakukan  perancangan  serta  perbandingan  berbagai  arsitektur  CNN  yang meliputi  Inception-V4,  VGGNet-19,  EfficientNet  B7,  ResNet-101,  dan  NASNet.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  arsitektur  yang paling  optimal  dalam mengenali jenis  cacat  produk pada kemasan snack box , dan pada akhirnya dapat menghasilkan model terbaik yang mampu mendeteksi cacat kemasan dengan tingkat akurasi yang optimal. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi arsitektur  yang  paling  optimal  dalam  mengenali  jenis  cacat  pada  kemasan snack  box .  Selain  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  model  terbaik  yang  mampu  mendeteksi  cacat  kemasan dengan  tingkat  akurasi  yang  optimal.  Pada  pemodelan  penelitian,  kategori  produk defect ditentukan berdasarkan adanya unsur kecacatan seperti lekukan, cekungan, dan kerusakan struktur kemasan pada area depan dan belakang kemasan.
Vol. 5, No. 1 Mei 2023, ISSN 2716-1935, E-ISSN 2716-1927

## 2. Metode Penelitian
Bagian tahapan metode penelitian merincikan bagaimana penelitian dilaksanakan. Penjelasan yang terperinci  mengenai  langkah-langkah  penelitian  dan  metodenya  disajikan  untuk  mempermudah pemahaman pembaca terhadap proses penelitian yang dilakukan.

## 2.1 Produk Penelitian
Produk penelitian yang digunakan yakni kemasan snack box dengan brand “Pocky” varian vanila susu dengan berat bersih 40 gram. Data gambar diambil dengan menggunakan webcam sejumlah 200 data yang meliputi data produk defect dan perfect . Data yang dikumpulkan terdiri atas capture bagian depan dan belakang produk. Tabel 1 merupakan contoh beberapa dataset produk yang dikumpulkan.
Tabel 1. Tampilan Dataset Produk Perfect Depan Perfect Belakang Defect Depan Defect Belakang

## 2.2 Convolutional Neural Network (CNN)

## Gambar 1. Ilustrasi Pemrosesan Citra dengan CNN
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan  gabungan  dari  proses  konvolusi  citra  untuk pemrosesan ekstraksi citra data, dan jaringan neuron untuk klasifikasi. Sejatinya, sebuah arsitektur CNN secara umum terdiri dari empat jenis lapisan utama, yaitu lapisan konvolusi, ReLU activation , lapisan subsampling ,  dan  lapisan fully  connecting .  Fungsi  dari  masing-masing  lapisan  ini  adalah  untuk melakukan transformasi data secara bertahap dalam rangka ekstraksi fitur dan klasifikasi data.
1. Lapisan Konvolusi: Lapisan ini bertanggung jawab atas proses konvolusi pada keluaran dari lapisan sebelumnya.  Ini  merupakan  tahap  inti  yang  membentuk  dasar  operasi  dalam  CNN.  Konvolusi mengacu pada penggunaan fungsi matematis untuk memproses output fungsi lainnya.
2. Lapisan  ReLU  ( Rectified  Linear  Unit ):  Lapisan  ini  dapat  dianggap  sebagai  suatu  bentuk thresholding atau  fungsi activation dalam  implementasi  jaringan  saraf  tiruan.  Lapisan  ini membantu dalam menambahkan unsur non-linarites dalam jaringan.
3. Lapisan Subsampling : Subsampling adalah  langkah  pengurangan  ukuran  data  gambar.  Dalam konteks  pemrosesan  citra,  lapisan subsampling juga  berperan  untuk  meningkatkan  invariansi terhadap posisi suatu fitur yang diekstraksi.
4. Lapisan Fully  Connected :  Lapisan  ini  sering  kali  diterapkan  dalam  model  MLP  ( Multi-layer Perceptron ) bertujuan untuk mentransformasikan dimensi suatu data sehingga kumpulan data dapat dianalisis dan diklasifikasikan dengan linear atau non-linear.
Ilustrasi pemrosesan citra menggunakan metode CNN dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.3 Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN)
Arsitektur model CNN merupakan desain struktural yang memberikan pedoman tentang bagaimana lapisan-lapisan  akan  diatur,  jumlah neuron pada  masing-masing  lapisan,  dan  cara  interaksi  antara lapisan-lapisan  tersebut.  Pemilihan  arsitektur  yang  sesuai  sangat  penting  dalam  memastikan  bahwa model CNN dapat mengekstraksi fitur-fitur yang relevan dan menghasilkan hasil prediksi yang akurat sesuai  dengan  tujuan  yang  diinginkan.  Berikut  merupakan  penjelasan  beberapa  arsitektur  yang digunakan pada penelitian ini.

## a. Arsitektur Inception-V4
Arsitektur  Inception-V4,  juga  dikenal  sebagai  Inception version 4,  adalah  pengembangan  dari arsitektur Inception ( GoogLeNet )  yang  dirancang  untuk  meningkatkan  kinerja  dalam  tugas pengenalan  gambar.  Inception-V4  memiliki  tujuan  utama  untuk  mencapai  keseimbangan  antara kedalaman ( depth ) dan lebar ( width ) sehingga dapat menghasilkan model yang lebih efisien dan akurat.  Inception-V4  menerapkan  teknik  seperti factorization dan separable  convolution untuk mengurangi  kegagalan  gradien  selama  proses  pelatihan.  Hal  ini  membantu  mempercepat konvergensi dan membuat jaringan lebih mudah dilatih (Wahid, Mustamin and Lawi, 2021).

## b. Arsitektur VGGNet-19
Arsitektur VGGNet-19 adalah sebuah model arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang dikembangkan  oleh  tim Visual  Geometry  Group (VGG)  di  University  of  Oxford.  Arsitektur  ini dikenal karena kedalaman ( depth ) yang relatif besar, dengan total 19 lapisan yang terdiri dari layer konvolusi,  lapisan  aktivasi,  dan  konstruksi layer fully  connected .  Arsitektur  VGG-19  memiliki keunggulan dalam ekstraksi fitur yang lebih baik, tetapi juga memiliki komputasi yang lebih berat dibandingkan  dengan  arsitektur  yang  lebih  ringan.  Meskipun  demikian,  VGG-19  telah  menjadi salah satu arsitektur yang sangat berpengaruh dalam pengembangan CNN dan telah memberikan kontribusi signifikan dalam bidang pengenalan gambar (Rizki and Marina, 2019).

## c. Arsitektur EfficientNet-B7
Arsitektur EfficientNet-B7 merupakan bagian dari model Convolutional Neural Network (CNN) yang  dikenal  sebagai  EfficientNet.  Arsitektur  ini  memiliki  keunikan  dalam  mengoptimalkan ukuran, kedalaman, dan resolusi jaringan secara bersamaan untuk mencapai performa yang optimal dalam memproses gambar dengan sumber daya komputasi yang terbatas. Arsitektur EfficientNet menggunakan  faktor  skalabilitas  ( scaling  coefficient )  untuk  mengontrol  ukuran  dan  kedalaman model.  Pada  EfficientNet-B7,  faktor  skalabilitas  adalah  7,  yang  menghasilkan  model  dengan dimensional citra yang lebih besar dan kompleks (Perdani, Magdalena and Caecar, 2022).

## d. Arsitektur ResNet-101
ResNet-101  merupakan  arsitektur  yang  menggunakan  " bottleneck  blocks "  pada  beberapa layer untuk mengurangi kompleksitas komputasi. BottleNeck blocks terdiri dari tiga lapisan konvolusi, konvolusi  1x1  untuk  mengurangi  dimensi  fitur,  konvolusi  3x3  untuk  mengekstraksi  fitur,  dan konvolusi  1x1  lagi  untuk memulihkan  dimensi awal.  Kedalaman Jaringan  ResNet-101 memiliki total  101  lapisan,  termasuk layer konvolusi, batch  normalization , activation ,  dan pooling . Kedalaman ini memungkinkan model untuk mengambil representasi hierarkis yang lebih kompleks dari data gambar (Satria and Pardede, 2022).
Vol. 5, No. 1 Mei 2023, ISSN 2716-1935, E-ISSN 2716-1927

## e. Arsitektur NASNet
Arsitektur NASNet merupakan satu-satunya arsitektur yang memiliki struktur multi-tiered , yang berarti memiliki beberapa level atau lapisan yang saling terhubung. Setiap tier terdiri dari sejumlah blok yang dapat diatur, dan algoritma pencarian akan menentukan bagaimana menggabungkan dan mengatur blok-blok tersebut (Hardi, 2022).
Berdasarkan beberapa kajian literatur yang telah dilakukan peneliti, penelitian ini menetapkan layer konstruksi dan penambahan elemen khas pada setiap arsitektur yang disajikan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Perancangan Arsitektur Model CNN
Arsitektur Parameter Perancangan Arsitektur Oleh Peneliti Konvolusi  Sub Sampling  Concatenate Dense Dropout Layer Unggulan Inception- V4 9 layer 3 max pooling dan 1 average pooling 3 tower 3 lapis 3 lapis skema kontrol gradien, label smoothing VGGNet-19 16 layer 5 max pooling - 3 lapis, 4096 neuron - Include heatmaps dan grad-CAM EfficientNet- B7 12 layer 5 max pooling 12 layer batch normali zation 2 layer , 2048 neuron 0,5 hidden Mobile Inverted Residual Bottleneck (MBConv), exploding gradient ResNet-101 4 layer - 4 layer batch normali zation 1 layer , 1000 neuron Identitiy block, global average shortcut connections NASNet 3 layer konvolusi, 9 layer normal cell 2 layer reduction cell 5 layer sepConv - - reduction cell dan sepConv

## 2.4 Alur Penelitian
Alur penelitian digunakan untuk  membahas tahapan penelitian  yang akan  dijalankan,  Gambar 2 berikut merupakan flowchart alur penelitian. Berdasarkan Gambar 2, tahapan alur penelitian dimulai dengan mengumpulkan dataset produk yang terdiri atas produk defect dan perfect . Proses selanjutnya dilakukan  tahapan preprocessing yang  meliputi resizing untuk  menyamakan  ukuran dataset ,  dan labeling data  untuk  memberikan  identitas  pada  setiap  data,  dan  pengelompokan  data  berdasarkan kategori.  Langkah  selanjutnya  yakni split  data dengan persentase 90% training  data dan  10% merupakan testing data . Tahapan yang tak kalah penting yakni membangun setiap arsitektur pada setiap pola model, dalam penelitian ini build arsitektur terbagi atas 5 model dengan berbagai variasi arsitektur yakni  Inception-V4,  VGGNet-19,  EfficientNet-B7,  ResNet-101,  dan  NasNet.  Optimizer  yang digunakan  yakni  optimizer  Adam  untuk  meminimalisir  terjadinya overfitting selama  proses pembelajaran. Selanjutnya dilakukan proses training menggunakan google colab untuk mendapatkan konstruksi  model  yang  optimal.  Proses  evaluasi training untuk  membandingkan  arsitektur  apa  yang paling optimal ketika proses pembelajaran telah dilakukan. Tahapan testing untuk pengujian prediksi dan akurasi pengenalan data, serta validation model untuk memastikan model yang dihasilkan memiliki klasifikasi  produk  yang  handal.  Pada  akhirnya,  proses  pengujian  dan  validasi  ini  akan  memberikan informasi  tentang  ketepatan  model  dalam  mengenali  produk.  Semua  langkah  ini  dirancang  untuk memperoleh  model  yang  memiliki  kualitas  dan  performa  terbaik  dalam  klasifikasi  produk,  serta memiliki prediksi yang akurat.
Mulai Citra snack box ( defect dan perfect )
Resizing
Labeling data (anotasi) Pengumpulan dataset Pengelompokan data Pre-processing Split dataset (180 data training) dan (20 data
testing)
Inception-V4 VGGNet-19 EfficientNet-B7 Resnet-101 NasNet Bulid Arsitektur Optimizer Adam Input shape = 200x200 Epoch = 50 Leaning rate = 0,001 Batch size = 10 Callback = checkpoint Training CNN Split data optimizer Testing Validation Model Selesai Evaluasi Training Evaluation Gambar 2. Alur Penelitian

## 2.5 Confusion matriks
Confusion matriks merupakan metode yang digunakan untuk mengevaluasi model CNN terhadap ketepatan klasifikasi pengenalan. Tabel 3 berikut merupakan ilustrasi pola confusion matriks .
Tabel 3. Ilustrasi Confusion matriks
Predict Label (Yes) → Defect Predict Label (No) → Perfect True Label (Yes) → Defect TP FN True Label (No) → Perfect FP TF
True Negative (TN) mengindikasikan data yang akurat dalam klasifikasi negatif atau yang benar- benar dianggap sebagai  data  negatif. True  Positive (TP)  menggambarkan  data  yang  terklasifikasikan secara benar. False Positive (FP) mewakili data yang salah diklasifikasikan sebagai positif. Sementara itu, False  Negative (FN)  menunjukkan  kesalahan  data  yang  dikategorikan  sebagai  negatif.  Dalam rangkaian  penelitian ini, menggunakan matriks  nilai rata-rata ( macro avg ) untuk  dua  kategori,  yakni " defect " dan " perfect ". Penentuan besarnya akurasi, presisi, recall , dan f1-score melibatkan perhitungan menggunakan formula 1, 2, 3, dan 4 seperti berikut (Antoni, Rohana and Pratama, 2023).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 ( % ) = ( 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) ( 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ( % ) = 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 (𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) (2)
Vol. 5, No. 1 Mei 2023, ISSN 2716-1935, E-ISSN 2716-1927
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ( % ) = 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ( 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) (3) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 ( % )   = (2 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 +  𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (4) 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Training dan Evaluasi Model
Hasil training pada setiap model arsitektur ditetapkan dengan epochs sebanyak 50 step , lea rning rate sebagai optimalisasi untuk memperbarui bobot selama pembelajaran model sebesar 0,001, b atch size sebanyak 10 step , dan callback yang digunakan yakni checkpoint callbacks .
Tabel 4. Hasil Training Model dengan Beberapa Arsitektur Accuracy Loss Confusion Training Model Dengan Arsitektur Inception-V4 Training Model Dengan Arsitektur VGGNet-19
Training Model Dengan Arsitektur EfficientNet B7
Training Model Dengan Arsitektur ResNet-101
a. Hasil Training Terhadap Perbandingan Beberapa Arsitektur CNN
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perbandingan  nilai training terhadap  beberapa  arsitektur  yang  telah dirancang  pada  tahap  sebelumnya.  Arsitektur  yang  dibandingkan  yakni  Inception-V4,  VGGNet-19, EfficientNet  B7,  ResNet-101,  dan  NASNet.  Hasil training dapat  dilihat  pada  Tabel  4.    Berdasarkan Tabel 4 diatas, didapatkan bahwa arsitektur inception-v4 mengalami underfitting pada titik iterasi ke 10 hingga 15. Sementara itu pada arsitektur ResNet-101 mengalami overfitting pada titik iterasi 10 hingga 20. Arsitektur NasNet mengalami underfitting pada parameter training accuracy Arsitektur VGGNet- 19 dan EfficientNetB7 telah terhindar dari underfitting dan overfitting yang kemudian akan dilakukan analisis  kembali  pada  tahap testing .  Oleh  karena  itu  model  dengan  performa  baik  sementara  yakni Arsitektur  VGGNet-19  dan  EfficientNetB7.  Selanjutnya  akan  dilakukan  perbandingan  dengan parameter lainnya untuk memutuskan arsitektur terbaik dalam pengenalan produk.

## b. Akumulasi Training dengan Beberapa Arsitektur
Berdasarkan hasil training yang diperoleh setelah proses pembelajaran model pada Tabel 4, peneliti merincikan hasil akumulasi training pada Tabel 5 berikut sebagai langkah untuk menganalisis pengaruh penggunaan arsitektur selama proses pembelajaran.
Tabel 5. Hasil Akumulasi Training Model Parameter Training Confusion Matriks (Weight) Training Loss Training Acc. Validation Loss Validation Acc. Acc. Precision Recall F1- Score Inception-V4 9.996e-06 1.00 0.0165 0.9848 0.98 0.99 0.98 0.98 VGGNet-19 9.2117e-04 1.00 6.836e-05 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 EfficientNet B7 3.363e-06 1.00 2.125e-05 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 ResNet-101 1.341e-06 1.00 2.302e-05 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 NASNet 7.833e-04 1.00 7.5376e-05 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
Berdasarkan  Tabel  5  jika  ditinjau  berdasarkan  parameter training ,  hasil validation dan training terbaik  yakni  arsitektur  EfficientNet-B7  dengan  akurasi training dan validation mencapai  1.00  atau 100%, sedangkan pada nilai loss menghasilkan nilai yang paling minimum dengan nilai 2.125e-05. Jika ditinjau berdasarkan parameter confusion , nilai terbaik adalah arsitektur VGGNet-19, EfficientNet-B7, ResNet-101, NASNet dengan akurasi pada setiap parameter mencapai 1.00 atau 100%. Berdasarkan hal tersebut, peneliti menganalisis lebih lanjut pada tahapan testing untuk mendapatkan model pembelajaran arsitektur terbaik terhadap pengenalan citra.
c. Hasil Testing Terhadap Perbandingan Beberapa Arsitektur CNN
Pada tahapan ini dilakukan untuk menganalisis proses testing terhadap beberapa arsitektur yang telah  dibentuk  pada  proses training .  Tahapan  ini  dilakukan  dengan  meng- upload data testing pada Google Colab untuk mengetahui keberhasilan pengenalan model terhadap ketepatan deteksi berdasarkan kategori yang telah ditetapkan. Hasil testing ditampilkan pada Gambar 3 dan Gambar 4 berikut.
(a) Testing Sample “ Perfect ” Depan (b) Testing Sample “ Perfect ” Belakang
Gambar 3. Keberhasilan Testing Sample Data Perfect
Vol. 5, No. 1 Mei 2023, ISSN 2716-1935, E-ISSN 2716-1927
(a) Testing Sample “ Defect ” Depan (b) Testing Sample “ Defect ” Belakang Gambar 4. Keberhasilan Testing Sample Data Defect
Tahapan  pengujian  dilakukan  dengan  jumlah  data  sebanyak  60  data  yang  terdiri  atas  30  data “ perfect ” dan 30 data lainnya merupakan kategori “ defect ”. Berdasarkan keberhasilan pengujian testing pada Gambar 3 dan Gambar 4, didapatkan hasil testing sebagaimana yang telah tertera pada Tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6. Hasil Akumulasi Training Model Deteksi Bagian Depan Deteksi Bagian Belakang Total Benar Akurasi rata- rata Benar deteksi “Perfect” Benar deteksi “Defect” Benar deteksi “Perfect” Benar deteksi “Defect” Inception-V4 14 15 13 13 55 91,67% VGGNet-19 14 15 14 14 57 95,00% EfficientNet B7 15 15 14 15 59 98,34% ResNet-101 14 14 14 15 57 95,00% NASNet 13 14 12 13 52 86,67%
Berdasarkan  pengujian  pada  Tabel  6,  nilai  akurasi  keberhasilan  didapatkan  berdasarkan perbandingan antara total deteksi benar dengan total data yang diujikan yang kemudian dikalikan dengan 100%.  Berdasarkan  hasil testing akurasi,  ditemukan  bahwa  model Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  paling  optimal  dalam  klasifikasi  produk snack  box adalah  model  yang  menggunakan arsitektur  EfficientNet-B7.  Dari  total  60  data  uji, model  EfficientNet-B7  mampu  mendeteksi  dengan benar 59 data, hanya mengalami 1 kesalahan prediksi. Arsitektur EfficientNet-B7 menghasilkan akurasi yang lebih optimal dibandingkan arsitektur lain, dengan akurasi rata-rata mencapai 98,34%.
Arsitektur  Efficient  Net  merupakan  model  terbaik  dalam  klasifikasi  produk snack  box, hal  ini dikarenakan Efficient Net dilengkapi fitur blok Mobile Convolution (MBConv) yang dirancang untuk meningkatkan representasi fitur dengan memanfaatkan mekanisme gating research citra . Struktur ini memungkinkan model untuk mempelajari fitur-fitur yang lebih kompleks dari data. Selain itu, Efficient Net memanfaatkan teknik NAS ( Automated Neural Architecture Search ) dalam perancangannya. Proses ini  secara  otomatis  melakukan  kompleksitas  struktur  arsitektur  terbaik,  sehingga  model  dapat mendeteksi cacat pada kemasan snack box .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  berbagai  aspek  pengujian  yang  telah  dilaksanakan,  penelitian  ini  fokus  pada pengenalan  produk snack  box dengan  2  kategori  yakni  “ defect ”  dan  “ perfect ”  untuk  identifikasi kecacatan kemasan snack box . Pada penelitian ini dilakukan analisa perbandingan model CNN dengan beberapa penambahan arsitektur untuk mendapatkan model terbaik. Arsitektur yang diujikan meliputi Arsitektur Inception-V4, VGGNet-19, EfficientNet B7, ResNet-101, dan NASNet. Berdasarkan hasil
parameter training dan confusion matriks , arsitektur paling optimal dalam pembelajaran model yakni arsitektur  VGGNet-19,  EfficientNet-B7,  ResNet-101, NASNet  dengan  akurasi  pada  setiap  parameter mencapai 100%. Namun jika ditinjau berdasarkan testing , model Convolutional Neural Network (CNN) yang  paling  optimal  dalam  klasifikasi  produk snack  box adalah model  yang menggunakan  arsitektur EfficientNet-B7. Dari total 60 data uji, model EfficientNet-B7 mampu mendeteksi dengan benar 59 data, hanya  mengalami  1  kesalahan  prediksi.  Arsitektur  EfficientNet-B7  menghasilkan  akurasi  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  arsitektur  lain,  dengan  tingkat  akurasi  rata-rata  mencapai  98,34%. Meskipun demikian perlu adanya penambahan dataset dan variasi parameter yang beragam sehingga klasifikasi lebih optimal. Dimasa yang akan datang penelitian berharap adanya inovasi penunjang untuk menciptakan  sistem  sortir  sebagai  pemilahan  produk  “ defect ”  dan  “ perfect ”  pada snack  box yang terintegrasi dengan sistem mikrokontroler sehingga output yang dihasilkan dapat berpengaruh terhadap problematika klasifikasi produk dengan skala yang lebih luas.

## Daftar Pustaka
Antoni, A., Rohana, T. and Pratama, A. R. (2023) ‘Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network  Untuk  Klasifikasi  Citra  Kemasan  Kardus  Defect  dan  No  Defect’,  Building  of  Informatics,
Technology and Science (BITS), 4(4), pp. 1941–1950. doi: 10.47065/bits.v4i4.3270.
Ardhianto,  Peter  and  Kurniawan,  M.  (2016)  ‘Strategi  Iklan  Produk  Minuman  Coca-Cola  di Indonesia Dalam Mempertahankan Dan Menguatkan Citra’, Jurnal Widya Sosiopolitika, 7(2), pp. 91– 106.
Chen,  Y.  et  al.  (2021)  ‘Surface  Defect  Detection  Methods  for  Industrial  Products:  A  Review’, Applied Sciences (Switzerland), 11(16).
Hardi, N. (2022) ‘Komparasi Algoritma MobileNet Dan Nasnet Mobile Pada Klasifikasi Penyakit Daun  Teh’,  Reputasi:  Jurnal  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  3(1),  pp.  50–55.  doi: 10.31294/reputasi.v3i1.1313.
Kementerian Perdagangan Republik Indonesia (2017) Desain Kemasan Produk Makanan Olahan. Available at: djpen.kemendag.go.id/.
Kusumawardani, R. and Karningsih, P. D. (2021) ‘Deteksi Dan Klasifikasi Cacat Kemasan Kaleng Menggunakan  Convolutional  Neural  Network’,  PROZIMA  (Productivity,  Optimization  and Manufacturing System Engineering), 4(1), pp. 1–11.
Kusumawati, D. N. I., Kusumah, W. I. and Wibisono T, R. W. (2022) ‘Analisis Desain Kemasan Produk  Umkm  Makanan  Tradisional  Lemper  Berbahan  Alami  Memiliki  Daya  Tarik  Dan  Ketahanan Mutu Produk’, Jurnal Nawala Visual, 4(1), pp. 41–49. doi: 10.35886/nawalavisual.v4i1.340.
Nurhayati, O. D., Eridani, D. and Tsalavin, M. H. (2022) ‘Sistem Isyarat Bahasa Indonesia ( SIBI )  Metode  Convolutional  Neural  Network  Sequential  Secara  Real  Time  A  Real-Time  Indonesian Language Sign System’, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 9(4), pp. 819–828. doi: 10.25126/jtiik.202294787.
Perdani,  W.  R.,  Magdalena,  R.  and  Caecar,  N.  K.  (2022)  ‘Deep  Learning  untuk  Klasifikasi Glaukoma dengan menggunakan Arsitektur EfficientNet’, ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 10(2), p. 322. doi: 10.26760/elkomika.v10i2.322.
Prastiwinarti, W. et al. (2023) ‘Perancangan Pemanfaatan Machine Learning untuk Deteksi Cacat Kemasan Produk’, SNIV: Seminar Nasional Inovasi Vokasi, 2(1), pp. 97–102.
Richo et al. (2023) ‘Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan’, Jurnal Sisfotenika, 13(2), pp. 217–229.
Rizki,  A.  M.  and  Marina,  N.  (2019)  ‘Klasifikasi  Kerusakan  Bangunan  Sekolah  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dengan Pre-Trained Model Vgg-16’, Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 24(3), pp. 197–206. doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2396.
Vol. 5, No. 1 Mei 2023, ISSN 2716-1935, E-ISSN 2716-1927
Ronggo,  R.,  Pratomo,  B.  and  Palupingsih,  P.  (2023)  ‘Analisis  Perbandingan  Performa  Model Klasifikasi  Kesehatan  Daun  Tomat  menggunakan  Arsitektur  VGG,  MobileNet,  dan  Inception  V3’, Jurnal Ilmu Komputer Agri-Informatika, 10, pp. 98–110.
Satria, M. R. and Pardede, J. (2022) ‘Image Captioning Menggunakan Metode Inception-V3 dan Transformer’, Jurnal Tera, 2(2), pp. 1–14.
Shidiq,  A.  L.  A.,  Suhartono,  E.  and  Saidah,  S.  (2022)  ‘Klasifikasi  Kecacatan  Ban  Untuk Mengendalikan Kualitas Produk Menggunakan Model CNN Dengan Arsitektur VGG-16’, e-Proceeding of Engineering, 8(6), pp. 3216–3225.
Wahid, M. I., Mustamin, S. A. and Lawi, D. A. (2021) ‘Identifikasi Dan Klasifikasi Citra Penyakit Daun Tomat Menggunakan Arsitektur Inception V4’, Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK), 05(2019), pp. 257–264. Available at: https://prosiding.konik.id/index.php/konik/article/view/61.
Wardana, B. K., Rachmawati, E. and Wirayuda, T. A. B. (2021) ‘Pengenalan Gestur Tangan Statis Menggunakan  CNN  Dengan  Arsitektur  Efficient-Net  B4’,  e-Proceeding  of  Engineering  Informatics Technology, 8(2), pp. 3446–3463.

## Halaman ini sengaja dikosongkan