Vol. 12. No. 1, Mei 2021: 50-58 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086‐9479   e-ISSN: 2621-8534

## Perancangan Sistem Conformal Coating Inspection Circuit Board Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Matlab
Adhi Ramli 1* , Ketty Siti Salamah 2 , Yuliza 2
1 PT Denso Indonesia, Cikarang
2 Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta *ramliadhi@gmail.com
Abstrak — Masalah  Human-Error  pada  process  manual inspection  seperti  pada  proses  conformal  coating  circuit  board menjadi  hal  yang  harus  diperhatikan  mengingat  sangat pentingnya fungsi dari conformal coating untuk melindungi circuit board  dari  oksidasi  dan  pengaruh  lingkungan.  Sehingga diperlukan suatu sistem inspection yang bisa menggantikan peran manusia  dalam  pengecekannya  sehingga  dapat  menhilangkan masalah human-error. Salah satunya adalah dengan memanfaatkan  computer  vision  yaitu  cabang  ilmu  yang mempelajari  tentang  bagaimana  suatu  sistem  dapat  mengenali suatu  objek  dengan  kombinasi  antara  pengolahan  citra  dan pengenalan  pola.  Untuk  memastikan  level  inspection  system tersebut sama dengan yang dilakukan manusia bisa menggunakan Jaringan  syaraf  Tiruan  untuk  proses  pengambilan  keputusan. Berdasarkan  hal  tersebut,  pada  penelitian  ini  dibuat  suatu prototype  conformal  coating  inspection  menggunakan  JST.  Pada penelitian  ini  juga  penulis  mencoba  mengolah  data  input  JST dengan  metode  PCA  (Principal  Component  Analysis).  Proses percobaan  pada  sistem  dilakukan  dengan  memberikan  variasi pada  epoch,  learning  rate  dan  hidden  layer  sehingga  bisa  dilihat hubungannya  terhadap  nilai  RMSE,  Processing  time  dan recognition  rate.  Berdasarkan  hasil  perancangan,  implementasi dan  pengujian  yang  dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  JST  dengan  PCA  lebih  baik  dengan  akurasi  100%.  Pada tahap  learning  process  nilai  RMSE  terendah  yaitu  4  x  10-7, recognition  rate  100%  presentase  88.88%,  dan  Processing  time tercepat 696.4910 detik.
Kata kunci: Computer vision, Conformal coating, Human Error, nspection  System,  Jaringan  Syaraf  Tiruan,  Matlab,  Principal Component Analysis
DOI: 10.22441/jte.2021.v12i2.002

## I.   PENDAHULUAN
Conformal  coating merupakan  proses  pemberial  lapisan polimer  tipis  pada  permukaan  Componen  dan  PCB  ( Circuit board) .  Fungsi  dari conformal  coating yaitu  melindungi  PCB dan  komponen-komponen  yang  ada  pada circuit  board dari
pengaruh  lingkungan,  suhu,  debu,  air  dan  untuk  proteksi  dari korosif atau karat. Apabila terjadi abnormality pada proses ini bisa mengakibatkan kegagalan fungsi pada sistem circuit board . Sehingga  perlu  dilakukan  pengendalian  kualitas  yang  ketat untuk  proses  ini.  Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan pengendalian kualitas adalah merubah proses manual inspection yang  masih  dilakukan  oleh  manusia  menjadi automatic inspection menggunakan system  computer menggunakan computer  vision . [1][2]  Walaupun  kemampuan  manusia  untuk pengecekan  kualitas  cukup  dapat  diandalkan,  namun  faktor waktu  dan  tenaga  dapat  saja  menghambat  produktifitas  dari pegawai  tersebut,  sehingga  mungkin  akan  terjadi  kesalahan ( human error ). Sehingga dengan perubahan inspection method menggunakan computer vision kesalahaan dari human error itu bisa dihilangkan.
Penelitian  yang  berjudul  “Perancangan  Sistem  Conformal Coating  Inspection  Circuit  Board  Menggunakan  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Berbasis  MATLAB”  akan  membuat inspection system menggunakan metode jaringan syaraf tiruan [8] yaitu sistem pengecekan berbasis MATLAB [9] dan kamera webcam yang berfungsi menganalisa hasil tangkap gambar citra digital  dari  camera      untuk  diolah  dan  kemudian  sistem  akan menganalisa  apakah  citra  tersebut  memenuhi  standard  yang telah ditentukan atau tidak. Pada proses   pengolahan citra digital penguji  juga  mencoba  menggunakan  metode  PCA  ( Principal Component Analysis ) dengan tujuan membuat sistem lebih baik dalam mengenali pola dari  citra digital. Kelebihan dari  sistem yang  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  adalah  JST  bisa meniru  kerja  otak  mahluk  hidup.  Sehingga  tidak  adanya penurunan  pada  inspection  level  karena  metode  check  yang dilakukan  oleh  Jaringan  Syaraf    Tiruan  hampir  sama  dengan pengecekan manual yang dilakukan oleh manusia. JST ini dapat dibangun  untuk  mengenali  pola  masukan  yang  diberikan  oleh pengguna yang membuat sistem ini bersifat berkelanjutan atau sustainable ,  hal  ini  sangat  cocok  diaplikasikan  di  era  Industri 4.0  dimana  proses  perubahan  selalu  terjadi  begitu  cepat mengikuti  tututan Global  Market .  Diharapkan  dengan perancanngan  sistem  ini  bisa  menggantikan  peran  manusia
dalam  proses  conformal  coating  inspection  disertai  dengan perbaikan  pada Quality  Assurance  Level dengan  tidak  adanya human error pada proses ini.

## II.   PENELITIAN TERKAIT
Sebelumnya, penelitian mengenai jaringan syaraf tiruan ini sudah  banyak  dilakukan.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan penelitian  yang  diusulkan  adalah  dalam  penelitian  ini,  objek yang  akan  di  deteksi  adalah conformal  coating .  Penulis mencoba  membuat  sistem  dari  penggabungan  beberapa penelitian  yang  bisa  menunjang  untuk  perancangan  sistem confrormal  coatng  inspection ini.  Sehingga  hasil  dari perancangan  ini  bisa  sam.a  atau  lebih  baik  dari  penelitian- penelitian  sebelumnya.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Aaron  Aquino  [1]  untuk  sistem  penilaian  kualitas  warna  gula kelapa    menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) mengandalkan  JST  untuk  menganalisa  citra  dari image processing sehingga  bisa  terdeteksi  bahwa  gula  tersebut termasuk  pada class atau  kualitas  yang  mana.  Pada  penelitian yang dilakukan oleh Emny H. Yossy [2] untuk pendeteksi warna dengan camera yang  berfungsi  mengklasifikasi  buah  mangga berdasarkan  warna  menggunakan computer  vision berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation bisa melakukan proses pengecekan dengan akurasi mencapai 94%.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fitri  Muwardi,  [3] untuk  pendeteksi  jenis  bunga  dengan  kamera handphone berbasis  Matlab  dengan  metode  pegolahan  citra  dan pengklasifikasian  jarak  bisa  menghasilakn  akurasi  85%  untuk metode jarak manhattan dan 77%  metode jarak eucladian. Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Qussay  Al-Jubouri,  [4]  untuk mengukur panjang ikan zebra berbasis automated vision system menggunakan low-cost  camera atau  kamera WebCam  . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Naijian  Chen,  [5]  untuk mendeteksi defect yang  terdapat  pada  kayu  yang  sulit  di  lihat oleh  manusia  menggunakan image  recognition berbasis Jaringan Syaraf Tituan. Penelitian yang dilakukan oleh Ahmad Jahanbakshi,  [6]  untuk  kualitas  lemon  memakai High  Spec Camera dengan metode mekanisme stochastic pooling berbasis Convolutional  Neural  Network dengan  Matlab  dan menghasilkan akurasi mencapai 100%

## A.  Computer Vision
Computer vision adalah transformasi dari data gambar atau video menjadi sebuah keputusan atau dapat berupa gambar baru. Tujuan dari Computer vision adalah membuat keputusan yang berguna  mengenai  atau  tentang  benda  fisik  yang  asli berdasarkan dari image yang terlihat. Secara umum, Computer vision adalah ilmu dan teknologi mesin yang melihat, di mana mesin  mampu  mengekstrak  informasi  dari  gambar  yang diperlukan  untuk  menyelesaikan  tugas  tertentu.  Sebagai  suatu disiplin  ilmu, computer vision berkaitan dengan teori  di  balik sistem   buatan   bahwa   ekstrak   informasi    dari    gambar. Data   gambar dapat mengambil banyak bentuk, seperti urutan video,  pandangan  dari  beberapa  kamera,  atau  data  multi- dimensi  dari  scanner  medis.  Sedangkan  sebagai  disiplin
teknologi, computer  vision berusaha  untuk  menerapkan  teori dan model untuk pembangunan sistem computer vision [7].

## B.  Citra
Citra merupakan fungsi menerus dari intensitas cahaya pada bidang  dwimatra.  Sumber  cahaya  menerangi  objek,  kemudian dipantulkan  kembali  sebagian  dari  berkas  cahaya  tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh oleh alat-alat optik, misalnya mata  pada  manusia,  kamera,  pemindai  ( scanner ),  dan sebagainya sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam.  Pengolahan  citra  digital  adalah  manipulasi  dan interprestasi digital dari citra dengan bantuan komputer [7].

## C.  Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  ( image  processing )  merupakan  proses mengolah pixel-pixel di dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Pada  awalnya  pengolahan  citra  ini  dilakukan  untuk memperbaiki  kualitas  citra,  namun  dengan  berkembangnya dunia komputasi  yang ditandai  dengan  semakin meningkatnya kapasitas dan kecepatan proses komputer serta munculnya ilmu- ilmu komputasi yang memungkinkan manusia dapat mengambil informasi  dari  suatu  citra.  Proses  pengolahan  citra  secara diagram  proses  dimulai  dari  pengambilan  citra,  perbaikan kualitas citra, sampai dengan pernyataan representatif citra yang dicitrakan [11].

## D.  Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  yaitu  sistem  pemroses  informasi dengan  karakteristik  dan  performa  yang  mendekati  syaraf biologis.  Jaringan  syaraf  tiruan  ini  digunakan  sebagai  analisa real time, tidak untuk periode kala ulang. Jaringan syaraf tiruan merupakan  generalisasi  dari  pemodelan  syaraf  biologi  dengan asumsi-asumsi antara lain :
• Pemrosesan      informasi      terletak      pada      sejumlah komponen   yang dinamakan neuron .
• Sinyal  merambat  antara  satu neuron ke neuron - neuron yang lainnya melalui jalur penghubung.
• Tiap jalur penghubung memiliki bobot dan mengalikan besar nilai sinyal yang masuk (jenis neuron tertentu).
• Tiap neuron menerapkan  fungsi  aktivasi  (biasanya nonlinier )  yang  menjumlahkan  semua  masukkan  untuk menentukan sinyal keluarannya
Pada  dasarnya  jaringan  syaraf  tiruan  mempunyai  banyak tipe,  tetapi  semua  tipe  dari  jaringan  syaraf  tiruan  memiliki komponen-komponen  yang  sama.  Misalnya  otak  manusia. Jaringan syaraf tiruan terdiri dari beberapa neuron - neuron yang saling berhubungan antara satu neuron dengan yang lainnya [8]. Neuron - neuron mentransformasikan informasi yang diterima  ke  sambungan  keluaran  kemudian  ke neuron - neuron yang  lainnya.  Didalam  jaringan  syaraf  tiruan,  hubungan  ini disebut  sebagai  nama  bobot  ( weight ).  Informasi  itu  nantinya disimpan pada suatu nilai tertentu dan bobot tersebut.

## E.  Backpropagation
Backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  yang terwarisi  dan  biasanya  digunakan  oleh perceptron dengan banyak lapisan untuk  mengubah bobot-  bobot  yang terhubung dengan neuron - neuron yang  ada  pada lapisan  tersembunyinya [8].  Algoritma Backpropagation menggunakan error  output untuk   mengubah   nilai-nilai   bobotnya   dalam   arah   mundur ( backward ).  Tahap  perambatan  maju  ( forward  propagation ) harus dikerjakan terlebih dahulu untuk mendapatkan nilai error tersebut.  saat  perambatan  maju neuron - neuron diaktifkan dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner yaitu :
𝑓(𝑥) = 1 1 + 𝑒 −𝑥 (1)

## F.  Nilai Root Mean Square Error (RMSE)
Nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  pada  satu  siklus pelatihan  adalah  nilai  kesalahan  ( error (e)  =  nilai  keluaran  – nilai  masukan)  rata-rata  dari  seluruh record  (tupple) yang dipresentasikan  ke  jaringan  syaraf  tiruan  dan  dirumuskan sebagai :
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑒 2 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑐𝑜𝑟𝑑
(2)
Semakin  kecil  MSE,  jaringan  syaraf  tiruan  semakin  kecil kesalahannya dalam memprediksi kelas dari record yang baru. Maka,  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  ditujukan  untuk memperkecil MSE dari satu siklus ke siklus berikutnya sampai selisish  nilai  MSE  pada  siklus  ini  dengan  siklus  sebelumnya lebih  kecil  atau  sama  dengan  batas  minimal  yang  diberikan ( epsilon ).
Kondisi  penghentian training adalah  tercapainya  nilai RMSE di akhir training. Training dihentikan apabila nilai MSE di akhir training lebih kecil atau sama dengan nilai  RMSE  yang ditetapkan  pada  awal training .  Tetapi  apabila  nilai  RMSE di    akhir training lebih    besar    dari    nilai    RMSE    yang ditetapkan    di    awal    training    maka    proses training akan dilanjutkan ke tahap propagasi balik.
Pada  umumnya  pelatihan  dengan Backpropagation tidak akan  menghasilkan  RMSE  =  0  (apalagi  untuk  data  yang banyak). Untuk itu akan cukup puas apabila nilai RMSE 0.0001. Jika memperbesar laju pemahaman ( learning rate ) menjadi 0.1 dan merubah RMSE menjadi 0.0001.

## G.  Matlab
Matlab  ( Matrix  Laboratory )  yakni  sebuah  lingkungan komputasi  numerikal  dan  bahasa  pemrograman  komputer generasi keempat yang dikembangkan oleh The Mathworks [9] Matlab  memungkinkan  manipulasi  matriks,  pem-plot-an fungsi dan data, implementasi algoritma, pembuatan antramuka pengguna,  dan  pen-antarmuka-an  dengan  program  dalam bahasa  lainnya.  Meskipun  hanya  bernuansa  numerik,  sebuah Toolbox yang menggunakan mesin simbol MuPAD, memungkinkan akses terhadap kemampuan aljabar komputer.
Banyak  model  jaringan  syaraf  tiruan  yang  menggunakan manipulasi  matriks    atau  vektor  dalam  iterasinya.  Matlab menyediakan fungsi-fungsi khusus untuk menyelesaikan model jaringan syaraf tiruan. Penggunaan hanya memasukkan vektor masukan,  target,  model,  dan  parameter  yang  diinginkan  (laju pemahaman, thereshold , bias, dll).

## H.  Webcam Camera
Webcam yaitu suatu piranti dalam perlengkapan lensa yang secara optic emkanik atau elektronk merekam  gerakan sebuah obyek  sebagai  tujuan,  kamera  berasa  dari  bahasa  latin  yang artinya lompatan.
Webcam  (singkatan  dari  Web  Camera)  merupakan  salah satu  bagian  perangkat  multimedia  yang  terdiri  dari  kamera digita  yang  gdidukung  gguna  untuk  meakukan  manajemen sebuah gambar serta suara sehinga mampu meaksanakan proses video  view,  video  capture  dan  video  save.  Webcam  yaitu sebutan di  kamera real-time (keadaan pada saat  ini  juga) yang gambarnya  dapat  diakses  atau  disaksikan  lewat  Word  Wide Web, program instant messaging atau apikasi video call. Istilah webcam  jua  merujuk  kepada  jenis  kamera  yang  digunakan untuk keperluan ini. Ada berbagai macam merek dari webcam saah satunya LogiTech.

## I.  Conformal Coating
Conformal  coating  yaitu  proses  pemberial  lapisan  polimer tipis  pada  permukaan  komponen  dan  PCB  atau Circuit  Assy . Fungsi  dari  conformal  coating  yakni  melindungi  PCB  dan komponen-komponen  yang  terdapat  pada circuit  assy dari pengaruh  lingkungan,  suhu,  debu,  air  dan  untuk  proteksi  dari korosif.  Penerapan  pelapisan  konformal  pada circuit  board untuk  memberikan  lapisan  dielektrik  pada  papan  elektronik. Lapisan ini berguna sebagai selaput pemisah antara circuit board dan  lingkungan.  Dengan  lapisan  ini,  circuit  board  dapat menahan  lebih  kelembaban  dengan  meningkatkan  ketahanan permukaan  atau surface  installation  resistance (SIR).  Dengan dewan SIR yang lebih tinggi, risiko masalah seperti cross talk, kebocoran listrik, intermiten kehilangan sinyal, dan korslet akan berkurang.

## J.  Principal Componen Analysis (PCA)
Dalam  statistika,  Analisis  Komponen  Utama  (Principal Component  Analysis)  /  PCA  adalah  teknik  yang  digunakan untuk menyederhanakan suatu data, dengan cara mentransformasi  data  secara  linier  sehingga  terbentuk  sistem koordinat  baru  dengan  varians  maksimum  [12].  Analisis komponen  utama  dapat  digunakan  untuk  mereduksi  dimensi suatu  data tanpa mengurangi  karakteristik data tersebut  secara signifikan . Analisis  komponen  utama  juga  sering  digunakan untuk  menghindari  masalah  multikolinearitas  antar  peubah bebas  dalam  model  regresi  berganda [13].  Jadi  ditegaskan kemabali  bahwa  Analisis  Komponen  Utama  ( Principal Component  Analysis )  adalah  analisis multivariate yang mentransformasi variabel-variabel asal yang saling berkorelasi menjadi  variabel-variabel  baru  yang  tidak  saling  berkorelasi dengan  mereduksi  sejumlah  variabel  tersebut  sehingga
mempunyai dimensi yang lebih kecil namun dapat menerangkan sebagian besar keragaman variabel aslinya.

## III.   METODOLOGI PENELITIAN
Pada  Sistem  kontrol  ini  terdapat  dua  perancangan  yaitu perangkat  keras  ( Hardware )  dan  perangkat  lunak  ( Software ). Pembahasan  meliputi  langkah-langkah  yang  akan  digunakan dalam  menyelesaikan perangkat keras ( hardware ) yang berupa komponen fisik penunjang seperti Laptop , Webcam Kamera dan perangkat  lunak  ( software )  dimana  berisikan  program  Matlab untuk image  processing dan  proses inspection menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  ala.  Adapun  pelaksanaannya dilakukan  dengan  cara  menentukan  spesifikasi  secara  umum, melakukan  perancangan,  realisasi  perangkat  keras  ( hardware ) dan perangkat lunak ( software ).

## A.  Tahapan Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  terdapat  bagian  yang  berhubungan dengan  bahan  dan  data  yang  akan  digunakan.  Berikut  adalah penjelasan  mengenai  bahan  dan  data  yang  akan  digunakan tersebut.
• Bentuk
Dalam    klasifikasi    pola conformal  coating ini diperlukan    banyak    data    guna  melakukan  klasifikasi model tiap produk. Data-data tesebut adalah circuit board yang sudah dilapisi oleh conformal coating . Dikarenakan harga  sample  circuit  boar  sangant  mahal  maka  disinih produk  yang  dipakai  adalah  plastic  card  yang  sudah dilapisi conformal coating . Ada 3 jenis pola conformal coating pada penelitian ini yaitu : kotak, bulat, segitiga.
Tabel 1. Contoh Data No Gambar Model 1 Model Kotak 2 Model Bulat 3 Model Segitiga
• Jumlah Jumlah  data  yang  akan  digunakan  untuk  klasifikasi model  conformal  coating  ini  sebanyak  105  pcs  circuit board. Circuit board tersebut memiliki 3 jenis conformal coating dengan ukuran card yang sama yaitu 80 mm x 60 mm.  Setiap  model  akan  diambil  30  pcs  sebagai  data, sehingga  3  x  30  maka  didapat  90  data.  Jumlah  yang digunakan  sebagai  testing  dan  training  group  sebanyak 90, dan 15 sample sebagai data uji tunggal.
• Sumber Data Sample  Circuit  Assy  dengan  conformal  coating  ini dibuat manual dengan metode brushing. Karena kendala
terkait  cost  untuk  sample  penulis  membuat  model conformal coating di dalam card.

## B.  Blok Diagram Sistem Kontrol
Berikut adalah blok diagram pada penelitian ini:

## Gambar 1. Blok Diagram
Berdasarkan  pada  Gambar  1  dapat  dilihat  rancangan rangkaian secara blok diagram yang terdiri dari blok masukan, blok  proses  dan  blok  keluaran.  Berikut  penjelasan  fungsi  dari masing-masing blok diagram.
• Webcam
Digunakan  sebagai  masukan  dari  sistem  yang  dibuat, saat  sistem  aktif  maka  webcam  kamera  akan mengirimkan data citra yang sedang telah di capture ke dalam  Matlab  untuk  di  proses  dan  dianalisa.  Disinih penulis  menggunakan  webcam  kamera  Logitech  C270 dengan spesifikasi kamera 3 Mega pixel dengan resolusi mencapai 2048 x 1536 pixels.
• Laptop Sebagai  controller  utama  penghubung  antara  webcam dengan software Matlab sebagai media penmeroses dan pengolah data. Pada penelitian ini menggunakan laptop Acer Aspire V5-431 dengan sistem oprasi windows 7 32- bit  (6.1,  Build  7600),  RAM  2048MB  dan  Processor Intel® Celeron® CPU 1007U @ 1.50GHz.
• Matlab
Digunakan sebagai pemrograman untuk image processing dan analisa jaringan syaraf tiruan.  Aplikasi Jaringan    Syaraf    Tiruan    dibangun    dengan menggunakan    Aplikasi  Matlab  Versi  20139a,  Matlab dipilih  karena  memiliki  fitur  yang  sangat  cocok  untuk pengolahan  data  menggunakan  pola  pembelajaran  data yang  diinputkan  secara periodik atau terus menerus. JST pada  matlab  mampu  mengolah  data  sesuai  dengan  apa yang  kita  harapkan,  asalkan  data  yang  dimasukkan sebagai  input  dan  data  target  nya  ditetapkan  sesuai dengan  pemilihan  learning  pada  saat  network pembelajaran dibuat.

## C.  Diagram Alir
Sistem  kerja  kontrol  sebagaimana  digambarkan  pada diagram  alir  gambar  2  dimulai  dari  saat  Webcam  melakukan capture citra  digital  RGB.  Setelah  itu  citra  digital  tersebut
masuk ke tahap processing image di Matlab. Citra digital RGB diubah menjadi format grayscale. Data hasil image processing inilah  yang  akan  masuk  ke  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation untuk  dianalisa  hasilnya,  data  ini  dibagi menjadi 2 kelopmpok, yaitu data dengan PCA dan tanpa PCA. Setelah  proses  analisa  maka  hasilnya  berupa  keluaran  data tersebut termasuk model yang mana, dan bagaimana bentuk dari model tersebut sesuai dengan reference atau tidak. System itulah yang dibuat untuk inspection conformal coating ini.
Gambar 2. Diagram Alir

## D.  Perancangaan Perangkat Keras
Berikut  merupakan  koneksi  perangkat  keras  pada  sistem yang dibuat.
Gambar 3. Perancangan Perangkat Keras
Rangkaian terdiri dari 2 bagian utama yaitu Laptop dengan software Matlab sebagai bagian utama dari perangkat yang akan mengeksekusi  program  yang  telah  dibuat.  Pemrograman  pada Matlab terdiri dari 2 bagian utama yaitu preprocessing image &
Jaringan  syaraf  tiruan  .Selanjutnya  pada  bagian  input  yaitu kamera yang akan menangkap citra gambar. Bagian penunjang lain  adalah black  box  cover yang  berfungsi  agar  pencahayaan dari  luar  tidak  mempengaruhi  hasil  pengecekan,  circuit board jig untuk tempat meletakan circuit board agar tetap sama.

## E.  Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak pada sistem ini dibuat dengan sistem operasi Matlab, ada 2 program utama yang akan kita buat yaitu  proses Pre-processing berupa process  image dan program jaringan syaraf tiruan.
• Pre-Processing Process
Pada  proses  ini  kita  akan  merubah  warna  original  dari citra  gambar  webcam  RGB  ke  Grayscale,  untuk mempercepat process konversi data citra. [14] Setelah itu kita  rubah  data  grayscale  berformat  400  x  320  pixels kedalam proses resize 1/10. Karean banyaknya data pixel yang kita compare bisa mempengaruhi waktu inspection. Data-data  ini  akan  dianjutkan  ke  jaringan  syaraf  tiruan untuk  dianaisa.  Untuk  diagram  alir  pre-processing process bisa dilihat pada gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Diagram Alir Pre-Processing Process
• Jaringan Syaraf Tiruan Dalam  penelitian  ini  jaringan  saraf  tiruan  dibangun setelah  proses  gambar  preprocessing  selesai.  Jaringan saraf tiruan yang dipakai  adalah jaringan multikultural dengan  fungsi  aktivasi  sigmoid  simetris  dan  dengan pelatihan back  propagation .  Jaringan  saraf  digunakan untuk  memprediksi  berdasarkan  bentuk  sample.  Ada beberapa  aspek  jaringan  saraf  tiruan  yang  akan
mempengaruhi kemampuan atau ketepatan pelatihan dan kecepatan  pelatihan  yang  akan  kita  periksa  dalam penelitian ini, yaitu: (1) konfigurasi  lapisan; (2) tingkat pembelajaran.  Setiap  aspek  akan  dijelaskan  di  bagian berikut.
Gambar 5. Jaringan Syaraf tiruan topology Conformal coating inspection syst em
Topology inilah yang akan menjadi acuan dalam membuat program jaringan syaraf tiruan di Matlab.
IV.   HASIL DAN ANALISA

## A.  Penerapan Sistem
Penerapan sistem membahas hasil dari penerapan teori yang telah  berhasil  penulis  aplikasikan  dan  menjadi  sebuah  sistem yang  cukup  stabil  dan  dapat  berjalan  dengan  sebagaimana mestinya.  Untuk  mengetahui  apakah  tujuan-tujuan  dari pembuatan alat ini telah telah terlaksana dengan baik atau tidak, maka perlu dilakukan pengujian dan analisa terhadap alat yang dibuat,  pengujian  dilakukan  secara  bertahap  mulai  dari pengujian alat dan pengujian sistem yang akan dijelaskan secara lebih rinci pada sub bab berikutnya.
Gambar 6. Hasil Perancangan Alat
• Data Circuit Board Data Circuit  Board yang  digunakan  penulis  pada penelitian ini yakni terdiri dari 3 jenis model conformal coating ,  jenis-jenis conformal  coating tersebut  ialah kotak, bulat dan segitiga. Berikut ini merupakan contoh data-data yang telah melalui tahap image processing.
Gambar 7. Contoh Model Kotak
Gambar 8. Contoh Model Segitiga
Gambar 9. Contoh Model Bulat
• Cropping image coating Tahap  cropping  image  ini  dilakukan  untuk memotong gambar  dalam  ukuran  gambar  yang  hanya  merupakan area sample saja. Hal ini dilakukan untuk mem-fokuskan area  inspection  pada  area circuit  board yang  terdapat conformal  coating .  Data  original  dari  kamera  adalah 1280  x  720  yang  setelah  melewati  tahap cropping berubah  menjadi  400  x  320  .  Proses cropping ini  bisa dilihat  pada  gambar  10  dibawah  ini.  Setelah  proses cropping ini beres maka akan dilakukan proses konversi RGB to Grayscale, dan setelah itu data grayscale melalui tahap normalisasi yaitu merubah data grayscale range 0 – 256 menjadi 1 & 0 saja.
Gambar 10. Hasil Image Processing
• Resize Image Coating
Gambar  hasil cropping selanjutnya  akan  di resizing . Resizing dilakukan untuk  menyamakan  semua  ukuran conformal coating ,  sehingga  nantinya  data  tersebut mempunyai  ukuran  yang  sama  secara  merata.  Image mengalami proses resize 1/10 dari ganbar asli. Sehingga data  akhir  berubah  dari  400  x  320  menjadi  40  x  32. Sehingga data akhir yang akan diteliti adalah 1280 data tanpa PCA.
• PCA Process
Pada  opsi  dengan  PCA  adalah  setelah  proses resize image coating selesai  maka data yang berjumlah 1280 akan  diolah  /  ditransformasikan  oleh  PCA    diubah menjadi 64 data inti saja.
• Menentukan Label Data
Sebelum    dilakukannya    sebuah    pelatihan    dan pengujian,  maka  dilakukan pemberian lebel pada setiap jenis  data conformal  coating .  Pemberian  lebel  ini dilakukan  agar  nantinya  data  yang  dilatih  bisa  dikenali sebagai salah satu ciri dari jenis model tertentu.   Adapun pemberian  lebel  ini  menggunakan  pencarian  nama  file data  yang  nantinya  akan  menentukan  lebel  dari  setiap model.
Tabel 2. Pemberian Label Pada Setiap Model Model Label Kotak A Segitiga B Bulat C
• Menentukan Target Dari Setiap Model
Pada tahap ini akan membuat target dari masing-masing jenis  model.  Adapun  pembuatan  target  kelas  ini menggunakan  lebel  sebagai  petunjuk  jenis  model  yang sedang di inspection. Untuk model kotak menggunakan lebel  A  yang  akan  diwakili  sebagai  [1  0  0].  Kemudian segitiga menggunakan lebel B yang diwakili sebagai [0 1 0]. Bulat menggunakan lebel C yang diwakili sebagai [0 0 1].

## B.  Implementasi User Interface
Pada  bagian  ini  akan  membahas  mengena  tampilan antarmuka  dari  program  c onformal  coating inspection circuit board menggunakan jaringan syaraf tiruan berbasis MATLAB. Berikut  ini  merupakan tampilan keseluruhan nya.
Gambar 11. Tampilan User Interface

## C.  Pengujian Learning Process
Setelah  dilakukan  percobaan  dan  analisa  antara  JST  dengan PCA dan tanpa PCA maka didapatlah kesimpulan pada gambar grafik 12 , 13 dan 14 yang disajikan berikut.
Gambar 12. Perbandingan processing time PCA dan tanpa PCA
Dari gambar 12 bisa kita lihat bahwa PCA bisa mempercepat learning  process .  Contohnya  saja  waktu  terlama  percobaan tanpa  PCA  adalah  4885.0867  detik  bisa  di  turunkan  menjadi 696.4190 detik atau 7 kali lebih cepat daripada tanpa PCA.
Gambar 13. Perbandingan Recognition Rate
Dari  gambar  13  bisa  kita  lihat  bahwa  PCA  bisa meningkatkan nilai recognition rate . Hasil tanpa PCA tidak ada nilai  akurasi  100%,  nilai  terendah  adalah  0%  dan  tertinggi
adalah 97.2222%. Sedangkan untuk PCA nilai terendah adalah 91.6667% dan tertinggi adalah 100% dengan presentase 88.8%.
Gambar 14. Perbandingan RMSE
Dari gambar 14 bisa kita lihat bahwa PCA bisa nilai RMSE semakin kecil. Hasil nilai RMSE tanpa PCA tertinggi adalah 1.4 x 10 -6 dan terendah adalah 0.1984710. sedangkan dengan PCA RMSE tertinggi adalah 4 x 10 -7 dan terendah adalah 2.48 x 10 -5 . Dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  PCA  bisa  membuat learning  process jauh  lebih  baik.  PCA  bisa  mempercepat process sistem, meningkatkan hasil recognition rate / accuracy dan  juga  nilai  RMSE.  Sehingga  pengujian  data  tunggal  akan menggunakan data hasil pengujian menggunakan PCA.

## D.  Pengujian Data Tunggal
Setelah dilakukan pelatihan pada program dengan data yang sudah  ada,  maka  langkah    selanjutnya    yakni    melakukan pengujian    data   tunggal.   Data   tunggal   ini  merupakan    data yang  tidak  termasuk  dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian data kelompok.
Proses    pengujian  dilakukan  menggunakan    arsitektur jaringan    syaraf    tiruan  dengan  akurasi  tertinggi  pada  proses sebelumnya  dengan  menggunakan  PCA.  Pada  kali  ini  penulis menggunakan nilai parameter epoch 5000, learning rate 0.5 dan hidden layer 50.
Gambar 15. Pengujian Data Tunggal
Tabel 3. Hasil Pengujian Sampel OK Sample/ Model Hasil Pengecekan Sample /Model Hasil Pengecekan Model A
Model B Model A Model C Model C Model C Model A Model B Model B Model A Hasil perhitungan akurasi dengan sample OK adalah :
A 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 10 10 𝑥 100% = 100% (3)
Dapat  disimpulkan  hasil  pengecekan  akurasi  dengan menggunakan  sample  OK  adalah  100%  dengan  waktu inspection  tercepat  adalah  4.8094  s  pada  pengujian  ke  3. Sehingga sistem bisa mencapai target yang ditentukan.
Tabel 4. Hasil Pengujian NG Sampel NG sample Hasil Pengecekan
Tidak ada conformal coating
Small Dot Model B dimensi kecil Model B dimensi kecil Coating tidak sempurna
Hasil perhitungan akurasi dengan sample NG adalah :
A 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 5 5 𝑥 100% = 100% (4)
Dapat  disimpulkan  hasil  pengecekan  akurasi  dengan menggunakan  sample  NG  adalah  100%.  Sistem  bisa membedakan mana yang termasuk Sample OK dan Sample NG. Maka  system  yang  dibuat  memenuhi  semua  spesifikasi  yang telah dibuat di awal.

## V.   KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  perancangan,  implementasi, pengujian dan analisis yang telah dilakukan, maka penulis dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut :
• Hasil dari pengujian akurasi data tunggal sample OK dan NG dengan nilai threshold 0.7 adalah akurasi 100%.
• Sistem yang dibuat sudah bisa membedakan mana circuit boar yang sudah ter- apply conformal coating atau tidak, hal  ini  dibuktikan  pada  pengujian  data  tunggal  sample OK dan NG.
• Metode PCA jauh lebih baik daripada tanpa pca dengan perbaikan pada nilai RMSE, akurasi dan processing time .
Nilai terbaik  dari pengujian adalah epoch 5000, hidden layer 50  dan learning  rate 0.5  dengan  hasil  akurasi 100%,  RMSE  4  x  10 -7 dan processing  time 696.4910 detik.
• Dari  percobaan  yang  sudah  dilakukan  kita  bisa mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi  akurasi  dan RMSE  adalah  jumlah epoch dan learning  rate, tetapi diikuti  dengan processing  time yang  mengalami kenaikan juga.
• Metode  PCA  sangat  efektif  menurunkan  learning process  dari  116542.4052  detik  atau  32  jam  22  menit menjadi 34893.35129 detik atau 9 jam 42 menit.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  pihak-pihak  yang  telah  membantu Penulis  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini  hingga  dapat publish di Jurnal Teknologi Elektro.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Aquino, M. G. A. Bautista, A. Bandala and E. Dadios, "Color quality assessment  of  coconut  sugar  using  Artificial  Neural  Network (ANN)," 2015 International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology,Communication and Control, Environment and Management (HNICEM) , 2015, pp. 1-5, doi: 10.1109/HNICEM.2015.7393182. [2] E.  H.  Yossy,  J.  Pranata,  T.  Wijaya,  H.  Hermawan,  and  W.  Budiharto, “Mango  Fruit  Sortation  System  using  Neural  Network  and  Computer Vision,” Procedia Computer Science , vol. 116, pp. 596–603, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.10.013.
[3] F.  Muwardi  and  A.  Fadlil,  “Sistem  Pengenalan  Bunga  Berbasis Pengolahan  Citra  dan  Pengklasifikasi  Jarak,” Jurnal  Ilmiah  Teknik Elektro Komputer dan Informatika , vol. 3, no. 2, p. 124, Jan. 2018, doi: 10.26555/jiteki.v3i2.7470.
[4] Q. Al-Jubouri, W. Al-Nuaimy, M. Al-Taee, and I. Young, “An automated vision  system  for  measurement  of  zebrafish  length  using  low-cost orthogonal web cameras,” Aquacultural  Engineering ,  vol.  78, pp.  155– 162, Aug. 2017, doi: 10.1016/j.aquaeng.2017.07.003.
[5] N. Chen, X. Men, C. Hua, X. Wang, X. Han and H. Chen, “Research on edge  defects  image  recognition  technology  based  on  artificial  neural network," 2018  13th  IEEE  Conference  on  Industrial  Electronics  and
Applications (ICIEA) , 2018, pp. 1929-1933, doi: 10.1109/ICIEA.2018.8398024.
[6] A.  Jahanbakhshi,  M.  Momeny,  M.  Mahmoudi,  and  Y.-D.  Zhang, “Classification of sour lemons based on apparent defects using stochastic pooling  mechanism  in  deep  convolutional  neural  networks,” Scientia Horticulturae , vol. 263, p. 109133, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.scienta.2019.109133.
[7] A.  Sindar,  “Implementasi  Teknik  Threshoding  Pada  Segmentasi  Citra Digital,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, 2017, Accessed: May 20,
2021. [Online].
Available: http://e-
jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/265.
[8] M. Amadea and A. Winarno, “Prediksi Produksi Debit Air Minum Per Bulan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation ( Studi Kasus  :  PDAM  Tirta  Moedal  Semarang  ),” JOINS  (Journal  of Information System) , vol. 1, no. 01, 2016, doi: 10.33633/joins.v1i01.1169.
[9] G.  Sharma  and  J.  Martin,  “MATLAB®:  A  Language  for  Parallel Computing,” International Journal of Parallel Programming , vol. 37, no. 1, pp. 3–36, Oct. 2008, doi: 10.1007/s10766-008-0082-5.
[10] Farras  Timorremboko  and  Oki  Teguh  Karya,  “Implementasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  Pada  Kendali  Lampu  Sorot  Mobil  Adaptif  Berbasis Python,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 11, no. 3, pp. 142–147, 2020, doi: 10.22441/jte.2020.v11i3.006.
[11] F. Sirait and Y. Yoserizal, “Pemanfaatan Raspberry Pi Sebagai Processor Pada  Pendeteksian  Dan  Pengenalan  Pola  Wajah,” Jurnal  Teknologi Elektro , vol. 7, no. 3, Sep. 2016, doi: 10.22441/jte.v7i3.892.
[12] A. A. Miranda, Y.-A. Le Borgne, and G. Bontempi, “New Routes from Minimal  Approximation  Error  to  Principal  Components,”  Neural Processing  Letters,  vol.  27,  no.  3,  pp.  197–207,  Jan.  2008,  doi: 10.1007/s11063-007-9069-2.
[13] B.  Juanda,  “Ekonometrika:  Pemodelan  dan  Pendugaan”, Bogor:  IPB Press , 2009,  ISBN 978-979-493-177-6
[14]  R. H. Sianipar, “ Pemrograman Matlab dalam contoh dan penerapan ,” Vol. 1, Penerbit : Informatika, 2013.