## Computare Vision  Berbasis Camera dan Mini PC untuk Identifikasi Kecacatan Penutup Kemasan Minuman Kaleng

## Computare Vision-Based Mini PC and Camera In Identifying Defective Packaging Closures of Beverage Cans
Andrizal 1) , Anton Hidayat 1) , Roza Susanti 1) & Rivanol Chadry 2)
1) Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang Kampus Limau Manis Padang 25163 Telp 0751-72590 Fax 0752-72576 Email: andrizalpoli@gmail.com,  antonramiati@gmail.com
2) Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Padang  Kampus Limau Manis Padang 25163 Telp 0751-72590 Fax 0752-72576 E mail: rivanolchadry@yahoo.com

## Abstract
visual  inspection  becomes  an  important  role  when  determining  the  quality  of  the  conditions  of  production. Manual  visual  inspection  carried  out  by  relying  on  human  senses,  especially  the  eyes,  the  weakness  is perspective  and  human's  perspective  may  be  different  from  each  other,  the  quality  result  can  be  different. Utilization of the camera as a sensor and computer system as a major component of decision-making is the latest technology  that  is  used  as  an  automatic  visual  inspection  replace  human  tasks.  This  research  aims  to  make  a visual  inspection  system  that  utilizes  a  web  camera  and  mini  PC  (personal  mini  computare)  Raspberry  PI  to identify disability packaging beverage cans. The system that is made has been tested to identify defects tin side of the inner surface of the cover packaging of canned drinks without color or silver color. The result is, the system is able to distinguish defective cans and the cans that are not defective with an accuracy of 66, 67%. We hope this research can be developed at a later stage so that automatic a visual inspection can be realized.
Keywords: Visual inspection,defective, cans

## PENDAHULUAN
Penanganan  pasca  produksi  memegang peranan  penting  dalam  penentuan  mutu hasil  produk,  terutama  kegiatan  sortasi  dan pemutuan  apakah  produk  yang  dihasilkan cacat  atau tidak cacat. Kegiatan sortasi  dan pemutuan  dapat  dilakukan  secara  manual seperti  dengan  memanfaatkan  panca  indra manusia.  Ketika  pemutuan  dan  sortasi dilakukan  secara  manual,  memunculkan permasalahan  yaitu  kurang  efektif  dalam mengamati  kecacatan  terutama  kecacatan kemasan seperti  kemasan minuman kaleng. Kecacatan pada kemasan tersebut terkadang tidak  dengan    langsung  bisa  diperhatikan oleh mata manusia. Karena pandangan mata seseorang  sangat  relatif  sehingga  tidak sama  dalam  menilai  bentuk  suatu  barang. Akibatnya, jika hanya menggunakan pandangan mata, maka sulit untuk memastikan akurasi keputusan bahwa suatu kemasan dinyatakan cacat atau tidak cacat.
Penggunaan  panca  indra vision manusia pada  sistem  pemutuan  manual  dapat digantikan  dengan  menggunakan  kamera digital. Hal ini dilakukan dengan mengolah hasil capture gambar  yang  didapat  melalui kamera  digital. Kemampuan  kamera  dalam menangkap  sebuah  objek  bisa  menyerupai fungsi  mata,  dimana  hasil  yang  sudah  di- capture disimpan  sebagai  sebuah image atau  citra  dari  objek  tersebut.  Citra  atau image ini  merupakan  representasi,  imitasi, atau  kemiripan  dari  suatu  objek  yang memiliki  informasi  yang  secara  umum tersimpan  dalam  pemetaan  bit-bit  atau sering  dikenal  dengan bitmap. Hasil pengolan  citra  dalam  bentuk  konversi  nilai RGB  ( Red,  Green,  Blue )  dikonversi menjadi  nilai  biner.  Nilai  biner image merepresentasikan kondisi permukaan suatu objek.  Jika  permukaan  objek  rata,  atau mulus, maka nilai biner akan terang atau 0. sementara  ketika  permukaan  objek  tidak rata, nilai biner akan gelap atau 1 (255).

## Citra Digital
Citra  digital merupakan  representasi image dengan  fungsi  intensitas  cahaya dimana  nilai  x  dan  y  merupakan  koordinat spasial dan nilai fungsi tersebut pada setiap titik merupakan tingkat
kecemerlangan  atau  intensitas  cahaya  citra pada titik tersebut. Citra digital adalah citra dimana dilakukan diskritisasi koordinat spasial ( sampling) dan diskritisasi tingkat kecemerlangan / keabuan ( kwantisasi)

## Elemen-Elemen Citra Digital
Citra digital mengandung sejumlah elemen- elemen dasar. Elemen-elemen dasar tersebut  dimanipulasi  dalam  pengolahan citra  dan  dieksploitasi  lebih  lanjut  dalam computer  vision.  Elemen-elemen  dasar yang penting diantaranya adalah: 1. Kecerahan (brightness)
Kecerahan  adalah  kata  lain  untuk intensitas  cahaya.  Sebagaimana  telah dijelaskan pada bagian penerokan, kecerahan  pada  sebuah  titik  ( pixel )  di dalam citra bukanlah intensitas yang riil, tetapi  sebenarnya  adalah  intensitas  rata- rata  darisuatu  area  yang  melingkupinya. Sistem visual manusia mampu menyesuaikandirinya dengan tingkat kecerahan  ( brightness  level )  mulai  dari yang  paling  rendah  sampai  yang  paling tinggi dengan jangkauan sebesar 10 10 . 2. Kontras (contrast) Kontras  menyatakan  sebaran  terang ( lightness ) dan gelap ( darkness ) di dalam sebuah  gambar.  Citra  dengan  kontras rendah  dicirikan  oleh  sebagian  besar komposisi  citranya  adalah  terang  atau sebagian  besar  gelap.  Pada  citra  dengan kontras  yang  baik,  komposisi  gelap  dan terang tersebar secara merata.
3. Kontur (countur) Kontur adalah keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada
pixelpixel yang bertetangga. Karena adanya  perubahan  intensitas  inilah  mata kita  mampu  mendeteksi  tepi-tepi  ( edge ) objek di dalam citra.
4. Warna (color)
Warna  adalah  persepsi  yang  dirasakan oleh  sistem  visual  manusia  terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan  oleh  objek.  Setiap  warna mempunyai panjang gelombang (λ) yang berbeda.  Warna  merah  mempunyai panjang gelombang paling tinggi, sedangkan warna ungu (violet)
mempunyai  panjang  gelombang  paling rendah. Warna-warna yang diterima oleh mata (sistem visual manusia) merupakan hasil  kombinasi  cahaya  dengan  panjang gelombang berbeda. Penelitian
memperlihatkan bahwa kombinasi warna yang  memberikan  rentang  warna  yang paling  lebar  adalah red ( R ), green ( G ), dan blue ( B ). 5. Bentuk (shape) Shape adalah  properti  intrinsik  dari objek  tiga  dimensi,  dengan  pengertian bahwa shape merupakan properti intrinsik  utama  untuk  sistem  visual manusia.
Manusia lebih sering mengasosiasikan objek dengan bentuknya  ketimbang  elemen  lainnya (warna  misalnya).  Pada  umumnya,  citra yang  dibentuk  oleh  mata  merupakan citra  dwimatra  (2  dimensi),  sedangkan objek  yang  dilihat  umumnya  berbentuk trimatra  (3  dimensi).  Informasi  bentuk objek  dapat  diekstraksi  dari  citra  pada permulaaan pra-pengolahan dan segmentasi  citra.  Salah  satu  tantangan utama  pada computer  vision adalah merepresentasikan  bentuk,  atau  aspek- aspek penting dari bentuk.
6. Tekstur (texture)
Tekstur  dicirikan  sebagai  distribusi spasial  dari  derajat  keabuan  di  dalam sekumpulan pixel-pixel
yang bertetangga.  Jadi,  tekstur  tidak  dapat didefinisikan untuk sebuah pixel. Sistem vissual  manusia  pada  hakikatnya  tidak menerima informasi citra secara independen pada setiap pixel , melainkan suatu  citra  dianggap  sebagai  suatu kesatuan.  Resolusi  citra  yang  diamati ditentukan  oleh  skala  pada  mana  tekstur tersebut  dipersepsi.  Sebagai  contoh,  jika
kita  mengamati  citra  lantai  berubin  dari jarak  jauh,  maka  kita  mengamati  bahwa tekstur terbentuk  oleh penempatan ubin- ubin  secara  keseluruhan,  bukan  dari persepsi  pola  di  dalam  ubin  itu  sendiri. Tetapi,  jika  kita  mengamati  citra  yang sama dari jarak  yang dekat,  maka  hanya beberapa  ubin  yang  tampak  dalam bidanng  pengamatan,  sehingga  kita mempersepsi  bahwa  tekstur  terbentuk oleh  penempatan  pola-pola  rinci  yang menyusun tiap ubin .

## Citra Biner
Citra  biner  biasa  disebut  dengan  citra monokrom.  Citra    ini  terdiri  dari  2  warna saja  yaitu  hitam  dan  putih.  Sedangkan representasi  dari citra biner adalah  angka  1 untuk  warna  hitam  dan  angka  0  untuk warna putih seperti gambar berikut :
Gambar 1. Citra Biner

## Citra Warna
Warna-warna  yang  diterima  oleh  mata manusia merupakan hasil kombinasi cahaya dengan panjang gelombang berbeda. Penelitian memperlihatkan bahwa kombinasi warna yang memberikan rentang warna  yang  paling  lebar  adalah red ( R ), green ( G ),  dan blue ( B ).  Ketiga  warna tersebut dinamakan warna pokok ( primaries ),  dan  sering  disingkat  sebagai warna dasar RGB .
Setiap  pixel  dari  citra  warna,  sebagai contoh  citra  warna  24  bit  diwakili  dengan 24  bit  sehingga  total  16777216  variasi warna.  Setiap  poin  informasi  pixel  (RGB) disimpan kedalm 1 byte data. 8 bit pertama menyimpan  nilai  biru  kemudian  di  ikuti dengan  nilai  hijau  pada  8  bit  kedua  dan pada 8 bit terakhir merupakan warna merah. Setiap  titik  ( pixel) pada  citra  warna mewakili warna yang merupakan kombinasi  dari  tiga  warna  dasar  yaitu
merah  hijau  biru  citra  RGB  ( Red  Green Blue ).  Setiap  warna  dasar  mempunyai intensitas  sendiri  dengan  nilai  maksimum 255 (8 bit).
Gambar 2. Citra warna dan komponen warnanya

## Histogram Citra
Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai intensitas pixel dari  suatu  citra  atau  bagian tertentu  di  dalam  citra.  Dari  sebuah histogram dapat diketahui frekuensi kemunculan  nisbi  ( relative )  dari  intensitas pada  citra  tersebut.  Histogram  juga  dapat menunjukan  banyak  hal  tentang  kecerahan ( brightness )  dan  kontras  ( contrast )  dari sebuah  gambar.  Karena  itu,  histogram adalah  alat  bantu  yang  berharga  dalam pekerjaan  pebgolahan  citra  baik  secara kualitatif maupun kuantitatif.
Histogram citra banyak memberikan informasi penting sebagai berikut : [21]
a. Nilai hi menyatakan pluang ( probability ) pixel , P( i ), dengan derajat keabuaan i .  Jumlah  seluruh  nilai  hi sama dengan dengan 1,atau
Peluang  suatu  pixel  memiliki  derajat keabuan  lebih  kecil  atau  sama  dengan derajat  keabuan  tertentu  adalah  jumlah hi, untuk 0 ≤ i ≤ j, atau
0 ≤ j ≤ 1
b. Puncak histogram menunjukan intensitas pixel yang  menonjol.  Lebar dari  puncak  menunjukan    rentang
kontras  dari  suatu  gambar.  Citra  yamg mempunyai kontras  yang terlalu terang ( overexposed ) atau terlalu gelap ( underexposed )  memiliki  histogram yang  sempit.  Histogramnya  terlihat hanya  menggunakan  setengah  dari daerah  derajat  keabuaan.  Citra  yang baik  memiliki  histogram  yang  mengisi daerah  derajat  keabuaan  secara  penuh.
a. Citra pemandangan

## b. Histogram
Gambar 3. Citra Dengan Hitogramnya

## Capture Image
Merupakan  proses  pengambilan  gambar atau image dengan menggunakan alat bantu tertentu seperti web camera .
Web  camera merupakan  sebuah  sistem kamera  yang  biasanya  digunakan  untuk mengambil  gambar  objek  sacara  terus menerus atau dalam interval waktu tertentu. Hasil  capture  kamera  jenis  ini  dapat disimpan dalam bentuk frame tunggal  yang dapat  digunakan  untuk  proses  tertentu. Hasil capture web camera umumnya dalam bentuk citra warna dengan format tertentu. Pengolahan citra bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra  atau melakukan perubahan-perubahan  terhadap  komponen- komponen citra.
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya terkait dengan proses identifikasi berbasis pengolahan citra diantaranya :
1. Andrizal,  Dodon  Y,  Aulia.  R. Visual inspection berbasis web  camera untuk menentukan  pemutuan  dan  tingkat kematangan buah tomat. Hasil penelitian  adalah  dengan  mendeteksi komposisi  komponen  warna  buah tomat dapat digunakan untuk menentuan  tingkat  kematangan  buah tomat. Klasifikasi ukuran dapat ditentukan  dengan  dengan  menghitung jumlah pixel gelap dari objek setelah di konversi dari citra warna ke citra biner.
2. Tria  A.W,  Yudi  P  dengan  judul penelitian  Implementasi  visi  komputer dan  segmentasi  citra  untuk  klasifikasi bobot  telur  ayan  ras.  Hasil  penelitian adalah  jumlah pixel gelap  dari  citra biner  telur  sebanding  dengan  ukuran telur tersebut.
3. Yusron  Rijal,  Riza  Dhian  Ariefianto,'' Deteksi  Wajah  Berbasis  Segmentasi
Model  Warna  Menggunakan  Template Matching  Pada  Objek  Bergerak'' , Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi,  Yogyakarta,  2008.  Hasil penelitian  adalah  proses  segmentasi sangat bergantung pada kondisi pencahayaan.  Akibatnya,  nilai  ambang pada suatu kondisi pencahayaan dengan  kondisi  pencahayaan  yang  lain bisa jadi berbeda.
Dengan melakukan pengolahan citra berupa konversi  citra  warna  ke  citra  biner,  maka setiap nilai citra warna dengan rentang nilai tertentu  dapat  diwakili  oleh  dua  kombinasi nilai  yaitu  0  untuk  terang  dan  255  untuk gelap.  Hal  ini  dapat  digunakan  untuk menandai  kondisi  suatu  permukaan  objek seperti  kemasan  kaleng.  Untuk  kemasan kaleng  warna  silver  terutama  kemasan kaleng minuman, kondisi kaleng yang tidak cacat terlihat sepeti warna aslinya, sedangkan  permukaan  kemasan  kaleng yang  cacat  berubah  menjadi  warna.  Ketika dikonversi  menjadi  citra  biner,  kondisi tanpa  cacat  diwakili  warna  putih  dan kondisi cacat diwakili warna  gelap. Semakin  mulus  kemasan  kaleng  maka jumlah pixel gelap  semakin  kecil  dan sebaliknya  semakin  cacat  kaleng  tersebut,
maka  jumlah pixel gelap  semakin  tinggi. Untuk  menghasilkan  keputusan  dilakukan perbandingan  jumlah pixel gelap  kaleng sempurna  dan  jumlah pixel gelap  kaleng yang diidentifikasi.

## METODOLOGI
Visual  inspection terhadap  suatu  objek dapat  dilakukan  dengan  mengenali  ciri-ciri dari objek yang diamati melalui panca indra misalnya  melalui  mata.  Penggunaan web camera dapat  digunakan  sebagai  pengganti fungsi  mata  untuk  mengamati  kondisi kemasan  minuman  kaleng.  Hasil  citra capture dari kamera diolah untuk mendapatkan  ciri-ciri  dari  objek  yang diamati.  Adapun  tahapan  yang  dilakukan pada penelitian ini adalah :
a. Capture image beberapa kemasan kaleng yang tidak cacat menggunakan webcamera  dengan  posisi  dan  jarak kamera yang tetap dengan latar belakang putih  serta  dengan  pencahayaan  yang tetap.
b. Konversi image dari citra warna ke citra hitam  putih  atau  citra  biner  dan  lakukan proses cropping .
c. Hitung  jumlah pixel hitam  setiap image yang telah diolah.
d. Hitung nilai rata-rata jumlah pixel hitam untuk  semua image yang  telah  diolah. dan jadikan sebagai data referensi awal.
e. Lakukan  proses  yang  sama  dengan langkah  a  -  d  untuk  kemasan  kaleng yang cacat.
f. Proses  identifikasi  dilakukan  dengan perbandingan  jumlah pixel hitam  antara image kemasan  kaleng  yang  di capture dengan data referensi.
g. Lakukan perubahan-perubahan nilai data referensi untuk mendapatkan nilai rentang  referensi  agar  hasil  keputusan identifikasi sesuai dengan yang diinginkan.
h. Ketelitian  tingkat  identifikasi  dilakukan terhadap identifikasi kaleng cacat, kaleng  tidak  cacat  dan  random  (kaleng cacat  dengan  variasi  kecacatan  yang berbeda dan kaleng tidak cacat) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  dibuat  ini  diimplementasikan pada  sistem embedded dengan  komponen utama  berupa  Mini Personal  Computare (Mini  PC) Raspberry PI  dari Raspberry Foundation. Kamera WEB camera
digunakan  sebagai  komponen capture image yang  akan  mengambil  gambar  dari bagian penutup permukaan kemasan minuman  kaleng.  Kamera  dipasang  secara statis  dengan  jarak  10  cm  dari  kamera. Ruang capture kamera  dibuat  tertutup  dan dilengkapi dengan pencahayaan  yang tetap. Gambar  3  merupakan  blok  diagram  proses sistem.  Proses  dimulai  dengan capture kemasan  kaleng,  citra  hasil capture di konversi  dari  citra  warna  ke  citra  biner. Kemudian  dihitung  jumlah pixel gelap  dari citra tersebut dan selanjutnya dibandingkan dengan  data  referensi  untuk  menghasilkan keputusan identifikasi.
Gambar 4. Blok diagram proses sistem identifikasi
Tahapan proses penelitian : A. Tahap persiapan
Pada  tahap  ini,  disiapkan  sistem  yang digunakan  pada  ruang capture kamera tertutup dengan pencahayaan yang tetap.
B.Tahap  pembuatan  data  referensi  Data referensi yang
Data referensi merupakan data pembanding untuk pengambilan
keputusan.  Sebagai  referensi  data  awal sebelum  di tuning didapat  dari  hasil capture kemasan  kaleng  tidak  cacad sebanyak  30  kali.  Citra  warna  hasil capture diolah menjadi citra biner dan di crop sesuai  dengan  bentuk  permukaan kemasaan  kaleng.  Selanjutnya  dihitung jumlah pixel gelap  untuk  setiap image yang  di capture ,  serta  nilai  rata-rata
jumlah pixel gelap.  Hasil  data  referensi awal diperlihatkan pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai pixel gelap dan nilai rata-rata pixel gelap data referensi awal.
No Jumlah pixel gelap 1. 10789 2. 11060 3. 9897 4. 10654 5. 8890 6. 11201 7. 10671 8. 10991 9. 11004 10. 11324 11. 9982 12. 8867 13. 9760 14. 10657 15. 8719 16. 10901 17. 11102 18. 12020 19. 11800 20. 10540 21. 10231 22. 8601 23. 8902 24. 10201 25. 11020 26. 9870 27. 10201 28. 10922 29. 10523 30. 9902 Rata-rata 10373
Gambar 5. Hasil capture , proses crop dan konversi RGB To Biner kemasan kaleng
tidak cacat
C. Proses perhitungan pixel gelap kemasan kaleng cacat
Proses  ini  bertujuan  untuk  mengamati dan  menghitung  jumlah pixel gelap kemasan  kaleng  cacat.  Kemasan  kaleng cacat  yang  digunakan  sebanyak  30 bentuk  kerusakan  yang  berbeda-beda, dengan kerusakan hanya pada sisi bagian atas.
Gambar 6. Hasil capture , proses crop dan konversi RGB To Biner kemasan kaleng cacat Hasil  perhitungan  jumlah pixel genap diperlihatkan pada tabel 2.
Tabel  2. Hasil  perhitungan  jumlah pixel gelap kemasan kaleng cacat.
No Jumlah pixel gelap 1. 12900 2. 15799 3. 18800 4. 21001 5. 26020 6. 10201 7. 21034 8. 17400 9. 13400 10. 11202 11. 11040 12. 16702 13. 19023 14. 10899 15. 9921 16. 12023 17. 28010 18. 20198 19. 15890 20. 13728 21. 17890 22. 11304 23. 12090
24. 25023 25. 17569 26. 26431 27. 10272 28. 19054 29. 12897 30. 23673 Rata-rata 16713 D. Tahap pengujian identifikasi Tahap  pengujian  ini  dilakukan  untuk mendapatkan hasil keputusan identifikasi ketika sistem mendeteksi kemasan kaleng  tidak cacat, cacat dan acak (cacat dan  tidak  cacat).  Hal  ini  dilakukan dengan  mengatur  nilai  referensi  awal lebih  kecil  dari  10373.  Selanjutnya dilakukan uji sebagai     berikut :
Uji  identifikasi  kemasan  kaleng  tidak cacat.
Hasil  identifikasi  kemasan  kaleng  tidak cacat diperlihatkan pada tabel 3.
Tabel  3. Hasil  identifikasi  kemasan  kaleng tidak cacat sebanyak 30 kali.
No Jumlah pixel gelap Hasil Identifikasi 1. 10510 Tidak cacat 2. 10400 Tidak cacat 3. 8230 Tidak cacat 4. 11200 cacat 5. 8976 Tidak cacat 6. 10437 Tidak cacat 7. 10021 Tidak cacat 8. 16890 cacat 9. 10301 Tidak cacat 10. 9721 Tidak cacat 11. 13211 cacat 12. 9987 Tidak cacat 13. 10021 Tidak cacat 14. 10400 Tidak cacat 15. 12340 cacat 16. 10711 cacat 17. 9980 Tidak cacat 18. 8921 Tidak cacat 19. 7801 Tidak cacat 20. 8234 Tidak cacat 21. 10122 Tidak cacat 22. 10555 Tidak cacat 23. 16700 cacat
24. 9780 Tidak cacat 25. 8872 Tidak cacat 26. 9821 Tidak cacat 27. 10899 cacat 28. 10123 Tidak cacat 29. 14520 cacat 30. 10400 Tidak cacat Dari 30 kali pengujian persentasi keberhasilan sistem dalam mengidentifikasi kemasan kaleng tidak cacat adalah : 22/30 * 100%  =  73  %.  Selanjutnya  dilakukan perubahan  nilai  data  referensi  menjadi 11000.  maka  keberhasilan  sistem  menjadi 80 %.

## Uji identifikasi kemasan kaleng cacat.
Hasil  identifikasi  kemasan  kaleng  cacat diperlihatkan  pada  tabel  4.  Referensi  data yang digunakan adalah 11000.
Tabel  4. Hasil  identifikasi  kemasan  kaleng cacat sebanyak 30 kali.
No Jumlah pixel gelap Hasil Identifikasi 1. 14510 cacat 2. 16400 cacat 3. 18230 cacat 4. 21200 cacat 5. 10976 Tidak cacat 6. 15437 cacat 7. 19021 cacat 8. 16890 cacat 9. 12301 cacat 10. 14021 cacat 11. 13211 cacat 12. 19987 cacat 13. 22021 cacat 14. 10400 Tidak cacat 15. 12340 cacat 16. 18711 cacat 17. 19980 cacat 18. 18921 cacat 19. 27801 cacat 20. 28234 cacat 21. 10122 Tidak cacat 22. 19555 cacat 23. 16700 cacat 24. 9780 Tidak cacat 25. 28872 cacat 26. 19821 cacat
27. 12899 cacat 28. 15123 cacat 29. 14520 cacat 30. 24400 cacat Keberhasilan sistem mengidentifikasi kemasan kaleng cacat adalah 25/30 * 100% = 83,33 %

## Uji ketelitian identifikasi sistem
Uji  ini  dilakukan  terhadap  sejumlah kemasan  kaleng  minuman  yang  bervariasi dalam  hal  ini  cacat  dan  tidak  cacat  secara acak.
Tabel  5  menunjukkan  hasil  identifikasi sistem yang dilakukan sebanyak 30 kali. Tabel 5. Hasil identifikasi sistem mendeteksi kemasan kaleng secara acak.
No Jumlah pixel gelap Hasil Identifikasi Kondisi kemasan 1. 14516 cacat cacat 2. 16408 cacat cacat 3. 10930 Tidak cacat cacat 4. 21200 cacat cacat 5. 1098 Tidak cacat Tdk cacat 6. 9843 Tidak cacat Tdk cacat 7. 14021 cacat cacat 8. 10070 Tidak cacat Tdk cacat 9. 10801 Tidak cacat cacat 10. 14021 cacat cacat 11. 10211 Tidak cacat Tdk cacat 12. 19900 cacat cacat 13. 22321 cacat cacat 14. 10460 Tidak cacat Tdk cacat 15. 10340 cacat Tdk cacat 16. 18711 cacat cacat 17. 11080 cacat Tdk cacat 18. 9821 Tidak cacat Tdk cacat 19. 27791 cacat cacat 20. 8234 Tidak cacat Tdk
cacat 21. 10122 Tidak cacat cacat 22. 17558 cacat cacat 23. 11700 cacat Tdk cacat 24. 9789 Tidak cacat  Tdk cact 25. 28978 cacat cacat 26. 10821 Tidak cacat Tdk cacat 27. 10819 Tidak cacat cacat 28. 10623 Tidak cacat cacat 29. 10520 Tidak cacat Tdk cacat 30. 20409 cacat cacat
Berdasarkan hasil uji identifikasi pada tabel 5, didapatkan kemampuan sistem mengidentifikasi  kondisi  kemasan  kaleng sesuai  dengan  kondisi  yang  sebenarnya adalah : 20/30 * 100% = 66,67 %.
Hal  ini  disebabkan  karena  posisi  peletakan kemasan  kaleng  selalu  berubah  sehingga hasil capture yang didapat juga berubah.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisa, dapat diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Permukaan  kaleng  yang  cacat  akan menyebabkan perubahan warna, sehingga  dapat  teridentifikasi  sebagai kecacatan  yang  ditandai  dengan  pixel gelap dari citra biner.
2. Untuk hasil identifikasi dengan menggunakan kaleng tidak cacat memiliki  tingkat  keberhasilan  dengan persentase 80 %
3. Hasil  identifikasi  dengan  menggunakan kaleng cacat memiliki tingkat keberhasilan dengan persentase 83,33%. 4. Tingkat ketelitian sistem
mengidentifikasi  kemasan  kaleng  sesuai dengan  kondisi  yang  sebenarnya  (cacat atau tidak cacat) adalah 66,67 %.

## SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisa yang  telah  dilakukan,  dapat  diperoleh beberapa saran untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut :
1. Penelitian  ini  masih  terbatas  untuk penutup  kemasan  kaleng  dengan  warna silver,  selanjutnya  dapat  dikembangkan untuk warna yang lain.
2. Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya sistem  dapat  mengidentifikasi  tidak hanya  penutup  kemasan  saja  akan  tetapi juga sisi-sisi lainnya.
3. Pengembangan  selanjutnya  diharapkan sistem dapat bekerja secara on line yang terintegrasi  dengan  sistem  sortir  dan sehingga    dapat  dimanfaatkan  untuk sistem visual inspection otomatis.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Politeknik  Negeri Padang  yang  telah  mendanai  kegiatan pengabdian  kepada  masyarakat  melalui dana BOPTN,  yang akhirnya menghasilkan jurnal ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrizal, Dodon Y, Aulia R,'' Implementasi  Web  Camera  Sebagai Visual  Inspection  Otomatis  Untuk Proses Pemutuan Ukuran dan Tingkat  Kematangan  Buah  Tomat  '' , Jurnal  Ilmiah Elektron, Volume 4 No 2 Tahun 2012. Adhi, Tria Wijaya dan Yudi Prayudi.,'' Implementasi Visi Komputer  dan    Segmentasi  Citra untuk  Klasifikasi  Bobot  Telur  Ayam Ras'', Jurnal  seminar  nasionalaplikasi teknologi  informasi  (SNATI),  tahun
2010.
Fauzi,
M.H. dan H. Tjandrasa ,'' Implementasi Thresholding Citra Menggunakan Algoritma Hybrid Optimal Estimation'', Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya, tahun 2010.
Iswahyudi, Catur. 2010. Prototype Aplikasi Untuk  Mengukur  Kematangan  Buah
Apel  Berdasar  Kemiripan  Warna. Jurnal  Fakultas  Teknologi  Industri Institut  Sains  & Teknologi  AKPRIND Yogyakarta . Tidak diterbitkan
Rangkuti,  Haris  dan  Marimin,'' Analisis Citra Buah-Buahan Dengan
Algoritma  Fagin  dan  Threshold'',
Jurnal  nasional  aplikasi  teknologi (SNATI). tahun 2008.\
Rijal,  Yusron  dan  Riza  Dhian  Ariefianto,''
Deteksi  Wajah  Berbasis  Segmentasi Model Warna Menggunakan Template  Matching  Pada  Objek Bergerak '',Jurnal  Seminar  Nasional
Aplikasi Teknologi Informasi 2008.
Sanjana  P,  P.Mahalakshmi,  A.John  C S,R.Swath i,''Smart
Surveillance
Monitoring  System  Using  Raspberry PI and PIR Sensor'' ,Sanjana Prasad et al, / (IJCSIT)  International Journal of Computer  Science  and  Information Technologies, Vol. 5 (6) , 2014.
Thiang, Leonardus I,'' Otomatisasi Pemisah Buah  Tomat  Berdasarkan  Ukuran dan  Warna  Menggunakan  Webcam Sebagai  Sensor,'' Jurnal  seminar nasional ilmu komputer dan aplikasinya (SNIKA), tahun 2008. Utama, J., ''Akuisisi Citra Digital
Menggunakan Pemrograman Matlab'' ,  Majalah  Ilmiah  UNIKOM.
Vol.9, Hal 75
Wijaya,  T.A.  dan  Y.  Prayudi.  2010. “Implementasi  Visi  Komputer  dan Segmentasi  Citra  Untuk  Klasifikasi Bobot Telur Ayam Ras” . Yogyakarta.
Wibisono,  Setyawan, ''Klasifikasi  Tingkat Ketuaan Cabe Merah Besar,'' .http://www.google.com/jurna l/kalsifikasi-tingkat-ketuaan/pdf. Diakses tanggal   1 April 2016
Y.K.Wang,CT.Fang,
CY.Ke ,"Real-time
camera  anomaly  detection  for  real- world  video  surveillance" ,  Machine Learning and Cybernetics (ICMLC),International Conference on
IEEE, Volume: 4, 2011.
Yusron    Rijal  ,      Riza                  Dhian
Ariefianto,'' Deteksi  Wajah  Berbasis Segmentasi Model Warna Menggunakan  Template  Matching Pada  Objek  Bergerak'' , Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta, 2008.