## Identifikasi Citra Cacat Las Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurance Matrix (GLCM) dan K-NN
A. Asni B. 1 , Mayda Waruni K 2 , M. Jaya M 3 1,2,3 Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Universitas Balikpapan Jln. Pupuk Raya Gn. Bahagia Balikpapan 76114 INDONESIA Email: 1 a.asni.b@uniba-bpn.ac.id
Abstract— The welding process is a very common thing done in  industrial  activities.  The  welding  results  must  certainly  be assessed  so  that  the  quality  of  the  welding  results  is guaranteed. The quality of the welding results can be seen from the absence of defects  on  the  surface  of  welding  area.  This  research  aims  to determine  the  quality  of  welding  results.  The  methods  used  to identify welding defects in penetrant test results are the Grey Level Co-Occurance Matrix (GLCM) and K-Nearest Neighbor methods. From  80  test  data,  total  accuracy  reached  85%  which  is  divided into  4  classifications  namely  good,  porosity,  transverse  and longitudinal. Test results for the good class obtained the highest accuracy  of  90%  of  the  20  good  test  images  compared  to  the accuracy of the other 3 classes.
Keywords: identification  of  welding  defect,  GLCM,  K-Nearest Neighbor Classification
I ntisari — Proses  pengelasan  merupakan  hal  yang  sangat umum  dilakukan  dalam  kegiatan  industri.  Hasil  pengelasan tentunya  harus  dinilai  agar  kualitas  dari  hasil  pengelasannya terjamin.  Kualitas  dari  hasil  pengelasan  dapat  dilihat  dari  ada tidaknya cacat pada permukaan area las. Penelitian ini bertujuan untuk  menentukan  kualitas  hasil  pengelasan.  Metode  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  cacat  las  pada  hasil  tes penetrant adalah metode Grey Level Co-Occurance Matrix (GLCM) dan K-Nearest Neighbor. Dari 80 data uji, diperoleh total akurasi mencapai  85%  yang  terbagi  menjadi  4  klasifikasi  yaitu  good, porosity, transverse dan longitudinal.  Hasil pengujian untuk kelas good memperoleh akurasi tertinggi sebesar 90% dari 20 citra uji good dibanding dengan akurasi 3 kelas lainnya.
Kata Kunci : identifikasi cacat  pengelasan, GLCM, klasifikasi K-Nearest Neighbor.

## I. P ENDAHULUAN
Di era modern seperti sekarang, fungsi mata pada manusia dapat  di  implementasikan  pada  sebuah  benda  seperti  kamera yang  dapat  menangkap  dan  menyimpan  sebuah  gambar. Namun kamera hanya dapat menangkap sebuah gambar tanpa mampu mengidentifikasi gambar yang dihasilkan oleh kamera. Dengan  kecerdasan  buatan  atau  bisa  disebut Artificial Intellegence (AI),  hasil  gambar  yang  diambil  oleh  kamera dapat  diidentifikasi  sebagai  sebuah  objek  layaknya  proses identifikasi  yang  dilakukan  oleh  manusia.  AI  dapat  berfikir, melakukan  analisis  hingga  memberikan  keputusan  dengan akurasi  yang  tepat  [1].  Salah  satu  cabang  AI  yaitu Vision  AI diperoleh dengan menggabungkan beberapa disiplin ilmu yaitu computer vision dan machine learning . Computer vision dapat memvisualisasikan  data  berupa  gambar  atau  video  sehingga
komputer dapat memahami dan mengerti arti dari objek yang diidentifikasi [2]. Dengan dipadukan machine learning, Vision AI  dapat  melakukan  identifikasi  objek  layaknya  manusia. Machine  learning  adalah  kecerdasan  buatan  (AI)  yang bertujuan  untuk  memberikan  kemampuan  komputer  untuk belajar  agar  dapat  mengembangkan  sebuah  sistem,  membuat data  dan  algoritma  sehingga  mesin  dapat  melakukan  tugas secara mandiri [3].
Melihat potensi dari penggunaan yang sangat luas, Vision AI  menjadi  alternatif  dari  berbagai  macam  proses  yang membutuhkan  ketepatan  dan  pemrosesan  data  yang  sangat banyak  secara  cepat.  Proses  pengelasan  merupakan  hal  yang sangat umum dilakukan dalam  kegiatan industri. Dengan  AI, proses  pemeriksaan  kualitas  dari  hasil  pengelasan  tentunya dapat  dilakukan  secara  cepat,  mudah  dan  akurat.  Cacat  pada hasil  las  dapat  ditangkap  sebagai  citra  dan  dianalisa menggunakan AI.
Proses identifikasi objek pada suatu citra dilakukan dengan memadukan pendeteksian unsur interpretasi citra dan metode pengklasifikasian.  Salah  satu  contoh  dari  metode  yang digunakan  dalam  proses  identifikasi  citra  adalah Gray  Level Co-Occurance  Matrix (GLCM)  dan K-Nearest  Neighbor (K- NN).
Citra digital menurut jenisnya dapat dibagi menjadi 3, yaitu citra RGB, citra grayscale dan citra biner [4]. Jenis citra yang digunakan  dalam  proses  ekstraksi  ciri  dalam  metode  GLCM adalah citra grayscale. Metode GLCM dapat mengekstrak ciri citra  grayscale  menjadi  nilai-nilai  fitur.  Nilai-nilai  ciri  citra tersebut nantinya akan diklasifikasikan dengan metode K-NN untuk identifikasi objek pada citra digital.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode GLCM untuk mengekstrak ciri citra dari daun herbal [5], ikan berformalin  [6],  bunga  anggrek  [7],  motif  batik  [8],  jenis jerawat [9] dan ubin teraso [10]. Klasifikasi nilai ciri citra dapat menggunakan  metode  K-NN  seperti  pada  penelitian sebelumnya tentang klasifikasi kualitas tanah [11], klasifikasi motif batik [12], klasifikasi kualitas jeruk [13], klasifikasi citra wayang [14] dan klasifikasi penyakit paru-paru [15].
Berdasarkan  penelitian  yang  terdahulu  maka  proses identifikasi  cacat  las  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan metode  GLCM  dan  K-Nearest  Neighbor.  Ekstraksi  ciri  pada citra  dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  GLCM.  Proses identifikasi  dan  klasifikasi  pada  penelitian  ini  akan menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  prinsip kerja  berdasarkan  kedekatan  antar  data  pembelajaran  yang menggunakan variabel K sebagai nilainya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Penelitian Yang Relevan
Berikut  ini  adalah  beberapa  penelitian  yang  dijadikan sebagai referensi pada penelitian ini. Menurut Fittria Shofirotun Ni’mah, Sutojo dan Setiadi (2018), dalam jurnal yang berjudul “Identifikasi Tumbuhan Obat Herbal Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Gray Level Co-occurence Matrix dan K-Nearest  Neighbor”  menyatakan  bahwa  metode  ini  mampu mengidentifikasi  tumbuhan  obat  herbal  dengan  akurasi mencapai 90% dengan rata-rata akurasi 83.33% [5].
Menurut  Ayu  Pariyandani  dkk  (2019),  dalam  jurnal  yang berjudul  “Klasifikasi  Citra  Ikan  Berformalin  Menggunakan Metode  K-NN  dan  GLCM”  menyatakan  bahwa  metode  yang digunakan dalam penelitian tersebut  mampu  mengidentifikasi ikan  segar  dengan  akurasi  53%  dan  ikan  berformalin  dengan akurasi mencapai 92%. Kelemahan penelitian ini adalah ketika pengujian  ikan  segar  dilakukan,  hasil  yang  diemukan  lebih banyak ikan yang mengandung formalin [6].
Menurut Danar Putra Pamungkas (2019), dalam jurnal yang berjudul  “Ekstraksi  Citra  Menggunakan  Metode  GLCM  dan KNN  untuk  Indentifikasi  Jenis  Anggrek  (Orchidaceae)” menyatakan  bahwa  metode  ini  mampu  mengidentifikasi Orchidaceae atau bunga anggrek dengan akurasi mencapai 80% dengan rata-rata akurasi 77% [7].
Menurut Cahaya Jatmoko dan Daurat Sinaga (2019), dalam jurnal  yang  berjudul  “Ekstraksi  Fitur  GLCM  Pada  K-NN Dalam  Mengklasifikasi  Motif  Batik”  menyatakan  metode tersebut  mampu  mengenali  jenis  batik  motif  dengan  hasil akurasi tertinggi yaitu 100% pada percobaan pertama, 73.33% pada  percobaan  kedua  dan  66.67%  pada  percoban  ketiga. Kelemahan penelitian ini adalah kurangnya data latih sehingga beberapa jenis motif batik sulit untuk diidentifikasi [8].
Menurut Doni Briyan Wahyudi, Kusrini dan Ferry (2018), dalam  jurnal  yang  berjudul  “Pola  Tekstur  Permukaan  untuk Klasifikasi Mutu Ubin Teraso Menggunakan GLCM dan KNN” menyatakan bahwa metode yang dilakukan pada penelitian ini mampu mengidentifikasi ubin teraso dengan akurasi 85% untuk layak jual dan akurasi 85% untuk Gagal Produksi [10].
Berdasarkan  dari  beberapa  penelitian  diatas,  ditemukan kecocokan antara ide penulis  dengan  metode  yang digunakan dalam  penelitian  tersebut.  Hasil  pengelasan  yang  telah  di  tes penetrant  akan  menghasilkan  perbedaan  warna  yang  sangat mencolok.  Permukaan  hasil  pengelasan  akan  berwarna  dasar putih dan cacat las akan berwarna merah seta memiliki bentuk unik tersendiri pada tiap jenis cacat las. Dengan metode Gray Level  Co-Occurance  Matrix,  perbedaan  warna  pada  hasil pengelasan akan dapat diidentifikasi dengan baik, karena citra hasil las akan diubah menjadi citra grayscale sehingga warna merah  dan  putih  akan  diubah  menjadi  putih  dan  abu  abu kehitaman.  Kemudian  metode  K-Nearest  Neighbor  akan mengklasifikasikan  jenis  cacat  las  sesuai  nilai  ekstraksi  ciri citra  yang  telah  diekstrak  dengan  metode  GLCM  dengan perhitungan kedekatan antar nilai ekstraksi ciri citra.

## B. Cacat Las
Cacat las adalah perubahan fisik dari hasil pengelasan yang dapat  mempengaruhi  kualitas  hasil  pengelasan  yang disebabkan oleh kesalahan dalam metode pengelasan. Cacat las
dapat  disebabkan  oleh  banyak  hal  seperti  ampere  mesin  las yang terlalu besar, daerah pengelasan yang lembab dan basah, permukaan metal yang tidak bersih, dan lain sebagainya [16]. Terdapat beberapa jenis cacat las diantaranya adalah porosity , crack , slag inclusion , undercutting , dan lain-lain. Jenis cacat las yang akan diidentifikasi pada penelitian ini adalah : 1. Porosity Porosity adalah jenis cacat las yang terjadi pada logam yang berbentuk lubang-lubang. Porosity dapat terjadi karena banyak hal  seperti  ampere  mesin  las  yang  terlalu  besar,  daerah pengelasan  yang  lembab  dan  basah,  permukaan  metal  yang tidak  bersih,  dan  lain  sebagainya  [17].  Cacat porosity ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1 cacat Porosity 2. Retak ( Crack ) Retak  ( Crack )  adalah  putus  atau  pecahnya  logam  akibat pengelasan  yang  ditimbulkan  oleh  tegangan.  Retak  dapat terjadi  pada  material  las  maupun  bagian  yang  dekat  dengan bidang pengelasan [18]. Retak pada  material las dapat terjadi pada  bagian  dasar  material  maupun  permukaan  material  las. Retak  pada  hasil  pengelasan  dapat  berbentuk  memanjang searah  pengelasan,  melintang  dari  arah  pengelasan,  bahkan berbentuk  serabut  menyerupai  bintang.  Retak  pada  hasil pengelasan  dapat  terjadi  saat  proses  pengelasan  berlangsung ataupun setelah beberapa waktu. Jenis cacat las retak yang akan diidentifikasi pada penelitian ini adalah Transverse Crack dan Longitudinal Crack . Cacat Transverse Crack dan Longitudinal Crack ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2 Cacat Transverse Crack dan Longitudinal Crack
C. Non Destructive Testing Non  Destructive  Testing (NDT)  adalah  proses  identifikasi segala  jenis  kerusakan  yang  ada  pada  sebuah  benda  tanpa merubah ataupun merusak benda uji. Tujan dari dilakukannya Non  Destructive  Testing (NDT) adalah  untuk  mengetahui apakah material yang kita gunakan berkualitas baik atau masih didalam batas aman toleransi kerusakan yang diakibatkan oleh cacat-cacat  logam  [19] . Salah  satu  metode  NDT  adalah Penetrant  Testing . Penetrant  Testing menggunakan  cairan penetrant berwarna merah. Cairan tersebut dapat disemprotkan langsung  pada  benda  uji  atau  di  ratakan  dengan  kuas  pada benda  uji.  Visible  penetrant  membutuhkan  Cleaner  sebagai pembersih  benda  uji  dan  developer  untuk  menaikkan  cairan
penetrant  yang  mengendap  didalam  cacat  las  agar  hasil  cacat las  dapat  diidentifikasi.  Contoh  pengaplikasian  visible penetrant test ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3 Pengaplikasian Penetrant Testing

## D. Standar ASME dan AWS
Pengelasan memiliki standar kriteria untuk dapat dikatakan cacat. Standar yang paling umum digunakan dalam pengelasan adalah ASME ( American Society of Mechanical Engineering ) bagian  IX  dan  AWS  ( American  Welding  Society )  D1.1.  [20]. Standar  cacat  las  pada  pemeriksaan  dengan liquid  penetrant testing tertera pada Mandatory Appendix 8 (Page 417) of ASME BPVC  Section  VIII  Div  1,  2017  Edition .  Kriteria  penerimaan hasil  pemeriksaan liquid  penetrant  test menurut  ( Mandatory Appendix 8 ) menyatakan bahwa semua permukaan pengelasan yang akan diperiksa harus bebas dari [16]:
- Segala  macam  indikasi  linear  /  berbentuk  garis  akan dinyatakan ditolak.
- Segala  macam  indikasi  berbentuk  bulatan  yang  memiliki diameter lebih dari 5mm atau (3/16 in.) dinyatakan ditolak.
- 4 atau lebih indikasi berbentuk bulatan yang sejajar dalam
1 garis dan terpisah dengan jarak 1.5 mm atau (1/16 in.) atau kurang, dari ujung ke ujung.

## E. Pengolahan Citra
Citra  adalah  gambar  atau  imitasi  dua  dimensi  dari  suatu objek. Citra dapat dinyatakan sebagai fungsi f (x,y) dimana x dan y adalah koordinat ruang dan f dari koordinat x maupun y adalah  intensitas  atau  derajat  keabuan  dari  sebuah  citra  [21] . Jenis – jenis citra menurut nilai pikselnya dapat dikelompokkan menjadi beberapa jenis [22], yaitu :
1. Citra RGB (Red, Green, Blue)
Citra  RGB  (Red,  Green,  Blue)  adalah  sebuah  pemodelan warna  yang  terdiri  dari  3  macam  kanal  warna  yaitu  Merah (Red),  Hijau  (Green)  dan  Biru  (Blue)  [21].  Setiap  kanal memiliki intensitas warna dalam skala 8 bit atau memiliki range / jarak dari nilai 0 hingga 255 [4]. Kombinasi dari ketiga warna tersebut  dapat  menjadi  jutaan  macam  warna  sesuai  dengan intensitas  dari  masing-masing  kanal  warnanya.  Dalam intensitas penuh, model warna RGB akan menjadi warna Putih (255,255,255)  sedangkan  dalam  intensitas  terendah  model warna  RGB  akan  menjadi  berwarna  hitam  (0,0,0).  Warna- warna dari citra RGB ditunjukkan pada gambar 4.

## Gambar 4 Citra Warna RGB
2. Citra Grayscale Citra Grayscale adalah  citra  yang  terdiri  dari  warna  dari piksel  yang  berada  didalam  gradasi  warna  antara  hitam  dan putih. Grayscale atau warna keabuan memiliki satu kanal warna 8 bit dengan rentang nilai range / jarak dari 0 sampai 255 [22]. Gradasi warna pada citra grayscale ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5 Gradasi Citra Grayscale
3. Citra Biner
Citra Biner adalah sebuah citra yang terdiri hanya dari dua warna  yaitu  hitam  dan  putih  [22].  Karena  citra  biner  hanya terdiri  dari  warna  hitam  dan  putih,  citra  biner  hanya memerlukan 1 bit per piksel yaitu 0 dan 1 atau 0 dan 255 dalam 8 bit [4]. Ilustrasi citra biner ditunjukkan pada gambar 6.

## Gambar 6 Ilustrasi Citra Biner
F. Gray Level CO-Occurance Matrix (GLCM)
Gray Level  Co-Occurance Matrix (GLCM) adalah sebuah metode  ekstraksi  ciri  pada  citra  untuk  memperoleh  nilai  fitur dengan  cara  menghitung  kemungkinan  dari  perhitungan ketetanggaan antar dua piksel pada jarak dan sudut tertentu [9]. Hubungan antar dua piksel citra asli dihitung pada orde kedua. Dengan  menghitung  kemungkinan  hubungan  ketetanggaan antar  dua  piksel  pada  jarak  dan  orientasi  sudut  tertentu  akan mendapatkan  ciri  statistik  dari  orde  kedua.  Gray  Level  Co- Occurance  Matrix  (GLCM)  memiliki  4  orientasi  sudut hubungan ketetanggaan antar piksel yaitu 0°, 45°, 90° dan 135° [9].  Pada  orientasi  sudut  0°,  hubungan  ketetanggaan  piksel dihitung  1  piksel  kearah  kanan.  Pada  orientasi  sudut  45°, hubungan ketetanggaan piksel dihitung 1 piksel kearah kanan atas. Pada orientasi sudut 90°, hubungan ketetanggaan dihitung 1 piksel kearah atas. Pada orientasi sudut 135° [9], hubungan ketetanggaan dihitung 1 piksel kearah kiri atas. Arah orientasi sudut dari Gray Level Co-Occurance Matrix ditunjukkan pada gambar 7.

## Gambar 7 Arah orientasi sudut GLCM
Perhitungan  fitur  ciri  tekstur  berdasarkan  persamaan Harralick dapat dijabarkan sebagai berikut :
- Kontras ( Contrast )
Kontras  pada  fitur  GLCM  menunjukkan  ukuran  penyebaran element  matriks  pada  citra.  Semakin  jauh  letaknya  dari diagonal  utama  maka  nilai  kontrasnya  semakin  besar  [9]. Perhitungan nilai kontras dapat dituliskan dengan persamaan :
................... (1) Keterangan :   -  P(i,j)  adalah  probabilitas  nilai  pada  baris  I dan kolom j -  N adalah banyaknya data
-  G adalah banyaknya derajat keabuan
-  Μ adalah rata-rata nilai P
- Homogenitas ( Homogeneity )
Homogenitas  pada  fitur  GLCM  adalah  ukuran  keseragaman variasi  intensitas  pada  citra  [7].  Perhitungan  nilai  dari Homogenitas dapat dituliskan dengan persamaan :
............... (2)
- Angular Second Momement ( ASM) Angular Second Moment adalah ukuran keseragaman pada gambar melalui jumlah kuadrat elemen pada matrix GLCM [12]. Nilai ASM dapat dihitung menggunakan persamaan :
................. (3)
- Energy
Energy pada  fitur  GLCM  adalah  ukuran  intensitas  keabuan antar konsentrasi pasangan pada matriks. Nilai dari energy akan semakin tinggi jika suatu nilai piksel memiliki kemiripan pada nilai piksel lainnya dan nilai dari energy akan semakin rendah ditandai dengan nilai dari GLCM normalisasi yang bervariasi [12]. Nilai energy dapat dihitung dengan persamaan [23]:
................ (4)
Keterangan :   -  L adalah nilai aras keabuan tertinggi
-  i adalah aras keabuan citra
-  P(i) adalah probabilitas nilai channel citra i pada citra
- Dissimiliarity
Dissimiliarity pada fitur GLCM adalah ukuran ketidaksamaan pada  suatu  tekstur. Dissimiliarity akan  bernilai  besar  jika bentuk tekstur sangat acak dan bernilai kecil jika bentuk tekstur seragam  [9].  Nilai Dissimiliarity dapat  dihitung  dengan persamaan :
.................... (5)
- Correlation
Correlation adalah  ukuran  ketergantungan  linear  antar  nilai aras keabuan dalam sebuah citra [12]. Nilai Correlation dapat dihitung dengan persamaan :
......... (6)
G. Algoritma K-Nearest Neighbor K-Nearest  Neighbor adalah  suatu  metode  yang  untuk mencari  sebuah  kasus  dengan  menghitung  kedekatan  antara kasus  baru  dan  kasus  lama  dimana  setiap  contoh  kasus  baru diklasifikasikan oleh suara mayoritas dari K tetangga. Nilai dari K adalah bilangan bulat positif dan umumnya bernilai kecil [7] . Prinsip  kerja  algoritma  ini  adalah  berdasarkan  jarak  terdekat antara query instance dan sampel data latih [7]. Algoritma ini akan melihat jumlah kemunculan dari kelas dalam K-tetangga yang  terpilih  berdasarkan  K-tetangga  terdekat.  Kelas  yang paling bayak muncul akan menjadi kelas hasil dari klasifikasi. Jarak  ketetanggan  antar  nilai  ketetanggan  akan  dihitung berdasarkan persamaan Euclidean Distance yaitu [12] :
......... (7)
Keterangan :   -  d adalah Euclidean Distance - x2 dan y2 adalah data latih
- x2 dan y2 adalah data uji

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di PLTU Kaltim Teluk Balikpapan, kelurahan  Kariangau,  Balikpapan  Barat.  Penelitian  ini memiliki  rancangan  diagram  alir  sistem  pelatihan  dan pengujian seperti yang ditunjukkan pada gambar 8 :
𝑑 = √(𝑥 2 − 𝑥 1 ) 2 +  (𝑦 2 − 𝑥 1 ) 2
Gambar 8 Diagram Alir Sistem

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Tampilan GUI Pada Python
Tampilan Graphical User Interface pada sistem identifikasi cacat  las  ditunjukkan  pada  gambar  9.  Terdapat  beberapa macam  komponen  yang  ada  didalam  GUI  ini,  seperti  tombol upload,  tombol  proses,  tabel  GLCM,  tabel  nilai  data  latih GLCM  dan  label  gambar.  Tombol  upload  berfungsi  untuk memasukkan gambar dengan memilih gambar dari folder data yang  telah  disiapkan.  Tombol  proses  berfungsi  untuk melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  perhitungan algortima  K-NN.  Tabel  GLCM  menampilkan  nilai-nilai ekstraksi  ciri  citra  digital  data  uji  dan  tabel  nilai  GLCM  data latih menampilkan nilai ciri citra digital dari data uji.
Gambar 9 Tampilan GUI Python B. Data Pengujian Sistem
Proses pengujian menggunakan data citra hasil pengelasan berupa hasil las bagus dan hasil las cacat. Jumlah seluruh data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 269 data citra berupa  gambar  hasil  pengelasan.  Berikut  data  latih  dan  uji ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Pelatihan dan Pengujian Sistem NO Jenis Data Citra Jumlah Data latih Jumlah Data Uji 1. Good 48 20 2. Porosity 49 20 3. Transverse 44 20 4. Longitudinal 48 20 Total 189 80
Dapat dilihat pada tabel 1, data uji yang digunakan adalah 80 citra hasil pengelasan dengan jenis good sebanyak 20 citra, jenis porosity sebanyak 20 citra, jenis transverse sebanyak 20 citra dan jenis longitudinal  sebanyak 20 citra. Berikut contoh beberapa  data  uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Contoh Data Pengujian
C. Pengujian Sistem GLCM dan K-Nearest Neighbor Pengujian citra pengelasan
bertujuan untuk mengidentifikasi  jenis  cacat  las  dan  mengetahui  akurasi identifikasi foto citra hasil pengelasan. Pengujian dikategorikan menjadi  4  jenis  yaitu good , porosity , transverse dan longitudinal . Hasil akurasi pengujian masing-masing cacat las yang  didapatkan  akan  diakumulasi  menjadi  total  akurasi. Penentuan jenis hasil pengelasan didasari oleh kedekatan jarak antara data latih dan data uji dengan nilai K = 1 pada metode K-NN.  Perhitungan  jarak  antara  data  latih  dan  data  uji menggunakan perhitungan Euclidean Distance .
Nilai acuan  klasifikasi  untuk proses pengujian  identifikasi jenis  cacat  las  pada  data  uji  berdasarkan  nilai  ciri  data  latih seperti beberapa sampel data latih pada tabel 3.
Tabel 3. Sampel Data Latih
Pengujian data dilakukan dengan memasukkan file kedalam GUI  python  dan  pengujian  sekaligus.  Citra  yang  akan dimasukkan  terlebih  dahulu  melalui preprocessing yaitu diubah  dimensinya  menjadi  320  x  240  pixel  dan  diubah menjadi  citra  grayscale.  Kemudian  citra  akan  diekstrak  ciri citranya  dengan  algoritma  GLCM  sehingga  menghasilkan nilai-nilai ciri citra seperti energy , homogeneity , dissimiliarity , dan  lain-lain.  Nilai-nilai  tersebut  kemudian  dicari  nilai ketetanggaan  terdekatnya  antara  data  uji  terhadap  data  latih menggunakan  algoritma  K-NN  berdasarkan  jarak Euclidean. Proses pengujian ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Proses Pengujian
Sampel  nilai-nilai  ekstraksi  ciri  citra  uji  ditunjukkan  pada tabel 4.
Tabel 4. Sampel Data Uji
Hasil pengujian dari 80 citra hasil pengelasan ditunjukkan pada tabel 5 berikut :
Tabel 5. Hasil Pengujian No Nama File Hasil Identifikasi Keterangan 1 Ujigd01.jpg Good Benar 2 Ujigd02.jpg Good Benar 3 Ujigd03.jpg Good Benar 4 Ujigd04.jpg Good Benar 5 Ujigd05.jpg Good Benar 6 Ujigd06.jpg Porosity Salah 7 Ujigd07.jpg Good Benar 8 Ujigd08.jpg Good Benar 9 Ujigd09.jpg Good Benar 10 Ujigd10.jpg Good Benar 11 Ujigd11.jpg Good Benar 12 Ujigd12.jpg Porosity Salah 13 Ujigd13.jpg Good Benar 14 Ujigd14.jpg Good Benar 15 Ujigd15.jpg Good Benar 16 Ujigd16.jpg Good Benar 17 Ujigd17.jpg Good Benar 18 Ujigd18.jpg Good Benar 19 Ujigd19.jpg Good Benar 20 Ujigd20.jpg Good Benar 21 Ujipst01.jpg Porosity Benar 22 Ujipst02.jpg Porosity Benar 23 Ujipst03.jpg Porosity Benar 24 Ujipst04.jpg Porosity Benar 25 Ujipst05.jpg Good Salah 26 Ujipst06.jpg Longitudinal Salah 27 Ujipst07.jpg Porosity Benar 28 Ujipst08.jpg Porosity Benar 29 Ujipst09.jpg Porosity Benar 30 Ujipst10.jpg Porosity Benar 31 Ujipst11.jpg Good Salah 32 Ujipst12.jpg Porosity Benar 33 Ujipst13.jpg Porosity Benar 34 Ujipst14.jpg Porosity Benar 35 Ujipst15.jpg Porosity Benar 36 Ujipst16.jpg Porosity Benar 37 Ujipst17.jpg Porosity Benar 38 Ujipst18.jpg Porosity Benar 39 Ujipst19.jpg Porosity Benar 40 Ujipst20.jpg Porosity Benar
No Nama File Hasil Identifikasi Keterangan 41 Ujitvs01.jpg Transverse Benar 42 Ujitvs02.jpg Transverse Benar 43 Ujitvs03.jpg Transverse Benar 44 Ujitvs04.jpg Transverse Benar 45 Ujitvs05.jpg Transverse Benar 46 Ujitvs06.jpg Transverse Benar 47 Ujitvs07.jpg Transverse Benar 48 Ujitvs08.jpg Porosity Salah 49 Ujitvs09.jpg Transverse Benar 50 Ujitvs10.jpg Transverse Benar 51 Ujitvs11.jpg Transverse Benar 52 Ujitvs12.jpg Transverse Benar 53 Ujitvs13.jpg Transverse Benar 54 Ujitvs14.jpg Longitudinal Salah 55 Ujitvs15.jpg Porosity Salah 56 Ujitvs16.jpg Transverse Benar 57 Ujitvs17.jpg Transverse Benar 58 Ujitvs18.jpg Good Salah 59 Ujitvs19.jpg Transverse Benar 60 Ujitvs20.jpg Transverse Benar 61 Ujilng01.jpg Longitudinal Benar 62 Ujilng02.jpg Longitudinal Benar 63 Ujilng03.jpg Longitudinal Benar 64 Ujilng04.jpg Longitudinal Benar 65 Ujilng05.jpg Longitudinal Benar 66 Ujilng06.jpg Longitudinal Benar 67 Ujilng07.jpg Porosity Salah 68 Ujilng08.jpg Longitudinal Benar 69 Ujilng09.jpg Longitudinal Benar 70 Ujilng10.jpg Longitudinal Benar 71 Ujilng11.jpg Longitudinal Benar 72 Ujilng12.jpg Porosity Salah 73 Ujilng13.jpg Longitudinal Benar 74 Ujilng14.jpg Good Salah 75 Ujilng15.jpg Longitudinal Benar 76 Ujilng16.jpg Longitudinal Benar 77 Ujilng17.jpg Longitudinal Benar 78 Ujilng18.jpg Longitudinal Benar 79 Ujilng19.jpg Longitudinal Benar 80 Ujilng20.jpg Longitudinal Benar
Dari 80 citra uji, 68 citra uji berhasil diidentifikasi dengan benar dan 12 citra uji salah diidentifikasi sesuai jenis hasil las. 68 data yang berhasil diidentifikasi dengan benar terdiri dari 18 citra  good,  17  citra  porosity,  16  citra  transverse  dan  17  citra longitudinal. Sedangkan 12 citra uji salah diidentifikasi terdiri dari 2 citra good, 3 citra porosity, 4 citra transverse dan 3 citra longitudinal.

## D. Hasil Akurasi
Akurasi  pengujian  masing-masing  jenis  hasil  pengelasan dihitung dengan rumus :
𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒃𝒆𝒏𝒂𝒓 𝒅𝒊𝒊𝒅𝒆𝒏𝒕𝒊𝒇𝒊𝒌𝒂𝒔𝒊 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒖𝒋𝒊 𝒔𝒆𝒔𝒖𝒂𝒊 𝒋𝒆𝒏𝒊𝒔 𝒉𝒂𝒔𝒊𝒍 𝒍𝒂𝒔 𝑿 𝟏𝟎𝟎% .......... (8)
Sehingga  perhitungan  akurasi  pengujian  masing-masing jenis hasil pengelasan adalah sebagai berikut :
a. Akurasi Uji Citra Good
= 18 20 𝑥 100% =  90%
b. Akurasi Uji Citra Porosity
= 17 20 𝑥 100% =  85%
c. Akurasi Uji Citra Transverse
= 16 20 𝑥 100% =  80%
d. Akurasi Uji Citra Longitudinal
= 17 20 𝑥 100% =  85%
Total akurasi pengujian hasil pengelasan dihitungan dengan rumus :
= 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒃𝒆𝒏𝒂𝒓 𝒅𝒊𝒊𝒅𝒆𝒏𝒕𝒊𝒇𝒊𝒌𝒂𝒔𝒊 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒖𝒋𝒊 𝒉𝒂𝒔𝒊𝒍 𝒍𝒂𝒔 𝑿 𝟏𝟎𝟎% ............. (9)
= 68 80 𝑥 100% = 85%
Berdasarkan  hasil  pengujian,  identifikasi  jenis  cacat  las pada hasil tes penetrant menggunakan metode GLCM dan K- NN memiliki hasil yang cukup baik. Dapat dilihat dari  akurasi tertinggi  sebesar  90%  untuk  akurasi  uji  citra  good  dan  total akurasi  sebesar  85%,  yang  mana  lebih  baik  dibandingkan penelitian  sebelumnya  yaitu  “Identifikasi  Tumbuhan  Obat Herbal Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Gray Level Co-occurence Matrix dan K-Nearest Neighbor” dengan akurasi  rata-rata  83.33%  [5],  Ekstraksi  Citra  Menggunakan Metode  GLCM  dan  KNN  untuk  Indentifikasi  Jenis Anggrek (Orchidaceae)” dengan akurasi rata-rata 77% [7] serta memiliki akurasi  rata-rata  yang  sama  baiknya  dengan  “Pola  Tekstur Permukaan untuk Klasifikasi Mutu Ubin Teraso Menggunakan GLCM dan KNN” yang memiliki akurasi rata-rata 85% [10].

## V. K ESIMPULAN
Setelah  melakukan  seluruh  proses  penelitian  dan mendapatkan  hasil  pada  proses  pengujian,  dapat  disimpulkan beberapa hal seperti berikut :
a. Klasifikasi  yang  ditetapkan  berdasarkan  jenis  cacat  las yang  terbagi  menjadi  4  kelas,  yaitu;  good,  porosity, transverse dan longitudinal. Identifikasi Citra pengujian menggunakan metode GLCM dan K-NN pada penelitian ini berhasil diperoleh dengan mengujikan 80 citra hasil pengelasan yang terdiri dari 20 citra uji good, 20 citra uji porosity,  20  citra  uji  transverse  dan  20  citra  uji longitudinal.
b. Hasil identifikasi tingkat akurasi menggunakan metode GLCM dan K-NN diperoleh sebagai berikut :
-   Dari 20 data citra uji good, 18 citra teriidentifikasi benar dengan akurasi uji good sebesar 90%.
-   Dari  20  data  citra  uji  porosity,  17  citra  teriidentifikasi benar dengan akurasi uji porosity sebesar 85%.
-    Dari 20 data citra uji transverse, 16 citra teriidentifikasi benar dengan akurasi uji transverse sebesar 80%.
-    Dari  20  data  citra  uji  longitudinal,  17  citra teriidentifikasi  benar  dengan  akurasi  uji  longitudinal sebesar 85%.
Sehingga  diperoleh  total  akurasi  hasil  pengujian  sebesar 85% dari 80 data uji.

## REFERENSI
[1] R. R. W. N. Soeprajitno, “ Potensi Artificial Intelligence (Ai) Menerbitkan Opini Auditor ?, ” J. Ris. Akunt. Dan Bisnis Airlangga , vol. 4, no. 1, hal. 560– 573, 2019.
[2] D. A. Prabowo dan D. Abdullah, “ Deteksi dan Perhitungan Objek Berdasarkan Warna Menggunakan Color Object Tracking, ” Pseudocode , vol. 5, no. 2, hal. 85–91, 2018.
[3] A. Asrianda, H. A. K. Aidilof, dan Y. Pangestu, “ Machine Learning for Detection of Palm Oil Leaf Disease Visually using Convolutional Neural Network Algorithm, ” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 4, no. 2, hal. 286–293, 2021.
[4] A. Asni b dan T. O. Dana, “ Identifikasi Wajah Dengan Segmentasi Warna Kulit Menggunakan Metode Viola Jones, ” J. Tek. Elektro Uniba (JTE Uniba) , vol. 4, no. 1, hal. 1–6, 2019.
[5] F. S. Ni’mah, T. Sutojo, dan D. R. I. M. Setiadi, “ Identifikasi Tumbuhan Obat Herbal Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Gray Level Co- occurence Matrix dan K-Nearest Neighbor, ” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 2, hal. 51–56,
2018.
[6] A. Pariyandani, “ Klasifikasi Citra Ikan Berformalin Menggunakan Metode K-NN dan GLCM, ” Pros. Semin. Nas. Teknol. Inform. , vol. 2, no. 1, hal. 42–47,
2019.
[7] D. P. Pamungkas, “ Ekstraksi Citra menggunakan Metode GLCM dan KNN untuk Identifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae), ” Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 2, hal. 51–56, 2019.
[8] C. Jatmoko dan D. Sinaga, “ Ektraksi Fitur Glcm Pada K-Nn Dalam Mengklasifikasi Motif Batik, ” hal. 978– 979, 2019.
[9] M. Ramadhani, “ Klasifikasi Jenis Jerawat
Berdasarkan Tekstur dengan Menggunakan Metode GLCM, ” e-Proceding of Enggineering , vol. 5, no. 1, hal. 870–876, 2018.
[10] D. B. Wahyudi, K. Kusrini, dan F. W. Wibowo, “ Pola Tekstur Permukaan untuk Klasifikasi Mutu Ubin
Teraso Menggunakan GLCM dan KNN, ” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 1, hal. 49, 2019.
[11] R. Rudi dan D. Avianto, “ Implementasi Ekstraksi Ciri Histogram dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Jenis Tanah di Kota Banjar, Jawa Barat, ” J. Buana Inform. , vol. 10, no. 2, hal. 85, 2019.
[12] Y. Rahman dan H. Wijayanto, “ Klasifikasi Batik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour Berdasarkan Gray Level Co-Occurrence Matrices
( GLCM ), ” Jur. Tek. Inform. FIK UDINUS , vol. 244, no. Ecpe, hal. 1–7, 2015.
[13] R. Enggar Pawening, W. Ja, dan  far Shudiq, “ Klasifikasi Kualitas Jeruk Lokal Berdasarkan
Tekstur Dan Bentuk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN), ” Ejournal.Unuja.Ac.Id , vol. 1, no. 1, hal. 10–17, 2020.
[14] B. Sandy, J. K. Siahaan, P. Permana, dan ..., “ Klasifikasi Citra Wayang Dengan Menggunakan Metode k-NN & GLCM, ” Semant. (Seminar … , vol. 2, no. November, hal. 71–77, 2019.
[15] S. Syahrir, S. Bayulianto, R. I. Adam, dan M. Si, “ Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Dengan Algoritma K-NN (K-Nearest Neighbor) Berdasarkan Tekstur GLCM, ” vol. 5, no. 2, hal. 127–133, 2021.
[16] ASME, “ Mandatory Appendices, ” Asme Boil. Press. Vessel Code , 2004.
[17] W. T. Boiler, P. P. Unit, dan P. Unit, “ Analisis Cacat Las Incomplete Fusion Dan Retak Memanjang Pada Waterwall Tube Boiler PLTU Paiton Unit 1, ” vol. 18, no. 1, hal. 10–20, 2015.
[18] J. Dharma, B. I. S. T. Akprind, Y. Issn, dan E. Oktober, “ 1,2 1 , 2, ” vol. 2, no. 2, hal. 148–156, 2019.
[19] N. I. Sumardani, N. I. Setiawan, dan B. W. Nuryadin, “ Defect Analysis of Carbonsteel Pipe Welding Connections Using Non-Destructive Testing with the Penetrant Test Method, ” 2020.
[20] T. Endramawan, E. Haris, F. Dionisius, dan Y. Prinka, “ Aplikasi Non Destructive Test Penetrant Testing (Ndt-Pt) Untuk Analisis Hasil Pengelasan Smaw 3G Butt Joint, ” JTT (Jurnal Teknol. Ter. , vol. 3, no. 2, hal. 44–48, 2017.
[21] R. C. Gonzalez,
“ Digital_Image_Processing_2ndEd.pdf. ” hal. 1–793, 2002.
[22] A. K. Tarigan, S. D. Nasution, dan A. Karim, “ Aplikasi Pembelajaran Citra Dengan Menggunakan Metode Computer Assisted Instruction (CAI), ” vol. 3, no. 4, hal. 1–4, 2016.
[23] P. D. Mryka Hall-Beyer, “ GLCM Texture: A Tutorial, ” 17th Int. Symp. Ballist. , vol. 2, no. March, hal. 18–19, 2017.