## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390

## Penerapan Metode CNN (Convolutional Neural Network) untuk Mengklasifikasikan Jenis Cacat pada Kulit Hewan
Eka Legya Frannita 1,* , Alifia Revan Prananda 2
1 Program Studi Teknologi Pengolahan Produk Kulit, Politeknik ATK Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Tidar, Magelang, Indonesia Email: 1,* eka.legya@atk.ac.id, 2 revan@untidar.ac.id Email Penulis Korespondensi: eka.legya@atk.ac.id
Abstrak− Industri  pembuatan  produk  fashion  dari  kulit  hewan  merupakan  salah  satu  bidang  industri  yang  sedang  berkembang.  Di Indonesia, industri produk fashion dari kulit hewan merupakan salah satu industri prioritas pemerintah. Hal ini dikarenakan terdapat cukup banyak industri produk fashion dari kulit hewan yang berkembang di berbagai daerah di Indonesia. Pesatnya perkembangan industri  ini  juga  diiringi  dengan  banyaknya  jumlah  permintaan  konsumen  terhadap  produk  fashion  dari  kulit  hewan.  Melihat  fakta tersebut,  maka  penjaga  kualitas  kulit  yang  dihasilkan  adalah  hal  yang  sangat  penting  agar  kulit  yang  diproduksi  dapat  memenuhi kebutuhan  konsumen.  Salah  satu  langkah  untuk  menjaga  kualitas  kulit  adalah  dengan  melakukan  proses  inspeksi  kualitas  kulit. Namun,  saat  ini  proses  inspeksi kulit  masih  dilakukan  secara  manual dengan  mengidentifikasi  jenis-jenis  cacat  yang  terdapat  pada permukaan kulit secara langsung. Proses pemeriksaan yang manual ini tentunya memiliki kelemahan yang dapat merugikan seperti membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama,  butuh  ketelitian  yang  tinggi,  butuh  operator  yang  berpengalaman.  Adapun  tujuan  dari penelitian ini adalah mengembangkan arsitektur convolutional neural network yang dapat mengklasifikasikan jenis-jenis cacat pada kulit guna menyelesaikan permasalahan di atas. Kontribusi dari penelitian ini adalah arsitektur yang dikembangkan bertujuan untuk mengolah  data  dengan  jumlah  kelas  dan  jumlah  dataset  yang  cukup  banyak  dan  belum  banyak  digunakan  oleh  penelitian sebelumnya.  Penelitian  dimulai  dengan  proses  studi  literatur  dan  pengumpulan  data.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan dataset publik yang terdiri dari 3600 citra kulit digital yang terdistribusi ke dalam enam  kelas (folding mask, grain off, growth  marks, loose  grains, pinhole, non-defective). Setelah data  terkumpul selanjutnya dilakukan  pelatihan dan pengujian.  Proses pelatihan dilakukan pada beberapa epoch untuk mencari model dengan performa terbaik. Berdasarkan proses pelatihan dan pengujian model diperoleh akurasi pelatihan sebesar 90,43% dan akurasi pengujian sebesar 88,47%.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network; Cacat Kulit; Inspeksi Kulit; Klasifikasi; Kualitas Kulit
Abstract− Recently,  leather  industry  was  rapidly  growth  in  several  countries.  In  Indonesia,  leather  industry  became  one  of  the government's priority industries since there were quite a lot of leather industries developing in various regions in Indonesia. On the other  hand,  there  were  large  number  of  consumer  demand  for  leather  products.  Regarding  to  this  fact,  maintaining  the  quality  of leather was strongly important. An alternative solution for maintaining leather quality is to conduct leather quality inspection process. However, currently the leather inspection process was still carried out manually by identifying directly the types of defects found on the  surface  of  the  leather.  This  manual  inspection  process  certainly  has  several  hurdles  such  as  time  consuming,  requiring  high accuracy,  and  requiring  experienced  operators.  This  research  aimed  to  develop  convolutional  neural  network  architecture  that  can classify  types  of  leather  defects.  This  research  was  done  by  conducting  four  main  processes  which  were  literature  study  and  data collection  processes,  develop  CNN  architecture,  training  process,  and  testing  process.  This  research  work  used  public  dataset consisting of  3600  digital leather  images  distributed  into  six  classes  (folding  mask,  grain  off,  growth  marks,  loose  grains,  pinhole, non-defective). Based on the training and testing process, the model obtained training accuracy of 90.43% and testing accuracy of 88.47%.
Keywords : Convolutional Neural Network; Classification; Leather Defect; Leather Inspection; Leather Quality

## 1. PENDAHULUAN
Industri  pengolahan  kulit  saat  ini  merupakan  industri  yang  cukup  besar  dan  sedang  berkembang  pesat.  Hal  ini beriringan  dengan  kebutuhan  akan  konsumsi  daging  hewan.  Agar  kulit  hewan  tersebut  tidak  menjadi  limbah,  maka banyak industri  yang  memulai untuk  mengolah  kulit  hewan  menjadi komoditas atau produk  kulit  yang  memiliki nilai jual  yang  tinggi.  Pada  tahun  2003,  industri  kulit  global  telah  berhasil  memproduksi  sekitar  18  miliar  feet  persegi, dengan  perkiraan  nilai  sebesar  40  miliar  US  dolar.  Negara-negara  berkembang  kini  memproduksi  lebih  dari  60% kebutuhan  kulit  di  seluruh  dunia.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  industri  kulit  merupakan  industri  yang  cukup esensial dan memiliki peranan penting di berbagai negara (Aslam et al., 2019) (Moganam & Sathia Seelan, 2022)(Wang & Kyoung, 2023) .
Sebelum  kulit  dapat  diproses  sebagai  produk  manufaktur,  kulit  harus  melewati  serangkaian  tahap  pengolahan. Proses  pengolahan  kulit  umumnya  terdiri  atas  persiapan  penyamakan,  penyamakan,  dan  finishing.  Setiap  tahap pemrosesan  ini  melibatkan  berbagai  prosedur  tergantung  pada  jenis  bahan  baku  dan  spesifikasi  kulit  yang  diinginkan untuk produk akhirnya.  Setelah  melewati proses tersebut,  selanjutnya dilakukan proses  inspeksi  yang bertujuan  untuk mengidentifikasi kualitas kulit. Proses inspeksi dilakukan dengan mengidentifikasi jenis-jenis cacat yang muncul pada permukaan  kulit (Gan  et  al.,  2022) .  Saat  ini  dalam  industri  pengolahan  kulit,  proses  inspeksi  dan  evaluasi  cacat permukaan kulit masih dilakukan secara manual oleh tenaga kerja manusia. Proses ini melibatkan pemeriksaan secara visual untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan cacat-cacat seperti goresan, bintik-bintik, atau ketidaksempurnaan lainnya  yang  mungkin  terdapat  pada  permukaan  kulit.  Namun,  dengan  meningkatnya  permintaan  akan  produksi  kulit dalam skala besar, terdapat tantangan signifikan terkait efisiensi dan kecepatan dalam proses ini. Proses inspeksi manual cenderung  memakan  waktu  dan  membutuhkan  banyak  tenaga  kerja  manusia,  yang  tidak  hanya  meningkatkan  biaya

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390
produksi  tetapi  juga  memperlambat  laju  produksi  keseluruhan.  Selain  itu,  keberadaan  inspektur  manusia  dapat menyebabkan variasi subjektif dalam penilaian cacat, yang mengarah pada penilaian yang tidak konsisten dari waktu ke waktu (Moganam & Sathia Seelan,  2022)(Liong, Gan, Huang, Yuan, et al., 2019)(Vasagam & Sornam, 2022)(Aslam et al., 2020)(Deng et al., 2020) .
Melihat kondisi proses inspeksi kulit yang masih manual, maka diperlukan suatu inovasi yang dapat diterapkan untuk  proses  inspeksi  agar  dapat  berjalan  lebih  efektif  dan  efisien.  Saat  ini,  pemanfaatan  artificial  intelligence  telah banyak dikembangkan dan dimanfaatkan untuk berbagai bidang. Sebagai contoh, saat ini mulai banyak dikembangkan sistem cerdas pada bidang kedokteran, telekomunikasi, keuangan, diagnosis medis, transportasi, pengambilan informasi, energi, dan sebagainya. Dalam bidang industri  kulit, pemanfaatan artificial intelligence  telah dilakukan oleh beberapa peneliti  terdahulu (Vasagam  &  Sornam,  2022)(Abdullah  et  al.,  2024)(Liong,  Gan,  Huang,  Liu,  et  al.,  2019) .  Sebagai contoh  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Shahzaib  Iqbal  dkk  tentang  pengembangan  metode  MLR-Net  yang merupakan  metode  multi-layer  residual  concolutional  network  untuk  melakukan  segmentasi  pada  objek  cacat  kulit. Penelitian  ini  menggunakan dataset citra  kulit digital. Penelitian ini berhasil  memperoleh sensitivitas sebesar 87.50%, spesifisitas  sebesar  99.78%,  akurasi  sebesar  95.98%,    F1-score  sebesar  85.90%,  dan  Intersection  over  Union  (IoU) sebesar 78.98% (Iqbal et al., 2023) . Penelitian yang diusulkan oleh Salik dkk tentang pengembangan metode semantic segmentation  untuk  mendeteksi  cacat  pada permukaan  kulit.  Penelitian  ini  menggunakan  datase  MVTEC  pada  proses eksperimen metode. Hasil dari penelitian ini adalah penelitian ini berhasil mendapatkan Intersection over Union (IoU) sebesar  78.98%  sebesar  94% (Khanal  et  al.,  2022) .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siyamalan  dkk  tentang pengembangan  metode  kolaborasi  deep  semi-supervised  learning  dengan  knowledge  distillation  untuk mengklasifikasikan  cacat  pada  permukaan  kulit.  Penelitian  ini  berhasil  mendapatkan  akurasi  klasifikasi  sebesar  97% dengan  menggunakan  dataset  SLS (Manivannan,  2023) .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Azween  dkk  tentang pengembangan  metode  klasifikasi  cacat  kulit  menggunakan  Mask  Region-based  Convolution  Neural  Network  Model. Penelitian ini berhasil memperoleh rata-rata akurasi sebesar lebih dari 90% (Abdullah et al., 2024) . Penelitian-penelitian  di  atas  pada  dasarnya  telah  menghasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Namun,  beberapa penelitian  di  atas  hanya  fokus  untuk  mengklasifikasi  beberapa  jenis  cacat  kulit  saja.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan  jenis-jenis  cacat  kulit  dengan  variasi  yang  lebih  banyak.  Adapun  jenis  cacat  dalam  penelitian  ini adalah folding  mask, grain  off, growth  marks, loose  grains, pinhole, non-defective yang mana merupakan cacat kulit yang sering muncul pada saat pengolahan kulit di industri. Dalam penelitian ini dilakukan eksperimen dengan beberapa model setting pada arsitektur CNN untuk mendapatkan model dengan performa terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode  penelitian  agile  yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  utama  yakni  tahap  identifikasi masalah  dan  identifikasi  kebutuhan,  tahap  perancangan,  tahap  pengembangan,  tahap  pengujian  dan  terakhir  tahap deployment  seperti  yang  digambar  pada  Gambar  1.  Pada  penelitian  ini,  tahap  identifikasi  masalah  dan  identifikasi kebutuhan  bertujuan  untuk  mencari  literatur  arsitektur  deep  learning  yang  sesuai  dengan  kasus.  Tahap  perancangan merupakan  tahap  perancangan  arsitektur  deep  learning.  Tahap  pengembangan  atau  develop  merupakan  tahap  yang bertujuan  untuk  mengembangkan  arsitektur  deep  learning.  Tahap  pengujian  atau  tahap  test  merupakan  tahap  yang bertujuan  untuk  menguji  hasil  model  deep  learning  yang  sudah  dikembangkan.  Tahap  deployment  adalah  tahap launching  hasil  running  arsitektur  deep  learning.  Dalam  penelitian  ini,  tahap  deployment  merupakan  tahap  yang digunakan untuk mengekspor model hasil training dan testing yang dilakukan (Molla et al., 2023) .
Gambar 1. Agile method (Molla et al., 2023)

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Dalam penelitian ini dilakukan pengembangan model CNN yang memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan jenis- jenis cacat yang terdapat pada permukaan kulit. Adapun deskripsi kerangka dasar penelitian pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Tujuan penelitian

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengembangkan  model  deep  learning  dengan  menggunakan  arsitektur convolutional  neural  network  yang  dapat  membedakan  karakteristik  dari  masing-masing  jenis  cacat  yang  terdapat pada kulit.
b. Scope atau batasan penelitian
Batasan model convolutional neural network yang dikembangkan adalah model convolutional neural network yang memiliki  kemampuan  untuk  mengklasifikasikan  objek  dalam  bentuk  citra  digital.  Adapun  batasan  atau  scope  data yang digunakan adalah penelitian ini hanya menggunakan data citra kulit tersamak.
c. Data yang digunakan
Penelitian ini menggunakan dataset publik atau dataset yang terdapat pada repository umum. Tabel 1 menunjukkan deskripsi dataset yang digunakan.
Tabel 1. Deskripsi data yang digunakan
Item Penjelasan Tipe data Leather defect images Ukuran data 227 x 227 piksel Ground truth Klasifikasi  yang terdiri dari enam  kelas  yakni  folding  mask, grain off, growth marks, loose grains, pinhole, non-defective. Proporsi data Dataset terdiri atas 3600 citra dengan proporsi masing- masing kelas terdiri atas 600 citra. Referensi data Dataset publik yang dikembangkan oleh Moganam dkk (Moganam & Sathia Seelan, 2022)(Praveen Kumar & Denis Ashok, 2020)(Moganam & Seelan, 2020)
Adapun  contoh  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diilustrasikan  dalam  Gambar  2.  Dalam  ilustrasi gambar  tersebut  terdapat  enam  gambar  yang  mengilustrasikan  masing-masing  kelas  yakni  kelas  folding  mask, grain off, growth marks, loose grains, pinhole, non-defective.
(a) (b) (c) (d)
(e) (f)
Gambar 2. Contoh dataset yang digunakan dalam penelitian dengan rincian sebagai berikut: (a) folding  mask, (b) grain  off, (c) growth  marks, (d) loose  grains, (e) pinhole, dan (f) non-defective
d. Hipotesis

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390
Hipotesis dalam penelitian ini adalah model convolutional neural network yang diusulkan dapat mengklasifikasikan jenis-jenis cacat pada kulit dengan baik.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  tahapan  utama,  yakni  tahap  pengembangan  arsitektur  CNN,  tahap pelatihan model dan tahap pengujian model. Adapun gambaran tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan penelitian
a. Tahap studi literatur dan pengumpulan data
Pada tahap ini dilakukan studi literatur untuk menganalisis bagaimana tren penggunaan arsitektur deep learning pada kasus  klasifikasi  cacat  kulit  atau  pada  kasus  serupa.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  proses  pengumpulan  data  yang sesuai dengan kasus.
b. Tahap perancangan arsitektur CNN
Arsitektur CNN yang dikembangkan dalam penelitian ini tentunya adalah arsitektur yang sesuai untuk kasus multi- classification dengan jumlah data yang banyak. Berikut adalah arsitektur yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 2. Arsitektur deep learning yang digunakan Layer Name Layer Type nIn, nOut Total Parameters Shape Layer Input in Input layer -, - - - - 0 Convolution Layer 1, 20 520 W:{20,1,5,5}, b:{1,20} [in] 1 Activation Layer -, - 0 - [0] 2 Subsampling Layer -, - 0 - [1] 3 Convolution Layer 2, 50 25, 050 W:{50,20,5,5}, b:{1,50} [2] 4 Activation Layer -, - 0 - [3] 5 Subsampling Layer -, - 0 - [4] 6 Dense Layer 2450, 500 1, 225, 500 W:{2450, 500}, b:{1,500} [5] 7 Activation Layer -, - 0 - [6] Output Layer 500, 6 3, 006 W:{500, 6}, b:{1, 6} [7]
c. Tahap pelatihan model
Proses  pelatihan  diawali  dengan  proses  pembagian  data  menjadi  3  bagian  dengan  proporsi  80:10:10.  Proporsi tersebut dapat diartikan bahwa 80% dari total data digunakan sebagai data pelatihan, 10% data digunakan  sebagai data validasi dan 10% data digunakan untuk proses pengujian. Data pelatihan dan data validasi digunakan pada saat proses pelatihan data. Pada proses tersebut, data validasi berfungsi sebagai data uji untuk melihat performa pada saat proses  pelatihan.  Dalam  proses  pelatihan  ini  dilakukan  beberapa  setting  yakni  proses  pelatihan  dilakukan  pada beberapa epoch meliputi 25 epoch, 50 epoch, 75 epoch, 100 epoch, 125 epoch, 150 epoch, dan 175 epoch. Hal ini dimaksudkan sebagai bentuk eksperimen untuk mencari model dengan performa terbaik.
d. Tahap pengujian model
Tahap  ini  merupakan  tahapan  yang  berfungsi  untuk  menguji  reliabilitas  performa  model  deep  learning  yang dikembangkan.  Dalam  proses  ini  terdapat  beberapa  evaluation  matrix  yang  digunakan  meliputi  akurasi,  recall, precision, ROC area dan F1-score.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini fokus pada proses pengembangan arsitektur CNN dengan luaran akhir model deep learning untuk kasus klasifikasi enam kelas. Adapun bentuk pemanfaatan akhir dari model deep learning ini adalah dapat digunakan sebagai bagian dari proses inspeksi kulit yang otomatis. Pengembangan model deep learning ini sangat penting dalam industri kulit karena dapat membantu proses inspeksi kulit menjadi lebih cepat, lebih akurat, dan lebih efektif. Kebutuhan akan tenaga cross-checker pun dapat dibantu dengan adanya model dari hasil penelitian ini. Berikut adalah pemaparan hasil penelitian serta pembahasan dari hasil yang telah diperoleh.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390

## 3.1 Hasil proses pelatihan dan pengujian
Proses pelatihan diawali dengan proses pembagian data menjadi tiga proporsi yakni 80% untuk data training atau data pelatihan, 10% untuk data validation dan 10% untuk data testing atau data pengujian. Tabel 3 mendeskripsikan jumlah data pada masing-masing data.
Tabel 3. Pembagian proporsi data Kelas data Jumlah data training Jumlah data validation Jumlah data testing folding mask 480 60 60 grain off 480 60 60 growth marks 480 60 60 loose grains 480 60 60 pinhole 480 60 60 non-defective 480 60 60 Total data 2880 360 360
Tabel  4  hasil  mendeskripsikan  hasil  pelatihan  atau  training  dengan  25  epoch,  50  epoch,  75  epoch,  100  epoch, 125 epoch, 150 epoch, dan 175 epoch. Dalam Tabel 4 terdapat beberapa indikator pelatihan yang meliputi true positive rate,  false  positive  rate,  precision,  recall,  F1-score  dan  ROC  area.  Semua  komponen  tersebut  digunakan  untuk mengevaluasi kinerja deep learning.
Tabel 4. Rekap hasil pelatihan pada masing-masing epoch Komponen evaluasi Kelas Data Folding mask Grain off Growth marks Loose grains Non-defective Pinhole 25 epoch TP rate 0.931 0.529 0.981 0.848 0.711 0.638 FP rate 0.135 0.036 0.056 0.022 0.015 0.011 Precision 0.579 0.751 0.776 0.887 0.908 0.922 Recall 0.931 0.529 0.981 0.848 0.711 0.638 F1-Score 0.714 0.620 0.867 0.867 0.798 0.754 ROC area 50 epoch TP rate 0,867 0,771 0,985 0,933 0,911 0,565 FP rate 0,091 0.062 0,014 0,014 0,010 0,002 Precision 0,655 0,716 0,935 0,929 0,946 0,978 Recall 0,867 0,771 0,985 0,933 0,911 0,565 F1-Score 0,746 0,743 0.959 0.931 0.929 0.716 ROC area 0,963 0,969 0.999 0.996 0.996 0.974 75 epoch TP rate 0.919 0.682 0.975 0.950 0.961 0.648 FP rate 0.105 0.034 0.002 0.021 0.007 0.005 Precision 0.635 0.805 0.992 0.899 0.965 0.963 Recall 0.919 0.682 0.975 0.950 0.961 0.648 F1-Score 0.751 0.738 0.983 0.924 0.963 0.775 ROC area 0.971 0.968 1.000 0.996 0.999 0.971 100 epoch TP rate 0.854 0.841 0.994 0.971 0.969 0.694 FP rate 0.063 0.059 0.002 0.003 0.003 0.005 Precision 0.728 0.744 0.992 0.983 0.985 0.962 Recall 0.854 0.841 0.994 0.971 0.969 0.694 F1-Score 0.786 0.789 0.993 0.977 0.977 0.806 ROC area 0.972 0.972 1.000 0.999 1.000 0.977 125 epoch TP rate 0.906 0.833 0.998 1.000 0.988 0.702 FP rate 0.070 0.039 0.000 0.002 0.000 0.004 Precision 0.721 0.814 0.998 0.990 1.000 0.971 Recall 0.906 0.833 0.998 1.000 0.988 0.702 F1-Score 0.803 0.823 0.998 0.995 0.994 0.815 ROC area 0.984 0.985 1.000 1.000 1.000 0.984 150 epoch TP rate 0.844 0.822 0.973 0.858 0.819 0.656 FP rate 0.038 0.099 0.040 0.010 0.009 0.010

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390
Komponen evaluasi Kelas Data Folding mask Grain off Growth marks Loose grains Non-defective Pinhole Precision 0.815 0.629 0.829 0.943 0.950 0.929 Recall 0.844 0.822 0.973 0.858 0.819 0.656 F1-Score 0.829 0.713 0.895 0.899 0.879 0.769 ROC area 0.980 0.950 0.994 0.986 0.994 0.974 175 epoch TP rate 0.900 0.790 0.992 0.927 0.753 0.660 FP rate 0.079 0.083 0.022 0.003 0.001 0.007 Precision 0.693 0.660 0.898 0.982 0.992 0.946 Recall 0.900 0.790 0.992 0.927 0.753 0.660 F1-Score 0.783 0.719 0.943 0.954 0.856 0.778 ROC area 0.977 0.961 0.998 0.998 0.988 0.977
Tabel  5  mendeskripsikan  hasil  evaluasi  berdasarkan  waktu  training  dan  validation  serta  jumlah  parameter  dan akurasi  dari  masing-masing  epoch.  Dalam  Tabel  5,  dapat  diketahui  bahwa  semakin  banyak  jumlah  epoch  tentu  akan meningkatkan durasi training. Namun jumlah epoch yang tinggi tidak selalu dapat menghasilkan akurasi yang tinggi.
Tabel 5. Rekap hasil proses training Jumlah epoch Durasi training (detik) Durasi validation (detik) Total Parameters Akurasi (%) 25 epoch 198,5 7,39 1.254.076 77,20 50 epoch 391,6 7,31 1.254.076 83,87 75 epoch 586,2 7,28 1.254.076 85,53 100 epoch 776,4 7,30 1.254.076 88,71 125 epoch 972,2 6,86 1.254.076 90,43 150 epoch 1167,6 6,87 1.254.076 82,87 175 epoch 1344,7 6,92 1.254.076 83,66
Gambar  4  menunjukkan  hasil  confusion  matrix  dari  masing-masing  epoch.  Dalam  hasil  tersebut  terlihat perbedaan yang cukup signifikan dari hasil masing-masing epoch. Gambar 4(c) merupakan hasil dengan menggunakan 125  epoch.  Pada  gamabr  tersebut  terlihat  bahwa  jumlah  true  positif  atau  jumlah  yang  terdeteksi  benar  sesuai  dengan groundh  sangat  banyak  dibandingkan  dengan  hasil  pada  epoch  yang  lain.  Jumlah  data  yang  salah  klasifikasi  juga relative lebih sedikit dibandingkan dengan hasil pada epoch yang lain.
(a)
(b)
(c) (d)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390
(e)
(f)
(g)
Gambar 4. Confusion matrix pada masing-masing epoch dengan rincian : (a) 25 epoch, (b) 50 epoch, (c) 75 epoch, (d) 100 epoch, (e) 125 epoch, (f) 150 epoch, dan (g) 175 epoch
Berdasarkan hasil pada Tabel 4 dan Tabel 5 selanjutnya dipilih model dengan performa terbaik. Dari kedua tabel tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  model  dengan  125  epoch  memiliki  performa  yang  paling  baik,  sehingga  model tersebut digunakan pada proses pengujian atau testing. Gambar 5 menunjukkan hasil dari pengujian.
Gambar 5. Confusion matrix pada hasil testing
Tabel 6. Rekap hasil pelatihan pada masing-masing epoch
Komponen evaluasi Kelas Data Folding mask  Grain off  Growth marks  Loose grains  Non-defective  Pinhole TP rate 0.508 1.000 0.958 0.958 0.992 0.892 FP rate 0.000 0.120 0.000 0.007 0.008 0.003 Precision 1.000 0.625 1.000 0.966 0.960 0.982 Recall 0.508 1.000 0.958 0.958 0.992 0.892 F1-Score 0.674 0.769 0.979 0.962 0.975 0.934 ROC area 0.983 0.979 1.000 0.999 1.000 0.985
Hasil akurasi yang diperoleh pada proses testing adalah sebesar 88,47%. Akurasi tersebut menunjukkan bahwa performa  model  deep  learning  yang  dikembangkan  sangat  baik  karena  perbedaan  akurasi  training  dan  testing  tidak terlalu jauh.

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan hasil training atau pelatihan serta testing atau pengujian dapat disimpulkan bahwa model pada 125 epoch memiliki  performa  yang  lebih  baik  dari  model  yang  lain.  Pda  dasarnya  dataset  yang  digunakan  merupakan  dataset

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390
publik  yang  sudah  digunakan  oleh  beberapa peneliti  terdahulu.  Tabel  7  menunjukkan  hasil  perbandingan  akurasi  dari metode yang diusulkan dengan penelitian terdahulu.
Tabel 7. Tabel perbandingan dengan penelitian terdahulu
Peneliti Metode/arsitektur deep learning  Akurasi testing (Aslam et al., 2019) AlexNet 87,60% VGG 16 85,80% ResNet 50 83,60% Inception V3 80,00% Proposed method CNN 88,47%
Pada dasarnya, untuk hasil dari penelitian terdahulu cukup baik. Dalam proses training, masing-masing metode yakni AlexNet, VGG 16, ResNet 50 dan Inception V3 mendapatkan akurasi training lebih dari 90%. Namun, pada saat testing terjadi penurunan akurasi yang cukup signifikan hampir lebih dari 10%. Hal ini dapat dikarenakan beberapa hal seperti  overfitting.  Sedangkan  untuk  arsitektur  yang  diusulkan  tidak  mengalami  penurunan  akurasi  yang  drastis.  Oleh karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  arsitektur  yang  dikembangkan  sangat  baik  untuk  mengklasifikasikan  jenis-jenis cacat kulit.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan arsitektur convolutional neural network untuk mengklasifikasikan jenis- jenis  cacat  kulit  yang  proses  identifikasi  jenis-jenis  cacat  kulit  merupakan  tahap  penting  dalam  proses  inspeksi  kulit sebelum  kulit diolah  menjadi  produk. Data  yang digunakan dalam penelitian  ini adalah citra digital kulit  hewan  yang terdiri dari 3600 citra. Data yang digunakan terdistribusi dalam enam kelas yakni folding mask, grain off, growth marks, loose grains, pinhole, dan non-defective yang merupakan jenis-jenis cacat dalam kulit. Masing-masing data terdiri dari 600  citra.  Adapun  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  terdiri  atas  empat  tahap  utama.  Keempat  tahap  tersebut  adalah tahap  studi  literatur  dan  pengumpulan  data,  tahap  perancangan  arsitektur  deep  learning,  tahap  pelatihan  model,  dan tahap pengujian model. Pada tahap pelatihan model data dibagi menjadi tiga proporsi yakni data training, validation dan testing  dengan  proporsi  80:10:10.  Proses  pelatihan  dilakukan  pada  25  epoch,  50  epoch,  75  epoch,  100  epoch,  125 epoch,  150  epoch,  dan  175  epoch.  Hasil  terbaik  selanjutnya  dilanjutkan  pada  proses  testing.  Berdasarkan  proses pelatihan dan pengujian model diperoleh akurasi pelatihan sebesar 90,43% dan akurasi pengujian sebesar 88,47%. Hasil tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan  penelitian  terdahulu.  Berdasarkan  hasil  perbandingan  diperoleh  informasi bahwa  akurasi  pengujian  yang  dihasilkan  oleh  metode  yang  diusulkan  lebih  tinggi  daripada  penelitian  terdahulu, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  memiliki  performa  yang  sangat  baik  dalam mengklasifikasikan citra digital kulit.

## REFERENCES
Abdullah, A. Bin, Jawahar, M., Manogaran, N., Subbiah, G., Seeranagan, K., Balusamy, B., & Saravanan, A. C. (2024).
Leather Image Quality Classification and Defect Detection System using Mask Region-based Convolution Neural Network  Model. International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications , 15 (4),  526–536. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2024.0150455
Aslam,  M.,  Khan,  T.  M.,  Naqvi,  S.  S.,  Holmes,  G.,  &  Naffa, R.  (2020).  Ensemble  Convolutional  Neural  Networks  With Knowledge  Transfer  for  Leather  Defect  Classification  in  Industrial  Settings. IEEE  Access , 8 ,  198600–198614. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3034731
Aslam, M., Khan, T.,  Naqvi,  S., Holmes, G., & Naffa,  R. (2019). On the Application of Automated Machine  Vision for
Leather Defect Inspection and Grading: A Survey. IEEE Access , PP .
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2957427
Deng, J., Liu, J., Wu, C., Zhong, T., Gu, G., & Ling, B. W.-K. (2020). A Novel Framework for Classifying Leather Surface Defects  Based  on  a  Parameter  Optimized  Residual  Network. IEEE  Access , 8 ,  192109–192118. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3032164
Gan,  Y.  S.,  Yau,  W.  C.,  Liong,  S.  T.,  &  Chen,  C.  C.  (2022).  Automated  Classification  System  for  Tick-Bite  Defect  on Leather. Mathematical Problems in Engineering , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/5549879
Iqbal, S., Khan, T. M., Naqvi, S. S., & Holmes, G. (2023). MLR-Net: A multi-layer residual convolutional neural network for  leather  defect  segmentation. Engineering  Applications  of  Artificial  Intelligence , 126 ,  107007. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107007
Khanal, S. R., Silva, J., Magalhães, L., Soares, J., Gonzalez, D. G., Castilla, Y. C., & Ferreira, M. J. (2022). Leather Defect Detection  Using  Semantic  Segmentation:  A  Hardware  platform  and  software  prototype. Procedia  Computer Science , 204 , 573–580. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.08.070 Liong,  S.-T.,  Gan,  Y.  S.,  Huang,  Y.-C.,  Liu,  K.-H.,  &  Yau,  W.-C.  (2019). Integrated  Neural  Network  and  Machine  Vision Approach For Leather Defect Classification .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 125-134 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5390
Liong,  S.-T.,  Gan,  Y.  S.,  Huang,  Y.-C.,  Yuan,  C.-A.,  &  Chang,  H.-C.  (2019). Automatic  Defect  Segmentation  on  Leather with Deep Learning .
Manivannan,  S.  (2023).  Collaborative  deep  semi-supervised  learning  with  knowledge  distillation  for  surface  defect classification. Computers & Industrial Engineering , 186 , 109766.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109766
Moganam,  P.  K.,  &  Sathia  Seelan,  D.  A.  (2022).  Deep  learning  and  machine  learning  neural  network  approaches  for multi class leather texture defect  classification and segmentation. Journal of Leather Science and Engineering , 4 (1), 7. https://doi.org/10.1186/s42825-022-00080-9
Moganam, P. K., & Seelan, D. A. S. (2020). Perceptron neural network based machine learning approaches for leather defect detection and classification.
Instrumentation Mesure Metrologie , 19 (6), 421–429. https://doi.org/10.18280/I2M.190603
Molla, Y. S., Yimer, S. T., & Alemneh, E. (2023). COSMIC-Functional Size Classification of Agile Software Development:
Deep  Learning  Approach. 2023  International  Conference  on  Information  and  Communication  Technology  for Development for Africa (ICT4DA) , 155–159. https://doi.org/10.1109/ICT4DA59526.2023.10302232 Praveen  Kumar,  M.,  &  Denis  Ashok,  S.  (2020).  A  multi-level  colour  thresholding  based  segmentation  approach  for improved  identification  of  the  defective  region  in  leather  surfaces. Engineering  Journal , 24 (2),  101–108. https://doi.org/10.4186/ej.2020.24.2.101
Vasagam,  S.  N.,  &  Sornam,  M.  (2022). Intermittent  Leather  Defect  Detection  Based  on Ensemble  Algorithms  Derived from Black Hat Transformation and Hough Transformation BT  - ICT Analysis and Applications (S. Fong, N. Dey, & A. Joshi, Eds.; pp. 35–45). Springer Nature Singapore.
Wang, F., & Kyoung, K. J. (2023). Leather Defect Detection Method in Clothing Design Based on TDENet. IEEE Access , 11 , 104890–104904. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3308493