## Radial Basis Function Neural Network sebagai Pengklasifikasi Citra Cacat Pengelasan
Noorman Rinanto (1) , Mohammad Thoriq Wahyudi (2) , Agus Khumaidi (3) 1,3 Program Studi Teknik Otomasi, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya
2 Program Studi Teknik Pengelasan, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya
1 noorman.rinanto@ppns.ac.id

## ABSTRAK
Tingginya resiko kesalahan manusia dalam inspeksi visual untuk cacat pengelasan yang masih mengandalkan kemampuan manusia sulit untuk dihindari. Oleh sebab itu,  penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  klasifikasi  cacat  las  visual  dengan menggunakan  algoritma Radial  Basis  Function  Neural  Network (RBFNN). Masukan RBFNN berupa citra las yang terdiri dari 5 (lima) kelas cacat las visual dan  1  (satu)  kelas  citra  las  normal.  Citra  las  tersebut  diproses  terlebih  dahulu menggunakan metode ekstraksi fitur Fast Fourier Transform (FFT) dan Descreate Cosine  Transform (DCT).  Hasil  kedua  metode  ekstraksi  fitur  tersebut  kemudian akan  saling  dibandingkan  untuk  mengetahui  kinerja  RBFNN.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  dengan  metode  FFT-RBFNN  dapat menggolongkan citra cacat las dengan akurasi sebesar 91.67% dan DCT-RBFNN sekitar 83.33% dengan jumlah neuron hidden layer sebanyak 15 dan parameter spread adalah 4.
Kata Kunci: Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), FFT, DCT, cacat las, klasifikasi.
Radial Basis Function Neural Network as a Weld Defect Classifiers

## ABSTRACT
The high risk of human error in visual inspection of welding defects that still rely on human  capabilities  is  difficult  to  avoid.  Therefore,  this  study  proposes  a classification  of  visual  welding  defects  using  the  Radial  Base  Function  Neural Network (RBFNN) algorithm. The RBFNN input is in the form of a welding image consisting  of  5  (five)  visual  welding  defect  classes  and  1  (one)  normal  welding image class. The weld image is processed first using the Fast Fourier Transform (FFT)  and  Descreate  Cosine  Transform  (DCT)  feature  extraction  methods.  The results  of these  two feature  extraction  methods will  be  compared  to find  out the RBFNN  performance.  The  test  results  show  that  the  system  with  FFT-RBFNN method  can  classify  the image  of  weld  defects with  an  accuracy  of 91.67%  and DCT-RBFNN around 83.33% with the number of hidden layer neurons as much as 15 and the parameters of spread are 4.
Keywords: Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), FFT, DCT, weld defect, classification.

## PENDAHULUAN
Pemeriksaan  terhadap  hasil
pengelasan  ( Welding  Inspection ) sangat diperlukan untuk mengetahui kualitas dan tingkat kelayakan terhadap specimen pengelasan. Banyak sekali metode yang digunakan  untuk  memeriksa  hasil pengelasan,  secara  garis  besar dibagi  menjadi  2  (dua)  tipe  yaitu Destructive Testing (DT) atau pemeriksaan hasil las dengan merusak spicemen las  dan Non Destructive  Testing (NDT)  yang tidak merusak hasil las. Visual Testing (VT) merupakan  salah  satu  metode inspeksi  hasil  pengelasan  yang termasuk  kategori  NDT  yang  paling popular  dibanding  dengan  metode lain  seperti Magnetic    Particle Inspection  Testing (MT), Liquid (Dye)  Penetrant  Inspection (PT), X- Ray  Inspection  Testing (RT), Ultrasonic  Testing (UT), Air or water pressure Testing (LT) (NDT Education  Resource  Center,  2001). Metode-metode tersebut sering digunakan  sebagai  pengujian  awal hasil pengelasan sebelum dilakukan metode pengujian yang lain. Pengujian  ini  hanya  membutuhkan seorang  ahli  inspeksi  las  untuk mengamati specimen hasil pengelasan.  Permasalahan  tingkat ketelitian  dan    pengalaman  sering menjadi  kendala  dari  seorang  ahli inspeksi  las  dalam    melakukan pekerjaannya. Hal tersebut dipengaruhi oleh tingkat konsentrasi dan    lamanya  jam  terbang  seorang ahli  inspeksi  las  dalam  melakukan pengamatan. Oleh sebab itu, penelitian  ini  mengusulkan  sebuah alat  bantu  berupa  perangkat  lunak untuk  menggolongkan  jenis  cacat pengelasan visual dari citra las hasil capture kamera. Diharapkan penelitian ini dapat membantu ahli inspeksi
pengelasan untuk mengambil keputusan yang tepat saat memeriksa hasil specimen las.
Penelitian  sebelumnya  yang berkaitan  dengan  inspeksi  hasil  las menggunakan  citra  las  hasil  foto radiografi  telah  banyak  dilakukan oleh  para  peneliti  (X.  Zhang  et  al, 2005),  (F.  Mekhalfa  et  al.,  2014), (D.Gao et al., 2006), (J. Shao et al.,
2011). Penelitian tersebut melakukan  klasifikasi  cacat  las  dari citra  radiografi  pengelasan  dengan algoritma Support  Vector  Machine (SVM).
Penelitian  lainnya  dengan metode berbasis fuzzy logic banyak diterapkan  pada  citra  las  radiografi seperti  pendeteksian  cacat  crack pada citra las radiografi menggunakan Fuzzy Support Vector Machine (FSVM)  dan  transformasi beamlet dilakukan oleh Sun dan tim (Z.  Sun  et  al.,  2009),  kemudian klasifikasi citra las radiografi menggunakan  metode fuzzy KNN yang dilakukan oleh Liao (T. W. Liao, 2003) dan penelitian dengan metode Adaptive  Network  based  Fuzzy Inference  System (ANFIS)  yang diusulkan oleh Vilar (R.Vilar, 2009).
Metode Neural Network (NN) pada citra las radiografi telah banyak dilakukan, seperti penelitian Boaretto  (N.  Boaretto  et  al.,  2016) yang menggunakan metode Multilayer  Perceptron (MLP)  untuk mendeteksi  citra  las  pada  jalur perpipaan.  Kemudian  tim  peneliti Nacereddine (N. Nacereddine et  al., 2005)  dan  Mirapeix  (J.  Mirapeix  et al.,  2007)  mengusulkan  klasifikasi dengan menggunakan Principal Component  Analysis (PCA)  dengan NN. Pendekatan lain untuk klasifikasi citra las radiografi menggunakan  fitur  geometri  dan tekstur pernah diinisiasi oleh Valavanis (I. Valavanis, 2010).
Selain  menggunakan  citra las, penelitian tentang cacat las juga memanfaatkan  hasil  signal  dari pemeriksaan sinyal ultrasonik menggunakan metode kurva koefisien  wavelet  (K.  Sudheera, 2013). Namun, masih sedikit penelitian mengenai klasifikasi cacat las yang menggunakan citra las hasil foto kamera, seperti  yang diusulkan oleh  Ranjana  (R.  Ranjana  et  al., 2016) dan Khumaidi (A. Khumaidi et al.,  2017).  Untuk  itu,  penelitian  ini berusaha  menggali  informasi  lebih dalam  tentang  pengolahan  citra  las yang  dihasilkan  oleh  kamera  digital dengan menggunakan metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) sebagai classifier.
Selain  itu,  pada  penelitian  ini digunakan Fast  Fourier  Transform
(FFT) serta Discrete Cosines Transform (DCT)  sebagai  metode awal  untuk  mendapatkan  fitur  dari citra las masukan.
Citra  las  yang  digunakan pada paper ini sekitar 50% diperoleh dari  hasil foto kamera  specimen  las di  laboratorium  pengelasan  dan sisanya merupakan foto dari
internet.  Total  keseluruhan  jumlah sampel citra sebanyak 30 sampel las dengan 18 sampel digunakan
sebagai  citra  latih  sistem  dan sisanya  untuk  keperluan  pengujian sistem.  Setiap  citra  las  tersebut terlebih dahulu diberikan label kategori  yang  terdiri  dari  ( normal, excessive, porosity, spatter, undercut, underfill ) oleh seorang ahli inspeksi las. Keenam contoh kategori  citra  las  yang  digunakan penelitian  ini  seperti  ditunjukkan pada Gambar 1.

## METODE PENELITIAN
Implementasi  sistem  yang diusulkan pada penelitian ini, secara umum  terbagi  menjadi  4  (empat) tahapan  utama  yaitu Preprocessing , Ekstraksi  fitur  (FFT  dan  DCT), Konversi Citra Biner, dan RBFNN.

## a.  Preprocessing
Citra-citra  hasil  pengelasan yang  digunakan  pada  penelitian  ini, terlebih  dahulu  harus  melalui  tahap pemrosesan  awal  ( preprocessing ) dengan  tujuan  untuk  mengurangi gangguan  yang  muncul  pada  citra serta untuk menyeragamkan besarnya ukuran citra. Adapun skema pemrosesan awal citra tersebut  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2. Gambar 1
Contoh citra las dalam beberapa kategori (a) normal, (b) excessive, (c) porosity, (c) spatter, (d) undercut, (e) underfill
Gambar 2 menunjukkan bahwa  tahapan preprocessing citra las  pada  penelitian  ini  dimulai  dari proses Resizing atau  penyesuaian ukuran  resolusi  citra  las  menjadi sebuah  citra  berukuran  80  x  40 piksel.  Proses  tersebut  dilakukan dengan teknik manual menggunakan tools pengolahan  gambar  yang umum  dipakai.  Penyesuaian  ukuran citra  las  tersebut  bertujuan  untuk mengurangi banyaknya variasi
ukuran citra las yang digunakan pada penelitian ini. Variasi tersebut muncul akibat  sampel  diambil  dari  dua sumber  data  yang  berbeda.  Sumber pertama  berasal  dari  foto spicemen las menggunakan kamera digital dan sumber data lain diambil dari foto-foto las  yang  ada  di  internet.  Tujuan digunakannya  citra  las  dari  kedua sumber tersebut adalah untuk menguji  kehandalan  sistem  yang diusulkan ini terhadap variasi citra las yang ada.
Langkah  selanjutnya  adalah proses grayscaling atau pengubahan citra las yang semula berformat Red Green  Blue (RGB)  menjadi  citra keabu-abuan ( grayscale ). Pengubahan  format  citra  tersebut bertujuan  untuk  mengurangi  tingkat kompleksitas  data  warna  berformat RGB.  Perhitungan grayscale yang digunakan pada penelitian ini
menggunakan rumus seperti
ditunjukkan  pada  persamaan  (1)  (A.
Kadir, 2012).
𝐼 = 0.2989𝑅 + 0.5870𝐺 + 0.1141𝐵 (1)
Dengan I merupakan  nilai warna  grayscale, R merupakan warna komponen merah, sedangkan G merupakan warna warna komponen  hijau  dan B merupakan warna komponen biru. Setelah  didapatkan  citra  las berformat grayscale , proses selanjutnya adalah contrast adjustment atau  pengaturan  kontras dari  citra  las.  Proses  tersebut bertujuan  untuk  mendapatkan  citra las yang mempunyai kualitas intensitas pencahayaan yang sesuai. Pengaturan kontras ini berdasarakan nilai standard  deviation (SD)  (D. Chang,  1998)  yang  didapatkan  dari nilai  warna  citra  las.  Formula  yang digunakan  seperti  yang  ditunjukkan pada persamaan (2).
𝜇 − 𝑓. 𝑆 < 𝐶 <  𝜇 + 𝑓. 𝑆                     (2)
Dimana, C merupakan warna citra las yang masuk kedalam range yang  diinginkan. f adalah  nilai konstanta  pengali  yang  berupa bilangan bulat positif, pada penelitian ini  digunakan  nilai f =2.  Variabel S merupakan  nilai  SD  dari  warna  citra las  yang  nilainya  didapat  dari
Resizing Citra Las (Awal) Citra Las (Awal) Citra Las (Awal) Citra Las (Awal) Citra Las (Awal) Citra Las (Akhir) Grayscaling Contrast Adjustment
Gambar 2. Skema preprocessing citra las
persamaan (3). Sedangkan μ adalah nilai  warna  rata-rata  dari  matrik  citra las  yang  diperoleh  dari  persamaan (4).
𝑺 = √ 𝟏 𝑵−𝟏 ∑ |𝑨 𝒊 − 𝝁| 𝟐 𝑵 𝒊=𝟏 (𝟑)
𝝁 = 𝟏 𝑵 ∑ 𝑨 𝒊 𝑵 𝒊=𝟏 (𝟒)
Dengan A merupakan  vektor variabel  dari  warna  citra  las  tiap piksel, i merupakan  nomor  indeks piksel  dan N adalah  jumlah  data piksel  citra  las  yang  diobservasi, Keluaran  dari  proses  pengaturan kontras ini merupakan citra las yang sudah  dinormalisasikan  dan  siap dipakai  untuk  tahap  ekstraksi  fitur selanjutnya.
a. Ekstraksi fitur
Proses ekstraksi fitur merupakan  tahapan  yang  bertujuan untuk mendapatkan pola ciri dari citra las  setiap  kategori  cacat  visual. Metode  ekstraksi  yang  dipakai  pada penelitian  ini  terdiri  dari  2  (dua) macam  metode  yaitu  metode  yang berbasis  FFT  dan  metode  yang berbasis DCT. Kedua metode tersebut  digunakan  secara  terpisah karena nantinya citra yang dihasilkan kedua metode tersebut akan dibandingkan dengan mengujinya ke algoritma  RBFNN.  Masukan  kedua metode ekstraksi fitur tersebut berupa semua citra las sampel yang telah melalui tahapan preprocessing .

## Fast Fourier Transform (FFT)
Ekstraksi fitur dengan metode 2D FFT pada penelitian ini dilakukan
terhadap citra-citra las hasil preprocessing dengan menggunakan persamaan (5).
𝐴(𝛺, 𝛹) = ∑ ∑ 𝑎 +∞ 𝑛=−∞ +∞ 𝑚=−∞ [𝑚, 𝑛]𝑒 −𝑗(𝛺𝑚+𝛹𝑛)𝐴 (5)
Dimana, A(Ω,Ψ) merupakan hasil  persamaan  2D  FFT  dalam bentuk  diskrit  dari  citra  asli  dengan
besaran  magnitude  dan  fase  sesuai dengan persamaan (6).
𝐴(𝛺, 𝛹) = |𝐴(𝛺, 𝛹)|𝑒 𝑗𝜑(𝛺,𝛹) (6)
Discrete Cosines Transform (DCT) Selanjutnya  ekstraksi  fitur yang  diterapkan  pada  sistem  yang diusulkan yaitu metode DCT. Secara umum metode DCT berkaitan dengan  Discrete  Fourier  Transform (DFT),  dimana  transformasi  dua dimensi (2D) DFT sama dengan satu dimensi  (1D)  DCT  yang  dikenakan pada  sepanjang  sebuah  dimensi tunggal  yang  diikuti  oleh  1D  DCT pada  dimensi  lain.  Definisi  dari  2D DCT  untuk  sebuah  masukan  citra  A dan keluaran citra B seperti ditunjukkan pada persamaan (7).
𝐵 𝑝𝑞 =∝ 𝑝 ∝ 𝑞 ∑ ∑ 𝐴 𝑚𝑛 𝑁−1 𝑛=0 𝑀−1 𝑚=0 cos(𝑥) cos(𝑦) (7) Dengan  nilai x dan y sesuai dengan persamaan (8) dan
persamaan (9).
𝒙 = 𝝅(𝟐𝒎 + 𝟏)𝒑 𝟐𝑴 , (𝟖) 𝟎≤𝒒≤𝑵−𝟏 𝟎≤𝒑≤𝑴−𝟏
𝒚
= 𝝅(𝟐𝒏 + 𝟏)𝒒 𝟐𝑵 , (𝟗) 𝟎≤𝒒≤𝑵−𝟏 𝟎≤𝒑≤𝑴−𝟏 Dimana parameter ∝ 𝒑 diperoleh  dari  persamaan  (10). Sedangkan  pada  parameter ∝ 𝒒 didapatkan  dengan  menggunakan persamaan (11).
∝ 𝒑 = { √ 𝟐 𝑴 ,𝟏≤𝒑≤𝑴−𝟏 𝟏 √𝑴 ,𝒑=𝟎 (𝟏𝟎)
∝ 𝒒 = { (𝟏𝟏)
√𝟐 𝑵 ,𝟏≤𝒒≤𝑵−𝟏 𝟏 √𝑵 ,𝒒=𝟎
Dengan M dan N adalah ukuran  baris  dan  kolom  dari  citra A secara berurutan.
b. Konversi Citra Biner Setelah dilakukan proses ekstraksi fitur, maka langkah selanjutnya adalah dengan mengubah  citra  las  hasil  ekstraksi menjadi  citra  yang  berformat  biner. Proses konversi citra ini berbasis nilai threshold tingkat  keabuan  yang mempunyai  range  antara  0  dan  1.
Untuk mendapatkan citra biner dilakukan perhitungan dengan menggunakan persamaan (12).
𝐵 𝑝𝑞 = { (12) 𝐴 𝑚𝑛 < ∅ ,0 𝐴 𝑚𝑛 ≥ ∅ ,1 Dengan 𝑨 𝒎𝒏 merupakan citra masukan,  dan 𝑩 𝒑𝒒 adalah  citra  hasil konversi biner dengan ∅ sebagai nilai threshold . Sedangkan p , q dan m, n merupakan jumlah piksel citra dalam baris  dan  kolom.  Jika  warna  citra  A melebihi  nilai ∅ ,  maka  warna  citra  B diberi  nilai  1  dan  begitu  sebaliknya. Nilai keluran 1 merupakan putih dan nilai  0  adalah  warna  hitam.  Nilai ∅ yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah 0.5.

## c. RBFNN
Seluruh  Citra  biner  yang dihasilkan  dari  proses  sebelumnya baik menggunakan metode FFT dan
DCT,  kemudian  dibagi  menjadi  dua bagian yaitu sampel citra biner yang akan  dipakai  untuk  proses  pelatihan ( learning ) algoritma RBFNN sebanyak  60%  dari  total  64  sampel dan sisanya digunakan untuk proses pengujian ( testing ).
Algoritma RBFNN merupakan keluarga  dari  metode Multi-Layer Perceptron Neural Network (MLPNN) yang mempunyai kemampuan dalam mengestimasi  sebuah  fungsi  yang non-linier .  Hal  tersebut  dibuktikan dengan  beberapa  penelitian  yang membandingkan kinerja antara
MLPNN  dan  RBFNN,  seperti  yang dilakukan oleh Mak (M. W. Mak et al.,
1993) dan Ghorbani (M. A. Ghorbani et  al.,  2016).  Perbedaan  mendasar antara kedua metode tersebut, terletak  pada  fungsi  aktifasi  pada lapisan  tersembunyi hidden  layer . MLPNN menggunakan fungsi aktifasi sigmoid  dan  RBFNN  menggunakan fungsi  aktifasi  Gaussian  seperti ditunjukkan pada persamaan (13) ().
𝜑(𝑟) =  𝑒(−∝ 𝑖 . ‖𝑥 − 𝑐 𝑖 ‖ 2 )              (13)
Dimana, φ merupakan Radial Basis  function , ∝ 𝒊 adalah  parameter Spread , x yaitu vektor data masukan, dan 𝒄 𝒊 berupa  vektor  tengah  dari i th neuron.
Sedangkan  konstruksi  dari algoritma  RBFNN  yang  diusulkan pada penelitian
ini, seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Jumlah masukan sistem RBFNN ( i ) berjumlah 3200 data yang merepresentasikan  jumlah piksel citra  las  berukuran  80  x  40  piksel. Jumlah lapisan tersebunyi sekitar 15 node .  Sedangkan  jumlah  keluaran sistem  tersebut ( j )  berjumlah  6  yang mewakili keenam kategori citra cacat las.
Secara  umum  perhitungan nilai  keluaran  dari  sistem  klasifikasi yang diusulkan ini seperti ditunjukkan pada persamaan (14).
𝑦 𝑗 = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝐼 𝑖=1 𝜑 + 𝛽 𝑗 (14)
Dimana, i merupakan  jumlah neuron  pada  lapisan  tersembunyi, j adalah  jumlah  neuron  pada  lapisan keluaran, 𝒘 𝒊𝒋 sebagai  bobot  neuron pada  lapisan  tersebunyi  dan  lapisan keluaran,  dan 𝜷 𝒋 adalah  nilai  bias lapisan keluaran. Sedangkan
𝒚 𝒋 adalah  nilai  keluaran  dari  metode RBFNN.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mengetahui kinerja dari sistem  pada  penelitian  ini,  maka hasil-hasil  setiap  tahap  utama  perlu diperiksa dan di analisa.
Hasil preprocessing
Gambar
4 menunjukkan beberapa  contoh  hasil  tahapan
preprocessing citra  las  untuk  sub- proses Grayscaling dan Contrast Adjustment yang telah melalui proses Resizing citra. Pada gambar tersebut ditampilkan dua buah contoh sampel citra  las  yaitu  sampel  citra  yang berkategori cacat spatter dan citra las yang normal.

## Hasil Ekstraksi fitur
Contoh hasil proses ekstraksi fitur  dari  citra  las  menggunakan metode  2D  FFT  seperti  ditunjukkan pada  Gambar  5.  Sedangkan  contoh hasil  pemrosesan  yang  melalui metode ekstraksi fitur 2D DCT seperti ditunjukkan  pada  Gambar  6.    Dari kedua  gambar  tersebut,  tampak sekali perbedaan citra hasil ekstraksi antara  citra  las  yang normal dengan citra  las  yang  dikategorikan  cacat spatter .

## Hasil Konversi Citra Biner
Tahapan  selanjutnya  setelah ekstrasi  fitur  yaitu  proses  konversi citra  las  menjadi  citra  biner  yang nantinya akan menjadi masukan dari sistem  klasifikasi  RBFNN.  Contoh hasil konversi citra biner dari citra fitur 2D  FFT  seperti  ditunjukkan  pad Gambar  7.  Sedangkan  Gambar  8 menunjukkan  hasil  citra  biner  yang berasal  dari  citra  masukan  fitur  2D DCT.
Grayscale
Contrast Adjustment Citra (Spatter) Citra (Normal)
Gambar 4. Hasil pemrosesan preprocessing citra las
Gambar 5
Hasil ekstraksi fitur citra las dengan 2D FFT Citra (Spatter)
Citra
(Normal)
Citra Fitur 2D DCT

## Gambar 6 Hasil ekstraksi fitur citra las dengan 2D DCT
Setelah  diperoleh  citra  biner dari kedua metode ekstraksi fitur (2D FFT  dan  2D  DCT),  maka  langkah selanjutnya  adalah  menguji  sampel- sampel  tersebut  ke  dalam  sistem klasifikasi RBFNN.

## Hasil RBFNN
Sebelum  citra  biner  dijadikan masukan  sistem  RBFNN,  citra-citra tersebut baik yang dihasilkan oleh 2D FFT  atau  2D  DCT  dibagi  menjadi  2 (dua)  kelompok  sampel  citra  biner. Satu kelompok sebanyak 36 sampel dari 64 sampel digunakan untuk data pelatihan  dan  sisanya  digunakan sebagai pengujian. Pemilihan sampel-sampel  tersebut  dilakukan secara acak. Sebagai catatan, semua sampel tersebut sudah diberi label oleh ahli inspeksi yang
berpengalaman dengan kategori
cacat yaitu ( normal, porosity, spatter, undercut, dan underfill ). Setelah citra dikelompok menjadi dua, maka langkah selanjutnya  yaitu  proses  pelatihan sistem  ( training )  RBFNN.  Proses pelatihan  ini  dilakukan  terhadap sampel  citra  hasil  ekstraksi  2D  FFT dan  citra  hasil  ekstraksi  2D  DCT. Gambar  9  menunjukkan  salah  satu contoh  grafik  performa  pelatihan sistem  ini  dengan  sampel  citra  2D FFT. Sedangkan untuk citra las hasil 2D  DCT  ditunjukkan  pada  Gambar 10.  Kedua  proses  pelatihan  RBFNN tersebut dilakukan dengan menggunaan parameter RBFNN yang sama, yaitu nilai spread = 2, dan jumlah hidden  layer sebanyak  10. Kontruksi  sistem  RBFNN  untuk proses  pelatihan  tersebut  seperti ditunjukkan pada Gambar 11.
Citra (Spatter)
Citra (Normal)
Citra Fitur 2D FFT
Gambar 9 Grafik performa pelatihan RBFNN dengan citra las 2D FFT
Gambar 10. Grafik performa pelatihan RBFNN dengan citra las 2D DCT
Gambar 11. Kontruksi sistem RBFNN saat pelatihan
Dari  kedua  grafik  uji  coba kinerja  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 9 dan Gambar 10, diketahui bahwa  kedua  sampel  berhenti  pada nilai epoch =  15,  namun  nilai Mean Square  Error (MSE)  citra  DCT- RBFNN  mempunyai  nilai  0.0032753 lebih  besar  dibanding  citra  FFT- RBFNN.  Untuk  mengetahui  hasil yang  lebih  jauh,  maka  dilakukan  uji coba performa kedua sistem dengan mengubah parameter spread dengan jumlah neuron  hidden  layer =  18,
yang  hasilnya  seperti  ditunjukkan pada Tabel 1.
Setelah diperoleh nilai spread yang  mempunyai  nilai  MSE  rendah untuk  keduanya,  maka  dipilih  nilai spread = 4. Dari data pengujian pada Tabel 1 tersebut, maka dapat dibuat grafik perbandingan pengaruh perubahan  nilai  parameter  spread pada  sistem  FFT-RBFNN  dan  DCT-
RBFNN  seperti  ditunjukkan  pada
Gambar 12.
Tabel 1
Perbandingan kinerja FFT-RBFNN dan DCT-RBFNN terhadap perubahan
nilai spread Jumlah Spread MSE Epoch FFT-RBFNN DCT-RBFNN FFT- RBFNN DCT- RBFNN 1 0.0123454 0.0184735 15 15 2 0.0118265 0.0151018 15 15 3 0.0115477 0.0125825 15 15 4 0.011512 0.0113885 15 15 5 0.0117787 0.0148838 15 15 6 0.00895269 0.0145888 15 15 7 0.00899951 0.0143997 15 15
Gambar 12 Grafik pengaruh nilai spread pada FFT-RBFNN dan DCT-RBFNN
Pengujian selanjutnya adalah dengan  mengubah  jumlah hidden layer dengan  nilai spread =  4  dan
hasilnya  seperti  ditunjukkan  pada Tabel 2. Berdasarkan  data  pengujian pada Tabel 2, maka grafik perbandingan  sistem  FFT-RBFNN dan DCT-RBFNN terhadap pengaruh perubahan  jumlah neuron pada lapisan tersembunyi seperti ditunjukkan pada Gambar 13. Dari  Gambar  13  diketahui bahwa kedua sistem mengalami nilai
MSE  yang  konstan  saat  jumlah neuron  hidden  layer diatas  15. Sehingga  pada  penelitian  ini  dipakai jumlah neuron  hidden  layer sebesar 15  dan  dari  pengujian  sebelumnya diperoleh nilai spread = 4.
Tabel 2
Perbandingan kinerja FFT-RBFNN dan DCT-RBFNN terhadap perubahan
jumlah neuron hidden layer Jumlah neuron MSE Epoch FFT-RBFNN DCT-RBFNN FFT- RBFNN DCT- RBFNN 5 0.0812638 0.0862284 5 5 10 0.045432 0.0538004 10 10 15 0.011512 0.0113885 15 15 20 0.011512 0.0113885 15 15
Gambar 13
Grafik pengaruh jumlah neuron hidden layer terhadap sistem FFT-RBFNN

## dan DCT-RBFNN
Selanjutnya  fase  yang  harus dilalui  adalah  pengujian  terhadap sampel yang bukan termasuk kelompok  data  pelatihan.  Jumlah total  sampel  yang  dipakai  ada  24 sampel dengan 12 sampel citra hasil
ekstraksi  fitur  2D  FFT  dan  sisanya
citra hasil ekstraksi 2D DCT. Sehingga  setiap  kategori  citra  cacat las  terdiri  dari  2  sampel  dari  6 kategori  cacat  las  visual.  Hasil pengujian ini disajikkkan pada Tabel 3.
Tabel 2 Perbandingan hasil pengujian FFT-RBFNN dan DCT-RBFNN Jumlah neuron MSE Akurasi (%) FFT-RBFNN DCT-RBFNN FFT- RBFNN DCT- RBFNN 10 0.045432 0.0538004 83.33 75 15 0.011512 0.0113885 91.67 83.33 Berdasarkan  hasil  pengujian pada  Tabel  3,  diketahui  bahwa sistem FFT-RBFNN mempunyai akurasi  8.37%  lebih  baik  dibanding sistem DCT-RBFNN.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menyajikan sebuah  metode  klasifikasi  cacat  las visual berbasis Radial Basis Function Neural  Network (RBFNN)  dengan masukan sistem berupa citra las hasil foto dengan metode ekstraksi fitur 2D FFT  dan  2D  DCT.  Berdasarkan pengujian  sistem  didapatkan  nilai parameter spread yang ideal yaitu 4 dan  jumlah neuron pada  lapisan
tersembunyi  sebanyak  15.  Dari perbandingan  kinerja  sistem  yang menggunakan  metode  FFT-RBFNN diperoleh  akurasi  sebesar  91.67% dan  sistem  dengan  metode  DCT- RBFNN  mempunyai  akurasi  sekitar 83.33%  atau  dengan  kata  lain  citra las yang menggunakan ekstraksi fitur 2D  FFT  lebih  baik  dibandingkan dengan  citra  las  yang  diekstrak dengan 2D DCT. Sedangkan prosentase akurasi tersebut menunjukkan  bahwa  sistem  yang diusulkan pada penelitian ini mampu menggolongkan cacat las visual dari citra las hasil foto kamera.

## DAFTAR PUSTAKA
NDT  Education  Resource  Center (2001). About NDT. https://www.nde- ed.org/AboutNDT/aboutndt. htm, Tanggal akses 4 Februari 2018. X.  Zhang,  Z.  Zhu,  J.  Xu,  &  S.  Ren (2005).  The  Classification Algorithm  of  Defects  in  Weld Image based on Asymmetrical SVMs. Proceeding  of  International Conference  on  Control  and Automation  (ICCA2005) ,  pp. 1215-1219. F.  Mekhalfa  &  N.  Nacereddine (2014). Multiclass Classification of Weld Defects in Radiographic Images Based  on  Support  Vector Machines. Proceeding of Tenth International Conference  on  Signal-Image Technology  &  Internet-Based Systems , pp. 1-6. D.  Gao,  Y.  Liu,  X.  Zhang,  &  Y.  Liu (2006). Binary-tree Multi- Classifier for Welding Defects and  Its  Application  Based  on SVM. Proceeding  of  the  6th World Congress on Intelligent Control and Automation, Dalian, China, pp. 8509-8513. J. Shao, H. Shi, D. Du, L. Wang, & H. Cao  (2011).  Automatic  Weld Defect Detection in Real-time X-ray  Images  Based  on Support Vector Machine. Proceeding of 4th International  Congress  on Image and Signal Processing , pp. 1842-1846.
Z. Sun, D. Ruan, Y. Ma, X. Hu, & X.
Zhang  (2009).  Crack  Defects Detection  in  Radiographic Weldment Images using FSVM and Beamlet Transform. Proceeding  of Sixth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery , pp. 402-406. T.  W.  Liao  (2003).  Classification  of welding flaw  types  with  fuzzy experts systems. Expert Systems  with  Applications , vol. 25(1), pp. 101-111. R.Vilar,  J.  Zapata,  and  R.  Ruiz (2009).  An  automatic  system of classification of weld defects in radiographic images. NDT&E International ,
vol. 42(5), pp. 467-476.
N. Boaretto & T. M. Centeno (2016). Automated detection of welding  defects  in  pipelines from radiographic images DWDI. NDT and E International , http://dx.doi.org/10.1016/j.ndt eint.2016.11.003, Tanggal akses 12 Mei 2018. N. Nacereddine, and M. Tridi (2005). Computer-aided shape analysis  and  classification  of weld  defects  in  industrial radiography  based  invariant attributes and neural networks. Proceeding  of    the 4 International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis ISPA , pp. 88-93.
J. Mirapeix, P. B. Garcia-Allende, A.
Cobo, O. M. Conde, and J. M.
Lspez-Higuera  (2007).  Real time arc welding defect detection  and  classification with principal component analysis  and  artificial  neural networks. NDT&E
International ,  vol.  40(4),  pp. 315-323. I.  Valavanis,  and  D.  Kosmopoulos (2010), Multiclass defect detection and classification in weld  radiographic  images using  geometric  and  texture features. Expert Systems with Applications ,  vol.  37,  pp. 7606-7614.
K.  Sudheera,  N.  M.  Nandhitha,  P.
Nanekar,  B.  Venkatraman,  & B. S. Rani (2013). Automated Weld  Defect  Classification Ultrasonic Signals using statistical moments on normal distribution curves of Wavelet co-efficient. Proceeding  of
International  Conference  on Advanced  Electronic  System (ICAES) , pp. 24-28.
R. Ranjana, A. Reza Khan, C. Parikh,
R.  Jain,  R.  P.  Mahto,  S.  Pal, S.  K.  Pal,  &  D.  Chakravarty
(2016). Classiﬁcation  and identiﬁcation of surface defects  in friction  stir  welding An image processing approach. Journal of Manufacturing Processes vol. 22, pp. 237 –253.
A.  Khumaidi,  E.  M.  Yuniarno,  M.  H. Purnomo  (2017).  Welding Defect  Classification  Based on Convolution Neural Network (CNN) and Gaussian Kernel. Proceeding of International Seminar on Intelligent Technology and Its Application , pp. 261-265.
A.  Kadir,  and  A.  Susanto  (2012).
Pengolahan  Citra,  Penerbit
ANDI Offset, Yogyakarta.
D. Chang, and W. Wu (1998). Image Contrast Enhancement Based on a Histogram Transformation of Local Standard  Deviation. Journal
IEEE Transactions on Medical  Imaging ,  vol.  17(4), pp. 518-531.
M.  A.  Ghorbani,  H.  A.  Zadeh,  M.
Isazadeh, & O. Terzi (2016). A Comparative study of artificial neural  network  (MLP,  RBF) and  support  vector  machine models for river flow prediction. Journal Enviromental  Earth  Sciences vol.75, pp. 476. M. W. Mak, and G. G. Sexton (1993). Comparing Multi-Layer Perceptrons and Radial Basis Functions networks in speaker  recognition. Journal of Microcomputer Applications ,  vol.16(2),  pp. 147-159. T. Kurban, and E. Beşdok (2009). A Comparison  of  RBF  Neural Network  Training  Algorithms for  Inertial  Sensor  Based Terrain Classification. Sensors  2009,  vol.  9,  pp. 6312-6329.