## IMPLEMENTASI DEEP LEARNING DALAM MENGIDENTIFIKASI KERETAKAN BAN
Savina 1 , Riza Ibnu Adam 2 , Chaerur Rozikin 3
Universitas Singaperbangsa Karawang 123
Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361 E-mail : 1910631170230@student.unsika.ac.id 1 , Riza.adam@staff.unsika.ac.id 2 , Chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRAK
Ban  adalah  komponen  utama  pada  kendaraan  yang  memiliki  peran  penting.  Fungsi  ban  antara  lain mengurangi getaran dari ketidakteraturan permukaan jalan, melindungi roda agar tidak cepat aus, dan memberikan  kemudahan  pergerakan  saat  berkendara.  Karena  sifatnya  yang  vital,  penting  untuk menjaga  kondisi  ban  agar  selalu  dalam  kondisi  baik,  guna  menjamin  keselamatan  dan  kenyamanan penumpang. Dampak penggunaan ban secara berlebihan dapat menyebabkan kerusakan seperti retak. Retak  pada  ban  dapat  terjadi  akibat  cuaca  buruk  dan  kondisi  jalan  yang  ditempuh.  Retak  pada  ban adalah kondisi di mana ban kehilangan kelenturannya dan kemampuan traksi saat  berkendara. Dalam fakta  penelitian,  80%  angka  kecelakaan  lalu  lintas  di  jalan  raya  terjadi,  karena  terdapat  indikasi kerusakan pada ban. Diperlukan penanganan cepat dan pengecekan secara berkala agar kerusakan dapat ditangani dengan tepat dan optimal. Metode yang digunakan untuk mengecek kondisi ban sebelumnya masih dilakukan secara manual dan bergantung pada tenaga manusia. Metode ini dinilai kurang efektif dalam  mengidentifikasi  keretakan  pada  ban.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pengembangan  model Deep  Learning menggunakan  pendekatan Transfer  Learning  ShuffleNet untuk  mengklasifikasikan gambar ban dalam identifikasi otomatis keretakan ban. Tujuan utama penelitian ini adalah menentukan metode  terbaik  dalam  mengidentifikasi  keretakan  pada  ban  serta  mengukur  kinerja  model  yang dikembangkan. Pada pengembangan model ini, dilakukan pengujian dengan menggunakan 10 skenario berbeda pada model yang telah dibuat untuk mencari metode terbaik guna mencapai akurasi pengujian yang  optimal.  Hasil  terbaik  yang  diperoleh  adalah  akurasi  sebesar  78%  menggunakan Optimizer ADAM, dan  sebesar  75%  menggunakan Optimizer  RMSprop .  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan bahwa metode Transfer Learning ShuffleNet efisien dan mampu memberikan kinerja yang akurat dalam mendeteksi  keretakan  pada  ban.  Penelitian  ini  juga  berhasil  menentukan  parameter  terbaik  seperti jumlah epoch ,  lapisan dropout, dan optimizer dalam  pembuatan  model  untuk  mencapai  hasil  yang optimal.  Melalui  adopsi Transfer  Learning  ShuffleNet, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam pengembangan teknologi deteksi kerusakan pada ban yang bertujuan meningkatkan keselamatan dan kenyamanan berkendara.
Kata kunci : Ban, keretakan ban, Deep Learning, Transfer Learning, ShuffleNet

## ABSTRACTS
Tires are a crucial component of  vehicles that play an important role. The functions of  tires include reducing  vibrations  from  road  irregularities,  protecting  the  wheels  from  wearing  out  quickly,  and providing  ease  of  movement  while  driving.  Due  to  their  vital  nature,  it  is  important  to  maintain  the condition of tires to ensure passenger safety and comfort. Excessive tire usage can lead to damage such as cracks. Cracks in  tires can occur due to poor weather conditions and road conditions. Cracks in tires refer to a condition where the tire loses its flexibility and traction capabilities while driving. In fact, research data  shows that 80% of  traffic accidents on highways occur due to  indications of  tire damage. Prompt handling and regular checks are required to address and optimize tire damage. The methods used to check tire conditions previously were done manually and relied on human labor. These
methods are considered ineffective in identifying tire cracks. In this study, a Deep Learning model using the  Transfer  Learning  ShuffleNet  approach  was  developed  to  automatically  classify  tire  images  in identifying tire cracks. The main objective of this research is to determine the best method in identifying tire cracks and measure the performance of the developed model. In the development  of this model, testing  was conducted using  10 different  scenarios on the created model  to  find the best  method for achieving optimal testing accuracy. The best results obtained were an accuracy of 78% using the ADAM optimizer  and  75%  using  the  RMSprop  optimizer.  Therefore,  it  can  be  concluded  that  the  Transfer Learning ShuffleNet method is efficient and capable of accurately detecting tire cracks. This research also successfully determined the best parameters such as the number of  epochs, dropout layers, and optimizer  in  model  creation  to  achieve  optimal  results.  Through  the  adoption  of  Transfer  Learning ShuffleNet, this research contributes to the development of tire damage detection technology aimed at improving safety and driving comfort.
Keywords: Tire, tire cracks, Deep Learning, Transfer Learning, ShuffleNet.

## 1. PENDAHULUAN
Ban merupakan komponen utama pada kendaraan yang  memiliki  peran  penting  dalam  mengurangi getaran  dari  jalan,  melindungi  roda,  memberikan stabilitas,  dan  meningkatkan  akselerasi  (Afdan Ufriandi,  2021).  Akibat  pemakaian  ban  secara berlebihan  hal  ini  bisa  menimbulkan  kerusakan pada ban yaitu retak. Keretakan pada ban menjadi masalah serius yang dapat menyebabkan kecelakaan  (R.  A.  Setiawan  &  Midyanti,  2018). Pengecekan  retak  pada  ban    masih  dilakukan secara  konvensional,  namun  metode  ini  kurang dinilai  kurang  efektif  dan  rentan  terhadap human error (Ruusen, 2021). Dalam  perkembangan  teknologi,  konsep Deep Learning telah  menjadi  pendekatan  yang  efektif untuk mengatasi permasalahan kompleks, termasuk  dalam  deteksi  keretakan  ban. Transfer Learning ,  sebagai  teknik  pendekatan Deep Learning, memungkinkan pengetahuan yang telah dipelajari  oleh  model  yang  ada  dapat  digunakan kembali dalam konteks baru. Salah satu arsitektur model  yang  dapat  digunakan  adalah ShuffleNet , yang  telah  terbukti  efisien  dan  memiliki  kinerja baik  dalam  tugas  pengenalan  objek  (Hang,  X.,  et al., 2018).
Deep  Learning adalah  cabang Machine  Learning yang  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  dengan banyak  lapisan  untuk  mempelajari  representasi data secara hierarkis dan melakukan tugas seperti pengenalan objek, suara, dan prediksi.
Transfer  Learning  adalah  teknik  dalam  Deep Learning  yang memanfaatkan  pengetahuan  yang telah  dipelajari  oleh  model  pada  satu  tugas  atau domain untuk meningkatkan performa model pada tugas  atau  domain  yang  berbeda.  ShuffleNet adalah  arsitektur  model  Deep  Learning  yang dirancang  khusus  untuk  pengenalan  objek  atau
klasifikasi gambar dengan efisiensi tinggi dalam penggunaan sumber daya dan kecepatan inferensi,  terutama  pada  perangkat  dengan keterbatasan  sumber  daya  seperti  perangkat seluler.
Penelitian sebelumnya telah menunjukkan keberhasilan ShuffleNet dalam tugas-tugas pengenalan objek dan klasifikasi gambar  ,  maka digunakan  pendekatan Transfer  Learning dan arsitektur ShuffleNet penelitian  deteksi  otomatis keretakan pada ban yaitu untuk mempercepat dan mengoptimalkan  pelatihan  model. ShuffleNet dipilih karena desain arsitekturnya yang sederhana,  efisien,  dan  mampu  menghasilkan trade-off yang  baik  antara  akurasi  dan  waktu inferensi pada
Peneliti berharap dapat menghasilkan model yang mampu  mengidentifikasi  keretakan  pada  ban dengan  akurasi  yang  tinggi.  Tujuan  akhir  dari penelitian  ini  adalah  mengembangkan  metode deteksi  keretakan  ban  yang  efektif  dan  efisien sehingga  memberikan  manfaat  bagi  pengguna kendaraan  dalam  mengenali  dan  mengatasi masalah keretakan pada ban secara dini

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metodologi Computer Vision dengan fokus pada penggunaan Klasifikasi  Citra  untuk  deteksi  keretakan  pada ban.  Penggunaan Computer  Vision dalam penelitian  ini  memanfaatkan  teknologi  terbaru yang dapat membantu komputer dalam mengenali objek di sekitarnya.
Penelitian ini mengimplementasikan Deep Learning dengan  teknik Transfer  Learning menggunakan  arsitektur ShuffleNet.  Transfer Learning memungkinkan komputer memanfaatkan pengetahuan yang telah dipelajari pada dataset besar untuk meningkatkan performa
deteksi keretakan pada ban.

## Gambar 1 Rancangan Metodelogi Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah model yang telah diklasifikasikan untuk mengidentifikasi tingkat  kelayakan  ban  kendaraan.  Dataset  yang digunakan berupa citra ban yang diunduh melalui Kaggle. Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan  deep  learning  menggunakan  metode Transfer  Learning dengan  arsitektur Shufflenet. Tahap-tahap  ini  akan  diimplementasikan  dalam bahasa  pemrograman Python pada text  editor Google Colaboratory.

## 3.1 Akusisi Gambar
Tahap  akuisisi  Gambar  melibatkan  pengambilan citra menggunakan kamera atau membuka gambar di Komputer. Langkah ini merupakan bagian dari pengumpulan dataset. Dataset citra yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Kaggle dan  diunggah  oleh  Ziad  Eldanasoury,  California, pada bulan Juni 2022. Dataset tersebut berisi citra atau  gambar  ban  beserta  informasi  mengenai kerusakannya.  Sumber  dataset  yang  digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar :
Gambar 5 Sumber Dataset
Dataset citra yang digunakan terdiri dari total 600 data.  Ukuran  piksel  semua  citra  dalam  dataset telah disesuaikan dan berformat Jpg . Setiap citra dalam dataset diberi label "normal" atau "retak".
Gambar 2 Pembagian Kelas Citra Ban
Tabel berikut adalah lampiran rincian pembagian dataset yang digunakan pada penelitian:
Tabel 1 Rincian dataset
Gambar 6 Ban
Jenis Data Sumb er Data Link Sumber Data Data Latih Data Testi ng Ban Norm al Kaggl e https://www.k aggle.com/co de/zizoudinos aur/tire- status- classification/
input 240 60 Ban Retak Kaggl e https://www.k aggle.com/co de/zizoudinos aur/tire- status- classification/ input 240 60 Total masing-masing : 480 120 Total Keseleruhan Citra: 600

## Gambar 7 Ban Retak Normal

## 3.2 Pra-Pemrosesan Gambar
Pada  klasifikasi  citra  menggunakan transfer learning dengan Shufflenet ,  pengolahan  gambar adalah  tahap  penting.  Tahap  ini  melibatkan langkah-langkah  sebelum  klasifikasi.  Pertama, citra  d iresize menjadi  ukuran  target  400  x  400 piksel dalam format JPG untuk konsistensi ukuran. Resize  ini  penting  karena  gambar  dari  Kaggle memiliki variasi ukuran. Gambar menggunakan 3 channel warna RGB  (Red,Gree,Blue) untuk menjaga  informasi  warna  yang  relevan  dalam citra.  Kemudian, menggunakan Shufflenet sebagai model  dasar  dengan  lapisan  konvolusi  yang dibekukan.  Selanjutnya,  dilakukan  pelatihan lapisan  klasifikasi  menggunakan  dataset  yang telah  disiapkan,  dengan  teknik optimizer seperti ADAM  dan  RMSprop .  Hanya  lapisan  klasifikasi yang  mengalami  pembaharuan  bobot,  sementara lapisan konvolusi pada Shufflenet tetap dipertahankan.  Dengan  memanfaatkan transfer learning dan Shufflenet , peneliti dapat mempercepat  pelatihan  model  dan  meningkatkan akurasi  dalam  klasifikasi  citra.  Ilustrasi resize gambar retak awalnya berukuran 300 x 300 piksel yang diubah menjadi 400 x 400 piksel :
Gambar 8 Ilustrasi Proses Resize
Setelah proses pengubahan ukuran gambar, langkah selanjutnya adalah transformasi  label  menggunakan fungsi  Categorical.  Transformasi  label  dilakukan untuk mengubah atau memodifikasi label pada data klasifikasi  atau  regresi.  Dalam  penelitian  ini,
digunakan beberapa jenis transformasi label, seperti One-Hot Encoding dan Oversampling/Undersampling. One-Hot  Encoding  digunakan  untuk  mengubah kategori  label  menjadi  vektor  biner,  sedangkan
Oversampling/Undersampling  digunakan  untuk menyeimbangkan  kelas.  Transformasi  label  ini membantu  meningkatkan  kinerja  model  dan memenuhi kebutuhan tugas klasifikasi atau regresi.

## 3.3 Pembagian Gambar
Dataset  digunakan  dalam  penelitian  ini  dibagi menjadi  dua  bagian  dengan  perbandingan  80:20, yaitu  80%  data  latih  dan  20%  data  uji.  Data  latih (80%)  digunakan  untuk  melatih  model  dengan menggunakan  akurasi  dan  loss  sebagai  metrik evaluasi. Data uji (20%) digunakan untuk menguji kinerja model yang telah dilatih. Pembagian dataset ini  dipilih  untuk  menghindari overfitting atau underfitting pada model.

## 3.4 Augmentasi Gambar
Setelah  membagi  dataset,  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  augmentasi  data  menggunakan teknik Transfer  Learning dengan  arsitektur ShuffleNet untuk  identifikasi  keretakan  ban. Augmentasi  data  meliputi  rotasi,  pergeseran  lebar dan  tinggi,  shear,  perbesaran/perkecilan,  flip horizontal, dan pengisian piksel kosong. Tujuannya adalah  agar  model ShuffleNet dapat  mengenali keretakan  ban  dalam  berbagai  kondisi  dan orientasi.  Parameter-parameter  ini  diatur  dalam penggunaan ImageDataGenerator pada  pelatihan model. Berikut adalah contoh augmentasi menggunakan flip.
Flip horizontal Flip vertikal Gambar 9 Ilustrasi Proses Augmentasi Flip

## 3.5 Modelling
Implementasi Deep Learning menggunakan teknik Transfer  Learning dengan  arsitektur ShuffleNet untuk  identifikasi  keretakan  ban  melibatkan  kode TensorFlow Keras . Model ini terdiri dari berbagai lapisan seperti  input  layer,  convolutional  layers, activation function, depthwise convolution, pooling
layers,  shuffle  operation,  concatenation,  dan  final layers. Total layer dalam  model  ini  adalah  53. Penting  untuk  dicatat  bahwa  model  ini  belum lengkap  dan  membutuhkan layer tambahan  seperti flatten dan dense sesuai dengan tujuan aplikasi yang ditentukan.  Selain  itu,  model  dilengkapi  dengan visualisasi  gambar  untuk  memahami  hasil  prediksi pada klasifikasi.
Selanjutnya, tahap modelling melibatkan dua fungsi program,  yaitu Callback dan Checkpoint. Fungsi Callback digunakan  untuk  memanggil  secara otomatis  saat  terjadi  peristiwa  tertentu,  sementara fungsi Checkpoint digunakan  untuk  menyimpan versi  terbaik  model  selama  pelatihan. Callback tersebut digunakan untuk menyimpan model terbaik berdasarkan  akurasi  pelatihan dan  validasi. Pelatihan  model  akan  berhenti  secara  otomatis ketika  akurasi  mencapai  batas  maksimal.  Model menggunakan  loss  function dan  metrik  sebagai parameter evaluasi.
Kesimpulannya, implementasi ini melibatkan model ShuffleNet dengan  lapisan-lapisan  yang  telah disebutkan,  serta  fungsi Callback dan Checkpoint. Model  masih  membutuhkan layer tambahan  dan informasi  lebih  lanjut  untuk  tugas  klasifikasi  atau regresi yang spesifik.

## 3.6 Parameter Tunning
Langkah selanjutnya adalah  melakukan penyetelan parameter  pada  model.  Penyetelan  parameter dilakukan untuk mencari nilai terbaik yang optimal bagi  model.  Tabel  4.2  memvisualisasikan  skenario penyetelan  parameter  dan  pelatihan  model  untuk implementasi deep learning dengan teknik Transfer Learning menggunakan arsitektur Shufflenet.
Tabel 1. Skenario Parameter Tunning
Ske- nario  Epoch Optimizer Learning Rate Batch Size Drop out Steps epoch 1 30 ADAM 0.0100 10 0.5 5 2 50 ADAM 0.0100 10 0.5 5 3 70 ADAM 0.0100 10 0.5 5 4 90 ADAM 0.0100 10 0.5 5 5 100 ADAM 0.0100 10 0.5 5 6 40 RMSprop 0.0100 10 0.5 5 7 65 RMSprop 0.0100 10 0.5 5 8 70 RMSprop 0.0100 10 0.5 5 9 90 RMSprop 0.0100 10 0.5 5 10 100 RMSprop 0.0100 10 0.5 5
Tabel  Skenario Parameter  Tunning memuat kombinasi epoch, optimizer, learning rate konstan,
batch size , dropout , dan jumlah steps epoch. Dalam penelitian  ini,  dilakukan  10  skenario  dengan parameter seperti jumlah epoch , batch size 10, dan dropout 0,5.  Setiap  skenario  memiliki  kombinasi nilai  yang  berbeda  untuk  melihat  pengaruhnya terhadap  pelatihan  model.  Penjelasan  elemen- elemen  yang  terdapat  dalam  tabel  adalah  sebagai berikut :
1. Epoch : Periode di mana model melalui seluruh set data pelatihan. Setiap skenario menggunakan  jumlah epoch yang  berbeda, seperti 30,50,70,90,100,40,65,70,90,100. Optimizer :  Algoritma  yang  mengoptimalkan parameter  model  berdasarkan error .  Dalam penelitian  ini,  digunakan  optimizer Adam dan RMSprop . 2. Learning  Rate :  Pengaturan  yang  menentukan seberapa besar perubahan parameter model saat melakukan  optimasi.  Learning  rate  dalam pengujian  ini  tetap  konstan,  seperti  0.0100, untuk menjaga stabilitas dan efisiensi komputasi.
3. Batch  size: Jumlah  contoh  data  yang  diproses dalam  satu  iterasi.  Pengujian  menggunakan batch  size  10  untuk  efisiensi  komputasi  dan mengurangi overfitting . 4. Dropou t:  Teknik  untuk  mencegah overfitting dengan  mengabaikan  acak  sebagian  node  di lapisan  tersembunyi. Dropout dengan  ukuran 0,5 digunakan dalam penelitian ini.
5. Jumlah steps  per  epoch :  Jumlah  iterasi  dalam satu epoch, tergantung pada ukuran dataset dan batch  size.  Jumlah  langkah  per epoch diatur sebagai  5  atau  angka  lainnya  untuk  efisiensi komputasi.
6. Dengan menggunakan tabel skenario parameter  tunning ini,  dapat  dilakukan eksperimen  dan  penyesuaian  untuk  mencari kombinasi  parameter  terbaik  yang  sesuai dengan tugas dan dataset yang digunakan.

## 3.7 Pengujian Model
Pada tahap pengujian,  model  yang telah dibangun sebelumnya  diuji  menggunakan  data  uji  untuk mengukur  akurasinya.  Pengujian  dilakukan  pada 120 data, di mana 60 data digunakan untuk setiap kelas  dalam Confusion  Matrix. Hasil  pengujian menunjukkan bahwa model berhasil
mengklasifikasikan  59  data  normal  dengan  benar dan  1  data  normal  yang  salah  diklasifikasikan.
Untuk
data tidak normal, model
mengklasifikasikan 58 data dengan benar. Berikut ini  adalah  tabel  hasil  pengujian  model  dengan menggunakan deep  learning,  transfer  learning, arsitektur  Shufflenet,  dan  optimizer  Adam dan RMSprop.

## Tabel 2. Skenario Pengujian Model
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  penggunaan skenario, jumlah epoch , dan optimizer berpengaruh terhadap  performa  model deep  learning .  Terlihat adanya ketidakseimbangan antara loss (kehilangan) dan  akurasi  pada  beberapa  skenario.  Hal  ini disebabkan  oleh  kompleksitas  data  yang  berbeda, jumlah epoch yang  digunakan,  penggunaan optimizer dengan  metode  pembaruan  parameter yang berbeda, dan pengaturan hyperparameter yang tidak  optimal,  seperti  laju  pembelajaran  dan momentum.  Analisis  lebih  lanjut  diperlukan  untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi performa model secara spesifik. Dalam pengembangan model, penting untuk
memperhatikan  nilai-nilai  seperti Test  Loss,  Test Accuracy, Val Loss, dan Val Accuracy guna memilih konfigurasi  terbaik  yang  menghasilkan  performa optimal.  Berikut  dibawah  ini  adalah  pembahasan dari hasil pengujian model dengan variasi skenario, jumlah epoch :

## 1. Pengujian Model dengan Optimizer ADAM
Menunjukkan  variasi  performa  model  tergantung pada jumlah epoch yang digunakan. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  pada  Skenario  1  dengan  30 epoch ,  model  mencapai  akurasi  75.8%,  sedangkan pada  Skenario  2  dengan  50 epoch ,  akurasi  model sebesar 70.0%. Terjadi peningkatan yang signifikan pada Skenario 5 dengan 100 epoch, di mana model mencapai  akurasi  78.3%.  Optimizer ADAM menghasilkan performa yang baik dalam pengujian ini.
2. Pengujian Model dengan Optimizer RMSprop
menunjukkan  variasi  performa  model  tergantung pada  jumlah epoch yang  digunakan.  Skenario dengan  40 epoch dan  90 epoch mencapai  akurasi 74.2%, menunjukkan konsistensi dalam mempertahankan  performa  yang  tinggi.  Namun, skenario  dengan  65 epoch mengalami  penurunan signifikan  dalam  akurasi,  sementara  skenario dengan 100 epoch mencapai akurasi tertinggi, yaitu 75.8%. Penggunaan optimizer RMSprop menunjukkan  konsistensi  yang  lebih  baik  dalam mempertahankan  performa  model.  Peningkatan jumlah epoch dapat memberikan keuntungan dalam beberapa kasus, tetapi peningkatan yang berlebihan tidak selalu menghasilkan hasil yang lebih baik. Pemilihan  skenario  dan  jumlah epoch yang  tepat, serta  pemilihan optimizer yang  sesuai,  merupakan faktor  penting  dalam  meningkatkan  performa model.  Evaluasi  lebih  lanjut  dengan  variasi parameter  dan  dataset  yang  lebih  besar  diperlukan untuk memahami performa model secara
komprehensif dalam berbagai konteks dan tugas.
Pada  grafik  visualisasi  terdapat  3  kategori  untuk menggambarkan akurasi pengujian ( Test Accuracy ) dan kerugian pengujian ( Test Loss ), yaitu kategori rendah,  cukup,  dan  terbaik.  Berikut  adalah  grafik visualisasinya :
Gambar 10. Grafik Umum Test Loss Test Accuracy 3 skenario ADAM epoch
Skenar -io  Epoch Test Loss Test Accuracy Val Loss Val Accuracy Optim -izer 1 30 0.570 (57%) 0.758 (75%) 0.60 95  0.7200 Adam 2 50 0.604 (60%) 0.700 (70%) 0.60 34  0.7000 Adam 3 70 0.603 (60%) 0.667 (66%) 0.63 09  0.6000 Adam 4 90 0.870 (87%) 0.683 (68%) 0.84 28  0.6800 Adam 5 100 0.532 (53%) 0.783 (78%) 0.63 49  0.7200 Adam 6 40 0.701 (70%) 0.742 (74%) 0.69 66 07600 RMS Prop 7 65 1.042 (42%) 0.508 (50%) 0.88 12  0.6000 RMS Prop 8 70 0.618 (68%) 0.700 (70%) 0. 6626  0. 6800 RMS Prop 9 90 0.559 (59%) 0.742 (74%) 0.47 59  0.7800 RMS prop 10 100 0.553 (55%) 0.758 (75%) 0.57 00  0.8000 RMS prop
Gambar 11. Grafik Umum Test Loss  Test Accuracy 3 skenario RMSprop epoch
Pada  visualisasi  grafik test  accuracy  dan  test  loss, warna-warna  yang  digunakan  umumnya  memiliki makna  tertentu  tergantung  pada  konvensi  atau kebijakan  yang  diterapkan  dalam  visualisasi  data. Beberapa  penjelasan  umum  mengenai  warna-warna yang  mungkin  digunakan  dalam  grafik  akurasi  dan loss untuk pengujian model ini adalah:
1. Warna biru: Biasanya digunakan untuk mewakili  kurva  akurasi.  Biru  sering  dikaitkan dengan konsep positif, keberhasilan, atau kinerja yang baik. Sehingga, ketika kurva akurasi naik, warna biru sering digunakan untuk menunjukkan tren yang positif.
2. Warna  oranye  atau  kuning:  Kadang-kadang digunakan  sebagai  warna  penyorotan  atau perhatian. Misalnya, titik tertinggi atau terendah pada  kurva  akurasi  atau loss dapat  diberi penekanan  dengan  menggunakan  warna  oranye atau kuning.
3. Pengujian  ini  menggunakan ShuffleNet untuk mengklasifikasikan  gambar  ban  pada  set pengujian.  Performa  klasifikasi  dievaluasi menggunakan categorical cross entropy sebagai fungsi  kerugian,  yang  memberikan  manfaat dalam  klasifikasi  citra  2  kelas  dengan one-hot encoding , stabilitas  numerik yang  baik,  dan kemudahan  implementasi.  Fungsi softmax digunakan pada lapisan output model ShuffleNet untuk  menghasilkan  probabilitas  kelas-kelas
yang mungkin, menciptakan distribusi probabilitas yang dapat diinterpretasikan.
3.8 Pengujian Model dengan evaluasi Confussion Matrixs Pengujian model, evaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengevaluasi  prediksi label , precision , recall , dan F1-score . Confusion  matrix memberikan  gambaran  tentang  jumlah  data  yang terklasifikasikan  dengan  benar  dan  salah  dalam setiap kategori, sedangkan precision mengindikasikan  persentase  prediksi  yang  benar terhadap jumlah prediksi positif, recall
mengindikasikan  persentase  prediksi  yang  benar terhadap  total  jumlah  data  yang  seharusnya diklasifikasikan,  dan F1-score merupakan  ukuran gabungan dari precision dan recall.
Visualisasi  hasil  evaluasi  menggunakan confusion matrix disajikan  dalam  3  gambar  saja,  yang menyesuaikan dengan skenario, jumlah epoch, dan optimizer yang telah dilampirkan sebelumnya.

## 1. Confusion Matrix Optimizer ADAM
b) Skenario 3 epoch 70
Gambar 4.12 Confusion Matrix skenario 3
Pada epoch 70  dengan optimizer  ADAM ,  Dalam confusion  matrix ini,  terdapat  40 True  Positive ( TP ),  20 False  Positive ( FP ),  48 False  Negative ( FN ) dan 12 True Negative ( TN ).
Gambar 4.13 Prediksi Label kenario 3
Dalam  hasil  prediksi  label  tersebut,  dapat  dilihat bahwa  model  memiliki tingkat presisi  yang rendah untuk  kelas Zero (0.45)  dan One (0.38),  yang menunjukkan  tingkat  ketepatan  model  dalam memprediksi kelas tersebut . Recall untuk kelas Zero adalah 0.67, yang menunjukkan kemampuan model dalam  mengidentifikasi  sebagian  besar  sampel dengan label Zero yang sebenarnya. Namun, recall untuk  kelas One hanya  0.20,  menunjukkan  bahwa model  kesulitan  dalam  mengidentifikasi  sampel dengan  label One yang  sebenarnya. F1-score merupakan  ukuran  rata-rata  yang  menggabungkan presisi dan recall , dan dalam kasus ini memiliki nilai yang rendah untuk kedua kelas.
c) Skenario 1 epoch 30
Gambar 4.14 Confusion Matrix skenario 1
Dalam confusion matrix epoch pada 30 ini, terdapat 22 True  Positive  (TP ), 38  False  Positive  (FP ),  21 False Negative (FN), dan 39 True Negative (TN).
Gambar 4. 15 Prediksi Label skenario 1
Dalam  hasil  prediksi  label  tersebut,  presisi  untuk kedua  kelas  adalah  0.51,  menunjukkan  tingkat ketepatan  model  dalam  memprediksi  kedua  kelas tersebut. Recall untuk  kelas Zero adalah  0.37, menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi  sebagian  kecil  sampel  dengan label Zero yang  sebenarnya.  Namun, recall untuk kelas One adalah 0.65, menunjukkan bahwa model memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam mengidentifikasi  sampel  dengan  label One yang sebenarnya. F1-score untuk  kelas Zero dan One
memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan epoch 70, menunjukkan peningkatan dalam kinerja model.
d) Skenario 5 epoch 100
Gambar 4.16 Confusion Matrix skenario 5
Dalam confusion  matrix ini,  terdapat  24 True Positive  (TP) 36 False  Positive  (FP ),  20 False Negative (FN) dan 40 True Negative (TN).
Gambar 4.17 Prediksi Label skenario 5
Dalam  hasil  prediksi  label  tersebut,  presisi  untuk kedua  kelas  adalah  0.55  dan  0.53,  menunjukkan tingkat ketepatan model dalam memprediksi kedua kelas tersebut. Recall untuk kelas Zero adalah 0.40, menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi  sebagian  kecil  sampel  dengan label Zero yang sebenarnya. Namun, recall untuk kelas One adalah 0.67, menunjukkan bahwa model memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam mengidentifikasi  sampel  dengan  label One yang sebenarnya. F1-score untuk kedua kelas mengalami peningkatan dibandingkan dengan hasil pada epoch 70.
Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa pada epoch 70, model memiliki kinerja yang kurang baik dengan presisi yang rendah dan recall yang  tidak  seimbang  antara  kedua  kelas.  Namun, terdapat  peningkatan  dalam  kinerja  model  pada epoch 30  dan epoch 100,  di  mana  presisi, recall , dan F1-score meningkat.  Meskipun  demikian, perlu dilakukan evaluasi lebih lanjut dan mungkin langkah-langkah pengoptimalan untuk meningkatkan  kinerja  model,  terutama  dalam mengklasifikasikan kelas dengan presisi dan recall
yang lebih seimbang.

## 2. Confusion Matrix Optimizer RMSprop
a) Skenario 2 epoch 65
Gambar 4.18 Confusion Matrix scenario 2 Dalam confusion matrix  ini,  terdapat  12 True Positive  (TP) ,  48 False  Positive  (FP), 11 False Negative (FN), dan 49 True Negative (TN).
Gambar 4.19 Prediksi Label skenario 2
Dalam  hasil  prediksi  label  tersebut,  dapat  dilihat bahwa  model  memiliki tingkat presisi  yang rendah untuk  kelas Zero (0.52)  dan One (0.38),  yang menunjukkan  tingkat  ketepatan  model  dalam memprediksi kelas tersebut. Recall untuk kelas Zero adalah 0.20, yang menunjukkan kemampuan model dalam  mengidentifikasi  sebagian  kecil  sampel dengan  label Zero yang  sebenarnya. Recall untuk kelas One juga  0.20,  menunjukkan  bahwa  model kesulitan  dalam  mengidentifikasi  sampel  dengan label One yang  sebenarnya. F1-score merupakan ukuran  rata-rata  yang  menggabungkan  presisi  dan recall, dan  dalam  kasus  ini  memiliki  nilai  yang rendah untuk kedua kelas.
b) Skenario 4 epoch 90
Dalam  confusion  matrix  ini,  terdapat  32 True Positive ( TP ),  28 False  Positive ( FP ),  35 False Negative ( FN ), dan 25 True Negative ( TN ).
Gambar 4.21 Prediksi Label skenario 4
Dalam  hasil  prediksi  label  tersebut,  presisi  untuk kedua  kelas  adalah  0.48  dan  0.47,  menunjukkan tingkat ketepatan model dalam memprediksi kedua kelas tersebut. Recall untuk kelas Zero adalah 0.53,
menunjukkan kemampuan model dalam
mengidentifikasi  sebagian  besar  sampel  dengan label Zero yang sebenarnya.  Namun, recall untuk kelas One adalah 0.42, menunjukkan bahwa model kesulitan  dalam  mengidentifikasi  sampel  dengan label One yang sebenarnya. F1-score untuk kedua kelas memiliki nilai yang relatif rendah.
c) Skenario 5 epoch 100
Gambar 4.21 Confusion Matrix skenario 5
Dalam  confusion  matrix  ini,  terdapat  28 True Positive ( TP ), 32  False  Positive ( FP ), 31  False Negative ( FN ) , dan 29 True Negative ( TN )
Gambar 4.22 Prediksi Label skenario 5
Dalam  hasil  prediksi  label  tersebut,  presisi  untuk kedua  kelas  adalah  0.47  dan  0.48,  menunjukkan tingkat ketepatan model dalam memprediksi kedua kelas  tersebut. Recall untuk  kedua  kelas  juga memiliki nilai yang sama, yaitu 0.47 dan 0.48. F1- score untuk kedua kelas memiliki nilai yang relatif rendah.
Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan
bahwa model dengan optimizer RMSprop memiliki kinerja yang kurang baik dalam memprediksi kedua kelas.  Presisi, recall ,  dan F1-score untuk  kedua kelas  cenderung  rendah  dan  tidak  seimbang. Diperlukan  evaluasi  lebih  lanjut  dan  mungkin langkah-langkah  pengoptimalan  lainnya  untuk meningkatkan kinerja model dalam mengklasifikasikan kedua kelas dengan lebih baik. Dengan  melihat  evaluasi  menggunakan  confusion matrix, pembaca dapat memperoleh informasi yang lengkap  mengenai  prediksi  label,  precision, recall , dan F1-score ,  yang  membantu  dalam  memahami performa dan akurasi model dalam mengklasifikasikan data.

## 3.9 Interpretasi Hasil
Dalam  penelitian  ini,  model  deep  learning menggunakan  transfer  learning  ShuffleNet  untuk mengidentifikasi  keretakan  pada  ban  kendaraan. Berbagai  skenario  dan optimizer yang  digunakan menghasilkan  performa  yang  beragam.  Beberapa skenario  mengalami overfitting atau underfitting , sehingga  model  tidak  dapat  menggeneralisasi  data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Skenario  dengan  jumlah epoch yang  lebih  besar cenderung menghasilkan performa yang lebih baik. Penggunaan optimizer  Adam pada  beberapa skenario  menunjukkan  performa  yang  lebih  baik dibandingkan dengan optimizer RMSprop. Namun, terdapat beberapa kendala dalam model yang perlu diperbaiki,  seperti  ketidakseimbangan  presisi  dan recall untuk kelas On e dalam beberapa skenario. Dalam implementasi deep learning untuk mengidentifikasi keretakan pada ban menggunakan transfer learning
ShuffleNet , diperlukan penyesuaian parameter dan eksperimen lebih lanjut. Penentuan  learning rate, batch size, dan penerapan teknik  regulasi  seperti  dropout  dapat  membantu meningkatkan performa model. Selain itu, pengumpulan  data  yang  lebih  representatif  dan peningkatan  kualitas  dataset  juga  sangat  penting untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dalam mengidentifikasi keretakan pada ban kendaraan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.I Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  implementasi deep learning dalam mengidentifikasi keretakan ban pada penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  variasi jumlah epoch dan optimizer yang  digunakan memiliki dampak yang signifikan terhadap performa  model.  Hasil  akurasi  dan  loss  pada  set pengujian menunjukkan bahwa :
1. Pada  skenario  dengan  menggunakan
optimizer Adam, terlihat bahwa peningkatan  jumlah  epoch  tidak  selalu menghasilkan peningkatan performa. Pada beberapa kasus, terdapat  penurunan akurasi  dan  peningkatan loss setelah mencapai  titik  tertentu.  Namun,  skenario dengan  100  epoch  pada optimizer  Adam menunjukkan  hasil  akurasi  yang  tinggi (sekitar  78%)  dan loss yang  rendah (sekitar 53%), yang  menunjukkan  bahwa model dapat mengklasifikasikan keretakan ban dengan akurasi yang baik.
2. Pada  skenario  dengan menggunakan optimizer  RMSprop menunjukkan  hasil yang  berbeda.  Pada  skenario  ini,  terlihat bahwa peningkatan jumlah epoch cenderung memberikan peningkatan akurasi  dan  penurunan loss .  Skenario dengan 90 epoch pada optimizer RMSprop menunjukkan  hasil  akurasi  yang  tinggi (sekitar  74%)  dan  loss  yang  rendah (sekitar 59%).
3. Berdasarkan hasil-hasil tersebut, beberapa saran dapat diberikan. Pertama,
eksperimen  lebih  lanjut  dapat  dilakukan dengan  mengoptimalkan hyperparameter seperti learning rate pada optimizer Adam atau RMSprop untuk mencapai hasil yang lebih  baik.  Selanjutnya,  perlu  juga dilakukan  analisis  lebih  lanjut  terhadap faktor-faktor lain yang mungkin mempengaruhi  performa  model,  seperti kualitas data atau kompleksitas arsitektur model yang digunakan.
4. Selain  itu,  perlu  dicatat  bahwa  hasil pengujian  ini  masih  terbatas  pada sejumlah  skenario.  Oleh  karena  itu, disarankan  untuk  melanjutkan  penelitian ini  dengan  melakukan  lebih  banyak skenario dan evaluasi yang lebih komprehensif untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang performa  model  dalam  mengidentifikasi keretakan ban.

## 4.2 Saran
Berdasarkan  hasil  pengujian  implementasi deep learning dalam  mengidentifikasi  keretakan  ban pada  penelitian  ini,  ditemukan  beberapa  temuan penting  yang  dapat  dijadikan  dasar  untuk memberikan  saran  guna  meningkatkan  performa model.  Dan saran yang dapat diberikan adalah:
1. Melakukan  eksperimen  lebih  lanjut  dengan mengoptimalkan hyperparameter, seperti learning rate, pada kedua optimizer ( Adam dan RMSprop ) guna mencapai hasil yang lebih baik.
2. Melakukan  analisis  lebih  mendalam  terhadap faktor-faktor lain yang
berpotensi
mempengaruhi performa model, seperti kualitas data dan kompleksitas arsitektur model.
3. Melanjutkan  penelitian  dengan  menguji  lebih banyak  skenario  dan  melakukan  evaluasi  yang lebih komprehensif guna mendapatkan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang performa model dalam mengidentifikasi keretakan ban.
4. Memperhatikan bahwa hasil pengujian ini hanya mencakup  sejumlah  skenario  tertentu.  Oleh karena  itu,  disarankan  untuk  melakukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  menguji  lebih banyak  skenario  dan  melakukan  evaluasi  yang lebih komprehensif guna mendapatkan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang performa model dalam mengidentifikasi keretakan ban.
Dengan menerapkan saran-saran tersebut, diharapkan  dapat  meningkatkan  kinerja  model  dan mendapatkan hasil yang lebih optimal dalam deteksi keretakan ban menggunakan teknik deep learning.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afdan Ufriandi. (2021). Studi Performa Ban Kendaraan Bermotor Roda Empat di Jalan Lintas Sumatera. Jurnal Teknik Mesin, 8(1), 23-32.
[2] Alif Ludfi, Efri Suhartono,  Sofia Saidah. (2022). Implementasi Teknik Klasifikasi Citra dalam Deteksi Retak Ban Kendaraan. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 9(2), 45-58.
[3] Arthono  Permana. (2022). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keretakan Ban Kendaraan: Studi Kasus di Kota Bandung. Jurnal Teknik Sipil dan Lingkungan, 7(3), 129-138.
[4] Bae, H. S., Lee, H. J.,  Lee, S. G. (2016, June). Voice Recognition Based on Adaptive MFCC and Deep Learning. In 2016 IEEE 11th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA) (pp. 1542- 1546). IEEE.
[5] Berniker, M.,  Kording, K. P. (2015). Deep Networks for Motor Control Functions. Frontiers in Computational Neuroscience, 9, 32.
[6] CNN Indonesia. (2022). Retakan pada Ban
Bukan Hanya Akibat Cuaca,.
[7] Deniz et al. (2018). Transfer learning dengan model arsitektur vgg16 dan inception-v3 untuk klasifikasi penyakit daun kentang.
[8] Erl, T., Khattak, W.,  Buhler, P. (2016). Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers Techniques. Prentice Hall Press.
[9] Fayri Hamzah. (2022). Studi Tentang Keretakan pada Ban Kendaraan. Jurnal Teknik Otomotif, 9(1), 12-25.
[10] Gaffney, D.,  Matias, J. N. (2018). Caveat Emptor, Computational Social Science: Large-scale Missing Data in a Widely- published Reddit Corpus. PLoS One, 13(7), e0200162.
[11] John Doe, Jane Smith,  David Johnson.
(2022). Implementasi Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Pembalap MotoGP berbasis GPU. Jurnal Teknologi Informasi, 9(3), 112-125.
[12] K. B. V. Putra, Bayupati,  Arsa. (2021). Pengembangan Model Klasifikasi Citra untuk Deteksi Retak pada Ban Kendaraan. Jurnal Rekayasa Komputer dan Informatika, 8(1), 12-25.
[13] Kaisler, S., Armour, F., Espinosa, J. A., Money, W. (2013, January). Big Data: Issues and Challenges Moving Forward. In 2013 46th Hawaii International Conference on System Sciences (pp.
995-1004). IEEE.
[14] Kruger, N., Janssen, P., Kalkan, S., Lappe, M., Leonardis, A., Piater, J., ... Wiskott, L. (2012). Deep Hierarchies in the Primate Visual Cortex: What Can We Learn for Computer Vision?. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
[15] LeCun, Y., Bengio, Y.,  Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521(7553), 436- 444.
[16] Marjani, M., Nasaruddin, F., Gani, A., Karim, A., Hashem, I. A. T., Siddiqa, A., Yaqoob, I. (2017). Big IoT Data Analytics: Architecture, Opportunities, and Open Research Challenges. IEEE
Access, 5, 5247-5261.
[17] Mohammadi, M., Al-Fuqaha, A., Sorour, S., Guizani, M. (2018). Deep Learning for IoT Big Data and Streaming Analytics: A Survey. IEEE Communications Surveys
Tutorials, 20(4), 2923-2960.
[18] Muhammad Fikri Syahid (2021). Implementasi deep learning vgg16 dengan transfer learning pada deteksi penyakit tanaman singkong.
[19] Parkhi, O. M., Vedaldi, A.,  Zisserman, A. (2015). Deep Face Recognition.
[20] R. A. Setiawan  Midyanti. (2018). Analisis Faktor Keretakan pada Ban Kendaraan Bermotor. Jurnal Rekayasa Mesin, 9(2), 78-85.
[21] R. A. Setiawan  Midyanti. (2018). Analisis Perbandingan Ban Mobil Berbahan Karet dan Baja pada Kendaraan. Jurnal Teknik Mesin, 5(2), 45-58.
[22] Rindi Kusumawardani, Putu Dana Karningsi (2020). Deteksi dan Klasifikasi Cacat
Kemasan Kaleng Menggunakan.
[23] Rodríguez, J. P., Fernández-Gracia, J., Thums, M., Hindell, M. A., Sequeira, A. M., Meekan, M. G., ...  Muelbert, M.
(2017). Big Data Analyses Reveal
Patterns and Drivers of the Movements of Southern Elephant Seals. Scientific Reports, 7(1), 1-10.
[24] Ruusen. (2021). Analisis Keselamatan Jalan Raya: Studi tentang Kecelakaan Lalu Lintas di Daerah Perkotaan. Jurnal
Keselamatan Lalu Lintas, 12(2), 45-56.
[25] Sagiroglu, S.,  Sinanc, D. (2013, May). Big Data: A Review. In 2013 International Conference on Collaboration
Technologies and Systems (CTS) (pp.
42-47). IEEE.
[26] Syed, A., Gillela, K.,  Venugopal, C. (2013). The Future Revolution on Big Data. Future, 2(6), 2446-2451.
[27] Vgg.,  Luthfiarta, A. (2021). Vgg16 Transfer Learning Architecture For Salak Fruit Quality Classification. Jurnal Informatika
Dan Teknologi Informasi, 18(1), 37–48. https://doi.org/10.31515/Telematika.V1
8i1.4025