IT VOL .08 NO .01 (2024), PP . 033-038 P -ISSN : 2548-9534 | E -ISSN : 2548-9550

## Deteksi Cacat Produk Kemasan Karton Lipat Pada Minuman Berbasis Computer Vision
Angga Dwi Firmanto a Mutia Hanum b Arrahmah Aprilia c
a,b,c Politeknik Negeri Media Kreatif  Jakarta

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 07 Juni 2024 Revisi Akhir: 07 Juni 2024 Diterbitkan Online : Juni 2024
Kemasan memegang peranan penting pada sebuah produk minuman, baik sebagai  wadah,  pelindung  juga  sebagai  alat  pemasaran  produk.  Sebelum kemasan  produk  didistribusikan,  perlu  terlebih  dahulu  dilakukan pengecekan dan kepastian apakah kemasan tersebut terdapat kecacatan atau tidak.  Sistem  deteksi  diarahkan  menuju  otomatiasai  sebagai  upaya mengurangi kesalahan jika deteksi dilakukan secara manual oleh manusia. Penggunaan computer vision dalam medeteksi cacat kemasan menggunakan algoritma SSIM dengan membandingkan citra referensi asli dengan citra uji. Dari hasil data, algoritma SSIM berhasil mendeteksi jika citra kemasan uji secara  visual  sama  dengan  citra  kemasan  referensi  ditandai  dengan  nilai indeks  1.  Sementara  untuk  citra  kemasan  uji  dan  citra  kemasan  referensi bernilai indeks dari 0,361 hingga 0,546.
DOI: https://doi.org/10.46961/jommit.v8i1
K ATA K UNCI
Kemasan, Deteksi, Otomatisasi, Computer Vision , SSIM

## K ORESPONDENSI
Angga Dwi Firmanto Jurusan Teknologi Industri Politeknik Negeri Media Kreatif Jakarta Jl.  Srengseng  Sawah  Jagakarsa  Jakarta Selatan, 12640 Email :angga.firmanto@polimedia.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  sebuah  produk  minuman  tidak  hanya  menjaga kualitas  rasa  minuman  itu  sendiri  namun  juga  harus  menjaga bagaimana minuman tersebut dapat dikonsumsi dengan baik oleh konsumen. Pada jenis kemasan karton lipat (KKL) menggunakan jenis kertas sebagai media cetak, KKL digunakan dalam beberapa keperluan  seperti  makanan  dan  minuman,  contoh  KKL ditunjukan  pada  Gambar  1.  Beberapa  bahan  dasar  pada  KKL yaitu ivory dan duplex, penggunaan bahan dasar ini disesuaikan dengan kebutuhan kemasan yang akan digunakan oleh produsen [1].
Saat  proses  produksi,  produsen  menjaga  agar  kemasan dalam  kondisi  baik  sesuai  dimensinya  sebelum  didistribusikan kepada konsumen. Dalam hal ini peningkatan kualitas produksi kemasan,  produsen  terus  menjaga  dan  meningkatkan  kualitas kemasan  yang  diproduksi  dengan  memastikan  hanya  kemasan yang  baik  dan  tidak  cacat  produksi  yang  dapat  didistribusikan
kepada  konsumen.  Inspeksi  visual  secara  manual  dan  quality control dilakukan untuk mengeliminasi kemasan cacat produksi [2].

## Gambar 1. Contoh Kemasan Karton Lipat
Sistem  manual  ini  mengandalkan  mata  manusia  untuk menangkap visual kemasan lalu keputusan apakah suatu kemasan termasuk  kategori  cacat  atau  tidak  ditentukan  oleh  manusia. Sistem  tersebut  memuncukan  potensi  kesalahan  mendeteksi kemasan  termasuk  cacat  atau  tidak  karena  faktor  kelelahan
manusia saat bekerja, kelelahan bekerja menurunkan kinerja dan meningkatkan kesalahan kerja [3-4].Hal tersebut bisa menurukan kepercayaan konsumen yang secara langsung bisa memengaruhi penjualan dari produk tersebut [5].
Dalam  upaya  mengurangi  kesalahan  dari  faktor  manusia, pendekatan  sistem  otomatis  bisa  menjadi  pilihan  pada  deteksi cacat  untuk  kemasan  minuman  kertas  karton  lipat.  Sistem otomatis  deteksi  cacat  kemasan  minuman  tidak  mengandalkan seluruhnya kepada manusia dalam membuat keputusan cacat atau tidak.  Secara  otomatis  sistem  bisa  mendeteksi  bahwa  kemasan masuk  kategori  cacat  atau  tidak.  Sistem  otomatis  ini memungkinkan  untuk  mengeliminasi  faktor  kelelahan  manusia saat memilah kemasan termasuk cacat atau tidak.
Salah satu upaya dalam mendistrupsi sistem manual adalah dengan  menggunakan  teknologi  yaitu  dengan  memanfaatkan pengolahan  citra  pada  kemasan.  Penelitian  terkait  deteksi  cacat produk melalui citra telah dilakukan studi diberbagai bidang, dari [6]  memanfaatkan computer  vision dalam  mendeteksi  cacat  di bidang infrastruktur yaitu beton dan aspal.
Dibidang pertanian, penelitian dari [7]
mengimplementasikan computer  vision untuk  inspeksi  buah tomat.  Sementara  dibidang  elektronik,  [8]  melakukan  deteksi cacat pada printed circuit board (PCB). Perkembangan teknologi membuat computer vision semakin berkembang dalam beberapa tahun terakhir, hal tersebut membuat computer vision memegang peranan penting dalam otomasi industri [9].
Dengan menggantikan mata manusia dalam proses inspeksi menjadi sensor yang melihat secara terus menerus tanpa jeda dan data  yang  ditangkap  oleh  sensor  tersebut  dapat  diolah  dengan pemrosesan citra setelah itu didapatkan keputusan terkait apakah kemasan  tersebut  termasuk  kategori  cacat  atau  tidak.  Pada penelitian  ini    mengimplementasikan computer  vision untuk mendeteksi  citra  kemasan  dimana  citra  kemasan  diakusisi kemudian  data  citra  tersebut  diartikan  untuk  penentuan  deteksi cacat  produk  kemasan,  pengukuran  yang  digunakan  dalam menentukan  apakah  kemasan  termasuk  cacat  atau  tidak  dengan menggunakan Structural Similarity Index Measure (SSIM).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Computer Vision
Secara  teknis, computer  vision dibagi  menjadi  tiga  tahap yaitu akusisi citra dengan menggunakan sensor visual lalu citra tersebut  akan  dilakukan  pemrosesan  citra  dengan  algoritma tertentu  kemudian  tahap  terakhir  adalah  analisis  citra.  Ketiga tahap  tersebut  saling  berkaitan  satu  sama  lain.  Integrasi  antara perangkat lunak dan perangkat keras dibutuhkan dalam computer vision [10].
(b)
Gambar 2. (a) Alur Sistem deteksi cacat kemasan manual (b) Alur Sistem deteksi cacat kemasan berbasis computer vision
Pada  Gambar  2  adalah  ilustrasi  dari  sistem  deteksi  cacat kemasan  dua  metode  :  (a)  manual  oleh  manusia  (b)  berbasis computer  vision .  Tahap  pertama  yaitu  akusisi  dari  bentuk  fisik kemasan  menjadi  citra  disini  dibutuhkan  sebuah  sensor  visual untuk  mengubah  dari  bentuk  fisik  menjadi  citra.  Sensor  visual tersebut berperan seperti mata manusia yang menangkap gambar lalu  mengirimkan  kepada  otak  sebagai  unit  pemrosesan, sementara  sensor  visual  menangkap  sebuah  bentuk  fisis  dan mengubah  menjadi  sinyal  yang  dapat  dibaca  oleh  unit pemrosesan sinyal [11].
Kemudian  pada  unit  pemrosesan  diolah,  dimodifikasi  agar sinyal  gambar  dapat  di  analisis  dan  diinterpretasi  sehingga didapatkan hasil berupa kemasan termasuk dalam kategori cacat atau tidak.

## 2.2. Structural Similarity Index (SSIM)
Proses  deteksi  cacat  pada  kemasan  minuman  dilakukan dengan  cara  membandingkan  antara  citra  uji  dengan  citra referensi  kemasan.  Perbandingan  tersebut  mengukur  perbedaan antara  citra  referensi  dengan  citra  uji,  sehingga  dengan pengukuran  perbedaan  tersebut  dapat  dilakukan  penentuan apakah  citra  kemasan  uji  termasuk  kategori  cacat  atau  tidak. Perhitungan  perbedaan  kedua  citra  tersebut  menggunakan Structural Similarity Index (SSIM).
Gambar 3. Skema SSIM Algoritma ini membagi perbandingan menjadi tiga bagian: luminasi,  kontras  dan  struktur.  Skema  kerja  SSIM  dapat
diilustrasikan pada Gambar 3 dimana, alur kerja SSIM terdiri dari perhitungan  perbandingan  luminasi,  perbandingan  kontras  dan perbandingan  struktur  dari  kedua  citra.  Setelah  ketiga  bagian kerja  tersebut  dihitung,  kemudian  di  gabungkan  sehingga menghasilkan  nilai  indeks  SSIM.  Nilai  indeks  SSIM  ini mengartikan nilai kesamaan antara dua citra yang dibandingkan, nilai  SSIM  berada  diantara  0  hingga  1,  jika  nilai  indeksnya mendekati 1 atau 1 hal itu berarti kedua citra memiliki kesamaan, sementara  jika  nilai  indeks  mendekati  0  makan  kedua  citra semakin  berbeda  [12].  Perbandingan  luminasi  didefisinikan dengan persamaan (1):
( ) 1 2 2 1 2 , x y x y C l x y
C     + = + +
Dimana adalah citra kemasan referensi, adalah citra kemasan uji, adalah  intensitas  rata-rata  citra  kemasan  referensi,    adalah intensitas  citra  kemasan  referensi.  Sementara  perbandingan kontras didefinisikan sebagai persamaan (2):
( ) 2 2 2 2 2 , x y x y C c x y C     + = + +
Sementara perbandingan struktur didefinisikan dengan persamaan (3):
( ) 3 3 , xy x y C s x y C    + = +
Dengan 1 2 3 , , C C C adalah  konstanta,  Sehingga  perhitungan SSIM indeks didefinisikan dengsan persamaan (4) [13]:
( ) ( )( ) ( )( ) 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 SSIM ,
x y xy x y x y C C x y C C        + + = + + + +
Dimana , x y   adalah rata-rata dari citra referensi dan citra uji, sementara , x y   adalah standar deviasi dari citra referensi dan citra asli [12-14]

## 3. KONSEP PERANCANGAN
Pada  penelitian  ini  ditujukan  untuk  mendeteksi  kemasan produk termasuk kategori cacat atau tidak dengan menggunakan SSIM.  Objek  yang  digunakan  adalah  kemasan  minuman  kertas karton  lipat.  Dalam  penentuan  apakah  suatu kemasan  minuman termasuk  dalam  kategori  cacat  atau  tidak,  perlu  disiapkan  satu citra  referensi  Citra  kemasan  referensi  adalah  citra  yang sempurna  tidak  cacat  citra  ini  menjadi  acuan  perbandingan. Sementara  citra  kemasan  uji  adalah  citra  yang  akan  dilakukan pengecekan  apakah  kemasan  tersebut  termasuk  kategori  cacat atau tidak.
Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah  akusisi  data  citra kemasan  karton  lipat.  Setelah  itu,  membagi  citra  menjadi  citra kemasan  referensi  dan  citra  kemasan  uji.  Pembagian  ini didasarkan  pada  citra  kemasan  referensi  adalah  citra  kemasan yang tidak rusak atau asli sementara citra uji adalah citra kemasan yang ada
Selanjutnya  dilakukan preprocessing yaitu  tahapan  yang dilakukan  pada  citra  agar  bisa  diolah  oleh  unit  pemrosesan. Pengubahan citra  hasil akuisisi RGB menjadi grayscale , proses ini digunakan untuk menyederhanakan model dari citra kemasan. Karena pada saat pemrosesan citra, tidak ada lagi warna namun yang digunakan adalah derajat keabuan [14]. Proses ini dilakukan dengan mengubah piksel RGB menjadi piksel grayscale , dengan cara mencari nilai rata-rata dari nilai merah, hijau dan biru.
Dalam  hal  keperluan  pengujian,  akuisisi  data  citra  dibagi menjadi dua bagian data yaitu data citra referensi dan data citra uji,  sistem  deteksi  cacat  kemasan  minuman  kertas  karton  lipat diilustrasikan dalam Gambar 4.
Gambar 4. Skema Sistem Deteksi Cacat Kemasan
Selanjutnya  citra  kemasan  uji  dibandingkan  dengan  citra kemasan  referensi,  proses  ini  seperti  inspeksi  manual  yang dikerjakan  manusia  dimana  otak  manusia  berperan  dan memutuskan  antara  kemasan  cacat  dan  kemasan  tidak  cacat. Kemudian  kedua  citra  dihitung  nilai  perbandingan  luminasi, kontras dan struktur lalu digabung sehingga menghasilkan nilai indeksi SSIM.
Nilai  indeks  SSIM  tersebut  yang  diartikan  sebagai  nilai kemiripan  antara  dua  citra,  jika  nilai  SSIM  melebihi  ambang batas yang telah ditentukan maka termasuk kategori tidak cacat, namun  jika  nilai  SSIM  dibawah  ambang  batas  maka  termasuk kategori cacat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  implementasi  SSIM  pada  deteksi  cacat  dilakukan dengan  objek  kemasan  minuman  kertas  karton  lipat,  pengujian dilakukan  menggunakan  15  kemasan  dengan  merek  yang  sama dijatuhkan  dari  ketinggian  76  cm,  kemasan  diambil  data  citra terlebih dahulu sebelum dijatuhkan, data citra ini disebut sebagai
(1)
(2) (3) (4) Citra Referensi Citra Uji SSIM Cacat Tidak Cacat Perbandingan Citra
citra  referensi  kemudian  setelah  kemasan  dijatuhkan  kemasan kembali diambil citra, citra ini disebut sebagai citra uji. Terdapat 30 citra kemasan terdiri dari 15 citra kemasan sebelum dijatuhkan dan 15 citra kemasan setelah dijatuhkan.
Citra kemasan sebelum dijatuhkan ditunjukan pada Gambar 5 (a) kemudian kemasan diperlakukan uji jatuh dari ketinggian 76 cm  untuk  melihat  adanya  perubahan  dimensi  dari  kemasan. Perubahan  dimensi  ini  bisa  ditunjukan  dengan  terdapatnya penyok  pada  satu  sisi,  sehingga  ketika  diukur  panjang  dan lebarnya  terdapat  perbedaan  dari  dimensi  normal.  Selanjutnya kemasan  yang  telah  dilakukan  uji  jatuh  diambil  citranya  dan disebut sebagai citra uji setelah dijatuhkan seperti pada Gambar 5 (b).
Gambar 5. (a) Citra Kemasan Sebelum dijatuhkan (b) Citra Kemasan Setelah dijatuhkan
Perubahan ukuran kemasan ditampilkan pada tabel 1 yang menunjukan  ukuran  kemasan  1  sebelum  dijatuhkan  dan  ukuran kemasan  setelah  dijatuhkan.  Pengukuran  kemasan  sebelum  dan sesudah  diukur  dengan  menggunakan  jangka  sorong  dengan ketelitian  0.1  mm.  Secara  ukuran  kemasan  sebelum  dijatuhkan dan  sesudah  dijatuhkan  memiliki  ukuran  yang  berbeda  hal  ini menunjukan  pada  satu  face  ketika  setelah  diuji  jatuh bertambahnya ukuran panjang atau lebar namun di face yang lain terjadi  berkurangnya  ukuran  panjang  atau  lebar.  Jika  dilihat secara  visual  dari  citra  di  Gambar  5.b,  memang  tidak  terlihat adanya penyok atau perubahan dimensi yang signifikan, namun secara jelas diukur dengan jangka sorong dan ditampilkan pada tabel  1  untuk  mengilustrasikan  perbedaan  antara  sebelum  dan sesudah.
Ketika kemasan dilalukan uji jatuh dari ketinggian 76 cm secara dimensi kemasan akan ada bagian yang tidak normal disatu sisi hal ini bisa dibuktikan pada face 2, dimana setelah dijatuhkan dimensi  panjang  kemasan  126,2  mm  sementara  setelah dijatuhkan  mengalami  pertambahan  panjang  menjadi  127  mm namun disisi lain untuk lebar sebelum di uji 64,4 mm lalu lebar setelah dijatuhkan mengalami pengurangan menjadi 63 mm. Hal ini menandakan bentuk dari kemasan tersebut setelah dijatuhkan tidak simetris kotak namun jika dilihat secara visual tidak terlalu
terlihat  karena  nilai  perubahan  antara  sebelum  dijatuhkan  dan setelah dijatuhkan berada di bawah 2 mm.
Dalam  melihat  kesamaan  dari  dua  citra  yaitu  dengan melihat nilai SSIM, jika nilai SSIM mendekati 1 maka kedua citra tersebut  semakin  menunjukan  kesamaan.  Perhitungan  SSIM dilakukan  antara  citra  kemasan  referensi  dengan  citra  kemasan uji.
Kemasan Jenis permukaan Sebelum diuji Setelah diuji Dimensi 1 (mm) Dimensi 2 (mm) Dimensi 1 (mm) Dimensi 2 (mm) 1. Face 2 Panjang: 126,2 Lebar: 64,4 Panjang: 127 Lebar: 63 Face 3 Panjang: 63,6 Lebar: 41 Panjang: 65 Lebar: 44 Face 5 Panjang: 125,2 Lebar: 40 Panjang: 127, 5 Lebar: 44 Corner 2-3-5 Panjang: 147,22 Panjang: 148,43 Edge 1-2 Panjang: 63 Panjang: 61
Tabel 1. Dimensi kemasan sebelum dan sesudah dijatuhkan
Dua citra yang sama jika dihitung nilai SSIM nya akan bernilai 1 seperti yang ditunjukan pada Tabel 2. Dengan 15 citra kemasan kertas  karton  lipat  dihitung  nilai SSIM  dengan  citra  yang  sama semuanya bernilai 1.
Citra 1 Citra 2 SSIM Citra Referensi 1 Citra Referensi 1 1 Citra Referensi 2 Citra Referensi 2 1 Citra Referensi 3 Citra Referensi 3 1 Citra Referensi 4 Citra Referensi 4 1 Citra Referensi 5 Citra Referensi 5 1 Citra Referensi 6 Citra Referensi 6 1 Citra Referensi 7 Citra Referensi 7 1 Citra Referensi 8 Citra Referensi 8 1 Citra Referensi 9 Citra Referensi 9 1 Citra Referensi 10 Citra Referensi 10 1 Citra Referensi 11 Citra Referensi 11 1 Citra Referensi 12 Citra Referensi 12 1 Citra Referensi 13 Citra Referensi 13 1 Citra Referensi 14 Citra Referensi 14 1 Citra Referensi 15 Citra Referensi 15 1
Tabel 2. SSIM Dengan Dua Citra Sama
Selanjutnya untuk  menentukan  apakah kemasan  termasuk cacat atau tidak dari nilai SSIM, perlu diketahui sebelumnya nilai ambang  batas.  Nilai  ambang batas  ini  menjadikan  acuan ketika nilai SSIM dari citra referensi dan citra uji dibawah nilai ambang batas maka kemasan bisa dikategorikan kemasan cacat.
Pada Tabel 3 menunjukan nilai SSIM antara dua citra yaitu citra  referensi  dan  citra  uji.  Nilai  SSIM  yang  ditunjukan  pada Tabel  3  bisa  menjadi  acuan  ambang  batas  dalam  penentuan apakah kemasan termasuk cacat atau tidak. Rentang nilai SSIM yang  didapatkan  antara  citra  uji  dan  citra  referensi  dari  0,361 hingga 0,546.
(a)
(b)
Citra 1 Citra 2 SSIM Citra Referensi 1 Citra Uji 1 0,464 Citra Referensi 2 Citra Uji 2 0,456 Citra Referensi 3 Citra Uji 3 0,457 Citra Referensi 4 Citra Uji 4 0,478 Citra Referensi 5 Citra Uji 5 0,546 Citra Referensi 6 Citra Uji 6 0,501 Citra Referensi 7 Citra Uji 7 0,447 Citra Referensi 8 Citra Uji 8 0,431 Citra Referensi 9 Citra Uji 9 0,496 Citra Referensi 10 Citra Uji 10 0,455 Citra Referensi 11 Citra Uji 11 0,377 Citra Referensi 12 Citra Uji 12 0,397 Citra Referensi 13 Citra Uji 13 0,435 Citra Referensi 14 Citra Uji 14 0,487 Citra Referensi 15 Citra Uji 15 0,361
Tabel 3. SSIM Antara Citra Referensi dan Citra Uji
Secara umum pada penelitian ini citra referensi adalah citra kemasan  sebelum  dijatuhkan  dimana  kemasan  nya  bentuknya normal dan tidak cacat dan citra uji adalah citra kemasan setelah dijatuhkan dimana bentuknya ada yang penyok di salah satu sisi nya.
Nilai  SSIM  yang  tertera  di  Tabel  3  mengilustrasikan  jika kemasan  memiliki  cacat  dari  segi  dimensi  baik  berupa  penyok pada salah satu sisinya memiliki nilai indeks yang tidak bernilai 1. Dari Tabel 2 dan Tabel 3, sistem dapat mengenali jika dua citra yang  dibandingkan  dengan  dimensi  yang  sama  dan  tidak  ada perbedaan  maka  sistem  akan  mengenali dan  menampilkan nilai indeks  SSIM  bernilai  1  sementara  jika  dua  citra  yang dibandingkan  memiliki perbedaan  maka  sistem  akan  mengenali dan menampilkan nilai indeks SSIM tidak bernilai 1.
Dalam  implementasi  sistem  deteksi  berbasis computer vision , akusisi data citra kemasan menjadi hal yang pertama kali diperhatikan terutama saat pengambilan citra yang ditangkap oleh sensor visual, penempatan sensor perlu diperhatikan karena akan berpengaruh pada hasil citra kemasan yang akan diolah.
Jika  data  citra  antara  kemasan  satu  dengan  kemasan  lain berada  pada  posisi  yang  sama  ini  akan  memudahkan  dan mengeliminasi pada proses pre-processing yaitu cropping image sebelum data citra masuk pada unit pemrosesan sinyal sehingga memungkinkan untuk mempersingkat waktu kerja sistem, selain itu membuat perhitungan nilai SSIM lebih sebanding karena area yang diukur antara citra kemasan referensi dan citra kemasan uji memiliki area citra yang sama.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pemanfaatan  computer  vision  bisa  dikembangkan  dalam industri  produksi  kemasan,  salah  satu  contohnya  yaitu  dalam deteksi  cacat  kemasan.  Hal  ini  mendistrupsi  pekerjaan  manual yang  semua  dikerjakan  oleh  manusia,  digantikan  oleh  sistem yang  dibangun  sehingga  harapannya  dapat  dicapai  efisiensi pekerjaan baik dari segi waktu dan kualitas kerja. Implementasi algoritma SSIM untuk proses deteksi cacat kemasan kertas karton
lipat  bisa  menjadi  salah  satu  alternatif  untuk  memulai  sistem deteksi menuju otomatisasi.
Pengujian  sistem  dibagi  menjadi  dua  bagian,  pengujian pertama  pada  dua  citra  yang  sama  nilai  SSIM  bernilai  1. Sementara  pada  dua  citra  uji  yang  berbeda,  nilai  SSIM  berada pada rentang 0,361 hingga 0,546.
Nilai  rentang  SSIM  tersebut  dapat  menjadi  acuan  nilai ambang  batas  bagi  sistem  saat  penentuan  apakah  kemasan termasuk kategori cacat atau tidak.  Dalam pengembangan lebih lanjut, hasil penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dari segi integrasi sistem antara  perangkat lunak dan perangkat keras agar sistem dapat diaplikasikan di dunia industri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zulkarnain,  dkk.  (2023).  “House  of  Quality  sebagai Pengendalian  Kualitas  Produk  pada  Kemasan  Karton Lipat.  Jurnal  Penelitian  dan  Aplikasi  Sistem  &  Teknik Industri, vol. XVII, no.1
[2] Yu,  W  &  Yanjie,  L.  (2019).  “  An  Intelligent  Machine Vision System for Detecting Surface Defects on Packing Boxes Based on Support Vector Machine”. Measurement Control, vol.52, hh.1102-1110
[3] Nyky,  A,  Siti,  R  K  &  Nur,  N  J.  (2017).  “Faktor  Yang Berhubungan  Dengan  Terjadinya  Kelelahan  Kerja  Pada Pekerja  PT.Kalla  Kakao  Industri  Tahun  2017”,  Jurnal Ilmiah Mahasiswa Kesehatan Masyarakat, vol. 2 no.6
[4] Bambang, H, Widodo, H & Soebijanto,S. (2017). “Sikap, Beban  Kerja  dan  Kelelahan  Kerja  Pada  Pekerja  Pabrik Produksi  Alumunium  di  Yogyakarta”.  BKM  Journal  of Community  Medicine  and  Public  Health,  vol.33,  no.4, hh.213-2018
[5] Sri,  K.  (2019).  “Rancang  Bangun  Penyeleksi  Produk Cacat Minuman Kemasan”, ORBITH, vol.15, hh. 99-102
[6] Christian, K, dkk. (2015). “ A review on computer vision based  defect  detection  and  condition  assesment  of concrete  and  asphalt  civil  infrastructure”.  Advanced Engineering Informatics vol.29, hh.196-210.
[7] Arthur, Z,C, Hugo, E,F & Juliana,A,F.(2020). “Computer vision  based  detection  of  external  defect  on  tomatoes using deep learning”. Biosystems Engineering, vol.190, hh.131-144.
[8] Jianjie, M. (2017). “Defect Detection and Recognition of Bare  PCB  Based  on  Computer  Vision”.  Proceedings  of 36th Chinese Control Conference, Juli 26-28, China
[9] Li, X, Mao, W & Jiang, W. (2015). “Image Recognition for  Steel  Ball`s  Surface  Quality  Detection  Based  on Kernel Extreme Learning Machine”. Proceedings of 34th Chinese Control Conference, Juli 28-30, China.
[10] Agma,  T,  M,  Duman,  C  K,  Komang,  O,  S.  (2020). “Rancang Bangun Apikasi Pencarian Slot Parkir Kosong Untuk  Kendaraan  Roda  Empat  Dengan  Pendekatan Computer Vision”. Jurnal SPEKTRUM, vol.7, no.1.
[11] Jörg, H. (2010). Optical Sensors:Basic and Applications. WILEY-VCH.
[12] Illya, B, dkk. (2021). “Structural Similarity Index (SSIM) Revisited: a Data-Driven Approach. Expert System with Application, vol 189
[13] Marian, M,A, dkk. (2021). “Detection of a Surface Defect on  an  Engine  Block  Using  Computer  Vision”.  22nd Intenational  Carpathian  Control  Conference(ICCC), Czech Republic
[14] Halim, B, S, Ema, U & Anggit, D, H. (2020). “Tinjauan Literatur Sistematik Tentang Structural Similarity Index Measure  Untuk  Deteksi  Anomali  Gambar”,  Creative Information Technology Journal, vol.7, no.2.
[15] Louis, M, dkk. (2023). “Perbandingan Algoritma Sobel dan Canny Untuk Deteksi Tepi Citra Daun Lidah Buaya”. Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, vol.12, no.2.