## PROTOTYPE SISTEM SORTING PACK SEMEN DENGAN METODE NEURAL
NETWORK (NN)
Afif Mussabiq 1) , Denny Irawan 2) , Rini Puji Astutik 3)
1,2,3) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur, Indonesia E-mail: 1) afifmussabiq23@gmail.com , 2) den2mas@umg.ac.id , 3) astutik_rpa@umg.ac.id

## ABSTRAK
Proses packing semen  pada  PT.  Cemindo  Gemilang  Plant  Gresik  masih  bergantung  pada manusia  atau  petugas  yang  mengoperasikan  sehingga  kualitas  proses  distribusi  yang  bertaraf internasional menjadi  masalah penting terkait error pada saat  pengecekan  kemasan semen. Object Recognition ,  digunakan  ntuk  memperbaiki  sistem  pengecekan  kualitasi  kemasan  semen  tersebut dimana  untuk  citra  digital,  identifikasi  objek  membutuhkan  teknik  dan  metode  yang  mampu mengidentifikasi  dan  mengklasifikasi  fitur  dimana  komponen  utamanya  adalah  warna  sebagai representasi pada citra digital. Penelitian ini bertujuan membuat inovasi desain sistem klasifikasi citra digital sekaligus pemantauan mengenai kualitas kemasan semen dengan ekstraksi fitur menggunakan Gray Level  Co-occurent  Matrix (GLCM), fitur  yang dihasilkan setelah pengolahan GLCM  adalah Correlation, Contrast, Energy dan Homogenity . Fitur tersebut kemudian diklasifikasi menggunakan Neural Network (NN) untuk menentukan kualitas kemasan. Setelah itu ditransmisikan fungsinya pada mikrokontroler  Arduino  dan  selanjutnya  dilakukan  tindakan  yang  tepat  guna  proses  sortir  untuk mendeteksi kualitas kemasan yang layak ataupun tak layak masuk dalam proses selanjutnya. Semua informasi  ditampilkan  dalam  aplikasi Visual GUI  Matlab.  Hasil  dari  ekstraksi  fitur  menggunakan GLCM  bekerja  dengan  akurat  dalam  klasifikasi  kualitas  kemasan  menggunakan  NN.  Pengujian dilakukan dengan menggunakan prototype sistem sortir pack dan dimonitoring menggunakan GUI Matlab. Tingkat keberhasilan mencapai 75% dari delapan kali pengujian.
Kata  kunci :  Kamera,  Arduino  Uno, Neural  Network (NN), Gray  Level  Cooccurrence  Matrix (GLCM)

## ABSTRACT
Cement packing process at PT. Cemindo Gemilang Plant Gresik still depends on humans or officers  who  operate  it,  so  the  quality  of  the  international  standard  distribution  process  is  an important problem related to errors when checking cement packaging. Object Recognition is used to improve the cement packaging quality checking system, where for digital images, object identification requires  techniques  and  methods  that  are  able  to  identify  and  classify  features  where  the  main component is color as a representation in the digital image. This research aims to innovate the design of  a  digital  image  classification  system  as  well  as  monitor  the  quality  of  cement  packaging  by extracting features using the Gray Level Co-occurent Matrix (GLCM). The features produced after GLCM  processing  are  Correlation,  Contrast,  Energy  and  Homogeneity.  These  features  are  then classified using a Neural Network (NN) to determine packaging quality. After that, the function is transmitted to  the Arduino microcontroller and then appropriate actions are taken for  the sorting process to detect the quality of the packaging which is suitable or not suitable for entering the next process. All information is displayed in the Visual GUI Matlab application. The results of feature extraction using GLCM work accurately in packaging quality classification using NN. Testing was carried out using a prototype pack sorting system and monitored using the Matlab GUI. The success rate reached 75% from eight tests.
Keywords: Camera, Arduino Uno, Neural Network (NN), Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM)

## 1. PENDAHULUAN
PT. Cemindo Gemilang merupakan salah satu  perusahaan  milik  swasta  yang  bergerak  di bidang semen. Selama ini produk olahan dari PT. Cemindo  Gemilang  sangatlah  dipercaya  oleh masyarakat. Produk dari PT. Cemindo Gemilang yaitu  Semen  yang  mempunyai  merk  dagang Semen Merah Putih. Namun pada penelitian ini akan  dibahas  mengenai  perbaikan packaging semen.  Karena  tingginya  konsumen  dan permintaan,  pihak  produksi  industri  semen mencoba  untuk  memperbaiki  kualitas  produk semen  salah  satunya  adalah  memilah  ( sorting ) hasil packaging semen yang cacat.
Pengambilan  produk  cacat  yang  ada  di salah satu perusahaan pembuatan semen di Jawa Timur  masih  dengan  cara  manual  yang  masih banyak membutuhkan operator untuk menyelesaikan  masalah  tersebut,  sehingga sehubungan  dengan  hal  itu,  dalam  proses pengambilan produk cacat merupakan salah satu sistem yang perlu diperhatikan karena berpengaruh  dengan  hasil  produksi.  Penelitian ini membahas secara keseluruhan tentang sistem otomatis  dalam  suatu  proses  didalam  pabrik yaitu Rejector.
Rejector adalah  suatu  sistem  pemilah ( Sorting ) atau proses pemisahan produk dengan memberikan  indikator  atau  penggolongan produk  tertentu  [1].  Oleh  sebab  itu  untuk membedakan  produk  sempurna  dengan  produk cacat dan efisiensi waktu produksi, maka tujuan penelitian  ini  adalah  men-desain  suatu  sistem yaitu  “Prototype  Sistem  Sorting  Pack  Semen Dengan Metode Neural Network (NN)”.
Berkaitan  dengan  permasalahan  diatas, maka penelitian ini diharapkan dapat melakukan proses klasifikasi sekaligus pemantauan mengenai  kualitas  sistem  sortir  menggunakan NN [2].
Ekstraksi fitur digunakan untuk pengambilan  informasi  dari  citra  kemasan semen, fitur yang dihasilkan setelah pengolahan yaitu kontras, korelasi, energi dan homogenitas. Pada  penelitian  ini  hasil  ekstraksi  fitur  akan diklasifikasi menggunakan NN untuk menentukan kualitas kemasan semen, kemudian ditransmisikan  fungsinya  pada  mikrokontroler dan  selanjutnya  dilakukan  tindakan  yang  tepat
guna  proses  sortir  untuk  mendeteksi  kualitas kemasan  semen  yang  layak  ataupun  tak  layak masuk  dalam  proses  selanjutnya.  Semua informasi  ditampilkan  dalam  aplikasi  Visual GUI Matlab [3].

## 2. METODE PENELITIAN

## 1. Perencanaan/ Planning
Perencanaan  atau Planning adalah langkah  awal  dalam  melakukan  penelitian. Langkah  ini  menjadi  landasan  bagi  untuk berikutnya,  yaitu  pelaksanaan,  obsevasi  dan refleksi.  Meskipun,  pelaksanaan  tindakan memiliki nilai strategis dalam kegiatan penelitian,  namun  tindakan  tersebut  tidaklah berdiri  sendiri,  melainkan  merupakan  bagian yang tidak terpisahkan dari kegiatan perencanaan.
2. Analisis
Berikutnya  adalah  melakukan  analisis, yang proses lengkapnya adalah sebagai berikut : pengumpulan data, penyusunan dan analisa data yang  dibutuhkan  untuk  desain  sistem.  Proses analisis  data  itu  dimulai  dari  menelaah  data secara  keseluruhan  yang  telah  tersedia  dari berbagai  macam  sumber,  baik  itu  pengamatan, wawancara, catatan lapangan dan yang lainnya. Data ini dapat  ditemukan dengan cepat.  Dalam penelitian  ini  yang  menjadi  sumber  data sekunder  adalah  literatur,  artikel,  jurnal  serta situs  di  internet  yang  berkenaan  dengan penelitian yang dilakukan.
3. Rancangan atau Desain
Rancangan  penelitian  adalah  suatu  cara yang  akan  digunakan  dalam  pelaksanaan penelitian  dan  menjelaskan  setiap  prosedur penelitian  mulai  dari  tujuan  penelitian  sampai dengan analisis data. Komponen yang umumnya teradap  dalam  rancangan  penelitian  adalah  : tujuan penelitian, jenis penelitian yang digunakan dan teknik pengumpulan data.
a. Perancangan sistem
Pada  gambar  2.1  dijelaskan  ada  3  tahap,  yaitu Pre-Processing, Processing, dan Classifying [4]. Pada  tahap Pre-Processing ,  input  citra  akan diolah  dan  diubah  dari  RGB  ke Grayscale . Tahapan  berikutnya  adalah Processing. Pada tahap  ini,  input  citra  akan  masuk  tahap  awal,
yaitu  proses  konvolusi.  Proses  konvolusi  akan membuat Array baru atau input baru.
Gambar 2.1 Arsitektur sistem
Setelah  itu,  selanjutnya  adalah  proses Maxpooling [5],  proses  ini  berfungsi untuk  mempercepat  proses  komputasi pada  program  dan  juga  menghilangkan noise pada input citra yang telah diambil. Setelah  itu,  masuk  ke  proses  inti  yaitu proses Training dengan Neural Network
(NN)  [6].  Pada  proses  ini  akan menghasilkan bobot yang akan digunakan  untuk  klasifikasi  output  [7],
[8].
b. Perancangan desain hardware Hardware yang  akan  digunakan  pada sistem sorting kemasan  semen  seperti disajikan pada gambar 2.2. Dari gambar tersebut  dapat  diketahui  untuk  sensor, aktuator  dan  kontroler  yang  akan digunakan. Pada aktuator terdapat motor DC  yang  akan  berfungsi  sebagai penggerak  konveyor.  Untuk  sensornya
digunakan  untuk  mendeteksi  adanya objek  yang  akan  dideteksi.  Kemudian, pada  kontroler  terdapat  PC  [9]  yang berfungsi sebagai kontroler yang mengirim data hasil kamera ke Arduino [10] dan menerima data dari sensor dan kamera [11].
Gambar 2.2 Perancangan desain hardware c. Perancangan desain mekanik
Perancangan  desain  mekanik  (yang dibedakan  dengan  desain hardware ) seperti  pada  gambar  2.3. Sorting kemasan  semen  akan  berjalan  otomatis melalui konveyor. Ketika sensor medeteksi  adanya  objek  maka  kamera akan  aktif  dan  konveyor  akan  berhenti. Setelah  itu  proses  algoritma  berjalan. Sistem ini akan memilih kemasan semen dengan klasifikasi yang telah ditentukan.
Gambar 2.3 Desain 3D rancang bangun sistem sorting kemasan semen

## 4. Implementasi
Implementasi dapat dimaksudkan
sebagai  suatu  aktivitas  yang  berkaitan  dengan penyelesaian suatu pekerjaan dengan penggunaan  sarana  (alat)  dengan  acuan  dari aturan yang berlaku untuk memperoleh hasil.

## 3. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1 Pembentukan Datasheet
Berdasarkan berbagai referensi penelitian  seputar  aplikasi  ekstraksi  fitur  dan jaringan  syaraf  tiruan,  langkah  awal  sebelum proses  training  dimulai  adalah  pembagian dataset untuk keperluan training. Pada penelitian ini proporsi data training yang digunakan adalah 80%  dari  total  data  dan  untuk  keperluan pengujian  atau  validasi  sebanyak  20%.  Total data  secara  keseluruhan  adalah  90  data  dengan rincian data citra untuk kelas good sebanyak 30 data,  data  citra  untuk  kelas  reject  sebanyak  30 data.  Semua  citra  berukuran  sama  yaitu  320  x 240  piksel.  Penentuan  proporsi  data  untuk keperluan training dan validasi dilakukan secara acak atau random.
Hasil dibawah ini adalah sampel dataset untuk masing – masing kelas.
Gambar 3.1 Kondisi kantong semen bagus dan rusak
Dari semua total dataset yang digunakan ada  72  (80%)  data  citra  digunakan  untuk keperluan training dan 18 (20%) data citra untuk keperluan validasi.

## 3.2 Tampilan Interface
Pada  gambar  3.2  merupakan  desain interface  dari  GUI  Matlab  untuk  prototype system sortir.
Gambar 3.2 Tampilan interface pada GUI Matlab
Keterangan : a : Display citra RGB dari kamera 1 ( realtime ) b : Display konversi RGB ke Grayscale (kamera
1) c : Digunakan untuk close GUI Matlab d : Display citra RGB dari kamera 2 ( realtime ) e : Display konversi RGB ke Grayscale (kamera 1)
f : Display nilai ekstraksi fitur dengan berbagai sudut pada kamera 2 g : Hasil 25 klasifikasi citra dari kamera 1 h : Hasil klasifikasi citra dari kamera 2 i : Digunakan untuk pengambilan data dari GUI ke Ms.Excel j : Digunakan untuk penanda pengambilan data terakhir dari baris dan kolom Ms.Excel k  :  Hasil  klasifikasi  fungsi  AND  dari  hasil klasifikasi citra kamera 1 dan 2 l  :  Memiliki  2  fungsi  :  sebagai  set  output  saat pengambilan  data  dan  output  saat running realtime m  :  Digunakan  sebagai button  callback GUI untuk capture pada kamera 1 n  :  Digunakan  sebagai button  callback GUI untuk capture pada kamera 2
Bagus Rusak
o  :  Digunakan  sebagai display nilai  ekstraksi fitur dengan berbagai sudut pada kamera 1

## 3.3 Ekstraksi Fitur GLCM
Proses  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan konversi gambar RGB berukuran 320x240 pixel ke dalam Grayscale . Pada penelitian ini setelah mendapatkan hasil dari pre-processing kemudian dilanjutkan dengan pembuatan matriks co-occurrence dengan  mengisikan jumlah hubungan spasial yang ada pada matriks Grayscale .
a)  Berikut  ini  merupakan  perhitungan  manual GLCM dengan jarak pixel d = 1 pixel dan sudut 𝜃 = 0 𝑜 .
1.  Matriks  I  yaitu  merupakan  matriks Grayscale berukuran 4x4 yang akan diproses ke dalam kuantisasi dengan 8 gradasi.
Matriks Greyscale =
2. Pada tahap kuantisasi 8, gradasi akan dilakukan  teknik  digitalisasi  dalam  pengolahan teknik  citra  digital  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  nilai  intensitas  atau  kecerahan pixel  dengan  cara  mengelompokkan  nilai intensitas pixel ke dalam beberapa level. Gambar 3.1  diperoleh  dengan  memperhatikan  tingkat keabuan  hasil  matriks  kookuren  sebuah  citra dengan citra aslinya menggunakan Matlab. Pada proses ini menghasilkan matriks kuantisasi yang kemudian  akan  dilanjutkan  dengan  mencatat hubungan  ketetanggaan  antar pixel dalam bentuk matriks kookurensi.
Tabel 3.1 Derajat keabuan 8 level
Matriks Kookuren =
3.  Proses  berikutnya  merupakan  tahap pembentukan matriks  kookurensi  dari matrix I. Hubungan ketetanggan antara pixel 0 dengan 0, 0  dengan  1  dan  pixel  1  dengan  0  dst.  Setelah semua  elemen  matriks dicari  hubungan ketetanggaan,  langkah  selanjutnya  adalah dilakukan proses penjumlahan matriks kookuren dengan  transpose  matrix  agar  membentuk simetris antara sudut 0 o dan sudut 180 o .
Transpose Matriks Kookuren =
4. Transpose matriks kookurensi digunakan untuk mendapatkan sudut
simetrisnya yaitu sudut 180 o .

## 5.  Operasi  matriks  I  kookurensi  +  I T
untuk  mendapatkan  matrix  I  simetris  antara sudut  0 o dan  sudut  180 o .  Dan  langkah selanjutnya adalah pembentukan matriks kookurensi.
6. Mengubah matriks I simetris menjadi I simetris ternormalisai dengan persamaan 1.
I Simetris Ternormalisasi =
(1)
Tahap  normalisai  ini  dengan  cara membagi  masing  –  masing  elemen  matriks dengan jumlah pixel .
b)  Setelah  didapatkan  nilai  matrix  I
ternormalisasi, proses selanjutnya adalah menghitung nilai ciri statistikanya. Dibawah ini merupakan fitur vector dari matrix I ternormalisasi.
Dibawah ini merupakan persamaan tahap intepretasi citra :
1. Contrast
Contrast =                                                                   (2)
Pada  fitur  contrast  i  dan  j  adalah  sifat keabuan  dari  resolusi  2 pixel yang  berdekatan. Syaratnya  adalah  ketika  nilai  i  dan  j  sama,  sel berada pada diagonal dan (i-j) = 0. Nilai – nilai ini merepresentasikan pixel yang
keseluruhannya mirip dengan tetangga  mereka, sehingga diberi bobot 0. Dibawah ini merupakan contoh  perhitungan  dari  fitur  contrast  pada persamaan 2.
2. Correlation
Correlation =
(3)
Mengukur  linearitas  dari  sejumlah  pasangan pixel  (pairs).  Sehingga  dapat  memberikan petunjuk adanya ukuran ketergantungan struktur linear  dalam  citra.  Dibawah  ini  merupakan contoh perhitungan dari persamaan 3.
Perhitungan rata-rata nilai kolom dengan i pada persamaan 4.
(4)
Perhitungan rata-rata nilai baris dengan j pada persamaan 5.
(5)
Perhitungan  variansi  pada  matrix  i ditunjukkan pada persamaan 6.
(6)
Perhitungan  variansi  pada  matrix  j ditunjukkan pada persamaan 7.
(7)
3. Energy Energy =
(8)
Energy digunakan untuk menentukan intensitas keabuan  dengan  ukuran  konsentrasi  pasangan tertentu pada matriks.
4. Homogenity Homogenity =
(9)
Fitur homogenity digunakan untuk menentukan jumlah  level  keabuan  akan  semakin  tinggi  jika seragam.  Perhitungan  dari  fitur  contrast ditunjukkan pada persamaan 9.
Matriks  kookurensi  yang  akan  dibuat adalah hubungan spasial d=1 dan 0 o . Selanjutnya matriks co-occurrence yang  sudah  didapatkan, harus  di- transpose untuk  mengubah  matriks baris  menjadi  kolom,  tujuan  dari  proses  ini adalah  untuk  mendapatkan  sudut  simetrisnya yaitu sudut 180 o , kemudian dilanjutkan dengan pembuatan  matriks  simetris  dengan  cara menjumlahkan  matrix co-occurrence dengan matriks transpose agar membentuk sudut 0 o dan 180 o .  Selanjutnya  matriks  simetris  harus  di- normalisasi  nilai-nilainya  dengan  membaginya dengan jumlah total kemungkinan (jumlah nilai pixel).  Hal  ini  dimaksudkan  agar  nilai-nilai tersebut dikonversi menjadi probabilitas, dimana jika semua nilainya dijumlah akan sama dengan 1. Setelah mendapatkan matriks simetris ter-normalisasi,  harus  dilakukan  ekstraksi informasi  statistiknya.  Pada  penelitian  ini menggunakan contrast, correlation, energy dan homogenity untuk  mengintepretasikan  tekstur citra.  Pada  dasarnya  setiap  fitur  memiliki memiliki  nilai  yang  berbeda  tergantung  pada kegunaan masing – masing fitur yang disebutkan pada bab sebelumnya.
3.4 Training dengan 16 Hidden Neuron Percobaan training kedua mempunyai konfigurasi sebagai berikut :
Jumlah iterasi = 385 Fungsi aktivasi = sigmoid
Learning rate = 0.2
Dari  385 epoch yang  dilakukan, performance terbaik  jaringan  (nilai error paling  mendekati target) adalah pada angka error : 0,01083 pada epoch ke 384.
Tabel 3.2 Percobaan Hasil Training dengan
Output Defect
Tabel 3.3 Percobaan Hasil Training dengan Output Normal
Tabel 3.4 Percobaan Hasil Training dengan Output Good
3.5 Pengujian Realtime dengan GUI Matlab
Tabel 3.5 Hasil Klasifikasi Kemasan dengan Ekstraksi Fitur dan NN No.  Hasil Klasifikasi Keterangan 1 Benar 2 Salah 3 Benar 4 Benar
Dari  Tabel  3.5  dapat  dijelaskan  bahwa kondisi  akan  mempengaruhi  kualitas  kemasan, jika  kondisi  kemasan  rusak/sobek  maka terdeteksi  ”Salah”  dan  jika  kondisi  pack  tidak sobek/bagus maka terdeteksi ”Benar”.
Tabel 3.6 Presentase Keberhasilan Pengujian No. Kategori Percobaan Total Hasil Klasifikasi Salah Benar 1 Bagus 4 1 3 2 Rusak 4 1 3 Total Data 8 2 6 Presentase Keberhasilan 75%
Pada Tabel 3.6 dapat disimpulkan bahwa presentase  keberhasilan  pada  saat realtime mencapai 75% dari total data keseluruhan adalah 8 dengan rincian percobaan dengan kelas Bagus sebanyak 4 data dan data citra untuk kelas Rusak sebanyak  4  data.  Semua  citra  berukuran 320x240 pixel .

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Penerapan  metode  NN  pada  ptototype system ini dapat berjalan dengan baik dengan 16 hidden  neuron  menghasilkan  akurasi  system sebesar  100%.  Namun  pada  saat  pengujian realtime ,  akurasi  menurun  sebesar  25% sehingga akurasi mencapai 75% saja.

## 4.2 Saran
Karena  pada  penelitian  ini  membahas mengenai  ekstraksi  fitur  maka  akan  lebih  baik apabila  kamera  yang  digunakan  memiliki resolusi yang tinggi sehingga lebih detail dalam proses ekstraksi citra.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] M. F. Assegaf, “ PERANCANGAN  ALAT LABEL REJECTOR KEMASAN MENGGUNAKAN RASPBERRY PI DENGAN METODE MACHINE LEARNING ,”  Universitas  Diponegoro,
Yogyakarta, 2021.
[2] A. M. Zamani, B. Amaliah, and A. Munif, “Implementasi  Algoritma  Genetika  pada
Struktur Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Kanker Payudara,” Jurnal Teknik ITS , vol. 1, no.
1, pp. A222–A227, 2012.
[3] S. Adhi Harmoko, B. Kusumoputro, and M. Rangkuti, “Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurrence  Matrix Dan  Probabilistic
Neural Network Untuk Pengenalan Cacat
Pengelasan,” 2004.
[4] R.  Munir,  “Pengolahan  citra  digital dengan pendekatan
algoritmik,” Informatika, Bandung , vol. 260, 2004.
[5] D.  Putra, Pengolahan  Citra  Digital . Yogyakarta: ANDI, 2010.
[6] L.  V  Fausett, Fundamentals  of  neural networks:  architectures,  algorithms  and applications .  Pearson  Education  India, 2006.
[7] S. K. Dewi, Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasi) . Andi: Yogyakarta, 2003.
[8] S.  Sandi,  “Artificial  Intellegence,” Andi Offset . Andi Offset, Yogyakarta, 1993. [9] M. C. Wijaya and A. Prijono,
“ Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab,” Bandung: Informatika, 2007. [10]  H.  Santoso, Buku  Monster  Arduino, Belajar Konsep Dasar Arduino Volume 3 . Jakarta: Elang Sakti, 2017.
[11]  R.  Harry  and  D.  Yohannes,  “ Teknik Pemrograman  Menggunakan  Matlab .” Grasindo: Jakarta, 2007.