## DETEKSI CACAT PLATE INSULATOR MENGGUNAKAN BACKPROPAGATIONNEURAL NETWORK

## Agung Ferdinan Sandy
Program Studi Informatika, Universitas Indraprasta PGRI agungfsansdy@gmail.com

## Abstrak
Inspeksi  Visual Check Plate Insulator merupakan  kegiatan  menjaga kualitas untuk  memastikan  yang akan digunakan merupakan Plate Insulator yang baik sehingga dapat menghasilkan produk yang baik. Masalahnya Inspeksi visual check material secara manual sering terjadi material yang tidak baik lolos tidak  terdeteksi  digunakan  diproduksi  sehingga  menghasilkan  produk  yang  tidak  baik.  Ini mengakibatkan  pemborosan  material  dan  tenaga  produksi,  terlebih  lagi  akan  sangat  bermasalah  jika produk tersebut sampai terkirim  ke customer akan  mengurangi  kepercayaan customer. Material  yang tidak  baik  tidak  terdeteksi  ini  disebabkan  karena  faktor  manusia  yang  kelelahan,  ketelitian  dan keahlian  Petugas  Inspeksi  Visual  Check.  Oleh  karena  itu  Penulis  mencoba  untuk  merancang  teknik inspeksi  visual  check  material  menggunakan  image  processing  dengan backpropagation  neural network sebagai  klasifikasinya.  Teknik  pada  image  processing  ini  adalah  dengan  cara  mengambil gambar atau foto  material tersebut untuk  dibandingkan  material yang OK  dengan  material yang akan dicheck. Penggunaan metode ini akan dapat melakukan inspeksi material dengan ketelitian yang tinggi dan  tidak  tergantung  dengan  faktor  kelemahan  manusia  dan  teknik  ini  dapat  dikembangkan  lebih lanjut menjadi mesin Inspeksi Visual Check.
Kata Kunci : Plate Insulator , visual inspection system, backpropagation neural  network.

## Abstract
Visual  Inspection  Plate  Insulator Check  is  a  critical  step  of  quality  control  to  ensure  materials  used are  pass  quality  standard.  The  problem  of  manual  material  inspection  can  not  detect  whether  the materials used for production are fine (OK) or not good (NG). Because of the failure in the inspection, there will be material and manpower loss due to rejection. In addition, it may make more problems if this  defect  product  (NG)  is  delivered  to  customer.  Then,  it  will  jeropardize  the  company  credibility. The problem of inspection failure can happen because of human factor such as tired, inaccurate, low- skill  operator  inspection  with  visual  check.  Therefore  in  this  study,  the  researcher  will  develop  a visual  inspection  technique  of  material  checking  with  imaging  processing  backpropagation  neural network.  Using  image  processing  technique, the  differences  between  OK  materials  and  NG  material will be investigated from the both images. The product images will be captured in production line and the  comparison  will  be  observed  with  the  OK  product.  It  is  expected,  this  inspection  will  be  more accurate and does not depend on human factors. Finally, the technique can be developed further into automatic visual inspection by material checking, e.g. a kind of Plastic.
Keywords : Plate Insulator , visual inspection system, backpropagation neural  network.

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  material  merupakan  hal  sangat penting  dalam  proses  produksi.  Untuk menjaga kualitas produksi dengan melakukan inspeksi visual material mengandalkan  penglihatan  mata  petugas inspeksi dilakukan secara manual. Inspeksi visual  manual  sering  terjadi  material  cacat ( No  Good (NG))  tidak  terdeteksi  sehingga material  tersebut  digunakan  dalam  proses
produksi  yang  sudah  pasti  menghasilkan produk yang cacat ( No Good ) (NG).
Tuntutan dunia kerja  yang serba cepat dan akurat,  membuat  orang  mengembangkan proses  pengolahan  citra  digital  yang memerlukan  waktu  proses  lebih  cepat. Sistem  pengolahan  citra  digital  yang digabungkan  dengan  kecerdasan  tiruan dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  suatu
objek secara visual.keuntungan yang diperoleh  dengan  menggunakan  sistem inspeksi  visual otomatis  jika dibandingkan dengan  sistem  inspeksi  manual  adalah Sistem  inspeksi  visual  otomatis  dapat beroperasi tanpa kenal lelah dan mempunyai  ketelitian  serta  kendali  mutu yang  konsisten.  Sistem  inspeksi  visual otomatis  dapat  menemukan  cacat  yang sulit  dideteksi  oleh  penglihatan  manusia dan  dapat  beroperasi  dengan  kecepatan yang tinggi dibandingkan dengan kecepatan  manusia.Pada  sistem  inspeksi visual  otomatis,  informasi  setiap  cacat tunggal,  jenis,  ukuran  dan  posisi  dapat diperhitungkan  dan  memungkinan  untuk menangani suatu variasi pilihan yang lebih besar secara simultan.
Dalam  penulisan  penelitian  ini  akan merancang  teknik  inspeksi  visual  material menggunakan  image  processing  dengan backpropagation  neural  network.  Teknik pada  image  processing  ini  adalah  dengan cara  mengambil gambar atau foto material tersebut untuk dibandingkan material yang OK  dengan  material  yang  akan  diperiksa. Pengunaan metode ini akan dapat melakukan inspeksi material dengan ketelitian  yang tinggi dan tidak tergantung dengan  faktor  kelemahan  manusia  dan teknik ini dapat dikembangkan lebih lanjut menjadi  mesin  Inspeksi  Visual    Plate Insulator.

## A. Tinjauan Studi
Penelitian  mengenai  inspeksi  visual  check material  telah  banyak  dilakukan,  tetapi khusus  untuk  membahas  Check  material masih sangat terbatas referensinya. Berikut beberapa  tinjauan  studi  agar  mendapatkan hasil yang cepat dan tepat.
Keberhasilan  sistem  dalam  mendeteksi label komponen pada keping PCB dipengaruhi  oleh  akuisisi  citra  dan  pada preproses  [1] . Pengambilan  citra  yang tidak  tepat  dan  preproses  yang  buruk menyebabkan sistem tidak mampu mengenali  suatu  citra  dengan  baik.
Backpropagation dan self  organizing  map dapat  digunakan  sebagai  jaringan  syaraf tiruan untuk sistem deteksi label komponen pada  keping  PCB.Tingkat  keberhasilan dari  kedua  metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  di  peroleh  tingkat  akurasi yang tinggi pada jaringan backpropagation dengan akurasi jaringan sekitar
96.67%.Self organizing map hanya menghasilkan tingkat akurasi sekitar 86.67%.
Metode  pencocokan  model  (template matching)  adalah  cara  yang  digunakan dalam penelitian tersebut untuk mengidentifikasi  cacat  keping  pada  PCB. Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian tersebut adalah :
1)  Untuk  mendapatkan  hasil  akhir identifikasi  yang  tepat  dan  akurat,  maka kondisi  atau  lingkungan  penangkap  citra PCB  harus  sama  antara  citra  PCB  acuan dan  masukan.  Kondisi  yang  dimaksud diantaranya  adalah  pencahayaan,  ukuran, serta posisi objek citra.
2)  Semakin  besar  nilai  korelasi  silang antara  citra  PCB  acuan  dengan  citra  PCB masukan  maka  tingkat  cacat  pada  PCB semakin kecil. Semakin kecil nilai korelasi silang antara citra PCB acuan dengan citra PCB  masukan  maka  tingkat  cacat  pada PCB semakin besar.
3)  Besar  kecilnya  nilai  blok  korelasi menentukan  ketepatan  penunjukan  letak cacat  pada  citra  PCB.  Semakin  kecil  nilai blok  korelasi  maka  semakin  akurat penunjukan  letak  cacat  pada  citra  PCB apabila terjadi cacat.
4)  Apabila  pada  citra  PCB  masukan ditemukan  cacat  dengan  nilai  korelasi silang  yang  sangat  kecil  dan  cacat  dengan nilai  korelasi  silang  yang  sangat  besar (mendekati  nilai  1),  maka  blok  cacat dengan  nilai  korelasi  silang  sangat  besar, secara  kasat  mata  tidak  mengalami  cacat. Dalam  hal  ini  cacat  tersebut  diberi  warna merah dengan intensitas kecil (tipis).

## 2. METODE PENELITIA N
A. Jenis Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan  algoritma Backpropagation Neural  Network dalam  perangkat  avis untuk  mendeteksi  Plate  Insulator  untuk memperoleh  hasil  yang  relevan.Berangkat dari  tujuan  dan  ruang  lingkup  penelitian yang  telah  dibahas  sebelumnya,  penelitian ini  merupakan  jenis  Penelitian  Terapan ( AppliedResearch ).
B. Sampling/Metode Pemilihan Sampel Teknik pengambilan sampel dalam penelitian  ini  adalah Random  Sample .
Teknik pengambilan sampel dengan random sampling merupakan teknik pengambilan sampel dimana semua anggota dari populasi memiliki
kesempatan untuk dipilih.
Sedangkan  metode  yang digunakan adalah simple  random  sampling  yaitu  memilih sample secara acak untuk kebutuhan dalam penelitian ini.

## C. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1) Metode Observasi: Observasi atau pengamatan langsung  ke Plate Insulator. Hal-hal yang  dilakukan  dalam  observasi yaitu mengetahui
jenis label
komponen  apa  saja  yang  dijadikan sampel.
2) Metode Studi Pustaka:
Metode  pengumpulan  data  yang diperoleh dengan mempelajari, meneliti, dan membaca buku, jurnal, tesis  yang  berhubungan  dengan AVIS, Backpropagation Neural Network.
D. Framework
Untuk  memudahkan  dalam  memahami konsep pada penelitian ini, berikut diberikan kerangka
kerja (Framework)dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Framework Konsep Komponen Sistem
Penjelasan  dari  kerangka  kerja  diatas adalah sebagai berikut :
Dalam  penelitian  ini  dibangun  kerangka kerja  komponen  system  dalam  deteksi inpeksi material adalah sebagai berikut :
1. Masukan  citra  material,  pada  tahap  ini dilakukan  pengambilan  citra  material menggunakan  kamera  5  mega  pixel dengan kualitas citra RGB.

## Gambar 2. Citra Material
2. Preprocessing Mengelompokan citra material OK dan material  NG,  kemudian  dilakukan binerisasi pada masing-masing citra.
3. Ekstraksi fitur Melakukan  ekstraksi  atau  mengambil fitur-fitur atau ciri-ciri pada material.
4. Klasifikasi
Melakukan  klasifikasi  citra  dengan pelatihan dari data-data yang diperoleh dari hasil ekstraksi fitur.
Masukan Citra
•Plate Insulator OK •Plate Insulator Cacat Preprocessing •Pengelompokan Plate Insulator •Binerisasi •Perbedaan Citra Ekstraksi Fitur •Ciri Titik Plate Insulator Klasifikasi Citra •Back Propagation Neural Network Hasil
Tahap terakhir adalah melakukan klasifikasi  citra  Plate  Insulator  dengan pelatihan  dari  data-data  citra  yang  telah diperoleh.  Pelatihan  menggunakan  back propagation neural network dimana inputan  pelatihan  didapat  dari  hasil ekstraksi fitur.

## 3.HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Data 1.Data Citra Data  citra  yang  digunakan  adalah  citra PlateInsulator yang  diambil  secara  acak. Citra  diperoleh  dengan  menggunakan kamera standar 5 megapixel yang kemudian  disimpan  dalam  format joint
photographic  group (jpg)  dengan  type warna RGB.Ukuran gambar yang digunakan  adalah  850  x  876  pixel.Citra PlateInsulator digunakan  adalah  citra dengan  kondisi  baik  (gambar  3)  dan  citra dengan kondisi tidak baik (gambar 4).
Gambar 3. PlateInsulator Kondisi Baik
Gambar 4. PlateInsulator Kondisi Tidak Baik
2. Data Training
Data yang digunakan dalam proses training adalah 30 data citra plate . Pengolahan citra memiliki beberapa tahapan proses, tahapan tersebut diantaranya meliputi proses
grayscale ,  proses thresholding ,  proses segmentasi, dan proses binerisasi. Masing- masing proses akan menentukan suatu nilai yang  akan  digunakan  dalam  proses training,  nilai  tersebut  adalah  nilai  biner, nilai  threshold,  dan  standar  deviasi  yang ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1.  Data citra training
No Biner Ambang Deviasi 1 240.417 40.2744 127.220 2 240.417 40.2744 127.201 3 240.417 40.2744 127.207 4 240.417 40.2744 127.188 5 240.417 40.2744 127.197 6 240.417 40.2744 127.367 7 240.417 40.2744 127.224 8 240.417 40.2744 127.223 9 240.417 40.2744 127.223 10 240.417 40.2744 127.201 11 240.417 40.2744 127.173 12 240.417 40.2744 127.187 13 240.417 40.2744 127.185 14 240.417 40.2744 127.205 15 240.417 40.2744 127.207 16 240.417 40.2744 127.207 17 240.417 40.2744 127.177 18 240.417 40.2744 127.202 19 240.417 40.2744 127.299 20 240.417 40.2744 127.173 21 240.417 40.2744 127.188 22 240.417 40.2744 127.220 23 240.417 40.2744 127.187 24 240.417 40.2744 127.207 25 240.417 40.2744 127.220 26 240.417 40.2744 127.223 27 240.417 40.2744 127.367 28 240.417 40.2744 127.220 29 240.417 40.2744 127.201 30 240.417 40.2744 127.299

## 3. Data Citra Uji
Dalam  proses  pelatihan,  selain  data training  yang  Datayang  digunakan  dalam proses  pelatihan  adalah  data  citra  training, sedangkan data citra untuk proses pengujian  data  citra  uji.  Data  citra diperoleh  dari  data  citra plate yang  sudah dalam  proses  training  ataupun  belum. Data-data  tersebut  adalah  data  yang digunakan  dalam  pengujian  ini.  Agar diketahui tingkat akurasi pengujian terhadap citra yang diambil, maka dilakukan proses pengumpulan data dengan  cara  yang  telah  disebutkan  diatas. Terdiri dari 18 citra yang digunakan untuk memperoleh  data  citra  sebagai  data  citra uji.Data citra uji yang diperoleh ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Citra Uji No Deviasi Threshold Biner 1 240.417 40.2744 127.220 2 240.417 40.2744 127.201 3 240.417 40.2744 127.207 4 240.417 40.2744 127.188 5 240.417 40.2744 127.197 6 240.417 40.2744 127.367 7 240.417 40.2744 127.224 8 240.417 40.2744 127.223 9 240.417 40.2744 127.223 10 240.417 40.2744 127.201 11 240.417 40.2744 127.173 12 240.417 40.2744 127.187 13 240.417 40.2744 127.185 14 240.417 40.2744 127.205 15 240.417 40.2744 127.207 B. Perancangan Sistem
Tahap selanjutnya akan dilakukan perancangan  prototype  dari  sistem  deteksi berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari proses analisis sistem yang telah dilakukan sebelumnya.  Tujuan  dalam  perancangan sistem adalah untuk memberikan gambaran dan rancang bangun mengenai sistem yang akan dikembangkan.
Mulai Input Citra Resize Citra Segmentasi Citra Proses Grayscale Binerisasi Citra Citra Biner Threshold Standar Deviasi Pembentukan Database Training NNBP Hasil Selesai Gambar 5. Flowchart system
Berdasarkan gambar di  atas, proses sistem terdiri  dari  dua  tahapan,  yaitu  tahapan preprocessing atau  pengolahan  citra  dan tahapan postprocessing proses  inferensi dengan backpropagation . Berdasarkan kerangka  pengembangan  sistem,  proses diawali dengan pembacaan data citra input berupa plate yang  sudah  disimpan  dalam folder  data  citra  hasil  pengambilan  citra statis  menggunakan  kamera  digital.  Proses selanjutnya  adalah  operasi resize ukuran citra  yang  dilanjutkan  dengan  operasi keabuan citra ( grayscale ). Pengolahan citra berikutnya  adalah  segmentasi  citra  dengan konversi  citra  ke  hitam  dan  putih ( thresholding )  dan  selanjutnya  melakukan operasi binerisasi . Tahap berikutnya adalah  mengolah  hasil  pengolahan  citra, proses  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan nilai  ciri  citra  yang  akan  diolah,  dimana nilai ciri citra ini diperoleh dengan mencari nilai  rata-rata  biner,  nilai  ambang  dan standar  deviasi  dengan  menggunakan algoritma Niblack.

## 1. Input citra
Input citra dari sistem ini adalah citra statis plate yang diperoleh menggunakan kamera digital  5 megapixel .  Penggunaan  kamera
digital ini dimaksudkan untuk memperoleh citra  objek  yang  maksimal,  baik  kualitas citra  maupun pixel yang  dihasilkan.  Citra input berukuran  850  x  876  dengan  format jpeg proses input citra ini dihasilkan.

## 2. Resize citra
Proses  selanjutnya  adalah  penyeragaman ukuran citra. Hal  ini dilakukan karena  jika ukuran  citra  terlalu  besar,  maka  akan berakibat pada lambatnya proses pengolahan  citra    yang  dikarenakan  pixel yang  terlalu  besar  walaupun  sebenarnya pixel  yang  besar  akan  menghasilkan  hasil analisa  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan pixel yang kecil.

## 3. Proses grayscale
Karena  citra  input  dalam  format  RGB, maka  proses  pengolahan  citra  selanjutnya adalah  mengkonversi  citra  RGB  menjadi format  grayscale  citra.  Grayscale  adalah citra  yang  pixelnya  merepresentasikan derajat  keabuan  atau  intensitas  warna putih.
4. Segmentasi Citra(Thresholding)
Thresholding  adalah  proses  mengubah citra berderajat keabuan menjadi citra biner atau  hitam  putih  sehingga  dapat  diketahui daerah  mana  yang  termasuk  objek  dan background  dari  citra  secara  jelas.  Citra hasil  thresholding  ini  digunakan  lebih lanjut untuk proses pengenalan obyek serta ekstraksi fitur dari plate .

## 5. Proses Binerisasi
Citra biner adalah citra  yang  memiliki dua nilai tingkat keabuan yaitu hitam dan putih. Dalam proses binerisasi ini, algoritma yang digunakan adalah algoritma Niblack.

## 6. Algoritma Niblack
Tahap  selanjutnya  dalam  pengolahan  citra adalah  mencari  variable  nilai  input  yang akan digunakan
pada
proses postprocessing/proses inferensi  dengan model backpropagation .  Untuk  variable input  tersebut,  ditentukan  tiga  parameter nilai  yaitu  nilai  rata-rata  citra  biner,  nilai ambang,  dan  nilai  standar  deviasi.  Ketiga
parameter  nilai  tersebut  dapatdiperoleh dengan menggunakan algoritma niblack . Hasil preprocessing :
Gambar 6. Hasil Preprosess Citra Plate
C. Prototype Aplikasi
Prototype aplikasi untuk sistem menggunakan  matlab  versi  2010a  dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 7. Tampilan Preproses dan Deteksi Citra
Gambar 8 menunjukkan tampilan preproses  untuk  mendeteksi  citra,  pertama adalah  memasukan  citra  yang  akan dideteksi  selanjutnya  dilakukan  preproses pada  citra  tersebut  untuk  mencari  nilai binerisasi,  standar  deviasi  dan  nilai ambang, serta ditampilkan label komponen yang  hilang  atau  cacat,  kemudian  di klasifikasikan apakah Plate Insulator tersebut  termasuk  kondisi  baik  atau  tidak baik.
D. Proses Backpropagation Neural Network
Pelatihan  backpropagation  meliputi 3  fase.
Fase  pertama  adalah  fase  maju.Nilai masukan  dihitung  maju  mulai  dari  lapisan masukan hingga lapisan keluaran menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan.Fase kedua adalah fase mundur. Selisih  antara  keluaran  jaringan  dengan target yang diinginkan merupakan kesalahan  yang  terjadi.  Kesalahan  tersebut dipropagasikan  mundur,  dimulai  dari  garis yang  berhubungan  langsung  dengan  unit- unit di  lapisan keluaran.Fase ketiga adalah modifikasi bobot untuk menurunkan kesalahan yang terjadi. Ketiga fase ini akan terus  mengalami  pengulangan  hingga kondisi  penghentian  dipenuhi.  Umumnya jumlah  iterasi  atau  kesalahan  sering digunakan  sebagai  kondisi  penghentian. Iterasi  akan  dihentikan  jika  jumlah  iterasi yang  dilakukan  telah  melebihi  jumlah maksimum  iterasi  yang  ditetapkan  atau kesalahan  yang  terjadi  sudah  lebih  kecil dari batas toleransi yang diijinkan. Umumnya data dibagi menjadi dua bagian, data  yang  dipakai  sebagai  pelatihan  dan data yang dipakai sebagai pengujian.
Algoritma yang digunakan dalam pelatihan menggunakan backpropagation adalah algoritma Levenberg  Marquardt ,  karena algoritma  ini  merupakan  metode  tercepat untuk training feedforward neural network berukuran  besar  (sampai  ratusan  weight). Algoritma Levenberg Marquardt dirancang
untuk  melakukan  pendekatan  kecepatan training untuk setiap data input dan target.
Pelatihan jaringan digunakan untuk melatih  set  data  yang  telah  dibuat,  yaitu data  input  berupa  variabel  dari  permukaan plate yang  meliputi  rata-rata  biner, ambang,  dan  standar  deviasi.  Sedangkan data  targetnya  adalah  kondisi  kualitas permukaan plate insulator .Pelatihan dilakukan dengan variasi parameter jaringan yaitu jumlah neuron pada masing- masing hidden  layer ,  laju  pembelajaran, dan  konstanta  momentum.Setiap  variasi parameter  diamati  dengan  menghitung MSE dan iterasinya.
Jaringan  yang  telah  dilatih  dan  mencapai hasil  yang  dikehendaki  perlu  diuji  untuk mengetahui  kemampuannya  pada  saat mempelajari  data  latih  yang  diberikan. Pengujian dapat dilakukan dengan menggunakan data set yang sudah dilatihkan untuk melihat unjuk kerja sistem aplikasi  yang  telah  dibuat  dengan  melihat nilai error minimumnya.  Selain  itu  juga pengujian  dapat  dilakukan  menggunakan data  set  yang  belum  pernah  dilatihkan sebelumnya  untuk  melihat  tingkat  akurasi sistem yang telah dibuat.
Data yang dimasukan yaitu data citra plate yang  diperoleh  dari  hasil  preproses  yang kategorikan  berdasarkan  nilai  ambang, nilai  biner  dan  standar  deviasi.  Target keluaran  merupakan  nilai  konstan  yang menentukan  inputan  tersebut  baik  atau tidak  baik.Jaringan backpropagation yang dibentuk  menggunakan  fungsi  pelatihan training  levenberg  marquardt dengan  20 neuron.Gambar
9.menjelaskan
pembentukan jaringan backpropagation.
Gambar 8. Tampilan Network Tool Backpropagation
Setelah jaringan terbentuk kemudian dilatih  berdasarkan  inputan  dan  target keluaran.  Pada  pelatihan  jaringan  jumlah epoch mempengaruhi  tingkat  keakuratan jaringan  untuk  mengenal  inputan  yang sesuai  dengan  target.  Proses  pelatihan terlihat  pada  gambar  9.  Performa  dalam proses  training  dapat  dilihat  pada  gambar 10. Gambar 11 menampilkan hasil trainingstate dari hasil pelatihan jaringan.
Gambar 9. Pelatihan Backpropagation
Gambar 10. Tampilan Performa Pelatihan
Gambar 11. Training S tate Proses Pelatihan Jaringan
E. Pengujian Sistem
Proses pengujian hanya dilakukan terhadap model yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Back  Propagation  Neural  Network .
Hal  ini  sejalan  dengan  tujuan  dari penelitian yaitu seberapa efektif dan akurat model  ini  digunakan.  Pengujian  dilakukan hanya  pada  proses  training  data  dan pengujian  data  yang  digunakan  pada  saat menguji.  Pengujian  dilakukan  pada  model feed-forward  back  propagation dengan algoritma levenberg marquardt .
Pengujian  sistem  dilakukan  pada  18  buah citra plate yang  masing-masing  sudah mempunyai  nilai rata-rata citra biner, nilai standar deviasi, dan nilai ambang.
Tabel 3. Data citra uji Plate No Nilai Deviasi Ambang Biner 1 240.417 40.2744 127.220 2 240.417 40.2744 127.201 3 240.417 40.2744 127.207 4 240.417 40.2744 127.188 5 240.417 40.2744 127.197 6 240.417 40.2744 127.367 7 240.417 40.2744 127.224 8 240.417 40.2744 127.223 9 240.417 40.2744 127.223 10 240.417 40.2744 127.201
11 240.417 40.2744 127.173 12 240.417 40.2744 127.187 13 240.417 40.2744 127.185 14 240.417 40.2744 127.205 15 240.417 40.2744 127.207 16 240.417 40.2744 127.207 17 240.417 40.2744 127.177 18 240.417 40.2744 127.202
Setelah  dilakukan  proses  training  pada backpropagation  kemudian  di  simulasikan jaringan  yang  terbangun,  diperoleh  tingkat keberhasilan berdasarkan jaringan terhadap nilai  input  dan  target  pengujian.  Tabel.4. menampilkan  tingkat  keberhasilan  dan kesalahan pada proses pengujian .

## Tabel 4. Tingkat Keberhasilan Proses Pengujian
No Jumlah Data Latih Jumlah Epoch BPNN Variabel Testing Back propagation 1 30 424 Testing output 96.67% 2 30 424 Average testing Error 3.33%
Berdasarkan  tabel  diatas,  disimpulkan bahwa backpropagation dapat  digunakan dalam  klasifikasi  citra plate  insulator sebagai  deteksi  cacat  permukaan plate karena  memiliki  kesalahan  kecil  dalam pengujian data.
Pada  tabel  5.ditampilkan  hasil  proses jaringan backpropagation yang  diterapkan pada aplikasi.
Tabel 5. Hasil Pengujian Citra Plate
No Standar Deviasi Nilai Ambang Nilai Biner Backpropagation 1  240.417  40.2744  127.220 Baik 2  240.417  40.2744  127.201 Tidak baik
3  240.417  40.2744  127.207 Tidak baik 4  240.417  40.2744  127.188 Tidak baik 5  240.417  40.2744  127.197 Tidak baik
6  240.417  40.2744  127.367 Tidak baik 7  240.417  40.2744  127.224 Tidak baik 8  240.417  40.2744  127.223 Tidak baik 9  240.417  40.2744  127.223 Tidak baik
10  240.417  40.2744  127.201 Tidak baik 11  240.417  40.2744  127.173 Tidak baik 12  240.417  40.2744  127.187 Tidak baik 13  240.417  40.2744  127.185 Tidak baik 14  240.417  40.2744  127.205 Tidak baik 15  240.417  40.2744  127.207 Tidak baik 16  240.417  40.2744  127.207 Tidak baik 17  240.417  40.2744  127.177 Tidak baik 18  240.417  40.2744  127.202 Tidak baik 19  240.417  40.2744  127.299 Tidak baik 20  240.417  40.2744  127.173 Tidak baik 21  240.417  40.2744  127.188 Tidak baik 22  240.417  40.2744  127.220 Baik 23  240.417  40.2744  127.187 Tidak baik 24  240.417  40.2744  127.207 Tidak baik 25  240.417  40.2744  127.220 Baik 26  240.417  40.2744  127.223 Tidak baik 27  240.417  40.2744  127.367 Tidak baik 28  240.417  40.2744  127.220 Baik 29  240.417  40.2744  127.201 Tidak Baik 30  240.417  40.2744  127.299 Tidak baik
Berdasarkan tabel tingkat pengujian kualitas plate yang  telah  dilakukan  oleh jaringan backpropagation dapat di simpulkan bahwa jaringan backpropagation memiliki tingkat
pengenalan yang akurat.

## Interpretasi
Melalui  penelitian  yang  dilakukan  ini, diperoleh  berbagai  hasil  yang  berkaitan dengan backpropagation.Berdasarkan pengujian  data  yang  dilakukan  dengan metode  tersebut  ditemukan  bahwa  tidak terjadi  kesalahan  dalam  pelatihan  dengan menggunakan  metode backpropagation . Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode backpropagation  dengan  pelatihan train levenberg marquardt sangat layak menjadi teknik  atau  metode  yang  digunakan sebagai  inferensi  jaringan  syaraf  tiruan dalam menguji permukaan plate insulator .
Implikasi Penelitian
1. Aspek Sistem
1) Hardware
Dari  sisi  hardware  yang  digunakan,  akan lebih mudah dan lebih cepat bila hardware yang  digunakan  memiliki  spesifikasi  yang
lebih  baik.  Penggunaan  generasi  komputer yang  lebih  baik  terutama  dari  sisi processor dan  memori  yang  besar  akan membuat  proses  pengolahan  data  lebih cepat,  penggunaan  display  yang  cukup besar  dengan  pixel  yang  lebih  baik  serta tingkat resolusi yang tinggi akan memudahkan  untuk  melihat  citra  dengan ukuran  yang  besar  dan  tentu  saja dilengkapi dengan grapich card yang lebih tinggi  kualitasnya  akan  meningkatkan kualitas  citra  dan  akurasi  data  yang  ingin diperoleh.  Penggunaan  kamera  untuk mengambil  citra  uji  diupayakan  memiliki tingkat  pixel  yang  baik  dan  tinggi  agar citra yang diperoleh lebih baik.
2) Software
Dari sisi  software  yang digunakan, Matlab sudah  cukup  dapat  diandalkan  untuk pemrosesan  dan  pengolahan  citra  digital, terlebih  fungsi  toolbox  yang  disediakan oleh Matlab sudah memadai akan kebutuhan  sistem  yang  dikembangkan. Tetapi akan sangat baik apabila digunakan versi yang terbaru, GUI yang dikembangkan dapat dibuat lebih
informatif  dalam  penyajian  informasi  dan dilengkapi dangan script yang lebih efisien dan efektif.
3) Mekanisme
Dari  sisi  penataan,  penelitian  mengenai pembuatan  sistem  deteksi  cacat plate akan lebih dapat berkembang dengan dipermudahnya akses terhadap data spasial atau  citra  digital  suatu  objek  dengan  cara pengambilan  citra  dilakukan  secara  real time dan diproses secara langsung sehingga data yang diperoleh lebih tinggi.
2. Aspek Manajerial
1) Sumber Daya Manusia
Implikasi  penelitian  pada  bidang  ini melihat  dari  sisi  sumber  daya  manusia, perlu  disediakan  sumber  daya  manusia yang  cukup  memiliki  pengetahuan  dan keahlian  dibidang  pengolahan  citra  digital
dan kecerdasan buatan untuk
mengembangkan penelitian dibidang ini. 2) Pendidikan dan Latihan Implikasi  penelitian  bidang  ini  perlu diadakan pendidikan dan pelatihan dibidang  pengolahan  citra  digital  dan kecerdasan  buatan  pada  sumber  daya manusia  yang  akan  menggunakan  dan mengoperasikan hasil penelitian ini.

## 3. Aspek Penelitian Lanjut
1) Pengembangan Ruang Lingkup
Untuk penelitian selanjutnya, ruang lingkup  yang  ada  perlu  diperluas  sehingga prototype yang dikembangkan dapat mengolah model data spasial dengan objek dalam  citra  digital  yang  berbeda  yang ditunjang  dengan  teknik  inferensi  yang berbeda pula.
2) Pengembangan Metode
Untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  dikaji beberapa  metode  pengolahan  citra  digital dan  variasi  model  kecerdasan  buatan  yang dapat  digunakan  secara  bersama  untuk mendapatkan hasil  yang  lebih  baik dengan tingkat ketelitian yang lebih tinggi.
3) Pengembangan Indikator
Untuk  penelitian  selanjutnya  indikator yang digunakan untuk menentukan keberhasilan  penelitian  bidang  ini  perlu ditambahkan sehingga menghasilkan
penelitian  yang  lebih  baik  dan  lebih relevan.
4) Pengembangan Unsur
Penelitian  bidang  ini  dapat  dikembangkan selanjutnya  untuk  menyelesaikan  masalah inspeksi  objek  produksi  berbasis  otomatis, sehingga  kajian  dan  penelitian  ini  menjadi bahan  acuan  dan  prototype  baru  untuk menguji kualitas produk khususnya produk plate insulator .

## 4. SIMPULAN

## Simpulan
Berdasarkan  pembahasan  hasil  penelitian yang  telah  diurai  pada  bagian  sebelumnya akan dijelaskan sebagai berikut :
1. Keberhasilan sistem dalam mendeteksi plate permukaan plateinsulator dipengaruhi oleh akuisisi citra dan pada preproses.
2. Pengambilan  citra  yang  tidak  tepat dan preproses yang buruk menyebabkan  sistem  tidak  mampu mengenali suatu citra .
3. Backpropagation dapat  digunakan sebagai  jaringan  syaraf  tiruan  untuk sistem deteksi cacat permukaan plate
insulator .
4. Tingkat  keberhasilan  dari  metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini di peroleh tingkat akurasi yang tinggi pada jaringan backpropagation
dengan akurasi jaringan sekitar 96,7%.

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian, implikasi dan kesimpulan dari penelitian, dapat diberikan saran sebagai berikut:
a. Bagi pihak pengguna
1. Menggunakan  perangkat  yang  lebih baik  untuk  menghasilkan  keluaran optimal dalam perolehan citra.
2. Sistem  akan  mengenali  suatu  citra dengan  baik  dengan  citra  masukan yang tepat dan preproses yang baik.
b. Bagi penelitian selanjutnya 1. Pelatihan jaringan  dari masing- masing metode harus lebih dioptimalkan  untuk  menghasilkan kesalahan  yang  sangat  rendah  agar tingkat akurasi jaringan dalam pengenalan citra lebih tinggi.
2. Melakukan  pembuatan  dan  melatih jaringan  yang  lebih  baik  akan menghasilkan  keluaran  yang  lebih relevan.  Sistem  yang  dihasilkan nantinya diharapkan dapat digunakan sebagai  sistem  quality  control  dalam produksi plate insulator .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Tria  ,  H.K., Deteksi  Label  Komponen Pada  Keping  PCB  Menggunakan Backpropagation
dan Self
Organization  Map  Neural  Network. Tesis . Universitas Budi Luhur .2014
[2]  Berthold  K.  P.  Horn.  Understanding Image  Intensities,Artificial  Intelligent Laboratory. Massachusetts  Institute  of Technology, PP 201 – 231, 2007.
[3]  Mulki  Kausari.  Pengolahan  Citra Digital. 2009. http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php? option=com_content&view=article&id =383:pengolahan-citra- digital&catid=15:pemrosesan- sinyal&Itemid=14.  (Diakses  15  Mei 2013).