## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 179 − 185 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1025

## Dataset Citra Papan Sirkuit Tercetak dengan Komponen yang Terbakar
Iwan Awaludin, Trisna Gelar * , Muhammad Rizqi Sholahuddin, Gina Melinia, Irvan Kadhafi, Rezky Wahyuda Sitepu
Teknik Komputer dan Informatika, D3 Teknik Informatika, Politeknik Negeri Bandung, Bandung, Indonesia Email: 1 iwan.awaludin@polban.ac.id, 2,* trisna.gelar@polban.ac.id, 3 muhammad.rizqi@jtk.polban.ac.id,
4 gina.melinia.tif18@polban.ac.id, 5 irvan.kadhafi.tif18@polban.ac.id, 6 rezky.wahyuda.tif18@polban.ac.id Email Penulis Korespondensi: trisna.gelar@polban.ac.id Submitted: 14/12/2021 ; Accepted: 25/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Aplikasi kecerdasan buatan terutama dalam bidang inspeksi optis otomatis papan sirkuit tercetak atau Printed Circuit Board (PCB) semakin banyak dikerjakan oleh peneliti. Sayangnya selama ini data yang dipakai untuk melatih dan menguji model kecerdasan  buatan  merupakan  data  sintetis.  Papan  sirkuit  tercetak  dalam  kondisi  bagus  diambil  citranya  dan  kemudian  diubah dengan perangkat lunak untuk mendapat kesan kerusakan. Selain itu jenis kerusakan terbatas pada pra-operasional yaitu ketika PCB belum beroperasi. Setelah PCB beroperasi kerusakan bisa terjadi misalnya komponen yang terbakar. Sampai saat ini belum ada kumpulan data citra PCB dengan komponen yang terbakar. Karena itu penelitian ini mengeksplorasi teknik pengambilan data yang bisa menghasilkan kumpulan data yang diperlukan. Teknik pengambilan data ini termasuk di dalamnya setup perangkat keras dan  sumber-sumber  data  PCB.  Berdasarkan  hasil  eksplorasi  diperoleh  simpulan  bahwa:  mikroskop  digital trinokuler dengan resolusi tinggi bisa menghasilkan citra PCB yang tajam. Hambatan yang muncul adalah kesulitan untuk mendapatkan PCB dengan komponen  terbakar.  Solusi  didapatkan  dengan  merujuk  pada  video  reparasi  PCB  dari  kanal  Youtube.  Sejumlah  data  berhasil dikumpulkan dan dicoba dengan EfficientDet dengan mAP 90%.
Kata Kunci: Dataset; Deep Learning ; EfficientDet ; Komponen Terbakar; Printed Circuit Board .
Abstract −The application of artificial intelligence, especially in automatic optical inspection of printed circuit boards or PCBs, is increasingly being carried out by researchers. Unfortunately, the data used to train and test artificial intelligence models is synthetic data.  Printed  circuit  boards  in  good  condition  are  imaged  and  then  changed  by  software  to  give  the  impression  of  defects.  In addition, the type of damage is limited to pre-operation, namely when the PCB is not yet operational. After the PCB is operational, damage can occur, for example, burned components. Until now, there is no data set of PCB images with burned components. This study therefore explores data retrieval techniques that can produce the required data set. This data collection technique includes hardware setup and PCB data sources. Based on the exploration results, it is concluded that a trinocular digital microscope with high resolution can produce sharp PCB images. The obstacle that arises is the difficulty of getting PCBs with burned components. The solution was obtained by referring to the PCB repair video from the Youtube channel. Several data were collected and tested with EfficientDet with 90% mAP.
Keywords : Dataset; Deep Learning; EfficientDet ; Burnout Component; Printed Circuit Board

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital,  teknologi  elektronik  digunakan  hampir  dalam  setiap  bidang  kehidupan.  Papan  sirkuit  tercetak ( Printed Circuit Board , PCB) adalah komponen penting untuk teknologi elektronik dan industri saat ini. Hampir setiap perangkat  elektronik  memiliki  salah  satu  modul  mandiri  dari  komponen  elektronik  kompleks  yang  saling berhubungan, yang meliputi resistor, kapasitor, transistor, diode, dan sekering. Kerusakan PCB merupakan suatu hal yang  tidak  bisa  dihindari  baik  dalam  proses  produksinya  maupun  setelah  PCB  tersebut  digunakan.  Pada  banyak kesempatan,  kerusakan  PCB  dapat  diperbaiki  sehingga  sistem  yang  menggunakannya  dapat  berfungsi  kembali. Kerusakan  ini  diidentifikasi  melalui  inspeksi  langsung  oleh  teknisi  berpengalaman  ataupun  dengan  menggunakan bantuan Automatic Optical Inspection (AOI). Karena PCB menjadi semakin rumit, tugas deteksi dan klasifikasi cacat juga  lebih  sulit  dari  sebelumnya.  Beberapa  AOI  telah  menggunakan  metode  identifikasi  dan  klasifikasi  berbasis kecerdasan buatan. Misalnya [1]–[3] menggunakan berbagai macam kecerdasan buatan seperti Convolutional Neural Network dan Mobile-Net untuk mendeteksi berbagai macam kerusakan pada PCB. Kerusakan pada PCB ada banyak jenisnya.  Misalnya  jalur  yang  terpotong,  lubang  yang  hilang,  komponen  yang  hilang,  dan  lainnya.  Setiap  jenis kerusakan  memerlukan  kumpulan  data  khusus  yang  digunakan  untuk  melatih  model-model  kecerdasan  buatan. Sampai saat ini kumpulan data PCB hanya tersedia untuk kerusakan jalur terpotong, tembaga berlebih, lubang yang hilang, dan komponen yang hilang. Sementara itu dalam dunia nyata banyak kasus terkait dengan komponen yang terbakar. Pada PCB dengan komponen yang besar maka komponen terbakar ini dapat terlihat dengan jelas. Sedangkan pada  PCB  dengan  komponen  yang  kecil,  komponen  terbakar  ini  sulit  terlihat  dengan  mata  telanjang.  Karena  itu diperlukan bantuan perangkat seperti mikroskop digital untuk menemukan komponen yang terbakar ini. Pekerjaan mencari komponen kecil yang terbakar cukup melelahkan dan memerlukan ketelitian tinggi. Dengan tersedianya data dari kamera mikroskop digital maka dimungkinkan untuk menerapkan kecerdasan buatan dengan tujuan menemukan komponen terbakar ini. Sayangnya belum ada kumpulan data PCB dengan komponen terbakar yang bisa digunakan untuk  melatih  kecerdasan  buatan.  Karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengumpulkan  data  PCB  dengan komponen  terbakar  yang  bisa  digunakan  untuk  melatih  kecerdasan  buatan.  Proses  pengumpulan  akan  termasuk  di dalamnya sumber-sumber primer dan sekunder, setup perangkat akuisisi data, dan juga pra-pemrosesan sebelum bisa digunakan oleh model-model kecerdasan buatan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 179 − 185 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1025

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  langkah  studi  literatur,  eksperimen  dengan  beberapa  macam  kamera  dan  mikroskop digital,  pengambilan  data  citra  dari  sumber  primer,  anotasi  citra,  konversi  anotasi  ke  csv,  konversi  csv  ke  format TFRecord , Eksperimen dengan Google Colab .

## 2.1 Studi Literatur
Sebelum  kumpulan  data  PCB  dengan  komponen  terbakar  diperoleh,  perlu  diperhatikan  bagaimana  peneliti  lain mendapatkan  kumpulan  data  PCB-nya.  Ada  beberapa  peneliti  yang  mendapatkan  datanya  dari  hasil  eksperimen sendiri dan lebih banyak yang memakai kumpulan data yang disediakan secara publik oleh peneliti lain. Penggunaan kumpulan data yang disediakan secara publik oleh peneliti memungkinkan peneliti lain membandingkan performa model yang berbeda dengan data yang sama. Beberapa contoh kumpulan data citra PCB diberikan sebagai berikut. DeepPCB [4] mengumpulkan data PCB dari template desain dipindai menggunakan scanner CCD sehingga diperoleh data  digitalnya.  Dari template ini  ditambahkan  kerusakan  yang  diinginkan  seperti  jalur  terpotong,  jalur  terhubung singkat, tembaga berlebih, lubang hilang, dan lainnya. Anotasi diberikan terhadap tambahan kerusakan tersebut dan kemudian digunakan untuk melatih model kecerdasan buatan.
Data lain misalnya dari http://robotics.pkusz.edu.cn/resources/dataset/ [5] diperoleh data PCBA-defect dengan enam jenis kerusakan seperti lubang yang hilang, gigitan tikus, jalur terhubung, dan lainnya. Ada 1386 citra sintetis yang artinya kerusakan yang ada dalam PCB dibuat manual dengan mengubah citra asli. Citra tersebut dikumpulkan sejak tahun 2018. Citra PCB diambil dengan menggunakan mikroskop digital khusus untuk PCB. Orientasi dari PCB saat pengambilan citra dibuat acak sehingga diperoleh citra yang berbeda dari sebuah PCB. Setelah itu citra diubah memakai software  Adobe  Photoshop untuk  menambahkan  kerusakan-kerusakan  yang  diinginkan.  Hasil  ubahan tersebut kemudian dianotasi untuk menentukan posisi kerusakan dengan jenis kerusakannya.
Kumpulan data citra ini digunakan dalam[1], [6]dengan model kecerdasan buatan berbeda. Hasilnya adalah komparasi antara model baru yang diajukan (SSIM) dengan model yang sudah ada seperti You Only Look Once ( Yolo) Versi  [7], Faster  RCNN [8],  dan TDD-Net [9]. PCB-DSLR [10]  menyediakan  kumpulan  citra  PCB  dengan  tujuan identifikasi Integrated  Circuit (IC)  yang  berdimensi  besar.  Citra  dengan  jumlah  ribuan  diambil  dari  PCB  penuh menggunakan kamera Digital Single Lens Reflex (DSLR). Orientasi dari PCB diubah sehingga didapat tambahan data yang cukup signifikan. Anotasi diberikan kepada Integrated Circuit (IC) saja, tidak kepada komponen lain. Tetapi kumpulan data seperti itu tidak membawa manfaat yang banyak karena hanya bisa digunakan untuk mengidentifikasi IC dimensi besar dan lokasinya saja. Sementara itu keperluan lain adalah untuk mengidentifikasi jenis komponen seperti resistor, kapasitor, induktor, dan lainnya. Karena itu peneliti seperti [11] membuat kumpulan data PCB-Metal  sendiri dengan kamera DSLR. Jumlah citra yang berhasil dikumpulkan adalah 984 buah dari 123 PCB berbeda. Artinya orientasi pengambilan gambar dibuat berbeda sehingga diperoleh citra yang berbeda.
Kumpulan data paling baru dipublikasikan oleh  [12] yang berisi data anotasi komponen seperti PCB-Metal. Data dikumpulkan dengan memakai kamera DSLR dan mikroskop digital khusus PCB.  Jumlah citra yang berhasil diperoleh  adalah  9912  buah  dari  31  PCB.  Tidak  seperti  kumpulan  data  lain,  FICS  PCB  membedakan  iluminasi pencahayaan, orientasi, skala, dan sensor sehingga diperoleh citra yang sangat banyak.
Sebagai  ringkasan,  kumpulan  data  yang  dipublikasikan  oleh  peneliti  sebelumnya  diambil  menggunakan mikroskop digital khusus PCB atau kamera DSLR. Tujuan dari penggunaan citra adalah untuk mendeteksi kerusakan pada jalur dan identifikasi komponen. Jumlah citra jauh lebih banyak daripada jumlah PCB dengan pembeda orientasi, pencahayaan,  skala,  dan  jenis  sensor.  Ringkasan  ini  disarikan  dalam  Tabel  1  berikut.  Dari  data  tersebut  bisa disimpulkan bahwa belum ada kumpulan data yang khusus digunakan untuk mengidentifikasi kerusakan komponen terbakar.  Citra  PCB  dengan  kerusakan  bisa  dikatakan  tidak  ada  dari  PCB  sebenarnya.  Semua  data  PCB  dengan kerusakan ditambahkan pada citra dengan kondisi baik secara sintetis.
Tabel 1. Klasifikasi Dataset Nama Data Jumlah Citra Jumlah PCB Tujuan Sensor Kerusakan Komponen DeepPCB 1500 Desain PCB Pencarian kerusakan Scanner 6 jenis - PCBA- Defect 1386 10 Pencarian kerusakan mikroskop 6 jenis - PCB- DSLR 748 165 Identifikasi IC DSLR - IC PCB- Metal 984 123 Identifikasi komponen DSLR - Resistor, Kapasitor, Induktor, IC FICS- PCB 9912 31 Identifikasi komponen DSLR dan Mikroskop - Resistor, Kapasitor, Induktor, Transistor,
Dioda, IC

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 179 − 185 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1025

## 2.2 Pengumpulan Data
Kerusakan PCB ada banyak jenis dan penyebabnya. Khusus untuk kerusakan komponen terbakar banyak terjadi pada PCB yang telah digunakan dalam satu sistem. Secara umum komponen terbakar banyak terjadi di bagian daya dari PCB. Sangat jarang terjadi komponen terbakar pada jalur komunikasi atau logika dari PCB. Umumnya bagian daya dari PCB terdiri atas komponen resistor, diode, kapasitor, induktor, dan mosfet. Lokasi dari bagian daya ini biasanya ada di dekat sumber daya. Bagian daya ini berfungsi untuk mengubah level tegangan, membagi beban, dan distribusi daya ke bagian lain dari PCB. Pada perangkat digital terkini, komponen dari bagian daya ini memiliki bentuk fisik yang kecil. Pemeriksaan langsung oleh mata mungkin tidak dapat menemukan kerusakan komponen terbakar. Karena itu diperlukan bantuan kamera digital yang dapat memperbesar tampilan dari komponen.
Ada banyak pilihan kamera digital. Pada bagian studi literatur secara umum kamera yang digunakan adalah kamera khusus mikroskop digital dan DSLR. Dalam penelitian ini akan dieksplorasi beberapa alternatif kamera yang mungkin  bisa  digunakan  dengan  harga  yang  cukup  terjangkau.  Alternatif  yang  menjadi  pilihan  adalah webcam , kamera mirrorless , dan mikroskop digital dengan spesifikasi yang berbeda. Webcam yang dipakai dalam eksplorasi ini adalah Logitech C920 dengan spesifikasi Full HD 1080p . Webcam bisa dikenali langsung oleh berbagai macam sistem operasi. Pengambilan gambar bisa dilakukan langsung dari komputer dengan aplikasi bawaan sistem operasi. Kamera ini dapat diatur zoom dan fokusnya melalui software bawaan Logitech yaitu dengan bantuan slider . Citra yang diambil oleh kamera webcam dapat fokus di tengah tetapi kabur di bagian pinggir seperti diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Contoh Citra PCB Hasil Pengambilan Kamera Webcam Logitech C920
Kamera DSLR dan kamera mirrorless memiliki fungsi yang sama dengan teknologi yang berbeda. Kebanyakan kamera DSLR dan mirrorless tidak memungkinkan pengambilan gambar langsung dari komputer. Pengaturan fokus otomatis tidak memungkinkan mendapat citra komponen yang bagus. Biasanya acuan fokus adalah komponen yang tertinggi  di  PCB  seperti  kapasitor  besar, jack  audio ,  dan  jack  kartu  jaringan.  Akibatnya  komponen  yang  menjadi perhatian seperti resistor dan kapasitor tidak bisa dilihat dengan jelas.
Gambar 2. Contoh Citra PCB Hasil Pengambilan Kamera Mirrorless Olympus E-PL1
Kamera perangkat bergerak seperti smartphone memiliki kualitas citra yang cukup bagus. Tetapi masalah yang sama dengan kamera DSLR juga ada dalam kamera perangkat bergerak. Pengaturan fokus tidak bisa dilakukan oleh software di  komputer  dan  auto-fokusnya  menangkap  komponen  tertinggi  di  PCB.  Akibatnya  kamera  perangkat bergerak tidak cocok digunakan untuk identifikasi komponen terbakar. Selain itu tanpa bantuan lensa khusus makro maka hasil pengambilan citra PCB dari jarak dekat tidak memberikan hasil yang baik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 179 − 185 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1025
Mikroskop  digital  tersedia  dalam  rentang  harga  yang  bervariasi.  Antar  muka  tersedia  dalam  koneksi  USB, HDMI, VGA, dan bahkan memiliki layar sendiri. Karena data citra akan dikumpulkan maka dipilih mikroskop dengan antar  muka  USB.  Semua  kamera  mikroskop  dengan  USB  dapat  dikenali  oleh  sistem  operasi  Linux  dan  Windows. Mikroskop dengan harga murah tidak dapat memberikan hasil citra yang cukup tajam. Luas area PCB yang dapat diamati juga tidak besar. Disarankan agar memakai mikroskop dengan resolusi minimal 14mp untuk memperoleh citra yang cukup jelas.
Kamera mikroskop dengan antar muka USB tersedia dengan lensa fixed dan flexible . Untuk lensa yang fixed jarak  pengamatan  dan  fokus  lensa  tidak  dapat  diatur  dengan  baik.  Sedangkan  lensa flexible dapat  dipilih  dengan pembesaran  yang  berbeda  dengan  jenis mounting lensa C-Mount .  Pembesaran  yang  tersedia  di  pasaran  Indonesia adalah  100x,  180x,  200x,  dan  300x.  Semakin  besar  pembesaran  maka  semakin  dekat  posisi  lensa  terhadap  PCB. Idealnya pembesaran dilakukan sebesar 20x untuk memperoleh bidang pengamatan yang cukup besar. Tetapi lensa yang tersedia paling kecil 100x dengan jarak maksimum lensa terhadap PCB adalah 15cm. Luas bidang PCB yang bisa diamati adalah 400 mm 2 .
Mikroskop yang paling tepat untuk pengambilan citra PCB adalah mikroskop trinokuler di mana fokus kamera dapat diatur dengan pembesaran mulai 8 – 300 x. Dengan pembesaran seperti ini jarak antara lensa dengan PCB tidak terlalu dekat dengan detail yang cukup baik.  Gambar 4a, 4b, dan 4c menunjukkan hasil pengambilan citra PCB dengan mikroskop yang sama tetapi menggunakan kamera yang berbeda. Gambar 4a menggunakan kamera resolusi 14mp sedangkan  Gambar  4b  dan  4c  resolusi  41mp.  Dengan  pencahayaan  yang  sama,  citra  yang  dihasilkan  oleh  kamera dengan resolusi lebih tinggi terlihat lebih jelas. Bahkan setelah citra diperbesar, Gambar 4c masih memberikan tingkat kecerahan yang sama dengan Gambar 4b.
a b c
Gambar 4 . a. Pengambilan Citra PCB dengan Mikroskop Trinokuler 14mp; b. Pengambilan Citra PCB dengan Mikroskop Trinokuler 41mp Zoom In. c.  Pengambilan Citra PCB dengan Mikroskop Trinokuler 41mp.
Setelah setup peralatan siap, maka selanjutnya adalah pengambilan data. Data bisa dikumpulkan sebagai data primer, sekunder, atau tertier. Jika pengambilan data menggunakan PCB dan peralatan sendiri maka bisa dimasukkan dalam kategori data primer. Untuk keperluan ini maka harus dikumpulkan PCB dengan komponen yang terbakar.
PCB bekas tersedia di marketplace dan juga toko luring. Tetapi untuk mendapatkan PCB dengan kerusakan komponen  terbakar  tidak  mudah.  Setelah  dilakukan  pembelian  puluhan  PCB  dan  donasi  PCB  dari  beberapa  relasi hanya diperoleh satu buah PCB dengan komponen terbakar. Kesulitan mendapatkan PCB dengan kerusakan ini yang menyebabkan data set PCB-defect dan DeepPCB menggunakan kerusakan sintetis. Sayangnya menambahkan kesan terbakar terhadap komponen tidak semudah memutus jalur tembaga di PCB. Karena itu pengumpulan data dilakukan melalui data sekunder. Data ini diperoleh dari video reparasi PCB yang tersedia di beberapa kanal Youtube. Misalnya kanal Northridgefix [13] dan LivyuFPV [14] sering menampilkan proses reparasi PCB dengan komponen yang terbakar seperti contoh Gambar 5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 179 − 185 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1025
Gambar 5. Citra PCB dengan Komponen Terbakar dari Video Kanal Youtube Northridgefix
Dari kanal Youtube di atas dapat dikumpulkan 100 buah citra PCB yang unik. Jumlah ini bisa ditambahkan lagi dengan mengambil  citra  ketika  PCB  digerakkan  oleh  pemilik  kanal.  Selain  itu  dapat  dilakukan  augmentasi  dengan transformasi flip atau geometri lainnya untuk mendapatkan jumlah citra yang lebih banyak.

## 2.3 Anotasi Data
Agar dapat dijadikan bahan belajar model kecerdasan buatan maka citra-citra tersebut memerlukan pra-pemrosesan. Setidaknya ada dua pra-pemrosesan yang perlu dilakukan. Pra-pemrosesan yang pertama adalah anotasi data. Salah satu bentuk anotasi adalah memberikan informasi koordinat, panjang, dan lebar dari bounding box komponen terbakar. Dalam satu citra dimungkinkan ada lebih dari satu komponen terbakar. Aplikasi anotasi LabelImg digunakan untuk menambahkan  informasi bounding  box kepada  kumpulan citra  yang diperoleh.  Hasil  anotasi  adalah pasangan  satu berkas citra dengan berkas xml . Isi berkas xml antara lain adalah nama file citra yang dianotasi, direktori files , dimensi asal citra, nama obyek komponen terbakar, koordinat kiri atas dan kanan bawah dari bounding box komponen terbakar. Jadi dalam satu berkas xml ini ada satu atau lebih obyek komponen terbakar dengan koordinat bounding box -nya. Karena  hanya  ada  satu  kelas  komponen  terbakar  maka  nama  kelas  hanya  satu.  Berkas-berkas xml ini  selanjutnya dijadikan satu berkas Comma Separated Value (csv) dengan format pada tabel 2:
Tabel 2. Variabel CSV XML Anotasi
No Kolom Variabel 1 Satu nama file 2 Dua Lebar 3 Tiga Tinggi 4 Empat Kelas Objek 5 Lima Koordinat sumbu x1 6 Enam Koordinat sumbu y1 7 Tujuh Koordinat sumbu x2 8 Delapan Koordinat sumbu y2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya berkas csv ini harus dikonversi ke dalam format yang bisa dibaca oleh pustaka kecerdasan buatan yang akan  dipakai.  Proses  pelatihan  dan  implementasi  kecerdasan  buatan  bisa  dilakukan  di  komputer  lokal  maupun memakai infrastruktur yang disediakan perusahaan seperti Amazon, Microsoft, IBM, dan Google . Setiap infrastruktur mendukung beberapa f ramework yang sama seperti TensorFlow . Sementara framework lain seperti Pytorc h dan Keras tidak selalu didukung oleh semua perusahaan. Karena framework yang paling umum tersedia adalah TensorFlow maka berkas csv hasil proses sebelumnya harus dikonversi ke format yang bisa dibaca oleh framework tersebut. Sebenarnya TensorFlow mampu membaca berkas csv tetapi proses pelatihan nanti akan menjadi lebih lama. Karena itu csv akan dikonversi ke format TFRecord . Proses konversi csv ke TFRecord bisa dilakukan dengan notebook di jupyter atau memakai layanan dari pihak ketiga seperti roboflow. Cara apapun yang dipakai akan diperlukan berkas csv dan berkas citra-citra yang ditulis dalam csv .  Semua  berkas  ini  akan  disatukan  dalam  sebuah  berkas  biner  format TFRecord .  Infrastruktur  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Google Colab . Berkas TFRecord yang dibuat diunggah ke dalam drive dan kemudian nanti dipanggil melalui notebook dalam Google Colab . Selanjutnya data tersebut bisa digunakan untuk melatih dan menguji model  kecerdasan  buatan  yang  dikembangkan.  Ringkasan  proses  pengumpulan  data  citra  PCB  dengan  komponen terbakar diperlihatkan pada Gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 179 − 185 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1025

## Gambar 6. Ringkasan Proses Pengumpulan Citra PCB
Prosedur penggunaan data TFRecord adalah dengan mengikat (mount) folder yang mengandung data tersebut dari Google Colab . Ketika menjalankan prosedur pengikatan drive dengan Google Colab akan diperoleh tautan ke akun Google dan autorisasi terhadap akses Google Colab . Kode autorisasi akan digunakan pada tautan yang diberikan. Setelah autorisasi selesai maka data TFRecord bisa diakses dari kode Google Colab . Penggunaan data biasanya dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian. Banyaknya data pelatihan biasanya 80 – 90 % dari data keseluruhan. Sedangkan untuk pengujian 10 – 20 % data keseluruhan. Pembagian ini seharusnya dilakukan sebelum citra dibuatkan berkas csv dan TFRecord -nya. Jadi nanti yang dipanggil dalam Google Colab saat membentuk model adalah data pelatihan saja. Sedangkan data pengujian digunakan untuk memverifikasi model yang dibentuk dengan data yang benar-benar belum pernah dilihat dan diawasi performanya.
Kumpulan  data  PCB  dengan  komponen  terbakar  ini  telah  digunakan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh [15].  Pelatihan  dan  pengujian  dengan  Model EfficientDet memberikan  hasil  yang  cukup  baik  yaitu Mean  Average Precission ( mAP) sebesar  90%.  Karena  belum  ada  penelitian  sejenis  yang  menggunakan  PCB  dengan  komponen terbakar maka masih terbuka peluang untuk memperbaiki kinerja hasil identifikasi dengan kecerdasan buatan. Model hasil pelatihan dan pengujian bisa digunakan untuk mengidentifikasi komponen terbakar di PCB. Sayangnya hanya ada  satu  PCB  dengan  komponen  terbakar  yang  bisa  diuji  coba.  Dalam  uji  coba  model  dari EfficientDet mampu mengenali komponen terbakar dengan baik seperti diperlihatkan pada Gambar 7. Komponen terbakar ini belum pernah diketahui sama sekali oleh sistem sehingga bounding box yang dihasilkan dikatakan berhasil menemukan komponen yang terbakar.
Gambar 7. Hasil Identifikasi Waktu Nyata Komponen Terbakar Berbasis Model Hasil EfficientDet

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah berhasil dikumpulkan data citra PCB dengan komponen terbakar. Mendapatkan PCB yang sesungguhnya  dengan  komponen  terbakar  sangat  sulit.  Dari  puluhan  PCB  yang  diperoleh,  hanya  satu  saja  yang memiliki  komponen  terbakar.  Karena  itu  pencarian  data  dilakukan  dari  video  perbaikan  PCB  di  beberapa  kanal Youtube .  Dari  kanal  tersebut  bisa  diidentifikasi  beberapa  komponen  yang  sering  mendapatkan  kerusakan  akibat terbakar. Biasanya komponen ini berada di bagian daya dari PCB di mana sumber daya dengan tegangan berbeda level  diregulasi  dan  didistribusikan.  Komponen  yang  sering  terbakar  antara  lain  resistor,  kapasitor,  dan  mosfet. Kumpulan data telah digunakan dalam penelitian tugas akhir mahasiswa dengan menggunakan EfficientDet sebagai kecerdasan  buatan.  Hasilnya  dalam  pelatihan  dan  pengujian  memberikan  performa  yang  cukup  baik.  Model  hasil pelatihan pun bisa digunakan untuk mendeteksi komponen terbakar secara waktu nyata. Data citra dengan anotasi atau hasil konversinya ke csv atau TFRecord tidak bisa dipublikasikan karena belum mendapatkan izin dari pemilik kanal Youtube bersangkutan. Peneliti lain yang berminat dapat mengakses video yang ada dalam list yang telah kami buat. Dengan menjalankan proses seperti dalam makalah ini diharapkan peneliti dapat membangun kumpulan data yang berbeda  dari  sumber  yang  sama.  Aktivitas  seperti  ini  sama  seperti  augmentasi  data  yaitu  menambahkan  data  dari sumber yang sama dengan perlakuan yang berbeda. Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi model kecerdasan buatan lain seperti MobileNet , U-Net , U-Net , dan Yolo dengan berbagai versinya[16]. Komparasi antara model dengan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 179 − 185 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1025
variasi kumpulan data komponen terbakar masih sangat terbuka Selain itu penelitian juga bisa diarahkan untuk deteksi komponen  terbakar  secara  waktu  nyata  yang  disiarkan  secara  langsung.  Aplikasi  dari  deteksi  seperti  itu  misalnya digunakan  untuk  pendeteksian  komponen  terbakar  jarak  jauh.  Dengan  kondisi  pandemi  seperti  sekarang,  aplikasi tersebut memiliki celah penggunaan yang aplikatif misalnya dengan bantuan streamlit[17].

## REFERENCES
[1]  B. Xia, J. Cao, and C. Wang, “SSIM-NET: Real-Time PCB Defect Detection Based on SSIM and MobileNet-V3,” in 2019 2nd World Conference on Mechanical Engineering and Intelligent Manufacturing (WCMEIM) , Nov. 2019, pp. 756–759. doi: 10.1109/WCMEIM48965.2019.00159.
[2]  Y.-S. Deng, A.-C. Luo, and M.-J. Dai, “Building an Automatic Defect Verification System Using Deep Neural Network for PCB Defect Classification,” in 2018 4th International Conference on Frontiers of Signal Processing (ICFSP) , Sep. 2018, pp. 145–149. doi: 10.1109/ICFSP.2018.8552045.
[3]  S.  Khalilian,  Y.  Hallaj,  A.  Balouchestani,  H.  Karshenas,  and  A.  Mohammadi,  “PCB  Defect  Detection  Using  Denoising Convolutional  Autoencoders,”  in 2020  International  Conference  on  Machine  Vision  and  Image  Processing  (MVIP) ,  Feb. 2020, pp. 1–5. doi: 10.1109/MVIP49855.2020.9187485.
[4]  S. Tang, F. He, X. Huang, and J. Yang, “Online PCB Defect Detector On A New PCB Defect Dataset,” Feb. 2019.
[5]  W. Huang, P. Wei, M. Zhang, and H. Liu, “HRIPCB: a challenging dataset for PCB defects detection and classification,” The Journal of Engineering , vol. 2020, no. 13, pp. 303–309, Jul. 2020, doi: 10.1049/joe.2019.1183.
[6]  W. Huang and P. Wei, “A PCB Dataset for Defects Detection and Classification,” Jan. 2019.
[7]  J. Redmon and A. Farhadi, “YOLOv3: An Incremental Improvement,” 2018. [Online]. Available: https://pjreddie.com/yolo/.
[8]  S.  Ren,  K.  He,  R.  Girshick,  and  J.  Sun,  “Faster  R-CNN:  Towards  Real-Time  Object  Detection  with  Region  Proposal Networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol. 39, no. 6, pp. 1137–1149, Jun. 2017, doi: 10.1109/TPAMI.2016.2577031.
[9]  R. Ding, L. Dai, G. Li, and H. Liu, “TDD-net: a tiny defect detection network for printed circuit boards,” CAAI Transactions on Intelligence Technology , vol. 4, no. 2, pp. 110–116, Jun. 2019, doi: 10.1049/TRIT.2019.0019.
[10] C.  Pramerdorfer  and  M.  Kampel,  “A  dataset  for  computer-vision-based  PCB  analysis,”  in 2015  14th  IAPR  International Conference on Machine Vision Applications (MVA) , May 2015, pp. 378–381. doi: 10.1109/MVA.2015.7153209.
[11] G. Mahalingam, K. M. Gay, and K. Ricanek, “PCB-METAL: A PCB Image Dataset for Advanced Computer Vision Machine Learning Component Analysis,” in 2019 16th International Conference on Machine Vision Applications (MVA) , May 2019, pp. 1–5. doi: 10.23919/MVA.2019.8757928.
[12] L. Hangwei, M. Dhwani, P. Olivia, A. Navid, T. Mark, and Damon L. Woodard, “FICS-PCB: A Multi-Modal Image Dataset for  Automated  Printed  Circuit  Board  Visual  Inspection,”  2020,  Accessed:  Dec.  31,  2021.  [Online].  Available: https://eprint.iacr.org/2020/366
[13] NorthridgeFix, “NorthridgeFix - YouTube,” 2021. https://www.youtube.com/c/NorthridgeFix (accessed Dec. 31, 2021).
[14] Livyu FPV, “Livyu FPV - YouTube,” 2021. https://www.youtube.com/channel/UCpTR69y-aY-JL4_FPAAPUlw (accessed Dec. 31, 2021).
[15] G.  Melinia,  I.  Kadhafi,  dan  R.  W.  Sitepu,  “Sistem  Pendeteksi  Objek  Kerusakan  Burnout  pada  Modul  PCB  dengan Memanfaatkan Arsitektur Efficientdet,” Tugas Akhir, Politeknik Negeri Bandung, 2021.
[16] X.  Zou,  “A  Review  of  object  detection  techniques,” Proceedings  -  2019  International  Conference  on  Smart  Grid  and Electrical Automation, ICSGEA 2019 , pp. 251–254, Aug. 2019, doi: 10.1109/ICSGEA.2019.00065.
[17] Streamlit Inc., “Streamlit • The fastest way to build and share data apps,” 2021. https://streamlit.io/ (accessed Dec. 31, 2021).