e-ISSN : 2715-5064

## SISTEM PENDETEKSI PAKET MENGGUNAKAN APLIKASI VISUAL STUDIO DAN PENERAPAN METODE 2D-PCA
Fahmi Akbar Erdyansyah 1*) , Arnisa Stefanie, S.T.M.T. 2
1,2 Jurusan Elektro, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Singaperbangsa, Karawang
1 Jln. Flamboyan, Kota Bekasi, 17610, Indonesia
2, Jln.Hs. Ronggo Waluyo , Kota Karawang, 41361, Indonesia email: 1 fahmi.akbar18081@student.unsika.ac.id,
Abstract this problem is one of the many problems that are often  encountered  on  expeditions  and  involve  the  expedition replacing the item. In some cases, the  manual sorting system causes  a  lot  of  crisscrosses  and  reduces  the  effectiveness  and work efficiency of the expedition. From this problem, we can conclude that it is quite crucial that the problem of damaged packages can cause a decrease in profits and even significant losses for business people. Therefore an innovation is needed to minimize this problem, one of which is by identifying the shape of  the  package  from  the  origin  outlet  and  the  final  outlet,  so that the location of the external damage to the package can be seen  which  is  an  indication  of  damage  to  the  contents  of  the package.  The  system  that  will  be  implemented  implements digital  image  processing  technology  that  already  exists  the method it uses is 2D-PCA (2-Dimension Principal Component Analysis)  in  which  with  this  method  several  modifications  of the images that have been obtained can be carried out, as well as  equalizing  the  original  form.  and  the  final  shape  of  the image. This is what will be discussed in the discussion, and it is hoped  that  with  this  tool  and  system  as  a  complement  to  the SIPP (Package Detection System), it can help human work and help in the future to minimize the amount of damage and speed up the investigation process. In this research, based on the test results using packing imagery to detect  packing damage with 2D-PCA using the HSV method, the calculation per pixel using good packing sample data is 100%, while using a slight damage ratio, monitoring results are obtained, the difference, the time is 94.36%, 5.64%, and 2.58 seconds, furthermore, using more damage results in similarities, differences, and times of 82.25%, 17.75% end e.95 seconds.
Abstrak − Permasalahan ini adalah salah satu dari banyak masalah yang  sering  ditemui  pada  ekspedisi  dan  mengharuskan  pihak ekspedisi  menggantikan  barang  tersebut.  Pada  beberapa  kasus manualnya  system  penyortiran  pun  banyak  menyebabkan criss cross dan  menurunkan  efektivitas  serta  efisiensi  kerja  dari ekspedisi  tersebut.dari  permasalahan  ini  dapat  kita  simpulkan bahwasanya cukup krusialnya permasalahan paket rusak ini dapat menyebabkan penurunan keuntungan bahkan kerugian yang cukup signifikan  bagi  pelaku  bisnis.  Maka  dari  itu  diperlukan  sebuah inovasi  untuk  meminimalisir  permasalahan  ini  salah  satunya dengan cara mengidentifikasi bentuk paket tersebut dari gerai asal dan  gerai akhir, sehingga  dapat dilihat letak  kecacatan   eksternal dari paket tersebut yang menjadi salah satu indikasi kerusakan dari isi paket. Sistem  yang akan diterapkan ini  mengimplementasikan dari  teknologi  pengolahan  citra  digital  yang  sudah  ada  dengan metode  yang  digunakannya  adalah  2D-PCA  ( 2Dimension Principal  Component  Analysis )  yang  dimana  dengan  metode  ini beberapa  modifikasi  dari  gambar  yang  sudah  diperoleh  dapat dilakukan,  dan  juga  menyamakan  antara  bentuk  asal  dan  bentuk akhir dari gambar. Ini lah yang akan dibahas pada pembahasan, dan harapannya  dengan  adanya  alat  maupun  system  ini  sebagai pelengkap  SIPP  (Sistem  Pendeteksi  Paket),  dapat  membantu
pekerjaan  manusia  maupun  membantu  kedepannya  untuk meminimalisir  jumlah  kerusakan  serta  mempercepat  proses investigasi.  Dalam  penelittian  ini,  berdasarkan  hasil  pengujian menggunakan  citra  packing  paket  untuk  mendeteksi  kerusakan packing dengan  melakukan 2D-PCA  menggunakan  metode HSV yang  dilakukan perhitungan per pixel dengan  menggunakan data sampel  packing  bagus  adalah  100%  ,sementara  menggunakan perbandingan kerusakan sedikit mendapatkan hasil kemiripan,selisih,waktu  adalah  94,36%,5,64%,dan  2,58  detik. Selanjutnya  menggunakan  kerusakan  lebih  banyak  mendapatkan hasil kemiripan,selisih,dan waktu adalah 82,25%,17,75% dan 2,95 detik.
Kata  Kunci – efktivitas  packing  paket  ,2D-PCA,  HSV, dan perhitungan pixel

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Wabah  covid-19  banyak  memberi  dampak  pada  berbagi sector  kehidupan,begitupun  pada  perekonomian  dan bisnis[1].  Timbulnya  economy  shock  mempengaruhi berbagai bagian dalam kehidupan perekonomian di seluruh dunia mulai wabah covid-19 banyak memberi dampak pada berbagi  sector  kehidupan,  dari  rumah  tangga,  perusahaan mikro,  menengah  hingga  ke  besar  bahkan  tidak  sedikit mempengaruhi ekonomi negara dengan sklaa cakupan dari local,  nasional  bahkan  global.Terkecuali  pada  bidang perdaganan  elektronik  ( ecommerce )  dan  juga  jasa pengiriman.  Kedua  bidang  ini  melejit  selama  pandemic dapat  disebabkan  oleh  perubahan  kebiasaan  (habit)  serta tuntutan  untuk  beradaptasi  dengan  teknologi.  Peningkatan ini  dibuktikan  berdasarkan  data  Shopee  yang  dimana tercatat 260 juta transaksi sepanjang kuartal II 2020 dengan rata-rata  lebih  dari  2,8  juta  transaksi  per  hari.  Catatan  ini menunjukkan adanya peningkatan sebesar 130% dibanding tahun sebelumnya[2]. Berdasarkan  hasil riset  asal Inggris, Merchant    Machinepada    tahun    2018,    Indonesia    masuk urutan    10    negara    terbesar  pertumbuhan e-commerce tercepat dengan pertumbuhan 78% dan berada di peringkat pertama.  Kehadiran ecommercedi Indonesia    telah memberikan  dampak  positif  pada  beberapa  sektor usaha salah    satunya  yaitupada    sektor   usaha    jasa    pengiriman. Naiknya  tingkat  volume pengiriman pada jasa perusahaan logistik tidak lepas dari pengaruh mudahnya akses internet dan pertumbuhan e-commerce [3]. Tren dengan peningkatan signifikan  ini  tidak  hanya  pada  platform e-commerce melainkan juga pada jasa pengiriman barang atau ekspedisi
e-ISSN : 2715-5064
karena setiap pengiriman pada platform menggunakan jasa pengiriman.  Peningkatan  ini  pun  berdampak  pada operasional  yang  dimana  sering  terjadinya  membludaknya jumlah  paket  yang  masuk  ke  ekspedisi  ataupun  gerai  dari ekspedisi.  Salah  satu  masalah  yang  sering  terjadi  ini terutama  pada  event  tertentu  adalah  paket  rusak  ( Broken ), permasalahan  ini  adalah  salah  satu  dari  banyak  masalah yang sering ditemui pada ekspedisi dan mengharuskan pihak ekspedisi  menggantikan  barang  tersebut.  Pada  beberapa kasus manualnya sistem penyortiran pun banyak menyebabkan criss cross dan menurunkan efektivitas serta efisiensi kerja dari ekspedisi tersebut. Dari permasalahan ini dapat  kita  simpulkan  bahwasanya  cukup  krusialnya permasalahan  paket  rusak  ini  dapat  menyebabkan penurunan  keuntungan  bahkan  kerugian  yang  cukup signifikan  bagi  pelaku  bisnis.  Maka  dari  itu  diperlukan sebuah inovasi untuk meminimalisir permasalahan ini salah satunya dengan cara mengidentifikasi bentuk paket tersebut dari gerai asal dan gerai akhir, sehingga dapat dilihat letak kecacatan eksternal dari paket tersebut yang menjadi salah satu indikasi kerusakan dari isi paket[4]. Sistem  yang akan diterapkan  ini  mengimplementasikan  dari  teknologi pengolahan citra digital yang sudah ada dengan metode yang digunakannya  adalah  2D-PCA  ( 2-Dimension  Principal Component  Analysis )  yang  dimana  dengan  metode  ini beberapa  modifikasi  dari  gambar  yang  sudah  diperoleh dapat dilakukan, dan  juga  menyamakan antara bentuk asal dan  bentuk  akhir  dari  gambar[5][6].Ini  lah  yang  akan dibahas pada pembahasan, dan harapannya dengan adanya alat  maupun  system  ini  sebagai  pelengkap  SIPP  (Sistem Pendeteksi  Paket),  dapat  membantu  pekerjaan  manusia maupun  membantu  kedepannya  untuk  meminimalisir jumlah kerusakan serta mempercepat proses investigasi.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
2.1   Penelitian Sebelumnya
Berdasarkan  penelusuran  pustaka  yang  dilakukan  dalam mendasari  penelitian  Tugas  Akhir  ini,  terdapat  beberappa informasi dan referensi dari penelitian-penelitian sebelumnya yang memiliki kemiripan objek sebagai bahan acuan dan perbandingan dalam proses perancangan produk SIPP,  baik  dalam  hal  mengenai  kekurangan  ataupun kelebihan  dari  produk  lain  yang  sudah  ada  sebelumnya, khususnya pada bagian impelementasi pengolahan citra ini dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Adrizal,  Anton  Hidayat,  Roza  Susanti,  &  Rivanol  Chadry (2016) “Computare
Vasion  Berbasis  Camera  dan  mini  PC  untuk  Indentifikasi Kecacatan  Penutup  Kemasan  Minuman  Kaleng”  Pada penelitian  ini  dalam  proses  kecacatan  atau  tidak  cacat produk  kaleng,  Penelitian  iniVisual  inspection  terhadap suatu objek dapat dilakukan dengan mengenali ciri-ciri dari objek  yang  diamati  melalui  panca  indra  misalnya  melalui mata.  Penggunaan  web  camera  dapat  digunakan  sebagai
pengganti  fungsi  mata  untuk  mengamati  kondisi  kemasan minuman  kaleng.  Hasil  citra  capture  dari  kamera  diolah untuk  mendapatkan  ciri-ciri  dari  objek  yang  diamati. Adapun  komponen  utama  pada  penelitian  ini  yaitu  Mini Personal  Computare (Mini  PC) Raspberry PI  dan  kamera WEB camera digunakan sebagai capture image . [7]
2. Budi  Sugandi  (2018)  pada  penelitian  ini  yang  berjudul “Sistem Inspeksi
Kecacatan pada Kaleng Menggukan Filter Warna HSL dan Template Matching”. Seperti judulnya alat yang dirancang dalam penelitian  ini  berupa kecacatan pada kaleng dengan filter  warna  HSL  dan  tempalate  matching.  Penelitian  ini, penulis  menggunakan template matching berbasis contour analysis untuk  menentukan  kriteria reject pada  kaleng. Contour  analysis akan  menghitung  kemiripan  dua  objek dengan  menghitung  jarang  masing-masing  titik  terhadap titik  uji.  Dalam  pengujian  ini,  peneulis  menggunakan lingkaran dengan diameter 4 cm sebagai template . [8]
3. Annafiah  Dalimunthe  (2021)pada  penelitian  ini  yang berjudul “Deteksi Kematangan Buah Manggis Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Menggunakan Metode  Transformasi  Ruangan  Warna  HSV”.  Sepertti judulnya  yang  dirancang  dalam  penelitian  ini  berupa mendeteksi  kematangan  pada  buah  manggis  dengan  fitur warna  kulit  menggunakan  metode  tarnsformasi  ruangan warna hsv. [9]

## 2.2   NYK Nemesis Night Hawk A80 Webcam
Gambar 2.1 NYK Nemesis Night Hawk A80
Sumber : https://www.nyk.co.id/accessories/nyk-a80-night- hawk/
NYK  Nemesis  A80  merupakan  sebuah  webcam  kamera buatan  pabrikan  asal  NYK  dengan  tipe  USB Plug  &  Play (PnP)  yang  dapat  langsung  dipakai  pada  sebuah  komputer tanpa  memerlukan  proses installasi  software (driver) apapun. Webcam ini dipilih untuk digunakan dalam produk SIPP karena  berasal  dari brand yang  menjanjikan  serta dapat  menyajikan  tampilan video  capture kamera  dengan resolusi  HD  960p  dalam  harga  yang  relatif  lebih  murah
*) penulis korespondensi : Fahmi Akbar E
Email: fahmi.akbar18081@student.ac.id
e-ISSN : 2715-5064
daripada brand  webcam lainnya.  Salah  satu  yang  menjadi keunggulan dari webcam ini ialah penggunaan Field  Of  View  (FOV)  sudut  pandang  pengambilan video capture kamera yang kecil yaitu sebesar 69° yang menjadikan kamera  ini  akan  lebih  berfokus  pada  citra  wajah  yang ditangkap  karena  latar  belakang  yang  ditangkap  oleh  kamera ini  menjadi  lebih  berkurang  akibat  FOV  dari  kamera  yang digunakan  cukup  kecil.  Fitur  lainnya  yang  dimiliki  oleh kamera webcam ini  yaitu  adanya video  light  correction yang dilakukan  secara  otomatis  oleh webcam ketika  bekerja  agar hasil video capture yang dilakukan oleh webcam menjadi lebih tajam  dan  jernih  menyesuaikan  dengan  kondisi  pencahayaan yang  diterima  oleh webcam tersebut.  Adapun  untuk  lebih jelasnya  mengenai  spesifikasi  dari webcam NYK  Nemesis A80, Spesifikasi :
Sumber : https://www.nyk.co.id/accessories/nyk-a80- night-hawk/

## 2.3   PERSONAL COMPUTER
Gambar 2.2 Laptop atau Komputer
Sumber : https://id.pngtree.com/free- pngvectors/laptop
Komputer atau laptop server dalam produk SIPP berperan untuk  melakukan  pemrosesan  data  yang  berkaitan  dengan image  processing  pada  barang  yang  dapat  mengukur kemiripan  barang  packing  yang  rusak  dan  tidak  pada  citra gambar yang ditangkap oleh Webcam NYK A80. Komputer server  ini  juga  digunakan  sebagai  unit  kontrol  untuk mengatur  segala  proses  yang  terjadi  pada  produk  melalui aplikasi  visual  basic  yang  terpasang  di  komputer  server. Dalam melakukan perancangan produk ini berikut beberapa
spesifikasi  dari  computer  server  yang  di  gunakan  untuk melakukan  pengembangan  dan  pengujian  produk  yang dapat dilihat pada Tabel 2.1 berikut.
Tabel 2.1 Spesifikasi pada Komputer Server Parameter Keterangan Processor Intel(R) Core i33110M MemoryRAM 6144MB RAM VGA NVIDIA GeForce OS Windows 10
Pro 64-bit

## 2.4  Visual Studio ultimate 2013
Gambar 2.3 Tampilan Program Visual Studio
Visual studio merupakan sebuah bahasa pemrograman yang pertama  kali  muncul  pada  pertengahan  tahun  1960  yang dirancang  oleh  seorang  beranama Professor  John  Kemeny dan Thomas Eugene Kurtz. Visual studio merupakan suatu
Bahasa  pemrograman  yang  menawarkan Integrated Development Environment
(IDE)  visual  sebagai  membuat  program  perangkat  lunak berbasis sistem  operasi  Microsoft  windows  dengan menggunakan model pemrograman (COM), bahasa pemprograman    windows    yang    berbasis    grafis    (GUI- Graphical  User Interface). Microsoft Visual Studio merupakan sebuah perangkat lunak lengkap
(suite) yang dapat digunakan untuk melakukan pengembangan aplikasi,  baik  itu  aplikasi  bisnis,  aplikasi  personal,  atau  pun komponen aplikasinya, dalam bentuk aplikasi console, aplikasi Windows,  ataupun  aplikasi  Web. Visual  Studio mencakup kompiler, SDK, Integrated Development  Environment (IDE), dan dokumentasi (umumnya berupa MSDN Library).Kompiler yang  dimasukkan  kedalam  paket Visual  Studio antaralain Visual  C++,  Visual  C#, Visual  Basic , Visual  Basic .NET, Visual  InterDev,  Visual  J++,  Visual  J#,  Visual  FoxPro,  dan Visual  SourceSafe[10].  Microsoft Visual  Studio dapat  di
Parameter Keterangan Camera Resoluion 1.3MP,1280 x 960(960p) HD camera Frame Rate 30 FPS Interface USB 2.0 PnP Lens Standar Lens Camera Microphone Built-in Mono Noise Reducing Mic Focus Setting Manual Fokus Field Of View (FOV) 69° Video Lightt Correcttion Auto Aspect Ratio 4:3
e-ISSN : 2715-5064
gunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi  dalam  native  code (dalam  bentuk bahasa  mesin  yang  berjalan di  atas Windows) ataupun managed code (dalam bentuk Microsoft Intermediate Language di atas .NET Framework). Selain itu, Visual Studio juga  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi Silverlight,  aplikasi  Windows  Mobile  (yang  berjalan  di  atas .NET  Compact  Framework).  Aplikasi    Ini  sering  juga  di gunakan  dalam  perhitungan  gaji,  penjualan  barang  dan  lain- lain.  Aplikasi   ini  support dengan operating sistem windows, dan  untuk  databasenya  biasa  menggunakan  Microsoft acces,SQL server dan orcle[11].

## 2.5  Sensor Proximity
Gambar 2.4 Sensor Proximity
Sumber  :  https://www.tokopedia.com/starlectric/e18-d80nk- adjustable-infrared-proximity-distancesensor-jarak-switch
Sensor  Proximity  adalah  sensor  atau  saklar  otomatis  yang mendeteksi  logam  berdasarkan  jarak  yang  diperolehnya, artinya  sejauhmana  kedekatan  objek  yang  dideteksinya dengan  sensor,  sebab  karakter  dari  sensor  ini,  mendeteksi objek yang cukup dekat dengan satuan mili meter, umumnya sensor ini mempunyai jarak deteksi yang bermacam-macam seperti  5,7,10,12,  dan  20  mm  tergantung  dari  tipe  sensor yang digunakan,semakin besar angka yang tercantum pada tipenya,maka  semakin  besar  pula  jarak.  Proximity  bekerja ketika ada objek  logam  yang  mendekat kepadanya dengan jarak  yang sangat dekat 5mm  misalkan,  maka sensor akan bekerja dan menghubungkan kontaknya, kemudian melalui kabel yang tersedia bisa dihubungkan ke perangkat lainnya seperti  lampu  indikator,  relay  dll.  Pada  saat  sensor  ini sedang bekerja atau mendeteksi adanya logam (besi) maka akan ditandai dengan lampu kecil berwarna merah atau hijau yang 8 ada dibagian atas sensor, sehinggamemudahkan kita dalam memonitor kerja sensor deteksinya, selain itu sensor ini mempunyai tegangan kerja antara 10-30 Vdc[12].

## 2.4 Citra Digital
Citra digital adalah penggambaran matematis dari gambar dua  dimensi.  Nilai  numerik  yang  dituju  pada  umumnya merupakan  nilai  biner  8  bit  Nilai  biner  ini  disimpan  pada elemen citra yang sering disebut dengan pixel . Citra digital berisi  piksel  dengan  jumlah  garis  dan  bagian  yang  layak. Piksel adalah komponen gambar terkecil dari gambar yang
terkomputerisasi. Piksel disimpan  dalam  memori  PC sebagai peta raster, yang  merupakan tampilan dua dimensi dari tipe angka. Merupakan komponen gambar terkecil dari gambar  yang  terkomputerisasi.    Citra  digital  diperoleh dengan menggunakan evaluasi dan prosedur informasi yang berbeda, seperti kamera komputer, pemindai, radar, kamera inframerah,  dll.  Citra  digital  adalah  penyelidikan perhitungan  perubahan  gambar.  yang  biasanya  digunakan dalam  penanganan  gambar  adalah  gambar  ganda,  gambar gelap, dan gambar arsir RGB .
1. Citra  biner  adalah  citra  yang  memiliki  2  warna  saja,  yaitu hitam dan putih. Jika direpresentasikan dengan nilai biner 8 bit  adalah  warna  hitam  bernilai  0000  0000,  dan  putih bernilai  1111  1111.  biasa  ditampilkan  dengan  nilai normalisasi 0 dan 1, atau decimal 0 dan 255.
2. Citra  keabuan  adalah  citra  yang  memiliki  derajat  keabuan sebanyak  256  warna.  Dimulai  dengan  warna  terkecilnya yaitu hitam, dan warna terbesarnya adalah putih.
3. Citra  berwarna RGB adalah  citra  yang  memiliki  3  level warna  direpresentasikan  dengan  resolusi  citra  3  dimensi. Pada citra digital level kedua digunakan untuk menyimpan warna  R  ( red /merah),  level  kedua  digunakan  untuk menyimpan  warna  G  ( green /hijau),  dan  level  ketiga digunakan untuk menyimpan warna B ( blue /biru).
Gambar 2.5 Ruang Warna RGB
Sumber : https://www.pngdownload.id/png-5zdfhh/
Citra digital mengandung berbagai komponen penting untuk diketahui  dan  dipelajari.  Elemen-elemen  dasar  tersebut dapat dimanipulasi dalam pengolahan citra dan dieksploitasi lebih  lanjut  dalam computer  vision dengan software yang telah disediakan sebelumnya.

## 2.5 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  adalah  sebuah  disiplin  ilmu  yang mempelajari halhal seperti berikut :
1. Memperbaiki kualitas gambar dilihat dari aspek radiometric
(peningkatan  kontras,  skala,  transformasi  warna,  restorasi citra)  dan  dari  aspek geometric (rotasi,  translasi,  skala, transformasi geometrik).
2. Melakukan proses penarikan informasi atau deskripsi objek atau pengenalan objek yang terkandung pada citra
3.
Melakukan  komppresi  atau  reduksi  data  untuk  tujuan penyimpanan  data,  transmisi  data,  dan  waktu  proses data[21]

## 2.6  Ruang Warna
Warna pada dasarnya adalah efek lanjutan dari kesan cahaya dalam kisaran area yang tampak di retina mata, dan memiliki frekuensi antara 400nm hingga 700nm. Ruang warna pasti sering  disinggung  sebagai  model  warna  adalah  cara  atau teknik untuk menata, membuat dan membayangkan warna. Untuk berbagai aplikasi, ruang warna yang digunakan juga bisa unik, hal ini karena perangkat keras tertentu secara ketat
e-ISSN : 2715-5064
meniru  ukuran  dan  jenis  ruang  warna  yang  dapat dimanfaatkan.  Ruang  warna  biasanya  digunakan  untuk menyelidiki  gambar.    Ruang  warna  adalah  sebuah  model yang  menjelaskan  tentang  bagaimana  cara  warna direpresentasikan  dalam  angka.    ruang  warna  sangat dibutuhkan  untuk  menganalisis  citra,  karena  dengan menggunakan  ruang-ruang  warna  inilah  kita  selanjutnya dapat  mengklasifikasikan  citra,  mendeteksi  objek  dalam citra, mengkompresi ukuran citra dan lain sebagainya[13].

## 2.7 Ruang Warna HSV
HSV ( hue,  saturation,  value )  merupakan  salah  satu  sistem warna  yang  digunakan  manusia  dalam  memilih  warna. Sistem  ini  dinilai  lebih  dekat  daripada  sistem RGB dalam mendeksripsikan sensasi warna oleh mata[14]. Model warna HSV mendefinisikan warna dalam terminologi Hue , Saturation dan Value . Hue menyatakan  warna sebenarnya,  seperti  merah,  violet,  dan  kuning. Hue digunakan untuk membedakan warna-warna dan menentukan kemerahan ( redness ),  kehijauan  ( greeness ),  dsb,  dari  cahaya. Hue berasosiasi  dengan  panjang  gelombang  cahaya. Saturation menyatakan  tingkat  kemurnian  suatu  warna,  yaitu mengindikasikan  seberapa  banyak  warna  putih  diberikan pada  warna. Value adalah  atribut  yang  menyatakan banyaknya  cahaya  yang  diterima  oleh  mata  tanpa memperdulikan warna. Perhatikan ruang warna sistem HSV yang dipresentasikan pada gambar 2.6[15].

## Gambar 2.6 Representasi sistem warna HSV
Sumber:http://rismonhasiholansianipar.blogspot.com/2016/12 /bab-2-pemrosesan-citradigital_31.html

## 2.8  Citra Format BMP.
Format  file  citra  standar  yang  digunakan  saat  ini  adalah BMP  adalah  format  yang  sangat  jarang  digunakan  saat  ini khususnya  untuk  transmisi  citra.  Format  ini  digunakan untuk  menyimpan  citra  hasil  kompresi  dengan  metode BMP.  Pada  kali  ini  SIPP  menggunakan  citra  format penyimpanan  BMP  yang  sudah  ditentukan  dalam  aplikasi visual studio.

## 29. Metode 2D-PCA
Proses pengenalan packing pakett representasi gambar dan ekstraksi  fitur  merupakan  teknik  yang  umum  digunakan. Pada  PCA  matriks  dari  suatu  gambar  diubah  menjadi matriks  vektor  berdimensi  tinggi,  yang  bermanfaat  untuk menghitung matriks kovarians ruang vektor dimensi tinggi. Namun  kendala  utama  yang  terjadi  adalah  bahwa  matriks kovarians  menjadi  ukuran  yang  besar,  dimana  akan mengakibatkan  sejumlah  besar  pelatihan  dengan  sampel kecil  akan  sulit  dalam  melakukan  evaluasi  secara  akurat. Selain  itu  dibutuhkan  banyak  waktu  untuk  menghitung vektor eigen berikutnya. Untuk mengatasi kesulitan ini Two Dimensional  -  Principal  Component  Analysis  (2D-PCA) memberikan  cara  untuk  menangani  keterbatasan  ini.  Two Dimensional  Principal  Component  Analysis  (2D-PCA) merupakan pengembangan dari metode Principal Component  Analysis  (PCA)  yang  berfungsi  sebagai eksraksi  fitur  untuk  kompresi  data.  Metode  2D-PCA memiliki kelebihan dari metode PCA dari segi akurasi data dan kompleksitas waktu[16].

## 30   Konveyor
Konveyor  ( conveyor) merupakan  suatu  alat  trasnportasi yang  umumnya  dipakai  dalam  industri  perakitan  maupun proses produksi untuk mengangkut bahan produksi setengah jadi maupun hasil produksi dari suatu bagian ke bagian yang lain.  Sistem  konveyor  dapat  mempercepat  proses transportasi  material  atau  produk  dan  membuat  jalannya proses produksi menjadi lebih efisien, oleh karena itu sistem konveyor menjadi pilihan yang popular dalam dunia industri khususnya  proses  pengepakan.  Pada  gambar  2.7  jenis konveyor  yang  dibuat  sesuai  dengan  kebutuhan  industri seperti belt konveyor, screw konveyor, dan chain konveyor.
Gambar 2.7 Desain Kerangka Konveyor

## 3.1  Belt Konveyor
Dari banyak jenis konveyor maka dipilihlah konveyor sabuk ( Belt  Conveyor )  karena  lebih  mudah  dibuat  dan  lebih  hemat. Komponen  utama  dari  konveyor  sabuk  ini  adalah  : Roller , Sabuk  ( belt ),  Rangka,  Motor  DC,  Roda  Gigi/ Pully [17]. Konveyor  sabuk  ( Belt  Conveyor )  merupakan  salah  satu handling  system yang  digunakan  untuk  memindahkan hulk load dan juga ada yang dipakai untuk memindahkan unit load . Belt merupakan sabuk yang berputar pada drum yang ditumpu oleh idler  pulley atau stationary  runways .  Syarat  yang  harus
e-ISSN : 2715-5064
dipenuhi  dari  suatu belt adalah  sifat  hidrokopis  harus  rendah (tidak  mudah  lembab). Belt harus  kuat  menahan  beban  yang direncanakan, beratnya ringan, fleksibel , masa pemakaian yang panjang. Belt pada  konveyor  digunakan  untuk  meletakkan barang  di  atasnya  sehingga,  lebar belt harus  diperhatikan. Lebar belt ini  dipengaruhi  oleh  lebar  dari  barang  yang diangkut[18].
Lapisan belt juga  sangat  menentukan  kekuatan  dari belt , semakin  banyak  lapisan belt semakin  kuat belt konveyor tersebut, selain itu lapisan belt ini dapat menyerap tegangan longitudinal yang disebabkan oleh barang yang diangkut.
Gambar 2.8 Konveyor Sabuk ( Belt Conveyor )

## 3.2   Gear box
Gearbox  dalam  hal  penggunaannya  banyak  terdapat  pada bidang      kebutuhan  industry  atau  permesinan.  Dalam beberapa unit mesin memiliki sistem pemindah tenaga yaitu gearbox  yang  berfungsi  untuk  menyalurkan  tenaga  atau daya  mesin  ke  salah  satu  bagian  mesin  lainnya,  sehingga unit  tersebut  dapat  bergerak  menghasilkan  sebuah pergerakan  baik  putaran  maupun  pergeseran.  Gearbox merupakan  suatu  alat  khusus  yang  diperlukan  untuk menyesuaikan  daya  atau  torsi  (momen/daya)  dari  motor yang berputar, dan gearbox juga adalah alat pengubah daya dari  motor  yang  berputar  menjadi  tenaga  yang  lebih besar[19].
Gearbox atau transmisi adalah salah satu komponen utama motor  yang  disebut  sebagai  sistem  pemindah  tenaga, transmisi  berfungsi  untuk  memindahkan  dan  mengubah tenaga  dari  motor  yang  berputar,  yang  digunakan  untuk memutar  spindel  mesin  maupun  melakukan  gerakan feeding.  Transmisi  juga  berfungsi  untuk  mengatur kecepatan  gerak  dan  torsi  serta  berbalik  putaran,  sehingga dapat  bergerak  maju  dan  mundur.  Transmisi  manual  atau lebih dikenal dengan sebutan gearbox, mempunyai beberapa fungsi, yaitu: Merubah momen puntir yang akan diteruskan ke  spindel  mesin,  menyediakan  rasio  gigi  yang  sesuai dengan beban mesin, dan menghasilkan putaran mesin tanpa selip[20].
Gambar 2.9 Gearbox Sumber : https://shopee.co.id/AC-Motor-Dinamo-AC- Gearbox-Brake-Speed-Contro-l-220V-90-Watt- 105RPM-.max-1-12.5-MNI-GG-i.26587173.8111197478

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1 Metode Penelitian
Penelitian Tugas Akhir ini secara umum dilakukan dengan menggunakan metode penelitian pengambilan citra gambar & 2D PCA yang berpusat pada pengembangan sebuah prduk baru  bernama  SIPP  yang  diciptakan  melalui  riset  dari berbagai  macam  sumber  literatul  seperti  jurnal  –  jurnal ilmiah,  buku,  datasheet,  maupun  artikel  di  internet  yang terpercaya  dan  memiliki  sumber  yang  relevan  dengan produk  yang  dikembangkan.  Penelitian  difokuskan  dalam mengembangkan dan mengimplementasikan sebuah pengolahan  citra  gambar  yang  dapat  bekerja  mengunakan komputer  untuk  melakukan  penangakapan  sebuah  capture web camera. Kemudian untuk dilakukan uji  coba terhadap sistem  untuk  menentukan  dan  menguji  tingkat  kemiripan sebuah packing paket untuk mengetahui kemiripan kondisi packing  paket  apakah  ada  sebuah  paket  rusak  atau  tidak. Adapun dalam melakukan proses capture dan impelementasi  kemiripan  citra  gambar  dari  sistem  ini, terdapat  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  hingga  produk dapat  berkerja  dengan  baik,  tahapan  penelitian  tersebut dapat  dijelasakan  ke  dalam  bentuk  diagram  alir  peneliatan seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3.1
e-ISSN : 2715-5064
Gambar 3.1 Diagram alir Penelitian Pengolahan Citra
Berdasarkan diagram yang terdapat pada gambar 3.1 berikut beberapa  macam  tahapan  dan  prosude  yang  dilakukan proses  penelitian  Tugas  Akhir  ini  yang  dapat  dijelaskan dengan urutan tahapan berikut :
1. Identifikasi Masalah
Merupakan  tahapan  awal  yang  dilakukan  dalam  penelitian Tugas  Akhir  ini.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengamatan dan observasi untuk menemukan berbagai macam persoalan Dari  permasalahan  ini  dapat  kita  simpulkan  bahwasanya cukup  krusialnya  permasalahan  paket  rusak  ini  dapat menyebabkan penurunan keuntungan bahkan kerugian yang
cukup  signifikan  bagi  pelaku  bisnis.  Maka  dari  itu diperlukan sebuah inovasi untuk meminimalisir permasalahan ini salah satunya dengan cara mengidentifikasi  bentuk  paket  tersebut  dari  gerai  asal  dan gerai akhir, sehingga dapat dilihat letak kecacatan eksternal dari  paket  tersebut  yang  menjadi  salah  satu  indikasi kerusakan  dari  isi  paket.  Sistem  yang  akan  diterapkan  ini mengimplementasikan  dari  teknologi  pengolahan  citra digital  yang sudah ada dengan  metode yang digunakannya adalah  2D-PCA  ( 2-Dimension  Principal  Component Analysis )  yang  dimana  dengan  metode  ini  beberapa modifikasi  dari  gambar  yang  sudah  diperoleh  dapat dilakukan,  dan  juga  menyamakan  antara  bentuk  asal  dan bentuk  akhir  dari  gambar.  Ini  lah  yang  akan  dibahas  pada pembahasan,  dan  harapannya  dengan  adanya  alat  maupun system  ini  sebagai  pelengkap  SIPP  (Sistem  Pendeteksi Paket),  dapat  membantu  pekerjaan  manusia  maupun membantu  kedepannya  untuk  meminimalisir  jumlah kerusakan serta mempercepat proses investigasi.
2. Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  aktivitas  penelitian  diutaman  untuk mencari  bahan  penelitian  untuk  dijadikan  referensi penulisan dan penelitian terkait dengan konsep pengenalan objek  pada  sebuah  citra  melalui  beberapa  sumber  yang relavan  dan  terpercaya  dari  berbagai  macam  literature seperti jurnal – jurnal ilmiah penelitian
terdahulu,buku,datasheet,  maupun  artikel  di  internet  yang berhubungan dengan sistem pendeteksi paket.
3. Analisis Kebutuhan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penentuan  beberapa  macam kebutuhan  minimum  sistem  yang  wajib  di  penuhi  oleh sistem yang akan dikembangkan agar sistem dapat berjalan dan bekerja secara optimal sesuai dengan fungsi dan prinsip kerja yang telah ditentukan.

## 4. Desain Perancangan Hardware dan Software
Setelah  menentukan  kebutuhuan  sistem  yang  hendak dicapai,  berikutnya  adalah  melakukan  desain  perancangan sistem dari  segi Hardware dan Software. Pada tahapan  ini dilakukan penentuan komponen perangkat keras (hardware) yang  akan  digunakan  oleh  sistem  dan  membuat wiring diagram dari hubungan dan koneksi yang terjadi pada sistem dengan hardware agar  komponen  dapat  bekerja  dengan baik.  Perancangan software dilakukan  dalam  proses pembuatan  dan  implementasi  sistem  pengolahan  citra packing  agar  dapat  melakukan  deteksi  menggunakan metode  penerapan  hsv  dan  pengukuran  menggukan  per fixel . 5. Implementasi Sistem
Pada  tahapan  ini  dilakukan  implementasi  sistem  ke  dalam produk SIPP sesuai dengan desain perancangan yang telah dikembangkan. Implementasi dari segi hardware dilakukan dengan  merakit  seluruh  komponen  perangkat  keras (hardware) menjadi  satu  sesuai  dengan wiring  diagram yang  ada  agar  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik. Implementasi  dari  segi software pada  produk SIPP khususnya  pada  bagian  sistem  2D-PCA  dapat  berjalan dengan baik sesuai dengan fungsinya.
e-ISSN : 2715-5064
6. Pengujian Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  sistem  untuk mendapatkan  nilai  parameter  pengujian  yang  diinginkan dengan  melakukan  serangkain  uji  coba  pada  sistem  yang telah diimpelementasikan. Pengujian yang di lakukan pada sistem  kemiripan  citra  gambar  packing  diantaranya  yaitu pengjuian untuk menguji seberapa tingkat akurasi terdeteksi kemiripan  packing  paket  yang  dimiliki  pada  sistem  citra gambar, pengujian yang dipasang dengan webcame dengan jarak  efektif.  lalu  melakukan  pengujian  berbagai  packing paket  yang  bagus  atau  rusak  ,maupun  berbagai  bentuk packing  paket.  Dan  terakhir  mengetahui  waktu  yang dihasilkan  untuk  proses  citra  gambar  kemiripan  packing paket yang bandingkan.
7. Pengolahan Data
Pada  tahapan  ini,  pengumpulan  data  dilakukan  untuk memperoleh  data  pengujian  sebanyak  –  banyaknya  saat proses  pengujian  sistem  sedang  berlangsung.  Data pengujian dilakukan sebanyak mungkin untuk memperoleh hasil pengujian yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan  kebenarannya.  Setelah  proses pengumpulan data selesai, maka lakukan pemeriksaan pada data  yang  telah  diperoleh,  apabila  hasil  pengujian  yang diperoleh  telah  sesuai  dengan  keinginan  maka  tahapan penelitian  dapat  dilanjutkan  menuju  bagian  pengolahan data.  Namun  apabila  didapati  data  yang  kurang  tepat ataupun  nilai  pengujian  yang  dihasilkan  belum  sesuai dengan keinginan, maka lakukan perbaikan pada sistem baik dari  segi  komponen hardware yang  digunakan  maupun software yang diimplementasikan ke dalam produk SIPP. 8. Analisis dan evaluasi
Pada tahapan ini, data yang telah diolah akan dianalisis dan dilakukan  evaluasi  untuk  menentukan  apakah  produk  dan sistem pengolan citra packing yang telah diimplementasikan dapat  bekerja  dengan  baik  sesuai  dengan  spesifikasi  dan kebutuhan minimum sistem yang telah ditentukan pada saat awal penelitian ini berlangsung.
9. Kesimpulan & Saran
Tahapan  terakhir  dari  penelitian  Tugas  Akhir  ini  yaitu penarikan sebuah kesimpulan dan beberapa saran terkaitan dengan  permasalahan  yang  dijadikan  acuan  pada  awal penelitian.

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
Data  hasil  pengujian  sistem  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berasal  dari  data  pengujian  yang  dicatat  dan diamati secara langsung melalui hasil observasi pada sistem saat  produk SIPP dijalankan  sebagai  alat  pengolahan  citra packing.pengumpulan  data  pengujian  dilakukan  sebanyak mungkin agar memperoleh hasil pengujian yang akurat dan dapat  dipertanggungjawabkan  kebenarannya.  Data  hasil pengujian  sistem  pengolahan  citra  packing  yang  akan diambil setelah melakukan pengujian sistem ini diantaranya yaitu:
a) Capture image beberapa packing yang tidak cacat menggukan  webcamera    dengan  posisi  dan  jarak kamera  yang  tetap  dengan  latar  belakang  hitam serta dengan pencahayaan yang tetap
b) Proses capture yang dihasilkan dengan metode hsv dengan    perhitungan  perfixel  dan  Perbandingan pada  gambar  mendapatakan  sebuah  hasil kemiripan,selisih,kecepatan waktu.

## 3.3 Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis dengan  metode perbandingan. Hal  ini dikarenakan data  hasil  pengujian  yang  diperoleh  pada  sistem menghasilkan sebuah data berupa angka, grafik, dan tabel. Oleh  karena  itu  pembahasan  dan  analisis  yang  diuraikan dalam  penelitian  Tugas  Akhir  ini  berasal  dari  data  hasil pengujian sistem yang berupa angka, grafik, ataupun sebuah data  yang  disajikan  dalam  bentuk  tabel  yang  digunakan untuk  menentukan  apakah  produk  dan  sistem  pengolahan citra  packing  yang  telah  diimplementasikan  ke  dalam produk dapat bekerja dengan baik sesuai dengan spesifikasi dan kebutuhan minimum sistem yang telah ditentukan. Data pengujian yang diperoleh oleh kamera yang terpasang pada produk.

## 3.4 Metode Pengukuran
Dalam  melakukan  penelitian  Tugas  Akhir  terkait  dengan implementasi  sistem  pengenalan  masker  pada  sebuah produk bernama SIPP, terdapat beberapa macam alat bantu ukur  yang  digunakan  ketika  sedang  melakukan  pengujian untuk  menentukan  jarak  efektif  pendeteksian  yang  dapat dilakukan oleh sistem dalam melakukan proses pengambilan  capture  packing  pada  citra  packing  yang ditangkap oleh kamera yang terdapat pada produk.

## 3.5 Instrumen Penelitian
Dalam  melakukan  proses  penelitian  Tugas  Akhir  ini terdapatt  beberapa  macam  instrument  penelittian  yang digunakan  untuk  mendukung  proses  perancangan  dan pengembangan  dari  sistem  pengolahan  citra  gambar  yang akan  di  implementasikan  pada SIPP .  Adapun  instrument yang  dimaksud  terdiri  atas  beberapa  macam  komponen hardware dan software sepertti diantara lain :
 perangkata keras (hardware)
Perangkat  keras  yang  digunakan  dalam  penelitian  sistem pengolahan citra digital paket yaitu Webcam NYK A80 dan Laptop.
 Perangkat lunak (software)
Perangkat  lunak  yang  digunakan  selama  pengembangan sistem pengolahan citra digital paket ini yaitu Visual Studio

## 3.6  Perancangan Sistem
Sistem pengolahan paket merupakan salah satu bagian dari bagian subsistem pengolahan citra digital yang dimiliki oleh produk SIPP yang berperan untuk melakukan proses akurasi pengolahan  citra  pada  paket  melalui  citra  digital  yang ditangkap  oleh  Webcame  NYK  A80  pada  produk.  Dalam perancangan sistemnya sendiri berikut diagram blok sistem yang  merepresenttasikan secara keseluruhan  bagian sistem
e-ISSN : 2715-5064
yang akan dibuat dan dikembangkan dalam penelitian Tugas Akhir ini.
Gambar 3.2 Diagram Blok Perencangan Sistem Pengolahan Citra Packing
Berdasarkan  diagram  blok  perancangan  sistem  pada Gambar32.,diketahui  terdapat  tiga  komponen  utama penyusun dari sistem pengenalan packing paket ini. Sistem ini  tersusun  dari  tiga  bagian  utama  yang  bertugas  dalam menjalankan  fungsi  kerja  dari  sistem,  yaitu  bagian  input sistem,  proses,dan  output.  Masing-masaing  dari  bagian tersebut  terdiri  dari  satu  buah  komponen  perangkat  keras (hardware)  sebagai  penyusunnya.  Pada  bagian  input sistem,komponen yang digunakan sebagai input data adalah webcam yang berperan untuk menangkap citra gambar pada subjek  packing  untuk  keperluan  computer  server  sebagai unit  pemrosesan  dalam  melakukan  proses  deteksi  paket. Keluaran  yang  dihasilkan  oleh  perbandingan  dua  gambar paket  berupa  nilai  kerusakan  hasil  dari  proses  pengolahan citra yang ditampilkan dalam layar komputer.

## 3.6.1 Perancangan Hardware
Berdasarkan blok diagram desain perancangan sistem pada Gambar 3.2, maka berikut wiring diagram dari keseluruhan komponen  perangkat  keras (hardware) yang  digunakan dalam  melakukan  pembuatan  dan  implementasi  sistem pengolahan citra pada produk SIPP.
Gambar 3.3 Desain Hadware Penggerak & Hadware Software
Terlihat  pada  gambar3.3,dalam  melakukan  perancangan sistem  pengolahan  citra  semua  komponen hardware yang digunakan  seperti  kamera  webcam  NYK  Nemesis  A80, komputer  server, keduanya  harus  terhubung  melalui komunikasi  via  USB    serial  yang  berpusat  pada  komputer server agar semua komponen  yang digunakan dapat  saling berkomunikasi  mengirimkan  data  dan  informasi  yang diperlukan  oleh  sistem.  Adapun  untuk  lebih  memahami prinsip  kerja  dari  sistem  pengolahan  citra  packing  ini, berikut diagram blok kerja sistem seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3.4 yang merepresentasikan bagaimana sistem ini  ketika  sedang  bekerja  melakukan  deteksi  pengolahan citra pada subjek di depannya.

## 3.6.2 Perancangan Software
Dalam melakukan perancangan perangkat lunak (software) pada  produk SIPP ini,  proses  pengembangan  lebih difokuskan  untuk  menciptakan  sebuah  sistem  yang  dapat melakukan pengecekan pada packing secara otomatis  yang merupakan salah satu fitur utama yang dimiliki oleh produk SIPP sebagai  salah  satu  alat  yang  digunakan  untuk melakukan  membantu  meminimalisir  jumlah  kerusakan serta mempercepat proses investigasi. Sistem meminimalisir jumlah  keruskan  ini  akan  dirancang  dengan  menggunakan 2D-PCA untuk  mengklasifikasi  kerusakan  packing  pada sebuah  citra  yang  telah  dilatih  dengan  menggunakan beberapa dataset foto  melalui  penerapan  metode Hue Saturation Value dan perhitungan nilainya per fixel sebagai perhitungan  agar  sistem  dapat  melakukan  meminimalisir kerusakan pada citra packing digital yang ditangkap melalui kamera  webcam  pada  produk.  Adapun  dalam  melakukan perancangan  sistem  meminimalisir  kerusakan  ini,  berikut beberapa  langkah  dan  prosedur  yang  dilakukan  selama perancangan  yang  dapat  dilihat  melalui  diagram  flowchart pada Gambar 3.5 berikut.
Pengambilan Gambar Pengolahan Citra pada paket Komputer Server Data Histogram Dan Fiksel USB WEBCAM Kemiripan,selisi h, dan waktu
e-ISSN : 2715-5064
Gambar 3.5 Flowchart Pengujian Pengolahan Citra
Gambar 3.6 Diagram perencanaan perbandingan 2D-PCA metode HSV
Gambar  di  atas  merupakan  alur  dari  sebuah  sistem  dalam mendeteksi kerusakan packing pada paket. Gambar paket yang telah  diambil  sebanyak  15  paket  dengan  kondisi  paket  bagus dan kondisi paket rusak.kerusakannya dengan kerusakan yang sangat  kecil,sedang  maupun  besar.  Dimulai  dari  menginput citra  image  paket  kondisi  bagus  lalu  kedua  dengan  kondisi image  paket  rusak  dengan  format  .bmp,  kemudian  dilihat informasi  histogram  grafik  lalu  informasi  nilai  pixel. Selanjutnya  melakukan  perbandingan  antara  packing  bagus dengan packing rusak. Setelah itu dirangkum dengan data hasil perbandingan maka menghasilkan klasifikasi deteksi kemiripan,selisih,waktu  pengolahan  citra  packing  dan  hasil deteksi citra menggunakan metode HSV yang didapatkan dan proses deteksi perhitungan per pixel.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada  sistem  identifikasi  pengolahan  citra  paket  packing menggunakan dataset perhitungan per fixel dengan metode 2D-PCA  &  HSV  ini  menggunakan  pemprograman  Visual Studio  sebagai  media  pengolahan  data.  Sistem  identifikasi ini pengolahan citra menggunakan perbandingan 2 capture rusak  dan  tidak  rusak.  Sistem  mengidentifikasi  hasil histogram  dan  info  pixel.  Data  selisih  yang  dihitung menggunakan  rumus  HSV  dan  info  per  fixel  untuk mendapatkan hasil dari kerusakan pada packing.

## 4.1  Hasil Implementasi Sistem
Implementasi sistem pengolahan citra paket pada produk SIPP dilakukan pada beberapa komponen penyusunan dari sistem  tersebut.  Pengimplementasiannya  dilakukan  pada perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) penyusunan  sistem  hingga  menjadi  satu  kesatuan  sistem yang  utuh  agar  sistem  pengolahan  citra  paket  yang dirancang dapat bekerja dengan baik dalam melakukan 2D- PCA pada subjek paket. Adapun hasil
Mulai Menampilkan Menu Perbandingan Selesai Tidak Pilih Citra Menampilkan Directori Penyimpanan Citra dipilih? Menampilkan Citra Packing good dan Packing reject Proses Histogram & Pixel Packing kondisi good dan reject dengan HSV dan menampilkan
nilai pada tabel dan grafik Hasil didapat ? Menampilkan Identifikasi Tingkat Kemiripan Selisih,waktu Ya ya Proses Perbandingan Tidak
e-ISSN : 2715-5064
pengimplementasiannya  pada  produk  dapat  dijelaskan masing – masing sebagai berikut.
A. 4.1.1 Impelementasi Hardware
Perangkat  keras  atau  hardware  seluruh  komponen  atau peralatan  yang  digunakan  untuk  menunjang  perancangan instrumentasi. Implementasi pada hardware yang digunakan pada sistem instrumentasi antara lain:

## 3.A.1 A. Implementasi Rangka alat
Rangka  alat  dibuat  menggunakan  besi  holo  dan  kayu berdasarkan  desain  yang  telah  dirancang  pada  gambar  . ketebalan rangka adalah 3 mm dengan kayu yang digunakan pada  box  deteksi.untuk  melindungi  alat  digunakan grounding  yang  berfungsi  untuk  meminimalisir  induk listrik. Pada bagian kabel digunakan coating agar kabel bias befungsi dengan rapih dan bagus ketika dipandang. Berikut adalah implementasi rangka alat :
Gambar 4.1.1 Implementasi Rangka Alat
B. Panel Box
Panel  box  sistem  instrumentasi merupakan  tempat dipasangnya  sistem yang  meliputi  pengontrolan  pada konveyor .
Gambar 4.1.2 Layout panel box tampak depan
Pada  sistem  pengontrolan  konveyor,  terdapat  beberapa komponen  yang  saling  terintegrasi  satu  sama  lain. Komponen-komponen  tersebut  adalah  PLC  LGRS232, transmitter, speed control, kontaktor, adapter power supply 24v, dan power  supply  5v. Hal  ini  dilakukan  supaya  alat dapat terlihat rapih dan wiring nya pun mudah.

## C. Panel Box HMI
Panel  Box HMI  ini  merupakan  tempat  dipasangnya  layar digunakan  untuk  menampilkan  hasil  dari  pembacaan  nilai timbangan  dan  mengontrol  beberapa  fitur  seperti on/off. HMI  ini  berbeda  dengan Liquid  Crsytal  Display (LCD) karena  dari  segi  penggunaan  HMI  ini  dirasa  lebih  mudah dalam  pemakaiannya  karena  bisa  menggunakan  fitur touchscreen dan  tidak  memerlukan  tombol  untuk pengoperasian sistemnya.
(A)
(B)
Gambar 4.1.3 (A) Layout HMI Tampak Belakang (B) Wiring HMI
e-ISSN : 2715-5064

## 4.2  Pemrograman Software Visual Studio

## 4.2.1 Tampilan Capture Citra
Berikut merupakan tampilan untuk capture paket pada produk SIPP
Gambar 4.2.1 Tampilan Webcam
Pada Gambar 4.2.1  merupakan tampilan  software webcam berfungsi sebagai akses pengambilan capture untuk produk SIPP.  Untuk  mengambil  capture  dengan  tekan  gambar kamera  lalu  tekan  ceklis  kemudian  akan  diarahakan  ke library computer capture akan disimpan, setelah itu capture yang disimpan ke library adalah file yang packing bagus dan packing rusak lalu diproses pada perbandingan citra.
Gambar 4.2.2 tampilan capture yang untuk diproses penyimpana file

## 4.2.2. Tampilan Informasi Pixel
Berikut merupakan tampilan dari informasi pixel produk SIPP
Gambar 4.2.3 tampilan informasi pixel
Pada  Gambar  4.2.3  merupakan  tampilan  pixel.  Ini merupakan tampilan informasi pixel pengolahan citra pada produk  SIPP,  di  tampilan  ini  akan  terdiri  dari  infomarsi angka  RGB  dan  HSV  dari  hasil  capture  paket  hasil  yang rusak dan baik.
4.2.3 Tampilan Grafik Histogram Berikut merupakan tampilan grafik histogram
Gambar 4.2.4 Tampilan Grafik Histogram
Pada  gambar  4.2.4  merupakan  tampilan  grafik  di  produk pengolahan  citra  SIPP.  Ditampilan  ini  akan  terdapat informasi grafik dari hasil capture paket packing rusak dan baik.

## 4.2.4 Tampilan Detail Kemiripan Gambar
Berikut merupakan tampilan kemiripan gambar
e-ISSN : 2715-5064
Gambar 4.2.5 Tampilan Detail Kemiripan Gambar
Pada  gambar  4.2.5  merupakan  tampilan  detail  kemiripan untuk  di  produk  SIPP.  Ditampilan  ini  akan  mendatapat sebuah  nilai  histogram  selisih  dan  grafik  selisih  histogram dan mempunyai hasil perbedaan dan persamaan.
4.2.5 Tampilan Halaman Utama Pengolahan Citra
Berikut merupakan tampilan halaman utama pengolahan citra
Gambar 4.2.6 Tampilan Halaman Utama Pengolahan Citra
Pada    Gambar  4.2.6  merupakan  tampilan  halaman  utama pengolahan citra untuk produk SIPP. Pada tampilan ini akan memproses  sebuah  gambar  dengan  menggunakan  open. Histogram merupakan  sebuah hasil grafik dari open gambar pertama dan kedua. Info piksel merupakan sebuah hasil info piksel dari open gambar pertama maupun kedua. Sedangkan ada  informasi  gambar  untuk  proses  hasil  pengolahan  citra terhadap  2  gambar  untuk  dibandingkan  dan  mendapatkan sebuah hasil kemiripan,selisih, dan waktu proses citra.

## 4.2.6 Implementasi Software
Implementasi  Software  pada  sistem  pengolahan  citra packing  paket  ini  dilakukan  melalui  sebuah  aplikasi  IDE untuk basa pemrograman Visual Basic dengan tujuan agar dapat  menciptakan  dan  mengembangkan  source  code program  dari  sebuah  sistem  yang  dapat  melakukan pengambilan citra gambar pada paket packing yang baik dan pada packing rusak melalui citra digital yang ditangkap oleh kamera webcam  yang terpasang pada produk SIPP. Proses Implementasi  dilakukan  pada  sebuah  laptop  dengan spesifikasi sistem seperti yang telah disebutkan pada sub bab 3.  Bagian  metodologi  penelitian  mengenai  instrument penelitian  yang  digunakan  selama  melakukan  proses perancangan  dan  pengembangan  sistem  pengolahan  citra packing  yang  terdapat  pada  produk  SIPP.  Kedua  sensor proximity  yang digunakan pada sistem  ini khsusnya untuk pemberhentian paket untuk melakukan proses pangambilan sebuah  gambar  dan  proses  pengolahan  citra  packing.oleh karena itu produk ini tidak dapat berdiri dengan sendirinya sebagai  sebuah  produk  standalone  yang  dapat  bekerjar secara mandiri.
Produki  ini  dapat  bekerja  melakukan  deteksi  pengolahan citra secara otomatis melalui sebuah sistem yang bertindak sebagai unit pemrosesan data untuk melakukan pemrosesan gambar(image processing) pengenalan citra yang ditangkap melalui  kamera  webcam  yang  terpasang  pada  produk  ini. Dalam  pengimplementasiannya  sistem  pengolahan  citra packing  ini  bekerja  dengan  menggunakan  Bahasa pemrograman  visual  basic  yang  bertindak  sebagai  unit pengolahan  citra  yang  ditangkap  oleh  kamera.  Pada  saat sistem  bekerja  dan  kamera  webcam  mulai  mengambil gambar  pada  citra  subjek  akan  diolah  pada  citra  subjek menggunakan perintah dari libarary.
Dataset  foto  yang  berisikan  banyaknya  gambar  packing yang baik maupun packing rusak.dataset ini terdiri berbagai macam  paket  kondisi  rapih  dengan  kondisi  bentuk  paket bermacam-macam packingnya.
Gambar 4.2.7 Dataset foto packing rusak dan tidak rusak
Gambar  4.1  diatas  merupakan  contoh  dari  sekumpulan dataset foto packing baik dan packing rusak yang digunakan untuk  sistem  perbandingan  pengolahan  citra  pada  paket. keluaran  sistem  yang  dihasilkan  dari  proses  perbandingan paket  packing  ini  salah  satunya  adalah  sebuah  tampilan selisih  yang  akan  menampilkan  informasi  berupa  angka persentase  kerusakan  pada  citra  packing.      Adapun  untuk
e-ISSN : 2715-5064
hasil  impementasinya  dapat  dilihat  melalui  gambar  4.2 berikut.
Gambar 4.2.8 Implementasi Tampilan Hasil Keluaran Perbandingan Citra
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  4.2.8,  citra  paket yang  dibandingkan  akan  mempunyai  selisih  yang  sangat kecil  dikarenakan  pada  gambar  pertama  tidak  mempunyai kerusakan  pada  paket  packing  dan  yang  gambar  kedua memiliki kerusakan yang sangat sedikit.

## 4.3 Hasil Pengujian
Setelah  mengimplentasi  komponen  menjadi  satu  kseatuan sistem,  maka  dilakukan  pengujian  secara  sistem  maupun terpisah perkomponen,pengujian ini menggunakan software visual  studio  sebagai  proses  pengolahan  citra  pada  produk SIPP.
4.3.1 pengujian dengan sample kondisi Good Pada  pengujian  paket  packing  Good  ,penulis  uji  sampel sebanyak 1 kali dengan orientasi objek yang tetap. Sampel yang diuji ditunjukan pada gambar 4.3.1 .Grafik merupakan garis  lurus  yang  menandakan  barang  packing  good  yang diperhitungkan tiap pixel.

## 4.3.1 Gambar Hasil Perbandingan 2D-PCA kondisi GOOD
Hasil  pengujian  ditunjukan  gambar  4.3.1.  menunjukkan hasil  per  pixel  dengan  metode  hsv  dengan  tiap  titik perhitungan pixel mirip dengan objek gambar 1 dan gambar 2. Dari pengujian ditas didapatkan bahwa tidak ada satu nilai dari posisi titik uji pada packing yang mengurangi kemiripan dan  tidak  ada  selisih.  Dengan  nilai  hasil  pengujian  100% dengan  selisih  0%  dengan  wakttu  2,53  detik  hal  ini menunjukkan bahwa sample uji masuk kriteria good.
4.3.2 Pengujian Sample Good dengan Reject 5.64%
Pada  pengujian  ini  dengan  menggunakan  kondisi  paket packing  good  dengan  kondisi  paket  packing  reject  sampel akan ditunjukkan dengan mendapatkan nilai grafik berbeda yang dapat dilihat pada gambar 2 yang ditandai kotak merah adalah  grafik  kondisi  packing  good  sedangkan  yang  tidak ditandai kotak merah adalah kondisi packing reject.
Gambar 4.3.2 Grafik kondisi packing good dan Packing reject 5,64%
Hasil  pengujian  ditunjukan  gambar  4.3.2.  menunjukkan hasil  per  pixel  dengan  metode  hsv  dengan  tiap  titik perhitungan  pixel  mirip  dengan  objek  gambar  1  kondisi packing  good  dan  gambar  2  kondisi  packing  reject.  Dari pengujian ditas didapatkan bahwa ada suatu nilai dari posisi titik uji pada packing 2D-PCA yang mengurangi kemiripan dan ada selisih. Dengan nilai hasil pengujian 94,36% dengan selisih 5,64% dengan wakttu 2,58 detik hal ini menunjukkan bahwa sample uji masuk kriteria rusak (reject).
Gambar 4.3.3 Hasil Perbandingan 2D-PCA dengan Kondisi Good Dan Reject
4.3.3 Pengujian Sample Good dengan Reject 17,75% Pada  pengujian  ini  dengan  menggunakan  kondisi  paket packing  good  dengan  kondisi  paket  packing  reject  sampel akan ditunjukkan dengan mendapatkan nilai grafik berbeda yang dapat dilihat pada gambar 4 yang ditandai kotak merah adalah grafik kondisi packing good sedangkan yang ditandai kotak  merah  adalah  kondisi  packing  reject  terdapat perbadaan yang dikasih tanda kotak merah.
e-ISSN : 2715-5064
Gambar 4.3.4 Grafik kondisi packing good dengan kondisi packing reject 17,75%
Hasil  pengujian  ditunjukan  gambar  5.  menunjukkan  hasil per pixel dengan  metode hsv dengan tiap titik perhitungan pixel  mirip  dengan  objek  gambar  1  kondisi  packing  good dan  gambar  2  kondisi  packing  reject.  Dari  pengujian  ditas didapatkan  bahwa  ada  suatu  nilai  dari  posisi  titik  uji  pada packing  2D-PCA  yang  mengurangi  kemiripan  dan  ada selisih. Dengan nilai hasil pengujian 82,25% dengan selisih 17,75%  dengan  wakttu  2,95  detik  hal  ini  menunjukkan bahwa sample uji masuk kriteria rusak (reject).
Gambar4.3.5 Hasil Perbandingan 2D-PCA Dengan Kondisi Good Dan Reject 17,75%
4.3.4    pengujian  3  capture  dengan  posisi  gambar  arah  atas yang sama dengan resolution berbeda
Pengujian pengolahan citra ini untuk melihat apakah barang paket dengan pengambilan gambar dengan arah yang sama tetapi  dengan  resoluton  gambar  berbeda  untuk  melihat berapa  hasil  dari  kemiripan,selisih  dan  waktu  saat melakukan  perbandingan.  Pengukuran  pada  sistem  ini dapatt ditunjukan pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.3.4 pengujian perbandingan citra dengan resolution berbeda dan posisi arah atas
Pengujian Ke Perbandingan Resoluton Hasil Kemiripan (%) Selisih( %) waktu 1 352 & 320 80,79 19,21 0,98 2 320 &160 84,14 15,86 0,47 3 352 & 160 70,32 29,68 0,55
4 110 &170 83,07 16,93 0,32 5 110 & 320 92,98 7,02 0,68 6 110 & 352 72,89 27,11 1,08 7 170 & 352 88,36 11,64 1,08 8 170 & 320 87,64 12,36 0,55 9 320 & 352 77,75 22.25 0,86 10 111 & 140 95,03 4,97 0,41 11 111 & 330 95,87 4,13 0,67 12 111 & 360 89,44 10,56 0,71 13 140 & 360 91,9 8,1 0,69 14 330 & 360 91,84 8,16 0,91 15 330 & 140 96,14 3,86 0,53
3.A.1.1.1.1.1.1 4.3.5 pengujian 3 capture dengan posisi
gambar arah kiri yang sama dengan resolution berbeda Pengujian pengolahan citra ini untuk melihat apakah barang paket dengan pengambilan gambar dengan arah ke kiri yang sama tetapi dengan resoluton gambar berbeda untuk melihat berapa  hasil  dari  kemiripan,selisih  dan  waktu  saat melakukan  perbandingan.  Pengukuran  pada  sistem  ini dapatt ditunjukan pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.3.5 pengujian perbandingan citra dengan resolution berbeda dan posisi arah kiri Pengujian Ke Perbandingan Resolution Hasil Kemiripan (%) Selisih( %) waktu 1 350 dengan 320 84,06 15,94 0,96 2 350 dengan 160 77,52 22,48 0,73 3 160 dengan 320 92,31 7,69 0,5 4 110 dengan 170 89,3 10,7 0,36 5 110 dengan 320 91,04 8,96 06,6 6 110 dengan 350 84,39 15,61 0,74 7 170 dengan 350 92,4 7,6 0,73 8 170 dengan 320 88,06 11,94 0,5 9 320 dengan 350 84,6 15,4 0,85 10 111 dengan 140 95,64 4,36 0,39 11 111 dengan 330 95,92 4,08 0,65 12 111 dengan 94,69 5,31 0,63
e-ISSN : 2715-5064
360 13 140 dengan 360 96,61 3,39 0,61 14 140 dengan 330 93,35 6,65 0,51 15 360 dengan 330 93,37 6,63 0,86 3.A.1.1.1.1.1.2 4.3.6 pengujian 3 capture dengan posisi

## gambar arah kanan yang sama dengan resolution berbeda
Pengujian pengolahan citra ini untuk melihat apakah barang paket  dengan  pengambilan  gambar  dengan  arah  ke  kanan yang  sama  tetapi  dengan  resoluton  gambar  berbeda  untuk melihat  berapa  hasil  dari  kemiripan,selisih  dan  waktu  saat melakukan perbandingan. Pengukuran pada sistem ini dapat ditunjukan pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.3.6 pengujian perbandingan citra dengan resolution berbeda dan posisi arah kanan
Pengujian Ke Perbandingan Resolution Hasil Kemiripan (%) Selisih( %) waktu 1 160 dengan 320 80,68 19,32  0,65 2 350 dengan 161 84,17 15,83  0,69 3 350 dengan 320 77,77 22,23  0,86 4 110 dengan 170 92,54 7,56 0,6 5. 110 dengan 320 95,79 4,21 0,8 6 110 dengan 352 87,85 12,15  1,04 7 170 dengan 352 91,54 8,46 0,8 8 170 dengan 320 92,74 7,26 0,55 9 352 dengan 320 87,57 12,43  0,88 10 111 dengan 140 95,01 4,99 0,43 11 111 dengan 330 91,05 8,95 0,64 12 111 dengan 360 92,02 7,98 0,79
13 330 dengan 360 87,64 12,36  1,03 14 330 dengan 140 88,87 11,13  0,6 15 140 dengan 360 94,07 5,93 0,66
3.A.1.1.1.1.1.3 4.3.7 pengujian 3 capture dengan posisi gambar arah bawah yang sama dengan resolution berbeda Pengujian pengolahan citra ini untuk melihat apakah barang paket  dengan  pengambilan  gambar  dengan  arah  ke  bawah yang  sama  tetapi  dengan  resoluton  gambar  berbeda  untuk melihat  berapa  hasil  dari  kemiripan,selisih  dan  waktu  saat melakukan  perbandingan.  Pengukuran  pada  sistem  ini dapatt ditunjukan pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.3.7 pengujian perbandingan citra dengan resolution berbeda dan posisi arah bawah
Pengujian Ke Perbandingan Resolution Hasil Kemiripan (%) Selisih( %) wak tu 1 350 dengan 320 91,66 8,34 1,09 2 350 dengan 160 90,08 9,92 0,74 3 160 dengan 320 91,38 8,62 0,65 4 110 dengan 320 94,8 5,2 0,59 5 110 dengan 170 92,21 7,79 0,42 6 110 dengan 360 84,26 15,74 0,87 7 170 dengan 360 88,78 11,22 0,85 8 170 dengan 330 95,7 4,3 0,55 9 330 dengan 360 85,99 14,01 0,84 10 111 dengan 140 94,75 5,25 0,28 11 111 dengan 330 94,75 5,25 0,28 12 111 dengan 360 90,47 9,53 0,76 13 140 dengan 360 94,17 5,83 0,83 14 140 dengan 330 95,56 4,44 0,56 15 330 dengan 360 92,43 7,57 0,95
e-ISSN : 2715-5064

## V.KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan Perancangan dan hasil dari pembahasan produk SIIP dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :  Metode  Pengolahan  Citra  pada  produk    SIPP mencakup  data  yang  diperoleh  dari  pengambilan  gambar pada kamera NYK yang selanjutnya dipengolahan cita pada aplikasi  visual  basic  sehingga  mendapata  sebuah  data kerusakan pada packing dengan pengolahan citra gambar.  Dari pengujian dan analisa yang dilakukan dengan pengolahan  citra  pada  produk  SIPP  dengan  perbandingan packing paket tanpa rusak,rusak sedikit ,hingga besar yang sudah  diolah  pengolahan  citra  menggunakan  visual  basic mendapatkan nilai hasil 100%, 5,64% , dan 17,75% .  Selanjutnya  dengan  perbandingan  menggunakan resolution berbeda dan posisi packing sama akan mendapatkan nilai berbeda yang bisa dilihat pada Bab 4.
Ada  beberapa  saran  sebagai  bahan  pengembangan  sistem pengolahan      Citra SIPP untutk kedapnnya, antara lain :  pengolahan citra pada SIPP dapat dikembangakan lebih baik lagi dengan menambahkan fitur, dan desain yang menarik.
 pengujian  citra  dapat  menambahkan  output keluaran  bisa  dibaca  oleh  PLC  atau  Arduino  untuk mendapatkan kinerja yang baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  kepada  pihak  yang  membantu ataupun memberikan dukungan terkait dengan penelitian yang dilakukan seperti bantuan fasilitas penelitian, dana hibah, dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bolton, W. (2006). Programmable Logic Controllers,  Fourth  Edition,  ElsevierNewnes.  s.  a.  l.  Ayu, "Peran  e-commerce  terhadap  perekonomian  indonesia selama pandemi covid 19," jurnal kajian manajemen bisnis 9.2, 2020.
[2] mediaindonesia.com,  "Peningkatan  ini  dibuktikan berdasarkan data
Shopee  yang  dimana  tercatat  260  juta  transaksi  sepanjang kuartal II 2020 dengan rata-rata lebih dari 2,8 juta transaksi per hari," 2020.
[3] R.  M.  Wijayanti,  "Pengaruh  Harga  Kepercayaan pada  jasa  pengiriman  X  terhadap  kepuasan  pelanggan  E- Commerce  di  jakarta," Jurnal  Bisnis,Manajemen,  dan keuangan volume 2 no 1 , 2021.
[4] Z.  P.  Ferdaria,  "Aplikasi  Webcamare  dan Pengolahan  Citra  Untuk  Identifkasi  kecacatan  Kemasan Kaleng," Diss. Universittas Andalas, 2013.
[5] F. a. S. T. Khoshnoudian, "A New damage  index using FRF data, 2D-
PCA  method  and  pattern  recognition  techniques," International Journal of Structural , 2017.
[6] C.  a.  Tian,  "2D-PCA  representation  and  sparse representation  for  image," Journal  of  computation  and theoretical nanoscience 14.1,, 2017.
[7] A. H. Adrizal, "Vasion Berbasis Camera dan Mini
PC Untuk Indentifikasi
Kecacatan  Penutup  Kemasan  Minuman  Kaleng," Volume
12, Nomor 1, Oktober 2016, 10, p. 10, 2016.
[8] S. K. Aprianti, " Komprasi Pengenalan Citra Wajah Dengan  Metode  2DPCA,LDA  dan  K-Nearest  Neighbor," 208.
[9] A.  Dalimunthe,  "  DETEKSI  KEMATANGAN BUAH  MANGGIS  BERDASARKAN  FITUR  CITRA KULIT MENGGUNAKAN  METODE TRANSFORMASI RUANG WARNA HSV," pp. 4-89,
2021.
[10]
Herpendi., "Aplikasi Pengelolaan Nilai Akademik
Mahasiswa Dan
DpnaMenggunakan Microsoft Visual Studio," Jurnal Sains Dan Informatika, pp. 1-6, 2017.
[11] N. E. &. A. S. Putri, " Sistem Informasi Pengolahan Data PendidikanAnak Usia Dini ( PAUD ) Terpadu Amalia Syukra  Padang  MenggunakanMicrosoft  Visual  Studio," Jurnal Edik Informatika, pp. 203-212, 2012.
[12] N. Febriana, "Pembuatan Pengukur Tekanan Pada Klem Arteri Mosquito. Pillar Of Physics," Pillar Of Physics Vol.9, pp. 25-32, 2017.
[13] A.  Dalimunthe,  "Deteksi  Kematangan  Buah
Manggis Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit menggunakan transformasi ruang warna HSV," 2021. [14] v.  d.  rismon,  "Pengolahan  Citra  Digital," Sparta Publishin, 2018.
[15] Y.  A.  P.  Ayuningsih  K,  "Klasifikasi  Citrra
Makanan  Menggunakan  HSV  Color  Moment  dan  Locak Binary  Pattern  dengan  Nave  Baye  Classifier," Jurnal Pengembangan
Teknologi Informasi Dan ilmu komputer,vol. 3, 2019. [16] S. D. A. D. S. M. Sintia Kristi, "Komparasi Citra Wajah dengan Metode 2D-PCA  LDA  dan K-Nearest Neighbor," Academi.education, 2008. [17] L.  A.  H.  d.  M.  N.  A. Tatang  Mulyana,  "Simulasi
Sistem Otomatias Pencucian
Mobil    Menggunakan
PLC  OMRON    CP1E,"
Elektra,Vol.2, No.1, pp. 22-31, 2017.
[18] A. C. Kasran, "Scada Untuk Sistem Penyortir Bola Berdasarkan Warna Berbasis PLC M221," p. 10, 2019.
[19] R. Sinaga, "Rancang Bangun Sistem Mekanik Pada Portal Otomatis," 2021.
e-ISSN : 2715-5064
[20] d. a. Kamarul, "Perawatan Gearbox," 2019.
[21] Sutoyo,  T,  et  al.2009.  Teori  Pengolahan  Citra
Digital. Yogyakarta: ANDI dan UDINUS Semarang