@2021 Rizal Lucky Pradana, Agus Khumaidi, S.ST., M.T.,
Rocky Andiana, S.ST., M.T.,

## Identifikasi Penyebab Cacat Pada Hasil Pengelasan Dengan Image Processing Menggunakan Metode YOLO
Rizal Lucky Pradana, Agus Khumaidi, Rocky Andiana Teknik Kelistrikan Kapal, Program Studi Teknik Otomasi Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Kampus ITS Sukolilo Jl. Teknik Kimia, Keputih, Sukolilo, Surabaya, Kode Pos 60111 Email:  rizalpradana@student.ppns.ac.id , aguskhumaidi@ppns.ac.id
Abstrak— Pengelasan  adalah  proses  penggabungan antara  2  logam  atau  lebih  menjadi  suatu  bentuk  sambungan dengan menggunakan energi panas sebagai media mencairkan bagian  logam  yang  akan  disambung.  Pengelasan  yang  tidak sempurna dapat menyebabkan kecacatan pada hasil pengelasan  tersebut,  terjadinya  penumpukan  elektroda, terjadinya  spatter  yang  berlebih,  dan  porosity  yang  terjadi pada  plat  logam,  pada  umumnya  cacat  ini  dapat  disebabkan karena  pengaturan  arus  listrik  yang  tidak  benar  dan  skill seorang welder itu sendiri. Visual Inspection adalah salah satu metode Non  Distructive  Test  (NDT) untuk  proses  uji  hasil pengelasan, Visual  Inspection ini  adalah  tahap  awal  inspeksi sebelum  hasil  las  dilanjutkan  ke Distructive  Test .  Proses  ini masih  menggunakan  cara  manual  yaitu  dengan  penglihatan manusia,  sehingga  hasil  pengujian  masih  subjektif,  sehingga dibutuhkan  sistem  pendeteksian  penyebab  cacat  pengelasan secara  otomatis  menggunakan image  processing dengan metode  YOLO  yang  difokuskan  untuk  kesalahan  pengaturan arus listrik pada  mesin  las,  dengan  kriteria  arus terlalu  besar, normal,  dan  rendah.  Berdasarkan  pengujian  menggunakan metode  YOLO,  dengan  menggunakan  sample  39  plat didapatkan nilai keberhasilan sebesar 92% .
Kata Kunci— YOLO, Cacat Pengelasan, NDT, arus.

## I. PENDAHULUAN
Pengelasan  adalah  menyambung  dua  benda  kerja atau  lebih,  tanpa  menggunakan  atau  dengan  menggunakan bahan  tambah  dengan  cara  memanasi  benda  kerja  tersebut sampai  titik  cair  dan  menyatu  menjadi  satu,  sehingga membentuk suatu sambungan/kampuh.
Dalam  hasil  pengelasan  tidak  semua  logam  akan menghasilkan  hasil  las  yang  baik  atau  sempurna.  Ada beberapa  hasil  pengelasan  yang  tidak  sempurna  atau  cacat. Untuk  dapat  mengetahui  hasil  pengelasan  tersebut  dengan beberapa  metode.  Metode  inspeksi  hasil  pengelasan  biasa dilakukan melalui 2 metode yaitu, Destructive Testing (DT) dan Non Distructive Testing (NDT). (DT) adalah suatu cara pengujian  hasil  pengelasan  dengan  cara  merusak  hasil pengelasan  yang  diuji.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui kekuatan  las  terhadap  suatu  jenis  pembebanan.  Pengujian DT antara lain [1] [2] yaitu pengujian tarik, pengujian beban kejut (impact), pengujian  kekerasan,  pengujian macro (structure test).
NDT  adalah  aktivitas  atau  inspeksi  terhadap  suatu benda  untuk  mengetahui  adanya  cacat,  retak, discontinuity , dan lain tanpa merusak benda yang kita tes. Pada dasarnya, tes ini dilakukan untuk menjamin bahwa material yang kita gunakan masih aman dan belum melewati damage tolerance Terjadinya  cacat  pada  hasil  pengelasan  disebabkan  oleh beberapa  faktor  yaitu  arus  yang  dipakai  terlalu  besar
ataupun  terlalu  rendah,  jenis  elektroda  yang  digunakan, posisi pada saat melakukan pengelasan, dan juga kecepatan pada saat pengelasan.
Pada  tahun  2007,  J.  Mirapeix  telah  melakukan pengujian  terhadap  hasil  pengelasan  kecerdasan  yang bertujuan  untuk  mengetahui  cacat  pengelasan  dengan menggunakan  sinyal  plasma  spectrum  yang  diekstraksi dengan  menggunakan Principal  Componen  Analityc (PCA) dan  klasifikasi  menggunakan Artificial  Neural  Network untuk klasifikasi tingkat panas [3].
Jayenda Kumar tahun 2014 pada penelitiannya, citra yang  digunakan  adalah  citra  hasil  radio  graphic  dengan ekstraksi  fitur  menggunakan  metode Gray  Level  Co- occurrence  Matrix (GLCM)  dan  untuk  proses  training menggunakan Back  Propagation  Neural  Network (BPNN) [4].  Karena  data  yang  digunakan  adalah  hasil  dari  radio graphic  maka noise yang  dimiliki  sangat  kecil  sehingga sangat  mudah  dalam  mengambil  fitur,  vektor  input  dari ekstraksi  GLCM  yang  digunakan  sejumlah  4  unit  yang terdiri  dari contrast,  correlation,  energy,  dan  homogeneity . Karena vektor input yang digunakan hanya 4 unit maka bisa dipastikan nilai output setiap vektor akan sangat berdekatan, bukan hanya itu untuk mendapatkan dataset yang baik maka citra yang digunakan harus memiliki texture yang mencolok atau  berbeda  untuk  setiap  kelasnya,  tetapi  akan  kesulitan apabila  dataset  mempunyai  bentuk  pola  yang  hampir  sama [5].
Dari  penelitian  tersebut  didapatkan  jenis  cacat  yang terjadi  pada  hasil  pengelasan  tetapi  tidak  dengan  penyebab kenapa  cacat  itu  bisa  terjadi.  Oleh  karena  itu  dalam penelitian  kali  ini  penulis  mencoba  untuk  menganalisa penyebab  terjadinya  cacat  pada  hasil  pengelasan  yang disebabkan  oleh  pengaturan  arus  yang  tidak  benar  seperti pada Tabel 1  dengan bantuan kamera yang memiliki resolusi tinggi  untuk  menggantikan  penglihatan  manusia  agar  lebih mudah.  Pengaplikasian  dari alat ini maka  digunakan  sebuah teknologi  bernama  Laptop  dan  kamera.  dengan  kedua teknologi  tersebut  dapat  dimanfaatkan Image  Processing untuk mendeteksi objek dengan metode You Only Look Once (YOLO).
Tabel 1. Pengaruh Besar Kecil Arus terhadap hasil pengelasan
No. Arus terlalu besar Arus cukup Arus terlalu kecil 1. Overspatter Crack Porosity 2. Undercut Underfill Porosity
@2021 Rizal Lucky Pradana, Agus Khumaidi, S.ST., M.T., Rocky Andiana, S.ST., M.T.,

## II. METODOLOGI PENELITIAN
A. Metode yang Digunakan Mengubah ukuran pixel Labelling Datasheet gambar Ditampilkan di interface Hasil gambar deteksi Mengidentifikasi penyebab cacat las Metode YOLO CNN Input dari kamera (RGB)
Gambar 1. Alur Pengolahan Citra
Sistem ini dirancang menggunakan kamera sebagai input citra,  selanjutnya  mengubah  ukuran  pixel  416x46 pixels . Gambar  yang  telah  diubah  pixelnya  akan  dijadikan datasheet gambar kemudian melakukan labelling pada setiap datasheet.  Input  gambar  diproses  dan  disiapkan  pada komputer  menggunakan  metode  YOLO  CNN,  hasil  output berupa  deteksi  penyebab  pada  hasil  pengelasan  dan  akan ditampilkan pada interface.
Image  processing  adalah  suatu  metode  yang  digunakan untuk  memproses  atau memanipulasi  gambar  dalam  bentuk 2  dimensi  image  processing  dapat  juga  dikatakan  segala operasi  untuk  memperbaiki,  menganalisa,  atau  mengubah suatu  gambar  [6].  Tahapan  YOLO  [7]  [8]  yang  pertama ialah Pre-processing,  Pre-processing adalah  proses  yang digunakan untuk mendapatkan informasi mengenai citra asli yang  siap  diolah,  selanjutnya  yakni  processing  dan mendapatkan  result.  Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah melakukan  pengambilan  citra  dari  objek  yang  digunakan sebagai dataset ,  selanjutnya  melakukan labelling serta menentukan class pada objek, hasil dari proses tersebut akan mendapatkan titik koordinat  dan juga class dari  objek  yang akan digunakan sebagai Dataset.

## B. Kontroler
Sistem  dirancang  menggunakan  kamera  sebagai  input citra , selanjutnya hasil las diletakkan pada konveyor berjalan seperti pada Gambar 2, saat hasil las memasuki  zona deteksi konveyor  akan  berhenti  karena  dideteksi  oleh  proximity yang  dikontrol  oleh  Arduino  UNO,  kemudian  dilanjutkan pengambilan  gambar  oleh  kamera.  Input  gambar  diproses pada komputer dengan menggunakan metode yolo cnn, hasil output  berupa   deteksi penyebab  terjadinya  cacat  pada  hasil pengelasan akan ditampilkan pada  interface.  Setelah  selesai di deteksi, buzzer akan berbunyi memberikan tanda pbahwa proses  identifikasi  telah  selesai.  Kemudian  sample  akan diarahkan ke tempat pengumpulan. Proses akan berlangsung berulang seperti penjelasan di atas.
Gambar 2. Sistem Mekanik
Input Proses Kamera Laptop Proximity Arduino Output Buzzer Interface Driver motor Lampu LED

## Gambar 3. Desain Kontroler

## C. Pengolahan Metode YOLO
Proses  pertama  adalah Input gambar  atau  video  dengan resolusi 1280x720  pixel  dengan  dimensi  warna  RGB , kemudian gambar tersebut akan melalui proses cropping/pemotong  area  pengelasan  dan  diubah  ukurannya menjadi  ukuran  416x46 pixels. Terdapat  2  proses  utama dalam  algoritma  ini,  yaitu Convolution dan MaxPooling. Konvolusi  adalah  sebuah  proses  dimana  citra  dimanipulasi dengan  menggunakan  eksternal mask/subwindows 3x3 untuk  menghasilkan  citra  yang  baru. MaxPooling adalah proses  mereduksi input secara  spasial  (mengurangi  jumah parameter)  dengan  operasi down-sampling, yakni  dengan mengambil  nilai  terbesar  dari  bagian  tersebut. MaxPooling pada  YOLO  menggunakan  kernel  2x2 filters dan stride 2, yang  artinya  setiap matrix akan  selalu  terbagi  menjadi setengahnya (416x416 menjadi 208x208 dst).
Kedua  proses  ini  akan  terus  berulang  sampai menghasilkan output  grid  cell 13x13x125.  Proses  ini  akan berakhir  dengan  menghasilkan  125 channels. Angka  125
@2021 Rizal Lucky Pradana, Agus Khumaidi, S.ST., M.T.,
Rocky Andiana, S.ST., M.T.,
berisi data untuk bounding boxes dan prediksi kelas, karena setiap grid cells memprediksi 5 kotak bounding box . Proses tersebut menggunakan Darknet-53 , framework ini merupakan neural  network yang  bersifat open  source, berfungsi  sebagai  media training dan  dengan  proses  yang lebih  efisien  untuk  melakukan  evaluasi  dan  lebih  cepat dalam proses training

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengujian Webcam
Dibawah ini adalah pengujian deteksi objek menggunakan kamera logitech C920 dengan jarak 10 cm dari permukaan  conveyor  tanpa  metode  dan  menggunakan metode YOLO.

## B. Pengujian Proximity
Pengujian  sensor Proximity ini  menggunakan  power supply  12V  dan  Arduino  UNO  sebagai  mikrokontrolernya. Pengujian  ini  dilakukan  jarak  yang  optimal  dari  sample dengan  sensor  proximity  sehingga  dapat  terbaca  dengan baik dan akurat.
Tabel 2. Pengujian Proximity
No. Jarak  proxy  dengan plat (mm) Status Deteksi 1. 0 Terdeteksi 2. 1 Terdeteksi 3. 2 Terdeteksi 4. 3 Tidak Terdeteksi 5. 4 Tidak Terdeteksi 6. 5 Tidak Terdeteksi
Dari  Tabel  di  atas  diketahui  bahwa  jarak  maksimal  proxy dengan plat adalah 2mm. Ketika jarak proxy lebih dari 2mm, maka plat tidak akan terdeteksi.

## C. Pengujian Software
Tabel 3. Hasil Proses Labelling
No. Gambar Asli Hasil Labelling Keterangan 1.
Overspatter 2. Crack
No. Gambar Asli Hasil Labelling Keterangan
3. Porosity 4. Underfill 5. Undercut
Labelling dan  menentukan class  dataset berfungsi sebagai proses awal pengenalan objek dalam citra, umumnya membutuhkan  suatu  ciri  yang  dapat  membedakan  antara objek  yang  satu  dengan  objek  lainnya.  Proses  tersebut menghasilkan  koordinat  objek  pada dataset .  Ketika  proses labelling ditentukan  juga  berapa class yang akan  digunakan dalam  tahap  selanjutnya.  Pada  proses  ini  penulis  membagi class objek  menjadi  5 class,  Over  Spatter , Undercutting, Porosity, Crack, dan Surface Underfill .
Dalam menggunakan algoritma YOLO, diperlukan 2 file penting untuk dapat melakukan proses object detection , yaitu file dengan ekstensi .cfg dan ekstensi .weights. kedua file ini dapat  diunduh  pada Google  Drive yang  terkonfigurasi dengan Google  colab sebagai platform melakukan  proses training.  Configuration  file pada  YOLO  merupakan kumpulan  operasi dari arsitektur YOLO untuk  proses object detection dan classification
Gambar 8. Konfigurasi Nilai Threshold yolo.cfg
Tabel 4. Konfigurasi Model YOLO
Jenis Konfigurasi Jumlah Batch 64 Subdivision 16 Max Batches 10000 Steps 8000,9000 Width 416 Classes 5 Filters 30
Uji performa YOLO dibutuhkan dataset yang digunakan sebagai  data training. Terdapat  1000  Gambar  digunakan
Gambar 4. Pengujian Tanpa Metode Gambar 5. Pengujian Menggunakan Metode Gambar 6. Konfigurasi file yolo.cfg Gambar 7. Konfigurasi
Convolutional yolo.cfg
@2021 Rizal Lucky Pradana, Agus Khumaidi, S.ST., M.T., Rocky Andiana, S.ST., M.T.,
sebagai dataset yang diberi label dan dikelompokkan sesuai dengan class objek,  yakni Overspatter,  Crack,  Underfill, Undercut, Porosity.
Jumlah batch dan subdivisions menentukan  jumlah Gambar  yang  diproses  sekaligus  pada  GPU  pada  tiap  1 iterasi.  Jumlah  maximum  iterasi  pada training disebut dengan max_batches .  Jika  iterasi  sudah  mencapai  10000 iterasi,  maka  proses training akan  berhenti. Batch adalah teknik untuk meningkatkan kinerja dan stabilitas dari neural network. Sedangkan subdivision adalah proses dimana batch dibagi menjadi banyak nilai subdivision.
Tabel 5. Hasil Pengujian Performa YOLO Load Model Yolo V3 Overspatter AP 100% TP 200 FP 0 Porosity AP 100% TP 200 FP 0 Crack AP 100% TP 196 FP 4 Undercut AP 100% TP 195 FP 5 Underfill AP 100% TP 200 FP 0 FN 3 Waktu Proses 72 Precisiion 1.00 Recall 1.00 F1-Score 1.00 IoU 90.15 mAP@0.5 100%

## D. Pengujian Real Time
Tabel 6. Pengujian Realtime No. Gambar Hasil Klasifikasi Keterangan 1. Arus Terlalu Rendah Benar 2. Arus Terlalu Rendah Benar 3. Arus Terlalu Tinggi Benar 4. Arus Terlalu Tinggi Benar
No. Gambar Hasil Klasifikasi Keterangan 5. Arus Cukup Benar 6. Arus Cukup Benar 7. Arus Terlalu Rendah Benar 8. Arus Terlalu Tinggi Benar 9. Arus Terlalu Rendah Benar 10. Arus Terlalu Tinggi Benar
Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  sampel  hasil pengelasan sebanyak 39 plat didapatkan 36 hasil benar dan 3 hasil  salah.  Dengan  itu  didapatkan  nilai  persentase keberhasilan sebesar 92%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan pada  penelitian  ini  yang  didapatkan  pada  pengujian  sistem yang  telah  dibuat,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dari penelitian yang sudah dilakukan untuk identifikasi penyebab cacat  las  dengan Image  processing dapat  dilakukan  secara otomatis  menggunakan  kamera  1080p  dengan  metode YOLO  dengan  jarak  kamera  dengan  benda  kerja  adalah 10cm. Penelitian menggunakan 39 dataset yang diidentifikasi dengan kamera, didapatkan 36 hasil benar dan 3  hasil  salah  Dari  penelitian  ini  didapatkan  persentase keberhasilan sebesar 92%.
Untuk  menigkatkan  akurasi  dapat  dilakukan  dengan menambahkan  jumlah  dataset  yang  akan  di  training sehingga  metode  dapat  mengenali  fitur  lebih  presisi,  serta dengan  menambahkan  cahaya  buatan  di  sekeliling  kamera agar deteksi tidak mendapat intervensi dari cahaya luar

## D AFTAR P USTAKA
[1]    J. Primo, Welding Inspection Qualifications & Testing Procedures, PDHonline Course.org, 2012.
[2]    A.  Khumaidi,  “Welding  Defect  Classification  Based on Convolution Neural Network (CNN) and Gaussian Kernel,”  dalam Intelligent  Technology  and  Its Applications (ISITIA) , Surabaya, Indonesia, 2017.
[3]    J.Mirapeix,  “Real-time  arc-welding  defect  detection and  classification  with  principal  component  analysis
@2021 Rizal Lucky Pradana, Agus Khumaidi, S.ST., M.T.,
Rocky Andiana, S.ST., M.T.,
and  artificial  neural  networks,” NDT & E International, 2007.
[4]    Y.  W.  Nugraga,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Pada  Prediksi  Penerimaan  Kredit Nasabah (Studi Kasus Bank BPR Bangkalan),” dalam Jurnal  teknik  Elektro  dan  komputer  TRIAC , Bangkalan,Indonesia, 2017.
[5]    J. Kumar, “Multi - Class Welding Flaws Classification Multi  -  Class  Welding  Flaws  Classification,”  dalam 2014  International  Conference  on  Advances  in Electrical  Engineering  (ICAEE) ,  Roorkee,  India,
2014.
[6]    Gonzalez,  Digital  Image  Processing  Third  Edition, Prentice Hall, 2008.
[7]    A.  Santoso,  “Development  of  PCB  Defect  Detection System  Using  Image  Processing  With  YOLO  CNN Method,”  dalam International  Journal  of  Artificial Intelligence Research , Indonesia, 2022.
[8]    E.  Julianto,  “Object  recognition  on  patrol  ship  using image  processing  and  convolutional  neural  network (CNN),”  dalam International  Conference  on  Applied Science  and  Technology  (iCAST  on  Engineering
Science) , Indonesia, 2020.
[9]    Ristekdikti,  Buku  Panduan  Kontes  Robot  Sepak  Bola Indonesia  Beroda  (KRSBI  Beroda)  2021,  Jakarta: Ristekdikti, 2021.
[10]   M. I. Ashady, Implementasi Metode Gyrodometry dan Trigonometri  pada  Robot  Sepak  Bola  Beroda  untuk Strategi  Pengumpan  dan  Penerima  Bola,  Surabaya: Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, 2021.
[11]   Danieal,  Perancangan  Alat  dan  Sistem  Deteksi  Posisi Objek Menggunakan Kamera Omnidirectional
Catadioptic, Jakarta: Universitas Tarumanegara, 2020.
[12]   K.  Nasikhin,  Pemetaan  Posisi  Robot  Sepak  Bola Beroda  Menggunakan  Metode  Gyrodometry  Untuk Memprediksi  Sudut  Tendangan  Bola  Terhadap
Gawang  Lawan  Dengan  Perhitungan  Trigonometri, Surabaya:  Politeknik  Perkapalan  Negeri  Surabaya, 2019.