Sistem Klasifikasi  Citra untuk Proses Inspeksi  Kain Menggunakan Teachable  Machine dan Raspberry Pi
Image Classification  System for Fabric Inspection Using Teachable Machine and Raspberry Pi
Diki 1 , Emmanuel Agung Nugroho 2 , Nanang Roni  wibowo 3 1, 2, 3 Mechatronics Engineering Department, Indorama  Engineering Polytechnic, Purwakarta,  Indonesia
1 mulyadidiki29@gmail.com , 2 emmanuel.agung@pei.ac.id  , 3 nanang.roni@pei.ac.id *Corresponding author:  emmanuel.agung@pei.ac.id
Abstrak. Industri tekstil telah berkembang sangat pesat, bahkan pertumbuhan  produk tekstil melebihi pertumbuhan  ekonomi nasional. Permintaan  produk tekstil tidak hanya  untuk konsumsi dalam negeri tetapi  juga  untuk  ekspor.  Dalam  upaya  memenuhi  standar  kualitas  dan  m enjaga  kepuasan pelanggan,  pengendalian  kualitas  produksi  kain  menjadi  sangat  penting,  terutama  untuk mengendalikan  cacat  produksi kain.    Jenis -jenis  cacat  yang  ada  pada  kain  adalah  lubang,  noda, cacat langka karena  benang  putus/hilang, mengambang,  luntur  warna,  pecah  pola, benang ganda, benang tebal (slub), mixed end, pin mark, dan lain-lain.  Pada penelitian  ini, dirancang sebuah sistem yang  dapat mendeteksi  kecacatan  produksi pada  kain  dengan  menggunakan  metode  pengolahan citra  berbasis machine  learning  menggunakan  Raspberry  Pi. Jenis  cacat  yang dimodelkan adalah cacat  jarang  dan  cacat  noda, atau  dalam  istilah  pabrik sering  disebut cacat slap.    Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  ini  memiliki  rata-rata  f rame  per  second (FPS)  sebesar  4.85,  rata-rat a waktu  inf erensi sebesar 181.1  ms, dengan akurasi  hasil klasif ikasi citra sebesar 98.4%.
Kata kunci: machine  learning;  image  Processing; Raspberry  PI; inference  time; image  classification .
Abstract.  The textile industry has been  growing  rapidly, even  the growth  of textile products exceeds the  growth  of  the  national  economy.  The  demand  for  textile  products  is  not  only  for  domestic consumption  but  also  for  export.  In  an  effort  to  meet  quality  standards  and  maintain  customer satisfaction,  quality  control  of  fabric  production  is  very  important,  especially  in  controlling  fabric production  defects.   The  types of  defects that  exist in  fabrics  are  holes,  stains,  rare  defects  due  to broken/lost  threads,  floating,  color  fading,  broken  patterns,  double  threads,  thick threads  (slubs), mixed ends, pin marks, and  others. In this research,  a system is designed  that can detect production defects in fabrics using  machine learning-based  image processing  methods using  Raspberry  Pi. The types of defects modeled  are  sparse  defects and  stain defects, or  in  factory terms often  called  slap defects.  The  test results show  that this system has an  average  frame  per  second (FPS)  of 4.85, an average  inference  time of 181.1  ms, with an image  classification result accuracy of 98.4%.
Keywords:  machine  learning;  image  Processing; Raspberry  PI; inference  time; image  classification.

## 1 Pendahuluan
Industri  tekstil dan garmen  merupakan  sektor manuf aktur  yang mencatatkan  pertumbuhan  tertinggi pada triwulan  III  tahun  2019,  yaitu sebesar 15,35%  (Kementrian  Perindustrian,  2021).  Industri tekstil merupakan  salah satu dari lima sektor manuf aktur yang diprioritaskan pengembangannya, terutama dalam  rangka  persiapan  menuju  Era  Industri  4.0,  berdasarkan  peta  jalan  Making  Indonesia (Kementerian  Perindustrian,  2019).  Perusahaan  tekstil  terus  berupaya  untuk  menjaga  kualitas produk  mereka  untuk  memastikan  kepuasan  pelanggan.  Cacat  pada  suatu  produk  tidak  hanya mempengaruhi  tingkat  kepuasan  pelanggan.  Hal  ini  juga  mempengaruhi  ef isiensi  produksi perusahaan  (Dewanti  et al., 2017;  Kristanto et al., 2016).
Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  sebuah  alat  untuk mendeteksi  kecacatan pada produksi  kain  dengan  cara  menangkap  gambar  kecacatan  kain  menggunakan  kamera  yang terhubung  dengan  alat  aplikasi  Teachable  Machine  (Chazar  &  Raf sanjani,  2022;  Malahina  et  al., 2022;  Pratama  et al., 2022).  Teachable  Machine  merupakan  aplikasi open source dari Google yang mampu  membangun  aplikasi klasif ikasi citra. Keluaran  dari Teachable  Machine  adalah  Tensorf low atau  data  citra  digital  yang  dikembangkan  untuk  menjalankan  f ungsi  machine  learning  pada Raspberry Pi (Maulana,  2021;  Setiawan  et al., 2022;  Wijaya  et al., 2017).

## 2 Kajian Pustaka

## 2.1 Computer Vision
Computer  vision adalah  bagian  dari  Deep  Learning  yang  memungkinkan  komputer  untuk memproses  dan  menganalisis  data  visual  dalam  bentuk  gambar  atau  video  dengan  cara  meniru kecerdasan  manusia.  Tujuan  utama  dari  Computer  vision adalah  memungkinkan  komputer  untuk melihat,  menaf sirkan,  dan  merepresentasikan  dunia  di  sekitarnya  secara  visual.  Gambar  1 menjelaskan  bagaimana  sistem penglihatan manusia  berbeda dengan sistem penglihatan  komputer (Alaskar  &  Saba,  2021;  Band yopadhyay,  2022;  Han  et  al.,  2018;  Prasad  et  al.,  2022;  Purno  & Wibowo, 2016)

## Gambar  1. Human  Vision vs Computer Vision(Bandyopadhyay, 2022)
Computer vision adalah  teknologi computer untuk  aplikasi pemrosesan gambar, Machine  Learning, jaringan  saraf , dan  algoritme visi robot. Data input  berupa visual, seperti  gambar dan  video dibaca menggunakan  kamera  webcam  dan  komputer  mengekstrak  inf ormasi  dari  data  tersebut  untuk menghasilkan  pemahaman  dalam gamb ar  atau  video.  Computer vision memiliki berbagai aplikasi, termasuk  otomasi  industri,  kendaraan  otonom,  pengawasan  keamanan,  pengenalan  wajah, pemrosesan  medis,  pemrosesan  gambar,  dan  banyak  lagi.  Teknologi  ini  terus  berkembang  dan menjadi semakin  penting dalam dunia  teknologi inf ormasi modern (Dompeipen & Sompie, 2020)

## 2.2  Image Classification
Image  classif ication adalah  bagian dari  Machine  Learning,  di mana  kamera  dan  perangkat  kontrol dioptimalkan  untuk  mengidentif ikasi  objek  menggunakan  teknik  pemrosesan  gambar  dan  data. Untuk  mencapai  klasif ikasi yang benar,  komputer dilatih untuk  mengenali  dan menginterpretasikan model berdasarkan  sampel  yang  tersimpan  dalam  kumpulan  data.  Ada  beberapa  tahapan  dalam proses  image  classif ication,  yaitu  training  data,  ekstraksi  f itur,  dan  training  model.  Dalam implementasi  machine  learning,  data  training  berupa  sampel  gambar  dengan  label  tertentu  yang
berf ungsi  sebagai  model  untuk  mengidentif ikasi  karakter  gambar.  Ekstraksi  f itur  adalah  proses mengidentif ikasi, memilih,  dan  mengekstraksi  inf ormasi  penting  atau  f itur yang  relevan  dari  data training.  Model Training  adalah  algoritma  Machine  Learning  yang  dilatih  pada  data  training  untuk menyimpulkan  objek  berdasarkan  label  kelas.  Proses  klasif ikasi  citra  dalam  kaitannya  dengan Machine  Learning  dapat dijelaskan dengan  menggunakan  Gambar  2 (Abou Baker  et al., 2022;  Abu et al., 2019;  Kamavisdar, P., Saluja,  S., & Agrawal,  2013;  Pintelas et al., 2020).
Gambar  2. Machine  Learning  vs Deep  Learning (Alaskar & Saba, 2021)
Berdasarkan  Gambar 2, dapat dijelaskan tahap image classif ication pada machine  learning dan deep learning. Perbedaan  proses klasif ikasi citra antara machine learning dan deep learning terletak pada ekstraksi f itur. Pada machine learning,  ekstraksi f itur dilakukan secara manual  dengan bantuan manusia  yang  memiliki  pengetahuan  tentang  domain  data  training.  Pada  deep  learning,  jaringan syaraf  tiruan  memiliki  kemampuan  untuk  secara  otomatis mengekstrak  f itur yang  relevan  dari data training (Alaskar  & Saba, 2021).
3 Metode Penelitian
3.1 Diagram  Alir penelitian
Mulai
Studi Lapangan
Studi Literatur
Perumusan Masalah Menentukan rencana penelitian dengan Fishbone diagram Pemilihan Model Membuat data Training Deployment ke dalam Hardware Pengujian Data Training Data Akurasi Evaluasi Hasil Pengujian Hasil Data Inferensi dan FPS Analisa dan Pembahasan Selesai Sesuai Tidak sesuai Kesimpulan
Gambar  3. Diagram Alir metode penelitian
Penelitian  dimulai dengan survey lapangan  di perusahaan  xxx untuk mendapatkan  inf ormasi primer jenis-jenis cacat yang terjadi pada proses produksi kain. Dari inf ormasi primer ini kemudian dilakukan kajian  literature  untuk  mendapatkan  data-data  sekunder  dari  penelitian-penelitian  yang  sudah  ada sebelumnya.  Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  perencanaan  penelitian  melalui  f ishbone diagram untuk  meng  identif ikasi obyek yang akan  diteliti, sof tware yang digunakan,  hardware  yang digunakan,  sistem  kontrol  yang  digunakan,  dan  metode  pemrograman  yang  digunakan.  Setelah obyek penelitian  ditetapkan maka  dilakukan  pembuatan  data training  dengan  menggunakan  tools Teachable  Machine dan  mengujinya  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  paling optimal. Bila  akurasi sudah  sesuai  dengan  kreteria  maka  tahap  selanjutnya  adalah  implementasi  data training  kedalam Hardware  Raspberry  Pi  dan  melakukan  pengujian  perf orma  kerja  Raspberry  berdasarkan  data inf erensi dan f rame per second yang dihasilkan. Dari data Akurasi dan data perf orma yang dihasilkan dibuat analisa  untuk merumuskan  kesimpulan keseluruhan  pelaksanaan  penelitian  ini.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Untuk  merealisasikan  sistem  image  classif ication pada  penelitian  ini,  perangkat  lunak  Teachable Machine  digunakan pada sistem input kamera  untuk menghasilkan  model training. Perangkat  keras yang  digunakan  adalah  kamera  web  Logitech  D320  dan  Rasberry  Pi -4  untuk  memproses  model training dan mengalamatkan  model klasif ikasi ke GPIO untuk f ungsi eksekusi pada bagian mekanik. Gambar  4 menunjukkan  bagaimana  proses aplikasi image classif ication bekerja.
Gambar  4. Diagram Proses Image  Classif ication untuk pendeteksi cacat kain
Dari Gambar  4, dapat dijelaskan bahwa  kamera  mengambil gambar objek berupa kain yang berada dalam  jangkauannya,  kemudian  gambar  tersebut  dikirim ke  Raspberry  Pi  melalui  port USB  untuk diproses  lebih  lanjut.  Data  citra  tersebut  diolah  oleh  program  "Aplikasi  Klasif ikasi  Citra"  untuk mendapatkan  hasil  klasif ikasi.  Berdasarkan  hasil  klasif ikasi  yang  diperoleh,  program  akan mengontrol pin GPIO  Raspberry  Pi untuk  memberikan  indikator dan  instruksi  kerja  mekanik.  GPIO Raspberry  Pi  juga  mengatur  relay  dan  LED  sesuai  dengan  kondisi  yang  terdeteksi  pada  hasil klasif ikasi. Secara spesif ik, metodologi klasifikasi citra berdasarkan diagram proses pada Gambar 3 terdiri dari: Problem Scoping, Data Acquisition, Modelling, Extraction and Deployment.

## 4.1 Problem Scoping
Masalah  yang  telah  diselidiki adalah  jenis  cacat jarang  dan  cacat  slap. Cacat  jarang  adalah  cacat karena  benang  yang  putus/hilang  pada  lungsin.  Cacat  slap adalah  kotoran atau  noda  pada  kain. Gambar  5 menunjukkan  contoh sampel kain dengan cacat jarang dan cacat noda atau  slap.
Gambar  5. Model kain cacat jarang dan cacat slap Gambar  5 adalah  tampilan model pada alat  Teachable  Machine. Berdasarkan  Gambar  5, model cacat jarang dan cacat slap digunakan sebagai contoh untuk membangun  model image classif ication untuk sistem inspeksi kain. Dalam hal ini, dibutuhkan dua komponen utama,  yaitu model dan aplikasi image classif ication. Dalam hal ini, model berperan  sebagai "otak" atau inti yang melakukan  pemrosesan dan pengambilan keputusan. Sedangkan aplikasi Image Classif ication berperan sebagai antarmuka  yang memungkinkan  pengguna atau  sistem lain  untuk berkomunikasi dengan model.

## 4.2 Data Acquisition
Tahap  Akuisisi  Data  masih  dalam  aplikasi  Teachable  Machine,  tahap  ini  berf ungsi  untuk mengumpulkan  dataset  dan  memastikan  kualitas  dataset.  Gambar  6  menunjukkan  dataset  yang diperoleh dalam proses klasif ikasi model kain.
Gambar  6. Pengumpulan  sampel dataset
Gambar  6  menjelaskan  tahap  pengumpulan  data  training  kain  dengan  mengklasif ikasikannya  ke dalam  3  kategori  kelas,  yaitu  kain  yang  baik,  cacat  jarang  dan  cacat  slap.  Setiap  data  training memiliki  sejumlah  sampel  untuk  mengakomodasi berbagai jenis  model untuk  klasif ikasi yang lebih akurat.  Tabel  1 menunjukkan  jumlah  kategori dan jumlah  sampel model kain.
Tabel  1 Sampel Dataset NO KATEGORI JUMLAH  SAMPEL 1 KAIN  BAGUS 251 2 CACAT  JARANNG 325 3 CACAT  SLAP 204

## 4.3 Modelling
Modelling  dicapai  melalui  proses  training  pada  alat  Teachable  Machine.    Modeling  menentukan seberapa  cepat  atau  lambat  model  konvergen  ke  solusi optimal.  Gambar  6  menunjukkan  proses training pada Teachable  Machine.
Gambar  7. Proses Training  pada Teachable  Machine
Pada  Gambar  7  menampilkan  proses  training  pada  Teachable  Machine,  b eberapa  istilah  penting dalam proses ini adalah
1) Epochs: Jumlah total data set yang digunakan dalam model training. Jumlah epoch menentuk an berapa banyak iterasi yang diperlukan selama  proses training.
2) Ukuran  Batch: Jumlah  data set yang diproses dalam iterasi training. Mempengaruhi  kecepatan training dan penggunaan  sumber  daya komputasi.
3) Learning  Rate: Parameter  yang mengontrol seberapa banyak parameter  model berubah selama training.

## 4.4 Evaluation
Tahap  evaluasi  digunakan  untuk  menguji  nilai  klasif ikasi. Pada teachable  machine,  tahap  evaluasi ditentukan di bagian "Preview". Tahap  Preview  ditunjukkan pada Gambar  8.
Gambar  8. Hasil Initial  Classif ication
Berdasarkan  Gambar  8, ketika kamera  diberikan model, hasil Preview  menunjukkan  output dengan tingkat kepercayaan kecocokan data sebesar 97% hingga 100%. Dari data nilai hasil evaluasi model klasif ikasi citra  untuk  setiap  kategori  yang  dibuat, proses  evaluasi  menunjukkan  hal  yang  positif, dimana  nilai  klasif ikasi pada setiap  kategori menunjukkan  nilai  yang  cukup tinggi dan  model  telah mampu menunjukkan  perf orma yang baik

## 4.5 Export Model
Tahap  ekspor model dalam Teachable  Machine  adalah  proses mengambil data  training  yang telah dilatih dan mengubahnya ke dalam f ormat yang sesuai dengan mikroprosesor yang digunakan. Pada implementasi  ini, f ormat yang digunakan  adalah tensorflow  lite (quantised), f ormat ini dipilih karena mikroprosesor  yang  digunakan  adalah  Raspberry  PI-4.  Model  tensorf low  lite  yang  dikuantisasi merupakan  model machine  learning  yang  dioptimalkan untuk  digunakan  pada  perangkat  berdaya rendah,  dengan  ukuran  dan  kompleksitas model  yang  lebih  ef isien, lebih  cepat, dan  cocok untuk sistem real-time.  Gambar 9  menunjukkan  proses ekspor model di Teachable  Machine.
Gambar  9. Tahap  Export model Pada Teachable  Machine
Setelah model berhasil diekspor, seperti yang ditunjukkan pada Gambar  9, maka akan menghasilkan tensorf low dalam 3  f ormat, yang dapat dipilih sesuai dengan  mikroprosesor yang digunakan.  Hasil dari ekspor tersebut berupa dua buah f ile, yaitu f ile dalam f ormat .tflite (model.tflite) dan label dalam f ormat .text (labels.txt). Label tersebut berupa inf ormasi nama  kategori atau  kelas .

## 4.6 Deployment
Tahap  deployment adalah  implementasi  tensorf low lite  pada  mikroprosesor Raspberry  PI  dengan menggunakan  aplikasi python ApplicationImageClassification.py .  Tahap  implementasi ini dijelaskan oleh diagram alir pada Gambar  10.
Start Raspberry GPIO initiation and image classification model initiation Retrieve image data from the camera using OpenCV Open the ApplicationImageClas sification.py program and import the libraries that are used 1 Image preprocessing (flipping & colour conversion) call “ model. tflite” image inference process using "model.tflite" "model.tflite" generates a classification model is the fabric classification result good? is the fabric classification result Jarang deffect? 1 1 Displaying good classification Displaying
jarang deffect classification
Displaying slap deffect classification Will the process be terminated?
Save the classification results and inference time in a csv file NO Close the camera function and the window of OpenCV End 1 Yes Yes Yes Yes NO NO NO is the fabric classification result slap deffect?
Gambar  10. Diagram Alir Program ApplicationImageClassif ication.py
Berdasarkan  Gambar  10, proses ini dimulai dengan inisialisasi sistem. Ini  termasuk mengkonf igurasi pin GPIO  pada Raspberry Pi untuk  mengontrol perangkat keras seperti relay  dan LED. Selanjutnya,  program mengambil gambar dari sumber kamera  dan melakukan  pra- pemrosesan yang diperlukan seperti membalik dan konversi warna.  Gambar  yang diambil dari kamera  dioperasikan dengan model image classif ication yang telah diinisialisasi sebelumnya. Hasil inf erensi dari model tersebut digunakan untuk  melakukan  klasif ikasi pada gambar.   Jika hasil klasif ikasi memenuhi  kondisi tertentu yang sudah ditentukan sebelumnya, program akan mengontrol pin GPIO  berdasarkan  hasil klasif ikasi, termasuk mengatur  relay  dan LED menurut kondisi yang terdeteksi. Proses ini terus  berlanjut  secara terus -menerus,  kembali ke langkah menangkap gambar dari kamera  setelah  langkah  klasif ikasi dan kontrol perangkat keras  selesai. Jika pengguna menekan  tombol ESC, program akan  berhenti  dan menutup

## 4.7 Pengujian Hasil
Dalam proses pengujian hasil, dilakukan menggunakan library Open CV untuk nilai akurasi dan hasil perf orma sistem yang diperoleh melalui  library berikut:
1.   value_f ps.csv'. File  ini  digunakan  untuk  mencari  data  uji  perf orma.  File  ini  digunakan  untuk menyimpan  data  FPS  (Frame  Per  Second),  yang  mencerminkan  seberapa  cepat  aplikasi mampu melakukan  klasif ikasi pada setiap f rame gambar. Inf ormasi yang disimpan meliputi cap waktu, waktu  pengujian dilakukan dan nilai  FPS pada saat itu.
2. Hasil_klasif ikasi.csv': File ini digunakan untuk mencari  data uji akurasi  klasi f ikasi model. File ini menyimpan  hasil klasif ikasi yang didapatkan oleh model pada setiap iterasi atau f rame selama aplikasi dijalankan. Setiap baris pada f ile ini berisi inf ormasi seperti timestamp (waktu klasif ikasi dilakukan),  nama  kategori  yang  diprediksi  oleh  model,  dan  skor  hasil  klasif ikasi  dengan menyimpan  data ini dalam f ormat CSV.

## 4.7.1  Pengujian performa
Uji  perf orma  adalah  pengukuran  kecepatan  operasi  dari  'Penerapan  Image  classif ication', yang diukur dalam satuan FPS (f rame per detik), dan pengujian  inf erensi pada setiap kategori. Data yang dikumpulkan  adalah  hasil  data  dari  proses  sebelumnya  dalam  bentuk  f ile 'value_f ps.csv'. Tabel  2 dan Gambar  11-15  menunjukkan  nilai  data waktu  inf erensi dan parameter  f ps untuk setiap kategori .
Tabel  2 Hasil  perf orma sistem Image  Classif ication
Kategori Rata-rata  Inf erensi  (mS) Rata-rata  FPS Kain bagus 184,62 4,72 Kain Cacat  Jarang 182,21 4,72 Kain Cacat  slap 176,47 5,12 Semua  kategori 181,1 4,85
Gambar  11 Hasil  Kinerja  Inf erensi  Aplikasi Klasif ikasi Citra
Gambar  12 Hasil  Kinerja  FPS Aplikasi Image classif ication
184,62 182,21 176,47 181,1 170 175 180 185 190 Good Fabric Sparse Defect Stain Defect All Category

## Inference  Average  (mS)
Inference Average (mS) 4,72 4,72 5,12 4,85 4,4 4,6 4,8 5 5,2 Good Fabric Sparse defect Stain Defect All Category FPS  Average FPS Average
Gambar  13 Graf ik Perf orma Aplikasi Image  classif ication Kain yang Bagus
Gambar  14 Graf ik Perf orma Aplikasi Klasif ikasi Citra Cacat Jarang
Gambar  15 Graf ik Kinerja  Aplikasi Klasif ikasi Citra Cacat Noda
Dari  hasil  yang  ditunjukkan  pada Gambar  11-15,  model klasif ikasi dapat  menghasilkan  klasif ikasi dengan waktu  inf erensi rata-rata  181,1  ms di semua  kategori dan FPS rata-rata  4,85 FPS di semua kategori. Meskipun terdapat sedikit perbedaan waktu inf erensi dan FPS antara  klasif ikasi kain cacat tampar dengan yang lainnya, secara umum  model dapat mengklasif ikasikan gambar dengan respon yang  baik.  Kecepatan  FPS  yang  konsisten di  seluruh  klasif ikasi menunjukkan  konsistensi  dalam kinerja  aplikasi.

## 4.7.2  Pengujian akurasi Klasifikasi model
Pengujian  akurasi  klasif ikasi model mengevaluasi  sejauh  mana  model  image  classif ication dapat mengidentif ikasi objek  atau  atribut  dalam  gambar  dengan  benar.  Hasilnya  disajikan  dalam  bentuk tabel atau  graf ik conf usion matrix untuk mengetahui  kemampuan  akurasi  model. Data yang diambil merupakan  hasil  dari  pengambilan  data  pada  proses  sebelumnya,  yaitu  berupa  f ile 'Hasil_Klasif ikasi.csv'. Tabel 3 menunjukkan  data yang telah  diambil dari f ile CSV tersebut.
Tabele  3 Hasil  Klasifikasi  Data PREDIKSI ACTUAL Kain Bagus Cacat  Jarang Cacat  Slap Kain Bagus 293 0 0 Cacat  Jarang 7 300 7 Cacat  Slap 0 0 293
Berdasarkan  Tabel  3  menjelaskan  bahwa  pengujian  kain  bagus  selama  184.62  mS  berhasil membaca 300  hasil inf erensi dengan  293 dinyatakan  sebagai kain bagus dan 7 dinyatakan sebagai cacat jarang.  Pada pengujian  cacat jarang  sebesar  182.21  mS terbaca  300  hasil  inf erensi  dengan 300  dinyatakan  sebagai  cacat  jarang.  Pada  pengujian  cacat  slap  sebesar  176.47  mS,  300  hasil inf erensi terbaca dengan 293  dinyatakan sebagai cacat slap dan 7 dinyatakan sebagai cacat jarang. Gambar  15  adalah  visualisasi  dari  conf usion matrix  dalam  bentuk  persentase,  berdasarkan  data yang terdapat pada Tabel  3.
Gambar  16 Tampilan  Conf usion Matrix dalam Persentase
Berdasarkan  Gambar  16,  dapat  disimpulkan  bahwa  rata-rata  akurasi  dari  seluruh  hasil  uji  coba klasif ikasi model memperoleh nilai akurasi  sebesar 98,44%.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil dan pembahasan di atas, penelitian  ini dapat menarik kesimpulan sebagai berikut 1.   Pemrograman  Python  telah  mampu  membangun  sebuah  aplikasi  Klasif ikasi  Citra  yang memungkinkan  hasil tangkapan kamera  dapat dilihat oleh pengguna secara real  time dan terus menerus.
2.   Perf orma Aplikasi Klasif ikasi Citra untuk mengklasif ikasikan kecacatan kain menghasilkan rata - rata  waktu  inf erensi  pada  semua  kategori  sebesar  181.1  ms  dan  rata-rata  FPS  pada  semua kategori sebesar 4.85  FPS dengan tingkat akurasi  sebesar 98.44%.
3. Pemanf aatan  TensorFlow  Lite  pada  Raspberry  Pi  terbukti  sangat  cocok dan  ef isien  dalam menjalankan  model. TensorFlow  Lite  memungkinkan  kinerja  yang  lebih  responsif  dan  ef isien dalam sumber daya yang terbatas pada perangkat Raspberry Pi.
4.   Penggunaan  Teachable  Machine  dalam  mengembangkan  model  Machine  Learning  tidak menunjukkan  tanda-tanda  overf itting.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pengalaman  dalam membangun  model  menggunakan  Teachable  Machine  mampu  menghasilkan  model  yang menggeneralisasi  dengan  baik  dengan  data  baru  tanpa  menyerah  pada  kondisi overf itting, sehingga  model  dapat diterapkan  secara  ef ektif  di  berbagai  skenario  pengenalan  objek atau klasif ikasi.

## Referensi
Abou  Baker,  N.,  Zengeler,  N.,  &  Handmann,  U.  (2022).  A  Transf er  Learning  Evaluation  of  Deep Neural  Networks  f or Image  Classif ication. Machine  Learning  and  Knowledge  Extraction , 4 (1), 22 –41.  https://doi.org/10.3390/make4010002
Abu, M.  A., Indra,  N.  H.,  Rahman,  A. H.  A., Sapiee,  N.  A.,  &  Ahmad,  I.  (2019).  A  study on  image classif ication based  on  deep  learning  and  tensorf low. International  Journal  of  Engineering
Research  and  Technology , 12 (4),  563 –569.
Alaskar, H., & Saba, T. (2021). Machine  Learning  and Deep  Learning:  A Comparative  Review . June , 143 –150.  https://doi.org/10.1007/978-981-33-6307-6_15
Bandyopadhyay, H. (2022). What Is Computer  Vision?  [Basic Tasks &amp; Techniques] .  V7.
Chazar,  C., & Raf sanjani, M. H. (2022). LPPM STMIK ROSMA / Prosiding Seminar Nasional : Inovasi & Adopsi  Teknologi  Penerapan  Teachable  Machine  Pada  Klasifikasi Machine  Learning  Untuk Identifikasi Bibit Tanaman .
Dewanti,  Firma,  D.,  &  Pujotomo,  D.  (2017).  Analisis  Penyebab  cacat  Produk  Kain  dengan Menggunakan  Metode FMEA. Jurnal  Teknik Industri , 6(4) ,  1 –7.
Dompeipen, T. A., & Sompie, S. R. U. . (2020). Penerapan  computer vision untuk pendeteksian dan penghitung jumlah  manusia. Jurnal  Teknik Informatika , 15 (4),  1 –12.
Han,  S.-H., Kim, K. W., Kim, S., & Youn, Y. C. (2018).  Artif icial Neural  Network:  Understanding  the Basic  Concepts  without  Mathematics. Dementia  and  Neurocognitive  Disorders , 17 (3),  83. https://doi.org/10.12779/dnd.2018.17.3.83
Kamavisdar, P., Saluja, S., & Agrawal, S. (2013). ). A survey on image classification approaches  and techniques.  Nternational  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  and  Communication Engineering . 2 (1),  1005 –1009.
Kementerian  Perindustrian. (2019). Kemenperin:  Industri Tekstil dan Pakaian  Tumbuh  Paling Tinggi . Kementrian  Perindustrian.
Kementrian  Perindustrian.  (2021).  Mendorong Kinerja  Industri Tekstil  dan Produk Tekstil  di Tengah Pandemi. Buku Analisis Pembangunan  Industri , 1 –37.
Kristanto, A. Y., Rumita, R., & Sriyanto. (2016).  Analisis Penyebab Cacat Kain dengan Menggunakan Metode  Failure  Mode and  Ef f ect Analysis (FMEA)  dan  Fault  Tree  Analysis  (FTA). Industrial Engineering  Online  Journal , 5 (1),  1 –8.
Malahina,  E.  A.  U.,  Hadjon,  R.  P.,  &  Bisilisin,  F.  Y.  (2022).  Teachable  Machine:  Real -Time Attendance  of  Students  Based  on Open  Source  System. The  IJICS  (International  Journal  of Informatics and  Computer  Science) , 6 (3),  140. https://doi.org/10.30865/ijics.v6i3.4928
Maulana,  I. (2021).  Implementasi Raspberry Pi 4 Sebagai Server E -Learning. Jurnal Media  Aplikom , 13 (2),  53 –67.
Pintelas,  E., Liaskos,  M.,  Livieris,  I.  E.,  Kotsiantis,  S.,  &  Pintelas,  P.  (2020).  Explainable  machine learning  f ramework f or image classif ication problems: Case study on glioma cancer prediction. Journal  of Imaging , 6 (6).  https://doi.org/10.3390/JIMAGING6060037
Prasad,  P.  Y.,  Prasad,  D.,  Malleswari,  N.,  Shetty,  M.  N.,  &  Gupta,  N.  (2022).  Implementation  of Machine  Learning  Based  Google  Teachable  Machine  in  Early  Childhood  Education.
International  Journal  of Early  Childhood  Special  Education , 14 (3),  4132 –4138.
Pratama,  Y., Lestari,  U.,  &  Hamzah,  A.  (2022). Pemanfaatan  Aplikasi  Teachable  Machine  Untuk Pengenalan  Binatang  Menggunakan  Konsep  Convolutional  Neural  Network  (Cnn) . 10 (1),  10 – 20.
Purno,  A.,  &  Wibowo, W.  (2016).  Implementasi  Teknik  Computer  Vision Dengan  Metode Colored Markers  Trajectory  Secara  Real  Time. Jurnal  Teknik Informatika , 8 (1),  38 –42.
Setiawan,  F. B.,  Kusuma,  H.  W.,  Riyadi, S.,  &  Pratomo,   leonardo  H.  (2022).  Penerapan  PI  Cam Menggunakan  Program Berbasis Raspberry  PI  4. CYCLOTRON :  Jurnal  Teknik Elektro , 5 (2),
51 –56.
Wijaya,  I.  D.,  Nurhasan,  U.,  &  Barata,  M.  A.  (2017).  Implementasi  Raspberry  Pi  Untuk  Rancang Bangun  Sistem  Keamanan  Pintu  Ruang  Server  Dengan  Pengenalan  Wajah  Menggunakan Metode Triangle Face. Jurnal Informatika Polinema , 4 (1), 9.
https://doi.org/10.33795/jip.v4i1.138