## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 213~220 e-ISSN: 2548-6861

## Classification Vehicle Tire Quality using Convolutional Neural Networks
Vila Rusantia Pratiwi 1 *, Nova Rijati 2 ** *Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro Semarang **Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro Semarang 111202012587@mhs.dinus.ac.id 1 , nova.rijati@dsn.dinus.ac.id 2 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2024-07-01 Revised 2024-07-10 Accepted 2024-07-12 Tires are a very important component in a vehicle because they are related to driving safety. Defective tires often cause accidents ranging from minor to fatal accidents. Convolutional  Neural  Network  (CNN)  is  a  type  of  neural  network  that  is  used  to detect and recognize objects in an image.  CNN can  imitate the image recognition system  in  the  human  visual  cortex,  making  it  suitable  for  identification  and classification  of  image  data.  This  research  aims  to  develop  and  evaluate  a  CNN model that is able to classify vehicle tires as 'defective' or 'good'. Model uses a total of 1856 tire images from kaggle.com and is labeled 'defective' or 'good'. Dataset is split  using  four  different  data  split  ratios  (60:40,  70:30,  80:20,  and  90:10)  to determine  the  optimal  distribution  that  improves  the  generalization  ability  of  the model.  Model  evaluation  uses  accuracy,  precision  and  recall  matrices,  which  are calculated based on the confusion matrix results from testing on 300  data samples. Research results show that the model achieves the best performance at a split ratio of 80:20, with an accuracy of 76.67%, precision of 77.33%, and recall of 76.32%.
Keyword:
Classification, Vehicle Tires, Convolutional Neural Network.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Penelitian ini mengkaji pentingnya ban sebagai komponen utama pada kendaraan, yang tidak hanya mengurangi dampak getaran dari jalan tidak rata dan melindungi roda dari keausan, tetapi  juga  meningkatkan  stabilitas  dan  kenyamanan  saat berkendara [1]. Karena sering digunakan, ban bisa mengalami kerusakan  seperti  retak.  Retakan  ini  bisa  muncul  karena beberapa faktor, seperti usia ban atau kondisi jalan yang buruk [2]. Namun, kerusakan ban seperti retak sering terjadi karena faktor-faktor  seperti  usia  ban  dan  kondisi  jalan  yang  buruk. Meskipun demikian, pemeriksaan kualitas ban masih umum dilakukan secara manual dalam kehidupan sehari-hari untuk membedakan antara ban yang baik dan buruk [3].
Convolutional  Neural  Network  (CNN) merupakan  jenis khusus dari Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau Neural Network . Pada  dasarnya, Neural  Network adalah  sekumpulan  node komputasi  yang  saling  terhubung,  yang  disebut  neuron,  dan konsep ini terinspirasi dari cara sistem saraf biologi berfungsi, seperti yang terjadi dalam otak  manusia [4]. Pengembangan model klasifikasi citra ban menggunakan CNN menjadi fokus utama  dalam  penelitian  ini.  CNN  dikenal  efektif  dalam mengidentifikasi  cacat  pada  ban  dengan  memproses  data
piksel  secara  otomatis,  mengurangi  ketergantungan  pada keterampilan manusia [5]. Metode ini menggunakan operasi matematika Convolutional untuk mengekstraksi fitur penting dari  citra,  yang  efisien  dan  efektif  dalam  pengolahan  citra kendaraan dari mobil pribadi hingga truk komersial [6].
Penelitian [7], berhasil mengidentifikasi cacat pada produk menggunakan  berbagai  teknik,  termasuk  machine  learning dan  deep  learning.  Penelitian  lalu  [8],  menerapkan  metode CNN dengan  kombinasi Long-Short-Term Memory (LSTM) yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  99%,  sedangkan klasifikasi  kecacatan  ban  untuk  mengendalikan  kualitas produk menggunakan Model CNN dengan Arsitektur VGG- 16  dilakukan  oleh  [9].  Dan  [10]  menggunakan  teknik Classification  and  Regression  Tree (CART)  untuk  mencari akar  masalah  dari  radial  run  out  ban.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  seperti  lot  komponen Tread, Bead , dan Sidewall mempengaruhi nilai radial run out. Penelitian  [11]  melakukan  klasifikasi  retak  ban  kendaraan menggunakan  Arsitektur  ResNet50.  Dan  penelitian[12] melakukan  deteksi  kerusakan  dan  kelayakan  ban  mobil berdasarkan ekstraksitekstur menggunakan gray  level cooccurrence  matrix dengan  metode  jaringan  syaraf  tiruan, terhadap 100 data citra menghasilkan akurasi sebesar 80%.
214
Sedangkan  [13],  melakukan  deteksi  kerusakan  ban  mobil menggunakan CNN dengan Arsitektur ResNet-34, model ini dilatih  dengan  parameter  seperti optimizer  Adam,  learning rate 0.0001, batch  size 32,  dan epoch 50.  Model  CNN  ini mampu memprediksi baik kondisi ban normal maupun rusak dengan akurat, memiliki akurasi sebesar 0.916, presisi 0.907, recall  0.927,  dan  F1-score  0.917.  Penelitian  [14]  mampu melakukan  deteksi  kerusakan  ban  pada  angkutan  umum dengan  metode local  binary  pattern dan  klasifikasi  nearest neighbor berhasil mendeteksi kerusakan pada permukaan ban angkutan  umum  dengan  akurasi  tertinggi  91,82%.  Tujuan penelitian  ini  adalah  mengembangkan  model  yang  dapat meningkatkan keselamatan dan efisiensi transportasi dengan mengklasifikasikan kualitas ban secara akurat menggunakan CNN. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan  mendalam  tentang  potensi  metode  CNN  dalam menentukan kualitas ban, serta menunjukkan tingkat akurasi optimal dalam evaluasi model yang telah dikembangkan [15].

## II. M ETODE
Metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  dapat  di gambarkan seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode yang diusulkan

## A. Dataset
Dataset  dalam  penelitian  ini  adalah  1856 citra  ban, yang diambil  melalui website  Kaggle.com .  Data  citra  ban  terdiri atas 2 kelas yaitu, defective (cacat) dan good (bagus). Kelas 'defective' terdiri dari 1028 gambar dan menggambarkan ban- ban yang memiliki satu atau lebih cacat yang bisa berdampak negatif terhadap fungsionalitas dan keamanan. Cacat tersebut dapat berupa keretakan, pemakaian yang tidak merata, paku atau  benda  tajam  yang  tertanam,  pengelupasan,  atau kerusakan pada dinding samping.
Gambar 2. Contoh Ban Cacat  (Defective)
Sedangkan  kelas  'good'  mencakup  828  gambar  ban  yang memenuhi  atau  melampaui  kriteria  kinerja  dan  keamanan yang ditetapkan. Kelas ini  menggambarkan ban yang dalam kondisi prima, menunjukkan pola tapak yang utuh, kedalaman tapak  yang  memadai,  tidak  ada  kerusakan  terlihat,  dan ketiadaan deformasi atau cacat. Ban-ban ini ditandai sebagai layak  pakai  dan  diharapkan  akan  beroperasi  sesuai  dengan spesifikasi pabrikan dalam kondisi pengendaraan standar.
Gambar 3. Contoh Ban Bagus (Good)

## B. Preprocessing
Proses  ini  melibatkan  transformasi  data  mentah  untuk memenuhi  spesifikasi  input  yang  diharapkan  oleh  algoritma pembelajaran  mesin,  termasuk  pembagian  dataset  menjadi dataset pelatihan dan pengujian, normalisasi, dan augmentasi data. Distribusi yang tepat antara data pelatihan, validasi, dan pengujian memungkinkan peneliti untuk mengevaluasi model dengan  lebih  akurat,  memastikan  bahwa  model  yang dikembangkan memiliki kemampuan generalisasi yang kuat, dan tidak terlalu menyesuaikan diri hanya dengan contoh data yang diberikan selama pelatihan. Dalam penelitian ini, dataset terdiri dari 1856 gambar citra ban kendaraan yang telah diberi label  menjadi  dua  kategori:  'defective'  dan  'good  condition'. Pembagian  dataset  dilakukan  dengan  strategi  yang memastikan validasi yang efektif dan keandalan model dalam kinerja prediksinya.
T ABEL I D ISTRIBUSI D ATASET
Split Ratio Data Train Data Validasi Data Testing Total Data 60:40 934 622 300 1856 70:30 1090 466 300 1856 80:20 1246 310 300 1856 90:10 1402 154 300 1856
Pembagian  dataset  ini  diatur  sedemikian  rupa  agar  setiap split  ratio  memberikan  jumlah  data  yang  cukup  untuk pelatihan, validasi, dan pengujian, memastikan bahwa model mendapatkan variasi yang cukup dalam data latihannya, serta memiliki  data  validasi  yang  memadai  untuk tuning hyperparameter ,  dan  data  pengujian  yang  cukup  untuk evaluasi akhir.
e-ISSN: 2548-6861

## C. Pengujan Model CNN
Pelatihan  yang  efektif  menghasilkan  model  yang  dapat mengenali dan mengklasifikasikan dengan akurat kualitas ban kendaraan sebagai  'defective'  atau  'good'.  Model  CNN  akan dilatih  menggunakan  4  skenario  split  ratio  dataset  yang berbeda-beda yang ada pada Tabel 1. Proses pelatihan dalam penelitian  ini  dirancang  untuk  memaksimalkan  kapasitas pembelajaran model sambil meminimalisir risiko overfitting. Langkah-  langkah  dalam  proses  ini  diatur  untuk menyesuaikan  model dengan  karakteristik dataset pelatihan, sambil mempertahankan kemampuan model untuk menggeneralisasi  ke  data  baru.  Pseudocode  untuk  arsitektur pemodelan CNN.
BEGIN // Inisialisasi model sequential SET model = Sequential()
// Tambahkan lapisan konvolusi model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3))) model.add(MaxPooling2D(2, 2)) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(2, 2)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(2, 2)) model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(2, 2))
// Ratakan output untuk lapisan terhubung penuh model.add(Flatten())
// Tambahkan lapisan dropout model.add(Dropout(0.2))
// Tambahkan lapisan terhubung penuh model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dense(2, activation='softmax'))
// Kompilasi model model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(learning_rate=0.00003), metrics=['accuracy']) END
Performa  model  CNN  yang  dikembangkan  untuk klasifikasi  kualitas  ban  kendaraan  telah  dipantau  dan dievaluasi  secara  menyeluruh  selama  fase  pelatihan  dan validasi.  Grafik  akurasi  dan  loss  pelatihan  dan  validasi memberikan  pengetahuan  yang  penting  tentang  proses pembelajaran model.

## D. Evaluasi Model CNN
Evaluasi  model  merupakan  tahap  penting  dalam  proses penelitian untuk menentukan seberapa baik model CNN telah mempelajari  tugas  klasifikasi  dan  seberapa  efektif  model tersebut  dalam  menggeneralisasikan  pembelajarannya  pada data  yang  tidak  pernah  dilihat  sebelumnya.  Pada  penelitian ini, evaluasi akhir dilakukan menggunakan sebanyak 300 data yang ada pada set pelatihan yang diuji menggunakan model yang sudah ditraining dengan 4 skenario berbeda sebelumnya.
Confusion  matrix adalah  salah  satu  alat  evaluasi  yang paling  informatif  dan  banyak  digunakan  dalam  klasifikasi.
Dengan memetakan  prediksi model  terhadap  label sebenarnya, confusion  matrix memberikan  visualisasi  yang jelas tentang di mana model berhasil dan di mana ia membuat kesalahan. Pseudocode untuk split data.
BEGIN // Hitung Confusion Matrix SET cm = confusion_matrix(true_classes, predicted_classes) PRINT("Confusion Matrix:\n", cm)
// Plot Confusion Matrix plt.figure(figsize=(5, 4)) sns.heatmap(cm, xticklabels=class_labels, yticklabels=class_labels, annot=True, fmt='g', cmap='Blues', annot_kws={"size": 14}) plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('True') plt.title('Confusion Matrix') plt.show() END
Dalam  penilaian  kinerja  model  klasifikasi,  penggunaan metrik  yang  tepat  adalah  esensial  untuk  mendapatkan pemahaman  tentang  efektivitas  model.  Model  CNN  dalam penelitian  ini  dievaluasi  menggunakan  metrik  evaluasi akurasi, presisi, dan recall.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pembagian Dataset untuk Pengujian
Dalam penelitian ini, dataset pengujian terdiri dari sampel acak  yang  diambil  dari  dataset  utama,  menggunakan pseudocode  pada  Gambar  6.  Sebanyak  150  gambar  untuk masing-masing  kelas  'defective' dan  'good' dengan total 300 data  testing  dipilih  secara  acak  untuk  membentuk  set pengujian. Pseudocode untuk split data.
BEGIN // Import library yang diperlukan IMPORT ImageDataGenerator // Inisialisasi objek ImageDataGenerator SET datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, validation_split=0.2, rotation_range=45, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, vertical_flip=True, brightness_range=[0.5, 1.5], fill_mode='nearest' ) // Penggunaan datagen: // - rescale: Normalisasi nilai piksel
// - validation_split: Pembagian data menjadi train dan validation set // - rotation_range: Rotasi gambar hingga 45 derajat // - zoom_range: Zoom in/out gambar // - horizontal_flip: Pencerminan horizontal // - vertical_flip: Pencerminan vertikal // - brightness_range: Perubahan kejernihan
// - fill_mode: Strategi pengisian piksel baru setelah augmentasi END
Pembagian  dataset  yang  adil  dan  representatif  ini mendukung  integritas  penilaian  model.  Dengan  cara  ini,  set pengujian  yang  terpisah  dan  tidak  bias  memberikan
216
kesempatan untuk mengevaluasi model CNN secara objektif dalam  mengukur  kemampuannya  dalam  klasifikasi  kualitas ban kendaraan.

## B. Augmentasi Data
Augmentasi data  adalah  langkah  penting  dalam  pra- pelatihan data, terutama di bidang computer vision dan deep learning. Tujuannya adalah untuk menciptakan variasi sintetis dalam  dataset  pelatihan,  meningkatkan  generalisasi  model, mengurangi risiko overfitting , dan memperkaya dataset tanpa mengumpulkan data tambahan. Pseudocode untuk Augmentasi Data.
BEGIN // Inisialisasi objek ImageDataGenerator SET datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, validation_split=0.2, rotation_range=45, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, vertical_flip=True, brightness_range=[0.5, 1.5], fill_mode='nearest' ) END

## C. Dataset Pelatihan dan Validasi
Pembagian  dataset  menjadi  subset  pelatihan  dan  validasi merupakan  langkah  penting  dalam  siklus  pengembangan model  pembelajaran  mesin.  Dalam  konteks  penelitian  ini, dataset pelatihan akan digunakan untuk memfasilitasi proses pembelajaran  model  CNN,  sedangkan  dataset  validasi  akan digunakan  untuk  memonitor  dan  mengevaluasi  generalisasi model  serta  mencegah  overfitting  selama  proses  pelatihan. Pseudocode Untuk Membuat Set Pelatihan dan Validasi.

## BEGIN
// Initialize training and validation data generators train_generator = datagen.flow_from_directory( base_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical', #color_mode='grayscale', subset='training' // set as training data ) validation_generator = datagen.flow_from_directory( base_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical', #color_mode='grayscale', subset='validation' ) END
Untuk  memastikan  bahwa  model  memiliki  kemampuan generalisasi yang tinggi, dataset dibagi menggunakan skema validasi silang, di mana data dibagi   menjadi dataset pelatihan dan validasi dengan perbandingan 80:20. (dilakukan 4 jenis) Strategi  ini  memungkinkan  pengecekan  konsistensi  dalam
pembelajaran  model  dengan  menggunakan  80%  dari  data untuk pelatihan dan sisanya sebagai data validasi yang tidak dilihat model selama fase pelatihan.

## D. Pengujan Model CNN
Pengukuran performa  model  CNN  merupakan  tahapan penting  dalam  memahami  keberhasilan  model  dalam  tugas klasifikasi.  Performa  model  CNN  untuk  klasifikasi  kualitas ban kendaraan dipantau dan dievaluasi selama pelatihan dan validasi.  Grafik  akurasi  dan  loss  memberikan  wawasan penting  tentang  proses  pembelajaran  model.  Pseudocode Untuk pengujian model CNN.
BEGIN // Create a sequential model SET model = Sequential()
// Add convolutional layers model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3))) model.add(MaxPooling2D(2, 2)) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(2, 2)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(2, 2)) model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(2, 2))
// Flatten the output for fully connected layers model.add(Flatten())
// Add dropout layer model.add(Dropout(0.2))
// Add fully connected layers model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dense(2, activation='softmax'))
// Compile the model model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(learning_rate=0.00003), metrics=['accuracy']) END

## 1) Model CNN Split Rasio 60:40
Gambar 4. Grafik akurasi pelatihan dan validasi CNN split ratio 60:40
217
Gambar  4  menunjukkan  grafik  akurasi  pelatihan  dan validasi  CNN  dengan  split  ratio  60:40.  Akurasi  pelatihan meningkat  dari  sekitar  0.55  pada  epoch  awal  hingga  sekitar 0.68  pada  epoch  ke-17,  menandakan  model  belajar  dengan baik  dari  data  pelatihan.  Sebaliknya,  akurasi  validasi  stabil pada  sekitar  0.55  hingga  epoch  ke-10,  lalu  menurun  drastis hingga  sekitar  0.43  pada  epoch  ke-17,  mengindikasikan adanya overfitting.
Gambar 5. Grafik loss pelatihan dan validasi CNN split ratio 60:40
Gambar 5, grafik loss pelatihan dan validasi CNN dengan split ratio 60:40 menunjukkan bahwa loss pelatihan konsisten menurun  dari  sekitar  0.68  menjadi  0.62  pada  epoch  ke-17, mengindikasikan  peningkatan  kemampuan  model  dalam memprediksi  data  pelatihan.  Namun,  loss  validasi  yang awalnya  stabil  mulai  meningkat  setelah  epoch  ke-10, mencapai sekitar 0.78 pada epoch ke-17, yang menunjukkan adanya overfitting karena model tidak mampu mempertahankan performa yang baik pada data validasi.

## 2) Model CNN Split Ratio 70:30
Gambar 6. Grafik akurasi pelatihan dan validasi CNN split ratio 70:30
Pada gambar 6 grafik akurasi pelatihan dan validasi CNN dengan  split  ratio  70:30,  terlihat  bahwa  akurasi  pelatihan model meningkat secara bertahap. Pada epoch awal, akurasi pelatihan  dimulai  dari  sekitar  0.55  dan  terus  meningkat hingga  mencapai  sekitar  0.70  pada  epoch  ke-29.  Ini menunjukkan  bahwa  model  belajar  dengan  baik  dari  data pelatihan  dan  menjadi  semakin  akurat  seiring  dengan bertambahnya  epoch.  Namun,  berbeda  dengan  akurasi pelatihan,  akurasi  validasi  justru  menunjukkan  fluktuasi. Akurasi  validasi  terlihat  fluktuatif  mulai  dari  epoch  ke-6 hingga akhirnya pada epoch ke-9 akurasi validasi hanya bisa mencapai akurasi sekitar 0.60. Volatilitas akurasi validasi ini juga  mengindikasikan  adanya  masalah  overfitting  seperti pada model dengan split ratio 60:40 sebelumnya.

## Gambar 7. Grafik loss pelatihan dan validasi CNN split ratio 70:30
Pada gambar 7 dari grafik loss pelatihan dan validasi CNN dengan  split  ratio  70:30,  terlihat  bahwa  loss  pelatihan menurun secara konsisten dari sekitar 0.68 hingga sekitar 0.57 pada  epoch  ke-29,  menunjukkan  kemampuan  model  dalam memprediksi data pelatihan yang semakin baik. Namun, loss validasi  menunjukkan  tren  kenaikan  setelah  epoch  ke-6, mencapai  sekitar  0.85  pada  epoch  ke-29,  mengindikasikan adanya overfitting pada model CNN ini.

## 3) Model CNN Split Ratio 80:20
Pada gambar 8, Grafik Pelatihan dan Validasi CNN dengan rasio  80:20  menunjukkan  tren  yang  signifikan.  Akurasi pelatihan secara konsisten meningkat dari awal, mencerminkan keberhasilan model dalam mengekstraksi fitur penting  dari  data  pelatihan  dengan  efektif  hingga  mencapai sekitar  0.700  hingga  0.750  setelah  epoch  ke-20.  Meskipun demikian, akurasi validasi menunjukkan fluktuasi yang lebih besar dan variabilitas yang signifikan, terutama pada bagian akhir grafik dari epoch ke-30 hingga 40, menandakan potensi overfitting  dan  kemungkinan  penurunan  kemampuan  model dalam  mengadaptasi  fitur-fitur  baru  pada  dataset  validasi.
Gambar 8. Grafik akurasi pelatihan dan validasi CNN split ratio 80:20
Dengan perbedaan yang mencolok antara akurasi pelatihan dan  validasi,  hal  ini  mengindikasikan  tantangan  dalam menggeneralisasi pengetahuan model di luar dataset pelatihan yang spesifik.
Gambar 9. Grafik loss pelatihan dan validasi CNN split ratio 80:20
Selanjutnya  pada  gambar  9,  terlihat  bahwa  loss  pelatihan menunjukkan  penurunan  stabil,  menandakan  peningkatan dalam kemampuan model  untuk  mengklasifikasikan  sampel dari  dataset  pelatihan  dengan  akurasi  yang  meningkat. Namun,  loss  pada  validasi  menunjukkan  volatilitas  yang signifikan  dengan  lonjakan  tajam  setelah  epoch  ke-  20, mengindikasikan  kesulitan  model  dalam  mempertahankan konsistensi  performa  saat  berinteraksi  dengan  data  validasi yang mungkin memiliki karakteristik yang berbeda dari data pelatihan.  Divergensi  ini  mengonfirmasi  adanya  overfitting, di  mana  meskipun  model  berhasil  dalam  pelatihan,  kinerja pada data validasi tidak seimbang, ditandai dengan lonjakan yang tajam dalam loss validasi yang disebabkan oleh sampel- sampel  yang  mungkin  tidak  sesuai  dengan  distribusi  umum yang dipelajari oleh model.

## 4) Model CNN Split Ratio 90:10
Pada gambar 10 terlihat kurva akurasi untuk pelatihan dan validasi.  Awalnya,  akurasi  pelatihan  meningkat  secara konsisten  dari  sekitar  0.575  hingga  mendekati  0.675  pada epoch ke-10, menandakan bahwa model berhasil mempelajari fitur-fitur data pelatihan dengan baik.
Gambar 10. Grafik akurasi pelatihan dan validasi CNN split ratio
Namun,  setelah  epoch  ke-  10,  akurasi  pelatihan  mulai fluktuatif,  tetap  meningkat  hingga  sekitar  0.700  pada  epoch ke-25.  Di  sisi  lain,  akurasi  validasi  menunjukkan  fluktuasi yang lebih besar sepanjang pelatihan, dengan lonjakan awal mencapai sekitar 0.725 pada epoch ke-5, diikuti oleh variasi yang  signifikan.  Hal  ini  mencerminkan  kesulitan  model dalam  menggeneralisasi  pengetahuan  terhadap  data  validasi yang  mungkin  memiliki  distribusi  yang  berbeda  dari  data pelatihan.

## Gambar 11. Grafik akurasi pelatihan dan validasi CNN split ratio
Selanjutnya  pada  gambar  11  menampilkan  kurva  loss untuk  pelatihan  dan  validasi.  Loss  pelatihan  menunjukkan penurunan yang stabil, dari sekitar 0.70 pada epoch pertama
219
hingga  mendekati  0.56  pada  epoch  ke-25.  Penurunan  ini menunjukkan  peningkatan  kemampuan  model  dalam mengklasifikasikan data pelatihan dengan lebih akurat seiring bertambahnya  epoch.  Namun,  loss  validasi  menunjukkan volatilitas  yang  signifikan.  Meskipun  terjadi  penurunan umum pada epoch 1-5, setelah itu terjadi fluktuasi yang lebih besar.  Lonjakan  tajam  pada  loss  validasi,  terutama  setelah epoch  10,  mengindikasikan  bahwa  model  menghadapi kesulitan  dalam  mempertahankan  konsistensi  kinerja  pada data  validasi,  mungkin  karena  distribusi  data  yang  berbeda atau adanya noise yang tidak terlihat pada data pelatihan.

## 5) Analisis Hasil Evaluasi Model CNN
Evaluasi  kinerja  model  CNN  yang  dikembangkan  untuk klasifikasi  kualitas  ban  kendaraan  menggunakan  metrik akurasi,  presisi,  dan  recall  memberikan  informasi  tentang efektivitas  dan  keandalan  model  ini.  Melalui  penggunaan nilai-nilai  yang  diperoleh  dari confusion  matrix ,  dapat menilai  kemampuan  model  dalam  memenuhi  kriteria  kinerja yang telah ditetapkan dan mengidentifikasi area potensial untuk peningkatan lebih lanjut.
T ABEL II. E VALUASI M ODEL CNN Split Ratio Akurasi Presisi Recall 60:40 60.67% 62.67% 60.26% 70:30 65% 68% 64.15% 80:20 76.67% 77.33% 76.32% 90:10 72.67% 84% 68.48%
Berdasarkan tabel 2, pada split ratio 60:40 model mencapai akurasi 60.67%, presisi 62.67%, dan recall 60.26%. Meskipun nilai  akurasi  ini  mencerminkan  kemampuan  dasar  model dalam  membedakan  antara  ban  'defective'  dan  'good', performanya  relatif  rendah  dibandingkan  dengan  split  ratio lainnya.  Rendahnya  presisi  dan recall menunjukkan  bahwa model sering salah dalam mengklasifikasikan ban, baik dalam hal false positives maupun false negatives. Rasio ini mungkin lebih  cocok  untuk  tahap  eksplorasi  awal,  namun  kurang optimal untuk pelatihan model akhir.
Selanjutnya dengan split ratio 70:30, model menunjukkan peningkatan performa dengan akurasi 65%, presisi 68%, dan recall  64.15%.  Peningkatan  ini  menunjukkan  bahwa  lebih banyak  data  pelatihan  membantu  model  dalam  belajar  pola yang  lebih  kompleks  dari  dataset.  Namun,  meskipun  ada peningkatan dibandingkan dengan split ratio 60:40, hasilnya masih menunjukkan adanya ruang untuk perbaikan, terutama dalam  meningkatkan  recall  untuk  memastikan  lebih  sedikit ban cacat yang lolos deteksi.
Rasio 80:20 memberikan hasil terbaik di antara semua split ratio yang diuji, dengan akurasi 76.67%, presisi 77.33%, dan recall 76.32%. Tingginya nilai-nilai ini menunjukkan bahwa model  mampu  melakukan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan andal.  Tingkat  presisi  yang  tinggi  mengindikasikan  bahwa sebagian  besar  prediksi  'defective'  adalah  benar,  sedangkan nilai  recall  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model  juga
efektif  dalam  mendeteksi  hampir  semua  ban  cacat.  Oleh karena itu, rasio ini memberikan keseimbangan terbaik antara pelatihan  dan  validasi,  memastikan  model  dapat  melakukan generalisasi dengan baik pada data baru.
Pada  split  ratio  90:10,  model  mencapai  akurasi  72.67%, presisi 84%, dan recall 68.48%. Meskipun akurasi dan recall sedikit  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  split  ratio  80:20, presisi  model  mencapai  nilai  tertinggi  pada  rasio  ini. Tingginya  presisi  menunjukkan  bahwa  model  sangat  efektif dalam  mengidentifikasi  ban  'defective',  namun  nilai  recall yang  lebih  rendah  mengindikasikan  adanya  jumlah  false negatives  yang  lebih  tinggi.  Rasio  ini  mungkin  kurang optimal  karena  data  validasi  yang  lebih  sedikit  dapat menyebabkan model overfitting , mengurangi kemampuannya untuk menangani data baru secara efektif

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  menggunakan  model  CNN  untuk klasifikasi  kualitas  ban  kendaraan,  disimpulkan  bahwa  split ratio 80:20 memberikan hasil terbaik dengan akurasi 76.67%, presisi 77.33%, dan recall 76.32%. Temuan ini menegaskan pentingnya  jumlah  data  pelatihan  yang  memadai  untuk meningkatkan  kemampuan  generalisasi  model  dalam mengenali pola cacat dan menghasilkan prediksi yang akurat. Model  CNN  juga  berhasil  mendeteksi  cacat  ban  dengan tingkat presisi dan recall yang tinggi pada split ratio optimal, meskipun  masih  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk mengatasi trade-off antara  presisi  dan  recall  serta  untuk mengoptimalkan  distribusi  data  dan  arsitektur  model  yang digunakan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. Ufriandi, “Analisis Tingkat Keausan Terhadap Pemakaian Ban Merek A, B Dan C Menggunakan Ban Standar 90/90-14 46 P,” J. Surya  Tek. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  282–288,  Jul.  2021,  doi: 10.37859/jst.v8i1.2678.
[2] A. Arthono and V. A. Permana, “Perencanaan Perkerasan Lentur Jalan Raya Menggunakan Metode Analisa Komponen SNI 1732- 1989-F  Ruas  Jalan  Raya  Mulya  Sari  Kecamatan  Pamanukan Sampai  Kecamatan  Binong  Kabupaten  Subang  Propinsi  Jawa Barat,” J.  Komposit ,  vol.  6,  no.  1,  p.  41,  2022,  doi: 10.32832/komposit.v6i1.6740.
[3] M.  Ushuludin,  S.  F.  C.  Haviana,  and  I.  M.  I.  Subroto,  “Sistem Deteksi Masker Pada Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network Arsitektur VGG16,” Transm. J. Ilm. Tek. Elektro , vol. 25, no. 4, pp. 179–185, Dec. 2023, doi: 10.14710/transmisi.25.4.179- 185.
[4] A. Saxena, “An Introduction to Convolutional Neural Networks,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol. , vol. 10, no. 12, pp. 943–947, Dec. 2022, doi: 10.22214/ijraset.2022.47789.
[5] L.  Puspitasari,  “Analisa  Performance  Ban  Pada  Unit  Produksi Overburden Hd-785 Terhadap Produktivitas Tambang Batubara,” KURVATEK ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  69–79,  May  2020,  doi: 10.33579/krvtk.v5i1.1775.
[6] R.  Yamashita,  M.  Nishio,  R.  K.  G.  Do,  and  K.  Togashi, “Convolutional  neural  networks:  an  overview  and  application  in radiology,” Insights  Imaging ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  611–629,  Aug. 2018, doi: 10.1007/s13244-018-0639-9.
[7] N.  Rahmayuna,  K.  Adi,  and  R.  Kusumaningrum,  “Tableware Ceramics  Defect  Detection  Using  Morphological  Operation Approach,”  in 2021  4th  International  Seminar  on  Research  of Information  Technology  and  Intelligent  Systems  (ISRITI) ,  Dec.
220
2021, pp. 412–416. doi: 10.1109/ISRITI54043.2021.9702806.
[8] M.  Hatami  Varjovi,  M.  F.  Talu,  and  K.  Hanbay,  “Fabric  Defect Detection Using Customized Deep Convolutional Neural Network for Circular Knitting Fabrics,” Türk Doğa ve Fen Derg. , vol. 11, no. 3, pp. 160–165, Sep. 2022, doi: 10.46810/tdfd.1108264.
[9] A.  L.  A.  Shidiq,  E.  SUhartono,  and  S.  Saidah,  “Klasifikasi
Kecacatan Ban Untuk Mengendalikan Kualitas Produk Menggunakan  Model  CNN  Dengan  Arsitektur  VGG-16 Classification  Of  Tire  Defect  To  Control  Product  Quality  Using Cnn Model With VGG-16 Architecture,” e-Proceeding Eng. , vol.
8, no. 6, pp. 3216–3225, 2022.
[10] B. Biantoro and Hernadewita, “K-means clustering on quality of radial run out tires,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1034, no. 1, p. 012122, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1034/1/012122.
[11] I.  E.  Hendarawan,  Riza  Ibnu  Adam,  and  Chaerur  Rozikin, “Klasifikasi  Retak  Ban  Kendaraan  Menggunakan  Arsitektur ResNet50,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 22– 32, Jun. 2023, doi: 10.33372/stn.v9i1.902.
[12] Nugroho  Febriyanto,  Cahya  Rahmad,  and  C.  B.  Vista,  “Deteksi Kerusakan  Dan  Kelayakan  Ban  Mobil  Berdasarkan  Ekstraksi
Tekstur  Menggunakan  Gray  Level  Cooccurrence  Matrix  Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Inform. Polinema , vol. 7, no. 4, pp. 27–32, Aug. 2021, doi: 10.33795/jip.v7i4.469.
[13] Hendri Candra Mayana and Desmarita Leni, “Deteksi Kerusakan Ban Mobil Menggunakan Convolutional  Neural  Network  dengan Arsitektur ResNet-34,” J. Surya Tek. , vol. 10, no. 2, pp. 842–851, Dec. 2023, doi: 10.37859/jst.v10i2.6336.
[14] A.  Nurjati,  R.  Magdalena,  and  I.  N.  A.  Ramatryana,  “Deteksi Kerusakan Permukaan Ban Pada Angkutan Umum Dengan Metode Local Binary Pattern Dan Klasifikasi Nearest Neighbor,” vol. 3, no. 2, pp. 1986–1993, 2016.
[15] M. F. Herlambang, A. N. Hermana, and K. R. Putra, “Pengenalan Karakter  Huruf  Braille  dengan  Metode  Convolutional  Neural Network,” Syst. Inf. Syst. Informatics J. , vol. 6, no. 2, pp. 20–26, Jan. 2021, doi: 10.29080/systemic.v6i2.969.
.