Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Semen Dan Pasir Pada Campuran Kering Berdasarkan Tingkat Resolusi Kamera Dengan Metode Pengenalan JST
Erven Tanjungan 1 , Gasim 2 , Sudiadi 3
1,2,3 STMIK Global Informatika MDP; Jl. Rajawali No. 14,
1,2 Teknik Informatika 3 Sistem Informasi, Palembang e-mail: * 1 erven17smile@mhs.mdp.ac.id , 2 gasim@mdp.ac.id, 3 sudiadi@mdp.ac.id

## Abstrak
Pasir dan semen merupakan salah satu material terbesar atau terpenting yang digunakan dalam proses pembangunan pada suatu bangunan atau gedung dan selalu digunakan oleh masyarakat. Masing-masing campuran memiliki takaran pasir dan semennya masing-masing, namun untuk orang biasa sulit untuk membedakan jenis-jenis campuran kering pada bangunan runtuh ataupun bangunan yang belum jadi. Penelitian ini membandingkan tingkat akurasi pengenalan kadar semen dan pasir pada campuran kering berdasarkan tingkat resolusi kamera dengan metode pengenalan Jaringan Saraf Tiruan. Jenis campuran yang digunakan antara lain dengan takaran 1semen 1pasir, 1semen 1,5pasir, 1semen 2pasir, 1semen 2,5pasir, 1semen 3pasir, dan 1semen 3,5pasir. Tingkat resolusi kamera yang digunakan ada 5 antara lain 3MP, 5MP, 8MP, 10MP, 12MP, dan menggunakan jarak pemotretan ±9cm. Metode pengenalan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan ekstrasi fitur menggunakan GLCM(Gray Level Co-Occurrence Matrix) yang terdiri dari Entropy, Standard Deviation, Contrast, Angular  Second  Moment(ASM)/  Homogeneity,  Correlation,  dan  Inverse  Different Moment(IDM)/ Energy. Hasil perhitungan tertinggi dalam pengenalan jenis campuran kering berdasarkan tingkat resolusi kamera ialah pada resolusi kamera 12MP dengan jumlah pengenalan sebanyak 105 dari 120 data uji, sehingga menghasilkan tingkat akurasi sebesar 87,5%.
Kata kunci — Pasir, Semen, GLCM, Jaringan Syaraf Tiruan.

## Abstract
Sand and cement are one of the largest or most important materials used in the construction process of a building or building and are always used by the community. Each mixture has its own proportions of sand and cement, but for ordinary people it is difficult to distinguish between the types of dry mixtures in collapsed buildings or unfinished buildings. This study compared the accuracy rate of recognition of cement and sand content in dry mixtures based on the level of camera resolution with the Artificial Neural Network recognition method. The types of mixtures used include 1sement 1 sand, 1 cement 1.5 sand, 1 cement 2 sand, 1 cement 2.5 sand, 1 cement 3 sand, and 1 cement 3,5 sand. There are 5 levels of camera resolution used, including 3MP, 5MP, 8MP, 10MP, 12MP, and uses a shooting distance of ± 9cm. The recognition method uses Artificial Neural Networks and feature extraction uses GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) which consists of Entropy, Standard Deviation, Contrast, Angular Second Moment (ASM) / Homogeneity, Correlation, and Inverse Different Moment (IDM) / Energy. The highest calculation result in the introduction of dry mix types based on the level of camera resolution is the 12MP camera resolution with the number of recognition as much as 105 out of 120 test data, resulting in an accuracy rate of 87.5%.
Keywords — Sand, Cement, GLCM, Artificial Neural Networks.

## 1. PENDAHULUAN
asir merupakan salah satu bahan yang digunakan untuk campuran bangunan yang berfungsi sebagai bahan pengisi dalam campuran. Walaupun pasir hanya berfungsi sebagai bahan pengisi akan tetapi pasir sangat berpengaruh terhadap sifat-sifat mortar ataupun beton, sehingga pemilihan pasir merupakan suatu bagian penting dalam pembuatan beton ataupun mortar. Semen juga merupakan salah satu bahan campuran, yang berfungsi sebagai perekat antar agregat dan juga sebagai bahan pengisi. Saat ini banyak sekali pabrik semen di Indonesia dengan bermacam-macam merk dan jenis yang dijual dipasaran. Hal ini juga akan mempengaruhi mutu [1].
Takaran dalam mencampurkan pasir dan semen memiliki komposisi campuran pasir yang berbeda-beda. Terdapat 3 jenis campuran dalam dunia konstruksi, antara lain campuran pasir dengan bahan bangunan semen untuk pasangan bata dengan takaran 1:4 dan 1:6, campuran pasir dengan bahan bangunan semen untuk plesteran dinding dengan takaran 4:1 dan 6:1, campuran pasir dengan bahan bangunan semen dan batu split untuk beton dengan takaran 1:2:3 dan 1:1,5:2,5 (www.sementigaroda.com).
Campuran material bangunan dapat diketahui komposisinya sebelum bahan-bahan dicampurkan untuk diaduk. Namun untuk campuran yang sudah mengering, seperti sisa-sisa bangunan yang sudah mengering yang tidak terpakai dan bangunan runtuh sulit untuk diketahui. Kandungan pasir dan semen pada campuran kering tersebut dapat diketahui dengan menelitinya di uji laboratorium oleh ahlinya. Campuran kering tersebut memiliki tekstur masing-masing berdasarkan banyaknya kandungan yang ditambahkan, namun secara kasat mata campuran keras tersebut sulit untuk diketahui.
Metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi  atau mengenali suatu objek dalam suatu penelitian salah satunya adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST). Dalam JST, inputan akan menggunakan nilai tekstur yang telah di ekstraksi dari citra. Ekstraksi citra dapat dilakukan berdasarkan tekstur, warna, bentuk, ukuran, dan masih banyak lagi. Ekstraksi ciri yang bisa digunakan salah satunya adalah menggunakan GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix ). Pengambilan citra atau gambar dapat dipengaruhi atau dibandingkan berdasarkan tingkat pencahayaan, resolusi kamera, jarak potret, dan masih banyak lagi.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Gasim dan Sudiadi (2015) mengenai Identifikasi Kadar Semen dan Pasir Dalam Campuran Kering Menggunakan Metode Backpropagation. Penelitian ini menggunakan campuran semen dan pasir yang sudah mengeras lalu diteliti kandungannya berdasarkan tekstur. Campuran kering dibuat dengan 6 jenis campuran dengan masing-masing campuran terdiri dari 3 balok, jadi jumlah campuran kering yang dibuat sebanyak 18 balok, 12 balok digunakan untuk data latih (300 citra latih)) dan 6 balok untuk data uji(150 citra uji). Ekstraksi ciri citra yang digunakan adalah dengan mengubah citra RGB menjadi citra Grayscale, lalu selanjutnya menggunakan ciri entropi, standar deviasi, kontras, homogenitas, korelasi, energy. Data latih tersebut akan digunakan sebagai input JST. Selanjutnya pengidentifikasian data uji menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 87,33%.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Gasim, Sudiadi, Desy Iba Ricoida, Rusbandi, dan Rizani Teguh [2] mengenai Identifikasi Kadar Semen dan Pasir Melalui Citra Permukaan Menggunakan Teknik Blok Citra. Penelitian ini membuat campuran kering yang sama dengan penelitian sebelumnya, namun ada perbedaan pada saat melakukan ekstraksi ciri citra. Ekstraksi ciri dengan 600 citra latih dan 120 citra uji, masing-masing jenis campuran kering dilakukan ekstraksi dengan membagi citra RGB berukuran 500x500 pixel menjadi 4 blok. Selanjutnya citra RGB tersebut diubah menjadi citra Grayscale, dilanjutkan pembentukan matriks LBP, mean, standar deviasi, entropy, skweness, dan kurtosis. Nilai dari ekstraksi ciri data latih akan dijadikan input pada proses JST. Dari JST Backpropagation dilakukan pengidentifikasian data uji yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 80%.
P
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Kelvin Bun dan Hurnaningsih [3], membahas mengenai Identifikasi Telur Retak Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Berdasarkan Tekstur Telur. Penelitian ini mengidentifikasi telur retak dengan membuat 2 kategori, yaitu telar retak dan telur belum retak. Citra yang diambil akan melalui proses pengolahan citra, analisis citra, dan yang terakhir melakukan pelatihan data citra. Dengan mengidentifikasi telur retak berdasarkan tekstur telur menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan, menghasilkan tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 80% berdasarkan 40 data yang telah diuji dengan epoch 5000 dan performance 0,03.
Penelitian yang dilakukan oleh Raynaldi, Ade, Bayu, dan Kusrini [4], membahas mengenai Deteksi Motif Batik Menggunakan Ekstrasi Tekstur dan Jaringan Syaraf Tiruan. Penelitian ini menggunakan metode esktraksi fitur berupa Discrete Wavelet Transform (DWT), Gray Level Co-Occurrence matrix (GLCM), dan Local Binary Pattern (LBP). Pengujian dilakukan dengan membandingkan dua kelompok fitur: DWT-GLCM dan DWT-GLCM-LBP untuk mengetahui metode ekstraksi fitur yang lebih baik dalam deteksi motif batik. Metode pengujian yang digunakan adalah K-Fold Cross Validation dengan hasil berupa confusion matriks untuk kemudian dihitung nilai akurasi dan F-Measure-nya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan ekstraksi fitur tekstur DWT-GLCM-LBP mampu mencapai akurasi 74% dengan jenis dekomposisi Daubechies 4 level 3.
Penelitian yang dilakukan oleh Achmad, Rizal, dan Dian [5], membahas mengenai Identifikasi  Tanda-Tangan  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Perambatan-Balik (Backpropagation). Citra yang telah melewati tahap segmentasi akan dilakukan ekstraksi ciri- ciri tertentu dengan membagi citra menjadi beberapa baris M dan kolom N seperti kotak. Kotak yang memiliki angka 1 diartikan kotak tersebut dilewati oleh garis tanda-tangan, sedangkan untuk angka 0 berarti kotak tersebut tidak dilewati. Penelitan ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar  95% dalam mengenali tanda-tangan yang telah dilatihkan sebelumnya dan 88% dalam mengenali tanda-tangan dari data luar atau data baru.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut ini adalah tahapan-tahapan yang dilakukan oleh peneliti dalam melakukan tahapan penelitian Perbandingan Tingkat Akurasi Penganalan Kadar Semen dan Pasir Pada Campuran Kering Berdasarkan Tingkat Resolusi Kamera Dengan Metode Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan. Tahapan ini digambarkan dalam bentuk bagan kerangka tahapan penelitian yang disajikan pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Tahapan Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Tahap ini melakukan identifikasi masalah penelitian mengenai perbandingan tingkat akurasi pengenalan kadar semen dan pasir pada campuran kering berdasarkan tingkat resolusi kamera.

## 2. 2 Persiapan Objek
Tahap ini melakukan persiapan objek campuran kering, Gambar 2 merupakan bahan dan alat yang digunakan selama proses pembuatan.
Gambar 2. Bahan dan Alat Membuat Campuran Kering
Penelitian ini menggunakan semen dengan merek semen tiga roda, pasir, dan air, sedangkan untuk alatnya menggunakan sterofom untuk wadah makanan sebagai tempat pembentukan campuran kering. Mangkuk plastik juga digunakan sebagai wadah takaran.
Gambar 3. Proses Pembuatan Campuran Kering (1)

## 2. 3 Potret jenis A,B,C,D,E, dan F
Tahap ini melakukan pemotretan objek pada masing-masing campuran dengan tingkat resolusi yang berbeda-beda dengan jarak 9 cm. Potret jenis A ditujukan untuk pemotretan menggunakan resolusi kamera sebesar 3MP, potret jenis B ditujukan untuk pemotretan menggunakan resolusi kamera sebesar 5MP, potret jenis C ditujukan untuk pemotretan menggunakan resolusi kamera sebesar 8MP, potret jenis D ditujukan untuk pemotretan menggunakan resolusi kamera sebesar 10MP, potret jenis E ditujukan untuk pemotretan menggunakan resolusi kamera sebesar 12MP.
(A)  (B) Gambar 4. Jarak Potret
Gambar 4(A) merupakan pemotretan yang dilakukan dengan jarak 9cm, resolusi kamera 3MP, 5MP, 8MP, 10MP, dan 12MP, campuran kering yang digunakan sebagai objek penelitian dan tripod untuk memudahkan pengambilan foto. Gambar 4(B) merupakan kamera Samsung ES9 yang digunakan untuk pemotretan, salah satu contohnya yang dipotret dapat dilihat pada Gambar 5.
(A) (B) (C)
Gambar 5. Cara Mengubah Resolusi pada Kamera Samsung ES9 Gambar 5 merupakan gambar cara penggunaan kamera untuk mengubah resolusi kamera. Pada Gambar 5 (A), dengan menekan power yang berada pada bagian tengah dapat
menyalakan kamera dan untuk tombol bulat pada kanan kamera merupakan tombol untuk mengambil gambar. Pada Gambar 5 (B) merupakan tampilan saat kamera dinyalakan, terdapat beberapa tombol pada bagian kanan kamera yang memiliki fungsinya masing-masing. Pada Gambar 5 (C), ), selanjutnya pilih resolusi kamera yang diinginkan misalnya pada penelitian ini resosolusi kamera yang diperlukan antara lain 3MP, 5MP, 8MP, 10MP, dan 12MP dan salah satu contohnya yang dipotret dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Contoh Hasil Potret Resolusi Kamera 3 MP

## 2. 4. Pemilihan dan Pemotongan Citra
Tahap ini melakukan pemilihan citra dari hasil pemotretan yang telah dilakukan sebelumnya. Pemilihan dilakukan untuk menyingkirkan hasil foto yang tidak diinginkan seperti kabur, buram, gelap, dan lainnya. Pemotongan citra merupakan tahap setelah menyingkirkan semua citra yang tidak diinginkan. Citra hasil pemotretan di potong ( crop ) dengan ukuran 500x500 (berdasarkan penelitian sebelumnya). Pemotongan citra menggunakan perangkat lunak Microsoft Office 2010.

## 2. 5. Citra Uji dan Citra Latih
Pada tahap ini dilakukan pembagian citra yang sudah dikumpulkan sebelumnya, citra akan dibagi menjadi citra uji dan citra latih berdasarkan masing-masing jenis resolusi kemera. Jumlah citra untuk 1 jenis resolsui kamera diperoleh sebanyak 450 citra latih dan 120 citra uji. Sehingga untuk total citra keseluruhan diperoleh sebanyak 2250 citra latih dan 600 citra uji.

## 2. 6. Ekstrasi Ciri
Pada tahap ini, citra latih dan uji akan dilakukan ekstrasi ciri citra. Masing-masing jenis citra akan diubah dari data citra RGB menjadi citra grayscale, selanjutnya ekstrasi ciri akan menggunakan Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) dengan menghitung ciri, antara lain Entropy, Standard Deviation, Contrast,   Angular Second Moment (ASM)/ Homogeneity , Correlation ,  dan Inverse Different Moment (IDM)/ Energy , yang dimana  nilai tersebut digunakan sebagai parameter input kedalam jaringan syaraf tiruan.

## 2. 7. Klasifikasi dan Pelatihan JST
Pada tahap ini peneliti akan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan melakukan pelatihan JST terhadap data latih yang sudah diekstrasi sehingga mampu mengidentifikasikan jenis campuran terhadap data uji. Hasil output yang diperoleh dari pelatihan JST akan digunakan untuk proses uji pengenalan. Terdapat target yang ingin dicapai berdasarkan data latih yang digunakan pada pelatihan jaringan syaraf tiruan sebagai output, tabel target dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Definisi Target
CAMPURAN KERING TARGET Jenis 1 - 1 Jenis 1 - 1,5
Jenis 1 - 2 Jenis 1 - 2,5 Jenis 1 - 3 Jenis 1 - 3,5 OBJEK Jenis 1 - 1 1 0 0 0 0 0 Jenis 1 - 1,5 0 1 0 0 0 0 Jenis 1 - 2 0 0 1 0 0 0 Jenis 1 - 2,5 0 0 0 1 0 0 Jenis 1 - 3 0 0 0 0 1 0 Jenis 1 - 3,5 0 0 0 0 0 1 RENTANG (1 - 75)  (76 - 150) (151 - 225) (226 - 300) 301 - 375) (376 - 450)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1. Implementasi Ekstrasi Fitur
Tahap ini melakukan ekstrasi ciri dengan menggunakan nilai dari GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix ) terhadap citra uji dan citra latih. Untuk nilai ekstrasi citra latih disimpan dengan menggunakan nama “latihN” dan nilai ekstrasi citra uji disimpan dengan menggunakan nama “ujiN”. Masing-masing memiliki 6 nilai yang terdiri dari nilai Entropy,  Standard Deviation, Contrast,  Angular Second Moment (ASM)/ Homogeneity, Correlation, dan Inverse Different Moment (IDM)/ Energy . Hasil ekstrasi fitur GLCM dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7.  Grafik perbandingan
Gambar 7, menampilkan hasil ekstrasi fitur GLCM pada seluruh citra yang berjumlah 450 citra dengan menggunakan aplikasi MATLAB. Pada baris pertama merupakan nilai Standard Deviation dari semua citra, baris kedua merupakan nilai Entropy dari semua citra, baris ketiga merupakan nilai Contrast dari semua citra, baris keempat merupakan nilai Homogensity (IDM) dari semua citra, baris kelima merupakan nilai Correlation dari  semua citra, dan baris keenam merupakan nilai Energy (ASM) dari semua citra. Terdapat 450 kolom, 75 kolom pertama untuk jenis campuran 1 semen 1 pasir, 75 kolom selanjutnya untuk jenis campuran 1 semen 1,5 semen, 75 kolom selanjutnya untuk jenis campuran 1 semen 2 semen, 75 kolom selanjutnya untuk jenis campuran 1 semen 2,5 semen, 75 kolom selanjutnya untuk jenis campuran 1 semen 3 semen, 75 kolom selanjutnya untuk jenis campuran 1 semen 3,5 semen.

## 3.1.1.  Implementasi Model Jaringan Syaraf Tiruan
Pada tahap ini, peneliti melakukan pelatihan JST(Jaringan Syaraf Tiruan) dengan menggunakan aplikasi MATLAB terhadap data latih sehingga JST dapat mengenali data latih.

## Gambar 8. Pelatihan Model JST
Gambar 8 merupakan hasil training pada 3 layer (55, 55, 45) dengan menggunakan nilai epochs sebesar 50000, goal sebesar 1e-6, lr sebesar 0.01, mc sebesar 0,1, min_grade sebesar 1e- 10, delta sebesar 1e-10, dan min_step sebesar 0,001. Hasil training pada JST dapat dilihat pada Gambar 9 hingga Gambar 10.
(A) 3 MP                                                           (B) 5 MP Gambar 9. History JST
Layer 1 Layer 2 Layer 3 Data Latih Data Uji 1 5 - - 50000 0.0883 0.60425 100 74 2 10 - - 50000 0.0779 0.663 133 78 3 15 - - 50000 0.0631 0.74005 184 77 4 20 - - 50000 0.0598 0.7561 202 74 5 25 - - 50000 0.0544 0.7813 223 74 6 30 - - 50000 0.0598 0.7561 218 78 7 35 - - 50000 0.0505 0.79816 195 73 8 40 - - 50000 0.0498 0.80169 224 77 9 45 - - 50000 0.0481 0.80898 217 77 10 50 - - 50000 0.0462 0.81756 222 75 11 55 - - 50000 0.0578 0.76478 161 73 12 60 - - 50000 0.0494 0.80403 201 74 13 65 - - 50000 0.0486 0.80683 214 75 14 70 - - 50000 0.0507 0.79768 193 72 15 75 - - 50000 0.0504 0.79911 206 75 16 80 - - 50000 0.0567 0.77019 172 71 17 85 - - 50000 0.0552 0.77688 184 72 18 90 - - 50000 0.0494 0.8031 204 76 19 95 - - 50000 0.0541 0.78237 179 71 20 100 - - 50000 0.0509 0.79665 196 73 21 115 - - 50000 0.0557 0.77484 173 73 22 130 - - 50000 0.0605 0.752 152 72 23 145 - - 50000 0.0626 0.74241 138 72 24 160 - - 50000 0.0581 0.76447 152 73 25 175 - - 50000 0.0635 0.73796 138 73 26 190 - - 50000 0.065 0.73089 133 73 27 205 - - 50000 0.0632 0.74005 135 72 28 220 - - 50000 0.0653 0.7294 130 70 29 235 - - 50000 0.0664 0.72408 131 71 30 250 - - 50000 0.0679 0.71625 128 72 31 25 - 50000 0.0239 0.91076 283 73 32 40 - 50000 0.019 0.93024 309 72 33 50 - 50000 0.0158 0.94243 325 74 34 25 - 50000 0.0207 0.92329 311 73 35 40 - 50000 0.0129 0.95331 335 76
36 50 - 50000 0.0132 0.95181 343 75
37 25 - 50000 0.0227 0.91549 298 71
38 40 - 50000 0.0118 0.95728 328 71
39 50 - 50000 0.0164 0.94009 310 75
40 40 50000 0.00543 0.98069 435 74
41 50 50000 0.00791 0.97157 426 73
42 40 50000 0.00616 0.97793 435 74 43 50 50000 0.00739 0.97342 431 76 44 40 50000 0.00653 0.97683 428 76 45 50 50000 0.00856 0.96908 430 72 50 40 25 50 40 50 40 40 40 Epoch Performance R Banyak Dikenali Banyak Neuron No. Layer 1 Layer 2 Laye r 3 Data Latih Data Uji 1 5 - - 50000 0.0685 0.71244 153 82 2 10 - - 50000 0.0549 0.77857 211 88 3 15 - - 50000 0.0414 0.8382 274 77 4 20 - - 50000 0.0409 0.84012 264 85 5 25 - - 50000 0.0332 0.87247 306 76 6 30 - - 50000 0.0402 0.84323 270 88 7 35 - - 50000 0.0339 0.87018 294 83 8 40 - - 50000 0.0343 0.86797 290 89 9 45 - - 50000 0.0344 0.86787 283 88 10 50 - - 50000 0.0328 0.87419 286 88 11 55 - - 50000 0.0364 0.85918 262 91 12 60 - - 50000 0.0338 0.87046 281 87 13 65 - - 50000 0.0369 0.85726 264 87 14 70 - - 50000 0.0163 0.85158 256 83 15 75 - - 50000 0.0289 0.89044 307 88 16 80 - - 50000 0.0344 0.86802 262 93 17 85 - - 50000 0.0371 0.85669 256 93 18 90 - - 50000 0.038 0.85335 248 91 19 95 - - 50000 0.0389 0.8491 239 88 20 100 - - 50000 0.0411 0.83971 246 99 21 115 - - 50000 0.0392 0.84785 246 99 22 130 - - 50000 0.039 0.8483 248 86 23 145 - - 50000 0.0397 0.84596 237 87 24 160 - - 50000 0.0416 0.83762 229 92 25 175 - - 50000 0.046 0.81856 212 92 26 190 - - 50000 0.0437 0.82864 219 95 27 205 - - 50000 0.0441 0.8273 212 91 28 220 - - 50000 0.0454 0.82168 203 93 29 235 - - 50000 0.0464 0.81731 203 89 30 250 - - 50000 0.0453 0.82209 206 94 31 25 - 50000 0.0188 0.9298 326 93 32 35 - 50000 0.0181 0.93278 365 94 33 75 - 50000 0.0121 0.95577 397 91 34 25 - 50000 0.0193 0.92801 357 93 35 35 - 50000 0.0141 0.94846 370 93 36 75 - 50000 0.0157 0.9423 392 98 37 25 - 50000 0.0199 0.92586 359 89 38 35 - 50000 0.0195 0.92749 369 87 39 75 - 50000 0.0155 0.94265 371 92 40 25 50000 0.0129 0.95322 386 91 41 35 50000 0.0162 0.94028 381 94 42 75 50000 0.00921 0.96663 414 87 43 25 50000 0.0149 0.94536 371 92 44 35 50000 0.0134 0.95103 379 91 45 75 50000 0.0095 0.96569 405 91 46 25 50000 0.0146 0.94684 374 92 47 35 50000 0.0111 0.95969 392 102 48 75 50000 0.00848 0.96973 396 87 75 75 75 75 35 25 Banyak Dike nali 75 35 25 No. Banyak Neuron Epoch Pe rformance R
(C) 8 MP (D) 10 MP Gambar 10. History JST Gambar 11. History JST Pada 12 MP Layer 1 Layer 2 Layer 3 Data Latih Data Uji 1 5 - - 50000 0.0838 0.63005 111 78 2 10 - - 50000 0.0722 0.69359 152 79 3 15 - - 50000 0.0686 0.71203 152 75 4 20 - - 50000 0.0572 0.76811 211 87 5 25 - - 50000 0.054 0.78216 197 73 6 30 - - 50000 0.0522 0.79105 231 78 7 35 - - 50000 0.0557 0.77437 191 76 8 40 - - 50000 0.0478 0.81022 225 73 9 45 - - 50000 0.0479 0.80948 231 77 10 50 - - 50000 0.0536 0.78381 198 79 11 55 - - 50000 0.0539 0.78321 193 78 12 60 - - 50000 0.0537 0.78354 192 81 13 65 - - 50000 0.0565 0.77087 192 77 14 70 - - 50000 0.0517 0.7931 202 71 15 75 - - 50000 0.0541 0.7824 198 79 16 80 - - 50000 0.0579 0.76407 186 72 17 85 - - 50000 0.0533 0.78589 197 76 18 90 - - 50000 0.0565 0.77151 184 73 19 95 - - 50000 0.0548 0.77927 184 70 20 100 - - 50000 0.0606 0.75169 160 73 21 115 - - 50000 0.0609 0.7506 168 75 22 130 - - 50000 0.0612 0.74893 154 75 23 145 - - 50000 0.0596 0.75625 172 76 24 160 - - 50000 0.0647 0.73165 148 73 25 175 - - 50000 0.0653 0.72837 148 73 26 190 - - 50000 0.0613 0.74843 140 73 27 205 - - 50000 0.0639 0.73545 151 73 28 220 - - 50000 0.0657 0.72675 150 74 29 235 - - 50000 0.066 0.72659 128 74 30 250 - - 50000 0.0677 0.71736 128 74 31 20 - 50000 0.0346 0.86673 306 78 32 30 - 50000 0.0209 0.92213 345 80 33 40 - 50000 0.0215 0.91945 355 78 34 20 - 50000 0.0261 0.9017 331 82 35 30 - 50000 0.0241 0.9093 337 73 36 40 - 50000 0.0234 0.91292 322 81 37 20 - 50000 0.0279 0.8943 314 77 38 30 - 50000 0.0281 0.89353 315 75 39 40 - 50000 0.0203 0.92456 353 82 40 20 50000 0.02 0.92536 370 80 41 30 50000 0.0139 0.94978 372 80 42 40 50000 0.0118 0.95711 389 80 43 20 50000 0.0135 0.95156 375 85 44 30 50000 0.0144 0.94784 379 74 45 40 50000 0.0142 0.94894 362 77 46 20 50000 0.0185 0.93217 346 83 47 30 50000 0.0141 0.94886 370 79 48 40 50000 0.0102 0.96333 405 74 40 30 20 30 40 40 40 20 20 Banyak Dikenali No. Banyak Neuron Epoch Performance R Layer 1 Laye r 2 Layer 3 Data Latih Data Uji 1 5 - - 50000 0.0838 0.63005 111 78 2 10 - - 50000 0.0722 0.69359 152 79 3 15 - - 50000 0.0686 0.71203 152 75 4 20 - - 50000 0.0572 0.76811 211 87 5 25 - - 50000 0.054 0.78216 197 73 6 30 - - 50000 0.0522 0.79105 231 78 7 35 - - 50000 0.0557 0.77437 191 76 8 40 - - 50000 0.0478 0.81022 225 73 9 45 - - 50000 0.0479 0.80948 231 77 10 50 - - 50000 0.0536 0.78381 198 79 11 55 - - 50000 0.0539 0.78321 193 78 12 60 - - 50000 0.0537 0.78354 192 81 13 65 - - 50000 0.0565 0.77087 192 77 14 70 - - 50000 0.0517 0.7931 202 71 15 75 - - 50000 0.0541 0.7824 198 79 16 80 - - 50000 0.0579 0.76407 186 72 17 85 - - 50000 0.0533 0.78589 197 76 18 90 - - 50000 0.0565 0.77151 184 73 19 95 - - 50000 0.0548 0.77927 184 70 20 100 - - 50000 0.0606 0.75169 160 73 21 115 - - 50000 0.0609 0.7506 168 75 22 130 - - 50000 0.0612 0.74893 154 75 23 145 - - 50000 0.0596 0.75625 172 76 24 160 - - 50000 0.0647 0.73165 148 73 25 175 - - 50000 0.0653 0.72837 148 73 26 190 - - 50000 0.0613 0.74843 140 73 27 205 - - 50000 0.0639 0.73545 151 73 28 220 - - 50000 0.0657 0.72675 150 74 29 235 - - 50000 0.066 0.72659 128 74 30 250 - - 50000 0.0677 0.71736 128 74 31 20 - 50000 0.0346 0.86673 306 78 32 30 - 50000 0.0209 0.92213 345 80 33 40 - 50000 0.0215 0.91945 355 78 34 20 - 50000 0.0261 0.9017 331 82 35 30 - 50000 0.0241 0.9093 337 73 36 40 - 50000 0.0234 0.91292 322 81 37 20 - 50000 0.0279 0.8943 314 77 38 30 - 50000 0.0281 0.89353 315 75 39 40 - 50000 0.0203 0.92456 353 82 40 20 50000 0.02 0.92536 370 80 41 30 50000 0.0139 0.94978 372 80 42 40 50000 0.0118 0.95711 389 80 43 20 50000 0.0135 0.95156 375 85 44 30 50000 0.0144 0.94784 379 74 45 40 50000 0.0142 0.94894 362 77 46 20 50000 0.0185 0.93217 346 83 47 30 50000 0.0141 0.94886 370 79 48 40 50000 0.0102 0.96333 405 74 40 30 20 30 40 40 40 20 20 Banyak Dikenali No. Banyak Neuron Epoch Performance R Laye r 1 Layer 2 Layer 3 Data Latih Data Uji
1 5 - - 50000 0.0668 0.72162 178 83
2 10 - - 50000 0.0461 0.81775 230 85
3 15 - - 50000 0.0407 0.84132 260 83
4 20 - - 50000 0.034 0.86903 279 94
5 25 - - 50000 0.0347 0.86627 271 80
6 30 - - 50000 0.0308 0.88239 284 92
7 35 - - 50000 0.0286 0.89109 296 85
8 40 - - 50000 0.0309 0.88209 278 83
9 45 - - 50000 0.0259 0.90236 309 91
10 50 - - 50000 0.0298 0.8867 288 80
11 55 - - 50000 0.0307 0.88255 298 84
12 60 - - 50000 0.0292 0.88941 292 84
13 65 - - 50000 0.0309 0.88252 273 87
14 70 - - 50000 0.0319 0.87805 269 85
15 75 - - 50000 0.0307 0.8832 289 83
16 80 - - 50000 0.0317 0.87924 269 86
17 85 - - 50000 0.0343 0.86838 259 82
18 90 - - 50000 0.0341 0.86905 260 81
19 95 - - 50000 0.0329 0.87445 251 84
20 100 - - 50000 0.0311 0.88169 279 83
21 115 - - 50000 0.0365 0.85935 244 81
22 130 - - 50000 0.0376 0.85457 242 81
23 145 - - 50000 0.0382 0.85246 229 80
24 160 - - 50000 0.0392 0.84845 219 78
25 175 - - 50000 0.0398 0.84559 226 81
26 190 - - 50000 0.0389 0.84974 219 80
27 205 - - 50000 0.0426 0.83346 208 78
28 220 - - 50000 0.0419 0.83649 213 76
29 235 - - 50000 0.0423 0.83467 211 76
30 250 - - 50000 0.0443 0.82629 195 76 31 35 - 50000 0.0069 0.97579 432 97 32 45 - 50000 0.0105 0.9619 403 101 33 55 - 50000 0.0082 0.97028 421 94
34
35 - 50000 0.00482 0.98277 431 92
35
45 - 50000 0.0102 0.96284 400 94
36
55 - 50000 0.0082 0.97027 426 92
37
35 - 50000
0.008 0.97096 429 97
38
45 - 50000 0.00789 0.97131 429 96 39 55 - 50000 0.00535 0.98063 438 96 40 35 50000 0.00365 0.98706 437 101 41 45 50000 0.00691 0.97501 430 101 42 55 50000 0.00558 0.97999 433 97 43 35 50000 0.00572 0.97937 434 97 44 45 50000 0.00531 0.98094 435 102 45 55 50000 0.00335 0.98797 443 94 46 35 50000 0.00401 0.98566 440 100
47
45 50000 0.00318 0.98872 441 105
48
55 50000
0.00429 0.98448 440 102 35 35 45 35 55 55 Performance R Banyak Dikenali 35 45 55 No. Banyak Ne uron Epoch
Berdasarkan Gambar 9 (A) pada resolusi 3MP dapat dilihat hasil terbaik pada saat pengujian data latih dan data uji. Layer 1 dan 2 diambil 3 terbaik dan Layer 3 diambil 1 terbaik yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Layer Terbaik pada 3MP
No Banyak Neuron Epoch  Performance R
Banyak Dikenali Layer 1 Layer 2 Layer 3 Data Latih Data Uji 1 25 - - 50000
0.0544 0.7813 223 74 2 40 - - 50000
0.0498 0.80169 224 77 3 50 - - 50000
0.0462 0.81756 222 75 4 40 40 - 50000 0.0129 0.95331 335 76 5
50 - 50000 0.0132 0.95181 343 75 6 50 40 - 50000 0.0118 0.95728 328 71 7 40 50 50 50000 0.00739
0.97342 431 76
Berdasarkan dari 3 hidden layer, hasil terbaik yang diperoleh terdiri dari 40 neuron pada layer 1, 50 neuron pada layer 2,  50 neuron pada layer 3, Epoch sebesar 50000, Performance sebesar 0.00739, R sebesar 0.97342, data latih yang dikenali sebesar 431, dan data uji yang dikenali sebesar 76 sebagai model JST pada campuran kering dengan resolusi kamera sebesar 3MP.
Berdasarkan Gambar 9 (B) pada resolusi 5MP dapat dilihat hasil terbaik pada saat pengujian data latih dan data uji. Layer 1 dan 2 diambil 3 terbaik dan Layer 3 diambil 1 terbaik yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Layer Terbaik pada 5MP
No Banyak Neuron Epoch
Performance R Banyak Dikenali
Layer 1 Layer 2 Layer 3 Data
Latih Data Uji 1 25 - - 50000 0.0332 0.87247 306 76 2 35 - - 50000 0.0339 0.87018 294 83 3 75 - - 50000 0.0289 0.89044 307 88 4 25 75 - 50000 0.0121 0.95577 397 91 5 35 75 - 50000 0.0157 0.9423 392 98 6 75 75 - 50000 0.0155 0.94265 371 92 7 75 75 35 50000 0.0111 0.95969 392 102
Berdasarkan dari 3 hidden layer, hasil terbaik yang diperoleh terdiri dari 75 neuron pada layer 1, 75 neuron pada layer 2, 35 neuron pada layer 3, Epoch sebesar 50000, Performance
sebesar 0.0111, R sebesar 0.95969, data latih yang dikenali sebesar 392, data uji yang dikenali sebesar 102 sebagai model JST pada campuran kering dengan resolusi kamera sebesar 5MP.
Berdasarkan Gambar 10 (C) pada resolusi 8MP dapat dilihat hasil terbaik pada saat pengujian data latih dan data uji. Layer 1 dan 2 diambil 3 terbaik dan Layer 3 diambil 1 terbaik yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Layer Terbaik p ada 8MP No Banyak Neuron Epoch Performance R Banyak Dikenali
Layer 1 Layer 2 Layer 3 Data Latih Data Uji 1 20 - - 50000
0.0572 0.76811 211 87 2 30 - - 50000
0.0522 0.79105 231 78 3 40 - - 50000
0.0478 0.81022 225 73
4 20 30 - 50000 0.0209
0.92213 345 80 5 20 40 - 50000 0.0215
0.91945 355 78 6 40 40 - 50000
0.0203 0.92456 353 82 7 20 40 20 50000
0.0135 0.95156 375 85
Berdasarkan 3 hidden layer, hasil terbaik yang diperoleh terdiri dari 20 neuron pada layer 1, 40 neuron pada layer 2, 20 neuron pada layer 3, Epoch sebesar 50000, Performance sebesar 0.0135, R sebesar 0.95156, data latih yang dikenali sebesar 375, data uji yang dikenali sebesar 85 sebagai model JST pada campuran kering dengan resolusi kamera sebesar 8MP.
Berdasarkan Gambar 10 (D) pada resolusi 10MP dapat dilihat hasil terbaik pada saat pengujian data latih dan data uji. Layer 1 dan 2 diambil 3 terbaik dan Layer 3 diambil 1 terbaik yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Layer Terbaik pada 8MP
No Banyak Neuron Epoch Performance R Banyak
Dikenali Layer 1 Layer 2 Layer 3
Data Latih Data Uji 1 25 - - 50000 0.0484 0.80722 231 67 2 30 - - 50000 0.0496 0.80139 236 70 3 35 - - 50000 0.0475 0.8114 247 68 4 25 35 - 50000 0.0175 0.93555 373 73 5 30 30 - 50000 0.0197 0.9266 368 67 6 35 30 - 50000 0.021 0.9217 357 68 7 35 30 30 50000 0.00891 0.96834 405 77
Berdasarkan 3 hidden layer, hasil terbaik yang diperoleh terdiri dari 35 neuron pada layer 1, 30 neuron pada layer 2, 30 neuron pada layer 3, Epoch sebesar 50000, Performance
sebesar 0.00891, R sebesar 0.95834, data latih yang dikenali sebesar 405, data uji yang dikenali sebesar 77 sebagai model JST pada campuran kering dengan resolusi kamera sebesar 10MP.
Berdasarkan Gambar 11 pada resolusi 12MP dapat dilihat hasil terbaik pada saat pengujian data latih dan data uji. Layer 1 dan 2 diambil 3 terbaik dan Layer 3 diambil 1 terbaik yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Layer Terbaik pada 8MP
No Banyak Neuron Epoch Performance R Banyak Dikenali Layer 1 Layer 2 Layer 3 Data Latih Data Uji 1 35 - - 50000 0.0286 0.89109  296 85 2 45 - - 50000 0.0259 0.90236  309 91 3 55 - - 50000 0.0307 0.88255  298 84 4 35 35 - 50000
0.0069 0.97579  432 97
5 45 35 - 50000 0.00482
0.98277 431 92 6 55 55 - 50000
0.00535 0.98063  438 96
7 55 55 45 50000
0.00318 0.98872  441 105
Berdasarkan 3 hidden layer, hasil terbaik yang diperoleh terdiri dari 55 neuron pada layer 1, 55 neuron pada layer 2, 45 neuron pada layer 3, Epoch sebesar 50000, Performance sebesar 0.00318, R sebesar 0.98872, data latih yang dikenali sebesar 441, data uji yang dikenali sebesar 105 sebagai model JST pada campuran kering dengan resolusi kamera sebesar 12MP.

## 3.2.  Pengujian Arsitektur JST dan Hasil
Tahap ini melakukan pengujian arsitektur JST menggunakan nilai dari hasik ekstrasi fitur yang terdiri dari 6 nilai antara lain nilai Entropy, Standard Deviation, Contrast,  Angular Second Moment(ASM)/ Homogeneity, Correlation, dan Inverse Different Moment(IDM)/ Energy . Data uji yang digunakan sebanyak berjumlah 120, pengujian dilakukan dengan menggunakan rancangan GUI yang telah dibuat pada aplikasi MATLAB seperti yang dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Bentuk GUI Pengujian Jenis Campuran
Tahap ini melakukan penentuan hasil pengujian terhadap arsitektur Jaringan Syaraf Truan, perhitungan akurasi dihitung menggunakan rumus akurasi seperti berikut:
Hasil pengujian berdasarkan data uji dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7, Tabel 8, Tabel 9, Tabel 10, Tabel 11.
Tabel 7. Hasil Pengujian Pada 3MP
No Jenis Campuran
Data Uji Data Dikenali
Data Tidak Dikenali 1
1 semen 1 pasir 20 20 0 2 1 semen 1,5 pasir 20 13 7 3 1 semen 2 pasir 20 8 12 4 1 semen 2,5 pasir 20 9 11 5 1 semen 3 pasir 20 10 10 6 1 semen 3,5 pasir 20 16 4 TOTAL 120 76 44
Tabel 8. Hasil Pengujian pada 5MP
No Jenis Campuran Data Uji
Data Dikenali Data Tidak Dikenali 1 1 semen 1 pasir 20 15 5 2 1 semen 1,5 pasir 20 17 3 3 1 semen 2 pasir 20 20 0 4 1 semen 2,5 pasir 20 20 0 5 1 semen 3 pasir 20 10 10 6 1 semen 3,5 pasir 20 20 0 TOTAL 120 102 18
Tabel 9. Hasil Pengujian pada 8MP
No Jenis Campuran Data Uji
Data Dikenali Data
Tidak Dikenali 1 1 semen 1 pasir 20 19 1 2 1 semen 1,5 pasir 20 11 9 3 1 semen 2 pasir 20 15 5 4 1 semen 2,5 pasir 20 9 11 5 1 semen 3 pasir 20 13 7 6 1 semen 3,5 pasir 20 18 2 TOTAL 120 85 35
Akurasi = × 100%
Tabel 10. Hasil Pengujian pada 10MP
No Jenis Campuran Data Uji
Data Dikenali Data Tidak Dikenali 1 1 semen 1 pasir 20 15 5 2 1 semen 1,5 pasir 20 17 3 3 1 semen 2 pasir 20 13 7 4 1 semen 2,5 pasir 20 10 10 5 1 semen 3 pasir 20 15 5 6 1 semen 3,5 pasir 20 7 13 TOTAL 120 77 43
Tabel 11. Hasil Pengujian pada 12MP
No Jenis Campuran Data Uji
Data Dikenali
Data Tidak Dikenali 1 1 semen 1 pasir 20 20 0 2 1 semen 1,5 pasir 20 20 0 3 1 semen 2 pasir 20 17 3 4 1 semen 2,5 pasir 20 15 5 5 1 semen 3 pasir 20 13 7 6 1 semen 3,5 pasir 20 20 0 TOTAL 120 105 15
Gambar 13. Grafik Hasil Pengujian
Untuk setiap jenis resolusi kamera yang digunakan, masing-masing data yang dikenali untuk 6 jenis campuran kering akan dihitung untuk tingkat akurasinya. Pada resolusi kamera 3MP diperoleh tingkat akurasi sebesar 63,33%. Pada resolusi kamera 5MP diperoleh tingkat akurasi sebesar 85%. Pada resolusi kamera 8MP diperoleh tingkat akurasi sebesar 70,83%. Pada resolusi kamera 10MP diperoleh tingkat akurasi sebesar 64,167%. Pada resolusi kamera 12MP diperoleh tingkat akurasi sebesar 87,5%.
120 120 120 120 120 76 102 85 77 105 44 18 35 43 15 63,33% 85% 70,83% 64,17% 87,5% 0 20 40 60 80 100 120 140 3MP 5MP 8MP 10MP 12MP Jumlah Data Uji Jumlah Data Dikenali Jumlah Data Tidak Dikenali …

## GRAFIK HASIL PENGUJIAN

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, berikut beberapa kesimpulan yang dapat disimpulkan:
1. Selama penelitian dapat memahami cara mengumpulkan data, dimulai dari pembuatan objek dengan mencampurkan semen dan pasir sesuai dengan takaran,  pemotretan dengan resolusi kamera yang berbeda beda, pengambilan nilai ekstrasi fitur dengan GLCM, pengujian JST, dan terakhir diperoleh hasil akhir akurasi terbaik.
2. Selama penelitian yang telah dilakukan menggunakan 5 jenis tingkat resolusi kamera antara lain 3MP, 5MP, 8MP, 10MP, 12MP dengan jarak yang digunakan selama pemotretan ± 9cm. Perhitungan akurasi dihitung berdasarkan data uji yang dikenali pada 3 hidden layer terbaik yang dapat dilihat dari tabel 4.1 hingga tabel 4.5, yang dimana resolusi kamera 12MP memiliki hasil pengenalan pada jenis campuran kering terbaik dibandingkan dengan resolusi kamera lainnya.
3. Resolusi kamera 12MP merupakan resolusi kamera terbaik dalam pengenalan jenis campuran kering dengan hasil pengenalan sebanyak 105 dari 120 data uji. Hasil perhitungan tangkat akurasi diperoleh sebesar 87,5% dan merupakan hasil perhitungan yang paling tinggi dibandingkan dengan resolusi kamera lainnya.

## 5. SARAN
Berdasarkan kesimpulan yang telah diuraikan sebelumnya, terdapat beberapa saran untuk penelitian selanjutnya sehingga bisa memperoleh hasil yang lebih baik, antara lain:
1. Penelitian ini menggunakan 6 jenis campuran kering sehingga belum diketahui hasil penelitian dengan menggunakan lebih dari 6 jenis campuran.
2. Penelitian ini menggunakan ekstrasi fitur GLCM(Gray Level Co-Occurrence Matrix), sehingga belum diketahui hasil penelitian dengan menggunakan ekstrasi fitur yang berbeda.
3. Penelitian ini menggunakan metode penelitian Jaringan Syaraf Tiruan, sehingga belum diketahui hasil penelitian dengan metode penelitian yang berbeda.
4. Penelitian ini menggunakan tingkat resolusi kamera 3MP, 5MP, 8MP, 10MP, 12MP, sehingga belum diketahui hasil penelitian dengan tingkat resolusi lainnya.
5. Diharapkan menggunakan pencahayaan lampu di dalam box atau kotak, sehingga pencahayaan tidak mempengaruhi hasil pemotretan.
6. Diharapkan adanya  pengembangan aplikasi  kedepannya  menggunakan software pemrograman yang berbeda..

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Fuad, 2020, "Pengaruh Pemakaian Semen dan Pasir yang Berbeda Terhadap Kuat Tekan Beton, " Jurnal Desiminasi Teknologi Fakultas Teknik Universitas Tridinanti Palembang , vol. 53, pp. 1689-1699.
[2] R. D. I. R. &. T. R. Gasim. 2020, "Identifikasi Kadar Semen dan Pasir Melalui Citra Permukaan Menggunakan Teknik Blok Citra," JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 188-199.
[3] Kelvin  Bun,  Hurnaningsih. 2018, "Identifikasi Telur Retak Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Berdasarkan Tekstur Telur," 183-192.
[4] F. P. A. P. B. T. &. K. Amanullah. 2018, "Deteksi Motif Batik Menggunakan Ekstrasi Fitur Dan Jaringan Syaraf Tiruan," pp. 31-36.
[5]  I. R. R. K. D. &. B. W. Hidayatno. 2008, "Identifikasi Tanda-tanda Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Perambatan-Balik (Backpropagation)," pp. 100-106.