Abstract—Inspeksi label produk menjadi bagian penting dalam pengawasan  dan  kendali  kualitas  hasil  produksi  di  industri. Beberapa industri masih menerapkan pemeriksaan label produk secara  visual-manual  oleh  operator.  Cara  ini  memiliki keterbatasan  dan  cenderung  tidak  cukup  efektif.  Penelitian  ini mengembangkan  sistem  inspeksi  kualitas  pelabelan  produk secara  otomatis  menggunakan  penggabungan  metode  golden template comparison (GTC) dan konveyor pemilah. Sistem dibuat untuk mendeteksi  cacat  pada dua  sisi label di  satu  produk  yang sama. Desain konveyor pemilah mampu memindahkan produk ke proses deteksi dua sisi label dan memilah produk secara otomatis untuk  ditempatkan  pada  wadah  yang  disediakan  berdasarkan hasil  inspeksi  produk.  Penggunaan  golden  template  comparison berdasarkan  analisis  pixel  matching  ini  efektif  membandingkan intensitas pixel dari objek yang diperiksa dengan golden template yang sudah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan  sistem ini berhasil  menganalisa  produk  pass  dan  fail  berdasarkan perhitungan total defect area kedua sisi front dan back pada label produk  sesuai  standar  acuan  klasifikasi  cacat  dengan  %RSD mencapai  3,5%,  yang  berarti  sistem  kerja  alat  memiliki  tingkat ketelitian tinggi.
Kata  kunci:  label  produk,  defect,  golden  template comparison, konveyor

## I. P ENDAHULUAN
DALAM  industri  manufaktur  dan  fabrikasi,  produk  yang diproduksi umumya diberi kemasan dan label sebagai identitas dan  ciri  khas  produk  agar  mudah  dikenal  oleh  konsumen. Setiap  label  atau  merek  produk  pada  satu  jenis  produk  akan memiliki deskripsi dan bentuk yang sama sesuai standar yang ditentukan  industri.  Untuk  memastikan  kualitas  produk, sebagian  besar  industri  menerapkan  proses Quality  Control (QC)  yang  masih  dilakukan  secara  visual-manual  dengan mengandalkan  penglihatan  dan  ketelitian  kerja  para  operator QC.  Cara  ini  tentu  memiliki  keterbatasan  karena  faktor kelelahan  atau  ketidaktelitian  dapat  menyebabkan  inspeksi produk tidak efektif dan efisien dalam pelaksanaannya.
Proses QC dalam memeriksa cacat atau kerusakan pada label produk  dapat  dimaksimalkan  dengan  menerapkan  bantuan teknologi  terkini.  Beberapa  studi  dan  penelitian  yang  pernah
dilakukan  untuk  mengatasi  masalah  terkait  deteksi  objek diantaranya  memanfaatkan  teknologi  pengolahan  citra, Automated  Visual  Inspection  System (AVIS)  dan  teknologi pendukung  lain  yang  dipadukan  dalam  pengembangannya [1-3]. Salah satu studi pendeteksian cacat produk menggunakan filter warna HSL dan template matching mampu mengklasifikasikan produk kaleng berdasarkan kategori kaleng OK ( Good )  atau reject [4] .  Dalam  studi  ini,  sistem  dapat menginspeksi  objek  hanya  di  satu  sisi  yakni  sisi  bagian  atas kaleng.  Selain  itu,  belum  ada  kriteria  klasifikasi  lain  seperti pixel  matching yang  dibuat  dalam  pendeteksian  objek  yang mengalami  sedikit reject sehingga  sulit  untuk  dikategorikan. Sementara  itu,  studi  desain  AVIS  untuk  mendeteksi  tingkat pelabelan  dan  tingkat  cairan  yang  tidak  tepat  pada  botol minuman  berhasil  disimulasikan  menggunakan  algoritma image  processing dan  diadakan  simulasi  menggunakan prototype  konveyor  belt  [3].  Konveyor  yang  dibuat  pada penelitian ini berfungsi sebatas untuk menirukan konveyor belt yang beroperasi di pabrik botol minuman tanpa desain khusus untuk  mendukung  hasil capture gambar  dari  produk  botol minuman yang diinspeksi.
Mengatasi  keterbatasan  dari  metode  yang  telah  digunakan pada penelitian sebelumnya, maka penelitian ini mengusulkan sistem  inspeksi  cacat  label  produk  secara  otomatis menggunakan  metode golden  template  comparison (GTC) yang  terintegrasi  dengan  konveyor  pemilah  tanpa  bantuan operator.  Sistem  ini  dibuat  untuk  mendeteksi  cacat  pada  dua sisi  label  di  satu  produk  yang  sama,  yakni  bagian  depan  dan belakang,  dan  mampu  bekerja  otomatis  memilah  produk kategori pass atau fail berdasarkan  hasil  deteksi  untuk. ditempatkan  pada  masing-masing  wadah  yang  disediakan. Prinsip  kerja  sistem  ini  didukung  dengan  bantuan  input  data berupa  gambar  label  produk  yang  ditangkap  oleh  kamera. Selanjutnya,  pemrosesan  citra  dilakukan  otomatis  dan konveyor pemilah akan aktif. Jika terdeteksi adanya cacat pada label, maka produk akan otomatis dipisah ke wadah yang telah disediakan.  Pada  desain  kerangka  mekanik  sistem  konveyor dibuat  menggunakan  tambahan  perangkat grippe r  untuk memutar  posisi  label  dalam  mendeteksi  cacat  pada  dua  sisi label  produk  dan  memilah  produk pass atau fail sesuai  hasil

## Sistem Inspeksi Label Produk Menggunakan Metode Golden Template Comparison dan Konveyor Pemilah
Fitriyanti Nakul 1* , Rudi Pardede 1 , B. Budiana 1 , Rahmi Mahdaliza 1 , Heru Wijanarko 1
1 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: fitriyantinakul@polibatam.ac.id
deteksi total  defect area  pada  sisi  masing-masing  pelabelan. Metode GTC dengan teknik analisis intensitas pixel matching dipilih  karena  sederhana  secara  teknis  penggunaan  mampu untuk mengklasifikasi label produk dengan kategori pass (OK) dan fail (cacat).  Selain  itu  metode  ini  juga  memiliki  waktu pemrosesan  yang  relatif  cepat  dengan  tingkat  akurasi  yang tinggi[4].  Dengan  mengintegrasikan  metode golden  template comparison dan  konveyor  pemilah  maka  sistem  kerja  alat diharapkan dapat lebih maksimal dan lebih baik.
Penelitian  ini  dapat  menjadi  alternatif  yang  dimanfaatkan khususnya pada industri-industri skala besar, terutama sebagai alat  bantu  untuk  memudahkan  pekerjaan  operator  QC.  Selain itu, perbaikan dan pengembangan baik dari segi waktu, tenaga, dan  biaya  produksi  dapat  dievaluasi  untuk  menghasilkan kualitas  maksimal  sehingga  efektivitas  dan  efisiensi  proses produksi dapat ditingkatkan.

## II. M ETODE
Perancangan  sistem  inspeksi  label  produk  menggunakan pendekatan metode golden template comparison dan konveyor pemilah  terdiri  dari  rancangan  perangkat  keras  dan  perangkat lunak.

## A. Perancangan Perangkat Keras
Komponen  yang  digunakan  pada  perancangan  perangkat keras terdiri dari modul mikrokontroller  Arduino  uno sebagai sarana  prosesor  yang  mendukung  sistem  kerja  alat.  Sensor infrared dan switch pada bagian input, dan pada bagian output terdiri dari relay, motor servo, motor DC, motor stepper, driver, dan micro-USB (Gambar 1).
Gambar 1. Perancangan perangkat keras pada sistem inspeksi label produk.
Motor stepper dan motor servo berfungsi sebagai perangkat gripper  untuk  menjepit  dan  memutar  arah  90°  pada  produk. Sedangkan  satu  motor  servo  lainnya  difungsikan  sebagai pemilah produk yang dideteksi fail . Motor DC pada rangkaian menggunakan daya sebesar 9V berfungsi untuk menggerakkan belt  pada  konveyor.  Pengontrolan  motor  DC  tersebut menggunakan  perangkat  modul  relay  yang  berfungsi  sebagai saklar.  Selanjutnya,  sensor  infrared  berperan  sebagai pendeteksi untuk mengetahui adanya produk yang melewatinya.
Desain  mekanik  sistem  (Gambar  2)  dibuat  menggunakan konveyor.  Konveyor  dilengkapi  dengan  gripper  dan  pemilah untuk  memutar  produk  dan  memilah  produk  yang
teridentifikasi  dalam  kategori pass dan fail pada  tempat  atau wadah yang disediakan.
B. Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan  pada  perangkat  lunak  menggunakan vision builder terdiri  dari  beberapa  proses  utama  yakni;  (i) pengambilan  citra gambar pada label  sisi depan dan belakang menggunakan kamera, citra yang tertangkap kamera dikonversi ke dalam bentuk grayscale menggunakan vision assistant ; (ii) gambar akan diinspeksi menggunakan match pattern dan detect defects untuk  mengetahui  adanya  kecocokan  atau defect pada gambar;  Selanjutnya,  (iii)  membuat template baru match pattern dan detect defects terlebih  dahulu  untuk  dicocokan dengan gambar yang diinspeksi.

## Gambar 2. Desain mekanik sistem inspeksi label produk.
Dilakukan  tahapan  proses  inspeksi  sesuai  urutan  yang meliputi;
1) Color plane extraction
Gambar  diekstrak  menjadi  HSL- Luminance  Plane yang berfungsi  untuk  mengatur  nilai  kebercahayaan  atau lightness dengan  minimum  0  dan  maksimum  240.  Nilai tengahnya adalah 120 sesuai dengan warna aslinya.
2) Match Pattern
Teknik  pencocokan  pola  dengan  membuat template yang mewakili objek yang diinpeksi. Langkah inspeksi ini akan menghitung  skor  kecocokan  pola  gambar  yang  diinspeksi dengan template .  Pemlilihan  gambar template yang  baik mempunyai  peran  penting  untuk  mendapatkan  hasil  yang baik.  Jadi  ada  beberapa  faktor  untuk  membuat  gambar template yang baik yaitu simetri, detail fitur, informasi pada posisi, dan informasi latar belakang.
3) Detect Defects
Menggunakan  teknik golden  template  comparison ,  yaitu membandingkan  instensitas pixels suatu  gambar  yang diinspeksi  dengan golden template yang  dibuat.  Sampel produk  diklasifikasikan  menjadi  dua  kategori  yakni kategori pass dan fail . Tampilan interface dirancang dalam NI vision builder [5].
C. Golden Template Comparison
Golden  template  comparison  (GTC) merupakan  metode yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  cacat  pada  gambar
a b
dalam  2D  (dua  dimensi)[6].  Dengan  analisis pixel  matching dilakukan  perbandingan  intensitas  pixel  gambar  yang  sedang diperiksa  dengan golden template . Golden template adalah gambar yang memuat representasi ideal dari suatu objek yang sedang  diinspeksi.  Pixel  dalam  gambar  inspeksi  ditandai sebagai cacat jika intensitasnya tidak cocok dengan pixel yang sesuai dalam golden template dalam toleransi yang ditentukan. Konsep  kerja  inspeksi  visual  menggunakan  metode  GTC merujuk  pada  konsep  Ni  Vision.  Secara  teknis,  dilakukan pengurangan intensitas pixel dari bagian gambar ideal dengan bagian gambar yang diinspeksi. Setiap cacat yang terlihat pada bagian  yang  diinspeksi  akan  muncul  sebagai  perbedaan intensitas  pada  gambar  cacat  yang  dihasilkan[7].  Ilustrasi konsep kerja dari metode ini ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Ilustrasi konsep golden template comparison (GTC). [6]
Gambar  3  menunjukkan  (a) golden template pada  aplikasi inspeksi  label;  (b)  menunjukkan  gambar  yang  diinspeksi;  (c) gambar  cacat  yang  dihasilkan.  Area  yang  cacat  terdeteksi ketika  gambar  yang  diinspeksi  lebih  terang  dari template , dilapisi  dengan  warna  hijau.  dan  area  yang  cacat  dengan gambar  yang  lebih  gelap  daripada template ,  dilapisi  dengan warna merah.

## D. Prinsip Kerja Sistem Inspeksi Label Produk
Rancangan  program  untuk  sistem  kerja  alat  (Gambar  4) dimulai  saat  tombol  power  aktif  sehingga  konveyor  akan bergerak.  Produk  akan  diletakkan  di  atas  konveyor.  Apabila produk tersebut bergerak dan pergerakannya terdeteksi sensor Infrared  maka  secara  otomatis  konveyor  akan  berhenti.  Saat kondisi ini pengambilan citra dilakukan pada label sisi depan, setelah label tersebut tertangkap kamera maka pengolahan citra dengan metode GTC akan melakukan proses membandingkan intensitas  pixel  suatu  gambar  dengan golden  template untuk mengetahui kualitas gambar tersebut memiliki cacat atau tidak. Jika  gambar  tersebut  memiliki  total defect area  melebihi standar klasifikasi yang ditentukan 130 pixels (Tabel 1), maka produk tersebut dinyatakan fail dan servo akan aktif 45 derajat. Tetapi  jika  label  produk  tersebut  memiliki  total defect area kurang dari 130 pixels, maka servo tidak akan aktif dan gripper akan secara otomatis memutar produk dan mendeteksi kembali label  pada  sisi  belakang.  Dengan  siklus  yang  sama  seperti sebelumnya,  jika  total  defect  area  melebihi  130  pixels  maka motor  servo  akan  bergerak  45  derajat,  sedangkan  jika  total defect area kurang dari 130 pixels, maka motor servo tidak akan aktif dan konveyor otomatis bergerak.  Siklus kerja dari sistem ini akan berkelanjutan hingga sistem di off kan.

## E. Teknik Pengujian
Objek yang digunakan dalam penelitian ini berupa label pada  produk  antiseptik  (Gambar  5).  Label  terdiri  dari kombinasi  gambar  dan  kata-kata  yang  berfungsi  sebagai informasi  produk.  Label  produk  memuat  informasi  berupa nama produk, komposisi, tanggal kedaluwarsa, dan isi produk. Label produk diinspeksi pada kedua sisi yakni sisi depan ( front ) dan sisi belakang ( back ).
Gambar 4. Flowchart program kerja sistem inspeksi label produk.
Peneliti  melakukan  pengujian  terhadap  7  sampel  dengan  5 kali pengulangan pengambilan data untuk menentukan tingkat ketelitian  dari  sistem  yang dirancang.  Merk  dari  label  produk dipilih  acak  tanpa  ada  maksud  tertentu  dan  tidak  ada kepentingan lain selain digunakan sebagai tujuan riset.
Gambar 5. Objek penelitian (a) label produk sisi depan; (b) label produk sisi belakang.
Merujuk  standar  AQL (Acceptabel  Quality  Level) yang digunakan  di  industri  umumnya  memiliki  3  klasifikasi defect yaitu minor , major ,  dan critical [8].    Sistem  ini  hanya menggunakan  2  klasifikasi,  yaitu minor dan major untuk mendeteksi defect pada  label  produk.  Selanjutnya,  klasifikasi cacat  label  produk  berdasarkan  besar total  defect  area ditunjukkan pada Tabel I.
a. b. c. TABEL I D AFTAR S TANDAR K LASIFIKASI C ACAT Defect Classification Total Defect area (pixels) Largest Defect area (pixels) Status Minor ≤ 130 - Pass Major ˃ 130 - Fail
Nilai  130  pixels  diperoleh  dari  beberapa  hasil  uji  coba berdasarkan  pertimbangan  visual  pada defect yang  dapat menganggu  tampilan  label dan  keterbatasan  performa kamera dalam mendeteksi defect . Partikel hasil tangkap kamera dapat mempengaruhi  hasil  inspeksi  sehingga  sistem  membutuhkan filter untuk menghilangkan partikel-partikel yang tidak berasal dari  label.  Hasil  sebelum  dan  sesudah  dilakukan filter pada sampel yang OK tertampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil deteksi sebelum dan sesudah dilakukan filter (a) hasil deteksi defect pada real capture .  (b)  hasil  deteksi defect tanpa  menggunakan filter dalam  tampilan  overlay,  dan  (c)  menunjukkan  hasil  deteksi defect menggunakan filter area dalam tampilan overlay .
Pada Gambar 6 (b) tampak adanya partikel-partikel yang tak diinginkan terdeteksi oleh sistem. Setelah menggunakan filter area , partikel-partikel yang tak diinginkan tersebut hilang dan hasil deteksi adalah no defect found atau tidak ditemukan cacat (Gambar  6c).  Selanjutnya,  penentuan  nilai total defect area yang  sesuai  dengan  kamera  yang  digunakan  yaitu webcam nemesis dilakukan melalui beberapa uji coba agar memperoleh range filter yang  tepat.  Dilakukan  uji  coba  dalam  5  kali pengulangan  untuk  mendapatkan  rata-rata  luas  partikel  pada objek. Hasil pengujian disajukan pada Tabel II.
TABEL II L UAS P ARTIKEL P ADA O BJEK Pengujian ke- Luas Partikel (pixels) 1 125 2 127
3 124 4 116 5 124 Nilai rata-rata 123,2
Dengan  perolehan  rata-rata  luas  partikel,  maka  peneliti memilih range filter melalui perhitungan 5% dari nilai rata-rata dijumlahkan  dengan  nilai  rata-rata  sehingga    diperoleh  hasil pembulatan  sebesar  130  pixels.  Jadi range filter yang digunakan  pada  sistem  ini  adalah  minimum  0  pixels  dan maksimum 130 pixels. Untuk memastikan range filter tersebut berhasil, telah dilakukan beberapa iterasi pengujian terhadap 4 sampel dengan luas defect yang berbeda-beda.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan interface aplikasi berhasil dibuat menggunakan NI Labview  Vision builder (Gambar  7)  deng an memuat bagian-bagian berup a ;
A) 2  Picture  Box ,  untuk  menampilan  gambar  label  bagian depan dan belakang.
B) Tab  Control ,  untuk  menampilkan  hasil  temuan  berupa angka apabila ada defect di label depan atau belakang.
1. Number of defects : jumlah defect yang ditemukan.
2. Largest defect area : jumlah pixel yang hanya terdapat pada area defect terbesar.
3. Total defect area : jumlah pixel pada semua area defect . 4. Percent  defect :  persentase  gambar  yang  mengandung defect .
C) Numeric Indicator ,    tampilan  untuk  jumlah  unit  yang sudah  diinspeksi  dengan  status pass maupun fail ,  serta persentase unit yang pass .
D) Boolean Indicator ,  berfungsi  sebagai  indikator  dari tahap-tahap inspeksi. Indikator akan hidup atau berwarna hijau  jika  status  dari  tahap  inspeksi  adalah pass .
Sebaliknya  jika  indikator  tidak  hidup,  maka  status  untuk tahap tersebut adalah fail .
Gambar 7. Tampilan interface aplikasi sistem inspeksi label produk.
Dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui  inspeksi defect berdasarkan  hasil  uji  sampel  label  produk,  maka  hal  pertama yang  dilakukan  adalah  dengan  cara  membandingkan template matching dengan hasil deteksi pada sampel dan memperhatikan jumlah defect (besar defect dinyatakan dalam pixels atau pix^2) untuk  mengecek pass atau fai l  objek  tersebut. Template yang dibuat  terlebih  dahulu  di  proses match  pattern dengan minimum  skor  yaitu  800.  Jadi  nilai  skor  di  bawah  800 dikategorikan  tidak match dan  otomatis  akan fail .  Kemudian dilanjutkan  dengan  proses  pendeteksian  cacat  pada  label produk  mengacu  pada  standar  klasifikasi  cacat  (Tabel  I). Klasifikasi defect minor memiliki status pass , sedangkan major memiliki status fail atau tidak lolos inspeksi.
Total Defect Area (pix^2) 0 Total Defect Area (pix^2) 0 Largest Defect Area (pix^2) 0 Largest Defect Area (pix^2) 0 Percent Defect 0 Percent Defect 0 Number of Defects 0 Number of Defects 0 Total Defect Area (pix^2) 0 Total Defect Area (pix^2) 0 Largest Defect Area (pix^2) 0 Largest Defect Area (pix^2) 0 Percent Defect 0 Percent Defect 0
Number of Defects 0
Number of Defects 0 1 Front Back Sample yang diuji 2 No. Total Defect Area (pix^2) 0 Total Defect Area (pix^2)
125 Largest Defect Area (pix^2) 0 Largest Defect Area (pix^2) 125 Percent Defect 0 Percent Defect 0.0388 Number of Defects 0
Number of Defects 1
3
Total Defect Area (pix^2) 4173 Total Defect Area (pix^2) 0 Largest Defect Area (pix^2) 4173 Largest Defect Area (pix^2) 0 Percent Defect 1.392 Percent Defect 0 Number of Defects 1 Number of Defects 0 Total Defect Area (pix^2) 6482 Total Defect Area (pix^2) 5947 Largest Defect Area (pix^2) 5281 Largest Defect Area (pix^2) 5947 Percent Defect 2.01 Percent Defect 1.85 Number of Defects 2 Number of Defects 1 4 Front Back Sample yang diuji 5 No. Total Defect Area (pix^2) 0
Total Defect Area (pix^2) 7269 Largest Defect Area (pix^2) 0 Largest Defect Area (pix^2) 5327 Percent Defect 0 Percent Defect 2.2616 Number of Defects 0 Number of Defects 2 Total Defect Area (pix^2) 0 Total Defect Area (pix^2) 1520 Largest Defect Area (pix^2) 0 Largest Defect Area (pix^2) 398 Percent Defect 0 Percent Defect 0.473 Number of Defects 0
Number of Defects 5 6 7

## A. Pengujian Kategori Sampel Pass
Berdasarkan data hasil pengujian dari 3 sampel produk pass (Gambar  8) dengan 2 area label yaitu front dan back diperoleh nilai match score dan total defect area dalam pixels dari real capture . Nilai match score pada ketiga sampel tersebut tercatat di  atas  800,  sehingga  sampel  tersebut  dikategorikan  pass  dan secara otomatis dilanjutkan dengan proses detect defects . Total defect  area pada  proses detect  defects diperoleh  dari penjumlahan  semua defect  area yang  terdeteksi.  Label  pada sampel produk No. 1 dan No. 2 tidak terdeteksi atau ditemukan defect ditunjukkan dengan angka 0 pixel, yang berarti produk dikategorikan pass . Berbeda pada bagian back atau label bagian belakang sampel No. 3 terdapat defect dengan nilai defect area yaitu  125  pixels,  tetapi  dengan  klasifikasi  cacat  minor  yakni maksimal total defect area adalah 130 pixels, maka label pada sampel masih dikategorikan pass .
Gambar 8. Hasil pengujian pada kategori sample pass.
Jumlah  persen  pada  label  produk  dihitung  menggunakan formula  1.  Dengan  jumlah  pixel  keseluruhan  diperoleh  dari perkalian dimensi pixel dari sebuah template yaitu 479x671 = 321409 pixels.
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑖𝑥𝑒𝑙 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥100% (1)

## B. Pengujian Kategori Sampel Fail
Hasil  pengujian  pada  kategori sample  fail (Gambar  9) teramati untuk 4 sampel produk fail dengan 2 area label yaitu front dan back ,  sehingga  terdapat  hasil score  image dan total defect  area dari real capture .  Sama  seperti  pengujian sebelumnya, gambar label pada sampel memiliki match score di atas 800, sehingga secara otomatis dilanjutkan dengan proses detect defects .
Gambar 9. Hasil pengujian pada kategori sample fail.
Proses detect defects dari keempat sampel memiliki besar dan jumlah defect yang  berbeda-beda. Defect area dapat  dilihat pada objek yang dikelilingi garis merah. Konsep dari penentuan status pada produk yang diinspeksi adalah sebuah produk akan dikategorikan pass atau  lolos  inpeksi  jika  kedua area label produk berstatus pass . Dengan demikian, jika hanya satu area label saja yang fail , maka status produk tetap dikategorikan fail . Jumlah total defect area pada keempat sampel tersebut adalah lebih dari 130 pixels, sehingga sampel - sampel produk tersebut masuk klasifikasi major yang berarti label tidak lolos inspeksi atau fail .  Grafik  dari  hasil total  defect  area pada  pengujian sampel produk dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Grafik total defect area pada label produk.
Grafik  hasil total  defect  area diperoleh  pada  nilai masing-masing  sampel pass dan fail pada  label  produk (Gambar  9) . Nilai total  defect  area terbesar  ditemukan  pada sampel    6  di  bagian front label  yaitu  7269  pixels,  dan total defect area dalam satu produk (label front dan back ) terbesar diperoleh pada sampel No. 5 dengan penjumlahan total defect area front dan back adalah 12429 pixels.
Selama  pengambilan  data,  iterasi  saat  inspeksi  dalam  satu sampel  dilakukan  guna  mendapatkan  tingkat  kepresisian  atau ketelitian  data  mengacu  pada  kedekatan  kesepakatan  antara hasil  uji  ISO  5725[9].  Dalam  penelitian  ini,  uji  presisi ditentukan  dengan  parameter  RSD  (Relatif  Standard  Deviasi) dari hasil deteksi total defect area pada semua sampel produk menggunakan formula 2-3[10]. Standar deviasi relatif (%RSD) merepresentasikan  ukuran  ketelitian  dari  pengujian  masing masing pengulangan pada sampel.
%𝑅𝑆𝐷 = 𝑆𝐷 𝑃𝑟 × 100 (2)
SD = √ ∑(𝑃−𝑃𝑟) 2 𝑛−1 (3)
keterangan;
P = nilai total defect area dari masing − masing percobaan
Pr = nilai rata − rata defect area

## n = frekuensi penetapan
Hasil  dari  perhitungan  %  RSD  menunjukkan  nilai  3,5%. Semakin  kecil  nilai  persentase  RSD,  maka  semakin  tinggi tingkat  presisi.  Jadi  tingkat  presisi  dari  sistem  inspeksi  yang telah dirancang  untuk mendeteksi defect pada label memiliki tingkat kepresisian tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem inspeksi dengan pendekatan metode golden template comparison  (GTC) dan  konveyor  pemilah  telah  berhasil digunakan  untuk  melakukan  pengecekan defect pada  dua  sisi label di satu produk yang sama, yakni bagian depan dan bagian belakang  label  produk,  dengan  kemampuan  tingkat  ketelitian yang tinggi. Bagian mekanik konveyor dari sistem inspeksi ini mampu  untuk  menangkap  dua  sisi  label  pada  produk  untuk dilanjutkan pada proses deteksi cacat label produk dan memilah produk pass atau fail ditempatkan  pada  wadah  sesuai  hasil deteksi  total defect  area pada  sisi  masing-masing  pelabelan. Produk  dikategorikan pass jika  kedua  sisi  label  produk  yaitu front dan back hasilnya  adalah pass .  Sedangkan  produk dikategorikan fail jika  salah  satu  sisi  pada  label  adalah fail . Status pass dan fail ditentukan dengan jumlah total defect area yang mengacu pada standar klasifikasi cacat yang ditentukan. Selanjutnya,  pengembangan  dari  penelitian  ini  dapat diintegrasikan  dengan automatic  system  control berbasis  IoT yang dapat diakses dan dipantau dari jarak jauh.

## REFERENSI
[1]  A. S. Nugroho, R. Umar, and A. Fadlil, "Sistem Pengenalan Botol Plastik Berdasarkan Label Merek Menggunakan Faster-RCNN," Nasional UMP, vol. 21, no. 2, pp. 111-118, 2020.
[2]  N.  Agani  and  T.  H.  Kusmanto,  "Deteksi  Label  Komponen  Pada  Keping PCB  Menggunakan  Backpropagation  Dan  Self  Organizing  Map  Neural Network," TELEMATIKA MKOM, vol. 6, no. 1, pp. 15-26, 2016.
[3]  S.  Padhee  and  D.  J.  T.  d.  S.  Nandan,  "Design  of  Automated  Visual Inspection System for Beverage Industry Production Line," vol. 38, no. 2, pp. 461-466, 2021.
[4]  B.  Sugandi.  and  S.  Dewi.,  "Sistem  Inspeksi  Kecacatan  pada  Kaleng Menggunakan  Filter  Warna  HSL  dan  Template  Matching," Khazanah Informatika, vol. 4 no. 2, 2018
[5]  National  Instrument,  "NI  Vision  Builder  for  Automated  Inspection Tutorial," https://www.ni.com/pdf/manuals/373379h.pdf, 2011.
[6]  J.  S.  M.  David,  "Patent  US-5640200-A," National  Center  for Biotechnology Information. PubChem vol. Accessed March 27, 2021.
[7] NI  Vision  Builder,  Detect  Defects  Concept.    Available  from: https://documentation.help/NI-VisionBuilder/DetectDefects_Concepts.ht ml .
[8]  I.  M.  Doulah  A,  Farzana  I.  ,  "Improve  the  quality  of  products  in  woven apparel  industries  by  plan-do-check-act  (pdca)  cycle.," J  Innov  Dev Strategy, no. 6(1), pp. 49-53, 2012.
[9]  "ISO  5725-2:2019,  Accuracy  (trueness  and  precision)  of  measurement methods  and  results  —  Part  2:  Basic  method  for  the  determination  of repeatability  and  reproducibility  of  a  standard  measurement  method," https://www.iso.org/standard/69419.html , Accessed March 22, 2021.
[10] Thesalonika Grinifh Arikalang, Sri Sudewi, and J. A. Rorong, "Optimasi dan  Validasi  Metode  Analisis  Dalam  Penentuan  Total  Fenolik  Pada Ekstrak Daun Gedi Hijau (Abelmoschus manihot L.) Yang Diukur Dengan Spektrofotometer Uv-Vis," Jurnal Ilmiah Farmasi, vol. 7 no. 3, 2018.