## Deteksi Kerusakan Ban Mobil Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur ResNet-34
Hendri candra mayana 1 , Desmarita Leni 2* 1 Teknik Mesin, Politeknik Negeri Padang
2 Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat E-mail : desmaritaleni@gmail.com *

## Abstract
The examination of tire damage can be categorized as part of vehicle maintenance with the aim of ensuring the tires are in good condition. Visual inspection using human observation has limitations, making it not always  accurate  and  prone  to  errors  in  determining  tire  roadworthiness.  This  study  designs  a  machine learning  model  using Convolutional Neural  Network (CNN) with a ResNet-34 architecture to  detect  car tire damage. The parameters used in training this CNN model include the Adam optimizer, a learning rate of 0.0001, batch size 32, and 50 epochs. In this study, there are two predicted image classes: normal tires and  damaged  tires.  The  research  results  indicate  that  the  CNN  model  with  ResNet-34  architecture  can predict both  classes very well, as evidenced by the model  evaluation  results  with an accuracy of  0.916, precision of 0.907, recall of 0.927, and an F1 score of 0.917. These results suggest that the CNN model with ResNet-34 architecture can be used as an effective tool for inspecting tire damage.
Keywords: Damage, Car Tires, CNN, Car Tire Damage, ResNet Architecture.

## Abstrak
Pemeriksaan kerusakan ban dapat dikategorikan sebagai bagian dari maintenance atau perawatan kendaraan dengan  tujuan  memastikan  kondisi  ban  dalam  keadaan  baik.  Pemeriksaan  secara  visual  menggunakan pengamatan  manusia  memiliki  keterbatasan  sehingga  tidak  selalu  akurat  dan  dapat  mengakibatkan kesalahan dalam menentukan kelayakan ban. Penelitian ini merancang sebuah pemodelan machine learning menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur  ResNet-34  untuk  mendeteksi kerusakan ban mobil. Parameter yang digunakan dalam pelatihan model CNN ini adalah optimizer Adam, learning rate 0.0001, bacth size 32, dan epoch 50. Pada penelitian ini terdapat dua kelas citra yang diprediksi yaitu  ban  normal  dan  ban  rusak.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  CNN  dengan  arsitektur ResNet-34 mampu memprediksi kedua kelas dengan sangat baik, hal ini dapat dilihat dari hasil evaluasi model  dengan  nilai  akurasi  sebesar  0.916,  presisi  0.907,  recall  0.927,  dan  f1  score  0.917.  Hasil  ini mengindikasikan  bahwa  model  CNN  dengan  arsitektur  ResNet-34  dapat  digunakan  sebagai  alat  yang efektik dalam melakukan inspeksi kerusakan ban.
Kata kunci : Kerusakan, Ban Mobil, CNN, Kerusakan Ban Mobil, arsitektur ResNet

## 1. Pendahuluan
Inspeksi  kelayakan  ban  merupakan  sebuah proses  yang  sangat  penting  dalam  menjaga keamanan dan keselamatan berkendara.
Kerusakan  ban  pada  kendaraan  telah  terbukti sebagai  salah  satu  faktor  utama  penyebab kecelakaan  lalu  lintas.  Menurut  penelitian  yang dilakukan  oleh  National  Highway Traffic  Safety Administration  (NHTSA)  pada  tahun  2017, sekitar  9%  dari  total  kecelakaan  lalu  lintas  di
Amerika  Serikat  disebabkan  oleh  kerusakan  ban atau kegagalan ban [1]. Fakta serupa juga terjadi di Indonesia, menurut Kementerian Perhubungan RI  pada  tahun  2015,  sekitar  22,5%  dari  total kecelakaan  lalu  lintas  di  Indonesia  disebabkan oleh  faktor  kendaraan,  termasuk  kerusakan  ban [2]. Hal ini menunjukkan bahwa kondisi ban yang optimal  merupakan  salah  satu  elemen  penting yang
menentukan keselamatan berkendara.Inspeksi kerusakan ban dapat dikategorikan  sebagai  bagian  dari maintenance
atau perawatan kendaraan di bidang teknik mesin. inspeksi  kerusakan ban bertujuan untuk menjaga kondisi  ban agar selalu dalam kondisi  yang baik dan  optimal,  sehingga  dapat  meningkatkan performa  kendaraan  dan  mencegah  terjadinya kecelakaan yang disebabkan oleh kerusakan ban. Melakukan  deteksi  kelayakan  ban  secara  teratur dapat membantu mengidentifikasi kerusakan ban sejak dini, sehingga dapat mengurangi kemungkinan  terjadinya  kerusakan  pada  bagian lain  dari  kendaraan  serta  meminimalisir  biaya perawatan  [3].  Pemeriksaan  kelayakan  ban  pada umunya  masih  dilakukan  secara  visual    dengan pengamatan  manusia  untuk  melihat  apakah terdapat  tanda-tanda  keausan,  kerusakan,  atau cacat  pada  ban.  Namun,  deteksi  visual  masih terbatas oleh penglihatan manusia, sehingga tidak selalu akurat dan dapat mengakibatkan kesalahan dalam  menentukan  kelayakan  ban.  Beberapa aspek  seperti  gerigi  yang  tersisa  pada  ban, ketebalan  ban,  dan  cacat-cacat  halus  pada  ban seringkali  meningkatkan  subjektivitas  pekerja inspeksi ban. Oleh karena itu, inspeksi kelayakan ban  secara  otomatis  dengan  bantuan  komputer dapat menjadi salah satu solusi.
Machine learning merupakan salah satu aspek
dalam Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan  pembelajaran  secara  mandiri yang dilakukan oleh komputer. Machine learning mampu  melakukan  proses  ekstraksi  fitur  dan klasifikasi  pada  suatu  arsitektur  yang  sama.
Convolutional Neural Network (CNN)
merupakan  salah  satu  metode  machine  learning yang dapat menyelesaikan permasalahan pengenalan  pola  dan  klasifikasi  pada  objek  citra [4],[5].  CNN  memiliki  beberapa  jenis  arsitektur, salah  satunnya  adalah  ResNet  yang  memiliki banyak layer dan menggunakan blok residu untuk mengatasi permasalahan vanishing gradient pada jaringan  saraf  yang  sangat  dalam.  Blok  residu pada  ResNet  terdiri  dari  dua  lapisan  konvolusi dengan  ukuran  filter  3x3  serta  menggunakan shortcut connection untuk menghubungkan input dan  output  dengan  adanya  shortcut  connection, ResNet dapat menghasilkan performa yang lebih baik  dibandingkan  dengan  arsitektur  jaringan saraf  konvensional  lainnya,  terutama  saat digunakan untuk computer vision seperti klasifikasi  gambar  atau  deteksi  objek.  ResNet juga dapat  dilatih dengan lebih mudah dan lebih
cepat dibandingkan dengan deep neural networks tanpa shortcut connection [6]. Hal ini memungkinkan  pemodelan  machine  learning untuk  melakukan  pekerjaan  yang  berulang  dan monoton seperti proses pemeriksaan kelayak ban. Berbagai  topik  penelitian  yang  sudah  dilakukan untuk  mempermudah  proses  inspeksi  kerusakan ban  menggunakan  CNN  seperti  melakukan deteksi  cacat  ban  kendaraan  menggunakan metode  CNN  yang  menghasilkan  akurasi  sistem sebesar  91,39%  [7].  Penelitian  lain  yang dilakukan  White  dkk  [8].  membandingkan  dua jenis  arsitektur  Convolutional  Neural  Network (CNN),  yaitu  Inception  dan  ResNet.  Hasilnya menunjukkan bahwa meskipun bentuk arsitekturnya  berbeda,  kedua  jenis  arsitektur  ini sangat  mirip  dalam  mengekstrak  informasi  dari gambar.  Namun,  penelitian  juga  menemukan bahwa  arsitektur  ResNet  lebih  efektif  dalam mendeteksi  kerusakan  ban . Berdasarkan  hasil penelitian  yang  sudah  diuraikan  sebelumnya dapat  memberikan  gambaran  bahwa  arsitektur ResNet memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengklasifikasikan  data  dalam  bentuk  visual seperti foto.
Berdasarkan permasalahan yang sudah
diuraikan diatas maka, dirancang sebuah pemodelan  machine  learning  untuk  mendeteksi kelayak  ban  kendaraan  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN) dengan arsitektur  ResNet.  Pemilihan  algoritma  CNN dengan    arsitektur  ResNet  untuk  mendeteksi kerusakan  ban  kendaraan  pada  penelitian  ini, tidak  terlepas  dari  peforma  ResNet  yang  sangat baik dalam klasifikasi citra. Pemodelan ini dilatih menggunakan data citra ban normal dan citra ban cacat  (rusak),  pencarian  parameter  terbaik digunakan grid search , kemudian model dievaluasi menggunakan metrik accuracy, presisi, recall, f1-score dan confusion matrix.

## 2. Methodologi
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang sebuah pemodelan Convolutional Neural
Network  (CNN)  dengan  arsitektur  ResNet-34 untuk mendeteksi kelayakan ban dengan menggunakan  data  citra  ban  yang  mengalami kerusakan  serta  ban  yang  dalam  kondisi  normal. Pada penelitian ini dilakukan pencarian parameter terbaik  model  dengan  grid  search  dan  model
dievaluasi  menggunakan confusion  matrix  untuk menghitung akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Model  dibuat  menggunakan  bahasa  pemogram python dan dijalankan pada google colab. Adapun tahapan dalam penelitian ini dapat  dilihat dilihat sebagai berikut :
1. Pengumpulan Data
Data  untuk  pelatihan  dan  pengujian  model diperoleh  langsung  dari  observasi  lapangan seperti  bengkel  mobil  khusus  perbaikan  ban, pusat service, tempat jual beli ban bekas, dan dealer  mobil.  Data  yang  diambil  terdiri  dari citra  ban  normal  dan  citra  ban  rusak, pengambilan data secara langsung dilapangan bertujuan  untuk  melatih  model  CNN  yang mampu  mendeteksi  kerusakan  ban  sesuai kasus sebenarnya.
2. Preprocessing Data Setelah  data  terkumpul,  data  citra  ban disesuaikan  ukurannya  dengan  menggunakan teknik  preprocessing  data  sehingga  sesuai dengan  input  model  CNN  yang  akan dirancang. Proses preprocessing ini melibatkan  beberapa  tahapan,  antara  lain mengubah  format  gambar  menjadi  RGB, melakukan  resizing  gambar  agar  ukurannya sama,  dan  melakukan  normalisasi  intensitas piksel.  Tahap  ini  juga  dilakukan  pembagian dataset  menjadi  data  pelatihan  dan  data pengujian,  dimana  Data  training  digunakan untuk  melatih  model  CNN    dan  data  testing digunakan untuk menguji kinerja model CNN yang  dihasilkan.  Ukuran  citra  yang  konsisten dapat  memudahkan  proses  training  dan pengolahan  data,  serta  meningkatkan  kinerja model  CNN  dalam  mengenali  citra  ban  yang normal dan rusak [9].
3. Pembuatan Model CNN Setelah preprocesing  data, selanjutnya adalah pembuatan  model  Convolutional  Neural Network (CNN) menggunakan bahasa pemrograman Python dan framework
TensorFlow.  Arsitektur  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah    ResNet-34,  yang merupakan salah satu varian arsitektur ResNet dengan  34  layer,  sama  halnya  dengan  varian ResNet lainnya, ResNet-34 juga menggunakan blok  residu  untuk  mengatasi  permasalahan vanishing  gradient  pada  jaringan  saraf  yang sangat  dalam.  Blok  residu  pada  ResNet-34 terdiri  dari  dua  lapisan  konvolusi  dengan ukuran  filter  3x3  dan  menggunakan  shortcut connection  untuk  menghubungkan  input  dan output [10]. Gambar 1 menunjukkan arsitektur ResNet-34  yang  akan  digunakan  untuk mendeteksi kerusakan ban mobil.
Gambar 2. Ilustrasi arsitektur ResNet-34 [11]
Pada  tugas  klasifikasi  ban  rusak  dan  ban normal, ResNet-34 akan memproses citra ban menggunakan  serangkaian  layer  konvolusi dan max-pooling untuk mengekstrak fitur-fitur penting  dari  citra  ban.  Kemudian,  fitur-fitur tersebut  akan  disederhanakan  dan  diolah melalui  beberapa layer  fully  connected (FC) untuk  menghasilkan  probabilitas  kelas  yang mungkin  untuk  citra  tersebut.[12]  Pada ResNet-34,  terdapat  34  layer,  termasuk  layer konvolusi, batch normalization , dan
activation  function seperti  ReLU  ( Rectified Linear  Unit ).  Arsitektur  ResNet-34  juga menggunakan  konsep skip  connection yang memungkinkan aliran informasi langsung dari layer  input  ke  layer  output  pada  blok konvolusi, sehingga dapat membantu mengatasi  permasalahan  degradasi  performa pada  model  dengan  banyak  layer  [13][14]. Parameter  yang  digunakan  dalam  pelatihan
model  CNN  ini  adalah  optimizer  Adam, learning rate 0.0001, bacth size 32, dan epoch 50.
4. Pengujian dan Evaluasi Model Tahap ini model yang sudah dilatih akan diuji dengan  menggunakan  data  citra  ban  yang tidak ada pada data pelatihan. Evaluasi model dilakukan  dengan  menggunakan  confusion matrix  untuk  menghitung  akurasi,  presisi, recall, dan F1-score [15].
a. Accuracy  :  Merupakan  rasio  antara jumlah  data  yang  terklasifikasi  dengan benar  ( true  positive  dan  true  negative ) dengan  jumlah  total  data. Accuracy menggambarkan  seberapa  sering  model dapat  mengklasifikasikan  data  dengan benar. Accuracy dinyatakan  dalam persentase  dan  semakin  tinggi  nilai accuracy  semakin  baik  kinerja  model,
nilai Accuracy dapat dihitung menggunakan persamaan 1. Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
b. Precision  :  Merupakan  rasio  antara jumlah  data  positif  yang  terklasifikasi benar ( true positive ) dengan jumlah data yang  terklasifikasi  positif  oleh  model ( true positive dan false positive ). Hal ini menggambarkan  seberapa  akurat  model dalam  mengklasifikasikan  data  sebagai positif,  niali  precision  dapat  dihitung dengan persamaan 2.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
c. Recall : Adalah rasio antara jumlah data positif  yang  terklasifikasi  benar  ( true positive ) dengan jumlah data positif yang sebenarnya  ( true  positive dan false negative ). Recall menggambarkan seberapa sensitif model dalam mengklasifikasikan data yang sebenarnya positif, niali  precision  dapat dihitung dengan persamaan 3. 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
d. F1-score : Merupakan rata-rata harmonik antara precision dan recall, indikator ini menggambarkan  keseimbangan  antara precision dan recall, nilai F1-score dapat dihitung dengan persamaan 4.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖)
(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖) (4) dengan TP, TN, FP, dan FN menunjukkan true positive , true
negative , false  positive ,  dan false negative .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  bertujuan  membuat  sebuah pemodelan machine learning menggunakan CNN dengan  arsitektur  ResNet-34  utuk  mendeteksi kelayakan  ban,  pemodelan  ini  dibuat  dengan bahasa  pemograman  python  dan  dijalankan dengan  google  colaboratory  (Colab).  Colab adalah platform untuk melakukan pengembangan dan  penelitian  di  lingkungan  pemrograman Python  yang  disediakan  oleh  Google.  Colab memungkinkan  pengguna  untuk  menulis  dan mengeksekusi kode Python di browser web tanpa harus menginstal atau mengonfigurasi lingkungan pemrograman  di  komputer  pengguna  [16]. Kelebihan  menggunakan  google  colab  dalam penelitian  CNN  ini  adalah  dapat  mengakses  dan menggunakan  sumber  daya  yang  mahal  dan kompleks  seperti  mesin  virtual  yang  kuat,  tanpa harus mengeluarkan biaya besar untuk infrastruktur komputer.
3.1 Data preparation
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berjumlah  762,  terdiri  dari  381  citra  ban  normal dan  381  citra  ban  yang  mengalami  kerusakan, kemudian citra ini diberi label sesuai kategori dan disimpan  kedalam  folder  google  drive  dengan nama Cracked untuk  ban  yang  mengalami kerusakan dan Normal untuk ban normal.  Sampel dataset pelatihan yang digunakan pada penelitian ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Tahap  ini  juga dilakukan  pembagian  dataset  menjadi  data pelatihan  dan  data  pengujian,  dimana  Data training digunakan untuk melatih model  dan data testing  digunakan  untuk  menguji  kinerja  model. Resolusi citra yang digunakan pada penelitian ini adalah  256  x  256  piksel  agar  ukuran  citra konsisten  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  model Convolutional Neural Network (CNN) yang akan dibangun.  Ukuran  citra  yang  konsisten  dapat memudahkan  proses  training  dan  pengolahan data,  serta  meningkatkan  kinerja  model  CNN dalam mengenali citra ban yang normal dan rusak.
Gambar 2 . Dataset ban normal dan rusak

## 3.2 Preprocesing data
Pada  tahap  ini,  dataset  dibagi  menjadi  data pelatihan  dan  data  pengujian,  yaitu  381  sampel untuk masing-masing kelas yang akan digunakan pada saat pelatihan model. Pada model klasifikasi menggunakan  CNN  dengan  ResNet-34,  citra digital  diubah  menjadi  bentuk  vektor  sebelum digunakan sebagai  input untuk model. Proses ini dikenal  sebagai  flattening  atau  vektorisasi  dari citra.  Setiap  piksel  dalam  citra  memiliki  nilai intensitas yang merepresentasikan tingkat
kecerahan  pada  lokasi  tertentu  [17].  Pada  saat vektorisasi,  setiap  piksel  dianggap  sebagai  fitur, dan nilai intensitas piksel tersebut diambil sebagai nilai fitur seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3.  Vektorisasi  memungkinkan  SVM,  untuk mengambil  representasi  numerik  dari  citra  dan bekerja dengan matriks atau vektor sebagai input. Hal  ini  mempermudah  penggunaan  algoritma machine learning yang umumnya dirancang untuk mengelola data dalam format vektor atau matriks.
Gambar 3 . Hasil vektorisasi citra ban dalam kondisi normal dan rusak.
Berdasarkan gambar 3 dapat dilihat perbedaan bentuk  vektor  untuk  setiap  kelas,  vektor  ini nantinya akan digunakan sebagai fitur input dalam model CNN dengan ResNet-34. Hasil vektorisasi menunjukkan bahwa ketika resolusi gambar lebih tinggi,  vektor  yang  dihasilkan  dari  gambar tersebut  akan  memiliki  lebih  banyak  elemen, sehingga  vektor  menjadi  lebih  padat.  Ini  karena setiap  piksel  pada  gambar  akan  diwakili  oleh elemen  di  dalam  vektor,  dan  semakin  tinggi resolusinya,  semakin  banyak  piksel  yang  ada. Pada  beberapa  kasus  [18][19],  terutama  ketika dimensi  vektor  sangat  tinggi,  mengakibatkan proses  analisis  dan  pemodelan  menggunakan
seluruh  dimensi  menjadi  terkendala.  Pada  kasus ini,  teknik  reduksi  dimensi  seperti  Principal Component  Analysis  (PCA)  dapat  menjadi berguna.  PCA  adalah  metode  yang  digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan  data  ke  dalam  ruang  dimensi yang lebih rendah, yang disebut sebagai principal components. Principal components adalah
kombinasi linear dari fitur-fitur asli yang memiliki varian yang maksimum [12]. Dengan menggunakan  PCA,  dapat  mengurangi  dimensi vektor  gambar  tanpa  kehilangan  informasi  yang signifikan. Hasil reduksi  dimensi  ke kedua kelas menggunakan PCA dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Reduksi dimensi menggunakan PCA
3.3 Pengujian dan evaluasi model
Model  ResNet-34  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menerapkan  konsep  blok  residual untuk  mengatasi  potensi  kendala  degradasi  yang timbul pada model. Proses ekstraksi fitur dimulai dengan  penggunaan  blok  residual,  kemudian diikuti oleh lapisan Global Average Pooling, yang menghasilkan  representasi  global  dari  gambar yang  diberikan.  Pada  tahap  terakhir,  lapisan Dense  bertanggung  jawab  untuk  menghasilkan
output  klasifikasi,  menunjukkan  probabilitas terhadap  setiap  kelas.  Detail  parameter  dan arsitektur yang digunakan selama pelatihan model dapat  ditemukan  dalam  Tabel  1.  Pendekatan  ini dirancang  untuk  mengoptimalkan  representasi fitur  dan  kemudahan  pelatihan  pada  model ResNet-34,  menjadikannya  lebih  mampu  untuk menangani kompleksitas visual dari dataset yang dihadapi dalam konteks penelitian ini.
Tabel 1 . Arsitektur model Layer Type Output Shape Parameters Function Input (32, 32, 3) 0 Lapisan input menerima gambar 32x32 piksel dengan 3 saluran RGB. Convolution + MaxPooling (16, 16, 64) Conv: 9472, Pool: 0 Konvolusi dengan 64 filter (7x7) dan MaxPooling (3x3, stride 2). Residual Blocks (x3) (8, 8, 512) Varied Tiga set blok residual dengan lapisan konvolusi dan shortcut. Global Average Pooling (512,) 0 Mengurangkan dimensi spasial dan menghasilkan representasi global. Fully Connected (Dense) (10,) 5130 Lapisan output dengan fungsi aktivasi softmax untuk 10 kelas.
Model  CNN dengan Resnet-34 untuk  deteksi kelayakan  ban  pada  penelitian  ini  memiliki arsitektur seperti pada tabel  1. dengan parameter optimizer  Adam,  learning  rate  0.0001,  bach  size 32,  dan  epoch  50.  Hasil  pelatihan  menggunakan CNN  dengan  ResNet-34  diperoleh  training  loss sebesar  0.18  dan  validasi  loss  sebesar  0.19. Sedangkan  akurasi  pelatihan  diperoleh  sebesar 0.931  dan  akurasi  pelatihan  sebesar  0.939.  Hasil
pelatihan  model  dapat  dilihat  pada  gambar  5. Hasil  evaluasi  ini  mencerminkan  kinerja  model yang  baik  dalam menyesuaikan  diri  dengan  data latih, dengan tingkat keakuratan yang signifikan. Dengan demikian, model CNN dengan ResNet-34 ini  menunjukkan  potensi  untuk  menjadi  solusi yang  handal  dalam  mendeteksi  kelayakan  ban, sesuai  dengan  parameternya  yang  telah  diatur sebelumnya.
Gambar 5 . Accuracy dan loss ResNet-34.
Selanjutnya dilakukan uji dengan sampel data yang  seimbang  antar  kelas,    karena  membantu mencegah  bias  evaluasi,  memastikan  relevansi model  pada  kasus  penggunaan  sebenarnya, meningkatkan deteksi ketidakseimbangan, mencegah  overfitting  pada  kelas  mayoritas,  dan meningkatkan  robustness  model  terhadap  semua kelas.  Dengan  melakukan  pengujian  seimbang, dapat  memastikan  bahwa  model  memiliki kemampuan  yang  baik  untuk  mengenali  dan mengklasifikasikan  setiap  kelas  dengan  adil, tanpa  memihak  pada  kelas-kelas  yang  mungkin lebih  banyak  atau  lebih  sedikit  dalam  dataset. Model  diuji  dengan  masing  -  masing  99  sampel untuk  ban  normal  dan  ban  rusak,  dimana  model CNN  dengan  ResnNet-34  mampu  memprediksi
ban normal sebanyak 90 sampel dan memprediksi 9 sampel sebagai ban rusak. Sedangkan pada ban rusak  model  mampu  memprediksi  dengan  lebih baik yaitu sebanyak 92 sampel di prediksi secara benar dan hanya 7 sampel yang di prediksi sebagai ban  normal,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada gambar  6.  Hasil  evaluasi  model  menghasilkan nilai akurasi sebesar 0.916, presisi sebesar 0.907, recall sebesar 0.927, dan f1 score sebesar 0.917. Nilai-nilai  tersebut  mencerminkan  kinerja  model yang  baik  dalam  memberikan  prediksi  yang akurat  dan  seimbang  antara  presisi  dan  recall. Dengan  demikian,  model  ini  dapat  dianggap sebagai  solusi  yang  andal  untuk  mengatasi tantangan klasifikasi gambar padasjenis kerusakan ban kendaraan.
Gambar 6. Confusion matrix

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  deteksi kerusakan ban mobil menggunakan convolutional neural network (CNN) dengan arsitektur ResNet- 34  dapat  disimpulkan  bahwa  ketika  digunakan resolusi citra digital yang tinggi, hasil vektorisasi data  cenderung  lebih  padat.  Konsekuensinya, dimensi data menjadi lebih kompleks, yang pada gilirannya  dapat  memengaruhi  waktu  komputasi dan akurasi model.
Untuk mengatasi
permasalahan  ini,  penerapan  metode  Principal
Component Analysis (PCA) menjadi solusi yang efektif. PCA memungkinkan pengurangan dimensi  pada  data  citra  digital,  sehingga  model CNN  dengan  arsitektur  ResNet-34  mampu membuat keputusan klasifikasi yang lebih optimal dan  akurat  dalam  menentukan  kelas  ban  normal dan  ban  rusak.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai metrik evaluasi model, yang mampu memperoleh tingkat  akurasi  model  yang  cukup  baik. Implementasi  model  ini  dalam  lingkungan manufaktur dapat mempercepat proses identifikasi kualitas ban, meminimalkan
kesalahan, dan secara keseluruhan meningkatkan efisiensi produksi dan keselamatan.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih  kepada  P3M  Politeknik  Negeri Padang  Dana DIPA PNP Tahun 2023 yang telah mendanai  penelitian  ini  dengan  nomor  kontrak: 142/PL9.15/PG/2023 tanggal 12 April 2023. Serta tidak  lupa  juga  kepada  semua  pihak  yang  telah membantu  penelitian  ini  bisa  berlangsung  dan berjalan dengan lancar.

## Daftar Pustaka
[1] National Highway Traffic Safety
Administration,  et  al.  (2019).  Traffic Safety Facts 2017 Data Older Population.
[2] Kementerian  Perhubungan  RI.  (2015).
Analisis  Kecelakaan  Lalu  Lintas  Tahun 2015. Jakarta: Direktorat Jenderal Perhubungan Darat.
[3] Sari,  L.  P.  (2020).  Analisa  Performance Ban  Pada  Unit  Produksi  Overburden  Hd- 785  Terhadap  Produktivitas  Tambang Batubara. KURVATEK, 5(1), 69-79.
[4] Xu,  C.,  &  Zhu,  G.  (2021).  Intelligent manufacturing lie group machine learning: Real-time  and  efficient  inspection  system based  on  fog  computing.  Journal  of Intelligent Manufacturing, 32(1), 237-249.
[5] Oh, S., Cha, J., Kim, D., & Jeong, J. (2020, October).  Quality  inspection  of  casting product using CAE and CNN. In 2020 4th International  Conference  on  Imaging,
Signal  Processing  and  Communications (ICISPC) (pp. 34-38). IEEE.
[6] Targ,  S.,  Almeida,  D.,  &  Lyman,  K. (2016).  Resnet  in  resnet:  Generalizing residual  architectures.  arXiv  preprint arXiv:1603.08029.
[7] Li,  Y.,  Fan,  B.,  Zhang,  W.,  &  Jiang,  Z.
(2021). TireNet: A high recall rate method for practical application of tire defect type classification. Future Generation Computer Systems, 125, 1-9.
[8] McNeely-White,  D.,  Beveridge,  J.  R.,  &
Draper,  B.  A.  (2020).  Inception  and ResNet  features  are  (almost)  equivalent. Cognitive Systems Research, 59, 312-318. [9] Stojek, R., Pastuszczak, A., Wróbel, P., & Kotyński, R. (2022). Single pixel imaging at high pixel resolutions. Optics Express , 30 (13), 22730-22745 .
[10] Korfiatis, P., Kline, T. L., Lachance, D. H.,
Parney, I. F., Buckner, J. C., & Erickson, B. J. (2017). Residual deep convolutional neural network predicts MGMT methylation  status.  Journal  of  digital imaging, 30, 622-628. [11] Ilustrasi arsitektur resNet-34, https://www.geeksforgeeks.org/introducti on-to-residual-networks/?ref=rp
[12] Mhapsekar,  M.,  Mhapsekar,  P.,  Mhatre, A., & Sawant, V. (2020). Implementation of residual network (ResNet) for devanagari handwritten character recognition.  In  Advanced  Computing Technologies and Applications: Proceedings of 2nd International Conference  on  Advanced  Computing Technologies and Applications— ICACTA  2020  (pp.  137-148).  Springer Singapore .
[13] Ibrahim,  A.,  Peter,  S.,  and  Yuntong,  S.
(2018).  Comparison  of  a  vertically- averaged  and  a  vertically-resolved  model for  hyporheic  flow  beneath  a  pool-riffle bedform.  J.  Hydrol.  557,  688–698.  doi: 10.1016/j.jhydrol.2017.12.063
[14] Targ,  S.,  Almeida,  D.,  &  Lyman,  K. (2016).  Resnet  in  resnet:  Generalizing residual  architectures.  arXiv  preprint arXiv:1603.08029.
[15] Leni,  D.,  &  Yermadona,  H.  (2023). Pemodelan Inspeksi Kerusakan Ban Mobil Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal Rekayasa Material,  Manufaktur  dan  Energi,  6(2),
176-186.
[16] Gupta,  A.,  Gupta,  M.,  &  Chaturvedi,  P. (2020).  Investing  Data  with  Machine Learning  Using  Python.  Strategic  System Assurance and Business Analytics, 1-9.
[17] Chan, L., Hosseini, M. S., & Plataniotis, K. N.  (2021).  A  comprehensive  analysis  of weakly-supervised semantic segmentation in  different  image  domains.  International Journal of Computer Vision, 129, 361-384.
[18] Clement,  D.,  Agu,  E.,  Suleiman,  M.  A.,
Obayemi, J., Adeshina, S., & Soboyejo, W. (2023). Multi-class breast cancer histopathological image classification using  multi-scale  pooled  image  feature representation (mpifr) and one-versus-one support vector machines. Applied
Sciences, 13(1), 156.
[19] Zhang, K., Zuo, W., Gu, S., & Zhang, L. (2017). Learning deep CNN denoiser prior for  image  restoration.  In  Proceedings  of the  IEEE  conference  on  computer  vision and pattern recognition (pp. 3929-3938).
[20] Ma,  J.,  &  Yuan,  Y.  (2019).  Dimension reduction  of  image  deep  feature  using PCA.  Journal  of  Visual  Communication and Image Representation, 63, 102578.