## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 387-394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5321

## Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Kecacatan Pada Proses Welding di Perusahaan Manufacturing
Nandang Saefulloh * , Jamaludin Indra, Rahmat, Ayu Ratna Juwita
1 Fakultas Ilmu Komputer , Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan, Karawang, Indonesia Email: 1,* If20.nandangsaefulloh@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 jamaludinindra@ubpkarawang.ac.id, 3 rahmat@ubpkarawang.ac.id,
4 ayurj@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: If20.nandangsaefulloh@mhs Submitted: 11/06/2024 ; Accepted: 29/06/2024 ; Published : 30/06/2024
Abstrak− Industri  manufaktur  menjadi  salah  satu  sektor  terbesar  di  Indonesia,  didorong  dengan  meningkatnya  permintaan  dari masyarakat. Faktor utama yang menjadi perhatian dalam memenuhi kebutuhan pasar, baik lokal maupun internasional yakni terkait kualitas produk. Dalam upaya memastikan standar kualitas yang tinggi, proses produksi memerlukan kontrol kualitas yang ketat. Salah  satu  masalah  yang  sering  muncul  dalam  quality  control  yakni  kecacatan  pada  proses  pengelasan  (welding)  yang mempengaruhi  waktu  siklus  pengecekan.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  Pendekatan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan arsitektur VGG-16 dapat membantu mengklasifikasikan kecacatan pada proses pengelasan. Metode ini tidak hanya mempercepat proses  klasifikasi  cacat,  tetapi  juga  meningkatkan  akurasi  identifikasi  cacat  produk.  Tahapan  penerapan  metode  ini  meliputi persiapan dataset, preprocessing data, perancangan model CNN, pelatihan model, dan evaluasi kinerja. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa penggunaan teknologi deteksi cacat secara otomatis, terutama dengan skenario data yang seimbang, dapat meningkatkan kinerja kontrol kualitas dengan signifikan. Akurasi, presisi, recall, dan F1-score mencapai tingkat yang sangat baik, yakni mencapai 92%.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  dalam  upaya  meningkatkan  efisiensi  produksi  dan meningkatkan  kualitas  produk  dalam  industri  manufaktur  mesin  sepeda  motor  di  Indonesia.  Diharapkan  bahwa  penggunaan teknologi ini akan membantu perusahaan-perusahaan manufaktur dalam mengidentifikasi dan mengatasi cacat produksi dengan lebih efektif, sehingga meningkatkan daya saing industri manufaktur Indonesia secara keseluruhan.
Kata Kunci: Cacat ; CNN; VGG-16
Abstract− Manufacturing industry has become one of the largest sectors in Indonesia, driven by increasing demand from the public. A  primary  concern  to  meet  both  local  and  international  market  needs  is  product  quality.  In  ensuring  high-quality  standards, production processes require strict quality control. One common issue in quality control is defects occurring during the welding process, which significantly affects inspection cycle times. To address this, the Convolutional Neural Network (CNN) approach with VGG-16 architecture can help classify defects in the welding process. This method not only expedites the defect classification process  but  also  enhances the  accuracy  of  identifying  product defects.  The  stages  of  implementing  this  method  include  dataset preparation, data preprocessing, CNN model design, model training, and performance evaluation. Evaluation results demonstrate that the use of automatic defect detection technology, especially with balanced data scenarios, can significantly improve quality control performance. Accuracy, precision, recall, and F1-score achieve excellent levels, reaching 92%. Thus, this research provides a  significant  contribution  to  enhancing  production  efficiency  and  improving  product  quality  in  the  motorcycle  manufacturing industry in Indonesia. It is hoped that the use of this technology will assist manufacturing companies in identifying and addressing production defects more effectively, thereby enhancing the overall competitiveness of Indonesia's manufacturing industry.
Keywords : Defect; CNN; VGG-16

## 1. PENDAHULUAN
Industri  manufaktur  mesin  sepeda  motor  menjadi  perusahaan  terbesar  di  Indonesia,  hal  tersebut  dipengaruhi  oleh kebutuhan masyarakat yang semakin meningkat [1] . Banyaknya kebutuhan pasar lokal  sampai pasar internasional, tentunya kualitas menjadi faktor penting yang harus diterapkan dalam produksi [2]. Dalam proses produksi pastinya memerlukan quality control untuk mengetahui kualitas produk apakah baik (OK) atau tidak (NG) [3]. Barang dapat dikatakan OK jika sesuai dengan standar quality control , sedangkan barang NG tidak sesuai dan tidak layak untuk di distribusi ke masyarakat.
Setiap perusahaan memiliki standar quality control yang berbeda-beda, akan tetapi memiliki makna yang sama untuk menentukan OK dan NG [4]. Pada proses Quality control sering menemukan kesalahan pada proses produksi salah satunya kecacatan pada proses pengelasan ( welding ) [5]. Namun, hal ini menyebabkan cycle time pada proses pengecekan karena membutuhkan waktu yang cukup lama [6]. Masalah tersebut dapat diatasi dengan teknologi deep learning salah  satunya  dengan  bantuan Computer  Vision yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  produk  NG. Teknologi tersebut yang akan mengklasifikasikan tingkat kecacatan produk pada proses pengelasan ( welding ) [7]. Klasifikasi merupakan sebuah tahapan dari pencarian suatu kumpulan model (fungsi) yang dapat membedakan kelas  dari  setiap  data  ataupun  konsep.  Secara  singkat  klasifikasi  merupakan  cara  mengelompokan  objek  kedalam sebuah kelas tertentu [19]. Adapun tujuan dari klasifikasi diartikan dalam penelitian [20] yaitu memperkirakan kelas dari sebuah objek yang labelnya tidak ketehui sebelumnya. Teknologi deep learning dapat mengenali pola yang cukup kompleks, dapat mengenali berbagai gambar pada proses pelatihan sehingga menghasilkan akurasi yang cukup tinggi. Telah dilakukan penelitian klasifikasi pada citra menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16 untuk mengklasifikasi citra [8], [9], [10], [11], [12].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 387-394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5321
Terdapat  pembahasan  klasifikasi  tingkat  kecacatan  pada  Ban,  jumlah  data  yang  digunakan  1039  citra  ban. Preprocessing yang dilakukan terdapat rezize citra menjadi 224 x 224, kemudian terdapat data latih untuk pelatihan model CNN kemudian diuji dan meghasilkan klasifikasi. Hasil akurasi mendapatkan nilai 87%, precision 81%, recall 96%, f-1 score 88% dengan parameter Resize 224 x 224, Optimizer SGD, Epoch 70, batch size 16 dan learning rate 0,0001. Sementara itu Sutanty, E., & Astuti, (2023) [13] mengklasifikasikan jenis sampah menggunakan metode CNN dengan arsitektur VGG-16. Arsitektur VGG-16 pada penelitian ini menggunakan 16 lapisan layer yang terdiri atas 13 lapisan layer konvolusi dan 3 lapisan fully-connected. Pelatihan model menggunakan library tensorflow dengan rasio split  data  7:1.5:1.5  untuk  data  latih,  data  test  dan  data  validasi.  Hasil  penelitian  ini  mendapatkan  akurasi  sebesar 82.52%.
Penelitian  lain  membahas  terkait  pengenalan  jenis-jenis  kendaraan  menggunakan  metode  Convolutional Neural Network (CNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 120 citra yang terdiri dari citra mobil, motor  dan  sepeda.  Hasil  uji  coba  dan  evaluasi  model  terhadap  tiga  jenis  kendaraan  menggunakan  package  Keras menunjukkan akurasi sebesar 94,4% pada tahap pelatihan dan 73,3% pada tahap pengujian.Metode algoritma CNN telah  digunakan  pada  timbangan  pintar,  metode  CNN  digunakan  agar  dapat  mengenali  jenis  sayuran.  Alat  yang digunakan yakni mikrocontroler ESP32-CAM karena relatif murah dibandingkan dengan menggunakan Rasberry Pi. Dataset  terdiri  dari  600  citra  terdiri  dari  4  jenis  yaitu  tomat,  kubis,  wortel  dan  kentang    [14].  Hasil  penelitian  ini menggunakan load cell kapasistas 5 kg dan memiliki selisih 2 gram, akurasi yang didapatkan mencapai 90%. Selanjutnya A Kirana et al., (2020) [15] menggunakan metode CNN proses pengenalan objek dilakukan secara mandiri, ekstrasi objek serta klasifikasi. Arsitektur CNN terdiri dari 3 yaknilapisan konvolusi , lapisan max - pooling dan  klasifikasi  Tahapan  lapisan  konvolusi  terdiri dari neuron yang  tersusun  membentuk  sekumpulan  filter  dengan panjang  dan  tinggi  ( pixels ).  Pengenalan  pola  aksara  sunda  berdasarkan  hasil  uji  citra,  metode  CNN  mampu mengklasifikasi  dalam  mengenali  citra  Aksara  Sunda.  Berikutnya  peneliti  lain  membahas  algoritma  CNN  terkait klasifikasi  kecacatan  lembaran  baja  secara  otomatis.  Model  yang  digunakan  yakni  transfer  learning  dari  5  model Resnet50, Inception V3, Xception , VGG-16 dan VGG-19. Jumlah dataset pada penelitian ini 1.800 citra yang nantinya digunakan untuk data pelatihan, data validasi dan data pengujian. Tahapannya dimualai dengan preprocessing terdiri dari normalisasi, augmentasi dan one-hot encoding, setelah itu proses pelatihan dan validasi menggunakan transfer learning dari 5 pre-trained model. Hasil pada metode ini memiliki nilai akurasi serta kinerja yang baik yaitu sebesar 98%.
Berdasarkan penelitian sebelumnya, belum  ada pembahasan terkait topik klasifikasi kecacatan dalam proses welding [13], [16], [17], [18]. Oleh sebab itu, penelitian ini berfokus pada klasifikasi kecacatan pada proses welding menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  tambahan  arsitektur  VGG-16.  Metode  ini salah satu teknik deep learning yang terbukti efektif dalam pengolahan citra dan deteksi pola. VGG-16, sebagai salah satu  arsitektur  CNN  yang  populer,  memiliki  keunggulan  dalam  hal  kedalaman  jaringan  dan  kemampuan  untuk menangkap fitur-fitur penting dari data citra. Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan terdiri dari gambar hasil proses welding yang telah diberi label sesuai dengan kondisi cacat atau tidaknya. Data ini kemudian diproses melalui beberapa  tahapan  seperti  preprocessing  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  dan  mengurangi  noise.  Setelah  itu,  data dimasukkan ke dalam model CNN dengan arsitektur VGG-16 untuk dilatih dan diuji. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model yang mampu mengklasifikasikan kecacatan pada hasil welding dengan cepat dan akurat. Dengan demikian, penelitian ini memberikan solusi inovatif dan praktis untuk tantangan dalam quality control , khususnya dalam proses welding .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap metodologi penelitian terdiri dari beberapa tahapan proses yang antara lain di awali dengan pengumpulan data, dilanjutkan  dengan  tahap preprocessing untuk  menyiapkan  data,  agar  data  sudah  fit  untuk  masuk  dalam  tahap processing. Selanjutnya  terdapat  tahap  implementasi  algoritma Convolutional Neural Network (CNN)  guna membangun model untuk mengklasifikasikan citra hasil pengelasan. Tahapan diakhiri dengan tahap evaluasi, di mana tahap ini berisi pengujian dari model yang dirancang, serta interpretasi hasil pengujian.

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Dapat dilihat pada Gambar 1 tahapan penelitian diawali oleh tahap pemilihan data, di mana pada tahap ini akan dilakukan pencarian data melalui situs yang ada di internet. Tahapan selanjutnya merupakan tahap preprocessing, di

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 387-394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5321
mana tahap ini meliputi pengskalaan data, mengatur jumlah batch yang akan digunakan pada tahap pelatihan, serta mengkategorikan data. Proses pengkategorian data akan diawali dengan tahap penyortiran data, di mana data a gambar akan dipisahkan sesuai dengan kelas yang akan ditentukan nantinya. Setelah tahap preprocessing, dilanjutkan dengan tahap implemetasi algoritma. Pada tahap ini akan menerapkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan juga  menambahkan  pretrained  model  dari  keras  application  untuk  dijadikan  arsitektur  tambahan  dalam  proses pelatihan. Selanjutnya setelah berhasil mengimplementasikan algoritma, dilanjutkan dengan tahap evaluasi algoritma, di  mana  pada  tahap  evaluasi,  model  yang  dirancang  akan  diuji  performanya  dengan  beberapa  pengujian  seperti confusion matrix, dan classification report.

## 2.1 Dataset
Pada tahap ini dilkukan pengumpulan data untuk digunakan dalam pelatihan model klasifikasi citra hasil pengelasan. Jumlah data yang digunakan sebanyak 1844 Citra serta dibagi menjadi empat kelas yang terdiri dari pengelasan baik ( good welding ), pengelasan buruk ( bad welding ), Pengelasan sedang ( pores welding ) dan retak ( crack ). Seluruh citra pada dataset dibagi peruntukannya sebagai data  latih, data validasi dan data uji. Data latih menggunakan 80% dari keseluruhan  data,  data  validasi  menggunakan  10%  dan  data  uji  menggunakan  10%  dari  total  dataset.  Gambar  2 menampilkan citra dataset yang digunakan.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 2. Good Welding (a), Crack Welding (b), Pores Welding (c) dan Bad Welding (d).
Pada Gambar 2 terdapat ilustrasi dari 4 kelas yang nantinya akan dijadikan sebagai target klasifikasi, di mana kelas yang ditandai dengan huruf “a” merupakan hasil gambar pengelasan yang baik. Pengelasan yang baik ditandai dengan hasil yang rapih tanpa terlihat bercak, berpori-pori, serta tidak pecah. Selanjutnya kelas yang ditandai dengan huruf “b” merupakan kelas dari hasil pengelasan yang pecah, di mana hasil pengelasan akan terlihat terbelah atau patah. Selanjutnya kelas yang ditandai oleh huruf  “c” merupakan kelas dari hasil pengelasan yang berpori-pori, di mana hasil pengelasan terlihat tidak rapih, serta terdapat banyak bahan pengelasan yang tercecer yang menyerupai pori-pori. Hal ini disebabkan oleh  udara atau gas yang terkurung dalam proses pengelasan. Terakhir kelas yang di tandai  dengan  huruf    “d”  merupakan  hasil  pengelasan  yang  buruk,  di  mana  hasil  yang  didapat  tidak  rata  bahkan terdapat bagian yang tidak ter las atau putus.

## 2.2 Preprocessing
Pada tahap preprocessing citra, dilakukan beberapa proses yang diterapkan pada setiap citra agar data siap digunakan dan  dapat  disesuaikan  pada  model  arsitektur  yang  dibangun. Preprocessing dilakukan  menggunakan  fitur  data generator  dari  pustaka  Keras  untuk  menambahkan  variasi  dalam  tahap  pelatihan  seperti zooming,  rotating, flipping¸ dan scalling. D ilakukan juga bauching dalam menentukan jumlah sampel yang digunakan. Data generator akan menghasilkan beberapa hasil pra-pemrosesan seperti data yang sudah di perbesar dan diputar seperti sebelumnya hal ini dapat menambah variasi dalam proses pelatihan yang akan digunakan pada model pre-training VGG-16 dan lapisan fully connected .

## 2.3 Implementasi Algoritma
Model yang digunakan pada implementasi ini menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16 sebagai model pre-trained network . Model CNN dan arsitektur VGG-16 digunakan untuk mengklasifikasi citra kecacatan proses welding atau pengelasan yang akan diketahui jenis kecacatannya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 387-394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5321
Dapat dilihat pada Gambar 3 tahapan diawali dengan pemilihan model pretrained yang digunakan, dalam hal ini  model  VGG16  akan  digunakan.  Selanjutnya  setelah  mengimplementasikan  model pretrained dilakukan pembekuan parameter training dari model tersebut. Hal ini dilakukan karena dalam tahap pelatihan model VGG16 hanya akan dijadikan sebagai wadah untuk membantu proses pengidentifikasian objek.  Setelah parameter dibekukan dilanjutkan dengan penambahan arsitektur CNN yang dirancang. Pada tahap ini terjadi proses konvolusi sebanyak 2 layer  begitupun  dengan  layer maxpooling .  Berikutnya  dilanjutkan  dengan  tahap flattening ,  di  mana  pada  tahap flattening data akan dibuat menjadi matriks 1 dimensi atau diratakan yang diakhiri dengan layer dense dengan fungsi aktivasi softmax . Adapun penggunaan fungsi aktivasi softmax dikarenakan data yag diolah memeliki kelas lebih dari 2 atau multiclass classification. Sehingga fungsi aktivasi ini diharapkan sesuai dengan tujuan pengklasifikasian lebih dari 2 kelas.

## 2.4 Evaluasi
Tahapan  pengujian  ini  untuk  mengevaluasi  dan  menganalisis  pengolahan  dataset  dari  model  CNN.  Evaluasi  yang digunakan  yaitu confusion  matrix dengan classification  report tujuannya  untuk  mengetahui  performa  algoritma Convolutional  Neural  Network .  Adapun  penggunaan library  classification  report bertujuan  untuk  menampilkan rangkuman nilai precision, recall, F1-score, dan accuracy. Akurasi ( Accuracy ) mengukur seberapa banyak prediksi yang benar dibandingkan dengan total prediksi.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 (1)
Presisi ( Precision ) mengukur seberapa banyak dari instansi yang diberi label positif oleh model benar-benar positif.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (2) Recall ( Sensitivitas atau True Positive Rate ) mengukur seberapa banyak dari total instans yang sebenarnya positif yang ditemukan oleh model.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (3)
F1-score adalah  ukuran  gabungan  dari presisi dan recall ,  menghasilkan  skor  yang  mencoba  mencapai keseimbangan antara keduanya.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Confusion matrix Memiliki empat kombinasi yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap hasil dan pembahasan diawali dengan pencarian dataset, di mana pada tahap ini ditemukan dataset yang didapat dari  situs  “ roboflow ”,  yang  terdiri  dari  total  1844  citra  hasil  pengelasan,  dengan  total  4  kelas.  Setelah  dataset ditentukan, berlanjut dalam tahap preproccessing , di mana tahap ini terdiri dari beberapa bagian dimulai dengan tahap scalling , batching ,  dan  pengkategorian.  Pada  tahap  scaling  citra  dibuat  menjadi  serupa  sebesar  128x128  piksel, selanjutnya  pada  tahap batching ditentukan  sebesar  32  batch.  Selanjutnya  pada  tahap  pengkategorian  data,  data kumpulan citra akan dikumpulkan menjadi sebuah data frame yang terdiri dari 2 kolom, filepath dan kelas dari citra. Setelah tahap preprocessing dilakukan, dilanjut dengan tahap implementasi algoritma, di mana pada tahap ini akan di gunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan juga menambahkan arsitektur VGG16 dari keras application. Pada  proses training jumlah  epoch  yang  ditentukan  sebesar  100  epoch  dengan  menerapkan dropout sebesar 0.5 pada setiap layer konvolusi, lalu pada layer optimizer, digunakan optimizer adam dengan learning rate sebesar 0.001. Selanjutnya tahapan akhir dari penelitian dilakukan dengan mengevaluasi model yang diranang dengan meinterpretasikan confusion matrix , dan classification report guna menghitung nilai akurasi, precision , recall , dan f1- score .

## 3.1 Preprocessing
Hasil  visual  pada  tahap preprocessing dapat  digunakan  untuk  keperluan  analisis  yang  lebih  lanjut.  Dataset  yang sebelumnya  terpisah  telah  berhasil  digabung  menjadi  satu dataframe melalui  proses  pengolahan  data.  Langkah- langkah hasil preprocessing yang diterapkan terhadap dataset ini ditunjukan pada Tabel 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 387-394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5321
Tabel 1. Keterangan Data
Dataset Nama Kelas Jumlah Data Good Welding 461 Bad Welding 461 Pores 461 Crack 461
Dapat  dilihat  pada  Tabel  1  merupakan  data  yang  sudah  menjadi  data frame ,  dengan  jumlah  data  disetiap kelasnya sama sebesar 461 citra. Proses berikutnya data dibagi menjadi 3 bagian meliputi data pelatihan ( training ) 80%, data pengujian ( testing ) 10% dan data validasi ( validation ) 10% dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pembagian Data Data Training Data Testing Data Validation 1472 184 185
Berdasarkan Tabel 2 diketahui bahwa data yang digunakan sebagai data latih sebanyak  1472 citra, 184 citra sebagai data testing , dan 185 citra sebagai data validation . Proses berikutnya meliputi perubahan dimensi citra menjadi 128 x 128 piksel dengan batch sebesar 32. Kemudian proses pelatihan mengkombinasikan metode data augmentasi yang bertujuan agar dataset beragam dan proses ekstraksi fitur semakin meningkat. Augmentasi yang dilakukan berupa rescalling, rotation, zoom, horizontal flipping, dan shear.

## 3.2 Hasil Implementasi Algoritma
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses transfer  learning dengan  menggunakan pretrained model  VGG16  yang  ada  pada keras application .  Tahapan  awal transfer  learning yang  dilakukan  pada  proses  kali  ini  yaitu  dengan  memasukan pretrained model yang ada pada keras application. Selanjutnya setelah model berhasil di masukan, dapat dilihat hasil summary dari paramater model yang dipilih.  Adapun hasil summary paramater pretrained model VGG16 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Total Parameter Model VGG16 Total Parameter Trainable Parameter Non-Trainable Parameter 14,880,932 14,880,932 0
Dapat dilihat pada Tabel 3 total parameter yang didapat dari pretrained model VGG16 sebesar 14.880.932. Selanjutnya total trainable parameter yang didapat sebesar 166.244. Sedangkan non-trainable parameter yang didapat sebesar  14.714.688.  Parameter trainable yang  didapat  merupakan  parameter  yang  nantinya  akan  digunakan  pada proses  pelatihan  model  dalam  pengenalan  objek.  Sedangkan nontrainable parameter  merupakan  paramaeter  yang tidak digunakan dalam proses pelatihan model. Berikutnya setelah memasukan pretrained model, langkah selanjutnya yang  dilakukan  yaitu  membuat  model  VGG16  beku  dengan  cara  menetapkan trainable parameter  VGG16 false. Setelah model VGG16 beku, tahapan selanjutnya adalah dengan menimpa model VGG16 dengan model CNN yang dirancang.  Hal  ini  menyebabkan  semua trainable parameter  dari  VGG16  sebelumnya  akan  berubah  menjadi nontrainable parameter, yang menandakan bahwa parameter VGG16 hanya akan dijadikan base model saja dalam tahap pelatihan. Adapaun pada Tabel 4 merupakan hasil parameter dari arsitektur VGG16 ditambah dengan arsitektur CNN yang dirancang.
Tabel 4. Total Parameter model VGG16 Ditambahkan dengan Model CNN Total Parameter Trainable Parameter Non-Trainable Parameter 14,880,932 166.244 14.714.688
Pada  Tabel  4  merupakan  hasil  parameter  dari  arsitektur  VGG16  dengan  tambahan  arsitektur  CNN  yang dirancang.  Total  parameter yang  didapat  sebesar  14.880.932,  dengan 166.244 trainable parameter  dan  14.714.688 non-trainable parameter. Parameter trainable yang terdapat pada Tabel 4 merupakan parameter yang nantinya akan digunakan  pada  tahap  pelatihan.  Sedangkan nontrainable parameter  yang  terdapat  pada  Tabel  4  merupakan  hasil parameter yang didapat dengan membekukan model VGG16 seperti penjelasan sebelumnya, di mana parameter ini hanya akan dijadikan base dalam tahap pelatihan.

## 3.3 Hasil Evaluasi
Pada tahap ini evaluasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan classification report untuk mengukur kinerja model yang dirancang. Dalam visualisasi tabel confusion matrix terdapat 2 sumbu utama yaitu sumbu yang mendefinisikan nilai aktual dari setiap kelas, serta sumbu yang menunjukan prediksi dari setiap kelas. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan batch 32 dan epoch sebesar 100 pada proses pelatihannya, serta dimensi dari citra

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 387-394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5321
yang digunakan ditetapkan sebesar 128x128 piksel. Adapun pada Gambar 4 merupakan ilustrasi dari hasil confusion matrix .

## Gambar 4. Hasil Confusion Matrix
Dapat dilihat pada Gambar 4 merupakan ilustrasi dari pengujian confusion matrix dengan menggunakan data testing, dalam hal ini data yang digunakan berjumlah 87 citra. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa kelas dengan miss  classification tertinggi  didapat  oleh  kelas bad welding sebesar  9  citra.  Sedangkan  kelas  dengan miss classification terendah  didapat  oleh  kelas crack dan pores dengan  tidak  ada  citra  yang  terklasifikasi  tidak  sesuai dengan kelasnya. Dalam hal ini yang dimaksudkan dengan miss classification ditujukan pada setiap kelas yang tidak terklasifikasi  sesuai  dengan  kelas  aktualnya.  Selanjutnya  merupakan  pengujian  dengan  menggunakan library classification report yang dapat mengukur nilai akurasi, precision  , recall , dan, F1-score .  Adapun hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Classification Report Nama Kelas Citra Classification Report Precision Recall F1-score Accuracy Bad Welding 89% 82% 85% 92% Crack 95% 100% 98% Good Welding 90% 88% 89% Pores 95% 100% 97%
Dapat dilihat pada Tabel 5 merupakan hasil classification report , di mana nilai tertinggi dari precision , recall, dan F1-score akan ditandai dengan arsiran berwarna abu-abu. Berdasarkan hasil pada Tabel 5 diketahui bahwa nilai precision tertinggi  didapat  oleh  kelas crack dan pores sebesar  95%  dengan  nilai  terendah  sebesar  89%,  yang menandakan model cenderung tidak memberikan banyak false positive. Selanjutnya nilai recall tertinggi didapatkan oleh  kelas crack dan pores sebesar  100%  dengan  nilai  terendah  sebesar  82%  pada  kelas bad  welding. Hal  ini menandakan  bahwa  model  yang  dirancang  cenderung  baik  dalam  mengidentifikasi  objek  dengan  sedikit false negative. Berikutnya nilai F1-score tertinggi didapatkan oleh kelas crack sebesar 98% dengan nilai terendah yang didapatkan oleh kelas bad welding . Menandakan bahwa model yang dirancang sudah memiliki nilai precision dan recall yang realtif baik.
Tahap  pengujian  akhir  model  akan  dilakukan  dengan  menguji  model  yang  dirancang  untuk  langsung mengklasifikasikan data validasi yang sudah dipisahkan pada tahap pemisahan data, di mana data validasi memiliki jumlah citra sebanyak 185 citra dari total keseluruhan kelas. Adapun ilustrasi dari confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 387-394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5321
Dapat dilihat pada Gambar 5 merupakan hasil confusion matrix dari pengujian menggunakan data validasi, adapun hasil yang di representasikan terdiri dari kelas yang di prediksi pada sumbu x, dan kelas yang sebenarnya pada sumbu y, Hasil yang didapat dalam pengujian pada Gambar 5 terlihat masih sangat banyak kelas yang terklasifikasi tidak sesuai dengan kelas sebenarnya. Seperti kelas dengan jumlah klasifikasi yang tidak sesuai dengan kelas aslinya tertinggi didapatkan oleh kelas “ good_welding ” dengan jumlah citra yang tidak sesuai terklasifikasi dengan kelasnya sebesar 39 citra dari total 56 citra yang di validasi. Selain itu kelas yang mendapatkan hasil kesalahan klasifikasi citra yaitu  kelas  “ pores ”  dengan  hanya  30  citra  dari  total  citra  yang  divalidasi  sebesar 40  citra.  Berdasarkan  hasil dari pengujian confusion matrix dengan menggunakan data validasi diketahui bahwa model yang dirancang tidak memiliki hasil yang baik dalam membedakan setiap kelas pada masing-masing citra dalam data validasi.
Selanjutnya  pada  tahap  pengujian  data  validasi  dengan  menggunakan library confusion matrix untuk menghitung nilai akurasi, precision , recall , dan f1- score . Menggunakan total 185 citra dari total kelas keseluruhan, di mana hasil dari pengujian di jabarkan dan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Classification Report dengan Data Validasi Nama Kelas Citra Classification Report Precision Recall F1-score Accuracy Bad Welding 20% 19% 20% 26% Crack 29% 30% 29% Good Welding 33% 30% 31% Pores 22% 25% 24%
Dapat  dilihat  pada  Tabel  6  terdapat  hasil  dari  pengujian  menggunakan library  classification  report untuk menghitung nilai precision, recall, dan f1- score. Terdapat dua kolom yang terdiri dari nama kelas citra dan kolom hasil nilai precision, recall, dan f1- score. Adapun nilai akurasi yang didapat pada pengujian sebesar 26% dengan hasil tertinggi dari nilai precision didapatkan oleh kelas “ good_welding ” sebesar 33%, dan untuk nilai precision terendah didapatkan oleh  kelas  “ bad _ welding ”  sebesar  20%.  Selanjutnya  untuk  nilai recall tertinggi didapatkan  oleh  kelas “ good _ welding ”  dan  kelas  “ crack ”  sebesar  30%,  sementara  untuk  nilai recall terendah  didapatkan  oleh  kelas “ bad _ welding ” sebesar 19%. Berikutnya nilai dalam pengujian data validasi nilai f1- score tertinggi didapatkan oleh kelas “ good _ welding ”sebesar 31%, sedangkan untuk nilai terendah dari perhitungan f1- score didapakan oleh kelas “ bad _ welding ”  sebesar  20%.  Berdasarkan  hasil  pengujian classification report dalam  perhitungan  nilai precision , recall , dan f1- score , diketahui bahwa model belum mendapatkan hasil yang baik dengan total macro average precision sebesar 26%, recall sebesar 26%, dan f1- score sebesar 26%. Sehingga dapat disimpulkan pada pengujian confusion matrix dan classification report dengan menggunakan data validasi mendapatkan hasil yang cukup buruk. Sehingga model belum bisa diaplikasikan langsung untuk mengklasifikasian citra hasil pengelasan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan confusion  matrix dan  classification  report,  model  yang  dibuat menunjukkan  performa  yang  sangat  baik  dalam  pengujian  menggunakan  data  test  dengan  beberapa  metrik  utama. Akurasi model mencapai 92%, yang menunjukkan bahwa model mampu memprediksi dengan benar sebagian besar data  yang  diuji.  Selain  itu,  metrik  lain  seperti precision , recall ,  dan F1-score masing-masing  juga mencapai  92%. Precision sebesar  92%  menunjukkan  bahwa  dari  semua  prediksi  positif  yang  dibuat  oleh  model  92%  benar-benar positif. Recall sebesar  92%  menunjukkan  bahwa  dari  semua  data  yang  sebenarnya  positif,  model  berhasil mengidentifikasi 92% dengan benar, yang berarti model tidak terlalu banyak melewatkan data positif. F1-score , yang merupakan rata-rata harmonis dari precision, dan recall , juga berada di angka 92%, menegaskan keseimbangan antara kedua metrik tersebut. Namun pengujian dengan menggunakan data validasi mendapatkan hasil yang sebaliknya atau cenderung buruk dengan mendapatkan nilai akurasi sebesar 26%, precision sebesar 26%, recall sebesar 26%, dan f1- score sebesar 26%. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa model yang dirancang belum mampu memberikan performa yang konsisten dan tidak dapat diandalkan dalam mengklasifikasikan citra data sesuai dengan tujuan yang telah  ditentukan.  Rendahnya  nilai  akurasi, precision, recall ,  dan F1-score yang  didapat  dengan  pengujian menggunakan data latih  menunjukkan bahwa model ini masih perlu diteliti karna hasil klasifikasi yang cenderung overfitting .  Oleh  karena  itu,  model  ini  dapat  dianggap  belum  siap  untuk  diterapkan  dalam  skenario  nyata  untuk memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses yang diotomatisasi. Hasil ini juga menunjukkan bahwa pendekatan dan metode yang digunakan dalam pengembangan model sangat memerlukan peninjauan ulang guna mencari alasan terkait mengapa model yang dirancang overfitting .

## REFERENCES
[1] J.  Aprilion  and  W.  Simamora,  “SISTEM  PAKAR  MENDETEKSI  KERUSAKAN  SEPEDA  MOTOR  N-MAX MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID Expert System To Detect Damage To N- Max Motorbikes Using Forward chaining Method Based on Android,” 2021.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 387-394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5321
[2] D. Raya, A. Yunan, and R. I. Rosihan, “Analisis Upaya Menurunkan Cacat Produk Crank Case LH pada Proses Die Casting dengan Metode PDCA dan FMEA di PT. Suzuki Indo Mobil/Motor,” 2020.
[3] A. S. Putra and P. Yuliarty, “PEMBUATAN PROGRAM MACHINING TIME GUARD MESIN CNC UNTUK MENJAGA CYCLE TIME MESIN PADA PROSES PRODUKSI SEPEDA MOTOR MATIC,” vol. XVI, no. 1, pp. 101–115, 2022.
[4] K.  Lee,  S.  Yi,  S.  Hyun,  and  C.  Kim,  “Review  on  the  Recent  Welding  Research  with  Application  of  CNN-Based  Deep Learning  Part  I:  Models  and  Applications,”  Journal  of  Welding  and  Joining,  vol.  39,  no.  1,  pp.  10–19,  Feb.  2021,  doi: 10.5781/jwj.2021.39.1.1.
[5] M. S. H. Nizam, S. Marizan, S. A. Zaki, and A. R. Mohd Zamzuri, “Vision based identification and classification of weld defects in welding environments: A review,” Indian Journal of Science and Technology, vol. 9, no. 20. Indian Society for Education and Environment, May 01, 2016. doi: 10.17485/ijst/2016/v9i20/82779.
[6] R. Juniardo, L. Tobing, and H. H. Azwir, “PENINGKATAN PRODUKTIVITAS PENGECEKAN QUALITY CONTROL PART BRACKET D14N DENGAN PERANCANGAN JIG DI PT. TIANURA TEKNO KARYA,” 2020.
[7] Erifive. Pranatal, “‘Analisa Cacat Pengelasan Smaw Pada Posisi 2G Pada Baja Material a36 Dengan Variasi Arus Dan Sudut Pengelasan.,’” Jurnal Sumberdaya Bumi Berkelanjutan (SEMITAN) 1.1 : 257-263., 2022.
[8] A.  Ludfi  and  A.  Shidiq,  “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,” 2022. [Online]. Available: www.kaggle.com.
[9] F.  Nurona  Cahya  et  al.,  “SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  Klasifikasi  Penyakit  Mata  Menggunakan  Convolutional Neural Network ( CNN),” 2021. [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[10]  A.  M.  Rizki  and  N.  Marina,  “KLASIFIKASI  KERUSAKAN  BANGUNAN  SEKOLAH  MENGGUNAKAN  METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN PRE-TRAINED MODEL VGG-16,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, vol. 24, no. 3, pp. 197–206, 2021, doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2396.
[11]  S. Kumaresan, K. S. J. Aultrin, S. S. Kumar, and M. D. Anand, “Transfer Learning with CNN for Classification of Weld Defect,” IEEE Access, vol. 9, pp. 95097–95108, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3093487.
[12]  S. J. Oh, M. J. Jung, C. Lim, and S. C. Shin, “Automatic detection of welding defects using faster R-CNN,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 10, no. 23, pp. 1–10, Dec. 2020, doi: 10.3390/app10238629.
[13]  Ety Sutanty, Maukar, Dina Kusuma Astuti, and Handayani, “Penerapan Model Arsitektur VGG16 Untuk Klasifikasi Jenis Sampah,”  Decode:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Informasi,  vol.  3,  no.  2,  pp.  407–419,  Sep.  2023,  doi: 10.51454/decode.v3i2.331.
[14]  H. Pangestu Rahman and J. Indra, “Penerapan Convolutional Neural Network pada Timbangan Pintar Menggunakan ESP32- CAM,” vol. 7, no. 1, pp. 283–291, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5469.
[15]  A. Kirana and H. Hikmayanti, “Pengenalan Pola Aksara Sunda dengan Metode Convolutional Neural Network,” vol. 1, no. 2, 2020.
[16]  N.  Fadlia  and  R.  Kosasih,  “KLASIFIKASI  JENIS  KENDARAAN  MENGGUNAKAN  METODE  CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORK  (CNN),”  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Rekayasa,  vol.  24,  no.  3,  pp.  207–215,  2021,  doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2397.
[17]  D.  Indarti,  “Pengendalian  Kualitas  Produksi  Lembaran  Baja  Melalui  Klasifikasi  Jenis  Cacat  Permukaan  Menggunakan CNN,” Jurnal Rekayasa Sistem Industri, vol. 12, no. 2, pp. 165–172, Oct. 2023, doi: 10.26593/jrsi.v12i2.5862.165-172.
[18]  Birawa Kaca Buana  Gora, Nugroho Tegar Maulana, Muhamad Novan Aulia Zam Zami, Anan Nugroho, and Alfa Faridh Suni, “Deteksi Ketahanan Ban Sepeda Motor berdasarkan Indeks Beban Ban menggunakan CNN,” Jurnal Komputer dan Teknologi Informasi, 2023, [Online]. Available: http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
[19]  A. H. Nasrullah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS,” vol. 7, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.fikom-unasman.ac.id
[20]  H. S. Siska Febriani1, “ANALISIS DATA HASIL DIAGNOSA UNTUK KLASIFIKASI GANGGUAN KEPRIBADIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), vol. 2, no. 4, pp. 89–95, 2021.