Sistem Inspeksi Cacat pada Permukaan Kayu menggunakan Model Deteksi Obyek YOLOv5

## FITYANUL AKHYAR, LEDYA NOVAMIZANTI, TITA RIANTIARNI
Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Telkom University, Indonesia Email : ledyaldn@telkomuniversity.ac.id
Received 15 Agustus 2022 | Revised 29 September 2022 | Accepted 19 Oktober 2022

## ABSTRAK
Permukaan  kayu  mengalami  berbagai  serangan  serangga  dan  jamur,  sehingga dapat  menyebabkan  cacat  seperti  pembusukan  pada  kayu  yang  berpengaruh terhadap kualitas dan harga jual kayu tersebut. Pengujian secara lapangan dengan penglihatan manusia menjadi kurang efektif, karena menghasilkan penilaian yang subjektif  dan  memerlukan  waktu  yang  lama.  Penelitian  ini  mengusulkan  sistem deteksi  cacat  pada  permukaan  kayu  pinus  dan  kayu  karet  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  model  YOLOv5.  Pengujian  sistem dilakukan  menggunakan  beberapa  model  dari  YOLOv5,  serta  dua  teknik  image enhancement,  yaitu  edge  filter  dan  Real  ESRGAN.  Hasil  mAP  terbaik  sebesar 94,3% dengan kecepatan 125 FPS pada dataset kayu pinus menggunakan model YOLOv5s tanpa penambahan image enhancement. Sedangkan pada dataset kayu karet  yang  memiliki  jenis  cacat  yang  lebih  kompleks,  hasil  mAP  terbaik  adalah sebesar  94,7%  dengan  kecepatan  139  FPS  menggunakan  model  YOLOv5s- Transformer dengan penambahan image enhancement Real ESRGAN.
Kata kunci : deteksi, kayu, Convolutional Neural Network (CNN), YOLO

## ABSTRACT
Wood  surafce  is  subject  to  various  insect  and  fungal  attacks,  which  can  cause defects such as wood rot. This condition affects the quality as well as the selling price  of  the  wood.  Field  testing  with  human  eyesight  becomes  less  effective because  it  produces  a  subjective  assessment  and  time  consuming.  This  study proposes a defect detection system on the surface of pine wood and rubber wood using the Convolutional Neural Network (CNN) with the YOLOv5 model. System testing  was  carried  out  using  several  models  from  YOLOv5  and  two  image enhancement  techniques,  namely  edge  filter  and  Real  ESRGAN.  The  best  mAP results were 94.3%, with a speed of 125 FPS on the pine wood dataset using the YOLOv5s model without adding image enhancement. While on the rubber wood dataset with more complex defect problem, the best mAP results were 94.7% with a speed of 139 FPS using the YOLOv5s-Transformer model with the addition of image enhancement Real ESRGAN.
Keywords : detection, wood, Convolutional Neural Network (CNN), YOLO

## 1. PENDAHULUAN
Industri kayu di Indonesia kini menunjukan perkembangan yang positif dari tahun ke tahun (Mutaqin, dkk, 2022). Namun,  pada  pengolahan  kayu  tersebut  masih  terdapat  banyak cacat pada permukaan kayu. Hal ini dapat mempengaruhi kualitas serta harga jual dari kayu itu  sendiri.  Kualitas  kayu  yang  diproduksi  menjadi  suatu  hal  yang  sangat  penting  untuk melihat  tingkat  keawetan  dari  suatu  kayu.  Saat  ini,  banyak  pabrik  kayu  olahan  masih mempekerjakan  manusia  untuk  melakukan  inspeksi  atau  pengecekan  cacat  kayu (Kurnadi,  dkk, 2020) . Inspeksi manusia bersifat subjektif dan seringkali memiliki efisiensi dan akurasi yang sangat rendah dan juga memakan waktu yang lebih lama.
Dalam  dekade  terakhir,  visi  mesin  telah  banyak  diperhatikan  dan  diterapkan  pada pemeriksaan cacat kayu dengan keunggulan biaya rendah, kecepatan deteksi, dan akurasi tinggi.  Untuk mendeteksi cacat kayu,  pada awalnya, peneliti  merancang dan  mengekstrak beberapa  fitur  dari  gambar  kayu,  termasuk  warna,  tekstur,  dan gray  level  co-occurrence matrix (GLCM) untuk merepresentasikan cacat. Penelitian (Bayu, dkk, 2015) mengusulkan sistem deteksi ada tidaknya cacat pada kayu menggunakan ekstraksi ciri statistik dan metode klasifikasi k-Nearest  Neighbor.  Penelitian  tersebut  hanya  menghasilkan  akurasi  sebesar 79,32%. Adapula penelitian (Wananda, dkk, 2018) mendeteksi kayu dalam kondisi normal dan rusak menggunakan metode SUSAN Edge Detector dan ekstraksi ciri statistik orde kedua. Penelitian tersebut menghasilkan akurasi sebesar 90,67% dengan waktu komputasi 2,5 detik. Kemudian, sistem dilatih menggunakan beberapa pengklasifikasi, seperti clustering, Support Vector Machine (SVM), algoritma genetika, dan jaringan saraf untuk membedakan cacat dari daerah normal (Tu, dkk, 2021) . Pada (Li, dkk, 2017) , metode klasifikasi cacat berdasarkan analisis diskriminan linier (LDA) telah diusulkan untuk klasifikasi cacat. Selanjutnya, penellitian (Li, dkk, 2019) mengusulkan algoritma klasifikasi berbasis local binary pattern (LBP) dan pola local binary differential excitation untuk klasifikasi retakan pada permukaan lapisan kayu.
Dalam teknik ini, ekstraksi fitur dan pelatihan pengklasifikasi dirancang secara terpisah. Fitur- fitur ini mudah terpengaruh oleh noise (Zhang, dkk, 2019) . Selain itu, kinerja teknik ini sangat  tergantung  pada  ekstraksi  dan  representasi  sifat  cacat (Ren,  dkk,  2017) ,  yang selanjutnya  bergantung  pada  keahlian  manusia.  Oleh  karena  itu,  sulit  untuk  merancang metode yang efisien untuk mencapai representasi fitur yang optimal dan deteksi cacat pada permukaan.
Penggunaan  teknologi deep  learning  dengan  model  Convolutional  Neural  Network  (CNN) telah berhasil digunakan di berbagai bidang karena kemampuannya yang signifikan dalam ekstraksi fitur dan klasifikasi gambar, dan deteksi objek (Abdulfattah, dkk, 2021) . Baru- baru  ini,  banyak  tim  peneliti  ilmiah  telah  mengusulkan  metode  berbasis  CNN  untuk mendeteksi cacat pada gambar kayu. Penelitian (Hu, dkk, 2019) , menyelidiki variasi dalam strategi deep learning berbasis ResNet18 untuk klasifikasi gambar kayu. Pada (Ren, dkk, 2017) , pengklasifikasi pada fitur patches gambar telah diusulkan, dan kemudian, pixel-wise prediction  dapat  diperoleh  oleh  pengklasifikasi  terlatih.  Penelitian (Jung,  dkk,  2018) mengusulkan  metode  deteksi  cacat  pada  kayu  dengan  permukaan  bertekstur  acak  telah diusulkan, yang menggunakan tiga arsitektur CNN yang berbeda. Namun, ketiga penelitian tersebut mengalami akurasi yang rendah karena tidak dapat beradaptasi dengan perubahan multi-skala dalam tampilan objek. Pada (Urbonas, dkk, 2019) , RCNN yang lebih cepat telah digunakan untuk identifikasi cacat pada permukaan veneer kayu. RCNN yang menghasilkan sepuluh kali mAP lebih tinggi, namun enam kali lebih lambat dari You Only Look Once (YOLO) (Redmon, dkk, 2016) . Meskipun banyak penelitian tentang metode deteksi cacat berbasis CNN, pengenalan cacat permukaan kayu masih menghadapi beberapa tantangan, termasuk trade-off  antara  akurasi  dan  kecepatan.  Deteksi  cacat  permukaan  kayu  adalah  masalah
deteksi  objek,  yang  dapat  diselesaikan  dengan  algoritma  deteksi  objek.  YOLO  merupakan salah satu algoritma yang handal dalam mendeteksi objek (Lathifah, dkk, 2020) . Penelitian (Tu, dkk, 2021) mengusulkan detektor cacat pada permukaan kayu menggunakan YOLOv3 berbasis  Gaussian- complete  IoU  (GC-YOLOv3).  Hasil  mAP  diperoleh  sebesar  92.29%  dan kecepatan 39.81 FPS pada dataset kayu pinus. Sedangkan pada dataset kayu karet, hasil mAP diperoleh sebesar 86% dan kecepatan 38.37 FPS.  Pada (Fang, dkk, 2021) , YOLOv5 dapat mendeteksi cacat pada permukaan kayu olahan dan kayu cemara, dengan F1- Score sebesar 91,7% pada dataset kayu olahan, dan 97,7% pada dataset kayu cemara. Berdasarkan hasil pada penelitian (Tu, dkk, 2021) dengan menggunakan YOLOv3 sebagai baseline tersebut masih  terdapat  ruang  untuk  meningkatkan  performa  dari  sistem  dan  kinerja  YOLOv5 menunjukkan performa yang cukup baik dibandingkan dengan YOLOv3 pada penelitian yang dilakukan oleh (Fang, dkk, 2021) .
Model jaringan YOLOv5 (Liu, dkk, 2020) (Jocher, dkk, 2020) termasuk versi terbaru dari seri arsitektur YOLO. Keakuratan deteksi model jaringan ini tinggi, dan kecepatan inferensinya cepat, dengan kecepatan deteksi tercepat mencapai 140 frame per detik. Di sisi lain, ukuran file bobot model jaringan deteksi target YOLOv5 kecil, hampir 90% lebih kecil dari YOLOv4. Hal ini menunjukkan bahwa model YOLOv5 cocok untuk diterapkan ke perangkat tertanam yang  menerapkan  deteksi  waktu  nyata.  Dengan  demikian,  keunggulan  jaringan  YOLOv5 adalah  akurasi  deteksi yang  tinggi,  karakteristik  yang  ringan,  dan  kecepatan  deteksi  yang cepat pada saat yang bersamaan (Yan, dkk, 2021). Oleh karena itu, penelitian ini diusulkan untuk  meningkatkan  performa  akurasi  dan  kecepatan  dengan  menerapkan  teknik image enhancement dan beberapa model dari YOLOv5 untuk sistem deteksi cacat pada permukaan kayu pinus dan kayu karet. Teknik image enhancement yang digunakan, yaitu edge filter dan Real  ESRGAN.  Sedangkan  model  jaringan  YOLOv5  yang  digunakan,  yaitu:  YOLOv5s, YOLOv5m,  YOLOv5l,  YOLOv5x,  YOLOv5-FPN,  YOLOv5-BiFPN,  YOLOv5s-Transformer,  dan YOLOv5-PANet.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  suatu  sistem  yang  dapat  mendeteksi  cacat  pada permukaan  kayu.  Jenis  kayu  yang  di  deteksi,  yaitu:  kayu  pinus  dan  kayu  karet.  Penggunaan berbagai model pada YOLOv5 dan image enhancement menjadi kontribusi pada penelitian ini. Skema perancangan sistem deteksi cacat pada permukaan kayu dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem Deteksi Cacat Permukaan Kayu

## 2.1 Citra Kayu
Citra  kayu  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  dataset  publik  yang  telah dipublikasikan pada penelitian sebelumnya (Tu, dkk, 2021) . Terdapat dua jenis citra kayu pada dataset tersebut, yaitu citra kayu pinus dan citra kayu karet yang diambil menggunakan kamera  Basler  gc120  dan  lensa  ICOH  FL-  HC12142M.  Kedua  jenis  citra  kayu  tersebut berukuran 658×492 piksel dan berwarna RGB dengan format file JPG. Namun, pada makalah tersebut tidak menyebutkan pola potongan kayu yang digunakan sebagai input.  Pada dataset
kayu  pinus,  terdiri  dari  dua  kelas,  yaitu dead  knot  dan  intergrowth  knot.  Sedangkan  pada dataset  kayu  karet,   terdiri  dari  empat  kelas,  yaitu dead  knot, intergrowth knot, inbark, dan growth shake. Tabel 1 menunjukkan jumlah citra dan pembagian kelas pada kedua jenis kayu (Tu, dkk, 2021) . Tabel 2 menunjukkan pembagian data pada simulasi.
Tabel 1. Jumlah Citra Kayu pada Dataset
Jenis Kayu Jenis Cacat Total Intergrowth Knot Dead Knot Inbark Growth Knot Kayu Pinus 416 416 - - 832 Kayu Karet 389 388 388 388 1553 Tabel 2. Pembagian Data pada Simulasi Jenis Kayu Pembagian Data Total Latih (70%) Validasi (20%) Uji (10%) Kayu Pinus 583 166 83 832 Kayu Karet 1100 302 151 1553
Total data pada kayu pinus adalah sebanyak 832 citra, dan total data pada kayu karet adalah sebanyak 1553 citra. Pembagian data pada simulasi, antara lain: untuk data latih digunakan 70% dari total citra, untuk data validasi digunakan 20% dari total citra, dan untuk data uji digunakan 10% dari total citra.
Gambar 2 merupakan contoh cacat pada citra kayu pinus, sedangkan Gambar 3 merupakan contoh cacat pada citra kayu karet (Tu, dkk, 2021) . Lokasi jenis cacat ditandai dengan kotak berwarna. Pada Gambar 2, kotak berwarna hijau menunjukkan jenis cacat dead knot dan kotak berwarna kuning menunjukkan jenis cacat intergrowth knot. Pada Gambar 3, jenis cacat dead knot ditandai dengan kotak pembatas berwarna hijau, intergrowth knot ditandai dengan kotak pembatas berwarna kuning, inbark ditandai dengan kotak pembatas berwarna biru, dan growth shake ditandai dengan kotak berwarna oranye.

## 2.2 Image Enhancement
Sebelum masuk ke proses image enhancement, ukuran citra kayu diubah menjadi 460×460 piksel.  Proses image  enhancement  bertujuan  untuk  meredam  noise,  mempertajam  dan mencerahkan gambar, serta untuk mengidentifikasi fitur utama dengan lebih mudah (Shorten & Khoshgoftaar, 2019). Selanjutnya adalah tahapan image enhancement sebagaimana yang ditunjukkan  blok  diagram  ada  Gambar  1.  Terdapat  dua  jenis image  enhancement  yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu Edge Filter dan Real ESRGAN.
a. Edge Filter Edge filter bekerja dengan cara meningkatkan kontras piksel pada bagian tepi tertentu, sehingga setelah penerapan filter ini dapat terlihat bagian tepinya secara jelas (Shapiro &
Stockman, 2001). Secara teknis, edge filter dapat diterapkan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python  Imaging  Library  (https://pillow.readthedocs.io/en/stable/)  yaitu dengan merancang filter 3×3 untuk mendeteksi bagian tepi.
b. Real Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks (Real ESRGAN) Meskipun banyak upaya telah dilakukan dalam blind super resolution untuk memulihkan gambar beresolusi rendah dengan degradasi yang tidak diketahui dan kompleks, namun secara  umum  masih  jauh  dari  menangani  gambar  terdegradasi  di  dunia  nyata. Real ESRGAN mengembangkan aplikasi restorasi praktis yang dilatih dengan data sintetis murni (Wang, dkk, 2017) .
Secara  khusus,  proses  pemodelan  degradasi  tingkat  tinggi  diperkenalkan  untuk mensimulasikan degradasi dunia nyata yang kompleks dengan lebih baik. Model ini juga mempertimbangkan  artefak ringing  dan  overshoot  yang  umum  dalam  proses  sintesis. Selain itu, model tersebut menggunakan diskriminator U-Net dengan normalisasi spektral untuk  meningkatkan  kemampuan  diskriminator  dan  menstabilkan  dinamika  pelatihan. Perbandingan  ekstensif telah  menunjukkan kinerja visual yang  superior  daripada  karya sebelumnya  pada  berbagai  kumpulan  data  nyata.  Model  ini  juga  menyediakan implementasi model (https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN) yang efisien menggunakan bahasa pemrograman Python dan deep learning framework pytorch untuk mensintesis data dengan cepat.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 2. Cacat pada Citra Kayu Pinus (a) Dead Knot (b) Intergrown Knot (c) Dead Knot
dan Intergrown Knot (d) Dead Knot dan Intergrown Knot
Gambar 4 dan 5 menunjukkan perbandingan  antara citra kayu orisinal  dengan citra kayu yang diberi penambahan image enhancement edge filter maupun Real ESRGAN. Citra dengan penambahan  image  enhancement  mengurangi noise  yang  terdapat  pada  citra  dan  dapat meningkatkan kualitas citra. Secara visual, citra dengan Real ESRGAN memberikan kualitas gambar yang lebih baik dari pada Edge Filter. Hasil deteksi untuk ketiga skenario gambar dibahas pada Bagian 3. Kemudian, langkah selanjutnya dilakukan proses pelatihan berbasis CNN menggunakan model YOLOv5.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 3. Cacat pada Citra Kayu Karet (a)
Dead Knot, (b) Intergrown Knot, (c) Inbark,
(d) Growth Shake (e) Intergrown Knot dan Growth Shake (f) Dead Knot dan Inbark

## 2.3 YOLOv5
Penelitian ini mengusulkan metode berbasis CNN dengan algoritma YOLOv5 untuk mendeteksi cacat pada citra kayu. CNN menggunakan arsitektur tiga dimensi, yaitu lebar ( width), tinggi ( height), dan kedalaman (depth). CNN terdiri dari input layer, output layer, serta sejumlah hidden  layer.  Umumnya,  pada  hidden  layer  terdapat  convolutional  layers,  pooling  layers, normalization layers, ReLU layers, dan fully-connected layers layers (Suyanto, 2018). YOLOv5
ini  merupakan  generasi  kelima  dari  YOLO  yang  dipublikasikan  oleh  Glenn  Jocher,  dimana secara arsitektur, YOLOv5 mirip dengan YOLOv4. Seperti yang diperlihatkan pada Gambar 6, YOLOv5 terdiri atas tiga bagian utama, yaitu: Backbone, Neck, dan Head (Fang, dkk, 2021) .
(a)
(b)
(c)
Gambar 4. Citra Kayu Pinus (a) Orisinal (b) dengan Edge Filter, (c) dengan Real ESRGAN
(a)
(b) (c)
Gambar 5. Citra Kayu Karet (a) Orisinal, (b) dengan Edge Filter, (c) dengan Real

## ESRGAN
Algoritma YOLOv5 menggunakan aktivasi leaky RELU dan sigmoid, fungsi optimasi Adaptive Moment (Adam) dan Stochastic Gradient Decent (SGD), serta fungsi loss Binary cross-entropy. Pada YOLOv5, digunakan CSPDarknet sebagai backbone untuk mengekstrak fitur informatif dari  gambar input.  Jika  dibandingkan  dengan  Darknet53  yang  digunakan  pada  YOLOv3, CSPDarknet  telah  mencapai  peningkatan  yang  cukup  besar  dalam  kecepatan  pemrosesan dengan  nilai  akurasi  yang  setara (Wang,  dkk.,  2020). Pada  bagian neck,  YOLOv5 menggunakan Path Aggregation Network (PANet) sebagai mekanisme polimerasi parametrik untuk berbagai tingkat detektor (Liu, dkk., 2020) . Kisi fitur terhubung ke semua lapisan fitur oleh kumpulan fitur adaptif yang disediakan PANet (Cheng & Zhang, 2020).

## 2.4 Konfigurasi Struktur
Penelitian ini menggunakan empat model dari YOLOv5 dengan ukuran berbeda, yaitu YOLOv5s ( smallest),  YOLOv5m  (medium),  YOLOv5l  (large),  YOLOv5x  (largest),  serta  empat  model modifikasi, yaitu YOLOv5-FPN, YOLOv5-BiFPN, YOLOv5-Transformer, dan YOLOv5-PANet.

## 2.4.1 Feature Pyramid Network (FPN)
FPN  merupakan  ekstraktor  fitur  yang  mengambil  sebarang  gambar  skala  tunggal  sebagai masukan, dan menampilkan peta fitur berukuran proporsional di berbagai tingkatan secara konvolusional. FPN terdiri dari jalur bottom-up dan top-down. Jalur bottom-up adalah jaringan konvolusional  yang  biasa  digunakan  untuk  ekstraksi  fitur.  Saat  jalur  naik,  resolusi  spasial berkurang. Semakin banyak struktur tingkat tinggi yang terdeteksi, nilai semantik untuk setiap lapisan meningkat (Lin, dkk, 2017) .

## Gambar 6. Arsitektur dari Model YOLOv5

## 2.4.2 Bidirectional Feature Pyramid Network (BiFPN)
BiFPN merupakan jenis jaringan piramida fitur yang memungkinkan fusi fitur multi-skala yang mudah dan cepat (Tan, dkk, 2020) .

## 2.4.3 Vision Transformer (ViT)
ViT merupakan aplikasi transformer dalam domain gambar dengan sedikit modifikasi dalam implementasi  untuk  menangani  modalitas  data  yang  berbeda.  Lebih  khusus  lagi,  ViT menggunakan  metode  yang  berbeda  untuk  tokenisasi  dan  penyematan.  Namun,  arsitektur generiknya tetap sama (Dosovitskiy, dkk, 2020) .

## 2.4.4 Path Aggregation Network (PANet)
PANet  merupakan  perpanjangan  dari  Mask-RCNN  yang  membuat  beberapa  perbaikan  dari pendahulunya.  PANet  meningkatkan  kemampuan  Mask-RCNN  dengan  menambahkan  jalur bottom-up untuk menambah jalur top-down di FPN, menggunakan Adaptive Feature Pooling untuk  menangkap  informasi  dari  semua  level,  serta augmenting  mask  prediction  dengan lapisan kecil yang terhubung sepenuhnya (Liu, dkk, 2018) .

## 2.5 Spesifikasi Perangkat
Pada  penelitian  ini,  spesifikasi  perangkat  yang  digunakan,  yaitu:  Processor  AMD  Ryzen  9 5900HX with Radeon Graphics, RAM 16 GB, dan Google Colab Pro, dengan spesifikasi Graphic
Processing Unit (GPU) T4 dan P100, RAM 16 GB. Sedangkan deep learning framework Pytorch berbasis bahasa pemrograman Python mengikuti dari standar eksperimen YOLOv5 (Jocher, dkk, 2020) yang dijadikan sebagai model baseline pada penelitian ini.

## 2.6 Metrik Evaluasi
Keluaran detektor dibandingkan dengan anotasi manual untuk mengevaluasi kinerja secara kuantitatif. Metrik mAP, F1- Score, precision, dan recall, dihitung menggunakan Persamaan (1) s.d. (4), sedangkan kecepatan deteksi objek dalam satuan frame per second (FPS).
mAP = 1 N ∑ 𝐴𝑃𝑖 (1)
F1- Score (%) = 2 × ( × ) ( ) × 100 (2) Precision (%) = TP TP+FP × 100 (3) Recall (%) = TP TP+FN × 100 (4)
dimana TP ( true positif) menunjukkan jumlah cacat yang terdeteksi dengan benar, FP (false positif) menunjukkan jumlah cacat yang tidak ada di permukaan kayu, dan FN menunjukkan jumlah cacat yang tidak terdeteksi. Precision menunjukkan rasio cacat yang terdeteksi dengan benar dari semua cacat yang terdeteksi. Recall merupakan indikasi sensitivitas detektor. Mean average  precision  (mAP)  merupakan  rata-  rata  average  precision  (AP)  atau  ambang  batas Intersection over Union (IoU) secara keseluruhan untuk semua kelas yang digunakan sebagai parameter evaluasi.  Hal ini merupakan  standar yang telah  digunakan pada  aplikasi  deteksi obyek secara umum (Redmon, dkk, 2016) dan pada aplikasi deteksi cacat pada permukaan kayu  secara  khusus (Tu,  dkk,  2021) .  F1- Score  menyajikan  cara  untuk  menggabungkan precision dan recall ke dalam suatu ukuran yang mencakup kedua properti. F1-Score yang lebih tinggi menunjukkan model yang lebih akurat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
YOLOv5 adalah model yang digunakan untuk mendeteksi obyek secara umum seperti manusia, kendaraan, hewan, dan lain sebagainya. Kajian yang berbeda dalam penelitian ini, YOLOv5 diterapkan  pada  dataset  khusus  cacat  permukaan  kayu  dan  dikombinasikan  dengan  blok enhancement (Gambar 1) untuk meningkatkan performa. Merujuk kepada hal ini, praproses pelatihan dan pengujian dilakukan mengikuti standar yang diterapkan kepada obyek secara umum. Bagian ini menjelaskan proses pengujian kuantitatif secara rinci yang dibagi kepada tiga skenario  dan diakhiri dengan  analisa  untuk model  dengan performa  hasil terbaik yang dilengkapi dengan hasil kualitatif atau sampel gambar hasil deteksi dan matrik konfusi dari model tersebut.

## 3.1 Skenario 1: Pengujian Tanpa Penambahan Image Enhancement
Pada  bagian  ini,  dilakukan  pengujian  tanpa image  enhancement  menggunakan  delapan model  dari  YOLOv5.  Tabel  3  merupakan  hasil  dari  pengujian  tanpa  penggunaan image enhancement pada dataset kayu pinus dan kayu karet. Pada hasil pengujian dataset kayu pinus, nilai mAP dan F1- Score tertinggi menggunakan model YOLOv5s, dan untuk nilai FPS tertinggi  menggunakan  model  YOLOv5s-Transformer.  Sedangkan  pada  pengujian  dataset kayu karet, nilai mAP dan F1- Score tertinggi menggunakkan model YOLOv5l, serta nilai FPS tertinggi menggunakan model YOLOv5s-Transformer.
Tabel 3. Hasil Pengujian Tanpa Image Enhancement Model Kayu Pinus Kayu Karet mAP (%) F1- Score (%) FPS mAP (%) F1- Score (%) FPS YOLOv5s 94,3 91,4 30 85,7 83,8 36 YOLOv5m 91,7 89,9 40 87,9 84,7 41 YOLOv5l 92,1 89,3 60 89,2 86,7 61 YOLOv5x 91 88,5 42 87,7 84 56 YOLOv5-FPN 90,8 89,9 58 89,1 85,3 83 YOLOv5-BiFPN 92,5 90,2 55 89,1 84,9 88 YOLOv5s-Transformer 92 87,8 91 86,6 85,1 96 YOLOv5-PANet 91,7 88,2 58 87,2 84,3 51

## 3.2 Skenario 2: Pengujian Terhadap Penambahan Edge Filter
Pada bagian ini, citra masukan diproses  dengan menggunakan image enhancement edge filter terlebih dahulu sebelum dilakukan proses pelatihan dan pengujian menggunakan model YOLOv5.  Tabel  4  merupakan  hasil  pengujian  terhadap  terhadap  penambahan Edge  Filter menggunakan delapan model dari YOLOv5 pada dataset kayu pinus dan kayu karet.
Tabel 4. Hasil Pengujian dengan Penambahan Edge Filter Model Kayu Pinus Kayu Karet mAP (%) F1- Score (%) FPS mAP (%) F1- Score (%) FPS YOLOv5s 93,1 89,6 125 85 81 91 YOLOv5m 89,7 87 104 84,2 82,5 39 YOLOv5l 91,1 89,9 72 86,8 85,4 74 YOLOv5x 91,3 87,4 46 88,6 85,4 49 YOLOv5-FPN 91,6 90,4 61 89,1 85,2 63 YOLOv5-BiFPN 91,9 89,5 75 86,3 83,4 57 YOLOv5s-Transformer 92,1 89,2 85 87,3 83,9 139 YOLOv5-PANet 91,3 89 53 88,7 85,8 56
Berdasarkan  Tabel  4,  pengujian image  enhancement  edge  filter  pada  dataset  kayu  pinus didapatkan nilai mAP dan FPS tertinggi menggunakkan model YOLOv5s, dan untuk nilai F1- Score tertinggi menggunakan model YOLOv5-FPN. Sedangkan pengujian dataset kayu karet menghasilkan nilai F1- Score tertinggi menggunakan model YOLOv5-PANet, nilai mAP tertinggi menggunakan  model  YOLOv5-FPN, dan  nilai  FPS  tertinggi  menggunakan  model  YOLOv5s- Transformer.

## 3.3 Skenario 3: Pengujian Terhadap Penambahan Real ESRGAN
Pada  bagian  ini,  citra  masukan  diproses  dengan  menggunakan image  enhancement  Real ESRGAN terlebih dahulu sebelum dilakukan proses pelatihan dan pengujian menggunakan model YOLOv5. Tabel 5 merupakan hasil pengujian terhadap terhadap penambahan ESR- GAN menggunakan delapan model dari YOLOv5 pada dataset kayu pinus dan kayu karet.
Berdasarkan Tabel 5, pengujian image enhancement Real ESRGAN pada dataset kayu pinus, diperoleh nilai F1- Score tertinggi menggunakan model YOLOv5l, nilai mAP dan FPS tertinggi menggunakan model YOLOv5s. Sedangkan untuk dataset kayu karet menghasilkan nilai mAP dan  F1- Score  tertinggi  menggunakkan  model  YOLOv5-Transformer,  dan  untuk  nilai  FPS tertinggi menggunakan model YOLOv5s. Dari tiga skenario hasil pengujian diatas diperoleh nilai mAP, F1- Score, dan FPS terbaik.
Tabel 5. Hasil Pengujian dengan Penambahan Real ESRGAN Model Kayu Pinus Kayu Karet mAP (%) F1- Score (%) FPS mAP (%) F1- Score (%) FPS YOLOv5s 92,6 88,8 112 88,6 85,4 119 YOLOv5m 89,8 88,7 97 88,6 86,2 65 YOLOv5l 91,5 90,2 79 90,2 87,6 81 YOLOv5x 91,1 87,9 53 90 88,7 53 YOLOv5-FPN 91,1 88,9 34 90,6 86,5 85 YOLOv5-BiFPN 90,5 89,9 42 89,3 86,4 34 YOLOv5s-Transformer 90,3 86,9 86 94,7 91,5 88 YOLOv5-PANet 88,9 86,4 81 88,6 85,9 54
Pada dataset kayu pinus, nilai mAP dan F1-Score tertinggi berada pada arsitektur YOLOv5s tanpa penambahan image enhancement, yaitu sebesar 94.3% dan 91.4% dengan kecepatan 125 FPS. Hasil yang diperoleh meningkat signifikan dibandingkan penelitian (Tu, dkk, 2021) yang hanya menghasilkan mAP diperoleh sebesar 92.29% dan kecepatan 39.81 FPS pada dataset kayu pinus. Pada dataset kayu karet, nilai mAP dan F1-Score tertinggi berada pada arsitektur YOLOv5s-Transformer dengan penambahan Real ESRGAN, yaitu sebesar 94,7% dan  91,5%  dengan  kecepatan  139  FPS.  Hasil  yang  diperoleh  meningkat  signifikan dibandingkan penelitian (Tu, dkk, 2021) yang hanya menghasilkan mAP diperoleh sebesar 86% dan kecepatan 38,37 FPS pada dataset kayu karet.

## 3.4 Hasil Deteksi Parameter Terbaik
Setelah dilakukan pengujian dari sistem deteksi cacat pada permukaan kayu didapatkan model yang memiliki performa yang konsisten yaitu model YOLOv5s untuk citra kayu pinus dengan dua  kategori  cacat  dan  model  YOLOv5s-Transformer  untuk  citra  kayu  karet  yang  memiliki kategori cacat lebih kompleks yaitu empat kategori cacat. Selanjutnya dilakukan perbandingan terhadap hasil deteksi pada citra kayu orisinal/ tanpa menggunakan image enhancement dan setelah  penambahan image  enhancement,  yaitu  edge  filter  dan  Real  ESRGAN.  Gambar  7 menampilkan perbandingan hasil deteksi pada citra kayu pinus. Citra kayu pinus 1 yang diberi penambahan Real ESRGAN dapat terdeteksi, namun memiliki nilai probabilitas atau akurasi yang lebih rendah yaitu 44%, sedangkan jenis cacat pada citra kayu pinus orisinal dan edge filter terdeteksi oleh sistem dengan akurasi 61%. Pada citra kayu pinus 2, jenis cacat pada citra kayu pinus orisinal memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu 64% dibandingkan dengan citra kayu pinus dengan penambahan edge filter dan Real ESRGAN yang terdeteksi dengan akurasi masing-masing  63%  dan  57%.  Pada  citra  kayu  pinus  3,  jenis  cacat  pada  citra  kayu  pinus orisinal dapat terdeteksi dengan akurasi 80% dan 86% untuk setiap jenis cacat, namun pada citra  kayu  pinus  dengan  penambahan edge  filter  dan  dengan  penambahan  Real  ESRGAN terdeteksi oleh sistem dengan akurasi masing-masing 76% dan 88%, dan 79% dan 84%. Hasil ini menunjukkan bahwa YOLOv5s tanpa penambahan image enhancement memiliki performa akurasi yang konsisten.
Gambar 8 menampilkan perbandingan hasil deteksi pada citra kayu karet. Citra kayu karet 1 dengan penambahan image enhancement Real ESRGAN terdeteksi dengan akurasi tertinggi yaitu 86%, namun pada citra kayu karet lainnya, yaitu orisinal dan dengan penambahan image enhancement Edge Filter terdeteksi masing-masing dengan akurasi 80 dan 86%. Pada citra kayu karet 2, jenis cacat pada citra kayu karet yang telah diberi penambahan Real ESRGAN terdeteksi dengan akurasi tertinggi yaitu 82%, namun pada citra kayu karet orisinal dan jenis cacat  pada  citra  kayu  karet  yang  diberi  penambahan Edge  Filter  dengan  akurasi  dibawah delapan puluh persen atau 79% dan 72%.
Skenario Pinus 1
Pinus 2 Pinus 3 Orisinal Edge Filter Real ESRGAN Gambar 7. Perbandingan Hasil Dateksi pada Citra Kayu Pinus dengan YOLOv5s
Skenario Karet 1
Karet 2 Karet 3 Orisinal Edge Filter Real ESRGAN
Gambar 8. Perbandingan Hasil Dateksi pada Citra Kayu Karet dengan YOLOv5s- Transformer
Pada citra kayu karet 3, pada lokasi cacat yang pertama seperti ditunjukkan pada tabel, jenis cacat pada citra kayu karet orisinal dengan penambahan Real ESRGAN memiliki akurasi yang sama yaitu 92% dibandingkan dengan pada citra kayu karet dengan penambahan Edge Filter yaitu sebesar 85%. Pada lokasi cacat yang kedua, hanya pada citra kayu karet orisinal dengan penambahan Real ESRGAN yang dapat memprediksi dengan benar jenis cacat dengan akurasi sebesar 82%. Dari analisa ini dapat diambil kesimpulan bahwa YOLOv5s-Transformer dengan penambahan image enhancement Real ESRGAN memiliki performa paling baik dibandingkan dengan yang lainnya. Pada Gambar 9 dan Gambar 10 diberikan matrik konfusi dari performa akurasi untuk melengkapi hasil uji performa dari kedua model terbaik pada kayu pinus dan kayu karet.
Gambar 9. Matrik Konfusi YOLOv5s Orisinal pada Citra Kayu Pinus
Gambar 10. Matrik Konfusi YOLOv5s-Transformer dengan Penambahan Image Enhancement Real ESRGAN pada Citra Kayu Karet

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi cacat pada permukaan kayu pinus dan kayu karet menggunakan model YOLOv5 dan image enhancement. Pada citra kayu pinus, model terbaik pada  YOLOv5s.  Performa  akurasi  yang  dihasilkan  juga  konsisten.  Nilai  mAP  tertinggi  pada dataset kayu pinus yaitu mencapai 94,3% tanpa menggunakan image enhancement, namun saat dilakukan penambahan image enhancement edge filter, FPS pada dataset ini mengalami peningkatan yang pesat mencapai 125 FPS. Sedangkan pada dataset kayu karet yaitu model terbaik pada YOLOv5s-Transformer. Nilai mAP tertinggi pada dataset kayu karet yang memiliki jenis  cacat  yang  lebih  kompleks  yaitu  mencapai  94,7%  dengan  penambahan image enhancement,  yaitu  Real  ESRGAN.  Namun  FPS  tertinggi  pada  dataset  ini  mengalami peningkatan yang pesat mencapai 139 FPS saat menggunakan image enhancement edge filter. YOLOv5s-Transformer  dengan  penambahan image  enhancement  Real  ESRGAN  memiliki performa  paling  baik  dibandingkan  dengan  citra  karet  orisinal  dan  citra  karet  dengan penambahan edge filter.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdulfattah,  M. E.,  Novamizanti,  L., &  Rizal,  S.  (2021).  Super  Resolution  pada  Citra  Udara menggunakan Convolutional Neural Network. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik,
Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 9(1), 71.
Bayu, I. G., Novamizanti, L., & Atmaja, R. D. (2015). Deteksi Ada Tidaknya Cacat Pada Kayu Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik. eProceeding, 2(1), 1-8.
Cheng, Z., & Zhang, F. (2020). Flower end-to-end detection based on YOLOv4 using a mobile device. Wireless Communications and Mobile Computing.
Dosovitskiy,  A.,  Beyer,  L.,  Kolesnikov,  A.,  Weissenborn,  D.,  Zhai,  X.,  Unterthiner,  T.,  .  .  .
Houlsby,  N.  (2020). An  image  is  worth  16x16  words:  Transformers  for  image recognition at scale. Diambil kembali dari arXiv preprint arXiv:2010.11929.
Fang, Y., Guo, X., Chen, K., Zhou, Z., & Ye, Q. (2021). Accurate and Automated Detection of Surface Knots on Sawn Timbers Using YOLO-V5 Model. BioResources, 16(3).
Hu, J., Song, W., Zhang, W., Zhao, Y., & Yilmaz, A. (2019). Deep learning for use in lumber classification tasks. Wood Science and Technology, 53(2), 505-517.
Jocher, G., Stoken, A., Borovec, J., Chaurasia, A., & Changyu, L. (2020). ultralytics/yolov5.
Diambil kembali dari Github Repository, YOLOv5.
Jung, S. Y., Tsai, Y. H., Chiu, W. Y., & Sun, C. T. (2018). Defect detection on randomly textured surfaces by convolutional neural networks. 2018 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM), (pp. 1456-1461). Auckland: IEEE.
Kurnadi, K., Marsudi, M., & Maulana, Y. (2020). Analisis Pengendalian Produk Cacat Pada Kayu Lapis Menggunakan Sqc (Statistical Quality Control) Pada Pabrik Pt. Wijaya Tri Utama Plywood Industry. Journal of Industrial Engineering and Operation Management, 3(2).
Lathifah, H., Novamizanti, L., & Rizal, a. S. (2020). Fast and Accurate Fish Classification from
Underwater Video using You Only Look Once. Conference Series: Materials Science and
Engineering, 982(1), 012003. IOP Publishing.
Li,  C.,  Zhang,  Y., Tu,  W.,  Jun,  C.,  Liang,  H., & Yu,  H.  (2017).  Soft  measurement  of  wood defects  based  on  LDA  feature  fusion  and  compressed  sensor  images. Journal  of Forestry Research, 28(6), 1285-1292.
Li,  S.,  Li,  D.,  &  Yuan,  W.  (2019).  Wood  defect  classification  based  on  two-dimensional histogram  constituted  by  LBP  and  local  binary  differential  excitation  pattern. IEEE Access, 7, 145829-145842.
Lin, T. Y., Dollár, P., Girshick, R., He, K., Hariharan, B., & Belongie, S. (2017). Feature pyramid networks for object detection. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, (pp. 2117-2125).
Liu,  S.,  Qi,  L.,  Qin,  H.,  Shi,  J.,  &  Jia,  J.  (2018).  Path  aggregation  network  for  instance segmentation. Proceedings  of  the  IEEE  conference  on  computer  vision  and  pattern recognition, (pp. 8759-8768).
Liu, Y., Lu, B., Peng, J., & Zhang, Z. (2020). Research on the use of YOLOv5 object detection algorithm in mask wearing recognition. World Sci. Res. J, 6, 276–284.
Mutaqin, D. J., Nurhayani, F. O., & Rahayu, N. H. (2022). Performa Industri Hutan Kayu dan Strategi Pemulihan Pascapandemi Covid-19. Bappenas Working Papers, 5(1), 48-62.
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real- time  object  detection. Proceedings  of  the  IEEE  conference  on  computer  vision  and pattern recognition (pp. 779-788). IEEE.
Ren, R., Hung, T., & Tan, K. C. (2017). A generic deep-learning-based approach for automated surface inspection. IEEE transactions on cybernetics, 48(3), 929-940.
Shapiro, L. G., & Stockman, G. C. (2001). Computer vision (Vol. 3). New Jersey: Prentice Hall.
Diambil kembali dari Pythonic: pythonic.com
Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A Survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. Journal of big data, 6(1), 1-48.
Suyanto. (2018). Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut. Bandung: Informatika.
Tan, M., Pang, R., & Le, Q. V. (2020). Efficientdet: Scalable and efficient object detection.
Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (pp. 10781-10790). IEEE.
Tu, Y., Ling, Z., Guo, S., & Wen, H. (2021). An accurate and real-time surface defects detection method for sawn lumber. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70,
1-11.
Urbonas,  A.,  Raudonis,  V.,  Maskeliūnas,  R.,  &  Damaševičius,  R.  (2019).  Automated identification of wood veneer surface defects using faster region-based convolutional neural network with data augmentation and transfer learning. Applied Sciences, 9(22),
4898.
Wananda,  P.,  Novamizanti, L.,  &  Atmaja, a.  R. (2018).  Sistem Deteksi  Cacat Kayu  dengan
Metode  Deteksi  Tepi  SUSAN  dan  Ekstraksi  Ciri  Statistik. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 6(1), 140.
Wang, C.-Y., Liao, H.-Y. M., Yeh, I.-H., Wu, Y.-H., Chen, P.-Y., & Hsieh, J.-W. (2020). CSPNet:
A  New  Backbone that can Enhance Learning  Capability  of  CNN. CVF Conference  on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE.
Yan, B., Fan, P., Lei, X., Liu, Z., & Yang, F. (2021). A real-time apple targets detection method for picking robot based on improved YOLOv5. Remote Sensing, 13(9), 1619.
Zhang, J., Tang, L., Mingotti, A., Peretto, L., & Wen, H. (2019). Analysis of white noise on power frequency estimation by DFT-based frequency shifting and filtering algorithm.
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 69(7), 4125-4133.