Klasifikasi Kecacatan Ban Untuk Mengendalikan Kualitas Produk Menggunakan Model CNN Dengan Arsitektur VGG-16

Abstract

Abstrak—Ban merupakan suatu alat yang berfungsi sebagai penggerak kendaraan. Dalam penggunaan ban terdapat beberapa aspek yang perlu diperhatikan seperti durabilitas, performa, dan keamanan pengguna. Dengan demikian, dalam produksi ban harus memastikan kondisi fisik ban yang sudah sesuai dengan standar tanpa adanya kecacatan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem menggunakan komputer untuk menggantikan tenaga manusia dalam melakukan inspeksi permukaan ban. Salah satu sistem yang dapat merealisasikan hal tersebut adalah penggunaan deep learning. Terdapat beberapa metode deep learning, salah satunya adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN dapat menirukan sistem pengenalan citra pada visual cortex manusia, sehingga cocok digunakan untuk identifikasi dan klasifikasi data citra. Simulasi klasifikasi kecacatan ban dilakukan menggunakan Google Colaboratory dengan pengambilan sumber dataset dari www.kaggle.com. Proses klasifikasi dimulai dengan memasukkan dataset yang berisi jenis-jenis kecacatan ban, setelah itu diproses dalam hidden layer CNN. Performa terbaik dari penelitian ini yaitu akurasi 87%, precision 81%, recall 96%, f-1 score 88% dengan parameter yang optimal yang didapatkan dalam penelitian ini diantaranya; Resize 224x224, Optimizer SGD, Epoch 70, batch size 16, dan learning rate 0,0001.
Kata Kunci— kecacatan ban, klasifikasi, deep learning, CNN, VGG-16.