Rancang Bangun Klasifikasi Cacat Pada Genting Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)

Abstract

Pengendalian kualitas merupakan suatu sistem yang dapat membantu suatu perusahaan dalam menjaga dan mempertahankan kualitas produk agar tidak adanya terjadi cacat produk. PT. XYZ merupakan salah satu perusahaan yang berada pada bidang industri genting tanah liat. Pada setiap bulannya PT. XYZ memiliki pengembalian produk karena cacat dengan rata-rata 2225 genting. Salah satu masalah yang terjadi pada PT. XYZ yaitu proses inspeksi yang hanya mengunakan penglihatan. Penggunaan penglihatan dapat memiliki risiko seperti peningkatan biaya operasi karena pemeriksaan yang salah, kegagalan mendapatkan bisnis, dan pengerjaan ulang. Dengan perkembangan tekhnologi dapat mengatasi hal tersebut dengan ditemukannya pendeteksi bersifat buatan dengan menggunakan metode pengukuran, preprocessing gambar, dan algoritma dalam mendeteksi cacat tersebut. Pada penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dalam melakukan pengklasifikasian cacat. Pengambilan gambar secara langsung pada penelitian ini menggunakan raspberry pi dan pembuatan sistem algoritma menggunakan software pyhton. Penelitian ini menggunakan kernel linear pada algoritma SVM. Hasil pada penelitian ini menyimpulkan bahwa tingkat akurasi tertinggi yaitu 88,6% dengan menggunakan kernel linear.