Abstract:
Industri manufaktur di Indonesia merupakan salah satu industri yang selalu
berkembang di Indonesia. Hingga tahun 2022, Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat
telah terdapat 29.000 perusahaan industri manufaktur yang beroperasi dari skala
menengah dan besar. Dalam proses produksi manufaktur, perusahaan harus mampu
memastikan kualitas barang sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan. CV X
merupakan perusahaan yang bergerak di bidang industri kain dan memproduksi berbagai
produk, salah satunya handuk. CV X telah beberapa kali mendapatkan keluhan dan
pengembalian produk karena retailer menerima handuk dalam kondisi cacat yang lolos
dari proses inspeksi perusahaan. Lolosnya handuk cacat dari proses inspeksi terjadi
karena karyawan yang melakukan kesalahan dan perusahaan memiliki angka turnover
setiap bulan sehingga perlu dilakukan pelatihan ulang untuk proses inspeksi. Penelitian
akan dilakukan untuk merancang model inspeksi otomatis yang tidak memerlukan
pelatihan khusus dengan Convolutional Neural Network yaitu Structural Similarity Index
(SSIM). Model inspeksi akan menggunakan SSIM untuk membandingkan kemiripan
kondisi handuk yang baik dan cacat untuk mendeteksi perbedaan yang ada. Design of
Experiment juga akan dilakukan untuk menentukan pengaruh dari setiap parameter dan
kombinasinya terhadap output yang dihasilkan untuk mendeteksi cacat pada produk.
Berdasarkan percobaan DoE , diketahui parameter terbaik adalah scaling factor 350, min
contour bernilai 700, max contour bernilai 6000, yang mampu menghasilkan tingkat
akurasi sebesar 86,7% dalam mendeteksi defect pada handuk CV X.
