TA MEKATRONIKA

Penerapan Sistem Image Classification untuk Inspeksi Cacat Kain Menggunakan Teachable Machine

---

Peningkatan penggunaan teknologi di era saat ini telah membawa dampak
positif pada berbagai sektor, termasuk industri tekstil. Untuk memenuhi standar
kualitas dan menjaga kepuasan pelanggan, pengendalian kualitas produk kain
menjadi sangat penting. Salah satu faktor merugikan yang mempengaruhi kualitas
produk kain pada saat proses produksi yaitu cacat kain. Cacat yang sering ditemui
yaitu cacat jarang dan cacat slap. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini
telah membuat Aplikasi Image Classification untuk Inspeksi Kain dengan
Penerapan Pemodelan Citra Menggunakan Teachable Machine. Tujuan dari sistem
inspeksi kain ini adalah untuk mengurangi kesalahan dalam proses inspeksi dan
meningkatkan akurasi inspeksi kain. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem
inspeksi kain ini bekerja dengan baik. Pengujian juga dilakukan dengan evaluasi
akurasi sistem menggunakan Confusion Matrix untuk memberikan gambaran lebih
rinci tentang kinerja model, dengan hasil akhir menunjukkan tingkat akurasi sebesar
98%. Dengan demikian, sistem ini mampu mendeteksi dengan akurat kain cacat
dan kain berkualitas dalam situasi nyata. Klasifikasi ini memungkinkan deteksi
cacat kain secara real-time dan membantu industri tekstil mengawasi kualitas
produk.

---

Availability

Detail Information

Series Title

-

Call Number

TA ALI p

Publisher

Purwakarta : Program Studi Teknologi Rekayasa Mekatronika Politeknik Enjinering Indorama., 2024

Collation

xii, 72 hlm.: ilus.; 30 cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

TA ALI p

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Image Classification
Inspeksi
Cacat Kain
Teachable Machine

Specific Detail Info

Hardcover: Kuning

Statement of Responsibility

Tugas Akhir Mekatronika

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment