Implementasi Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) Untuk Menguji Kualitas Printed Circuit Board (PCB)

  • Cucu T
N/ACitations
Citations of this article
12Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Pengujian kualitas menggunakan teknik pengolahan citra dan kecerdasan tiruan banyak diterapkan dalam berbagai industri, misalnya industri tekstil, perakitan kendaraan, makanan, minuman, perakitan elektronik, dan lain – lain. Pengujian model ini sering disebut dengan istilah Automated Visual Inspection System (AVIS) atau dalam bahasa Indonesia Sistem Inspeksi Visual Otomatis (SIVO). Penelitian ini mengacu pada model sistem inspeksi, di mana objek pengujiannya adalah keping Printed Circuit Board (PCB). Banyak penelitian tentang pengujian PCB yang sudah dilakukan, tetapi masih banyak yang belum memberikan hasil yang optimum, diantaranya waktu akses yang masih lambat, keakuratan data masih rendah, dan tingkat kesalahan yang masih tinggi. Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian yang sudah dilakukan, model ANFIS sangat layak dijadikan sebagai model inferensi kecerdasan buatan dalam sistem yang berbasis inspeksi otomatis khususnya menguji kualitas keping PCB, karena terbukti model ANFIS dengan model hybrid trapesium mf memiliki tingkat kesalahan yang sangat kecil yaitu 4.0186e-007 dan untuk tingkat akurasi pengujian datanya mencapai 99%.

Cite

CITATION STYLE

APA

Cucu, T. R. (2021). Implementasi Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) Untuk Menguji Kualitas Printed Circuit Board (PCB). Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 5(2), 79–90. https://doi.org/10.36805/technoxplore.v5i2.907

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free