DETEKSI CACAT UBIN KERAMIK MENGGUNAKAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA DAN ADAPTIVE NEURAL FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Andri
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Email: andriecitra@gmail.com

## Abstrak
Pada produksi massal, sistem inspeksi visual telah digunakan untuk meningkatakan produk yang berkualitas  tinggi.  Hal  ini  didorong  oleh  fakta  bahwa  industri  manufaktur  sangat  termotivasi untuk menggunakan sistem pemeriksaan yang membutuhkan keakuratan tinggi dengan instalasi dan  biaya  pemeliharaan  yang  rendah.  Penelitian  ini  untuk  meningkatkan  klasifikasi  produk pabrik  keramik  yang  berhubungan  dengan  pendeteksian  cacat  dengan  mengacu  pada  model sistem inspeksi, menggunakan ubin keramik. Banyak penelitian tentang pengujian ubin keramik yang  sudah  dilakukan,  tetapi  masih  banyak  yang  belum  memberikan  hasil  yang  optimal  dan masih ditemukan beberapa permasalahan dalam kenyataanya. Permasalahan yang timbul adalah waktu akses yang masih lambat, keakuratan data yang rendah dan tingkat kesalahan yang  tinggi. Penelitian  ini  menggabungkan  teknik  pengolahan  citra  dan  model Adaptive  Neural  Fuzzy Inference  System (ANFIS).  Hasil  yang  diperoleh    dari  penelitian  ini  adalah  pengujian  ubin keramik  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  penelitian  sejenis  yang  pernah  dilakukan. Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  yang  dilakukan,  model  ANFIS  sangat  layak dijadikan  sebagai  model  inferensi  kecerdasan  buatan  dalam  sistem  yang  berbasis  inspeksi otomatis  khususnya  dalam  menemukan  cacat  pada  ubin  keramik.  Hybrid  trapesium  mf  yang digunakan pada model ANFIS memiliki kesalahan 0,172737 dan akurasi pengujian data adalah 99%.
Kata kunci : Sistem Inspeksi Visual, pendeteksian cacat, pengolahan citra, Adaptive Neuro Fuzzy Inference dan Fuzzy Logic

## Pendahuluan
Secara  tradisional,  inspeksi  visual  dan quality  control dapat  dilakukan  oleh  manusia  secara  manual. Pekerjaan  ini  lebih  lambat  jika  dibandingkan  dengan  menggunakan  mesin  yang  berbasis  komputer. Dengan mesin berbasis komputer ini inspeksi visual dan quality control dapat dilakukan secara terus menerus  dengan  kualitas  yang  sama.  Salah  satu  mesin  yang  berbasis  komputer  adalah Sistem VisualInspeksi  Otomatis (AVIS)    dimana  biaya  pemeliharaan  lebih  murah  dan  akurasi  tinggi.    latar belakang  penelitian  menggambarkan  pentingnya  menggunakan  sistem  visual  inspeksi  otomatis. Walaupun  demikian  beberapa  industri  keramik  masih  belum  menggunakannya  karena  sistem  visual inspeksi  otomatis  terlambat  diperkenalkan  sehingga  masih  menggunakan  secara  tradisional.  Faktor yang  menghambat  penggunaan  sistem  visual  inspeksi  otomatis  adalah  :  system  ini  tidaklah sederhana,  kurangnya  fleksibilitas  dasar  perancangan,  kurangnya  metoda  kajian  kinerja  dan kurangnya  studi  kasus  yang  menghambat  pengembangan  inspeksi  visual  otomatis.  Banyak penelitian  dengan  objek Ubin  Keramik  (Ceramic  Tile) yang  menggunakan  Sistem  Inspeksi Visual  Otomatis  yang  telah  dilakukan,  tetapi  dari  penelitian  –  penelitian  yang  sudah  dilakukan ada  beberapa  yang  sudah  memberikan  hasil  yang  optimal  dan  ada  juga  yang  belum  optimal. Misalnya ada penelitian yang dari presentasi keakuratannya kecil, waktu akses yang masih lama, teknik pengolahan citra yang kurang tepat. Beberapa penelitian juga hanya mengandalkan teknik pengolahan  citra  belum  dibantu  dengan  teknik  kecerdasan  buatan,  sehingga  berdampak  pada keakuratan data yang diperoleh.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dalam  bidang pengujian  kualitas Ubin  Keramik dengan  teknik  dan  model  yang  berbeda.  Penelitian  ini menggunakan  teknik  pengolahan  citra  dan  model Adaptive  Neural  Fuzzy  Inference  System (ANFIS).

## Tujuan Penelitian
Untuk mengklasifikasikan kualitas ubin keramik dengan cara:
a. Mengimplementasikan  teknik  pengolahan  citra,  dengan  analisis  citra  yang  digunakan meliputi  skala  keabuan,  segmentasi,  dan  proses  binerisasi  sebagai  input  untuk  proses pelatihan klasifikasi kualitas ubin keramik.
b. Mengembangkan Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  sebagai  model  yang digunakan untuk mengklasifikasikan kualitas ubin keramik ke dalam kelompok good (G) dan not good (NG).

## Manfaat Penelitian
a. Industri  :  supaya  termotivasi  untuk  mengamankan  produksi  dengan  instalasi  dan  biaya pemeliharaan  yang  murah.  Metode  yang  diusulkan  akan  membantu  perusahaan  untuk menggunakan  machine  visual  berbasis  sistem  untuk  mengidentifikasi  cacat  tanpa menggunakan  peralatan  tambahan.  Dengan  kata  lain,  pelaksanaan  biaya  rendah  akan mendorong  pabrik-pabrik  untuk  membuat  dan  mengkategorikan  produk  mereka  secara otomatis.
b. Peneliti  :  penelitian  ini  diharapkan  menjadi  model  sistem,  yang  menggabungkan  teknik pengolahan  citra  dan    teknik Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  yang memberikan nilai akurasi yang tinggi dalam menentukan kualitas ubin keramik.
c. Peneliti lainnya : Hasil penelitian ini diharapkan menjadi bahan masukan, sehingga sistem ini menjadi  acuan  dan  prototype  model  Sistem  Inspeksi  Visual  otomatis  (AVIS)  untuk  para peneliti lainnya.

## Tinjauan Pustaka

## Sistem Inspeksi Visual Otamatis (AVIS)
Avis  digunakan  dalam  lini  produksi  massal  untuk  mendeteksi  cacat  pada  produk  eksterior. Meskipun  pelaksanaan  sistem  tersebut  tergantung  pada  objek  yang  akan  diperiksa,  sistem  ini terdiri  iluminator,  sensor  pencitraan,  pengolahan  gambar  yang  terkait  dengan  mekanisme penanganan (Narayan, 2008). Inspeksi visual adalah metode umum dari kontrol kualitas, akuisisi data,  dan  analisis  data.  Inspeksi  visual  seperti  yang  digunakan  dalam  pemeliharaan  fasilitas berarti  inspeksi  peralatan  dan  struktur  menggunakan  satu,  beberapa  atau  semua  indra  manusia seperti penglihatan, sentuhan pendengaran, dan penciuman (Lin, 2011).
Inspeksi  merupakan  aktivitas  untuk  menguji  produk,  komponen,  perakitan,  material  yang  akan diproses agar sesuai dengan spesifikasi desain. Otomasi Inspeksi didefinisikan sebagai satu atau beberapa langkah prosedur inspeksi yang terotomasi (Johan, 2011).

## Struktur Pada AVIS
Struktur dasar Sistem Inspeksi Visi Otomatis dalam ubin keramik (AVISC) produksi terdiri dari bagian penerangan, visi kamera, dan sebagian klasifikasi. Kamera di atas conveyor menangkap gambar keramik. Posisi kamera yang ditunjukkan pada Gambar 1. Fungsi penting dalam AVISC yang  secara  langsung  mempengaruhi  pengambilan  keputusan  adalah  akuisisi  citra.  Sumber cahaya  neon,  halogen  atau Light  Emitting  Dioda (LED)  (Mathiassen,  2007;  Hocenski,  2008; Hocenski, 2010), sedangkan penelitian terbaru menunjukkan bahwa dibandingkan dengan lampu neon  dan  halogen,  suara  dari  foto  yang  diambil  dengan  lampu  LED  berkurang  dan  dengan
demikian  memberikan  gambar  lebih  baik  (Hocenski,  2010).  Menangkap  gambar  dengan kebisingan yang minimum dan posisi yang benar adalah tujuan dari bagian ini.
Gambar 1. Komponen Utama AVIS

## Metodologi  Penelitian
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  eksperimen.  Eksperimen  dalam  penelitian  ini  adalah metode  penelitian  yang  bertujuan  untuk  meneliti  cacat  ubin  keramik  dengan  menggunakan metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS).  Dengan  metode  ini    ubin  keramik yang  akan  dideteksi  diambil  imagenya.  Kemudian  image  tersebut  disimpan  ( save )  di  dalam hardisk  computer .  Dengan  menggunakan  matlab,  database  image    di-upload  dan  dianalisis dengan Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS).  Hasil  analisis  berupa  cacat  seperti crack,  spot  dan  pecah  pinggir.  Dari  cacat  yang  dihasilkan  dan  analisis  dapat  diketahui  apakah ubin keramik tersebut baik atau tidak baik.

## Metode Pemilihan Sampel
Sampel  dalam  penelitian  diambil  dari  pabrik  PT.  Ubin  Keramik  Kemenangan  Jaya  (Klapa nunggal  Cileungsi),  sebanyak  28  buah  ubin  keramik.  Sampel  ini  diambil  image  dengan menggunakan kamera digital agar hasil image tersebut dapat disimpan sebagai database dengan harapkan dapat diambil kapan saja dengan bantuan matlab.

## Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  data-data  yang  diperlukan  penulis  menggunakan beberapa metode pengumpulan data sebagai berikut :
1. Studi Pustaka
Merupakan  teknik  pengumpulan  data  dengan  cara  mempelajari  referensi  berupa dokumen/berkas  dan  mengumpulkan  data  yang  berkaitan  dengan  ubin  keramik  yang  baik dan tidak baik.
2. Observasi Teknik pengumpulan data dengan melakukanpengamatan langsung.

## Instrumentasi
Dalam penelitian ini instrumen yang digunakan untuk mendukung proses penelitian, terdiri dari dua bagian, yaitu :
Perangkat keras :
1. Kamera digital 12,2  mega pixel
2. Pencahayaan / LED
3. Ubin keramiksebagai objek citra
Perangkat Lunak:
1. Sistem Operasi Windows Vista Basic Edition
2. Matlab versi 2010b

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  teknik Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System (ANFIS).  Alasan  digunakan  teknik  atau  model  ini  karena  teknik ANFIS merupakan  jaringan adaptif  yang  berbasis  pada  sistem  kesimpulan  fuzzy  ( fuzzy  inference  system ).  Dengan penggunaan  suatu  prosedur hybrid  learning ,  ANFIS  dapat  membangun  suatu  mapping input- output yang keduanya berdasarkan pada pengetahuan manusia (pada bentuk aturan fuzzy if-then ) dengan fungsi keanggotaan yang tepat.
Analisa data dilakukan dengan melakukan training terhadap data yang akan diuji. Teknik yang digunakan dalam menganalisa data uji Ubin keramik adalah teknik hybrid dan backpropagation, yang masing –masing menggunakan mf gaussian dan dan mf trapesium. Hasil analisa data dari model  yang  digunakan  dibandingkan  untuk  mencari  model  mana  yang  paling  baik  dari  sisi waktu proses, tingkat kesalahan, dan akurasi data.

## Hasil dan Pembahasan
Proses Pengolahan Citra Ubin Keramik Sistem  inspeksi  yang  mengambil  topik  teknik  pengolahan  citra  dan Adaptive  Neuro  Fuzzy System (ANFIS) untuk mendeteksi cacat Ubin keramik, dapat digambarkan sebagai berikut :
Mulai
Input Citra Resize Citra (129 x 225) Proses grayscale (tingkat keabuan) Segmentasi Citra (Black & White) Proses Binerisasi Citra (0 dan 1) Menghitung Nilai Rata – Rata dengan Algoritma NiBlack Citra Biner Nilai Ambang Citra Standar Deviasi Proses Trainning dengan ANFIS Pembentukan Database (file .dat) FIS dengan Keanggotaan Fungsi Trapesium FIS dengan Keanggotaan Fungsi Gaussian Tampilkan Hasil Tampilkan Hasil Selesai
Gambar 2. Kerangka Pengembangan Sistem
Dari  gambar  di  atas,  proses  sistem  terdiri  dari  dua  tahapan,  yaitu  tahapan preprocessing yaitu pengolahan  citra  dan  tahapan postprocessing proses  inferensi  dengan Adaptive  Neural  Fuzzy Inference System (ANFIS). Dari gambar kerangka pengembangan sistem, proses diawali dengan pembacaan  data  citra  input  berupa  ubin  keramik  yang  sudah  disimpan  dalam  folder  data  citra hasil  pengambilan  citra  statis  menggunakan  kamera  digital.  Proses  selanjutnya  ada  operasi resize ukuran citra yang dilanjutkan dengan operasi keabuan citra ( grayscale ). Pengolahan citra berikutnya adalah segmentasi citra dengan konversi citra ke black and white ( thresholding ), dan selanjutnya melakukan operasi binerisasi. Tahap selanjutnya adalah mengolah hasil pengolahan citra, proses ini bertujuan untuk mendapatkan nilai ciri citra yang akan diolah, dimana nilai ciri citra  ini  diperoleh  dengan  mencari  nilai  rata  –  rata  biner,  nilai  ambang,  dan  standar  deviasi dengan menggunakan algoritma Niblack.
Untuk memperoleh citra hasil thresholding dapat menggunakan coding dalam matlab seperti di bawah ini :

## Proses Binerisasi
Citra  biner  adalah  citra  yang  memiliki  dua nilai  tingkat  keabuan  yaitu  hitam  dan  putih.  Dalam proses binerisasi ini, algoritma yang digunakan adalah algoritma Niblack. Secara umum proses binersisasi citra grayscale untuk menghasilkan citra biner adalah sebagai berikut:

## Proses Training Data
Proses  training  data  dilakukan  dalam  prototype  sistem  pengujian ubin  keramik yang  sudah diimplementasikan dengan menggunakan matlab versi 2010b dapat dilihat di bawah ini:
Gambar 3. Form Utama Sistem Yang Diimplementasikan

## Gambar 4. Form Proses Pengolahan Citra dan ANFIS

## Gambar 5. Form Pengujian ubin keramik

## Proses Training ANFIS
Pada  proses  ini  training  ini  dipilih  model  Takagi-Sugeno  dalam  inferensinya,  dimana  output sistem  tidak  berupa himpunan fuzzy,  melainkan  berupa  konstanta  atau  persamaan  linier. Fuzzy inference  system merupakan  proses  pemetaan  dari  suatu  input  ke  output  dengan  menggunakan logika  fuzzy  yang  dapat  menyediakan  dasar  pengambilan  keputusan  atau  pola  yang  diperoleh. Fuzzy  inference  system memiliki  beberapa  proses,  yaitu  proses Membership  Function,  Fuzzy Logic Operator, dan If Then Rule. Perancangan sistem fuzzy terdiri dari beberapatahapan yaitu :
1. Identifikasi karakteristik model secara fungsional dan operasional. Pada tahapan ini menjelaskan karakteristik apa saja yang dimiliki oleh sistem yang ada serta merumuskan  karakteristik  operasi  –  operasi  yang  akan  digunakan  dalam  model fuzzy. Pada sistem pengujian ubin keramik ini terdapat 3 input mf dan 1 mf output. Input diperoleh dari rata – rata citra biner, nilai rata – rata grayscale, dan standar deviasi, sedangkan output yang terdapat dari sistem fuzzy adalah kualitas ubin keramik hasil identifikasi.
2. Membentuk membership function
Fuzzifikasi merupakan proses membuat suatu nilai crisp menjadi bersifat fuzzy.

## 3. Membuat aturan fuzzy
Aturan  ini  menunjukkan  bagaimana  suatu  sistem  beroperasi.  Sebagai  contoh  pembentukan aturan pada sistem inferensi fuzzy, akan dijelaskan cara pembentukan rule untuk kualitas ubin keramik yang baik ( good). Aturan ini mempunyai tiga jenis masukan, yaitu rata – rata biner (r), ambang, dan standar deviasi. Bila fungsi keanggotaan kualitas ubin keramik berada pada himpunan  yang  sama  maka  rule  yang  digunakan  untuk  membentuk  daerah  fuzzy  yang berhubungan dengan variabel solusi kualitas ubin keramik dapat diilustrasikan seperti if then rule seperti di bawah ini :
If(input1 is no_good) and (input2 is good) and (input3 is cukup) then (output is no_good)
Berikut  adalah  tabel  kelompok  input  untuk  kualitas  ubin  keramik  berdasarkan  input  yang diberikan :
Tabel 1. Kelompok Input dalam Kualitas ubin keramik No Nama Input Variabel Input 1 Input 1 Rata-rata Biner 2 Input 2 Nilai Ambang citra (threshold) 3 Input 3 Standar deviasi

## 4. Menentukan metode defuzzyfikasi
Input dari defuzzyfikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan – aturan  fuzzy,  sedangkan  output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada  domain himpunan fuzzy tersebut. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode centroid.
Pada  sistem  yang  dibuat  ini  dipilih  dua  jenis  tipe training ,  yaitu  model hybrid dan backpropagation .  Dimana  pada  masing  –  masing  dari  dua  model  ini  akan  menggunakan  dua model mf, yaitu Gaussian dan Trapesium. Dua membership ini akan ditraining sebanyak 50 kali. Berikut cara pengaturan training dengan fungsi keanggotaan (mf) trapesium.
Gambar 6. Hasil Proses Training
Gambar 7. Training Error dengan Hybrid Trapesium
Gambar 8. Tingkat Rata – Rata Kesalahan Training Model Hybrid mf Trapesium

## Gambar 9. Struktur ANFIS Yang Dihasilkan
Dalam  proses  training  jumlah epoch mempengaruhi  tingkat  keakuratan  data  yang  akan ditraining.  Hasil  proses  training  ini  ditandai  dengan  diperolehnya  nilai average  testing  error, dimana jika nilainya semakin kecil maka akan semakin baik proses pengenalannya terhadap data masukan.
Gambar 10. Proses Training Error Model Backpropagation dengan mf Gaussian

## Gambar 11. Tingkat Rata – Rata Kesalahan Pengujian dengan Model Backpropagation mf Gaussian
Berikut  adalah  hasil  pembentukan rule  base deteksi  kualitas  ubin  keramik  dari  database  yang terbentuk  dengan  3  jumlah  input  masing-masing  mempunyai  3  kategori  sehingga rule yang terbentuk dengan formula n i , dimana nilai n = 3 dan i = 3, sehingga 3 3 = 27 kombinasi.
Gambar 12. Rule Editor yang Terbentuk dari 3 Input

## Pengujian Sistem
Proses  pengujian  hanya  dilakukan  terhadap  model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Adaptive  Neural  Fuzzy  Inference  System .  Hal  ini  sejalan  dengan  tujuan  dari  penelitian  yaitu seberapa  efektif  dan  akurat  model  ini  digunakan.  Pengujian  dilakukan  hanya  pada  proses training  data  dan  pengujian  data  yang  digunakan  pada  saat  menguji  ubin  keramik.  Pengujian dilakukan  pada  model  hybrid  dan  backpropagation,  sedangkan  untuk  implementasi  sistemnya dibuat  berdasarkan  pada  model  yang  paling  baik  tingkat  akurasinya,  yaitu  model  hybrid trapesium mf .
Pengujian  sistem  dilakukan  pada  12  buah  citra  ubin  keramik  yang  masing  –  masing  sudah mempunyai nilai rata – rata citra biner, nilai standar deviasi, dan nilai ambang. Serta bobot nilai kualitas yang diberikan berdasarkan nilai terbaik dari ketiga variabel input citra.  Di bawah ini adalah tabel data ubin keramik yang akan diuji.
Tabel. 2. Data Tabel Citra  Ubin Keramik  yang Diuji
No Nilai Biner Nilai Threshold Standar Dev Nilai Kualitas (bobot) 1 181.395 2.774 0.702 100 2 178.195 3.026 0.698 100 3 178.501 3.810 0.702 100 4 181.900 2.231 0.702 100 5 179.228 3.187 0.702 100 6 181.923 2.251 0.702 100 7 181.395 2.774 0.702 100 8 178.195 3.026 0.576 60 9 179.145 2.965 0.543 50 10 178.208 2.683 0.569 60 11 179.193 2.880 0.594 70 12 178.659 3.001 0.567 60 13 177.883 2.637 0.522 50
Berikut  ditampilkan  perbandingan  hasil  proses  training  dan  testing  antara  model  hybrid  dan backpropagation dengan masing – masing ditampilkan dengan fungsi keanggotaan mf trapesium dan mf gaussian.
Tabel 3. Perbandingan Nilai Tingkat Kesalahan Pada Proses Training
No Nilai Biner Nilai Threshold Standar Dev Nilai Kualitas (bobot) Tingkat Akurasi Hibrid Backpropagation Trapesium mf Trapesium mf 1 181.395 2.774 0.702 100 100.000 93.346 2 178.195 3.026 0.698 90 98.349 91.256 3 178.501 3.810 0.702 100 99.526 95.979 4 181.900 2.231 0.702 100 100.000 95.846 5 179.228 3.187 0.702 100 98.345 94.524 6 181.923 2.251 0.702 100 100.000 93.346 7 181.395 2.774 0.702 100 100.000 93.346 8 178.195 3.026 0.576 60 60.041 52.245 9 179.145 2.965 0.543 50 49.816 45.478 10 178.208 2.683 0.569 60 56.233 52.867 11 179.193 2.880 0.594 70 67.814 64.856 12 178.659 3.001 0.567 60 59.801 51.475 13 177.883 2.637 0.522 50 50.011 46.523
Tabel 4. Perbandingan Nilai Tingkat Kesalahan pada Proses Testing
No Nilai Biner Nilai Threshold Standar Dev Nilai Kualitas (bobot) Tingkat Akurasi Hibrid Backpropagation Trapesium mf Gaussian mf 1 181.395 2.774 0.702 100 100.000 95.846 2 178.195 3.026 0.698 90 98.349 93.024 3 178.501 3.810 0.702 100 99.526 94.797 4 181.900 2.231 0.702 100 100.000 95.846 5 179.228 3.187 0.702 100 98.345 93.024 6 181.923 2.251 0.702 100 100.000 95.846 7 181.395 2.774 0.702 100 100.000 95.846 8 178.195 3.026 0.576 60 60.041 55.183 9 179.145 2.965 0.543 50 49.816 44.183 10 178.208 2.683 0.569 60 56.233 51.024 11 179.193 2.880 0.594 70 67.814 62.809 12 178.659 3.001 0.567 60 59.801 54.459 13 177.883 2.637 0.522 50 50.011 45.024
Dari kedua tabel di atas, dapat kita lihat bahwa model Hybrid baik itu fungsi keanggotaan ( mf ) trapesium maupun gaussian memiliki tingkat kesalahan yang kecil pada saat melakukan training data.
Dari tabel perbandingan hasil pengujian antara hybrid trapesium dan backpropagation gaussian, bisa dilihat bahwa trapesium mf lebih akurat dibandingkan gaussian mf.

## Simpulan dan Saran

## Simpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  dilakukan  pada  Bab  sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Sistem  Inspeksi  Visual  Otomatis  (AVIS))  dapat  diterapkan  dengan  baik  dalam mendeteksi kualitas ubin keramik (ceramic tile), hal ini terbukti dengan hasil data yang diperoleh sudah sesuai dengan tujuan penelitian yaitu tingkat akurasi yang tinggi.
2. Kombinasi model yang digunakan antara teknik pengolahan citra dan kecerdasan buatan dalam  hal  ini  model Adaptive  Neural  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  sudah  dapat memberikan hasil data yang diharapkan.
3. Pengolahan citra dengan menggunakan teknik Adaptive Network Fuzzy Inference System (ANFIS) dapat membedakan ubin keramik yang baik ( G) dan tidak baik (NG)
4. Model  inferensi  yang  digunakan  dalam  hal  ini ANFIS memiliki  tingkat  akurasi  yang baik,  hal  ini  terbukti  bahwa  model ANFIS khususnya  model  hybrid  memiliki  tingkat kesalahan  yang  kecil  yaitu    1.72737E-01  dan  untuk  tingkat  akurasi  pengujian  datanya mencapai 99%.

## Saran
Dari  kesimpulan  dan  penelitian  yang  penulis lakukan,  saran  yang  dapat  penulis berikan adalah sebagai berikut:
1. Implikasi Penelitian  meliputi beberapa aspek :
a. Aspek system, berupa hardware, software dan mekanisme.
b. Aspek Manajerial, berupa organisasi dan prosedur dan sumber daya manusia.
c. Aspek  Penelitian  lebih  lanjut  mencakup  pengembangan  ruang  lingkup,  pengembangan metoda, pengembangan indikator dan pengembangan unsur yang dipakai.
2. Rencana Implementasi
Penelitian ini akan di implementasikan yang dapat dijelaskan pada langkah-langkah sebagai berikut:
a. Melakukan  peningkatan  perbaikan  dan  efisiensi  implementasi  pemrograman  berdasarkan masukan dan penilaian pada saat sidang tesis.
b. Pemasangan Aplikasi prototype versi alpha agar dapat digunakan oleh perusahaan
c. Menerima laporan adanya bug dan error pada aplikasi dari perusahaan tersebut, serta akan dikembangkan untuk pengguna lainya.
d. Memperbaiki bug dan error pada aplikasi berdasarkan laporan yang diterima.
e. Mengulangi langkah 2,3,4 hingga aplikasi stabil dan siap pakai.
f. Melakukan sosialisasi terkait dengan aplikasi yang telah dibuat
g. Operasional penggunaan aplikasi dan dokumentasi.

## Daftar Pustaka
A. Fanni, M.Lera, et.al . (2010). Neuro Network Diagnosis for Visual Inspection in Printed Circuit Boards . DIEE Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica, Universita' di Cagliari Piazza d'armi 09123 Cagliari, Italy.
Fernando  de  Aguiar  Faria, et.al .  (2009).  Machine  Vision  And  Artificial  Neuro  Networks  For Seam Tracking And Weld Inspection. ABCM Symposium Series in Mechatronics, Vol. 4. 768-775.
G.Acciani, G. Brunetti, et.al . (2006). Multiple Neuro Network System to Classify Solder Joints on  Integrated  Circuits . International  Journal  of  Computational  Intelligence  Research, Vol.2  No.4 Tahun 2006. 337-348. ISSN  0973-1873
Kusuma Dewi. (2008). Artificial Intelligence . Yogyakarta: Graha Ilmu
Ms.  Anuja  Bujurge,  et.al. (2011).  ANFIS  Based  Color  Image  Segmentation  for  Extraction  of Salient  Features:  A  Design  Approach. Int.  J.  on  Recent  Trends  in  Engineering  & Technology, Vol. 05 No. 01 Tahun 2011.