## Optimasi Parameter Pengukuran Dimensi dan Defect Ubin Keramik dengan Metode Taguchi
Denny Sukma Eka Atmaja Muhammad Kusumawan Herliansyah Fakultas Rekayasa Industri Departemen Teknik Mesin dan Industri Universitas Telkom Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Bandung, Indonesia Yogyakarta, Indonesia dennysukma@telkomuniversity.ac.id herliansyah@ugm.ac.id
Abstract— The ceramics industry in Indonesia has a large contribution to the growth of various aspects in  Indonesia.  But  in  reality,  there  is  still  an  imbalance  between  exports  and  imports  for  ceramic  products. One way is to improve the quality of the ceramic industry in Indonesia. In fact, the ceramic quality inspection process in the ceramic industry is still done manually which can make mistakes in identifying defects. In this study,  the  design  of  variable  identification  system  of  ceramics  was  carried  out  specifically  in  the  area  of ceramics and dry spot defects on ceramic surfaces using image processing. Whereas to get a low error rate against the applicable variables, a design of experiment with the Taguchi approach is carried out. The results show  that  50  cm  distance,  300  lux  light,  1x  resize  and  0.06  threshold  can  produce  an  image  that  has  the smallest error value when identifying ceramic area and dry spot defects on the ceramic surface.
Keywords—Image Processing, Quality, Ceramic, Dry spot, Taguchi

## I. P ENDAHULUAN
Produk industri keramik sangatlah beragam mulai dari saniter, perangkat rumah tangga, genteng  dan  juga  keramik  itu  sendiri.  Industri  keramik  ini  punya  kontribusi  yang signifikan  terhadap  penyediaan  kebutuhan  domestik,  perolehan  devisa  dan  penyerapan tenaga  kerja  [4].  Dilihat  dari  data  ekspor  dan  impor  yang  didapatkan  dari  [12]  bahwa volume  impor  keramik  di  Indonesia  sendiri  masih  tinggi  dibandingkan  volume  ekspor. Salah  satu  faktor  yang  diyakini  oleh  Asosiasi  Aneka  Industri  dan  Keramik  Indonesia (Asaki)  mengapa  adanya  ketimpangan  antar  ekspor  dan  impor  keramik  dalam  negeri adalah kualitas yang dimiliki.
Pada  kenyataannya,  mayoritas  industri  keramik  di  Indonesia  dan  juga  di  Balai  Besar Keramik (BBK) pada proses inspeksi visual produk keramik masih dilakukan manual atau dengan  penglihatan  operator  [2].  Menurut  [5]  apabila  proses  inspeksi  dilakukan  dengan penglihatan manusia akan mengakibatkan beberapa hal antara lain proses menjadi semakin lama dan juga tiap operator inspeksi akan memiliki kesimpulan masing masing ditambah lagi,  operator  inspeksi  akan  bergantung  juga  pada  pengalaman  dan  pengetahuan  yang mereka dapatkan sebelumnya.
Hal ini juga diperkuat oleh Atmaja dan Herliansyah [2] yang menyatakan bahwa butuh pengetahuan yang khusus apabila seorang manusia ingin mengidentifikasi apakah keramik tersebut  merupakan  keramik  yang  cacat  atau  memenuhi  standar  produksi  jika menggunakan  penglihatan  mata  saja.  Menurut  Guha  [6]  juga  dikatakan  bahwa  dengan dilakukannya  inspeksi  secara  manual  maka  hal  yang  terjadi  adalah  proses  keseluruhan akan menjadi lama dan juga akan berpengaruh terhadap keefektifan dari para pekerjanya.
Tidak  hanya  itu,  lingkungan  sekitar  layaknya  suhu  yang  panas  dan  proses  yang monoton  dapat  membuat  operator  inspeksi  menjadi  jenuh  dan  dapat  mengakibatkan kesalahan  dalam  penentuan  kualitas  keramik.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  memanfaatkan  perkembangan teknologi  komputer  dan  juga  pengolahan  citra  dalam  melakukan  kontrol  kualitas permukaan keramik [2].
Terdapat berbagai macam penelitian yang menggunakan teknik pengolahan citra digital ini  seperti  yang  dilakukan  [1]  pada  penelitian  tersebut  mengklasifikasikan  keramik menjadi  empat  kategori  kualitas  yang  menggunakan  operasi  selisih  piksel  putih  sebagai parameter  penentunya.  Selain  itu  [2]  juga  menerapkan  teknik  pengolahan  citra  digital dalam  proses  inspeksi  logam  yang  mana  menurutnya  teknik  ini  tepat  karena  inspeksi logam membutuhkan proses yang cepat.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan  sistem  visual  yang  dapat digunakan  untuk  mengukur  variabel  yang  mempengaruhi  inspeksi  kualitas  permukaan keramik  khususnya  dalam  pengukuran  luas  dan  cacat  keramik  berjenis dry  spot yang didasari dari SNI ISO 10545-2:2010 tentang prosedur inspeksi mutu permukaan keramik. Seperti  yang  dilakukan  dalam  penelitian  [2]  untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang tinggi atau tingkat error yang rendah maka perlu dilakukan eksperimen terhadap variabel- variabel yang telah ditetapkan.
Sehingga  dalam  penelitian  ini  juga  akan  dilakukan design  of  experiment yang  mana akan menggunakan pendekatan metode Taguchi. Penggunaan metode ini diyakini menurut [10]  bahwa  dengan  menggunakan  Taguchi  maka  akan  mengurangi  jumlah  eksperimen dengan orthogonal array dan juga meminimasi efek dari faktor yang tidak bisa dikontrol.
Selain itu juga  pada  penelitian  yang dilakukan  [15] tentang  mereduksi cacat pada crumb rubber telah  dibuktikan  bahwa  dengan  menggunakan  Taguchi  dapat  menemukan  faktor yang merupakan faktor optimal dalam mereduksi cacat yang ada pada crumb rubber .

## II. L ANDASAN T EORI
A. Image Processing
Pengolahan  citra  digital  merupakan  teknologi  yang  berkembang  saat  ini,  banyak aplikasi  pengolahan  citra  baik  itu hardware maupun software yang  tersedia  dengan berbagai macam fitur [11]. Menurut Kadir dan Susanto [9] terdapat bagian penting dalam mendasari  pengolahan  citra  digital  seperti  halnya  pengenalan  pola,  penginderaan  jarak jauh melalui satelit dan machine vision . Dalam proses pengambilan citra sendiri terdapat tiga  hal  yang  penting  antara  lain  pencahayaan,  lensa  dan  kamera.  Kombinasi  ketiga  hal tersebut dapat memberikan hasil yang maksimal terhadap kualitas citra yang diambil [7].
Telah  banyak  peneliti  yang  menggunakan  teknik  ini  yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  suatu  produk.  Seperti  yang  dilakukan  [3]  yang  menggunakan  teknik pengolahan citra digital dalam mengidentifikasi cacat pada jenis ubin polos dan bertekstur. Selain  itu  dalam  penelitian  [12]  yang  menggunakan  teknik  yang  sama  untuk  mendeteksi cacat pada permukaan keramik. Serta yang dilakukan oleh [2] yang menggunakan teknik pengolahan citra digital pada keramik untuk mengetahui luas keramik dan cacat keramik untuk dry spot . Pada penelitian ini akan dilakukan hal yang sama tetapi akan ada variabel yang berbeda dan juga menggunakan pendekatan metode DOE yang berbeda.

## B. Taguchi
Seperti  yang  disebutkan  sebelumnya  bahwa,  pada  penelitian  ini  untuk  mendapatkan respon error yang rendah dari variabel-variabel yang didapatkan maka dilakukan design of experiment . DOE yang dilakukan sendiri menggunakan pendekatan Taguchi. Menurut [14] metode  taguchi  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  meningkat  kan  kualitas dengan  cara  meminimasi  efek  dari  variasi  yang  muncul  tanpa  menghilangkan  akar penyebab utamanya. Keuntungan lainnya dari penggunaan metode taguchi ini adalah suatu industri dapat mengurangi waktu untuk pengembangan produk baik dalam desain maupun produksi yang otomatis akan mengurangi biaya dan meningkatkan profit [17].
Terdapat  beberapa  peneliti  yang  telah  menggunakan  pendekatan  Taguchi  ketika melakukan design  of  experiment ini.  Seperti  halnya  yang  dilakukan  dalam  penelitian  [8] dengan tujuan penelitiannya adalah meningkatkan kualitas produk plastic dengan Taguchi
dan FMEA. Pada penelitian ini, digunakan sebanyak 4 faktor dan masing-masing memiliki dua  level  dan  menggunakan  matrix orthogonal  array L8  atau  melakukan  eksperimen sebanyak  27  kali.  Selain  itu  juga  terdapat  penelitian  yang  dilakukan  [13]  menggunakan Taguchi  dalam  mengoptimasi  proses  CNC  lathe.  Terdapat  3  faktor  dan  masing-masing memiliki  tiga  level, orthogonal  array yang  digunakan  adala  L9  atau  sebanyak  34  kali melakukan eksperimen.
Pada  penelitian  ini  jumlah  faktor  yang  digunakan  sebanyak  4  yaitu  jarak  kamera, intensitas cahaya, resize dan threshold yang mana masing-masing faktor tersebut memiliki tiga level yang berbeda diurutkan dari level low, medium , dan high .

## III. M ETODOLOGI
Pada  penelitian  ini,  terdapat  4  tahapan  utama  untuk  mencapai  tujuan  penelitian  yang diinginkan. Empat tahap ini antara lain yang pertama adalah tahapan penentuan variabel- variabel yang berpengaruh dalam mengidentifikasi luas keramik dan cacat dry spot pada permukaan  keramik.  Pada tahap  yang  pertama  ini  variabel  yang  ingin  didapatkan  adalah berupa  faktor  beserta  level  tiap  faktor  yang  berpengaruh.  Dalam  penentuan  faktor  dan level  ini,  penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya.  Faktor  yang  digunakan  adalah  intensitas  cahaya,  jarak  kamera, resize dan threshold , masing-masing memiliki tiga level. Untuk lebih jelasnya dapat melihat Tabel I.

## TABEL I F AKTOR BESERTA LEVELNYA
Untuk  penentuan  level  dari  faktor  intensitas  cahaya  dan  jarak  kamera  didasari  dari standar yang diberlakukan pada perindustrian keramik di Indonesia yang tertulis pada SNI ISO  10545-2:2010.  Selain  itu  juga,  untuk  kedua  faktor  lainnya  yaitu resize dan  juga threshold dalam  menentukan  level  faktor  tersebut  didasari  dari  hasil  percobaan  yang dilakukan  dalam  penelitian  sebelumnya,  sehingga  didapatkan  pada  ketiga  level  tersebut dengan  faktor resize dan threshold didapatkan  citra  memiliki  nilai error yang  rendah daripada  perlakuan  level  di  luar  tiga  level  tersebut.  Dan  di  dalam  penelitian  ini,  faktor- faktor tersebut akan dikombinasikan dengan faktor yang lain sehingga mendapatkan nilai error yang  minimum  dalam  mengidentifikasi  luas  keramik  dan  cacat dry  spot dengan pengolahan citra.
Tahapan  yang  selanjutnya  adalah  tahapan design  of  experiment yang  dalam  hal  ini menggunakan  metode  Taguchi.  Di  dalam  taguchi  sendiri  setelah  diketahui  akan  faktor beserta  level  yang  mempengaruhi  nilai  respon  maka  akan  dilanjutkan  ke  penentuan orthogonal array . Terdapat berbagai macam kombinasi orthogonal array . Kombinasi ini di sesuaikan pada jumlah faktor dan level yang ada. Pada penelitian ini, faktor dan level yang  diteliti  berjumlah  4  faktor  dan  3  level.  Dengan  kombinasi orthogonal  array didapatkan dua kesimpulan jumlah eksperimen yaitu L9 dan L27. Dari kedua kesimpulan ini,  peneliti  menggunakan  kombinasi  L27  yang  menyatakan  bahwa  jumlah  eksperimen yang dilakukan adalah sebanyak 27 kali. Hasil dari orthogonal array inilah yang menjadi acuan  percobaan  dalam  mencari  kombinasi  faktor  dan  level  yang  optimal  sehingga mendapatkan nilai error yang  minimum.  Untuk  mendapatkan  manakah  kombinasi faktor dan level yang optimal maka dalam Taguchi digunakan S/N ratio sebagai decision making .
Tahapan ketiga adalah pengolahan citra digital dari hasil citra yang diambil dari masing masing  eksperimen  yang  telah  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya.  Terdapat  beberapa proses  yang  dilakukan  dalam  pengolahan  citra  digital  ini  sehingga  akan  didapatkan  nilai error yang  didapatkan  ketika  dibandingkan  dengan  data  acuan.  Proses  pengolahan  citra tersebut  antara  lain  adalah  melakukan resize pada  citra,  mengkonversi  citra  dari  RGB menjadi grayscale ,  memberikan  nilai threshold ,  melakukan  pemotongan  citra  sehingga dapat diambil bagian yang diidentiifaksi sebagai cacat dan terakhir adalah perhitungan luas dari keramik dan cacat dry spot yang dihitung dari citra yang diambil sebelumnya. Untuk membantu  proses  pengolahan  citra  digital  ini,  dalam  penelitian  ini  terdapat Graphical User Interface (GUI) untuk mempermudah dalam proses pengolahan citra digital.
Tahapan  terakhir  adalah  melakukan  analisa  statistika  dari  hasil  nilai  respon  yang didapatkan dari pengolahan citra sebelumnya. Analisa yang dilakukan terdiri dari analisa kenormalan  data  dengan  mengguji  menggunakan  Kolmogorov-Smirnov,  selanjutnya dilakukan  pengujian  kesignifikan  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  respon  untuk mengetahui faktor manakah yang memiliki signifikansi terhadap perhitungan nilai respon dan  terakhir  adalah post  hoc test  untuk  melakukan  pengujian  lanjut  terhadap  pengujian signifikansi.

## IV. H ASIL P EMBAHASAN DAN D ISKUSI

## A. Design of Experiment
Dapat  diketahui  bahwa  pada  penelitian  ini  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  nilai respon  ada  empat  faktor  dengan  masing  masing  memiliki  tiga  level.  Dari  kombinasi faktor  dan  level  ini  didapatkan orthogonal  array yang  digunakan  adalah  L27  yang memiliki  jumlah  kombinasi  eksperimen  sebanyak  27  kali.  Pada  Tabel  II  menunjukkan kombinasi eksperimen yang dihasilkan dari orthogonal array .

## TABEL II K OMBINASI E KSPERIMEN
Dari  27  kombinasi  percobaan  tersebut,  dilakukan  keseluruhan  untuk  mendapatkan nilai  luas  keramik  dan  juga  diameter  cacat dry  spot pada  permukaan  keramik.  Untuk mendapatkan  nilai  luas  keramik  dan  diameter  cacat dry  spot dilakukan  proses pengolahan  citra  yang  mengikuti  kombinasi  hasil orthogonal  array .  Hasil  yang didapatkan adalah sebagai berikut.
 Hasil dalam menghitung luas keramik didapatkan bahwa nilai error yang tertinggi ketika  dilakukan  pada  eksperimen  no  19,  20  dan  21.  Dimana  didapatkan  nilai error sebesar 65.09%. Sedangkan untuk eksperimen yang memberikan nilai error yang rendah adalah no 4, 5 dan 6 dengan nilai error sebesar 0.3%.
 Hasil  yang  didapatkan  dalam  menghitung  diameter  cacat dry  spot pada permukaan  keramik  bahwa  nilai  error  tertinggi  muncul  ketika  melakukan percobaan no 16-18 dan 22-27 dimana cacat tidak bisa terdeteksi pada percobaan ini.  Untuk  nilai  error terendah  sendiri terjadi  pada  eksperimen  no  10-15  dengan nilai sebesar 6.62%.
B. SN Ratio
Setelah  mendapatkan  keseluruhan  nilai  respon  dari  luas  keramik  dan  diameter dry spot maka  dilakukan  SN  Ratio  guna  mengetahui  kombinasi  faktor  manakah  yang memberikan  nilai  respon  yang  paling  optimal  dalam  mengidentifikasi  luas  keramik  dan cacat dry spot . SN Ratio ini merupakan bagian dari Taguchi dalam melakukan pencarian kondisi yang optimal dengan pendekatan statistika. Dalam penelitian ini, perhitungan SN Ratio  dibantu  dengan  menggunakan  Minitab.  Hasil  dari  SN  Ratio  dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Kesimpulan  dari  SN  Ratio  adalah  selalu  mencari  kondisi  yang  tinggi  yang mana  ditunjukkan  pada  jarak  kamera  50  cm,  intensitas  cahaya  300  lux, resize 1  x  dan threshold 0.06. Kombinasi inilah yang memberikan nilai respon paling optimal.
Gambar 1. Hasil SN Ratio

## C. Perancangan Graphical User Interface (GUI)
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  juga  perancangan  Graphical  User  Interface  (GUI) dengan  menggunakan  software  MATLAB  untuk  memudahkan  melakukan  pengolahan citra  digital.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  II  yang  mana  merupakan  interface  yang ditunjukkan  ketika  melakukan  pengolahan  citra  digital.  Dalam  GUI  tersebut  terdapat beberapa  informasi  yang  bisa  didapatkan.  Pertama  adalah  luas  keramik  beserta  nilai errornya  dan  juga  diameter dry  spot beserta  nilai  errornya.  Pada  GUI  tersebut  dapat dilakukan  pengaturan  faktor  dan  level  yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya  dan  untuk
melakukan  kombinasi  faktor  dan  level  yang  ada  pada  GUI  tersebut  haruslah  mengikuti kombinasi yang telah ditunjukkan oleh orthogonal array .
Gambar 2. Tampilan GUI

## D. Analisis Statistika
1. Uji Normalitas
Pengujian normalitas ini dilakukan untuk mengetahui apakah sebaran data normal atau tidak dan juga untuk menentukan kelanjutan penggunaan pengujian statistika parametrik atau  non  parametrik  guna  pengujian  selanjutnya.  Dalam  hal  ini  pengujian  normalitas menggunakan  uji  Kolmogorov-Smirnov  dimana  hasil  dapat  dilihat  pada  Tabel  III.  Dari hasil  tersebut  nilai  Sig.  baik  dari  luas  keramik  maupun  diameter dry  spot didapatkan bahwa keduanya kurang dari α yaitu 0.01 dimana α sendiri nilainya 0.05. Hal ini berarti memberikan  keputusan  bahwa  data  tidak  normal  dimana  apabila  keputusan  data  tidak normal maka untuk pengujian statistika selanjutnya digunakan uji non parametrik.
TABEL III H ASIL UJI NORMALITAS

## 2. Kruskal Wallis
Kruskal  wallis  merupakan  salah  satu  uji  non  parametrik  untuk  menguji  nilai signifikansi  dari  faktor-faktor  yang  diteliti.  Pada  Tabel  IV  menunjukkan  hasil  dari  uji Kruskal  Wallis  untuk  perhitungan  nilai  respon  pada  luas  keramik.  Dimana  dari  empat faktor  yang  ada,  hanyalah  faktor  jarak  kamera  saja  yang  menunjukkan  adanya signifikansi terhadap nilai respon. Hal ini dapat dilihat dari nilai P value nya yang lebih dari α (0.05) yaitu bernilai 0.0.

## TABEL IV H ASIL UJI K RUSKAL W ALLIS L UAS K ERAMIK
Selanjutnya, perhitungan Kruskal Wallis untuk perhitungan nilai respon pada diameter dry  spot permukaan  keramik  didapatkan  dari  empat  faktor,  terdapat  tiga  faktor  yang signifikan. Ini dapat dilihat dari nilai P value nya yang kurang dari α (0.05). Faktor-faktor tersebut antara lain jarak kamera, intensitas cahaya dan resize . Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel V.

## TABEL V H ASIL UJI K RUSKAL W ALLIS CACAT D RY SPOT
3. Pairwise comparison
Uji pairwise comparison ini merupakan salah satu uji lanjutan dari uji Kruskal Wallis yang  menunjukkan  adanya  faktor  yang  signifikan.  Dengan  adanya  uji lanjutan ini  maka ingin  diketahui  spesifik  di  level  manakah  yang  signifikan  terhadap  nilai  respon.  Untuk hasil KW dari perhitungan luas keramik, diketahui bahwa jarak kamera merupakan faktor satu-satunya yang signifikan. Pada Tabel VI menunjukkan bahwa dengan uji lanjutan ini didapatkan bahwa terdapat dua level yang signifikan berbeda yaitu jarak 50-100 dan jarak 75-100 dimana dibuktikan dengan nilai α yang kurang dari 0.05 dengan nilai 0.001.

## TABEL VI H ASIL UJI LANJUTAN L UAS K ERAMIK
Selanjutnya  untuk  hasil  KW  dari  perhitungan  diameter dry  spot pada  permukaan keramik diketahui terdapat tiga faktor yang signifikan. Setelah dilakukan uji lanjutan dari ketiga faktor tersebut, pada Tabel VII hanyalah faktor jarak kamera saja yang menyatakan bahwa di level tertentu terdapat perbedaan yang signifikan dikarenakan nilai P value nya kurang  dari  α  (0.05).  Level  tersebut  adalah  pada  jarak  50-100  dan  75-100.  Sedangkan untuk  level  pada  faktor  lainnya  tidak  menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan  karena hasil P value nya yang lebih besar dari α.

## TABEL VII H ASIL UJI LANJUTAN CACAT D RY SPOT

## K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  penelitian  ini  didapatkan  kesimpulan  bahwa  terdapat  empat  faktor  yang mempengaruhi  inspeksi  keramik  khususnya  dalam  luas  keramik  dan  cacat dry  spot permukaan  keramik  menggunakan  pengolahan  citra  digital  yaitu  antara  lain  adalah  jarak kamera, intensitas cahaya, resize dan threshold . Dengan menggunakan pengolahan citra ini
didapatkan tingkat error terendah sebesar 0.3% untuk luas keramik dan 6.62% untuk cacat dry spot .
Dalam penelitian ini juga dilakukan design of experiment dengan pendekatan Taguchi untuk  mendapatkan  kombinasi  faktor  dan  level  yang  optimum  ketika  melakukan pengolahan  citra  digital  untuk  mencari  luas  keramik  dan  diameter  cacat dry  spot yaitu jarak kamera 50 cm, intensitas cahaya 300 lux, resize 1 x dan threshold 0.06.
Hasil yang didapat juga diperkuat dengan melakukan analisa statistika dan didapatkan bahwa  untuk  pengolahan  citra  terhadap  luas  keramik  faktor  jarak  kamera  memiliki  nilai yang signifikan terhadap nilai respon, sedangkan pengolahan citra diameter cacat dry spot terdapat  tiga  faktor  yang  signifikan  terhadap  nilai  respon  yaitu  jarak  kamera,  intensitas cahaya dan resize .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Afandi,  A.  S.,  Prihandoko  dan  beralya,  2010,  Klasifikasi  Kualitas  Keramik menggunakan  Metode  Deteksi  Tepi  Laplacian  of  Gaussian  dan  Prewitt,  Proceeding Seminar Ilmiah Nasional KOMMIT, 27.
[2] Atmaja, D. S. E. dan Herliansyah, M. K., 2015, Optimasi Proses Pengukuran Dimensi dan Defect Ubin Keramik menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Full Factorial Design, Jurnal TeknoSains, Volume 4 Halaman 101-198.
[3] Boukuvalas, C., Kittler, J., Marik, R., Mirmehdi, M. dan Petrou, M., 1998, Ceramic Tile  Inspection  for  Color  and  Structural  Defect,  I.E.E.E  Transactions  on  Pattern Analysis and Machine vision Intelligence, Vol. 14, no. 1.
[4] Departemen  Perindustrian,  2009,  Roadmap  Industri  Keramik,  Direktorat  Jendral Industri Agro dan Kimia, Jakarta.
[5] Elbehiery,  H.,  Hefnawy,  A.  dan  Elewa,  M.,  2005,  Surface  Defects  Detection  for Ceramic Tiles using Image Processing and Morphological Techniques, Proceeding of World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol 5, pp 158-160, ISSN 1307-6884.
[6] Guha,  Prithwijit,  2001, Automated  Visual  Inspection  of  Steel  Surface,  Texture Segmentation and Development of a Perceptual Similarity Measure, Thesis, Kanpur: Indian Institute of Technology.
[7] Iqbal,  M.,  Madenda,  S.,  &  Kerami,  D.,  2009,  Sistem  Pencitraan  untuk  Menangkap Citra Polarisasi. Jurnal: Konferensi Nasional SENTIA.
[8] Iswanto,  A.,  Rambe,  A.  J.,  &  Ginting,  E.,  2013,  Aplikasi  Metode Taguchi  Analysis dan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) untuk Perbaikan Kualitas Produk di PT. XYZ, e-Jurnal Teknik Industri FT USU Vol.2 No.2
[9] Kadir,  A.  dan  Susanto,  A.,  2013,  Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra,  Penerbit ANDI, Yogyakarta.
[10] Kivak,  Turgay,  2014, Optimazation  of  Surface  Roughness  and flank  wear  using  the Taguchi  method  in  milling  of  Hadfield  steel  with  PVD  and  CVD  coated  inserts, Measurement 50 19-28.
[11] Putra, Darma, 2010, Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta
[12] Putri, Anggie P., Rachmat, Haris dan Atmaja, D. S. E., 2017, Design od Automation System  for  Ceramic  Surface  Quality  Control  Using  Fuzzy  Logic  Method  at  Balai
Besar Keramik (BBK), MATEC Web of Conference 135, DOI: 10.1051/matecconf/201713500053
[13] Sidi,  P.,  &  Wahjudi,  M.  T.,  2013,  Aplikasi  Metoda  Taguchi  untuk  Mengetahui Optimasi Kebulatan pada Proses Bubut CNC, Jurnal Rekayasa Mesin Vol.4, No.2.
[14] Sukma,  H.,  D.,  2016,  Optimasi  Laju  Pembuangan  Material  AISI  1045  pada  Bubut CNC dengan Metode Taguchi, Skripsi, Jember: Universitas Jember.
[15] Telaumbanua,  Adventhinus,  dkk.,  2013,  Analisis  Pengendalian  Kualitas  dengan Pendekatan Metode Taguchi pada PT Asahan Crumb Rubber, Jurnal Teknik Industri FT USU, Vol. 3 No. 5.
[16] Yazdchi, M., dkk, 2009, Steel Surface Defect Detection Using Texture Segmentation Based  on  Multifractal  Dimension,  International  Conference  on  Digital  Image Processing.
[17] Zhang,  Julie  Z.,  Chen,  Joseph  C.,  Kirby,  E.  Daniel,  2007,  Surface  Roughness Optimization in an End-Milling Ope ratio n using the Taguchi Design Method, Journal of Materials Processing Technology, 233-239.