## Penerapan Klasifikasi Untuk Kelayakan Hasil Produksi Jam Tangan dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Maisevli Harika 1,* , Diena Rauda Ramdania 2 , Rifaldo Sukma Hidayat 2 , Safira Oktarini 2 , Ferry Feirizal 1
1 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Bandung, Bandung, Indonesia
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Jurusan Informatika, UIN Sunan Gunung Djati, Bandung, Indonesia Email: 1,* maisevli@polban.ac.id, 2 diena.rauda@uinsgd.ac.id, 3 31197050116@student.uinsgd.ac.id,
4 1197050124@student.uinsgd.ac.id, 5 ferry@polban.ac.id Email Penulis Korespondensi: maisevli@polban.ac.id Submitted 02-12-2022 ; Accepted 20-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Perusahaan industri di Indonesia adalah salah satu sektor yang memerlukan perkembangan dalam menjalankan kontribusinya di dunia manufaktur.  Kebutuhan  pasar  menjadi  pedoman  utama  industri  menciptakan  ide-ide  baru  dan  peningkatan  kualitas  hasil  produksi. Sebagian  besar  industri,  termasuk  pada  perusahaan  elektronik  barang  digital  jam  tangan,  memiliki  kebutuhan  pengimplementasian teknologi di setiap tahap pembuatan barang mereka, seperti pada tahap  filterisasi bahan baku hingga check quality control sebelum barang sampai ke tangan konsumen. Filterisasi dan quality control dilakukan guna menjaga kualitas dari setiap produk yang diproduksi perusahaan. Masalah yang dibahas dalam penelitian ini yaitu bagaimana menerapkan teknologi dalam mendeteksi kualitas produksi jam tangan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor sehingga dapat menaikkan kualitas hasil produksi, kepercayaan konsumen dan peningkatan laba bagi perusahaan. Hasil dari penelitian ini yaitu model yang dibangun menggunakan metode K-Nearest Neighbor dapat meningkatkan akurasi untuk mendeteksi quality control pada produk jam tangan dengan nilai akurasi sebesar 92% untuk k=3.
Kata Kunci: Filterisasi; Industri; K-Nearest Neighbor; Quality Control; Manufaktur

## Abstract
Industrial companies in Indonesia are one of the sectors that require development in carrying out their contribution in the manufacturing world. Market  needs  become  the  main  guideline  for  the  industry to  create  new  ideas  and  improve  the  quality  of production.  Most industries, including digital watch electronics companies, have a need to implement technology at every stage of manufacturing their goods, such as at the stage of filtering raw materials to checking quality control before the goods reach consumers. Filtering and quality control are carried out to maintain the quality of each product produced by the company. The problem discussed in this study is how to apply technology in detecting the quality of watch production using the K-Nearest Neighbor algorithm so that it can increase the quality of production, consumer confidence and increase profits for the company. The results of this study are that the model built using the K-Nearest Neighbor method can increase the accuracy for detecting quality control on watch products with an accuracy value of 92% for k = 3.
Keywords : Filterization; Industry; K-Nearest Neighbor; Quality Control; Manufacture

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  yang  kompetitif  ini,  perusahaan  industri  yang  bergerak  di  bidang  manufaktur  saling  berlomba-lomba  dalam memenuhi kebutuhan pengguna [1]. Mulai dari persaingan harga hingga kualitas produksi barang selalu menjadi penentu loyalty pengguna  dalam  menggunakan  barang  [2],  [3].  Dari  sisi  tersebut,  dapat  ditarik  garis  besar  bahwa  perusahaan industri  manufaktur  dituntut  untuk  dapat  menjaga  kualitas  dari  setiap  produk  yang  diproduksi  [1],  [4],  termasuk perusahaan manufaktur yang memproduksi jam tangan.
Proses kontrol kualitas atau Quality Control (QC) merupakan salah satu tahapan esensial yang diperlukan oleh produsen [1] seperti halnya perusahaan manufaktur yang lain produsen jam tangan pun menjaga kualitas produk dengan kontrol kualitas ini. Dengan adanya quality control hal-hal seperti perbedaan tekstur, warna, ataupun cacat bentuk pada jam  tangan  yang  telah  diproduksi  diharapkan  tidak  akan  terjadi.  Sehingga  barang  yang  diterima  oleh  pelanggan merupakan barang dengan kualitas yang sesuai dengan standarisasi perusahaan. Peningkatan yang terjadi pada tahap QC yang  tadinya  dilakukan  secara  manual.  Namun,  saat  ini  perusahaan  mulai  beralih  menggunakan  QC  inspeksi  visual otomatis [5]–[8].
Pengecekan  kontrol  kualitas  pasti  dimiliki  oleh  setiap  perusahaan  manufaktur  untuk  menjaga  penjualannya. Biasanya dilakukan Quick Check sebelum produk dilepas ke pasaran [9], [10]. Pada perusahaan dengan jumlah produksi. Selain  itu  ada  standarisasi  tersendiri  untuk kontrol  kualitas  ini.  Banyak  faktor  yang  berkaitan  dengan kualitas  kontrol salah  satunya  adalah  biaya,  akan  muncul  biaya  tambahan  untuk  kontrol  kualitas.  Pada  perusahaan  kecil  biasanya  QC dilakukan oleh manusia karena perusahaan tidak mampu atau biaya research and development teknologi terbaru untuk QC minim atau bahkan sama sekali tidak ada.
Penggunaan  inspeksi  visual  otomatis  merupakan  salah  satu  implementasi  teknologi  yang  ditujukan  untuk mengevaluasi kondisi kualitas barang yang akan dilakukan uji kualitas [7], [8], [11], [12]. Biaya untuk QC secara teori dapat ditekan dengan penggunaan teknologi ini, karena hanya menggunakan satu kamera per reel produksi. Selain lebih murah  akan  pendekatan  QC  visual  ini  bisa  juga  lebih  mudah  diterapkan  karena  memanfaatkan handheld berupa handphone yang portability -nya sudah terbukti.
Inspeksi visual secara otomatis mulai diterapkan dan dikembangkan secara bertahap dimulai dari evolusi industri 4.0 [1]. Pada produsen jam tangan dengan menentukan kualitas jam tangan yang diproduksi. Perkembangan yang terus
dilakukan  tersebut  diharapkan  dari  pendeteksian  jam  tangan  masih  terus  dilakukan  mengingat  banyaknya  komponen penentu sebuah jam tangan dapat dinyatakan cacat.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  seperti  pada  penelitian  Massaro  et.  al.  [7]  bertujuan  mendeteksi  dan mengklasifikasi cacat pengelasan papan elektronik melalui inspeksi visual otomatis berdasarkan segmentasi DAS yang secara otomatis mengekstrak fitur geometris modalitas pasca-pemrosesan dan kualitas papan elektronik, sayangnya tidak ada  data  pasti  berapa  nilai  akurasi  pendeteksian  yang  dilakukan.  Sedangkan  pada  penelitian  R.Alamsyah  et.  al  [8] dilakukan  pendeteksian  cacat  ubin  keramik  menggunakan  metode  yang  sama  dengan  yang  saat  ini  peneliti  gunakan. Dalam penelitian tersebut dijelaskan bahwa kesulitan pendeteksian ubin dinilai masih menjadi nilai minus tercapainya tujuan  dibentuknya  program  pendeteksian.  Namun  dari database yang  ada  didapatkan  hasil  nilai  akurasi  sebesar 98,9474% untuk k=3.
Penelitian yang dilakukan  J.Wang et. al  [13] memungkinkan layanan komputasi dimaksimalkan dengan output pembelajaran mendalam  pada  layanan cloud sehingga  layanan  komputasi  dinilai  lebih  nyaman  dan  sesuai  permintaan smart manufaktur.  Selanjutnya  pada  penelitian  R.  Kusumawardani  dan  P.  D.  Karningsih  [14]  dilakukan pendeteksian serta  klasifikasi  cacat  pada  kemasan  kaleng  menggunakan  algoritma convolutional  neural  network menjadi  tiga  tipe klasifikasi seperti No Defect, Minor Defect, dan Major Defect . Pengujian tersebut memperoleh nilai akurasi sebesar 90%. Penelitian berikutnya H. Perez et. al. [11] masih menggunakan perbandingan algoritma SVM dan KNN yang digunakan dalam  implementasi  pendeteksian  patah  tulang femur dengan  citra  ultrasonik B-Mode pada  hewan  sapi  dan  ayam. Pemindaian  inspeksi  visual  otomatis  dilakukan  pada  pola  patah transverse dan oblique sehingga  mendapatkan  nilai akurasi sebesar 95,3%, sensitivitas 95%, dan specificity 96%. Penelitian  H.  Perez  et.  al.  [11]  dan  F.  Panella  et.  al  [12]  membahas  mengenai  penerapan  materi deep  learning untuk mendeteksi kerusakan bangunan menggunakan algoritma KNN seperti adanya noda kotoran, retak, ataupun retakan dari  gambar  yang  diperoleh.  Tantangan  yang  terjadi  adalah  terbatasnya  model  aplikasi  pada  kehidupan  nyata  untuk diidentifikasi sehingga pengembangan program harus dikembangkan secara lanjut.
Gap antara penelitian yang dilakukan tersebut [11], [12] dengan penelitian ini adalah penggunaan algoritma yang digunakan.  Perez  et.  al  menggunakan neural  networks sedangkan  Panella  menggunakan  algoritma  sendiri.  Kedua algoritma pilihan para peneliti tersebut sama terkenalnya dengan KNN. Akan tetapi beberapa penelitian menunjukkan akurasi KNN melebih neural networks [15]–[18]. Sedangkan untuk penelitian dengan algoritma buatan Panella belum ada perbandingan performanya. Penelitian ini juga diterapkan pada environment dengan resource minim yaitu handphone Android. Resource pada handphone lebih terbatas dibandingkan pada desktop (Personal Komputer).
Berdasarkan  penjelasan  pada  penelitian  terdahulu  di  atas,  maka  dapat  diidentifikasi  kebanyakan  masalah  yang terjadi antara lain, yaitu adanya keterbatasan model aplikasi dan penentuan nilai keakuratan suatu metode deep learning yang  digunakan  dalam  pengujian.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pembatasan  masalah  yaitu  bentuk  jam  tangan  yang digunakan sebagai objek penelitian memiliki lima poin penentu kecacatan yang dapat dilihat secara visual, seperti (1) Keutuhan kaca jam tangan, (2) terpasangnya pengait pada tali strap jam tangan, (3) Lingkaran metalik yang melingkar di sekitar kaca tidak ada bagian yang rusak, (4) Tidak adanya goresan pada kaca dan tali strap jam tangan, (5) Tidak adanya lekukan tidak normal pada body jam tangan. Tujuan pada penelitian ini yaitu model yang dibangun dapat meningkatkan akurasi deteksi quality control pada produk jam tangan secara visual menggunakan teknik prediksi menggunakan metode K-Nearest Neighbor .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Sistem filtering kualitas pada produksi jam tangan ini menggunakan metode pengembangan aplikasi agile (Agile Software Development ).  Penggunaan  metode  agile  ini  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  jadi  jika  ada  respons  dari konsumen  sistem  akan  disesuaikan  dengan  masukan  tersebut.  Tahapan  terdiri  dari requirement,  design,  development, testing and deployment, dan review. Tahap tersebut digambarkan pada Gambar 1 dengan penjelasan sebagai berikut: a. Requirement merupakan  tahap  dasar  pembuatan  aplikasi.  Pada  tahapan  ini  kebutuhan  dari software dianalisis. Pembuatan aplikasi dan kelengkapan fitur aplikasi diperoleh pada hasil analisis pada tahap ini.
b. Design System merupakan tahap penyusunan proses, data, aliran proses algoritma KNN dan hubungan antar data yang memenuhi kebutuhan sesuai dengan hasil analisis kebutuhan. Dokumentasi yang dihasilkan dari tahap desain sistem ini antara lain rancangan tampilan aplikasi ( user interface ), UX Architecture Information dan flowchart diagram. c. Development berupa  penulisan  kode  program  merupakan  tahap  penerjemahan  desain  sistem  yang  telah  dibuat  ke dalam bentuk perintah-perintah yang dipahami komputer dengan menggunakan bahasa pemrograman dan database di atas platform android. d. Testing and deployment merupakan pengujian program yang dilakukan untuk memastikan bahwa aplikasi yang dibuat telah  sesuai  dengan  desainnya  dan  semua  fungsi  dapat  dipergunakan  dengan  baik  tanpa  ada  kesalahan.  Pengujian aplikasi  dibuat  dengan  lengkap  meliputi  semua  proses  kebutuhan  dan  pengendalian  yang  ada  di  dalam  dokumen analisis kebutuhan dan desain sistem.
e. Review merupakan  tahap  kilas  balik  atau  menguji  kembali  apakah  program  telah  berfungsi  sesuai  harapan  dan menentukan seberapa besar nilai akurasi program.
Gambar 1. Metode agile diterapkan untuk pengembangan aplikasi

## 2.2 Model Perancangan Sistem
a. User Interface
Perancangan  sistem  adalah  proses  perancangan  untuk  merancang  atau  memperbaiki  sistem  yang  telah  ada  sehingga menjadi lebih baik serta dapat mengerjakan pekerjaan secara efektif dan efisien [19][20], proses rancangan bisa berupa rancangan input yaitu proses rancangan awal masuknya informasi yang diperoleh dari user berupa bahan yang belum diolah  dan  disimpan  sistem  yang  selanjutnya  akan  dilakukan  transaksi  sistem  menjadi  sebuah  informasi  yang  saling berkaitan; rancangan output yaitu produk dari sistem operasi yang ditampilkan kepada user berupa laporan terperinci yang  masih  membutuhkan  data user ;  dan  rancangan file yaitu  rancangan  yang  digunakan designer aplikasi  untuk memudahkan pengambilan informasi melalui tabel-tabel yang berhubungan satu sama lain dan dapat digunakan sesuai kebutuhan user. Berikut penjabaran mengenai model rancangan sistem quality control produksi jam tangan yang kami beri nama Flaws Detector .
(a) (b) (c) (d)
(e) (f) Gambar 2. User Interface Aplikasi Quality Control Produksi Jam Tangan
Penjelasan Gambar 2 adalah sebagai berikut.
a. Splash Image
Merupakan tampilan awal ketika aplikasi dijalankan. Gambar 2.a merupakan user interface splash image yang akan menampilkan logo dan tombol start untuk menyambut awal tampilan user. b. Home Page
Setelah splash image akan tampil home yang ditampilkan pada Gambar 2.b. Pada page ini akan otomatis membuka kamera.  Pengguna  dapat  langsung  melakukan scan jam  tangan  dengan  menekan  tombol kamera  di  tengah  bawah. Tombol logo 'i' berisi mengenai tentang aplikasi dan tombol dengan logo '?' berisi instruksi cara penggunaan aplikasi. c. Scanning Page
Gambar 2.c menampilkan halaman ini. Pengguna yang telah melakukan scan jam tangan akan mendapatkan pop up tampilan apakah jam tangan lolos ( scanning accepted ) pengujian atau gagal ( scanning rejected ). d. Scanning Accepted
Pada halaman ini, pop up yang muncul berupa centang ( checklist ) yang berarti jam tangan yang di- scan lolos dan dinyatakan bebas cacat produksi sehingga dapat melalui tahap produksi selanjutnya.
e. Scanning Rejected
Apabila jam tangan yang di- scan cacat, maka aplikasi akan menampilkan icon silang ( cross ). Tombol detail informasi akan memuat alasan mengapa jam tangan tersebut dinyatakan jam tangan yang cacat.
f. More Information
Pada halaman ini aplikasi akan menampilkan alasan jam tangan lolos/tidak lolos melewati scanning . Ada beberapa indikator yang ditampilkan yang disertai dengan penjelasan singkat dan icon checklist ataupun cross (silang). Apabila ada satu cross maka jam tangan akan mendapat hasil ' rejected '. g. Instruction Page
Pada Instruction  Page , user akan  diberitahu  bagaimana  penggunaan  aplikasi  yang  ditulis  dengan  poin-poin  angka sehingga  diharapkan  langkah  penggunaan  mudah  dipahami  dan  tidak  tertukar.  Kegunaan icon panah  ke  kiri  yang terdapat pada pojok kiri apabila di klik akan kembali ke home page . h. About Us
Pada About Us Page pengguna dapat mengetahui siapa developer aplikasi, memberi rating aplikasi flaws detector ini dan  meminta  bantuan  mengenai  aplikasi  melalui chat yang  terhubung  menggunakan  WhatsApp  ataupun  melalui email.
b. UX Architecture Information
Perancangan tampilan ini akan ditampilkan rancangan interface dari awal eksekusi program hingga menampilkan hasil output yang dicari. Adapun rancangan pada aplikasi ini dapat dilihat seperti Gambar 3.
Gambar 3. UX Information Aplikasi Quality Control Produksi Jam Tangan
Setiap  tampilan  pada  aplikasi  ini,  menu-menu  yang  ada  memiliki  konten-konten  yag  terdiri  dari  tulisan  dan gambar. Gambar 3 menampilkan isi dari masing-masing menu.
c. Flowchart dan Pengujian White Box
Gambar 4 berikut merupakan diagram alur aplikasi Flaws Detector sebagai pengujian white box. White box testing untuk aplikasi ini sama dengan white box testing lain yaitu dengan cara menganalisa serta meneliti struktur internal dari kode pada  aplikasi.  Setiap  bagian  dari  diagram  alir  pada  Gambar  4  diperiksa  kodenya  apakah  alurnya  sesuai  kemudian percabangan dari Gambar 4 sesuai apa tidak, termasuk juga kondisi “apakah jam tangan memenuhi standarisasi?”, dan uji “loop testing” juga dilakukan.
Gambar 4. Diagram alir Aplikasi Quality Control Produksi Jam Tangan
d. Implementasi Algoritma KNN pada Program
Pengujian  pada  kumpulan data  gambar  jam  tangan  sebanyak  31 data  digabung  untuk  menjadi dataset uji  coba aplikasi. Klasifikasi dibedakan menjadi dua hasil output berupa “lolos uji” bagi jam tangan yang memenuhi standarisasi, dan “tidak lolos uji” bagi jam tangan yang memiliki nilai kecacatan tertentu.
Standarisasi jam  tangan yang lolos uji quality control sebagai berikut : a. Keutuhan kaca jam tangan,
b. Terpasangnya pengait jam tangan,
c. Lingkaran metalik yang melingkar di sekitar kaca tidak ada bagian yang rusak,
d. Tidak adanya goresan pada kaca dan tali strap jam tangan, dan
e. Tidak adanya lekukan tidak normal pada body jam tangan.

## 2.3 Metode K-Nearest Neighbor
KNN biasanya digunakan untuk klasifikasi, didasarkan pada jarak terpendek training sample dari query instance [21]– [23]. Penentuan jarak menggunakan Euclidean Distance . Setiap data train diproyeksikan ke ruang  multidimensi yang mewakili fitur dari data, dimana ruang ini merupakan klasifikasi training sample . Berikut rumus (1) Euclidean Distance untuk menentukan jarak di KNN
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ 𝑥 𝑘 − 𝑦 𝑘 𝑛 𝑘−1 2
(1)
Keterangan: 𝑑 : jarak 𝑥 𝑘 : data uji
𝑦 𝑘
: data sample 𝑘 : variabel data 𝑑 merupakan jarak antara training data dengan data test yang akan diklasifikasikan dengan 𝑛 merupakan dimensi dari atributnya.
Metode K-Nearest Neighbor memiliki langkah sebagai berikut: a. Jumlah tetangga terdekat (𝑘) ditentukan terlebih dahulu,
b. Kalkulasi Euclidean Distance masing-masing objek ke sample data , c. Sorting objek yang ada ke dalam kelompok jarak Euclidean Distance dengan nilai terkecil, d. Mengklasifikasikan kategori 𝑦 , dan
e. Memprediksi nilai query instance menggunakan mayoritas dari kategori nearest neighbor .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Pada penelitian ini, terdapat 31 data latih yang sudah diberi label yang terdiri dari 20 data untuk kelas citra jam tangan dengan  kualitas  baik  dan  11  data  untuk  kelas  citra  jam  tangan  dengan  kualitas  cacat.  Citra  jam  tangan  menggunakan format ping (PNG) untuk keseluruhannya baik data latih dan data uji. Data merupakan citra jam tangan yang diperoleh dari berbagai sumber di Internet, diperoleh dari website scrape image . Dataset lengkap dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Dataset citra jam tangan

## 3.2 Pembahasan
Sebelum preprocessing perlu  untuk  menghubungkan dataset ke  Google  Collaboratory.  Hal  ini  digunakan  untuk memproses gambar jam tangan dinyatakan lolos uji atau tidak lolos uji. Untuk memungkinkan hal ini diperlukan library collab,  supaya  memungkinkan upload  image ,  membuka file  image ,  dan  menyimpan image tersebut  semuanya  dalam bentuk biner.
Setelah terkoneksi ke collab, preprocessing dan menampilkan hasil scanning jam tangan dengan program sebagai berikut.  Pada  data  latih  dan  data  uji  dilakukan  proses preprocessing dengan  menggunakan  metode interpolation . interpolation yang  digunakan  mengambil  sampel  dari  area  sekitarnya  dan  menyesuaikan  ukuran  mengubah  ukuran gambar menjadi 32- pixel x 64- pixel untuk meningkatkan kualitas citra dan mengurangi noise . Penggunaan metode ini agar  informasi  yang  terdapat  pada  citra  dapat  dibaca  dengan  baik.  Setelah  melakukan  proses preprocessing ,  langkah
selanjutnya adalah melakukan feature extraction . Setelah citra feature extraction , langkah selanjutnya melatih algoritma K-Nearest Neighbor dengan jumlah k =3. Berpatokan pada nilai k yang telah ditentukan, algoritma akan mencari tetangga terdekat jaraknya dari k dari data point dan kemudian akan menentukan kelas dari data point dengan jumlah data point tertinggi dari semua kelas tetangga k . Menggunakan rumus (1) dihitung menggunakan jarak, input x yang telah ditentukan kelasnya dengan kemungkinan paling besar. Pada penelitian ini diperoleh akurasi pengujian yang didapatkan sebesar 0,92 atau dalam persen sebesar 92%. Hasil yang ditampilkan setelah dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Akurasi pengujian
Citra jam tangan yang sudah diekstraksi akan diklasifikasikan menggunakan metode KNN untuk diklasifikasikan ke dalam kelas citra jam tangan baik (lolos uji) atau kelas citra jam tangan cacat (tidak lolos uji). Hasil klasifikasi deteksi cacat pada jam tangan yang diuji disajikan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Diagram menunjukkan jumlah data lolos dan tidak
Jabaran  Gambar  6  dan  Gambar  7,  untuk  citra  jam  tangan  nomor  1  hingga  20  didapatkan  hasil  klasifikasinya termasuk kategori jam tangan dengan kualitas baik (lolos uji).  Citra jam tangan nomor 21 hingga 31 didapatkan hasil klasifikasi termasuk kategori jam tangan dengan kualitas cacat (tidak lolos uji). Berdasarkan hasil pengujian pada data latih dan data uji, didapatkan nilai akurasi untuk model deteksi quality control pada produk jam tangan menggunakan metode KNN untuk K=3 yaitu sebesar 92% .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penerapan  algoritma K-Nearest  Neighbor pada  sistem quality  control produksi  jam  tangan  didapat kesimpulan sebagai berikut : Data latih yang diuji melalui beberapa persyaratan standarisasi lolos uji dinilai efektif karena dapat mengklasifikasi keseluruhan gambar yang ditampilkan; output yang dihasilkan berupa keterangan lolos uji/tidak lolos uji barang dari data latih; dan model yang dibangun menggunakan metode K-Nearest Neighbor dapat meningkatkan akurasi  untuk  mendeteksi quality  control pada  produk  jam  tangan  dengan  nilai  akurasi  sebesar  92%  untuk 𝑘 =  3. Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  saran  penelitian  selanjutnya  dilakukan  dengan  sampel  yang  lebih  banyak  dan membandingkan dengan metode yang berbeda untuk mengukur akurasi. Hal ini diharapkan mendapatkan hasil akurasi terbaik untuk mendeteksi kecacatan pada produk jam tangan.

## REFERENCES
[1] E. Kaasinen et al. , “Empowering and engaging industrial workers with Operator 4.0 solutions,” Comput. Ind. Eng. , vol. 139, 2020, doi: 10.1016/j.cie.2019.01.052.
[2] S. Wang, Q. Hu, and W. Liu, “Price and quality-based competition and channel structure with consumer loyalty,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 262, no. 2, pp. 563–574, 2017, doi: 10.1016/j.ejor.2017.03.052.
[3] Y. K. Dwivedi et al. , “Setting the future of digital and social media marketing research: Perspectives and research propositions,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 59, 2021, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102168.
[4] R. P. J. Rajapathirana and Y. Hui, “Relationship between innovation capability, innovation type, and firm performance,” J. Innov.
Knowl. , vol. 3, no. 1, pp. 44–55, 2018, doi: 10.1016/j.jik.2017.06.002.
[5] T.  S.  Yan  and  D.  W.  Cui,  “The  method  of  intelligent  inspection  of  product  quality  based  on  computer  vision,”  2006.  doi: 10.1109/CAIDCD.2006.329469.
[6] D. K. Shetty, U. D. Acharya, N. Malarout, R. Gopakumar, and P. J. Prajual, “A Review of Application of Computer-vision for Quality  Grading  of  Food  Products,”  in 2019  International  Conference  on  Automation,  Computational  and  Technology Management, ICACTM 2019 , 2019, pp. 297–303. doi: 10.1109/ICACTM.2019.8776763.
[7] A. Massaro, V. Vitti, and A. Galiano, “Automatic Image Processing Engine Oriented on Quality Control of Electronic Boards,” Signal Image Process.  An Int. J. , vol. 9, no. 2, pp. 01–14, 2018, doi: 10.5121/sipij.2018.9201.
[8] R. Alamsyah, A. D. Wiranata, and R. Rafie, “Deteksi Cacat Ubin Keramik Dengan Metode K-Nearest Neighbor,” Techno.Com , vol. 18, no. 3, pp. 245–250, 2019, doi: 10.33633/tc.v18i3.2459.
[9] W. A. Shewhart, Economic Control of Quality of Manufactured Product. , vol. 40, no. 6. Martino Fine Books, 2015.
[10]  A.  Mital,  A.  Desai,  A.  Subramanian,  and  A.  Mital, Product  Development:  A  Structured  Approach  to  Consumer  Product Development, Design, and Manufacture , vol. 53, no. 9. 2018.
[11]  H.  Perez,  J.  H. M.  Tah,  and  A. Mosavi,  “Deep  learning  for  detecting building  defects  using  convolutional  neural  networks,” Sensors (Switzerland) , vol. 19, no. 16, p. 3556, 2019, doi: 10.3390/s19163556.
[12]  F. Panella, J. Boehm, Y. Loo, A. Kaushik, and D. Gonzalez, “Deep learning and image processing for automated crack detection and defect measurement in underground structures,” Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch. , vol. 42, no. 2, pp. 829–835, 2018, doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-829-2018.
[13]  J. Wang, Y. Ma, L. Zhang, R. X. Gao, and D. Wu, “Deep learning for smart manufacturing: Methods and applications,” J. Manuf. Syst. , vol. 48, pp. 144–156, 2018, doi: 10.1016/j.jmsy.2018.01.003.
[14]  R.  Kusumawardani  and  P.  D.  Karningsih,  “Detection  and  Classification  of  Canned  Packaging  Defects  Using  Convolutional Neural  Network,” PROZIMA  (Productivity,  Optim.  Manuf.  Syst.  Eng. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–11,  2021,  doi: 10.21070/prozima.v4i1.1280.
[15]  I. Różycki and A. Wolszleger, “Comparison of neural network and KNN classifiers, for recognizing hand-written digits,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2694, pp. 16–21, 2020.
[16]  C. Napoli, E. Tramontana, G. Lo Sciuto, M. Woźniak, R. Damaševičius, and G. Borowik, “Authorship Semantical Identification Using  Holomorphic  Chebyshev  Projectors,”  in Proceedings  -  2015  Asia-Pacific  Conference  on  Computer-Aided  System Engineering, APCASE 2015 , 2015, pp. 232–237. doi: 10.1109/APCASE.2015.48.
[17]  A.  Mishra,  K.  Kumar,  P.  Kumar,  and  P.  Mittal,  “A  Novel  Approach  for  Handwritten  Character  Recognition  Using  K-NN Classifier,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 1053, pp. 887–894, 2020, doi: 10.1007/978-981-15-0751-9_81.
[18]  A.  Venckauskas,  A.  Karpavicius,  R.  Damasevicius,  R.  Marcinkevicius,  J.  Kapociute-Dzikiene,  and  C.  Napoli,  “Open  class authorship  attribution  of  lithuanian  internet  comments  using  one-class  classifier,”  in Proceedings  of  the  2017  Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2017 , 2017, pp. 373–382. doi: 10.15439/2017F461.
[19]  W.  S.  Hanum  and  A.  Saifudin,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Panduan  Pariwisata  di  Kabupaten  Banyuwangi  Mobile  Berbasis Android,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 2, no. 2, p. 59, 2019, doi: 10.32493/jtsi.v2i2.2798.
[20]  I. Firdaus, “Proposal Proyek Perangkat Lunak " Aplikasi Pariwisata Sumedang Berbasis Android " Manajemen Proyek Perangkat Lunak ( MPPL ) Proposal Proyek Perangkat Lunak ‘ Aplikasi Pariwisata Sumedang Berbasis Android ’ Chief Executive : Amar Ma ’ ruf Functional Manage,” no. November, 2019, doi: 10.13140/RG.2.2.34000.66566.
[21]  I. D. Ratih, S. M. Retnaningsih, and V. M. Dewi, “Classification of soil quality using K-Nearest Neighbors methods,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 739, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1755-1315/739/1/012011.
[22]  N. Zamri et al. , “River quality classification using different distances in k-nearest neighbors algorithm,” Procedia Comput. Sci. , vol. 204, pp. 180–186, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.08.022.
[23]  O.  Fetitah,  I.  M.  Almanjahie,  M.  K.  Attouch,  and  S.  Khardani,  “Industrial  Food  Quality  Analysis  Using  New  k-Nearest- Neighbour methods,” Comput. Mater. Contin. , vol. 67, no. 2, pp. 2681–2694, 2021, doi: 10.32604/cmc.2021.015469.