Pengembangan Sistem Perangkat Lunak Inspeksi Visual Untuk Meningkatkan Jaminan Kualitas Produk ( Studi Kasus Pada Perusahaan Otomotif Indonesia )

Wijaya Putra, Richo and Adam Hendra Brata, S.Kom., M.T., M.Sc and Mahardeka Tri Ananta, S.Kom., M.T., M.Sc (2024) Pengembangan Sistem Perangkat Lunak Inspeksi Visual Untuk Meningkatkan Jaminan Kualitas Produk ( Studi Kasus Pada Perusahaan Otomotif Indonesia ). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Industri manufaktur di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat dan menjadi sektor terbesar dalam perekonomian. Kontribusi industri manufaktur terhadap ekonomi Indonesia mencapai 19,8%, membuatnya menjadi pemimpin industri yang berpengaruh pada sektor lain seperti pertanian dan jasa. Pengaruh industri 4.0, dengan integrasi teknologi seperti IoT, kecerdasan buatan, machine learning, dan cloud computing, menjadi signifikan dalam proses manufaktur. Penelitian menunjukkan bahwa model kecerdasan buatan memiliki tingkat kesalahan yang lebih rendah dibandingkan manusia. Meskipun demikian, di industri otomotif Indonesia, proses inspeksi kualitas masih dilakukan secara manual, dengan tingkat produk tanpa cacat yang mencapai 70%. Proses inspeksi secara manual ini juga menimbulkan permasalahan ergonomi dan tingkat kesalahan operator yang perlu diperbaiki. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem perangkat lunak inspeksi visual otomatis dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan dan Internet of Things (IoT). Sistem ini diharapkan dapat menurunkan tingkat produk cacat, memberikan kemudahan operasional, dan meningkatkan keterampilan tenaga kerja. Dengan fokus pada analisis kebutuhan, rancangan, implementasi, dan pengujian, penelitian ini diharapkan mampu memberikan kontribusi pada pengembangan teknologi di industri manufaktur, sambil membahas dampak positif terhadap kualitas produk, keterampilan tenaga kerja, dan otomatisasi proses produksi. Hasil pengujian sistem ini secara white-box testing menggunakan pengujian unit dan integrasi menunjukkan seluruh kasus uji valid berdasarkan seluruh jalur pengujian. Hasil pengujian black-box menunjukkan sistem telah memenuhi seluruh kebutuhan non-fungsional yang telah ditentukan. Sistem ini berhasil berkontribusi dalam menurunkan tingkat produk cacat sekaligus meningkatkan proses pengecekan kualitas di lokasi penelitian.

English Abstract

The manufacturing industry in Indonesia has experienced rapid growth, emerging as the largest sector in the economy. Its contribution to Indonesia's economy has reached 19.8%, establishing it as an influential industry with significant impacts on other sectors such as agriculture and services. The influence of Industry 4.0, incorporating technologies like the Internet of Things (IoT), artificial intelligence, machine learning, and cloud computing, has become pivotal in manufacturing processes. Research indicates that artificial intelligence models exhibit lower error rates compared to human counterparts. However, in the Indonesian automotive industry, quality inspection processes are still conducted manually, with a 70% defect-free product rate. Manual inspection processes present ergonomic challenges and operator error issues that need to be addressed. To tackle these challenges, this research aims to develop an automatic visual inspection software system utilizing artificial intelligence and Internet of Things (IoT) technologies. This system is expected to reduce defect rates, enhance operational efficiency, and improve workforce skills. By focusing on needs analysis, design, implementation, and testing, this research aims to contribute to technological advancement in the manufacturing industry while addressing positive impacts on product quality, workforce skills, and production process automation. White-box testing results, including unit and integration testing, demonstrate the system's validation across all defined test cases and paths. Blackbox testing results indicate that the system has met all specified non-functional requirements. The system has successfully contributed to reducing defect rates and improving the quality checking process at the research site.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	052415
Uncontrolled Keywords:	Industri 4.0, Manufaktur, Inspeksi Kualitas, Kecerdasan Buatan, Arsitektur Microservices, Internet of Things, Industry 4.0, Manufacturing, Quality Inspection, Artificial Intelligence, Microservices, Internet of Thing
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Annisti Nurul F
Date Deposited:	07 Feb 2024 04:26
Last Modified:	07 Feb 2024 04:26
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/215840

Text (DALAM MASA EMBARGO) Richo Wijaya Putra.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)

Actions (login required)

View Item