Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi
Akbar Maulana
Universitas PGRI Semarang
Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Multi-Layer Perceptron untuk Klasifikasi Kelayakan Kualitas Produk pada Proses Quality Control Akbar Maulana; Giska Ardhiasanti; Ahmad Fahrul Khuzaini
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2025
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/r9s0gp22

Abstract

Proses inspeksi mutu produk atau Quality Control merupakan tahapan yang berfungsi untuk menjamin bahwa produk yang dihasilkan telah memenuhi standar kualitas yang ditetapkan sebelum didistribusikan kepada konsumen. Pemeriksaan kualitas secara manual masih memiliki beberapa kelemahan, seperti membutuhkan waktu lebih lama, bergantung pada ketelitian operator, serta berpotensi terjadi kesalahan akibat kelelahan kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Jaringan Saraf Tiruan berbasis Multi-Layer Perceptron dalam mengklasifikasikan kelayakan kualitas produk pada proses Quality Control. Parameter yang digunakan sebagai masukan meliputi berat produk, dimensi produk, dan suhu pengemasan, sedangkan keluaran sistem berupa status produk, yaitu lolos QC atau reject. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan dataset simulasi yang disusun berdasarkan batas standar kualitas produk. Model MLP dirancang menggunakan tiga neuron input, satu hidden layer, dan satu neuron output, kemudian diimplementasikan menggunakan Google Colab dengan pustaka Scikit-Learn. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model MLP mampu mengenali pola data dan mengklasifikasikan status kelayakan produk dengan baik pada data pengujian. Meskipun demikian, pengujian menggunakan dataset yang lebih besar dan data produksi nyata masih diperlukan agar performa model dapat dievaluasi secara lebih akurat dan aplikatif dalam lingkungan industri.
Co-Authors Ahmad Fahrul Khuzaini Giska Ardhiasanti