Weld Defect Classifier Using GLCM Extraction and ANN - Maulana, Agung; Yuliana, Dian Efytra; Kusumastutie, Diah Arie Widhining (Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer, 2022)
Saat ini teknologi di bidang kontruksi berkembang sangat pesat dan semakin maju, hal itu tidak bisa dipisahkan dari pengelasan karena mempunyai peranan penting dalam rekayasa logam. Dalam kehidupan sehari-hari rekayasa logam bisa kita rasakan manfaatnya seperti kontruksi bangunan, alat tranportasi, hiasan, serta banyak lagi lainnya. Pada penelitian ini dilakukan pengklasifikasian jenis cacat las dengan cara merancang sistem klasifikasi mengunakan metode ekstraksi GLCM dan JST dengan jumlah sample citra 400 yang disusun di dataset. Alur pada system klasifikasi ini pra proses dan pada saat proses. Pada tahap pra proses dilakukan gray scaling untuk mengetahui citra keabuan pada citra. Selajutnya yaitu processing nilai yang didapat dari citra keabuan diekstraksi menggunakan GLCM dengan mencari nilai dari 4 fitur (kontras, homogenitas, energi, korelasi). Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan nilai 4 fitur yang dijadikan input-an yang nantinya output-nya berupa 4 jenis cacat las yang sudah ditargetkan menggunakan hiden layer 20 30 4 yang menghasilkan tingkat akurasi pada sistem 99,375% dari 320 sampel dan dari data uji mendapatkan 87,5% dari 80 sampel.