1

PERANCANGAN ALAT INSPEKSI OTOMASI MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA

DIGITAL PADA PRODUK WOODWORKING

(Studi Kasus : CV. Bahari Mitra Surya)

Kukuh Suryana, Yudha Prasetyawan,

Jurusan Teknik Industri

Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya

Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111

Email: suryana.ks@gmail,com ; yudhaprase@yahoo.com

Abstrak

Dalam kurun waktu tiga tahun antara tahun 2008-2010, sektor kehutanan telah menjadi modal untuk

pembangunan perekonomian nasional, dengan memberikan dampak yang positif bagi peningkatan penyerapan

tenaga kerja dan mendorong pengembangan wilayah. Namun dengan begitu besar potensi dari sektor

woodworking, dengan produksi log kayu yang melimpah dan stabil tidak didukungnya dengan sistem produksi

yang terjadi pada perusahaan woodworking salah satunya adalah CV.Bahari Mitra Surya . Terdapat kekurangan

dalam proses inspeksi pada objek amatan, sebagian besar industri woodworking Indonesia menggunakan tenaga

manusia dan ini membuat sering lolosnya produk defect hingga mencapai konsumen. Dengan proses produksi

tersebut produksi pada CV.Bahari Mitra Surya mendapatkan cacat hingga sebesar 12% dari total produksi untuk

Valerie 9, yang menjadi objek amatan pada penelitian ini. Maka dari itu diperlukannya suatu proses inspeksi

yang membutuhkan keakuratan data dalam menginspeksi produk woodworking agar mengurangi cacat.Pada

penelitian ini dilakukan perancangan alat inspeksi otomatis berbasis digital image processing, dengan

menggunakan kamera dalam proses inspeksi agar lebih akurat. Perancangan alat inspeksi ini melibatkan

karyawan dan manager produksi pada CV.Bahari Mitra Surya untuk mendapatkan rancangan alat inspeksi

otomatis yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan dan proses inspeksi dilakukan sebelum proses assembly.

Alat inspeksi otomatis ini memerlukan biaya investasi sebesar Rp.11.118.450 untuk pembuatan alat inspeksi

otomatis. Penerapan alat inspeksi otomatis dapat mengurangi cacat produksi pada perusahaan hingga mencapai

6% dari total produksi. Perusahaan akan mengalami keuntungan sebesar sebesar Rp.9.125.040, selain itu juga

perusahaan akan mendapatkan keuntungan lainnya seperti kapasitas produksi meningkat dikarenakan dengan

penurunan cacat maka proses perbaikan pada Valerie 9 akan berkurang dan tentunya berdampak pula dengan

kenaikan profit.

.

Kata Kunci : Woodworking, Digital Image Processing, Alat Inspeksi Otomatis.

1. Latar Belakang

Dalam kurun waktu tiga tahun antara

tahun 2008-2010, sektor kehutanan telah menjadi

modal untuk pembangunan perekonomian nasional,

dengan memberikan dampak yang positif bagi

peningkatan penerimaan pemerintah, penyerapan

tenaga kerja dan mendorong pengembangan

wilayah dan pertumbuhan ekonomi. Produk-produk

yang dihasilkan sektor kehutanan dapat

memberikan inputan bagi perusahaan lainnya,

seperti perusahaan kertas dan perusahaan

woodworking, salah satunya adalah perusahaan

furniture yang dijadikan objek penelitian ini, yaitu

CV. Bahari Mitra Surya.

Namun dengan begitu besar potensi dari

sektor woodworking, dengan produksi log kayu

yang melimpah dan stabil tidak didukungnya

dengan sistem produksi yang terjadi pada

perusahaan woodworking di Indonesia. Proses

inspeksi masih menggunakan tenaga manusia

(manual), sehingga defect yang terjadi cukup besar.

Pada CV. Bahari Mitra Surya tidak menggunakan

proses inspeksi, sehingga defect yang terjadi

mencapai 12 % dari total produksi CV. Bahari

Mitra Surya yang mencapai hingga 500 produk

dalam satu produksi. Dan apabila terdapat cacat

yang mencapai 12% tersebut nantinya dilakukan

proses perbaikan yang membutuhkan bbiaya

perbaikan yang termasuk dalam proses finishing,

biaya perbaikan ini mencapai Rp. 4000 setiap

barang Leenbaker yang salah satu produknya yaitu

Valerie 9. Sebenarnya diperlukan proses inspeksi

yang cukup ketat sebelum potongan kayu tersebut

masuk kedalam proses assembly, proses inspeksi

menggunakan tenaga manusia masih sering terjadi

human error. Maka dari itu diperlukannya sebuah

alat inspeksi yang mempunyai tingkat akurasi yang

tinggi dan proses inspeksi memakan waktu yang

sedikit.

Oleh karena itu dilakukan penelitian untuk

merancang alat inspeksi otomatis berbasis digital

image processing yang dapat mengidentifikasi

defect yang terjadi pada CV. Bahari Mitra Surya

yang dilakukan pada pertengahan proses produksi

dengan harapan dapat mengurangi defect pada

2

akhir produksi. Dan mengidentifikasi cacat, agar

dapat dilakukan perbaikan sistem produksi.

2. Metodologi Penelitian

Penelitian diawali studi pustaka dengan

refrensi terkait dan studi lapangan dengan

pengamatan di perusahaan untuk mendapatkan data

tentang kondisi eksisting perusahaan. Sehingga

dapat dilakukan perancangan model awal alat

inspeksi melihat data eksisting tersebut.

Selanjutnya dilakukan pembuatan

prototype apabila rancangan model awal disetejui

oleh perusahaan. Prototype yang telah selesai akan

diuji menggunakan sampel pada CV. Bahari Mitra

Surya yang berupa prototype. Data pengujian akan

diolah untuk mendapatkan analisa terkait proses

produksi perusahan sehingga dapat dilakukan

perbaikan dan analisa perbandingan biaya.

Sehingga dapat ditarik kesimpulan dan saran

merujuk dari kedua analisa tersebut.

3. Perancangan Awal Alat Inspeksi Otomatis

Proses ini dilakukan dengan melihat

kondisi eksisting pada CV. Bahari Mitra Surya dan

melakukan wawancara serta diskusi dengan

manajer dan juga karyawan produksi untuk

menarik keinginan konsumen. Dikarenakan defect

yang terdapat pada CV. Bahari Mitra Surya dapat

dibedakan menjadi dua yaitu, cacat kualitas dan

dimensi. Dengan melihat kondisi eksisting tersebut,

maka dapat dilakukan perancangan awal alat

inspeksi otomatis.

Gambar 1. Gambar Rancangan Awal Alat Inspeksi

Rancangan awal. ini selanjutnya akan

diajukan kepada perusahaan, agar mendapatkan

persetujuan, kritik maupun saran untuk perbaikan

alat inspeksi otomatis dan nantinya dapat dilakukan

pembuatan prototype.

4. Pemilihan Objek Amatan

Setelah rancangan awal telah disetejui

oleh perusahaan dengan beberapa saran agar

diperbaiki untuk komponen dan pengurangan

kamera, maka dapat dilakukan pemilihan objek

amatan pada perusahaan. Pemilihan objek amatan

sesuai dengan rekomendasi perusahaan.

Salah satu produk yang sering terjual

adalah Valerie sebuah lemari yang memadukan

kayu dengan koboo grey sebuah anyaman bambu,

terdapat variasi dari Valerie yaitu Valerie 3, Valerie

6 hingga Valerie 9 yang membedakan hanya

jumlah dari laci pada lemari tersebut. Dalam

penelitian ini menggunakan produk Valerie 9,

dikarenakan produksi triwulan pertama ini

mengalami kenaikan yang cukup pesat hingga

mencapai 800 produk per bulan.

Gambar 2. Valerie 9

Dalam penelitian ini proses inspeksi

dilakukan sebelum proses assembly, agar rangka

dari Valerie 9 tersebut nantinya menjadi lebih kuat,

dan meminimumkan biaya perbaikan dan juga

cacat produksi di akhir. Maka dari itu produk yang

akan diinspeksi adalah part-part dari Valerie 9. Dan

terdapat 4 komponen utama dalam pembentukan

Valerie 9, maka dari itu pada penelitian ini hanya

melakukan proses inspeksi pada 4 komponen utama

pada rangka Valerie 9. Dikarenakan pada penelitian

ini menggunakan prototype yang mempunyai skala

1:3, maka untuk kayu yang akan diinspeksi juga

mempunyai skala 1:3.

Gambar 3. Gambar Produk Amatan

5. Perancangan Alat Inspeksi Otomatis

Setelah didapatkan data dimensi dan cacat

pada objek amatan, maka selanjutnya dapat

dilakukan pembuatan alat inspeksi otomatis. Proses

pembuatan alat inspeksi otomatis. Pembuatan alat

inspeksi otomatis ini dapat dibedakan menjadi dua

yaitu perancangan hardware dan perancangan

software.

Untuk perancangan hardware dimulai

dengan pembuatan rangkaian driver motor,

sebelumnya dilakukan terlebih dahulu pembelian

motor yang sesuai dengan kebutuhan. Rangkaian

motor sebelumnya disetting dengan motor agar

dapat berjalan selaras. Selanjutnya dilakukan

pemilihan tempat untuk motor dalam konveyor.

Pembuatan rangkain sensor meliputi sensor Sensor

stopper (limit switch dan jugadapat difungsikan

sebagai pengukuran panjang benda) dan Sensor

photodiode. Dilakukan pembuatan konveyor yang

3

sesuai dengan ukuran objek amatan. Langkah

selanjutnya adalah pembuatan kaki konveyor agar

menjadi lebih kokoh. Langkah terakhir adalah

dilakukan pengecekan bagaimana jalannya

konveyor apakah sesuai dengan kebutuhan. Apabila

masih belum ,akan dilakukan perbaikan.

Perancangan software dilakukan mulai

dari pendeteksian kayu oleh kamera, selanjutnya

dilakukan pendeteksian cacat yang terjadi pada

kayu. Cacat yang terjadi adalah lubang pada

permukaan kayu, sehingga dilakukan pendektesian

lubang pada permukaan kayu. Dan yang terakhir

dilakukan setting perintah pada servo motor agar

membuka dan menutup sesuai klasifikasi yang

telah didapatkan.

Rancangan awal alat inspeksi otomatis adalah

menggunakan konveyor dengan mempunyai tiga

cabang sesuai klasifikasi cacat yang diberikan oleh

perusahaan. Pada saat proses pengerjaan alat

inspeksi otomatis dilakukan beberapa perubahan

dikarenakan penyesuaian dengan produk lainnya

yang digunakan dalam alat inspeksi otomatis ini.

Selain itu juga dikarenakan terdapat beberapa

ukuran kayu yang cukup besar dan panjang, sulit

untuk dipindahkan atau diklasifikasi cacat maka

dari itu konveyor yang mempunyai tiga cabang

sebelumnya diganti menjadi satu cabang

memanjang.

Mulai

Produk diletakkan

diatas konveyor

yang berjalan

secara manual

Konveyor berhenti

tepat di bagian

inspeksi

Kamera

mengambil

gambar dari tiga

sudut

Alat inspeksi akan

mendeteksi defect

pada produk

Apakah produk

mengalami cacat ?

Apakah Produk

Sesuai dengan

ukuran ?

Alat Inspeksi akan

memperintahkan

sekat 1 terbuka

Produk akan

memasuki

konveyor pada

sekat 1

Alat Inspeksi akan

memperintahkan

sekat 2 terbuka

Produk akan

memasuki

konveyor pada

sekat 2

Alat Inspeksi akan

memperintahkan

sekat 3 terbuka

Produk akan

memasuki

konveyor pada

sekat 3

Selesai

Ya

Ya

Tidak

Tidak

Gambar 4. Gambar Alur Kerja Alat Inspeksi

Gambar 5. Gambar Alat Inspeksi Otomatis

6. Pengambilan data

Pengambilan data dilakukan dengan mengambil

sampel dari total produksi perusahan pada tiap tipe

kayu. Pada penelitian ini digunakan kayu yang

berjumlah 120 dan mempunyai empat tipe kayu,

tiap tipe mempunyai 30 kayu. Dan pada 120 kayu

tersebut terdapat macam-macam cacat yang terjadi

seperti kesalahan dimensi pemotongan dan cacat

kualitas. Selanjutnya dilakukan pengambilan data

sebanyak enam kali (m) dan setiap pengambilan

data dilakukan pengambilan kayu sebanyak lima

kayu (n), pengambilan data ini dilakukan secara

berurutan dan sesuai dengan tipe kayu. Kayu a

akan diinspeksi terlebih dahulu hingga mencapai

target pengambilan data dan selanjutnya kayu b

hingga kayu c, sehingga nantinya terdapat empat

buah pengambilan data. Dan dilakukan juga

pengambilan data cacat kualitas dari tiap kayu,

sehingga tiap kayu mempunyai dua data. Untuk

cacat kualitas dengan melihat permukaan kayu

apakah terdapat lubang ataukah permukaan tidak

rata dikarenakan kesalahan pemotongan.

7. Pengolahan Data

Setelah data running alat inspeksi otomatis

didapatkan maka dapat dilakukan pengolahan data,

pengolahan data ini menjadikan data running

menjadi seven tools agar nantinya dapat dilakukan

analisa proses produksi hingga menjadi analisa

perbaikan proses perbaikan.

Pada pengolahan data ini, data running

sebelum diolah menjadi Xbar chart, Rbar chart, P

chart dan nilai Cp. Xbar chart disini digunakan

untuk mengukur proses produksi perusahaan

dengan menentukan control limit dengan melihat

sampel yang didapatkan pada bab sebelumnya.

Selain itu juga dikarenakan terdapat ukuran

panjang, lebar dan tinggi maka yang akan

digunakan adalah setiap panjang, lebar dan tinggi

pada kayu tersebut, sehingga terdapat tiga buah

Xbar Chart pada setiap jenis kayu. Begitu pulada

4

pada Rchart, namun pada Pbar chart hanya

digunakan satu chart dikarenakan terdapat

kesamaan pada setiap jenis kayu. Selanjutnya

dilakukan perhitungan untuk nilai Cp agar dapat

menganalisa proses produksi perusahaan,

kapabilitas perusahaan semakin baik apabila nilai

Cp > 1 dan kapabilitas semakin lemah apabila nilai

Cp < 1. Suatu kapabilitas proses sudah dapat

disebut baik jika Cp=1.

Selain itu juga dilakukan pengolahan data

untuk diagram pareto dan fishbone diagram agar

dapat dilakukan perbaikan proses pada perusahaan.

8. Analisa Rancangan Alat Inspeksi Otomatis

Namun meskipun terdapat perubahan dari

rancangan sebelumnya, prototype peneilitian ini

mempunyai beberapa kelebihan seperti dapat

mengidentifikasi kayu sesuai cacat pada CV.Bahari

Mitra Surya, selain itu kelebihan prototype

penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Dapat mengidentifikasi cacat yang terjadi

pada CV.Bahari Mitra Surya, seperti

kesalahan dimensi, kayu berlubang dan

keselahan pemotongan.

2. Tidak hanya melakukan proses inspeksi

namun dapat menghasilkan data-data hasil

dari inspeksi tersebut yang nantinya dapat

diolah untuk menganalisa proses produksi

perusahaan

3. Dapat digunakan dengan objek penelitian

lain (multi objek), tinggal mengubah

bentuk konveyor, dikarenakan konveyor

terbagi menjadi empat bagian sehingga

dapat diubah sesuai dengan objek amatan.

Selain itu juga sistem inspeksi yang

digunakan memudahkan untuk mengubah

ke objek lainnya.

Adapun kekurangan pada prototype penelitian

ini adalah :

1. Proses inspeksi yang cukup lambat apabila

dibandingkan dengan produksi perusahaan

yang cukup besar. Dikarenakan harus

terdapat jarak pada kayu, tidak dapat

langsung ditaruh beberapa kayu di

konveyor.

2. Software belum dapat secara langsung

menganalisa menggunakan seven tools.

Software hanya dapat memunculkan data-

data hasil inspeksi, diperlukan pengolahan

data untuk menjadikan seven tools dan

nantinya dapat dilakukan analisa sistem

produksi perusahaan. Diperlukan posisi

objek yang tepat pada saat proses

pengambilan gambar.

3. Belum rapinya bagian inspeksi yang

terdiri dari ruangan bersticker dan lampu

sehingga perlu dilakukan kalibrasi ulang

apabila dilakukan running ditempat yang

berbeda.

9. Analisa Software

Pada perancangan alat inspeksi otomatis ini

menggunakan software eclipse yang dapat

melakukan proses inspeksi secara otomatis pada

multi-produk. Selain itu juga software eclipse dapat

melakukan perekapan data secara otomatis sesuai

dengan perancangan awal alat inspeksi otomatis.

Setelah dilakukan proses running pada alat

inspeksi otomatis untuk menguji kemampuan

mendeteksi cacat yang terjadi pada CV. Bahari

Mitra Surya dengan berjumlah ≤120 , dapat

disimpulkan bahwa kemampuan software eclipse

berjalan dengan baik. Software eclipse ini dapat

mendeteksi cacat pada CV. Bahari Mitra Surya

yang mempunyai adalah tiga tipe cacat, yaitu cacat

dimensi, cacat berlubang dan cacat

pemotongan.Cacat dimensi adalah cacat yang

terjadi apabila terdapat kesalahan pemotongan kayu

dengan spesifikasi yang telah diberikan

sebelumnya oleh perusahaan, namun juga melihat

toleransi ±1 cm. dan untuk cacat berlubang dan

kesalahan pemotongan kayu dijadikan satu cacat,

yaitu cacat kualitas.

Dalam melakukan proses inspeksi tidak perlu

melakukan inspeksi satu per satu produk yang akan

diinspeksi (meng”klik” satu per satu untuk produk

yang akan diinspeksi), hanya menyalakan alat

inspeksi otomatis dan menaruh satu per satu produk

maka alat inspeksi otomatis akan dengan sendirinya

dapat menganalisa dan mengidentifikasi cacat

tersebut. Untuk proses menjalakan software eclipse

ini tergolong mudah, hanya menyalakan pada saat

proses inspeksi diinginkan dan dapat melihat

bagaimana kamera mendeteksi benda. Namun

dikarenakan proses inspeksi masih lambat perlu

adanya jarak antara satu produk dengan produk

lainnya agar dapat dilakukan proses inspeksi, jarak

antar produk adalah 2-3 produk agar proses

inspeksi berjalan dengan lancar. Selain itu juga

software eclipse ini dapat melakukan kualifikasi

pada cacat yang terjadi pada kayu, sehingga dapat

dibedakan cacat dimensi akan memasuki konveyor

mana dan cacat kualitas akan memasuki konveyor

yang berbeda, begitu pula dengan kayu yang

diidentifikasi tidak terdapat cacat atau kayu yang

baik.

Software eclipse yang digunakan pada

penelitian ini mempunyai error 0% pada saat

dilakukan running pada penelitian ini, semua cacat

teridentifikasi dengan baik oleh alat inspeksi

otomati sehingga cacat yang berkurang adalah 50%

dari cacat sebelumnya yang teridentifikasi di akhir.

Namun terdapat kekurangan dalam melakukan

pengolahan data untuk membuat seven tools

quality, hanya dapat melakukan rekapan data

inspeksi, selain itu juga proses inspeksi masih

lambat perlu jarak untuk produk yang akan

diinspeksi.

5

10. Analisa Pencahayaan pada Digital Image

Processing

Dikarenakan kelebihan yang mudah digunakan

dan proses inspeksi yang lebih akurat digital image

processing sring digunakan pada setiap proses yang

ada. Namun dengan kelebihan digital image

processing yaitu mudah digunakan dan hasil

inspeksi yang lebih akurat, terdapat kelemahan

yaitu diperlukan cahaya yang stabil agar proses

pengambilan gambar lebih baik dan akurat.

Kelemahan tersebut juga terjadi pada prototype

penelitian ini. Dikarenakan pencahayaan yang

didapatkan dari alat inspeksi otomatis dari berbagai

sudut, cahaya ruangan, cahaya pantulan objek

amatan dan cahaya lampu alat inspeksi otomatis.

Sehingga dikarenakan kelemahan tersebut

diperlukan proses setting dan kalibrasi yang cukup

lama agar alat inspeksi otomatis berjalan sesuai

dengan semestinya.

Untuk kelemahan tersebut telah diantisipasi

dengan menggunakan sekat pada saat proses

pengambilan gambar dan menggunakan cahaya

lampu agar mendapatkan gambar yang lebih baik

dan akurat. Namun hal tersebut belum dapat diatasi

melihat masih minimnya kemampuan dan jumlah

kamera yang digunakan. Oleh karena itu

kelemahan prototype ini adalah diperlukannya

kalibrasi ulang apabila dilakukan proses running

pada setiap tempat yang berbeda. Tentunya ini

membutuhkan waktu yang cukup lama apabila

menginginkan running di setiap yang berbeda.

Selain itu juga dikarenakan kelemahan tersebut

terdapat beberapa benda atau kayu tidak

teridentifikasi pada saat proses inspeksi

11. Analisa Biaya

Perbandingan biaya dilakukan untuk

menganalisa apabila perusahaan mengganti kondisi

eksisting dengan menerapkan alat inspeksi

otomatis. Perbandingan biaya dibandingkan dengan

kerugian yang ditanggung oleh CV. Bahari Mitra

Surya apabila dengan kondisi eksisting, biaya

perbaikan akan cukup besar. Dengan menggunakan

alat inspeksi otomatis maka defect akan berkurang

dan biaya perbaikan yang ditanggung oleh

perusahaan juga akan berkurang.

Untuk penetapan defender, membutuhkan

limakaryawan dalam proses perbaikan yang

membutuhkan gaji dan tunjangan sebesar Rp.

1.500.000 dalam sebulan. Biaya perbaikan adalah

4000 untuk tiap produk cacat, cacat yang terjadi

pada produk Valerie 9 adalah 12 % dari total

produksi yang berjumlah 500 buah dalam sebulan.

Selanjutnya dilakukan perhitungan gaji dan

tunjangan lima karyawan dan dihitung ke Present

Worth (P) begitu pula pada biaya perbaikan. Pada

biaya perbaikan dilakukan perhitungan terlebih

dahulu cacat yang dapat terjadi setiap bulan dan

dapat dihitung biaya perbaikan dengan melihat

biaya perbaikan adalah Rp. 4000 per produk cacat

dan dihitung ke Present Worth (P). Dan nilai gaji

dan biaya perbaikan ditotal menjadi satu untuk

mendapatkan nilai defender sebesar, Rp.

126.428.256.

Untuk penetapan chalanger, dikarenakan

telah terdapat alat inspeksi otomatis maka terdapat

penurunan cacat menjadi 6% (dengan melihat error

yang terjadi pada alat inspeksi adalah 0%, semua

cacat teridentifikasi) cacat yang terjadi pada

CV.Bahari Mitra Surya. Sehingga terdapat

penurunan jumlah karyawan dalam proses

perbaikan menjadi dua karyawan, namun terdapat

penambahan satu karyawan untuk menjadi operator

alat inspeksi otomatis. Selain itu juga terdapat

penambahan investasi sebesar Rp. 22.237.008

untuk membeli dua alat inspeksi, agar dapat

melakukan inspeksi menjadi lebih cepat. Dan

terdapat biaya maintenance dan biaya operasional

sebesar Rp. 600.000 setiap bulannya, untuk setiap

alat inspeksi otomatis. Selanjutnya dilakukan

perhitungan nilai gaji karyawan, biaya perbaikan

melihat dari penurunan cacat dan biaya

maintenance dan dihitung ke Present Worth (P).

Dan semua nilai tersebut ditotal dengan biaya

investasi menjadi satu untuk mendapatkan nilai

chalanger sebesar, Rp. 117.303.216

Apabila menggunakan tetap menggunakan

kondisi eksisting perusahaan akan membutuhkan

biaya untuk perbaikan sebesar Rp. 126.428.256

untuk tiga tahun ke depan dikarenakan defect yang

mencapai 12%. Dan apabila perusahaan

menggunakan alat inspeksi otomatis maka biaya

yang dikeluarkan untuk tiga tahun ke depan sebesar

Rp. 117.303.216.

Jadi dapat disimpulkan dari perhitungan

diatas bahwa apabila CV.Bahari Mitra Surya

menerapkan pembelian alat inspeksi otomatis untuk

memperbaiki proses produksi pada perusahaan

akan mengalami keuntungan sebesar Rp.9.125.040.

Selain itu dengan menggunakan alat inspeksi

otomatis ini dapat berdampak dengan proses

produksi yang lebih cepat sehingga dapat

menambah kapasitas produksi, dan tentunya akan

berdampak dalam peningkatan profit CV.Bahari

Mitra Surya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa

penerapan alat inspeksi otomatis pada CV.Bahari

Mitra Surya akan lebih menguntungkan daripada

tanpa menggunakan alat inspeksi otomatis. Benda

tersebut tidak diidentiikasi oleh sensor yang ada

sehingga kayu tersebut diklasifikasikan menjadi

kayu baik, meskipun pada kayu tersebut terdapat

cacat.

12. Analisa Perbaikan

Analisa perbaikan ini meliputi perbaikan

untuk komponen pada alat inspeksi otomatis agar

dapat digunakan pada perusahaan dan perbaikan

untuk proses produksi CV. Bahari Mitra Surya.

Untuk alat inspeksi otomatis diperlukan

penggantian komponen seperti, kamera,

6

mikrokontroller, dan rangkaian komponen mekanik

agar dapat diaplikasikan pada CV. Bahari Mitra

Surya.

Analisa perbaikan untuk proses produksi

pada CV. Bahari Mitra Surya dengan melihat

diagram pareto dan fishbone diagram yang telah

didapatkan sebelumnya sebagai berikut,

1. Pengembangan karyawan, dikarenakan

pengalaman bekerja pada CV. Bahari

Mitra Surya kurang. Selain itu juga

mengurangi workload karyawan.

2. Mengganti mesin pemotong yang telah

berumur > 10 tahun.

3. Mempunyai proses penyimpanan raw

material dan barang setengah jadi yang

baik. Dikarenakan tempat penyimpanan

perusahaan masih menjadi satu tanpa

terdapat perbedaan setiap penyimpanan

dan hal ini dapat menyebabkan terjadinya

defect.

4. Diperlukan proses inspeksi otomatis pada

pertengahan proses untuk mengurangi

defect, dan penempatan SOP pada setiap

ruang produksi.

13. Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari

penelitian ini adalah :

1. Masih banyak chart yang mempunyai pola

kenaikan ataupun penurunan yang cukup

drastis, maka diperlukan perbaikan proses

kedepannya. Ini dikarenakan beberapa

faktor seperti, man, measurement,

machine dan method. Faktor kurangnya

pengalaman bekerja pada karyawan dan

metode penyimpanan adalah faktor yang

paling mempengaruhi terjadinya cacat

pada CV.Bahari Mitra Surya.

2. Pada penelitian ini telah melakukan

perancangan alat inspeksi otomatis

berbasis digital image processing, dengan

biaya investasi Rp.11.118.450 untuk satu

alat inspeksi otomatis, Dengan

menggunakan alat inspeksi otomatis ini

dapat berdampak dengan proses produksi

yang mempunyai cacat yang lebih sedikit,

dikarenakan error yang terjadi pada alat

inspeksi otomatis 0 %. Selain itu juga

proses produksi menjadi lebih cepat

sehingga dapat menambah kapasitas

produksi, dan tentunya akan berdampak

dalam peningkatan profit CV.Bahari Mitra

Surya.

UCAPAN TERIMAKASIH

Pada penelitian ini, penulis mengucapkan

terima kasih kepada seluruh pihak yang telah

memberi dukungan dan membantu kelancaran

terselesaikannya penelitian. Serta kepada CV.

Bahari Mitra, dosen pembimbing dan teman-teman

yang telah banyak membantu dalam proses

penyelesaian penelitian ini.

DAFTAR PUSTAKA

Adluna, L. S. (2012). Perancangan Automated

Multi-View Visual Inspection And

Grading System Berbasis Digital Image

Processing. Surabaya: ITS.

Gonzalo A. Ruza, Dkk. (2009). Automated visual

inspection system for wood defect

classification using computational.

International Journal of Systems Science,

Vol. 40, No. 2, 163–172.

H. Zhenga, Dkk. (2002). Automatic inspection of

metallic surface defects. Journal of

Materials Processing Technology, 427-

433.

K. Hoang, W. Dkk. (1996). Achieving Automation

in Leather Surface Inspection. Computers

in Industry, 43-54.

Kauppinen, H. (1999). Development of a Color

Machine Vision Method for Wood Surface.

Linnama: Oulu.

Menteri, P. (2011). Peraturan Menteri

Perindustrian Republik Indonesia, Nomor

: 90/M-IND/PER/11/2011. Jakarta:

Menteri Perindustrian Republik Indonesia.

Menteri, P. (2011). Peta Panduan Pengembangan

Klaster Industri Furniture. Jakarta:

Pemerintah Republik Indonesia.

Prasetyo, E. (2011). Pengolahan Citra Digital dan

Aplikasinya menggunakan Matlab. Gresik:

Andi.

Pujawan, N. (2009). Ekonomi Teknik Edisi Kedua.

Surabaya: Guna Widya.

R. D. Kusumanto, Dkk. (2011). Klasifikasi Warna

Menggunakan Pengolahan Model Warna

HSV. JURNAL ILMIAH ELITE

ELEKTRO, 83-87.

Statistika, B. (2011). Statistika Kehutanan

Indonesia 2007-2010. Jakarta: BPS.

Wilson, J. (2005). Sensor Technology. USA:

Elsevier Inc.