Praktikum soldering yang dilakukan di sekolah vokasi pada umumnya
menggunakan papan rangkaian elektronik dengan lubang tembus atau Trough Hole
Technology – Printed Circuit Board (THT-PCB). Dalam kegiatan tersebut,
penilaian kualitas produk hasil praktikum siswa dilakukan secara visual dengan
penglihatan mata secara langsung oleh instruktur. Penelitian ini mengusulkan
penerapan Automatic Optical Inspection (AOI) untuk membantu para guru dan
instruktur dalam memeriksa hasil pekerjaan siswa pada praktikum soldering di
sekolah vokasi. Pengujian otomatis dengan AOI telah diterapkan secara luas pada
dunia industri, namun belum banyak diterapkan pada pendidikan vokasi. Di sisi
lain, spesifikasi perangkat komputer yang dimiliki sekolah vokasi tidak setinggi
komputer yang digunakan untuk sistem AOI pada Industri. Dengan demikian
diperlukan algoritma AOI yang sesuai dengan kebutuhan pengujian dan sesuai
dengan spesifikasi komputer di sekolah vokasi. Penelitian sebelumnya pernah
dilakukan oleh Fonseka yang mengkasilkan model AOI untuk THT-PCB dimana
tidak memerlukan komputasi kompleks. Namun, model yang diusulkan belum
mampu mendeteksi cacat disturbed soldering pada sambungan solder. Dalam
penelitian ini akan dilakukan sejumlah modifikasi untuk menambahkan
kemampuan deteksi cacat disturbed soldering pada model sebelumnya. Segmentasi
citra dan transformasi log-polar akan diterapkan untuk mendapatkan Region of
Interest (ROI) pada citra sambungan solder sehingga dapat dilakukan ekstraksi
fitur. Fitur tekstur di-ekstraksi menggunakan Gray Level Coocurance Matrix (GLCM) untuk menghasilkan data fitur. Klasifikasi dilakukan dengan menerapkan Suport Vector Machine untuk menghasilkan keputusan deteksi. Pengujian akurasi dan presisi dilakukan dengan menggunakan corelation matrik dengan target akurasi dan presisi masing masing 80%.