DETEKSI KOROSI PADA LAMBUNG KAPAL BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Prasetiyo, Hendra Aldi (2022) DETEKSI KOROSI PADA LAMBUNG KAPAL BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0918040027 - Hendra Aldi Prasetiyo - Deteksi Korosi pada Lambung Kapal Berbasis i Convolutional Neural Network _i .pdf Restricted to Repository staff only Download (9MB)

Abstract

Remotely Operated Underwater Vehicle (RoV) pada umumnya dipergunakan untuk melakukan pemeriksaan bawah air dan mengecek kerusakan pada lambung kapal. Salah satu kerusakan yang sering dijumpai adalah korosi pada lambung kapal. Korosi pada lambung kapal dapat menyebabkan menurunya kekuatan plat lambung kapal, mengurangi kecepatan kapal, serta mengurangi jaminan keselamatan muatan barang dan penumpang. Penelitian ini mengimplementasikan salah satu metode machine learning yang dapat digunakan untuk klasifikasi citra objek yaitu metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk deteksi korosi dalam kamera. Diharapkan dengan dilakukannya penelitian ini bertujuan untuk merancang ROV beserta sistem yang dibutuhkan yang mampu mendeteksi tingkat kerusakan korosi melalui intensitas area yang terkena korosi di lambung kapal dan bisa sebagai bahan pertimbangan dilakukannya maintanance atau perawatan kapal untuk menghindari kerugian lebih besar akibat korosi. Dataset yang digunakan sebanyak 240 data citra dan dibagi menjadi 3 kategori klasifikasi. Akurasi dari pengujian realtime metode Convolutional Neural Network pada plat dataset ketika kondisi diatas air mencapai 91,1% dan pada plat dataset ketika kondisi dibawah air mencapai 86,6%. Untuk pengujian berbeda kondisi yaitu pada plat diluar dataset ketika kondisi diatas air akurasi sistem mencapai 86,6% dan pada plat diluar dataset ketika kondisi dibawah air akurasi sistem mencapai 80%.

Actions (login required)

View Item