Rancangan Object Detection Untuk Pemeriksaan Rock Pada Landas Pacu Menggunakan Jetson Nano
Abstract
Penggunaan teknologi dalam berbagai bidang terus berkembang, salah satunya adalah Object Detection. Object Detection dalam digital image processing adalah suatu proses yang digunakan untuk menetukan keberadaan objek tertentu di dalam suatu citra digital. Proses deteksi tersebut dapat dilakukan dengan berbagai macam metode yang umumnya melakukan pembacaan fitur-fitur dari seluruh objek pada citra input. Tujuan penelitian ini untuk membuat rancangan object detection untuk pemeriksaan rock menggunakan Jetson Nano. Tahapan penelitian ini dimulai dengan mempersiapkan Jetson Nano, kamera runcam thumb pro 4k, dilanjutkan dengan proses training objek di platform roboflow kemudian membuat program python untuk bisa mendeteksi objek rock (batu) sehingga dapat dilakukan uji coba pada lapangan perwira angkasa. Jenis penelitian yang digunakan yaitu ADDIE (Analysys, Design, Development, Implementation, Evaluation). Dengan adanya rancangan ini dapat menjadi inovasi ketika melakukan kegiatan runaway inspection menjadi cepat dan efisien. Hasil dari penelitian ini didapatkan pendeteksian object rock dengan jarak 2 meter dari kamera runcam.
References
Muhammad Luqman Bukhori and Erwan Eko Prasetiyo, “Sistem Deteksi Masker Berbasis Jetson Nano dengan Deep Learning Framework TensorFlow,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 12, no. 1, pp. 15–21, 2023, doi: 10.22146/jnteti.v12i1.5472.
J. S. Asri and G. Firmansyah, “Implementasi objek detection dan tracking menggunakan deep learning untuk pengolahan citra digital | Asri | Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2018,” pp. 8–9, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/knsi2018/article/view/439
E. Papadopoulos and F. Gonzalez, “UAV and AI Application for Runway Foreign Object Debris (FOD) Detection,” IEEE Aerosp. Conf. Proc., vol. 2021-March, 2021, doi: 10.1109/AERO50100.2021.9438489.
M. Fauziah, “MACHINE LEARNING MIRNA FAUZIAH NIM : 23218302 ( Program Studi Magister Teknik Elektro ) INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Februari 2021 ABSTRAK PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI NIM : 23218302 ( Program Studi Magister Teknik Elektro ),” Peranc. Dan Implementasi Sist. Deteksi Pergerakan Kepala, Mata Dan Alis Berbas. Mach. Learn., vol. 23218302, p. 75, 2021, [Online]. Available: http://budi.rahardjo.id/files/students/Mirna-Thesis.pdf
G. F. Et.al, “Review on Foreign Object Debris Detection Technologies and Advancement for Airport Safety and Surveillance,” Turkish J. Comput. Math. Educ., vol. 12, no. 3, pp. 1431–1436, 2021, doi: 10.17762/turcomat.v12i3.940.
I. Salamah, M. R. A. Said, and S. Soim, “Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Presensi Mahasiswa,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1492, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4399.
J. I. Komputasi, V. No, M. Ssd, V. Mobilenet, and S. Model, “Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra - Terlatih,” J. Ilm. Komputasi, vol. 19, no. 3, pp. 421–430, 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.3.68.
P. Studi et al., “IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING PADA SISTEM PETS IDENTIFICATION MENGGUNAKAN PYTHON BERBASIS UBUNTU JISICOM ( Journal of Information System , Informatics and Computing ) p-ISSN : 2579-5201 ( Printed ) JISICOM ( Journal of Information System , Informatics and,” vol. 4, no. 1, pp. 86–91, 2020.
D. Luthfy et al., “Indonesian Sign Language Classification Using You Only Look Once 1,” vol. 10, no. 1, pp. 454–459, 2023.
P. D. Arnesia, N. A. Pratama, and F. Sjafrina, “Aplikasi Artificial Intelligence Untuk Mendeteksi Objek Berbasis Web Menggunakan Library Tensorflow Js, React Js Dan Coco Dataset,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, pp. 62–69, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i1.4243.
M. R. Sholahuddin, F. Atqiya, S. R. Wulan, M. Harika, S. Fitriani, and Y. Sofyan, “Implementasi Sistem Identifikasi Senjata Real Time Menggunakan YOLOv7 dan Notifikasi Chat Telegram,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 2, pp. 598–606, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2774.
P. A. Rosyady and R. Sumiharto, “Highway Visual Tracking System using Thresholding and Hough Transform,” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, p. 1, 2019, doi: 10.26555/jiteki.v4i2.12016.
W. Chen, Q. Xu, H. Ning, T. Wang, and J. Li, “Foreign object debris surveillance network for runway security,” Aircr. Eng. Aerosp. Technol., vol. 83, no. 4, pp. 229–234, 2011, doi: 10.1108/00022661111138648.
B. Liyanagamage, “Naval Postgraduate,” Security, no. December, pp. 1–47, 2018, [Online]. Available: https://www.hsdl.org/?view&did=811367
S. Bintari Kartika, “Desain Pembelajaran Model Addie Dan Implementasinya Dengan Teknik Jigsaw,” Pros. Semin. Nas. Pendidik., pp. 87–102, 2017, [Online]. Available: http://eprints.umsida.ac.id/432/
