IMPLEMENTASI COMPUTER VISION UNTUK DETEKSI KERUSAKAN PADA BODI MOBIL DENGAN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR YoLO

Adhitya, Febrdiansyah (2025) IMPLEMENTASI COMPUTER VISION UNTUK DETEKSI KERUSAKAN PADA BODI MOBIL DENGAN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR YoLO. Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (710kB)
	Text BAB 2.pdf Download (820kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (696kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (597kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Download (558kB)
	Text SUKET TURNITIN.pdf Restricted to Registered users only Download (671kB)

Abstract

Dalam industri otomotif, deteksi kerusakan pada bodi mobil merupakan aspek penting yang berperan dalam proses inspeksi kendaraan, klaim asuransi, dan pemeliharaan berkala. Metode inspeksi manual yang masih banyak digunakan sering kali membutuhkan waktu lama, biaya tinggi, dan rentan terhadap subjektivitas manusia. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan sistem deteksi kerusakan pada bodi mobil berbasis Computer Vision dengan menggunakan algoritma YOLO (You Only Look Once) untuk mendeteksi berbagai jenis kerusakan seperti penyok, goresan, dan retakan. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk aplikasi mobile berbasis Android, sehingga pengguna dapat dengan mudah mendeteksi kerusakan kendaraan mereka melalui kamera smartphone. Metodologi penelitian mencakup pengumpulan dataset, preprocessing citra, pelatihan model YOLO, serta evaluasi kinerja sistem menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Dataset yang digunakan mencakup gambar kendaraan dengan berbagai tingkat kerusakan yang telah dianotasi secara manual. Model YOLO yang dikembangkan diuji menggunakan dataset uji dan dievaluasi berdasarkan performa klasifikasi kerusakan ke dalam tiga kategori: rusak ringan, rusak sedang, dan rusak berat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model deteksi kerusakan memiliki akurasi sebesar 86,3%, dengan tingkat presisi dan recall yang bervariasi untuk masing-masing jenis kerusakan. Sistem yang dikembangkan dapat membantu bengkel, perusahaan asuransi, serta pemilik kendaraan dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan kerusakan secara lebih cepat dan efisien dibandingkan metode tradisional. Implementasi berbasis mobile juga memungkinkan penggunaan yang fleksibel dan aksesibilitas tinggi bagi pengguna. Ke depannya, penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan integrasi teknologi Augmented Reality (AR) untuk memberikan tampilan interaktif hasil deteksi kerusakan secara real-time.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	Dosen Pembimbing : Dr. Aji Setiawan, S.Kom, MMSI
Uncontrolled Keywords:	Deteksi kerusakan mobil, Computer Vision, YOLO, Deep Learning, Android
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 005.3 Programs/ Program
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Date Deposited:	26 Jan 2026 04:14
Last Modified:	26 Jan 2026 04:14
URI:	http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/9316

Actions (login required)

View Item