IDENTIFIKASI POSTUR TUBUH DALAM PEMASANGAN BATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE YOLO PADA PROYEK PEMBANGUNAN MUHAMMADIYAH BOARDING SCHOOL


Muhammad Nurseto, 5111419087 (2023) IDENTIFIKASI POSTUR TUBUH DALAM PEMASANGAN BATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE YOLO PADA PROYEK PEMBANGUNAN MUHAMMADIYAH BOARDING SCHOOL. Under Graduates thesis, UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG.

[thumbnail of 5111419087_Muhammad Nurseto - Copy vv.pdf] PDF - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (14MB) | Request a copy
[thumbnail of 5111419087_Muhammad Nurseto - Copy vv.pdf] PDF
Download (14MB)

Abstract

Monitoring pekerjaan merupakan suatu kegiatan penting dalam bidang konstruksi. Dimana dalam hal ini pemanfaatan kamera sebagai alat perekaman untuk mengamati gerak tubuh pekerja menjadi relevan. Penelitian ini menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan algoritma YOLO untuk mendeteksi gerak tubuh pekerja dalam melakukan pemasangan bata dan pendeteksian bata di Pondok Pesantren Ulul Albab Muhammadiyah Boarding School Jl. Cokronegoro No. 34B, Kecamatan Limpung, Kabupaten Batang, Jawa Tengah selama 10 hari. Dalam hasil analisis, metode You Only Look Once (YOLO) terbukti dapat mendeteksi gerak tubuh pekerja dalam memotong bata dan memasang bata dengan tingkat akurasi yang berbeda tergantung pada jarak dan posisi kamera. Eksperimen dilakukan dengan mengambil data dari posisi sudut di samping dan di belakang pekerja, dengan jarak pengambilan 3 m, 4 m, dan 5 m. Pada deteksi gerakan memotong bata dengan acuan posisi kamera, akurasi rata-rata tertinggi adalah 81% saat kamera berada di samping pekerja, sedangkan dengan memperhatikan acuan jarak, akurasi rata-rata tertinggi adalah 81,6%. Untuk pekerjaan memasang bata, akurasi tertinggi terjadi pada jarak 3 m dengan nilai 68,6%, dan ketika pekerja berada di belakang kamera memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan posisi samping yaitu 68%. Sedangkan, pendeteksian bata memiliki akurasi tertinggi pada posisi depan dengan nilai sebesar 78,4%, dan berdasarkan acuan jarak akurasi tertinggi adalah 77,2% pada jarak 4 m. Sehingga dapat disimpulkan pendeteksian gerakan memotong dan memasang bata memperhatikan jarak beserta posisi pengambilan kamera utnuk menghasilkan tingkat akurasi yang baik. Sedangkan pada pendeteksian bata memperhatikan jarak dan posisi proposional untuk mencakup semua objek bata.

Item Type: Thesis (Under Graduates)
Uncontrolled Keywords: Construction Monitoring, YOLO, Gesture analysis
Subjects: T Technology > TYA Teknik Sipil
Fakultas: Fakultas Teknik > Teknik Sipil, S1
Depositing User: Kharisma ADHIARYA
Date Deposited: 16 Jul 2024 08:03
Last Modified: 16 Jul 2024 08:03
URI: http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/63358

Actions (login required)

View Item View Item