Identifikasi Persentase Karat Pada Slack Support Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Keristian, Paonsen (2025) Identifikasi Persentase Karat Pada Slack Support Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Skripsi thesis, Universitas Tanjungpura.

	Text (Cover-Bab I) Cover-Bab1_D1021201023.pdf - Published Version Download (777kB)
	Text (D1021201023_KERISTIAN PAONSEN) D1021201023_KERISTIAN PAONSEN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Logam merupakan unsur yang sangat tidak asing dikarenakan banyak benda – bendadisekitar kita yang menggunakan unsur logam, material logam sudah sangat umum digunakandikehidupan sehari - hari. Logam merupakan sebuah unsur kimia dengan sifat yang sangat kuat,liat,keras dan dapat menghantarkan listrik atau energi panas, logam berasal dari biji logam yang didapatdengan cara penambangan[1]. Karat merupakan salah satu ancaman terhadap benda logam karenadapat menyebabkan menurunnya kegunaan alat karena bersifat rapuh, mudah larut dan juga dapatbersifat racun. Karat menyebar bertahap pada permukaan logam seperti penyakit yang sangatmenular, karat merupakan hasil dari korosi yang merupakan oksidasi suatu logam dengan prosespengkaratan yang merupakan proses elektrokimia besi (Fe) bertindang sebagai pereduksi danoksigen (O2) yang terlarut dalam air sebagai pongoksidasi[2]. Kerugian yang besar dari dampakpengkaratan sehingga mengharuskan adanya upaya – upaya pencegahan terjadinya karat, denganprinsip melindungi besi dan menjauhkan dari penyebab terjadinya karat dilihat dari faktor yangmemengaruhi proses pengkaratan besi[3]. Oleh karena itu dalam upaya mengatasi permasalahantersebut, dampak pencegahan awal dapat dilakukan dengan melakukan citra digital, hal ini menjadipotensi pencegahan awal serta ke-efisiensi penggunaan teknologi. Pengunaan teknologimempermudah akan sesuatu yang kita perlukan, maka pengunaan citra digital dapat membantu padaidentifikasi suatu objek. Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi darisuatu objek. Citra terbagi 2 yaitu citra yang bersifat analog dan ada citra yang bersifat digital. Citraanalog adalah citra yang bersifat continue seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar X, danlain-lain. Sedangkan pada citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Citra dapatdidefinisikan sebagai fungsi f(x,y) berukuran M baris dan N kolom, dengan x dan y adalah koordinatspasial, dan amplitudo f di titik koordinat (x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan dari citrapada citra tersebut. [4].

Actions (login required)

View Item