ANALISIS INSPEKSI SEMI OTOMATIS PADA KUALITAS HASIL PENGELASAN SHIELDED METAL ARC WELDING (SMAW) BERBASIS IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN YOLOv5

Pengelasan merupakan proses krusial di dunia industri manufaktur, namun sering kali dihadapkan pada permasalahan cacat pengelasan karena kompleksitas dan adanya ratusan titik las. Metode Non-Destructive Testing (NDT) menjadi pilihan untuk menguji kualitas hasil las tanpa merusak benda. Berkembangnya teknologi diikuti dengan pengujian NDT yang juga mengalami perubahan dengan penerapan komputer vision yang memungkinkan inspeksi secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas pengelasan SMAW menggunakan arsitektur jaringan YOLOv5 yang khusus dikembangkan untuk mendeteksi objek. Pendeteksian dilakukan dengan berbagai kombinasi jenis model YOLO (small dan medium) dan jumlah epoch (50 dan 100) dalam pelatihan. Hasil model tersebut kemudian diuji dengan data test untuk menilai performa secara nyata. Hasil deteksi diuji validitasnya secara manual dengan perbandingan satu-persatu, dan ditemukan 16 hasil prediksi yang benar dari total 21 prediksi. Hasil prediksi benar tersebut digunakan untuk mengukur keakuratan dari sistem deteksi dengan YOLOv5, dan didapatkan akurasi deteksi sebesar 76.2%, sedangkan keakuratan estimasi menghasilkan nilai MAPE 16.798%.