Analisis Viabilitas Teknologi Analisis Gambar Kecerdasan Buatan Untuk Identifikasi Bahaya

Aldino, Zulham (2024) Analisis Viabilitas Teknologi Analisis Gambar Kecerdasan Buatan Untuk Identifikasi Bahaya. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 02411640000021-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 July 2026. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Bukan sesuatu yang mengherankan bila dalam beberapa tahun terakhir istilah Artificial Intelligence (AI) menjadi topik perbincangan yang hangat di banyak bidang. Hal ini menjadi hal yang menarik untuk dibahsa karena potesial yang tekandung dalam teknologi tersebut tidaklah sedikit. Banyak bidang yang sudah menerapkan teknologi tersebut untuk membantu apa yang mereka kerjakan. Salah satu yang paling menarik adalah upaya yang dilakukan oleh praktisi Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3). Beberapa ilmuwan mereka mencoba memanfaatkan teknologi analisis gambar. Hal ini dikarenakan pendekatan idetifikasi bahaya menggunakan manusia terdapat potensi untuk error, lupa, ataupun melewatkan sesuatu yang seharusnya penting. Berdasar beberapa pertimbangan diatas, penelitian ini bertujuan untuk mencari alternatif atas permasalahan tentang identifikasi bahaya. Salah satu ide yang diajukan adalah dengan menggunakan teknologi AI Image Analyzer untuk mengidentifikasi bahaya dengan menggunakan gambar yang dikirimkan pada masukan yang diberikan. Hal ini tentu saja bisa dilakukan, namun yang belum diketahui adalah sejauh mana teknologi tersebut bisa membantu praktisi K3. Dengan menggunakan eksperimen sederhana yang akan membandingkan hasil yang diberikan AI pada gambar tertentu mengenai identifikasi bahaya dengan hasil yang diberikan praktisi pada gambar yang sama dengan pertanyaan yang sama, dapat diperoleh data yang bisa diinterpretasikan kemudian. Metode yang digunakan untuk membandingkannya adalah diagram afinitas dan word cloud yang sesuai untuk menyaring inti konten yang diberikan. AI yang dipilih adalah Google Gemini, dikarenakan kemampuannya untuk menganalisa input yang diberikan berkaitan dengan identifikasi bahaya. AI lain masih jauh dibwah jika diabandingkan dengan Google Gemini. Untuk responden, dalam hal ini adalah sesorang yang mempunyai pengetahuan tentang K3 dari kalangan manapun. Dalam hal ini yang akan bertindak sebagai responden adalah laboratorium asisten dan mahasiswa yang sudah mengambil kelas identifikasi bahaya dengan alasan waktu dan efisiensi. Setelah percobaan ditemukan bahwa kelebihan penggunaan AI akan sangat signifikan dalam beberapa kondisi, diantaranya saat tidak terdapat manusia dalam gambar, focus dalam gambar adalah suspek permasalahan, resolusi gambar yang bagus, dan sudut pengambilan gambar yang tepat. Disamping itu dari hasil penelitian dapat dikatakan bahwa dalam kondisi dimana syarat yang sebelumnya disebutkan dipenuhi, AI terbukti bisa membantu praktisi mengidentifikasi bahaya yang mereka lewatkan, berpotensi melengkapi analisis praktisi dengan menggunakan sudut pandang yang berbeda. Untuk kekurangan yang ada saat ini adalah ketidakmampuan untuk mendeteksi bahaya yang berkaitan dengan postur dan analisis konteks yang ada dalam gambar. Saat inin dapat dikatakan bahwa dalam beberapa kondisi, penggunaan AI untuk identifikasi hazard bisa direkomendasikan, akan tetapi kedepannya masih perlu banyak perbaikan.
============================================================================================================================
It is not surprising that in recent years the term Artificial Intelligence (AI) has become a hot topic in many fields. This is an interesting topic to discuss because of the potential contained within the technology. Many fields have already implemented this technology to assist in their work. One of the most interesting efforts is being made by Occupational Health and Safety practitioners. Some of their scientists are trying to utilize image analysis technology. This is because the approach of identifying hazards using humans has the potential for errors, forgetfulness, or overlooking something important. Based on several considerations above, this research aims to find alternatives to the issue of hazard identification. One idea proposed is to use AI Image Analyzer technology to identify hazards using images submitted as input. This can certainly be done, but what is not yet known is the extent to which this technology can assist Occupational Health and Safety practitioners. By conducting a simple experiment comparing the results provided by AI on certain images regarding hazard identification with the results provided by practitioners on the same images with the same questions, data that can be interpreted later can be obtained. The method used to compare them is the affinity diagram and word cloud, which are suitable for filtering the core content provided. The chosen AI is Google Gemini, due to its ability to analyze input related to hazard identification. Other AIs are still far behind when compared to Google Gemini. As for the respondents, in this case, it is someone with knowledge about occupational health and safety from any background. The respondents in this case will be laboratory assistants and students who have taken hazard identification classes due to time and efficiency reasons. After the experiment, it was found that the advantages of using AI would be very significant in certain conditions, including when there are no humans in the image, the focus in the image is on the suspected problem, the image resolution is good, and the angle of the image capture is appropriate. In addition, from the research results, it can be said that in conditions where the previously mentioned requirements are met, AI has been proven to help practitioners identify hazards they overlooked, potentially complementing practitioner analysis using a different perspective. The current shortcomings include the inability to detect posture-related hazards and analyze the context existing within the image. At present, it can be said that in some conditions, the use of AI for hazard identification can be recommended, but there is still much room for improvement in the future.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Kecerdasan Buatan, Analisis Gambar, Kesehatan dan Keselamatan Kerja, Identifikasi Bahaya, Google Gemini, Diagram Afinitas; Word Cloud, Artificial Intelligence, Image Analysis, Occupational Safety and Health, Hazard Identification, Google Gemini, Affinity Diagram, Word Cloud.
Subjects:	T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques
Divisions:	Faculty of Industrial Technology and Systems Engineering (INDSYS) > Industrial Engineering > 26201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Zulham Aldino
Date Deposited:	19 Feb 2024 01:02
Last Modified:	19 Feb 2024 01:02
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/107388

Actions (login required)

View Item