Deteksi Gambar Bangun Ruang 3 Dimensi Menggunakan Yolo Untuk Menghitung Luas Permukaan Pada Smart Whiteboard

Audra, Andiza Syifa (2022) Deteksi Gambar Bangun Ruang 3 Dimensi Menggunakan Yolo Untuk Menghitung Luas Permukaan Pada Smart Whiteboard. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07211840000064-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (18MB) | Request a copy

Abstract

Penggunaan papan tulis pada bidang edukasi merupakan hal yang penting dalam menciptakan proses belajar mengajar yang efektif dan interaktif antara pengajar dan pelajar. Papan tulis dan tablet interaktif berada di puncak produk teknologi pendidikan di kelas. Salah satu materi pembelajaran yang membutuhkan papan tulis dalam pembelajarannya adalah materi bangun ruang. Bangun ruang adalah bangun ruang yang dibatasi oleh himpunan titik-titik yang terdapat pada seluruh permukaan bangun tersebut. Aktivitas yang seringkali terjadi saat proses pembelajaran bangun ruang 3 dimensi yang melibatkan menggambar, menulis dan menghitung pada smart whiteboard memiliki permasalahan, siswa masih ragu dan menduga-duga untuk menyelesaikan permasalahan yang ada sehingga diperlukannya sistem untuk mendeteksi objek bangun ruang 3 dimensi pada smart whiteboard untuk membantu siswa dalam melakukan pembelajaran yang melibatkan menggambar, menulis dan menghitung bangun ruang. Bagian dari deep learning yang cocok untuk masalah seperti ini adalah metode YOLOv5 dengan memanfaatkan pengolahan citra pada data berbentuk gambar tentu dapat digunakan untuk deteksi gambar bangun ruang 3 dimensi pada smart whiteboard guna menghitung luas permukaan bangun ruang 3 dimensi. Deteksi bangun ruang beserta parameter untuk semua bangun pada jarak yang berbeda akan berpengaruh pada hasil yang dikeluarkan. Hasil perfoma terbaik didapatkan dengan skor presicion sebesar 0.993, recall sebesar 0.998 dan mAP sebesar sebesar 0.99 serta F1-Score sebesar 0.815. Semakin jauh jarak papan tulis maka akurasi akan semakin menurun.Dari 20 responden, model dapat melakukan perhitungan luas permukaan bangun ruang pada balok sebanyak 5 gambar, bola 9 gambar dan limas segitiga sebanyak 3 gambar.
==============================================================================================================================
Using blackboards in education is important in creating effective and interactive teaching and learning process between teachers and students. Interactive whiteboards and tablets are at the forefront of educational technology products in the classroom. One of the learning materials that require a blackboard in learning is the material of building space. Building space is a form of space limited by the set of points on the entire surface of the wake. Activities that often occur during the learning process of the 3-dimensional building involving drawing, writing, and counting on the smart whiteboard have problems. Students are still hesitant and guessing to solve existing problems, so a system is needed to detect 3-dimensional objects on the smart whiteboard to assist students in learning that involves drawing, writing, and calculating geometric figures. Part of deep learning that is suitable for problems like this is the YOLOv5 method by utilizing image processing on image data. Of course, it can detect 3-dimensional images on smart whiteboard to calculate the surface area of 3-dimensional shapes. Detection of spatial structures and the parameters for all shapes at different distances will affect the results. The best performance results were obtained with a score of presicion of 0.993, recall of 0.998 and mAP of 0.99 and F1-Score of 0.815. The farther the distance from the blackboard, the accuracy will decrease. Of the 20 respondents, the model can calculate the surface area of the wake on the beam in as many as 5 images, the ball 9 images, and triangular pyramids in as many as 3 images.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSKom 005.746 Aud d-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Bangun Ruang. Deteksi. Luas Permukaan. Papan Tulis. Geometry. Detection. Surface area. Whiteboard. YOLO5
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science. EDP
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	17 Jun 2026 04:33
Last Modified:	17 Jun 2026 04:33
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133851

Actions (login required)

View Item