Deteksi Baut Kereta Api Menggunakan Artificial Intelligence - Firman; Helfy Susilawati; Ginaldi Ari Nugroho (Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta, 2025)
Baut merupakan salah satu dari bagian rel kereta api. Baut memiliki peran yang sangat penting dalam rel kereta api karena berfungsi sebagai pengencang antar rel. Apabila baut rel kereta api mengalami masalah maka hal ini juga akan berpengaruh pada performa rel kereta pi bahkan lebih jauhnya dapat mengakibatkan kecelakaan. Mengingat pentingnya baut pada rel kereta api maka setiap hari saat pagi hari akan ada petugas yang ditugaskan untuk menyusuri rel kereta api untuk melakukan pengecekan baut. Pengecekan tersebut dilakukan secara manual yaitu dengan berjalan kaki atau dengan menaiki kendaraan untuk menyusuri rel kereta api. Pengecekan yang dilakukan secara manual memiliki kemungkinan kesalahan dalam mengenali kondisi baut, selain itu jika dilakukan secara manual belum adanya catatan terkait kondisi baut. Oleh karena itu diperlukan sistem cerdas yang dapat mengenali kondisi baut yang ada pada rel kereta api, yang mana data ini akan diberikan kepada pusat informasi. Data tersebut akan menjadi pertimbangan apakah kondisi baut masih layak digunakan atau harus diganti. Langkah pertama yang harus dilakukan dalam penelitian adalah mengenali objek baut pada rel kereta api, agar selanjutnya dapat dilakukan penelitian lebih lanjut. Penelitian ini telah berhasil mendeteksi baut pada rel kereta api. Penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 200 dataset, dengan 183 dataset training dan 17 dataset testing. Model yang digunakan pada penelitian adalah model SSD Resnet 50 V1, yang mana dengan menggunakan 2.000 step didapat mAP senilai 92,64%.