PORTALLNEWS.ID (Lampung Selatan) – Sebagai upaya meningkatkan keselamatan dan efisiensi transportasi kereta api di Indonesia, Institut Teknologi Sumatera (Itera) dan PT Kereta Api Indonesia (KAI) menjalin kerja sama strategis untuk mengembangkan teknologi pendeteksi kerusakan rel kereta. Inisiatif ini melibatkan berbagai disiplin ilmu dari Itera yang dipimpin oleh dosen Program Studi Teknik Mesin Itera, Ir. Eko Pujiyulianto S.T., M.Eng.
Kerja sama ini melibatkan beberapa program studi di Itera, yaitu Teknik Mesin, Teknik Informatika, Teknik Material, dan Teknik Perkeretaapian. Tim yang terlibat dalam kegiatan ini adalah Dekan Fakultas Teknologi Industri (FTI) Hadi Teguh Yudisitira, Ph.D (Teknik Mesin), Dr. Muhamad Fatikul Arif S.T., M.Sc (Teknik Material), Andhika Setiawan S.Kom., M.Sc (Andhika Setiawan), Ir. Amelia Oktavia S.T., M.T., IPM (Teknik Perkeretaapian).
Ir. Eko Pujiyulianto S.T., M.Eng., menuturkan, kegiatan ini bertujuan untuk mengembangkan model dan metode deteksi kerusakan rel kereta yang lebih efektif. Berbagai kegiatan yang direncanakan meliputi survei lapangan untuk mengidentifikasi area rawan kerusakan, pelatihan bagi pegawai PT KAI untuk memahami dan menggunakan model baru, serta penelitian dan pengembangan instrumen deteksi yang akan digunakan di lapangan. Pengembangan model tersebut yaitu dengan memanfaat image recognition berbasis machine learning CNN.
“Penggunaan teknologi image recognition dengan machine learning berbasis Convolutional Neural Networks (CNN) untuk rekognisi cacat permukaan rel kereta menawarkan berbagai manfaat signifikan,” ujar Eko, Senin, 9 September 2024.
Eko menyebutkan, berikut adalah beberapa manfaat utama penggunaan teknologi image recognition dengan machine learning berbasis CNN seperti peningkatan akurasi deteksi. CNN dapat menganalisis gambar dengan ketelitian tinggi dan mengenali pola yang mungkin tidak terlihat oleh mata manusia.
“Ini membantu dalam mendeteksi cacat permukaan rel seperti retakan, deformasi, atau keausan yang mungkin sulit dideteksi dengan metode tradisional,” ujar Eko.
Selain itu, manfaat utama lainya dari machine learning berbasis CNN adalah kecepatan pemrosesan yang tinggi. Dengan kemampuan untuk memproses dan menganalisis gambar dalam waktu singkat, CNN memungkinkan deteksi cacat rel secara real-time atau hampir real-time. Ini mempercepat proses pemantauan dan perawatan, mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk inspeksi manual.
Sistem ini juga dinilai dapat memberikan hasil yang konsisten dan dapat direproduksi tanpa dipengaruhi oleh kelelahan atau subjektivitas, yang sering terjadi dalam inspeksi manual. Ini meningkatkan keandalan deteksi cacat dan mengurangi risiko kesalahan manusia.
Selain itu, kelebihan pemanfaatan teknologi CNN mampu mendeteksi cacat yang sangat kecil dan tidak terlihat pada pandangan pertama. Ini memungkinkan identifikasi masalah potensial sebelum berkembang menjadi masalah besar yang dapat membahayakan keselamatan dan kinerja kereta.
Kelebihan lainnya adalah pengurangan biaya operasional, kemampuan adaptasi dan pembelajaran, serta teknologi image recognition berbasis CNN dapat diintegrasikan dengan sistem monitoring dan kontrol lainnya.
“Dengan deteksi cacat permukaan rel yang lebih cepat dan akurat membantu dalam mencegah kecelakaan dan kerusakan yang dapat mengancam keselamatan perjalanan kereta api. Ini mendukung sistem perkeretaapian yang lebih aman dan dapat diandalkan,” ujar Eko.
Dengan demikian, penggunaan CNN untuk rekognisi cacat permukaan rel menawarkan solusi yang canggih dan efektif untuk meningkatkan kualitas dan keselamatan sistem perkeretaapian.
Selain dilaksanakan oleh tim dosen, kegiatan ini juga melibatkan mahasiswa Itera, yang akan turut berperan dalam pelaksanaan proyek melalui berbagai tugas praktikum dan penelitian. Inisiatif ini diharapkan tidak hanya meningkatkan kemampuan teknis mahasiswa tetapi juga memberikan kontribusi nyata terhadap industri perkeretaapian di Indonesia.
“Kerja sama ini diharapkan dapat menghasilkan solusi inovatif yang dapat mendukung PT KAI dalam memastikan keselamatan dan keandalan jalur kereta api di seluruh negeri,” pungkas Eko. (RLS/R-1)
Recent Comments