Perpustakaan Digital ITB

Proses pemeriksaan kondisi fisik dan identifikasi peti kemas di pelabuhan Indonesia masih dilakukan secara manual oleh petugas, tanpa dukungan sistem otomatis yang terintegrasi. Pemeriksaan visual terhadap kerusakan struktural (penyok, karat, lubang) dan pencatatan nomor identifikasi kontainer bergantung pada interpretasi subjektif, sehingga menyebabkan waktu inspeksi yang lama, potensi kesalahan yang tinggi, serta pencatatan hasil yang sulit dilacak. Pemanfaatan kecerdasan artifisial dan computer vision pada proses ini belum diterapkan, menambah kesenjangan antara kebutuhan operasional pelabuhan modern dengan kapabilitas sistem yang ada. Tugas akhir ini merancang dan mengimplementasikan purwarupa sistem otomasi inspeksi kontainer dari segi program perangkat lunak, dengan ruang lingkup pada inspeksi visual peti kemas (deteksi kerusakan fisik dan pengenalan nomor kontainer melalui OCR). Sistem terdiri dari tiga komponen yang saling terhubung: perangkat tepi (edge device) yang menjalankan inferensi model YOLO11 secara real-time pada citra dari kamera, layanan backend yang mengelola penyimpanan data dan autentikasi, serta dashboard web untuk pemantauan langsung dan manajemen hasil. Perancangan arsitektur sistem secara holistik dan strategi deployment berada di luar cakupan tugas akhir ini. Kontribusi utama sistem mencakup mekanisme agregasi deteksi per sesi pemindaian untuk efisiensi pengiriman data, sinkronisasi nomor kontainer antar kamera, dan penilaian integritas struktural otomatis berdasarkan kelas kerusakan terdeteksi. Evaluasi fungsional terhadap delapan kebutuhan menunjukkan seluruh skenario utama lulus. Model deteksi kerusakan mencapai mAP@50 sebesar 96,8% dengan precision 96,3% dan recall 93,0%, melampaui hasil penelitian sejenis? komponen OCR memanfaatkan model pretrained PP-OCRv5 untuk pengenalan nomor kontainer berformat ISO 6346. Waktu inferensi pada perangkat tepi NVIDIA Jetson Orin Nano rata-rata di bawah 110 milidetik per citra dan seluruh halaman dashboard memuat dalam kurang dari 2 detik. Hasil ini mengonfirmasi kelayakan teknis sistem sebagai alternatif terhadap proses inspeksi manual.