Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Gaho, Ridol Liusman
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI KUALITAS PERMUKAAN JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE CNN BERBASIS ARSITEKTUR XCEPTION Gaho, Ridol Liusman; Ali, Irsan Taufik; Prakasa, Esa
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.4213

Abstract

Jalan raya merupakan prasarana utama untuk transportasi darat, semakin baik kondisi suatu jalan raya semakin baik pula kecepatan dan keselamatan pengendara yang melintas. Oleh karena hal tersebut pengawasan dan perawatan kondisi permukaan jalan sangat penting dilakukan. Pengecekan kualitas jalan raya umumnya dilakukan secara manual, cara ini memakan waktu dan tenaga yang cukup besar. Oleh karena itu, dikembangkan sistem "Klasifikasi Kualitas Perukaan Jalan Raya Menggunakan Metode CNN Berbasi Aristektur Xception” sebagai salah satu alternatif untuk melakukan pengecekan kualitias permukaan jalan raya. Metode ini menggunakan deep learning CNN dengan arsitektur transfer learning Xception, pemilihan Xception dipilih karena mempunyai arsitektur yang kompleks namun efisien dalam penggunaan waktunya dan memiliki akurasi yang tinggi untuk melakukan klasifikasi gambar, menghasilkan model akurat dengan waktu pelatihan singkat. Model dibuat menggunakan dataset dengan pembagian 4 kelas berdasarkan pada tingkat kerusakan yang rilis oleh Kementrian PUPR. Hasil pengujian tertinggi menunjukkan akurasi model 90,11% dan 90% untuk pengujian.
Co-Authors Esa Prakasa, Esa IRSAN TAUFIK ALI