Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika
M. Rizky Ardiansyah Putra
Unknown Affiliation
Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Model YOLO Untuk Deteksi Kerusakan Jalan Berdasarkan Citra Visual Amanda Iza Sofiani; Nazwa Eka Hervy; Fitri Dwi Lestari; M. Rizky Ardiansyah Putra; Mutia Fadhila Putri; Ulfa Khaira; Pradita Eko Prasetyo Utomo
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n3.p196-204

Abstract

Kerusakan jalan seperti retak dan lubang menjadi permasalahan infrastruktur yang mengganggu keselamatan dan kelancaran lalu lintas. Metode identifikasi manual yang selama ini digunakan dinilai kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model YOLOv8 dalam mendeteksi kerusakan jalan secara otomatis melalui citra visual. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif eksperimental dengan pelatihan model deep learning menggunakan 200 citra yang dianotasi secara manual. Data dibagi ke dalam skema pelatihan, validasi, dan pengujian (70:20:10). Hasil pelatihan menunjukkan bahwa YOLOv8 mampu mendeteksi dua jenis kerusakan utama, yaitu retak dan berlubang, dengan performa yang cukup baik. Model menunjukkan peningkatan nilai precision hingga 0.4 dan recall lebih dari 0.3. Sementara itu, nilai mAP50 mencapai sekitar 0.27, dan mAP50-95 lebih dari 0.1. Temuan ini mengindikasikan bahwa model cukup andal dalam mengenali kerusakan jalan dengan akurasi memadai, serta memiliki potensi untuk diintegrasikan dalam sistem monitoring infrastruktur secara real-time. Kata Kunci: citra visual, deep learning, deteksi kerusakan jalan, object detection, YOLOv8
Co-Authors Amanda Iza Sofiani Fitri Dwi Lestari Khaira, Ulfa Mutia Fadhila Putri Nazwa Eka Hervy Utomo, Pradita Eko Prasetyo