DETEKSI KERUSAKAN DAN KELAYAKAN BAN MOBIL BERDASARKAN EKSTRAKSI TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN - Nugroho Febriyanto; Cahya Rahmad; Candra Bella Vista (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2021)
Penyebab kecelakaan di Indonesia salah satunya adalah faktor dari kondisi kendaraan yang tidak baik salah satunya kondisi ban yang mengalami kerusakan. Jenis kerusakan ban mobil terdiri dari empat jenis yaitu ban mobil aus, ban mobil aus pada bagian tertentu, ban mobil retak atau terkena paku, ban mobil pecah atau robek. Faktor lainnya yaitu kurang kesadaran atau kelalaian dari pengguna mobil untuk selalu memeriksa kondisi kendaraan terutama kondisi ban sebelum digunakan. Untuk mengatasi hal tersebut maka diusulkan untuk membuat sistem pendeteksi kerusakan dan kelayakan pada ban mobil berbasis Digital Image Processing (Pengolahan Citra Digital). Pada skripsi ini menggunakan citra ban mobil untuk didekteksi jenis kerusakan pada ban tersebut berdasarkan tekstur menggunakan Gray Level Cooccurrence Matrix. Backpropagation digunakan untuk mengklasifikasikan jenis kerusakan ban mobil dari nilai ekstraksi tekstur. Pada 100 kali pengujian menunjukkan tingkat akurasi metode Backpropagation adalah 80%. Faktor yang mempengaruhi tingkat akurasi yaitu proses pengambilan citra, kondisi ban mobil yang akan diambil citranya, nilai parameter yang digunakan untuk klasifikasi, dan perubahan nilai parameter yang tidak signifikan. Selain itu pengguna kendaraan dapat mengirimkan kondisi ban mereka melalui aplikasi android yang dibuat pada skripsi ini untuk diketahui jenis kerusakan dan tingkat kelayakan. Sehingga pengguna mobil dapat mengambil keputusan untuk mengganti ban mobil tersebut atau tidak.