IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI LUBANG JALAN(POTHOLE) BERBASIS YOLOV5 STUDI KASUS: TANJUNG SIAMBANG - Muhamad Fadli (LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN, 2025)
Inspeksi kerusakan jalan secara manual di wilayah Tanjung Siambang menghadapi keterbatasan signifikan dalam hal efisiensi, waktu, dan cakupan deteksi. Keterlambatan identifikasi lubang jalan berdampak negatif terhadap keselamatan pengguna jalan dan meningkatkan biaya perawatan infrastruktur. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe sistem deteksi lubang jalan yang otomatis dan akurat sebagai langkah awal fundamental sebelum implementasi penuh di lokasi target. Penelitian ini mengimplementasikan arsitektur deep learning You Only Look Once versi 5s (YOLOv5s). Model dilatih menggunakan dataset publik