Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Vol 12, No 3S1 (2024)

IMPLEMENTASI SSD-MOBILENET DAN U-NET UNTUK DETEKSI DAN PENILAIAN TINGKAT KEPARAHAN PADA APLIKASI PELAPORAN JALAN BERLUBANG

Sadewa, Rahma Danu (Unknown)
Via, Yisti Vita (Unknown)
Nurlaili, Afina Lina (Unknown)



Article Info

Publish Date
12 Oct 2024

Abstract

Kondisi jalan rusak di Indonesia sangat memprihatinkan dan membutuhkan penanganan segera. Lubang-lubang di jalan yang menyerupai mangkuk dapat mengancam keselamatan pengguna jalan. Deteksi dan evaluasi kerusakan jalan berlubang bisa dilakukan dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan, seperti deep learning. Salah satu penerapan deep learning untuk tugas deteksi objek kompleks adalah Single Shot MultiBox Detector (SSD) yang memproses gambar dan menganalisis fiturnya menggunakan arsitektur MobileNet. Selain itu, tingkat keparahan kerusakan jalan berlubang dapat diidentifikasi menggunakan arsitektur U-Net yang berfungsi untuk segmentasi gambar dengan memprediksi pixel yang mewakili objek. Kombinasi metode SSD dan arsitektur MobileNet dengan U-Net menghasilkan analisis jumlah deteksi dan tingkat keparahan yang membantu pembuatan laporan kerusakan jalan berlubang dalam aplikasi. Pengujian beberapa gambar menunjukkan bahwa model SSD-MobileNet berhasil mendeteksi lubang di jalan dengan akurasi 93%, sementara model U-Net mencapai akurasi 80% dalam memprediksi tingkat keparahan pada jalan berlubang.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

jitet

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET) merupakan jurnal nasional yang dikelola oleh Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik (FT), Universitas Lampung (Unila), sejak tahun 2013. JITET memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Informatika dan Teknik Elektro. JITET berkomitmen untuk ...