Sistem Temu Kembali Citra Lubang Jalan Aspal Berdasarkan Tingkat Kerusakan Menggunakan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix

Abstrak

Salah satu faktor lamanya proses perbaikan jalan yaitu disebabkan oleh proses pencatatan kondisi kerusakan jalan yang masih dilakukan secara manual oleh tenaga kerja manusia sepenuhnya. Seiring berkembangnya teknologi, banyak penelitian terkait sistem deteksi kerusakan jalan menggunakan pengolahan citra digital. Tujuan penelitian ini yaitu untuk membangun sistem temu kembali citra lubang jalan aspal berdasarkan tingkat kerusakan. Proses diawali dengan melakukan pre-procesing untuk mendapatkan area lubang jalan tersegmentasi. Selanjutnya memanfaatkan ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Fitur yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebanyak 52 fitur yang berasal dari 13 fitur dengan sudut 0^o, 45^o, 90^o dan 135^o. Dari 52 fitur tersebut dilakukan seleksi fitur menggunakan metode Wrapper dan CFS (Correlation Based Feature Selection). Berdasarkan hasil dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan citra lubang jalan sebanyak 117 yang berhasil tersegmentasi dengan tepat pada diameter 101x101, = 75 dan =75. Penggunaan metode seleksi fitur Wrapper memberikan hasil rata-rata akurasi dan MAP (Mean Average Precision) yang lebih tinggi dibandingkan menggunakan metode seleksi fitur CFS  maupun tidak menggunakan seleksi fitur. Akurasi dan MAP yang dihasilkan dari metode Wrapper dengan d=1 masing-masingnya yaitu sebesar 55,61% dan 0,710.