DETEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN METODE YOLOv5

Akhmad Fuad Arif, 3011810008 (2022) DETEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN METODE YOLOv5. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

[img] Text (COVER)
0. COVER.pdf

Download (274kB)
[img] Text (HALAMAN JUDUL)
1. HALAMAN JUDUL.pdf

Download (261kB)
[img] Text (HALAMAN PENGESAHAN)
2. HALAMAN PENGESAHAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (906kB) | Request a copy
[img] Text (HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI)
3. HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (345kB) | Request a copy
[img] Text (HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS)
4. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (302kB) | Request a copy
[img] Text (ABSTRAK)
5. ABSTRAK.pdf

Download (344kB)
[img] Text (KATA PENGANTAR)
6. KATA PENGANTAR.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (368kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR ISI)
7. DAFTAR ISI.pdf

Download (317kB)
[img] Text (DAFTAR GAMBAR)
8. DAFTAR GAMBAR.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (329kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR TABEL)
9. DAFTAR TABEL.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (323kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR KODE)
10. DAFTAR KODE.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (325kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
11. BAB 1 PENDAHULUAN.pdf

Download (686kB)
[img] Text (BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA)
12. BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (790kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN)
13. BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
14. BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN)
15. BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (389kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
16. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (697kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
17. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy
[img] Text (FULLTEXT)
SKRIPSI - AKHMAD FUAD ARIF (3011810008).pdf
Restricted to Repository staff only

Download (9MB) | Request a copy
[img] Text (FULLTEXT DOC)
SKRIPSI - AKHMAD FUAD ARIF (3011810008).docx
Restricted to Repository staff only

Download (23MB) | Request a copy
[img] Text (JURNAL - AKHMAD FUAD ARIF (3011810008))
JURNAL - AKHMAD FUAD ARIF (3011810008).docx
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Keberadaan infrastruktur jalan memiliki peran sangat vital dalam sistem transportasi guna mendukung berlangsungnya kelancaran aktivitas yang dilakukan oleh pengguna jalan. Menurut Dinas PUPR Kabupaten Gresik, hanya 235,301 kilometer jalan di Kabupaten Gresik dalam kondisi baik dari total ruas jalan sepanjang 522,164 kilometer. Salah satu penyebab pemeliharaan jalan membutuhkan waktu yang lama dikarenakan masih dilakukan secara manual. Maka dari itu dalam penelitian ini mengusulkan dengan melakukan deteksi kerusakan jalan secara otomatis merupakan salah satu tindakan pencegahan yang efektif untuk mengetahui kondisi kerusakan jalan. Dari permasalahan tersebut, penulis ingin membangun sebuah aplikasi website yang dirancang untuk membantu Dinas PUPR Kabupaten Gresik dalam pemeliharan jalan dengan memanfaatkan pengolahan citra digital untuk mendeteksi kerusakan jalan. Dalam penelitian ini penulis akan menggunakan metode YOLOv5 yang merupakan algoritma untuk deteksi objek dan menggunakan data citra yang didapatkan dari Dinas PUPR Kabupaten Gresik. Terdapat 5 objek kerusakan jalan yang akan dideteksi diantaranya lubang, pelepasan butir, pengelupasan, retak kulit buaya, dan retak halus. Hasil terbaik yang didapatkan dari model dengan melakukan training sebanya 100 epoch adalah 87,9% precision dan 92,4% recall.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Softfile/KK.22/UISI-01/IF
Uncontrolled Keywords: YOLOv5, Kerusakan jalan, Deteksi objek, Aplikasi, Website
Contributors:
ContributionNameEmail
Thesis advisorMohammad Arif Rasyidi, S.Kom.,M.Kom.,MCEmohammad.rasyidi@uisi.ac.id
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Department of Informatics
Depositing User: Akhmad Fuad Arif
Date Deposited: 19 Aug 2022 15:20
Last Modified: 19 Aug 2022 15:20
URI: https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/3676

Actions (login required)

View Item View Item