NADHIF, NAUFAL ADLI (2022) KLASIFIKASI KONDISI PERMUKAAN PADA ASPAL MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Undergraduate thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur.
|
Text (Cover)
Cover.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (BAB 1)
bab 1.pdf Download (663kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.upnjatim.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
bab 2.pdf Restricted to Registered users only until 21 July 2025. Download (1MB) |
|
|
Text (BAB III)
bab 3.pdf Restricted to Registered users only until 21 July 2025. Download (824kB) |
|
|
Text (BAB IV)
bab 4.pdf Restricted to Registered users only until 21 July 2025. Download (1MB) |
|
|
Text (BAB V)
bab 5.pdf Download (403kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
daftar pustaka.pdf Download (288kB) | Preview |
Abstract
Jalan merupakan infrastuktur yang sangat penting. Kondisi jalan yang baik maka akan meningkatkan mobilitas dan kesejahteraan masyarakat. Oleh karenanya, pemeliharaan jalan haruslah sangat diperhatikan. Dengan berkembang pesatnya era teknologi saat ini, telah banyak dilakukan penelitian untuk mendeteksi ataupun mengklasifikasikan berbagai kerusakan jalan. Beberapa metode yang telah digunakan untuk penelitian sejenis ini antara lain seperti K-NN, Faster R-CNN, YOLO v1 hingga v4, pengolahan citra digital, dan varian CNN lainnya. Sedangkan arsitektur yang umum digunakan berbagai macam seperti Residual Network (Resnet), Alexnet, Googlenet, dan lain lain. Dalam penelitian ini, objek yang dijadikan bahan penelitian adalah jalan beraspal. Citra jalan beraspal lalu diberi gangguan brightness, dan blur. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network dengan arsitektur resnet34. Jenis kerusakan yang diklasifikasikan dalam penelitian ini dibagi menjadi 3 kelas yaitu jalan berlubang, jalan retak, dan jalan tidak rusak. Hasil akurasi dari penelitian ini memiliki rata-rata nilai 96.68%, dan rata-rata running time 1,950.36 detik.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||||||||
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science | ||||||||||||
| Divisions: | Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics | ||||||||||||
| Depositing User: | Mr Naufal adli Nadhif | ||||||||||||
| Date Deposited: | 07 Mar 2024 03:33 | ||||||||||||
| Last Modified: | 07 Mar 2024 03:33 | ||||||||||||
| URI: | http://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/8700 |
Actions (login required)
 |
View Item |