Deteksi Kerusakan Permukaan Jalan Menggunakan Citra UAV Dengan Metode Support Vector Machine (Studi Kasus: Jl. Gamalama I, Kec. Sukun, Kota Malang)

Longa, Cristin (2022) Deteksi Kerusakan Permukaan Jalan Menggunakan Citra UAV Dengan Metode Support Vector Machine (Studi Kasus: Jl. Gamalama I, Kec. Sukun, Kota Malang). Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

	Text Bagian awal.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (4MB)
	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (5MB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (12MB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (586kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (474kB)
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (9MB) | Request a copy

Abstract

Kondisi jalan merupakam prasarana angkutan darat yang sangat penting dalam memperlancar kegiatan ekonomi dan kegiatan sosial lainnya sehingga kondisi dari jalan sangat diperhatikan. Kerusakan jalan mempengaruhi keselamatan dan kenyamanan pengguna jalan, bahkan juga dapat mengakibatkan kecelakaan.Kondisi jalan yang rusak sering menyebabkan kecelakaan, bahkan mengakibatkan jatuh korban dan kerugian terserempet atau ditabrak kendaraan lain saat menghindari jalan rusak tersebut. Tujuan dari penelitian ini dimana mengaplikasikan metode Support Vector Machine untuk mendeteksi objek kerusakan jalan lubang dan retak selain itu juga untuk mengetahui ketelitian dari hasil deteksi objek dari metode Support Vector Machine untuk kerusakan jalan lubang dan retak yang dapat dimanfaatkan untuk menerapkan penetuan kerusakan jalan secara otomatis metode Support Vector Machine. Hasil akurasi dari pengujian model Support Vector Machine untuk deteksi kerusakan jalan lubang dan retak menggunakan citra uav mendapatkan hasil 73,333% dimana dapat diartikan bahwa metode segmentasi K-Means clustering, ekstraksi ciri hingga klasifikasi support vector machine dapat di terapkan pada klasifikasi deteksi kerusakan jalan lubang dan retak. Dengan total data yang didapatkan sejumlah 148 set data yang kemudian disampling mendapatkan 20 set data latih dan 60 set data uji. Hasil dari validasi lapangan untuk pengukuran peraturan perbaikan kerusakan jalan ini mengukur dimensi kerusakan retak dan lubang dengan sample 15 set data lubang dan 15 set data retak mendapat selisih sebesar 0.199 cm. Pemanfaatan model support vector machine dikatakan mampu dan dapat dijalankan dengan baik dalam menentukan klasifikasi jenis kerusakan jalan lubang dan retak.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Cristin Andreisa Longa (1825008)
Uncontrolled Keywords:	JALAN, CITRA UAV ,UPPORT VECTOR MACHINE
Subjects:	Engineering > Geodesy Engineering
Divisions:	Fakultas teknik Sipil dan Perencanaan > Teknik Geodesi S1 > Teknik Geodesi S1(Skripsi)
Depositing User:	Users 911 not found.
Date Deposited:	27 Oct 2022 06:05
Last Modified:	27 Oct 2022 06:05
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/9476

Actions (login required)

View Item