Thenov, Jason (2014) Rancang bangun aplikasi pendeteksi retakan jalan menggunakan metode adaptive thresholding sauvola dan backpropagation. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
![[img]](https://kc.umn.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Abstract
Jalan raya merupakan jalan utama yang sering digunakan untuk berlalu lintas. Salah satu penyebab kerusakan pada jalan adalah beban kendaraan yang berlebihan dan repitisi beban. Penggunaan metode image processing merupakan metode yang digunakan sejak tahun 1997 dan memberikan hasil yang lebih akurat, aman dan cepat daripada survey secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kelayakan penggunaan metode adaptive thresholding sauvola dan jaringan syaraf tiruan metode backpropagation dalam mendeteksi retakan jalan beraspal berdasarkan pattern tiap jenisnya. Jaringan syaraf tiruan menggunakan 64 buah data training yang terdiri dari 16 retak kulit buaya, 16 retak halus, 16 retak susut dan 16 retak selip. Kemudian 24 buah data testing yang memiliki variasi jenis retakan masin-masing. Hasil penelitian yang diperoleh adalah 21 dari 24 data testing yang berhasil ditebak oleh aplikasi, berdasarkan nilai keluaran yang dihasilkan pada output layer. Maka dapat disimpulkan bahwa metode adaptive thresholding dan backpropagation layak digunakan dalam mendeteksi jenis retak pada jalan beraspal
| Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
|---|---|
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 000 Computer Science, Information and General Works 600 Technology (Applied Sciences) > 620 Engineering 600 Technology (Applied Sciences) > 620 Engineering > 620 Engineering and Applied Operations |
| Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Informatics |
| Depositing User: | Administrator UMN Library |
| Date Deposited: | 31 Jul 2017 05:21 |
| Last Modified: | 27 Jan 2023 01:42 |
| URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1644 |
Actions (login required)
 |
View Item |
