## PENILAIAN KERUSAKAN BETON MELALUI PEMROSESAN GAMBAR DENGAN CANNY EDGE DETECTION METHOD
Endru Suphato 1 , Henny Wiyanto 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: endrus.ts@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta
Email: hennyw@ft.untar.ac.id
Masuk: 23-01-2020, revisi: 08-02-2020, diterima untuk diterbitkan: 11-02-2020

## ABSTRACT
Concrete damage assessment for further action is very important for the safety of building strength before something unexpected happens. Therefore, an early assessment of a building that might seem alarming is very important. There are many methods that can be used to assess concrete damage, starting from the visual, use of tools, destructive and non-destructive test. As the rapid development of infrastructure, there is also an increase need to assess the damaged concrete. Not only new buildings, old buildings also need to be assessed to ensure the safety of these buildings, especially buildings affected by earthquakes, natural disasters, dirty environments and or others. The high need for assessors in these locations become a problem if the building is huge and will take time if done with a small workforce, technological assistance is the solution. Buildings affected by natural disasters causes various kinds of damage, starting from cracks, mold and stains on concrete blankets. This damage can interfere with the strength and safety of the building, so assessing damage to concrete is very important. Not all buildings that are damaged are safe to go to, let alone stepped on, so we need the help of technology, for example cameras or drones.
Keywords: assessment, damage, technology

## ABSTRAK
Dalam dunia konstruksi, penilaian kerusakan beton untuk penindakan lanjut sangatlah penting demi keamanan kekuatan gedung sebelum terjadinya sesuatu yang tidak diinginkan. Maka itu penilaian dini bangunan yang mungkin terlihat menghawatirkan sangat penting. Ada banyak metode yang bisa digunakan untuk menilai kerusakan  beton tersebut, dimulai dari visual, pengujian yang menggunakan alat, destructive maupun non- destructive  test. Seiring pesatnya pembangunan infrastruktur, maka bertambah juga keperluan untuk menilai kerusakan beton tersebut. Tak hanya bangunan baru, bangunan lama pun perlu dinilai untuk memastikan keamanan bangunan tersebut khususnya bangunan-bangunan yang terkena gempa, bencana alam, lingkungan yang kotor dan atau lainnya. Tingginya keperluan penilai di lokasi tersebut menjadi masalah apabila bangunannya sangat luas dan akan memakan waktu apabila dikerjakan dengan tenaga kerja yang sedikit, maka bantuan teknologi adalah solusinya.  Bangunan yang terkena bencana alam mengakibatkan bermacam-macam kerusakan, dimulai dari keretakan, jamur dan noda pada selimut beton. Kerusakan ini dapat mengganggu kekuatan dan keamanan bangunan tersebut, dengan itu penilaian kerusakan pada beton sangatlah penting. Tidak semua bangunan yang mengalami kerusakan tersebut aman untuk didatangi apalagi dipijak, maka itu kita membutuhkan bantuan teknologi, contohnya kamera ataupun drone.
Kata kunci : penilaian, kerusakan, teknologi

## 1. PENDAHULUAN
Dalam dunia  konstruksi, keberlanjutannya infrastruktur sipil bisa dicapai dengan bertahap dan penilaian yang menerus menggunakan Structural Health Monitoring (SHM) tools and technique (Sankarasrinivasan, Balasubramanian, Karthik, Chandrasekar dan Gupta). Penilaian kondisi struktur adalah praktik professional yang memperhatikan kerusakan, pada elemen struktur, perbaikan pemeliharaan dan rehabilitasi struktur (Tirpude, Jain, Bhattacharjee). Maka itu penilaian dini bangunan yang mungkin terlihat menghawatirkan sangat penting. Penilaian kondisi ini terlibat pada infrastrukstur sipil seperti jembatan, bendungan, pembangkit listrik dan jalur pipa (Pragalath, Seshathiri, Rathod dan Esakki).  Ada banyak metode yang bisa digunakan untuk menilai kerusakan beton tersebut, dimulai dari visual, pengujian yang menggunakan alat, destructive maupun non-destructive test .
Contoh penilaian visual ialah penilai datang ke lokasi bangunan yang diperlukan penilaian, penilai akan mencatat setiap elemen bangunan (balok, kolom, pelat, dll) pada tabel yang penilai tersebut gunakan dengan tingkat kerusakan atau kondisi elemen tersebut. Cara penilaian ini biasa disebut sebagai penilaian visual secara langsung.
Seiring pesatnya pembangunan infrastruktur, maka bertambah juga keperluan untuk menilai kerusakan beton tersebut. Tak hanya bangunan baru, bangunan lama pun perlu dinilai untuk memastikan keamanan bangunan tersebut khususnya bangunan-bangunan yang terkena gempa, bencana alam, lingkungan yang kotor dan atau lainnya. Tingginya keperluan penilai di lokasi tersebut menjadi masalah apabila bangunannya sangat luas dan akan memakan waktu apabila dikerjakan dengan tenaga kerja yang sedikit, maka bantuan teknologi adalah solusinya.
Bangunan yang terkena bencana alam mengakibatkan bermacam-macam kerusakan, dimulai dari keretakan, jamur dan noda pada selimut beton. Kerusakan ini dapat mengganggu kekuatan dan keamanan bangunan tersebut, dengan itu penilaian kerusakan pada beton sangatlah penting. Tidak semua bangunan yang mengalami kerusakan tersebut aman untuk didatangi apalagi dipijak, maka itu kita membutuhkan bantuan teknologi, contohnya kamera ataupun drone .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian menjelaskan secara rinci tahapan penelitian dari mulai persiapan sampai penarikan kesimpulan. Prosedur analisis, sumber data, teknik pengumpulan data, dan teknik analisis juga perlu dipaparkan secara jelas dan berurutan sesuai urutan pelaksanaan penelitian. Penulis diperkenankan mencantumkan diagram alir penelitian.

## Diagram Alur Penelitian
Penelitian ini dibuat untuk memperoleh cara baru untuk mempermudah penilaian kerusakan beton dengan bantuan teknologi. Dimulai dari melakukan studi lapangan dan studi literature lalu mengidentifikasi masalah.

## Identifikasi Masalah
Banyak macam atau metode dalam menilai kerusakan beton, untuk mengatasi masalah-masalah yang timbul. Penelitian ini dibuat untuk meneliti dan menilai kerusakan pada bangunan yang akan dinilai. Penilaian ini dilakukan dengan bantuan aplikasi yang sudah dimodifikasi untuk memberi kemudahan dalam penilaian menggunakan komputer. Alat bantu tersebut akan memproses gambar yang diambil di lapangan untuk diberikan nilai kerusakan atau condition rating .

## Merancang Aplikasi
Untuk menyelesaikan penelitian ini, aplikasi  pertama-tama harus dirancang menggunakan MATLAB yang dibuat sedemikian rupa untuk kepentingan penelitian ini.  Membuat fungsi untuk membaca dan memproses gambar kerusakan, menampilkan jenis kerusakan, menentukan tingkat kondisi setiap jenis kerusakan, menghitung tingkat kondisi per-elemen struktur.

## Pengumpulan Data
Data-data di penelitian ini dikumpulkan dengan cara pengembilan gambar kerusakan pada bangunan yang aktif maupun sudah tidak aktif, contohnya kantor, bangunan mal, apartemen dan sebagainya.  Pengambilan gambar dilakukan dengan cara memposisikan kamera atau alat tangkap gambar sejajar dengan objek atau elemen bangunan yang ingin diambil sebagai data, pastikan penerangan yang cukup agar gambar yang ditangkap dapat dilihat dengan jelas.

## Pemrosesan Gambar
Mendeteksi keretakan pada elemen beton sangatlah penting pada proses penilain kerusakan komponen (Hutcinson, Chen). Pemrosesan gambar dilakukan menggunakan aplikasi MATLAB yang sudah di rancang untuk mendeteksi keretakan ataupun kerusakan lainnya.  Langkah-langkah pemrosesan dimulai dari:
• Mengunduh gambar kerusakan kedalam program.
• Program akan membaca gambar.
• Gambar kerusakan yang berupa noda, retak dan lain lain akan diproses didalam aplikasi tersebut.
• Hasil pemrosesan gambar berupa gambar hitam putih dan kerusakan saja yang ditampilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Mengoperasikan Aplikasi
Aplikasi yang sudah dirancang pada program bantuan MATLAB dijalankan. Window baru akan muncul dan menampilkan tampilan awal untuk aplikasi penilaian kerusakan ini. Tampilan awal terlihat seperti gambar berikut:
Gambar 2. Tampilan awal
Langkah selanjutnya ialah memasukan gambar kerusakan yang ingin diproses untuk dinilai pada aplikasi ini dengan menekan tombol ‘Add Image’ yang berada pada sisi kanan seperti yang ditunjukkan gambar berikut:

## Gambar 3. Tombol ‘Add Image’
Setelah gambar yang sudah dipilih ditampilkan pada aplikasi ini, proses penilaian dapat langsung dilakukan dengan langkah pertama mengidentifikasi kerusakan-kerusakan yang ada pada gambar kerusakan ini. Untuk setiap kerusakan yang teridentifikasi, diperlukan tombol ‘calculate’ untuk memasukan nilai kerusakan pada perhitungan apabila terdapat lebih dari satu jenis kerusakan.
Gambar 4. Jenis-jenis kerusakan Gambar 5. Tombol ‘calculate’ untuk memasukan nilai kerusakan
Apabila ada kesalahan dalam memasukan nilai, terdapat tombol ‘reset’ untuk menghapus kesalahan tersebut. Hasil akhir dari penilaian ini ditampilkan pada kolom yang bertuliskan ‘calculated value’ pada gambar 5.
Nilai-nilai kerusakan yang digunakan diambil dari pengolahan data dengan metode fuzzy logic (jain dan bhata, 2012). Nilai-nilai ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Condition Rating yang diperoleh dari hasil pengolahan data
dengan metode fuzzy logic (jain dan bhat, 2012) Jenis Kerusakan Definisi Indeks Kondisi Retak adalah pemisahan yang sempurna atau tidak sempurna, dari beton, menjadi 2 bagian atau lebih yang dihasilkan oleh perpecahan atau perekahan Craze Crack Retak acak yang terjadi secara halus atau terdapat celah- celah pada permukaan plester, pasta semen, mortar, atau beton 1.75 Crazing Lanjutan dari craze cracks. Pola craze cracks yang berada di permukaan 2.00 Hairline Crack Retak pada permukaan beton dengan lebar yang kecil 1.33 Plastic Shrinkage Retak pada permukaan beton yang masih baru, dimana beton tersebut masih plastis. 2.00 Random Cracks Retak yang tak terkontrol terjadi karena terjadi di berbagai arah dari control joint 1.71 Shrinkage craking Retak pada struktur yang disebabkan oleh kegagalan kuat tekan karena pengurangan konten kelembaban pada internal atau eksternal, karbonasi, atau keduanya 2.00 Delamination Retak, pemisahan beton terjadi secara horizontal dan paralel dan umumnya terjadi pada permukaan beton. Sangat sering ditemukan pada deck jembatan, pelat lantai pada gedung parkir 2.00
Tabel 1. Condition Rating yang diperoleh dari hasil pengolahan data dengan metode fuzzy logic (jain dan bhattacharjee, 2012) (lanjutan)
Berikut hasil penilaian yang sudah dilakukan pada lantai 1 bangunan yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 2. Hasil Penilaian Nomor Element Jenis Kerusakan Rating Lantai 1 B1 Balok Spalling (Large) 3 B2 Balok Discoloration, Crazing 2.45 B3 Balok Spalling (Large) 3 B4 Balok Discoloration 2.9 B5 Balok Scaling (Medium) 2 B6 Balok Discoloration 2.9 B7 Balok Spalling (Large) 3 B8 Balok Scaling (Medium) 2 B9 Balok Scaling (Medium) 2 B10 Balok Discoloration 2.9 Jenis Kerusakan Definisi Indeks Kondisi Discoloration Perubahan warna beton dari warna normal atau warna yang diinginkan, biasanya terjadi karena karat atau perubahan kimiawi. 2.90 Efflorescence Endapan dari garam putih, biasanya kalsium karbonat, terlihat di permukaan beton yang mengalami retak akibat reaksi alkali-silika dan pemekaran yang terjadi di permukaan dinding 2.50 Honeycomb Void pada beton yang disebabkan oleh kekurangan vibrasi/getaran saat penuangan beton segar, slump yang rendah atau tidak sesuai, atau kemampatan baja tulangan 2.29 Corrosion Penguraian atau keruntuhan pada besi tulangan beton karena elektrolisis atau serangan kimiawi 3.57 Scaling adalah pengupasan semen matriks dekat bagian permukaan. Scaling merupakan proses dari
disintegration
- Scaling (light)
- Scaling (medium)
- Scaling (serve)
Scaling terjadi hanya pada permukaan mortar tidak mengakibatkan agregat kasar terlihat Scaling terjadi pada permukaan mortar dengan kedalaman 5 sampai 10 mm (0.2 - 0.4 in.) dan mengekspos agregat kasar Scaling terjadi pada permukaan mortar dengan kedalaman 5 sampai 10 mm (0.2 - 0.4 in.) dan agregat kasar terkikis dengan kedalaman 10 - 20 mm (0.4 - 0.8 in.) 1.75 2.00 2.50 Spalling adalah rontoknya pecahan beton, biasanya berbentuk serpihan dari beton - Spall (small) - Spall (large) Spalling berbentuk lingkaran atau oval atau, di kasus lain berbentuk memanjang, spall dengan kedalaman tidak lebih dari 20 mm (0.8 in.) dan 150 mm (6 in.) Spalling berbentuk lingkaran atau oval atau, di kasus lain berbentuk memanjang, spall dengan kedalaman lebih dari 20 mm (0.8 in.) dan 150 mm (6 in.) 2.00 3.00
Tabel 2. Hasil Penilaian (lanjutan) Nomor Element Jenis Kerusakan Rating Lantai 1 B11 Balok Scaling (Medium) 2 B12 Balok Scaling (Medium) 2 B13 Balok Spalling (Small) 2 B14 Balok - - B15 Balok Scaling (Small) 1.75 B16 Balok - - B17 Balok Discoloration 2.9 B18 Balok Spalling (Large) 3 B19 Balok - - B20 Balok Scaling (Medium) 2 B21 Balok Scaling (Small) 1.75 B22 Balok Scaling (Small) 1.75 B23 Balok Scaling (Small) 1.75 B24 Balok Scaling (Medium) 2 B25 Balok - - B26 Balok Scaling (Medium) 2 B27 Balok Discoloration 2.9 B28 Balok - - B29 Balok Scaling (Medium) 2 B30 Balok Scaling (Medium) 2 B31 Balok Scaling (Medium) 2 B32 Balok Spalling (Large) 3 B33 Balok Random Cracks, Scaling (Medium) 1.855 B34 Balok Spalling (Small) 2 K1A Kolom Discoloration 2.9 K1B Kolom Crazing 2 K1C Kolom Scaling (Medium) 2 K1D Kolom Discoloration 2.9 K1E Kolom Corrosion 3.57 K1F Kolom Scaling (Medium) 2 K2A Kolom Discoloration 2.9 K2B Kolom Corrosion, Discoloration 3.235 K2D Kolom Scaling (Severe) 2.5 K2F Kolom Scaling (Medium) 2 K3A Kolom Spalling (Large), Corrosion 3.29 K3B Kolom Discoloration 2.9 K3D Kolom - - K3F Kolom Crazing 2 K4A Kolom Spalling (Large) 3 K4B Kolom - -
Tabel 2. Hasil Penilaian (lanjutan) Nomor Element Jenis Kerusakan Rating Lantai 1 K3D Kolom - - K3F Kolom Crazing 2 K4A Kolom Spalling (Large) 3 K4B Kolom - - K4C Kolom - - K4D Kolom - - K4E Kolom - - P1 Pelat Discoloration 2.9 P2 Pelat Discoloration 2.9 P3 Pelat Discoloration 2.9 P4 Pelat - - P5 Pelat Discoloration 2.9 P6 Pelat Discoloration, Spalling (Large) 2.95 P7 Pelat Discoloration 2.9 P8 Pelat - - P9 Pelat Spalling (Large), Corrosion 3.29 P10 Pelat - - P11 Pelat Discoloration 2.9 P12 Pelat Discoloration 2.9 P13 Pelat - - P14 Pelat - -

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil dari penelitian ini menunjukkan:
• Pemrosesan gambar dilakukan dengan  merancang  aplikasi dengan bantuan  MATLAB  menggunakan Graphical User Interface (GUI). Langkah selanjutnya adalah membuat fungsi untuk membaca dan memproses gambar kerusakan, menampilkan jenis kerusakan, menentukan tingkat kondisi setiap jenis kerusakan, menghitung tingkat kondisi per-elemen struktur.
• Penggunaan aplikasi penilaian dilakukan dengan menginput gambar kerusakan berupa foto hasil pengamatan lapangan dan menentukan jenis kerusakan. Aplikasi akan secara otomatis menghasilkan tingkat kondisi kerusakan beton.
• Kendala yang timbul pada proses pembacaan foto hasil pengamatan lapangan adalah hasil pemrosesan gambar kurang jelas. Hal ini terjadi karena cara pengambilan foto di lapangan yang kurang tepat. Sehingga disyaratkan pengambilan foto tegak lurus bidang agar aplikasi penilaian dapat membaca kondisi kerusakan dengan lebih jelas seperti lebar dan panjang retak.

## Saran
• Dalam pengambilan gambar dapat menggunakan peralatan yang lebih bagus agar hasil fotonya bisa dianalisa lebih baik oleh program, contohnya extension agar kamera bisa tegak lurus dengan balok, kolom dan pelat. Adapun syarat seperti ini agar aplikasi yang dirancang bisa membaca gambar dan menganalisa gambar dengan sangat baik.
• Penggunaan teknologi Drone dapat digunakan untuk membantu pengambilan gambar di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Hutchinson T. C., Chen Z. Q.  “Improved Image Analysis for Evaluating Concrete Damage”. Journal of Computing in Civil Engineering ASCE . University of Notre Dame. Indiana. 2006. Jain K. K., Bhattacharjee B.  “Application of Fuzzy Concepts to the Visual Assessment of Deteriorating Reinforced Concrete Structures”. Journal of Construction Engineering and Management ASCE .  Vol. 138. Mar 2012: 399-408.
Pragalath H., Seshathiri S., Rathod H., Esakki B., Gupta R.  “ Deterioration  Assessment of Infrastructure Using Fuzzy Logic and Image Processing Algorithm ”. ASCE. University of Manchester. 2018. Sankarasrinivasan S., Balasubramanian E., Karthik K., Chandrasekar U., Gupta R., 2015. “Health Monitoring of Civil Structures with Integrated UAV and Image Processing System”. ELSEVIER . Vol. 54. 2015: 508-515.
Tirpude, N.P., Jain, K.K., and Bhattacharjee, B. “Decision model for repair prioritization of reinforced-concrete structures.” Journal of performance of Constructed Facilites, 28(2), April 2014.