## SISTEM PENDETEKSI KERUSAKAN JALAN ASPAL MENGGUNAKAN CANNY EDGE DETECTION
Farhan Aditya Rafi 1 , Adriana Fanggidae 2 , dan Yulianto Triwahyuadi Polly 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adi Sucipto Kupang, Indonesia
1 Email: farhanadityarafi@gmail.com
2 Email: adrianafanggidae@staf.undana.ac.id
3 Email: yuliantopolly@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Jalan adalah akses bagi manusia untuk berpindah tempat, menghubungkan suatu tempat ke tempat yang  lain,  dan  berfungsi  sebagai  prasarana  transportasi.  Frekuensi  penggunaan  jalan  sangat  tinggi  dan dilalui oleh para pengguna jalan termasuk mereka yang menggunakan kendaraan baik itu kendaraan kecil, sedang, dan besar. Namun, kondisi jalan tidak selalu mulus dan seringkali terdapat kerusakan pada beberapa ruas jalan. Faktor-faktor seperti air, cuaca, perubahan suhu, ketidakstabilan kondisi tanah dasar, temperatur udara, proses pemadatan yang kurang baik di atas lapisan tanah dasar, dan tonase atau kendaraan-kendaraan berat  yang  mempunyai  muatan  yang  melebihi  kapasitas,  serta  peningkatan  volume  kendaraan,  dapat menyebabkan kerusakan jalan. Kerusakan jalan dapat menurunkan pendapatan ekonomi dan meningkatkan angka  kecelakaan.  Jenis  kerusakan  jalan  aspal  seperti  jalan  bergelombang,  jalan  berlubang,  retak,  dan genangan aspal dapat menyebabkan bahaya bagi pengguna jalan. Namun, jalan berlubang merupakan jenis kerusakan  yang  sering  menyebabkan  terjadinya  kecelakaan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Canny Edge  Detection untuk  mendeteksi  kerusakan  jalan  aspal.  Ukuran  minimal  objek  yang  dapat  dideteksi sebagai kerusakan jalan adalah 15x15 piksel dan maksimal sebesar 290x540 piksel. Pengujian dilakukan pada 65 data primer dan 35 data sekunder, dan diperoleh rata-rata akurasi sebesar 90,5% dan 88% berturut- turut.
Kata kunci: jalan aspal, kerusakan jalan, Canny edge detection

## ABSTRACT
Road is a means of access for humans to move from one place to another, connecting one place to another, and serves as a transportation infrastructure. The frequency of road usage is very high and is passed by road users including those who use vehicles, whether small, medium, or large. However, road conditions are not always smooth and often there are damages in some sections of the road. Factors such as water, weather, temperature changes, unstable subgrade conditions, air temperature, poor compaction processes on the subgrade layer, and overloaded heavy vehicles can cause road damage. Road damage can reduce economic  revenue  and  increase  accident  rates.  Types  of  asphalt  road  damage  such  as  waves,  potholes, cracks, and asphalt puddles can cause hazards to road users. However, potholes are the most common type of damage that can cause accidents. This study used the Canny edge detection method to detect asphalt road damage. The minimum object size that can be detected as road damage is 15x15 pixels and a maximum of 290x540 pixels. Testing was carried out on 65 primary data and 35 secondary data, and an average accuracy of 90.5% and 88% were obtained respectively.
Keywords: asphalt road, road damage, Canny edge detection

## 1. PENDAHULUAN
Jalan merupakan jalur akses yang menghubungkan suatu kawasan dengan kawasan lainnya yang dapat  dilalui  oleh  pengguna  jalan,  meliputi  kendaraan  kecil,  sedang,  dan  besar.  Kualitas  jalan  dapat mengalami penurunan akibat air, cuaca, perubahan suhu, tidak stabilnya kondisi tanah dasar, temperatur udara, kurang baiknya proses pemadatan di atas lapisan tanah dasar, dan tonase atau kendaraan-kendaraan berat yang mempunyai muatan yang melewati kapasitas, serta semakin meningkatnya volume kendaraan [ 1 ]. Kondisi jalan yang mengalami kerusakan dapat mengganggu kenyamanan dan keselamatan pengguna jalan, serta dapat  menghambat perekonomian. Terdapat  beragam  jenis kerusakan jalan, biasanya berupa gelombang ( corrugation ), lubang ( pothole ), genangan aspal di permukaan jalan ( bleeding ), dan retak-retak ( cracking ).  Berdasarkan  Data  Direktorat  Lalu  Lintas  (DitLanTas)  tahun  2015,  terdapat  sekitar  24  ribu kejadian  kecelakaan  di  jalan  yang  mana  terbanyak  disebabkan  oleh  jalan  berlubang.  Deteksi  kerusakan jalan  melalui  tangkapan  kamera  dapat  dilakukan  dengan  mendeteksi  adanya  garis  tepi  yang  tebal.  Pada pengolahan  citra  digital,  garis  tebal  ini  dapat  dideteksi  menggunakan  metode edge  detection .  Pada penelitian oleh [ 2 ] digunakan Canny edge detection dan deteksi kontur untuk mendeteksi lubang di jalan
dalam  mode  video  dengan  jarak  pengambilan  antara  2  sampai  20  meter  dan  kecepatan  kurang  dari  60 km/jam. Pendekatan ini memiliki tingkat presisi sebesar 81,8% dan recall sebesar 74,4%. Pada penelitian yang  dilakukan  oleh  [ 3 ],  terdapat  2  tahapan  untuk  mendeteksi  lubang  di  jalan  yaitu  segmentasi menggunakan edge detection , dan validasi jalan berlubang dengan cara membandingkan citra jalan biasa dan  citra  yang  ditinjau.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  Canny edge  detection merupakan metode  terbaik  bila  dibandingakan  dengan  metode  Sobel  dan  Prewitt.  Penelitian  [ 2 ]  dan  [ 3 ]  tidak melibatkan pelatihan untuk deteksi lubang di jalan. Pada penelitian ini dilakukan deteksi lubang di jalan aspal  tanpa  melibatkan  pelatihan,  tahapannya  yaitu resizing , grayscale ,  Otsu thresholding ,  dilasi  dan pelabelan.

## 2. MATERI DAN METODE

## Resizing
Dalam  pengolahan  citra  digital,  ukuran  citra  menjadi  sangat  penting.  Ukuran  citra  yang  kecil membutuhkan waktu komputasi yang lebih sedikit untuk diolah ke tahapan selanjutnya. Nearest neighbor merupakan  metode resizing yang  paling  sederhana.  Algoritma nearest  neighbor [ 4 ]  dapat  dilihat  pada Gambar 1 . for i = 0 to tinggi_citra_tujuan -1 for j = 0 to lebar_citra_tujuan -1 𝑥 = 𝑐𝑒𝑖𝑙 (𝑗 × 𝑙𝑒𝑏𝑎𝑟_𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎_𝑎𝑠𝑙𝑖 𝑙𝑒𝑏𝑎𝑟_𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎_𝑡𝑢𝑗𝑢𝑎𝑛 )
𝑦 = 𝑐𝑒𝑖𝑙 (𝑖 × 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖_𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎_𝑎𝑠𝑙𝑖 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖_𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎_𝑡𝑢𝑗𝑢𝑎𝑛 )
citra_tujuan( i , j ) = citra_asli( y , x ) end end
Gambar 1. Algoritma nearest neighbor
Grayscale Citra grayscale adalah citra yang memiliki satu kanal warna 8 bit dengan rentang nilai mulai dari 0 hingga 255. Citra dengan satu kanal warna lebih mudah untuk diolah dibandingkan citra dengan tiga kanal warna seperti citra RGB. Persamaan konversi citra RGB ke citra grayscale dapat menggunakan Persamaan 1 [ 5 ],
𝑔(𝑥, 𝑦) = 0.2125𝑅(𝑥, 𝑦) + 0.7154𝐺(𝑥, 𝑦) + 0.0721𝐵(𝑥, 𝑦) ................................................... (1) di mana: 𝑔(𝑥, 𝑦) : intensitas piksel citra hasil grayscale pada koordinat x , y . 𝑅(𝑥, 𝑦) : intensitas piksel pada kanal R di koordinat x , y. 𝐺(𝑥, 𝑦) : intensitas piksel pada kanal G di koordinat x , y. 𝐵(𝑥, 𝑦) : intensitas piksel pada kanal B di koordinat x , y. Otsu thresholding
Pada  tahun  1979  Nobuyuki  Otsu  memperkenalkan  Otsu thresholding yang  bertujuan  untuk membagi  histogram  citra grayscale secara  otomatis  ke  dalam  dua  kelas  yang  berbeda  ( background dan foreground ) tanpa bantuan user . Bentuk umum dari thresholding dapat dilihat pada Persamaan 2 [ 6 ],
𝑡(𝑥, 𝑦) = { 1 𝑔(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 0 𝑔(𝑥, 𝑦) < 𝑇 ......................................................................................................... (2)
dimana: 𝑡(𝑥, 𝑦) : intensitas piksel citra hasil thresholding pada koordinat x , y Nilai T : nilai ambang yang dicari dengan menggunakan algoritma Otsu thresholding [ 7 ] seperti pada Gambar 2 . Canny Edge Detection Canny edge detection diperkenalkan oleh John F. Canny pada tahun 1986. Canny edge detection adalah salah satu operator deteksi tepi yang memiliki banyak tahapan di dalam algoritmanya. Ada beberapa tahapan dalam Canny edge detection [ 8 ] yaitu: 1. Pengurangan noise dengan Gaussian filter
2. Perhitungan gradient amplitude dan gradient direction
3. Non-maximum suppression
4. Select the hysteresis threshold

## Dilasi
Dilasi  merupakan salah  satu operasi morfologi yang bertujuan melakukan penebalan pada citra biner.  Dilasi  sangat  bermanfaat  untuk  menghubungkan  kembali  objek  yang  terputus  setelah  melewati
beberapa  tahapan  pengolahan  citra.  Hasil  operasi  dilasi  tergantung  pada  bentuk  dan  ukuran structure element (strel). Pemilihan strel  yang sesuai dapat memberikan operasi morfologi yang lebih baik pada citra input [ 9 ]. Persamaan 3 adalah operasi dari dilasi, 𝐷(𝐶, 𝑆) = 𝐶⨁𝑆 ........................................................................................................................... (3) di mana:
𝐷 : citra hasil dilasi 𝐶 : citra hasil Canny edge detection 𝑆 : strel Pelabelan
Pelabelan adalah proses pemberian label pada suatu objek atau kelompok. Suatu piksel dikatakan bagian dari suatu kelompok jika memiliki relasi 8-neighbors . Pelabelan menggunakan relasi 8-neighbors memiliki struktur seperti Gambar 3 . 1. T = 0 2.   Hitung weight dari kelas background 𝑊 𝑏 3.   Hitung mean dari kelas background 𝜇 𝑏 4.   Hitung variance dari kelas background 𝜏 𝑏 2
5.   Hitung weight dari kelas foreground 𝑊 𝑓 6.   Hitung mean dari kelas foreground 𝜇 𝑓 7.   Hitung variance dari kelas foreground 𝜏 𝑓 2
8.   Hitung within class variance 𝜏 𝑊 2 = 𝑊 𝑏 𝜏 𝑏 2 + 𝑊 𝑓 𝜏 𝑓 2
9.   Ulangi langkah 2 hingga 8 sampai T = 255 10. Nilai T terpilih adalah yang memiliki nilai 𝜎 𝑊 2 paling minimum
Gambar 2. Algoritma Otsu thresholding 𝑝(𝑥 − 1, 𝑦 − 1) 𝑝(𝑥 − 1, 𝑦) 𝑝(𝑥 − 1, 𝑦 + 1) 𝑝(𝑥, 𝑦 − 1) 𝑝(𝑥, 𝑦) 𝑝(𝑥, 𝑦 + 1) 𝑝(𝑥 + 1, 𝑦 − 1) 𝑝(𝑥 + 1, 𝑦) 𝑝(𝑥 + 1, 𝑦 + 1) Gambar 3. Relasi 8-neighbors

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat beberapa parameter yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1. Pada  Canny edge  detection digunakan  Gaussian sigma =  3  [ 10 ], low  threshold =  0,  dan high threshold = 150
2. Pada dilasi digunakan strel square dengan ukuran 3x3, seperti terlihat pada Gambar 4 . 3. Pada  pelabelan,  suatu  objek  dikatakan  sebagai  objek  kerusakan  jalan  jika  memiliki  ukuran minimal  15  piksel  untuk  panjang  dan  15  piksel  untuk  lebar,  serta  maksimal  290  piksel  untuk panjang dan 540 piksel untuk lebar.
Gambar 4. Strel square 3x3 Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder, dimana untuk data primer diambil pada jarak 5-10 meter. Antar muka sistem yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 5 , penjelasan dari tiap-tiap bagian yaitu (2) bottom proses deteksi kerusakan jalan, (3) citra input , (4) citra hasil deteksi, (5) citra hasil Otsu thresholding , (6) citra hasil Canny edge detection , (7) citra hasil dilasi, dan (8) citra hasil pelabelan.
Pengujian dilakukan terhadap 65 data primer dan 35 data sekunder, dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 1 . Hasil pengujian sistem pada Tabel 1 menunjukkan sistem mampu mendeteksi kerusakan pada jalan aspal dengan rata-rata akurasi 89,25%. Data primer memberikan akurasi yang lebih baik terutama saat tidak ada objek lain seperti kendaraan, bayangan, pohon, dan sebagainya. Pada Tabel 2 , terdapat beberapa contoh citra jalan aspal yang berhasil dideteksi adanya kerusakan.
Gambar 5. Antarmuka sistem
Tabel 1. Hasil pengujian sistem
Data Kondisi Pengujian Berhasil Gagal Primer (65) Citra jalan aspal dalam kondisi rusak (35) 88% 12% Citra jalan aspal dalam kondisi baik (30) 93% 7% Rata-rata keberhasilan data primer 90,5% Sekunder (35) Citra jalan aspal dalam kondisi rusak (25) 96% 4% Citra jalan aspal dalam kondisi baik (10) 80% 20% Rata-rata keberhasilan data sekunder 88% Rata-rata akurasi keseluruhan 89,25% Tabel 2. Citra berhasil terdeteksi Data primer Data sekunder
Data primer
Data sekunder
Pada  Tabel 3 ,  sistem  mengalami  kegagalan  dalam  mendeteksi  kerusakan  pada  jalan  aspal.  Hal  ini disebabkan oleh beberapa faktor, antara lain:
1. Adanya bayangan atau objek lain, baik di dalam  maupun di luar jalan, serta tekstur aspal, dan citra yang tidak jelas.
2. Parameter ukuran minimal objek mempengaruhi akurasi hasil deteksi, sehingga adanya bercak pada jalan dapat salah dideteksi sebagai kerusakan.
Tabel 3. Citra gagal terdeteksi
Citra input Citra hasil

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam penelitian ini, deteksi kerusakan pada jalan aspal dilakukan dengan mencari kandidat objek menggunakan  Canny edge  detection .  Kandidat  objek  tersebut  difilter  dengan  pelabelan,  dimana  objek kerusakan diidentifikasi sebagai objek yang memiliki ukuran minimal 15x15 piksel dan maksimal 290x540 piksel. Pengujian dilakukan terhadap 65 data primer dan 35 data sekunder, dengan hasil rata-rata akurasi masing-masing  sebesar  90,5%  dan  88%.  Dari  hasil  tersebut,  rata-rata  akurasi  keseluruhan  mencapai 89,25%. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk melakukan tahapan filterisasi objek lain yang tidak terkait dengan kerusakan pada jalan aspal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Yudaningrum  and  Ikhwanudin,  “Identifikasi  Jenis  Kerusakan  Jalan  (Studi  Kasus  Ruas  Jalan Kedungmundu-Meteseh),” TEKNIKA , vol. 12, no. 2, pp. 16–23, 2017, doi: http://dx.doi.org/10.26623/teknika.v12i2.638 .
[2]  S.  Nienaber,  M.  J.  Booysen,  and  Rs.  Kroon,  “Detecting  Potholes  Using  Simple  Image  Processing Techniques and Real-World Footage,” in South African Transport Conference , Jul. 2015, pp. 893– 902, doi: http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.1.3121.8408 .
[3]  S. Pawade, B. P. Fuladi, and L. A. Hundikar, “FPGA Based Intelligent Potholes Detection System,” Int. J. Innov. Res. Comput. Commun. Eng. , vol. 3, no. 3, pp. 2285–2290, 2015.
[4]  C.  Suresh,  S.  Singh,  R.  Saini,  and  A.  K.  Saini,  “A  Comparative  Analysis  of  Image  Scaling Algorithms,” Int.  J.  Image,  Graph.  Signal  Process. ,  vol.  5,  no.  5,  pp.  55–62,  Apr.  2013,  doi: http://dx.doi.org/10.5815/ijigsp.2013.05.07 .
[5]  L. Tonietto and M. Walter, “Morphing textures with texton masks,” in Proceedings. 17th Brazilian Symposium  on  Computer  Graphics  and  Image  Processing ,  2004,  pp.  348–353,  doi: http://dx.doi.org/10.1109/SIBGRA.2004.1352980 .
[6]  V. Sucharita, S. Jyothi, and D. Mamatha, “Evaluation of the Digital images of Penaeid Prawns Species Using Canny Edge Detection and Otsu Thresholding Segmentation,” Int. J. Emerg. Technol. Comput. Appl. Sci. (IJETCAS) , vol. 6, no. 2, pp. 117–121, 2013, [Online]. Available: http://www.iasir.net/IJETCASpapers/IJETCAS13-526.pdf . [Accessed Mar. 24, 2023].
[7]  A.  Greensted,  “Otsu  Thresholding,” The  Lab  Book  Pages ,  2010.  [Online].  Available:
http://www.labbookpages.co.uk/software/imgProc/otsuThreshold.html .
[8]  Z. Xu, X. Baojie, and W. Guoxin, “Canny edge detection based on Open CV,” in 2017 13th IEEE International Conference on Electronic Measurement & Instruments (ICEMI) , Oct. 2017, vol. 2, no. 1, pp. 53–56, doi: https://doi.org/10.1109/ICEMI.2017.8265710 .
[9]  K. A. M. Said and A. B. Jambek, “Analysis of Image Processing Using Morphological Erosion and Dilation,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  2071,  no.  1,  p.  012033,  Oct.  2021,  doi: http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2071/1/012033 .
[10]  M. Králik and L. Ladányi, “Canny Edge Detector Algorithm Optimization Using 2D Spatial Separable Convolution,” Acta  Electrotech.  Inform. ,  vol.  21,  no.  4,  pp.  36–43,  2021,  doi: https://doi.org/10.2478/aei-2021-0006 .