Kerusakan Jalan Flexible Pavement Dengan Menggunakan Algoritma PCA
Adhi Kusnadi, Ranny
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia adhi.kusnadi@umn.ac.id, ranny@umn.ac.id
Diterima 01 Juli 2016 Disetujui 05 September 2016
to handle early is important so that the use of the road  remains  optimally.  The  delay  in  the  repair process  will  exacerbate  the  damage  to  the  road itself, and will certainly increase the cost of repairs. PCA algorithm was chosen because it is a technique that is commonly used to draw the features of the data on a high-dimensional scale. While the input of the system that is built in the form of a digital image of the damaged roads, has a relatively large dimensions  to  be  used  directly  by  the  algorithm of  pattern  recognition,  such  as  neural  networks. Research  results  obtained  this  type  of  cracking cracked  67%  and  cracking  the  other  33%.  This can be caused by a few things, namely the shooting process is not perfect, as the distance is too far, the less light, the edge detection process less well due to the method used is not appropriate.
Index  Terms— road  damage,  PCA,  cracking, image, egde detection
I. Pendahuluan
Infrastruktur jalan merupakan aspek penting  dalam  perkembangan  dan  pertumbuhan suatu  daerah.  Di  Indonesia  khususnya  di pulau  Jawa,  banyak  dibangun  jalan-jalan yang  menghubungkan  antar  daerah  untuk mempermudah  transportasi  dan  mendukung pertumbuhan  ekonomi.  Namun,  jalan  yang telah  dibangun  memerlukan  perawatan  dan perbaikan  secara  berkala,  terutama  pada  jalan- jalan  yang  dibangun  dengan  konstruksi pavement (perkerasan  lentur),  karena  memiliki umur rencana yang relatif pendek dibandingkan dengan  konstruksi rigid  pavement (perkerasan kaku)  dan  di  Indonesia  sekitar  80%  ruas  jalan masih  menggunakan  lapisan  permukaan  lentur yang  terbuat  dari  material  aspal  [1].  Material aspal merupakan material utama dari konstruksi (perkerasan lentur). Pada saat
ini sebanyak 35 persen dari 582 kilometer jalan milik  Provinsi  Banten  kondisinya  tidak  layak dilalui [2].
penanganannya  secara  dini    menjadi  hal  yang penting agar penggunaan jalan tetap dapat optimal, tapi hal ini menjadi sulit mengingat belum adanya jalan  secara  otomatis.  Saat  ini  kerusakan  jalan berkala  yang  memerlukan  waktu  yang  panjang hingga  sampai  ke  proses  perbaikan.  Proses tenaga  ahli  khusus  yang  memahami  tentang kerusakan  jalan  dan  cara  penanganannya. Tertundanya proses perbaikan akan memperparah kerusakan  jalan  itu  sendiri,  dan  tentunya  akan meningkatkan  biaya  perbaikan  yang  juga  tidak yang  semakin  awal  akan  dapat  menekan  biaya perbaikan jalan serta dapat mempercepat waktu perbaikannya.
Perkembangan  teknologi  informasi  dapat menjadi  salah  satu  solusi  dalam  permasalahan ada  penelitian  sebelumnya  dengan  judul Implementasi Template Matching Pada Aplikasi
Android [3], Rancang Bangun Aplikasi Pendeteksi Retak  Jalan  Menggunakan  Metode  Adaptive Thresholding Sauvola dan Backpropagation [4]. Pada kedua penelitian tersebut, didapatkan suatu kelemahan,  yaitu  data  input  yang  terlalu  besar, sehingga  mempengaruhi  kinerja  dari  aplikasi. Kemudian  ada  penelitian  lain  yang  dilakukan oleh  Zhenyu  Lou  dengan  judul  “ Road  Surface Crack  Condition  Forecasting  Using  Neural Network  Models ”  [5],  dalam  penelitian  ini  data input  bukan  merupakan  gambar,  melainkan data  angka,  berbeda  dengan  penelitian  ini  yang menggunakan gambar sebagai data input.
Melihat pada penelitian tersebut diatas, maka digunakan  metode  PCA  ( Principal  Component Analysis ), karena PCA adalah sebuah transformasi linier  yang  biasa  digunakan  pada  kompresi data.  PCA  juga  merupakan  teknik  yang  umum sebuah skala berdimensi tinggi. Sedangkan input dari  sistem  yang  dibangun  berupa  citra  digital dari jalan yang mengalami kerusakan, memiliki dimensi  yang  relatif  besar  untuk  digunakan langsung oleh algoritma pengenalan pola, seperti jaringan  syaraf  tiruan.  Penggunaan  citra  digital menjadi salah satu keunggulan dari sistem yang akan  dibangun  karena  untuk  memperoleh  citra digital  tidaklah sulit  dan  tidak  memerlukan alat khusus,  mengingat  perkembangan  teknologi untuk  mengambil  citra  digital  sangat  banyak dan  mudah  diperoleh.  Saat  ini  memang  telah ada  sistem  yang  dibangun  untuk  menentukan tingkat  kerusakan  jalan,  namun  sistem  tersebut tetap  memerlukan  ahli  atau  pakar  untuk  setiap input  data  kerusakan  dengan  menentukan  nilai- nilai  variable  yang  dibutuhkan  [5].  Sedangkan pada sistem yang dibangun ini,  pakar diperlukan hanya  pada  saat  sistem  belajar  mengenali  pola melakukan input memerlukan pakar.
Dengan dibangunnya sistem ini diharapkan  dapat  membantu  instansi  terkait, seperti  DPU  (Departemen  Pekerjaan  Umum) atau  pemerintah  dalam  melakukan  perawatan
menghemat  anggaran  dibandingkan  dengan kerusakan  jalan  menggunakan  algoritma  yang tepat  dalam sistem teknologi informasi  menjadi perumusan masalah dari penelitian ini..

## II. Study literatur
A. Principal Component Analysis / PCA
Dalam  statistika,  analisis  komponen  utama (Principal  Component  Analysis/PCA)  adalah teknik  yang  digunakan  untuk  menyederhanakan suatu  data,  dengan  cara  mentransformasi  data secara linier sehingga terbentuk sistem koordinat baru  dengan  varians  maksimum  [6].  Analisis komponen  utama  dapat  digunakan  untuk mereduksi dimensi suatu data tanpa mengurangi
Analisis komponen utama juga sering digunakan untuk  menghindari  masalah  multikolinearitas antar peubah bebas dalam model regresi berganda. [8].
Analisis komponen utama merupakan analisis antara  dari  suatu  proses  penelitian  yang  besar atau suatu awalan dari analisis berikutnya, bukan merupakan suatu analisis yang langsung berakhir. [butuh rujukan] Misalnya komponen utama bisa merupakan masukan untuk regresi berganda atau analisis faktor atau analisis gerombol.
PCA  juga  dikenal  dengan  Transformasi Karhunen-Loève (dinamakan untuk menghormati Kari  Karhunen  dan  Michel  Loève)  atau Transformasi  Hotelling  (dinamakan  untuk menghormati  Harold  Hotelling)  [9].  Analisis komponen utama juga merupakan salah satu teknik statistika  multivariat  yang  dapat  menemukan karakteristik  data  yang  tersembunyi  [7].  Dalam penerapannya, Analisis  komponen  utama,  justru dibatasi oleh asumsi-asumsinya, [10] yaitu asumsi kelinearan model regresi, asumsi keorthogonalan komponen utama, dan asumsi varians yang besar. B. Pola Kerusakan Jalan Perkerasan Lentur (Flexible Pavement)
Perkerasan  lentur  ( Flexible  Pavement ) adalah  perkerasan  yang  menggunakan  aspal sebagai  bahan  utamanya,  yang  sering  dikenal oleh  masyarakat  umum  sebagai  jalan  aspal. Dalam  mengevaluasi  kerusakan  jalan  aspal  ini perlu ditentukan:
-  Jenis  kerusakan  ( distress  type )  dan penyebabnya.
-  Tingkat kerusakan ( distress severity ). Menurut  Manual  Pemeliharaan  Jalan  No:
03/MN/B/1983 yang dikeluarkan oleh Direktorat Jenderal  Bina  Marga,  kerusakan  jalan  dapat dibedakan atas:
1.  Retak ( cracking )
2.  Distorsi ( distortion )
3.  Cacat permukaan ( disintegration )
4.  Pengausan ( polished aggregate ) 5.  Kegemukan ( ) 6.  Penurunan  pada  bekas  penanaman  utilitas
( utiliy cut depression )

## C. Retak (Cracking)
Retak  yang  terjadi  pada  lapisan permukaan  jalan fexible  pavement dapat dibedakan atas :
1.  Retak halus atau retak garis ( hair cracking )
Lebar  celah  lebih  kecil  atau  sama  dengan 3  mm,  air  dapat  masuk  lewat  celah  dan merusak  pondasi  jalan.  Dapat  berkembang
menjadi retak buaya.
Gambar 1. Retak Halus
2.  Retak kulit buaya ( alligator crack ) Lebar  celah  lebih  besar  atau  sama  dengan 3  mm,  saling  merangkai  membentuk serangkaian  kotak  kotak  kecil  menyerupai kulit buaya.
Gambar 2. Retak Kulit Buaya
3.  Retak pinggir ( edge crack )
4.  Retak sambungan bahu dan perkerasan ( edge joint crack )
5.  Retak sambungan jalan ( lane joint cracks ) 6.  Retak sambungan pelebaran jalan ( widening cracks ) 7. ) 8.  Retak susut ( shrinkage cracks )
Retak yang saling berhubungan membentuk kotak-kotak besar dengan sudut tajam
Gambar 3. Retak Susut
9.  Retak slip ( slippage cracks )
Retak yang melengkung seperti bulan sabit.
Gambar 4. Retak Slip

## III. Metode dan ImPLEMENTASI
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dimulai dari  perumusan  masalah  dan  tujuan  penelitian kemudian  dilakukan  studi  literatur  untuk merancang  sistem  yang  akan  dibangun.  Sistem kerusakan  (retak)  jalan  sesuai  dengan  tujuan penelitian  yang  dilakukan.  Tahapan  selanjutnya adalah pengumpulan data citra digital jalan yang akan  digunakan  pada  pengujian  sistem.  Setelah sistem dirancang dan  data  dikumpulkan tahapan
dini  kerusakan  (retak)  jalan.  Sistem  yang  telah dibuat  akan  diuji  menggunakan  data  yang  telah dikumpulkan.  Hasil  pengujian  dianalisis,  untuk mencari kekurangan. Tahap akhir dari penelitian ini  adalah  pembuatan  laporan.  Berikut  ini gambaran  tahapan  penelitian,  dapat  dilihat  di
gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
jalan yang dibangun terdiri dari beberapa tahap, gambar 2 berikut merupakan kerangka kerja dari sistem yang akan dibuat. Gambar diambil dengan menggunakan kamera digital.

## Kerusakan Jalan

## A. Data
Data citra diambil untuk digunakan sebagai data  pelatihan  dan  sebagai  data  uji.  Pengujian dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi
jalan.  Pengambilan  data  citra  retak  jalan dilakukan  secara  manual  menggunakan  kamera digital. Pada gambar 3 berikut ini, adalah contoh data citra yang telah diambil.
Gambar 3. Citra digital retakan jalan
Selanjutnya  data  citra  dikelompokan sesuai dengan jenis retakannya, dan diberi nomor sistem.  Pada  Tabel  1  berikut  ini  adalah  hasil pengelompokannya.
Tabel 1 Pengelompokan Gambar Berdasarkan Jenis Retakan
Tabel  2 Hasil Pengujian
Kemudian  dilakukan  uji  coba  dengan  cara mencocokkan  data  citra  uji  coba  dengan  data citra  pelatihan. Jika kelompok data citra uji sama dengan  kelompok  data  citra  pelatihan,  maka
retakan  jalan.  Misal  sebagai  contoh  gambar  A nomor urut 1 dengan  pengelompokan 1 sampai 16 adalah gambar dengan retak buaya, kemudian dilakukan uji coba dengan gambar B nomor urut 1 yaitu nomor gambar uji coba 1 sampai 6. Jika
nomor gambar pelatihan yang dihasilkan adalah nomor gambar pelatihan 1 sampai 16, sebaliknya jika dihasilkan nomor selain 1 sampai 16 berarti
mengenali  gambar.  Hasil  uji  coba  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Dari  Tabel  2,  dapat  dilihat  retak  buaya retak halus 67% dan retak yang lain 33%. Untuk mengetahui  penyebab  kesalahan  sistem  dalam dianalisa.  Berikut  ini  pada  Tabel  3  ditunjukkan hasil analisa citra tersebut.
atas, dapat diambil beberapa hipotesa yang perlu penelitian  lebih  lanjut.,  yaitu  penyebab  sistem citra retak jalan  yang tidak jelas terlihat. Hal ini ini dapat diakibatkan oleh beberapa hal :
1.  Proses  pengambilan  citra  yang  tidak sempurna,  seperti  jarak  yang  terlalu  jauh, cahaya yang kurang atau hal lainnya.
2.  Proses  deteksi tepi yang kurang baik akibat salah dalam menggunakan metode.
3.  Metode yang digunakan tidak tepat. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian lebih lanjut,  agar  tingkat  akurasi  dapat  ditingkatkan lagi.

## IV. Simpulan
sistem  100%  benar,  retak  halus  50%  dan  retak yang lain 33%. Hal ini ini dapat diakibatkan oleh beberapa hal yaitu proses pengambilan citra yang tidak  sempurna,  seperti  jarak  yang  terlalu  jauh, cahaya  yang  kurang  atau  hal  lainnya,  proses deteksi tepi yang kurang baik akibat salah dalam menggunakan  metode,  metode  yang  digunakan tidak tepat.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Sumarno, A. (2013, Maret 24). Kerusakan Jalan. Harian Joglo Semar
[2]  Tapos. (2013). TangSsel Pos . Retrieved Oktober 10,  2013,  from  (http://tangsel-pos.com/35- persen-lebih-jalan-provinsi-rusak
[3]  Indra,  Bayu.  Implementasi  Template  Matching
Berbasis  Android.  Skripsi.  Tangerang  UMN; 2014 [4]  Thenov,  Jason.  Rancang  Bangun  Aplikasi Pendeteksi Retak Jalan Menggunakan
Metode  Adaptive  Thresholding  Sauvola  dan Backpropagation. Skripsi. Tangerang UMN;2014.
[5]  Lou,  Zhenyu  et  al  “Road  Surface  Crack Condition  Forecasting  Using  Neural  Network Models”. Development of Civil and Engineering, University of South Florida 1999.
[6]  A. A. Miranda, Y. A. Le Borgne, and G. Bontempi. New Routes from Minimal Approximation Error to Principal Components, Volume 27, Number 3 / June, 2008, Neural Processing Letters, Springer
[7]  Johnson, Richard A & Wichern, Dean W. Applied Multivariate  Statistical  Analysis (New  Jersey:
Prentice-Hall  International  Inc,  1998).  ISBN 0-13-080084-8.
[8]  Juanda,  Bambang. Ekonometrika:  Pemodelan dan Pendugaan (Bogor: IPB Press, 2009). ISBN 978-979-493-177-6.
[9]  Harvey  Mudd  College  (3  November  2009). Karhunen-Loeve Transform (KLT) (html) (dalam bahasa Inggris). Siaran pers. Diakses pada 10 Mei 2010.
[10] A/S, G. E. (n.d.). greenwood. Retrieved Oktober 2013, from www.greenwood.dk
[11] Gavilian, M., Balcones, D., Marcos, O., Llorca, D. F., Sotelo, M. A., Parra, I., et al. (2011). Adaptive Road  Crack  Detection  System  by  Pavement Sensor, 11 , 9628-9657.