## KLASIFIKASI JALAN RUSAK MENGGUNAKAN TRANSFER LEARNING ARSITEKTUR VGG16
Umar Shodiq 1) , Maimunah 2) ,  Meidar Hadi Avizenna 3*)
1,2,3 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Jl. Mayjen Bambang Soegeng, Glagak, Sumberrejo, Kec. Mertoyudan, Kabupaten Magelang email: 1 umarshodiq583@gmail.com , 2 maimunah@ummgl.ac.id, 3 meidar@unimma.ac.id

## Abstract
Road damage is a common problem, including in Central Java Province with more than 50% of road conditions still damaged. Nevertheless, the process of recording road damage classification is still manual  so  it  takes  a  long  time  and  results  in  low  accuracy.  To  solve  the  problem,  one  way  is  to accelerate the process of recording the type I feel the road by using technology to classify the image of a broken road. The classification method used in this study using the Convolutional Neural Network (CNN)  algorithm  with the VGG16  architectural transfer learning  model.  The research  also  added three scenarios to the preprocessing phase such as the use of histograms CLAHE and green channels, CLAHE and Gamma Correction, as well as Gamma correction and green channel. The data set used consisted of 940 damaged street images divided into three labels: hole, stripping, and cracking. These images will be used to produce models with the best accuracy. The results showed that the second scenario, which uses a combination of CLAHE and Gamma Correction, yielded the best results with an accuracy of 82.98%, an average precision of 83%, and the lowest error based on the analysis of the matrix confusion table. Thus, the second scenario is able to classify the type of road damage quite well and can improve efficiency as well as accuracy in road damage classification...

## Keywords: Damaged road, transfer learning, VGG16
Kerusakan  jalan  merupakan  masalah  yang  sering  ditemukan,  termasuk  di  Provinsi  Jawa  Tengah dengan lebih  dari  50% kondisi jalan  masih rusak.  Namun  demikian,  proses  pencatatan  klasifikasi kerusakan jalan masih manual sehingga membutuhkan waktu yang lama dan menghasilkan akurasi yang  rendah.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  salah  satu  caranya  adalah  mempercepat  proses pencatatan jenis kurasakan jalan dengan memanfaatkan teknologi untuk melakukan klasifikasi citra jalan rusak. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan model transfer learning arsiterktur VGG16. Penelitian ini juga menambahkan 3 skenario pada tahap preprocessing seperti penggunaan histogram CLAHE dan  green  channel,  CLAHE  dan  Gamma  Correction,  serta  Gamma  correction dan  green  channel. Dataset yang digunakan berjumlah 940 gambar jalan rusak dibagi menjadi 3 label yaitu berlubang, stripping, dan retak. Gambar tersebut akan digunakan untuk menghasilkan model dengan  akurasi yang terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario kedua, yang menggunakan kombinasi CLAHE  dan  Gamma  Correction,  memberikan  hasil  terbaik  dengan  akurasi  sebesar  82,98%,  nilai rata-rata  precision  sebesar  83%,  dan  kesalahan  terendah  berdasarkan  analisis  tabel  confusion matrix. Dengan demikian, skenario kedua mampu mengklasifikasikan jenis kerusakan jalan dengan cukup baik dan dapat meningkatkan efisiensi serta akurasi dalam klasifikasi kerusakan jalan.
Kata kuci: Jalan rusak, transfer learning, VGG16

## 1. PENDAHULUAN
Kerusakan  jalan  merupakan  salah  satu  masalah  infrastruktur  yang  sering  ditemukan  disetiap negara, termasuk di Indonesia. Jalan memiliki peran sebagai fasilitas yang diperuntukan untuk lalu lintas  umum,  dan  dapat menunjang  pertumbuhan  ekonomi masyarakat  dikarenakan mobilitas  yang tinggi.  Namun,  faktanya  kerusakan  jalan  masih  menjadi  salah  satu  masalah  yang  belum  dapat diselesaikan serta menjadi masalah yang serius.
Kerusakan jalan dapat disebabkan oleh beberapa hal, di antaranya beban volume lalu lintas yang tinggi    dan  berulang,  cuaca  yang  ekstrim,  serta  konstruksi  jalan  yang  kurang  layak(Ersad,  2021).
Kerusakan  jalan  juga  dapat  mengganggu  pertumbuhan  ekonomi  dan  mobilitas  masyarakat,  serta menyebabkan  masalah  yang  serius  terhadap  pengguna  jalan,  salah  satunya  adalah  kecelakaan kendaraan(Suparno, 2023)
Berdasarkan data DPU kerusakan jalan di Jawa Tengah tahun 2024 masih tergolong tinggi dengan panjang 2,50 km rusak parah, 218,73 km rusak ringan, 1258,43 km rusak sedang, hanya 962,63 km kondisi  baik,  kerusakan  tersebut  terjadi  diruas  jalan  provinsi  dan  jalan  daerah(Dinas  Bina  Marga Provinsi  Jawa  Tengah,  2024).  Angka  kecelakaan  yang  tinggi  dikarenakan  jalan  rusak  juga  masih terhitung tinggi, menurut laporan Kepolisian Negara Republik Indonesia pada tahun 2021 mencatat bahwa terjadi 40 kasus kecelakaan, keseluruhan dari angka tersebut kecelakaan terjadi dikarenakan jalan rusak(M Luthfi Andika, 2021). Ruas jalan yang rusak seperti kondisi jalan yang mengelupas di permukaan, retakan, dan berlubang adalah kerusakan yang umum ditemukan. Terlambatnya proses perbaikan jalan menjadi faktor utama, salah satu penyebab terlambatnya perbaikan kerusakan jalan adalah  pencatatan  kerusakan  masih dilakukan  secara manual sehingga memakan  waktu  yang lebih lama dan tingkat akurasi yang rendah(Marsyanda et al., 2022).
Proses  pencatatan  perbaikan  jalan  rusak  perlu  ditingkatkan,  salah  satu  caranya  yaitu  dengan mengenali  ciri  dan  pola  dari  kerusakan  jalan  tersebut.  Pencatatan  kondisi  jalan  rusak  dapat menggunakan bantuan teknologi untuk mengklasifikasi citra jalan rusak berdasarkan ciri dan polanya, dengan  menggunakan deep  learning yang  merupakan  salah  satu  turunan  dari machine learning (Ramadhanu et al., 2023). Metode deep learning yang sering digunakan untuk klasifikasi citra adalah Convolutional  Neural  Network (CNN)(Sandiwarno,  2024).  Salah  satu  cara  untuk meningkatkan  kinerja  model  CNN  tanpa  melakukan  proses  pelatihan  ulang  dari  awal  adalah menggunakan  pendekatan transfer  learning . Transfer  learning adalah  metode  dari  satu  tugas kemudian mengadaptasi untuk tugas berikutnya. Salah satu arsitektur yang paling populer dan sering digunakan  menggunakan transfer  learning adalah  VGG16,  yang  memiliki  total  layer  sebanyak 16(Hartati et al., 2022).
Penelitian  tentang  jalan  rusak  pernah  dilakukan  sebelumnya,  penelitian  tersebut  dilakukan (Srinidhi & Devi, 2020) berisi tentang penggunaan 2 pendekatan untuk klasifikasi kerusakan jalan berlubang  dengan    jumlah  dataset  300  gambar.  Pendekatan  pertama  yang  digunakan  yaitu  SC ( Spectral  Clustering )  dengan  pengoperasian  morfologi  ambang  batas  yang  berbeda  mendapatkan akurasi  rata-rata    88%.  Pendekatan  kedua  menggunakan  arsitektur Alexnet dengan  metode  CNN ( Convolutional Neural Network ) didapatkan rata-rata akurasi sebesar 87%. Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Rismiyati, 2021), penggunaan transfer learning arsitektur VGG16 untuk klasifikasi kualitas buah salak yang membedakan antara kualitas salak baik dan buruk, penelitian tersebut mendapatkan hasil 95,83%. Penelitian lain yang bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi tiga kelas untuk lesi terang dan gelap pada retina menggunakan transfer learning dengan model VGG16, dengan menggunakan dataset foto fundus: SUSTech-SYSU exudate dataset, Indian  Diabetic  Retinopathy  Image  Dataset  (IDRiD),  dan  Fundus  Image  Vessel  Segmentation (FIVES),  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  93%(Nguyen,  2023).  Demikian  pula  penelitian  untuk diagnosis  kanker  kulit  dengan  membandianngkan  efektivitas  penggunaan  transfer  learning  dengan arsitektur VGG16 dan VGG19  dengan total 2541 dataset mendapatkan akurasi sebesar 92,5% dengan menggunakan model VGG16, dan 93,7% untuk pengunaan model VGG19(Faghihi et al., 2023).
Berdasarkan permasalahan dan data tersebut, maka dibuatlah studi klasifikasi jalan rusak dengan menggunakan pendekatan CNN dan model transfer learning VGG16 dengan menambahkan beberapa kondisi dalam tahap preprocessing yang bertujuan untuk mendapatkan model VGG 16 yang optimal. Pembaharuan dalam penelitian ini menggunakan CNN metode transfer learning bisa di prediksi lebih efektif dibandingkan metode CNN klasik karena arsitekturnya terbukti menghemat waktu dan sumber daya  komputasi.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  model  terbaik  dengan  beberapa pengkondisian untuk klasifikasi dalam mengidentifikasi jenis kerusakan jalan dan dapat membantu pihak yang terkait dalam pemeliharaan jalan rusak.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian yang dilakukan adalah klasifikasi jenis jalan rusak menggunakan model CNN transfer learning arsitektur VGG16 dengan membagi dataset menjadi 3 label yaitu jalan rusak
berlubang,  jalan  rusak stripping (permukaan  terkelupas),  dan  jalan  rusak  retak.  Dataset  dalam penelitian  ini  bersumber  dari Kaggle yang  diunggah  oleh  Marciso  dengan  nama Road  Damage Tracking  Dataset (Sovit  Rath  and  Marsico,  2023). Dalam  penelitian  ini,  memiliki  beberapa  tahap dalam mengklasifikasi citra jalan rusak seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Gambar  1.  adalah  ilustrasi tahapan  klasifikasi  jalan rusak.  Tahapan  pertama  pengumpulan  data, tahapan  selanjutnya  pemrosesan  awal  yaitu  menyesuaikan  warna  dan  ukuran  citra  jalan  rusak, pembagian  data  untuk training,  testing ,  dan validation ,    dilakukan  juga  melakukan  penambahan transformasi buatan dari data yang ada. Selanjutnya mengklasifikasi data menggunakan CNN model transfer learning VGG16. Tahap akhir pelatihan ini adalah melakukan evaluasi model.

## 2.1. PENGUMPULAN DATA
Pengumpulan  data  merupakan  proses  mendapatkan  data  citra  jalan  rusak  untuk  dataset  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Citra  jalan  rusak  meliputi  tiga  jenis  yaitu  berlubang, stripping (permukaan terkelupas), dan retak. Berdasarkan tiga jenis jalan rusak tersebut akan menjadi tiga label yang digunakan untuk pembelajaran terawasi ( supervised learning )(Rozaqi et al., 2021).
Tabel 1. Dataset Nalam Label Jumlah Dataset Berlubang 314 Stripping 333 Retak 293 Total 940
Setiap label memiliki jumlah dataset yang berbeda beda seperti yang terdapat pada Tabel 1. yang meliputi 314 citra jalan rusak berlubang, 333 citra jalan rusak stripping (permukaan terkelupas), dan 293 citra jalan rusak retakan atau retak, total citra dari tiga label tersebut adalah 940 citra dengan ukuran citra yang berbeda beda yang akan diubah ukurannya dalam tahap selanjutnya.

## 2.2. PREPROCESSING
Dataset  yang  telah  dikumpulkan  akan melewati  tahap preprocessing .  Tahap preprocesing perlu dilakukan  sebelum  masuk  ketahap  pemodelan(Yustika  et  al.,  2019).  Pengubahan  semua  ukuran gambar menjadi 244x244 kesemua citra adalah salah satu proses tahap preprocessing , hal tersebut juga dapat meningkatkan kecepatan klasifikasi(Ekananda & Riminarsih, 2022). Setelah pengubahan gambar penelitian ini menggunakan 3 skenario dalam tahap preprocessing .
Tabel 2. Skenario Preprocessing Nama Skenario Skenario P1 Clahe + Green Channel P2 Clahe + Gamma Correction P3 Gamma  Correction  + Green Channel
Pada  Tabel  2.  penggunaan green  channel dalam  tahap preprocessing karena green  channel memiliki noise yang lebih sedikit dan keseimbangan warna yang lebih stabil daripada blue channel ataupun red  channel (Tri  Sazmita  et  al.,  2020).  Sedangkan  penggunaan  Clahe  ( Contrast  Limited Adaptive  Histogram  Equalization )  adalah  untuk  peningkatan  kontras  lokal  dalam  citra  yang  dapat memunculkan  fitur  yang  lain,  dan  memperbaiki  gambar  yang  memiliki  noise  pada  gambar jalan(Anavyanto  et  al.,  2023). Gamma  correction digunakan  karena  dapat  meningkatkan  kualitas cahaya  dari  gambar  jalan(Wildah  &  Kuryanti,  2022).  Setelah  skenario  tersebut,  tahap  selanjutnya adalah pembagian data menjadi 3 yaitu data training , data testing , dan data validation . Data training adalah  data  yang  digunakan  untuk  melatih  model  dan  biasanya  jumlah  data  yang  digunakan  lebih banyak, sedangkan data testing adalah pembagian sejumlah dataset yang digunakan untuk menguji kinerja  model  setelah  model  selesai  dilatih  dan  divalidasi,  data  validasi  sendiri  digunakan  untuk mengevaluasi model selama proses pelatihan dan membantu dalam tuning hyperparameter model dan mencegah overfitting (Adi  Nugroho  et  al.,  2020).  Proses  terakhir  dalam preprocessing adalah augmentasi data yang dapat memperkaya dataset yang digunakan, hal ini dilakukan karena CNN dapat menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  dengan  menggunakan  data  yang  besar(Mulyana  &  Ferdiansyah Putra, 2024).

## 2.3. KLASIFIKASI VGG16
Setelah melakukan pembagian data dan augmentasi, dataset citra jalan rusak dilatih menggunakan arsitektur VGG16. Metode transfer learning adalah salah satu metode yang terdapat pada arsitektur VGG16.  Penggunaan transfer  learning bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi,  metode  ini memanfaatkan kecerdasan buatan yang ditentukan sebelumnya. VGG16 sendiri tersusun dari 16 layer yang terdiri dari 13 layer lapisan konvolusi, 2 lapisan fully connected , dan 1 lapisan classifier .

## Gambar 2. Arsitektur VGG16
Pada gambar 2,  tiap lapisan konvolusi dalam arsitektur VGG16 memiliki kernel berukuran 3x3, perbedaan  yang  sangat  jelas  dalam  arsitektur  ini  adalah  jumlah  filter  disetiap  pada  tiap  susunan konvolusi. Pada lapisan awal arsitektur memiliki 2 lapisan konvolusi dan 64 jumlah filter. Pada lapisan 3 dan 4 memiliki jumlah filter sebanyak 128. Lapisan konvolusi lain juga memiliki jumlah filter yang berbeda beda, seperti 256 terdapat pada lapisan 4 sampai 6 dan 512 pada lapisan 7 sampai 12.

## 2.4. EVALUASI MODEL
Parameter keberhasilan pembuatan model dapat ditentukan juga ditentukan oleh evaluasi model. Evaluasi  dilakukan  menggunakan confusion  matrix seperti  pada  Tabel  3.  dengan  memonitor true positive,  true  negative,  false  positive, dan false  negative . True  positive adalah  hasil  dari  uji  atau pengujian yang benar-benar menunjukkan bahwa suatu kondisi atau fakta ada, false positive adalah hasil dari uji atau pengujian yang salah menunjukkan bahwa suatu kondisi atau fakta ada, padahal kondisi atau fakta tersebut tidak ada, true negative adalah hasil dari uji atau pengujian yang benar- benar menunjukkan bahwa suatu kondisi atau fakta tidak ada, sedangkan f alse negative adalah hasil dari uji atau pengujian yang salah menunjukkan bahwa suatu kondisi atau fakta tidak ada, padahal kondisi  atau  fakta  tersebut  ada. Confusion  matrix biasanya  berbentuk  tabel  yang  berisikan  hasil prediksi model(Rindya Ella Sari , Solikhun, 2021).
Tabel 3. Confusion Matrix
Label Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Positif True Positive False Negative Negatif False Positive True Negative
Selain itu tahap evaluasi juga dilakukan menggunakan dengan hasil perhitungan precision, recall , dan f1-score . Precision digunakan untuk mengetahui seberapa akurat model dalam mengidentifikasi kasus positif, recall adalah metrik yang mengukur proporsi kasus positif yang sebenarnya terdeteksi dengan benar oleh model dari semua kasus positif yang ada, sedangkan f1-score adalah metrik yang menggabungkan  precision  dan  recall  menjadi  satu  nilai  tunggal  dengan  menggunakan  rata-rata harmonik dari precision dan recall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. PREPROCESSING
Tahap preprocessing awal adalah mengubah ukuran citra menjadi 244x244 yang diterapkan  dalam 3 skenario yang telah ditentukan
Gambar 3. CLAHE + Green Channel
Gambar 3. merupakan keluaran skenario P1 dengan menerapan histogram CLAHE yang memilki  nilai  batas  kontras  atau clipLimit 3.0  dan  menggunakan tileGridsize (8,8)  dengan penambahan green channel
Gambar 4 . CLAHE + Gamma Correction Gambar 5. Gamma Correction + Green Channel
Gambar 4. merupakan keluaran skenario P2 dengan menerapkan histogram CLAHE yang memiliki nilai batas kontras atau clipLimit 3.0 dan ditambahkan gamma correction dengan nilai gamma 2 untuk membuat gambar menjadi lebih terang.
Gambar 5. merupakan keluaran dari skenario P3 dengan menerapkan gamma correction dengan nilai  gamma  2  untuk membuat gambar  menjadi  lebih  terang dan green  channel .  Setelah  melalui 3 skenario yang telah ditetapkan, data gambar akan dibagi menjadi data training , testing dan validation . Data training sebanyak 564 gambar, data testing sebanyak 188 gambar, dan data validation sebanyak 188 gambar. Proses selanjutnya melakukan augmentasi yang dilakukan untuk memperbanyak citra dari jumlah maupun variasi. Proses augmentasi yang dilakukan adalah rescale, zoom , dan flip , yang dapat dilihat pada Gambar 6

## Gambar 6. Penerapan Augmentasi Citra

## 3.2. KLASIFIKASI ARSITEKTUR VGG16
Model  yang  dibuat  pada  penelitian  ini  adalah  model transfer  learning arsitektur  VGG16  yang dibangun  dengan  menggunakan library Keras.  Model  ini  dilatih  menggunakan  kumpulan  data sebanyak 940 gambar jalan rusak. Gambar tersebut dibagi menjadi 3 kelas kategori yaitu jalan rusak berlubang, jalan rusak stripping , dan jalan rusak retakan. Input dari model ini adalah keseluruhan citra yang sudah melalui 3 skenario di tahap preprocessing . Pelatihan data yang dilakukan penelitian ini menggunakan beberapa hyperparameter seperti optimisasi SGD,  100 epoch ,  ukuran batch size 32 dan mengontrol keluaran log menggunakan verbose 2. Hasil pemodelan data dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Ujicoba Setiap Skenario
Nama Skenario P1 P2 P3 Data Training Loss 0.2141 0.2144 0.2197 Accuracy 0,9255 0.9184 0.9228 Data Validation Val Loss 0.5842 0.5688 0.7076 Val Accuracy 0.8085 0.8085 0.7766 Data Testing Loss 0.4215 0.6604 0.6083 Accuracy 0.8191 0.8298 0.8138
Berdasarkan Tabel 4 skenario 1 (P1) mendapatkan hasil akurasi 0.8191 atau sebesar 81%  dengan loss atau kerugian sebesar 42% , skenario 2 (P2) mendapatkan hasil akurasi 0.8298 atau sebesar 82% dengan loss atau kerugian sebesar 66%, dan skenario 3 (P3) mendapatkan hasil akurasi 0.8138 atau sebesar 81%  dengan loss atau kerugian sebesar 60%. Dengan demikian disimpulkan bahwa skenario 2 (P2)lebih unggul dari pada dari pada skenario 1 (P1) dan skenario 3 (P3).

## 3.3. HASIL EVALUASI MODEL
Seluruh model skenario yang dibangun pada tahap sebelumnya akan dievaluasi untuk mencari hasil skenario  terbaik  dengan  menggunakan  hasil  perhitungan precision,  recall,  f1-score ,  dan menggunakan tabel confusion matrix . Evaluasi model yang dilakukan dapat dilihat sebagai berikut.
a. Nilai Precision, Recall , dan F1-score
Tabel 5. Precision, Recall dan F1-score Skenario 1 Label Precision Recall F1-Score Berlubang 0.95 0.92 0.94
Stripping 0.79 0.77 0.78 Retakan 0.70 0.86 0.73
Tabel 6. Precision, Recall dan F1-score Skenario 2 Label Precision Recall F1-Score Berlubang 0.83 0.92 0.87 Stripping 0.84 0.77 0.80 Retakan 0.82 0.80 0.81
Tabel 7. Precision, Recall dan F1-score Skenario 2 Label Precision Recall F1-Score Berlubang 0.84 0.83 0.83 Stripping 0.81 0.78 0.79 Retakan 0.79 0.84 0.82
b. Confusion Matrix
Penggunaan confusion matrix bertujuan untuk menyajikan informasi tentang prediksi yang dibuat oleh model dengan membandingkan dengan label yang benar dan data uji seperti ditunjukan Gambar 7.
Gambar 7(a). CLAHE + Green channel
Gambar 7(b). CLAHE + Gamma Correction
Gambar 7(c). Gamma Correction  + Green Channel
T a bel confusion matrix Gambar 7 menunjukkan 3 skenario yang dibuat mengalami beberapa error performa  data  testing  seperti  skenario  1  (P1)  mendapatkan  154  prediksi  benar  dan  34  kesalahan prediksi, skenario 2 (P2) mendapatkan 156 prediksi benar dan 32 kesalahan prediksi, dan skenario 3 (P3) mendapatkan 153 prediksi benar dan 35 kesalahan prediksi

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  mengklasifikasi  jenis  jalan  rusak menggunakan  3  skenario  yang  berbeda,  dan  implementasi  algoritma  CNN  model  transfer  learnig arsitektur VGG16. Hasil yang dilihat dari pengujian 3 skenario yang berbeda didapatkan skenario 2 (P2) menunjukkan  performa  terbaik  dalam  hal akurasi  dengan  mencapai  82.98%.,  akurasi tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan skenario 1 (P1) dan skenario 3 (P3), perolehan analisis confusion matrix memberikan hasil bahwa skenario 2 (P2) tidak hanya unggul dalam hal akurasi, tetapi juga memiliki jumlah kesalahan prediksi paling sedikit (32 kesalahan) dibandingkan dengan P1 dan P3. Oleh  karena  itu,  skenario  2  (P2)  merupakan  skenario  terbaik  di  antara  ketiga  skenario  yang  diuji, karena mencapai keseimbangan yang lebih baik antara akurasi dan jumlah kesalahan prediksi yang lebih  rendah.  Penggunaan CLAHE  dan Gamma  correction sangat  mempengaruhi  pengenalan  citra jalan rusak dalam peningkatan kualitas citra. CLAHE digunakan untuk peningkatan kontras gambar dan  dapat  menampilkan  fitur  fitur  tersembunyi  sehingga  memperjelas  kerusakan  pada  citra  jalan rusak,  sedangkan Gamma  Correction digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  cahaya  citra  jalan rusak.  Dengan  melihat  hasil  yang  didapat  dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  hal  yang  dapat dikembangkan untuk penelitian berikutnya yaitu menambahkan jumlah data training dan data testing dengan kerusakan yang lebih beragam agar sistem mampu mengenali lebih banyak jenis kerusakan jalan,  sehingga  kemampuan  sistem  semakin  meningkat,  menggunakan  perangkat  yang  cukup memadai  karena  penggunaan tools  Google  Colaboratoty terbatas  dalam  gpu  yang  digunakan,  dan melakukan analisis lebih lanjut pengaruh kualitas citra dan kondisi pengambilan data citra terhadap kinerja sistem klasifikasi model VGG 16.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Adi  Nugroho,  P.,  Fenriana,  I.,  &  Arijanto,  R.  (2020).  Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (  Cnn  )  Pada  Ekspresi  Manusia. Jurnal  Algor , 2 (1). https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algor/index
Anavyanto, A. F., Maimunah, M., Yudianto, M. R. A., & Sukmasetya, P. (2023). EfficientNetV2M for Image Classification of Tomato Leaf Deseases. PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic , 11 (1), 55–76. https://doi.org/10.33558/piksel.v11i1.5925 Dinas  Bina  Marga  Provinsi  Jawa  Tengah.  (2024). Kondisi  Jalan  Di  Provinsi  Jateng . Https://Webgis.Dpubinmarcipka.Jatengprov.Go.Id/Kondisi.
Ekananda, N. P., & Riminarsih, D. (2022). Identifikasi Penyakit Pneumonia Berdasarkan Citra Chest X-Ray  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network. Jurnal  Ilmiah  Informatika  Komputer ,
27 (1), 79–94. https://doi.org/10.35760/ik.2022.v27i1.6487
Ersad,  A.  I.  (2021).  Implementasi  Geographic  Information  System  Sebagai  Media  Pelaporan Kerusakan Jalan (Studi Kasus: Dinas PU Bandar Lampung). Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA) , 2 (4), 526.
Faghihi, A., Fathollahi, M., & Rajabi, R. (2023). Diagnosis of skin cancer using VGG16 and VGG19 based transfer learning models. Multimedia Tools and Applications , 1–15. https://doi.org/10.1007/s11042-023-17735-2
Hartati, E., Kunci, K., & Kupu, K. (2022). MDP STUDENT CONFERENCE (MSC) 2022 Klasifikasi Spesies Kupu Kupu Menggunakan Metode Convolutional Neural Network . M Luthfi Andika. (2021, June 29). Duh! Jalan Rusak Jadi Penyebab Banyak Kecelakan Lalu Lintas di Jakarta . Https://Oto.Detik.Com/Berita/d-5624401/Duh-Jalan-Rusak-Jadi-Penyebab-Banyak- Kecelakan-Lalu-Lintas-Di-Jakarta.
Marsyanda, A. U., Januar, I. Y. D., Said, L. B., Idrus, Y., & Alkam, R. B. (2022). Analisis Kerusakan Jalan  dan  Cara  Penanggulangannya. Jurnal  Teknik  Sipil  MACCA , 7 (1),  8–17. https://doi.org/10.33096/jtsm.v7i1.536
Mulyana,  D.  I.,  &  Ferdiansyah  Putra,  R.  (2024).  Tinggi  Ilmu  Komputer  Cipta  Karya  Informatika.
Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi) , 8 (1). https://doi.org/10.35870/jti Nguyen, A. K. M. (2023). Transfer learning with VGG16 deep convolutional neural network model effectively  differentiates  between  subtypes  of  bright  and  dark  lesions .  IOVS. https://iovs.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2790696
Ramadhanu,  A.,  Ayu  Mahessya,  R.,  Raihan  Zaky,  M.,  Isra,  M.,  Informasi,  S.,  &  Putra  Indonesia YPTK Padang, U. (2023). Penerapan Teknologi Machine Learning Dengan Metode Vader Pada Aplikasi  Sentimen  Tamu  Di  Hotel  Dymens. JOISIE  Journal  Of  Information  System  And Informatics Engineering , 7 (1), 165–173.
Rindya Ella Sari , Solikhun, F. R. (2021). Penerapan Algoritma C5.0 dalam Memprediksi Persediaan Buah pada UD. Bunda Syafira Buah. JUKI : Jurnal Komputer Dan Informatika , 3 (2).
Rismiyati.  (2021).  VGG16  Transfer  Learning  Architecture  for  Salak  Fruit  Quality  Classification.
Jurnal Informatika Dan Teknologi Informasi , 18 (1), 37–48.
https://doi.org/10.31515/telematika.v18i1.4025
Rozaqi, A. J., Sunyoto, A., & Arief, M. R. (2021). Seminar Nasional & Call Paper Fakultas Sains dan Teknologi (SENASAINS 1 st. In Procedia of Engineering and Life Science (Vol. 1, Issue 1). Sandiwarno, S. (2024). Penerapan Machine Learning Untuk Prediksi Bencana Banjir. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 14 (1), 62–76. https://doi.org/10.21456/vol14iss1pp62-76
Sovit Rath and Marsico. (2023, July 6). Road Damage Tracking Dataset . Https://Www.Kaggle.Com/Datasets/Mersico/Road-Damage-Tracking-Dataset-Rdtd-V10. Srinidhi,  G.,  &  Devi,  R.  (2020). International  Conference  on  Communication  and  Information Processing Pothole Detection using CNN and AlexNet . https://ssrn.com/abstract=3648822 Suparno. (2023). Analisa Kerusakan Jalan Kabupaten Ruas Klampok  – PG Banjaratma Kabupaten Brebes. Era Sains: Journal of Science, Engineering and Information Systems Research , 1 (1). Tri Sazmita, D., Efendi, R., Susilo, B., Studi Informatika, P., Teknik, F., Bengkulu, U., Supratman Kandang Limun Bengkulu, J. W., & Indonesia, A. (2020). Pengolahan Citra Telapak Tangan Manusia  Menggunakan  Metode  Histogram  Equalization  Dan  Homomorphic  Filtering . http://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/1
Wildah,  S.  K.,  &  Kuryanti,  S.  J.  (2022).  Perbaikan  Citra  Objek  Bawah  Air  Dengan Menggunakan Metode Implementasi White Balancing Dengan Model Grey World ( Wbgw ) Metode penelitian yang diterapkan pada penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan yang bertujuan untuk memberikan hasil penelitia. Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering Dan Edukasi , 14 (3), 75–79.
Yustika, A. A., Suhartono, E., Rahmania, R., S1, P., & Telekomunikasi, T. (2019). Deteksi Anemia Melalui  Citra  SEL  Darah  Menggunakan  Metode  Discrete  Wavelet  Transform  (Dwt)  Dan Klasifikasi Support Vector Machine (Svm) .