Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 10 No. 2 (2023) 28 - 33 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Segmentasi Citra Keretakan Dinding Beton Menggunakan Teknik Perbandingan Evaluasi Metrik
Image Segmentation of Concrete Wall Cracks Using Techniques Comparison of Evaluation Metrics
Finki Dona Marleny 1 , Muhammad Fitriansyah 2 , Sa’adah 3 , Winda Astria Nuansa Saputri 4 , Rudy Ansari 5 , Mambang 6 1,3,4,5 Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Banjarmasin
2 Prodi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Banjarmasin
6 Prodi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sari Mulia
1 finkidona@umbjm.ac.id, 2 fitriansyah@umbjm.ac.id, 3 saadahmn42@ gmail.com, 4 windaastria460@gmail.com,
5 rudy@umbjm.ac.id, 6 mambang@unism.ac.id

## Abstract
A common problem encountered in buildings is cracking concrete walls. Various factors affect wall cracks either subtly or severely cracks. Damage to concrete walls can be detected early with various techniques. Image segmentation can be used to speed  up  and  facilitate  the  detection  of  cracks  in  concrete  walls.  In  crack  detection  analysis  on  concrete  walls,  image segmentation is used to separate different areas of the image, such as crack areas and non-fracture areas. After that, further analysis is performed on the fracture area to determine crack characteristics such as length, width, depth, and orientation. Image segmentation of concrete wall cracks can be evaluated through metric evaluation with various methods. The application of image segmentation for crack detection in concrete walls can speed up the inspection process and obtain more accurate results. The image segmentation technique used in this process is to use metric evaluation comparison techniques to be able to segment the image of concrete wall cracks. The results of the image segmentation test will compare three image segmentation methods. Image segmentation is a different segmentation with certain characteristics, namely using the watershed approach, canny  filter, and  morphological geodesic-active  contour  method  in  metric  evaluation.  To  determine  the  success  rate  in  the image  segmentation  process  using  precision-recall,  which  serves  to  evaluate  the  output  quality  of  the  image.    .  In  image segmentation carried out using two samples of concrete wall imagery. By comparing the results of the method used in samples 1 and 2, the compact watershed method is superior to the canny filter and morphological GAC methods.
Keywords: crack; concrete; walls; segmentation

## Abstrak
Masalah yang umum ditemui pada bangunan adalah keretakan dinding beton. Berbagai faktor yang mempengaruhi keretakan dinding  baik  secara  halus  atau  keretakan  yang  parah.  Kerusakan  pada  dinding  beton  dapat  dideteksi  dini  dengan  berbagai teknik. Segmentasi citra dapat digunakan untuk mempercepat dan mempermudah deteksi keretakan pada dinding beton. Dalam analisis deteksi keretakan pada dinding beton, segmentasi citra digunakan untuk memisahkan area yang berbeda pada citra, seperti area keretakan dan area non-keretakan. Setelah itu, analisis lebih lanjut dilakukan pada area keretakan untuk menentukan karakteristik  keretakan  seperti  panjang,  lebar,  kedalaman,  dan  orientasi.  Segmentasi  citra  keretakan  dinding  beton  dapat  di evaluasi melalui evaluasi metrik dengan berbagai metode. Penerapan segmentasi citra untuk deteksi keretakan pada dinding beton dapat mempercepat proses inspeksi dan memperoleh hasil yang lebih akurat. Teknik segmentasi citra yang digunakan dalam proses ini adalah menggunakan teknik perbandingan evaluasi  metrik untuk dapat melakukan proses segmentasi citra keretakan  dinding  beton.  Hasil  uji  segmentasi  citra  akan  membandingkan  tiga  metode  segmentasi  citra.  Segmentasi  citra merupakan  segmentasi  yang  berbeda  dengan  karakteristik  tertentu,  yaitu  menggunakan  pendekatan  DAS,  canny  filter,  dan metode  kontur  aktif  geodesik  morfologi  dalam  evaluasi  metrik.  Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  dalam  proses segmentasi  citra  menggunakan  precision-recall,  yang  berfungsi  untuk  mengevaluasi  kualitas  output  dari  citra.  Dalam segmentasi  citra  yang  dilakukan  menggunakan  dua  sampel  citra  ketertakan  dinding  beton.  Dengan  membandingkan  hasil metode yang digunakan pada sampel 1 dan 2  metode compact watershed lebih unggul di bandingkan dengan metode canny filter dan morphological GAC.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Kata kunci: retak, beton, dinding, segmentasi

## 1. Pendahuluan
Penggunaan  dinding  beton  dalam  infrastruktur bangunan di Indonesia sangatlah beragam, seperti pada bangunan perkantoran, apartemen, pusat perbelanjaan, rumah  sakit,  sekolah,  gedung  pemerintah,  stasiun, bandara,  dan  sebagainya[1],[2].  Dinding  beton  juga digunakan  untuk  membangun  jembatan,  terowongan, tanggul,  dan  sebagainya[3].  Dalam  pembangunan bangunan bertingkat, dinding beton digunakan sebagai dinding  penahan  beban,  baik  beban  vertikal  maupun horizontal.  Dinding  beton  juga  digunakan  sebagai struktur  penahan  angin  dan  gempa,  serta  sebagai penghalang suara dan insulasi termal[4].
Masalah umum yang sering terjadi pada dinding beton adalah  retak,  korosi,  efloresensi,  penetrasi  air  dan pelapukan.  Retak  pada  dinding  beton  dapat  terjadi karena  tekanan  atau  tarikan  yang  berlebihan  pada struktur,  atau  karena  adanya  kebocoran  air  yang merusak  beton.  Retak  yang  terlalu  besar  dan  tidak diperbaiki  dapat  mengurangi  kekuatan  dan  stabilitas dinding  beton.  Untuk  mencegah  masalah-masalah  ini, perawatan  dan  perbaikan  rutin  harus  dilakukan  pada dinding beton[5].
Kerusakan permukaan struktur beton, termasuk retakan, pelapukan,  dan  lubang  secara  visual  mencerminkan daya  tahan  dan  keamanan  dari  struktur  dinding beton[6]. Retak adalah salah satu jenis kerusakan yang memiliki  dampak  terbesar  pada  struktur-struktur  dan merupakan  objek  paling  menarik  perhatian  didalam kerusakan dinding beton[7]. Retakan adalah manifestasi pencitraan paling khas dari daya tahan dan keamanan  infrastruktur.  Teknologi  deteksi  retak  telah banyak  diperhatikan  oleh  para  peneliti  di  bidang pengolahan citra digital untuk pemeliharaan infrastruktur bangunan.
Teknologi  deteksi  retak  pada  dinding  beton  saat  ini sudah  sangat  berkembang.  Beberapa  teknologi  yang dapat digunakan  untuk  mendeteksi retak pada dinding beton  adalah  visual  inspection,  ultrasonic  testing, infrared  thermography,  Ground  Penetrating  Radar (GPR),  dan  X-ray  Imaging[6].  Pada  teknik  visual inspection  ini  merupakan  metode  yang  paling sederhana dan umum dilakukan untuk mendeteksi retak pada  dinding  beton.  Dalam  teknik  ini,  secara  visual memeriksa  dinding  beton  untuk  melihat  adanya  retak, baik  dengan  mata  langsung  atau  menggunakan  alat bantu seperti kaca pembesar. Pilihan teknologi deteksi retak yang digunakan tergantung pada kondisi dinding beton dan kebutuhan penggunaannya.
Penelitian keretakan pada dinding beton sangat penting karena  keretakan  dapat  mengurangi  kekuatan  dan stabilitas dinding beton[8]. Hal ini dapat mengakibatkan  kerusakan  atau  bahkan  kegagalan
struktur,  yang  dapat  berdampak  pada  keselamatan manusia  dan  keamanan  publik.  Selain  itu,  penelitian tentang  keretakan  pada  dinding  beton  juga  penting untuk memahami faktor-faktor penyebab keretakan dan bagaimana  mencegahnya.  Hal  ini  dapat  membantu dalam  perencanaan  dan  desain  bangunan  yang  lebih tahan lama dan aman di masa depan.
Dalam  penelitian  keretakan  pada  dinding  beton, diperlukan  pendekatan  multidisiplin  dan  penggunaan teknologi modern untuk memperoleh data yang akurat dan  dapat  diandalkan.  Penelitian  ini  dapat  dilakukan melalui  pengujian  laboratorium,  simulasi  komputer, dan pengamatan lapangan. Segmentasi citra merupakan proses  membagi  citra  menjadi  beberapa  bagian  yang homogen,  dengan  tujuan  untuk  memudahkan  analisis dan  ekstraksi  informasi  dari  citra  tersebut[9],  [10]. Dalam hal ini, segmentasi citra dapat digunakan untuk mempercepat  dan  mempermudah  deteksi  keretakan pada  dinding  beton.  Dalam  analisis  deteksi  keretakan pada dinding beton,  segmentasi citra digunakan  untuk memisahkan area yang berbeda pada citra, seperti area keretakan dan area non-keretakan. Setelah itu, analisis lebih  lanjut  dilakukan  pada  area  keretakan  untuk menentukan  karakteristik  keretakan  seperti  panjang, lebar, kedalaman, dan orientasi.
Penerapan  segmentasi  citra  untuk  deteksi  keretakan pada dinding beton dapat mempercepat proses inspeksi dan  memperoleh  hasil  yang  lebih  akurat.  Metode  ini juga  dapat  membantu  dalam  pemantauan  kondisi dinding beton secara berkala untuk mencegah keretakan yang  lebih  serius  di  masa  depan.  Dalam  metode pengolahan  citra  harus  dilakukan  beberapa  tahapan proses yaitu proses segmentasi citra[11].
Proses  segmentasi  gambar  dapat  menggunakan beberapa  metode  untuk  mencocokkan  gambar  yang diuji[12].  Segmentasi  gambar  yang  akan  diuji  adalah citra  permukaan  struktur  dinding  beton.  Proses segmentasi  citra  pada  penelitian  ini  dimulai  dari pengambilan  sampel  keretakan  struktur  dinding  beton dari  berbagai  bangunan.  Seperti  bangunan  instansi perkantoran,  banguna  ruko  dan  rumah  tinggal.  Data citra  tersebut  diambil  untuk  membandingkan  hasil evaluasi  metrik  proses  segmentasi  gambar  dari  pola retakan sebagai segmentasi gambar kasar[13].
Segmentasi  gambar  kasar  merupakan  tahapan  penting untuk  proses  pengenalan  pola  pada  segmentasi  objek, dan  latar  belakang  gambar  dipisahkan  sehingga  dapat dilanjutkan  ke  tahap  segmentasi  halus  yaitu  dengan metode-metode  segmentasi  citra.  Segmentasi  citra kasar  yang  dibandingkan  merupakan  segmentasi  yang berbeda dengan karakteristik tertentu, yaitu menggunakan pendekatan metode DAS kompak, canny filter, dan metode kontur aktif geodesik morfologi[14], [15].  Dalam  evaluasi  metrik  segmentasi  gambar  citra
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
retakan  di  ukur  menggunakan  precision-recall  untuk mengevaluasi kualitas klasifikasi dari segmentasi citra objek[16].  Tujuan  khusus  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  menggunakan  teknik  perbandingan  evaluasi metrik apakah dapat melakukan proses segmentasi citra keretakan dinding beton. Hasil uji segmentasi citra akan membandingkan  tiga  metode  segmentasi  citra. Paradigma  pemecahan  masalah  dari  penelitian  ini adalah  untuk  memproses  segmentasi  citra  keretakan dinding  beton  menggunakan  teknik  perbandingan evaluasi metrik. Proses segmentasi citra yang akan diuji dengan  metode  segmentasi  citra  menggunakan  dua sampel  citra  ketertakan  dinding  beton.  Metode  yang digunakan  adalah  metode  compact  watershed  canny filter dan morphological GAC.

## 2. Metode Penelitian
Metode  segmentasi  citra  yang  diusulkan  adalah menguji citra permukaan struktur dinding beton. Proses segmentasi  citra  pada  penelitian  ini  dimulai  dari pengambilan  sampel  keretakan  struktur  dinding  beton dari  berbagai  bangunan.  Seperti  bangunan  instansi perkantoran, banguna ruko dan rumah tinggal. Gambar 1  memperlihatkan  kerangka  kerja  segmentasi  gambar dalam  penelitian  ini.  Tahap  pra-pemrosesan  adalah memasukkan  data  gambar  RGB  dan  kemudian  dalam proses  sehingga  menjadi  gambar  keabu-abuan.  Pada tahap  pra-pengolahan  segmentasi  citra  digunakan dengan  pendekatan  metode  DAS,  Canny  Filter  dan Kontur  aktif  geodesik  morfologi  sebagai  metode segmentasi kasar, dari segmentasi ke ketiga metode ini dibandingkan pada evaluasi metrik.
Gambar 1. Kerangka kerja segmentasi gambar yang di usulkan
2.1 Tahapan pra pemrosesan citra
Pada tahapan pra pemrosesan citra digital dimulai dari proses  akuisisi  citra  digital  yang  merupakan  proses menangkap  atau  memindai  citra  analog  sehingga diperoleh  citra  digital.  Citra  digital  dengan  kualitas RGB  akan  di  sesuaikan  kedalam  skala  citra  keabu- abuan  agar  proses  segmentasi  citra  sesuai  dengan tahapan  proses  segmentasi  kasar.  Gambar  2  dan  3 adalah sampel citra dinding beton dari berbagai sisi dan kasus yang akan di proses.
Gambar 2. Pra pemrosesan citra grayscale sampel 1

## Gambar 3. Pra pemrosesan citra grayscale sampel 2

## 2.2 Segmentasi citra
Dalam  pengolahan  citra  perlu  dilakukan  proses segmentasi  citra  yang  bertujuan  untuk  memisahkan antara  objek  dengan  background.  Pada  umumnya keluaran hasil segmentasi citra adalah berupa citra biner di  mana  objek  yang  dikehendaki  berwarna  putih, sedangkan  background  yang  ingin  dihilangkan berwarna  hitam.  Sama  halnya  pada  proses  perbaikan kualitas  citra,  proses  segmentasi  citra  juga  bersifat eksperimental.
Gambar 4. Proses segmentasi citra dengan deteksi tepi sampel 1

## Gambar 5. Proses segmentasi citra dengan deteksi tepi sampel 2
Dari  contoh  sampel  Gmbar  4  dan  5  terlihat  proses segmentasi  citra  menggunakan  2  metode  deteksi  tepi yaitu metode Sobel yang merupakan teknik deteksi tepi yang  menggunakan  operator  Sobel  untuk  menghitung gradien  pada  setiap  piksel  pada  citra[17].  Gradien  ini digunakan untuk mengidentifikasi piksel yang terletak pada  tepi  objek.  Dan  menggunakan  operator  Roberts untuk menghitung gradien pada setiap piksel pada citra. Operator  Roberts  terdiri  dari  dua  kernel  atau  matriks konvolusi  yang  digunakan  untuk  menghitung  gradien pada arah diagonal[18].
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
2.3 Mengevaluasi metrik segmentasi
Beberapa  teknik  yang  dapat  mengevaluasi  metrik segmentasi  yaitu dengan  metode Compact Watershed,

## Edge Detection, Morphological GAC.
Metode  Compact  Watershed  segmentasi  citra  ini digunakan  untuk  mengelompokkan  piksel-piksel  pada citra  yang  memiliki  nilai  intensitas  dan  elevasi  yang serupa ke dalam segmen-segmen yang homogen. Proses ini  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  elevasi  dari setiap piksel sebagai batas air dan kemudian melakukan proses perairan yang dapat menyebabkan terbentuknya kolam-kolam  kecil  pada  permukaan  citra.  Kelebihan menggunakan  metode  Compact  Watershed  adalah kemampuannya untuk  menangani citra dengan elevasi yang  kompleks  dan  menghasilkan  segmentasi  yang lebih  halus  dan  terperinci.  Namun,  kelemahan  dari metode  ini  adalah  sensitivitasnya  terhadap  noise  pada citra  dan  kesulitan  dalam  menangani  objek  yang tumpang tindih atau saling bersinggungan[19].
Dalam menggunakan Metode deteksi tepi Canny Filter menggunakan  algoritma  yang  cukup  kompleks  untuk menghasilkan  deteksi  tepi  yang  akurat.  Algoritma  ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu: Smoothing, Deteksi Gradien,  Non-Maximum  Suppression,  dan  Hysteresis Thresholding.  Keuntungan  dari  metode  Canny  Filter adalah kemampuannya untuk menghasilkan deteksi tepi yang akurat dan tidak dipengaruhi oleh noise pada citra. Namun,  kelemahan  dari  metode  ini  adalah  waktu komputasi  yang  cukup  lama  karena  proses  smoothing pada  citra  menggunakan  Gaussian  filter.  Selain  itu, pemilihan  nilai  threshold  atas  dan  bawah  juga  dapat mempengaruhi  hasil  akhir  dari  deteksi  tepi  pada citra[20].
Metode  Morphological  Geodesic  Active  Contours (MGAC) adalah salah satu teknik segmentasi citra yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  objek  pada  citra dengan  tepi  yang  kompleks  atau  kabur.  Metode  ini memadukan  konsep  pengolahan  citra  dan  analisis topologi  matematika.  Metode  MGAC  memperbaiki kelemahan metode Active Contours dengan menambahkan  operasi  morfologi  matematika  pada kurva yang dibentuk. Operasi morfologi matematika ini berguna  untuk  menghaluskan  kurva  dan  membuatnya mengikuti  tepi  objek  pada  citra  dengan  lebih  akurat. Metode  MGAC  juga  menggunakan  konsep  geodesi, yaitu  sebuah  jalan  terpendek  antara  dua  titik  pada permukaan  objek  pada  citra,  untuk  memperbaiki akurasi kurva[21].
2.4 Evaluasi kinerja metode segmentasi citra
Dalam  pemrosesan  gambar  dan  pembelajaran  mesin cara  mengevaluasi  model  saat  membangun  model merupakan  tahapan  penting  untuk  mengukur  seberapa akurat  model  dalam  memprediksi  hasil  yang diharapkan.  Perbandingan  evaluasi  metrik  segmentasi citra  pada  keretakan  dinding  beton  menggunakan
Precision-Recall  (PR)  curve:  PR  curve  adalah  kurva yang  menunjukkan  hubungan  antara  presisi  dan  recall pada berbagai nilai threshold pada hasil segmentasi. PR curve berguna untuk membandingkan kinerja segmentasi  pada  dataset  yang  tidak  seimbang,  yaitu dataset yang memiliki proporsi piksel yang terklasifikasi positif dan negatif yang berbeda. Berikut adalah persamaannya[1], [22].
Precision  (P)  pada  formula  merupakan  rasio  prediksi benar  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  hasil yang diprediksi positf.
= + (1)
Recall  (R)  pada  formula  2  merupakan  rasio  prediksi benar  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data yang benar positif.
= + (2)
F1 Score pada formula 3 merupakan perbandingan rata- rata presisi dan recall yang dibobotkan.
1 = 2 PxR P + R (3)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil  pemrosesan  segmentasi  citra  dapat  digunakan untuk mendeteksi dan mengukur ukuran keretakan pada dinding  beton.  Langkah  awal  dari  analisis  keretakan dinding beton yaitu penentuan citra, setelah di tentukan citra dinding beton diambil dengan kamera digital atau alat  pemindaian.  Kemudian,  citra  tersebut  diproses menggunakan  teknik  morfologi  matematika,  seperti watershed,  thresholding,  dan  operasi  morfologi. Gambar  6  dan  7  adalah  hasil  dari  proses  segmentasi citra.
Gambar 6. Hasil segmentasi sampel 1
Gambar 7. Hasil segmentasi sampel 2
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Setelah proses segmentasi didapatkan hasil pengukuran untuk  keretakan  dinding  beton.  Deteksi  keretakan dinding beton yang memiliki tanda kerusakan ditandai dengan tanda persegi berwarna merah pada gambar di bawah ini. Sedangkan tanda pada warna hijau didalam persegi  merah  menjelaskan  tentang  kedalaman keretakan pada dinding beton. Gambar 8 dan 9 adalah hasil proses deteksi retak dinding beton.
Gambar 8. Hasil deteksi keretakan sampel 1

## Gambar 9. Hasil deteksi keretakan sampel 2
Setelah  hasil  deteksi  keretakan  diketahui  maka selanjutnya  adalah  proses  evaluasi.  Evaluasi  metrik digunakan  untuk  mengukur  kualitas  suatu  model. Dalam  pemrosesan  gambar  dan  pembelajaran  mesin bagaimana  mengevaluasi  model  saat  membangun model adalah tahap penting untuk  mengukur seberapa akurat  model  dalam  memprediksi  hasil  yang diharapkan.  Perbandingan  Metrik  Segmentasi  Gambar Evaluasi pada cinta dinding beton diukur menggunakan tahapan  proses  pengolahan  citra  digital  precision  and recall.  Gambar  10  dan  11  adalah  nilai  informasi  yang didapatkan dari proses evaluasi metrik.
Gambar 10. Hasil evaluasi metrik sampel 1

## Gambar 11. Hasil evaluasi metrik sampel 1
Tabel 1 adalah tabel hasil perbandingan evaluasi metrik segmentasi citra. Pada keterangan nomor merujuk pada sampel citra yang digunakan. Untuk perbandingan hasil metode  yang  digunakan  terdapat  metode  compact watershed, canny filter dan morphological GAC.
Tabel  1.Tabel  Hasil Evaluasi Metrik No Metode error precision Recall 1 Compact ws Canny GAC 0,9957 0,0019 0,3155 0,0021 0,9962 0,5203 1,0 1,0 1,0 2 Compact ws Canny GAC 0,9958 0,0007 0,2740 0,0021 0,9986 0,5698 1,0 1,0 1,0
Dari  hasil  pengukuran  menggunakan  precision  & recall,  nilai  precision  pada  sampel  1  menggunakan metode  compact  watershed  memiliki  nilai  sebesar 0,9962  dan  pada  sampel  2  dengan  menggunakan metode yang sama memiliki nilai sebesar 0,9986 yang menunjukkan  bahwa  dari  semua  prediksi  positif  yang dilakukan di antaranya adalah benar atau tepat.
Dengan membandingkan hasil metode yang digunakan pada sampel 1 dan 2  metode compact watershed lebih unggul di bandingkan dengan metode canny filter dan morphological GAC.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil proses segmentasi citra dan evaluasi metrik,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  segmentasi citra  berbasis  pemrosesan  citra  digital  dengan  teknik compact  watershed,  canny  filter,  morphology  GAC dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  keretakan  pada dinding  beton  dengan  akurat  dan  efisien.  Dari  hasil pengukuran  menggunakan  precision  &  recall  metode compact  watershed  memiliki  nilai  yang  lebih  unggul. Metode yang digunakan memiliki beberapa keuntungan,  antara  lain  mampu  menghasilkan  deteksi keretakan yang akurat dan lebih cepat daripada metode manual,  memungkinkan  untuk  dilakukan  perbaikan atau  pemeliharaan  dinding  beton  dengan  lebih  efektif dan  efisien,  serta  dapat  digunakan  untuk  memantau kondisi  dinding  beton  secara  berkala.  Namun, penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  ada  beberapa faktor  yang  dapat  mempengaruhi  akurasi  hasil segmentasi, seperti tingkat kecerahan dan kontras citra, serta  jenis  dan  ukuran  keretakan  pada  dinding  beton. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk  memperbaiki  dan  meningkatkan  kinerja  metode
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
segmentasi citra ini agar dapat digunakan secara lebih luas  dan  efektif  dalam  mendeteksi  keretakan  pada dinding beton.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesarnya kepada  Universitas  Muhammadiyah  Banjarmasin, berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dibiayai  oleh Universitas  Muhammadiyah  Banjarmasin  melalui Program  Hibah  Penelitian,  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat 2023.

## Daftar Rujukan
[1] Z. Yu, Y. Shen, Z. Sun, J. Chen, and W. Gang, “Cracklab: A high-precision  and  efficient  concrete  crack  segmentation  and quantification  network,”  Dev.  Built  Environ.,  vol.  12,  no. September, p. 100088, 2022, doi: 10.1016/j.dibe.2022.100088.
[2] D.  Zebua,  L.  Setia,  and  B.  Wibowo,  “Pengaruh  Jenis  Tanah Terhadap  Simpangan  Lateral  Gedung  Beton  Bertulang,”  Ge- STRAMJurnal Perenc. dan Rekayasa Sipil, vol. 06, pp. 7–11, 2023.
[3] A. Geometri Dan, “Analisis Redesain Pondasi Abutment Dan Dinding  Penahan  Tanah  Jembatan  Sungai  Desa  Kendalbulur Kecamatan  Boyolangu  Kabupaten  Tulungagung  Restu,”  J. Tek. Sipil, vol. 7, no. 2, pp. 26–37, 2018.
[4] A.  Nahla,  “Perencanaan  Abutment  Jembatan  Glendeng Kabupaten Tuban,” De’Teksi J. Tek. Sipil Unigoro, vol. 7, no. 1, pp. 71–89, 2022.
[5] I.  R.  Mulyawan  and  U.  G.  Mada,  “Evaluasi  dan  Optimasi Dinding Penahan Tanah Desa Sulangai , Kecamatan Petang , Kabupaten  Badung  ,  dengan  Perkuatan  Ground  Anchor,”  in Simposium  Nasional  Teknologi  Infrastruktur  Abad  ke-21, 2023, no. January 2021, pp. 0–7.
[6] D.  Dais, İ .  E.  Bal,  E.  Smyrou,  and  V.  Sarhosis,  “Automatic crack  classification  and  segmentation  on  masonry  surfaces using  convolutional  neural  networks  and  transfer  learning,” Autom.  Constr.,  vol.  125,  no.  July  2020,  2021,  doi: 10.1016/j.autcon.2021.103606.
[7] H. Li, W. Wang, M. Wang, L. Li, and V. Vimlund, “A review of  deep  learning  methods  for  pixel-level  crack  detection,”  J. Traffic Transp. Eng. (English Ed., vol. 9, no. 6, pp. 945–968, 2022, doi: 10.1016/j.jtte.2022.11.003.
[8] Q.  Qin,  Q.  Meng,  H.  Yang,  and  W.  Wu,  “Study  of  the  anti- abrasion  performance  and  mechanism  of  coral  reef  sand concrete,”  Constr.  Build.  Mater.,  vol.  291,  p.  123263,  2021, doi: 10.1016/j.conbuildmat.2021.123263.
[9] S. Guillaume, V. Mohammadi, A. Tidjani, S. Mahama, and P. Gouton,  “A  deep  semantic  segmentation-based  algorithm  to segment  crops  and  weeds  in  agronomic  color  images,”  Inf. Process. Agric., no. xxxx,
2021, doi:
10.1016/j.inpa.2021.08.003.
[10]  A.  Ibrahim  and  E.-S.  M.  El-Kenawy,  “Image  Segmentation
Methods  Based  on  Superpixel  Techniques:  A  Survey,”  J. Comput.  Sci.  Inf.  Syst.,  vol.  2020,  no.  6,  pp.  1–10,  2020, [Online]. Available: www.jcsis.org/.
[11]  D. Zhao et al., “Ant Colony Optimization with Horizontal and Vertical  Crossover  Search:  Fundamental  Visions  for  Multi- threshold Image Segmentation,” Expert Syst. Appl., p. 114122, 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.114122.
[12]  S. Zhao et al., “Multilevel threshold image segmentation with diffusion  association  slime  mould  algorithm  and  Renyi  ’  s entropy for chronic obstructive pulmonary disease,” Comput. Biol.  Med.,  vol.  134,  no.  May,  p.  104427,  2021,  doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104427.
[13]  J. Ma, X. Wang, and B. Xiao, “An image segmentation method based  on  Simple  Linear  Iterative  Clustering  and  graph-based semi-supervised  learning,”  Proc.  2015  Int.  Conf.  Orange Technol.  ICOT  2015,  no.  2014,  pp.  10–13,  2016,  doi: 10.1109/ICOT.2015.7498477.
[14]  D. Riana, S. Rahayu, and M. Hasan, “Heliyon Comparison of segmentation  and  identification  of  swietenia  mahagoni  wood defects  with  augmentation  images,”  Heliyon,  vol.  7,  no. January, p. e07417, 2021, doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e07417.
[15]  F.  D.  Marleny,  “Comparison  of  Evaluation  Image Segmentation Metrics on Sasirangan Fabric Pattern Journal of Computer  Networks  ,  Architecture  and  High  Performance Computing,”  J.  Comput.  Networks  ,  Archit.  High  Perform. Comput., vol. 4, no. 2, pp. 96–103, 2022.
[16]  L. Wang, J. Wang, Z. Liu, J. Zhu, and F. Qin, “Evaluation of a deep-learning model for multispectral remote sensing of land use  and  crop  classification,”  Crop  J.,  no.  xxxx,  2022,  doi: 10.1016/j.cj.2022.01.009.
[17]  S.  Pan  and  M.  Kudo,  “Segmentation  of  pores  in  wood microscopic images based on mathematical morphology  with a variable structuring element,” Comput. Electron. Agric., vol. 75, no.
2,
pp.
250–260, 2011, doi: 10.1016/j.compag.2010.11.010.
[18]  A. Azeroual and K. Afdel, “Fast Image Edge Detection based on Faber Schauder Wavelet and Otsu Threshold,” Heliyon, no. July, pp. 1–19, 2017, doi: 10.1016/j.heliyon.2017.e00485.
[19]  F. I. Rahma, E. Utami, and H. Al Fatta, “The Using of Gaussian Pyramid  Decomposition,  Compact  Watershed  Segmentation Masking and DBSCAN in Copy-Move Forgery Detection with SIFT,”  2020 3rd  Int. Conf.  Inf. Commun.  Technol.  ICOIACT 2020,
pp. 325–330, 2020, doi:
10.1109/ICOIACT50329.2020.9332081.
[20]  M.  Huang,  Y.  Liu,  and  Y.  Yang,  “Edge  detection  of  ore  and rock on the surface of explosion pile based on improved Canny operator,”  Alexandria  Eng.  J.,  vol.  61,  no.  12,  pp.  10769– 10777, 2022, doi: 10.1016/j.aej.2022.04.019.
[21]  A.  G.  Medeiros  et  al.,  “A  new  fast  morphological  geodesic active  contour  method  for  lung  CT  image  segmentation,” Meas.  J.  Int.  Meas.  Confed.,  vol.  148,  2019,  doi: 10.1016/j.measurement.2019.05.078.
[22]  R. Pérez-zavala, M. Torres-torriti, F. A. Cheein, and G. Troni, “Original papers A pattern recognition strategy for visual grape bunch detection in vineyards,” Comput. Electron. Agric., vol. 151,  no.  September  2017,  pp.  136–149,  2018,  doi: 10.1016/j.compag.2018.05.019.