## DETEKSI KERETAKAN JALAN ASPAL MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Yusup Yulianto 1 Ari Wibowo 2
1 Teknik Sipil Universitas Subang, 2 Teknik Arsitektur Universitas Subang
1 yusupyulianto@unsub.ac.id, 2 ariwibowo@unsub.ac.id

## ABSTRACT
Road  conditions  determine  the  comfort  of  road  users,  the  comfort  of  these  road  users  is  the responsibility of the Public Works and Spatial Planning Office in each region. Roads are of course an  important  aspect  because  roads  are  the  main  supporting  factor  in  the  social,  cultural, environmental  fields  which  are  developed  in  order  to  achieve  an  equitable  distribution  of development  between  regions  and  sustainability  with  regional  and  economic  development approaches. The first  step that must  be taken by policy makers in  seeking comfort for users is to evaluate  the  quality  of  roads,  including  in  Indonesia.  The  evaluation  in  question  includes estimating  repairs,  required  construction,  estimating  quality.  These  aspects  can  be  calculated based on compliance, micro-texture, macro-texture and surface degradation if there are defects on the road. The strategic step in making road quality evaluation steps is to detect road cracks on the surface.  One  of  them  is  by  implementing  an  intelligent  system  method  in  detecting  road  damage using  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm.  The  input  is  an  image  of  the  road surface in RGB format. The image is obtained from kaggle as many as 2074 images. Then, image preprocessing  is performed  which includes converting RGB images to  grayscale, image resizing, and  edge  detection.  After  preprocessing  the  image,  the  next  step  is  to  reconfigure  and  train  the dataset.  In  the  training  process  there  are  test  parameters  including  Optimizer,  validation  split epoch, and batch size. Based on the results of the tests and evaluations that have been carried out, it can be concluded that the system built has succeeded in producing very good data as evidenced by an accuracy rate of 92.9%.
Keywords: Asphalt Road Conditions; Road Crack Detection; CNN.

## ABSTRAK
Kondisi jalan menentukan kenyamanan dari pengguna jalan, kenyamanan pengguna jalan tersebut menjadi tanggung jawab dari Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang di setiap daerah.  Jalan tentunya sebagai aspek penting karena jalan adalah factor pendukung utama dalam bidang social, budaya,  lingkungan  yang  dikembangkan  agar  tercapai  suatu  pemerataan  pembangunan  antara daerah  dan  kesinambungan  dengan  pendekatan  pengembangan  daerah  dan  ekonomi.  Langkah pertama  yang  harus dilakukan oleh pemangku kebijakan dalam  mengupayakan kenyamanan oleh pengguna adalah evaluasi kualitas jalan termasuk di Indonesia. Evaluasi yang dimaksud antara lain memperkirakan  reparasi,  konstruksi  yang  diperlukan,  memperkirakan  kualitas.  Aspek-aspek tersebut dapat diperhitungkan berdasarkan kepatuhan, tekstur mikro, tekstur makro dan degradasi permukaan jika terdapat kecacatan pada jalan. Adapun langkah strategis dalam membuat langkah evaluasi kualitas  jalan  yaitu dengan  mendeteksi keretakan  jalan  yang ada pada permukaan. Salah satunya dengan penerapan metode system cerdas dalam mendeteksi kerusakan jalan menggunakan algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Input  berupa  gambar  permukaan  jalan  dengan format  RGB.  Citra  tersebut  diperoleh  dari  kaggle  sebanyak  2074  citra.  Kemudian  dilakukan Preprocessing  image  yang  meliputi  konversi  citra  RGB  ke  grayscale,  resize  image,  dan  edge detection.  Setelah  dilakukan  preprocessing  image  langkah  berikutnya  adalah  melakukan konfigurasi ulang dan training dataset. Pada proses training terdapat parameter pengujian meliputi Optimizer,  validation split epoch, dan  batch  size.  Berdasarkan  hasil  pengujian dan evaluasi  yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa sistem yang dibangun berhasil menghasilkan suatu data yang sangat baik dengan dibuktikan dari tingkat akurasi sebesar 92,9%.
Kata Kunci : Kondisi jalan aspal; Deteksi Keretakan Jalan; CNN.

## 1. PENDAHULUAN
Jalan  merupakan  prasarana  transportasi  darat  yang  meliputi  segala bagian  jalan  dari  badan  jalan,  termasuk  bangunan  pelengkap  dan perlengkapannya  yang  tentu  prasarana  ini  diperuntukkan  bagi  pengguna  lalu lintas  (Setiadi,  E.,  Wibowo,  A.,  2023).  Apabila  melihat  dari  undang-undang mengenai  jalan  yang  berlaku,  hingga  saat  ini  menyatakan  bahwa  jalan merupakan  suatu  prasarana  yang  berada  pada  permukaan  tanah,  di  atas permukaan  tanah,  di  bawah  permukaan  tanah  dan/atau  air,  serta  di  atas permukaan air, kecuali kereta api, jalan lori, dan jalan kabel.
Selain  itu,  jalan  merupakan  media  transportasi  darat  dan  menjadi penghubung antara satu daerah dengan daerah yang lain (Regitha, A.,P., et al., 2019).  Pengertian  jalan  menurut  peraturan  pemerintah  Republik  Indonesia nomor 34 tahun 2010 bab 1 pasal 1 ayat 1 merupakan suatu transportasi darat yang meliputi segala bagian jalan serta bangunan pelengkap, dan pelengkapnya yang digunakan untuk lalu lintas, yang terletak pada permukaan tanah, berada di  atas  permukaan  tanah,  berada  di  bawah  permukaan  tanah  atau  air,  serta berada di atas permukaan air, terkecuali jalan lori, jalan kabel, dan jalan kereta api.  Jalan  sebagai  transportasi  nasional  dibangun  karena  merupakan  factor pendukung  utama  dalam  bidang  social,  budaya,  lingkungan  yang dikembangkan agar teracapai suatu pemerataan pembangunan antar daerah dan kesinambungan dengan pendekatan pengembangan daerah dan ekonomi.
Melihat  pentingnya  kondisi  jalan,  maka  sudah  selayaknya  pemerintah untuk  melakukan  tindak  lanjut  dalam  mengusahakan  agar  jalan  dapat digunakan  sebagaimana  mestinya.  Baik  dalam  membuat  jalan  di  beberapa akses  antar  daerah  yang  belum  mendapatkan  fasilitas  jalan  yang  baik, memperbaiki kerusakan jalan yang sudah dibuatkan sebelumnya. Karena selain kebermanfaatan  jalan  yang  sudah  dikemukakan  pada  pernyataan  di  atas. Apabila  kondisi  jalan  mengalami  kerusakan  tidak  hanya  menghambat  laju perekonomian,  dan  segala  bidang  yang  memungkin,  tapi  juga  akan berpengaruh  pada  keamanan  dan  kenyamanan  dari  penggunanya.  Mahardika menyebutkan  seperti  yang  ada  pada  pernyataan  dari  Dinas  Pekerjaan  Umum (DPU) salah satu factor lamanya proses perbaikan jalan yaitu disebabkan oleh proses pencatatan kondisi kerusakan jalan yang masih dilakukan secara manual (Mahardika, A, et al, 2018). Proses pendeteksian dan pencatatan secara manual oleh tenaga kerja manusia sepenuhnya bisa memakan waktu dua minggu untuk jalan  sepanjang  1  km,  belum  lagi  tingkat  keakuratan  yang  rendah  (Idestio  et al., 2013).
Perhatian,  pemeliharaan  dari  pemerintah  dalam  mengelola  dan memperbaiki  kondisi  jalan  yang  rusak  wajib  dilakukan.  Sehingga  fungsi  dari keberadaan  jalan dapat dimanfaatkan dengan baik. Adapun tahapan yang bisa dilakukan  dalam  pemeliharaan  seperti  yang  dimaksud,  tahapan  awal  adalah dengan mengidentifikasi kerusakan pada suatu jalan, sehingga  dari tahapan ini dapat menentukan tindakan apa yang perlu dilakukan. Metode yang digunakan
untuk mengidentifikasi kondisi kerusakan jalan dapat dilakukan secara manual dan  otomatis.  Metode  manual  dilakukan  dengan  menyusuri  jalan,  mengambil gambar  kerusakan  jalan  dengan  kamera,  mengukur  area  kerusakan, menentukan  tingkat  kerusakan  sesuai  dengan  jenis  kerusakan  jalan,  lalu menghitung  dan  menuliskannya  dalam  bentuk  laporan.  Metode  ini  sangatlah menyita waktu, tenaga dan biaya. Terlebih petugas harus menyusuri lalu lintas, hal  tersebut  tentunya  dapat  membahayakan  petugas.  Metode  ini  juga  rawan subjektivitas,  sehingga  dapat  memberikan  akurasi  yang  rendah  tentang kerusakan  jalan  (Departemen  Pekerjaan  Umum,  1995).  Sedangkan  metode secara  otomatis  adalah  seperti  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  dengan menggunakan  website  sebagai  pengumpul  data  untuk  di  ujikan,  dan  dari website  ini  tertera  informasi  yang  dibutuhkan  seperti  lokasi  kerusakan  jalan, maupun hasil klasifikasi dari gambar yang diunggah oleh masyarakat setempat. Selain  itu,  website  ini  juga  dapat  dioptimalkan  untuk  meneruskan  data  ke dalam  database.  Agar  data  yang  tersimpan  ini  dapat  digunakan  untuk dikembangkan atau untuk keperluan lainnya.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mendapatkan  informasi  dari  kondisi  suatu  jalan  melalui  klasifikasi  dan deteksi  kerusakan  jalan  berupa  keretakan  yang  ada  pada  permukaan  jalan. Diharapkan  dari penelitian ini mampu membuat suatu sistem  yang digunakan untuk mendeteksi kerusakan jalan yang disertai nilai akurasi berdasarkan hasil pelatihan  uji  data  test  maupun  uji  validasi  menggunakan  metode  Convotional Neural  Network  (CNN)  dan  disertai  program  website  yang  digunakan  untuk menggunggah  foto,  mengetahui  hasil  klasifikasi  kondisi  jalan,  mengetahui informasi  letak  kerusakan  jalan  yang  dikirimkan,  dan  untuk  keperluan penyimpanan data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  pengantar  teori  sebagai  landasan  untuk penelitian. Seperti pengertian dan jenis kerusakan jalan, metode Convolutional Neural Network (CNN). Yang masing-masing diantaranya adalah:

## 2.1 Jalan
Menurut  peraturan  pemerintah  nomor  34 tahun  2006,  jalan adalah  prasaranan transportasi  darat  yang  meliputi  segala  bagian  jalan,  termasuk  bangunan pelengkap  dan  perlengkapannya  yang  diperuntukkan  bagi  lalu  lintas,  yang berada pada permukaan tanah, di atas permukaan tanah, di bawah permukaan tanah  dan/atau  air,  serta  di atas  permukaan  air,  kecuali  jalan  kereta  api,  jalan lori, dan jalan kabel.

## 2.2 Survei kondisi jalan
Menurut  Yudangingrum,  Ikhwanudin  (2017)  dalam  Rahmawati,  Pangesti (2021),  menyatakan  bahwa  survei  kondisi  adalah  survei  yang  dimaksudnkan untuk  menentukan  kondisi  perkerasan  pada  waktu  tertentu.  Tipe  survei
semacam  ini  tidak  mengevaluasi  kekuatan  perkerasan.  Survei  kondisi bertujuan  untuk  menunjukkan  kondisi  perkerasan  pada  saat  waktu  dilakukan survei.  Jadi,  survei  ini  sifatnya  kualitatif.  Informasi  yang  diperoleh  akan digunakan  untuk  menetapkan:  macam  studi,  penilaian  prioritas  dan  program pemeliharaan.  Survei  kondisi  juga  berguna  untuk  persiapan  analisis  structural secara  detail,  dan  untuk  rahbilitasi.  Jika  area-area  secara  baik  direferensikan dalam stasiun-stasiun, maka area yang membutuhkan pengumpulan data yang lebih intensif dapat didefinisikan.

## 2.3 Survei kerusakan perkerasan
Survei  kerusakan  secara  detail  dibutuhkan  sebagai  bagian  dari  perencanaan dan  perancang  suatu  proyek  rahabilitasi.  Survei  kerusakan  perkerasan  adalah kompilasi  dari  berbagai  tiper  kerusakan, tingkat  keparahan  kerusakan,  lokasi, dan  luas  penyebarannya.  Perhatian  harus  diberikan  terhadap  konsistensi  dari personil penilai kerusakan baik secara individual maupun kelompok-kelompok yang melakukan survei. Tujuan dilakukanya survei kinerja perkerasan. Adalah untuk  menentukan  perkembangan  dari  kerusakan  perkerasan,  sehingga  dapat dilakukan  estimasi  biaya  dari  pemeliharaan.  Informasi  ini  sangat  berguna untuk  instansi  yang  terkait  dalam  pengalokasian  dana  untuk  pemeliharaan. Pekerjaan ini sangat penting dan umumnya diprioritaskan sehingga banyaknya biaya  yang  dibutuhkan  untuk  pemeliharaan  dapat  diestimasikan  dari tahun  ke tahun.  Selain  itu,  survei  kinerja  perkerasan  juga  berguna  untuk  menentukan sebab-sebab  dan  pengaruh  dari  kerusakan  perkerasan.  Penentuan  sebab-sebab kerusakan  harus  diketahui  sebelum  penanganan  pemeliharaan  yang  memadai dapat  dilakukan.  Demikian  pula  penyebab  kegagalan  perkerasan  harus  juga diketahui,  sehingga  hal  ini  dapat  diperhitungkan  dalam  perancangan  di kemudian hari.
Secara  garis  besar  kerusakan  dapat  dibedakan  menjadi  dua  bagian,  yaitu kerusakan structural, mencakup kegagalan perkerasan atau kerusakan dari satu atau  lebih  komponen  perkerasan  yang  mengakibatkan  perkerasan  tidak  dapat lagi  menganggung  beban  lalu  lintas,  dan  kerusakan  fungsional  yang mengakibatkan keamanan dan kenyamanan pengguna jalan menjadi terganggu. Sehingga  biaya  operasi  kendaraan  semakin  meningkat  (Putra,  W.  K.  et  al. 2022).
Menurut manual pemeliharaan jalan No: 03/MN/B/1983 yang dikeluarkan oleh direktorat  jenderal  bina  marga,  kerusakan  jalan  dapat  dibedakan  menjadi (Yudaningrum, 2017):
2.3.1 Retak ( cracking )
Retak  yang  terjadi  pada  lapisan  permukaan  jalan  dapat  dibedakan  atas:  1)  retak halus,  2)  retak  kulit  buaya,  3)  retak  pinggir,  4)  retak  sambungan  bahu,  5)  retak sambungan jalan, 6) retak sambungan pelebaran jalan, 7) retak refleksi ( reflection cracks ), 8) retak susut ( shrinkage cracks ), 9) retak slip ( slippage cracks ).
2.3.2 Distorsi ( distortion )
Ditorsi/perubahan  bentuk  dapat  terjadi  akibat  lemahnya  tanah  dasar,  pemadatan yang  kurang  pada  lapis  pondasi,  sehingga  terjadi  tambahan  pemadatan  akibat beban  lalu  lintas.  Distorsi  (Distortion)  dapat  dibedakan  atas;  1)  Alur  ( ruts ),  2) Keriting  ( corrugation ),  3)  Sungkur  ( shoving ),  4)  Amblas  ( grade  depressions ),  5) Jembul ( upheaval ).
2.3.3 Cacat permukaan ( disintegration )
Cacat  permukaan  yang  mengarah  kepada  kerusakan  secara  kimiawi  dan  mekanis dari lapisan perkerasan. Adapun cacat permukaan ini dapat dibedakan menjadi: 1) Lubang  ( potholes ),  2)  Pelepasan  butir  ( raveling ),  3)  Pengelupasan  lapisan permukaan ( stipping ).
2.3.4 Pengausan ( polished aggregate )
Permukaan  jalan  menjadi  licin,  sehingga  membahayakan  kendaraan.  Pengausan terjadi  karena  agregat  berasal  dari  material  yang  tidak  tahan  aus  terhadap  roda kendaraan,  atau  agregat  yang  dipergunakan  berbentuk  bulat  dan  licin,  tidak berbentuk  cubical.  Dan  kerusakan  pada  jenis  ini  dapat  diatasi  dengan  menutup lapisan dengan latasir, buras atau latasbun.
2.3.5 Kegemukan ( bleeding of flushing )
Kerusakan jenis kegemukan diakibatkan karena permukaan jalan yang licin, pada permukaan  tertentu.  Jika  temperaturnya  tinggi,  aspal  menjadi  lunak  dan  akan terjadi jejak roda. Kegemukan ( bleeding ) dapat disebabkan pemakaian kadar aspal yang tinggi pada campuran aspal, pemakaian terlalu banyak aspal pada pekerjaan prime  coat atau tack  coat .  Dapat  diatasi  dengan  menaburkan  agregat  panas  dan kemudian  dipadatkan  atau  lapis  aspal  diangkat  dan  kemudian  diberi  lapisan penutup.

## 2.3.6 Penurunan pada bekas penanaman utilitas
Kerusakan pada tipe ini terjadi di sepanjang bekas penanaman utilitas. Hal ini bisa terjadi  karena  pemadatan  yang  tidak  memenuhi  syarat.  Dapat  diperbaiki  dengan dibongkar kembali dan diganti dengan lapis yang sesuai.
2.4 Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Networ k  atau  yang  disingkat  sebagai  CNN  merupakan salah  satu  algoritma  yang  ada  pada deep  learning (Qotrunnada,  F.N.,  2022). CNN digunakan untuk mengklasifikasi gambar ataupun video juga digunakan untuk mendeteksi objek yang ada pada gambar atau bahkan wilayah yang ada di  dalam  gambar  (Moolayil,  2019).  CNN  tersusun  dari  layer  yang  memiliki susunan  neuron  3D  yaitu  ;  lebar,  tinggi,  dan  kedalaman  yang  mana  susunan lebar  dan  tinggi  merupakan  ukuran  layer,  dan  kedalaman  merupakan  jumlah layer (Zufar et al., 2016).

## 2.5 Tensorflow
Tensorflow  merupakan  salah  satu library  open  source yang  dikembangkan oleh  tim  google  brain.  Dalam  deep  learning,  tensorflow  digunakan  untuk menjalankan  secara  otomatis  manajeman  memori  yang  sama  pada  data  yang digunakan.  Tensorflow  dapat  menjalankan  serta  melatih  jaringan  untuk klasifikasi.

## 2.6 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  suatu  proses  untuk  menemukan  fitur  yang  dapat membedakan  atau  mendeskripsikan  ke  dalam  kategori  kelas  data.  Klasifikasi bertujuan  untuk  memberikan  perkiraan  suatu  objek  yang  belum  diketahui labelnya ke dalam suatu kelas.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network . Proses perancangan dan implementasi terdiri atas beberapa tahap. Adapun tahapan penelitian disajikan pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1 : Tahapan Penelitian
Alur pengerjaan penelitian ini dimulai dari pemilihan data sampel yang digunakan sebagai  input  untuk  data  training,  validasi  dan  pengujian/tes. Kemudian  merancang  jaringan  dengan  metode  CNN  untuk  melakukan klasifikasi dan deteksi pada citra kondisi permukaan jalan. Rancangan jaringan CNN  diaplikasikan  dengan  data  training,  agar  computer  dapat  belajar mengenali  objek.  Apabila  pembelajaran  jaringan  diperoleh  hasil  yang  baik dalam  membedakan  jenis  kondisi  permukaan  jalan,  maka  jaringan  tersebut kemudian dilakukan uji coba terhadap data validasi. Apabila data validasi juga menunjukkan hasil yang baik maka jaringan dapat digunakan untuk klasifikasi dan deteksi pada data tes.
3.1 Pengumpulan data
Pengumpulan  data  berupa  gambar  kondisi  jalan  dengan  tipe  dan  kelas  yang diantaranya  terdiri  atas  data  gambar good , poor , satisfactory ,  dan very  poor . Adapun  data  tersebut  kami  ambil  dari  katalog  kaggle  untuk  masing-masing jumlah  data  yang  kami  gunakan  dalam membuat  sistem  sebanyak  2074  citra. Dimana  citra  tersebut  terdiri  atas  data  gambar  kondisi good sebanyak  845 gambar, poor sebanyak  396  gambar, satisfactory sebanyak  515  gambar,  dan very_poor sebanyak  318  gambar.  Adapun  contoh  gambar  di  masing-masing citra dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini.

## Gambar 2
Input  data  yang  digunakan  dalam  jaringan  ini  berupa  sampel  gambar dari empat jenis gambar kondisi permukaan jalan  yaitu berupa kondisi sangat bagus  ( good ),  baik  ( satisfactory ),  jelek  ( poor ),  dan  parah  ( very  poor ) sedangkan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  diambil  dari  katalog kaggle.  Secara  keseluruhan  citra  yang  diambil  dari  katalog  kaggle  sebanyak 2074  gambar.  Dengan  rincian  70%  untuk  data  latih,  dan  20%  untuk  data  tes sedangkan  untuk  data  validasi  sebesar  10%  dari  total  keseluruhan  data. Adapun selengkapnya dapat di lihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 Pembagian Data Penelitian Jenis permukaan jalan Jumlah data latih Jumlah data uji Data prediksi Good 845 150 40 Satisfactory 515 100 Poor 396 70 Very poor 318 60
Data  training  digunakan  untuk  melakukan  proses  pembelajaran jaringan,  kemudian  dievaluasi.  Apabila  akurasi  pada  proses  training  model jaringan  belum  naik  maka  perlu  dilakukan  modifikasi  pada  lapisan  CNN, parameter jaringan dan pada sampel datanya. Apabila  hasil akurasi sudah baik maka dilakukan proses selanjutnya yaitu pengujian dengan data validasi. Data validasi  adalah  data  yang  tidak  digunakan  pada  proses  training.  Apabila akurasi dari data validasi ini kurang baik, ada kemungkinan terjadi overfitting, oleh karena itu jaringan perlu dimodiifikasi kembali. Sehingga hasilnya sudah baik  atau  ada  peningkatan  maka  jaringan  ini  dapat  digunakan  untuk memproses  data  tes.  Data  tes  berisi  sekumpulan  sampel  data  yang  ingin diketahui jenis klasifikasinya.

## 3.2 Preprocessing data
Preprocessing citra  dengan  mengubah  ukuran  citra  jalan  retak  dan  non-retak menjadi ukuran yang sama dan merubah citra dari gambar RGB menjadi citra Canny Edge Image . Langkah selanjutnya dilakukan pembagian data yang telah dikumpulkan  menjadi  dua,  yaitu  data    latih  ( training )  dan  data  uji  ( testing ). Dilanjutkan  proses  pelabelan  pada  masing-masing  data  citra  gambar permukaan  retak  maupun  non-retak.  Dimana  hasil  pelabelan  ini  dilakukan dengan menggunakan angka 0 hingga 3. Angka 0 untuk label citra good, angka 1  untuk  label  citra  poor,  angka  2  untuk  label  citra  satisfactory,  dan  angka  3 untuk label citra very poor.

## 3.3 Perancangan CNN
Penelitian  ini  mengusulkan  metode  untuk  deteksi  kondisi  jalan  berdasarkan jenis kondisi dari jalan yang terdiri dari 4 kelas  seperti yang sudah dijelaskan pada  bab  sebelumnya.  Dalam  proses  deteksi  layer  convolution  dilakukan  di dalam server hingga selesai ( finish ). Gambar atau dataset akan ditraining ulang untuk  mendapatkan  model  CNN  yang  akan  digunakan  seperti  ukuran  kernel, filter dan layer. Layer yang digunakan sejumlah 2 layer konvolusi beserta filter maxpooling,  dan  ekstraksi  fitur.  Layer  pertama  memiliki  ukuran  128  x  128 piksel  dan  tiga  dimensi  warna.  Hasil  konvolusi  pertama  menciptakan  127  x 127  piksel  dengan  jumlah  filter  64.  Selain  itu,  piksel  bergeser  (stride)  sejauh satu  kolom  menggunakan  aktivasi  ReLU.  Selanjutnya,  konvolusi  dilakukan pada  layer  kedua  dengan  lebar  dan  tinggi  kernel  3  x  3.  Selain  itu,  piksel bergerser (stride) sejauh satu kolom dan menghasilkan 126 x 126 dan jumlah filter  sebanyak  92.  Maxpooling  dan  dropout  ditambahkan untuk menghilangkan fitur informasi yang tidak dibutuhkan seperti pada tabel 2.
Tabel 2 Struktur Model CNN Lapisan Ukuran Piksel Node rescaling_1 (Rescaling) (None, 200, 200, 3) 0 conv2d_16 (Conv2D)            (None, 200, 200, 16) 448 max_pooling2d_5 (Max (None, 100, 100, 16) 0 Pooling 2D) conv2d_17 (Conv2D) (None, 100, 100, 32) 4640 max_pooling2d_6 (Max (None, 50, 50, 32) 0 Pooling 2D) conv2d_18 (Conv2D) (None, 50, 50, 64) 18496 max_pooling2d_7 (Max (None, 25, 25, 64) 0 Pooling 2D) flatten_1 (Flatten) (None, 40000) 0 dense_4 (Dense) (None, 128) 5120128 dense_5 (Dense) (None, 4) 516 Total params: 5,144,228 Trainable params: 5,144,228 Non-trainable params: 0
Pada  lapisan  input,  data  yang  digunakan  adalah  data  training. Kemudian  data  input  diproses  pada  lapisan  konvolusi  pertama  dengan menggunakan  maxpooling  dan  fungsi  aktivasi  ReLU.  Output  pada  lapisan konvolusi  pertama  dijadikan  sebagai  input  pada  proses  konvolusi  kedua. Kemudian  hasil  dari  proses  konvolusi  dikumpulkan  pada  lapisan  fully connected.  Pada  lapisan  ini  ditentukan  fitur  yang  memiliki  korelasi  dengan kelas  tertentu  sehingga  hasil  akhir  dari  proses  ini  adalah  fitur  yang terklasifikasi dalam empat kelas.

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi CNN
Terdapat tiga tahap dalam mengimplementasikan CNN, yaitu training, validasi dan tes. Tahap training adalah tahap utama untuk melatih jaringan mempelajari data  input.  Kemudian  jaringan  tersebut  diuji  pada  data  validasi.  Apabila memberikan  hasil  yang  baik,  maka  jaringan  tersebut  dapat  digunakan  untuk melakukan klasifikasi data dengan data tes.

## 4.2 Data latih (Data Training)
Data  latih  yang  digunakan  adalah  70%  dari  total  keseluruhan  data  sehingga didapat  data  latih  sebanyak  1694  dengan  masing-masing  kelas  beragam diantaranya  kondisi  sangat  baik  ( good )  695,  kondisi  baik  ( satisfactory )  415, kondisi jelek ( poor ) 326 dan kondisi jelek ( very poor ) 258 sampel. Komputasi dilakukan  menggunakan  mode  single  GPU.  Proses  training  menggunakan parameter sebagai berikut: Learning rate : 0,0001 Mini-batch size : 16 Epoch : 10
Hasil  training  disajikan  pada  tabel  3.  Training  jaringan  memberikan  akurasi yang  baik.  Grafik  dari  akurasi  dan  kesalahan  proses  training  disajika  pada gambar 3.
Tabel 3 Hasil Training jaringan CNN
accuracy training (min:    0.700, max:    0.999, cur: 0.999)
validation (min:    0.876, max:    0.947, cur: 0.935)
Loss training (min:    0.004, max:    0.825, cur: 0.004) validation (min:    0.193, max:    0.369, cur: 0.330)
43/43  [==============================]  -  1s  33ms/step  -  loss:
0.0040  -  accuracy:  0.9993  -  val_loss:  0.3299  -  val_accuracy: 0.9349
Gambar 3 Grafik Akurasi Dan Kesalahan Training

## 4.3 Data validasi
Proses validasi jaringan menggunakan 338 data untuk menguji jaringan dengan masing-masing kelas beserta jumlah di tiap kelas adalah ; kondisi sangat baik ( good ) 139, kondisi baik ( satisfactory ) 65, kondisi jelek ( poor ) 83 dan kondisi jelek ( very poor ) 51 sampel. Dari proses ini didapatkan akurasi yang baik yaitu 94,67%.

## 4.4 Data tes
Interpreter  dapat  memasukkan  sampel  data  yang  ingin  diketahui  jenis klasifikasinya pada jaringan, kemudian jaringan akan mengeluarkan label jenis tanaman berdasarkan data yang dimasukkan. Hasil label klasifikasi yang keluar dari  jaringan  dapat  untuk  bahan  pertimbangan  interpreter  dalam  menentukan jenis  objek  tanaman  yang  sulit  dibedakan  secara  visual.  Pada  penelitian  ini scenario data tes menggunakan 380 data dengan masing-masing kelas berbeda- beda  dengan  rincian  adalah  ;  kondisi  sangat  baik  ( good )  149,  kondisi  baik ( satisfactory )  106,  kondisi  jelek  ( poor )  65  dan  kondisi  parah  ( very poor )  60 sampel.  Pengujian  ini  menghasilkan  akurasi  yang  baik  yaitu  94,73%  dengan jumlah  benar  sebanyak  360  data.  Hasil  akurasi  klasifikasi  pada  data  tes digambarkan pada confusion matrix di gambar 4 dan hasil klasifikasi semantic pada  tes  juga  kami  ujikan  sebagai  proses  deteksi  pada  suatu  gambar  kondisi
retak,  dan  hasil  deteksinya  adalah  sebagaimana  terdapat  pada  gambar  5. Sedangkan untuk menguji ketepatan sistem jaringan yang dibuat, maka dipilih salah  satu  gambar  untuk  dideteksi,  dan  hasilnya  data  atau  gambar  tersebut termasuk  ke  dalam  kelas  very  poor  dengan confidence sebesar  99,93%  dan kenyataannya  memang  betul  sudah  sesuai  dengan  yang  seharusnya.  Adapun contoh gambar yang dimaksud seperti terlihat pada gambar 4.
Gambar 4 Matriks Konfusi Dari Data Tes
(A)
(B)
Gambar 5 Hasil klasifikasi semantik pada data tes (A) dan sampel data tes pada salah satu data di data tes (B).
Pada  hasil  pengujian  data  tes,  kesalahan  terbanyak  terdapat  pada
pengklasifikasian  satisfactory.  Jaringan  memprediksi  objek  satisfactory sebagai objek poor dan very poor. Dari 106 data sampel objek satisfactory, 10 diantaranya diprediksi sebagai objek poor dan 2 diantaranya diprediksi sebagai objek  very  poor.  Jaringan  sulit  membedakan  objek  tersebut  karena  ketiga gambar objek memiliki karakter fisik khususnya warna yang hampir sama.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  implementasi  metode  CNN  untuk  klasifikasi  dan  prediksi  jenis kondisi permukaan pada jalan raya menunjukkan bahwa arsitektur CNN dapat mengklasifikasikan  dan  memprediksikan  4  jenis  kondisi  permukaan  secara otomatis  dengan  memberikan  label  pada  data.  Evaluasi  kerja  terhadap arsitektur  jaringan  CNN  pada  data  tes  menghasilkan  akurasi  95%.  Untuk scenario  data  tes  dengan  jumlah  masing-masing  kelas  sebanyak  380  sampel, metode  CNN  dapat  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  dalam  melakukan proses  pengenalan  objek  dan  klasifikasi  jenis  permukaan  jalan  raya.  Namun masih  terdapat  kesalahan.  Kesalahan  prediksi  paling  banyak  terdapat  pada kelas  satisfactory  yang  diprediksi  sebagai  kelas  poor  dan  very  poor.  Dari tampilan  citra  pada  kelas  satisfactory  ini  memiliki  karakteristik  penampakan yang hampir mirip sehingga menyebabkan jaringan salah memprediksi. Hal ini diperkuat  dengan  melihat  hasil  prediksi  pada  kondisi  poor  yang  memiliki kesalahan  prediksi  sebesar  6  data  dan  data  tersebut  masuk  ke  dalam  kelas satisfactory.
Ketersediaan  objek  jenis  permukaan  jalan  raya  dalam  jumlah  banyak, yang  dipakai  untuk  pemrosesan  jaringan  dan  kondisi  karakter  fisik  dari  citra juga  berpengaruh  dalam  ketepatan  proses  prediksi  gambar.  Sehingga  apabila data  yang  disediakan  lebih  banyak,  dapat  dimungkinkan  untuk  mendapatkan nilai  akurasi  yang  tinggi  dan  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  kesalahan dalam  memprediksi  suatu  data.  Namun  konsekuensinya  diperlukan  peralatan komputasi  yang  lebih  besar  untuk  melakukan  proses  training  jaringan  pada data yang banyak.
Pada  dasarnya  penelitian  ini  hanyak  digunakan  untuk  menentukan klasifikasi  semantic  untuk  membantu  interpreter  dalam  menentukan  jenis permukaan  jalan  raya.  Interpreter  memasukkan  sampel  data  objek  yang  ingin diketahui klasifikasinya, kemudian jaringan memberikan jawaban nama objek tersebut. Sehingga dapat membantu interpreter yang tidak mengetahui kondisi jenis  tanaman  di  lapangan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  melakukan digitasi objek jalan untuk kemajuan di bidang transportasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Departemen-pekerjaan-umum  (1995),  Manual  Pemeliharaan  Rutin  untuk  Jalan Nasional  dan  Jalan  Provinsi,  Jilid  Ii:  Metode  Perbaikan  Standar,
Departemen  Pekerjaan  Umum  Direktorat  Jendral  Bina  Marga  Direktorat Bina Teknik.
Idestio,  B.D.,  Agung,  T.,  dan  Wirayuda,  B.  (2013),  ‘Pengukuran  Luas  Lubang Jalan  Berbasis  Data  Video  Menerapkan  Threshold-Based  Marking  dan GLCM’,  INKOM,  Vol.  7,  No.  2,  p.  235,  November  2013,
DOI :https://dx.doi.org/10.14203/j.inkom.235.
Mahardika,  A.,  Sari,  Y.  A.,  dan  Dewi,  C.  (2018),  ‘Sistem  Temu  Kembali  Citra Lubang  Jalan  Aspal  Berdasarkan  Tingkat  Kerusakan  Menggunakan Ekstraksi Fitur Gray  Level Co-Occurrence Matrix’, Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Computer,  Vol.  2,  No.  10,  p.  3811-3821, ISSN 2548-964X, Februari 2018.
Peraturan  pemerintah  nomor  34  tahun  2006  tentang  jalan  (lembaran  negara republik  indonesia  tahun  2006  nomor  86,  tambahan  lembaran  negara republik indonesia nomor 4655.
Regitha, F., et al. (2018), ‘Rekomendasi Prioritas Perbaikan Jalan Dengan Metode AHP-SAW-TOPSIS  (Studi  kasus:  Dinas  Pekerjaan  Umum  Dan  Penataan Ruang  Kota  Malang)’,  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu  Computer,  Vol.  3,  No.  3,  p.  2960-2969,  ISSN  2548-964X,  Januari 2019.
Setiadi,  E.,  dan  Wibowo,  A.  (2023),  ‘Klasifikasi  dan  Deteksi  Keretakan  pada
Trotoar  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network’,  JTSC, Vol. 4, No. 1, pp 412-427, Februari 2023, DOI: https://doi.org/10.51988/jtsc.v4i1.116 .
Rahmawati,  R.,  Pangesti,  R.  D.,  dan  Abdillah,  R.  A.  (2021),  ‘Pemetaan  Kondisi Jalan  Berdasarkan  IRI  Roadroid  Di  Kabupaten  Gresik  Wilayah  Selatan’, Jurnal  Riset  Rekayasa  Sipil,  Vol.  4,  No.  2,  Maret  2021,  DOI  : https://doi.org/10.20961/jrrs.v4i2.44230
Yudaningrum,  F.,  dan  Ikhwanudin  (2017),  ‘Identifikasi  jenis  kerusakan  jalan (studi kasus ruas jalan kedungmundu-meteseh)’, Teknika, Vol. 12, No. 2, p 16-23 DOI: https://doi.org/10.26623/teknika.v12i2 .
Putra, W.K., Nurdin, A., Bahar, F.F. (2022), ‘analisis kerusakan jalan perkerasan lentur  menggunakan  metode  pavement  condition  index  (PCI)’,  Jurnal Teknik, Vol. 16, No. 1, pp. 41-50, April 2022.
Qotrunnada,  F.  M.,  dan  Utomo,  P.  H.  (2022),  ‘Metode  Convolutional  neural network untuk klasifikasi wajah bermasker’, PRISMA, Prosiding seminar nasional matematika, Vol. 5, pp. 799-807, Retrieved from https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/54602 .
Moolayil,  J.,J.  (2019),  Learn  keras  for  deep  neural  networks:  A  fast-track approach to modern deep learning with python. British columbia: Apress.
Zufar,  M.  Dan  Setiyono,  B.  (2016),  ‘Convolutional  neural  network  untuk pengenalan wajah secara real-time’, Jurnal Sains dan Seni ITS, 2337-3520.
Anisarida, A.  A.,  Hafudiansyah, E., & Kurniawan, E. (2020). Perencanaan Tebal Perkerasan  Ruas  Jalan  A  Di  Kabupaten  Lebak.  Jurnal  Teknik  Sipil Cendekia (JTSC), 1(1), 1-14.
Hernawan,  H.,  &  Anisarida,  A.  A.  (2022).  ANALISIS  FAKTOR  PENYEBAB KECELAKAAN  RUAS  JALAN  LIMBANGAN  MALANGBONG KABUPATEN  GARUT.  JURNAL  TEKNIK  SIPIL  CENDEKIA  (JTSC), 3(2), 353-358.
Anisarida,  A.  A.,  Prabowo,  S.,  &  Seran,  E.  N.  B.  (2023).  METODE MEKANISTIK-EMPIRIS UNTUK MENGEVALUASI TEBAL PERKERASAN  LENTUR  MENGGUNAKAN  PROGRAM  (STUDI KASUS: JALAN CIBADAK-CIKIDANG-PELABUHAN RATU). JURNAL TEKNIK SIPIL CENDEKIA (JTSC), 4(1), 554-569.
Rusmayadi,  D.,  &  Anisarida,  A.  A.  (2021).  ANALISIS  KINERJA  JALAN MOHAMMAD  TOHA  DENGAN  ATAU  TANPA  MARKA  JALAN. JURNAL TEKNIK SIPIL CENDEKIA (JTSC), 2(1), 152-181.
Setiawan,  F.,  &  Janizar,  S.  (2021).  Percepatan  Jadwal  Konstruksi  dan Pengaruhnya  Terhadap  Biaya  Penyelesaian  Proyek  Konstruksi.  JURNAL TEKNIK SIPIL CENDEKIA (JTSC), 2(1), 90-126.