## Analisis Keretakan Permukaan Jalan Menggunakan Fitur Thresholding, Median Filter, dan Teknik Morfologi
Zulfachmi 1 , Muhammad Rizky Fatahillah 2 , Samuel Belman Silalahi 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjung Pinang Jalan Pompa Air No. 28 Tanjungpinang Kepulauan Riau, 29122
Korespondensi Email : fahmi.stt@gmail.com
2 mrf25864@gmail.com
3 samuelbs@gmail.com
Intisari—  Pendeteksian  retakan  pada  permukaan  jalan secara  teratur  merupakan mata  rantai  yang  diperlukan  untuk memastikan keamanan  dari  pengguna  jalan.  Terdapat  beberapa  metode  tradisional yang  berkembang  untuk  mendeteksi  retakan  jalan,  namun masih  banyak  kekurangan  dalam  metode  tradisional  tersebut.  Ketidakefisien  metode  konvensional  tersebut  menjadi  pelopor dikembangkannya metode pendeteksi otomatis dengan pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan mendeteksi keretakan permukaan jalan dengan menggunakan metode thresholding, median filter, dan teknik morfologi yang diterapkan pada 40 citra permukaan jalan yang terbagi menjadi data latih dan data uji.  Olah data citra deteksi keretakan permukaan jalan pada penelitian ini menggunakan alat bantu Open CV. Dari hasil tersebut didapati bahwa metode ini dapat diterapkan dengan tingkat keberhasilan sebesar 85%. Kata kunci — Deteksi, Keretakan Permukaan Jalan, Median Filter, Morfologi, Threshold.
Abstract— Regular detection of cracks on the road surface is a necessary link to ensure the safety of road users. There are several traditional  methods  that  have  been  developed  to  detect  road  cracks,  but  there  are  still  many  shortcomings  in  these  traditional methods. The inefficiency of conventional methods has led to the development of automatic detection methods using image processing. This research aims to detect road surface cracks using the thresholding method, median filter, and morphological techniques applied to 40 road surface images which are divided into training data and test data. Processing image data for road surface crack detection in this research uses the Open CV tool. From these results it was found that this method can be applied with a success rate of 85%. Keywords — Detection, Road Surface Cracks, Median Filter, Morphology, Threshold.

## I. P ENDAHULUAN
Peraturan  Pemerintah  (PP)  No.  34  Tahun  2006  Tentang Jalan  yang  menyebutkan  bahwa  jalan  adalah  prasarana transportasi  bagi  lalu lintas. Jalan berguna untuk  memudahan kendaraan  untuk  berpindah  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain untuk  memenuhi    kebutuhan.  Sehingga  adanya  jalan  yang memiliki  kuantitas  dan  kualitas  yang  bagus  akan  menunjang perkembangan suatu wilayah. Prasarana ini harus direncanakan  dengan  baik  untuk  memberikan  fasilitas    yang prima  untuk  meningkatkan  aksesibilitas  dan  memberikan keamanan    dan  kenyamanan  dalam  berkendara  [1].  Sistem infrastruktur  yang  ada  juga  dapat  mengalami  berbagai  risiko akibat  kelebihan  beban  dan  dampak  lingkungan  dalam  siklus hidupnya [2].
Selain  inspeksi  kondisi  jalan,  infrastruktur  jalan  ini  perlu perawatan.  Menurut  Pedoman  Pemeliharaan  Jalan  No. 03/MN/B/1983  Ditjen  Bina  Marga,  jenis  kerusakan  jalan  ada bermacam-macam,  antara  lain  kerusakan  jalan  berlubang, retak  buaya,  retak  membujur  dan  melintang  (long  and  trans cracking), perdarahan, pelapukan dan raveling, rutting, jalur / bahu drop off, depresi, benjolan dan sags, dan bergelombang. Pemeliharaan  diperlukan  ialah  mendeteksi  adanya  retakan jalan dan mulai memperbaiki jalan tersebut. Pendeteksian dan
perkuatan  retakan  pada  permukaan  bangunan  secara  teratur merupakan  mata  rantai  yang  diperlukan  untuk  memastikan keamanan  [3].  Sudah  banyak  metode  tradisional  yang berkembang  untuk  mendeteksi  retakan  jalan,  namun  masih banyak kekurangan dalam metode tradisional tersebut.
Metode  konvensional  yang  dilakukan  untuk  mendeteksi retakan  pada  permukaan  jalan  dinilai  kurang  efektif.  Metode manual  deteksi  retak  melibatkan  ahli  yang  memeriksa komponen  secara  visual  dan  penggunaan  spesifik  alat  untuk mengidentifikasi  kekurangan  dalam  komponen.  Namun, metode  ini  kurang  efisien,  membutuhkan  tenaga  kerja  yang banyak  dan  rentan  terhadap  kesalahan  manusia  [4]. Ketidakefisien metode konvensional tersebut menjadi pelopor dikembangkannya  metode  pendeteksi  otomatis  dengan pengolahan  citra.  Sistem  pendeteksian  retak  dapat  secara efektif  menilai  kualitas  permukaan  jalan  dan  membantu pemerintah merencanakan dan memprioritaskan pemeliharaan jaringan jalan, sehingga menjaga jalan dalam kondisi baik dan memperpanjang  umur  layanan  [5].  Cara  konvensional  lain untuk  mendeteksi  lubang  adalah  pengaduan  masyarakat  atau deteksi  mobil  patroli,  dan  dilakukan  perbaikan.  Dengan  cara ini memungkinkan untuk mendeteksi kerusakan di lokasi yang akurat,  tetapi  tanggapan  tentang  kerusakan  jalan  terkadang terlambat dilakukan [6].
Metode  yang  dikembangkan  dengan  teknologi  terbaru dinilai  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  tinggi  dan  keefisien saat  melakukan  deteksi  retakan.  Salah  satu  metode  yang diusulkan adalah metode adaptasi penyaringan morfologi yang dapat  menghasilkan  gambar  output  yang  sama  dari  gambar inputnya.  Metode  ini  dikembangkan  untuk  menjadi  alternatif dari  metode CNN yang harus memasukkan banyak data retak dan non retak [7].
Selain  metode  morfologi,  ada  juga  penelitian  yang menggunakan  metode  Mobile  Laser  Scanning  (MLS). Penelitian ini mengubah data MLS menjadi struktur grid biasa untuk  mempresentasikan  metode  ekstraksi  retakan  berbasis gambar  yang  sudah  terbukti.  Akurasi  yang  diuji  dengan metode  ini  cukup  tinggi,  yaitu  sekitar  87%  dengan  rata-rata akurasi  lebar  dan  panjang  retak  yang  melebihi  0,812    dan 0,897  [8].  Ada  juga  metode  lain  untuk  mendeteksi  retak dengan menggunakan algortima segmentasi piksel. Metode ini menggunakan fungsi dari densitas kumulatif gaussian sebagai Threshold adaptif yang mengatasi kelemahan Threshold untuk tetap  di  linkungan  yang  berpiksel  kecil.  Dari  pengujian metode  ini  dihasilkan  output  dengan  akurasi  97,3%  dengan presisi  79,21%  [9].  Pada  penelitian  lain  yang  menggunakan algortima  Fruit  Fly  Optimisation  Density  Peak  Clustering (FO-DPC).  Algoritma  ini  menggunakan  data  retakan  aspal dengan menggunakan sensor cerdas binokular seri Gocator3100. Data tersebut  dikumpulkan dan dikelompokkan berdasarkan  puncak  kepadatannya.  Kemudian  akan  di analissis  clustering  untuk  dapat  mendeteksi  retakan  secara akurat  yang  dilakukan  pada  data  karakteristik  ketinggian  3D retakan aspal. Hasil uji yang didapatkan dengan menggunakan metode  ini  ialah  89,97%  [10].  Jarak  juga  mempengaruhi tingkat akurasi deteksi retakan. Penelitian yang menggunakan metode  deteksi  tepi,  diuji  dengan  mengambil  data  sample dengan  berbagai  jarak  untuk  mendapatkan  hasil  akurat  pada jarak  maksimum.  Metode  ini  dapat  mendeteksi  retakan  dari jarak jauh dengan akurasi 80% sampai jarak 100m [11]. Selain retak,  di  Korea  juga  dikembangkan  alat  deteksi  lubang  yang menggunakan  algoritma  yolo  dengan  akurasi  rata-rata  75% [12].  Dalam  terowongan  kereta  bawah  tanah  juga  rentan terjadi  kerusakan  pada  terowongan,  sehingga  dikembangkan alat deteksi retak terowongan dengan memakai model mas R- CNN  untuk  segmentasi  gambar  yang  menghasilkan  79,35% [13].
Dari  berbagai  metode  penelitian  sebelumnya,terdapat metode  Morphological  Processing  yaitu  serangkaian  operasi untuk  memproses  gambar  dengan  menata  elemen  input  dan menciptakan  output  dengan  ukuran  gambar  yang  sama. Teknik ini digunakan untuk menghilangkan ketidaksempurnaan  yang  bentuknya  menentukan  informasi dari bentuk objek yang cocok dengannya untuk mempresentasikan  bentuk  objeknya.  Teknik  morfologi  yang sering  digunakan  ialah  erosi  dan  dilation  [14].  Metode  ini mengkombinasikan  thresholding,  median  filtering,  dan morphological  closure.  Hasil  pengujian  menghasilkan  skor 85%  dan  waktu  pemrosesan  per  gambar  4,25  detik  [15]. Sehingga  metode  ini  cocok  untuk  diimplementasikan  pada proses  mendeteksi  retak  pada  sistem  pendeteksi  retak permukaan  jalan  berbasis  pengolahan  citra  karena  memiliki tingkat keakuratan yang tinggi.
Selain  itu  pada  penelitian  ini,  sistem  kedepanya  bisa  di kombinasikan  dengan  menambahkan  fitur  pengklasifikasi berdasarkan bentuk dan ukurannya. Sehingga pengguna dapat langsung  mengetahui  jenis  retakan  jalan  dan  mampu merencakanan  perbaikan  yang  sesuai  dengan  retakan  yang  di deteksi.
Pada  Penelitian  ini  hanya  berfokus  untuk  mendeteksi keretakan  pada  permukan  jalan  kota  Tanjungpinang  tanpa mengklasifikasikan jenis retakannya.

## II. S TUDI P USTAKA
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  Mingxing  Gao adalah  mengintegrasikan  pemrosesan  fitur  skala  abu-abu  dan tekstur. Metode ini terutama menggabungkan kamera industri untuk  mewujudkan  deteksi  lubang  yang  cepat  dan  akurat. Teknik pemrosesan gambar termasuk filter tekstur, skala abu- abu  gambar,  morfologi  dan  ekstraksi  domain  terhubung maksimum  digunakan  secara  sinergis  untuk  mengekstraksi fitur-fitur  berguna  dari  gambar  digital.  Model  pembelajaran mesin  berdasarkan  perpustakaan  untuk  mesin  vektor pendukung  (LIBSVM)  dibangun  untuk  membedakan  lubang dari  retakan  memanjang,  retakan  melintang,  dan  retakan kompleks.  Metode  ini  divalidasi  menggunakan  data  yang dikumpulkan  dari  wilayah  pertanian  dan  penggembalaan  di Mongolia Dalam, Tiongkok. Eksperimen komprehensif untuk pengenalan  lubang  menunjukkan  bahwa  perolehan,  presisi, dan Skor F1 yang dicapai masing-masing adalah 100%, 97,4%, dan  98,7%.  Selain  itu,  tingkat  tumpang  tindih  antara  area lubang yang diekstraksi dan gambar aslinya juga diperkirakan. Gambar  dengan  tingkat  tumpang  tindih  lebih  dari  90% mencakup  76,8%  dari  total  gambar,  dan  gambar  dengan tingkat  tumpang  tindih  lebih  dari  80%  mencakup  94%  dari total  gambar.  Perbandingan  tersebut  menunjukkan  bahwa pendekatan  yang  diusulkan  lebih  baik  daripada  metode  yang ada,  tidak  hanya  dari  sudut  pandang  akurasi  deteksi  lubang tetapi  juga  dari  sudut  pandang  efek  segmentasi  dan  efisiensi pemrosesan [16].
Selain  itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hafiz  Suliman Munawar  menjelaskan  bahwa  deteksi  retakan  merupakan tugas yang sangat melelahkan jika dilakukan melalui inspeksi visual  manual.  Banyak  elemen  infrastruktur  yang  perlu diperiksa secara berkala sehingga tidak bisa dilakukan karena memerlukan banyak sumber daya manusia. Hal ini juga dapat mengakibatkan  retakan  yang  tidak  terdeteksi.  Dengan menggunakan  teknik  pemrosesan  gambar,  gambar  bagian infrastruktur yang diambil atau dipindai dapat dianalisis untuk mengidentifikasi  kemungkinan  cacat.  Selain  pemrosesan gambar,  metode  pembelajaran  mesin  semakin  banyak digunakan  untuk  memastikan  kinerja  dan  ketahanan  yang lebih  baik  dalam  deteksi  retakan.  Penelitian  ini  memberikan kajian  terhadap  teknik  pendeteksian  retakan  berbasis  gambar yang menggunakan pemrosesan gambar dan/atau pembelajaran mesin. Analisis komprehensif dan perbandingan metode  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  pendekatan otomatis yang paling menjanjikan untuk deteksi retakan [17].
Lebih  lanjut,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nima  Safei menjelaskan tentang pengembangan metode penilaian retakan otomatis  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  retakan pada gambar perkerasan 2D dan 3D. Metode pengolahan citra berbasis  ubin  diusulkan  untuk  menerapkan  teknik  ambang
batas  lokal  pada  setiap  ubin  dan  mendeteksi  ubin  retak  (ubin yang  mengandung  retakan)  berdasarkan  distribusi  spasial piksel  retak.  Untuk  retakan  memanjang  dan  melintang, kemudian  ditempatkan  kurva  pada  ubin  retak  untuk menghubungkannya.  Selanjutnya  retakan  diklasifikasi  dan panjangnya  diukur  berdasarkan  sumbu  orientasi  dan  panjang kurva  retakan.  Metode  ini  tidak  terbatas  pada  jenis  tekstur perkerasan  jalan,  dan  juga  hemat  biaya  karena  memerlukan waktu  kurang  dari  20  detik  per  gambar  agar  komputer komoditas dapat memberikan hasil. Metode ini diuji pada 130 gambar  permukaan  Portland  Cement  Concrete  (PCC)  dan Asphalt  Concrete  (AC);  hasil  pengujian  terbukti  menjanjikan (Presisi  =  0,89,  Recall  =  0,83,  skor  F1  =  0,86,  dan  Akurasi pengukuran panjang Retak = 80%) [18].
Penelitian lebih lanjut yang dilakukan oleh Yusup Yulianto menjelaskan  penerapan  metode  smart  system  dalam mendeteksi kerusakan jalan menggunakan algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Inputnya  berupa gambar permukaan jalan dalam format RGB. Gambar tersebut diperoleh  dari  Kaggle  sebanyak  2074  gambar.  Kemudian dilakukan  pra-pemrosesan  gambar  yang  meliputi  konversi gambar  RGB  menjadi  skala  abu-abu,  pengubahan  ukuran gambar,  dan  deteksi  tepi.  Setelah  prapemrosesan  gambar, langkah  selanjutnya  adalah  mengkonfigurasi  ulang  dan melatih  dataset.  Dalam  proses  pelatihan  terdapat  parameter pengujian  antara  lain  Optimasi,  waktu  pembagian  validasi, dan  ukuran  grup.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  evaluasi yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  yang dikembangkan  berhasil  menghasilkan  data  yang  sangat  baik dibuktikan dengan tingkat akurasi sebesar 92,9% [19].
Kajian  selanjutnya  yang  dilakukan  Setiadi  menjelaskan bahwa  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  kerusakan  perkerasan  jalan  adalah  dengan menggunakan  teknologi  terkini,  salah  satunya  dengan memanfaatkan  deep  learning.  Dalam  penelitian  ini  metode yang  digunakan  adalah  deep  learning  berbasis  web  CNN. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyusun dataset latih yang  khusus  digunakan  untuk  membedakan  perkerasan  retak dan  tidak  retak,  yang  kemudian  ditambahkan  ke  dataset  uji dari  dataset  masukan  dari  web  yang  telah  kita  buat.  Dimana masukan  kumpulan  data  ini  dapat  diakses  oleh  semua kalangan untuk menguji sistem yang kita buat dan secara real time  hasil  klasifikasi  dapat  diketahui  oleh  orang  yang memberikan  masukan  kumpulan  data  tersebut.  Dataset pelatihan  yang  digunakan  sebanyak  4.000  gambar  dimana kami  mengambil  gambar  dari  katalog  Kaggle.  Sedangkan untuk dataset pengujian kami menggunakan dataset gabungan yang  terdiri  dari  dataset  eksternal  yang  diambil  dari  Kaggle dan  dataset  internal  yang  diambil  secara  terpisah.  Dari penelitian  yang  kami  lakukan,  hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  model  berhasil  membedakan  permukaan  perkerasan retak  dan  tidak  retak  dengan  akurasi  yang  relatif  tinggi, dimana  rata-rata  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  lebih  dari 96%[20].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  teknik  pemrosesan  citra  digunakan untuk  mengidentifikasi  retakan  permukaan  jalan  kota Tanjungpinang dengan cara yang sebagai berikut :

## A. Studi Literatur
Tinjauan literatur dilakukan untuk mengevaluasi penelitian yang telah diselesaikan sebelumnya. Literarur akan dimanfaatkan  sebagai  sumber  untuk  perbaikan  melalui membangun  hubungan  antar  karya.  Sumber  literatur  berbasis internet meliputi buku, jurnal, makalah, seminar, dan artikel. B. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  pada  pukul  08.00 hingga  pukul  10.00  dengan  mengambil  sampel  gambar  di jalan  kota  Tanjungpinang  dengan  posisi  tegak  lurus  dengan kemiringan  90  derajat  serta  ketinggian  1  meter  dari permukaan  retakan.  Alat  yang  digunakan  ialah  smartphone dengan  kamera  13mp  dan  alat  bantu  tripod  sebagai penyeimbang  kamera.  Pengambilan  citra  menggunakan beberapa variasi  citra retakan seperti retak longitudinal, retak transversal, retak alligator, dan kondisi tidak retak.

## C. Tahapan Penelitian
Pada tahapan ini menjelaskan alur penelitian pendeteksian keretakan permukaan jalan. Tahapan penelitian ditujukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Algoritma Pendeteksian Keretakan Jalan
Berikut  adalah  penjelasan  alur  algoritma  pendeteksian keretakan jalan :
1) Preprocessing Citra Pada tahap ini melalui beberapa langkah pemrosesan citra yaitu  Konversi  ke  Skala  Keabuan  (Grayscale),  Smoothing, Contrast  Enhancement,  Normalization,  Resizing,  Cropping, Transformasi Geometri, dan Noise Removal.
Langkah  pertama  dimulai  dari  mengkonversikan  citra merah,  hijau,  dan  biru  (RGB)  menjadi  keabuan  (Grayscale). Hal  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  proses  perhitungan menjadi lebih mudah dan sederhana.
Gambar 2. Tampilan Keretakan Permukaan Jalan dengan Citra RGB
Algoritma  grayscale  dilakukan  dengan  menghitung  rata- rata  dari  komponen  warna  RGB  dari  setiap  piksel.  Sehingga terbentuklah nilai piksel baru yaitu grayscale.
Gambar 3. Tampilan Citra Hasil Konversi RGB ke Grayscale
Kemudian  langkah  selanjutnya  ialah  teknik  smoothing untuk  mengurangi  noise  pada  citra  dan  detail  yang  tidak diinginkan  dalam  citra  menggunakan  filter  gaussian. Selanjutnya perbaikan kontras untuk meningkatkan jangkauan nilai  intensitas  piksel  dalam  citra  menggunakan  histogram equalization. Hal ini berguna untuk membuat detail pada citra menjadi lebih jelas dan meningkatkan perbedaan antara objek dan latar belakang.
Gambar 4. Tampilan Citra Hasil Smoothing
Langkah  berikutnya  normalisasikan  nilai  intensitas  piksel jika  diperlukan  agar  citra  memiliki  rentang  nilai  yang konsisten.  Kemudian  reduksi  ukuran  dapat  mempercepat waktu  komputasi  dan  mengurangi  konsumsi  memori. Selanjutnya  proses  crop  untuk  memfokuskan  area  yang  akan dianalisis.  Berikutnya  proses  transformasi  geometri  untuk memperbaiki orientasi citra. Dan terakhir proses penghapusan noise  tambahan  jika  diperlukan  untuk  menghilangkan  noise yang  tersisa  setelah  proses  pemulusan  awal  dengan menggunakan filter median.
2) Segmentasi Citra
Metode  Threshold  adalah  salah  satu  metode  sederhana dalam  transformasi  citra  dari  citra  grayscale  kedalam  bentuk citra biner. Citra biner ialah citra digital yang hanya memiliki 2  piksel  warna  yaitu  hitam  dan  putih.  Didalam  penelitian, thresholding digunakan untuk proses segmentasi [16].
Dari  bagian  citra  retakan  dan  citra  dari  permukaan  jalan. Nilai  threshold  ditentukan  oleh  histogram  grayscale,  dimana citra  yang  direkah  memiliki  nilai  keabuan  yang  lebih  rendah dari  citra  permukaan.  Piksel  ini  dianggap  sebagai  retakan gambar.  Sementara  itu,  foto  yang  memiliki  nilai  grayscale lebih  besar  dari  nilai  threshold  dianggap  sebagai  citra
permukaan  jalan.  Prosedur  ambang  akan  dievaluasi  dengan bereksperimen  dengan  rentang  nilai  ambang  untuk  mencari yang  paling  akurat.  Segmentasi  retakan  dari  gambaran permukaan jalan merupakan hasil dari teknik thresholding.
Gambar 5. Tampilan Citra Hasil Threshold

## 3) Peningkatan Citra
Tahapan  peningkatan  citra  adalah  bagian  penting  dari proses  preprocessing  citra  di  mana  tujuannya  adalah  untuk meningkatkan kualitas dan kejelasan citra sehingga informasi yang  penting  dalam  citra  dapat  diidentifikasi  dengan  lebih baik. Tahapan peningkatan citra bertujuan untuk memperbaiki citra  yang  telah  diberi  segmentasi  untuk  memfasilitasi  proses deteksi dan analisis keretakan.
Median  filter  digunakan  untuk  mengurangi  noise  dalam citra  dan  mempertahankan  detail  yang  penting.  Setiap  piksel dalam  citra  diproses  dengan  mengganti  nilai  piksel  tersebut dengan  nilai  median  dari  piksel-piksel  tetangganya  dalam suatu  area  tertentu  (kernel).  Median  filter  berguna  untuk menghilangkan  noise  salt-and-pepper  atau  noise  impul  yang sering muncul dalam citra hasil segmentasi.
Gambar 5. Tampilan Citra Hasil Median Filter
Sesuaikan  ukuran  kernel  median  filter  sesuai  dengan karakteristik  citra  dan  tingkat  noise  yang  ada.  Kernel  yang lebih besar dapat menghasilkan penghalusan yang lebih besar, tetapi  juga  dapat  menyebabkan  hilangnya  detail  dalam  citra. Evaluasi  hasil  citra  setelah  penerapan  median  filter  untuk memastikan  bahwa  noise  telah  dikurangi  dengan  baik  tanpa mengaburkan  detail  penting  dalam  citra.  Membandingkan citra  sebelum  dan  sesudah  penerapan  median  filter  untuk mengevaluasi perubahan yang terjadi.
4) Deteksi Keretakan
Langkah awal  adalah menggunakan citra hasil segmentasi yang  telah  diperoleh  melalui  tahapan  segmentasi  citra sebelumnya.  Citra  ini  harus  memisahkan  area  keretakan  dari
latar  belakang  dengan  baik.  Menggunakan  teknik  morfologi untuk  memperjelas  dan  memperbaiki  representasi  keretakan dalam  citra.  Langkah  berikutnya  menyesuaikan  parameter operasi  morfologi,  seperti  ukuran  elemen  struktural  dan jumlah  iterasi,  sesuai  dengan  karakteristik  keretakan  yang dihadapi dalam citra.
Langkah  selanjutnya  menggabungkan  bagian-bagian keretakan  yang  terhubung  dan  pisahkan  area  keretakan  dari latar  belakang  gambar.  Menghitung  fitur  geometris  dari keretakan  yang  terdeteksi,  seperti  panjang,  lebar,  luas,  dan bentuk keretakan. Evaluasi hasil deteksi keretakan menggunakan  metrik  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score. Membandingkan  hasil  deteksi  dengan  ground  truth  atau evaluasi  manual  yang  dilakukan  oleh  ahli  untuk  memastikan keakuratan dan keandalan deteksi.
5) Analisis Fitur
Pada  tahapan  ini  ekstraksi  fitur  geometris  dilakukan dengan  mengukur  atribut-atribut  geometris  dari  setiap keretakan  yang  terdeteksi,  seperti  panjang,  lebar,  luas, perimeter,  dan  bentuk.  Pengukuran  bentuk  keretakan menggunakan  metode  convex  hull.  Kemudian  penggunaan ekstraksi  fitur  intensitas  untuk  pengukuran  statistik  dari intensitas piksel dalam dan sekitar keretakan.
6) Validasi dan Evaluasi
Proses  validasi  dan  evaluasi  pada  penelitian  adalah tahapan  penting  untuk  memastikan  keandalan  dan  kualitas hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  analisis  keretakan permukaan  jalan.  Langkah  selanjutnya  analisis  kualitatif terhadap  hasil  deteksi,  termasuk  visualisasi  keretakan  yang terdeteksi dan perbandingan dengan ground truth.
7) Optimasi dan Kernel Fitur
Kernel  fitur  yang  diimplementasikan  pada  penelitian  ini adalah  kernel  sobel.  Hal  ini  cenderung  lebih  cocok  untuk mengektraksi  detail  citra  keretakan  permukaan  jalan  secara halus.

## D.  Pembuatan Program
Perangkat lunak Open CV ( Open Source Computer Vision Library )  digunakan  dalam  pengembangan  aplikasi.  Perangkat lunak  ini  adalah open  source yang  dibuat  oleh  Intel  yang berfokus  pada  penyederhanaan  pemrograman  untuk  gambar digital dan menyertakan sejumlah algoritma Computer Vision dasar untuk API tingkat rendah.
Pemrograman  pada  penelitian  ini  menggunakan  bahasa Python. Fitur utama Open CV meliputi I/O gambar dan video, visi  komputer  secara  umum  dan  pemrosesan  gambar  digital (API  tingkat  rendah  dan  menengah),  modul  visi  komputer tingkat  tinggi,  AI  dan  metodologi  pembelajaran  mesin,  serta kemampuan pengambilan sampel dan transformasi gambar.

## E.  Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil seleksi yang dilakukan menggunakan teknik image processing dengan hasil seleksi visual yang dilakukan oleh para ahli.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pendekatan ini menggunakan 40 foto permukaan jalan yang retak dan 7 foto permukaan jalan yang tidak retak.  Gambar  2 menunjukkan hasil gambar tergantung pada fase program.
Gambar 2:  Contoh hasil citra (A) input citra asli (b) Konversi citra berwarna ke citra grayscale (C) thresholding (D) median filter (E) dan (F)
morphological closing

## A. Hasil Analisa thresholding optimum
Pada  penelitian  ini,nilai  thresholding  di  analisa  dengan menguji beberapa variasi nilai thresholding untuk mendapatkan nilai thresholding yang optimum. Beberapa nilai thresholding  awal,  mulai  dari  80  hingga  110  dengan peningkatan  10  poin,  telah  diuji  untuk  menentukan  nilai thresholding  yang  optimal.  Nilai  awal  dipilih  dengan  melihat histogram  citra,  dan  nilai  optimal  ditentukan  dari  hasil  uji akurasi.  Gambar  3  menggambarkan  contoh  gambar  yang dihasilkan  untuk  setiap  pengaturan  ambang  awal,  sedangkan Tabel  1  menampilkan  akurasi  temuan.  Pada  nilai  80,  gambar tampak  sebagian  besar  berwarna  putih.  Namun,  pada  angka 110, gambar yang dihasilkan dikemas dengan titik-titik hitam. Sebuah  foto  yang  hampir  putih  mengungkapkan  beberapa aspek  dari  gambar  tersebut.  Retakan  yang  memutih  atau terlihat  sebagai  representasi  dari  permukaan  jalan.  Gambar yang hampir putih adalah hasil dari  pengaturan ambang yang terlalu  rendah.  Temuan  citra  yang  sebagian  besar  berwarna hitam  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  foto  permukaan jalan telah berubah menjadi hitam atau dianggap sebagai citra retakan. Pengaturan ambang yang sangat tinggi menghasilkan gambar dengan sejumlah besar area hitam.
Gambar 3:  Contoh hasil citra beberapa nilai threshold  (A) threshold 80 (b) threshold 90 (C) threshold 100 D) threshold 110
Nilai  optimal  dapat  diketahui  dengan  membandingkan  hasil akurasi  citra  yang  dihasilkan,  dimana  akurasi  maksimal dicapai  ketika  menggunakan  nilai  threshold  100.  Hasilnya adalah nilai  optimal untuk threshold  adalah 100. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan nilai threshold 80, 90, 100, dan 110  didapati  hasil  akurasi  keretakan  jalan  yang  optimal  yaitu dengan nilai  threshold  sebesar 100.  Hal  ini dapat dilihat pada Tabel I.
T ABEL I
H ASIL AKURASI BEBERAPA NILAI THRESHOLDING
Nilai Threshodling 80 90 100 110 Akurasi (%) 65,5% 70,5% 82,5% 73,5%

## B. Hasil Analisa ukuran  median filter optimal
Untuk  menguji  filter median,  nilai  median  piksel  terdekat dihitung.  Misalnya,  empat  ukuran  jendela  yang  dapat  diakses adalah  2x2,  3x3,  4x4,  dan  5x5,  dengan  contoh  yang diilustrasikan  pada  Gambar  4.  Filter  dengan  jendela  2x2 membuat  gambar  dengan  beberapa  titik  hitam  selain  gambar retak.  Ini  menunjukkan  bahwa  ukuran  filter  ini  kurang berhasil  dalam  menghilangkan  noise  gambar.  Perbandingan dengan filter dengan ukuran jendela 5x5 memberikan gambar yang hampir putih karena filter menghilangkan titik informasi noise  dan  crack.  Untuk  mencapai  ukuran  jendela  yang  ideal, terlihat  dengan  membandingkan  hasil  akurasi  pada  Tabel  2 bahwa ukuran 3x3 menghasilkan nilai yang paling besar yaitu 82,5%,  meskipun  perbedaan  antara  ukuran  lainnya  tidak terlihat signifikan.
Gambar 4:  Contoh hasil citra beberapa ukuran jendela median filter (A) 2x2 (b) 3x3 (C) 4x4 (D) 5x5
Hasil  perbandingan  median  filter  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 2.
T ABEL II.
H ASIL AKURASI BEBERAPA NILAI MEDIAN FILTER
Nilai Median Filter 2x2 3x3 4x4 5x5 Akurasi (%) 80,0% 82,5% 82,0 80,0%

## C. Hasil Analisa elemen stuktur morphologi
Morphologi  digunakan  untuk  mengisi  celah  kecil  yang menyebabkan  piksel  terpisah.  Dalam  penelitian  ini,  kuadrat dari  proporsi  2x2,  3x3,  4x4,  dan  5x5  digunakan  sebagai komponen  struktural.  Pengukuran  ukuran  optimal  ditentukan
dengan  membandingkan  temuan  akurasi  pada  Tabel  3. Akurasi  terbaik  dicapai  dengan  potongan  struktur  3x3  adalah 82,55.
T ABEL III.
H ASIL AKURASI BEBERAPA MORPHOLOGICAL CLOSING
Nilai Morphological Closing 2x2 3x3 4x4 5x5 Akurasi (%) 80,0% 82,5% 82,0 80,0%

## D. Hasil keseluruhan untuk deteksi retakan
Nilai  optimal  untuk  setiap  langkah  digunakan  untuk menghitung  semua  gambar,  dengan  nilai  yang  dihasilkan ditunjukkan.  Adapun  hasil  keakuratan  pada  penelitian  ini membandingkan antara data latih dengan data uji.
Algoritma  pemrosesan  gambar  yang  disarankan  mampu mengidentifikasi  secara akurat 32 dari empat puluh foto yang dianalisis, atau sekitar 85 persen. Ada lebih banyak kesalahan pendeteksian  karena  gambar  abu-abu  tidak  jauh  berbeda dengan gambar permukaan jalan.
T ABEL IV.

## H ASIL AKURASI KESELURUHAN DETEKSI
Nama Citra Hasil deteksi Keterangan Data Latih Data Uji Citra_1 Retak Retak Benar Citra_2 Retak Retak Benar Citra_3 Retak Retak Benar Citra_4 Retak Retak Benar Citra_5 Retak Tidak Retak Salah Citra_6 Retak Retak Benar Citra_7 Tidak Retak Tidak Retak Benar Citra_8 Tidak Retak Tidak Retak Benar Citra_9 Retak Retak Benar Citra_10 Retak Retak Benar Citra_11 Retak Retak Benar Citra_12 Retak Retak Benar Citra_13 Retak Retak Benar Citra_14 Tidak Retak Retak Salah Citra_15 Tidak Retak Retak Salah Citra_16 1 (Retak) Retak Benar Citra_17 1 (Retak) Retak Benar Citra_18 1 (Retak) Retak Benar Citra_19 1 (Retak) Retak Benar Citra_20 1 (Retak) Retak Benar Citra_21 Tidak Retak Retak Salah Citra_22 1 (Retak) Retak Benar Citra_23 1 (Retak) Retak Benar Citra_24 1 (Retak) Retak Benar Citra_25 1 (Retak) Retak Benar Citra_26 1 (Retak) Retak Benar Citra_27 1 (Retak) Retak Benar Citra_28 Tidak Retak Tidak Retak Benar Citra_29 Retak Retak Benar Citra_30 Retak Retak Benar Citra_31 Tidak Retak Tidak Retak Benar Citra_32 Retak Retak Benar Citra_33 Retak Retak Benar Citra_34 Retak Retak Benar Citra_35 Retak Retak Benar Citra_36 Retak Tidak Retak Salah Citra_37 Retak Tidak Retak Salah Citra_38 Retak Retak Benar Citra_39 Retak Retak Benar Citra_40 Retak Retak Benar
Berdasarkan  hasil  pengujian  didapati  hasil  tingkat  akurasi deteksi keretakan jalan sebesar 85%. Hal ini dapat dilihat pada gambar 5.
85% 15% Tingkat Akurasi Deteksi Keretakan Permukaan Jalan Sesuai Tidak Sesuai
Gambar 5:  Perbandingan Penilaian Pakar dan Sistem

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa  Kombinasi  dari  teknik  thresholding,  median  filter  dan morfologi  berhasil  mendeteksi  retakan  di  permukaan  jalan. Metode  deteksi  retak  permukaan  jalan  ini  memperoleh  hasil akurasi  sebesar  85%.  Metode  deteksi  retak  permukaan  jalan ini  menggunakan  Teknik  thresholding  yang  memerlukan cahaya yang optimal dan pengambilan gambar yang tepat agar citra retakan terlihat jelas saat diproses.

## R EFERENSI
[1] A.  Faisal,  F.,  &  Hidayat,  “Analisa  Kerusakan  Jalan  Berdasarkan Metode  Bina  Marga  (Studi  Kasus  Jalan  Mangliawan  –  Tumpang Kabupaten Malang)”.
[2] Q. Mei, M. Gül, And M. R. Azim, “Densely Connected Deep Neural Network  Considering  Connectivity  Of  Pixels  For  Automatic  Crack Detection,”  Autom.  Constr.,  Vol.  110,  Feb.  2020,  Doi: 10.1016/J.Autcon.2019.103018.
[3] X.  Xiong,  L.  Huang,  And J.  Tian,  “Application  Of  Image  Processing Technology In Building Surface Crack Detection,” In Iop Conference Series: Materials Science And Engineering, Oct. 2019, Vol. 612, No. 3. Doi: 10.1088/1757-899x/612/3/032057.
[4] H. S. Munawar, A. W. A. Hammad, A. Haddad, C. A. P. Soares, And S. T.  Waller,  “Image-Based  Crack  Detection  Methods:  A  Review,” Infrastructures,  Vol.  6,  No.  8.  Mdpi  Ag,  Aug.  01,  2021.  Doi: 10.3390/Infrastructures6080115.
[5] R.  Fan  Et  Al.,  “Road  Crack  Detection  Using  Deep  Convolutional Neural  Network  And  Adaptive  Thresholding,”  Apr.  2019,  [Online]. Available: Http://Arxiv.Org/Abs/1904.08582
[6] M.-J. Kim, H.-J. Kwon, J.-W. Baek, H. Jung, And K. Chung, “Pothole Region Extraction Based On Similarity Evaluation Scale Classification Using Image Processing,” 2021.
[7] H.  Hou  And  W.  Lin,  “A  New  Approach  For  The  Detection  Of Concrete  Cracks  Based  On  Adaptive  Morphological  Filtering,”  In Frontiers  In  Artificial  Intelligence  And  Applications,  2020,  Vol.  331, Pp. 690–699. Doi: 10.3233/Faia200747.
[8] M. Zhong, L. Sui, Z. Wang, And D. Hu, “Pavement Crack Detection From  Mobile  Laser  Scanning  Point  Clouds  Using  A  Time  Grid,” Sensors  (Switzerland),  Vol.  20,  No.  15,  Pp.  1–20,  Aug.  2020,  Doi:
10.3390/S20154198. [9] N. Safaei, O. Smadi, B. Safaei, A. Masoud, And G. Student, “A Novel Adaptive  Pixels  Segmentation  Algorithm  For  Pavement  Crack Detection.” [Online]. Available: Https://Drive.Google.Com/File/D/1u8ie-H- [10] W.  Li,  R.  Deng,  Y.  Zhang,  Z.  Sun,  X.  Hao,  And  J.  Huyan,  “Three- Dimensional  Asphalt  Pavement  Crack  Detection  Based  On  Fruit  Fly Optimisation Density Peak Clustering,” Math. Probl. Eng., Vol. 2019, 2019, Doi: 10.1155/2019/4302805.
[11] Dayananda  Sagar  College  Of  Engineering,  Institute  Of  Electrical  And Electronics  Engineers.  Bangalore  Section,  And  Institute  Of  Electrical And  Electronics  Engineers,  2nd  International  Conference  On Innovative  Mechanisms  For  Industry  Applications  (Icimia  2020) : Conference Proceedings : 5-7 March, 2020.
[12] J. W. Baek And K. Chung, “Pothole Classification Model Using Edge Detection  In  Road  Image,”  Applied  Sciences  (Switzerland),  Vol.  10, No. 19. Mdpi Ag, Oct. 01, 2020. Doi: 10.3390/App10196662.
[13] H.  Huang,  S.  Zhao,  D.  Zhang,  And  J.  Chen,  “Deep  Learning-Based Instance Segmentation Of Cracks From Shield Tunnel Lining Images,” Struct.  Infrastruct.  Eng.,  Vol.  18,  No.  2,  Pp.  183–196,  2022,  Doi: 10.1080/15732479.2020.1838559.
[14] D.  Jiang  Et  Al.,  “Visual-Based  Crack  Detection  And  Skeleton Extraction Of Cement Surface.”
[15] [S. Riyadi, R. Azyumarridha Azra, R. Syahputra,  Dan K. Tony Hariadi, M.  Yogyakarta  Jln  Lingkar  Selatan,  And  T.  Tirto,  “Simposium Nasional  Teknologi  Terapan  (Sntt)2  2014  Filter  Dan  Morphological Closing.”
[16] M. Gao, X. Wang, S. Zhu, and P. Guan, “Detection and Segmentation of  Cement  Concrete  Pavement  Pothole  Based  on  Image  Processing Technology,”  Math.  Probl.  Eng.,  vol.  2020,  2020,  doi: 10.1155/2020/1360832.
[17] H. S. Munawar, A. W. A. Hammad, A. Haddad, C. A. P. Soares, and S. T.  Waller,  “Image-based  crack  detection  methods:  A  review,” Infrastructures, vol. 6, no. 8, pp. 1–20, 2021, doi: 10.3390/infrastructures6080115.
[18] S.  Matarneh,  F.  Elghaish,  A.  Al-Ghraibah,  E.  Abdellatef,  and  D.  J. Edwards, “An automatic image processing based on Hough transform algorithm  for  pavement  crack  detection  and  classification,”  Smart Sustain.  Built  Environ.,  no.  0123456789,  pp.  16–18,  2023,  doi: 10.1108/SASBE-01-2023-0004.
[19] Y.  Yulianto  and  A.  Wibowo,  “Deteksi  Keretakan  Jalan  Aspal Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network,”  Power  Syst., vol. 4, no. 2, pp. 581–594, 2023, doi: 10.1007/978-3-030-97645-3_11.
[20] A. Wibowo and E. Setiyadi, “Klasifikasi Dan Deteksi Keretakan Pada Trotoar Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” J. Tek. Sipil  Cendekia,  vol.  4,  no.  1,  pp.  412–427,  2023,  doi: 10.51988/jtsc.v4i1.116.