## Klasifikasi dan Deteksi Keretakan Pada Trotoar Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
E. Setiadi 1) ,A. Wibowo 2)
1 Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Subang, 2 Teknik Arsitektur, Fakultas Teknik,
Universitas Subang

## Abstract
The sidewalk is a part of the highway that is specifically provided for pedestrians where the sidewalk is generally located in the road benefit area. The sidewalk itself is used for pedestrians to make it easier to walk. This is so that pedestrians do not mix with vehicles which of course can slow down the flow of  traffic  and  can  endanger  the  pedestrians  themselves.  But  in  reality  the  pavement  surface  has  a variety of conditions including good pavement conditions and bad pavement conditions. Bad sidewalk conditions,  of  course,  are  very  disturbing  for  users,  especially  pedestrians,  so  they  are  not  used effectively. Therefore, sidewalk repair is the right solution so that sidewalk damage does not get worse and does not disturb sidewalk users. The first step in pavement repair is detecting damage that is on the surface. One  method that can be used to detect damage to pavements  is to use the  latest technology, one  of  which  is  to  utilize  deep  learning.  In  this  study  the  method  used  is  deep  learning  web-based CNN.  The  purpose  of  this  research  is  to  compile  a  training  dataset  that  is  specifically  used  to distinguish cracked and non-cracked sidewalks, which is then added to the test dataset from the input dataset from the web that we have created. Where this dataset input can be accessed by all groups to test  the  system  that  we  made  and  in  real  time  the  results  of  the  classification  can  be  known  by  the person who provided the dataset input. The training dataset used is 4,000 image images where we take these images from the Kaggle catalog. As for the test dataset, we use a combined dataset consisting of external datasets taken from  Kaggle and  internal  datasets taken  independently. From the research we conducted, the test results showed that the model succeeded in distinguishing cracked and non-cracked pavement surfaces with  fairly  high accuracy, where the average  accuracy  value produced was above 96%.
Keywords : Road Crack Detection; CNN; Web Deep Learning

## Abstrak
Trotoar adalah bagian dari jalan raya yang khusus disediakan untuk pejalan kaki  dimana trotora pada umumnya  terletak  di  daerah  manfaat  jalan.  Trotoar  sendiri  digunakan  bagi  pejalan  kaki  untuk memudahkan ketika berjalan kaki. Hal ini agar
pejalan  kaki  tidak  bercampur  dengan  kendaraan  yang  tentunya  dapat  memperlambat  arus  lalu  lintas dan  bisa  membahayakan  pejalan  kaki  itu  sendiri.  Namun  pada  kenyataannya  permukaan  trotoar memiliki  beragam kondisi diantaranya kondisi trotoar yang  baik dan kondisi trotoar yang tidak  baik. Kondisi trotoar yang tidak  baik, tentunya sangat mengganggu  bagi para pengguna khususnya pejalan kaki sehingga tidak efektif digunakan. Oleh karena  itu perbaikan trotoar merupakan solusi tepat agar kerusakan  trotoar  tidak  semakin  memburuk  dan  tidak  mengganggu  para  pengguna  trotoar.  Langkah pertama  dalam  perbaikan  trotoar  adalah  mendeteksi  kerusakan  yang  ada  di  permukaan.  Salah  satu metode  yang  dapat  dipakai  dalam  mendeteksi  kerusakan  pada  trotoar  adalah  menggunakan mengoptimalkan teknologi terkini salah satunya adalah  memanfaatkan deep  learning. Pada penelitian ini  metode  yang  digunakan  adalah  CNN  berbasis  web  deep  learning.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menyusun dataset pelatihan yang secara khusus digunakan untuk membedakan trotoar yang retak  dan tidak retak, yang kemudian ditambahkan dataset uji dari masukan dataset berasal dari web yang telah kami buat. Dimana masukan dataset ini dapat diakses oleh semua kalangan untuk menguji sistem yang
kami buat dan secara real time dapat diketahui hasil klasifikasi oleh orang yang memberikan masukan dataset  tersebut.  Adapun  dataset  latih  yang  digunakan  sebanyak  4000  citra  gambar  dimana  citra gambar  ini  kami  ambil  dari  katalog  kaggle.  Sedangkan  dataset  uji,  kami  menggunakan  dataset gabungan  yang  terdiri  atas  dataset  eksternal  yang  diambil  dari  kaggle  dan  dataset  internal  diambil secara mandiri. Dari penelitian yang kami lakukan hasil pengujian menunjukkan bahwa model berhasil membedakan  permukaan  trotoar  yang  retak  maupun  yang  tidak  retak  dengan  akurasi  yang  cukup tinggi, dimana nilai akurasi rata-rata yang dihasilkan di atas 96%.
Kata Kunci: Deteksi Keretakan Jalan; CNN; Web Deep Learning

## 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.  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.
Jalan  merupakan  prasarana  angkutan  darat  yang  sangat  penting  dalam memperlancar  kegiatan  hubungan  perekonomian,  baik  antara  satu  kota  dengan  kota lainnya, maupun antara kota dengan desa serta antara satu desa dengan desa lainnya. Kondisi  jalan  yang  baik  akan  memudahkan  mobilitas  penduduk  dalam  mengadakan hubungan  perekonomian,  kegiatan  sosial  dan  lain-lain.  Begitu  pula  dengan  fasilitas dari jalan itu sendiri, seperti contohnya adalah trotoar. Jika kondisi trotoar tergolong baik, maka akan tercipta kenyamanan serta keamanan pengguna dalam berlalu lintas khususnya pejalan kaki.
Trotoar  sendiri  merupakan  jalur  penalan  kaki  yang  terletak  di  daerah  manfaat jalan,  diberi  lapis  permukaan,  diberi  elevasi  lebih  tinggi  dari  permukaan  perkerasan jalan,  dan  pada  umumnya  sejajar  dengan  jalur  lalu  lintas  kendaraan.  Fungsi  utama trotoar  adalah  untuk  memberikan  pelayanan  kepada  pejalan  kaki  sehingga  dapat meningkatkan  kelancaran,  keamanan,  dan  kenyamanan  dari  setiap  pejalan  kaki. Disamping itu, trotoar juga berfungsi memperlancar lalu lintas jalan raya karena tidak terganggu atau terpengaruh oleh lalu lintas penalan kaki. Ruang di bawah trotoar pun dapat  digunakan  sebagai  ruang  untuk  menempatkan  utilitas  dan  pelengkap  jalan lainnya.
Karena  jalan  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam  menggerakkan  roda perekonomian  dan  sosial  masyarakat,  sehingga  perlu  didukung  oleh  kondisi perkerasan  lentur  yang  baik  dan  fasilitas  jalan  yang  baik  pula.  Perkerasan  lentur adalah struktur yang terdiri dari beberapa lapisan dengan kekerasan dan daya dukung yang  berlainan.  Adapun  susunan  untuk  jenis  perkerasan  lentur  adalah  lapis permukaan  ( surface  course ),  lapisan  pondasi  atas  ( base  course ),  lapisan  pondasi bawah ( subbase course ), dan tanah dasar ( subgrade ) (Sukirman, S., 1999). Menurut manual pemeliharaan jalan nomor : 03/MN/B/1983 yang dikeluarkan oleh direktorat
jenderal bina  marga, kerusakan jalan dapat dibedakan atas: retak ( cracking ), distorsi ( distortion ),  cacar  permukaan,  pengausan,  kegemukan,  dan  penurunan  pada  bekas penanaman  utilitas.  Sedangkan  untuk  faktor-faktor  yang  menyebabkan  terjadinya kerusakan pada jalan atau kerusakan pada kontruksi perkerasan jalan hal-hal sebagai berikut,  diantaranya  :  lalu  lintas,  yang  dapat  berupa  peningkatan  beban,  dan  repetisi beban;  air,  yang  dapat  berasal  dari  air  hujan,  sistem  drainase  jalan  yang  tidak  baik, naiknya  air  akibat  sifat  kapilaritas;  material  konstruksi  perkerasan.  Dalam  hal  ini dapat  disebabkan  oleh  sifat  material  itu  sendiri  atau  dapat  pula  disebabkan  oleh sistem  pengolahan  bahan  yang  tidak  baik;  iklim,  di  Indonesia  adalah  iklim  tropis dimana suhu udara dan curah hujan umumnya tinggi, dimana hal ini merupakan salah satu  penyebab  kerusakan  jalan;  kondisi tanah  dasar  yang  tidak  stabil.  Kemungkinan disebabkan  oleh  sistem  pelaksanaan  yang  kurang  baik,  atau  dapat  juga  disebabkan oleh sifat tanah dasarnya yang memang jelek; proses pemadatan lapisan di atas tanah dasar yang kurang baik.
Permukaan  jalan  memburuk  akibat  kurangnya  pemeliharaan  dan  air  yang tergenang tidak dapat mengalir karena kurangnya sistem drainase yang memadai. Di samping  itu,  seiring  dengan  perkembangan  urban  dari  suatu  kota  semakin  pesat, jumlah penduduk juga semakin padat, tentunya sangat berpengaruh pada keberadaan trotoar jalan. Beberapa solusi untuk mengatasi dan mengurangi kerusakan jalan salah satu  solusi  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  perkerasan  lentur  yang  baik,  harus mempunyai kualitas dan ketebalan dimana tidak akan  rusak akibat beban kendaraan. Di  samping  itu,  perkerasan  harus  mempunyai  ketahanan  terhadap  pengikisan  akibat lalu lintas, perubahan cuaca dan pengaruh buruk lainnya (Soehardi, F., et al. 2017).
Perhatian,  pemeliharaan  dari  pemerintah  dalam  mengelola  dan  memperbaiki kondisi trotoar yang rusak wajib dilakukan. Sehingga fungsi dari keberadaan trotoar dapat  dimanfaatkan  dengan  baik.  Adapun  tahapan  yang  bisa  dilakukan  dalam pemeliharaan  seperti  yang  dimaksud,  tahapan  awal  adalah  dengan  mengidentifikasi kerusakan  pada  suatu  jalan,  sehingga  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).
Sedangkah  pengidentifikasian  secara  otomatis  dilakukan  dengan  bantuan  alat yang  dapat  mengambil  citra  kondisi  jalan  dan  secara  otomatis  membedakan  atau mengklasifikasikan  jenis  kerusakan  jalan,  letak  kerusakan  jalan  dalam  citra  serta menghitung  tingkat  kerusakan  jalan  sesuai  dengan  jenis  kerusakan  jalan.  Cara  ini lebih efektif, obyektif dana man dalam upaya pemeliharaan jalan. Pengidentifikasian
ini untuk lebih jauh juga dapat digunakan sebagai acuan dalam memberikan tindakan yang tepat untuk pemeliharaan jalan.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan informasi dari kondisi suatu jalan khususnya trotoar melalui klasifikasi kerusakan  jalan  berupa  keretakan  yang  ada  pada  trotoar,  sehingga  dapat  diketahui apakah  pemeliharaan  berfungsi  secara  baik  atau  tidak,  serta  dari  penelitian  ini diharapkan mampu membuat suatu sistem yang digunakan untuk mengklasifikasikan keretakan  jalan  yang  disertai  nilai  akurasi  berdasarkan  hasil  pelatihan  uji  data  test maupun uji validasi menggunakan metode Convotional Neural Network (CNN).

## 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 jenis kerusakan jalan
Secara garis besar kerusakan jalan dapat dibedakan menjadi dua bagian, yaitu kerusakan  structural  dan  fungsional.  Kerusakan  structural  yaitu  kerusakan  yang mencakup  kegagalan  perkerasan  atau  kerusakan  dari  satu  atau  lebih  komponen perkerasan. Kerusakan jenis ini mengakibatkan perkerasan tidak dapat lagi menahan beban  lalu  lintas.  Sedangkan  kerusakan  fungsional  yaitu  kerusakan  yang mengakibatkan  keamanan  dan  kenyamanan  pengguna  jalan  terganggu  (Sulaksono, 2001). Di bawah ini merupakan beberapa jenis-jenis kerusakan jalan (Shanin, 1994) diantaranya:
a. Retak kulit buaya ( Alligator Cracking )
Retak  jenis  ini  berbentuk  sebuah  jarring-jaring  yang  menyerupai  kulit  buaya, dengan  lebar  jarring  lebih  besar  atau  sama  dengan  3  mm.  retak jenis ini  disebabkan oleh  beban  lalu  lintas  yang  terlalu  berat  dan  terus  menerus.  Beberapa  kemungkinan penyebab  dalam  pembangunana  adalah  bahan  perkerasan/kualitas  material  kurang baik sehingga menyebabkan jalan menjadi rapuh dan terjadi pelapukan aspal. Gambar 1 adalah contoh dari retak kulit buaya.
Gambar 1 : Alligator Cracking
b. Keriting ( Corrugation )
Bentuk  kerusakan  ini  berupa  gelombang  pada  permukaan  jalan  yang  arahnya melintang jalan. Kerusakan jenis ini terjadi akibat pengereman kendaraan. Salah satu penyebabnya  yaitu  stabilitas  lapis  permukaan  yang  rendah,  terlalu  banyak menggunakan  agregat  halus  dan  pondasi  yang  bergelombang.  Gambar  2  adalah contoh dari kerusakan jalan jenis keriting.
Gambar 2 : Corrugation
c. Amblas ( Depression )
Bentuk kerusakan jenis ini berupa turnnya permukaan lapisan pada lokasi tertentu dengan  atau  tanpa  retak.  Umumnya,  kedalaman  amblas  lebih  dari  2  cm  dan  akan menampung  atau  meresap  air.  Penyebabnya  adalah  beban/berat  kendaraan  yang berlebihan, sehingga struktur bagian bawah tidak mampu menaham beban, penurunan bagian  perkerasan  dikarenakan  oleh  turunnya  tanah  dasar,  dan  pelaksanaan pemadatan  yang  kurang  baik  (Pramestya,  R.  H.,  2018).  Adapun  contoh  dari  jalan yang amblas dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 : Depression d. Lubang ( Potholes )
Kerusakan  jenis  ini  berbentuk  seperti  mangkok  dan  dapat  menampung  dan meresap  air  pada  bahu  jalan.  Kerusakan  ini  terkadang  terjadi  dekat  retakan,  atau  di
daerah  yang  sering  tergenang  oleh  air.  Kemungkinan  penyebabnya  adalah  seperti kadar  aspal  rendah,  sehingga  agregatnya  mudah  terlepas  atau  lapis  permukaannya tipis, pelapukan aspal, dan suhu campuran tidak memenuhi syarat. Gambar 4 adalah contoh kerusakan jenis lubang.
Gambar 3 : Potholes

## 2.2 Convolutional Neural Network (CNN)
Metode  CNN  merupakan  pengembangan  dari  metode multilayer  perceptron (MLP)  yang  didesain  untuk  mengolah  data  dua  dimensi.  Seperti  yang  terlihat  pada gambar 5, cara kerja CNN memiliki kesamaan pada MLP, namun dalam CNN setiap neuron  dipresentasikan  dalam  bentuk  tiga  dimensi,  tidak  seperti  MLP  yang  setiap neuron hanya berukuran satu dimensi. (Putra, 2016).

## Gambar 5 : Dimensi MLP (kiri) dan CNN
Terdapat beberapa arsitektur CNN yang umum digunakan. Arsitektur tersebut yaitu LeNet, AlexNet, ZF Net, GoogLeNet, VGGNet, dan ResNet. Dapat dilihat pada contoh  arsitektur  CNN  pada  gambar  6.  CNN  terdiri  dari  tiga  jenis  layer,  yaitu Convolutional  layer (Conv), pooling  layer (Max  pooling)  dan fully-connected  layer (Full Connection). Tumpukan lapisan tersebut membentuk arsitektur dari CNN.
Fungsi  dasar  dari  CNN  di  atas  dapat  dipecah  menjadi  empat  bidang  utama, yaitu (O‟shea dan Nash, 2015):
a. Input  layer.  Layer  yang  akan  menyimpan  nilai  piksel  dari  citra  masukan.  Pada gambar 6, ukuran dari data input yaitu 27x27x3, artinya 27x27 merupakan ukuran piksel citra dan 3 merupakan banyak channel citra, yaitu Red, Green, dan Blue.
Gambar 6 : Contoh Arsitektur CNN
b. Convotional  layer .  Layer  ini  akan  menentukan  keluaran  neuron  yang  terhubung ke  input  layer  melalui  perhitungan  scalar  produk  antara  bobot  dan  daerah  yang terhubung  dengan  input.  Ilustrasi  dari  proses  dalam  convotional  layer  dapat dilihat  pada  gambar  7.  pada  ilustrasi  tersebut  digunakan  1 zero  padding ,  yaitu penambahan  1  baris  nilai  nol  disepanjang  garis  batas  input.  Dalam  proses konvolusi  juga  digunakan  rectified  linier  unit  (biasa  disingkat  menjadi  „Relu‟) bertujuan  untuk  menerapkan  fungsi  aktivasi  „elementwise‟  seperti  sigmoid  ke output  dari  aktivasi  yang  dihasilkan  oleh  lapisan  sebelumnya  (Zhang,  L.,  et al.,2016).
Gambar 6 : Proses konvolusi
c. Pooling  layer .  Layer  ini  akan  melakukan  downsampling  di  sepanjang  dimensi spasial dari input yang diberikan, selanjutnya mngurangi jumlah parameter dalam aktivasi  tersebut.  Pooling  layer  mengoperasikan  peta  akrivasi  ke  seluruh  input, dan  menggunakan  fungsi  “MAX”.  di  sebagian  besar  CNN,  max-pooling  layer menggunakan  kernel  dengan  dimensi  2x2  dengan  stride  2  di  sepanjang  dimensi spasial input, artinya berpindah sebanyak 2 langkah dalam pergerakan kernelnya. Hal  ini  mengakibatkan  ukuran  input  turun  sampai  25%  dari  ukuran  aslinya. Ilustrai dari proses ini disajikan pada gambar  7. Pada ilustrai tersebut digunakan kernel dengan dimensi 2x2 dengan stride 1.
Gambar 7 : Proses konvolusi
d. Fully-connected  layer .  Layer  ini  akan  melakukan  tugas  yang  sama  dengan jaringan syaraf standard an berusaha menghasilkan nilai kelas dari aktivasi, yang digunakan  untuk  klasifikasi.  Lapisan  ini  sejalan  dengan  cara  neuron  yang  diatur dalam JST.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  pengklasifikasian  kondisi  retak  jalan  dilakukan  dengan menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network .  Proses  perancangan  dan implementasi terdiri atas beberapa tahap. Tahapan penelitian disajikan pada gambar 8 di bawah ini.

## Gambar 8 : Proses konvolusi
Pada  Gambar  9    pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  citra yang  akan  digunakan  pada  proses  pelatihan  dan  pengujian  model  arsitektur Convolutional  Neural  Network.  Pada  tahap  preprocessing  dilakukan  untuk mempersiapkan  data  agar  dapat  digunakan  pada  tahap  selanjutnya.  Setelah  data diproses,  tahapan  berikutnya  adalah  membangun  arsitektur  model  Convolutional Neural Network (CNN). Model ini akan digunakan untuk mengetahui tingkat akurasi dari  transportasi  darat.  Selanjutnya  adalah  tahap  pelatihan  model  yang  sudah dirancang menggunakan data yang telah diolah.

## a. Pengumpulan data
Input  data  yang  digunakan  dalam  jaringan  ini  berupa  sampel  gambar  dari  dua jenis gambar kondisi permukaan jalan trotoar berupa retak dan non-retak yang mana gambar  ini  diambil  dari  katalog  kaggle.  Banyaknya  citra  yang  diambil  sebanyak 24.334 gambar. mengingat data relative besar dan jumlah data yang tidak seimbang, maka  kami  melakukan  preprocessing  awal  dengan  mengurangi  jumlah  gambar  yang akan  diolah,  dan  menyeimbangkan  jumlah  data  gambar  baik  data  gambar  citra permukaan  yang  retak  maupun  yang  non-retak.  Adapun  banyaknya  citra  yang  kami gunakan  pada  masing-masing  data  yang  digunakan  dalam  proses  ini  adalah  80% untuk  data  latih,  20%  untuk  data  tes  dan  mengambil  sampel  untuk  data  prediksi. Adapun selengkapnya dapat di lihat pada tabel di bawah ini.
Jenis permukaan jalan Data awal Jumlah data latih Jumlah data uji Data prediksi Cracked 2608 1600 400 25 Non-Cracked 21726 1600 400 Tabel 1 Pembagian Data Penelitian
Pengenalan  menggunakan  metode  CNN  yaitu  mengklasifikasikan  gambar  yang dimulai  dengan  cara  melakukan  pelatihan.  Proses.  Pelatihan  dilakukan  agar  model yang  dibuat  dapat  mengenali  objek  yang  diinginkan.  Pembagian  data  latih  dan  data uji yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan tabel 1, data yang digunakan sebanyak 4000 data citra yang terdiri dari citra pada permukaan jalan untuk data citra cracked dan non-cracked. Data latih yang digunakan  terdiri  dari  1600  citra  permukaan  cracked,  1600  citra  non-cracked sedangkan  data  uji  20%  dari  data  keseluruhan  dengan  rincian  400  citra  permukaan cracked  dan  400  citra  non-cracked.  Kemudian  untuk  data  prediksinya  sebanyak  25 citra campuran baik data cracked maupun non-cracked.
b. 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).  Dan dilanjutkan proses pelabelan pada masing-masing data citra gambar permukaan retak maupun non-retak. Dimana hasil pelabelan ini dilakukan dengan menggunakan angka 0, dan 1. Angka 0 untuk label citra retak, dan angka 1 untuk label citra non-retak
c. Perancangan CNN
Perancangan  CNN  merupakan  tahapan  dalam  menyusun  sebuah  model  yang digunakan  untuk  melatih  data  dalam  mengenali  objek  yang  diinginkan.  Model  yang disusun terdiri dari jumlah layer yang digunakan, penentuan filter, penentuan ukuran kernel, dan penentuan fungsi aktivasi dan ukuran pooling
d. Pelatihan model
Setelah  dilakukan  perancangan  model  CNN,  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan pelatihan  model  dengan  menggunakan  data  latih  yang  telah  dikumpulkan sebelumnya.  Selanjutnya  pada  proses  pengujian  model  digunakan  epoch  (iterasi) untuk  menentukan  berapa  kali  jaringan  akan  melakukan  pelatihan.  Pada  tahap  ini terdapat fungsi loss yang digunakan untuk melihat performa dari model CNN.
e. Pengujian model
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  model  pada  data  uji.  Tahapan  ini dilakukan  untuk  menguji  tingkat  akurasi  dari  model  Convolutional  neural  network (CNN).  Tingkat  akurasi  ini  menunjukkan  tingkat  kebenaran  dari  pengklasifikasian jenis  retakan  permukaan  jalan  ataupun  non-retakan.  Tingkat  akurasi  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  model  dapat  melakukan  pengklasifikasian  kedua  jenis  tipe permukaan jalan dengan baik.

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini, akan kami jelaskan urutan dalam tahapan analisis serta pembahasan yang secara garis besar kami golongkan menjadi 2 tahapan. Diantaranya adalah:
a. Hasil Preprocessing Data
Setelah  data  terkumpul,  tahapan  selanjutnya  yaitu  memasukkan  data  dan membuat sistem untuk pengenalan tipe permukaan jalan. Pengenalan tipe permukaan dilakukan  dengan  menggunakan  metode  deep  learning  yaitu  metode  convolutional neural network (CNN). Dengan data yang digunakan berupa data citra.
Dalam  penelitian  ini,  langkah  yang  dilakukan  sebelum  memasukkan  data  yaitu melakukan  instalasi  package  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam  pengolahan  data. Package  yang  diinstalasi  yaitu  package  Tensorflow,  package  Keras  dan  package EBImage.
Setelah  dilakukan  instalasi  package  langkah  berikutnya  adalah  merubah  kualitas dan  ukuran  gambar  dari  gambar  RGB  menjadi  gambar Canny  Edge  Image .  Adapun contoh  gambar  sebelum  dikonversi  maupun  sudah  dikonversi  menjadi Canny  Edge Image ,  dapat dilihat pada gambar 9 dan 10 dibawah ini.
Gambar 9 : Hasil Preprocessing gambar RGB .
Gambar 10 : Hasil Preprocessing gambar Canny Edge Image .
b. Pembuatan Model
Secara  umum  proses  yang  dilakukan  ketika  pembuatan  model  akan  terdiri  dari proses konvolusi  yang disertai fungsi aktifasi dan proses pooling . Banyaknya proses ini  disesuaikan  dengan  kebutuhan  peneliti.  Model  dibuat  dengan  memuat  beberapa jenis  lapisan  yang  berbeda,  antara  lain  lapisan  konvolusi  (layer_conv_2d),  lapisan pooling,  lapisan  dropout,  lapisan  flatten  dan  lapisan  dense.  Proses  konvolusi  ini dilakukan  sebanyak  4  kali  ditunjukkan  oleh  banyaknya  convolution  layer  yang digunakan.  Pada  umumnya  2  sampai  3  lapisan  cukup  untuk  mendapatkan  model klasifikasi  yang  memiliki  akurasi  tinggi.  Pada  penelitian  ini  digunakan  banyak lapisan untuk melatih model dan melihat bagaimana kinerja model tersebut.
Fungsi  aktivasi  yang  kami  gunakan  pada  penelitian  ini  adalah  ReLu  (Rectified Linier Unit) yang digunakan tahap pelatihan menjadi lebih cepat. Ukuran kernel yang digunakan  untuk  setiap  lapisan  konvolusi  sebesar .  Pada  proses  pooling
digunakan metode maxpooling dengan ukuran filter sehingga nilai maksimum pada area piksel tersebut yang akan dipilih pada setiap pergeseran.
Jumlah  filter  yang  digunakan  dalam  convolution  layer  yang  pertama  dan  kedua adalah  32.  Filter  yang  digunakan  pada  convolution  layer  ketiga  dan  keempat  adalah 64. Penggunaan jumlah filter yang lebih banyak pada dua lapisan konvolusi terakhir disebabkan  oleh  ukuran  input  pada  kedua  lapisan  tersebut  lebih  kecil  sehingga dibutuhkan lebih banyak filter untuk mengesktrak informasi citra.
Tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan  pelatihan  data  citra  jenis  permukaan  pada trotoar ke dalam model dengan fit model. Pada saat melakukan fit model digunakan epoch  =  4,  batch_size  =  32  dan  validation_split  =  0,2.  Epoch  digunakan  untuk menentukan  berapa  kali  jaringan  akan  melihat  seluruh  kumpulan  data.  Nilai batch_size menunjukkan jumlah contoh pelatihan dalam satu forward/backward pass. Semakin tinggi nilai batch_size maka akan semakin banyak memori yang dibutuhkan. Hasil loss dan accuracy model yang terbentuk dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11 : Grafik hasil iterasi nilai loss dan akurasi
Dari  gambar  11  dapat  dilihat  bahwa  pada  iterasi  ke  4  nilai  loss  yang dihasilkan  pada  data  latih  yaitu  0.142    dan  akurasi  pada  data  latih  yaitu  0.952. selanjutnya, pengujian model pada data uji memperoleh hasil loss yaitu 0,1542 (15%) dengan akurasi sebesar 0.566.
Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  informasi  bahwa  model  yang  dibuat mampu  mengklasifikasikan jenis  keretakan  pada  jalan  dengan  baik.  Pergerakan  loss yang  mendekati  nilai  nol  atau  kurang  dari  satu  dan  akurasi  yang  terus  meningkat menunjukkan hasil yang baik seiring dengan berjalannya epoch. Kondisi berhentinya proses  pelatihan  ditentukan  dari  banyaknya  epoch  yang  digunakan,  dalam  hal  ini yaitu  sebanyak  4  epoch.  Proses  pembelajaran  tersebut  akan  berhenti  jika  sudah memenuhi kondisi tersebut.

## 5. UJI COBA DAN EVALUASI
Hasil  klasifikasi  yang  didapatkan  dari  data  latih  dan  data  uji  ditunjukkan  pada gambar 12 yang menunjukkan hasil prediksi pada citra jenis permukaan yang berhasil
diklasifikasi  adalah  semua  citra  permukaan  trotoar  yaitu  sebanyak  25  gambar.  Citra yang  berhasil  diklasifikasi  dengan  baik  yaitu  13  gambar  dari  25  inputan.  Adapun lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 12 : nilai akurasi dari setiap gambar pada data prediksi

## 6. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  klasifikasi  dan  prediksi  keretakan  pada  permukaan  jalan  trotoar dengan metode convolutional neural network (CNN) telah berhasil dilakukan dengan tingkat  akurasi  sebesar  96,26%.  Model  CNN  yang  digunakan  terdiri  dari  empat lapisan  konvolusi  dengan  ukuran  filter  3x3,  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  yaitu reLu, dan 2 pooling layer dengan ukuran 2x2. Citra yang digunakan untuk penelitian ini yaitu sebanyak 4000 citra. Berdasasrkan hasil pelatihan diperoleh tingkat akurasi dari model CNN yaitu sebesar 0,9626 dengan loss 0,1134.
Karena  kami  menggunakan  google  colabs  versi  free  sebagai  editor  proses  CNN memang terdapat kendala seperti keterbatasan memori yang disediakan,dan kecepatan proses  runningnya.  Maka  kami  menyarankan  supaya  menghasilkan  akurasi  yang tinggi dan menurunkan nilai loos dapat melakukan beberapa hal seperti menggunakan unit  internal  selama  proses  CNN,  agar  mampu  menambahkan  data  citra,
menambahkan  lapisan  konvolusi  dan  menambahkan  fungsi  optimasi  dengan  baik. Selain itu, pada penelitian lebih lanjut dapat digunakan metode deep learning lainnya sehingga diperoleh akurasi klasifikasi dan deteksi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Sukirman, S., 1999. “ Perkerasan Lentur Jalan Raya ”, Penerbit Nova, Bandung.
Manual Pemeliharaan Jalan No. 03/mn/b/1983, Jilid 1a Perawatan Jalan.
Shahin, M. Y. (1994), Pavement management for airports, roads, and parking lots.
Sulaksono, S., 2001, Rekayasa Jalan, ITB, Bandung.
R.  H.  Pramestya,  D.  R.  Sulistyaningrum,  B.  Setiyono,  I.  Mukhlash  and  Z.  Firdaus, "Road  Defect  Classification  Using  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) and  Radial  Basis  Function  (RBF)," 2018  10th  International  Conference  on Information  Technology  and  Electrical  Engineering  (ICITEE) ,  Bali,  Indonesia, 2018, pp. 285-289, doi: 10.1109/ICITEED.2018.8534769.
Putra, W. S. E. (2016), „Klasifikasi citra menggunakan convolutional neural network (cnn) pada caltech 101‟, Jurnal Teknik ITS 5(1).
O‟Shea, K. dan Nash, R. (2015), „An introduction to convolutional neural networks‟, arXiv preprint arXiv:1511.08458.
F.  Soehardi,  T.  Setiawan,  and  W.  Winayati,  “IDENTIFIKASI  JENIS-JENIS KERUSAKAN  JALAN  (PERKERASAN  LENTUR)  STUDI  KASUS  JALAN LINTAS  TALUK  KUANTAN  –  BATAS  PROVINSI  SUMATERA  BARAT,” Racic :  Rab  Construction  Research,  vol.  6,  no.  1,  pp.  69–77,  Jun.  2021,  doi: 10.36341/racic.v6i1.1577.
Hadinata, P. N., Simanta, D., Eddy,  L., “Deep Convolutional Neural Network untuk Mendeteksi  Retak  pada  Permukaan  Beton  yang  MemilikiVoid”  .  Journal  of Sustainable Construction Vol. 1, No. 1, Oktober 2021, 45-55.
Fajar,  A.,  et  al.  “Identifikasi  Kerusakan  Jalan  dengan  Metode  Faster  RCNN  Studi Kasus  di  Jalan  Pakansari  Bogor  Jawa  barat”  Smart  Comp  Vol.  11  No.  2,  April 2022.
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.
Zhang, L., Yang, F., Zhang, Y. D. dan Zhu, Y. J. (2016), Road crack detection using deep  convolutional  neural  network,  in  „Image  Processing  (ICIP),  2016  IEEE International Conference on‟, IEEE, pp. 3708–3712.
Anthony,  W.,  Ginting,  J.  M.,  &  Wibowo,  P.  H.  (2022).  Penilaian  Simpang  Tak Bersinyal  Bundaran  Jalan  Duyung  dan  Jalan  Raja  Ali  Haji  Kota  Batam
Menggunakan  Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (MKJI).  Jurnal  Manajemen Teknologi dan Teknik Sipil (JURMATEKS), 5(1), 119-133.
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), 557-570.
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.