## Klasifikasi Kualitas Permukaan Jalan Raya Menggunakan Metode CNN Berbasis Arsitektur

## Xception
Ridol Liusman Gaho 1 , Irsan Taufik Ali 2 , Esa Prakasa 3 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Riau, Kampus Bina Widya, Km. 12,5 Simpang Baru, Pekanbaru, Riau, Indonesia
3 Badan Riset dan Inovasi Nasional, Gedung B.J. Habibie, Jl. M.H. Thamrin No. 8, Jakarta Pusat 10340
E-mail: ridol.liusman5927@student.unri.ac.id 1 , irsan.ali@lecturer.unri.ac.id 2 , esa.prakasa@lipi.go.id 3
Abstrack – Highways are the main infrastructure for land transportation. The better the condition of a highway, the better the speed and safety for drivers. One of the main causes of accidents on highways is due to the road conditions being unsuitable for use because of damage. Therefore, monitoring and maintaining the surface condition of roads is very important. The quality check of highways is generally done manually, a  method  that  requires significant  time  and  effort.  The  vast  number  of  roads  and  the manual checks that consume a lot of time and money become obstacles in road maintenance. Therefore, the  system  "Highway  Surface  Quality  Classification  Using  CNN  Method  Based  on  Xception Architecture"  was  developed  as  an  alternative  to  perform  surface  quality  checks  on  highways.  This method  uses  deep  learning  CNN  with  Xception  transfer  learning  architecture.  Xception  was  chosen because it has a complex yet efficient architecture in terms of time usage and high accuracy for image classification,  producing  accurate  models  with  short  training  times.  Furthermore,  several  previous studies have shown that Xception outperforms several other architectures. The use of deep learning in classifying highway surface damage is expected to speed up and simplify the process of monitoring road surface conditions. The model is created using a dataset with 4 classes based on the level of damage released by the Ministry of Public Works and Public Housing (PUPR). The highest test results showed a model accuracy of 90.11% and 90% for validation.
Keywords - Road, Damaged, Xception.
Intisari – Jalan raya merupakan prasarana utama untuk transportasi darat, semakin baik kondisi suatu jalan raya semakin baik pula kecepatan dan keselamatan pengendara yang melintas. Salah satu penyebab utama dari kecelakaan yang terjadi di jalan raya adalah karena kondisi jalan yang tidak layak digunakan di  karenakan  kondisi  jalan  yang  rusak.  Oleh  karena  hal  tersebut  pengawasan  dan  perawatan  kondisi permukaan jalan sangat penting dilakukan. Pengecekan kualitas jalan raya umumnya dilakukan secara manual,  cara  ini  memakan  waktu  dan  tenaga  yang  cukup  besar.  Banyaknya  jumlah  jalan  serta pengecekan  manual  yang  memakan  biaya  dan  waktu  yang  banyak  menjadi  penghambat  dalam perawatan  jalan.  Oleh  karena  itu,  dikembangkan  sistem  "Klasifikasi  Kualitas  Perukaan  Jalan  Raya Menggunakan Metode CNN Berbasi Aristektur Xception ” sebagai salah satu alternatif untuk melakukan pengecekan  kualitias  permukaan  jalan  raya.  Metode  ini  menggunakan deep  learning CNN dengan arsitektur transfer  learning  Xception ,  pemilihan Xception dipilih  karena  mempunyai  arsitektur  yang kompleks  namun  efisien  dalam  penggunaan  waktunya  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi  untuk melakukan klasifikasi gambar, menghasilkan model akurat dengan waktu pelatihan singkat. Selain itu beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya juga menunjukkan bahwa Xception mengungguli beberapa arsitektur  lainnya.  Penggunaan deep  learning dalam  klasifikasi  kerusakan  permukaan  jalan raya di harapkan dapat mempercepat dan mempermudah proses pengawasan kondisi permukaan jalan. Model dibuat menggunakan dataset dengan pembagian 4 kelas berdasarkan pada tingkat kerusakan yang rilis oleh Kementrian PUPR. Hasil pengujian tertinggi menunjukkan akurasi model 90,11% dan 90% untuk pengujian.
Kata Kunci – Jalan, Kerusakan, Xception .

## I. P ENDAHULUAN
Jalan raya adalah lintasan untuk  melewatkan lalu lintas dari satu tempat ke  tempat  lain, baik berupa jalur yang diperkeras maupun tidak, serta dapat dilewati oleh benda dan makhluk [1]. Transportasi merupakan sarana utama dalam pergerakan manusia, dengan transportasi darat menjadi yang paling sering digunakan, baik itu kendaraan pribadi maupun umum. Kecepatan dan keselamatan  transportasi sangat dipengaruhi oleh kondisi  jalan raya. Kondisi jalan yang baik tidak hanya meningkatkan kecepatan,  tetapi  juga keselamatan pengendara. Oleh karena itu,  inspeksi  kelayakan  jalan  sangat  penting,  terutama  kualitas  permukaannya.  Selain  faktor keamanan  dan  kenyamanan  pengguna  jalan,  kerusakan  jalan  juga  dapat  mempengaruhi pertumbuhan ekonomi suatu daerah. Kerusakan  jalan dapat menghambat transportasi barang dan jasa, memperlambat mobilitas, dan mengurangi efisiensi logistik [2].
Menurut data yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik, Negara Indonesia memiliki jalan baik dengan presentase 42,59% sedangkan sisanya dalam kondisi sedang dan rusak [3]. Untuk lebih detailnya dapat dilihat pada Tabel I di bawah ini.
T ABEL I

## K ONDISI J ALAN DI I NDONESIA T AHUN
2021 (KM) Kondisi Jalan Tingkat Kewenangan Total Presentase(%) Nasional Provinsi Kabupaten Baik 16.790 28.996 186.858 232.644 42,59% Sedang 26.378 12.840 99.956 139.174 25,48% Rusak 2.646 6.330 78.478 87.454 16,01% Rusak Berat 1.203 6.385 79.256 86.844 15,90% Total 47.017 54.551 444.548 546.116
Menurut  jurnal  ”Survey  Pemeliharaan  Jalan”  yang  di  terbitkan  oleh  kementrian  PUPR tingkat kerusakan permukaan perkerasan pada permukaan beraspal dapat dilihat pada Tabel II dibawah ini [4].

## T ABEL II T INGKAT K ERUSAKAN P ERMUKAAN P ERKERASAN
Metode  manual  untuk  pengecekan  jalan  memakan  waktu  dan  tenaga. Metode  manual dilakukan  dengan  cara  menyusuri  jalan,  mengambil  foto  kerusakan  menggunakan  kamera, mengukur  luas  area  yang  rusak,  menentukan  tingkat  kerusakan  berdasarkan  jenis  kerusakan jalan, kemudian menghitungnya dan mencatatnya dalam bentuk laporan. Untuk mengatasi ini, machine  learning  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  kualitas  permukaan  jalan,  mengurangi biaya dan waktu [5]. Ekstraksi  tekstur dengan CNN (Convolutional Neural Network) adalah metode yang efektif untuk mengenali permukaan jalan yang mulus, retak, atau berlubang. CNN,
Kondisi Jalan Keterangan Baik Permukaan perkerasan yang benar-benar rata, tidak ada gelombang, dan tidak ada kerusakan permukaan Sedang Permukaan perkerasan sudah mulai bergelombang, dan sudah ada sedikit kerusakan permukaan dan penambalan Rusak Ringan Jalan dengan permukaan perkerasan bergelombang yang sudah mulai mengganggu kenyamaan berkendara Rusak Berat Jalan dengan kerusakan permukaan  berupa lubang-lubang yang disertai dengan kerusakan pondasi dan lapis-lapis lain dibawahnya seperti lobang- lobang yang dalam, ambles, sungkur, dsb yang cukup besar.
yang meniru sistem pengenalan citra pada otak manusia, terbukti signifikan dalam pengenalan citra[6].
Setelah  ekstraksi  tekstur,  data  diolah  menggunakan  machine  learning  untuk mengklasifikasikan gambar jalan ke dalam kategori kelayakan. Python sering digunakan dalam pembuatan  model  machine  learning  karena  kemudahannya  dan  dukungan  library  seperti TensorFlow.
Jumlah data yang banyak biasanya menghasilkan model yang lebih baik, namun transfer learning dapat digunakan jika data terbatas. Transfer learning menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya (pre-trained), seperti Xception, yang memiliki keunggulan dalam efisiensi dan akurasi.
Berdasarkan  dari  penguraian  diatas,  penggunaan machine  learning dapat  dijadikan alternatif  dalam  melakukan  klasifikasi  kerusakaan  jalan  raya.  Hal  ini  bertujuan  untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi sehingga mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan dalam proses pengecekan jalan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model machine learning yang  dapat  mengklasifikasikan  kualitas  permukaan  jalan  raya  dengan  kelas  baik, sedang, rusak ringan, dan rusak berat menggunakan arsitektur Xception .

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Pada  signifikasi  studi  ini  akan  dijelaskan  Studi  Literatur  terkait  berupa  Penelitian Terdahulu, Dataset, Pre-Processing Data, Transfer Learning , Metode Penelitian, dan Simulasi Pelatihan.

## A. Studi Literatur
Penelitian  pertama  dilakukan  oleh  Tim  Puguh  B.  Prakoso,  Utami  Sylvia  Lestari,  dan Yuslena Sari melakukan penelitian pada tahun 2019 berjudul "Deteksi Keretakan Permukaan Perkerasan  Lentur  Jalan  Raya  (Studi  Kasus:  Tanah  Lunak  Di  Banjarmasin)".  Penelitian  ini bertujuan menciptakan sistem cerdas untuk mendeteksi kecacatan jalan di Kota Banjarmasin dengan dasar tanah gambut. Dataset dikumpulkan menggunakan kamera Canon 550D dengan jarak  1  meter.  Pre-processing  dilakukan  melalui  segmentasi,  thresholding,  dan  morfologi. Ekstraksi  fitur  dilakukan  menggunakan  Matlab,  kemudian  diklasifikasikan  dengan  metode Neural Network. Model yang dihasilkan memiliki akurasi 60% serta recall dan precision 50% [7].
Penelitian  dengan  judul  “Identifikasi  Kerusakan  Jalan  Menggunakan  Metode  Deep Learning (DL) Model Convolutional Neural Networks (CNN)” oleh Yoga Triardhana, Bandi Sasmito, dan Firman Hadi pada tahun 2021 menggunakan CNN dan YOLO untuk identifikasi kerusakan jalan di Semarang. Deteksi otomatis ini lebih efisien dibanding pemantauan manual, dengan akurasi keseluruhan 85.34% dan kappa accuracy 82.36% [5].
Nurfiyah,  Yan  Rianto,  dan  Dwiza  Riana  melakukan  penelitian  pada  tahun  2021  dengan judul "Identifikasi Tingkat Kerusakan Jalan Raya Menggunakan Thresholding Dan K-Means". Penelitian  ini  menggunakan  Thresholding  dan  K-Means  untuk  mengidentifikasi  kerusakan jalan raya, terutama lubang, dengan menghitung diameter lubang jalannya pada citra grayscale hasil pre-processing. Meskipun semua gambar diinput dapat disegmentasikan, hanya 21 dari 27 sampel yang berhasil disegmentasikan dengan baik [8].
Pada  tahun  2022,  tim  Arif  Riyandi,  Tony  Widodo,  dan  Shofwatul  Uyun  melakukan penelitian berjudul "Klasifikasi Pada Citra Jalan Rusak Menggunakan Metode Convolutional Neural Network". Penelitian ini bertujuan mencari metode terbaik dalam pre-processing citra menggunakan  grayscale,  filter  mean,  filter  media,  dan  filter  balance,  diikuti  oleh  algoritma CNN untuk klasifikasi jalan rusak. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dengan kata kunci  "road  damage  dataset".  Metode  CNN  dibandingkan  dengan  berbagai  pre-processing untuk  menentukan  yang  terbaik.  Model  terbaik  menggunakan  pre-processing  grayscale, mencapai akurasi training 88% dan akurasi validation 99% [9].
Penelitian  terakhir  oleh  Alvin  Eka  Putra,  Mohammad  Farid  Naufal,  dan  Vincentius Riandaru  Prasetyo  pada  tahun  2023  berjudul  “Klasifikasi  Jenis  Rempah  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  dan  Transfer  Learning”  membandingkan  akurasi  pre-trained model  Xception,  DenseNet201,  MobileNetV2,  VGG16,  VGG19,  dan  ResNet50  untuk klasifikasi 10 jenis rempah. Xception memiliki akurasi terbaik 97%, sementara MobileNetV2 menunjukkan waktu komputasi terbaik 28.11 detik [10].
Rangkuman dari penelitian terdahulu dapat dilihat pada Tabel III berikut :
T ABEL III
P ENELITIAN T ERDAHULU No Judul Tahun, penulis Metode Hasil/kesimpulan 1 Deteksi Keretakan Permukaan Perkerasan Lentur Jalan Raya (Studi Kasus: Tanah Lunak di Banjarmasin) 2019, Puguh B. Prakoso , Utami Sylvia Lestari, Yuslena Sari Neural Network Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  model  dengan hasil  dari  klasifikasi  untuk  deteksi  jalan adalah  60% untuk  hasil  akurasi  dan  50%  untuk  recall  dan precision. 2 Identifikasi Kerusakan Jalan Menggunakan Metode Deep Learning (DL) Model Convolutional Neural Networks (CNN) 2021, Yoga Triardhana, Bandi Sasmito, Firman Hadi CNN Model  CNN  yang  dihasilkan  bermanfaat  untuk identifikasi  kerusakan  jalan  dari  video  maupun gambar,  mampu  mengenali  kelas  kerusakan  seperti D00 (retak memanjang), D01 (sambungan konstruksi memanjang), D10 (retak melintang), D11
(sambungan  konstruksi  melintang),  D20  (retak  tidak beraturan),  D40  (lubang  dan  benjolan),  D43  (zebra cross pudar), dan D44 (marka jalan pudar). Hasil titik persebaran  kerusakan  jalan  dibandingkan  dengan validasi  manual  menggunakan  GPS  smartphone memiliki nilai RMSE 7,82 meter. Model ini mencapai nilai  overall  accuracy  85,34%  dan  kappa  accuracy 82,36%. 3 Identifikasi Tingkat Kerusakan Jalan Raya Menggunakan Thresholding Dan K-Means 2021, Nurfiyah , Yan Rianto , Dwiza Riana Threshol ding Dan K-Means Algoritma Thresholding dan K-means, dengan region 1, dapat diterapkan untuk melakukan segmentasi citra jalan  yang  mengalami  lubang.  Setelah  berhasil disegmentasikan,  citra  dapat  diukur  diameternya. Namun, dari 27 citra yang digunakan dalam penelitian ini,  hanya  21  yang  berhasil  disegmentasikan  dengan baik.  Dalam  konteks  identifikasi  tingkat  kerusakan pada citra jalan raya, algoritma Thresholding dan K- Means berguna jika segmentasi citra dapat dilakukan secara efektif. 4 Klasifikasi Pada Citra Jalan Rusak Menggunakan Metode Convolutional Neural Network 2022, Arif Riyandi, Tony Widodo, Shofwatul Uyun CNN Optimizer  terbaik  adalah  "adam",  dengan  learning rate  optimal  sebesar  0.001  dan  loss  terbaik  adalah "Categorical  Crossentropy".  Epoch  terbaik  adalah 250.  Hasil  pre-processing  terbaik  menggunakan metode  grayscale,  dengan  akurasi  training  mencapai 88% dan akurasi validation mencapai 99%.
5 Klasifikasi Jenis Rempah Menggunakan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning 2023, Alvin Eka Putra, Mohammad Farid Naufal, dan Vincentius Riandaru Prasetyo CNN Akurasi terbaik diperoleh oleh Xception pada variasi 3 dengan nilai 97%, sedangkan akurasi terburuk oleh ResNet50. Komputasi terbaik dicapai oleh MobileNetV2  pada  variasi  2  dengan  waktu  28,11 detik,  sedangkan  komputasi  terburuk  oleh  VGG19 dengan waktu 79,9379 detik.

## B. Dataset
Dataset adalah  objek  yang  merepresentasikan  data  dan  relasinya  di  memory. Dataset merupakan kumpulan objek dan atributnya [11].  Dataset dapat berbentuk angka, teks, gambar, suara, atau kombinasi dari beberapa jenis data tersebut. Penelitian ini menggunakan data berupa gambar dengan format JPG yang diambil secara langsung dari jalanan di Universitas Riau dan sekitarnya.  Setelah  dilakukan  pengambilan  data,  berhasil  didapatkan  total  419  citra  gambar. Rasio  pembagian  dataset  untuk  data  latih  dan  data  uji  adalah  80:20,  dengan  demikian  di dapatkan 328 gambar untuk data  latih dan 91 gambar untuk data uji. Detail yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan seperti pada Tabel IV.
T ABEL IV
D ETAIL P ENGGUNAAN D ATASET No  Nama Kelas Jumlah  Data Latih Data Uji 1 Baik 87 64 23 2 Sedang 152 122 30 3 Rusak Ringan 110 88 22 4 Rusak Berat 70 55 15
Adapun tampilan dari dataset yang digunakan pada penelitian ini disajikan di Gambar 1.
Gambar 1. Cuplikan tampilan dataset penelitian
Pada  Gambar  1  ditampilkan  contoh  daripada  citra  yang  terdapat  pada  dataset  yang digunakan. Mulai dari gambar paling kiri adalah jalan dengan citra baik, sedang, rusak ringan, dan rusak berat.

## C. Pre-Processing
Setelah dataset dikumpulkan, selanjutnya dataset memasuki tahapan pre-proccessing. Pre- processing di citra digital adalah proses persiapan atau pengolahan awal citra digital sebelum masuk  ke  tahap  pengolahan  selanjutnya.  Pada  penelitian  ini  dataset  terlebih  dahulu  dibagi dengan rasio 80:20 didalam direktori yang berbeda. Selanjutnya membuat sebuah array untuk menampung dataset setelah dilakukan pre-proccesing . Dataset akan melalui proses resize dan pre-proccessing  input  Xception sebelum  dimasukkan  kedalam  array  yang  telah  dipersiapkan sebelumnya. Pre-processing  input  Xception akan  melakukan  normalisasi  piksel,  perubahan format data, pengurangan nilai rata-rata piksel setiap channel gambar, sedangkan ukuran resize adalah 299x299. Kode lengkap untuk proses ini dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Bilah Program Pre-Processing
Pada  Gambar  2  ditampilkan  bilan  program  untuk  proses pre-processing. Proses  awal dimulai  dengan  pembuatan  array  untuk  menampung  dataset,  kemudian  dilakukan  fungsi perulangan terhadap data latih dan uji secara terpisah untuk melakukan pre-processing. Adapun tampilan  dari  dataset  yang  telah  melewati  proses pre-processing disajikan  pada  Gambar  4 berikut.
Gambar 3. Citra Gambar Setelah Proses Pre-Processing
Pada Gambar 3 ditampilkan contoh citra yang telah melalui proses pre-processing. Citra yang  telah  melalui pre-processing akan  memiliki  ukuran  299x299  dengan  pixel  yang  telah dinormalisasikan

## D. Transfer Learning
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terbilang  sedikit  sehingga  membutuhkan transfer  learning.  Transfer  learning  adalah  suatu  metode  dalam  machine  learning  di  mana
sebuah model yang telah dibuat dan dilatih untuk suatu tujuan digunakan kembali untuk tujuan baru  atau  tujuan  lainnya  [12].  Metode  ini  sangat  berguna  ketika  data  yang  tersedia  untuk pelatihan  model  baru  tidak  cukup  banyak  atau  tidak  cukup  beragam  untuk  memungkinkan pelatihan  model  dari  awal  (scratch)  dengan  performa  yang  optimal.  Transfer  learning memungkinkan pemanfaatan model yang telah dilatih pada dataset besar dan beragam, seperti ImageNet, sehingga model tersebut sudah memiliki kemampuan untuk mengenali pola dasar dalam data.
Terdapat  banyak  pre-trained  model  yang  dapat  digunakan  dalam  olah  citra  gambar. Beberapa  di  antaranya  adalah  VGG19,  yang  dikenal  karena  arsitekturnya  yang  sederhana namun efektif, dan Inceptionv3, yang menawarkan kombinasi layer yang lebih kompleks untuk menangkap berbagai tingkat fitur dalam gambar. Xception, di sisi lain, menggunakan depthwise separable  convolutions  untuk  mengurangi  jumlah  parameter  dan  meningkatkan  efisiensi komputasi.  Dengan  memanfaatkan  pre-trained  model  ini,  penelitian  dapat  dilakukan  lebih efisien dan hasil yang diperoleh dapat lebih akurat meskipun dataset yang digunakan terbatas.

## E. Xception
Pada  penelitian  ini  digunakan  pre-trained  model Xception dalam  proses  transfer learningnya. Model Xception memiliki ukuran yang ringan dan dalam beberapa penelitian di dapati lebih baik dari beberapa pre-trained model lainnya. Arsitektur dari Model Xception ini merupakan stack  linear yang  terdiri  dari depthwise  separable  convolution  layers’ yang dilengkapi dengan residual connections [13]. Arsitektur Xception terbagi menjadi tiga bagian: entry flow, middle flow, dan exit flow. Entry flow menerima citra input, kemudian middle flow menerapkan  Separable  Convolution,  sebuah  variasi  dari  Depthwise  Separable  Convolution, dengan ReLU sebagai fungsi aktivasi pada setiap lapisan konvolusi dan fully connected. Pada tahap  terakhir,  metode  Logistic  Regression  digunakan.  Pada  bagian  Exit  Flow,  Xception dimodifikasi  untuk  menerapkan  Transfer  Learning  dengan  membuat  model  kepala  kustom. Modifikasi  ini  melibatkan  penghapusan  kepala  model  Xception  bawaan  dan  penggantian dengan kepala model kustom. Arsitektur dari Xception disajikan dalam Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Arsitektur Xception
Pada Gambar 4 ditampilkan aristektur dari pre-trained model Xception . Arsitektur terdiri dari tiga lapisan yaitu entry flow, middle flow, dan exit flow . Model yang dilatih akan melewati ketiga lapisan tersebut sebelum akhirnya memasuki layer berikutnya.

## F. Metode Penelitian Eksperimental
Metode  penelitian  yang  digunakan  didalam  penelitian  ini  ialah  metode  eksperimental. Eksperimen adalah penelitian ilmiah di mana peneliti memanipulasi dan mengontrol satu atau lebih variabel bebas serta mengamati variabel terikat untuk menemukan perubahan yang terjadi akibat manipulasi variabel bebas tersebut. Pada penelitian ini variabel bebas yang digunakan ialah epoch dan batch size , sedangkan untuk variabel terikat dapat dilihat pada Tabel V berikut.
T ABEL V V ARIABLE T ERIKAT Parameter Tipe Dense Activation ReLU Optimizer SGD Loss Function Catergorical, Cross Entropy Metrics Accuracy Output Softmax

## G. Pemodelan
Setelah dataset terkumpul, langkah berikutnya adalah membangun arsitektur model yang akan dilatih. Model ini dibangun dengan menggunakan variabel terikat yang telah ditentukan pada Tabel V. Proses pembangunan model ini penting untuk memastikan bahwa model mampu mempelajari dan mengenali pola-pola dalam data dengan baik. Model yang dirancang memiliki empat lapisan utama selain lapisan input dan output. Layer yang terdapat pada model adalah base  model  Xception,  GlobalAveragePooling2D,  Dense 264 Layer  Activation  ReLU, dan terkahir Dense 4 Layer Activation Softmax. Visualisasi arsitektur model yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur Model
Kode lengkap untuk membuat arsitektur model dapat dilihat pada Gambar 6 berikut.
Gambar 5. Bilah Program Pembuatan Model
Pada Gambar 5 dan Gambar 6 diperlihatkan arsitektur dan kode dari model yang dibangun. Model  terdiri  dari  empat layer diluar  dari layer input.  Dataset  yang  telah  dipersiapkan  akan melewati layer-layer tersebut selama proses pelatihan agar dapat mempelajari data dengan baik.

## H. Simulasi Pelatihan
Setelah  model  dibuat,  tahapan  selanjutnya  ialah  melatih  model  dengan  menggunakan dataset  yang  telah  di  sediakan.  Hal  ini  bertujuan  agar  didapatkan  model  yang  dapat mengklasifikasikan  kualitas  jalan  raya  dengan  baik.  Model  dilatih  sebanyak  4  percobaan dengan hyperparameter yang dibandingkan adalah Batch Size dan Epoch. Perbandingan pada setiap percobaan dapat dilihat pada Tabel VI.
T ABEL VI
P ERBANDINGAN P ARAMETER P ERCOBAAN Percobaan Batch Size Epoch 1 32 40 2 32 60 3 64 40 4 64 60

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pelatihan Model
Pada  penelitian  ini  model  dilatih  sebanyak  4  kali,  hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan hasil akurasi terbaik yang kemudian akan digunakan dalam proses validasi sistem. Pada empat kali  percobaan  tersebut  variable epoch dan batch  size menjadi hyperparameter yang dimanipulasi  untuk  melihat  pengaruhnya  terhadap  akurasi.  Penggunaan hyperparameter ini dikarenakan semakin lama dan banyak pelatihan yang dilakukan terhadap suatu model dapat mempengaruhi  hasil  dari  model  tersebut  [14].  Kombinasi epoch dan batch  size dapat mempengaruhi efisiensi komputasi, stabilitas pembaruan bobot, dan hasil akhir model.  Hasil dari proses pelatihan dapat dilihat pada Tabel VII berikut.
T ABEL VII

## H ASIL P ERCOBAAN P ELATIHAN
Percobaan Epoch Batch Size Accuracy Loss Training Validation Training Validation 1 40 32 0.9970 0.8571 0.0185 0.4521 2 60 32 1.000 0.8681 0.0092 0.4177 3 40 64 1.000 0.8462 0.0279 0.3198 4 60 64 1.000 0.9011 0.0130 0.3802
Pada  Tabel  VII  dapat  dilihat  bahwa  setiap  fase  skema  percobaan  memiliki  hasil  yang berbeda-beda  dimana  percobaan  dengan  batch  size  64  cenderung  memiliki  hasil  yang  lebih baik.  Percobaan  dengan  nilai  terbaik  ialah  percobaan  ke-empat  dengan  hasil  akurasi  90%, namun  untuk validation  loss terbaik  di  dapatkan  pada  percobaan  ke-tiga  dengan  nilai loss sebesar 0.3198. Untuk grafik accuracy dan loss dari model terbaik dapat dilihat pada Gambar 6.
(a)                                                                    (b)
Gambar 6. (a) Grafik Accuracy (b) Grafik Loss pada Percobaan ke-empat Pada Gambar 6 model dilatih dengan besaran epoch 60, batch size 64. Pada percobaan latih ini didapatkan validation accuracy 93% pada epoch 38 namun turun ke 90% pada epoch 60.  Sedangkan  pada  Gambar  6  (b)  diperlihatkan  grafik  dari  loss  yang  mana  pada  epoch  60 didapatkan nilai 0.0130 untuk loss dan 0.3802 pada validation loss. Pada percobaan latih ini akurasi  yang  didapatkan  sudah  cukup  baik  sampai  menyentuh  90%.  Melihat  hasil  akurasi penelitian terdahulu pada Tabel III, akurasi model ini sudah cukup baik yang mana lebih tinggi dari penelitian yang dilakukan oleh Puguh [7] dan Yoga [5], namun masih terjadi overfitting pada  model. Overfitting adalah  kondisi  di  mana  model  pembelajaran  mesin  terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan, sehingga tidak dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru. Ini terjadi ketika model terlalu kompleks dan menangkap noise atau fluktuasi acak sebagai pola yang sebenarnya.

## B. Hasil Pengujian
Setelah didapatkan model dengan hasil terbaik, model tersebut kemudian masuk kedalam tahapan pengujian. Pada tahapan ini model akan di uji menggunakan data yang berasal dari luar dataset. Data uji yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 40 citra yang mana terdiri dari 10 citra untuk setiap kelas klasifikasi yang ada. Pengujian dilakukan dengan  mengload citra kedalam model, kemudian digunakan fungsi prediksi dari tensorflow yang akan menghasilkan kelas yang sesuai dengan prediksi sistem.
Proses klasifikasi di mulai dari memasukkan data yang kemudian diproses didalam model Xception di  dalam layer ini  terdapat  132 layers ,  selanjutnya  di  proses  dengan GlobalAveragePooling2D  &  Dense Layer ReLu dan  akhirnya  didapatkanlah  hasil klasifikasinya menggunakan fungsi Softmax . Nilai tertinggi yang dihasilkan dari proses Softmax akan dianggap sebagai hasil klasifikasi yang telah dilakukan.  Hasil dari pengujian model  ini kemudian  di  sajikan  dalam  tabel confussion  matrix . Confusion  matrix adalah  metode  untuk mengukur kinerja klasifikasi dengan membandingkan hasil klasifikasi sistem dengan hasil yang seharusnya [15]. Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Tabel VIII berikut.
T ABEL VIIII
C ONFUSION M ATRIX Matrix Prediksi Kelas Baik Sedang Rusak Ringan Rusak Berat Kelas Asli Baik 9 1 0 0 Sedang 2 8 0 0 Rusak Ringan 0 0 10 0 Rusak Berat 0 0 1 9
Dari Tabel VIII dapat di ketahui hasil pengujian yang telah dilakukan dapat memprediski dengan  benar  sebanyak  36  citra dari  40 citra  jalan  raya.  Adapun  hasil  akhir  akurasi  dari pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap  model  ialah  dengan  jumlah  prediksi  data  benar sebanyak 36 dari 40 data uji yakni 90%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  dapat disimpulkan bahwa tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan teknologi Machine Learning dalam klasifikasi kualitas jalan raya berdasarkan kualitas permukaannya dengan menggunakan transfer  learning  arsitektur Xception .  Didapatkan  akurasi  terbaik  pada  percobaan  pelatihan keempat  dengan  nilai  akurasi  sebesar  90%,  namun  masih  terjadi overfitting pada  model. Overfitting terjadi dikarekan kurangnya variasi dalam data pelatihan  yang mana dataset yang digunakan terbatas pada data yang diambil di daerah Universitas Riau. Telah dicoba pelatihan dengan menggunakan dropout dan augmentation tidak memberikan dampak yang  signifikan terhadap overfitting pada dataset yang digunakan pada model ini. Hyperparameter Epoch dan Batch Size pada fase training dinilai berpengaruh terhadap hasil akurasi dari proses pelatihan. Validasi dilakukan terhadap model dengan akurasi terbaik, dan dari proses pengujian tersebut didapati bahwa model berhasil memprediksi dengan benar sebanyak 36 gambar dari 40 data uji yang diberikan, dengan persentase keberhasilan akhir sebesar 90%. Model ini dapat digunakan membantu  mengurangi  waktu  dan  biaya  yang  dibutuhkan  dalam  proses  pengecekan  kualitas jalan raya sehingga proses pengecekan dan perawatan jalan dapat lebih efektif dan efisien.

## R EFERENSI
[1] Sitohang O., Hatoguan E., et al. Perancangan Jalan Raya Antar Kota (Rural Road). Edisi Pertama. Bandung. 2022:1.
[2] Nabawi,  I.,  Feriska,  Y.,  &  Diantoro,  W.  Analisis  Dampak  Kerusakan  Jalan  terhadap Pengguna Jalan dan Lingkungan di Ruas Jalan Pebatan-Rengaspendawa Brebes Impact Analysis  of  Road  Damage  on  Road  Users  and  the  Environment  on  Jalan  Pebatan- Rengaspendawa Brebes. Infratech Building Journal (IJB) , 2 (1), 28–34, 2021.
[3] Badan Pusat Statistik. Statistik Transportasi Darat 2021. BPS RI, Jakarta,2022.
[4] Kementrian PUPR, Survey Pemeliharaan Jalan. Kementrian PUPR RI, Jakarta.
[5] Yoga  Triardhana,  Bandi  Sasmito,  F.  H. . Identifikasi  Kerusakan  Jalan  Menggunakan Metode  Deep  Learning  (Dl)  Model  Convolutional  Neural  Networks  (Cnn) . Jurnal Geodesi Undip , Dl , 1–8, 2020.
[6] Peryanto, A., Yudhana, A., & Umar, R. Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural  Network  dan  K  Fold  Cross  Validation .  Journal  of  Applied  Informatics  and Computing , 4 (1), 45–51, 2020.
[7] Prakoso, P. B., Lestari, U. S., & Sari, Y. Deteksi Keretakan Permukaan Perkerasan Lentur Jalan Raya ( Studi Kasus : Tanah Lunak Di Banjarmasin ). Seminar Nasional Lingkungan Lahan Basah , 4 (April), 247–251, 2019.
[8] Rianto,  Y.,  Riana,  D.,  &  Nusa  Mandiri,  S.  Identifikasi  Tingkat  Kerusakan  Jalan  Raya Menggunakan  Thresholding  Dan  K-Means  Identification  of  Road  Damage  Using Thresholding and K-Means. CSRID Journal , 13 (1), 3906287, 2021. https://doi.org/https://www.doi.org/10.22303
[9] Riyandi, A., Widodo, T., & Uyun, S. Classification of Damaged Road Images Using the Convolutional Neural Network Method. Telematika , 19 (2), 147, 2022. https://doi.org/10.31315/telematika.v19i2.6460
[10] Putra, A. E., Naufal, M. F., & Prasetyo, V. R. Klasifikasi Jenis Rempah Menggunakan Convolutional  Neural  Network  dan  Transfer  Learning. Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian Informatika (JEPIN) , 9 (1), 12, 2023. https://doi.org/10.26418/jp.v9i1.58186
[11] Yahya,  &  Mahpuz  .  Penggunaan  Algoritma  K-Means  Untuk  Menganalisis  Pelanggan Potensial Pada Dealer SPS Motor Honda Lombok Timur Nusa Tenggara Barat. Jurnal Informatika Dan Teknologi , 2 (2), 109–118, 2019.
[12] Zhuang,  F.  et  al.  A  Comprehensive  Survey  on  Transfer  Learning.  Proceedings  of  the IEEE, vol. 109, no. 1, pp. 43-76, Jan. 2021, DOI: 10.1109/JPROC.2020.3004555.
[13] Imanuel, A., & Setiabudi, D. H. Penerapan Convolutional Neural Network dengan Pre- Trained Model Xception untuk Meningkatkan Akurasi dalam Mengidentifikasi Jenis Ras Kucing. Jurnal INFRA , 10 (2), 247–253, 2022.
[14] Pratama,  A.  Deteksi  Kerusakan  Jalan  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network Berbasis SSD EfficientNet. Universitas Kristen Satya Wacana, Jawa Tengah, 2020.
[15] Zubair,  A.  Klasifikasi  Ketertarikan  Mahasiswa  Pembelajaran  Berbasiskan  Video Business Intelligence Menggunakan Adaboost. Senasif , September , 3050–3058, 2022.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  yang  tulus  kepada  semua  pihak  yang  memberi  dukungan  dengan  penuh  serta kerjasama yang sangat berperan penting dalam kesuksesan pelaksanaan penelitian ini.