## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 304~309 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Deteksi Kerusakan Jalur Rel Kereta Api Menggunakan CLAHE-KNN (CLAHE K–Nearest Neighbour)
1 Handrie Noprisson, 2 Vina Ayumi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
1 handrie.noprisson@mercubuana.ac.id, 2 vina.ayumi@mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-06-20 Revised, 2023-06-26 Accepted, 2023-06-30 Penelitian  ini  merupakan  bagian  dari  pengembangan  sistem  tersebut  yang bertujuan  untuk  deteksi  kerusakan  jalur  rel  kereta  api  dengan  menggunakan model  CLAHE-KNN.  Penelitian  ini bertujuan untuk deteksi  kerusakan  jalur rel  kereta  api  dengan menggunakan metode  CLAHE-K-NN  dan mengetahui pengaruh  CLAHE  pada  algoritma  K–Nearest  Neighbour  untuk  deteksi kerusakan rel kereta api. CLAHE didefinisikan oleh dua parameter: Block Size (BS) dan Clip Limit (CL). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra  rel  kereta  api  yang  berjumlah  384  data.  Berdasarkan  hasil  eksperimen menggunakan metode KNN, metode ini mendapatkan akurasi sebesar 65.62%. Selain  itu,  hasil  eksperimen  menggunakan  KNN  dengan  optimasi  CLAHE mendapatkan  akurasi  yang  lebih  baik  dengan  menggunakan  clipLimit  =  4.0 dan tileGridSize = (4,8) yaitu sebesar 66.67%.
Kata Kunci: CLAHE KNN Rel kereta api

## ABSTRACT
Keywords:
CLAHE KNN Railroads This research is part of the development of the system, which aims to detect damage to railway tracks using the CLAHE-KNN model. This study aims to detect  railway  damage  using  the  CLAHE-K-NN  method  and  determine  the effect  of  CLAHE on the K-Nearest  Neighbor  algorithm for railway  damage detection.  CLAHE is defined by  Block  Size  (BS) and  Clip Limit (CL).  The dataset used in this study was railway imagery totaling 384 data. Based on the KNN  method's  experimental  results,  this  method  obtained  an  accuracy  of 65.62%.  In  addition,  the  experimental  results  using  KNN  with  CLAHE optimization get better accuracy by using clipLimit = 4.0 and tileGridSize = (4.8), which is 66.67%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Handrie Noprisson Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Indonesia Email: handrie.noprisson@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian mengenai deteksi kerusakan pada jalur kereta api atau railway track fault detection sudah dimulai untuk mendukung hasil dari peran visual manusia secara manual untuk memantau kerusakan jalur kereta api. Pemantauan  secara  manual  oleh  manusia  terkadang  terdapat  ketidaktelitian  dan  kesalahan  yang  akan mengakibatkan kerusakan pada jalur kereta api tidak terdeteksi dengan baik [1]–[3].
Deteksi manual oleh manusia atau staf operasional kereta api dilukan dengan cara patroli atau menyisir jalur kereta api dengan kendaran atau berjalan kaki. Deteksi ini minimal dilakukan oleh tim yang terdiri dari dua orang dengan tugas masing-masing. Staff pertama bertugas untuk memantai dan mendekteksi kemungkinan kerusakan pada lintasan kereta api dan lainnya bertugas untuk memantau pesan keluar dan masuk dari pusat operasional [4]–[9].
Meskipun  telah  dilakukan  dengan  standar  operasional  yang  sesuai,  namun  terkadang  kemampuan  visual manusia terbatas dan pada waktu tertentu tidak dapat melihat atau memantau kerusakan jalur kereta api secara

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 304~309 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
akurat. Untuk memvalidasi hasil dari pemantauan kerusakan jalur kereta api dengan manual, perlu adanya data pendukung dengan bantuan teknologi sebagai data pelengkap [10]. Untuk memastikan keamanan transportasi kereta api, beberapa riset telah telah dilakukan untuk mengembangkan sistem kereta api terintegrasi. Melalui model pembelajaran berbasis kecerdasan buatan, sistem ini mencoba mendeteksi wilayah rel kereta api yang akan diamati [11]–[21][22]–[24].
Penelitian ini merupakan bagian dari pengembangan sistem tersebut yang bertujuan untuk deteksi kerusakan jalur  rel  kereta  api  dengan  menggunakan  model  CLAHE-KNN.  Dalam  penelitian  ini,  model  K–Nearest Neighbour dioptimasi dengan menggunakan CLAHE agar sebelum diproses K–Nearest Neighbour citra yang hasil dapat lebih baik dalam menampilkan fitur untuk deteksi kerusakan jalur rel kereta api.
Dalam  penelitian  oleh  [25]  menggunakan  deskriptor  Histogram  of  Oriented  Gradients  (HOG)  untuk mendeteksi fasteners pada rel kereta api. Meskipun hasil yang kami peroleh menggunakan fitur HOG lebih baik  daripada  metode  yang  diusulkan  sebelumnya,  pendekatan  ini  masih  memiliki  keterbatasan.  Misalnya, dimensi vektor fitur sangat besar (12.996), menghabiskan banyak memori dan sumber daya komputasi, dan pengklasifikasi linier tidak dapat menangani oklusi dengan sangat baik.
Penelitian  oleh  [26]  menggunakan  format  RGB  dikonversi  ke  ruang  warna  abu-abu  kemudian  diterapkan algoritma ekstraksi  tepi  Canny.  Setelah  proses deteksi tepi, berbagai operasi  morfologis  diterapkan. Tujuan dari proses ini adalah untuk mengukur jarak antara rel sehingga jarak antara profil rel yang ditandai sebagai piksel  gambar  biner  putih  dan  nilai  piksel  ditentukan  di  setiap  bingkai  gambar  yang  akan  diperiksa  sesuai dengan ambang batas yang ditentukan. Sebagai contohpada data jalur kereta api utama dapat dikatakan tidak ada masalah namun rel tetangga memiliki masalah kontraksi. Jarak antara dua rel biasanya 1435 mm. Namun, nilai  ini  dihitung  sebagai  1402  mm  di  rel  tetangga.  Kesalahan  pitch  dapat  menyebabkan  keausan  rel  dan tergelincirnya kereta.
Penelitian oleh  [10] menggunakan model  neural  network  You  Only  Look  Once  (Yolo)  untuk  deteksi  objek atau cacat karena efisiensinya yang tinggi. Namun, pembelajaran jaringan saraf membutuhkan sejumlah besar sampel. Jumlah sampel menentukan generalisasi dan akurasi model neural network . Ada kebutuhan untuk data pelatihan sebanyak mungkin untuk sampel normal dan salah. Penelitian ini menggunakan 16.677 objek untuk pelatihan dan 3.294 objek sebagai set uji. Matriks confusion dari model Yolo yang dibuat menunjukkan bahwa true  positive  (TP)  adalah  3.114,  false  negative  (FP)  adalah  378,  dan  false  negative  (FN)  adalah  180.  Oleh karena itu, penelitian memperoleh presisi 89%, recall rate 95%, mean average precision (mAP) 84,08%, dan intersection over union (IoU) 73,4%.
Penelitian ini bertujuan untuk deteksi kerusakan jalur rel kereta api dengan menggunakan model CLAHE-K- NN.  Dalam  penelitian  ini,  model  K–Nearest  Neighbour  dioptimasi  dengan  menggunakan  CLAHE  agar sebelum  diproses  K–Nearest  Neighbour,  citra  yang  hasil  dapat  lebih  baik  dalam  menampilkan  fitur  untuk deteksi kerusakan jalur rel kereta api.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kinerja  deteksi  kerusakan  rel  kereta  api  dengan  menggunakan algoritma  K–Nearest  Neighbour  dan  pengaruh CLAHE pada  algoritma  K–Nearest  Neighbour  untuk  deteksi kerusakan rel kereta. Penelitian ini mengasumsikan bahwa jalur kereta api yang dideteksi berupa objek berada di lingkungan dengan cahaya rendah. Metode yang diusulkan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1 Metodologi Riset
Beberapa  penelitian  telah  menunjukkan  bahwa  kinerja  metode  klasifikasi  dipengaruhi  oleh  data,  fitur,  dan metode klasifikasi. Kinerja metode klasifikasi menunjukkan bahwa fitur warna, bentuk, dan tekstur tidak selalu menyebabkan akurasi  yang  buruk.  Fitur-fitur ini  dapat  digunakan  untuk  menampilkan  detail  gambar  secara

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 304~309 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
tepat berdasarkan fungsi yang ada. Namun, fitur ini dipengaruhi oleh sumber data. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini menggunakan metode peningkatan kualitas gambar CLAHE diimplementasikan berdasarkan algoritma K–Nearest Neighbour. Adapun contoh dataset yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2 .

## Gambar 2 Contoh Dataset

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Manfaat penelitian adalah memberikan kontribusi penelitian pada topik image processing , namun dengan cara menggabungkan  pemodelan  K–Nearest  Neighbour  (KNN)  dioptimasi  dengan  menggunakan  CLAHE. Penelitian ini adalah penelitian awal sebagai pilot study pengembangan aplikasi monitoring jarak jauh untuk mengetahui kerusakan rel kereta api. Secara spesifik pembahasan pada riset selanjutnya akan difokuskan pada kondisi masyarakat, fasilitas dan teknologi yang digunakan.
CLAHE didefinisikan oleh dua parameter: Block Size (BS) dan Clip Limit (CL). Kedua parameter ini terutama mengatur kualitas gambar yang lebih baik. Ketika CL ditingkatkan, gambar menjadi lebih cerah karena gambar input memiliki intensitas yang sangat rendah dan CL yang lebih besar membuat histogramnya lebih rata. Saat BS  meningkat,  rentang  dinamis  mengembang,  dan  kontras  gambar  meningkat.  Kedua  parameter  yang ditentukan  pada  titik  kelengkungan  entropi  maksimum  menghasilkan  kualitas  gambar  yang  baik  secara subjektif  saat  menggunakan  entropi  gambar.  Ada  dua  parameter  yang  diatur  dalam  menggunakan  CLAHE yaitu clipLimit dan tileGridSize .  Parameter  clipLimit  mengontrol  threshold  untuk  nilai  kontras.  Pengaturan default  adalah  4.0.  Parameter  tileGridSize  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  kotak  di  setiap  baris  dan kolom.  Ini  diatur  ke  8,8  secara  default.  Paramater  ini  diterapkan  saat  gambar  dibagi  menjadi  kotak  untuk CLAHE. Adapun hasil eskperimen penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Hasil Eksperimen Penelitian
No Metode Eksperimen Parameter Hasil 1 KNN - 65.62% 2 CLAHE+KNN clipLimit =2.0, tileGridSize=(8,8) 62.50% 3 CLAHE+KNN clipLimit =2.0, tileGridSize=(4,4) 65.62% 4 CLAHE+KNN clipLimit =4.0, tileGridSize=(8,8) 62.50% 5 CLAHE+KNN clipLimit =4.0, tileGridSize=(4,8) 66.67%
Pada eksperimen pertama, metode yang digunakan adalah KNN. Dataset yang digunakan berjumlah 384 data. Akurasi yang didapatkan dari metode KNN untuk  deteksi kerusakan rel kereta api sebesar 65.62%. Adapun hasil lengkap dari eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 3.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 304~309 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Pada  eksperimen  kedua,  metode  yang  digunakan  adalah  KNN  dan  CLAHE.  Parameter  CLAHE  yang digunakan adalah clipLimit =2.0 dan tileGridSize = (8,8). Dataset yang digunakan berjumlah 384 data. Akurasi yang didapatkan dari metode KNN dan CLAHE deteksi kerusakan rel kereta api sebesar 62.50%. Adapun hasil lengkap dari eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Eksperimen Menggunakan KNN dan CLAHE dengan clipLimit =2.0 dan tileGridSize=(8,8)
Pada  eksperimen  kedua,  metode  yang  digunakan  adalah  KNN  dan  CLAHE.  Parameter  CLAHE  yang digunakan adalah clipLimit =2.0 dan tileGridSize = (4,4). Dataset yang digunakan berjumlah 384 data. Akurasi yang didapatkan dari metode KNN dan CLAHE deteksi kerusakan rel kereta api sebesar 65.62%. Adapun hasil lengkap dari eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Eksperimen Menggunakan KNN dan CLAHE dengan clipLimit =2.0 dan tileGridSize=(4,4)
Pada  eksperimen  ketiga,  metode  yang  digunakan  adalah  KNN  dan  CLAHE.  Parameter  CLAHE  yang digunakan adalah clipLimit =4.0 dan tileGridSize = (8,8). Dataset yang digunakan berjumlah 384 data. Akurasi yang didapatkan dari metode KNN dan CLAHE deteksi kerusakan rel kereta api sebesar 62.50%. Adapun hasil lengkap dari eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Eksperimen Menggunakan KNN dan CLAHE dengan clipLimit =4.0 dan tileGridSize=(8,8)
Pada  eksperimen  keempat,  metode  yang  digunakan  adalah  KNN  dan  CLAHE.  Parameter  CLAHE  yang digunakan adalah clipLimit =4.0 dan tileGridSize = (4,8). Dataset yang digunakan berjumlah 384 data. Akurasi yang didapatkan dari metode KNN dan CLAHE deteksi kerusakan rel kereta api sebesar 66.67%. Adapun hasil lengkap dari eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Eksperimen Menggunakan KNN dan CLAHE dengan clipLimit =4.0 dan tileGridSize=(4,8)

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 304~309 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk deteksi kerusakan jalur rel kereta api dengan menggunakan metode CLAHE-K- NN  dan  mengetahui  pengaruh  CLAHE  pada  algoritma  K–Nearest  Neighbour  untuk  deteksi  kerusakan  rel kereta api. CLAHE didefinisikan oleh dua parameter: Block Size (BS) dan Clip Limit (CL). Berdasarkan hasil eksperimen menggunakan metode KNN pada dataset berjumlah 384 data, metode KNN mendapatkan akurasi sebesar  65.62%.  Selain  itu,  hasil  eksperimen  menggunakan  KNN  dengan  optimasi  CLAHE  mendapatkan akurasi yang lebih baik dengan menggunakan clipLimit =4.0 dan tileGridSize=(4,8) yaitu sebesar 66.67%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Biro  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat  &  Publikasi,  Universitas  Mercu  Buana  yang telah mendanai penelitian ini melalui skema Penelitian Internal Dosen Muda.

## REFERENSI
[1] A. Zaman, X. Liu, and Z. Zhang, “Video analytics for railroad safety research: an artificial intelligence approach,” Transp. Res. Rec. , vol. 2672, no. 10, pp. 269–277, 2018.
[2] R.  S.  Rampriya,  R.  Suganya,  S.  Nathan,  and  P.  S.  Perumal, “A  Comparative  Assessment  of  Deep Neural Network Models for Detecting Obstacles in the Real Time Aerial Railway Track Images,” Appl. Artif. Intell. , pp. 1–33, 2022.
[3] M. Chenariyan Nakhaee, D. Hiemstra, M. Stoelinga, and M. van Noort, “The recent applications of machine  learning  in  rail  track  maintenance:  A  survey,”  in International  Conference  on  Reliability, Safety, and Security of Railway Systems , 2019, pp. 91–105.
[4] A. Naweed, J. Dorrian, and J. Rose, Evaluation of Rail Technology: A practical human factors guide . CRC Press, 2017.
[5] F. Marino, A. Distante, P. L. Mazzeo, and E. Stella, “A real-time visual inspection system for railway maintenance: automatic hexagonal-headed bolts detection,” IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Part C (Applications Rev. , vol. 37, no. 3, pp. 418–428, 2007.
[6] M.  Yilmazer,  M.  Karakose,  and  I.  Aydin,  “Determination  of  Railway  Track  Gauge  with  Image Processing,” in 2021 International Conference on Data Analytics for Business and Industry (ICDABI) , 2021, pp. 510–514.
[7] C.  Bragança,  E.  F.  Souza,  D.  Ribeiro,  A.  Meixedo,  T.  N.  Bittencourt,  and  H.  Carvalho,  “Drive-by Methodologies  Applied  to Railway  Infrastructure  Subsystems:  A  Literature Review—Part II: Track and Vehicle,” Appl. Sci. , vol. 13, no. 12, p. 6982, 2023.
[8] C. Du, S. Dutta, P. Kurup, T. Yu, and X. Wang, “A review of railway infrastructure monitoring using fiber optic sensors,” Sensors Actuators A Phys. , vol. 303, p. 111728, 2020.
[9] M. O. Adeagbo, H.-F. Lam, and Y. Q. Ni, “A Bayesian methodology for detection of railway ballast damage using the modified Ludwik nonlinear model,” Eng. Struct. , vol. 236, p. 112047, 2021.
[10] Y.-W. Lin, C.-C. Hsieh, W.-H. Huang, S.-L. Hsieh, and W.-H. Hung, “Railway Track Fasteners Fault Detection  using  Deep  Learning,”  in 2019  IEEE  Eurasia  Conference  on  IOT,  Communication  and Engineering (ECICE) , 2019, pp. 187–190.
[11] H. Noprisson, “Earthquake Early Warning (EEW) System: System Architecture, Data Modelling, and User Interface Design,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , pp. 650–657, Jun. 2021.
[12] H.  Noprisson,  “Fine-Tuning  Model  Transfer  Learning  VGG16  Untuk  Klasifikasi  Citra  Penyakit Tanaman Padi,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 244–249, 2022.
[13] A. A. Shah, B. S. Chowdhry, T. D. Memon, I. H. Kalwar, and A. Ware, “Real time identification of railway track surface faults using canny edge detector and 2D discrete wavelet transform,” Ann. Emerg. Technol. Comput. , vol. 4, no. 2, 2020.
[14] V. Ayumi, E. Ermatita, A. Abdiansah, H. Noprisson, M. Purba, and M. Utami, “A Study on Medicinal Plant  Leaf  Recognition  Using  Artificial  Intelligence,”  in 2021  International  Conference  on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 40–45.
[15] V.  Ayumi,  “Performance  Evaluation  of  Support  Vector  Machine  Algorithm  for  Human  Gesture Recognition,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 6, pp. 204–210, 2020.
[16] I.  Nurhaida et  al. ,  “Implementation  of  Deep  Learning  Predictor  (LSTM)  Algorithm  for  Human Mobility Prediction,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 18, p. 132, Nov. 2020.
[17] V. Ayumi et al. , “Transfer Learning for Medicinal Plant Leaves Recognition: A Comparison with and without a Fine-Tuning Strategy,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[18] J. Lu et al. , “SCueU-Net: Efficient damage detection method for railway rail,” IEEE Access , vol. 8,

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 304~309 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
pp. 125109–125120, 2020.
[19] Y. B. Yang, Z. L. Wang, K. Shi, H. Xu, X. Q. Mo, and Y. T. Wu, “Two-axle test vehicle for damage detection for railway tracks modeled as simply supported beams with elastic foundation,” Eng. Struct. , vol. 219, p. 110908, 2020.
[20] A. Ghiasi, C.-T. Ng, and A. H. Sheikh, “Damage detection of in-service steel railway bridges using a fine k-nearest neighbor machine learning classifier,” in Structures , 2022, vol. 45, pp. 1920–1935.
[21] M. Chen, W. Zhai, S. Zhu, L. Xu, and Y. Sun, “Vibration-based damage detection of rail fastener using fully convolutional networks,” Veh. Syst. Dyn. , vol. 60, no. 7, pp. 2191–2210, 2022.
[22] M. Sadikin, R. Yusuf, and D. Arif Rifai, “Load balancing clustering on moodle LMS to overcome performance issue of e-learning system,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 17, no. 1, pp. 131–138, 2019.
[23] M. Sadikin and I. Wasito, “A novel rule based approach for entity relations extraction,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 74, no. 2, pp. 249–261, 2015.
[24] H.  Noprisson,  “Analysis  and  Design  e-Government  Website  for  Special  Allocation  Fund,” Int.  J. Comput. Sci. Eng. , vol. 8, no. 02, 2019.
[25] N.  Dalal  and  B.  Triggs,  “Histograms  of  oriented  gradients  for  human  detection,”  in 2005  IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition (CVPR’05) , 2005, vol. 1, pp. 886–893.
[26] M. Karakose, O. Yaman, M. Baygin, K. Murat, and E. Akin, “A new computer vision based method for rail track detection and fault diagnosis in railways,” Int. J. Mech. Eng. Robot. Res. , vol. 6, no. 1, pp. 17–22, 2017.