Liya, Nopel (2026) SISTEM PENGUKURAN LUAS LUBANG JALAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
![[img]](http://repository.umb.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Fulltext)
Nopel Liya_2155201050_Fulltext.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy |
|
Text (Turnitin)
Nopel Liya_2155201050_Turnitin.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text (Abstrak + BAB 1)
Nopel Liya_2155201050_Abstrak + BAB 1.pdf - Submitted Version Download (335kB) |
|
Text (BAB 2)
Nopel Liya_2155201050_BAB 2.pdf - Submitted Version Download (550kB) |
|
Text (BAB 3)
Nopel Liya_2155201050_BAB 3.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (711kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4)
Nopel Liya_2155201050_BAB 4.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (885kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5)
Nopel Liya_2155201050_BAB 5.pdf - Submitted Version Download (197kB) |
|
Text (Ref + Lamp)
Nopel Liya_2155201050_Ref + Lamp.pdf Download (215kB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengukuran luas lubang jalan secara otomatis berbasis pengolahan citra digital menggunakan library OpenCV dan bahasa pemrograman Python. Permasalahan utama yang diangkat adalah keterbatasan metode inspeksi manual yang membutuhkan waktu lama, biaya mobilisasi tinggi, serta hasil pengukuran yang bersifat subjektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi tahap pengumpulan data sebanyak 50 citra lubang jalan, preprocessing citra (konversi grayscale, Gaussian blur, CLAHE), segmentasi menggunakan global dan adaptive thresholding serta operasi morfologi opening dan closing, deteksi kontur menggunakan cv2.findContours(), perhitungan luas lubang dalam satuan piksel yang dikonversi ke cm², serta evaluasi kinerja sistem menggunakan confusion matrix pada tingkat piksel. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mendeteksi keberadaan lubang pada 33 dari 50 citra uji (66%), sementara 17 citra (34%) gagal terdeteksi sama sekali. Berdasarkan confusion matrix global, sistem mencapai rata-rata Accuracy sebesar 54,08%, Precision sebesar 38,18%, Recall sebesar 70,87%, F1-Score sebesar 49,62%, dan IoU sebesar 33,00%. Nilai recall yang relatif tinggi menunjukkan sistem cukup mampu mengenali keberadaan piksel lubang, namun nilai precision yang rendah mengindikasikan kecenderungan sistem melakukan over-segmentasi, yaitu menandai area di luar batas lubang sebenarnya sebagai bagian dari objek lubang, sehingga luas hasil pengukuran cenderung lebih besar dibandingkan luas ground truth dengan rata-rata error sebesar 152,97%. Dengan demikian, sistem pengukuran luas lubang jalan berbasis pengolahan citra digital menggunakan OpenCV yang dikembangkan dalam penelitian ini telah dapat mendeteksi dan mengukur luas lubang jalan secara otomatis, non-kontak, namun masih memerlukan penyempurnaan lebih lanjut pada tahap segmentasi dan thresholding agar tingkat presisi pengukuran dapat ditingkatkan sebelum diterapkan sebagai alat bantu inspeksi jalan yang andal.
| Item Type: | Thesis (Skripsi (Bachelor)) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing: Ardi Wijaya, S.Kom., M.Kom. |
| Uncontrolled Keywords: | Pengukuran luas, lubang jalan, pengolahan citra digital, OpenCV, Python, confusion matrix. |
| Subjects: | Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Divisions: | 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mrs Siti Fathonah |
| Date Deposited: | 03 Sep 2026 07:07 |
| Last Modified: | 03 Sep 2026 07:07 |
| URI: | http://repository.umb.ac.id/id/eprint/3958 |
Actions (login required)
 |
View Item |