PENGGUNAAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK MENGINDENTIFIKASI LUBANG PADA JALAN ASPAL

Romadhon, Fathur and Arhandi, Putra Prima and Mentari, Mustika (2020) PENGGUNAAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK MENGINDENTIFIKASI LUBANG PADA JALAN ASPAL. Diploma thesis, Jurusan Teknologi Informasi.

	Text Cover.pdf Restricted to Registered users only Download (771kB) | Request a copy
	Text Bab I.pdf Restricted to Registered users only Download (240kB) | Request a copy
	Text Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (442kB) | Request a copy
	Text Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (459kB) | Request a copy
	Text Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab VI.pdf Restricted to Registered users only Download (237kB) | Request a copy
	Text Bab VII.pdf Restricted to Registered users only Download (125kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (233kB) | Request a copy
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Kondisi jalan yang baik akan memudahkan segala aktivitas masyarakat. Lain halnya jika terjadi kerusakan pada jalan akan berakibat bukan hanya terhalangnya kegiatan ekonomi dan sosial namun akan berpengaruh pada keamanan dan kenyamanan pemakai jalan. Dinas Pekerjaan Umum mengungkapkan, salah satu kendala yang menyebabkan lamanya perbaikan kerusakan jalan yaitu proses pencatatan. Proses tersebut saat ini dilakukan secara manual dengan bantuan tenaga manusia. Karena proses pendeteksian dan pendataan masih dilakukan secara manual dengan tenaga manusia, waktu yang dibutuhkan relatif lama dan tingkat keakuratannya rendah. Oleh karena itu perlu adanya sistem yang dapat menjadi alternatif Dinas Pembangunan Umum untuk mempercepat proses perbaikan jalan. Dalam Tugas Akhir ini, dibuktikan penulis dapat membuat sebuah sistem untuk mengidentifikasi lubang pada jalan aspal menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) dan K Nearest Neighbor(KNN). Dengan perolehan akurasi sebesar 96% dengan FAR sebesar 0% dan FRR sebesar 4,16%. Dan utnuk proses perhitungan lubang akurasi sebesar 97,74%.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Jalan, Perbaikan Jalan, sistem, LBP, KNN
Subjects:	A Computer Science > Computer Programming A Computer Science > Information Science A Computer Science > Artificial Intelligence A Computer Science > Applied Computer Science A Computer Science > Internet Of Things
Divisions:	Jurusan Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	Fathur Romadhon
Date Deposited:	06 Jan 2021 12:27
Last Modified:	06 Jan 2021 12:27
URI:	http://repota.jti.polinema.ac.id/id/eprint/344

Actions (login required)

View Item