| dc.contributor.advisor | RIYADI, SLAMET | |
| dc.contributor.advisor | OKTOMY, CHAYADI | |
| dc.contributor.author | A’LA, FIDDIN YUSFIDA | |
| dc.date.accessioned | 2016-10-06T02:38:09Z | |
| dc.date.available | 2016-10-06T02:38:09Z | |
| dc.date.issued | 2016-08-05 | |
| dc.identifier.uri | http://repository.umy.ac.id/handle/123456789/4541 | |
| dc.description | dan perkembangan suatu daerah. Jalan dibuat dengan bahan material
yang mempunyai umur dan ketahanan tertentu. Terdapat beberapa hal yang dapat
mempengaruhi kerusakan jalan, misalnya faktor bahan material itu sendiri, faktor
alam, dan penggunaan jalan yang melebihi beban. Kondisi tersebut tentu akan
mengganggu dan membahayakan pengguna jalan. Pemeriksaan jalan selama ini
masih menggunakan cara tradisional yaitu dengan pengamatan secara manual
dengan indra pengelihatan. Cara tradisional ini dirasa kurang efektif karena
membutuhkan biaya yang lumayan besar, membutuhkan waktu yang lama,
berbahaya karena intensitas kendaraan yang tinggi, faktor subyektifitas dan faktor
kelelahan. Banyak cara untuk menemukan suatu metode untuk mendeteksi adanya
retak jalan raya berbasis pengolahan citra. Namun, dari penelitian yang telah
dilakukan masih ada beberapa kekurangan, misalnya harga perangkat yang mahal
dan susahnya pengoperasian perangkat. Berdasarkan kekurangan pada penelitian
yang telah ada, maka penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode yang
dapat mendeteksi adanya retak dengan perangkat yang lebih terjangkau dan
pengoperasian yang mudah. Metode penelitian yang digunakan diawali dengan
tahap pra pengolahan citra. Tahap pra pengolahan citra diawali dengan pengaturan
ukuran citra dan konversi citra ke mode grayscale, kemudian dilakukan
transformasi wavelet diskrit. Tahap selanjutnya adalah pengambilan ciri khusus
citra sebagai masukan pada tahap klasifikasi dengan menghitung nilai rata-rata
dan standar deviasi. Tahap yang terakhir yaitu menggunakan masukan ekstraksi
ciri untuk pengklasifikasian citra menggunakan Liniear Discriminant Analysis
(LDA). Setelah melakukan pengujian terhadap 56 citra uji, hasil optimal yang
diperoleh adalah sebesar 92.85%. Kesalahan pembacaan citra disebabkan oleh
kualitas citra yang buruk, sehingga hasil ekstraksi ciri citra tidak dapat
diklasifikasikan dengan benar. | en_US |
| dc.description.abstract | dan perkembangan suatu daerah. Jalan dibuat dengan bahan material
yang mempunyai umur dan ketahanan tertentu. Terdapat beberapa hal yang dapat
mempengaruhi kerusakan jalan, misalnya faktor bahan material itu sendiri, faktor
alam, dan penggunaan jalan yang melebihi beban. Kondisi tersebut tentu akan
mengganggu dan membahayakan pengguna jalan. Pemeriksaan jalan selama ini
masih menggunakan cara tradisional yaitu dengan pengamatan secara manual
dengan indra pengelihatan. Cara tradisional ini dirasa kurang efektif karena
membutuhkan biaya yang lumayan besar, membutuhkan waktu yang lama,
berbahaya karena intensitas kendaraan yang tinggi, faktor subyektifitas dan faktor
kelelahan. Banyak cara untuk menemukan suatu metode untuk mendeteksi adanya
retak jalan raya berbasis pengolahan citra. Namun, dari penelitian yang telah
dilakukan masih ada beberapa kekurangan, misalnya harga perangkat yang mahal
dan susahnya pengoperasian perangkat. Berdasarkan kekurangan pada penelitian
yang telah ada, maka penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode yang
dapat mendeteksi adanya retak dengan perangkat yang lebih terjangkau dan
pengoperasian yang mudah. Metode penelitian yang digunakan diawali dengan
tahap pra pengolahan citra. Tahap pra pengolahan citra diawali dengan pengaturan
ukuran citra dan konversi citra ke mode grayscale, kemudian dilakukan
transformasi wavelet diskrit. Tahap selanjutnya adalah pengambilan ciri khusus
citra sebagai masukan pada tahap klasifikasi dengan menghitung nilai rata-rata
dan standar deviasi. Tahap yang terakhir yaitu menggunakan masukan ekstraksi
ciri untuk pengklasifikasian citra menggunakan Liniear Discriminant Analysis
(LDA). Setelah melakukan pengujian terhadap 56 citra uji, hasil optimal yang
diperoleh adalah sebesar 92.85%. Kesalahan pembacaan citra disebabkan oleh
kualitas citra yang buruk, sehingga hasil ekstraksi ciri citra tidak dapat
diklasifikasikan dengan benar. | en_US |
| dc.publisher | FT UMY | en_US |
| dc.subject | deteksi retak, ekstraksi ciri, pengolahan citra, transformasi wavelet diskrit | en_US |
| dc.title | DETEKSI RETAK PERMUKAAN JALAN RAYA BERBASIS PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI WAVELET | en_US |
| dc.type | Thesis
SKR
FT
258 | en_US |
