DETEKSI RETAK PERMUKAAN JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NON-LINEAR SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN MULTIPLE FEATURES - Dede Muhammad Muafiq (FT TE 16 UMY 071, 2016)
Di Indonesia klasifikasi kondisi jalan raya belum banyak dilakukan, salah satunya dikarenakan keterbatasan peralatan. Beberapa metode yang sering digunakan adalah metode konvensional yaitu dengan melihat langsung secara kasat mata kemudian mencatat atau mengambil citra secara manual pada beberapa ruas jalan kemudian dianalisis. Dalam penelitian-penelitian terkait yang telah dilakukan dengan menggunakan pengolahan citra, data diambil dengan mengambil citra secara manual menggunakan kamera pada beberapa ruas jalan raya yang telah ditentukan. Metode tersebut dinilai kurang optimal karena ekstraksi ciri terbatas hanya dua jenis serta klasifikasi yang bersifat linear menyebabkan akurasi yang rendah. Jenis klasifikasi yang populer saat ini adalah Ambang Batas Nilai, Linear Discriminant Analysis, Neural Network dan Support Vector Machine. Dalam penelitian ini digunakan Support Vector Machine karena dapat mengklasifikasi data secara non-linear serta dapat menggunakan banyak ekstraksi ciri dalam jumlah banyak sekaligus. Dengan metode klasifikasi Support Vector Machine menggunakan kernel Radial Basisi Function, penerapan tiga ekstraksi ciri sekaligus, dan penerapan constraint dengan nilai tak terhingga dapat memperoleh akurasi deteksi hingga 100%. Kata Kunci : Deteksi, Klasifikasi, Support Vector Machine, Akurasi