Analisis Kerusakan pada Beton dengan Citra Digital Menggunakan Metode Edge Canny Detection

M. Naufal Syahputra; Achmad Fauzi; Melda Pita Uli Sitompul

doi:10.61132/neptunus.v3i3.1047

Authors

M. Naufal Syahputra STMIK KAPUTAMA
Achmad Fauzi STMIK KAPUTAMA
Melda Pita Uli Sitompul STMIK KAPUTAMA

DOI:

https://doi.org/10.61132/neptunus.v3i3.1047

Keywords:

Damage Detection, Dempster-Shafer, Expert Systems, Joint Health, Osteoarthritis

Abstract

This study aims to design and implement a damage analysis system for concrete surfaces by utilizing digital image processing based on the Canny edge detection method. The developed system allows users to upload images of concrete surfaces, which are then processed through several stages: conversion to grayscale, transformation to binary images, and crack edge detection using the Canny operator. This process aims to automatically detect crack patterns on the concrete surface. The detection results, represented as edge lines, are used to calculate the percentage of the damaged area. Based on this percentage value, the system automatically classifies the damage level into light, moderate, or severe categories. System testing shows that the Canny method can accurately identify crack patterns, with sufficient detection levels to be used in monitoring the condition of concrete surfaces. The analysis results are then presented in both visual and numerical forms, providing valuable information for assessing the structural condition of concrete. Thus, this system can serve as an efficient and effective tool for early detection of structural damage in concrete infrastructure, ultimately supporting better maintenance and repair efforts.

References

Agusti, D., & Nababan, A. (2022). Penerapan Metode Harmonic Mean Filter Dalam Mereduksi Gaussian Noise Pada Citra Digital. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI), 5(3), 565-571.https://doi.org/10.32672/jnkti.v5i3.4468

Al Fatta, H. (2009). Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Andono, P., & Sutojo, T. (2018). Pengolahan citra digital. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Bhahri, S. (2018). Transformasi Citra Biner Menggunakan Metode Thresholding Dan Otsu Thresholding. E-JURNAL JUSITI: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, 7(2), 196-203.https://doi.org/10.36774/jusiti.v7i2.254

Chau, S., Banjarnahor, J., Irfansyah, D., & Kumala, S. (2019). Analisis Pendeteksian Pola Wajah Menggunakan Metode Haar-Like Feature. Journal of Informatics and Telecommunication Engineering, 2(2), 69-76.https://doi.org/10.31289/jite.v2i2.2133

Dijaya, R., & Setiawan, H. (2023). Buku Ajar Pengolahan Citra Digital. Sidoardjo: Umsida Press.https://doi.org/10.21070/2023/978-623-464-075-5

Gunawan, C. (2024). Identifikasi Nilai Mata Uang Logam Menggunakan Metode OTSU THRESHOLDING. Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi, 2(11), 1-9.

Haqi, B. (2019). Aplikasi SPK Pemilihan Dosen Terbaik Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dengan Java. Yogyakarta: Deepublish.

Id, I. (2021). Machine Learning: Teori, Studi Kasus dan Implementasi Menggunakan Python (Vol. 1). Pekanbaru: Unri Press.

Jumariana, I., & Sugiartawan, P. (2024). Identifikasi Pengenalan Pola Daun Kelor Kering Dengan You Only Look Once V8. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems), 14(1), 1-12.https://doi.org/10.22146/ijeis.94871

Junianto, E., & Zuhdi, M. (2018). Penerapan Metode Palette untuk Menentukan Warna Dominan dari Sebuah Gambar Berbasis Android. Jurnal Informatika, 5(1), 61-72.https://doi.org/10.31311/ji.v5i1.2740

Lestari, H. (2023). Klasifikasi Citra Daun Tumbuhan Obat Menggunakan Deteksi Tepi Canny dan Metode K-Nearest Neighbor (KNN). Skripsi. Universitas Lampung.

Maharani, A., & Bimantoro, F. (2020). Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Sasak Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis dan Jaringan Syaraf Tiruan Jenis Backpropagation. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, Dan Aplikasinya (JTIKA), 2(2), 237-247.https://doi.org/10.29303/jtika.v2i2.105

Marpaung, F., Aulia, F., & Nabila, R. (2022). Computer Vision Dan Pengolahan Citra Digital. Surabaya: Pustaka Aksara.

Meiriyama, M., Devella, S., & Adelfi, S. (2022). Klasifikasi Daun Herbal Berdasarkan Fitur Bentuk Dan Tekstur Menggunakan KNN. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 9(3), 2573-2584.https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i3.2974

Mulyana, D., & Pratama, A. (2023). Optimasi Deteksi Pengenalan Huruf Hijaiyah Dengan Metode Tepi Canny Dan Morfologi. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 6(3), 717-725.https://doi.org/10.31539/intecoms.v6i2.7663

Nafi'iyah, N. (2015). Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 9(2), 49-55.

Narulita, S., Aulia, N., Handawati, R., Kusumawati, L., & Salsabila, Q. (2023). Penguatan Peran Masyarakat Bidara Cina dalam Adaptasi dan Mitigasi Bencana Banjir. Sivitas: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat, 3(2), 57-63.https://doi.org/10.52593/svs.03.2.01

Nurdin, R. (2023). Tumbuhan Bidara Dalam Al-Qur'an Dan Manfaatnya Bagi Kehidupan. Al-Kauniyah, 4(2), 1-21.https://doi.org/10.56874/alkauniyah.v4i2.1448

Paturrahman, A., & Wijaya, I. (2020). Analisis pengenalan pola daun berdasarkan fitur canny edge detection dan fitur GLCM menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN). Publikasi Tugas Akhir S-1 PSTI FT-UNRAM. J-Cosine, 5(1), 68-76.https://doi.org/10.29303/jcosine.v5i1.388

Prawira, A., Jayanta, J., & Widiastiwi, Y. (2021). Penerapan Metode Gray Level Co-Occurance Matrix dan Algoritma Support Vector Machine pada Klasifikasi Tanaman Bidara berdasarkan Tekstur Daun. In Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya, 2(1), 569-578.

Raharjeng, S., & Masliyah, A. (2020). Identifikasi morfologi bidara (Ziziphus mauritiana) di wilayah Sidoarjo. Afamedis, 1(2), 79-88.

Rahma, F., & Hajijah, S. (2023). Inovasi Pembuatan Jelly dari Daun Bidara (Ziziphus Mauritiana) Sebagai Sumber Antioksidan. Cendekia Sambas, 1(1), 76-84.https://doi.org/10.47767/agroindustri.v2i1.480

Rahmawati, E., Saifudin, S., Kesuma, C., & Rais, A. (2020). Rancang Bangun sistem informasi rekam medik studi kasus: UPTD Puskesmas Padamara Kabupaten purbalingga. Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE), 6(1), 133-144.https://doi.org/10.31294/ijse.v6i1.7860

Ratna, S. (2020). Pengolahan citra digital dan histogram dengan phyton dan text editor phycharm. Technologia: Jurnal Ilmiah, 11(3), 181-186.https://doi.org/10.31602/tji.v11i3.3294

Rosaly, R., & Prasetyo, A. (2019). Pengertian Flowchart Beserta Fungsi dan Simbol-simbol Flowchart yang Paling Umum Digunakan. Jurnal Program Studi Teknik Informatika Politeknik Purbaya, 1-8.

Saputra, D., Pranata, T., & Handani, S. (2016). Prototype Aplikasi Pengolah Citra Invert Sebagai Media Pengolah Klise Foto. Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering, 84-89.

Satria, D. (2023). Pengantar Teknik Komputer: Konsep dan Prinsip Dasar. Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia.

Sitohang, B., Sindar, A., & Nusantara, S. (2020). Analisis dan perbandingan metode sobel edge detection dan prewit pada deteksi tepi citra daun srilangka. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, 3(3), 314-322.

https://doi.org/10.32672/jnkti.v3i3.2511

Supiyandi, S., Mujib, M., Azis, K., Abdillah, R., & Iskandar , S. (2024). Penerapan Teknologi Pengolahan Citra dalam Analisis Data Visual pada Tinjauan Komprehensif. Jurnal Kendali Teknik dan Sains, 2(3), 179-187.

https://doi.org/10.59581/jkts-widyakarya.v2i3.3796

Supiyandi, S., Silalahi, D., Sari, D., Prahasti, R., & Putra, D. (2024). Analisis Performa Algoritma Pendeteksian Tepi pada Citra Multispektral. Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer, 2(3), 1-12.

https://doi.org/10.59581/jusiik-widyakarya.v2i3.3472

Yana, A. (2020). Implementasi Pengolahan Citra Digital Pada Penghitungan Anak Burung Puyuh Menerapkan Metode Blob. Journal of Information System Research (JOSH), 1(4), 237-245.