.webp)
Ada banyak jalan rusak di berbagai wilayah di Indonesia, mulai dari skala desa, kota, hingga provinsi. Namun, pemantauan kondisi jalan di Indonesia selama ini masih dilakukan secara manual dan membutuhkan waktu lama. Bagaimana solusinya?
Untuk menjawab persoalan ini, doktor dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Hani'ah Mahmudah, mengembangkan sistem pendeteksi kerusakan jalan berbasis kecerdasan buatan (AI). Alat ini memanfaatkan model Convolutional Neural Network (CNN) yang dijalankan pada perangkat komputasi edge.
Dengan alat ini, jalan yang rusak secara otomatis dapat teridentifikasi melalui sensor kamera yang dipasang pada kendaraan.
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
"Optimasi pendeteksi yang digunakan ini berbasis akal imitasi (AI) untuk mempercepat pengambilan data secara tepat waktu," katanya, dikutip dari laman resmi ITS, Rabu (15/4/2026).
Cara Kerja AI Deteksi Jalan Rusak dan Manfaatnya
Sistem yang dikembangkan bekerja dengan mengumpulkan data visual berupa foto atau video kondisi jalan. Data tersebut kemudian dianalisis menggunakan model AI untuk mengidentifikasi kerusakan seperti lubang atau retakan.
Hani'ah menjelaskan bahwa data visual tersebut diproses menggunakan model iYOLOv7-TPE-SS agar dapat mengenali objek secara lebih akurat. Selanjutnya, hasil identifikasi diolah menggunakan perangkat komputasi berbasis AI, yakni NVIDIA AGX Orin.
Dari proses tersebut, sistem menghasilkan informasi kondisi jalan yang dapat langsung digunakan untuk perencanaan perbaikan. Teknologi ini dinilai mampu meningkatkan efisiensi pengambilan data dibandingkan dengan metode konvensional.
Menurutnya, teknologi ini tidak hanya bermanfaat bagi dunia akademik, tetapi juga memiliki potensi implementasi yang luas. Sistem deteksi otomatis dapat membantu pemerintah dalam menghemat biaya pemeliharaan jalan sekaligus meningkatkan keselamatan pengguna.
"Tak hanya itu, inspeksi jalan yang lebih cepat dan objektif dengan AI juga mendukung terciptanya smart city dan Internet of Vehicles (IoV)," paparnya.
Hasil Riset Dipublikasikan di Jurnal Internasional
Selama masa studinya, Hani'ah juga menghasilkan sejumlah publikasi ilmiah di jurnal internasional. Sebanyak tujuh dari sembilan artikel ilmiah yang ditulisnya diterbitkan oleh Institute of Electrical and Electronics Engineers.
Penelitian tersebut berfokus pada machine learning dan digital signal processing. Hani'ah berharap inovasi yang dikembangkan dapat menarik mitra industri agar teknologi tersebut dapat diterapkan secara luas.
Pengembangan teknologi ini juga mendukung komitmen ITS dalam mencapai Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya pada bidang pendidikan berkualitas, inovasi infrastruktur, serta kota berkelanjutan.
Penulis adalah peserta magangHub Kemnaker di detikcom.
(rhr/faz)
