RANCANG BANGUN ALAT DETEKSI LUBANG DI JALAN BERBASIS INTERNET OF THINGS

Jalan merupakan infrastruktur darat yang penting, sehingga perlu dilakukan pemeliharaan secara masif. Jalan perlu diperhatikan dan dirawat agar tidak terjadi kerusakan karena jalan merupakan sarana yang berfungsi untuk menunjang aktivitas sehari-hari. Akan tetapi, kerusakan jalan di Indonesia menjadi permasalahan serius karena sering menyebabkan terjadinya kecelakaan. Dalam penelitian ini, penggunaan algoritma YOLO(You Only Look Once) digunakan untuk mendeteksi kerusakan jalan secara otomatis. Sistem algoritma YOLO menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam arsitekturnya. Penelitian ini menggunakan algoritma YOLO sebagai deteksi lubang dijalan dengan ESP32-CAM sebagai perangkat untuk video streaming dan WebSocket Flask sebagai pemorsesan secara real-time. Algoritma YOLO mampu mendeteksi lubang di jalan aspal dan jalan non-aspal secara real-time sehingga pengguna dapat menganalisis dan memberitahukan kepada pihak yang berwenang agar segera ditindak lanjuti. Perangkat ESP32-CAM bekerja secara optimal saat kondisi pencahayaan stabil. Berdasarkan data hasil uji coba di lapangan, sistem ini mampu menjadi solusi yang efektif untuk memantau dan memperbaiki jalan secara efisien dengan total tingkat keakuratan pada jalan aspal sebesar 61,54% dan total tingkat kesalahan saat deteksi 38,30%, dan pada jalan bukan aspal sebesar 30.77%, sementara error rate mencapai 69.23% dengan rata rata delay pengiriman frame video ke server 152ms.