Power-Line Road Segmentation Menggunakan Improved Residual Networks
Penulis Utama
:
Dias Lanjar Pamundi
NIM / NIP
:
M0519028
×<p>Pemetaan jalan menjadi komponen penting dalam pengembangan infrastruktur jalan untuk mendukung kebutuhan mobilitas yang semakin kompleks. Namun pengambilan informasi secara manual memiliki kendala yang cukup sulit untuk diatasi, seperti persamaan warna dan bentuk yang mirip. Beberapa penelitian tentang pemetaan dari citra satelit sudah cukup banyak perkembangannya. Dalam penelitian ini diajukan metode <em>deep learning</em> berbasis U-Net dengan susunan <em>residual block</em> untuk mengatasi permasalahan ini. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan <em>Massachusetts Road Dataset</em> untuk pemetaan jalan dari citra satelit beresolusi tinggi dan metode <em>Improved Residual Networks</em>. Metode yang diajukan menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan beberapa metode sebelumnya dengan nilai <em>Precision</em> 81.6%, <em>Recall</em> 77.9%, <em>Accuracy</em> 98.1%, dan F1-<em>score</em> 79.7?ngan penggunaan <em>augmentation</em> data untuk menambah jumlah variasi data training serta mengatasi <em>overfitting</em> sehingga hasil yang didapatkan oleh program menjadi lebih baik.</p>
×
Penulis Utama
:
Dias Lanjar Pamundi
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
M0519028
Tahun
:
2024
Judul
:
Power-Line Road Segmentation Menggunakan Improved Residual Networks
Edisi
:
Imprint
:
Surakarta - Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data - 2024
Program Studi
:
S-1 Informatika
Kolasi
:
Sumber
:
Kata Kunci
:
Improved Residual Networks, Pemetaan Jalan, Massachusetts Road Dataset, Deep Learning
Jenis Dokumen
:
Skripsi
ISSN
:
ISBN
:
Link DOI / Jurnal
:
-
Status
:
Public
Pembimbing
:
1. Dr. WIHARTO, S.T., M.Kom. 2. ESTI SURYANI, S.Si.,M.Kom.
