Segmentasi Citra Bangunan Untuk Menentukan Tingkat Kerusakan Pasca Bencana Alam Menggunakan Convolutional Neural Network

INDONESIA: Bencana alam merupakan suatu kejadian yang disebabkan oleh alam seperti halnya gempa bumi, angin tornado, tsunami, kebakaran hutan, dan lain - lain. Dampak yang diberikan karena terjadinya bencana alam sangat besar dan beragam di berbagai sektor baik itu sektor ekonomi, kesehatan, dan utamanya adalah bagunan. Dibutuhkan Tindakan yang efektif dan efisien guna membantu pemulihan pasca bencana alam, salah satunya dengan membantu identifikasi tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam. Untuk mengatasi permasalahan ini, pada penelitian ini akan dirancang system yang mampu melakukan segmentasi guna mengetahui tingkat kerusakan suatu bangunan pasca bencana alam menggunakan metode convolutional neural network .Data yang digunakan merupakan data aerial image yang bersumber dari xView2: Assess Building Damage yang berisikan 50 aerial image dengan terdapat 5 kelas yaitu no-damage, minor-damage, major-damage, destroyed dan unlabeled. Langkah yang dilakukan pada penelitian ini meliputi preprocessing data dengan menggunakan patchify dan augmentasi data. Kemudian lenjut ekstrasi fitur dengan konvolusi dan dilanjutkan dengan proses training menggunakan neural network menggunakan arsitektur yang diajukan. Penelitian ini mengajukan arsitektur dengan 27 hidden layer dengan fitur ekstrasi menggunakan average pooling. Proses evaluasi model akan menggunakan Mean Intersection over Union (MIoU) untuk melihat seberapa mirip bentuk hasil prediksi segmentasi dengan data aslinya. Hasil pengujian yang telah dilakukan dengan total 8 skenario dengan 4 skenario average pooling dan 4 skenario max pooling, arsitektur yang diajukan mampu memberikan hasil MIoU terbaik dengan nilai 0.31 dan akurasi sebesar 0.9577. ENGLISH : Natural disasters are events caused by nature such as earthquakes, tornadoes, tsunamis, forest fires, and others. The impacts of natural disasters are significant and varied across various sectors, including the economy, health, and primarily, infrastructure. Effective and efficient actions are needed to assist in ...