ITB Kembangkan Sistem Pendeteksi Kerusakan Jalan Berbasis IoT

Penggunaan teknologi internet of things (IoT) untuk sektor transportasi saat ini mulai banyak digalakkan. Termasuk salah satunya peneliti dari Institut Teknologi Bandung (ITB) yang mengembangkan sistem pendeteksi kerusakan jalan berbasis machine learning dan IoT.

Penelitian untuk pengembangan sistem deteksi kerusakan jalan ini pun dilakukan untuk dapat meningkatkan keamanan mobilitas transportasi di beberapa segmen jalan yang rawan mengalami kerusakan. 

Program sistem ini memanfaatkan data yang dikumpulkan melalui dashcam kendaraan, yang nantinya akan dikenali oleh sistem untuk mengkategorikan jalan rusak. Hasil analisis ini akan dikirimkan ke pemerintah terkait yang berwenang mengelola jalan tersebut.

“Jika kita bisa memanfaatkan data dari dashcam setiap pengguna mobil yang lewat, sistem bisa melaporkan data tersebut secara otomatis ke pihak yang berwenang untuk memberi tahu kalau di lokasi X ada jalan yang perlu diperbaiki,” kata Peneliti Pusat Inovasi Kota dan Komunitas Cerdas ITB I Gusti Bagus Baskara Nugraha, dalam keterangannya, melansir dari SindoNews.com, Senin (5/12/2022).

Pengembangan dashcam untuk mendukung sistem ini pun juga diperlukan, karena dashcam versi saat ini masih belum bisa melakukan pemantauan secara otomatis. Dashcam yang dikembangkan sendiri akan mampu melakukan deteksi terhadap kerusakan jalan, dari kategori rusak ringan hingga berat berdasarkan algoritma tertentu yang dikembangkan machine learning.

Isu terbesar dalam pengembangan sistem ini sendiri adalah akurasi data yang harus bisa dipenuhi. Oleh karena itu, diperlukan banyak sumber data yang bisa mendukung sistem mengenali berbagai variasi kerusakan jalan dan meminimalisir kemungkinan salah deteksi.

“Pekerjaan machine learning atau artificial intelligence yang paling melelahkan adalah pengumpulan data. Bisa berbulan-bulan bahkan bertahun-tahun, supaya saat kita latih komputernya dia benar-benar pintar dan akurat. Jadi datanya harus banyak,” jelas Baskara.

Sistem pendeteksi kerusakan jalan saat ini masih mengandalkan identifikasi manual dengan cara melihat video rekaman dashcam secara langsung, kemudian pengamat harus memblok area jalan yang mengalami kerusakan. Namun jika sistem sudah bisa beroperasi secara optimal, hasil rekaman dashcam bisa langsung dikirim ke cloud pusat di dalam server.

Tantangan lain yang kemudian muncul adalah besarnya bandwidth yang dibutuhkan untuk mengirim dan mengunduh data. Selain itu jika bandwidth mencukupi, tantangan lain yang harus dihadapi adalah masalah biaya yang relatif besar saat melakukan pengiriman dan pengunduhan data dari cloud pusat.

Maka untuk menjawab tantangan ini, dilakukan pendekatan baru melalui pemanfaatan edge conmputing. Edge computing akan membantu pengolahan data untuk dilakukan secara lokal, dekat dengan sumber data tanpa harus mengirim ke cloud pusat.

Data kemudian dapat diproses lebih mudah karena rute pengolahan data menjadi lebih pendek. Edge computing pun nantinya akan diwujudkan dalam bentuk sistem cloud di dalam dashcam guna mendukung sistem pendeteksi kerusakan jalan.

Sistem pendeteksi kerusakan jalan yang masih dikembangkan oleh peneliti ITB ini kemudian terus melalui berbagai proses penyempurnaan guna menghadapi berbagai tantangan yang ada, baik dari internal sistem maupun eksternal.