Adalah Dr Hani’ah Mahmudah ST MT, peneliti dari Departemen Teknik Fisika (DTF) ITS, yang mengembangkan sistem pendeteksi kerusakan jalan menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN) yang ditanamkan pada perangkat edge. Inovasi ini menjadi bagian dari disertasi doktornya yang berangkat dari kegelisahan terhadap metode inspeksi jalan di Indonesia yang masih konvensional.
Hani’ah menjelaskan, proses identifikasi kerusakan jalan selama ini membutuhkan waktu lama serta biaya tidak sedikit. Karena itu, ia merancang sistem berbasis Artificial Intelligence (AI) yang mampu mempercepat pengambilan data secara akurat dan efisien. “Dengan optimasi AI, proses deteksi bisa dilakukan secara real time sehingga penanganan dapat lebih responsif,” ujarnya.
Teknologi yang dikembangkan memanfaatkan data visual berupa foto dan video jalan yang ditangkap sensor. Data tersebut kemudian diolah menggunakan model iYOLOv7-TPE-SS untuk mendeteksi objek kerusakan seperti lubang jalan. Selanjutnya, hasil identifikasi diproses melalui platform komputasi berbasis AI dengan perangkat NVIDIA AGX Orin guna menghasilkan data yang siap ditindaklanjuti.
Keunggulan sistem ini terletak pada kemampuannya melakukan inferensi dengan akurasi tinggi dalam waktu singkat. Hal tersebut membuka peluang bagi pemerintah untuk melakukan pemetaan kondisi jalan secara lebih objektif dan terukur, sekaligus menekan biaya operasional pemeliharaan infrastruktur.
Lebih jauh, Hani’ah memproyeksikan teknologi ini sebagai bagian dari ekosistem kota cerdas. Integrasi sistem deteksi otomatis dengan konsep Internet of Vehicles (IoV) dinilai dapat meningkatkan keselamatan pengguna jalan serta mendukung transformasi digital di sektor transportasi.
Dalam proses akademiknya, Hani’ah dibimbing oleh Guru Besar Teknik Fisika ITS Prof Dr Ir Aulia Siti Aisjah MT sebagai promotor, serta Prof Dr Ir Syamsul Arifin MT dan Dr Catur Arif Prastyanto ST MEng sebagai co-promotor. Pendekatan multidisiplin yang diterapkan memperkuat kualitas riset sekaligus relevansinya terhadap kebutuhan industri.
Produktivitas ilmiah Hani’ah juga terbilang menonjol. Selama menempuh studi doktoral, ia berhasil menghasilkan sembilan publikasi ilmiah, tujuh di antaranya terindeks di jurnal Institute of Electrical and Electronics Engineers yang bereputasi internasional, dengan fokus pada machine learning dan pengolahan sinyal digital.
Pengembangan teknologi ini diharapkan dapat menarik kolaborasi lintas sektor, baik pemerintah maupun industri, untuk implementasi lebih luas di lapangan. ITS pun terus mendorong lahirnya inovasi yang tidak hanya unggul secara akademik, tetapi juga memberikan dampak nyata bagi masyarakat dan pembangunan berkelanjutan. (Nayla).
