Pengembangan Sistem Pengaduan Masyarakat Berbasis Citra Digital Menggunakan CNN dan Content-Based Filtering pada Kantor Kelurahan Peguyangan
DOI:
https://doi.org/10.46880/jmika.Vol10No2.pp947-954Keywords:
CNN, MobileNetV2, Content-Based Filtering, K-Fold Cross Validation, Road Damage DetectionAbstract
This study aims to develop a digital image-based road damage reporting system at the Peguyangan Subdistrict Office to assist in the automatic classification of road damage levels and detect duplicate reports. The system was built by integrating a MobileNetV2-based Convolutional Neural Network (CNN) for classifying road damage images and Content-Based Filtering (CBF) for identifying similar reports based on image similarity and proximity of location. Model evaluation was conducted using 5-fold cross-validation on a dataset of 500 images of damaged roads consisting of two classes: severe damage and minor damage. The test results showed that the model achieved an average accuracy of 89.40% with a best F1-score of 0.9194. The duplicate detection mechanism successfully grouped similar reports, thereby aiding in the prioritization of repairs. Additionally, black-box testing across 20 test scenarios showed that all system functions operated as designed with a 100% success rate. The research results indicate that the integration of CNN and CBF can support the management of road damage complaints in a more effective, structured, and responsive manner.
References
Alfin, Y. I. P., & Dhimas, T. D. P. (2026). Sistem klasifikasi tipe kulit wajah menggunakan convolutional neural network dengan rekomendasi tahap perawatan kulit. Stains, 5(1), 255–268. https://doi.org/10.29407/924nwf17
Ardana, W. M., & Kusrini, K. (2025). Optimasi algoritma CNN dengan arsitektur EfficientNet-B0 dan ResNet-50 untuk klasifikasi jenis sampah. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 5(4), 1274–1286. https://doi.org/10.57152/malcom.v5i4.2030
Ayu, D. S. N., Helilintar, R., & Wahyuniar, R. (2021).Sistem Rekomendasi Skincare Menggunakan Metode Content-Based Filtering dan Algoritma Apriori. (2021). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 5(2), 242-248. https://doi.org/10.29407/inotek.v5i2.1136
Dacipta, P. N., & Putra, R. E. (2022). Sistem klasifikasi limbah menggunakan metode convolutional neural network (CNN) pada web service berbasis framework flask. Journal of Informatics and Computer Science, 3(4), 394–402. https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n04.p394-402
Dewi, A. O. P. (2020). Kecerdasan buatan sebagai konsep baru pada perpustakaan. Anuva: Jurnal Kajian Budaya, Perpustakaan, dan Informasi, 4(4), 453–460. https://doi.org/10.14710/anuva.4.4.453-460
Fajriansyah, M., Adikara, P. P., & Widodo, A. W. (2021). Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Content Based Filtering. (2021). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(6), 2188-2199
Fathoni, M. A. (2025). Pengembangan model CNN untuk klasifikasi ekspresi wajah dan potensi penerapannya dalam perilaku kriminal. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 9(4), 6553–6559. https://doi.org/10.36040/jati.v9i4.14120
Harani, N. H., Prianto, C., & Hasanah, M. (2019). Deteksi Objek Dan Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Python. Jurnal Teknik Informatika, 11(3), 47-53.
Jumadi, J., Yupianti, Y., & Sartika, D. (2021). Pengolahan citra digital untuk identifikasi objek menggunakan metode hierarchical agglomerative clustering. JST (Jurnal Sains dan Teknologi), 10(2), 148-156. https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v10i2.33636
Fachrie, M. (2024). Perancangan Sistem Pengaduan Masyarakat Berbasis Mobile (Studi Kasus: Kabupaten Banjarnegara). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 6(1), 65-75. https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i1.1101
Inaya, A. N., Rahma, A. U., Jannah, M., Arafah, L. R. K., Ishak, L. L., & Edy, M. R. (2024). Klasifikasi Citra Dengan Pendekatan Transfer Learning Pada Gambar Fauna Terbang. Jurnal MediaTIK, 85-89. https://doi.org/10.59562/mediatik.v7i1.2785
Kurniasih, K., & Mulyono, H. (2022). Sistem Informasi Pengaduan Masyarakat Berbasis Web Pada Kantor Desa Ladang Peris Kecamatan Bajubang. Jurnal Manajemen Sistem Informasi, 7(4), 678–688. https://doi.org/10.33998/jurnalmsi.2022.7.4.692
Lukman, H., Ahmad, S., Lukman, S., & Deni, N. (2025). Prediksi penyakit jantung berbasis mesin learning dengan menggunakan metode K-NN. Jurnal Digital Teknologi Informasi, 7(2), 14–20. https://doi.org/10.32502/digital.v7i2.9429
Nugroho, P. A., Fenriana, I., & Arijanto, R. (2020). Implementasi deep learning menggunakan convolutional neural network (CNN) pada ekspresi manusia. Algor, 2(1), 12-20. https://doi.org/10.31253/algor.v2i1
Pamungkas, C. A. (2019). Aplikasi penghitung jarak koordinat berdasarkan latitude dan longitude dengan metode euclidean distance dan metode haversine. Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 5(2), 8-13. https://doi.org/10.46808/informa.v5i2.74
Prasetya, M. E. A., & Al Kaafi, A. (2023). Perancangan Program Pengaduan Masyarakat Berbasis Website Di RW. 001 Kelurahan Sunter Jaya Jakarta. Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika, 3(2), 87-96. https://doi.org/10.31294/simpatik.v3i2.2556
Pratama, R. P., Faisal, M., & Hanani, A. (2019). Deteksi Plagiarisme pada Dokumen Jurnal Menggunakan Metode Cosine Similarity. Smartics Journal, 5(1), 22-26. https://doi.org/10.21067/smartics.v5i1.2848
Putri, K. S. Y., Suarjaya, I. M. A. D., & Vihikan, W. O. (2024). Sistem Rekomendasi Skincare Menggunakan Metode Content Based Filtering dan Collaborative Filtering. Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(3), 764-774. https://doi.org/10.51454/decode.v4i3.601
Saragih, S. N., Khairullah, K., Hidayah, A. K., & Imanullah, M. (2025). Perancangan Aplikasi Layanan Pengaduan Masyarakat Berbasis Web Menggunakan Metode Agile Development. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 9(6), 9702-9708. https://doi.org/10.36040/jati.v9i6.15663
Sitompul, S. C., Jamaluddin, J., Simamora, R. J., & Perangin-angin, R. (2019). Aplikasi Pengaduan Masyarakat Berbasis Mobile Web Di Kecamatan Tarutung. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi, 3(2), 136-142. https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No2.pp136-142
Solikin, S. (2020). Deteksi Penyakit Pada Tanaman Mangga Dengan Citra Digital: Tinjauan Literatur Sistematis (SLR). Bina Insani ICT Journal, 7(1), 63-72. https://doi.org/10.51211/biict.v7i1.1336
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Putu Muna Saskara Widnyana, Ni Gusti Ayu Putu Harry Saptarini, Putu Desiana Wulaning Ayu
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
