ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v3i2.263

## Analisa Performa Modul ESP32 Sebagai Perangkat untuk Sistem Pengenalan Objek
Alifio Noerifanza 1 *
1 *  Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Jakarta, Jakarta; alifionsz@gmail.com
Abstrak: Pengenalan objek atau Object Recognition adalah salah satu perkembangan teknologi AI yg  penting  dan  sangat  berguna  untuk  kehidupan  sehari-hari.  Dapat  digunakan  sebagai  alat keamanan  dan  investigasi  kejahatan,  serta  system  dalam  robot  otonom.  Contohnya  adalah penggunaannya dalam robot penyortir sampah, Kamera pengawas penggunaan masker di China, dan mobil self-driving milik Testla yang menggunakan Object Recognition untuk mengenali lampu merah, obstruksi jalanan serta pejalan kaki. Pengenalan objek membutuhkan sebuah kamera yang dapat menangkap gambar yang akan diproses algoritma. Dikarenakan biaya yang cukup murah serta  dapat  mengirimkan  data  menggunakan  LAN  (Local  Area  Network),  modul  kamera  ESP32 dipilih  sebagai  kandidat  yang  berpotensi  dalam  kegiatan  Object  Recognition.  ESP32  adalah serangkaian  sistem  modul  kamera  yang  murah  dan  berdaya  rendah  yang  terintegrasi  dengan mikrokontroler,Wi-Fi  (wireless  fidelity)  dan  Bluetooth  dual-model  dalam  satu  board[3].  Modul ESP32 yang digunakan dalam kegiatan ini menggunakan kamera OV-2460.
Kata Kunci: ESP32, object recognition, kamera.

## 1. Pendahuluan
Pengenalan  objek  atau  Object  Recognition  adalah  salah  satu  perkembangan  teknologi  AI  yg penting dan sangat berguna untuk kehidupan sehari-hari. Dapat digunakan sebagai alat keamanan dan  investigasi  kejahatan,  serta  system  dalam  robot  otonom.  Contohnya  adalah  penggunaannya dalam  robot  penyortir  sampah,  Kamera  pengawas  penggunaan  masker  di  China,  dan  mobil  self- driving milik Testla yang menggunakan Object Recognition untuk mengenali lampu merah, obstruksi jalanan serta pejalan kaki. Pengenalan objek membutuhkan sebuah kamera yang dapat menangkap gambar  yang  akan  diproses  algoritma.  Dikarenakan  biaya  yang  cukup  murah  serta  dapat mengirimkan data menggunakan LAN (Local Area Network), modul kamera ESP32 dipilih sebagai kandidat  yang  berpotensi  dalam  kegiatan  Object  Recognition.  ESP32  adalah  serangkaian  sistem modul  kamera  yang  murah  dan  berdaya  rendah  yang  terintegrasi  dengan  mikrokontroler,Wi-Fi (wireless fidelity) dan Bluetooth dual-model dalam satu board[1],[5]. Modul ESP32 yang digunakan dalam kegiatan ini menggunakan kamera OV-2460.
Untuk dapat  melakukan  kegiatan deteksi  objek diperlukan sebuah modul  kamera yang akan mengambil  gambar.  Modul  ESP32  akan  diprogram  untuk  mengirimkan  gambar  secara  terus menerus sebagai web server LAN. Program Python digunakan untuk mengambil gambar dari web server menggunakan library Urllib dan algoritma Yolov3 untuk memproses gambar dengan library OpenCV. Python dipilih dikarenakan Python adalah bahasa pemrograman yang sering digunakan dalam  lingkup  data  processing  dan  machine  learning  [4],  [6].  Library  OpenCV  adalah  salah  satu library computer vision yang menjadi salah satu bidang dari ilmu artificial intelligence dan machine learning  yang  membuat  sebuah  komputer  dapat  memproses  informasi  dari  gambar,  video,  atau input visual lainnya[2], [4]. Algoritma YoloV3 digunakan untuk mendeteksi Yolov3 dipilih sebagai
Complete 2022, Vol. 3, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v3i2.263
algoritma  deteksi  objek  dikarenakan  kecepatan  deteksi,  kemudahan  instalasi  dan  kelengkapan dataset yang tersedia[3]. Yolo (You Only Look Once) adalah algoritma pengenalan objek yang dapat mendeteksi secara cepat. YoloV3 adalah versi pengembangan dari Yolo yang menggunakan model CNN Darknet-53. Cara kerja darknet-53 adalah menggunakan sistem Convolutional Neural Network yang memotong gambar menjadi kotak-kotak kecil yang memiliki dimensi yang sama. Setiap kotak berfungsi  untuk  deteksi  dan  lokalisasi  objek[3],  [9] – [12].  Saat  gambar  diproses  oleh  CNN,  filter tersebut  akan  membaca  setiap  pixel  atau  titik  yang  ada  didalam  area  kerja  filter  tersebut  diikuti dengan Fungsi Aktivasi Non-Linear yang akan menghasilkan peta fitur dari gambar tersebut. Peta fitur  ini  akan  menghasilkan  Output  dalam  3  parameter[7],  [8].  Gambar  dalam  objek  tersebut kemudian  akan  dibandingkan  dengan  data  dalam  dataset  yang  telah  ada  untuk  menentukan kemungkinan objek tersebut adalah apa. Darknet-53 memiliki 53 Convolution Layer sehingga deteksi menjadi semakin akurat tanpa membuang kekuatan processing secara berlebih[3], [10]-[12]. YoloV3 dipilih karena memiliki besar file yang kecil dibandingkan versi terbaru dan memiliki akurasi yang cukup. YoloV3 yang digunakan sudah membawa pretrained dataset COCO yang berisi Weights dari 80  benda  yang  dapat  dideteksi[13].    Arduino  Nano  adalah  mikrokontroller  Open  source  yang berbasis  chip  ATmega328P  yang  didesain  oleh  Arduino.cc[14],  [15].  mikrokontroller  ini  memiliki profile  yang  kecil  dan  dapat  digunakan  sebagai  media  untuk  melakukan  programming  ESP32 dengan  menyambungkan  ESP32  dengan  Arduino  melalui  Pin  konektor[14],  [15].  Setelah  ESP-32 selesai diprogram, kamera OV-2460 yang terpasang di ESP-32 kemudian menangkap dengan resolusi 1600×1200pixel  tetapi  terbatas  sampai  15  frame  per  detik.  Untuk  mempercepat  pengiriman  data, resolusi yang akan digunakan adalah 800x600 pixel.
Tujuan proyek ini adalah untuk menguji potensi kamera ESP32 untuk kepentingan pengambilan gambar  secara  remote  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  performa kecepatan  pengiriman  gambar  dan  proses  pengenalan  objek  dalam  gambar  yang  ditangkap  oleh ESP32 mengunakan algoritma Object detection Yolov3.

## 2. Metode Penelitian
Complete 2022, Vol. 3, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v3i2.263
Pengujian akan dilakukan dalam 4 tahap besar yaitu tahap studi literatur yang mencakup studi literatur  dan  panduan  yang  berkaitan  dengan  ESP32  dan  algoritma  pengenalan  objek  berbasis Python  baik  dalam  bentuk  toturial,  panduan,  jurnal  atau research  paper. Tahap  programming dilakukan  untuk  menyiapkan  alat  ESP32  untuk  bekerja  sebagai  kamera  yang  akan  melakukan deteksi. ESP32 akan mengambil gambar secara periodik dan menjadikan ESP-32 Web Server yang terkoneksi  dengan  LAN  sebagai  wadah  dimana  Program  Python  dapat  mengambil  gambar  yang telah direkam ESP-32 secara Wireless. Dikarenakan sebuah media diperlukan untuk menjembatani pemrograman ESP32, Arduino Nano dipilih dikarenakan harganya yang murah, ketersediaan yang banyak  dan  kemudahan  dalam  pemrograman.  Programming  ESP32  dilakukan  menggunakan Arduino  IDE  dan  mikrokontroler  Arduino  sebagai  relay.  Tahap  programming  Python  dilakukan setelah  ESP32  bekerja  dengan  baik.  Dengan  menggunakan  aplikasi  Spyder  untuk  memudahkan programming.  Python  digunakan  sebagai  program  yang  menjalankan  algoritma  YoloV3  dan mengambil gambar dari web server ESP32 untuk diproses. Tahap pengujian mencakup pengambilan dan pemprosesan data untuk mendapatkan hasil performa ESP32 sebagai alat Object Detection serta analisa terkait hal-hal yang mempengaruhi performanya. Pengambilan data dilakukan secara indoor dalam 2 kondisi pencahayaan, siang hari dan malam hari. Perhitungan frame pertama dimulai dari perubahan frame pertama setelah stopwatch dinyalakan. Pengujian dilakukan selama 1 menit dari perubahan frame pertama setelah stopwatch dinyalakan. Data terakhir adalah rame yang terakhir keluar dalam durasi 1 menit tersebut.
Pengujian dilakukan di kamar penulis secara indoor. Dalam tahap ini kecepatan proses Object Detection dan kehandalannya diobservasi. Akan disajikan sample berupa barang sehari-hari kepada kamera.  Kamera  akan  merekam  dengan  cara  menangkap  gambar  secara  kontinyu  dan menguploadnya  ke  web  server  ESP32  kemudian  komputer  akan  memprosesnya  menggunakan program  Python  yang  menggunakan  Library  GetUrl  untuk  mengambil  gambar  dari  server  dan OpenCV untuk memproses dan menyajikan hasil deteksi objek. Pengambilan data dilakukan dalam 5 skenario yang memiliki kondisi dan jumlah sampel yang berbeda-beda dan dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 1. Skenario pengujian Skenario  Lokasi  Pencahayaan  Pergerakan Resolusi Jumlah sampel 1 Indoor Malam ya 800 x 600 3 2 Indoor Siang ya 800 x 600 3 3 Indoor Siang tidak 800 x 600 3 4 Indoor Siang tidak 1280 x 1024 10 5 Indoor Siang ya 1280 x 1024 10
3.2. Metode Analisa
Analisa dilakukan dengan metode kombinasi dan dilakukan pada tahap empat setelah data telah didapatkan. Parameter yang akan diperhatikan dalam proses Analisa untuk menilai performa ESP32 adalah:

## 1. Kejelasan Gambar Sampel
Sampel yang terlihat didefinisikan sebagai sampel yang cukup jelas untuk dilihat secara kasat mata. Berikut contohnya berupa tas laptop:
Gambar 2. Gambar tas yang ditangkap, hasil jelas dan terlihat
Dapat dilihat bahwa gambar tas laptop yang ditangkap dengan resolusi 1280px dapat dikenali dengan  mudah.  Sedangkan  sampel  yang  tidak  jelas  adalah  yang blurry atau  sulit  dikenali  entah dikarenakan background, pencahayaan, atau ukuran benda. Berikut contohnya berupa Garpu:
Gambar 3. Gambar Garpu yang ditangkap.
Dapat  dilihat  walaupun  ditangkap  dengan  resolusi  yang  sama,  karena  ukuran  kecil  dan background tidak contrast hasil terlihat blur dan benda sulit dikenali.

## 2. Ukuran benda Sample
Objek  dikatakan  kecil  jika  memiliki  Lebar  kurang  dari  6cm.  Objek  dinyatakan  sedang  jika memiliki lebar 6cm sampai 22cm. Objek dinyatakan besar jika memiliki lebar diatas 22cm.
Gambar 4. Contoh Ukuran Sampel Kecil dan Sedang.
Ukuran dari sampel yang akan dideteksi akan berpengaruh pada hasil deteksi karena algoritma Object  Detection  membutuhkan  gambar  yang  jelas  untuk  deteksi  yang  akurat.  Untuk  skenario  1 sampai 3 semua sampel berukuran besar, sedangkan untuk skenario 4 dan 5 ukuran objek terbagi tiga jenis yaitu Besar, Sedang, dan Kecil. Berikut table objeknya:
Complete 2022, Vol. 3, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v3i2.263
Table 2. Ukuran objek sample Ukuran Nama Sampel Kecil Garpu Sedang Botol, gelas, hp, mouse, remote, buku Besar Kursi, tas, jam

## 3. Kondisi Pencahayaan
Untuk  memudahkan Analisa, dibuatlah 2 kategori  untuk menentukan performa ESP32  dalam redup dan terang. Jika sampel diambil dari dari jam 6.30 sampai jam 17.30 maka termasuk kategori sampel siang dan jika sampel diambil dari jam 17.30 sampai 6.30 maka termasuk kategori malam.

## 4. Kondisi Pergerakan Kamera
Kondisi pergerakan kamera dalam gambar mungkin tidak terlihat jelas dalam hasil pengujian dikarenakan system ESP32 mengambil gambar secara periodik dan menguploadnya ke web server tetapi penulis berharap untuk mendapatkan hasil tentang hubungan pergerakan kamera dan akurasi serta kecepatan deteksi objek.

## 5. Setting Resolusi ESP32
Setting Resolusi terbagi dua dikarenakan terjadi perubahan resolusi menambah hasil pengujian. Untuk  2  test  pertama  yang  terdapat  hanya  3  sampel  dilakukan  dengan  setting  hiRes  800x600px. Untuk test selanjutnya digunakan setting hiRes 1280x1024px untuk mengecek performa deteksi.

## 3. Hasil Pengujian
Skenario  1  dilakukan  dalam  kondisi  malam  dengan  pergerakan.  Jumlah  sampel  ada  3  dan dilakukan dengan resolusi 800px. Semua sampel berukuran besar. Berikut adalah grafik hasil deteksi:
Gambar 5. Grafik hasil deteksi dan presentasi akurasi deteksi skenario dua.
Skenario  satu  mempunyai  total  28  jumlah  sample  yang  muncul  dalam  1  menit,  dimana terdeteksi 4 objek sampel dan hanya 3 yang teridentifikasi dengan benar. Dari semua sampel yang terdeteksi hanya 11% yang teridentifikasi dengan benar dan 89% yang salah identifikasi.
28 4 3 0 10 20 30 Total Terdeteksi Teridentifikasi dengan benar Hasil deteksi Skenario 1 Jumlah sample 89% 11% Akurasi Identifikasi Salah Identifikasi Teridentifikasi dengan benar
Gambar 6. Grafik waktu yang dibutuhkan untuk deteksi dalam skenario dua.
Dalam skenario satu terdapat 10 frame hasil deteksi dimana rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk deteksi dan identifikasi adalah 6,273 detik. Dapat dilihat bahwa kecepatan deteksi lambat dan akurasinya sangat rendah.
Skenario 2 dilakukan siang hari dengan pergerakan dengan resolusi 800px, sampel ada 3 dan semua sampel berukuran besar. Berikut adalah grafik hasil deteksi skenario dua:
Gambar 7. Grafik hasil deteksi dan presentase akurasi identifikasi skenario dua.
Skenario dua mempunyai total 29 jumlah sample yang muncul dalam 1 menit, dimana terdeteksi 7 objek sampel dan hanya 5 yang teridentifikasi dengan benar. Dari semua sampel yang terdeteksi hanya 17% yang teridentifikasi dengan benar dan 83% yang salah identifikasi. Terjadi peningkatan jumlah deteksi dibandingkan skenario sebelumnya.
3 7 5.9 6.43 5.28
3.1 8.66
6.03 4.87 12.46 6.273 0 2 4 6 8 10 12 14 Waktu yang dibutuhkan (Detik) 29 7 5 0 10 20 30 40 Total Terdeteksi Teridentifikasi dengan benar Hasil deteksi Skenario 2 Jumlah sample 83% 17% Akurasi Identifikasi Salah Identifikasi Teridentifikasi dengan benar
9 7.09 2.9 7.06 9.93 2.74 3.2 3.13 3 3.52 3.28 3.03 3.08 4.689230769
0 2 4 6 8 10 12 Waktu yang dibutuhkan (Detik)
Dalam skenario dua terdapat 13 frame hasil deteksi dimana rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk  deteksi  dan  identifikasi  adalah  4,689  detik.  Dapat  dilihat  bahwa  jika  dibandingkan  dengan skenario sebelumnya yang dilakukan pada malam hari, kecepatan dan akurasi deteksi meningkat.
Skenario 3 Dilakukan Siang hari dengan  menyalakan Lampu kamar sebagai bantu tambahan pencahayaan  dan  kamera  tidak  bergerak.  Resolusi  yang  dipakai  adalah  800px  dan  semua  sampel berukuran besar. Berikut adalah grafik hasil deteksi skenario tiga:
Gambar 9. Grafik hasil identifikasi skenario tiga .
Skenario tiga mempunyai total 60 jumlah sample yang muncul dalam 1 menit, dimana terdeteksi 54 objek sampel dan hanya 44 yang teridentifikasi dengan benar. Dari semua sampel yang terdeteksi 73% yang teridentifikasi dengan benar dan hanya 27% yang salah identifikasi.
Gambar 10. Grafik waktu yang dibutuhkan untuk deteksi dalam skenario tiga.
Dalam skenario tiga terdapat 20 frame hasil deteksi dimana rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk  deteksi  dan  identifikasi  adalah  2,95  detik.  Jika  dibandingkan  dengan  skenario-skenario sebelumnya  terlihat  bahwa  pencahayaan  dan  pergerakan  kamera  berpengaruh  pada  kecepatan identifikasi objek.
Skenario  4  adalah  deteksi  banyak  objek  dengan  resolusi  1280px  dan  dilakukan  di  siang  hari dengan sampel 10 objek dengan tas dalam kondisi tertidur. Kamera tidak bergerak dengan ukuran sampel campuran. Berikut adalah hasilnya:
60 54 44 0 20 40 60 80 Total Terdeteksi Teridentifikasi dengan benar Hasil deteksi Skenario 3 Jumlah sample 27% 73% Akurasi Identifikasi Salah Identifikasi
Teridentifikasi dengan benar
2 2.87 2.86 3 2.88 3 2.83 2.83 3.2 3.17 2.86 3.04 3.76
3.36
2.7 3.02 2.5 3.86 2.53 2.74 2.9505 Waktu yang dibutuhkan (Detik)
Gambar 11. Grafik hasil deteksi dan presentase akurasi identifikasi skenario empat.
Skenario  empat  mempunyai  total  180  jumlah  sample  yang  muncul  dalam  1  menit,  dimana terdeteksi 57 objek sampel dan semua yang teridentifikasi dengan benar. Dari semua sampel yang terdeteksi hanya 32% yang teridentifikasi dengan benar dan 68% salah identifikasi.
Gambar 12. Grafik waktu yang dibutuhkan untuk deteksi dalam skenario empat
Dalam skenario empat terdapat 18 frame hasil deteksi dimana rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk deteksi dan identifikasi adalah 3,28 detik.
Gambar 13. Grafik deteksi dan presentase deteksi skenario empat berdasarkan ukuran.
Dari grafik diatas dapat dilihat bahwa mayoritas objek yang terdeteksi adalah objek berukuran sedang. Objek berukuran sedang dan objek berukuran besar terdeteksi dengan presentase hampir
180 57 57 0 50 100 150 200 Total Terdeteksi Teridentifikasi dengan benar Hasil deteksi Skenario 4 Jumlah sample 68% 32% Akurasi Identifikasi Salah Identifikasi Teridentifikasi dengan benar 3 3.04 3.21 3.07 2.89 4.57
3.06 3.17 3.13 2.85 3.03 3.03
4.67 3.13 3.4 3.06 3.47 3.333.284 Waktu yang dibutuhkan (Detik) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Banyak deteksi dari Ukuran
Kecil Sedang Besar Kecil Sedang Besar
setara  sedangkan  objek  berukuran  kecil  tidak  terdeteksi  sama  sekali.  Dalam  skenario  4  tas  dalam kondisi tertidur dan tidak terdeteksi oleh algoritma.
Skenario  5  adalah  deteksi  banyak  objek  dengan  resolusi  1280px  dan  dilakukan  di  siang  hari dengan  sampel  10  objek,  tas  dalam  kondisi  berdiri  dengan  kamera  bergerak  dan  ukuran  sampel campuran. Berikut adalah hasil deteksi skenario 5:
Gambar 14. Grafik hasil deteksi dan presentase akurasi identifikasi skenario lima.
Skenario  lima  mempunyai  total  190  jumlah  sample  yang  muncul  dalam  1  menit,  dimana terdeteksi 42 objek sampel dan hanya 39 yang teridentifikasi dengan benar. Dari semua sampel yang terdeteksi hanya 21% yang teridentifikasi dengan benar dan 79% salah identifikasi.
Gambar 15. Grafik waktu yang dibutuhkan untuk deteksi dalam skenario lima.
Dalam skenario lima terdapat 19 frame hasil deteksi dimana rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk deteksi dan identifikasi adalah 3,26 detik.
190 42 39 0 50 100 150 200 Total Terdeteksi Teridentifikasi… Hasil deteksi Skenario 5 Jumlah sample 79% 21% Akurasi Identifikasi Salah Identifikasi
Teridentifikasi dengan benar 3 2.5 2.96 2.93 2.97 3.46 3.17 3.1 3.56 3.1 3.23 3.37 3.35 3.49 2.84 3.13 3.31
4.73 3.8 3.2632 Waktu yang dibutuhkan (Detik) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 2 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 3 1 3 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Banyak deteksi dari Ukuran Kecil Sedang Besar
Kecil Sedang Besar
Dari grafik diatas dapat dilihat bahwa mayoritas objek yang terdeteksi adalah objek berukuran besar. Objek berukuran sedang menjadi minoritas sedangkan objek berukuran kecil tidak terdeteksi sama sekali. Dalam skenario 5 tas dalam kondisi berdiri dan terdeteksi oleh algoritma.

## 4. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  proyek  akhir  dapat  disimpulkan  bahwa  parameter  dibawah  ini  dapat mempengaruhi hasil deteksi ESP32:
1. Pencahayaan mempengaruhi kecepatan dan akurasi deteksi dikarenakan gambar menjadi terlalu gelap untuk algoritma deteksi objek mengenali objek. Walaupun secara kasat mata objek dapat terlihat tetapi tidak terdeteksi atau salah identifikasi oleh algoritma tersebut contohnya terdapat dalam gambar A1.
2. Pergerakan kamera mempengaruhi akurasi deteksi dikarenakan gambar yang diambil bisa blur sehingga menyebabkan gambar lebih sulit untuk diproses. Gambar juga dapat menjadi sangat blurry sehingga tidak jelas dan tidak dapat dikenali contohnya terdapat dalam gambar A2.
3. Resolusi gambar resolusi gambar mempengarui kejelasan objek yang akan dideteksi. Objek lebih sulit terdeteksi dan diidentifikasi dalam resolusi 800px dibandingkan dengan resolusi 1280px. resolusi  kecil  juga  dapat  menyebabkan  objek  berukuran  lebih  kecil  tidak  dapat  terdeteksi dikarenakan tidak jelas objeknya.
4. Ukuran objek mempengaruhi kemungkinan objek tersebut terdeteksi dan teridentifikasi dengan akurat dikarenakan resolusi gambar yang terbatas. Objek berukuran besar seperti kursi, Laptop dan tas lebih mudah dideteksi daripada objek berukuran lebih kecil seperti garpu, remote.
5. Kejelasan objek mempengaruhi deteksi dikarenakan ada beberapa objek yang dapat menyerupai objek  lain.  Tas  yang  tertidur  dapat  diartikan  sebagai  objek  lain  yang  tidak  ada  dalam  dataset sehingga  tidak  terdeteksi  dan  layar  laptop  yang  keyboardnya  tidak  terlihat  dapat  salah identifikasi menjadi layar TV contohnya tertera dalam gambar A3.

## 5. Kesimpulan
ESP32 dapat digunakan sebagai alat deteksi objek hanya jika kamera diam, dalam pencahayaan yang  cukup  dan  hanya  bertugas  mendeteksi  objek  berukuran  besar.  Kecepatan  deteksi  adalah  3 sampai 4 detik per frame. Untuk menunjang performa deteksi yang baik disarankan menggunakan resolusi tinggi. Ketidaktersediaan kamera ESP32 yang mempunyai resolusi tinggi membuat gambar hasil  tangkapan  mempunyai  resolusi  terbatas  sehingga  mengganggu  akurasi.  Diharapkan kedepannya pengujian deteksi objek dilakukan dengan kamera lain yang mempunyai sambungan USB atau kabel ke computer untuk mengurangi latency serta menggunakan kamera yang lebih baik. Algoritma  deteksi  objek  diharapkan  menggunakan  dataset  yang  dibuat  lebih  spesifik  untuk meningkatkan kemungkinan deteksi objek.

## Appendix
2
Appendix A1. Contoh hasil skenario 1 dimana objek dapat dilihat dengan mata tetapi tidak terdeteksi.
Appendix A2. Contoh hasil skenario 2, terlihat hasil blur karena terdapat pergerakan
Skenario 4 Skenario 5
Appendix A. Hasil skenario 4 dibandingkan dengan hasil scenario 5

## Referensi
1. H.  Fitri  dan  dan  Ivan  Finiel  Hotmartua  Bagariang, “PEMANFAATAN ESP32-CAM  UNTUK MENGUKUR  KETINGGIAN  AIR  MENGGUNAKAN  METODE  IMAGE  PROCESSING,” Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif (SENTRINOV) Ke-6 ISAS Publishing Series: Engineering and Science , vol. 6, no. 1, 2020.
2. V.  Wiley  dan  T.  Lucas, “Computer Vision  and  Image  Processing:  A  Paper Review,” International
Journal of Artificial Intelligence Research , vol. 2, no. 1, hlm. 22, Jun 2018, doi: 10.29099/ijair.v2i1.42.
3. Z. Z. Jin dan Y. F. Zheng, “Research on application of improved YOLO V3 algorithm in road target detection,” dalam Journal of Physics: Conference Series , Okt 2020, vol. 1654, no. 1. doi: 10.1088/1742- 6596/1654/1/012060.
4. S. N. Sriva tsa, “Object Detection using Deep Learning with OpenCV and Python,” International Research Journal of Engineering and Technology , 2021, [Daring]. Available: www.irjet.net
5. R. B. Salikhov, V. K. Abdrakhmanov, dan I. N. Safargalin, “Internet of things (IoT) security alarms on  ESP32- CAM,” dalam Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  Nov  2021,  vol.  2096,  no.  1.  doi: 10.1088/1742-6596/2096/1/012109.
6. A. Sharma, F. Khan, D. Sharma, S. Gupta, dan F. Y. Student, “Python: The Programming Language of Future,” 2020.
7. T. Bezdan dan N. Bačanin Džakula, “Convolutional Neural Network Layers and Architectures,” Mei 2019, hlm. 445 – 451. doi: 10.15308/sinteza-2019-445-451.
8. J. Li, A. Hassani, S. Walton, dan H. Shi, “ConvMLP: Hierarchical Convolutional MLPs for Vision,” Sep 2021, [Daring]. Available: http://arxiv.org/abs/2109.04454
9. J.  Redmon  dan  A.  Farhadi, “YOLOv3: An  Incremental Improvement.” [Daring].  Available: https://pjreddie.com/yolo/.
10. Q.  Aini,  N.  Lutfiani,  H.  Kusumah,  dan  M.  S. Zahran,  “DETEKSI DAN  PENGENALAN  OBJEK DENGAN MODEL MACHINE LEARNING: MODEL YOLO,” 2021.
11. A. Vidyavani, K. Dheeraj, M. Rama Mohan Reddy, dan K. N. Kumar, “Object detection method based on YOLOv3 using deep learning networks,” International Journal of Innovative Technology and Exploring
Engineering , vol. 9, no. 1, hlm. 1414 – 1417, Nov 2019, doi: 10.35940/ijitee.A4121.119119.
12. S. Wang, “Research towards Yolo -Series Algorithms: Comparison and Analysis of Object Detection Models for Real- Time UAV Applications,” dalam Journal of Physics: Conference Series , Jun 2021, vol. 1948, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1948/1/012021.
© 2019 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).