## SMART ROBOT OBJECT DETECTION MENGGUNAKAN ESP-32 CAM
Deni Nurdiansyah 1) , Satrianansyah 2) , Ahmad Sobri 3)
1 Fakultas Ilmu Teknik, Universitas Bina Insan deninurdiansyah@univbinainsan.ac.id 1 , satrianansyah@univbinainsan.ac.id 2 ,ahmadsobri@univbinainsan.ac.id 3

## Abstract
Object detection is a method to recognize the class and location of objects in an image. The main challenge is integrating complex algorithms into lightweight and portable hardware, especially with expensive sensor and camera technologies. This research aims to develop an object detection system using the ESP-32 Cam for  robotics  monitoring  and  security.  The  focus  is  on  utilizing  the  Yolov5  model  transformed  into TensorFlow Lite for integration with ESP32 AI CAMERA, expected to detect objects in real-time at a low cost.  The  methodology  includes  collecting  1710  datasets  from  27  images,  dividing  the  data  into  70% training, 20% validation, and 10% testing, and labeling the dataset in Roboflow. The object detection model uses Yolov5, transformed into TensorFlow Lite, and implemented in ESP32 AI CAMERA with ESP-32 Cam as  the  microcontroller.  Model  evaluation  shows  high  performance  with  mAP  95%,  precision  97%,  and recall  100%,  indicating  high  accuracy.  The  research  successfully  develops  an  efficient  and  affordable object detection system with ESP-32 Cam and TensorFlow Lite from Yolov5. This integration enables the development  of  wheeled  robots  capable  of  real-time  object  detection,  providing  an  effective  solution  for portable robotics monitoring and security.
Keywords : Object Detection, Computer Vision, Tensorflow Lite, Yolov5

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini semakin  pesat  karena  pengetahuan  masyarakat semakin  meningkat.  Hal-hal  yang  sebelumnya tidak mungkin dilakukan sekarang dimungkinkan melalui  teknologi.  Teknologi  yang  saat  ini dikembangkan  adalah virtual  reality,  machine learning,  augmented  reality,  mixed  reality, artificial  intelligence dan Computer  Vision [1].
Computer  Vision bermula  dari  upaya  manusia untuk memahami dan memanipulasi gambar serta data visual secara otomatis. Disiplin ini lahir dari perkembangan  teknologi  komputer  pada  tahun 1960-an  dan  1970-an  yang  memungkinkan pemrosesan digital data gambar.
Computer Vision merupakan ilmu komputer  yang  bekerja  dengan  cara  meniru kemampuan  visual  manusia. Computer  Vision mempunyai  beberapa  macam  bidang  salah satunya  adalah Object  detection [2]. Object detection bekerja  dengan  mengenali  objek  yang berada  pada  gambar  dan  letak  objek  tersebut.
Object  detection dapat  dimanfaatkan  untuk berbagai  keperluan  misalnya,  untuk  keamanan, informasi,  monitoring,  tingkat  produktivitas  dan lain-lain  [3]. Robot - Robot ini  sering  dianggap sebagai  wujud  dari  pencapaian  ilmiah  dan teknologi terkini yang menarik minat orang untuk mempelajari  lebih  lanjut  tentang  kemampuan mereka [4].
Banyak  penelitian  sebelumnya  telah mengembangkan robot beroda dengan kemampuan deteksi objek menggunakan berbagai  teknologi  sensor  dan  kamera.  Sebagai contoh,  kamera  RGB-D  telah  digunakan  oleh Zhang  et  al.  untuk  deteksi  objek  dalam lingkungan  indoor  pada  tahun  2019  [5]. Sementara  itu,  LiDAR  dan  kamera  stereo  telah dimanfaatkan  oleh  Kim  et  al.  pada  tahun  2020 untuk meningkatkan akurasi deteksi dan navigasi robot dalam ruangan [6]. Namun, perangkat keras yang  lebih  kompleks  dan  mahal  umumnya diperlukan  oleh  penelitian-penelitian  ini,  serta
sistem  yang  ringan  dan  portable  tidak  selalu mudah diintegrasikan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  objek-objek  apa  saja  yang  ada didalam suatu ruangan,   terutama dalam ruangan yang jarang digunakan yang mungkin mengandung  benda-benda  dan  hewan-hewan yang membahayakan. Untuk mengatasi permasalahan  yang  dihadapi  dibutuhkannya sebuah Robot beroda pengintai untuk  membantu pekerjaan  manusia  dalam  hal  pemantauan didalam  ruangan  maupun  diluar  rumah.  Maka dibuatlah  sebuah Robot beroda  pengintai menggunakan  Esp-32  Cam,  yang  mana  dari module Esp-32 Cam  ini akan menangkap sebuah objek yang ada didepannya serta mengklasifikasikanya  melalui  module  yang ditanam kedalam aplikasi yang sudah di program serta dicerdasi oleh computer vision .
Robot ini  dilengkapi  juga  oleh Servo Motor sebagai  penggerak  Module  Esp-32  Cam, dan Motor Driver L298N  sebagai  penggerak Motor  DC nya.  Pengontrolanya Robot beroda pengintai ini melalui Aplikasi khusus di Android dan  bisa  langsung  memonitoring  dengan menyambungkan Wifi karena  module  Esp-32
Cam  sebagai  media  pengirim  sinyal.  Nantinya Robot ini  bisa  dalam  hal  pemantauan  dalam rumah,  dalam  ruangan,  ruang  objek-objek  yang sempit dan ruangan lainnya.
Dengan mengimplementasikan dari beberapa Robot yang  telah  diteliti  sebelumnya,
Robot ini  nantinya  dapat  membantu  manusia dalam  hal  pemantauan.  Sistem  kerja Robot tersebut  menggunakan  Esp-32  Cam  sebagai media  pengirim  sinyal  yang  digunakan  untuk menangkap sebuah objek yang ada didepannya.
Landasan  teori  terkait  ESP-32  Cam menyebutkan bahwa ESP-32 Cam adalah modul yang  menggabungkan  mikroprosesor  ESP32 dengan  kamera  OV2640.  Modul  ini  mampu melakukan pengambilan gambar dan video, serta mengirimkannya melalui jaringan WiFi. ESP-32 Cam  mendukung  aplikasi  seperti  pengenalan
wajah dan object detection, yang menjadikannya pilihan ideal untuk proyek-proyek yang memerlukan  deteksi  objek  secara  real-time dengan biaya yang relatif rendah dan implementasi yang sederhana. Kombinasi kemampuan pemrosesan gambar dan konektivitas  nirkabel  menjadikan  ESP-32  Cam sangat  cocok  untuk  aplikasi  pemantauan  dan keamanan dalam robotika [7].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini berfokus pada implementasi  Esp-32  Cam  dimulai  dari  sebuah sistem  sampai  pengujian  semua  alat  dengan sistem  tersebut,  yang  mana  didalam  sebuah ruangan  untuk  mengurangi  resiko  interaksi langsung  antara  manusia  dan  benda-benda  atau objek-objek  yang  tajam  didalam  ruangan tersebut.  Pengontrollanya Smart  Robot  object detection ini melalui sebuah  module  yang sudah ditanam ke dalam Aplikasi yang ada di Play Store dan bisa langsung secara streaming menggunakan  module  aplikasi  yang  bernama ESP32 AI CAMERA .
Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa rancangan sistem yang akan digunakan yaitu :

## Rangkaian Sederhana
Tahap  ini  merancang  dan  membangun rangkaian  sederhanadari Power  Supply, Motor  Servo,  Motor  DC,  Module  Motor Driver L298N dan Module Esp-32 Cam.

## Rangkaian Implementasi
Tahap ini
mengimplementasikan rangkaian, Power  Supply,  Motor  Servo, Motor  DC dan  Module  Esp-32  Cam menjadi satu rangkaian.

## Rancang Robot Beroda Tangkapan Objek dan beberapa kelas Objek
Tahap  ini  merancang Smart  Robot yang bisa  menangkap  objek dan beberapa kelas objek.

## Gambar 1. Rancangan Sistem
a. Data  yang  Diindetifikasi  dan  Dibaca  Dari Module Aplikasi ESP32 AI CAMERA
Berikut ada beberapa Dataset yang bisa di baca oleh module Aplikasi ESP32 AI CAMERA adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Dataset 27 Class
No. Nama-nama Class Labelling 1. Pesawat Airplane 2. Tas Belakang Backpack 3. Burung Bird 4. Buku Book 5. Botol Bottle 6. Mobil Car 7. Kucing Cat 8. Telepon Seluler Cell Phone 9. Kursi Chair 10. Jam Clock 11. Sapi Cow 12. Cangkir Cup 13. Anjing Dog 14. Pintu Door 15. Kuda Hourse 16. Keyboard Keyboard 17. Pisau Knife 18. Monitor Monitor 19. Motor MotorCycle 20. Mouse Mouse 21. Manusia Person 22. Tanaman dalam Pot Potted Plant 23. Lemari Es Refrigerator 24. Gunting Scissors 25. Truk Truck 26. Laptop Laptop 27. Tv Tv
b. Preprocessing dan Labelling Gambar
Pelabelan gambar ini dilakukan di website
Roboflow , pelabelan sendiri merupakan pemberian  nama  pada  gambar  yang  nantinya akan diperlukan sebagai Dataset , dalam
penelitian  ini  peneliti  memberi  nama  dengan  27 nama, yaitu Pesawat, Mobil Buku, Cangkir, Sapi, Kuda,  Kucing,  Anjing,  Pintu,  Tas  Belakang, Keyboard,  Botol,  Motor,  Mouse,  Jam,  Kursi, Pisau,  Tanaman  dalam  Pot,  Telepon  Seluler, Manusia,  Lemari  Es,  Gunting,  Burung,  Truk, Monitor dan Tv.
Gambar 2. Labelling dan Anotasi Gambar

## c. Split Data
Split  data  merupakan  proses  pembagian antara  data  train,  data  tes  dan  dan  data  valid. Proses  ini  kita  lakukan  di Roboflow dan  format gambar semua yaitu JPG File (.Jpg). Pembagian data ini kita gunakan dengan persentase data train 70% dengan image 1198,  data valid 20% dengan image  342,  untuk  data  test  dengan  image  170. Jadi jumlah total keseluruhan yaitu 1710 Images yang digunakan.
Gambar 3. Split Data
Coding Tahap ini memprogram rangkaian menggunakan Software Arduino IDE.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  dengan menggunakan  Module  Esp-32  Cam  sebagai mikrokontrollernya,  lalu Servo  Motor sebagai penggerak Module Esp-32 Cam apabila menangkap  objek  yang  ada  didepannya,  dan Motor  Driver L298N  sebagai  penggerak Motor DC nya.  Pengontrollanya Smart  Robot  object detection ini melalui sebuah  module  yang sudah ditanam ke dalam Aplikasi yang ada di Play Store dan bisa langsung secara streaming menggunakan  module  aplikasi  yang  bernama ESP32 AI CAMERA . Module aplikasi ESP32 AI CAMERA ini  memiliki  kemampuan  yaitu mendeteksi  objek  serta  mengklasifikasikanya dengan  menerima  sinyal  dari  module  Esp-32 Cam, karena module Esp-32 Cam sebagai media pengirim  sinyal.  Nantinya Robot ini  bisa  dalam hal  pemantauan  Lingkungan,  dalam  rumah, dalam  ruangan,  ruang  objek-objek  yang  sempit dan ruangan lainnya.

## 1. Hasil Rancangan Sistem
Hasil  rancangan  sistem  dari Smart  Robot dengan  module  Esp-32  Cam  ini  dibagi menjadi  dua  bagian,  yaitu  hasil  rancangan perangkat  lunak,  dan  hasil  rancangan perangkat  keras.  Hasil  rancangan  perangkat lunak meliputi instalasi dan coding. Instalasi disini  termasuk  tahapan  instalasi  Arduino IDE. Sedangkan coding yang akan
dimasukkan  kedalam  Module  Esp-32  Cam ini menggunakan bahasa C, untuk mengaktifkan  beberapa  fungsi  dari  masing- masing  blok/alat  yang  digunakan  seperti Servo  Motor, Module  Driver  L298N, Motor
Dc dan  Module  Esp-32  Cam.    Hasil rancangan perangkat keras, difokuskan pada titik  rancangan  modul  INPUT  yang  berupa Module  Esp-32  Cam  dan  Rancangan  modul OUTPUT  berupa  module  yang  sudah ditanam  kedalam  aplikasi  yang  ada  di playstore dengan nama ESP32 AI CAMERA.

## 2. Hasil Rancangan Sistem Perangkat Lunak
Seperti yang dijelaskan secara umum diatas, maka hasil rancangan perangkat lunak sistem meliputi  hasil  instalasi  Software  Arduino
IDE.
Gambar 4 . Jendela depan Arduino Ide

## 3. Hasil Rancangan Sistem Perangkat Keras
Seperti yang dijelaskan secara umum  diatas, maka  hasil  rancangan  perangkat  keras sebagai berikut :
a. Hasil Rangkaian Motor Dc Rangkaian Motor DC yaitu
menghubungkan Motor DC ke board Driver
L298N  yang  dihubungkan  langsung  dengan Pin  M1  untuk  roda  depan  kiri  dan  belakang kiri,  sedangkan  Pin  M2  untuk  roda  depan kanan dan belakang kanan.
Gambar 5. Hasil Rangkaian Motor Dc
b. Hasil Rangkaian Servo Motor Rangkaian Motor Servo yaitu menghubungkan  Motor  Servo  ke  PWM
PCA9685 Servo dan ke board Driver L298N yang terhubung ke module Esp-32 Cam.
Gambar 6. Hasil Rangkaian Servo Motor

## 4. Hasil Coding
Pada  tahap  coding  ini  yaitu  memprogram rangkaian  menggunakan  software  Arduino IDE, dengan program ini lah rangkaian dapat berkerja sesuai dengan intruksi dan fungsinya masing-masing.
Gambar 7 . Implementasi Coding

## 5. Pengujian Sistem
Metode  Pengujian  Sistem  ini  menggunakan aplikasi ESP32  AI  CAMERA sebagai pengontrolannya yang  ada  di playstore .
Pengujian  meliputi  aspek  fungsionalitas sistem  secara  keseluruhan,  apakah  dapat berfungsi sesuai dengan yang diinginkan atau tidak.  Pada  gambar  dibawah  ini  hasil pengujian sistem yang dilakukan oleh penulis berdasarkan  sistem  yang  telah  dibuat,  Dari penelitian  ini  diterapkan  kedalam Smart Robot Car nantinya berjalan dan memberikan informasi  kepada  pengguna  yang  nantinya dideteksi  oleh  module  aplikasi ESP32  AI
CAMERA , contoh beberapa kelas yang ingin diuji  yaitu sebagai berikut :
a. Pengujian Detection
Pada  pengujian  pertama  ini  mendeteksi objek  benda  Pisau,  urgensi/tujuan  dari pendeteksian  dari  benda  Pisau  ini nantinya  memberikan  informasi  kepada pengguna objek apa saja yang terdeteksi melalui  sebagai berikut ini : a. Pengujian Detection Pisau
Gambar 8. Detection Pisau b. Pengujian Detection Motor Pada Pengujian kedua ini mendeteksi Motor, Urgensi/tujuan dari penelitian  ini  untuk  mengetahui adanya  kendaraan  yang  ada  di halaman  atau  dilingkungan  pada rumah seperti berikut ini :
Gambar 9. Detection Motor

## 6. Proses  Object  Detection  dengan  Sistem Yolov5
Untuk  mendeteksi  sebuah  objek  itu  perlu beberapa  langkah-langkah  seperti  proses tahapan  awal  dan  cara  klasifikasikanya seperti contoh gambar dibawah ini :
Gambar 10. Proses Alur kerja dengan Sistem Object Detection
Berdasarkan  pada  gambar  diatas,  kita  dapat melihat  rancangan system Tensorflow lite diawali pada pengumpulan data image/gambar    untuk    mengidentifikasi adanya  objek-objek  yang  mungkin  tajam didalam  ruangan  pada  rumah,  lalu    langkah selanjutnya  gambar/image    yang  telah  kita kumpulkan akan kita lakukan Preprocessing ¸ yaitu  proses pengolahan data awal  ke  website Roboflow untuk  dilakukan proses anotasi dan bounding box.
Setelah  itu  selanjutnya  kita akan  melakukan Split data  atau  lebih  dikenal  dengan pembagian  data,  disini  peneliti  melakukan pembagian data dengan perbandingan 70:20:10,  dimana  70%  merupakan  data Train,  20%  data  Valid  dan  10%  untuk  data Test.  Maka  langkah  selanjutnya    kita  akan ekspor  gambar  ke  dalam  model  YOLOv5, maka kita akan mendapatkan data image/gambar  yang  sudah  dilatih,  setelah
kita  dapat  data  yang  sudah  dilatih  tadi  kita convert  kan  ke  model Tensorflow  Lite biar bisa diintegrasikan ke dalam sebuah aplikasi. Setelah itu kita lakukan Preprocessing model yolov5  tadi  ke  model  tensorflow  lite  untuk menentukan apakah model tensorflow lite itu sesuai  dengan  ketentuan.  Maka  kita  akan mendapatkan  data  27  kelas  yang  sudah dilatih.
Setelah kita mendapatkan data 27 kelas yang sudah kita convert ke Tensorflow Lite untuk ditanam  ke  dalam  aplikasi  dengan  nama ESP32  AI  CAMERA .  Aplikasi ESP32  AI CAMERA ini  menggunakan  Kamera  Esp-32 Cam  sebagai  input  untuk  menangkap  objek yang ada didepannya. Sebelum Kamera Esp- 32  Cam  bisa  menangkap  objek  harus melakukan  uploadcoding  melalui  software Arduino  IDE  yang  telah  diinstall.  Lalu  di software  arduino  ide  tersebut  ada  codingan yang namanya SSID dan Password yang kita isikan  dengan  nama  dan  password  jaringan yang  sama  dan  kita  hubungkan  dengan Smart phone  dan  Kamera  Esp-32  Cam, setelah  melakukan  penguploadan  coding nantinya  ada  tulisan done  compiling artinya codingan  yang  kita  masukkan  itu  benar, tinggal  kita  jalankan  aplikasi ESP32  AI CAMERA .  Di  aplikasi ESP32  AI  CAMERA tersebut  terdapat  tool-tool  pilihan  seperti tombol  Stream,  Led  dan Object  Detection . Setelah  tampil  menu  Aplikasi ESP32  AI CAMERA nantinya pilih  menu stream untuk menampilkan visual objek-objek yang terdeteksi,  menu  Led  untuk  menghidupkan dan  mematikan  led  yang  ada  di  module kamera  Esp-32  Cam,  dan  lalu  pilih  tool Object Detection untuk klasifikasi dan untuk menampilkan labelling dan bounding  box yang  kita  buat  tadi  maka  kita  dapat mengetahui  objek-objek  apa  saja  yang ditangkap  melalui  kamera  Esp-32  Cam
sehingga data 27 kelas yang sudah kita latih sebelumnya.
7. Proses  Penyambungan  jaringan  Esp-32

## Cam dengan Aplikasi ESP32 AI CAMERA
Gambar 11. Proses Penyambungan
ESP32-CAM dan Ponsel Android terhubung ke  jaringan  wifi  yang  sama.  ESP32-CAM bertindak sebagai server UDP mendengarkan pada port 6868, Ponsel Android
mengirimkan  pesan  siaran  ke  alamat 255.255.255.255:6868  untuk  memperoleh alamat  ESP32-CAM,  lalu  buat  koneksi WebSocket  ke  port  alamat  tersebut  86.
Setelah  koneksi  terjalin,  ESP32-CAM  akan melakukan  streaming  gambar  ke  ponsel Android,  kemudian  pemrosesan  gambar dilakukan di sana. Ponsel Android juga dapat mengontrol  GPIO  ESP32-CAM  melalui paket UDP.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk
mendeteksi  objek  di  sekitar  robot  atau  lintasan Smart Robot saat beroperasi dengan menggunakan  algoritma  YOLOv5.  Sebanyak 1710  dataset  dikumpulkan  dari  27  gambar,
dengan  setiap  gambar  menghasilkan  antara  19 hingga 106 dataset. Dataset ini dibagi menjadi 27 bagian dengan pembagian 70% untuk data train, 20% untuk data validasi, dan 10% untuk data tes, serta dilabeli menggunakan platform Roboflow.
Hasil  evaluasi  model  menunjukkan performa  yang  sangat  baik  dengan  nilai  mAP tertinggi  mencapai  95%, precision 97%,  dan
recall 100%.  Pengujian  alat  menggunakan Module Aplikasi ESP32 AI CAMERA menunjukkan bahwa modul ini mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan objek dengan baik  melalui  sinyal  yang  diterima  dari  module ESP-32  Cam,  yang  berfungsi  sebagai  media pengirim sinyal. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma  YOLOv5  efektif  dalam  deteksi  objek pada aplikasi robotik, dengan akurasi yang tinggi dan performa yang andal.

## 5. REFERENSI
[1] V. M. Lumabiang, C. Andris, L. Manaha, and  A.  T.  Liem,  “Prototipe  Pendeteksi Object  Menggunakan  Computer  Vision dan  Raspberry  Pi,” SENSITIf  2019. Manad. , pp. 1341–1351, 2020.
[2] D.  Hariyanto,  E.  Setiawan,  and  D. Syauqy,  “Kendali  Posisi  Robot  Beroda
Dengan Sistem Global Positioning System (GPS) Menggunakan
Proportional,  Integral  dan  Derivative (PID)  Berbasis  Arduino  Mega  2560,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 233–241, 2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[3] T. A. Dompeipen, S. R. U. . Sompie, and M.  E.  .  Najoan,  “Computer  Vision
Implementation for Detection and Counting the Number of Humans,” J. Tek.
Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 65–67, 2021.
[4] W.  Supriyatin,  “Analisis  Perbandingan Pelacakan Objek Menggunakan Algoritma  Horn-Schunck  Dan  Lucas-
Kanade,” Komputasi J. Ilm. Ilmu Komput. dan  Mat. ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  362–371,
2020, doi: 10.33751/komputasi.v17i2.2146.
[5] Y.  Zhang,  Z.;  Li,  Q.;  Yu,  W.;  Zhang, “Object Detection for Indoor Environments  Using  RGB-D  Cameras,” J. Robot. Auton. Syst. , vol. 113, pp. 82–94,
2019, doi: 10.1016/j.robot.2019.01.005.
[6] K.  Kim,  H.;  Lee,  S.;  Park,  J.;  Choi, “Enhanced Object Detection for
Autonomous  Indoor  Navigation  Using LiDAR  and  Stereo  Cameras,” J.  Adv. Robot. Intell. Syst. , vol. 28, no. 4, pp. 456– 470, 2020, doi: 10.1016/j.arob.2020.04.003. [7] Espressif Systems, “ESP32-CAM: Wi-Fi +  BT  +  BLE  MCU  Module  with  2MP Camera,”  2019.  [Online].  Available: https://www.espressif.com/sites/default/fi les/documentation/esp32-
cam_datasheet_en.pdf
[8] J. S. Asri and G. Firmansyah,
“Implementasi  objek  detection  dan tracking  menggunakan  deep  learning untuk  pengolahan  citra  digital  |  Asri  | Konferensi  Nasional  Sistem  Informasi (KNSI) 2018,” pp. 8–9, 2018, [Online].Available: http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/kn si2018/article/view/439
[9] E. M. Pamungkas, B. A. A. Sumbodo, and I.  Candradewi,  “Sistem  Pendeteksi  dan
Pelacakan  Bola  dengan  Metode  Hough Circle  Transform,  Blob  Detection,  dan Camshift  Menggunakan  AR.Drone,” IJEIS  (Indonesian  J.  Electron.  Instrum. Syst. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  1,  2017,  doi: 10.22146/ijeis.15405.
[10] Y.  D.  Widiarto,  M.  E.  I.  Najoan,  and  M. D.  Putro,  “Sistem  Penggerak Robot Beroda  Vacuum  Cleaner  Berbasis  Mini Computer  Raspberry  pi,” J.  Tek.Elektro dan  Komput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  25–32, 2018.
[11] D. Ferdiansyah and A. Susanto, “Rancang Bangun Prototype Kursi Roda Menggunakan  Arduino  R3  Berbasis Android,” GATOTKACA J. (Teknik Sipil, Inform. Mesin dan Arsitektur) , vol. 1, no.
2, pp. 140–149, 2020, doi:
10.37638/gatotkaca.v1i2.86.
[12] M.  Otomatis  and  B.  Arduino,  “1)  ,  2),” vol. 2, no. 2, pp. 233–241, 2019.
[13] A.  Nur  Alfan  and  V.  Ramadhan, “Prototype Detektor Gas Dan Monitoring Suhu Berbasis Arduino Uno,” PROSISKO J. Pengemb. Ris. dan Obs. Sist. Komput. , vol.  9,  no.  2,  pp.  61–69,  2022,  doi: 10.30656/prosisko.v9i2.5380.
[14] A.  Armanto,  A.  A.  T.  Susilo,  H.  O.  L. Wijaya,  and  W.  M.  Sari,  “Pengukuran Tingkat  Kelembapan  Tanah  Dan  Suhu Berbasis  Arduino  Uno  pada  Kelompok Tani  Karya  Maju  II  (Dua),” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, p. 417,
2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4197.
[15] A.  Wahab,  M.  Rohman,  A.  Saepuddin, and M. Sulaiman, “Desain Dan Simulasi
Uji  Kekuatan  Chassis  Mobil  Sem  Jenis Prototype Menggunakan
Material Aluminium  Alloy  7075,” J.  Tek.  Mesin Indones. , vol. 17, no. 1, pp. 78–85, 2022, doi: 10.36289/jtmi.v17i1.297.
[16] M.  F.  Setiawan,  M.  N.  Witama,  and  R. Hikmah, “Perancangan Sistem
Pengolahan  Data  Produksi  Konveksi Berbasis  Java  Pada  CV  Nirwana  Bunga Abadi,” J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.
Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 202–208, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2435.
[17] W.  Supriyatin,  “Analisis  Perbandingan Pelacakan  Objek  Menggunakan  Optical Flow  Dan  Background  Estimation  Pada Kamera Bergerak,” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no.
3, pp. 191–199, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.452.191-199.
[18] R. N. Alfi, K. Hijjayanti, N. Saptoaji, and A. Rizal, “Analisis Perbandingan Kecepatan  Transfer  Data  Dengan  Kabel USB  Tipe  A  Dan  USB  Tipe  C,” NJCA
(Nusantara  J.  Comput.  Its  Appl. ,  vol.  4,
no. 2, p. 144, 2019, doi: 10.36564/njca.v4i2.156.
[19] N.  Sari,  W.  A.  Gunawan,  P.  K.  Sari,  I. Zikri,  and  A.  Syahputra,  “Analisis Algoritma Bubble Sort Secara Ascending
Dan  Descending  Serta  Implementasinya Dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman  Java,” ADI  Bisnis  Digit. Interdisiplin  J. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  16–23, 2022, doi: 10.34306/abdi.v3i1.625.
[20] M.  S.  Naufalimam,  M.  Zakiyullah Romdlony, and W. A. Cahyadi,
“Penerapan Deteksi Dan Pelacakan Objek Pada Robot Otonom  Pengumpul  Bola Tenis  Meja  Menggunakan  Pengolahan Citra Implementation of Object Detection and  Tracking  on  Autonomous  Table Tennis Ball Collector Robot Using Image Processing,” vol. 8, no. 5, pp. 4355–4361, 2021.