Elektron Jurnal Ilmiah Volume 13  Nomor  2 Desember  2021

## Penggunaan Metode You Only Look Once dalam Penentu Pindah Tanaman Cabai Besar Ternotifikasi Telegram
Feli Ramasari 1* , Firdaus 2 , Sri Nita 3 dan Kartika 4
123 Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang, Jl. Limau Manih Padang, 25164, Indonesia
4 Jurusan Teknik Elektro Universitas Malikussaleh, Jl. Tengku Chik Ditiro Lancang Garam, 24351, Indonesia *email:ramasarifeli@gmail.com, mrdauz@yahoo.com
Abstrak— Tanaman cabai besar (Capsicum Annuum L.) adalah salah satu komiditi sayuran yang mempunyai nilai ekonomi  tinggi  dalam  pemenuhan  kebutuhan  domestik  Indonesia  dengan  luas  panen  cabai  sekitar  11.400  ha  per bulannya. Salah satu tahapan dalam budidaya tanaman cabai adalah proses pindah tanam setelah penyemaian yaitu kondisi bibitnya telah memiliki 4 – 5 helai daun permanen. Dampak apabila tidak segera dipindahkan adalah tanaman tidak memiliki cukup masa adaptasi dalam menyelesaikan pertumbuhan vegetatifnya sehingga tanaman cepat menua dan  memasuki  stadia  generatif.  Pengolahan  citra  digital  dapat  diaplikasikan  ke  dalam  sistem  identifikasi  dan perhitungan  daun  permanen tanaman cabai  besar  dengan  pendekatan  deep learning. Salah satu  metode yang  dapat digunakan adalah You Only Look Once versi 4 yaitu pengembangan jaringan saraf konvolusional dalam pendeteksian objek berupa hasil prediksi kotak pembatas dengan backbone CSPdarknet53. Model YOLOv4 diintegrasikan dengan mini  komputer Raspberry Pi 4 model B  dan pengiriman notifikasi  melalui fitur Bot pada aplikasi Telegram. Dataset citra yang digunakan adalah 135 buah dengan 1409 sampel kelas permanen dan 1945 sampel untuk kelas muda. Sistem ini berhasil diterapkan dengan nilai keakuratan identifikasi dan perhitungan yaitu 92,85% serta nilai  inference time pendeteksian satu buah tanaman adalah 11,88 detik dan pada pengiriman notifikasi adalah 25,29 detik.
Kata Kunci: YOLOv4, Raspberry Pi, Telegram, kotak pembatas, daun permanen
Abstract—  Capsicum  Annuum  L.  is  one  of  the  vegetable  commodities  that  have  high  economic  value  in  fulfilling Indonesia's domestic needs with an area of chili harvest of around 11,400 ha per month. One of the stages in the cultivation of chili plants is the process of transplanting after sowing, namely the condition of the seeds having 4-5 permanent leaves. The impact if it is not immediately transferred is that the plant does not have enough adaptation period in completing its vegetative growth so that the plant quickly ages and enters the generative stage. Digital image processing can be applied to the identification and calculation of permanent leaves of large chili plants with a deep learning approach. One method that can be used is You Only Look Once version 4, which is the development of a convolutional neural network in object detection in the form of boundary box prediction results with a CSPdarknet53 backbone. The YOLOv4 model is integrated with the Raspberry Pi 4 Model B mini computer and sends notifications via the Bot feature in the Telegram application. The image dataset used is 135 pieces with 1409 samples for permanent class and 1945 samples for the young class. This system was successfully implemented with the identification and calculation accuracy value of 92.85% and the inference time value for the detection of one plant was 11.88 seconds and for sending notifications was 25.29 seconds.
Keywords : YOLOv4, Raspberry Pi, Telegram, bounding boxes, permanent leaves
© 2021 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Metode You Only Look Once (YOLO) adalah salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi jenis dan  letak  objek  pada  sebuah  gambar  secara real-time dengan menggunakan jaringan konvolusi ( convolution network ). Metode ini dapat memprediksi memprediksi kotak-kotak  pembatas  ( bounding  boxes )  dan  kelas probablilitas  untuk  setiap  kotak  sehingga  dapat menghasilkan  prediksi  objek  yang  akurat  [1].  Metode ini  merupakan  hasil  dari  perkembangan  teknologi dalam  bidang computer  vision sehingga  memungkin- kan  perangkat  untuk  mendeteksi,  mengolongkan  dan menghitung  sendiri  objek  pada  gambar.  Selanjutnya, data  hasil  dapat  dimanfaatkan  diberbagai  bidang
kehidupan  dan  bisa  dikombinasikan  dengan  sistem tertanam untuk pengaplikasian secara langsung.
Penggunaan metode YOLO telah banyak diimplementasikan  pada  beberapa  bidang  contohnya pada tahun 2018, C. S. Asha dan A. V. Narasimhadhan membuat sistem penghitung kendaraan untuk mengestimasi trafik jalanan secara real-time [2] . Masih pada bidang yang sama, pada tahun 2019, Huansheng Song  et  al  membuat  sistem  deteksi  dan  penghitungan kendaraan  menggunakan  YOLO  versi  3  yang  hasil eksperimennya  membuktikan  bahwa  metode  deteksi dan pelacakan kendaraan yang diusulkan untuk adegan video  pengawasan  jalan  raya  memiliki  kinerja  dan kepraktisan  yang  baik  dibandingkan  dengan  metode tradisional  dalam  memantau  lalu  lintas  kendaraan
Feli Ramasari dkk : Penggunaan Metode You Only Look Once dalam Penentu Pindah Tanaman Cabai Besar Ternotifikasi Telegram
dengan  perangkat  keras  [3].  Pada  bidang  peternakan ikan juga telah dilakukan pengimplementasian YOLO yang  digabungkan  dengan  algoritma Multi-Scale Retinex (MSR)  tahun  2020  yang  mencapai  akuransi maksimum untuk mendeteksi ukuran ikan, menghitung jumlah  dan  fitur  gerakan  pada  kolam  ikan  dalam  air keruh  [4].  Pada  tahun    yang  sama,  Kenta  Itakura  dan Fumiki Hosoi mengaplikasikan metode YOLO versi 2 dalam  pengukuran  pohon  menggunakan  kamera  360° yang  menghasilkan  perkiraan  otomatis  beberapa parameter  struktur  pohon  dan  berkontribusi  pada pengukuran pohon yang lebih efisien [5]. Tidak hanya pada  tanaman  pohon,  tanaman Arabidopsis  Thaliana pun dijadikan sebagai objek penelitian  pada tahun 2020 dengan  menciptakan  perangkat  robotik  darat  otonom yang mampu mendeteksi dan menghitung daun hampir secara real-time menggunakan  metode  Tiny-YOLO versi  3  dan  Open  CV  [6].  Berdasarkan  beberapa implementasi  diatas,  YOLO  banyak  digunakan  untuk pendeteksian,  pengukuran  dan  perhitungan  objek dengan  data  uji  berupa  video  atau  gambar  dengan beberapa  metode  atau  algoritma  pendukung  yang sesuai.
Metode You Only Look Once dengan keunggulannya  dapat  digunakan  dalam  bidang pertanian dengan harapan bahwa hal ini dapat membuat peningkatan  keefektifan  dan  hasil  panen  nantinya. Salah  satu  komoditi  sayuran  pada  bidang  pertanian yang  mempunyai  nilai  ekonomi  tinggi  karena peranannya  yang  cukup  besar  dalam  pemenuhan kebutuhan  masyarakat  domestik  sebagai  bahan makanan  maupun  bahan  baku  olahan  adalah  tanaman cabai  besar  ( Capsicum  Annuum  L. )[7].  Pemenuhan kebutuhan  masyarakat  Indonesia  terhadap  tanaman cabai besar  diperlukan luas panen cabai sekitar 11.400 ha  per  bulannya  [7].  Pada  proses  budidaya  tanaman cabai  diperlukan  tahap  penyemaian  agar  mengurangi risiko  kematian  bibit  pada  lahan  pertanian  [8]  yang tentunya akan mengurangi produktivitas panen. Proses setelah penyemaian adalah pemindahan bibit cabai dari medium penyemaian ke lahan pertanian terbuka setelah bibit berumur sekitar 1 bulan hingga bibit memiliki 4 – 5  helai  daun  permanen.  Proses  pemindahan  ini  harus segera  dilakukan  setelah  tanaman  memasuki  umur pindah  tanamnya  karena  akan  mempercepat  adaptasi tanaman  terhadap  lingkungan,  sehingga  pertumbuhan tanaman  tidak  terhambat  dan  dapat  menghasilkan bagian  vegetatif  yang  lebih  baik.  Apabila  proses pemindahan  telambat  dari  umur  pindah  yang  dapat disebabkan  oleh  faktor  kelalaian  manusia  maka tanaman tidak memiliki masa adaptasi yang cukup dan menyelesaikan  pertumbuhan  vegetatifnya,  sehingga tanaman  menjadi  cepat  menua  dan  cepat  memasuki stadia  generatif  [8].  Oleh  sebab  itu  diperlukannya ketepatan  waktu  pindah  untuk  menghilangkan  risiko pendeknya umur panen tanaman cabai karena tanaman menjadi  cepat  menua  yang  akan  berefek  terhadap jumlah panennya.
Pentingnya  memperhatikan  umur  pindah  pada tanaman  cabai  ( Capsicum  Annuum  L. )  diperlukan
pemantauan  kondisi  bibit  siap  pindah  ke  lahan  yaitu telah  memiliki  4  –  5  helai  daun  permanen  dan pemilihan  tanaman  yang  akan  dipindahkan  [8].  Pada kasus ini, pengoptimalan pemantauan untuk mengurangi  faktor  kelalaian  manusia  dapat  dilakukan dengan  mengkombinasikan  keunggulan  dari  metode You  Only  Look  Once dan  fasilitas  komunikasi  data nirkabel sebagai penyampaian pesan hasil pemantauan.
Gambar 1. Flow Chart Sistem
Gambar 2. Blok Diagram Sistem
II. METODE
A. Konsep Perancangan Sistem  alat  yang  dibuat  adalah  sistem  notifikasi pendeteksian umur pindah tanaman cabai besar dengan flow chart dan blok diagram sistem dapat dilihat pada gambar  1  dan  2.    Pada  kedua  gambar  tersebut  dapat dilihat bahwa sistem dibuat dengan menggunakan mini komputer Raspberry  Pi  4  model  B sebagai mikrokontroler yang memproses program pengambilan citra  tanaman  cabai  menggunakan DCS-930L  Wi-Fi Day  Camera dengan  ukuran  citra  640 × 480  px. Selanjutnya citra diolah dengan beberapa tahapan yaitu pemotongan  citra  gambar  menjadi  6  bagian  dengan ukuran  sama,  pendeteksian  dan  penjumlahan  jumlah daun  menggunakan  metode You  Only  Look  Once (YOLO)  serta  pengiriman  notifikasi  tanaman  yang dapat segera di pindah tanam melalui aplikasi Telegram pada ponsel pengguna.
Dataset  citra  yang  digunakan  adalah  sekumpulan citra  daun  tanaman  cabai  besar  jenis  cabe  keriting Andaleh  yang  biasa  ditanam  di  daerah  Kecamatan  X Koto,  Kabupaten  Tanah  Datar  dan  sekitarnya  yang masih  dalam  proses  pembibitan  dengan  rentang  usia
Feli Ramasari dkk : Penggunaan Metode You Only Look Once dalam Penentu Pindah Tanaman Cabai Besar Ternotifikasi Telegram
sekitar 2 – 4 minggu baik yang sudah memiliki jumlah daun 4 – 5 helai daun permanen maupun tidak. Proses pengambilan  citra  dilakukan  dengan  memotret  daun dan kumpulan daun tanaman cabai besar menggunakan DCS-930L  Wi-Fi  Day  Camera. Dataset  tersebut kemudian  dilakukan  anotasi  citra  yang  selanjutnya akan  di  proses  pada  bagian  deteksi  objek  dengan melakukan  pelatihan  ( training )  menggunakan  salah satu algoritme deep learning yaitu You Only Look Once (YOLO) versi 4. Hasil dari pelatihan adalah berupa file bobot  dengan  ektansi  *.weight  yang  selanjutnya dipergunakan  untuk  proses  tes  prediksi  dengan file konfigurasi  (.cfg)  yang  sudah  dimodifikasi  sesuai jumlah  kelas dan  spesifikasi  penggunaannya.  Proses perhitungan  jumlah  daun  dari  tanaman  menggunakan pustaka  perangkat  lunak  yang  bersifat  terbuka  yaitu TensorFlow dengan menghitung kotak pembatas pada setiap  kelas  klasifikasi  yang  diberikan  yaitu  daun permanen  dan  daun  muda.  Pada  tahap  akhir,  semua pemograman  yang  berhasil  mencapai  tujuan  akan diimplementasikan ke Raspberry Pi dengan bobot hasil pemodelan  menggunakan  metode  YOLO  versi  4 dikonversi  terlebih  dahulu  ke  TensorFlow  Lite , sehingga Raspberry  Pi dan  kamera DCS-930L  Wi-Fi day  Camera menjadi  satu  kesatuan  sistem  tertanam ( embedded system ).
B. Akuisisi Citra Akuisisi citra adalah proses pengambilan citra dari kamera  sebagai  input  untuk  perangkat  pemprosesan yaitu Raspberry  Pi. Proses  pengiriman  data  citra  dari kamera  ke Raspberry  Pi menggunakan  protokol File Transfer Protocol (FTP) dengan Raspberry Pi sebagai FTP-Server yaitu  tempat  pelayanan  yang  berperan dalam  tempat  penyimpanan  data  dan  transfer  data  ke FTP-Client. Sementara  itu, DCS-930L  Wi-Fi  Day Camera berperan sebagai FTP-Client yaitu melakukan transfer  data  citra  yang  diambil  ke Raspberry  Pi atau dengan kata lain melakukan proses upload ke direktori yang sudah ditentukan pada di Raspberry Pi .

## C. Cropping Image
Cropping  image merupakan  kegiatan  memotong citra  menjadi  beberapa  bagian  yang  diinginkan. Pemotongan berdasarkan pembagian ukuran lebar dan panjang  citra  dan  dibagi  sama  besar  dengan  satuan pixel. Setiap  bagian  hasil  pemotongan  disimpan menjadi sebuah citra baru kemudian citra tersebut akan menjadi  input  pada  tahapan  deteksi  dan  perhitungan jumlah  daun  nantinya.  Proses cropping  image secara interaktif  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Variabel  c adalah citra hasil pemotongan tiap daerah yang ditandai dengan nilai tiap c adalah 213 × 240 px
D. Anotasi Citra Anotasi citra  merupakan tahapan pemberian kotak batas ( bounding box ) dan label kelas pada citra yang dijadikan  sebagai  objek  penelitian.  Keluaran  dari proses anotasi citra untuk YOLO adalah dokumen teks standar  yang  tidak  diformat  dengan  ekstensi  *.txt.  Isi
pada  dokumen  teksnya  dijelaskan  pada  gambar  4, Proses  anotasi  citra  dilakukan  dengan  menggunakan master labelImg . Proses instalasi master labelImg dapat dilakukan  dengan  berbagai  cara  tergantung  dengan sistem operasi pada personal computer seperti Ubuntu, Windows atau Mac-OS.
Gambar 3. Prose Cropping Image menjadi 6 bagian
Gambar 4. Penjelasan Isi Dokumen Hasil Anotasi Citra
Tabel 1. Konfigurasi YOLOv4 dalam proses training Tabel 2. Tabel Confusion Matrix
E. Pelatihan Model
Proses  pelatihan  / training model  ini  dilakukan  di Google  Colaboratory atau disingkat  menjadi “Colab” yang  menyediakan  fasilitas  notebook  jupyter  gratis berbasis  Python  yang  dapat  dijalankan  di browser penggunanya.  Fasilitas  lainnya  adalah  kesempatan akses gratis GPU ( Graphics Processing Unit ) dan TPU ( Tensor Processing Unit ) berupa virtual machine dari Google. Fasilitas yang diperlukan pada proses training model  ini  adalah  fasilitas  GPU. Framework yang digunakan  adalah Darknet dengan backbone yaitu
Jenis Konfigurasi Keterangan Batch 64 Subdivision 16 Max_batches 6000 Steps 4800, 5400 Network size width 416 Network size height 416 Classes 2 Filters pada lapisan konvolusi terakhir 21 Confusion Matrix Kebenaran Positive Negative Prediksi Positive True Positive False Positive Negative False Negative True Negative
Feli Ramasari dkk : Penggunaan Metode You Only Look Once dalam Penentu Pindah Tanaman Cabai Besar Ternotifikasi Telegram
CSPDarknet53. Pada  tahapan  awal  pelatihan,  dataset dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  90%  untuk  proses training dan 10% untuk proses test. Selain permisahan dataset,  hal  lain  yang  harus  dilakukan  adalah melakukan  konfigurasi  awal  pada  beberapa  aspek penting  seperti file  Make dengan  mengaktifkan penggunaan pada OpenCV, GPU ( Graphics Processing Unit ),  CUDNN,  CUDNN_HALF,  dan  LIBSO. Konfigurasi  selanjutnya  adalah  pemberian  nilai parameter  yang  sesuai  pada  table  1.  Hasil  pelatihan model ini adalah file dengan format .weights yaitu file yang  berisi  urutan  bobot  yang  berkaitan  dengan Sequence Alignment and Modeling.
F. Evaluasi Model Pengujian  performasi  dari  model  yang  dipilih menggunakan  metode  matrix  dasar  untuk  algoritma deteksi objek yaitu Confusion Matrix yang disebut juga sebagai error  matrix dengan  pertimbangan  nilai parameter Intersection  over  Union (IoU).  IoU merepresentasikan persentase irisan antara kotak batas yang  sebenarnya  dengan  kotak  batas  hasil  prediksi. Nilai  IoU  dapat  dilihat  pada  hasil  prediksi  dengan rentang  0  sampai  dengan  1.  Semakin  besar  nilai  IoU nya maka semakin akurat objek yang dideteksi, dengan IoU dikalkulasikan berdasarkan persamaan 1:

## 𝐼𝑜𝑈 = 𝐼𝑟𝑖𝑠𝑎𝑛
𝐺𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙  ∩  𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙  ∪  𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 (1)
Nilai  IoU  sebesar  0.5  dijadikan  sebagai  nilai ambang  batas  pada  penentuan  kriteria Confusion Matrix [9] seperti  tampak  pada  tabel  2  yaitu True Positive,  False  Positive,  True  Negative dan False Negative sebagai berikut :
1. True  Positive (TP),  model  memprediksi  objek dengan benar dan nilai IoU ≥ 0.5.
2. False  Positive (FP),  model  salah  prediksi  dengan memprediksi objek lain diluar kelas (latar belakang) atau memiliki nilai IoU < 0.5
3. False Negative (FN), model tidak mendeteksi objek yang seharusnya terdeteksi pada data uji.
4. True Negative (TN), model tidak melakukan deteksi pada data uji yang seharusnya memang tidak perlu dideteksi.
Hasil dari Confusion Matrix ini menjadi input pada perhitungan  nilai precision,  recall, F-score dan accuracy.  Precision mengukur  akurasi  model  dalam mengklasifikasikan  sampel  sebagai  positif  yang  mana persamaan dari precision adalah sebagai berikut :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2)
Recall mengukur  kemampuan  model  untuk mendeteksi  sampel  positif.  Semakin  tinggi recall , semakin banyak sampel positif yang terdeteksi dengan persamaan dari recall adalah sebagai berikut :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
F-score dapat  diartikan  sebagai  rata-rata tertimbang  dari precision dan recall dengan  nilai terbaik adalah 1 dan nilai terburuk adalah 0. Persamaan
untuk menghitung F-score terdapat pada persamaan 4 [10]
𝐹 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Perhitungan selanjutnya adalah perhitungan akurasi dari  model  YOLO  dengan  dua  jenis  perhitungan akurasi  yaitu Detection  Accuracy (DA) yang  memuat nilai seberapa akurat metode YOLO dapat mendeteksi suatu  objek  dan Recognition  Accuracy (RA)  yang memuat  nilau  seberapa  akurat  metode  YOLO  dalam mengenai  suatu  objek . Kedua  nilai  akurasi  ini  dapat dilihat  melalui  persamaan  5  dan  6  dengan  melakukan perbandingan antara label yang tepat dan sesuai dengan kelasnya [11].
𝐷𝐴(%) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘 (5) 𝑅𝐴 (%) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘 (6)
G. Pembuatan Sistem Notifikasi Telegram Sistem  notifikasi  yang  dibuat  menggunakan  fitur BotFather,  fitur  ini  merupakan  aplikasi  pihak  ketiga yang  memungkinkan  pengguna  dapat  berinteraksi dengan  Bot  dengan  mengirimi  pesan  permintaan sebaris.  Permintaan  tersebut  akan  dibalas  oleh  Bot secara otomatis yang disesuaikan dengan program atau pengaturannya, contohnya pada sistem pemberitahuan berita terkini, pencarian otomatis, dan lain sebagainya. BotFather  akan  mengirimkan  token  untuk  mengakses HTTP  API  dari  bot  telegram  yang  digunakan  untuk pengembangan  bot  sehingga  dapat  diatur  untuk melakukan pengiriman pesan notifikasi pesan pemindahan tanaman ke pengguna.
H. Implementasi ke Raspberry Pi Sebelum  diimplementasikan  ke Raspberry  Pi, model  YOLOv4  harus  dikonversikan  ke framework TensorFlow  Lite  karena  memiliki  peforma  tinggi dengan  akselerasi  perangkat  keras  dan  optimalisasi model  sehingga  dapat  diterapkan  ke Raspberry  Pi. Proses  konversi  ini  masih  menggunakan  arsitektur YOLOv4,  dengan backbone CSPdarknet53  yang berubah hanya pada bagian framework -nya yaitu tflite. Selanjutnya  dilakukan  pemasangan  paket  perangkat lunak  pendukung  yaitu; OpenCV-python,  Tensorflow untuk  tipe  Raspberry  Pi,  Python-Telegram-Bot,  absl, numpy, dan colorsys.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Evaluasi Model Citra Daun Hasil  pelatihan  ( training )  model  YOLO  yang dilakukan  sesuai  dengan  konfigurasi  pada  tabel  2 memiliki proses iterasi sebanyak 6000 yang berasal dari pengaturan  nilai max_batches yaitu  banyaknya  iterasi yang dilakukan.  Pemilihan jumlah 6000 iterasi adalah untuk  mengetahui  nilai  iterasi  yang  sesuai  untuk mendapatkan  hasil  deteksi  model  terbaik.  Hubungan antara jumlah iterasi dengan hasil deteksi model dapat diketahui dengan membandingkan hasil nilai accuracy dan  nilai confidence. Pada  bobot  dengan  iterasi  1000,
Feli Ramasari dkk : Penggunaan Metode You Only Look Once dalam Penentu Pindah Tanaman Cabai Besar Ternotifikasi Telegram
2000, 3000, 4000, 5000 dan 6000 pada sampel gambar yang  sama.  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan didapatkan  hasil  nilai  rata-rata  dari accuracy pada iterasi  4000  sampai  dengan  6000  adalah  100  %, sementara itu nilai rata-rata dari accuracy pada iterasi 1000 sampai dengan 3000 mengalami kenaikan nilai.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Deteksi pada Setiap Model per Seribu
Iterasi No Citra Awal Iterasi Ke- Deteksi Citra Deskripsi 1 1000 Permanen 4 TP & 1 FN Accuracy:80 % Muda 1 TP Accuracy:100% 2000 Permanen 5 TP Accuracy:100% Muda 1 TP Accuracy:100% 3000 Permanen 5 TP Accuracy:100% Muda 1 TP Accuracy:100 % 4000 Permanen 5 TP Accuracy:100% Muda 1 TP Accuracy:100 % 5000 Permanen 5 TP Accuracy:100 % Muda 1 TP Accuracy:100% 6000 Permanen 5 TP Accuracy:100% Muda 1 TP Accuracy:100 % 2. 1000 Permanen 3 TP & 1 FN Accuracy:75% Muda 2 TP 1 FP Accuracy:60% 2000 Permanen 3 TP & 1 FN Accuracy:75% Muda 2 TP & 1 FP Accuracy:60% 3000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 2 TP Accuracy:100 % 4000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 2 TP Accuracy:100 %
5000 Permanen 4 TP
Accuracy:100 %
Muda 2 TP Accuracy:100 % 6000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 2 TP Accuracy:100 % 3. 1000 Permanen 4 TP & 1 FN Accuracy:80 % Muda 3 TP & 1 FN Accuracy:75% 2000 Permanen 5 TP Accuracy:100 % Muda 4 TP Accuracy:100 % 3000 Permanen 5 TP Accuracy:100 % Muda 4 TP Accuracy:100 % 4000 Permanen 5 TP Accuracy:100 % Muda 4 TP Accuracy:100 % 5000 Permanen 5 TP Accuracy:100 % Muda 4 TP Accuracy:100 % 6000 Permanen 5 TP Accuracy:100 % Muda 4 TP Accuracy:100 % 4. 1000 Permanen 2 TP & 2 FN Accuracy:50% Muda 2 TP & 1 FP Accuracy:60 % 2000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 2 TP Accuracy:100 % 3000 Permanen 3 TP & 1 FN Accuracy:75 % Muda 2 TP Accuracy:100% 4000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda
2 TP
Accuracy:100 %
Feli Ramasari dkk : Penggunaan Metode You Only Look Once dalam Penentu Pindah Tanaman Cabai Besar Ternotifikasi Telegram
5000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 2 TP Accuracy:100 % 6000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 2 TP Accuracy:100 % 5. 1000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 1 TP Accuracy:100 % 2000 Permanen 2 TP & 2 FN Accuracy:50 % Muda 1 TP & 3 FP Accuracy:25% 3000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 1 TP Accuracy:100 % 4000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 1 TP Accuracy:100 % 5000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 1 TP Accuracy:100 % 6000 Permanen 4 TP Accuracy:100 % Muda 1 TP Accuracy:100 %
Gambar 5. Perbandingan Kualitas Bobot Model per Seribu Iterasi
Tabel 3 merupakan perbandingan hasil deteksi pada setiap  model  per  seribu  iterasi  dengan  menggunakan data  lima  buat  gambar  berbeda  yang  didapatkan  dari proses pembagian dataset sebelumnya. Pada tabel dapat
dilihat  perbandingan  nilai confidence setiap  gambar dengan total objek terdeteksi adalah 32 buah, memiliki perbandingan nilai rata-rata confidence per tiap seribu iterasi  adalah  0.732,  0.877,  0.953,  0.982,  0.979,  dan 0,996.  Nilai confidence yang  mendekati  nilai  1 menunjukkan  hasil  prediksi  dengan  keakuratan  tinggi sehingga objek yang diprediksi adalah benar dan sesuai dengan  kelas  objeknya.  Nilai accuracy dan  nilai confidence per seribu bobot model iterasi menunjukkan kenaikan nilai yang dapat dilihat pada grafik di gambar 5.  Hal  ini  dikarenakan  semakin  banyak  iterasi  maka semakin banyak langkah untuk mencapai minimal error dari  prediksi  objek  yang  lebih  akurat.  Sehingga berdasarkan  data  tersebut,  model  yang  sebaiknya digunakan  adalah  bobot  model  dengan  iterasi  6000 iterasi  yang  memiliki  nilai accuracy dan confidence lebih  baik  dibandingkan  dengan  bobot  model  dengan nilai iterasi dibawahnya.
Langkah evaluasi model selanjutnya adalah dengan menggunakan Confusion  Matrix pada  bobot  model deteksi  yang  sama  yaitu  bobot  model  deteksi  yang menghasilkan accuracy dan confidence dengan  nilai terbaik.  Data  pengujian  menggunakan  25  gambar dengan setiap gambar dibagi menjadi dua kelas deteksi yaitu  kelas  permanen  dan  kelas  muda.  Confusion Matrik  pada  masing-masing  kelas  dapat  dilihat  pada tabel  4  dan  tabel  5.  Hasil  dari  penggunaan Confusion Matrix ini  digunakan  untuk  memperhitungkan  nilai parameter-parameter evaluasi sebelumnya dengan hasil yang diperlihatkan pada tabel 6. Hasil nilai pada setiap parameter untuk kelas permanen memiliki angka yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kelas  muda.  Pada tabel 6 objek permanen dapat dikenali dengan akurasi 92,85%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  YOLO dapat  mengenali  objek  kelas  permanen  dengan  baik yang  mana  kelas  ini  menjadi  penentu  pindah  tanam bibit  tanaman  cabai.  Sehingga  dapat  dilakukan penjumlahan  kotak  prediksi  daun  permanen  sebagai angka yang menunjukkan jumlah daun permanen pada suatu tanaman. Apabila jumlah besar sama dari 4 buah maka, tanaman siap dipindahkan.
Tabel 4. Confusion Matrix Kelas Permanen Confusion Matrix Kelas Permanen Kebenaran Positive Negative Prediksi Positive 78 4 Negative 2 0 Tabel 5. Confusion Matrix Kelas Muda Confusion Matrix Kelas Muda Kebenaran Positive Negative Prediksi Positive 41 0 Negative 37 0 Tabel 6. Perbandingan Parameter Evaluasi per Kelas Parameter Permanen Muda Precision 0.95121 1 Recall 0,975 0,525641 F-Score 0,96295 0,689075 Detection Accuracy (%) 97,61904 52,5641 Recognition Accuracy (%) 92,85714 52,5641
Feli Ramasari dkk : Penggunaan Metode You Only Look Once dalam Penentu Pindah Tanaman Cabai Besar Ternotifikasi Telegram

## B. Evaluasi Sistem Notifikasi Telegram
Pada  bagian  sistem  notifikasi  Telegram  yang diimplementasikan  ke Raspberry  Pi dapat  ber- komunikasi  dengan  baik  dengan  bot  Telegram  yang dibangun  untuk  mengirim  pesan  notifikasi  dan menjalankan  program  deteksi. Request dan Respond dari Raspberry  Pi berhasil  mengikuti  skema  pada gambar  6.  Skema  ini  dibuat  sesuai  dengan  tujuan penelitian  yaitu  pemberian  notifikasi  pindah  tanam pada  bibit  tanaman  cabai  dengan  jenis  cabe  kriting andaleh  yang  biasa  ditanam  di  daerah  Kecamatan  X Koto, Kabupaten Tanah Datar sekitarnya. Pada bagian dokumen text yang  dikirim  berisikan  rincian  tanaman yang dapat dipindah tanam dan jumlah daun permanen serta daun mudanya. Selain itu, apabila tidak ditemukan identifikasi  daun  pada  gambar,  maka  status  rincian pada tanaman tersebut adalah tidak ada tanaman.
Gambar 6. Alur Pesan pada Telegram
Pengukuran inference time pada peng- implementasian  model  YOLOv4  dilakukan  menjadi dua buah kondisi yaitu pada saat proses model sedang melakukan  deteksi  untuk  satu  buah  tanaman  dan keadaan kedua adalah pada saat proses deteksi hingga pengiriman pesan notifikasi melalui aplikasi Telegram. Rata-rata inference  time pada  kondisi  pertama  adalah 11,8855965  detik,  dan  pada  kondisi  kedua  memiliki rata-rata inference  time adalah  25,294732  detik.  Pada gambar 7 terlihat perbandingan inference time pada saat menggunakan Raspberry  Pi dan  pada  saat  meng- gunakan Personal  Computer dengan  spesifikasi prosessor intel core i5 yang juga sama-sama dijalankan dengan  CPU  mendapatkan  hasil  lebih  cepat  untuk menjalankan model pemogramannya. Hal ini dikarena processor yang  berfungsi  dalam  pengolahan  datanya memiliki spesifikasi yang lebih tinggi.
Gambar 7. Perbandingan Nilai Inference Time

## IV. KESIMPULAN
Sistem  notifikasi  Telegram  dalam  penentu  pindah tanaman cabai besar dapat dibuat dengan menerapkan metode You Only Look Once versi 4 dengan backbone CSPdarknet53. Pada  proses  pengimplementasian  ke Raspberry  Pi  4  model  B, model  YOLOv4  perlu  di konversi  ke framework TensorFlow  Lite  dengan  hasil pengukuran  rata-rata inference  time pada  saat menjalankan satu deteksi pemodelan adalah 11,8855965  detik.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena penggunaan  TensorFlow  Lite  dapat  memperkecil ukuran model ( small code footprint ) dan inference time yang lebih cepat sehingga memungkinkan TensorFlow Lite untuk mengeksekusi secara efisien pada perangkat dengan  sumber  daya  komputasi  dan  memori  yang terbatas  seperti Raspberry  Pi .  Hasil  perhitungan  nilai parameter  akurasi  pengenalan  dan  perhitungan  objek daun permanennya adalah 92.8257% yang menunjukkan bahwa objek dapat diidentifikasi sebagai kelas  permanen  dengan  baik  karena  banyaknya  objek yang dikenali bernilai positive.
Saran  untuk  pengembangan  selanjutnya  adalah memperbanyak data train untuk dataset citra sehingga dapat  mengoptimalkan  akurasi  dari  model  YOLOv4, menggunakan  kamera  dengan  resolusi  tinggi  sebagai perangkat  akuisisi  citra  digitalnya  untuk  penerapan  di wilayah yang lebih luas, menggunakan jenis komputer mini  yang  memiliki  spesifikasi  komputasi  yang  lebih tinggi seperti Jetson Nano sebagai pengganti Raspberry Pi sehingga  mempercepat inference  time pada  saat menjalankan  pemograman.  Serta,  konsep  peng- implementasian pada penelitian ini dapat di lakukan ke bidang lainnya.

## REFERENSI
[1] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look  once:  Unified,  real-time  object  detection,” Proc.  IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , vol. 2016- Decem, pp. 779–788, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.91.
[2]  S.  Shinde,  A.  Kothari,  and  V.  Gupta,  “YOLO  based  Human Action Recognition and Localization,” Procedia Comput. Sci. , vol. 133, no. 2018, pp. 831–838, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.07.112.
[3] H. Song, H. Liang, H. Li, Z. Dai, and X. Yun, “Vision-based vehicle detection and counting system using deep learning in highway scenes,” Eur. Transp. Res. Rev. , vol. 11, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s12544-019-0390-4.
[4] H. E. D. Mohamed et al. , “MSR-YOLO: Method to Enhance
Feli Ramasari dkk : Penggunaan Metode You Only Look Once dalam Penentu Pindah Tanaman Cabai Besar Ternotifikasi Telegram
Fish  Detection  and  Tracking  in  Fish  Farms,” Procedia Comput.  Sci. ,  vol.  170,  no.  2019,  pp.  539–546,  2020,  doi: 10.1016/j.procs.2020.03.123.
[5]  K. Itakura and F. Hosoi, “Automatic tree detection from three- dimensional images reconstructed from 360 spherical camera using  YOLO  v2,” Remote  Sens. ,  vol.  12,  no.  6,  2020,  doi: 10.3390/rs12060988.
[6] M. Buzzy, V. Thesma, M. Davoodi, and J. M. Velni, “Real- time plant leaf counting using deep object detection networks,” Sensors  (Switzerland) ,  vol.  20,  no.  23,  pp.  1–14,  2020,  doi: 10.3390/s20236896.
[7] R. Suryani, Outlook cabai . Indonesia : Pusat Data dan Sistem
Informasi Pertanian Sekretariat Jendral Kementrian Pertanian.
2018.
[8] S.  Swastika,  D.  Pratama,  T.  Hidayat,  and  K.  B.  Andri, Buku Petunjuk Teknis Teknologi Budidaya Cabai Merah . 2017.
[9] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for  image  recognition,” Proc.  IEEE  Comput.  Soc.  Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , vol. 2016-December, pp. 770– 778, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[10]  A.  Hamidisepehr,  S.  V.  Mirnezami,  and  J.  K.  Ward, “Comparison  of  object  detection  methods  for  corn  damage assessment using deep learning,” Trans. ASABE , vol. 63, no.
6, pp. 1969–1980, 2020, doi: 10.13031/TRANS.13791.
[11]  Y.  Umar,  Hanafi,  S.  Mardi,  Nugroho,  Susiki,  and  R.  F. Rachmadi,  “Deteksi  Penggunaan  Helm  Pada  Pengendara Bermotor Berbasis Deep Learning,” 2020.