Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 09, No. 01, hal. 8- 14, Mei 2020

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Junita Sri Wisna H 1,* , Tekad Matulatan 2 , Nurul Hayaty 3 1,2,3 Jurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: junitasriwisna18@gmail.com
Abstract —The Activities on the highway that involve vehicles often have congestion problems due to the tightening of the quantity of vehicles on the highway. In addition, there are also problems of order and violations, the use of improper routes, such as vehicles entering the lane that are not intended for the vehicle. Therefore, researchers designed a vehicle detection application in real time based on Android using the YOLO method (You Only Look Once). The analysis carried out using 200 datasets, 4 classes, 10 batches, and 200 epochs. The training process was carried out up to 4000 steps, and the storage of checkpoints to the form of protobuf file was done at steps 800, 1000, 1200, 1400,  1600,  1800,  2000,  3000,  and  4000.  Bounding  boxes  successfully  detected  and  classified objects  correctly.  This  test  is  done  using  a  xiaomi  redmi  4X  smartphone  with  a  video  resolution measuring 768x432 pixels.
Keywords —YOLO (You Only Look Once), Real Time, Bounding Box, Training, Testing.
Intisari —Aktivitas  di  jalan  raya  yang  melibatkan  kendaraan  seringkali  terdapat  masalah kemacetan akibat memadatnya kuantitas kendaraan yang berada di jalan raya. Selain itu, ada pula masalah  ketertiban  dan  pelanggarannya,  penggunaan  jalur  yang  tidak  pada  tempatnya,  misalnya seperti  kendaraan  yang  masuk  ke  jalur  yang  tidak  diperuntukkan  bagi  kendaraan  tersebut.  Oleh sebab itu, peneliti merancang sebuah aplikasi deteksi kendaraan secara real time berbasis android menggunakan metode YOLO ( You Only Look Once ). Analisa yang dilakukan menggunakan jumlah dataset sebanyak 200, 4 kelas, 10 batch , dan 200 epoch . Proses pelatihan dilakukan hingga 4.000 step , dan penyimpanan checkpoint ke bentuk protobuf file dilakukan pada step 800, 1.000, 1.200, 1.400,  1.600,  1.800,  2.000,  3.000,  dan  4.000. Bounding  box berhasil  mendeteksi  dan mengklasifikasi  objek  secara  tepat.  Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan  perangkat smartphone xiaomi redmi 4X dengan resolusi video berukuran 768x432 piksel.
Kata kunci —YOLO ( You Only Look Once ), Real Time , Kotak Pembatas, Pelatihan, Pengujian.

## I. P ENDAHULUAN
Menurut    UU  Republik  Indonesia  Nomor 22  Tahun  2009  Tentang  Lalu  Lintas  dan Angkutan  Jalan,  kendaraan  adalah  suatu  sarana angkut  di  jalan  yang  terdiri  atas  kendaraan bermotor  dan  kendaraan  tidak  bermotor. Kendaraan  bermotor  adalah  setiap  kendaraan yang digerakkan oleh peralatan mekanik  berupa
mesin selain kendaraan yang berjalan di atas rel. Sedangkan  kendaraan  tidak  bermotor  adalah setiap  kendaraan  yang  digerakkan  oleh  tenaga manusia atau hewan.
Aktivitas  yang  seringkali  terjadi  di  jalan raya yang melibatkan kendaraan-kendaraan, baik dalam  kuantitas  yang  banyak  maupun  sedikit memiliki  permasalahan  salah  satunya  adalah

## Deteksi Kendaraan Secara Real Time Menggunakan Metode YOLO Berbasis Android
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 09, No. 01, hal. 8- 14, Mei 2020
masalah kemacetan akibat memadatnya kuantitas kendaraan  yang berada di  jalan raya. Selain itu, ada pula masalah  yang sering ditimbulkan ialah kurangnya ketertiban dan penggunaan jalur yang tidak  pada  tempatnya,  misalnya  seperti kendaraan  yang  masuk  ke  jalur  yang  tidak diperuntukkan  bagi  kendaraan  tersebut.  Oleh karena  itu,  pendeteksian  kendaraan  dapat digunakan  untuk  membantu  memantau  kondisi jalan  raya  dan  memantau  pelanggaran  pada penggunaan jalur khusus.
Dalam penelitian ini, menggunakan sebuah metode dalam hal pendeteksian secara real time . Metode  yang  digunakan  adalah  YOLO  ( You Only  Look  Once ).  Metode  YOLO  adalah  salah satu  metode state-of-the-art untuk  kasus pendeteksian  objek  dalam  kondisi real-time . YOLO  merupakan  detektor  dengan  model terpadu  ( unified )  yang  memprediksi  kotak pembatas dan probabilitas kelas secara langsung pada  satu  gambar  penuh  dalam  satu  kali evaluasi.  Model  dasar  YOLO  dapat  memproses gambar  pada  45  FPS  ( frame  per  second )  pada kondisi real-time [1].  Namun,    metode    YOLO masih    jauh    dari    sempurna    untuk    diterapkan pada autonomous driving ,  karena  kesalahan- kesalahan  yang  dapat  terjadi  pada  ukuran  kotak pembatas  menyebabkan  terbatasnya  penentuan jarak objek yang dideteksi [2].
Terdapat  beberapa  penelitian  sebagai bahan pertimbangan dalam penelitian ini, berikut penelitian  terdahulu  yang  terkait  dalam penelitian  ini  yang  telah  dilakukan  sebelumnya [3]  menjelaskan  implementasi  metode  YOLO untuk  mendeteksi  orang.  Basis  metode  YOLO yang digunakan adalah YOLO dengan 7 lapisan konvolusional.
[4], mereka membangun sistem pengenalan tindakan  manusia  dengan  menggunakan  metode YOLO.  Dataset  yang  digunakan  adalah Liris Human  Activities  dataset ,  yang  merupakan dataset berbentuk video. Model yang digunakan mengambil  frame  input  setelah  jangka  waktu tertentu,  dan  memberikan  label  berdasarkan frame tunggal.  [5],  menjelaskan  penerapan Fast YOLO  pada  deteksi  objek  yang  tersemat  di video  secara real-time menggunakan  dataset Pascal  VOC  2007 .  Walaupun  YOLOv2  dapat mencapai  performa real-time pada  GPU  yang
kuat,  namun  masih  tetap  menjadi  tantangan untuk memanfaatkannya pada perangkat dengan daya komputasi dan memori yang terbatas. Fast YOLO diajukan dengan mengakselerasi YOLOv2,  untuk  mengurangi  konsumsi  daya pada perangkat.
[2]  menjelaskan  detektor  objek  dengan YOLO  untuk onboard  driving ,  menggunakan dataset Udacity , KITTI  Benchmark ,  dan Pascal VOC  2007 .  Namun  hasilnya  menunjukkan bahwa  YOLO  memang  merupakan  salah  satu sistem  pendeteksian  yang  menjanjikan,  tapi dikatakan  masih  jauh  dari  sempurna  untuk diterapkan pada autonomous driving .
Perbedaan  mendasar  pada  penelitian  ini dari  penelitian-penelitian  tersebut  adalah  pada masalah yang akan diselesaikan. Pada penelitian ini  dengan  adanya  Aplikasi  Deteksi  Kendaraan Secara Real-Time yang  bertujuan  untuk melakukan pendeteksian kendaraan di jalan raya akan  menggunakan  metode  YOLO  sebagai detektor  dan  untuk  pengambilan  data  latih  serta pengujiannya  menggunakan  android  sedangkan untuk  implementasinya  menggunakan  kamera pemantau lalu lintas di jalan raya.

## II. B AHAN DAN M ETODE

## A. YOLO (You Only Look Once)
YOLO  ( You  Only  Look  Once )  adalah sebuah pendekatan baru untuk sistem pendeteksian  objek,  yang  ditargetkan  untuk pemrosesan secara
real-time . YOLO membingkai pendeteksian objek sebagai masalah regresi  tunggal,  dimana  dari  piksel  gambar langsung  ke  kotak  pembatas  ( bounding  box ) spasial yang terpisah dan probabilitas kelas yang terkait.  YOLO  melakukan  pendeteksian  dan pengenalan objek dengan sebuah jaringan syaraf tunggal ( single neural network ), yang memprediksi kotak-kotak pembatas dan probabilitas  kelas  secara  langsung  dalam  satu evaluasi [1].
YOLO  membagi  gambar  input  menjadi grid S × S . Jika pusat suatu objek jatuh ke dalam sel grid , maka sel grid bertanggung jawab untuk mendeteksi  objek  tersebut.  Setiap  sel grid memprediksi  kotak  pembatas B dan  nilai keyakinan  ( box  confidence  scores )  untuk  kotak
tersebut,  serta  probabilitas  kelas  kondisional C . Prediksi kotak pembatas B memiliki 5 komponen x , y , w , h ,  dan box  confidence  score .  Koordinat ( x , y )  mewakili  pusat  kotak,  relatif  terhadap batas-batas kotak grid . Koordinat ini dinormalisasi  untuk  jatuh  di  antara  0  dan  1. Dimensi  kotak  ( w , h )  relatif  terhadap  ukuran gambar,  dan  juga  dinormalisasikan. Box confidence score (nilai keyakinan) mencerminkan seberapa yakinnya model, bahwa kotak  pembatas B berisi  suatu  objek  dan seberapa  akurat  menurutnya  bahwa  kotak  itu yang  ia  prediksi.  Oleh  karena  itu,  prediksi YOLO  memiliki  bentuk  vektor output [ S , S , B ×5+ C ].
YOLO  mendefinisikan  nilai confidence untuk  setiap  kotak B sebagai  nilai  probabilitas kotak  berisi  objek  yang  dikalikan  dengan IoU ( intersection  over  union )  antara  kotak  prediksi dan  kebenaran  dasar  ( ground  truth ),  dimana kebenaran  dasar  didapat  selama  masa  training. IoU adalah pengukuran evaluasi yang digunakan untuk mengukur seberapas akuratnya pendeteksi objek  pada  suatu  dataset.  Perhitungan box confidence  score atau  nilai confidence untuk sebuah  kotak  ditunjukkan  pada  Persamaan  (1) dan Persamaan (2).
(      ) ( )
( )
(      ) probabilitas  kotak  berisi  objek, jika ada bernilai 1, sebaliknya bernilai 0.
IoU Antara  kotak  prediksi  dan kebenaran dasar.
Untuk mendapatkan prediksi final, faktor penentunya  adalah class  confidence  score yang didapat,  berdasarkan  probabilitas  kondisional kelas  dan box  confidence  score . Class confidence  score mengukur  nilai  kepercayaan pada  klasifikasi  dan  lokalisasi  objek. Class confidence  score memberi  nilai  kepercayaan kelas  spesifik  untuk  setiap  kotak,  yang mengkodekan  kemungkinan  kelas  yang  muncul di  kotak  dan  seberapa  sesuainya  kotak  yang
diprediksi  dengan  objek.  Persamaan  pada class confidence  score untuk  setiap  kotak  prediksi ditunjukkan pada Persamaan (3).
( ) ( ) ( )
( ) probabilitas  kondisional kelas i .
( ) probabilitas kelas i .

## B. Arsitektur YOLO
Arsitektur  YOLO  terdiri  atas  24  lapisan konvolusional  ( convolutional  layer )  dengan  4 lapisan max pooling , yang diikuti oleh 2 lapisan yang  terhubung  penuh  ( fully  connected  layer ). Beberapa  lapisan  konvolusi  menggunakan lapisan  reduksi  1×1  sebagai  alternatif  untuk mengurangi  kedalaman feature  maps [1]. Arsitektur  yang  diperkenalkan  oleh  Joseph Redmon ditunjukkan seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur YOLO
Arsitektur  YOLO  sesungguhnya  cukup sederhana.  Sistem  akan  menerima  input  citra dengan  bentuk  (448,  448,  3)  yaitu  citra berukuran  448  x  448  dengan  3 channel ,  yang kemudian  akan  melewati  satu  kali  proses convolutional  network hingga  menghasilkan output  dengan  bentuk  (7,  7,  30),  dimana  7  x  7 merupakan  ukuran  grid  sel  ( S =  7  )  dan  30 merupakan  nilai  dari  jumlah  kotak  pembatas B yang  dikali  dengan  penjumlahan  antara  jumlah kelas dan jumlah komponen dalam satu kotak B ( B ×5+ C , B = 2, C = 20 ).
Setiap  operasi  konvolusi,  selain  memiliki parameter ukuran kernel filter dan jumlah filter , juga terdapat parameter lainnya yang mempengaruhi  bentuk  dari output hasil  operasi konvolusi,  yaitu padding dan stride . Padding adalah  parameter  yang  menyatakan  jumlah
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 09, No. 01, hal. 8- 14, Mei 2020
penambahan border di seluruh tepian dari input , yang  berfungsi  menimimalisir  kehilangan informasi  pada  tepian  citra  ( input ).  Hal  ini dikarenakan proses konvolusi itu sendiri, dimana biasanya  bagian  tepi  dari  citra  akan  terlewati oleh kernel filter , kecuali untuk kernel berukuran 1x1. Metode populer dan paling sederhana untuk mengatasi  masalah  ini  adalah  penggunaan zero- padding , yaitu menambahkan nilai 0 pada setiap tepian  citra  ( input ).  Sedangkan stride adalah parameter  yang  menyatakan  jumlah  pergeseran (langkah)  yang  dilakukan  oleh kernel  filter . Parameter  ini  biasa  digunakan  untuk  mereduksi ukuran output .
Ukuran output dari operasi konvolusi dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (4).
( )
: ukuran output yang  didapat  setelah konvolusi.
: ukuran input . : jumlah padding .
: ukuran kernel filter .
: jumlah stride .

## C. Proses Training Sistem
Dalam  penunjang  penelitian  ini,  bahan yang  digunakan  untuk  penelitian  adalah  data sample  citra  kendaraan  yang  terdapat  di  jalan raya  sebagai  sample  pelatihan  ( training )  dan hasil pengujian ( testing ) berupa video real-time . Tahap  awal  proses training adalah  memberikan pelabelan  dan ground  truth  box pada  citra dataset  menggunakan labelImg ,  yang  akan disimpan  dalam  bentuk  anotasi  berformat xml . Penamaan  label  disesuaikan  dengan  kelas  yang menjadi  pembahasan  pada  penelitian  ini,  yaitu sepeda  motor,  mobil,  truk,  dan  bus.  Tampilan proses pemberian label pada dataset ditunjukkan pada Gambar 2.
Proses  pelatihan  dengan  jumlah  dataset sebanyak 200, 4 kelas, 10 batch , dan 200 epoch . Batch adalah  jumlah  pembagian  dataset  untuk setiap 1 langkah ( step ), sedangkan epoch adalah jumlah penggunaan  keseluruhan  dataset  dalam tahap  pelatihan.  Dengan  200  dataset  dan  10 batch ,  maka  untuk  menyelesaikan  1 epoch membutuhkan  200  /  10  =  20 step (langkah).
Sehingga  untuk  menyelesaikan  200 epoch , membutuhkan 20 x 200 = 4.000 step (langkah). Setelah  melewati  4.000 step ,  model  yang  telah dilatih  ( trained  model )  akan  disimpan  dalam bentuk protobuf  file (*.pb)  untuk  kebutuhan pengujian pada perangkat mobile .
Gambar 2. Proses Pemberian Label Pada Dataset

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Proses  pelatihan  yang  telah  dilakukan hingga 4.000 step , dan penyimpanan checkpoint ke bentuk protobuf file dilakukan pada step 800, 1.000,  1.200,  1.400,  1.600,  1.800,  2.000,  3.000, dan 4.000. Setelah proses pelatihan, keseluruhan protobuf file ini diuji menggunakan gambar yang sama  pada  perangkat  laptop.  Pengujian  pada perangkat  laptop  untuk  gambar  yang  sama menunjukkan hasil yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Pada Laptop
No Jum lah Step Jumla h Box Jumlah
Objek Terdete
ksi
Akurasi Nilai Keyakinan 1 800 9 3/6 5/10 0.1 ~ 0.206 2 1000 6 4/6 4/6 0.113 ~ 0.21 3 1200 6 5/6 5/6 0.119 ~ 0.23 4 1400 2 2/6 2/2 0.13 ~ 0.147
5 1600 1 2/6 1/1 0.143 6 1800 0 0 0 0 7 2000 0 0 0 0 8 3000 0 0 0 0 9 4000 0 0 0 0 Hasil tersebut menunjukkan bahwa bounding box yang muncul dan objek yang dapat terdeteksi  semakin  menurun  seiring  besarnya jumlah step ,  namun  nilai  keyakinannya  sangat bervariasi  untuk  masing-masing step .  Hasil  ini menunjukkan bahwa kenaikan jumlah step tidak menentukan  tingginya  nilai  keyakinan  yang didapat. Kenaikan jumlah step hanya memberikan  pengaruh  pada  penurunan  jumlah bounding box sehingga tidak ada box yang saling menimpa pada objek yang sama.
Tabel 2. Deskripsi Hasil Pengujian Pada Perangkat mobile
No Jumlah Step Deskripsi Hasil Pengujian 1 800 Menghasilkan  terlalu  banyak
bounding  box yang  tidak relevan terhadap objek, secara cepat. 2 1000
Frekuensi kemunculan
bounding  box yang  tidak relevan  terhadap  objek  masih lumayan tinggi, dengan waktu delay yang cukup cepat.
3 1200 Frekuensi kemunculan bounding  box yang  relevan terhadap  objek,  waktu delay
relatif lambat terhadap
pendeteksian. 4 1400 Cukup  jarang  memunculkan
bounding  box dan  memiliki
waktu delay yang  relatif
lambat terhadap pendeteksian.
Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut, protobuf file yang  akan  dibawa  untuk  diuji  di
perangkat mobile  platform android  hanya step 800,  1.000,  1.200,  dan  1.400.  Keempat trained model  ini  diuji  satu  persatu  pada  perangkat mobile , untuk melihat performanya dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  pengujian  dengan  empat trained  model  tersebut,  hasil  yang  didapat menunjukkan  bahwa  jumlah  step  berpengaruh terhadap  penurunan  frekuensi  kemunculan bounding box yang tidak relevan dengan objek.
Semakin  tinggi  jumlah step ,  semakin berkurang jumlah bounding box yang mendeteksi  jalan  raya  sebagai  objek  kendaraan, dalam hal ini dapat disebut dengan bounding box asal-asalan.  Kenaikan  jumlah step juga memberikan dampak pada semakin
melambatnya  waktu delay untuk  proses pendeteksian. Seringkali ditemui kondisi dimana bounding  box muncul  ±  2  detik  setelah  objek muncul.  Pada  kasus  objek  bergerak, bounding box mendeteksi  objek  tersebut  secara  benar namun  kemunculan bounding  box tersebut mengalami delay ,  dimana  setelah  objek meninggalkan frame kamera  sekian  detik kemudian bounding  box baru  muncul,  sehingga terlihat  tidak  tepat  pendeteksiannya.  Dari keempat trained  model yang  diuji, step 1.200 merupakan trained  model yang  paling  stabil dibandingkan 3 trained model lainnya.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Tingkat Akurasi
No Jumlah Step Jumlah Objek Terdeteksi Akurasi 1 800 3/6 50% 2 1000 4/6 66.6% 3 1200 5/6 83.3% 4 1400 2/6 33.3% 5 1600 2/6 33.3% 6 1800 0 0
7 2000 0 0 8 3000 0 0 9 4000 0 0
Perhitungan  nilai  akurasi  bertujuan  untuk mengetahui  seberapa  besar  tingkat  akurasi  dari
metode YOLO yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  dari perhitungan  akurasi  yang  telah  didapat, membuktikkan bahwa step 1.200 nilai akurasinya  paling  besar  diantara step lainnya. Step 1.200  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar 83.3% ,  ini  membuktikan  bahwa step 1.200 merupakan trained model yang paling stabil dan mengklasifikasi objek secara tepat.
Gambar 3. Bounding box berhasil mendeteksi objek
Sedangkan step 1.000 menunjukkan bahwa nilai  akurasi  yang  didapat  sebesar  66.6%  cukup stabil  dalam  mengklasifikasi  objek  secara  tepat. Beberapa  hasil  uji  melalui  aplikasi  android dengan  menggunakan trained  model 1200 ditunjukkan pada Gambar 3, Gambar 4, Gambar 5, dan Gambar 6.
Gambar 4. Bounding box berhasil mendeteksi objek
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  hasil uji  yang  dilakukan  secara  langsung  diperoleh bahwa bounding box mendeteksi beberapa objek secara  akurat  dengan inference  time 1455  ms. Pada pengujian di android berhasil menampilkan 3 bounding box dalam waktu bersamaan.
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  hasil uji  yang  dilakukan  bahwa bounding  box mendeteksi beberapa objek secara akurat dengan inference  time 1377  ms.  Pada  pengujian  di android  berhasil  menampilkan  2 bounding  box dalam  waktu  bersamaan  dengan  jarak  yang cukup  jauh  antara  kendaraan  dan  tempat pengujian.
Gambar 5. Bounding box berhasil mendeteksi objek
Pada Gambar 5 diperoleh bahwa bounding box mendeteksi  beberapa  objek  secara  akurat dengan inference time 1357 ms. Pada pengujian di android berhasil menampilkan 2 bounding box dalam  waktu  bersamaan  dan  mengklasifikasi objek secara tepat.
Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa bahwa hasil uji  yang dilakukan secara langsung diperoleh  bahwa  bounding  box  mendeteksi beberapa  objek  secara  akurat  dengan inference time  1360  ms.  Pada  pengujian  di  android berhasil  menampilkan  2 bounding box dalam waktu  bersamaan  dan  mengklasifikasi  objek secara  tepat  namun  terdapat delay meskipun objek  yang  terdeteksi  tepat.  Pengujian  ini dilakukan  menggunakan  perangkat smartphone Xiaomi  Redmi  4X  dengan  versi  Android  N (7.1.2) yang dibekali kemampuan processor inti
8 berkekuatan 1.4 GHz dan RAM sebesar 2 GB, dengan resolusi video berukuran 768x432 piksel.
Gambar 6. Bounding box berhasil mendeteksi objek

## IV. K ESIMPULAN
Pendeteksian kendaraan dengan menerapkan metode YOLO ( You Only Look Once ) memiliki performance  yang  dapat  mendeteksi  kendaraan sesuai dengan varian kendaraan yang telah diuji yaitu sepeda motor, mobil, truk dan bus. Dalam hal  ini,  berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan  step  1200  merupakan trained model yang paling stabil  dalam mengklasifikasi objek dengan  menunjukkan  nilai  akurasi  pendeteksian sebesar 83.3% .  Terbatasnya  jumlah  data  latih dan  resolusi  kamera  hp,  juga  mempengaruhi
nilai  keyakinan  yang  diperoleh  pada  Aplikasi Deteksi Kendaraan. Aplikasi Deteksi Kendaraan secara real-time dapat  menampilkan bounding box , label kendaraan dan nilai keyakinan.

## R EFERENSI
[1]  Redmon,  J., Divvala, S., Girshick, R., dan Farhadi,  A.,  2015,  “ You  Only  Look  Once: Unified,  Real-Time  Object  Detection ”, Diterima dari http://arxiv.org/abs/1506.02640 [2]  Serrano,  A.S.I.,  2017,  “ YOLO  Object Detector for Onboard Driving ”, Universitat Autonoma de Barcelona [3]  Putra, M.H., Yussof, Z.M., Salim, S.I., dan Lim,  K.C.,  2017,  “ Convolutional  Neural Network for Person Detection using YOLO Framework ”, Journal of Telecommunication Electronic and Computer  Engineering ,  Vol.  9,  No.(2),
Hal. 9-13.
[4]  Shinde,  S.,  Kothari,  A.,  dan  Gupta,  V., 2018,  “ YOLO  based  Human  Action Recognition  and  Localization ”,  Procedia Computer Science, Vol. 133, Hal. 831-838, https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.07.112 [5]  Shafiee, M.J., Chywl, B., Li, F., dan Wong, A.,  2017,  “ Fast  YOLO:  A  Fast  You  Only Look Once System for Real-time Embedded Object  Detection  in  Video ”,  Diterima  dari http://arxiv.org/abs/1709.05943.