Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4904

## PENDETEKSI
KATA

## DALAM BAHASA ISYARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO VERSI 8
Dennis Saputra Ariansyah 1*
1 Universitas Muhammadiyah Sukabumi; Jl. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Cikole; Telpon/Fax (0266) 218345
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: YOLOv8; Deteksi; Bahasa isyarat; Real-time.
Corespondent Email: dennissptr063@ummi.ac.id
Abstrak. Bahasa  isyarat  adalah  sistem  komunikasi  yang  digunakan  oleh individu  dengan  gangguan  pendengaran  atau  bicara,  mengandalkan  gerakan tangan, ekspresi wajah, dan gerakan tubuh. Di Indonesia, terdapat dua sistem bahasa isyarat: SIBI dan BISINDO, dengan BISINDO lebih umum digunakan oleh  tunarungu  dan  tunawicara  karena  lebih  mudah  dipahami.  Saat  ini, Indonesia  memiliki  lebih  dari  223.000  penyandang  tuli  dan  73.500 penyandang  bisu  dan  tuli,  yang  sering  mengalami  kesulitan  dalam berkomunikasi  di  tempat  umum.  Rata-rata  masyarakat  belum  memahami bahasa  isyarat,  disebabkan  kurangnya  sumber  informasi  yang  memadai. Masyarakat  biasanya  hanya  dapat  memahami  melalui  kamus,  yang  dimana cara  tersebut  tidak  cukup  efektif.  Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan sebuah model machine learning untuk deteksi bahasa isyarat secara real-time menggunakan algoritma YOLOv8. Dataset yang digunakan terdiri dari 25.000 gambar,  di  mana  dilakukan  perbandingan  parameter  dan  variasi  YOLOv8. Model  terbaik  diperoleh  dari  varian  YOLOv8m  dengan  akurasi  93,8%, menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0.001 sebagai parameter optimisasi yang optimal.
Abstract. Sign language is a communication system used by individuals with hearing  or  speech  impairments,  relying  on  hand  movements,  facial expressions, and body movements. In Indonesia, there are two sign language systems: SIBI and BISINDO, with  BISINDO being  more commonly used  by the deaf and mute community because it is easier to understand. Currently, Indonesia has over 223,000 deaf individuals and 73,500 individuals who are both  deaf  and  mute,  who  often  face  difficulties  communicating  in  public spaces. The average person lacks an understanding of sign language due to insufficient  information  sources.  Generally,  people  can  only  understand through dictionaries, which is not an effective method. This research aims to develop a machine learning model for real-time sign language detection using the  YOLOv8  algorithm.  The  dataset  consists  of  25,000  images,  and comparisons were made regarding the parameters and variations of YOLOv8. The best model was obtained from the YOLOv8m variant with an accuracy of 93.8%, using the Adam optimizer with a learning rate of 0.001 as the optimal optimization parameter.

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  hidup  dengan  berdampingan  dan akan  butuh  berintraksi  serta  berkomunikasi dengan  sesama,  umumnya  mereka  akan berintraksi  menggunakan  bahasa  lisan  [1].
Tidak  semua  manusia  dapat  berinteraksi menggunakan  bahasa  lisan,  sebagian  individu memiliki  keterbatasan  dalam  berkomunikasi seperti  tunarunggu  dan  tunawicara.  Mereka yang tidak menggunakan bahasa lisan biasanya
menggunakan  bahasa  isyarat  sebagai  metode utama  untuk  berinteraksi  dengan  sesama. intraksi  yang  dilakukan  oleh  disabilitas  dalam berkomunikasi  akan  melalui  gerakan  tubuh seperti tangan, bibir, dan wajah [2],
Bahasa isyarat menjadi salah satu metode sebagai  jembatan  untuk  intraksi  individu  yang memiliki gangguan komunikasi dengan masyarakat  umum.  Setiap  negara  memiliki variasi  bahasa  isyarat  masing-masing  [3]. Indonesia  memiliki  dua  sistem  bahasa  isyarat yaitu  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (SIBI)  dan Bahasa isyarat Indonesia (BISINDO). Tercatat menurut  data  penyandang  tunarunggu  di indonesia  memiliki  lebih  dari  223  ribu  orang penyandang tuli dan 73,5 ribu penyandang tuli dan bisu. Penyandang bisu dan tuli di indonsia memiliki kendala dalam mendapatkan informasi  di  tempat  umum  [4],  masyarkat umum  di  indonesia  masih  belum  mengenal mengenai  interaksi  menggunakan  bahasa isyarat  kurangnya  edukasi  serta  sumber pengetahuan  menjadikan  hal  tersebut  kendala bagi masyarakat penyandang bisu dan tuli.
Masalah  tersebut  dapat  diselesaikan dengan  bantuan  kecerdasan  buatan  (AI). Dengan adanya kecerdasan buatan, pembuatan sistem  yang  dapat  dilatih  untuk  mengenali bahasa isyarat menjadi lebih cepat dan efisien, sehingga  masyarakat  umum  tidak  perlu  repot- repot  menghafal  bahasa  isyarat.  kecerdasan buata  (AI)  memiliki  beberapa  bidang  ilmu, salah satunya adalah computer vision. Computer  vision  menjadi  solusi  bagi  sistem untuk  memprediksi  sebuah  input  visual  dan mengenali  objek  tersebut.  Algoritma  YOLO merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat mendeteksi objek secara real-time.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Bahasa Isyarat
Bahasa  Isyarat  sebuah  metode  untuk berintraksi  tanpa  menggunakan  suara,  seperti ucapan  manusia  atau  tukisan  [5].  Metode  ini biasa  digunakan  untuk  berintraksi  oleh tunarunggu dan tunawicara.
2.2 Computer Vision
Computer  Vision adalah  bagian  dari machine  learning yaitu  berfungsi  untuk membaca objek serta pengenalan pola hasilnya akan memberikan sebuah pemahaman terhadap citra  [6].  Tujuan computer  vision yaitu  untuk
mengembangkan  model  serta  mengestrak informasi lebih dalam terhadap gambar.

## 2.3 Object Detection
Object  detection  memiliki  peran  penting dalam computer  vision yaitu  bertujuan  untuk mengidentifikasi  serta  mengklasifikasikan gambar dalam satu frame seperti video atau foto dengan  memberikan  penanda  persegi terhadap objek  yang  dideteksi  [7].  Object  Detection memiliki  dua  cara  yaitu single  object melakukan  klasifikasi  terlebih  dahulu  dan memberikan  lokasi  penanda  object,  kedua multiple  object akan  melakukan objeect detection dilanjut  dengan  penandaan instance segmentation.

## Gambar 1 Deteksi objek
2.4 You Only Look Once (YOLO)
YOLO  merupakan  salah  satu  metode object  detection  yang memiliki  pendekatan  ini merevolusi deteksi objek dengan memandangnya  sebagai  masalah  regresi  [8]. Hal ini memungkinkan YOLO untuk membagi bounding box secara spasial dan memperkirakan  probabilitas  kelas  yang  sesuai dengan bounding box tersebut. YOLO bekerja dengan  membagi  citra  pada  gambar  menjadi beberap sel grid berukuran s X s. Dari setiap sel grid pada  gambar  bertanggung  jawab  untuk memprediksi bounding  box serta confidence scores pada  setiap  kotak  pembatas  perhitugan persaamaan  dapat  dilihat  menggunakan  rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑝 𝑟 (𝑜𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡)  × 𝐼𝑂𝑈 𝑝𝑟𝑒𝑑 𝑡𝑟𝑢𝑡ℎ (1) Selain menghitung menggunakan persaaam  nilai confidence yolo  sendiri  dapat dihitung menggunakan Intersection Over Union (IoU). Intersection  Over  Union (IoU)  akan memprediksi dengan cara membandingkan nilai labelling pada gambar secara manual ( Ground Truth Box ) dengan luas area dari prediksi label prediksi  ( bounding  box )  dapat  dilihat  seperti illustrasi berikut:
Gambar 2 contoh intersection over union Mengukur baik buruknya deteksi objek dapat dilihat untuk ilustrasi berikut

## Gambar 3 Ilutrasi Skor IoU

## 2.5 Convolutional Neural Network(CNN)
YOLO  memiliki  jaringan  arsitekture  dari CNN,  Convolutional  Neural  Network  (CNN) merupakan jaringan neural yang paling popular dalam mengenal dan menganalisis gambar [9]. Pada kosenp YOLO digunakan sebagai extraksi fitur  penting  dari  gambar  secara  otomatis. Berikut penjelasan layer pada CNN:
A. Lapisan Konvolusi
Lapisan  Konvolusi  adalah  komponen dalam  jaringan  syaraf  CNN  yang  berfungsi melakukan  operasi  konvolusi  pada matriks gambar  objek  dengan  menggunakan matriks filter sebagai input .
B. Lapisan Pooling
Lapisan  Pooling  adalah  elemen  dalam jaringan  syaraf  konvolusional  (CNN)  yang berfungsi untuk mengurangi dimensi peta fitur ( feature map ).
C. Layer Sepenuhnya Terhubung
Lapisan  Sepenuhnya  Terhubung  terdiri dari  lapisan  input,  lapisan  tersembunyi,  dan lapisan output, yang semuanya dikenal sebagai lapisan Fully-Connected.
D. Lucky ReLU Lucky ReLU ini berfungsi untuk memperbaiki fungsi layer dari aktivitas ReLU.
E. Fungsi Aktivitas Linear
Fungsi  Aktivitas  Linear  ini  berfungsi untuk  mengenalkan  unsur non-linear pada keluara layer neouron
2.6 Mean Average Precision(mAP) mAP  merupakan  nilai  rata-rata  yang digunakan  dalam  evaluasi  yang  biasa digunakan  oleh  Faster  R-CNN,  Mobile  Net,
SSD, dan YOLO. mAP itu sendiri adalah nilai
diambil  dari Avarge  Precission pada  setiap kelas dalam deteksi [10].
2.7 Precssion Precission merupak  evaluasi  dengan menghitung  nilai  rata-rata  dari  model.  setiap model  dilatihan  untuk  mengukut  presisi,  yang kemudian  akan  menghitung  nilai  rata-rata dala m  setiap  kelas.  Rumus  persaaman  sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (2)

## 2.8 Recall
Recall  adalah  evaluasi  model  yang digunakan  untuk  mengukur  jumlah  prediksi positif  yang  teridentifikasi  dalam  dataset. Rumus persamaannya adalah sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (3)

## 3. METODE PENELITIAN
CRIPS-DM  (CRoss  Industry  Standard Process  for  Data  Mining)  adalah  sebuah kerangka atau struktur yang biasanya ada dalam proyek kecerdasan buatan. CRIPS-DM memiliki  tujuan  untuk  memberikan  blue  print berupa  tahapan  dalam  memeroses  sebuah  data [11], adapun tahapan pada CRISP-DM sebagai berikut:
3.1 Bussiness Understanding
Fase awal pada tahap bussiness understanding  berfokus  pada  pemahaman tujuan  serta  persyaratan  projek  dari  prespektif bisnis,  lalu  pengetahuan  tersebut  menjadi definisi  masalah  masalah  data  dan  rancangan rencana untuk mencapai tujuan
3.2 Data Understanding
fase  kedua  adalah  pengumpulan  data  awal, pemahaman pada data, mengidentifikasi kualitas  data,  dan  Menemukan  wawasan  awal dari data atau mendeteksi subset yang menarik untuk membentuk hipotesis mengenai informasi tersembunyi.
3.3 Data Pre-processing
Fase  ketiga  yaitu  persiapan  data  mencakup kegiatan  menyusun  dataset  dari  data  mentah menjadi data yang dapat digunakan pada tahap modelling.  fase  ini  dilakkan  sebuah  proses perubahan data seperti augmentasi pada dataset bertujuan agar data mamiliki data yang bersih.
3.4 Modelling Fase  keempat  adalah  pemodelan,  di  mana percobaan pemodelan dilakukan untuk
menemukan  pola  atau  hubungan  dalam  data dengan  menerapkan  parameter  yang  optimal. Fase  ini  melakukan  percobaan  pemodelan menggunakan  YOLOv8  dengan  4  variasi YOLO

## 3.5 Evaluation
Fase  kelima  dilakukan  evaluasi  secara menyeluh  terhadap  isi  model  agar  model dipastikan  mencapai  tujuan  dari  bisnis  yang dipastikan  pada  fase  awal.  Confusion  Matrick digunakan  sebagai  salah  satu  evaluasi  kinerja pada model YOLO.
3.6 Deployment
Fase akhir bukanlah meruapakan fase akhir dari proyek, karena fase ini memastikan bahwa model dapat berfungsi dengan baik dalam dunia nyata.  Fase  ini  akan  dilakukan  sebuah percobaan pada website menggunakan framework flask.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  membuat  sebuah model deteksi secara real-time dengan menggunakan metode dari You Only Look Once versi  8  (YOLOv8).  dengan  deteksi  objek  dari bahasa isyarat kata pada bahasa Indonesia [12]. Penelitian  ini  hanya  menggunakan  50  kelas bahasa isyarat dengan kata digunakan yaitu kata sifat,  kata  benda,  kata  kerja,  kata  ganti,  serta jenis kata lainnya.
Dataset  bahasa  isyarat  yang  dimiliki  akan melalui  proses pre-processing ,  di  mana gambar-gambar  diposes  sedemikian  rupa  agar setiap  kelas  memiliki  jumlah  data  yang  sama saat  proses  pelatihan.  Tujuan  dari  pre- processing  ini  adalah  agar  model  memiliki pemahaman  yang  baik  saat  mendeteksi  objek secara real-time. Setelah  melewati  tahap pre- processin, akan  dilakukan  sebuah  pemodelan menggunakan  YOLOv8  dan  evaluasi  terhadap model.  Semua  proses  dilakukan  dengan menggunakan beberapa bantuan library seperti Albumentation,  tensorflow,  roboflow,  dan library  pendukung  lainnya.  Dengan  detail pembahasan sebegai beirkut:
1. Businnes Understanding
Fase  ini  menentukan  masalah  sebenarnya yaitu  mengenai  tunarunggu  dan  tunawicara yang  memiliki  terkendala  dalam  mengakses informasi  di  tempat  umum.  Maka  dari  itu dibuatlah  sebuah model  machine  learning dengan  menggunakan  metode You  Only  Look
Once (YOLO)  yang  dapat  mendeteksi  atau menerjemahkan  gerakan  Bahasa  isyarat  agar membantu penyandangan disabilitas tunrunggu dan  tunawicara  saat  mengakses  informasi  di tempat umum.
2. Data Undestanding
Dataset dikumpulkan dengan cara melakukan  foto  dengan  smartphone,  dengan rincian setiap kelas dalam 50 kata memiliki 100 gambar.  Total  keselurhan  dataset  murni memiliki 5000 gambar.
Gambar 4 Visual Jumlah dataset 3. Data Pre-processing
Fase  ini  akan  dilakukan  sebuah pre- processing dataset  seperti labelling dan augmetasi.  Labelling dan  pembagian dataset dilakukan  menggunakan platform Roboflow. Dataset dibagi  menjadi  3 training sebanyak 80%, testing dan validation diambil  sebanyak 20%.
Gambar 5 Labelling menggunakan Roboflow Setelah dilakukan labelling akan dilakukan sebuah augmentasi pada dataset, labelling yang diterapakan pada dataset diantaranya.
Tabel 1 Augmentasi NO Augemntasi Hasil
1. Resize
2. Grayscale 3. Contrast 4. Rotate

## 4. Modelling
Fase ini melibatkan pemodelan menggunakan YOLOv8 dengan membandingkan  berbagai  variasinya,  yaitu YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv8m, dan YOLOv8l.  Sebelum  melakukan  perbandingan variasi  YOLOv8,  pengaturan  parameter  akan dilakukan  dengan  membandingkan  beberapa optimizer terlebih dahulu.
Optimizer  yang  dibandingkan  adalah Adam,  SGD,  dan  RMSProp.  Ketiga  optimizer tersebut  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tidak terlalu  berbeda.  Namun,  optimizer  terbaik
adalah  Adam  dengan  akurasi  93,6%.  Detail hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 2 Perbandingan 3 Optimizer
Optimizer  Precision Recal mAP50 mAP5 0-95 Adam 0.993 1 0.995 0.936 SGD 0.992 1 0.995 0.931 RMSprop 0.986 1 0.995 0.919 Setelah  membandingkan  tiga  optimizer,
Adam  dipilih  sebagai  optimizer  untuk  proses pelatihan  YOLOv8  berikutnya.  Perbandingan variasi  YOLOv8  menunjukkan  akurasi  yang tidak jauh berbeda, dengan hasil perbandingan dari keempatnya sebagai berikut: Tabel 3 Perbandingan variasi YOLOv8 Varian YOLO V8 Precision  Recal  mAP50  mAP50- 95 YOLOv8n 0.992 1 0.995 0.931 YOLOv8s 0.992 1 0.995 0.936 YOLOv8m 0.992 1 0.995 0.938 YOLOv8l 0.994 1 0.995 0.938 5. Evaluation Fase  ini  merupakan  tahap  evaluasi  model yang  sudah  dilakukan,  evaluasi  dilakukan dengan  melihat  beberapa matric  diagram
seperti Nilai mean Average Precision, Precision,  Recall, serta accuracy. Hasil  dari YOLOv8  dapat  dilihat  dari  table  3,  hasil tersebut menunjukan YOLOv8m dan YOLOv8l memiliki mean Average Precision (mAP) yang sama  namun  perbandingan  tersebut  dapat dilihat  lebih  lanjut  dengan  membandingkan matric diagram lainya seperti matirc diagram berikut:
Gambar 6 Hasil Matric diagram YOLOv8m
Hasil pada matriks diagram menunjukkan bahwa  YOLOv8m  memiliki  performa  yang lebih  baik  dibandingkan  YOLOv8l,  yang menunjukkan  tanda-tanda overfitting .  Oleh karena  itu,  YOLOv8m  dengan  parameter digunakan imgsize sebesar  600x600  piksel, optimizer  Adam  dengan learning  rate 0.001, dan  jumlah  pelatihan  sebanyak  50 epoch . dipilih  sebagai  model  untuk  permasalahan deteksi  bahasa  isyarat,  dengan  rincian  akurasi untuk setiap kelas sebagai berikut:
Tabel 4 hasil model YOLOv8m NO Nama Kelas mAP50-95 1. Adik 0.995 2. Apa 0.918 3. Ayah 0.995 4. Baik 0.973 5. Bau 0.915 6. Berapa 0.995 7. Berhenti 0.934 8. Buruk 0.981 9. Cantik 0.924 10. Cinta 0.97 11. Datang 0.88 12. Diam 0.982 13. Dimana 0.893 14. Ganteng 0.974 15. Hai 0.986 16. Ibu 0.907 17. Janji 0.965 18. Kacamata 0.941 19. Kaget 0.903 20. Kakak 0.962 21. Kakek 0.961 22. Kamu 0.871 23. Kapan 0.873 24. Kemana 0.897 25. Lagi 0.995 26. Lari 0.978 27. Maaf 0.979 28. Makan 0.934 29. Marah 0.836 30. Mendengar 0.938 31. Minum 0.964 32. Mobil 0.909 33. Mohon 0.974 34 Motor 0.941 35. Ngantuk 0.974 36 Pergi 0.995 37. Pintar 0.98 38 Rumah 0.946 39 Sama-sama 0.889 40. Saya 0.907 41. Sedih 0.868 42. Sedikit 0.915
NO Nama Kelas mAP50-95 43. Selamat pagi 0.944 44. Selamat tinggal 0.974 45. Senang 0.937 46. Takut 0.92 47. Telepone 0.984 48. Terimakasih 0.909 49. Tidur 0.919 50. Tolong 0.879 6.

## Deployment
Fase  ini  adalah  proses  pengujian  model untuk  mengetahui  apakah  model  berfungsi sesuai dengan yang diharapkan.

## 5. KESIMPULAN
a. Membandingkan  ketiga optimizer dengan  menggunakan  parameter  50 epoch, batch size sebesar 32, dengan leaning  rate 0,001.  Menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  93,6%  untuk Adam, 93,1% untuk Stochastic Gradient  Descent  (SGD),  dan  91,9% untuk  RMSProp.  Perbandingan  dari ketiganya  memiliki  hasil  yang  tidak berbeda jauh, namun, optimizer Adam menunjukan  kinerja  paling  optimal dengan akurasi 93,6%.
b. Membandingkan  4  variasi  YOLOv8 dengan menggunakan optimizer Adam dan learning rate sebesar 0.001 menghasilkan  akurasi  sebesar  93,1% untuk YOLOv8n,  93,6% untuk YOLOv8s, serta 93,8% untuk YOLOv8m dan YOLOv8l. Meskipun YOLOv8m  dan  YOLOv8l  memiliki nilai  akurasi  yang  sama,  YOLOv8m menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik berdasarkan matriks diagram , menjadikannya  pilihan  yang  paling optimal  di  antara  keempat  variasi tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Allah  Subhanahu  Wa  Ta'ala  atas  karunia-Nya yang telah melimpahkan ilmu serta kelancaran dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Terima kasih  juga  disampaikan  kepada  orang  tua  dan semua pihak yang telah memberikan dukungan dan kontribusi dalam pengerjaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  L.  Hakim,  S.  Devi,  and  A.  Suprayit, “Pengaruh  Model  Pembelajaran  Demonstrasi Terhadap  Peningkatan  Kemampuan  Hasil Belajar  Bahasa  Indonesia  Tentang  Teks Deskripsi,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 9, no.
6,  pp.  325–332,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.7783615
[2]  J.  S.  Saputro,  F.  K.  Anggarani,  and  A. Anggrellangi,  “Desain  Aplikasi  ‘SAPA’ Berbasis  Computer-Mediated  Communication (CMC) untuk Efektivitas Komunikasi Mahasiswa Tunarungu,” J. Basicedu , vol. 6, no.
1, pp. 386–393, 2021, doi:
10.31004/basicedu.v6i1.1931.
[3]  S. I. Tenrisara, “Meneliti Bahasa Isyarat Dalam Perspektif  Variasi  Bahasa,” Kongr.  Bhs. Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 1–14, 2018, [Online].
Available: http://kbi.kemdikbud.go.id/kbi_back/file/doku men_makalah/dokumen_makalah_1540468871 .pdf
[4]  D. Arlinta,  “Menjembatani  Keterbatasan Komunikasi  Lewat  Aplikasi  -  Kompas.id,”
Kompas.id ,
2020. https://www.kompas.id/baca/ilmu- pengetahuan- teknologi/2020/09/28/menjembatani- keterbatasan-komunikasi-lewat-aplikasi/
(accessed Aug. 22, 2023).
[5]  Rima Dias Ramadhani, A. Nur Aziz Thohari, C. Kartiko,  A.  Junaidi,  T.  Ginanjar  Laksana,  and N.  Alim  Setya  Nugraha,  “Optimasi  Akurasi Metode  Convolutional  Neural  Network  untuk
Identifikasi Jenis Sampah,” J. RESTI (Rekayasa Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 312–318, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2754.
[6]  K.  Telaumbanua,  S.  Sudarto,  F.  Butar-Butar, and  P.  S.  Bilqis,  “Identifikasi  Sampah Berdasarkan  Tekstur  Dengan  Metode  GLCM dan  GLRLM  Menggunakan  Improved  KNN,” Explorer (Hayward). , vol.  1, no. 2, pp. 45–52, 2021, doi: 10.47065/explorer.v1i2.94.
[7]  Z.  Q.  Zhao,  P.  Zheng,  S.  T.  Xu,  and  X.  Wu, “Object  Detection  with  Deep  Learning:  A Review,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. , vol. 30, no. 11, pp. 3212–3232, 2019, doi:
10.1109/TNNLS.2018.2876865.
[8]  M.  J.  Shaifee,  B.  Chywl,  F.  Li,  and  A.  Wong,
“Fast  YOLO:  A  Fast  You  Only  Look  Once System  for  Real-time  Embedded  Object Detection  in  Video,” J.  Comput.  Vis.  Imaging Syst. , vol. 3, no. 1, 2017, doi: 10.15353/vsnl.v3i1.171.
[9]  R. R. Karim, “Implementasi Klasifikasi Senjata Tradisional Jawa Barat Menggunakan
Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Dengan
Metode Transfer Learning,” J. Inform. dan Tek. Elektro  Terap. ,  vol.  12,  no.  2,  2024,  doi:
10.23960/jitet.v12i2.4166.
[10] S.  Yohanandan,  “mAP  (mean  Average Precision)  might  confuse  you!  |  by  Shivy Yohanandan | Towards Data Science,” May 09, 2020. https://towardsdatascience.com/map- mean-average-precision-might-confuse-you- 5956f1bfa9e2 (accessed Feb. 21, 2024).
[11] S.  Navisa,  H.  Luqman,  and  N.  Aulia, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Genre Musik pada  Spotify  Menggunakan  CRISP-DM,” J. Sist.  Cerdas , vol.  4, no. 2, pp. 114–125, 2021, doi: 10.37396/jsc.v4i2.162.
[12] P. Jiang, D. Ergu, F. Liu, Y. Cai, and B. Ma, “A Review  of  Yolo  Algorithm  Developments,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  199,  pp.  1066– 1073, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2022.01.135.