## Sistem Pencegahan
Illegal Fishing di Laut Batam menggunakan YOLOv7 berbasis Notifikasi Telegram

## MUHAMMAD ABRAR MASRIL, DEOSA PUTRA CANIAGO
Teknik Komputer, Institut Teknologi Batam, Indonesia Email: abrar@iteba.ac.id
Received 7 September 2023 | Revised 17 Oktober 2023 | Accepted 29 Oktober 2023

## ABSTRAK
Pulau Batam menjadi salah satu pulau indonesia terluar yang berbatasan langsung dengan  negara  tetangga.  Penerapan  YOLOv7  untuk  mendeteksi  kapal  di  laut Batam mampu mendeteksi objek kapal dengan hasil pengujian setelah melakukan training 100 epoch menghasilkan nilai precision sebesar 1.00 dan nilai confidence 0.882  menunjukkan  tingkat  kepercayaan  hasil  deteksi  yang  tinggi  pada  model YOLOv7.  Hasil  skor  F1  sebesar  0.99  pada  confidence  0.729  menunjukkan  hasil bahwa  model  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  menemukan objek.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  menunjukkan hasil akurasi yang tinggi dari setiap class pada model YOLOv7 yaitu  Ferry 93%, KapalNelayanIndo 85%, KapalNelayanMalaysia 89%, KapalNelayanThailand 91%, KapalNelayanVietnam  82%,  Speedboat  94%,  dan  Tanker  83%.  Hasil  pengujian aplikasi website yang terintegrasi dengan YOLOv7 dan bot Telegram menghasilkan website  yang  mampu  mendeteksi  objek  dan  mengirimkan  notifikasi  sehingga diharapkan mampu mencegah illegal fishing.
Kata kunci : Deteksi, Deep Learning, Kapal, Telegram, YOLOv7

## ABSTRACT
Batam  Island  is  one  of  Indonesia's  outermost  islands  bordering  neighboring countries. The application of YOLOv7 to detect ships in the Batam Sea was able to detect ship objects with test results after carrying out 100 epoch training resulting in a precision value of 1.00 and a confidence value of 0.882 indicating a high level of confidence in the detection results in the YOLOv7 model. The F1 score of 0.99 at  confidence  0.729  shows  that  this  model  produces  high  accuracy  in  finding objects. Based on the evaluation results using the confusion matrix, it shows high accuracy  results  for  each  class  in  the  YOLOv7  model,  namely  Ferry  93%, Indonesian  Fisherman's  Ship  85%,  Malaysian  Fisherman's  Ship  89%,  Thai Fisherman's Ship 91%, Vietnamese Fisherman's Ship 82%, Speedboat 94%, and Tanker 83%. The test results of the website application integrated with YOLOv7 and Telegram bot resulted in a website that is able to detect objects and send notifications so that it is expected to be able to prevent illegal fishing.
Keywords : Detection, Deep Learning, Ship, Telegram, YOLOv7

## 1. PENDAHULUAN
Pidato presiden Joko Widodo pada acara Our Ocean Conference ke-5 di Nusa Dua Bali tahun 2018 mengatakan  bahwa Indonesia memegang peran penting pada industri maritim. Presiden menegaskan bahwa negara Indonesia adalah negara maritim di mana sebagian besar wilayah Indonesia terdiri dari laut, dan laut juga memberi jutaan orang kehidupan di dunia ini. Sekitar 90% dari total perdagangan dunia melalui jalur laut, karena pentingnya fungsi kelautan maka kejahatan  maritim  semakin  meningkat  seperti  pembajakan,  penyeludupan  narkoba, perdagangan manusia, dan penangkapan ikan secara ilegal (Arizonia, dkk, 2019) . Wilayah laut  Indonesia  mempunyai  sumber  daya  ikan  yang  melimpah  sehingga  membuat  nelayan negara asing tertarik dengan sumber daya tersebut dengan melakukan kegiatan illegal fishing. Illegal fishing merupakan kegiatan yang dilakukan oleh nelayan asing yang memasuki perairan Indonesia secara illegal untuk menangkap ikan (Wijayanti, dkk, 2021). Kemajuan teknologi pengenalan  gambar  dan  analisis  video  menggunakan Artificial  Intelligence  (AI)  menjadi semakin  meluas.  Pengkodean  gambar  yang  buruk  sehingga  dapat  menyebabkan  akurasi pengenalan gambar menurun. Pada penelitian ini mengusulkan metode jaringan syaraf tiruan untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalan  gambar,  terutama  akurasi  deteksi  objek  dengan menerapkan  pasca-pemrosesan  pada  video  yang  dikodekan  menggunakan  VVC  ( Versatile Video Coding). Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi dari metode VVC dan YOLOv7 menghasilakn akurasi deteksi objek yang tinggi (Shindo, dkk, 2023). Algoritma YOLO ( You Only Look Once) algoritma yang mampu mendeteksi target berdasarkan deep learning dan Convolutional Neural Network (CNN). Keunggulan dari algoritma ini meliputi  kecepatan tinggi, akurasi  deteksi  tinggi,  dan  dapat  memonitoring  objek  secara real  time.  Hasil  pengujian mengahasilkan  kinerja  yang  optimal  untuk  mendeteksi  cacat    produksi  baja  dengan  nilai mAP( Mean Average Precision) 80,2% pada pengujian training dan 81,9% pada data testing (Wang, dkk, 2022).
Dampak  dari  pandemi  Covid  19  terasa  ke  seluruh  dunia  sehingga  keluarnya  peraturan memakai  masker  dan  menjaga  jarak  di  area  umum.  Pihak  berwenang  telah  melakukan berbagai tindakan pencegahan untuk mencegah orang yang tidak memakai masker, sulitnya memeriksa masker di daerah padat seperti sekolah, rumah sakit, dan di mall, maka dibutuhkan teknologi  untuk  mendeteksi  orang  yang  menggunakan  masker  dan  tidak  menggunakan masker. Pada penelitian ini digunakan salah satu algoritma deep learnig yaitu YOLOv7, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa YOLOv7 dapat membedakan orang yang memakai masker, tidak memakai masker, dan salah memakai masker (EĞİ, 2023). Penelitian tentang sistem INSURE  ( Unlicensed  and  Unreported  Fishing)  yang  menggunakan  pengamatan  bumi  dari satelit  dan  data  AIS  telah  terbukti  efisien  dalam  memantau  dan  mendeteksi  aktivitas penangkapan ikan ilegal di Afrika Barat, yang menyebabkan kerugian materiil dan kerusakan ekosistem  pesisir  dan  laut,  dengan  metode deep  learning  tingkat  keberhasilan deteksi mencapai 91% (Kurekin, dkk, 2019) . Dengan menggunakan teknologi computer vision,  penelitian  CV-DMA  dan  YOLO  telah  membantu  otoritas  maritim  Brasil  dalam mengintegrasikan  catatan  kapal  dan  gambar  kamera  untuk  meningkatkan  keamanan  laut, menghadapi  ancaman  aktifitas  ilegal  seperti  perdagangan  narkoba  dan illegal fishing (Magalhães,  dkk,  2023). Budidaya  ikan  menggunakan  metode  akuakultur  sangat bergantung pada proses deteksi ikan yang akurat di bawah air sehingga dapat mengetahui perilaku  ikan.  kondisi  lingkungan  bawah  air  dipengaruhi  oleh pencahayaan dan  kualitas  air sehingga menutupi tubuh  ikan.  Oleh karena itu ikan bawah air  tidak terlalu  jelas sehingga membatasi  akurasi  pengenalan  target  di  bawah air.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa deteksi akurasi model YOLOv7 sebesar 92,86% (Zhou, dkk, 2023) .
Dengan menggabungkan modul IDOD dengan YOLOv7 bertujuan untuk meningkatkan akurasi deteksi,  penelitian  ini  berhasil  meningkatkan  deteksi  objek  di  lingkungan  cuaca  berkabut cahaya  rendah,  terbukti  dengan  hasil  percobaan  yang  menunjukkan  peningkatan  kualitas gambar dan evaluasi objektif, serta meningkatkan persepsi dalam mengemudi otonom dalam kondisi tersebut (Qiu, dkk, 2023) . Notifikasi telegram merupakan media untuk mengirim pesan, gambar, video, dokumen, dan tipe berkas lainnya. API yang digunakan pada telegram bersifat open source yang membantu developers untuk menciptakan aplikasi Telegram sendiri (Patimah, dkk, 2022) .

## 2. METODE

## 2.1 Blok Diagram
Penelitian deteksi kapal menggunakan YOLOv7 dan notifikasi chat  telegram pada penelitian ini terdiri dari tujuh tahapan yaitu: Dataset, Data Preprocessing, Data Labeling, Model YOLO v7,  Evaluasi  Model, Python  Flask,  dan  Notifikasi  Telegram.  Ketujuh  tahapan    tersebut digunakan untuk mendapatkan hasil deteksi kapal seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem

## 2.2 Dataset
Dataset merupakan kumpulan citra yang digunakan untuk proses training dan evaluasi model sehingga menjadi bagian yang penting untuk proses deteksi objek dan klasifikasi objek pada algoritma YOLO (Kim, dkk, 2022). Dataset yang digunakan berupa citra kapal yang terdiri dari kapal ferry, kapal nelayan, speed boat, dan kapal tanker seperti pada Gambar 2.
(a) (b)                                                   (c)
Gambar 2. Contoh Citra Kapal (a) Ferry (b) Nelayan Indonesia (c) Speedboat
2.3 Data Preprocessing Pada proses data preprocessing ini akan dilakukan cropping pada citra kapal bertujuan untuk mempermudah proses training pada model YOLOv7. Proses cropping berfungsi memperoleh area yang penting sehingga tidak adanya bagian-bagian yang tidak penting yang menghambat pada saat proses training (Romadhanti, dkk, 2021) .

## 2.4 Data Labelling
Labeling merupakan proses memberikan label atau tag pada objek yang pada pada citra. Pada proses  label  akan  ditentukan  nama  objek,  kelas  objek,  dan  informasi  yang  berguna  untuk proses training deteksi objek pada citra seperti pada Gambar 3 (Zhang , dkk, 2022) .

## Gambar 3. Labelling

## 2.5 Model YOLO
YOLOv7  merupakan  model  terbaru  dari  algoritma  deteksi  YOLO.  YOLOv7  yang  sudah melampaui semua detector objek dalam hal kecepatan deteksi serta akurasi dalam mendeteksi objek dengan kisaran dari 5 FPS sampai dengan 160 FPS dan memiliki akurasi tertinggi 56,8% AP  di  antara  semua detector  objek  real-time  dengan  30  FPS  atau  GPU  V100  seperti  pada Gambar 4.
Gambar 4. Perbandingan Detector (Wang, dkk, 2022) .
Gambar 5 menunjukkan cara kerja YOLOv7 secara keseluruhan. Gambar input akan diubah ukurannya  menjadi  640  x  640  sebelum  masuk backbone.  Pada  bagian  head  network  layer terdapat REP dan conv yang digunakan untuk menampilkan hasil prediksi .
Gambar 5. Kerangka Kerja YOLOv7  (Cao, dkk, 2023).

## 2.6 Evaluasi Model
Proses evaluasi model bertujuan untuk mengetahui akurasi hasil dari prediksi dan klasifikasi pada  citra input.  Ada  beberapa  cara  untuk  mengevaluasi  klasifikasi  yaitu  confusion  matrix, precision, and recall. Confusion matrix digunakan untuk mengevaluasi hasil klasifikasi. Tabel 1 menunjukkan representasi hasil Confusion matrix yaitu True Negative (TN), True Positive (TP), False Negative (FN), dan False Positive (FP) (Shobha & Rangaswamy, 2018) .
Tabel 1. Confusion Matrix Actual Class Predicted class Positif Negatif True TP FN False FP TN

## 2.7 Python Flask
Flask merupakan website framework yang ditulis dalam bahasa pemrograman python. Cara kerja flask  tidak  memerlukan  library  tertentu  dan  memiliki  database  bawaan.  Flask  juga mendukung beberapa extension yaitu objectrelational mappers, form validation, dan upload handling (Singh, dkk, 2019).
2.8  Notifikasi Telegram
Telegram mempunyai bot yang bisa digunakan untuk mengirimkan pesan secara otomatis. Bot merupakan sebuah program yang ada pada server telegram. Selanjutnya untuk mendapatkan informasi menggunakan telegram client yang terpasang pada perangkat mobile admin server. Telegram client memiliki fungsi sebagai interface yang akan menampilkan informasi tertentu. Proses  pengiriman  dan  penerimaan  informasi  menggunakan  telegram  dapat  dilihat  pada Gambar 6 .
Gambar 6. Pengiriman dan Penerimaan Informasi (Fahana, dkk, 2017)
2.9 Sofware Design Pada Gambar 7 merupakan use case diagram dari sistem yang akan dibuat. Terdapat lima use case yaitu, hasil deteksi kapal dan notifikasi  telegram yang bisa dilakukan oleh user telegram. Sedangkan untuk admin bisa melakukan login, manajemen user, dan deteksi kapal dengan syarat admin harus login terlebih dahulu.
Gambar 7. Use Case Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Dataset
Pengelolaan dataset  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  foto  yang  diambil  dari kamera Canon 80D  pada  lokasi  Pelabuhan  Sekupang,  Pelabuhan  Harbour  Bay,  Pelabuhan Batam  Center,  dan  Belakang  Padang  untuk  foto  kapal  Ferry, Speedboat  dan  Tanker. Sedangkan  untuk  foto  kapal  nelayan  Malaysia,  Thailand,  dan  Vietnam  diperoleh  dari www.kaggle.com . Dataset YOLOv7 yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 700 citra yang digunakan untuk proses training set, 140 citra untuk validation, dan 35 citra untuk proses testing set. Training set merupakan proses melatih model YOLOv7 agar dapat memprediksi keberadaan  objek  kapal. Validation  set  berfungsi  untuk  mengevaluasi  performa  dari  model YOLOv7  saat  melakukan  proses training.  Sedangkan  proses  testing  set  berfungsi  untuk menguji model YOLOv7 ketika mengelola citra. Dataset yang digunakan pada penelitian ini dibagi  menjadi  tujuh  kelas,  yaitu  kelas  Ferry,  KapalNelayanIndo,  KapalNelayanMalaysia, KapalNelayanThailand, KapalNelayanVietnam, Speedboat, dan Tanker. Pengelompokkan kelas yang digunakan pada dataset dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengelompokkan Kelas No. Class Jumlah Citra 1 Ferry 100 2 KapalNelayanIndo 100 3 KapalNelayanMalaysia 100 4 KapalNelayanThailand 100 5 KapalNelayanVietnam 100 6 Speedboat 100 7 Tanker 100
Data  Tabel 2 yang ditampilkan di  atas  menampilkan  jumlah  sampel citra yang akan diolah untuk  menjadi  data training,  sehingga  sistem  dapat  mendeteksi  jenis  kapal dari berbagai Class. Data jumlah citra yang akan dijadikan sampel sebanyak 100 data citra pada masing-masing class telah melalui proses labelling.

## 3.2 Training Model YOLOv7
Proses training  pada penelitian  ini  menggunakan  Google  Colab  dan  Python  dengan  jumlah dataset  875 gambar yang terdiri dari 700 citra sebagai training set, 140 citra sebagai validation set, dan  35  citra  untuk proses  testing set. Training dilakukan  sebanyak 100  epoch dengan pengaturan batch-size 16 dan ukuran citra yang di-input 640x640. Hasil training dapat dilihat seperti pada Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Training Data
Gambar 9 menunjukkan hubungan grafik antara precision dan confidence. Precision berfungsi untuk  menunjukkan  kualitas  dari  model  YOLOv7  saat  klasifikasi  objek. Precision  juga mengukur model YOLOv7 memberikan nilai benar saat proses memberikan label kepada objek yang dideteksi. Confidence merupakan nilai dari tingkat keyakinan model YOLOv7 terhadap kebenaran label yang diberikan pada objek yang dideteksi. Nilai precision pada penelitian ini yaitu 1.00 ini membuktikan bahwa model YOLOv7 benar ketika memberikan label kepada objek yang dideteksi. Nilai confidence 0.882 mununjukkan cukup yakin dengan label yang diberikan pada objek yang dideteksi.
Gambar 9. Precision dan Confidence
Perbandingan nilai recall dengan confidence pada Gambar 10 untuk mengidentifikasi seberapa akurat model YOLOv7 dalam menjelaskan data. Nilai recall sebesar 1.00 untuk semua kelas pada tingkat kepercayaan 0 menunjukkan bahwa model YOLOv7 memiliki tingkat identifikasi yang signifikan terhadap data.
Gambar 10. Recall dan Confidence untuk Semua Class
Berdasarkan hasil yang diperoleh, skor F1 sebesar 0.99 pada confidence 0.729 untuk semua class.  F1 score  digunakan  untuk  evaluasi  kinerja  model  YOLOv7  saat  mendeteksi  objek. Dengan demikian rata-rata precision model untuk menemukan objek yang sebenarnya pada citra adalah sebesar 99%. Ini menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam menemukan objek yang ada pada citra seperti pada Gambar 11.

## Gambar 11. F1 Score
Confusion matrix merupakan metrik yang digunakan untuk mengevaluasi model YOLOv7 saat mendeteksi objek. Matrik ini berfungsi sebagai pengelompokan objek-objek yang ada pada
citra.  Setiap  baris  menunjukkan  kelas  pada  YOLOv7,  sementara  kolom  menunjukkan  kelas hasil prediksi. Pada Gambar 12 menunjukkan hasil confusion matrix dari model YOLOv7 dalam mendeteksi jenis-jenis kapal.

## Gambar 12. Confusion Matrix
Hasil  TP  ( True  Positive)  menunjukkan  jumlah  dari  objek  yang  dapat  dideteksi  oleh  model YOLOv7.  Dengan  nilai  TP  yang  tinggi  maka,  semakin  baik  kinerja  dari  model  dalam mengelompokkan  objek-objek  pada  citra.  Pada  Gambar  12  juga  menunjukkan  hasil  dari background FP (False Positive) pada class KapalNelayanIndo dan KapalNelayanThailand yaitu 0.5,  nilai  ini  menunjukkan  bahwa  model  mendeteksi background dari  citra.  Hasil  confusion matrix seperti pada Gambar 12 dapat dilihat tingkat akurasi dari deteksi kapal dan seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Akurasi Masing-Masing Kelas No. Class Akurasi Deteksi Background (False Positive) 1 Ferry 93% 0 2 KapalNelayanIndo 85% 50% 3 KapalNelayanMalaysia 89% 0 4 KapalNelayanThailand 91% 50% 5 KapalNelayanVietnam 82% 0 6 Speedboat 94% 0 7 Tanker 83% 0

## 3.3 Hasil Pengujian
Pada  Gambar  13  menunjukkan  hasil  dari  validasi  model  YOLOv7.  Pada  gambar  tersebut menunjukkan bahwa model YOLOv7 yang digunakan sudah berhasil mendeteksi objek kapal sesuai dengan kelasnya masing-masing.
(a) (b)
(c)
Gambar 13. Hasil Validasi Model (a) Nelayan Indonesia (b) Nelayan Vietnam (c)
Speedboat

## 3.4 Implementasi dan Pengujian Sistem
Setelah  melakukan  proses training,  maka  model  YOLO  akan  menyimpan  hasil  terbaik  dari proses training dalam bentuk format “best.pt”. Hasil dari best.pt ini yang akan diintegrasikan kedalam aplikasi deteksi kapal. Framework python flask dapat mengintegrasi antara YOLOv7 dan  dengan  aplikasi. Flask  merupakan  framework  website  menggunakan  bahasa pemrograman Python yang dapat membuat aplikasi website sederhana. Flask dapat membuat sebuah  aplikasi  yang  dapat  menerima input  dan  menghasilkan  output  sesuai  kebutuhan pengguna. Untuk mengirim gambar hasil deteksi pada telegram menggunakan library Python yaitu teleport.  Teleport  merupakan  bagian  dari  library  python  yang  berfungsi  untuk mengintegrasi  API  telegram  dengan  aplikasi.  Telegram  berfungsi  untuk  mengirimkan notifikasi,  pesan,  dan  konten  melalui telegram.  Fitur  yang  tersedia  pada  teleport  bisa digunakan  untuk  mengontrol bot  pada  telegram.  Pada  Gambar  14  merupakan  hasil  dari pengujian integrasi antara website flask dengan YOLOv7.
Gambar 14. Integrasi Flask dan YOLOv7 .
Hasil pengujian sistem dapat diakses melalui browser sehingga dapat dilihat menggunakan perangkat  pintar  seperti  tablet,  laptop,  dan smartphone  yang  terhubung  dengan jaringan internet. Pada Gambar 15 memprelihatkan hasil dari notifikasi pengiriman citra hasil deteksi melalui chatbot pada flatform telegram. Citra yang dikirimkan merupakan hasil dari training dari model YOLOv7 yang telah dibuat sebelumnya.
Gambar 15. Notifikasi Telegram
Penerapan flask  yang  terintegrasi  dengan  model  YOLOv7  dapat  memberikan  solusi  untuk deteksi kapal yang ada di laut Batam. Implementasi bot telegram sebagai pengirim notifikasi hasil deteksi kapal dapat mencegah illegal fishing di laut Batam.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian deteksi kapal menggunakan YOLOv7 mampu mendeteksi jenis- jenis kapal berdasarkan class yang sudah ditentukan. Hasil deteksi setelah training 100 epoch menghasilkan  nilai precision  sebesar  1.00  dan  nilai  confidence  0.882  menunjukkan  tingkat kepercayaan hasil deteksi yang tinggi pada model YOLOv7. Hasil skor F1 sebesar 0.99 pada confidence 0.729 menunjukkan hasil bahwa model ini menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dalam  menemukan  objek.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  menggunakan confusion  matrix menunjukkan hasil akurasi yang tinggi dari setiap class pada model YOLOv7 yaitu Ferry 93%, KapalNelayanIndo  85%,  KapalNelayanMalaysia  89%,  KapalNelayanThailand  91%, KapalNelayanVietnam 82%, Speedboat 94%, dan Tanker 83%. Pada pengujian aplikasi yang mengintegrasi model YOLOv7 dengan framework python flask menghasilkan sebuah aplikasi website  yang  dapat  mendeteksi  objek.  Hasil  pengujian  bot  telegram  mampu  mengirim notifikasi secara otomatis pada platform telegram jika terdeteksi adanya objek kapal. Dengan diterapkannya sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan pencegahan illegal fishing pada Laut Batam yang merupakan pulau yang berbatasan langsung dengan negara tetangga.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapat terima kasih disampaikan kepada Kemendikbudristek yang telah mendanai penelitian ini dengan surat keputusan nomor 186/E5/PG.02.00.PL/2023 dan kontrak penelitian nomor 033/LL10/PG.AK/2023.  Kami  juga  mengucapkan  terimakasih  kepada  tim  yang  membantu penelitian ini dan juga kepala laboratorium elektronika Institut Teknologi Batam yang telah memfasilitasi penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Arizonia Ismail, H., & Kartika, E. (2019). PERAN KEMARITIMAN INDONESIA DI MATA DUNIA.
Jurnal Saintek Maritim, 20(1), 83–89.
Cao, L., Zheng, X., & Fang, L. (2023). The Semantic Segmentation of Standing Tree Images
Based on the Yolo V7 Deep Learning Algorithm. Electronics (Switzerland), 12(4), 1– 15. MDPI.
EĞİ,  Y.  (2023).  YOLO  V7  and  Computer  Vision-Based  Mask-Wearing  Warning  System  for Congested Public Areas. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(1), 22– 32. Igdir University.
Emerick de Magalhães, M., Barbosa, C. E., Cordeiro, K. de F., Isidorio, D. K. M., & Souza, J.
M.  de.  (2023).  Improving  Maritime  Domain  Awareness  in  Brazil  through  Computer Vision  Technology. Journal  of  Marine  Science  and  Engineering,  11(7),  1–15. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI).
Fahana, J., Umar, R., & Ridho, F. (2017). Pemanfaatan Telegram Sebagai Notifikasi Serangan untuk Keperluan Forensik Jaringan. Jurnal Sistem Informasi.
Kim, J. H., Kim, N., Park, Y. W., & Won, C. S. (2022). Object Detection and Classification Based on YOLO-V5 with Improved Maritime Dataset. Journal of Marine Science and Engineering, 10(3), 1–14. MDPI.
Kurekin, A. A., Loveday, B. R., Clements, O., Quartly, G. D., Miller, P. I., Wiafe, G., & Agyekum, K. A. (2019). Operational monitoring of illegal fishing in Ghana through exploitation of satellite earth observation and AIS Data. Remote Sensing, 11(3), 1–28. MDPI AG.
Patimah, Sari, D. M., Rustan, F., Rusman, I., Teknik, F., Informatika, T., & Sulawesi Barat, U.
(2022). Implementasi  PrototypingModel  untuk  Pengembangan  Real-TimeNotifikasi Telegram  Api  (Application  Programming  Interface)  pada  Tugas  Akhir  Mahasiswa. Retrieved from https://api.telegram.org/bot
Qiu, Y., Lu, Y., Wang, Y., & Jiang, H. (2023). IDOD-YOLOV7: Image-Dehazing YOLOV7 for Object  Detection  in  Low-Light  Foggy  Traffic  Environments. Sensors,  23(3),  1–22. MDPI.
Romadhanti,  I.,  Kurniastuti,  I.,  &  Wulan,  T.  (2021). Pemrosesan  Citra  Kuku  Jari  Tangan Menggunakan  Metode  Glcm  (Grey  Level  Co-Occurrence  Matrix).  Retrieved  from https://www.researchgate.net/publication/350676479
Shindo, T., Watanabe, T., Yamada, K., & Watanabe, H. (2023). Accuracy Improvement of Object Detection in VVC Coded Video Using YOLO-v7 Features. arXiv. Retrieved from http://arxiv.org/abs/2304.00689
Shobha, G., & Rangaswamy, S. (2018). Machine Learning. Handbook of Statistics (Vol. 38, pp. 197–228). Elsevier B.V.
Singh, M., Verma, A., Parasher, A., Chauhan, N., & Budhiraja, G. (2019). Implementation of Database  Using  Python  Flask  Framework. International  Journal  of  Engineering  and Computer Science, 8(12), 24890–24893. Valley International.
Wang, C.-Y., Bochkovskiy, A., & Liao, H.-Y. M. (2022). YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new  state-of-the-art  for  real-time  object  detectors. arXiv,  1–15.  Retrieved  from http://arxiv.org/abs/2207.02696
Wang, Y., Wang, H., & Xin, Z. (2022). Efficient Detection Model of Steel Strip Surface Defects Based  on  YOLO-V7. IEEE  Access,  10,  133936–133944.  Institute  of  Electrical  and Electronics Engineers Inc.
Wijayanti, P.  T.,  Putri, D.,  Wahyuniarti, S.,  &  Fitriono,  R.  A.  (2021). Tindak  Pidana  Illegal Fishing di Perairan NatunaDalam Perspektif Kriminologi. Jurnal Pendidikan dan Ilmu Sosial, 2, 16–23.
Zhang, Y., Guo, Z., Wu, J., Tian, Y., Tang, H., & Guo, X. (2022). Real-Time Vehicle Detection
Based on Improved YOLO v5. Sustainability (Switzerland), 14(19), 1–19. MDPI.
Zhou, S., Cai, K., Feng, Y., Tang, X., Pang, H., He, J., & Shi, X. (2023). An Accurate Detection Model of Takifugu rubripes Using an Improved YOLO-V7 Network. Journal of Marine Science and Engineering, 11(5), 1–15. MDPI.