Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 204-212                                                                                     E ISSN : 2722-2713

## PENGENALAN RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE YOLOV8
Muh. Ikbal 1) , Rizal Adi Saputra 2)
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, Kampus Hijau Bumi Tridharma Anduonohu, Kec. Kambu, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara 93232
Co Responden Email: ikbalahbab2004@gmail.com
Article history Received   11 Jan 2024 Revised     12 Mar 2024 Accepted  18 Apr 2024 Available online 30 Apr 2024
Keywords Autonomous vehicle, Object Recognition, Sign , Traffic,
YOLOv8

## Abstract
Autonomous vehicle technology has seen rapid development in recent years. The primary goal of  this  technology  is  to  reduce  traffic  accidents  and  create  a  safer driving  environment.  Autonomous  vehicles  are  expected  to  fully  understand  the traffic  environment  and  operate  according  to  the  rules.  One  of  the  artificial intelligence methods often used in this technology is deep learning  YOLO. This research  develops  a method for  detecting  types of  traffic signs  using  YOLO  V8, which  is  a  development  of  the  CNN  method.  The  data  used  in  this  research includes 30 labels of traffic sign types with a total of 4650 images. The dataset is divided  in  a  70:30  ratio,  where  70%  is  used  for  training  and  30%  for  testing. After the division, the training dataset consists of 3232  images, while the testing dataset includes 1418 images. The test results show that this model performs well, with a Precision value of 0.993, Recall of 0.999, mAP50 of 0.995, and mAP50-95 of  0.984.  These  values  indicate  that  this  model  is  capable  of  identifying  and classifying traffic signs with high accuracy.
Riwayat Diterima  11 Jan 2024
Revisi      12 Mar 2024 Disetujui  18 Apr 2024 Terbit Online 30 Apr 2024
Kata Kunci Kendaraan Otonom,
Lalu-Lintas,
Pengenalan Objek, Rambu,
YOLOv8

## Abstrak
Teknologi  kendaraan  otonom  telah  mengalami  perkembangan  pesat  dalam beberapa tahun terakhir. Tujuan utama dari teknologi ini adalah untuk mengurangi kecelakaan  lalu  lintas  dan  menciptakan  lingkungan  berkendara  yang  lebih  aman. Kendaraan otonom diharapkan dapat sepenuhnya memahami lingkungan lalu lintas dan  beroperasi  sesuai  aturan.  Salah  satu  metode  kecerdasan  buatan  yang  sering digunakan  dalam  teknologi  ini  adalah  deep  learning  YOLO.  Penelitian  ini mengembangkan metode deteksi jenis rambu lalu lintas menggunakan YOLO V8, yang  merupakan  pengembangan  dari  metode  CNN.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mencakup  30  label  jenis  rambu  lalu  lintas  dengan  total  4650  citra. Dataset dibagi dengan proporsi 70:30, di mana 70% digunakan untuk pelatihan dan 30%  untuk  pengujian.  Setelah  pembagian,  dataset  pelatihan  terdiri  dari  3232 gambar,  sementara  dataset  pengujian  mencakup  1418  gambar.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa model ini memiliki kinerja yang baik, dengan nilai Precision sebesar 0,993, Recall sebesar 0,999, mAP50 sebesar 0,995, dan mAP50-95 sebesar 0,984. Nilai-nilai ini menunjukkan bahwa model ini mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan rambu lalu lintas dengan akurasi yang tinggi.

## PENDAHULUAN
Teknologi kendaraan
otonom
( autonomous vehicle) telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir.  Alasan utama munculnya teknologi kendaraan tanpa pengemudi adalah untuk mengurangi kecelakaan  lalu  lintas  dengan  menciptakan lingkungan  berkendara  yang  aman.  Dengan teknologi  ini,  kendaraan  diharapkan  dapat mengenali  sepenuhnya  lingkungan  lalu  lintas
yang  dilaluinya  dan  bergerak  sesuai  aturan. Dalam  konteks  ini,  pengenalan  rambu  lalu lintas  merupakan  bidang  yang  sangat  penting untuk teknologi ini. (Xuan-Ha Nguyen, 2022)
Penelitian  pengenalan  rambu  lalu  lintas sudah banyak dilakukan menggunakan metode  berdasarkan  warna  dan  bentuk. Meskipun  metode  berdasarkan  warna  dan bentuk dapat mengenali bagian-bagian penting  dari  rambu  seperti  berhenti  dan
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 204-212                                                                                     E ISSN : 2722-2713
peringatan,  namun  hanya  beberapa  bagian saja  yang  dapat  dikenali  dan  keakuratannya tidak tinggi .(Zhang et al., 2023). Keterbatasan itu menunjukkan bahwa pendekatan yang lebih canggih diperlukan.
Metode  seperti  YOLO  dapat  membantu mengatasi masalah ini. YOLO, singkatan dari " You  Only  Look  Once ,"  adalah  algoritma
yang  membantu  mendeteksi  objek  secara real-time menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN).
YOLO pada awalnya dikembangkan oleh
Joseph  Redmon  dan  Ali  Farhadi  pada  2015. YOLO  terinspirasi  dari GoogleNet yang merupakan  model  yang  digunakan  untuk klasifikasi  gambar.  (Fahim,  Abdal,  Rasel, Sarker, and Chowdhury, n.d.) Dengan
memanfaatkan
deep convolutional  neural  networks ,  YOLO  dapat belajar  mengenali  berbagai  macam  objek secara akurat dan melokalisasi objek ke dalam gambar(Redmon,  Divvala,  Girshick,  and Farhadi,  2016).  YOLO  dapat  mendeteksi beberapa objek dari kelas yang berbeda secara bersamaan,  sehingga  sangat  berguna  untuk aplikasi  yang  membutuhkan  pemrosesan waktu  nyata  dan  akurasi  deteksi  yang  tinggi, seperti  pengemudian  otonom,  mengenali rambu  lalu  lintas  dengan  akurat,  pengawasan video, dan robotika. (Sinha, Hadassa,
Krishna, and Ravi Kumar, 2020)
Terdapat  penelitian-penelitian  tentang pengenalan  rambu  lalu  lintas  menggunakan metode  YOLO  seperti  implementasi  object recognition  pada  rambu-rambu  dan  lampu lalu  lintas  dengan  raspberry  pi  dengan algoritma  yolov5(Nugroho  and  Cahyono, 2022),  Development  of  Real-Time  Traffic- Object  and  Traffic-Sign  Detection  Models Applied for Autonomous
Intelligent Vehicles(Shen,  Lang,  and  Song,  2023), Pengenalan  Rambu  Lalu  Lintas  di  Indonesia Secara  Real-time  Menggunakan  YOLOv4- tiny(Gregorius, Goenawan, and
Tjondrowiguno, 2022) dan lain-lain.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, digunakan pendekatan deep learning dengan menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO)  untuk  memecahkan  masalah  deteksi rambu lalu lintas.
You  Only  Look  Once (YOLO)  memiliki arsitektur  yang  terdiri  dari  24  lapisan
konvolusional.  Lapisan-lapisan  ini  berfungsi untuk  mengekstrak  fitur  dari  gambar,  yang kemudian  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  dan  koordinat  objek.  Setelah ekstraksi  fitur,  metode  YOLO  melanjutkan dengan dua lapisan terhubung, yang bertanggung jawab untuk memprediksi probabilitas dan koordinat.
Dengan  demikian,  YOLO  tidak  hanya mengidentifikasi  objek  dalam  gambar,  tetapi juga  menentukan  lokasi  dan  ukuran  objek tersebut.  Metode  ini  terdiri  dari  beberapa tahap  dan  berfokus  pada  penentuan  tingkat akurasi objek secara real-time. Ini menjadikan YOLO  sebagai  algoritma  yang  efisien  dan efektif dalam mendeteksi objek pada gambar.
Gambar 1. Arsitektur YOLO
YOLO dapat menggunakan neural network  untuk  memprediksi  bounding  box dan  kelas  objek  yang  ada  di  gambar. Kemudian,  neural  network  akan  membagi gambar  menjadi  grid  S  x  S,  dan  jika  bagian tengah  objek  menyentuh  sel  grid,  sel  grid akan  mengenali  objek  tersebut.      (Gong,  Li, Song, Xu, and He, 2022)
Gambar 2. Hasil dari penerapan YOLO
YOLOv8  merupakan    versi  terbaru  dari YOLO  yang  dikembangkan  pada  tahun  2023 dan  telah  menunjukkan  peningkatan  yang signifikan  dalam  kecepatan  dan  akurasi dibandingkan dengan versi-versi sebelumnya. YOLOv8  dibangun  di  atas  kesuksesan  versi sebelumnya,  memperkenalkan  fitur-fitur  baru dan peningkatan untuk meningkatkan kinerja, fleksibilitas, dan efisiensi. (Raza M, 2023).
YOLOv8 memakai versi yang lebih baik dari  arsitektur  CSPDarknet53,  yang  telah
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 204-212                                                                                     E ISSN : 2722-2713
terbukti  efektif  dalam  mencatat  data  lokasi dengan presisi (Shahab, 2023). Ini menjadikan YOLOv8 sebagai algoritma yang efisien  dan  efektif  dalam  mendeteksi  objek pada gambar.(Janapriya, 2023)
Adapun  tahapan  dalam  penelitian  ini yaitu  identifikasi  masalah,  pengumpulan dataset,  dan  implementasi You  Only  Look Once (YOLO) versi 8. Berikut adalah gambar alur penelitian ini.
Gambar 3. Alur Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Setelah memilih topik penelitian, langkah  pertama  adalah  menentukan  masalah yang  akan  diteliti.  Untuk  menjaga  penelitian tetap  fokus  pada  tujuannya,  identifikasi  ini dilakukan untuk memperjelas batasan masalah.  Studi  ini  menggunakan  algoritma You  Only  Look  Once (YOLO)  versi  8  untuk mengklasifikasikan rambu jalan dalam konteks ini.

## 2. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dilakukan dengan  memanfaatkan  data  yang  telah  di- upload  oleh  Putri  Mawaring  Wening.  Data tersebut  berisi  gambar  rambu-rambu  lalu lintas  dalam  format  JPG.  Resolusi  gambar telah distandarisasi menjadi 640 x 640 piksel. Gambar tersebut akan diklasifikasikan menjadi 30 jenis rambu lalu lintas di platform Roboflow .  Total  gambar  yang  digunakan adalah 4650 gambar.

## 3. Pengembangan Model YOLOv8
Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah YOLOv8 dengan  ukuran  input  640 x  640.  Proses  training  model  dilakukan
dengan  menggunakan  arsitektur YOLOV8 . Terdapat  2  bagian  utama  pada  model
YOLOV8 yaitu Backbone dan Head / Prediction . Gambar 4. Arsitektur YOLOv8 Backbone Dikenal juga sebagai ekstraktor  fitur,  bertanggung  jawab  untuk mengekstrak  fitur  penting  dari  input.  Bagian ini  menangkap  pola  sederhana  di  lapisan awal,  seperti  tepi  dan  tekstur(Munawar, 2023). Neck bertindak  sebagai  jembatan antara backbone dan head, melakukan operasi fusi  fitur  dan  mengintegrasikan  informasi kontekstual. Head merupakan  bagian  akhir dari  jaringan  dan  bertanggung  jawab  untuk menghasilkan  output  jaringan,  seperti  kotak pembatas dan skor kepercayaan untuk deteksi objek. Head berfungsi  untuk  menghasilkan kotak  pembatas  yang  terkait  dengan  objek yang mungkin ada dalam gambar, menetapkan  skor  kepercayaan  untuk  setiap kotak pembatas untuk menunjukkan seberapa mungkin suatu objek ada, mengurutkan objek dalam kotak pembatas menurut kategori.(Fahim,  Abdal,  Rasel,  Sarker,  and Chowdhury, 2024) Dalam proses pembuatan model
YOLOv8  untuk  mengenali  objek  lampu  lalu lintas,  beberapa  langkah  penting  perlu dilakukan.  Pertama,  pengumpulan  dataset yang mencakup gambar lampu lalu lintas dari berbagai kondisi dan sudut. Kedua, melakukan pemotongan ( crop ) gambar sehingga  rasio  aspeknya  menjadi  1:1,  ini penting  untuk  memastikan  konsistensi  dalam data.  Ketiga,  melakukan  anotasi  objek  pada gambar, yaitu menandai dan mengidentifikasi objek  lampu  lalu  lintas  dalam  setiap  gambar. Terakhir,  membagi  dataset  menjadi  dua kategori, yaitu data latihan ( train ) dan data uji
( test ),  untuk  melatih  dan  kemudian  menguji model.  Dengan  demikian,  model  YOLOv8
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 204-212                                                                                     E ISSN : 2722-2713
dapat dilatih dan diuji untuk mengenali objek lampu  lalu  lintas  dengan  efektif.(Munawar, 2023)
Gambar 5. Alur pengembangan YOLOV8

## a Persiapan Dataset Rambu Lalu Lintas
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  kumpulan  gambar  rambu  lalu lintas.  Dataset  ini  mencakup  30  kategori rambu  lalu  lintas  yang  telah  diklasifikasikan dengan  hati-hati.  Setiap  kategori  mewakili jenis  rambu  lalu  lintas  yang  berbeda, memberikan  variasi  yang  luas  dalam  data. Dataset  ini  kemudian  dibagi  menjadi  dua bagian  data  pelatihan  dan  data  pengujian. Pembagian  ini  memungkinkan  model  untuk belajar dari data pelatihan dan kemudian diuji pada  data  pengujian  untuk  mengevaluasi kinerjanya.  Untuk  penelitian  ini,  gambar dalam dataset akan diproses dengan pemotongan  berdasarkan  rasio  1:1.  Secara spesifik,  setiap  gambar  dalam  dataset  akan dipotong menjadi ukuran 640 x 640 piksel.
b Anotasi Dataset
Anotasi  objek  adalah  pemberian  tanda dengan menentukan bounding box yang berisi nama  kelas  sesuai  dengan  masing-masing objek(Takarob  R,  2022). Bounding  box ini berisi  label  atau  nama  kelas  yang  sesuai dengan  objek  tersebut.  Proses  ini  penting dalam  pelatihan  model  deteksi  objek,  karena memberikan  informasi  kepada  model  tentang lokasi dan jenis objek dalam gambar.
c Membuat Model YOLOV8
Pada  tahap  ini  peneliti  berencana membangun  model  YOLOV8.  Tujuan  utama pembuatan model ini adalah untuk mengklasifikasikan  berbagai jenis  rambu  lalu lintas. Model ini dilatih menggunakan dataset
yang  berisi  gambar  rambu-rambu  jalan  dari berbagai  jenis  dan  bentuk.  Setelah  model dilatih, model dapat mengenali dan mengklasifikasikan  rambu-rambu  jalan  pada gambar baru dengan akurasi tinggi. d Learning (Traning) Melatih  model  YOLOv8  adalah  proses yang  melibatkan  beberapa  langkah  penting. Pertama, model YOLOv8 yang telah diverifikasi  sebelumnya  atau  model  terlatih dimuat.  Setelah  itu,  dataset  yang  digunakan untuk  pelatihan  dibuat.  Kumpulan  data  ini biasanya  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data uji.  Setelah  itu,  model  dilatih  menggunakan data pelatihan(Liu, Shi, Li, and Zhao, 2022).
Selama  proses  ini,  parameter  model disesuaikan  untuk  meminimalkan  kesalahan prediksi.  Selain  itu,  hyperparameter  model dapat  disesuaikan  untuk  mengoptimalkan performa  model.  Metrik  pelatihan  dipantau secara  real  time  dan  pembelajaran  dapat divisualisasikan untuk pemahaman yang lebih baik. Jika lebih dari satu GPU tersedia, beban pelatihan  dapat  dibagi  di  antara  keduanya untuk  mempercepat  proses.  Proses  ini mungkin  berbeda-beda  tergantung  pada  data spesifik dan tujuan penelitian. (Arief R, 2021)
e Testing
Proses  pengujian  adalah  langkah  akhir dalam  rangkaian  penelitian  ini.  Tahap  ini dimulai  dengan  penyesuaian  ukuran  gambar input  agar  cocok  dengan  model  yang ditargetkan. Setelah ukuran gambar disesuaikan,  metode You  Only  Look  Once (YOLO) akan
digunakan untuk mengklasifikasikan gambar input tersebut.
f Matriks Evaluasi
Precision,  Recall, mAP50,  dan  mAP50- 95  adalah  teknik  evaluasi  yang  digunakan. Untuk deteksi objek, Mean Average Precision (mAP)  adalah  metode  evaluasi.  YOLOV8 menggunakan  mAP50  dan  mAP50-95  secara default.  Matriks confusion digunakan  untuk menghitung  metrik Precision dan Recall dari setiap label pada gambar dalam penghitungan metrik  mAP.  Metriks  mAP50  menggunakan nilai batas IoU sebesar 0,5, sementara metriks mAP50-95  adalah  rata-rata  mAP  dengan sepuluh  nilai  batas  IoU  yang  berbeda,  yaitu 0,5,  0,55,  0,60,  0,65,  0,70,  0,75,  0,80,  0,85, 0,90, dan 0,95..(Janapriya, 2023)
Untuk  menghitung  nilai  Nilai  Positif Benar (TP), Nilai Tidak Benar (FP), dan Nilai Negatif  Benar  (FN),  matriks  confusion  pada
deteksi  objek  menggunakan  nila  IoU.  Nilai Negatif  Benar  (TN)  tidak  digunakan  karena tidak  mempengaruhi  kinerja  metode  deteksi objek. Tabel 2 menunjukkan penjelasan untuk setiap nilai metrik dalam matriks kebingungan.
Tabel 1. Matriks confusion pada deteksi objek
TP ( True Positive ) IoU ≥ α ( thresold IoU).
FP ( False Positive ) IoU < α (thresold IoU).
TN ( True Negative ) semua  bagian  gambar yang tidak memiliki objek  dan  tidak  dapat dideteksi sebagai objek. FN ( False Negative ) Ground  truth  yang  sama sekali tidak terdeteksi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Hasil Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  oleh  peneliti dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  4650  gambar yang mencakup 30 jenis rambu lalu lintas.
Tabel 2. Rambu dan jumlah kemunculan dalam dataset No Nama Rambu Jumlah Kemunculan 1 Balai Pertolongan Pertama 155 2 Banyak Anak-Anak 155 3 Dilarang Belok Kanan 155 4 Dilarang Berhenti 155 5 Dilarang Berjalan Terus 155 6 Dilarang Masuk 155 7 Dilarang Mendahului 155 8 Dilarang Parkir 155 9 Dilarang Putar Balik 155 10 Gereja 155 11 Hati-Hati 155 12 Jalur Penyebrangan 155 13 Lampu Lalu Lintas 155 14 Larangan Kecepatan - 30km- jam 155 15 Larangan Kecepatan - 40km- jam 155 16 Larangan Kendaraan MST - 10 Ton 155 17 Masjid 155
18 Pemberhentian Bus 155 19 Perintah Ikuti Bundaran 155 20 Perintah Jalur Sepeda 155 21 Perintah Lajur Kiri 155 22 Perintah Pilih Satu Jalur 155 23 Persimpangan 3 Prioritas 155 24 Persimpangan 3 Sisi Kanan Prioritas 155 25 Persimpangan 3 Sisi Kiri Prioritas 155 26 Persimpangan Empat 155 27 Putar Balik 155 28 Rumah Sakit 155 29 SPBU 155 30 Tempat Parkir 155
Setelah memproses gambar dalam dataset dengan  pemotongan  berdasarkan  rasio  1:1 dan mengubah ukuran setiap gambar menjadi 640  x  640  piksel,  dapat  meningkatkan efisiensi dan akurasi model YOLOV8

## Gambar 6. Dataset yang telah di resize
640 x 640

## 2. Hasil Anotasi Dataset
Setelah  gambar  telah  dikumpulkan  dan disusun dalam dataset, masing-masing gambar  diberi  anotasi  sesuai  format  YOLO.. Pemberian label pada objek dilakukan dengan menggunakan  Label  Img  dalam  format YOLO.  Hasil  dari  proses  anotasi  ini  adalah file  data  yang  berisi  detail  bounding  box dalam  bentuk  format  .txt.  Proses  anotasi  ini
dapat
dilakukan secara otomatis menggunakan  platform  seperti  Roboflow, yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Anotasi pada roboflow

## 3. Hasil Split Dataset
Hasil dari split dataset dibagi menjadi dua kategori  yaitu  kategori  pelatihan  ( Test )  dan kategori  pengujian  ( Train )  .  Pembagian  ini
dilakukan
secara acak,
dengan mempertimbangkan  keberadaan  tanda-tanda pada  gambar.  Proporsi  pembagian  dataset adalah  70:30,  dengan  70%  untuk  pelatihan ( Train )  dan  30%  untuk  pengujian  ( Test ). Setelah  proses  pembagian,  dataset  pelatihan (Train)  terdiri  dari  3232  gambar,  sementara dataset pengujian mencakup1.418 gambar.
4. Pembuatan  Model  YOLOv8  Untuk Mendeteksi Rambu-Rambu Jalan
Dalam  tahap  pembuatan  model  ini, peneliti memilih untuk menggunakan
arsitektur  YOLOv8.  Model  ini  dilatih menggunakan  dataset  rambu  lalu  lintas  di Indonesia,
dengan tujuan
untuk mengklasifikasikan  berbagai jenis  rambu  lalu lintas
Gambar 8. Pembuatan model YOLOv8
Kode  ini  menjelaskan  proses  pelatihan model  YOLOv8.  Pertama,  model  YOLOv8 dimuat  dengan  menggunakan  file  konfigurasi ‘yolov8n.yaml’  dan  file  bobot  model  yang telah  dilatih  sebelumnya  ‘yolov8n.pt’. Kemudian, model
tersebut dilatih menggunakan  dataset  rambu  lalu  lintas  di
Indonesia.
5. Training
Dalam  penelitian  ini  deteksi  rambu  lalu lintas  dengan  YOLOV8  menggunakan  nilai hyperparameter learning  rate (lr0)  yang digunakan  adalah  0,001,  sementara  jumlah
epoch adalah 100. Ini menjadi patokan untuk kombinasi hyperparameter yang  digunakan dalam  penelitian  ini.  Jumlah epoch yang digunakan  adalah  100,  ukuran batch adalah 64,  dan learning  rate adalah  0,001.  Bobot yang  telah  dilatih  sebelumnya  digunakan sebagai bobot awal pada YOLOV8
Gambar 9. Hasil pelatihan model YOLOv8
Proses pelatihan model dilakukan dengan menggunakan  data  pelatihan(Train).  Selama proses ini, model belajar untuk mengenali dan mengklasifikasikan  berbagai jenis  rambu  lalu lintas.  Setelah  model  dilatih,  metrik  evaluasi seperti Precision , Recall ,  dan Mean  Average Precision (mAP)  dihitung.  Metrik-metrik  ini diperoleh  melalui  proses  validasi,  yang melibatkan  pengujian  model  yang  telah dilatih  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Proses  validasi  ini  memberikan gambaran  tentang  sejauh  mana  model  dapat menggeneralisasi apa yang telah dipelajari ke data  baru.  Dengan  demikian,  metrik  evaluasi ini  memberikan  ukuran  kinerja  model  dalam deteksi dan klasifikasi rambu lalu lintas. Hasil deteksi  ditunjukkan  pada  Tabel  2  yang mencantumkan tiga indikator evaluasi P( precision ),  R  ( Recall )dan  mAP( Mean Average Precision ).
Tabel 3. Hasil dari training YOLOv8
Class Box(P) R mAP50 mAP50 -95 All 0.994 1 0.995 0.984 Balai Pertolongan Pertama 0.993 1 0.995 0.995
Banyak Anak-Anak 1 1 0.995 0.99 Dilarang Belok Kanan 0.997 1 0.995 0.925 Dilarang Berhenti 0.996 1 0.995 0.995 Dilarang Berjalan Terus 0.994 1 0.995 0.995 Dilarang Masuk 0.996 1 0.995 0.986 Dilarang Mendahului 0.994 1 0.995 0.988 Dilarang Parkir 0.997 1 0.995 0.991 Dilarang Putar Balik 1 0.99 5 0.995 0.985 Gereja 0.988 1 0.995 0.995 Hati-Hati 0.991 1 0.995 0.995 Jalur Penyebranga n 0.994 1 0.995 0.979 Lampu Lalu Lintas 0.992 1 0.995 0.995 Larangan Kecepatan - 30km/jam 0.993 1 0.995 0.995 Larangan Kecepatan - 40km/jam 0.992 1 0.995 0.995 Larangan Kendaraan MST - 10 Ton 0.993 1 0.995 0.995 Masjid 0.998 1 0.995 0.987 Pemberhentia n Bus 0.991 1 0.995 0.983 Perintah Ikuti Bundaran 0.994 1 0.995 0.984 Perintah Jalur Sepeda 0.995 1 0.995 0.995 Perintah Lajur Kiri 0.978 1 0.995 0.963 Perintah Pilih Satu Jalur 0.997 1 0.995 0.929 Persimpanga n 3 Prioritas 0.994 1 0.995 0.979 Persimpanga n 3 Sisi Kanan Prioritas 0.993 1 0.995 0.99 Persimpanga n 3 Sisi Kiri Prioritas 0.99 1 0.995 0.995 xPersimpang an Empat 0.993 1 0.995 0.995 Putar Balik 0.994 1 0.995 0.977
Rumah Sakit 0.995 1 0.995 0.981 SPBU 0.997 1 0.995 0.972 Tempat Parkir 0.993 1 0.995 0.995
Hasil  dalam  tabel  tersebut  menunjukkan bahwa  model  deteksi  objek  telah  melakukan pekerjaan yang sangat baik dalam mengidentifikasi  dan  melokalisasi  berbagai jenis tanda dan tempat dalam gambar. Berikut adalah beberapa poin penting:
1. Presisi  Kotak  Pembatas  (Box(P)):  Nilai ini  berkisar  antara  0.978  hingga  1,  yang menunjukkan bahwa model sangat akurat dalam  memprediksi  lokasi  objek  dalam gambar.
2. Recall (R):  Nilai  ini  adalah  1  untuk semua kelas, yang berarti model berhasil menemukan  semua  instansi  objek  dalam gambar.
3. Mean Average Precision (mAP50 :  Nilai ini adalah 0.995 untuk semua kelas, yang menunjukkan  bahwa  model  memiliki presisi  rata-rata  yang  sangat  tinggi  saat IoU diatur ke 0.50.
4. Mean  Average  Precision (mAP50-95):
Nilai ini adalah rata-rata presisi rata-rata untuk  IoU  dari  0.50  hingga  0.95.  Nilai ini memberikan gambaran tentang seberapa  baik  model  bekerja  pada berbagai tingkat IoU.
Secara keseluruhan, hasil ini menunjukkan  bahwa  model  telah  dilatih dengan  baik  dan  mampu  mendeteksi  dan melokalisasi  objek  dengan  akurasi  yang sangat  tinggi.  Ini  menunjukkan  kualitas  yang baik  dari  dataset  yang  digunakan  untuk pelatihan  dan  efektivitas  arsitektur  model (dalam hal ini, YOLOv8).
6. Testing
Tahap  pengujian  dalam  pengembangan model  deteksi  objek  seperti  YOLOv8  sangat penting.  Pertama,  model  diuji  untuk  melihat akurasi  dalam  mendeteksi  objek  dalam gambar  yang  tidak  dikenal.  Ini  melibatkan penggunaan  dataset  pengujian  yang  berbeda dari  dataset  pelatihan.  Metrik  seperti Presisi,
Recall ,  dan Mean  Average  Precision (mAP) biasanya  digunakan  untuk  mengukur  kinerja mode1(Oklilas,  Sukemi,  and  Apriliyanto, 2023).  Setelah  model  menunjukkan  akurasi yang memadai, label prediksi diuji. Ini berarti memeriksa apakah model tidak hanya dengan benar  mendeteksi  keberadaan  objek  dalam
gambar, tetapi juga dengan benar mengidentifikasi kelas objek tersebut.
Gambar 10. Gambar Matriks confusion
Berdasarkan matriks confusion menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan  berbagai jenis  rambu  lalu lintas  dengan  benar.  Matriks  ini  dikodekan warna,  dengan  warna  yang  lebih  gelap menunjukkan nilai yang lebih tinggi; tampaknya mewakili frekuensi prediksi. Bilah warna  di  sebelah  kanan  menunjukkan  nilai dari  0  hingga  50.  Elemen  diagonal  dari  kiri atas  ke  kanan  bawah  berwarna  gelap, menunjukkan prediksi yang benar oleh model. Oleh karena itu, hasilnya menunjukkan bahwa model  telah  berhasil  dalam  tugas  klasifikasi rambu lalu lintas.
Gambar 11. Grafik loss, matriks training dan validasi model
Selama  proses  pelatihan  dan  validasi, grafik loss (termasuk box  loss , object  loss , dan class  loss )  dan  grafik  metrik  (seperti precision , recall , mAP@0.5 atau mAP50, dan mAP@0.5:0.95 atau mAP50-95) ditampilkan. Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  13, grafik  tersebut  menunjukkan  penurunan  yang konsisten dalam tingkat loss dan peningkatan yang  stabil  dalam  nilai  metrik  selama  100 epoch.  Dalam  hal  ini,  metrik  keseluruhan untuk  30  label  rambu  lalu  lintas,  model mencapai  precision  sebesar  0,993,  recall sebesar  0,999,  mAP50  sebesar  0,995,  dan mAP50-95  sebesar  0,984.  Ini  menunjukkan kinerja  yang  baik  dari  model  dalam mengklasifikasikan  berbagai jenis  rambu  lalu lintas.

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  pengenalan  jenis rambu  lalu  lintas  yang  mencakup  30  label berbeda berhasil dilakukan dengan menggunakan  model  YOLOv8  .  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  model  ini memiliki  kinerja  yang  cukup  baik,  dengan nilai Precision sebesar  0,993, Recall sebesar 0,999,  mAP50  sebesar  0,995,  dan  mAP50-95 sebesar  0,984.  Nilai-nilai  ini  menunjukkan bahwa  model  mampu  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan  rambu  lalu  lintas  dengan akurasi  yang  tinggi.  Meskipun  demikian, masih  ada  ruang  untuk  peningkatan.  Salah satu  cara  untuk  meningkatkan  kinerja  model adalah  dengan  menambahkan  lebih  banyak data training dan  data testing untuk  setiap label. Dengan data yang lebih banyak, model akan  memiliki  lebih  banyak  kesempatan untuk  belajar  dan  memahami  berbagai  jenis rambu lalu lintas, yang pada   akhirnya dapat meningkatkan  akurasi  dan  kinerja  model secara keseluruhan. Oleh karena itu, penelitian  ini  menunjukkan  potensi  yang signifikan dalam penggunaan model YOLOv8 untuk  pengenalan  rambu  lalu  lintas,  dan menunjukkan  arah  yang  menjanjikan  untuk penelitian  dan  pengembangan  lebih  lanjut dalam bidang ini.

## REFERENSI
Arief  R.  (2021). Tesis  Sistem  Deteksi  Dan Pengenalan  Rambu  Lalu  Lintas  Di
Indonesia Menggunakan Algoritma
Yolov4 . Universutas Hasanudin, Makassar. Fahim, S. H., Abdal, A., Rasel, S., Sarker, A.
R., and Chowdhury, T. (2024). Bangladeshi  Vehicle  Identification  via YOLO v8-Based License Plate Detection. Cambridge  Open  Engage . https://doi.org/10.33774/coe-2024-
5k5w6
Gong,  C.,  Li,  A.,  Song,  Y.,  Xu,  N.,  and  He,
W.  (2022).  Traffic  Sign  Recognition Based  on  the  YOLOv3  Algorithm. Sensors ,
22 (23).
https://doi.org/10.3390/s22239345
Gregorius,  N.,  Goenawan,  A.  N.,  and Tjondrowiguno,  L.  (2022).  Pengenalan Rambu  Lalu  Lintas  di  Indonesia  Secara Real-time  Menggunakan  YOLOv4-tiny. Jurnal Infra , 10 .
Janapriya,  A.  (2023).  Pengenalan  Jenis
Rambu Lalu Lintas menggunakan
Metode  YOLO  V5. Jurnal  Elektronik Ilmu Komputer Udayana , 11 (4), 2654–
5101.
https://doi.org/10.24843/JLK.2023.v11.i 04.p32 Liu, Y., Shi, G., Li, Y., and Zhao, Z. (2022). M-YOLO: Traffic Sign Detection Algorithm  Applicable  to  Complex Scenarios. Symmetry , 14 (5). https://doi.org/10.3390/sym14050952 Munawar,  M.  (2023,  January  10).  Train YOLOv8  on  Custom  Data?  Retrieved January 7, 2024, from https://medium.com/ Nugroho, A., and Cahyono, M. R. A. (2022). Implementasi  Object  Recognition  Pada
Rambu-Rambu  Dan  Lampu  Lalu  Lintas
Dengan Raspberry Pi Dengan Algoritma Yolov5. Sebatik , 26 (2), 549–556. https://doi.org/10.46984/sebatik.v26i2.2
047
Oklilas, A. F., Sukemi, S., and Apriliyanto, R. (2023).  Model  Yolo  Versi  4  Pada Pengenalan  Kendaraan  Di  Jalan  Raya Kota  Palembang. Transmisi:  Jurnal Ilmiah  Teknik  Elektro , 25 (3),  136–139. https://doi.org/10.14710/transmisi.25.3.1 36-139
Raza  M.  (2023,  October  16).  Yolo  V8:  A Deep Dive  Into  Its Advanced Functions and New Features. Retrieved January 7, 2024, from https://medium.com/
Redmon,  J.,  Divvala,  S.,  Girshick,  R.,  and Farhadi,  A.  (2016). You  Only  Look
Once: Unified, Real-Time Object Detection . Retrieved from http://pjreddie.com/yolo/ Shahab,  M.  (2023,  October  8).  YOLO  v8. Retrieved  January  7,  2024,  from https://medium.com/
Shen, L., Lang, B., and Song, Z. (2023). DS-
YOLOv8-Based Object Detection Method  for  Remote  Sensing  Images. IEEE Access , 11 , 125122–125137. Takarob  R.  (2022). Deteksi  Dan  Identifikasi Rambu-Rambu  Lalu  Lintas  Berbasis Algoritma  You  Only  Look  Once  (Yolo) .
Jakarta.
Xuan-Ha  Nguyen,  T.-T.  N.  D.-A.  N.  (2022). Development  of  Real-Time  Traffic- Object  and  Traffic-Sign  Detection Models Applied for Autonomous
Intelligent Vehicles. JST: Smart Systems and Devices , 32 (1), 17–24. https://doi.org/10.51316/jst.155.ssad.202 2.32.1.3 Zhang, R., Zheng, K., Shi, P., Mei, Y., Li, H., and  Qiu,  T.  (2023).  Traffic  Sign Detection  Based  on  the  Improved YOLOv5. Applied Sciences (Switzerland) , 13 (17). https://doi.org/10.3390/app13179748