KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 2, Oktober 2023, Hal 1154-1162 DOI 10.30865/klik.v4i2.1224 https://djournals.com/klik

## Pengembangan Real-Time Object Detection System pada Perangkat Single-Board Computer

## Riyadhul Fajri*, Sriwinar, Firza Fitria
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Almuslim, Bireuen, Indonesia Email: 1,* riyadhul1812@gmail.com, 2 sriwinarafifa@gmail.com, 3 f.fitria.f@gmail.com Email Penulis Korespondensi: riyadhul1812@gmail.com
Abstrak− Perkembangan  teknologi  di  bidang  kecerdasan  buatan  telah  membuka  pintu  bagi  aplikasi  yang  semakin  canggih  dalam analisis visual dan deteksi objek. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem real-time object detection menggunakan perangkat Raspberry Pi, sebuah perangkat berbasis Single Board Computer (SBC) yang berdaya rendah dengan sumber daya perangkat keras terbatas. Kami menggunakan TensorFlow Lite, versi ringan dari framework deep learning TensorFlow, untuk menjalankan model deteksi objek di Raspberry Pi. Sistem kami didukung oleh USB web cam sebagai sumber gambar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Raspberry  Pi  mampu  menjalankan  deteksi  objek  secara  real-time  dengan  baik,  dengan  efisiensi  penggunaan  sumber  daya  yang memadai. Sistem yang dibangun mampu melakukan klasifikasi yang lebih baik, yang menunjukkan kecepatan deteksi yang lebih baik dari penggunaan TensorFlow Lite, dibandingkan dengan penggunaan TensorFlow. Meskipun ada kendala dalam hal kecepatan deteksi tergantung pada kompleksitas model dan jumlah objek, hasil ini membuka peluang besar untuk penggunaan perangkat embedded dalam berbagai aplikasi seperti pemantauan keamanan dan analisis gambar. Studi ini juga menekankan pentingnya optimasi model untuk mencapai performa terbaik pada perangkat berdaya rendah.
Kata Kunci: Real-Time Object Detection; Raspberry Pi; TensorFlow Lite; Embedded Systems; Computer Vision.
Abstract− Technological  developments  in  the  field  of  artificial  intelligence  have  opened  the  door  to  increasingly  sophisticated applications  in  visual  analysis  and  object  detection.  This  research  aims  to  implement  a  real-time  object  detection  system  using  a Raspberry Pi device, a low-power Single Board Computer (SBC) based device with limited hardware resources. We used TensorFlow Lite, a lightweight version of the TensorFlow deep learning framework, to run object detection models on a Raspberry Pi. Our system is powered by a USB web cam as an image source. The research results show that the Raspberry Pi is able to carry out real-time object detection well, with adequate resource usage efficiency. The system built is able to perform better classification, which shows a better detection speed from using TensorFlow Lite, compared to using TensorFlow. Although there are constraints in terms of detection speed depending on the complexity of the model and the number of objects, these results open up great opportunities for the use of embedded devices in various applications such as security monitoring and image analysis. This study also emphasizes the importance of model optimization to achieve the best performance on low-power devices.
Keywords : Real-Time Object Detection; Raspberry Pi; TensorFlow Lite; Embedded Systems; Computer Vision.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan perjalanan waktu, perkembangan teknologi komputer telah mengalami transformasi luar biasa, membawa kita dari era awal komputer besar dan berat hingga era perangkat komputasi ringkas dan kuat seperti Raspberry Pi [1]. Perjalanan ini  dimulai dari mesin  komputer kamar yang membutuhkan ruangan besar dan konsumsi  daya yang tinggi, hingga mencapai titik di mana kecerdasan komputasi yang dahulu hanya bisa diakses oleh beberapa ahli teknologi, kini telah  menjadi  lebih  terjangkau  dan  mudah  digunakan  oleh  berbagai  lapisan  masyarakat.  Pentingnya  komputer  dalam berbagai aspek kehidupan modern telah memicu inovasi berkelanjutan dalam bidang ini. Kemajuan semakin cepat dengan munculnya mikroprosesor yang semakin kecil dan kuat, memungkinkan kita untuk membawa kekuatan komputasi dalam genggaman  tangan  kita  [2],  [3].  Namun,  transformasi  yang  paling  menarik  adalah  lahirnya  perangkat  single  board computer  (SBC)  seperti  Raspberry  Pi  [4].  Raspberry  Pi,  dengan  ukurannya  yang  kecil  sebesar  kartu  kredit,  dan kemampuan yang mengesankan, telah membuka pintu bagi para pengembang, pembelajar, dan inovator untuk mengakses teknologi  komputer  dan  mengimplementasikannya  dalam  berbagai  proyek  dan  aplikasi  yang  tidak  pernah  terpikirkan sebelumnya [5]–[7].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengembangkan  real-time  object  detection,  diantaranya  adalah pengembangan real-time object  detection pada perangkat  embedded device menggunakan YOLOv4  [8], [9], real  time object detection menggunakan Deep SCNN [10], real time object detection yang diaplikasikan pada perangkat UAV [11], pengembangan  model  real  time  object  detection  berbasis  CNN  yang  dinamakan  WAVE  [12],  pengembangan  Tiny YOLOv3 untuk real time object detection [13] dan pengembangan TF-YOLO (Tiny Fast – YOLO) untuk real time object detection yang memiliki kecepatan tinggi dalam hal klasifikasi dan deteksi object citra secara real time [14].
Penggunaan perangkat Single Board Computer (SBC) seperti Raspberry Pi 3 telah menjadi semakin umum dalam berbagai  aplikasi,  mulai  dari  proyek  hobi  hingga  implementasi  industri  [15]–[21].  Keberhasilan  dan  fleksibilitas Raspberry  Pi  3  dalam  menjalankan  berbagai  tugas  telah  memicu  minat  untuk  mengaplikasikan  teknologi  pengenalan objek secara real-time pada perangkat ini [22]. Implementasi Real-Time Object Detection pada Raspberry Pi 3 memiliki potensi besar untuk berbagai aplikasi seperti pemantauan keamanan, deteksi objek dalam lingkungan industri, dan sistem navigasi otonom pada kendaraan [23], [24].
Namun,  Raspberry  Pi  3  memiliki  keterbatasan  dalam  hal  daya  komputasi  dan  sumber  daya  perangkat  keras dibandingkan dengan komputer yang lebih canggih [25][26]. Oleh karena itu, implementasi  real-time object  detection pada  perangkat  ini  memerlukan  optimisasi  yang  cermat  agar  tetap mampu  menjalankan  tugas  tersebut  dengan  kinerja
yang  memadai.  Masalah  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  merancang  dan  mengimplementasikan  sistem deteksi objek yang efisien dan akurat pada Raspberry Pi 3 dengan mempertimbangkan keterbatasan perangkat keras [27]– [29].
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  tantangan  teknis  dalam  mengembangkan sistem real-time object detection yang optimal pada perangkat Raspberry Pi 3. Disamping itu, penelitian ini juga bertujuan untuk melakukan eksplorasi terkait proses tuning daripada model real time object detection sehingga menghasilkan sistem real time object detection yang memiliki kinerja optimal pada perangkat single board computer. Hasil penelitian ini akan memberikan  wawasan  tentang  kemungkinan  dan  batasan  dalam  mengintegrasikan  teknologi  deteksi  objek  dengan perangkat  SBC yang memiliki sumber daya terbatas, serta memberikan kontribusi pada perkembangan solusi  aplikatif yang dapat diimplementasikan dalam berbagai konteks praktis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membangun model object detection pada perangkat Single Board Computer. Adapun alur penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Persiapan alat dan bahan, dimana pada tahap ini dilakukan persiapan alat dan bahan sebagai berikut:
1. Perangkat  keras,  yang  terdiri  dari  Raspberry  Pi  3  Model  B+,  Raspberry  Pi  Case,  USB  Webcam  Camera,  USB Wireless Mouse, USB Wireless Keyboard, LCD Monitor, Power Adaptor untuk Raspberry Pi, dan Laptop untuk mendukung kebutuhan penelitian, mulai pengumpulan informasi hingga penulisan laporan dan publikasi.
2. Perangkat  Lunak,  adapun  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Windows  11,  Notepad, TensorFlow  Lite,  Raspbian  Stretch,  Chromium  sebagai  browser  pada  perangkat  Raspberry  Pi,  Shell  Terminal sebagai command prompt application pada OS Raspbian, Github dan Python sebagai bahasa pemrograman yang digunakan.
b. Instalasi  perangkat  Single  Board  Computer,  dimana  pada  tahap  ini  dilakukan  instalasi  Raspbian  Stretch  pada perangkat  Raspberry  Pi  serta  konfigurasi  awal  perangkat  SBC  Raspberry  Pi  yang  meliputi  pengubahan  kata  sandi default,  konfigurasi  jaringan,  update  sistem,  konfigurasi  bahasa  dan  wilayah,  ekspansi  partisi,  aktivasi  SSH, Konfigurasi  tanggal  dan  waktu,  serta  pengaturan  layar.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  konfigurasi  kamera  melalui menu “Raspberry Pi Configuration – Interface – Camera – Enable”.
c. Download Model Resources, pada tahap ini dilakukan pengunduhan model object detection menggunakan perintah “git clone linkresources”
d. Konfigurasi  Resources,  dimana  pada  tahap  ini  dilakukan  konfigurasi  file  resources  yang  telah  didownload  pada perangkat SBC Raspberry Pi dengan melakukan ekstraksi file resources tersebut.
e. Instalasi dan Konfigurasi Virtual Environment, dimana pada tahap ini dilakukan instalasi Virtual Environment khusus untuk object detection menggunakan perintah “sudo pip3 install virtual environment”. Pada tahap ini juga dilakukan konfigurasi terhadap virtual environment yang digunakan yaitu:
1. Create New Environment, dimana langkah ini dilakukan untuk membuat environment baru menggunakan perintah “python3 -m venv rtod-env”.
2. Masuk kedalam environment yang telah dibuat menggunakan perintah “source rtod-env/bin/activate”.
f. Download Python Packages and Dependencies, dimana pada tahap ini beberapa package pada python diunduh agar model yang dibangun dapat berjalan dengan baik. Adapun pada tahap ini diunduh file resource sebesar 400MB dan Library TensorFlow Lite.
g. Download  Model  Object  Detection,  dimana  pada  tahap  ini  dilakukan  download  model  object  detection  yang bersumber dari Google’s Sample Model menggunakan perintah “wget linkresources”. Pada tahap ini juga dilakukan ekstraksi data menggunakan perintah “unzip namafile”. Adapun pada model yang di download, terdapat 80 object yang dapat di deteksi sebagai berikut:
Gambar 2. Objek yang dideteksi pada Model
h. Deteksi  Objek,  dimana  pada  tahap  ini  digunakan  code  python  untuk  mengaktifkan  camera  dan  mendeteksi  objek berdasarkan model yang dibangun, yaitu menggunakan model Google Sample MobileNet.
i. Analisis Hasil Penelitian, dimana pada tahap ini dilakukan analisis hasil penelitian yang telah dilakukan
j. Pembahasan  dan  Kesimpulan,  dimana  pada  tahap  ini  dilakukan  pembahasan  terhadap  hasil  yang  didapatkan  serta ditarik beberapa kesimpulan yang menyeluruh terhadap proses penelitian dari awal hingga akhir.
k. Penulisan Laporan, pada tahap ini dilakukan penulisan laporan penelitian serta publikasi hasil penelitian pada artikel jurnal ilmiah.

## 2.2 Alat dan Bahan
Adapun alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu meliputi perangkat keras dan perangkat lunak sebagai berikut:
a. Perangkat Keras:
1. Raspberry Pi 3 Model B+, sebagai perangkat Single Board Computer yang digunakan dalam penelitian ini, dengan spesifikasi BroadCom 64-bit SoC @1,4GHz, 1 GB LPDDR2 SDRAM, 2,4 GHz dan 5 GHz IEEE 802,11 b/g/n wireless LAN, Bluetooth 4,2 BLE, 40-pin Extended GPIO Header, Full Size HDMI dan 4 USB 2 Ports.
2. Raspberry Pi Case, sebagai pelindung perangkat Single Board Computer Raspberry Pi.
3. USB  Webcam  Camera,  sebagai  perangkat  image  /  video  capture,  dimana  perangkat  Webcam  yang  digunakan memiliki resolusi maksimal 720p/30fps, 0,9 mega pixel, fixed focus, dan dFoV sebesar 55 0 .
4. USB Wireless Mouse
5. USB Wireless Keyboard
6. Micro SD Card, sebagai media penyimpanan data untuk perangkat Raspberry Pi.
7. LCD Monitor sebagai output display perangkat SBC Raspberry Pi.
8. Power Adaptor 5 Volt untuk Raspberry Pi
9. Laptop  untuk  mendukung  kebutuhan  penelitian,  mulai  pengumpulan  informasi  hingga  penulisan  laporan  dan publikasi.
b. Perangkat Lunak:
1. Windows 11
2. Notepad
3. TensorFlow Lite
4. Raspbian Stretch, sebagai OS untuk perangkat Single Board Computer Rapsberry Pi.
5. Chromium sebagai browser pada perangkat Raspberry Pi
6. Shell Terminal sebagai command prompt application pada OS Raspbian
7. Github, sebagai website untuk mengunduh beberapa resources
8. Python sebagai bahasa pemrograman yang digunakan.
2.3 TensorFlow Lite
TensorFlow Lite adalah versi  ringan (lightweight) dari  TensorFlow, sebuah framework deep learning yang digunakan untuk membuat dan menjalankan model machine learning pada perangkat dengan sumber daya terbatas, seperti perangkat seluler  (smartphone),  mikrokontroler,  Raspberry  Pi,  dan  perangkat  berdaya  rendah  lainnya  [30].  TensorFlow  Lite dikembangkan oleh Google dan dirancang khusus untuk memungkinkan inferensi model machine learning (penggunaan
model yang sudah dilatih) dengan cepat dan efisien di perangkat yang memiliki keterbatasan perangkat keras dan daya [31]. Berikut adalah beberapa konsep dasar tentang TensorFlow Lite [32]–[34]:
a. Model  Machine Learning,  TensorFlow Lite memungkinkan untuk mengambil  model machine learning  yang sudah dilatih dengan TensorFlow (atau framework lainnya) dan mengonversinya menjadi format yang dapat dijalankan di TensorFlow Lite. Model ini dapat berupa model klasifikasi, deteksi objek, pengenalan suara, atau jenis model machine learning lainnya. Model machine learning pada TensorFlow Lite adalah model yang telah dilatih untuk tugas tertentu dan  diubah  ke  format  ringan  (.tflite)  untuk  eksekusi  di  perangkat  dengan  sumber  daya  terbatas.  Model  ini  dapat digunakan  untuk  berbagai  tugas  seperti  klasifikasi  gambar,  deteksi  objek,  dan  pengenalan  suara.  TensorFlow  Lite menyediakan lingkungan yang dioptimalkan untuk menjalankan model-machine learning ini secara efisien, dengan kecepatan  tinggi  dan  penggunaan  daya  yang  rendah.  Hal  ini  membuatnya  sangat  cocok  untuk  aplikasi  perangkat seluler, IoT, dan mikrokontroler, di mana sumber daya terbatas memainkan peran penting. Model TensorFlow Lite dapat  diintegrasikan  ke  dalam  berbagai  aplikasi  untuk  memberikan  prediksi  real-time  dan  pemrosesan  data  cerdas dengan cepat, sehingga menjadi alat yang kuat dalam penerapan machine learning di berbagai perangkat terbatas. b. Konversi  Model,  proses  konversi  model  pada  TensorFlow  Lite  adalah  langkah  penting  untuk  mengubah  model machine  learning  yang  telah  dilatih  (biasanya  dalam  format  TensorFlow)  ke  format  ringan  (.tflite) sehingga  dapat dijalankan di perangkat dengan sumber daya terbatas. Berikut adalah langkah-langkah umum dalam proses konversi model TensorFlow ke TensorFlow Lite:
1. Pelatihan  Model  (Opsional):  Proses  dimulai  dengan  melatih  model  machine  learning  menggunakan  data  yang sesuai. Ini adalah langkah di mana model Anda belajar dari data pelatihan untuk menyelesaikan tugas tertentu.
2. Ekstraksi Model TensorFlow: Model yang telah dilatih dalam format TensorFlow (umumnya dengan ekstensi .pb atau .h5) harus diekstraksi. Anda memerlukan model yang sudah ada untuk dikonversi.
3. Konversi  Model  dengan  TensorFlow  Converter:  TensorFlow  menyediakan  TensorFlow  Converter,  yang memungkinkan Anda mengonversi  model ke format TensorFlow Lite. Anda harus menentukan tipe data target (misalnya, float16 atau int8) dan model Anda akan dioptimalkan untuk kinerja pada perangkat target.
4. Optimisasi  (Opsional):  Setelah  konversi,  Anda  dapat  memilih  untuk  mengoptimalkan  model  Anda lebih  lanjut untuk meningkatkan kinerja pada perangkat terbatas. Optimisasi ini dapat mencakup kompresi model, kuantisasi berat, dan lainnya.
5. Validasi  dan  Pengujian:  Model  TensorFlow  Lite  yang  dihasilkan  harus  divalidasi  dan  diuji  untuk  memastikan bahwa model tersebut masih memberikan hasil yang akurat dan sesuai dengan model asli.
6. Integrasi ke Aplikasi: Model TensorFlow Lite yang sudah dikonversi kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi atau perangkat yang akan menggunakannya.
c. Inferensi pada Perangkat, TensorFlow Lite dirancang untuk menjalankan inferensi (prediksi) model pada perangkat target. Ini  memungkinkan  aplikasi  di  perangkat  seluler  atau  perangkat  berdaya  rendah  untuk  menggunakan  model machine learning tanpa koneksi internet atau ketergantungan pada server jarak jauh. Proses inferensi pada TensorFlow Lite  adalah  tahap  ketika  model  machine  learning  yang  telah  dikonversi  ke  format  ringan  (.tflite)  dijalankan  di perangkat terbatas untuk melakukan tugas spesifik, seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, atau pengenalan suara. Saat inferensi, model menerima data input (misalnya gambar atau suara) dan menghasilkan prediksi atau output yang sesuai berdasarkan apa yang telah dipelajari selama pelatihan. Proses ini berlangsung dengan sangat cepat dan efisien, memungkinkan perangkat dengan sumber daya terbatas untuk memberikan respons real-time yang akurat. Ini sangat bermanfaat dalam berbagai aplikasi, termasuk deteksi objek dalam kamera ponsel, penerjemahan bahasa di perangkat seluler, dan banyak lagi, di mana kinerja dan respons cepat sangat penting.
d. Optimasi Kinerja, TensorFlow Lite melakukan berbagai teknik optimasi untuk meningkatkan kinerja inferensi model di perangkat yang memiliki sumber daya terbatas. Ini mencakup optimasi untuk CPU, GPU, dan accelerators khusus (seperti  TPU).  Optimasi  kinerja  pada  TensorFlow  Lite  adalah  langkah  penting  untuk  memastikan  model  machine learning  berjalan secara efisien di  perangkat dengan sumber daya  terbatas. Berikut adalah beberapa strategi umum yang digunakan untuk mengoptimalkan kinerja model TensorFlow Lite:
1. Kuantisasi, dimana kuantisasi adalah proses mengubah parameter model dari tipe data float32 menjadi tipe data int8  atau  int16  yang  memungkinkan  perhitungan  yang  lebih  cepat.  Ini  mengurangi  konsumsi  memori  dan meningkatkan kecepatan inferensi.
2. Kompresi  Model,  pada  tahap  ini  digunakan  teknik  kompresi  seperti  pruning  (menghapus  parameter  yang  tidak penting), quantization-aware training, atau teknik kompresi model lainnya untuk mengurangi ukuran model dan meningkatkan efisiensi.
3. Accelerated Hardware, menggunakan akselerator perangkat keras seperti unit pemrosesan tensor (TPU) atau unit pemrosesan grafik (GPU) jika tersedia pada perangkat Anda.
4. Optimasi  Kernel,  memastikan  bahwa  kernel  (inti)  operasi  matematis  yang  digunakan  oleh  model  telah dioptimalkan  untuk  perangkat  target.  TensorFlow  Lite  menyediakan  kernel-kernel  yang  dioptimalkan  untuk berbagai arsitektur perangkat keras.
5. Pemangkasan Model, menghapus bagian model yang mungkin tidak dibutuhkan untuk tugas tertentu, mengurangi jumlah operasi dan meningkatkan kecepatan inferensi.
6. Penggunaan Format Kompresi dengan menggunakan format kompresi gambar atau audio yang lebih efisien jika model berurusan dengan data gambar atau audio.
7. Caching Hasil Inferensi, menyimpan hasil inferensi sebelumnya untuk data input yang sama dan mengembalikan hasil ini jika input yang sama diberikan lagi, mengurangi waktu komputasi.
8. Mengurangi Resolusi Gambar, jika model bekerja dengan gambar, mengurangi resolusi gambar saat preprocessing dapat mengurangi beban komputasi.
9. Paralelisasi  Operasi,  dengan  memanfaatkan  kemampuan  perangkat  keras  untuk  menjalankan  beberapa  operasi inferensi secara paralel untuk meningkatkan kecepatan.
10. Memahami Perangkat Terbatas, menganalisis sumber daya perangkat target (memori, daya komputasi, dll.) dan mengoptimalkan model dan proses inferensi sesuai dengan batasan ini.
e. Dukungan untuk Berbagai Perangkat, TensorFlow merupakan sebuah platform machine learning open-source yang memiliki dukungan yang luas untuk berbagai perangkat  dan platform. TensorFlow mendukung berbagai  perangkat keras  termasuk  CPU,  GPU,  dan  perangkat  keras  AI  spesifik  seperti  Tensor  Processing  Units  (TPUs).  Selain  itu, TensorFlow juga mendukung berbagai  platform, termasuk Android  dan iOS untuk pengembangan aplikasi  seluler, serta mikrokontroler seperti Raspberry Pi untuk perangkat IoT. Dukungan ini memungkinkan para pengembang untuk mengimplementasikan model machine learning di berbagai perangkat dengan sumber daya yang berbeda, termasuk perangkat dengan keterbatasan daya komputasi dan memori. Dengan berbagai opsi untuk deployment, TensorFlow memberikan fleksibilitas yang diperlukan untuk membangun solusi  machine learning  yang sesuai  dengan berbagai kebutuhan aplikasi.
f. Berbagai  Bahasa  Pemrograman,  TensorFlow  Lite  mendukung  beberapa  bahasa  pemrograman  yang  berbeda  untuk integrasi dan pengembangan model-machine learning. Bahasa utama yang digunakan dalam TensorFlow Lite adalah Python,  yang  menyediakan  antarmuka  yang  kuat  untuk  mengembangkan,  mengonversi,  dan  menjalankan  model. Selain Python, TensorFlow Lite juga memiliki dukungan untuk bahasa pemrograman seperti C++, Java, dan Go, yang memungkinkan integrasi  dengan aplikasi  dan  sistem  yang ditulis dalam bahasa-bahasa ini. Hal  ini memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan model-machine learning TensorFlow Lite ke dalam berbagai jenis aplikasi dan perangkat  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka.  Dukungan  untuk berbagai bahasa pemrograman ini membuat TensorFlow Lite menjadi alat yang fleksibel untuk pengembangan dan integrasi model-machine learning di berbagai platform dan lingkungan.
g. Dukungan  Kustomisasi,  TensorFlow  Lite  memberikan  dukungan  yang  signifikan  untuk  disesuaikan  (kustomisasi) agar sesuai  dengan kebutuhan pengembangan dan aplikasi  yang beragam. Dalam proses konversi  model  ke format TensorFlow Lite, pengguna memiliki kontrol atas beberapa aspek kustomisasi utama, termasuk tipe data target, tingkat kuantisasi  (misalnya,  float16  atau  int8),  dan  konfigurasi  optimalisasi.  Hal  ini  memungkinkan  pengguna  untuk menentukan  kompromi  antara  akurasi  dan  kinerja,  yang  sangat  berguna  ketika  berurusan  dengan  perangkat  keras terbatas.  Selain  itu,  TensorFlow  Lite  menyediakan  antarmuka  Native  C++  yang  memungkinkan  pengguna  untuk memasukkan  kode  tambahan  atau  memodifikasi  operasi-operasi  khusus  dalam  model.  Ini  membuka  pintu  bagi kustomisasi  yang lebih lanjut, termasuk penambahan operasi-operasi  khusus atau integrasi  dengan perangkat  keras tertentu.  Dengan  kontrol  tingkat  rendah  ini,  pengembang  dapat  memastikan  bahwa  TensorFlow  Lite  dapat dioptimalkan secara maksimal untuk kebutuhan aplikasi mereka, terlepas dari berbagai kendala dan persyaratan yang mungkin ada. TensorFlow Lite secara efektif menyediakan kustomisasi  yang diperlukan untuk menjalankan model machine learning dengan efisien pada berbagai perangkat dan platform.
TensorFlow Lite memiliki peran penting dalam memungkinkan model machine learning digunakan secara luas di berbagai  perangkat  yang  mungkin  memiliki  keterbatasan  daya  dan  perangkat  keras.  Hal  ini  membuat  model  machine learning  menjadi  lebih  dapat  diakses  dan  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi,  mulai  dari  pengenalan  gambar  hingga pemrosesan bahasa alami dan banyak aplikasi lainnya.

## 2.4 Rancangan Sistem
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model  object detection pada perangkat single board computer, dimana pada penelitian ini digunakan perangkat Raspberry Pi 3 Model B+  sebagai perangkat Single Board Computer. Adapun rancangan sistem secara keseluruhan dapat dilihat pada gambar berikut:
Pada gambar 3 dapat dilihat bahwa model real time object detection dibangun menggunakan gabungan beberapa perangkat keras dan perangkat lunak. Raspberry Pi digunakan sebagai perangkat Single Board Computer yang bertugas menjalankan semua proses komputasi. USB Webcam yang tersambung pada perangkat USB input SBC digunakan untuk menangkap  citra  dari  lingkungan  sekitar  untuk  kemudian  diproses  menggunakan  sistem  real  time  object  detection. Adapun model image processing  dibangun menggunakan TensorFlow Lite, Numpy, OpenCV dan Sample Model  dari Google berbasis MobileNet. Adapun outputnya adalah sistem berhasil membuat label untuk setiap objek yang muncul pada halaman Image/Video Capture.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Rangkaian Sistem
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengembangkan  sistem  real  time  object  detection  menggunakan  TensorFlow  Lite, melalui proses tuning yang dilakukan untuk menemukan pengaturan yang tepat sehingga dapat berjalan pada perangkat Raspberry Pi sebagai perangkat Single Board Computer. Proses pengembangan sistem real time object detection dalam penelitian ini dilakukan melalui tahapan sebagai berikut:
a. Persiapan  SBC,  dimana  pada  tahap ini  dilakukan persiapan  Raspberry  Pi  sebagai  perangkat  SBC  yang  digunakan, mulai dari:
1. Instalasi Raspbian Stretch OS
2. Download Repository yang dibutuhkan
3. Membuat Virtual Environment
4. Install TensorFlow dan OpenCV
b. Setup TensorFlow Lite untuk perangkat Raspberry Pi, dimana pada tahap ini digunakan Pre-Trained Google untuk object detection yang memuat 80 objek citra yang telah dilatih seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
c. Melakukan  setup  webcam  untuk  real  time  object  detection  pada  Raspberry  Pi  menggunakan  bahasa  pemrograman Python.
Berdasarkan proses pengembangan yang telah dilakukan tersebut, maka pada bagian ini dapat dilihat hasil yang telah dicapai berupa rangkaian sistem secara keseluruhan yang dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Rangkaian Sistem
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  web  cam  dihubungkan  pada  Raspberry  Pi  melalui  port  USB.  Konektivitas jaringan  internet  dilakukan  dengan  menggunakan  Ethernet  port  pada  Raspberry  Pi.  Pada  rangkaian  sistem  ini,  juga digunakan HDMI port untuk menghubungkan monitor sebagai output display dari Raspberry Pi.

## 3.2 Hasil Yang Didapatkan
Berdasarkan penelitian yang dilakukan melalui tahapan-tahapan yang ada yang telah dijelaskan pada bagian sebelumnya, maka didapatkan hasil bahwa pengembangan real time object detection telah berhasil dilakukan. Sistem yang dibangun menggunakan perangkat Raspberry Pi sebagai perangkat Single Board Computer mendapatkan hasil yang baik. Adapun hasil capture video/image menggunakan webcam dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 5. Hasil Real Time Object Detection
Pada  gambar  5  terlihat  bahwa  sistem  mampu  mengenali  objek  yang  ditangkap  oleh  web  cam,  sesuai  dengan labelmap yang ada. Hasil ini didapatkan berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan USB web cam yang diarahkan pada layar laptop yang sedang memutar video street dashcam yang ada pada salah satu kanal Youtube. Sistem berhasil mengidentifikasi beberapa objek seperti Car, Person dan Motorcycle secara real time.

## 3.3 Keterbatasan Penelitian
Berdasarkan proses penelitian serta pembahasan yang dilakukan pada bagian sebelumnya, terdapat beberapa keterbatasan yang dihadapi, diantaranya adalah sebagai berikut:
a. Raspberry  Pi  yang  digunakan  sebagai  perangkat  Single  Board  Computer  memiliki  kekurangan  pada  kemampuan komputasi, namun hal ini dianggap wajar mengingat spesifikasi dari Raspberry Pi yang pada dasarnya dirancang untuk memproses  komputasi  ringan  dengan  dukungan  GPIO  pin.  Namun  penggunaan  TensorFlow  Lite  untuk  object detection sudah sangat meringankan proses klasifikasi citra pada real time object detection.
b. Kamera yang digunakan merupakan perangkat web cam yang memiliki resolusi 720p dengan 0,9 megapixel, sehingga kualitas perekaman yang dilakukan menjadi kurang maksimal. Hal ini menyebabkan ada beberapa objek yang gagal dideteksi oleh sistem yang dibangun.
c. Kemampuan Raspberry Pi dengan spesifikasi terbatas hanya mampu memproses video dengan rata-rata 1,3 fps. Hal ini  menyebabkan  pemrosesan  video  menjadi  tidak  baik,  sehingga  berdampak  juga  pada  kemampuan  model  yang dibangun dalam mengenali objek yang ada. Kekurangan ini sebesarnya dapat diatasi dengan menggunakan perangkat machine  learning  inferencing  berbasis  edge TPU yang  digunakan  melalui  port  USB  pada  perangkat  Raspberry  Pi. Perangkat  tersebut  diharapkan  dapat  meningkatkan  kemampuan  proses  komputasi  pada  real  time  object  detection menjadi lebih baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  melalui  proses  yang  telah  disebutkan  pada  bagian  sebelumnya,  maka  penulis menarik beberapa kesimpulan diantaranya yaitu penelitian ini berhasil mengimplementasikan real-time object detection menggunakan TensorFlow Lite pada perangkat  Raspberry Pi.  Hal ini  menunjukkan kemampuan Raspberry Pi  sebagai platform  embedded  yang  mampu  menjalankan  aplikasi  deep  learning  dengan  baik,  meskipun  dengan  sumber  daya perangkat keras yang terbatas. TensorFlow Lite telah terbukti efisien dalam hal penggunaan sumber daya, dimana dalam penelitian ini, penggunaan CPU Raspberry Pi tetap dalam batas yang dapat diterima selama proses inferensi model. Ini menunjukkan keunggulan TensorFlow Lite dalam menjalankan model machine learning pada perangkat berdaya rendah. Sistem real time object detection yang diimplementasikan mampu mendeteksi objek secara real-time dari feed webcam. Dalam hal ini sistem yang dikembangkan memiliki potensi aplikasi yang luas, termasuk pemantauan keamanan, analisis gambar,  dan  banyak  lagi.  Meskipun  Raspberry  Pi  dapat  menjalankan  object  detection  secara  real-time,  ada  beberapa kendala dalam hal kecepatan deteksi tergantung pada kompleksitas model dan jumlah objek yang harus dideteksi. Model dengan tingkat komputasi yang lebih tinggi atau banyak objek pada frame dapat mengurangi kecepatan deteksi. Penelitian ini memunculkan peran pentingnya optimasi model untuk Raspberry Pi. Untuk performa terbaik, perlu dilakukan optimasi pada model machine learning agar sesuai dengan sumber daya perangkat keras yang tersedia. Penelitian ini juga membuka peluang untuk penelitian lanjutan dalam optimasi performa real-time object detection pada Raspberry Pi menggunakan
TensorFlow Lite. Disamping itu, perlu penelitian lanjutan terkait dengan objek custom yang lebih kompleks dan beragam untuk di proses. Hal lain yang dapat dilakukan juga adalah eksplorasi penggunaan perangkat embedded dalam aplikasi yang lebih kompleks.

## REFERENCES
[1] I. Muslem, “Prototype Kunci RFID (Radio Frequency Identification) dalam Meningkatkan Keamanan Kendaraan Bermotor,” JURNAL TIKA, vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.51179/tika.v5i3.104.
[2] Ferdinand  Louis,  M.  Ficky  Duskarnaen,  and  Hamidillah  Ajie,  “UJI  KECEPATAN  RASPBERRY  PI  SEBAGAI  PRIVATE CLOUD STORAGE UNTUK SMALL OFFICE HOME OFFICE: DENGAN STUDI KASUS DI UPT TIK,” PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, vol. 5, no. 2, 2021, doi: 10.21009/pinter.5.2.7.
[3] W. Najib, S. Sulistyo, and Widyawan, “Tinjauan Ancaman dan Solusi Keamanan pada Teknologi Internet of Things,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 9, no. 4, 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i4.539.
[4] P.  Hatta  and  C.  W.  Budiyanto,  “Alleviate  the  contending  issues  in  network  operating  system  courses:  Psychomotor  and troubleshooting skill development with Raspberry Pi,” Open Engineering, vol. 11, no. 1, 2021, doi: 10.1515/eng-2021-0076.
[5] G. Hollingworth, “Introducing Raspberry Pi Imager, our new imaging utility - Raspberry Pi,” 5 Mar, 2020.
[6] M. Manfaluthy, S. Wilyanti, and Y. Lasito, “Face Recognition Berbasis Raspberry Pi Pada Keamanan Pintu Otomatis,” Prosiding Seminar Nasional Teknoka, vol. 4, 2020, doi: 10.22236/teknoka.v4i0.4274.
[7] I. R. Muslem and T. M. Johan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Klasifikasi Citra Ikan Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur  VGG-16,”  Media  Online),  vol.  4,  no.  2,  pp.  978–985,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i2.1209.
[8] Z. Jiang, L. Zhao, L. I. Shuaiyang, and J. I. A. Yanfei, “Real-Time Object Detection Method For Embedded Devices,” ArXiv, vol. 3, 2020.
[9] J. Lee and K. il Hwang, “YOLO with adaptive frame control for real-time object detection applications,” Multimed Tools Appl, vol. 81, no. 25, 2022, doi: 10.1007/s11042-021-11480-0.
[10]  S. Zhou, Y. Chen, X. Li, and A. Sanyal, “Deep SCNN-Based real-time object detection for self-driving vehicles using LiDAR temporal data,” IEEE Access, vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2990416.
[11]  S. Moon, J. Jeon, D. Kim, and Y. Kim, “Swarm Reconnaissance Drone System for Real-Time Object Detection Over a Large Area,” IEEE Access, vol. 11, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3233841.
[12]  L. Dong, Z. Yang, X. Cai, Y. Zhao, Q. Ma, and X. Miao, “WAVE: Edge-Device Cooperated Real-time Object Detection for Open-air Applications,” IEEE Trans Mob Comput, 2022, doi: 10.1109/TMC.2022.3150401.
[13]  W. Gai, Y. Liu, J. Zhang, and G. Jing, “An improved Tiny YOLOv3 for real-time object detection,” Systems Science and Control Engineering, vol. 9, no. 1, 2021, doi: 10.1080/21642583.2021.1901156.
[14]  W. He, Z. Huang, Z. Wei, C. Li, and B. Guo, “TF-YOLO: An improved incremental network for real-time object detection,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 9, no. 16, 2019, doi: 10.3390/app9163225.
[15]  K. M. Hosny, A. Magdi, A. Salah, O. El-Komy, and N. A. Lashin, “Internet of things applications using Raspberry-Pi: a survey,” International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 13, no. 1, 2023, doi: 10.11591/ijece.v13i1.pp902-910.
[16]  I. W. Muttaqin and A. Rahman, “Sistem Presensi Berbasis RFID Menggunakan Raspberry Pi 3,” Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro, vol. 1, no. 1, 2019, doi: 10.12928/biste.v1i1.850.
[17]  G. Widya Dharma, I. N. Piarsa, and I. M. Agus Dwi Suarjaya, “Kontrol Kunci Pintu Rumah Menggunakan Raspberry Pi Berbasis Android,” Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi), 2018, doi:
10.24843/jim.2018.v06.i03.p02.
[18]  M. Irfan Pure, A. Ma’arif, and A. Yudhana, “Alat Deteksi Detak Jantung Pada Atlet Maraton Menggunakan Raspberry Pi 3B,” JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional), vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.24036/jtev.v7i2.113526.
[19]  B.  Yuwono,  S.  P.  Nugroho,  and  H.  Heriyanto,  “PENGEMBANGAN  MODEL  PUBLIC  MONITORING  SYSTEM MENGGUNAKAN RASPBERRY PI,” Telematika, vol. 12, no. 2, 2015, doi: 10.31315/telematika.v12i2.1409.
[20]  I. G. M. N. Desnanjaya, I. N. B. Hartawan, I. K. D. G. Supartha, and K. C. Kombonglangi, “IMPLEMENTASI COMPUTER VISION PADA MESIN FILLING CUPCAKE MENGGUNAKAN RASPBERRY PI,” JST (Jurnal Sains dan Teknologi), vol. 11, no. 1, 2022, doi: 10.23887/jstundiksha.v11i1.39048.
[21]  I.  W.  Pande  Agustiana  Putra,  I. N.  Piarsa,  and K.  Suar  Wibawa,  “Sistem  Pendeteksi Kebakaran  Menggunakan  Raspberry  Pi Berbasis  Android,”  Jurnal  Ilmiah  Merpati  (Menara  Penelitian  Akademika  Teknologi  Informasi),  2018,  doi: 10.24843/jim.2018.v06.i03.p03.
[22]  T. V. Sai, B. Aditya, A. M. Reddy, and Dr. Y. Srinivasulu, “Real Time Object Detection Using Raspberry Pi,” Int J Res Appl Sci Eng Technol, vol. 11, no. 1, 2023, doi: 10.22214/ijraset.2023.48549.
[23]  S. Patil, “Real time object detection on a Raspberry Pi,” Electronicwings, vol. V, no. Vi, 2017.
[24]  A. Gunnarsson, “Real time object detection on a Raspberry Pi,” Electronicwings, vol. V, no. Vi, 2019.
[25]  S.  Bantun,  A.  Ashari,  and  R.  Karim,  “Analisis  Kinerja  Raspberry  Pi  Sebagai  SIP  Server  Untuk  Aplikasi  Video  Phone,” Techno.Com, vol. 19, no. 2, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i2.3220.
[26]  M. Data, W. Yahya, and A. Kurniawan, “Implementasi Teknologi Virtualisasi Berbasis Kontainer untuk Perangkat Internet of Things pada Pertanian Presisi,” CYBERNETICS, vol. 3, no. 01, 2020, doi: 10.29406/cbn.v3i01.1448.
[27]  H.  Yenni  and  M.  A.  Ardianto,  “ALAT  DIGITAL  PENCETAK  KUE  BAWANG  MENGGUNAKAN  RASPBERRY  PI  3 MODEL B BERBASIS ANDROID,” JTT (Jurnal Teknologi Terapan), vol. 6, no. 1, 2020, doi: 10.31884/jtt.v6i1.246.
[28]  T.  Maya  Kadarina,  “Otomatisasi  Perekaman  Foto  Intraoral  Gigi  untuk  Rekam  Medis  Elektronik  Menggunakan  Internet  of Things,” Jurnal Teknologi Elektro, vol. 11, no. 1, 2020, doi: 10.22441/jte.2020.v11i1.008.
[29]  M. Data, W. Yahya, and A. Kurniawan, “Implementasi Teknologi Virtualisasi Berbasis Kontainer untuk Perangkat Internet of Things pada Pertanian Presisi,” CYBERNETICS, vol. 3, no. 01, 2020, doi: 10.29406/cbn.v3i01.1448.
[30]  S.  Bramasto,  “Tensorflow  Lite  Pada  Perangkat  Bergerak  Guna  Prediksi  Waktu  Panen  pada  Operasi  Pertanian  Vertikal,” Technopex-2020, 2020.
[31]  S.  Li,  “TensorFlow  Lite:  On-Device  Machine  Learning  Framework,”  Jisuanji  Yanjiu  yu  Fazhan/Computer  Research  and Development, vol. 57, no. 9, 2020, doi: 10.7544/issn1000-1239.2020.20200291.
[32]  Google, “TensorFlow Lite guide,” TensorFlow, 2020.
[33]  A. Taufiq, M. Pratama, and A. R. Pratama, “Rancang Bangun Aplikasi Android ‘Kuliah Apa?’ Berbasis Flutter dan TensorFlow Lite,” Automata, vol. 2, no. 1, 2021.
[34]  E. Manor and S. Greenberg, “Custom Hardware Inference Accelerator for TensorFlow Lite for Microcontrollers,” IEEE Access, vol. 10, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3189776.