Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisa Kemampuan Algoritma YOLOv8 Dalam Deteksi Objek Manusia Dengan Metode Modifikasi Arsitektur
Aris Setiyadi 1 , Ema Utami 2 , Dhani Ariatmanto 3 1,2,3 Univeristas Amikom Yogyakarta, Indonesia e-mail: arisyunior86@gmail.com

## Abstract
Object detection is a skill that can be taught to a machine with the help of a camera sensor to capture a digital image. By using the YOLO algorithm we can teach machines to detect, for example, humans. Much  research  in  object  detection  has  been  carried  out  previously  using  different  algorithms  and methods and also on different objects and images. In this research, a method was carried out to modify the architecture of YOLOv8 in the head section to be used to detect human objects in grayscale images. The  training  process  was  carried  out  4  times  using  the  default  architecture,  Model  1,  2  and  3 architecture. With the default model results, the mAP value was 76, Model 1 had an mAP value of 66, model 2 had an mAP value of 81 and model 3 produced an mAP value of 80. From the research carried out modifications The YOLOv8 architecture in the head section can influence the training results and produce a better model than the default architecture which only produces an mAP value of  76. The best results were obtained in model 2 with layers used of 40x40x512xW resulting in a model with an mAP value of up to 81.
Keywords: Deep learning, Yolov8, object detection, YOLO architecture

## Abstrak
Deteksi  objek  merupakan  kemampuan  yang  dapat  diajarkan  pada  sebuah  mesin  dengan  bantuan sensor  kamera  untuk  menangkap  sebuah  citra  digital.  Dengan  menggunakan  Algoritma  YOLO  kita bisa mengajarkan mesin untuk mendeteksi misalkan manusia. Penelitian dalam deteksi objek sudah banyak  dilakukan  sebelumnya  menggunakan  algoritma  dan  metode  yang  berbeda  dan  juga  pada objek  dan  citra  yang  berbeda.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  metode  memodifikasi  arsitektur  pada YOLOv8 pada bagian head untuk digunakan medeteksi objek manusia dalam gambar yang berbentuk grayscale.  Proses  training  dilakukan  sebanyak  4  kali  menggunakan  arsitektur  default  ,  Arsitektur model 1, 2 dan 3. Dengan hasil model default nilai mAP 76, Model 1 nilai mAP 66, model 2 nilai mAP 81  dan  model  3  menghasilkan  nilai  mAP  80.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  modifikasi  arsitektur YOLOv8  pada bagian head dapat mempengaruhi hasil training dan menghasilkan model yang lebih baik  dari  arsitektur  default  yang  hanya  menghasilkan  nilai  mAP  76.  Hail  terbaik  didapatkan  pada model  2  dengan  layer  yang  digunakan  40x40x512xW  menghasilkanmodel  dengan  nilai      nilai  mAP mencapai 81.
Kata Kunci: Deep learning, Yolov8, Detection objek, Arsitektur YOLO

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  kecerdasan  manusia  adalah  kemampuan  dalam  mengenali  suatu objek  yang  ada  disekitarnya  misalkan  objek  manusia.  Manusia  dapat  mengenali sebuah  objek,  dengan  menggunakan  mata  sebagai  indra  pengelihatan  untuk menangkap sebuah citra objek yang kemudian akan direkam dan disimpan dalam memori  otak.  Perkembangan  teknologi  saat  ini  menunjang  sebuah  mesin  untuk dapat  belajar  seperti  manusia  dalam  mengenali  sebuah  objek.  Mesin membutuhkan kecerdasan buatan untuk dapat mengenali dan mengklasifikasikan
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebuah  objek  citra  digital.  Deeplearning  merupakan  bagian  dalam  ilmu  AI (artificial  inteligance)  yang  merupakan  penerapan  transformasi  abstraksi nonlinier  dan  lanjutan  kedalam  basis  data  [1].  Salah  satu  algoritma  yang  sering digunakan  dalam  bidang  deteksi  objek  adalah  YOLO  (You  Only  Look  One)  yang masuk  pada  katgori  Algoritma  CNN  yang  cara  kerjanya  meniru  cara  kerja  otak manusia.  Selain  YOLO  ada  juga  algoritma  Single  Shot  Detector  (SSD)  RetinaFace and (Faster Recurrent Convolutional Neural Network) Faster R-CNN [ 2 ].
Penelitian  dalam  bidang  detection  objek  manusia  sudah  banyak  dilakukan dengan menggunakan berbagai metode yang ada. Chien-Yao Wang dkk melakukan penelitian deteksi objek menggunakan YOLOv7 dengan hasil akurasi mAP 56% dan kecepatan  30  fps  [3].  Amelia  dkk  (2019)  melakukan  penelitian  deteksi  manusia menggunakan  MobilNet  untuk  memproses  segmentasi  bentuk  tubuh  hasil  yang diperoleh  dalam  penelitian  untuk  deteksi  manusia  mendapatkan  akurasi  92,33% akurasi  untuk  bentuk  tubuh  mencapai  82%  kemudian  untuk  keakurasian  dalam menentukan  ukuran  nyata  baju  mencapai  96,06%  dengan  kondisi  jarak pengambilan citra 2 meter, dalam penelitian ini tidak disebutkan berapa kecepatan deteksi  objeknya  [4].  Wahyu  dkk  (2021)  melakukan  penelitian  deteksi  manusia dengan  membandingan  beberapa  algoritma  MobileNetv1,  mobileNetv2  dan  SSD inception  V1  dengan  optimasi  jetson  TX2  dan  nano.  dengan  hasil  MobileNetV2 memiliki  akurasi  tinggi  dibandingkan  yang  lainya  mencapai  PR  0.94  Recall  0.99 dan  F1  0.98  [5].  Swastika,  dkk  (2019)  melakukan  penelitian  deteksi  manusian menggunakan  YOLO  dengan  tingkat  akurasi  71%  pada  video1  dan  pada  vido berikutnya  akurasi  mencapai  73%,  dalam  penelitian  ini  tidak  disebutkan  berapa kecepan  yang  didapatkan  dalam  deteksi  objek  manusia  [6].  Khairunnas,  dkk (2021)  melekukan  penelitian  deteksi  objek  manusia  menggunakan  YOLOv4 dengan  hasil  nilai  mAP  87,03%.  [7].  Kristo  dkk  (2020)  melakukan  penelitian deteksi  objek  manusia  dan  bukan  manusia  pada  citra  sensor  panas  dengan menggunakan algoritma YOLOv3 dengan dataset berupa citra RGB dari COCO dan Citra  sensor  panas  hasilnya  dengan  menngunakan  citra  sensor  panas  dapat mencapai nilai mAP 97,98% dibandingkan menggunakan dataset COCO RGB hanya mempu mencapai nilai AP 19% untuk  kelas manusia [8]. Kurniawan, dkk (2022) melakukan penelitian deteksi objek manusia dengan membandingkan kemampuan YOLOv3 – YOLOv4 dengan optimasi TensorRT AGX dan NX , penelitian dilakukan pada  citra  RGB  dengan  hasil  Optimasi  AGX  menghasilkan  kecepatan  yang  lebih dibandingkan NX dan YOLOv4 menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan versi sebelumnya [9] . M. Musser (2020) menggunakan Bayesian statistics dan VGG mampu mendapat nilai akurasi 85% [10]. Harahap ( 2020 ) melakukan penelitian deteksi  objek  manusia  menggunakan  metode  thinning  berdasarkan  nilai  local maxima  ,  hasil  penelitian  yang  dilakukan  mendapatkan  nilai  akurasi  80%  pada deteksi wajah [11]. M Arfan dkk (2021) melakukan penelitian pengenalan aktivitas yang dilakukan oleh manusia dengan menggunakaan convolution Neural network metode  yang  digunakan  YOLO  dan  SORT  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  74  % pada gambar dan 80 % pada video [12].
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Berdasarkan uraian diatas telah bayak dilakukan penelitian deteksi objek manusia yang  pada  dilakukan  pada  gambar  RGB  maupun  dalam  bentuk  gambar  thermal dengan metode yang berbeda baik menggunakan optimasi pada algoritma maupun tidak  dan  hasil  yang  disampaikan  dengan  nilai  akurasi  yang  baik.  Bagaimana dengan  kemampuan  algoritma  YOLOv8  untuk  deteksi  objek  manusia  dalam  citra grayscale seperti  halnya  gambar  yang  dihasilkan  mesin  CCTV  pada  malam  hari yang  dengan  bantuan  sensor  IR  menghasilkan  gambar grayscale dan  juga bagaimana optimasi kemampuan algoritma YOLOv8 dari sisi akurasi apakah masih bisa  dilakukan  optimasi.  Maka  peneliti  akan  melakukan  penelitian  deteksi  objek manusia dalam citra grayscale menggunakan algoritma YOLOv8 dengan modifikasi arsitektur YOLOv8 dan untuk meningkatkan akurasi deteksi objek.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam  artikel  jurnal  ini  adalah penelitian  literatur.  Penelitian  literatur  adalah  jenis  penelitian  yang  dilakukan dengan mengumpulkan  dan menganalisis berbagai sumber literatur terkait topik penelitian, seperti artikel jurnal, buku, dan publikasi ilmiah lainnya (Ridwan dkk., 2021) [14]. Penelitian ini berfocus pada deteksi objek manusia pada citra grayscale dengan  menggunakan  algoritma  You  Only  Look  Once  (YOLO)  ,  YOLO  merupakan algoritma  yang  masuk  pada  kategori  deeplearning  yang  diusulkan  oleh  Josep Remond  tahun  2015.  Algorittma  YOLO  menggunakan  Neural  network  dan membagi  sebuh  inputan  citra  dalam  sebuah  grid,  lalu  digunakan  untuk peneganalan  citra  dan  mendeteksi  bounding  box  dan  probabilitasnya.  Pada penelitian ini menggunakan YOLO versi terbaru yaitu YOLOv8.
Algoritma  YOLO  berdasarkan  ujicoba  dapat  beroperasi  pada  kecepatan  45 fps  (frame  per  second)  dengan  menggunakan  kartu  grafis  Titan  X  Dengan penelitian  tersebut  algoritma  YOLO  sangat  baik  digunakan  pada  projek  yang memiliki  sifat  realtime  seperti  pada  deteksi  objek  pada  image  ataupun  video. Seiring banyaknya penelitian pada bidang computer vision maka algoritma deteksi objek,  YOLO  berkembang  dengan  cepat  dan  yang  terbaru  YOLO  v8.  Perbedaan pada  setiap  versi  YOLO  terletak  dari  peningkatan  akurasi  dan  kecepatan pendeteksian  objek.  Rangga,  2023  [15].  YOLO  termasuk  dalam    metode  Deep Learning  memerlukan  komputasi  yang  tinggi.  Maka  membutuhkan  perangkat keras  pendukung  yang  memiliki  performa  yang  tinggi  pula.  Untuk  penelitian  ini menggunakan algoritma YOLOv8 dan untuk mengatasi kebutuhan komputasi pada penelitian  ini  akan  menggunakan.    Google  Colab.  Berikut  ini  adalah  tahapan penelitian  meliputi  pengumpulan  dataset,    anotasi  untuk  pelatihan  dan  validasi, pelatihan  dan  validasi  model,  serta  pengujian  model  yang  dapat  dilihat  pada Gambar.
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Metode Penelitian

## 1. Pengumpulan dataset
Dataset  berupa  citra  yang  menggambarkan  objek  manusia,  pengumpulan dataset  menggunakan  data  internal  yang  diambil  dengan  kamera  digital  maupun cctv,  Selain  dataset  pribadi  juga  menggunakan  dataset  external  yang  merupakan dataset penelitian sebelumnya atau dengan mencari dataset dari sumber public.
Gambar 2. Citra objek manusia
2. Preprosesing data
Dalam penelitian ini menganalisa kemampuan YOLOv8 dalam deteksi objek manusia dalam citra grayscale , untuk keperluan training maka dibutuhkan dataset obejk  manusia  dalam  bentuk grayscale . Preprosesing data  dilakukan  dengan merubah dataset citra dalam bentuk RGB menjadi Grayscale .
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 3. Merubah gambar RGB menjadi Grayscale

## 3. Anotasi data
Proses anotasi data merupakan proses bounding box dan label pada gambar. Proses  anotasi  ini  dilakukan  menggunakan  aplikasi  labeling  yang  tersedia  dan bersifat  open  source.  Hasil  anotasi  pada  setiap  gambar  kemudian  akan  disimpan kedalam bentuk file .xml.

## Gambar 4. Anotasi Data Image

## 4. Modifikasi Arsitektur YOLOv8
Pada  penelitian  ini  dilakukan  modifikasi  pada  arsitektur  YOLOv8  bertujuan untuk  dapat  meningkatkan  kemampuan  YOLOv8  dalam  deteksi    objek  manusia dalam gambar grayscale . YOLOv8 merupakan algoritma yang terdisi berbagai layer yang  terbagi  menjadi  menjadi  3  bagian  utama  backbone,  neck  dan  head.  Dalam penelitian  ini  akan  dilakukan  modifikasi  pada  bagian  head  diharapkan  dengan
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
arsitektur  yang  lebih  sederhana  dengan  menyesuaikan  ukuran  oobjek  deteksi dapat mempercepat kemampuan YOLOv8 dalam deteksi objek.
Gambar 5. YOLOv8 Architecture, visualisation made by GitHub user RangeKin

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Modifikasi Arsitektur YOLOv8
Pada arsitektur YOLOv8 dapat kita ketahui pada bagian head yang berfungsi untuk  mengasilkan  ouput  dari  proses  deteksi  objek  dalam  proses training .  Pada arsitektur  Head  terdiri  dari  3  layer  dengan  nilai  rasio  yang  berbeda  yang digunakan untuk deteksi objek, pada default  arsitektur YOLOv8 3 layer yang ada digunakan  secara  bersamaan.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  modifikasi  arsitektur dengan membagi menjadi 3 model  arsitektur dengan setiap model menyisakan 1 layer saja.
Tabel 1. Pembagian Layer Head YOLOv8 No Nama Rasio layer head 1 Model 1 80 x80 x2 56 x W 2 Model 2 40 x 40 x 512 x W 3 Model 3 20 x 20 x 512 x W
3.2. Training dengan custome dataset
Dalam penelitian ini akan dirubah arsitektur yolov8 menjadi 3 model dengan cara memodifikasi pada bagian head YOLOv8 seperti namapak pada tabel.
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 6. Proses training
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  custom  dataset  image  yang menggambarkan objek manusia. Untuk menganalisa model yang didapatkan maka dilakukan training model  dari  awal  menggunakan  dataset  yang  sudah  diseplit sebelumnya dengan pembagian Training 80% Test 10% dan validasi 10%. Proses training data dilakukan menggunakan komputasi Google colab pro dan dilakukan 4 kali proses training .
Gambar 7 . nilai mAP pada model default
Hasil training pada arsitektur default YOLOV8 dengan menggunakan 3 layer pada bagian head. Hasil training yang dilakukan menghasilkan nilai mAP sebesar 76%.
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 8. nilai mAP pada model 1
Hasil training pada  arsitektur  modifikasi  YOLOV8  dengan  menggunakan  1 layer bagian head degan nilai layer 80x80x256x w. Hasil training yang dilakukan menghasilkan nilai mAP sebesar 66%.
Gambar 9. nilai mAP pada model 2
Hasil training pada  arsitektur  modifikasi  YOLOV8  dengan  menggunakan  1 layer bagian head dengan nilai layer 40x40x512xW. Hasil training yang dilakukan menghasilkan nilai mAP sebesar 81%.
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 10. nilai mAP pada model 3
Hasil training pada  arsitektur  modifikasi  YOLOV8  dengan  menggunakan  1 layer bagian head dengan nilai layer 20x20x512xW. Hasil training yang dilakukan menghasilkan nilai mAP sebesar 80%

## 3.3. Testing Model
Stelah  proses training selesai  akan  menghasilkan  model  YOLOv8 berdasarkan arsitektur yang digunakan untuk mengenalkan  pada objek manusia. Hasil  testing  menunjukan  model  dapat  mengenali  objek  manusia  pada  gambar grayscale dengan baik dengan mencapai nilai 80%.
Gambar 11. Testing model
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.4. Analisa Hasil Model
Training model  dilakukan  4  kali  menghasilkan  permodelan  berdasarkan modifikasi arsitektur
Tabel 2. Model YOLOv8 NO Model Epoch Nilai mAP 1 Default 300 76 2 Model 1 300 66 3 Model 2 300 81 4 Model 3 300 80
Hasil training yang dilakukan sebanyak 4 kali dengan menggunakan cutome dataset menghasilkan  model yang berbeda-beda . terlihat pada tabel diatas bahwa hasil  model 2  dengan layer 40x40x512xW menghasilkan   nilai mAP paling tinggi diantara model yang lainya dengan nilai mAP mencapai 81 %

## 4. SIMPULAN
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa modifikasi  arsitektur  YOLOv8  dengan  merubah  pada  head  layer  dapat mempengaruhi  hasil training .  Dari  hasil training yang  ada  hasil  modifikasi  pada model  2  mendapatkan  nilai  yang  paling  tinggi  dari  model  yang  lainya  mencapai mAP 81% ini lebih tinggi dari hasil model default YOLOv8 yang hanya menhasilkan nilai mAP 76%. Penelitian ini mencoba menganalisa kemampuan algoritma yolov8 dengan  modifikasi  arsitektur  pada  bagian  Head  dengan  membuat  3  model arsitektur yang masing-masing model memiliki 1 layar deteksi saja. Untuk peneliti dengan  tema  yang  sama  bisa  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan modifikasi bagian selain head misalkan pada bagian arsitektur backbone ataupun neck.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ata Jahangir Moshayedi, Atanu Shuvam Roy, Amin Kolahdooz, Yang Shuxin (2022),  “  Deep  Learning  Application  Pros  and  Cons  Over  Algorithm”,  EAI Endorsed Transactions on AI and Robotics, doi:
10.4108/10.4108/airo.v1i.19.
[2] W.  Zhu,  H.  Zhang,  J.  Eastwood,  X.  Qi,  J.  Jia,  and  Y.  Cao,  “Concrete  crack detection  using  lightweight  attention  feature  fusion  single  shot  multibox detector,” Knowl Based Syst, vol. 261, p. 110216, Feb. 2023.
[3] Chien-Yao Wang1 , Alexey Bochkovskiy, and Hong-Yuan Mark Liao1, 2022 “ YOLOv7:  Trainable  bag-of-freebies  sets  new  state-of-the-art  for  real-time object detectors”,  arXiv:2207.02696v1.
[4] Amelia,  Dewi,  I.  A  &  Rafiqi,  F.  2019.  Deteksi  Manusia  Menggunakan  Pre- Trained  MobileNet  untuk  Segmentasi  Citra  Menentukan  Bentuk  Tubuh. Mindjournal.
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 891-901 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[5] Wahyu,  Rahmaniar,  W  &  Hernawan,  A.  2021,.  Real-Time  Detection  Using Deep  Learning  on  Embedded  platform:  A  Review.  Journal  of  Robotics  and Control ( JRC ) Volume 2.
[6] Swastika,  W.,  Nur,  A.W.,  Kelana,  O.H.,  2019.,  Monitoring  Ruangan  Untuk Deteksi  Manusia  berbasis  CNN  Dengan  Fitur  Push  Notification.,  TEKNIKA, Volume 8 Nomer 2.
[7] Kharunnas, Mulyanto, E. & Zaini, A., 2021. Pembuatan Modul Deteksi Objek Manusia  Menggunakan  Metode  YOLO  untuk  Mobile  Robot., Jurnal  Teknik ITS., Volume 10 No. 1.
[8] Kristo, M., Kos, M.I & Pobar, M. 2020. Thermal Object Detection in Difficult Weather Conditions Using Yolo. IEEE.
[9] Kurniawan,  E.  Adinanta,  H.  Suryadi.  Sirenden,  B.H.  Ula,  R.K.  Pratomo,  H Purwowbowo  &  Prakosa,  J.A.  2022.  Deep  Neural  Network-based  physical distancing  Monitoring  System  with  TensorRT  Optimization. Internasional Journal Of Advances in Intelligent Informatics ( ijain ). Vol 8 No 2.
[10]  M.  Musser,  2020  “Detecting  Autism  Spectrum  Disorder  in  Children  With Computer Vision,”. https://towardsdatascience.com.
[11]  Harahap,  M.,  Agustinaa,  E.S.,  Lubis,  M.  M.,  Apriadi,  &  Anggar,  A.,  2020. Deteksi Objek Manusia Pada Image Dengan Metode Thinning Berdasarkan Local Maxima., Jatisi Vol7 No 3.
[12]  Arfan,  M.  Nurjalal,  A.,  Somantri,  M  &  Sudjadi.,  2021.  Pengenalan  aktivitas Manusia pada Area Tambak Udang dengan Convolutional Neural Network. Jurnal RESTI, Vol5 no 1.
[13]  Sumit,  S.S.  Rambli,  D.R.A.,  Mirjalili,  S.,  Ejaz,  M.M.  &  Miah,  M.S.U.  2022. ReStinet: Improving the Perfomance of Tiny-YOLO-Based CNN Architecture for Applications in Human Detection. MDPI.
[14]  Muannif  Ridwan,  Suhar  AM,  Bahrul  Ulum  dan  Fauzi  Muhammad,  2021,  “ The Importance Of Application Of Literature Review In Scientific Research” jurnal masoho vol 2.
[15] Rangga Gelar Guntara, 2023 , “ Pemanfaatan Google Colab Untuk Aplikasi Pendeteksian Masker Wajah Menggunakan Algoritma Deep LearningYOLOv7”  Jtkis vol 5 no 1.