## PEMODELAN WARNA PADA DATASET BARU CITRA BUNGA LANTANA CAMARA MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV5
Maria Putu Sugiati Keraf 1 , Alfry Aristo Jansen Sinlae 2* , Patrisius Batarius 3 1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira alfry.aj@unwira.ac.id

## ABSTRAK
Lantana camara merupakan salah satu tumbuhan tropis invasif yang berpotensi sebagai tanaman hias yang memiliki keunikan pada kelopak bunga berwarna-warni dan dapat diklasifikasikan menjadi beberapa jenis warna. Meskipun demikian tumbuhan ini dapat ditemukan di pekarangan rumah  dan pengetahuan  masyarakat tentang tumbuhan ini terkait manfaat khususnya masih terbatas. Selain itu, proses identifikasi warna pada bunga lantana camara dalam  produksi  massal  masih  sulit  dan  memakan  waktu  serta  pemilihan  warna  secara  manual  dapat menyebabkan  kelelahan  pada  mata  manusia.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  solusi  yang  memanfaatkan computer vision ,  seperti  penerapan  algoritma  YOLOv5  untuk  pemodelan  warna.  Metode  yang  digunakan  melibatkan pengumpulan  data  berupa  citra  gambar  bunga lantana sebanyak  1266  citra  yang  terbagi  dalam  6  jenis  warna (merah,  putih,  kuning,  jingga,  ungu,  merah  muda),  penyimpanan  data  berupa  citra  gambar lantana dilakukan anotasi  dan  penyesuaian  ukuran  piksel,  pelatihan  data  dilakukan  pada  citra  gambar  yang  sudah  dianotasi  dan ukurannya sama untuk mendapatkan dataset menggunakan roboflow dan google collab , dan evaluasi model untuk mendapatkan hasil prediksi berdasarkan putaran pelatihan sebanyak 50 epoch dan membutuhkan waktu selama 0.483  jam.  Hasil  yang  diperoleh  berupa  nilai  persentase precision sebesar  95%, recall sebesar  99%,  dan  nilai MAP  sebesar  99%,  sehingga  nilai  rata-rata  akurasinya  di  atas  90%.  Berdasarkan  hasil  tersebut  penelitian  ini berhasil menghasilkan model pada dataset citra bunga lantana camara dengan rata-rata parameter teruji mencapai 90%.
Kata Kunci : Dataset , Deteksi objek, Lantana camara, Roboflow, Yolov5 .

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara dengan keanekaragaman hayati yang sangat tinggi di dunia. Ciri khas Indonesia terletak pada kekayaan flora dan fauna  yang  beraneka  ragam  dan  melimpah  di wilayahnya  terutama  untuk  tumbuhan  tropis  yang dianggap  invasif  namun  berpotensi  menjadi tumbuhan hias seperti lantana camara [1]. Tanaman lantana  camara atau  biasa  disebut  tembelaka terkenal  sebagai  tumbuhan  berbunga  yang  berasal dari Amerika Selatan [2]. Lantana camara semakin populer dan dapat dengan mudah menemukannya di lingkungan sekitar terlebih pekarangan rumah warga untuk dijadikan sebagai tumbuhan hias [3]. Namun belum  banyak  yang  mengenal  nama  genus  dan manfaat  spesial  dari  tumbuhan  ini.  Kurangnya pengetahuan masyarakat terhadap tanaman ini dapat menghambat  pengembangan  potensi  dan  manfaat dari tanaman ini.
Beberapa manfaat lantana camara yang belum banyak diketahui oleh masyarakat umum antara lain, tumbuhan ini dapat digunakan untuk menyembuhkan luka pada kulit seperti panu, kadas dan kurap [4]. Lantana camara juga berperan dalam bidang kosmetik, pengusir nyamuk, bahan pembuatan  parfum  dan  bisa  digunakan  untuk pembuatan  keranjang  yang  tahan  akan  rayap  [5]. Ciri  khas lantana  camara terdapat  pada  kelopak bunga  berwarna-warni  yang  dapat  diklasifikasikan ke  dalam  beberapa  jenis  warna  yaitu  (Merah, Kuning,  Putih,  Ungu,  Jingga  dan  Merah  muda). Berbeda dengan tumbuhan lainnya, lantana camara
memiliki  kelopak  bunga  berbentuk  kumpulan tabung  lonceng  dengan  tekstur  sedikit  lebih  halus beraroma  khas,  permukaan  daun  yang  kasar berwarna  hijau  berbentuk  bulat  telur  menyirip dengan  pangkal  membulat  dan  tepi  yang  bergerigi serta  ujung  daun  runcing,  buah  berukuran  kecil, ranting  muda  berwarna  hijau  bertekstur  halus  dan batang yang keras serta beruas-ruas [6]. Pengetahuan tentang variasi warna lantana camara dapat  digunakan  dalam  proses  pengembangan pertanian, pendekorasian dan hortikultura.
Proses  identifikasi  warna  pada  bunga lantana camara dalam produksi massal merupakan hal yang sulit.  Pemilihan  warna  dengan  cara  manual  dapat membuat  mata  manusia  menjadi  lelah.  Proses pengenalan ini memiliki beberapa kelemahan antara lain perlu banyak tenaga untuk mengklasifikasikan, persepsi  yang  berbeda  tentang  jenis  warna  pada bunga, dan tidak dapat menjamin tingkat konsistensi manusia dalam menentukan jenis warna pada bunga, kelelahan  dapat  terjadi  karena  dilihat  dari  batas stamina  yang  dimiliki  oleh  manusia,  yang menyebabkan  evaluasi  jenis  warna  bunga  bersifat subjektif,  dan  dapat  terjadi  perbedaan  pendapat sehingga  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama untuk  mengklasifikasikan  jenis  warna  pada  bunga Lantana  camara .  Hal  ini  terjadi  karena  belum adanya  pemodelan  warna  bunga lantana  camara untuk dapat dikemas dalam aplikasi ringkas seperti pada gadget ( smartphone, tablet serta alat internet of things lainnya).
Pendekatan  dan  pengenalan  jenis  warna  pada objek  dapat  lebih  mudah  dikenali  oleh  manusia melalui  gambar  atau  video,  sedangkan  untuk komputer agak sulit mengenali dan mengklasifikasikan  warna  karena  tergantung  pada jenis datanya [7]. Kondisi pencahayaan, kompleksitas,  dan  kontras  latar  dari  gambar  atau video merupakan salah satu tantangan utama. Selain itu  kualitas  gambar  dan  video  secara  keseluruhan juga  sangat  berpengaruh  pada  hasil  pengenalan. Bunga  memiliki  bentuk  dan  warna  yang  beragam sehingga  dibutuhkan  solusi  yang  dapat  digunakan untuk  pengembangan  pembelajaran  mesin.  Agar mendapatkan  hasil  aplikasi  pendeteksi  jenis  warna bunga lantana camara yang baik, maka dibutuhkan pemodelan  warna  terlatih  dengan  tingkat  akurasi yang harus dinaikkan dengan cara melewati proses pengenalan  pola  yang  baik,  dikarenakan  hal  ini sangat penting dan mendasar dalam computer vision [8].
Penelitian object detection dengan menggunakan bunga  sebagai  objek  penelitiannya  telah  dilakukan beberapa kali sebelumnya. Seperti penelitian tentang deteksi  kelayuan  bunga  mawar  dengan  metode transformasi  ruang  warna Hue  Saturation  Intensity (HSI) dan  Hue  Saturation  Value (HSV)  [9],  [10]. Penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  dari  2 perbandingan  antara  HSI  dan  HSV  yakni  masing masing  bernilai  92,2%  dan  93,3%  [11].  Penelitian lain  juga  memanfaatkan computer  vision untuk mengklasifikasi bunga dengan ekstraksi fitur warna RGB dengan total data 360 yang terdiri dari 4 kelas yaitu bunga coltsfoot, bunga daisy , bunga delion dan bunga  matahari.  Penelitian  ini  memanfaatkan metode  K- Nearest  Neighbor (KNN)  dan  ekstraksi fitur  warna  RGB  menghasilkan  nilai  akurasi percobaan pertama 50-60% dan percobaan ke-2 90- 100% [12].
Selain  itu,  penelitian  tentang  deteksi  objek dengan model warna Ycbcr dan similarity distance juga  pernah  dilakukan  dengan dataset berjumlah 139 bunga dengan background kompleks dari image clef 2017, dan memanfaatkan tools matlab . Konversi warna dilakukan dari RGB menjadi YcbCr, setelah itu  gambar  disegmentasi  menggunakan K-means dengan  menggunakan manhattan  distance sebagai tingkat kemiripan kluster warnanya dan menghasilkan  tingkat  persentase  kluster  2  dan  3 dengan  masing-  masing  nilainya  37,40%  dan  46%
[13].  Selanjutnya,  penelitian  untuk  mendeteksi keberadaan objek bunga lantana camara di berbagai lokasi  yang  ada  di  Australia  Utara  dengan menggunakan  kumpulan  data deepweed untuk pembelajaran mesin You Only Look Once version 3 (YOLOv3) [14]. Penelitian ini mampu menghasilkan  akurasi  sebesar  90,50%,  presisi 95,15%  dan  skor  f1  91,69%.  Penelitian  berikut menyajikan  model  deteksi  berdasarkan  algoritma YOLOv5  dengan  sejumlah  gambar  bunga lantana camara  dikumpulkan  lewat  data iNaturalist yang
berisi  230.000  gambar  dari  5000  spesies  tanaman berbeda untuk mendapatkan dataset sekunder. Hasil Mean Average Precision (mAP) yang diperoleh dari penelitian  ini  mencapai  91,9%  dengan  kecepatan deteksi 87 frame /detik [15].
Penelitian yang menggunakan YOLO juga telah dilakukan  dengan  judul  “Pengenalan  jenis  bunga anggrek  menggunakan  metode color  local  binary pattern dan support vector machine ”. Metode yang digunakan  untuk  mendeteksi  objek  bunga  pada gambar  adalah You  Only  Look  Once (YOLO).
Sebelum  melakukan  klasifikasi  jenis  bunga, dilakukan
Image Segmentation
untuk menghilangkan background pada  gambar.  Tekstur gambar  diekstraksi  menggunakan  metode Color Local  Binary  Pattern pada  beberapa color  space , seperti grayscale ,  RGB,  HSI,  YIQ,  dan  oRGB. Untuk  mengenali  jenis  bunga  anggrek,  digunakan Support  Vector  Machine .  Penelitian  ini  berhasil mengenali jenis bunga anggrek pada gambar dengan hasil  pengujian  menunjukkan  akurasi  30,7%  untuk color space grayscale, 37% untuk color space RGB, 34,6%  untuk color  space HSI,  41%  untuk color space YIQ,  dan  40,2%  untuk color  space oRGB. Setelah dilakukan pengujian pada sistem, disarankan untuk  melakukan  improvisasi  pada  segmentasi bunga agar background dapat terpisah dengan lebih baik.  Selain  itu,  disarankan  juga  untuk  menambah jumlah dataset training dan memastikan jumlah dan keutuhan  kelopak  bunga  pada  setiap  gambar konsisten  agar  hasil klasifikasi menjadi lebih stabil [16]. Dalam computer  vision gambar  diolah sedemikian rupa agar citra tersebut dapat digunakan untuk  pembuatan  aplikasi.  Kecerdasan  buatan sebagai bidang ilmu yang mempelajari kemampuan sistem  untuk  mengartikan  data  dari  luar  dengan benar,  serta  menggunakan  pembelajaran  untuk mencapai  tujuan  atau  menyelesaikan  tugas  melalui adaptasi  yang  fleksibel  [17].  YOLO  merupakan salah  satu  contoh  pengaplikasian  dari  dunia computer  vision yang  didesain  untuk  mendeteksi objek secara real-time dengan tingkat akurasi yang baik  [18].  Awalnya  YOLO  dikenal  untuk  deteksi objek bergerak secara umum, namun Algoritma ini tidak  hanya  terbatas  pada  deteksi  objek  bergerak, karena  YOLO  dapat  diaplikasikan  pada  berbagai konteks deteksi objek termaksuk dalam tugas seperti pemodelan warna  [19].  Berdasarkan  uraian permasalahan yang telah dijabarkan, maka penelitian  ini  dilakukan  untuk  memodelkan  warna pada dataset baru  citra  bunga lantana  camara menggunakan  algoritma  YOLOv5.  Hasil  yang diharapkan  yaitu  pemodelan  warna  pada dataset lantana  camara dengan  memanfaatkan roboflow sebagai  pra  pemrosesan  data  dan google  collab untuk  pelatihan  data  berhasil  dilakukan  dengan menghasilkan parameter-parameter yang mencapai 90% baik.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Dataset Lantana Camara Dataset lantana camara adalah kumpulan data yang digunakan untuk mempelajari dan menganalisis tanaman lantana , yang dikenal karena keindahan bunganya dan kemampuannya tumbuh di berbagai  kondisi  iklim  [20].  Data  meliputi  variasi warna  bunga  dan  bisa  didapat  melalui  pengamatan langsung, dokumentasi foto, atau sumber terpercaya.
Dataset ini  berguna  untuk  pengembangan teknologi  seperti  sistem  deteksi  objek,  melatih model  pembelajaran  mesin  mengenali  warna  dan variasi lantana .  Ini  mendukung  solusi  otomatisasi seperti  pemantauan  kebun  atau  aplikasi  pertanian pintar.  Juga  berguna  dalam  pendidikan  dan kesadaran  publik  tentang  pentingnya  menjaga keanekaragaman hayati. Dataset ini menjadi sumber daya berharga bagi komunitas ilmiah, peneliti, dan pengembang  teknologi,  mendorong  penelitian, inovasi, dan perlindungan keanekaragaman hayati.

## 2.2. Data Split
Data split adalah  membagi dataset menjadi subset  untuk  pengembangan  dan  evaluasi  model dalam machine  learning atau  statistika.  Biasanya terdiri dari data train , validasi, dan uji [21]. Prinsip 80:20,  dikenal  sebagai pareto principle ,  sering digunakan dalam penelitian [22]. Dengan prinsip ini, peneliti  dapat  memprioritaskan  variabel  yang memiliki  dampak  besar  pada  hasil  penelitian, berdasarkan jumlah data yang dimiliki. Metode non random sampling ,  seperti  pembagian  berurutan, digunakan dalam penelitian ini. Pembagian dataset 60:20:20 yang digunakan sebelumnya menghasilkan hasil yang baik [23].

## 2.3. Object Detection
Object detection terbagi menjadi dua era utama [24], yaitu: deteksi objek tradisional, di mana proses dilakukan  secara  manual,  dan  era deep  learning , yang  memanfaatkan  algoritma machine  learning untuk belajar mandiri dari data [25], [26], [27], [28]. Tujuannya adalah  mendeteksi objek dalam  gambar dengan  menggunakan  set  data  untuk  pelatihan model.
2.4. You Only Look Once (YOLO) Algoritma You  Only  Look  Once (YOLO) merupakan  metode  deteksi  objek real-time yang dikembangkan  oleh  Joseph  Redmon  pada  tahun 2016  [29].  Salah  satu  versi  terkenalnya  adalah YOLOv5,  yang  dikembangkan  oleh  Ultralytics. YOLOv5  menggunakan  pendekatan  pembelajaran terawasi  dengan dataset berlabel  besar  dan augmentasi  data  untuk  meningkatkan  generalisasi [30].  Dibandingkan  dengan  YOLOv7,  penelitian menunjukkan  YOLOv5  memiliki precision , recall , dan  mAP  yang  lebih  tinggi  [31].  Keunggulan lainnya  termasuk  ukuran  model  yang  lebih  kecil, memungkinkan penggunaan pada perangkat dengan
daya  komputasi  terbatas,  dan  waktu training yang lebih singkat [32].
YOLOv5  dapat  dievaluasi  menggunakan parameter seperti akurasi ( accuracy ), recall , presisi ( precision ),  dan  skor  f1.  Variabel  ini  didasarkan pada  hasil  prediksi  dan  observasi  aktual: true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false  negative (FN)  [33].  Rumus-rumus  yang terkait adalah:
a) Accuracy : Menunjukkan seberapa akurat model mengklasifikasikan secara benar:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+TN+FP+FN (1)
b) Recall (sensitivitas):  Menunjukkan  seberapa baik  model  dalam  menemukan  kasus  positif yang sebenarnya:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN (2)
c) Precision :  Menunjukkan  seberapa  banyak  dari prediksi positif yang benar:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP
(3)
d) Mean  Average Precision (mAP):  Rata-rata  dari average precision (AP) untuk semua kelas objek. mAP yang tinggi menunjukkan model yang baik dalam deteksi dan lokalisasi objek pada gambar [34]:
mAP = ∑ AP(i)
N X100% N i =1 (4)
Dimana  N  adalah  jumlah  kelas  objek  yang dihasilkan  oleh  model;  AP(i)  adalah  nilai  rata-rata AP  untuk  setiap  kelas  objek  ke-i;  ∑  merupakan simbol  yang  menunjukkan  penjumlahan  dari  nilai- nilai  yang  berbeda  untuk  setiap  kelas  objek;  dan mAP  adalah  Nilai  rata-rata  dari  AP  untuk  setiap kelas objek.
2.5. Roboflow
Roboflow memfasilitasi  pembangunan  model deteksi dengan fitur-fitur seperti anotasi, pelabelan, penyeragaman ukuran piksel, dan augmentasi data. Platform  ini  juga  membagi  dataset  secara  otomatis dengan  mempertimbangkan  kemungkinan  hasil pelatihan  model,  yang  dapat  mempengaruhi underfitting , goodfitting ,  dan overfitting [35]. Underfitting terjadi saat data pelatihan terlalu sedikit atau  tidak  representatif,  sementara goodfitting terjadi ketika model dapat belajar dengan baik dari data  pelatihan  dan  menghasilkan  prediksi  yang akurat  pada  data  baru,  Sebagai  contoh,  persentase yang  normal  untuk  pembagian  data  adalah  81% untuk  data  latih,  14%  untuk  data  validasi,  dan  5% untuk data uji . Overfitting , di sisi lain, terjadi ketika model terlalu cocok dengan data pelatihan, sehingga tidak  dapat  digunakan  untuk  data  baru.  Hal  ini karena  model  menjadi  terlalu  menghafal  data pelatihan daripada memahami pola yang mendasarinya.
2.6. Google Colaboratory (Colab)
Google Colaboratory ( Colab ) adalah platform cloud  python dari  Google  yang  memungkinkan
penulisan dan eksekusi kode p ython di browser web . Dengan  akses  gratis  ke  sumber  daya  komputasi tinggi, termasuk GPU, c olab ideal untuk tugas-tugas yang  membutuhkan  daya  komputasi  besar  seperti pelatihan model machine learning . Pengguna dapat menginstal  dan  mengkonfigurasi  pustaka  seperti YOLOv5 secara langsung di colab , meminimalkan hambatan  teknis  dan  mempercepat  pengembangan. Dari segi perangkat keras, colab terintegrasi dengan Google drive untuk penyimpanan data, menawarkan berbagai jenis prosesor seperti CPU, GPU, dan TPU, serta kapasitas RAM. Dengan keandalan servernya, hampir  seluruh  proses  pemrosesan  berjalan  lancar pada colab ,  dengan  syarat  koneksi  internet  stabil [36].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bersifat  eksperimental  dengan objek  penelitian  yaitu  citra  bunga lantana yang diperoleh  dengan  cara  mengambil  foto  secara langsung  dari  kamera handphone Vivo  Y20.  Citra yang  telah  didapatkan  selanjutnya  akan  diproses melalui  beberapa  tahapan  seperti  anotasi,  pra- pemrosesan,  augmentasi  (pelebaran dataset ),  serta mengekspor dataset ke  dalam  format  YOLOv5. Proses  tersebut  dilakukan  secara  otomatis  dengan memanfaatkan platform  roboflow .  Setelah dataset terekspor  ke  dalam  format  YOLOv5  langkah selanjutnya  masuk  ke platform Google  Collab memanggil model YOLOv5 dengan cara menjalankan code  cloud ,  kemudian  mengupload folder zip dan data yaml. Kemudian, dilanjutkan ke beberapa  proses  yaitu  pelatihan,  pendeteksian  dan evaluasi dataset . Output dari  seluruh  proses  ini adalah  pemodelan dataset dengan  nilai confusion metric seperti  akurasi, recall , precision ,  serta  f1 score .
Berikut merupakan tahapan dalam metodologi penelitian  yang  dijelaskan  melalui  diagram  alur penelitian dan dapat dilihat pada Gambar 1:
Gambar 1. Diagram alur penelitian
a) Identifikasi Warna Pada Bunga
Tahap identifikasi  menjadi langkah awal dalam penelitian  ini.  Pengidentifikasian  dilakukan dengan cara melihat dan mengenali nama genus, bentuk,  manfaat,  serta  warna  yang  dapat diklasifikasikan pada objek berdasarkan pengamatan secara langsung.
b) Studi Literatur Pada  tahap  ini  mempelajari  berbagai  referensi atau  rujukan  yang  mendukung  penelitian bersumber  dari  internet,  jurnal,  tugas  akhir, penelitian  dan  modul-modul  yang  berkaitan dengan  penerapan  algoritma  YOLOv5  untuk sistem  deteksi  pada dataset baru  citra  bunga lantana camara serta  penelitian-penelitian sejenis.
c) Pengumpulan Gambar Tahap  ini  merupakan  persiapan  yang  harus dilakukan sebelum melakukan penelitian. Tahap yang  dimaksud  adalah  pengambilan  gambar bunga lantana  camara .  Data  yang  tersaji merupakan  data  primer  yang  diambil  dari pekarangan Kampus Universitas Katolik Widya Mandira menggunakan bantuan kamera handphone yang  diatur  sistem auto  focus . Gambar  yang diambil  terdiri dari 6 jenis  warna yaitu Putih, Kuning, Merah muda, Ungu, Jingga dan Merah.
d) Pemrosesan data Setelah  data  mentah  dikumpulkan,  langkah selanjutnya adalah tahap pemrosesan data. Data yang sudah ada dimasukkan ke dalam roboflow untuk menjalani beberapa proses seperti:
1) Anotasi  gambar  atau  pemberian  nama gambar  berdasarkan  6  kelas  warna  (Merah, Putih, Kuning, Jingga, Ungu, Merah muda).
2) Pra  pemrosesan  data  dilakukan  dengan mengekstrak  bagian-bagian  yang  tidak penting  seperti  latar  belakang  yang  tidak relevan,  objek  orientasi  otomatis  sekaligus mengubah ukuran menjadi 640 x 640 piksel.
3) Ekspor  data  ke  dalam  format  YOLOv5 Pytorch.
e) Penerapan Algoritma YOLOv5 Setelah data melewati proses augmentasi, tahap selanjutnya adalah melakukan proses penerapan algoritma  YOLOv5  pada  data  tindakan  ini merupakan proses training data yang ada untuk mengupload  file Lantana zip  dan  data  yaml  ke dalam  codingan Google  Collab lalu  melakukan proses  runing  di  dalam  codingan  unzip  setelah itu menginput nilai epoch berapa kali data akan dilatih. Setelah hasil nilai keluar lanjut ke proses pendeteksian  dengan  cara  memasukan  gambar yang ingin dideteksi ke codingan dalam Google Collab setelah  itu  model  akan  segera  membaca dan  menampilkan  hasil  deteksi.  Setelah  objek benar  maka  tahap  selanjutnya  melihat  dan mencocokkan  hasilnya.  Jika  objek  yang  ada sudah terdeteksi sama dengan jenis  warna pada lantana  camara untuk  tiap  klasifikasi  atau kelasnya, maka dapat dikatakan proses training nya berhasil.
f) Evaluasi Model Pada Validasi Data
Tahap  ini  model  melakukan  prediksi  pada validasi data, dan hasil prediksi bisa
dibandingkan dengan label sebenarnya. Evaluasi ini memberikan wawasan tentang seberapa baik model dapat melakukan prediksi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya hasil ini dapat dilihat dari hasil best epoch dengan nilai rata rata accuracy , precision , recall dan  MAP  yang dihasilkan oleh Google Collab . g) Kesimpulan Langkah  terakhir  yaitu  penarikan  kesimpulan untuk  mengetahui  seberapa  besar  nilai  akurasi yang  didapat  dalam  penerapan  algoritma YOLOv5  untuk  sistem  deteksi  warna  pada dataset baru citra bunga lantana camara.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi YOLOv5 Tahap  Implementasi  YOLO  dimulai  dengan mempersiapkan dataset citra bunga Lantana dengan 6  kategori  warna  yakni  Jingga  sebanyak  241  citra, Merah  muda  sebanyak  121  citra,  Ungu  sebanyak 284 citra, Merah sebanyak 116 citra, Putih sebanyak 236  citra  dan  Kuning  sebanyak  268  citra dikumpulkan  melalui  pemotretan  secara  langsung menghasilkan  total  gambar  sebesar  1266  citra. Gambar yang dikumpulkan kemudian dimasukan ke dalam roboflow dilakukan  beberapa  perlakuan seperti  anotasi  gambar  atau  pemberian  nama  kelas pada objek, hal ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh anotasi objek
Setelah  melalui  tahap  anotasi  lanjut  ke  tahap preprocessing di mana tahapan ini dilakukan dengan cara mengekstrak bagian-bagian yang tidak penting seperti  latar  belakang  yang  tidak  relevan,  objek orientasi  diatur  otomatis  sekaligus  mengubah ukuran  menjadi  640  x  640  piksel.  Seperti  yang diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan gambar preprocessing
Contoh  tampilan dataset yang  dibagi  dengan menggunakan platform roboflow dapat dilihat pada Gambar  4. Dataset dibagi  dengan  proporsi  60% untuk Train  set ,  20%  untuk Valid  set ,  dan  sisanya
20% untuk Test set . Proporsi pembagian ini merujuk pada  penelitian  terdahulu  yang  berhasil  dilakukan oleh Anggiratih et al pada tahun 2021 [23].
Gambar 4. Pembagian dataset
Setelah dataset disiapkan langkah selanjutnya masuk  ke  platform Google  Collab ,  dan  lanjut melakukan cloning, dimana proses ini menggambarkan  sebagian source  code yang digunakan  untuk  memanggil script algoritma YOLOv5 dalam laman pekerjaan di Google Collab .
Hal  ini  terjadi  karena  sifat Google  Collab yang bekerja  secara runtime (sesaat)  yang  tidak memerlukan  ruang  penyimpanan  dan  spesifikasi laptop yang canggih langkah  ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan source code untuk mengunduh YOLOv5
Setelah  mengunduh  YOLOv5  ke  dalam Google  Collab ,  selanjutnya  mengunduh  file  model zip  dan  data  yaml  yang  didapatkan  di platform roboflow . Hal ini perlu dilakukan agar memungkinkan Google Collab untuk mengakses ke data  atau  berkas  yang  diperlukan  untuk  melatih ataupun  menguji  model.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada Gambar  6  dimana Lantana .zip  berada  di  dalam direktori content-YOLOv5.
Gambar 6. Tampilan source code file zip
Langkah selanjutnya masuk ke tahap pelatihan data  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  7,  dimana tahap  ini  dipanggil  dengan  format  train.py  dengan ukuran  gambar  yang  digunakan  selama  pelatihan adalah  640  x  640  piksel,  nilai  ini  sesuai  dengan kebutuhan  atau  kapabilitas  pendukung  prosesor komputer.  Untuk code  batch 16,  parameter  ini merupakan  jumlah  proses  dalam  satu  iterasi  atau perulangan  pelatihan,  berbeda  dengan code  epoch , code  parameter ini  difungsikan  untuk  menentukan jumlah  berapa  kali  model  melihat  seluruh dataset untuk  pelatihan.  Kemudian  dilanjutkan  ke code -- data/yolov5/data/data.yaml, code ini mengacu pada
file yaml yang berisi konfigurasi dataset yang dibuat dan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7. Tampilan source code untuk training data
Gambar 8. Tampilan data yaml
Setelah  melakukan training data,  langkah berikutnya  melakukan  pendeteksian  objek  seperti terlihat pada Gambar 9. Proses ini diperlukan untuk menguji  apakah  data train berhasil  dikenali  oleh model  atau  tidak.  Proses  ini  dilakukan  dengan menjalankan  perintah  python  detect.py.  Untuk  -- weigths/content/yolov5/runs/train/exp2/weights/bes t.pt,  ini  menunjukan  parameter  yang  menentukan jalur ke file bobot model yang akan digunakan untuk deteksi.  best.pt  adalah  bobot  yang  memberikan kinerja terbaik selama proses pelatihan. Kemudian - -img  640  sendiri  merupakan  parameter  yang menentukan  ukuran  gambar  yang  akan  dimasukan ke dalam model deteksi dalam hal ini gambar akan diubah  ukurannya  menjadi  640x640  piksel. Sedangkan  --conf  0.25  merupakan  parameter  yang digunakan  untuk  menentukan  ambang  batas  suatu deteksi dianggap valid atau tidak, pada kasus ini jika tingkat keyakinan deteksi dibawah 0.25 berarti akan diabaikan. Pada perintah terakhir --source /content/yolov5/data/orange.jpg merupakan parameter yang menentukan sumber jalur pengaksesan gambar yang akan diuji.
Gambar 9. Tampilan Source Code untuk Menjalankan Deteksi Objek

## 4.2 Performance Metric
Evaluasi pelatihan dengan epoch atau iterasi 50 dapat  dilihat  pada  Gambar  10,  dimana  pada  enam kelas  warna Lantana jingga,  kuning,  merah  muda, merah, putih, ungu dengan nilai image 360 merujuk pada  gambar  panorama  360  derajat.  Gambar panorama  360  derajat  adalah  gambar  yang mencangkup  seluruh  lingkaran  visual  sehingga dapat dilihat ke segala arah secara vertikal maupun horizontal. Untuk jumlah instances pada setiap kelas berbeda-beda  karena  model  deteksi  objek  dilatih untuk  mengenali  dan  menempatkan  objek-objek
yang  muncul  dalam  gambar  panorama  360  derajat sehingga dari masing-masing kelas secara berturut- turut  model  mampu  mengenali  sebanyak  144,  31, 33,  5,  21,  126  dimana  hasil  ini  bergantung  pada karakteristik  objek,  kerumitan dataset ,  ukuran dataset pelatihan,  kualitas  anotasi,  parameter pelatihan seperti jumlah epoch dapat mempengaruhi jumlah instances .  Untuk  mAP50  ( mean  average precision ) atau  metrik  yang  mencangkup precision dan recall pada bagian ambang batas, mAP dihitung dengan  cara  menghitung  nilai  rata-rata  dari precision sehingga mAP pada rentang nilai ambang deteksi  0,5  hingga  0,95  (mAP50-95)  dapat memberikan  gambaran  lebih  tentang  evaluasi kinerja model secara menyeluruh di berbagai tingkat ambang  deteksi,  sehingga  nilai  mAP  yang  didapat pada masing-masing kelas di atas 0.99%.
Gambar 10. Tampilan parameter hasil training dengan google collab
Ringkasan  dari  hasil  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 1, pada kolom precision terdapat nilai masing- masing  kelas  1,  0.958,  0.912,  1,  0.881,  dan  0.988. Nilai ini merupakan hasil pengukuran deteksi positif yang  dilakukan  oleh  model  adalah  benar-benar relevan  atau  akurat.  Ini  memberikan  informasi tentang seberapa baik model membatasi jumlah false positive ,  yaitu  objek  yang  sebenarnya  tidak  ada tetapi  model  mendeteksinya.  Untuk  nilai recall dengan  rata-rata  90%  ke  atas  ini  mengarah  pada pengukuran  sejauh  mana  model  dapat  mendeteksi atau  mengambil semua objek  yang  sebenarnya ada di dataset tanpa melewatkan satupun objek positif. Hal ini memberikan informasi tentang kemampuan model  untuk  mengidentifikasi  objek  positif  yang sebenarnya.
Tabel 1. Rincian hasil training model epoch 50 Kelas Precision  Recall  mAP50 Lantana Jingga 1 0.982 0.995 Lantana Kuning 0.958 1 0.984 Lantana merah muda 0.912 1 0.992 Lantana Merah 1 0.972 0.995 Lantana Putih 0.881 1 0.995 Lantana Ungu 0,988 0.992 0.995 Rata-Rata Kelas 0.957 0.991 0.993
Hasil evaluasi confusion matrix yang digunakan  untuk  membandingkan  hasil  prediksi model dengan ground truth (kebenaran sebenarnya) yang  didapat  dari  perlakuan train data,  terdapat
enam kelas warna Lantana Jingga, Lantana Kuning, Lantana Merah  muda, Lantana Merah, Lantana Putih dan Lantana Ungu. Untuk  yang bernilai true positive (TP), model membuat prediksi benar sesuai dengan kenyataan ditandai dengan warna Biru gelap masing-masing kelas bernilai 0.97, 0.90, 0.94, 0.80, 1.00  dan  0.99.  Untuk  nilai false  negative (FN), model membuat prediksi negatif tetapi kenyataannya  positif  atau  dengan  kata  lain  model gagal  mendeteksi  suatu  objek  yang  seharusnya positif. Dalam hal ini terdapat nilai FN seperti nilai 0,01  model  memprediksi Lantana kuning  namun pada data kenyataannya adalah Lantana Jingga, nilai 0.02  model  memprediksi Lantana Merah  muda namun  kenyataannya Lantana Jingga,  nilai  0.10 model memprediksi Lantana Putih namun kenyataannya Lantana Kuning,  nilai  0.06  model memprediksi Lantana Merah  namun  kenyataannya Merah  muda,  nilai  0.01  model  salah  memprediksi Lantana Ungu sebagai Lantana Putih. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 11 tampilan confusion matrix .
Gambar 11. Confusion matrix
Hasil pengujian model dapat dilihat pada Tabel 2  di  mana  model  berhasil  mendeteksi  citra  bunga Lantana dengan akurasi rata-rata di atas 90%.
Tabel 2. Hasil pengujian model No Nama Objek Warna Gambar Hasil 1 Lantana Putih Terdeteksi dengan tingkat akurasi 0.96. 2 Lantana Merah Terdeteksi dengan tingkat akurasi 0.94. 3 Lantana Kuning Terdeteksi dengan tingkat akurasi sebesar 0.97 4 Lantana Ungu Terdeteksi dengan tingkat akurasi sebesar 0.94 5 Lantana Merah muda Terdeteksi dengan tingkat akurasi sebesar 0.98 6 Lantana Jingga Terdeteksi dengan tingkat akurasi sebesar 0.96

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  ini  menegaskan  bahwa algoritma  YOLOv5  efektif  dalam  mengidentifikasi dan  memodelkan  variasi  warna  pada  1266  citra bunga lantana camara  melalui  putaran  pelatihan sebanyak 50 epoch dan membutuhkan waktu selama 0.483  jam.  Hasil  yang  diperoleh  berupa  nilai persentase precision sebesar  95%, recall sebesar 99%,  dan  nilai  MAP  sebesar  99%,  sehingga  nilai rata-rata akurasinya di atas 90%. Dengan demikian, algoritma  YOLOv5  efektif  dalam  mengidentifikasi dan  memodelkan  variasi  warna  pada  citra  bunga lantana camara.  Selain  itu,  memberikan  kontribusi penting  dalam  bidang  pengenalan  citra  dan pengolahan  data  visual  yang  diperoleh  melalui penerapan  algoritma  YOLOv5  pada  masalah identifikasi objek dalam citra.
Agar  model  dapat  lebih general dalam  pengenalan objek, disarankan untuk memperluas dataset dengan objek  selain  bunga lantana ,  hal  ini  dapat meningkatkan kemampuan model dalam mengenali dan mengklasifikasikan objek yang lebih beragam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Zapino  and  C.  Fitri, Kamus  Nomenklatur Flora & Fauna . Bumi Aksara, 2022. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=uzZjEA AAQBAJ
[2]  A.  Susilo,  “Inventarisasi  Jenis  Tumbuhan Asing  Berpotensi  Invasif  di  Taman  Nasional Meru  Betiri,” Prosiding  SNPBS  (Seminar Nasional Pendidikan Biologi dan Saintek) , pp. 260–270, May 2018.
[3]  R.  I.  Alfaray,  R.  S.  Faizun,  L.  Yodianto,  S. Batsaikhan,  and  Y.  A.  A.  Rezkitha,  “Wild tembelek plant (Lantana camara) as a potential bioactive natural product
againts Streptococcus pyogenes in Indonesia,” Qanun Medika , vol. 4, no. 1, Art. no. 1, Jan. 2020, doi: 10.30651/jqm.v4i1.3566.
[4]  H.  J.  Edy  and  M.  E.  Parwanto,  “Aktivitas antimikroba  dan  potensi  penyembuhan  luka ekstrak  tembelekan  (Lantana  camara  Linn.),” Jurnal Biomedika dan Kesehatan , vol. 3, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2020, doi: 10.18051/JBiomedKes.2020.v3.33-38.
[5]  G.  C.  S.  Negi et  al. ,  “Ecology  and  Use  of Lantana  camara  in  India,” Bot.  Rev. ,  vol.  85, no.  2,  pp.  109–130,  Jun.  2019,  doi: 10.1007/s12229-019-09209-8.
[6]  A. Sriwahyuni,  “Identifikasi  Jenis-Jenis Tumbuhan  Semak  di  Area  Kampus  2  Uin Alauddin  dan  Sekitarnya,” Agroprimatech , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, 2017.
[7]  Arnita,  F.  Marpaung,  F.  Aulia,  R.  C.  Nabila, and  N.  Suryani, Computer  Vision  dan Pengolahan Citra Digital , no. cet. 1. Surabaya: Pustaka  Aksara,  2022.  Accessed:  Feb.  08,
2024. [Online].
Available: http://digilib.unimed.ac.id/53012/
[8]  A. G. Sooai et al. , “Comparison of Recognition Accuracy  on  Dynamic  Hand  Gesture  Using Feature  Selection,”  in 2018  International Conference on Computer Engineering,
Network and Intelligent Multimedia (CENIM) ,
Surabaya,  Indonesia:  IEEE,  Nov.  2018,  pp. 270–274. doi:
10.1109/CENIM.2018.8711397.
[9]  C. Y. Jerandu, P. Batarius, and A. A. J. Sinlae, “Identifikasi Kualitas Kesegaran Ikan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berdasarkan  Ekstraksi  Ciri  Warna  Hue, Saturation,  dan  Value  (HSV),” Building  of Informatics, Technology and Science (BITS) 4 (3), 1536− , vol. 1547. 2022.
[10]  C.  Y.  Jerandu,  A.  H.  Mondolang,  C.  O. Sianturi, S. C. Sianturi, J. F. Ximenes, and ..., “Image Classification of Decapterus
Macarellus Using Ridge Regression,” 2022 8th International  Conference  on  Education  and Technology (ICET) 8 (IEEE … . 2022.
[11]  D. Wandi, F. Fauziah, and N. Hayati, “Deteksi Kelayuan Pada Bunga Mawar dengan Metode Transformasi  Ruang  Warna  HSI  Dan  HSV,” STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi Teknologi) , vol. 5, no. 3, Art. no. 3, Apr. 2021, doi: 10.30998/string.v5i3.8464.
[12]  L. Farokhah,  “Implementasi  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Bunga  Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 6, pp.
1129–1136, Feb. 2020, doi: https://doi.org/10.25126/jtiik.2020722608.
[13]  R.  Amalia,  I.  H.  Ikasari,  and  P.  Rosyani, “Deteksi  Objek  dengan  Model  Warna  Ycbcr dan  Similiarity  Distance,” JUSTIN  (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 9, no. 2, pp.
98–100,
Apr. 2021,
doi:
10.26418/justin.v9i2.44230.
[14]  W. K. Hi and S. Wibowo, “A Deep Learning Approach for Lantana Camara Weed Detection and Localization in the Natural Environment,” in Software Engineering Research, Management and Applications , R. Lee, Ed., in Studies in Computational Intelligence. , Cham: Springer  International  Publishing,  2022,  pp. 33–45. doi: 10.1007/978-3-031-09145-2_3.
[15]  W.  K.  Hi,  S.  Wibowo,  and  M.  M.  Rashid, “Lantana  Camara  Flower  Detection  Using  an Improved  Lightweight  Convolutional  Neural Networks  in  YOLOv5,”  in 2022  IEEE  Asia- Pacific Conference on Computer Science and Data Engineering (CSDE) , Dec. 2022, pp. 1– 6. doi: 10.1109/CSDE56538.2022.10089250.
[16]  D.  M.  Prayogo,  K.  Gunadi,  and  E.  Setyati, “Pengenalan Jenis Bunga
Anggrek
Menggunakan  Metode  Color  Local  Binary
Pattern dan Support Vector Machine,” Jurnal Infra , vol. 8, no. 1, Art. no. 1, Apr. 2020.
[17]  I. M. D. Maleh, R. Teguh, A. S. Sahay, S. Okta, and M. P. Pratama, “Implementasi Algoritma You  Only  Look  Once  (YOLO)  Untuk  Object Detection  Sarang  Orang  Utan  Di  Taman Nasional  Sebangau,” Jurnal  Informatika ,  vol.
10,  no.  1,  Art.  no.  1,  Mar.  2023,  doi: 10.31294/inf.v10i1.13922.
[18]  A.  Voulodimos,  N.  Doulamis,  A.  Doulamis, and  E.  Protopapadakis,  “Deep  Learning  for Computer  Vision:  A  Brief  Review,” Computational Intelligence and Neuroscience , vol.  2018,  p.  e7068349,  Feb.  2018,  doi: 10.1155/2018/7068349.
[19]  F. Romadloni, J. Endrasmono, Z. M. A. Putra, A. Khumaidi, I. Rachman, and R. Y. Adhitya, “Identifikasi  Warna  Buoy  Menggunakan Metode You Only Look Once Pada Unmanned Surface  Vehicle,” Jurnal  Teknik  Elektro  dan Komputer  TRIAC ,  vol.  10,  no.  1,  Art.  no.  1, May 2023, doi: 10.21107/triac.v10i1.19650.
[20]  G.  C.  S.  Negi et  al. ,  “Ecology  and  Use  of Lantana  camara  in  India,” Bot.  Rev. ,  vol.  85, no.  2,  pp.  109–130,  Jun.  2019,  doi: 10.1007/s12229-019-09209-8.
[21]  M. Baihaqy, A. T. Wibowo, and D. Q. Utama, “Klasifikasi Tanaman Anggrek Jenis
Phalaenopsis  Berdasarkan  Citra  Labellum
Bunga  Menggunakan  Metode  Convolutinal Neural  Network  (cnn),” eProceedings  of Engineering , vol. 9, no. 3, Art. no. 3, Jun. 2022, Accessed: Feb. 07, 2024. [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversi ty.ac.id/index.php/engineering/article/view/18 000
[22]  H. N. Cahyani and R. Arifudin, “Improving the Accuracy of Multinomial Naïve-Bayes
Algorithm  with  Adaptive  Boosting  Using Information  Gain  for  Classification  of  Movie Reviews Sentiment Analysis,” 2022, [Online].
Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/jaist
[23]  E. Anggiratih, S. Siswanti, S. K. Octaviani, and A.  Sari,  “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Padi Menggunakan Model Deep Learning
Efficientnet  B3  dengan  Transfer  Learning,”
JIS ,  vol.  19,  no.  1,  p.  75,  Jan.  2021,  doi: 10.30646/sinus.v19i1.526.
[24]  N.  O’Mahony et  al. ,  “Deep  Learning  vs. Traditional Computer Vision,” in Advances in Computer  Vision ,  vol.  943,  K.  Arai  and  S. Kapoor,  Eds.,  in  Advances  in  Intelligent Systems  and  Computing,  vol.  943.  ,  Cham: Springer  International  Publishing,  2020,  pp. 128–144. doi: 10.1007/978-3-030-17795- 9_10.
[25]  P.  R.  Sihombing  and  A.  M.  Arsani, “Comparison  Of  Machine  Learning  Methods In Classifying Poverty In Indonesia In 2018,”
J. Tek. Inform. (JUTIF) , vol. 2, no. 1, pp. 51–
56, Jan. 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.52.
[26]  A.  J.  Lado et  al. ,  “Comparison  of  Neural Network  and  Random  Forest  Classifier Performance on  Dragon  Fruit Disease,” 2021 International  Electronics  Symposium  (IES) . pp. 287–291, 2021.
[27]  A.  A. J. Sinlae, D.  Alamsyah, L. Suhery, and F.  Fatmayati,  “Classification  of  Broadleaf Weeds  Using  a  Combination  of  K-Nearest Neighbor  (KNN)  and  Principal  Component Analysis  (PCA),” Sinkron :  Jurnal  dan Penelitian Teknik Informatika , vol. 7, no. 1. pp. 93–100, 2022.
[28]  D. Nurnaningsih, D. Alamsyah, A. Herdiansah, and  A.  A.  J.  Sinlae,  “Identifikasi  Citra Tanaman  Obat  Jenis  Rimpang  dengan Euclidean  Distance  Berdasarkan  Ciri  Bentuk dan  Tekstur,” Building  of  Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 3, no. 3. pp. 171–178, 2021.
[29]  F. Rofii, G. Priyandoko, M. I. Fanani, and A. Suraji, “Vehicle Counting Accuracy
Improvement By Identity Sequences Detection Based  on  Yolov4  Deep  Neural  Networks,” TEKNIK ,  vol.  42,  no.  2,  pp.  169–177,  Aug. 2021, doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019.
[30]  J.  Du,  “Understanding  of  Object  Detection Based on CNN Family and YOLO,” J. Phys.: Conf.  Ser. ,  vol.  1004,  p.  012029,  Apr.  2018, doi: 10.1088/1742-6596/1004/1/012029.
[31]  O. E. Olorunshola, M. E. Irhebhude, and A. E. Evwiekpaefe,  “A  Comparative  Study  of YOLOv5  and  YOLOv7  Object  Detection Algorithms,” Journal of Computing and Social Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 1–12, Feb. 2023, doi: 10.33736/jcsi.5070.2023.
[32]  B.  A.  Septyanto,  S.  A.  Wibowo,  and  C. Setianingsih, “Implementasi Face Recognition Berbasis Deep Neural Network Sebagai Sistem Kendali  Pada  Quadcopter,”  vol.  8,  2022, [Online].
Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversi ty.ac.id/index.php/engineering/article/view/18 960
[33]  A. G. Sooai, P. A. Nani, N. M. R. Mamulak, C. O.  Sianturi,  S.  C.  Sianturi,  and  A.  H. Mondolang,  “Klasifikasi  Citra  Daun  Anggur
Menggunakan SVM Kernel Linear,” JOINTECS , vol. 8, no. 1, p. 19, Mar. 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i1.4496.
[34]  A. Harun,  O. B. Kharisma, and O. Kharisma, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Metode  You  Only  Look  Once  untuk Mendeteksi Rokok,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 7, 2023, doi:
10.30865/mib.v7i1.5409.
[35]  R.  Adawiyah  and  Munifah,  “Eksplorasi Kapasitas  Pengkodean  Amplitudo  untuk
Model Quantum Machine Learning,”
Informatika:  Jurnal  Teknik  Informatika  dan Multimedia , vol. 3, no. 1, Art. no. 1, May 2023, doi: 10.51903/informatika.v3i1.232.
[36]  R. Gelar Guntara, “Pemanfaatan Google Colab Untuk  Aplikasi  Pendeteksian  Masker  Wajah Menggunakan  Algoritma  Deep  Learning YOLOv7,” JTEKSIS , vol. 5, no. 1, pp. 55–60, Feb. 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i1.750.