MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Juni 2022
Perbandingan Algoritma YOLOv4 dan Scaled YOLOv4 untuk Deteksi Objek pada Citra Termal
AZIZAH AULIA RAHMAN, SISLY DESTRI AGUSTIN, NUR IBRAHIM, NOR CAECAR KUMALASARI
Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Universitas Telkom Email: sislydestri.a@gmail.com
Received 3 Maret 2022 | Revised 12 Mei 2022 | Accepted 23 Juni 2022

## ABSTRAK
Minimnya  visibilitas  pejalan  kaki  dan  pengendara  pada  malam  hari  karena kurangnya pencahayaan pada lampu jalan menyebabkan kecelakaan rentan terjadi pada  rentang  waktu  tersebut.  Sistem  penglihatan  komputer  berbeda  dengan manusia,  semua  objek  dengan  suhu  di  atas  nol  dapat  memancarkan  radiasi inframerah jika direkam menggunakan kamera termal. Dalam penelitian ini penulis mengidentifikasi citra termal dalam bentuk citra RGB dengan algoritma YOLOv4 dan Scaled YOLOv4 sebagai deteksi objek. Performa sistem diukur berdasarkan nilai presisi, recall, f1-score, dan mAP. Eksperimen dilakukan pada dataset citra termal dengan objek manusia. Skenario yang digunakan adalah mendeteksi objek dengan jarak 5m, 10m, 15m, dan 20m. Hasil deteksi didapatkan algoritma Scaled YOLOv4 CSP lebih unggul dengan nilai pengujian precision 94,3%, recall 83,8%, f1-Score 88,7%, dan mAP 86,9%. Hasil tersebut dipengaruhi oleh ukuran citra dan jumlah dataset dari citra training, citra validation, dan citra uji.
Kata kunci: Citra Termal, YOLO, YOLOv4, Scaled-YOLOv4, Deteksi Objek

## ABSTRACT
The lack of visibility of pedestrians and drivers at night due to lack of lighting in street lights makes accidents prone to occur during this time. The computer vision system is different from the humans, any object with a temperature above zero can emit infrared radiation when using a thermal camera. In this study, the authors identify  thermal  images  in  RGB  using  YOLOv4  and  Scaled  YOLOv4  as  object detection  algorithms.  System  performance  is  measured  based  on  the  value  of precision, recall, f1-score, and mAP. Experiments were carried out on a thermal image dataset with human objects. The scenario used was to detect objects at a distance  of  5m,  10m,  15m,  and  20m.  The  detection  results  show  that  Scaled YOLOv4 CSP algorithms is the best, based on the test value of 94.3% precision, 83.8% recall, 88.7% f1-Score, and 86.9% mAP. These results are influenced by the size of the image and the number of datasets from training images, validation images, and test images.
Keywords: Thermal Image, YOLO, YOLOv4, Scaled-YOLOv4, Object Detection

## 1. PENDAHULUAN
Berkendara  dengan  kecepatan  tinggi  meningkatkan  risiko  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas, terutama bagi pengendara lain dan pejalan kaki. Selain itu, peningkatan jumlah kendaraan bermotor  tanpa  diikuti  oleh  peningkatan  infrastruktur  transportasi  seperti  lampu  jalan  dan trotoar juga turut meningkatkan risiko terjadinya kecelakaan lalu lintas. Minimnya visibilitas pejalan kaki dan pengendara pada malam hari karena kurangnya pencahayaan pada lampu jalan  menyebabkan  kecelakaan  rentan  terjadi  pada  rentang  waktu  tersebut.  Organisasi Kesehatan Dunia atau biasa dikenal dengan World Health Organization (WHO) mengumumkan angka kematian lalu lintas jalan pada tahun 2018 mencapai 1,35 juta jiwa, pada tahun 2016 WHO  menempatkan  Indonesia  sebagai  negara  kedua  dengan  korban  kecelakaan  jalan terbanyak,  tercatat 5.005 orang meninggal atau setidaknya 14 pejalan kaki meninggal setiap harinya (Tran, 2018).
Dalam kondisi pencahayaan yang buruk, mata manusia dan sistem penglihatan komputer yang beroperasi  dalam  spektrum  tampak  rentan  gagal,  sensor  yang  dikalibrasi  untuk  menerima cahaya redup dapat dengan mudah disilaukan oleh kendaraan yang mendekat dari arah yang berlawanan. Computer  vision  merupakan  sebuah  kemampuan  komputer  atau  mesin  yang didesain agar mampu melihat, memahami, serta menganalisis suatu objek selayaknya manusia (Sonka, dkk., 2013). Kinerja computer vision berbeda dengan mata manusia, semua objek dengan suhu di atas nol mutlak memancarkan radiasi inframerah yang dapat direkam dengan kamera termal. Sensor termal dapat digunakan untuk melakukan deteksi tubuh manusia tanpa perlu menerangi subjek dengan benar.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul “Thermal  Object  Detection  in  Difficult Weather Conditions Using YOLO” berhasil membuat sistem deteksi objek dalam citra COCO RGB dengan menggunakan kamera termal (Kristo, dkk., 2020). Skenario yang digunakan adalah mendeteksi objek dengan jarak mulai dari 30m hingga 215m pada kondisi cuaca yang berbeda. Beberapa algoritma yang diuji yakni Faster R-CNN, SSD, FCOS, Cascade R-CNN, dan YOLOv3. Namun, kinerja YOLOv3 secara signifikan lebih cepat dan akurat. Penelitian lainnya menggunakan metode Deblur-SRRGAN dan deteksi objek berbasis R-CNN dan dataset citra termal  abu-abu  yang  direkonstruksi  menjadi  citra  RGB  (Batchuluun,  dkk.,  2021).  Hasil penelitian ini hanya mendeteksi 1 objek dengan nilai total kedua metode 10.78 fps, dimana tergolong kurang cepat untuk memprosesnya. Penelitian berikutnya, berfokus pada deteksi pejalan  kaki  dalam  kondisi  malam  yang  parah  (Nowosielski,  dkk.,  2020).  Sistem  yang diusulkan ialah dengan memproses citra termal menggunakan komputer mikro ODROID XU4. Penelitian ini melakukan evaluasi pada algoritma detektor AdaBoost+ Haar dan algoritma CNN yaitu  YOLOv2.  Hasilnya  menunjukkan  algoritma  CNN  memiliki  kinerja  system  yang  rendah namun tingkat akurasi false detection lebih baik daripada detektor AdaBoost+ Haar. Algoritma detektor AdaBoost+ Haar kurang mampu belajar mendeteksi objek yang menunjukkan variasi pose  kompleks.  Meskipun  demikian  penulis  percaya  bahwa  lebih  dari  9 fps  yang  diperoleh dapat lebih dipercepat dengan beberapa pengoptimalan kode. More Rahul Tanaji melakukan penelitian (Tanaji, 2021), tingkat akurasi untuk mendeteksi manusia dengan kamera termal mencapai 85.6%. Skenario untuk dataset yang digunakan adalah mendeteksi objek terjauh, terdekat, tertutup,  dan grup  dikondisi  minim  cahaya.  Metode yang  digunakan  yakni  meng- ekstrasi gambar termal untuk mendapatkan klasifikasi terbaik. Setelah filtering dan clustering, dataset  memiliki  informasi  berupa  pola  gerak,  yang  akan  diidentifikasi  pola  gerak  ini merupakan manusia atau makhluk hidup yang lain. Penelitian lainnya, (Tumas, dkk., 2020) melakukan  penelitian  tentang  deteksi  pejalan  kaki  pada  cuaca  yang  buruk.  Penelitian  ini berfokus  pada  pengenalan benchmark  database  baru  yang  lebih  unggul,  metode  yang digunakan  ialah  YOLOv3  dan  TINYv3,  dalam  prosesnya  penelitian  ini  menguji  dan
menyediakan  modifikasi kedalaman  16-bit  untuk detektor berbasis  DNN  YOLOv3,  dan  hasil yang didapatkan mencapai mean Average Precision (mAP) hingga 89,1%.
Pada  penelitian  ini  algoritma  detektor  yang  diusulkan  ialah  YOLOv4  dan Scaled  YOLOv4. Algoritma You Only Look Once (YOLO) memiliki beberapa versi, YOLOv4 merupakan versi yang ditingkatkan dari YOLOv3. YOLOv4 dapat meng-identifikasi objek secara cepat, efisien, dan akurat  terbukti  dengan  nilai Average  Precision  (AP)  yang  mencapai  angka  65.7% (Bochkovskiy,  dkk.,  2020). Scaled  YOLOv4  merupakan  YOLOv4  yang  ditingkatkan  dan diskalakan, menjadi yang paling akurat (55,8% AP Microsoft COCO test-dev) diantara neural network  yang diterbitkan  (C. Y. Wang, dkk., 2021).  Berdasarkan  uraian  di  atas,  penulis merancang sistem deteksi objek pada kamera termal menggunakan  dua algoritma berbeda yaitu  YOLOv4  dan Scaled  YOLOv4  untuk  melihat  dan  menemukan    nilai  terbaik  diantara keduanya. Diharapkan sistem dapat bekerja secara efisien serta memiliki tingkat akurasi tinggi sehingga meningkatkan visibilitas pengendara terhadap pejalan kaki pada pencahayaan yang buruk dan meminimalisir terjadinya kecelakaan di jalan.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem  deteksi  secara  umum  terdiri  dari  beberapa  tahapan.  Tahap  pertama  mengakuisisi dataset  lalu  didapatkan  citra  termal.  Citra  yang  didapat  akan  diolah  untuk  meningkatkan kualitas citra agar sesuai dengan kebutuhan. Setelah pre-processing dataset akan dilatih dan diuji pada sistem yang dirancang seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Blok Sistem

## 2.1  Desain Sistem
Sistem deteksi manusia ini didesain menggunakan algoritma YOLOv4 dan Scaled YOLOV4 dan diproses dengan 2 tahapan. Tahap pertama proses pelatihan, yakni proses citra dari dataset akan  melalui labeling  dan  pre-processing  lalu  akan  dilatih  untuk  mendapatkan  nilai  bobot setiap kelas yang akan disimpan dan diproses dengan model YOLOv4 dan Scaled YOLOV4. Tahap kedua ialah proses pengujian, model akan menerima input baru yaitu data pengujian nilai bobot setiap kelas yang dihasilkan akan dibandingkan dengan nilai bobot pada saat proses pelatihan  untuk  mendapatkan  dan  memvalidasi  nilai  akurasi  sistem.  Untuk  memudahkan pemahaman  setiap  proses  dalam  sistem  ini,  maka dibuatlah flowchart (diagram alur) yang merepresentasikan alur kinerja setiap proses seperti pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Flowchart Sistem

## 2.2  Dataset Citra Termal
Citra termal atau biasa dikenal dengan termogram adalah tampilan visual dari jumlah energi inframerah yang dipancarkan, ditransmisikan, dan dipantulkan oleh suatu objek. Gelombang inframerah meliputi semua radiasi elektromagnetik yang lebih dari gelombang cahaya tampak, tetapi lebih pendek dari microwaves (Arif, dkk., 2017). Pencitraan inframerah atau infrared (IR) disebut sebagai pencitraan termal karena panas yang dihasilkan atau dipantulkan oleh suatu objek sebanding dengan radiasi elektromagnetik yang dipancarkan IR. Inframerah tidak bisa terlihat oleh manusia karena memiliki panjang gelombang lebih panjang daripada cahaya tampak, berkisar antara 400nm hingga 1400nm (Kristo & Ivasic-Kos, 2018). Model kamera FLIR  ( Forward  Looking  Infrared)  adalah  salah  satu  pencitraan  termal  yang  cukup  handal. Menurut penelitian (Kirimtat & Krejcar, 2018) kamera FLIR memiliki kualitas dan visibilitas citra yang cukup tinggi, karena memiliki detektor termal dan foton sehingga percobaan lebih baik dilakukan ketika tidak ada cahaya dominan atau cahaya langsung pada objek. FLIR juga memiliki converter untuk mengubah sudut kamera.
Dataset yang digunakan diambil pada malam hari jam 19.00-20.30 WIB dengan cuaca sedikit gerimis menggunakan kamera FLIR ONE Gen 3. Skenario pengambilan dataset ialah 3 pejalan kaki yang berjalan secara bergantian, berpapasan, dan berdampingan dengan skenario jarak yang  berbeda.  Sehingga  dataset  terdiri  dari  empat  kelas,  yakni  berdasarkan  skenario  jarak pengambilan citra dari objek mulai dari jarak 5m, 10m, 15m, hingga 20m seperti pada Gambar 3. Meskipun terdiri dari empat kelas, objek yang dideteksi jenisnya hanya satu, yaitu person. Citra objek yang terdeteksi ialah format JPG berukuran 640×480 piksel. Citra yang terkumpul sebanyak 2535 citra dengan uraian, jarak 5m sebanyak 681 citra, jarak 10m sebanyak 703 citra, jarak 15m sebanyak 672 citra, dan jarak 20m sebanyak 479 citra.
Person 5m Person 10m
Person 15m Person 20m
Gambar 3.  Citra Berdasarkan Kelas

## 2.3 Pre-processing
Tidak semua citra yang didapatkan berada dalam kondisi yang ideal. Beberapa kondisi citra tidak  dianggap  ideal,  seperti  masih  banyak  noise,  ukuran  citra  yang  belum  sesuai,  hingga kurang  atau  kelebihan  kontras  pada  suatu  citra.  Agar  citra  dapat  diolah  secara  maksimal membutuhkan tahapan pre-processing. Pre-processing adalah mengubah citra awal menjadi citra  lain  dengan  cara  menambahkan  atau  mengurangi  bagian  bagian  hal  yang  dianggap penting maupun tidak untuk dapat diproses pada tahapan selanjutnya (Rasyid, dkk., 2019). Dataset yang telah di dapatkan sebelumnya perlu diberi label kelas pada setiap citranya, proses ini  dapat  disebut  sebagai  anotasi  data.  Proses  pelabelan  dilakukan  secara  manual menggunakan tools labeling images dikarenakan tools tersebut sederhana dan mudah untuk digunakan, hanya dengan membuat kotak pembatas dan memberi kelas pada setiap objek yang  akan  dideteksi  pada  citra.  Aplikasi  yang  digunakan  untuk  pelabelan  adalah  LabelImg dengan file output dapat dalam format PascalVOC atau XML. Pada penelitian ini, citra akan melalui  jenis  pre-processing resize.  Resize  adalah  proses  memperbesar  atau  memperkecil ukuran suatu citra dari ukuran citra asli dalam satuan piksel.

## 2.4  Pelatihan Model
Setelah  melakukan pre-processing  pada  dataset,  maka  selanjutnya  adalah  melakukan pelatihan model pada dataset. Implementasi dari penelitian ini adalah membuat model yang dapat mendeteksi pergerakan sebuah objek. Tahapan ini berfungsi untuk mendapatkan pola atau ciri khusus dari citra yang dimasukkan dan dapat mendeteksi objek berdasarkan kelas. Pola khusus pada citra akan digunakan untuk membedakan berbagai macam gerakan. Model
dari penelitian ini akan menggunakan algoritma YOLOv4 dan Scaled YOLOv4. Tahap pelatihan model pada algoritma YOLO ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Pelatihan Model dengan Algoritma YOLO

## 2.4.1  Arsitektur YOLOv4
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Redmon,  YOLO  dapat  melakukan  pengenalan  objek secara real-time dengan kecepatan 45 fps  karena memiliki arsitektur yang sederhana, selain itu akurasi rata-rata yang didapat mencapai 88% dalam ImageNet 2012 Validation. Cara kerja YOLO dengan melihat citra secara keseluruhan, kemudian melewati neural network sekali dan otomatis  mendeteksi  objek  yang  ada  (Redmon,  dkk.,  2016).  Arsitektur  YOLOv4
menggunakan backbone: CSPDarknet53, neck: SPP dan PAN, dan head: YOLOv3 seperti pada Gambar 5. Feature extraction yang bernama CSPDarknet53 ini memiliki 29 convolutional layers 3×3, 725×725 pada receptive field dan 27.6 M parameter. Berdasarkan nilai ini, CSPDarknet53 merupakan  model  yang  optimal  sebagai feature  extraction  atau  backbone  dari  detektor. Beberapa pengaruh dari kemampuannya saat citra di-input yakni bisa melihat objek secara detail,  dan  meningkatkan  jumlah  kombinasi  setiap  titik  di  suatu  citra.  SPP  pada neck membantu  memisahkan  fitur  konteks  secara  signifikan  dan  tidak  mengurangi  kecepatan operasi jaringan. Sedangkan, PANet digunakan sebagai parameter penyatuan dari beberapa level backbone (Bochkovskiy, dkk., 2020).
Gambar 5. Arsitektur YOLOv4 (S. Wang, dkk., 2021)

## 2.4.2  Arsitektur Scaled YOLOv4
Scaled YOLOv4 menggunakan teknik penskalaan jaringan yang optimal untuk mendapatkan jaringan yaitu YOLOv4-CSP (P5, P6, dan P7). Pada jaringan arsitektur dilakukan peningkatan dengan backbone dan dioptimalkan dengan menggunakan koneksi Cross Stage Partial (CSP) dan aktivasi Mish seperti pada Gambar 6. Untuk setiap resolusi jaringan, jaringan saraf dilatih terpisah tidak seperti di YOLOv4, hanya satu jaringan saraf yang dilatih untuk semua resolusi. Dalam Scaled  YOLOv4,  dilakukan  perbaikan  pada  normalizer  lapisan.  pelatihan  jaringan kemungkinan akan lebih cepat karena pada aktivasi, tinggi dan lebar diubah.
Gambar 6. Arsitektur Scaled YOLOv4 (C. Y. Wang, dkk., 2021)

## 2.5  Parameter Kinerja
Adapun  parameter  uji  yang  digunakan  untuk  menentukan  tingkat  keberhasilan  dari kinerja sistem menggunakan model yang telah dilatih untuk mendeteksi objek. Beberapa parameter uji yang digunakan adalah mAP, presisi, f1-score, dan recall.

## 2.5.1  Presisi
Presisi adalah nilai yang menggambarkan akurasi antara data yang diinginkan dengan hasil prediksi yang keluar. Nilai presisi dapat dihitung menggunakan Persamaan (1) berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100 (1) Dimana presisi dinyatakan dalam bentuk persen (%) TP sebagai nilai true positive, FP sebagai nilai false positive.

## 2.5.2 Recall
Recall atau sensitivitas adalah nilai rata-rata dari seluruh data yang benar dan menggambarkan keberhasilan model dalam menemukan kembali sebuah informasi yang ada. Nilai recall dapat dihitung menggunakan Persamaan (2) berikut.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100 (2)
Dimana recall dinyatakan dalam bentuk persen (%) TP sebagai nilai true positive, FN sebagai nilai false negative.

## 2.5.3 F1-Score
F1-Score adalah nilai rata-rata yang menggambarkan perbandingan presisi dan recall. Nilai f1- Score dapat dihitung menggunakan Persamaan (3) berikut.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 × 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  ×  𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3)

## 2.5.4 Mean Average Precision (mAP)
Mean Average Precision (mAP) merupakan metrik populer untuk mengukur akurasi deteksi suatu objek. Mean Average Precision digunakan pada algoritma deteksi objek seperti R-CNN, Faster R-CNN, SSD, dll. Mean average precision merata-ratakan nilai AP dari setiap kelas yang ada pada model yang telah diuji. Untuk mengetahui nilai AP suatu kelas, perlu diketahui nilai presisi  dan recall  (Hammam, dkk., 2020).  Setelah  nilai  presisi  dan  recall  diketahui,  nilai
presisi  diplot  terhadap  nilai recall  untuk  mendapatkan  pola  yang  berbentuk  zig-zag.  Untuk menghitung  nilai  AP,  hasil  plot  berbentuk  zig-zag  tersebut  akan  dihaluskan  menggunakan Persamaan (4).
𝑃 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟 (𝑟 𝑛+1 − 𝑟 𝑛 ) = max 𝑝(𝑟 ′ )  ; 𝑟 ′ ≥ 𝑟 𝑛+1 (4) Selanjutnya, nilai AP dapat dihitung menggunakan Persamaan (5).
𝐴𝑃 =   ∑(𝑟 𝑛+1 − 𝑟 𝑛 ) 𝑃 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟 (𝑟 𝑛+1 ) (5)
Setelah nilai AP diketahui, maka nilai mean average precision dapat dihitung menggunakan Persamaan (6).
𝑚𝐴𝑃 =   ∑ 𝐴𝑃(𝑖) 𝑁 × 100 𝑁 𝑖=1 % (6) Keterangan :  P : Presisi  r : Recall
 𝑟 ′
: Recall selanjutnya
 N
: Banyaknya kelas yang terdapat pada suatu model yang telah dilatih

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan skenario pengujian dimana hasil dari tiap skenario yang dilakukan akan  dianalisis  sehingga  didapatkan  model  sistem  terbaik  dalam  mendeteksi  objek menggunakan algoritma YOLOv4 dan Scaled YOLOv4. Skenario pengujian yang akan dilakukan yaitu dengan membagi jumalh data latih dan data uji dengan rasio 80:20, untuk tahap pre- processing dilakukan resizing citra sebanyak 3 kali, yakni pada ukuran 416 × 416, 448 × 448, dan  512 × 512,  lalu optimizer  yang  digunakan  ialah  optimizer  Stochastic  Gradient  Descent (SGD), dan nilai batch size yang digunakan adalah 32, sedangkan untuk nilai learning rate yang digunakan adalah 0.01. Hasil pengujian menggunakan algoritma YOLOv4 dapat dilihat pada Tabel 1, sedangkan untuk hasil pengujian menggunakan algoritma Scaled YOLOv4 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Hasil Testing Menggunakan Algoritma YOLOv4
Resizing Learning Rate Average mAP Precision Recall F1-Score 416×416 0.01 0.96 0.76 0.85 84.46 % 448×448 0.01 0.98 0.77 0.86 84.34 % 512×512 0.01 0.98 0.77 0.86 85.44 %
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 1 dalam melakukan deteksi objek pada citra termal dengan algoritma YOLOv4, ukuran citra mempengaruhi perubahan nilai precision, recall, dan f1-score  namun  perubahan  nilai  tidak  signifikan.  Kinerja  sistem  terbaik  pada  ukuran  citra 512×512  piksel  mendapatkan  nilai  rata-rata precision  98%,  recall  77%,  dan  f1-score  86% dengan nilai mAP 85.44%.
Scaled YOLOv4 diskalakan dari YOLOv4 menjadi CSP, P5, P6, dan P7.  Scaled YOLOv4 CSP memiliki  kinerja  sistem  yang  cukup  baik,  serta  waktu  pelatihan  dan  pengujian  lebih  cepat dibandingkan dengan P5, P6, dan P7. Maka dari itu pengujian menggunakan algoritma Scaled YOLOv4 CSP.
Tabel 2. Hasil Testing Menggunakan Algoritma Scaled YOLOv4 CSP Resizing (piksel) Learning Rate Average mAP Precision Recall F1-Score 416×416 0.01 0.943 0.838 0.88 86.90 % 448×448 0.01 0.957 0.81 0.87 81.00 % 512×512 0.01 0.967 0.816 0.88 81.40 %
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 2 dalam melakukan deteksi objek pada citra termal dengan algoritma Scaled YOLOv4 CSP, ukuran citra mempengaruhi perubahan nilai precision, recall, dan f1-score. Kinerja sistem terbaik pada ukuran citra 416×416 piksel mendapatkan nilai rata-rata precision 94.3%, recall 83.8%, dan f1-score 88% dengan nilai mAP 86.90%.
Berdasarkan  hasil  pengujian  kedua  algoritma,  didapatkan Scaled  YOLOv4  CSP  sebagai algoritma terbaik diantara keduanya dengan nilai mAP yang cukup tinggi yakni 86.9%. Pada kedua algoritma hasil kinerja sistem cukup buruk pada ukuran citra masukan 448×448.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini telah  membandingkan  YOLOv4  dan  Scaled  YOLOv4 untuk deteksi  objek pada citra termal. Dapat dilihat dari kedua algoritma tersebut, Scaled YOLOv4 memiliki performansi lebih baik dari YOLOv4. Hasil tersebut ditunjukkan pada nilai rata-rata precision 94.3%, recall 83.8%,  dan f1-score  88%  dengan  nilai  mAP  86.90%.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan nilai learning rate 0.01, dan nilai batch size 32. Hasil pengujian dipengaruhi oleh ukuran citra yang diperbesar sebanyak 3 kali dan jumlah dataset dari data latih sebesar 2028 citra, dan data uji sebesar 507 citra. Berdasarkan jarak pengambilan citra dari 5m hingga 20m, sistem tetap dapat mengenali objek. Dengan hasil kinerja sistem yang cukup baik, diharapkan sistem dapat bekerja secara efisien serta memiliki mAP tinggi sehingga meningkatkan visibilitas pengendara  terhadap  pejalan  kaki  pada  pencahayaan  yang  buruk  dan  meminimalisir kecelakaan di jalan.

## DAFTAR RUJUKAN
Arif, M., Alandani, R., Arya, M., & Thermal, A. R. (2017). Thermal Vision pada Manusia dengan Pengaruh Terhadap Warna Pakaian. 5th Indonesian Symposium on Robotic Systems and Control, (pp. 243–248).
Batchuluun, G., Kang, J. K., Nguyen, D. T., Pham, T. D., Arsalan, M., & Park, K. R. (2021). Deep Learning-Based Thermal Image Reconstruction and Object Detection. IEEE Access, 9, 5951–5971.
Bochkovskiy, A., Wang, C.-Y., & Liao, H.-Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection.
Hammam, H., Asyhar, A., Wibowo, S. A., & Budiman, G. (2020). Implementasi Dan Analisis Performansi Metode You Only Look Once (Yolo) Sebagai Sensor Pornografi Pada Video Implementation  and  Performance  Analysis  of  You  Only  Look  Once  (YOLO)  Method  As
Porn Censorship in Video. e-Proceeding of Engineering, 7 (2), 3631–3638.
Kirimtat,  A.,  &  Krejcar,  O.  (2018).  FLIR  vs  SEEK  in  Biomedical  Applications  of  Infrared Thermography. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics): Vol. 10814 LNBI (Nomor September). Springer International Publishing.
Kristo, M., & Ivasic-Kos, M. (2018). An overview of thermal face recognition methods. 2018 41st  International  Convention  on  Information  and  Communication  Technology, Electronics and Microelectronics, (pp. 1098–1103).
Kristo, M., Ivasic-Kos, M., & Pobar, M. (2020). Thermal Object Detection in Difficult Weather Conditions Using YOLO. IEEE Access, 8, 125459–125476.
Nowosielski, A., Malecki, K., Forczmanski, P., Smolinski, A., & Krzywicki, K. (2020). Embedded Night-Vision System for Pedestrian Detection. IEEE Sensors Journal, 20 (16), 9293–9304.
Rasyid,  M.  R.,  Tahir,  Z.,  &  Syafaruddin,  N.  (2019).  Digital  Image  Processing  for  Detecting Industrial  Machine  Work  Failure  with  Quantization  Vector  Learning  Method. Journal Pekommas, 4(2), 131.
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real- Time  Object  Detection. IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition (CVPR).
Sonka, M., Hlavac, V., & Boyle, R. (2013). Image processing, analysis and machine vision (4th ed.). USA: Cengage Learning.
Tanaji, M. R. (2021). Detection of Human Targets from Thermal Images. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), 10(02), 590–593.
Tran,  N.  (2018). GLOBAL  STATUS  REPORT  ON  ROAD  SAFETY  2018.  World  Health Organization.
Tumas, P.,  Nowosielski, A.,  &  Serackis,  A.  (2020). Pedestrian  Detection in  Severe  Weather Conditions. IEEE Access, 8, 62775–62784.
Wang,  C.  Y.,  Bochkovskiy,  A.,  &  Liao,  H.  Y.  M.  (2021).  Scaled-yolov4:  Scaling  cross  stage partial  network. Proceedings  of  the  IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer Vision and Pattern Recognition, (pp. 13024–13033).
Wang, S., Zhao, J., Ta, N., Zhao, X., Xiao, M., & Wei, H. (2021). A real-time deep learning forest fire monitoring algorithm based on an improved Pruned + KD model. Journal of Real-Time Image Processing, 18.