Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Implementasi Machine Learning Sebagai Pengenal Nominal Uang Rupiah dengan Metode YOLOv3
Aditiya Hermawan 1 , Leonardo Lianata 2 , Ardiane Rossi Kurniawan Maranto 3 , Junaedi 4 1 Universitas Buddhi Dharma, aditiya.hermawan@ubd.ac.id, Rawa Kompeni, Tangerang, Indonesia
2 Universitas Buddhi Dharma, leonardo.lianata@ubd.ac.id, Karawaci, Tangerang, Indonesia
3 Universitas Buddhi Dharma, ardiane.rossi@ubd.ac.id, Setu, Tangerang Selatan, Indonesia
4 Universitas Buddhi Dharma, junaedi@ubd.ac.id, Desa Jatimulya, Tangerang, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Mar 23, 2022 : Apr 8, 2022 : Jun 7, 2022 Jumlah  disabilitas  kesulitan  melihat  (Tunanetra)  di  atas  10 tahun  sebanyak  6,36%  dari  total  penduduk  yang  mengalami disabilitas yaitu 8,56% pada tahun 2015. Permasalahan yang dihadapi  penyandang  tunanetra  dalam  kehidupan  sehari-hari salah  satunya  mengenali  nominal  uang  rupiah.  Walaupun pemerintah sudah membuat uang dengan emboss pada emisi 2016,  tetapi  masih  kurang  efektif  karena  uang  yang  beredar kadang  dalam  kondisi  tidak  rapih.  Untuk  mengatasi  hal tersebut  dapat  dibantu  dengan  menggunakan  teknologi Machine learning berbasis Yolov3 dalam mengenali nominal uang  Rupiah.  Metode  YOLOv3  mempunyai  keunggulan dalam  kecepatan  pelatihan  model  dan  nilai  akurasinya  yang tinggi,  dan  memang  dirancang  untuk  mengolah  gambar. Dataset  yang  digunakan  untuk  membuat  model  machine learning  dikumpulkan  dari  berbagai  gambar  uang  rupiah nominal  1000,  2000,  5000,  10000,  20000,  50000,  10000 sebanyak 4200 gambar. Model yang sudah dibuat selanjutnya diimplementasikan kedalam bentuk aplikasi android. Aplikasi  dijalankan  seperti  melakukan  scan  uang  dan memberikan  hasil  berupa  suara  yang  menyebutkan  nominal uang  tersebut  secara  otomatis.  Model  ini  dievaluasi  dengan Confusion Matrix menghasilkan nilai accuracy, precision dan recall sebesar 0.98. Berdasarkan Nilai akurasi tersebut, model yang  dibuat  dapat  membantu  penyandang  tunanetra  dalam mengenali nominal uang rupiah.
Kata Kunci :
Machine Learning
YOLOv3 Android

## Abstract
The  number  of  visually  impaired  (blind)  over  10  years  is  6.36%  of  the  total  population  with disabilities,  namely  8.56% in  2015.  One  of  the  problems faced  by  blind  people in  daily life  is recognizing  the  nominal  rupiah  currency.  Even  though  the  government  has  made  money  by embossed  on  2016  emissions,  it  is  still  less  effective  because  the  money  in  circulation  is sometimes in an untidy condition.To overcome this, it can be helped by using machine learning technology based on Yolov3 in recognizing the nominal value of Rupiah. The YOLOv3 method has advantages in the speed of model training and high accuracy values, and is indeed designed
to  process  images.  The  dataset  used  to  create  the  machine  learning  model  was  collected  from various images of IDR 1000, 2000, 5000, 10000, 20000, 5000, 10000 as many as 4200 images. The model that has been made is then implemented in the form of an android application. The application  is  run  like  scanning  money  and  gives  the  result  in  the  form  of  a  voice  stating  the nominal  money  automatically.  This  model  is  evaluated  by  Confusion  Matrix  resulting  in accuracy,  precision  and  recall  values  of  0.98.  Based  on  the  accuracy  value,  the  model  created can help blind people in recognizing the nominal rupiah currency.

## 1. Pendahuluan
Sebanyak 8,56% penduduk yang berumur diatas 10 Tahun yang mengalami gangungan fungional  menurut  survei  dari  penduduk antar sensus tahun 2015, (Informasi Kementrian  Kesehatan  RI,  2019).  Tunanetra adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  bagi orang  yang  mengalami  gangguan  atau hambatan  dalam  indera  penglihatan  baik secara total maupun sebagian. Tetapi kondisi ini tidak berarti bahwa penyandang tunanetra tidak  dapat  melakukan  aktivitas  sehari-hari seperti melakukan transaksi yang mengunakan  uang  rupiah.  Bank  Indonesia selaku pihak yang mengeluarkan uang rupiah seri  Pahlawan  Nasional  emisi  2016  juga menyertakan emboss atau  permukaan  yang timbul  pada  sisi-sisi  uang  agar  tunanetra dapat  membedakan  nilai  uang.  Tetapi  pada kenyataannya  banyak  sekali  uang  yang beredar sudah tidak lagi rapih hingga banyak tekukan.  Hal  ini  akan  membuat  penyandang tunanetra  kesulitan  dalam  mengidentifikasi nominal  uang,  karena  tekukan-tekukan  yang ada dapat menyamarkan emboss pada uang.
Solusi  untuk  membantu  penyandang tunanetra  di  ataranya  dengan  mengunakan teknologi yang dapat mengidentifikasi jumlah  atau  nominal  uang  rupiah  secara langsung  dan  memiliki  output  suara  yang menyebutkan  jumlah  atau  nominal  uang tersebut. Hal tersebut dapat dilakukan dengan mengimplementasikan  Machine  Learning. Machine  Learning diartikan  sebagai  proses pembelajaran  terhadap  mesin  dari  data-data yang  kita  berikan  sehingga  mesin  tersebut dapat  berpikiran  dan  berperilaku  layaknya
manusia.  Pendekatan Machine  Learning dilakukan  dengan  cara  pelatihan  terhadap mesin  dengan  tujuan  khusus  agar  dapat memprediksi  hasil  berdasarkan  dataset  yang ada  (Simeone,  2018).  Metode Machine Learning cocok  untuk  diterapkan  pada permasalahan  pencocokan  gambar,  karena dapat  membuat  sebuah  komputer  atau program yang mempunyai kecerdasan seperti manusia. Machine Learning dapat melakukan pendugaan  pada  sebuah  gambar  yang  tidak harus  sama  dengan  sumbernya  dari  kondisi gambar,  cahaya  bahkan  warna  yang  pudar karena  model  yang  dibuat  tidak  hanya bersumber  pada  1  gambar  saja,  tapi  dari beberapa  data  yang  sudah  di  pelajari  pada tahap pemodelan. Sebelum melakukan prosedur  terkait  data,  maka  penting  untuk membersihkan  dan  memformat  data  karena umumnya  raw  data  mengandung  noise,  nilai yang  hilang,  dan  format  yang  tidak  sesuai yang  tidak  dapat  digunakan  untuk  model machine  learning secara  langsung  (Sianturi, J., & Hajjah, 2021).
Cakupan Machine  Learning sangatlah luas,  namun  ada  juga  beberapa  bagian  ilmu yang  sudah  dibagi  untuk  mempelajari bidang-bidang  yang  ada  didalam Machine Learning secara  spesifik  seperti  Deep Learning. Deep Learning merupakan ekstrak tingkat  tinggi,  abstraksi  kompleks  sebagai representasi  data  melalui  sebuah  proses pembelajaran  hierarkis  (Najafabadi  et  al., 2015).  Hal  ini  bisa  dilihat  dari  berbagai ragam  riset  yang  sudah  dilakukan,  sebagian memfokuskan pada implementasi dan penyelarasan  model  machine  learning  (Yuni Eka  Achyani,  2018)(Anjar  Wanto,  2018).
Terdapat beberapa bagian dari deep learning, salah  satunya  adalah  Jaringan  saraf  tiruan atau  Neural  Network.  Algoritma  Neural Network pada dasarnya merupakan kumpulan pasangan input-output yang saling terkoneksi  (Hadiwandra,  2019).  Neural Network  merupakan  kumpulan  elemen,  unit atau node pemrosesan yang saling berhubungan. Kemampuan pemrosesan jaringan  disimpan  dalam  kekuatan  koneksi interunit  atau  bobot  yang  diperoleh  dengan proses  adaptasi  atau  belajar  dari  serangkaian pola pelatihan (Cross et al., 1995).
Salah  satu  metode  yang  menerapkan Neural Network adalah YOLO atau You Only Look  Once versi  3, YOLO sangat  cepat, karena membingkai deteksi sebagai permasalahan
regresi yang tidak
membutuhkan complex  pipeline .  Dengan menjalankan Neural  Network pada  gambar baru pada waktu pengujian untuk memprediksi  deteksi  (Redmon  et  al.,  2016). Terdapat beberapa versi dari YOLO diantaranya  adalah  YOLOv3  yang  biasanya digunakan  untuk  memecahkan  masalah dalam  ruang  lingkup  jaringan  saraf multi- layer atau yang berhubungan dengan gambar, salah  satunya  untuk  mengenali  gambar  atau objek. YOLOv3 juga mempunyai keunggulan dalam  proses  pelatihannya  yang  cepat  dan menghasilkan  akurasi  yang  tinggi.  Pada penelitian  ini  menggunakan YOLOv3 untuk melakukan  deteksi  objek  nomilan  uang rupiah,  dengan  metode YOLOv3 sangat memungkinkan  dalam  memberikan  hasil lebih  cepat  dan  maksimal  dibandingkan dengan metode lain yang serupa.

## 2. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian ini  terdapat  4  tahap  yaitu  1.  Perancangan Dataset, 2. Melatih Model Machine Learning, 3. Implemtasi, 4. Evaluasi
Modsel.
Gambar 1. Tahapan metode penelitian.
A. Perancangan Dataset
Perancangan model dimulai dengan melakukan  perancangan  dataset  yang  mana terdapat  2  tahap  utama  yaitu  Pengumpulan dan  Persiapan  Data.  Pengumpulan  data gambar  dengan  cara  membagi  ke  7  folder sesuai dengan nominalnya. Selanjutnya tahap labelling yang  nantinya  akan  menghasilkan file namafile.txt .  Setelah labelling ,  gabung kembali  semua  file  gambar  berserta  .txt  nya ke  satu  folder,  lalu  melakukan generate lokasi  file  gambar  sehingga  menghasilkan file train.txt .

## 1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  untuk  membuat model  adalah  data  Primer  yang  diambil langsung dengan cara melakukan pengumpulan  gambar  dengan  menggunakan kamera.  Gambar  yang  digunakan  adalah uang  kertas  sesuai  dengan  sejumlah  7  jenis dengan  nominal  yang  berbeda.  Proses pengambilan
gambar dilakukan menggunakan  kamera smartphone dengan burst  mode ,  lalu  gambar  dipindahkan  ke komputer.  Setiap  nominal  uang  terdiri  dari 600  gambar  uang  yang  bervariasi,  gambar tampak depan dan belakang uang, landscpace , portrait , gambar wajah dan sisi- sisi uang. Semua gambar berformat .JPG .
2. Persiapan Data
Setelah  semua  gambar  dikumpulkan. Selanjutnya  dilakukan  pengelompokan  atau membagi data ke dalam folder sesuai dengan nominalnya masing-masing. Dalam tahap ini, peneliti membagi data kedalam 7 folder yang masing-masing  folder  bernama  1000,  2000, 5000,  10000,  20000,  50000,  10000  yang bertujuan untuk mempermudah proses labelling .
Gambar 3. Pengelompokan gambar.
Gambar 4. Contoh dataset gambar.
3. Labelling Proses labelling dilakukan dengan labeling , dimana prosesnya akan menghasilkan file anotasi YOLOv3 berbentuk
.txt yang  diberi  nama  difilenya  sama  dengan nama  gambarnya.  Proses  ini  dilakukan terhadap semua gambar secara satu per satu.
Gambar 5. Proses labelling .
Gambar 6. Hasil label dalam bentuk .txt.
Hasil  proses labelling dalam    bentuk  .txt seperti  Gambar  4  berisi  informasi  dari gambar  yang  nantinya  digunakan  dalam proses  pelatihan  model,  dimana  format anotasinya terdiri atas:
A = object-class (kelas atau class)
B = x_center (lebar dari titik pusat) C = y_center (tinggi dari titik pusat)
D = width (lebar gambar)
E = height (tinggi gambar) 4. Gabungkan File Gambar Setelah selesai melakukan proses
labelling  untuk  semua  gambar  yang  ada, kemudian  semua  file  di  jadikan  dalam  1 folder.
Gambar 7. Hasil penggabungan file gambar dan .txt ke satu folder.
5. Generate Lokasi File Pada tahap ini,  dilakukan  proses  generate lokasi file gambar dalam folder train menjadi :
Gambar 8. Isi file train.txt .

## B. Model Machine Learning
Machine  Learning adalah  sebuah  proses pembelajaran  terhadap  mesin  dari  data-data yang  kita  berikan  sehingga  mesin  tersebut dapat  berpikiran  dan  berperilaku  seperti manusia  (Simeone,  2018).  Tipe  algoritma Machine Learning diantaranya adalah Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semi-Supervised Learning, Reinforcement Learning, Multi Task Learning, Ensemble Learning, Neural
Netowrk, Instant Base Learning (Dey, 2016).
Machine  Learning merupakan  bagian  dari kecerdasan  buatan  yang  terfokus  pada  suatu aplikasi  yang  belajar  sendiri  dari  data  yang dilatih  dengan  algoritma  yang  efisien  untuk memecahkan  suatu  masalah,  data  yang
dimaksud  dapat berupa angka,  kata,  gambar, dan  lain-lain  yang  nantinya  akan  dimasukan kedalam  suatu  algoritma machine  learning (Andre Kanisius Edguard Lapian, 2021).
Membuat  dan  melatih  model  berdasarkan dataset  yang  telah  dilabel  yang  telah  dibuat, yang  nantinya  model  akan  digunakan  untuk mengenali  nilai  atau  nominal  mata  uang. Pelatihan model menggunakan YOLOv3 ( You Only Look Once ).
YOLO  (You  Only  Look  Once) merupakan sebuah  jaringan  konvolusional  tunggal  yang secara  bersamaan  memprediksi  beberapa kotak  terikat  dan  probabilitas  kelas  untuk kotak-kotak tersebut. YOLO melatih gambar penuh  dan  secara  langsung  mengoptimalkan kinerja deteksi. Model ini memiliki beberapa manfaat  dibandingkan  metode  tradisional deteksi  objek.  YOLO  sangat  cepat.  Karena membingkai deteksi sebagai masalah regresi, YOLO  tidak  memerlukan  pipeline  yang rumit.  YOLO  hanya  menjalankan  neural network  pada  gambar  baru  pada  waktu  uji (Redmon et al., 2016).
Gambar 9. Struktur YOLOv3 (Ma et al., 2020)
Untuk framework  machine  learning yang dipakai  dibangun secara opensource dengan dukungan  dari  perusahaan  raksasa  teknologi Google yaitu TensorFlow (Adie;  Renata Tresy,  2018). TensorFlow menggunakan grafik  aliran  data  untuk  merepresentasikan komputasi,  status  data,  dan  operasi  yang mengubah status tersebut. TensorFlow mendukung  pelatihan  dan  inferensi  dalam skala  besar  dengan  efisien  menggunakan banyak server yang  berkemampuan  tinggi untuk melakukan pelatihan dengan cepat, dan menjalankan  model  terlatih  untuk  inferensi dalam  produksi  di  berbagai platform ,  mulai dari cluster terdistribusi di pusat data, hingga
berjalan  secara  lokal  pada  perangkat  seluler (Abadi et al., 2016).
C. Implementasi Hasil dari model yang dibentuk kemudian di  implementasikan  dalam  kedalam  aplikasi berbasis android.

## D. Evaluasi Model
Pengujian  dan  evaluasi  pada  model  dan aplikasi  yang  telah  dibuat  dilakukan  dengan menggunakan Confusion Matrix untuk mengetahui nilai akurasi dari aplikasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses pelatihan  menggunakan  metode YOLOv3 dimulai dengan menyiapkan dataset yang  telah  di  label  yang  memiliki  file  .txt. Membagi  file  gambar  dan label .txt  ke masing-masing folder sesuai kelasnya.
Selanjutnya  melakukan  konfigurasi  file config YOLOv3 sesuai  dengan dataset . Menyiapkan  file pretrained  convolutional weigths .  Kemudian  memulai  proses  training model  dengan YOLOv3 ,  sehingga  akhirnya menghasilkan  file  model  yang  telah  dilatih dengan format .weigths.
Gambar 10. Flowchart pelatihan YOLOv3 (Shinde et al., 2018).
Proses  pengenalan  gambar  dengan model YOLOv3 dimulai  dengan input gambar. Gambar  yang input di resize ke  416  x  416 pixels .  Seletah  di- resize masuk  ke  proses konvolusi  dan max  pooling sehingga size gambar  menjadi  13x13 pixels .  Dari  13x13 pixels dilakukan  semua  probabilitas box beserta class dan confidence score -nya. Dilanjutkan dengan proses non - max suppression , dimana mengeliminasi box yang confidence score -nya rendah. Maka mendapatkan  hasil  akhir class beserta confidence score -nya.
Gambar 11. Flowchart proses pengenalan gambar dengan mode YOLOv3 .

## A. Persiapan Training Model
Persiapan training terhadap dataset yang telah  dibuat,  dimulai  dengan  melakukan konfigurasi  untuk  proses training model YOLOv3 ,  lalu  membuat  beberapa  file pendukung seperti file yang berisi nama atau label objek  dan  file  konfigurasi  yang  berisi lokasi  file  pendukung  serta  lokasi output model.
Konfigurasi untuk model yang di latih : max_batches : 14000  didapatkan  dari  rumus (jumlah class*2000), dikarenakan  model  ini  ada  7 class ,  maka max_batches adalah 7*2000 = 14000. Step :  11200,12600  didapatkan dari rumus (80% , 90%
max_batches ),  jadi  80%  dari 14000 = 11200 dan 90% dari
14000 = 12600. Classes :  7  ,  jumlah class pada  model yang  terdiri  dari  (seribu,
duaribu,
limaribu,
sepuluhribu, duapuluhribu, limapuluhribu, seratusribu).

## B. Pelatihan Model
Proses training model dilakukan sebanyak 14000 iterasi, sesuai dengan konfigurasi pada YOLOv3 pada  tahap  sebelumnya  dan  proses berjalan otomatis. Berikut adalah hasil proses pelatihan model:
Gambar 12. Proses pelatihan model
C. Hasil Training Model
Proses Training model  menghasilkan  16 file  model  dimana  setiap  1000  iterasi dihasilkan 1 file model atau break-point nya. Model  yang  dihasilkan  berformat  . weights . File  model  yang  penulis  gunakan  untuk penelitian  adalah file terakhir  atau  yang bernama yolov3_custom _ last.weights Dari hasil Training menghasilkan  model  terakhir dengan  total avg_loss sebesar  0,0169  atau 1,69%  yang  berarti  model  mempunyai tingkat akurasi 98,31%.
Nilai avg_loss adalah  nilai  rata-rata terjadinya  kesalahan  dalam  mengenal  objek. Nilai tersebut didapatkan dari hasil perhitungan  rumus  dibawah,  dimana Loss dari YOLOv3 tersusun  dari  3  bagian,  yaitu
co-ordinate  prediction  error , confidence score dan intersection over union atau IoU .
Gambar 13. Grafik avg_loss training model Model yang digunakan adalah yolov3_custom_last.weights akan  dikonversi formatnya  menjadi  bentuk .tflite atau Tensorflow Lite agar dapat diimplementasikan ke dalam tahap selanjutnya.
D. Implementasi Aplikasi Android
Sejak  Android  dirilis  pada  tahun  2008, telah  menjadi  sistem  operasi  paling  populer untuk  perangkat  seluler  pintar  (Kaijun  Liu, 2022). Sehingga aplikasi ini dibuat menggunakan  software Android  Studio dengan versi Android SDK Build-Tool s versi 30.0.0rc4  dan Android  SDK  Platform-Tools versi  30.0.1.  Spesifikasi  minimal  perangkat android untuk  menjalankan  aplikasi  ini adalah SDK 21  atau android versi  5.0 ( Lollipop ),  mempunyai  kamera  belakang yang  berfungsi  serta flashlight .  Aplikasi  ini tidak  membutuhkan  koneksi  internet,  jadi dapat dijalankan secara offline .

## Gambar 14. Tampilan aplikasi
Pada  saat  aplikasi  dijalankan,  maka flashlight akan otomatis menyala dan aplikasi mempunyai tampilan utama yang terdiri atas 2 bagian, yaitu kamera dan informasi. Bagian kamera merupakan background dari tampilan diatas  yang  berwarna  hitam,  sedangkan bagian  informasi  merupakan  bagian  yang didalamnya  terdapat  text  nominal  uang  dan persentase keyakinannya, dimana akan berubah  pada  saat  aplikasi  dijalankan. Misalnya  nominal  uang  berganti  menjadi “seribu”  dan  persentase  keakuratannya berganti menjadi “100%”. Interference  Time adalah  penunjuk  berapa  lama  waktu  yang dibutuhkan  untuk  mengenali  objek  (nilai mata  uang),  pada  saat  aplikasi  dijalankan akan  muncul  hasilnya  dalam  format  ms ( millisecond ),  misalnya  20ms.  Khusus  pada bagian informasi nominal dan persentase-nya hanya  akan  muncul  apabila  nilai  persentase keakuratannya  minimal  100%.  Apabila keakuratannya dibawah 100%, maka informasi nominal dan persentase tidak akan muncul  atau blank .  Pada  saat  nominal  uang dikenali  dengan  keakuratan  minimal  100%, maka  aplikasi  akan  otomatis  memberikan suara  atau output berupa  jumlah  nominal uang tersebut.
E. Pengujian dan Evaluasi Aplikasi Pengujian aplikasi dilakukan uang terhadap beberapa gambar uang kertas rupiah yang  terdiri  dari  seribu,  duaribu,  limaribu, sepuluhribu,  duapuluhribu,  limapuluhribu dan  seratusribu  dan  dalam  berbagai  kondisi dan  pencahayaan  dengan  terang  (dengan flash )  dan  tanpa flash .  Setelah  di  uji sebanyak  20  kali  untuk  masing-masing nominal  mata  uang  dan  masing-masing kondisi cahaya, kemudian dilakukan evaluasi dengan Confusion  Matrix berdasarkan  hasil dari  penguijian  aplikasi. Confusion  Matrix melakukan  pengujian  untuk  memprediksi suatu  objek  yang  benar  dan  salah  (Rozzi Kesuma  Dinata,  Safwandi,  Novia  Hasdyna, 2020).

## Tabel 1. Evaluasi Confusion Matrix dengan Flash

## Actual Values
10 00 20 00 50 00 1000 0 2000 0 5000 0 1000 00 1000 19 0 0 0 0 0 0 2000 1 19 0 0 0 0 0 5000 0 1 20 0 0 0 0 10000 0 0 0 20 0 0 0 20000 0 0 0 0 20 0 0 50000 0 0 0 0 0 20 0 10000 0 0 0 0 0 0 0 20 Total 20 20 20 20 20 20 20 Akura si 0,9 5 0,9 5 1 1 0,95 1 1 Precis ion 1 0,9 5 0,9 5 1 1 0,95 1 Recall 0,9 5 0,5 9 1 1 0,95 1 1
Total Accuracy =
(1)
Total Precision =
Total Recall = (3) Tabel 2. Evaluasi Confusion Matrix dengan Flash
Actual Values
10 00 20 00 50 00 1000 0 2000 0 5000 0 1000 00 1000 19 0 0 0 0 0 0
2000 1 17 0 0 0 0 3 5000 0 3 19 2 0 0 3
1000 0 0 0 0 14 0 0 0 2000 0 0 0 1 2 19 0 5
5000 0 0 0 0 2 1 20 9
1000 00 0 0 0 0 0 0 0 Tota l 20 20 20 20 20 20 20 Aku rasi 0,9 5 0,8 5 0,9 5 0,7 0,95 1 0 Prec ision 1 0,8 5 0,6 8 0,7 0,7 0,62 0 Reca ll 0,9 5 0,8 5 0,9 5 0,7 0,95 1 0 Total Accuracy = (4)
Total Precision = (5)
Total Recall =
(6)
Nilai accuracy adalah  nilai  atau  tingkat kedekatan  antara  nilai  yang  diprediksi terhadap nilai sesunggunya. Precision adalah tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang diminta dengan jawaban yang diberikan oleh
aplikasi. Recall adalah  tingkat  keberhasilan sistem menemukan kembali sebuah informasi.  Dimana  pada  penelitian  ini, aplikasi  dengan flash menyala  menghasilkan
baik accuracy,  precision dan recall sebesar 0,98.  Sedangkan  aplikasi  dengan flash tidak menyala  mendapatkan accuracy sebesar 0.77, precision sebesar  0.65  dan recall sebesar 0.77.

## 4. Simpulan
Metode YOLOv3 (You  Only  Look  Once ) cocok digunakan untuk melatih data set yang telah dibuat menjadi sebuah model yang siap untuk  diimplementasikan  ke  bentuk  aplikasi seperti android yang  dapat  berjalan  serta berfungsi  dengan  baik  dengan  memberikan output berupa  suara  agar  penyandang tunanetra dapat mengetahui hasilnya.
Masalah  yang  dapat  mengurangi  keakuratan hasil  adalah  pencahayaan  pada  saat  objek diambil,  di  mana  hasilnya  perbandingannya adalah  dengan flash menyala  menghasilkan accuracy , precision dan recall sebesar  0,98. Sedangkan  aplikasi  dengan flash tidak menyala  menghasilkan accuracy dan recall sebesar 0,77 dan precision sebesar 0,65.

## 5. Referensi
Abadi, M., Barham, P., Chen, J., & Chen, Z. (2016).  Tensorflow:  A  System  For Large-Scale Machine Learning Mart´In.
Proceedings  Of  The  12th  Usenix Symposium  On  Operating  Systems Design And Implementation . Https://Doi.Org/10.1016/0076- 6879(83)01039-3
Adie;  Renata  Tresy,  H.  (2018). Pengenalan Objek  Pada  Citra  Digital  Dengan Algoritma  Region-Based  Convolutional Neural  Network  (R-Cnn)  -  E-Journal Universitas Atma Jaya Yogyakarta . Andre Kanisius Edguard Lapian, S. R. U. . S.
D. K. M. (2021). Implementasi
Framework  You  Only  Look  Once
Untuk  Klasifikasi  Pola  Tanda  Tangan  | Lapian  |  Jurnal  Teknik  Informatika. Jurnal  Teknik  Informatika , 16 (3),  337– 346. Https://Ejournal.Unsrat.Ac.Id/Index.Ph p/Informatika/Article/View/34223/3369
2 Anjar  Wanto.  (2018).  Penerapan  Jaringan Saraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi Jumlah Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Riau  | Wanto  |  Klik  -  Kumpulan  Jurnal  Ilmu Komputer. Jurnal Ilmiah Klik Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 5 (1), 61–74. Http://Klik.Ulm.Ac.Id/Index.Php/Klik/
Article/View/129/Pdf
Cross, S. S., Harrison, R. F., & Kennedy, R.
L.  (1995).  An  Introduction  To  Neural Networks.  In The  Lancet (Vol.  346, Issue 8982). Https://Doi.Org/10.1016/S0140- 6736(95)91746-2 Dey, A. (2016). Machine Learning Algorithms:  A  Review. International
Journal  Of  Computer  Science  And
Information  Technologies , 7 (3),  1174– 1179.
Hadiwandra,  T.  Y.  (2019).  Perbandingan Kinerja  Model  Klasifikasi  Decission Tree  ,  Bayesian  Classifier,  Instance Base,  Linear  Function  Base,  Rule  Base Pada  4  Dataset  Berbeda. Satin  -  Sains Dan  Teknologi  Informasi , 5 (1),  70–78. Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V5i1.452 Informasi  Kementrian  Kesehatan  Ri,  P.  D.
(2019).  Situasi  Disabilitas. Pusat  Data Dan  Informasi  Kementrian  Kesehatan Ri , 1–10.
Kaijun Liu, S. X. X. Z. S. A. H. L. (2022). A Review Of Android Malware Detection Approaches Based On Machine Learning. Ieeeaccess , 7 , 124579– 124607.
Https://Ieeexplore.Ieee.Org/Stamp/Stam p.Jsp?Tp=&Arnumber=9130686 Ma,  H.,  Liu,  Y.,  Ren,  Y.,  &  Yu,  J.  (2020).
Detection  Of  Collapsed  Buildings  In Post-Earthquake Remote Sensing Images  Based  On  The  Improved Yolov3. Remote Sensing , 12 (1). Https://Doi.Org/10.3390/Rs12010044 Najafabadi, M. M., Villanustre, F., Khoshgoftaar,  T.  M.,  Seliya,  N.,  Wald,
R.,  &  Muharemagic,  E.  (2015).  Deep
Learning  Applications  And  Challenges In Big Data Analytics ." Journal Of Big Data. Journal  Of  Big  Data , 2 (1),  1–21.
Https://Doi.Org/10.1186/S40537-014- 0007-7
Redmon,  J.,  Divvala,  S.,  Girshick,  R.,  & Farhadi,  A.  (2016).  You  Only  Look Once: Unified, Real-Time Object
Detection. In  Proceedingsof  The  Ieee Conference  On  Computer  Vision  And Pattern Recognition(Cvpr) . Https://Doi.Org/10.1021/Je00029a022 Rozzi  Kesuma  Dinata,  Safwandi,  Novia
Hasdyna,  N.  A.  (2020).  View  Of Analisis K-Means Clustering Pada Data Sepeda  Motor. Informatics  Journal ,
5 (1), 10–17. Https://Jurnal.Unej.Ac.Id/Index.Php/Inf ormal/Article/View/17071/8199 Shinde, S., Kothari, A., & Gupta, V. (2018).
Yolo Based Human Action Recognition And  Localization. Procedia  Computer
Science , 133 (2018), 831–838. Https://Doi.Org/10.1016/J.Procs.2018.0 7.112 Sianturi,  J.,  &  Hajjah,  A.  (2021).  Analisis Sentimen Prosesor Amd Ryzen Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine. Satin-Sains  Dan  Teknologi Informasi , 7 (2), 129–141. Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V7i2.804
Simeone, O. (2018). A Brief Introduction To Machine  Learning  For  Engineers. Foundations  And  Trends  In  Signal
Processing , 12 (3–4), 200–431.
Https://Doi.Org/10.1561/2000000102
Yuni  Eka  Achyani.  (2018).  Penerapan Metode  Particle  Swarm  Optimization Pada  Optimasi  Prediksi  Pemasaran
Langsung | Achyani | Jurnal
Informatika. Jurnal  Informatika , 5 (1),
1–11. Https://Ejournal.Bsi.Ac.Id/Ejurnal/Inde x.Php/Ji/Article/View/2736/Pdf