## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1218-1223 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Comparative Analysis of the Performance of Edge Detection Methods as a Diabetes Predictor Based on Tongue Imagery

## Analisis Komparasi Performa Metode Deteksi Tepi Sebagai Predektor Diabetes Berbasis Citra Lidah
Enos Nikodemus Olam 1 , Agustinus Rudatyo Himamunanto 2* , Haeni Budiati 3
1,2,3 Program Studi Informatika, Universitas Kristen Immanuel
E-Mail: 1 enosnikodemus86@gmail.com, 2 rudatyo@ukrim.ac.id, 3 heni@ukrimuniversity.ac.id
Received May 18th 2024; Revised Jun 26th 2024; Accepted Jul 10th 2024 Corresponding Author: Agustinus Rudatyo Himamunanto

## Abstract
Diabetes, also known as diabetes, is a metabolic disorder caused by high levels of sugar in the blood. The insulin hormone moves blood sugar to all body cells, to be stored or used as energy. When you suffer from diabetes, it is difficult for the body to produce insulin to meet the body's needs and the body cannot utilize insulin properly according to its needs. In this case, diabetes mellitus is recorded as the biggest cause of death in the world. The signs and side effects of diabetes mellitus should be visible outwardly through parts of the human body, for example the tongue which shows growth or Candida Albicans, where the tongue is a particle of the human body which is quite sensitive to stimulation. Informatics Engineering plays a role in this research, by using You Only Live Once (YOLO) as a medium for marking certain parts of an object which will later be used to detect the edges of the object being marked and processed—in this case the tongue image—for the edge detection procedure. For comparative analysis of edge detection of tongue images in the detection of diabetes mellitus, the system can produce quite satisfactory output results.
Keywords: Candida Albicans, Diabetes Mellitus, Edge Detection, Image of The Tongue, YOLO.

## Abstrak
Jenis  Penyakit  kencing  manis  atau  juga  biasa  disebut  Diabetes  merupakan  gangguan  metabolik  yang  disebabkan  oleh tingginya kadar  gula dalam  darah.  Hormon  insulin  memindahkan  gula darah  ke  seluruh  sel  tubuh,  untuk  disimpan  atau digunakan  sebagai  energi.  Ketika  Anda  menderita  diabetes,  tubuh  sulit  untuk  memproduksi  insulin  untuk  memenuhi kebutuhan tubuh dan tubuh kurang efisien dalam mengelola insulin dengan baik sesuai dengan kebutuhannya. Dalam hal ini, diabetes melitus tercatat sebagai penyebab kematian terbesar di dunia. Tanda-tanda dan efek samping penyakit diabetes melitus seharusnya terlihat secara lahiriah melalui bagian-bagian tubuh manusia, misalnya saja lidah yang menunjukkan adanya  pertumbuhan  atau  Candida  Albicans,  dimana  lidah  adalah  partikel  tubuh  manusia  yang  cukup  peka  terhadap rangsangan .Teknik Informatika berperan dalam penelitian ini, dengan menggunakan You Only Live Once (YOLO) sebagai media penandaan bagian tertentu dari suatu objek yang nantinya akan digunakan untuk mendeteksi tepi objek yang ditandai dan diproses dalam hal ini citra lidah untuk prosedur deteksi tepi. Untuk analisis perbandingan deteksi tepi citra lidah dalam deteksi penyakit diabetes melitus, sistem dapat menghasilkan hasil keluaran yang cukup memuaskan.
Kata Kunci: Candida Albicans, Citra Lidah, Deteksi Tepi, Diabetes Melitus, YOLO

## 1. PENDAHULUAN
Gangguan  metabolisme  yang  dikenal  sebagai  kencing  manis  merupakan  kondisi  yang  sudah  cukup berbahaya  yang  memiliki  ciri  kenaikan  gula  dalam  tubuh  secara  tidak  normal.  Diabetes  Melitus  (DM) merupakan kelainan metabolisme dengan perjalanan penyakit jangka panjang yang berciri ciri adanya kenaikan gula  yang  melebihi  batas.  Peningkatan  glukosa  pada  penderita  DM  tipe  2  disebabkan  oleh  berkurangnya pelepasan insulin oleh pankreas. Federasi Diabetes Internasional (IDF) memperkirakan pada tahun 2019 bahwa diabetes mempengaruhi setidaknya 483 juta orang berusia antara 20 dan 80 tahun, dalam presentasenya sekitar 9% dari populasi dunia. Presentase diabetes diperhitungkan akan mengalami kenaikan seiring bertambahnya usia masyarakat dengan angka 111,2 juta dan dalam presentase 19,9% dalam batasan umur 65-79 tahun. Jumlah
ini diperhitungkan akhirnya akan mengalami kenaikan menjadi 578 juta pada tahun 2030 dan 700 juta pada tahun 2045 (IDF tahun 2019).
Indonesia  menduduki  peringkat  ketujuh  penderita  diabetes tertinggi  pada  tahun 2019  dengan  jumlah korban mencapai 10,7 juta orang. Kesehatan merupakan aspek terpenting bagi setiap individu,dengan badan jasmani yang sehat inilah setiap manusia dapat mengerjakan berbagai aktivitasnya dengan sangat leluasa dan tidak terbatas oleh karena gangguan penyakit yang di alaminya. Salah satu jenis penyakit yang sudah kerap di jumpai dalam kehidupan masyarakat adalah Diabetes mellitus, yang sering disebut diabetes, adalah salah satu penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat secara global. Diabetes ditandai oleh tingginya kadar gula darah dalam tubuh akibat masalah produksi insulin atau ketidakmampuan tubuh untuk menggunakan insulin secara efektif. Diabetes melitus dapat kita lihat gejalanya secara visual pada bagian tubuh manusia, misalnya dalam  hal  ini  adalah  bagian  lidah.  Dimana  lidah  merupakan  salah  satu  bagian  tubuh  manusia  yang  sangat sensitif dan bisa memberikan informasi yang cukup baik. Computerized Picture Handling atau disebut juga Advanced  Picture  Handling  merupakan  ilmu  yang  berkonsentrasi  pada  strategi  dalam  penanganan  gambar, gambar yang dimaksud adalah gambar dalam struktur lanjutan [2].
You  Only  Live  Once  (YOLO)  adalah  algoritma  pendeteksian  objek  canggih  yang  membagi  gambar masukan  ke  dalam  grid  berukuran  SxS.  Teknik  informatika  berperan  dalam  penelitian  ini.  [3]  Dengan memproses  gambar  retina,  YOLO  memiliki  kemampuan  untuk  mengidentifikasi  retinopati  diabetik. Merencanakan  identifikasi  retinopati  diabetik  akan  sangat  membantu  dan  cara  yang  paling  baik  untuk mengenali  dan  membedakan  efek  samping  retinopati  diabetik  sehingga  lokasi  awal  efek  samping  dengan pengalengan  dapat  dilakukan  pada  skala  organisasi  atau  dalam  iklim  tanpa  staf  klinis,  khususnya  dokter spesialis mata. Para pekerja industri diharapkan terhindar dari risiko retinopati diabetik atau bahkan kebutaan dengan dapat dengan mudah mengidentifikasi dan mengklasifikasikan kondisi tersebut[4]. Proses penggalian informasi tepi suatu citra yang dianggap sebagai batas antara dua area berbeda dilakukan dengan penelitian deteksi tepi yang merupakan bagian dari ilmu pengolahan citra (Digital Image). Teknik Sobel dan Canny akan digunakan untuk melakukan deteksi tepi pada citra daun sirih pada penelitian ini [5].
Lokasi objek merupakan salah satu sarana pengenalan objek dalam bidang penglihatan PC. Tepi gambar menggambarkan  batas-batas  yang  membedakannya  dari  objek  lain  dan  dengan  demikian  menjadi  faktor penting  dalam  penanganan  gambar  [6].  Dalam  hal  ini  deteksi  tepi  Canny  dan  Sobel  akan  digunakan  untuk tujuan  deteksi  guna  memperoleh  informasi  mengenai  penyakit  diabetes  melitus  dari  citra  tepi  lidah.  Pada eksplorasi  terdahulu,  identifikasi  watermark  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  locale  based  Dynamic Form, dimana gambar yang digunakan hanya dua jenis pembagian uang dengan tahun emanasi yang panjang dan jumlah gambar yang dicoba sebanyak 6 gambar, sehingga dapat dikatakan membuat tingkat ketepatan bias [7]. Mengenai beberapa pemeriksaan yang lalu, penelitian oleh Muhammad Ghozali Identifikasi Saraf dalam Gambar Sinar-X Penyakit Virus Corona Memanfaatkan Strategi Sobel [8].
Kemudian penelitian Amri mengenai Computerized Picture Edge Recognition Memanfaatkan Program Matlab [9]. Yuti Dewita melakukan penelitian mengenai metode deteksi tepi Sobel untuk mendeteksi duri pada gambar CT-SCAN [10]. Irfan melakukan penelitian tentang pelatihan dan pengujian YOLO untuk mendeteksi pelat kendaraan [11]. Penelitian Christopher Nathanel Liunanda sehubungan dengan persiapan dan pengujian dalam  membedakan  senjata  tajam  [12].  penelitian  Moh.  Arie  Hasan  tentang  Pengakuan  Tema  Songket Palembang Memanfaatkan Watchful Edge Discovery, PCA dan KNN [13]. Julia Ulfah melakukan penelitian tentang cara menggunakan opencv untuk menerapkan metode deteksi tepi Canny untuk menentukan jumlah koin dalam suatu gambar[14]. Penelitian Novia Wulandari mengenai Edge Recognition ID pada Contoh Wajah yang Menerapkan Strategi Sobel, Roberts dan Prewitt [15]. Terakhir, penelitian Hasti Nouraei tentang potensi patogenisitas spesies Candida yang diisolasi dari rongga mulut pasien diabetes [16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berdasarkan  hasil  analisis  bahwa  deteksi  tepi  paling  baik  dihasilkan  dari  pengguna  metode  canny. Deteksi tepi dengan menggunakan metode cannyadalah deteksi tepi terbaik dikarenakan morfologi garis  yang dihasilkan  oleh  deteksi  tepi  ini  lebih jelas terlihat pada  garis tepi gambar [17]. Pasien dengan gangguan diabetes melitus rentan terhadap perubahan yang lebih besar pada rongga mulut terutama lidah menunjukkan insiden  yang  populer  di  antara  populasi  diabetes  yang  sering  sering  diabaikan  oleh  dokter.  Ada  yang  jelas paparan diabetes yang terkait dengan gangguan atau kelainan lidah yang dapat menyebabkan candida infeksi candida, glositis atrofi, glositis atrofi dengan infeksi candida, leukoplakia berbulu mulut, lidah geografis, lidah retak  dan  disfungsi  pengecapan  meskipun  penderita  diabetes  memiliki  hubungan  utama  dengan  keluhan periodontal dan gingiva [18].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  dua  teknik  deteksi  tepi  sebagai  predektor diabetes citra lidah. Perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang tiba-tiba menjadi besar pada jarak yang dekat disebut juga dengan tepi. Melalui identifikasi tepi kita dapat memperoleh data yang kita inginkan dari suatu  gambar  yang  telah  ditangani.  Dengan  memanfaatkan  pengenalan  tepi,  batas  atau  kerangka  gambar menjadi lebih jelas dan tepat sehingga kita mendapatkan hasil yang sempurna dari gambar tersebut. Tepi pada gambar yang diproses melalui segmentasi diidentifikasi, dan objek yang mengandung tepi tersebut nantinya
dapat  digunakan  untuk  memproses  data  yang  diperlukan.  Selain  itu,  dengan  menggunakan  strategi  YOLO, sebuah jaringan saraf cerdas yang menggunakan deteksi objek waktu nyata, Semua gambar yang perlu diproses akan dimasukkan ke dalam jaringan saraf tunggal oleh YOLO.
Organisasi  ini  akan  dipecah  menjadi  beberapa  distrik  atau  batas  batas,  kemudian  pada  saat  itu  akan memperkirakan kotak lompat dan kemungkinannya sebagai konsekuensinya. Teknik Just go for it (You Just Look Once) telah menjadi pendekatan yang terkenal dalam penentuan lokasi objek, karena teknik ini dapat menghasilkan  pengenalan  yang  konstan  dan  presisi  tinggi.  Makalah  ini  bermaksud  untuk  memperkenalkan survei penulisan yang efisien tentang pengenalan objek [19]. Pada penelitian lainya, YOLO bisa digunakan untuk  mengatasi  permasalahan  pencatatan  kehadiran  mahasiswa  yang  seringkali memakan  waktu  dan rentan  terhadap  kesalahan  manusiawi.  Masalah  efisiensi  dan  akurasi  dalam  pencatatan  kehadiran [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemeriksaan ini menggunakan dua teknik input gambar. Data masukan penelitian ini berupa file gambar lidah yang dapat diimpor dengan mengimpor gambar dari file tersebut. File diambil secara real time . Proses perbandingan  deteksi  tepi  selanjutnya  dapat  dilakukan  terhadap  objek  gambar  atau  image  dengan menggunakan  aplikasi  Visual  Studio  Code  yang  menggunakan  metode  YOLO  untuk  memastikan  instruksi program dijalankan secara akurat. Penemuan tepi atau juga Edge Identification kemungkinan besar merupakan strategi utama dalam penanganan gambar pada pemeriksaan ini. Lokasi tepi mengacu pada cara paling umum untuk mengenali dan menemukan kontras tajam dalam gambar, yang ditunjukkan dengan perubahan kekuatan piksel  yang  tidak  terduga  yang  menggambarkan  batas  item  dalam  potongan  gambar.  Edge  Discovery  ada banyak macamnya, misalnya sobel, alert, prewitt, log, dan masing-masing jenis mempunyai atributnya masing- masing yang bila digunakan secara akurat dapat memberikan data yang tepat dan tepat.
Tahapan tersebut antara lain mengumpulkan sejumlah informasi gambar lidah yang telah ditentukan, kemudian dengan dataset gambar tersebut dilakukan persiapan dan pengujian yang sah sehingga sistem dapat meninjau dan membedah gambar yang akan ditangani. Sebagai sampel ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Labeling Yolo Data
Berawal dari labeling data citra lidah dengan metode YOLO yang nantinya digunakan hanyalah bagian pada objek lidahnya saja, karena penelitian ini berfokus untuk meneliti pada bagian lidah. Data training yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar 2.
Setelah proses labeling data citra lidah, kemudian hasil dari labeling data tersebut dilakukan training dengan jumlah data terbaik Dimana sistem dapat mengerti dan mempelajari hasil dari training yang dilakukan. Dan  setelah  memperoleh  hasil  pembelajaran  atau training dirasa  cukup,  data  tersebut  telah  siap  digunakan untuk tahapan proses selanjutnya dalam proses Deteksi Tepi, yang ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 2. Data training
Gambar 3. Deteksi Tepi Citra
Pada bagian terakhir ini , data dari hasil training tadi telah siap dan bisa di uji dalam deteksi tepi, dimana program tersebut secara otomatis dapat mendeteksi citra lidah seseorang dan mengambil bagian objek tertentu, dalam kasus penelitian ini adalah objek citra lidah, yang kemudian dilakukan proses lanjutan dalam deteksi tepi dengan menggunakan dua  macam pendeteksian, yaitu canny dan sobel. Secara detail dapat ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Pendeteksian Canny dan Sobel
Pada  Gambar  4  merupakan  Demo  program  saat  melakukan  deteksi  diabetes  dengan  citra  lidah,  dan dengan  pendeteksian  tersebut  program  memberikan  hasil  yang  dapat  dibaca  pada  bagian  terminal,  Dimana pada bagian Probabilitas Canny AI mendapat presentase 99% dengan keterangan lidah rusak, sedangkan untuk hasil dibawahnya menunjukan hasil Probabilitas Sobel AI 70% dengan keterangan lidah rusak. Maka dapat
dilihat dari hasil serta keterangan dan juga citra lidah tersebut bahwasanya benar citra lidah tersebut merupakan citra lidah rusak yang menjadi ciri lidah terdampak diabetes.

## Tabel 1. Pengujian Citra Lidah
1. Citra lidah sobel memiliki data samar samar, karena dari tekstur citranya yang abstrak menjadikanya sulit untuk menentukan hasil dan analisa, ditunjukkan pada gambar 5 (a).
2. Citra lidah canny dengan data yang jelas dan tegas memberikan tepi garis lidah yang baik, sehingga dapat dengan mudah mendapatkan kesimpulan dan juga hasil, ditunjukkan pada gambar 5 (b).
3. Kelebihan  dari  program  ini  adalah  dapat  dengan  mudah  untuk  melakukan  pendeteksian  citra  lidah dengan 2 cara inputan, yang pertama dapat dengan melakukann pengambilan gambar secara real time, yang  kedua  dengan  menggunakan  data  citra  yang  sudah  ada  dan  masukan  citra  kedalam  program. Kelemahan  pada  program  ini  terdapat  pada  pencahayaan  menjadi  perhatian  yang  cukup  besar  untuk melakukan pengambilan  gambar  secara  real  time,  dikarenakan  saat  pencahayaan  kurang,  maka  hasil yang didapat akan menjadi kurang akurat.
(a) (b)
Gambar 5. Avaluasi Percobaan Program

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian deteksi citra lidah untuk deteksi diabetes ini berjalan cukup berhasil, dimana sistem dapat berjalan dengan presentase 90%, presentase tersebut di hitung dari jumlah percobaan yang di uji dengan citra lidah sebanyak 30 citra , dimana 3 hasil pengujian tersebut belum sesuai dengan yang di harapkan, dan  selebihnya  sistem  dapat  memberikan  hasil  output  yang  cukup  baik  dan  sudah  bisa  di  gunakan  untuk mendapatkan  informasi  mengenai  analisis  komparasi  deteksi  tepi  citra  lidah  dalam  mendeteksi  diabetes melitus.  Tetapi  perlu  di  ingat  bahwa  sistem  ini  tidak  menjadi  acuan  sepenuhnya  dalam  mengambil  suatu keputusan  dan  hanya  sebagai  pedoman,  dan  perlu  pengembangan  dengan  sistem  ini  untuk  penelitian kedepanya.

## REFERENSI
[1] I. A. Bingga, “Kaitan Kualitas Tidur Dengan Diabetes Melitus Tipe 2,” Med. Hutama , vol. 2, no. 4, pp. 1047–1052, 2021, [Online]. Available: https://jurnalmedikahutama.com/index.php/JMH/article/view/214
[2] S.  Ratna,  “Pengolahan  Citra  Digital  Dan  Histogram  Dengan  Phyton  Dan  Text  Editor  Phycharm,” Technol. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, p. 181, 2020, doi: 10.31602/tji.v11i3.3294.
[3] M.  Dandi,  H.  Fauzi  Tsp,  and  S.  Rizal,  “Perancangan  Aplikasi  Perhitungan  Nutrisi  Pada  Makanan Berbasis Android Dengan Metode Convolutional Neural Network (Cnn),” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. No.5, pp. 5000–5008, 2021.
[4] N. Hayu Rahmawati, A. Maisarah Disrinama,  dan Didik Sukoco, P. Studi Teknik Keselamatan dan Kesehatan  Kerja,  J.  Teknik  Permesinan  Kapal,  and  P.  Perkapalan  Negeri  Surabaya,  “7  th CONFERENCE ON SAFETY ENGINEERING AND IT’S APPLICATION Implementasi Algoritma You Only Look Once (YOLO) untuk Deteksi Dini dan Diagnosis Retinopati Diabetik,” 7 th Conf. Saf.
Eng. IT’S Appl. , no. 2581, 2023, [Online]. Available:
https://journal.ppns.ac.id/index.php/seminarK3PPNS/article/view/1811
[5] A. S. R. M. Sinaga, “Analisis Dan Perbandingan Metode Sobel Edge Detection Dan Prewit Pada Deteksi Tepi Citra Daun Srilangka,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 13, no. 1, p. 12, 2021, doi: 10.22303/csrid.13.1.2021.13-23.
[6] Saluky  and  Yoni  Marine,  “Penerapan  Algoritma  Deteksi  Tepi  Canny  Menggunakan  Python  Dan Opencv,” Smart Techno (Smart Technol. Informatics Technopreneurship) , vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2023, doi: 10.59356/smart-techno.v5i1.73.
[7] A.  R.  Pambudi,  Garno,  and  Purwantoro,  “Deteksi  Keaslian  Uang  Kertas  Berdasarkan  Watermark Dengan  Pengolahan  Citra  Digital,” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  69–74,  2020,  doi: 10.33795/jip.v6i4.407.
[8] M.  Ghozali  and  H.  Sumarti,  “Deteksi  Tepi  pada  Citra  Rontgen  Penyakit  COVID-19  Menggunakan Metode Sobel,” J. Imejing Diagnostik , vol. 6, no. 2, pp. 51–59, 2020, doi: 10.31983/jimed.v6i2.5840.
[9] E.  F.  Saputra,  M.  F.  Antonio,  and  S.  Kasanova,  “Deteksi  Tepi  pada  Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan Matlab,” Mdp Student Conf. , pp. 224–230, 2022.
[10] Y. D. Arimbi and N. Sofi, “Deteksi Tulang Belakang Pada Citra Ct-Scan Menggunakan Metode Deteksi Tepi  Sobel,” J.  Ilm.  Inform.  Komput. ,  vol.  26,  no.  3,  pp.  207–216,  2021,  doi: 10.35760/ik.2021.v26i3.4910.
[11] I. Irfan, A. Patombongi, and C. Cakra, “Pelatihan Dan Pengujian Yolo (You Only Look Once) Untuk Mendeteksi Plat Kendaraan,” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 404–411, 2023, doi: 10.51876/simtek.v8i2.362.
[12] C. N. Liunanda, S. Rostianingsih, and A. N. Purbowo, “Implementasi Algoritma YOLO pada Aplikasi Pendeteksi Senjata Tajam di Android,” J. Infra , vol. Vol 8, No., pp. 1–7, 2020.
[13] M. A. Hasan and D. Y. Liliana, “Pengenalan Motif Songket Palembang Menggunakan Deteksi Tepi Canny, PCA dan KNN,” Multinetics , vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.32722/multinetics.v6i1.2700.
[14] J. Ulfah and N. Nurdin, “Implementasi Metode Deteksi Tepi Canny Untuk Menghitung Jumlah Uang Koin Dalam Gambar Menggunakan Opencv,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 11, no. 3, pp. 420–426, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3.3147.
[15] N. Wulan Dari, “Identifikasi Deteksi Tepi Pada Pola Wajah Menerapkan Metode Sobel, Roberts dan Prewitt,” Bull. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 85–91, 2022, doi: 10.47065/bit.v3i2.271.
[16] H. Nouraei, M. G. Jahromi, L. R. Jahromi, K. Zomorodian, and K. Pakshir, “Potential Pathogenicity of Candida Species Isolated from Oral Cavity of Patients with Diabetes Mellitus,” Biomed Res. Int. , vol. 2021, no. type 1, pp. 1–6, 2021, doi: 10.1155/2021/9982744.
[17] K. Letelay and J. I. Komputer, “Perbandingan Kinerja Metode Deteksi Tepi Pada Citra,” J-Icon , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[18] P. Balamanikandan, P. Shetty, and U. Shetty, “Diabetic tongue - A review,” Rom. J. Diabetes, Nutr. Metab. Dis. , vol. 28, no. 2, pp. 218–222, 2021, doi: 10.46389/rjd-2021-1033.
[19] D.  Nafis  Alfarizi,  R.  Agung  Pangestu,  D.  Aditya,  M.  Adi  Setiawan,  and  P.  Rosyani,  “Penggunaan Metode  YOLO  Pada  Deteksi  Objek: Sebuah Tinjauan Literatur Sistematis,” J.  Artif.  Intel.  dan  Sist. Penunjang Keputusan , vol. 1, no. 1, pp. 54–63, 2023, [Online]. Available: https://jurnalmahasiswa.com/index.php/aidanspk
[20] A.  Fu’adi et  al. ,  “Pembangunan  Sistem  Monitoring  Kehadiran  Mahasiswa  Menggunakan  Yolo Pendeteksi Obyek dan Pengenal Wajah Opencv,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 18, no. 1, pp. 84–87, 2024.