## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 450−458 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4741

## Deteksi Kode Etik Berpakaian pada Area Kampus Menggunakan YoloV8
Agung Ridhatullah Firdaus * , Oktaf Brillian Kharisma, Ewi Ismaredah, Abdillah
Fakulatas Sains dan Teknologi, Teknik Elektro, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru Panam, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* agrif354@gmail.com, 2 brillian@uin-suska.ac.id, 3 ewi.ismaredah@uin-suska.ac.id, 4 abdill01@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agrif354@gmail.com Submitted: 29/12/2023; Accepted: 09/01/2024; Published: 22/01/2024
Abstrak −Dalam era digital saat ini, perkembangan teknologi komputer vision telah memainkan peran krusial dalam berbagai bidang,  termasuk  di  dalamnya  bidang  keamanan  dan  pemantauan.  Studi  ini  mengusulkan  penerapan  model  deteksi  objek YOLOv8  (You  Only  Look  Once  version  8)  untuk  mendeteksi  pelanggaran  kode  etik  pakaian  di  lingkungan  UIN  Suska.. Pendekatan yang diusulkan melibatkan pengumpulan dataset gambar sebanyak 5195 pakaian yang dilabeli secara akurat dan dilatih menggunakan arsitektur YOLOv8, memungkinkan pendekatan deteksi objek yang real-time dengan kecepatan tinggi, Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan YOLOv8 mampu mengenali dan membedakan  pakaian  yang sesuai kode etik  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik  dalam  konteks  kampus  dengan  nilai  mAP  0.819  pada  epoch  100  dan  F1-Score  0.79 dengan pembagian dataset 87% Training 8% Validasi 5% Test. Dengan menggunakan metrik evaluasi yang tepat, seperti recall, precision, dan F1-score, kinerja model dapat diukur secara komprehensif untuk menghasilkan hasil yang optimal. Penelitian ini memberikan landasan penting bagi pengembangan sistem deteksi objek YOLOv8 dalam menjaga keteraturan pakaian di lingkungan  kampus.  Studi  ini  mencakup  implementasi  YOLOv8  pada  dataset  pakaian  yang  mencerminkan  variasi  yang umumnya ditemui di UIN Suska. Evaluasi kinerja dilakukan dengan membandingkan hasil deteksi dengan label yang diberikan oleh manusia sebagai ground truth.  Penggunaan model ini diharapkan dapat membantu pihak berwenang dan staf keamanan UIN Suska untuk mengidentifikasi pelanggaran kode etik pakaian secara efektif, memperkuat pengawasan, dan mendukung penciptaan lingkungan kampus yang nyaman dan sesuai dengan nilai-nilai institusi.
Kata Kunci: Yolov8; Deteksi Obejk;Pakaian; Kode Etik; CNN
Abstract −In the current digital era, the development of computer vision technology has played a crucial role in various fields, including  security  and  surveillance.  This  study  proposes  the  application  of  the  YOLOv8  (You  Only  Look  Once  version  8) object  detection  model  to  identify  violations  of  clothing  etiquette  in  the  UIN  Suska  environment.  The  proposed  approach involves  collecting  a  dataset  of  5195  accurately  labeled  images  of  clothing  and  training  it using  the  YOLOv8  architecture, enabling  real-time  object  detection  at high  speed.  The  research  results  indicate  that  the  use of  YOLOv8  can  recognize  and differentiate clothing that adheres to the dress code with good accuracy in the campus context, achieving an mAP of 0.819 at epoch  100  and  an  F1-Score  of  0.79  with  a  dataset  split  of  87%  training,  8%  validation,  and  5%  testing.  By  employing appropriate  evaluation  metrics  such  as  recall,  precision,  and  F1-score,  the  model's  performance  can  be  comprehensively measured to produce optimal results. This research provides a crucial foundation for the development of the YOLOv8 object detection system in maintaining dress code compliance in the campus environment. The study includes the implementation of YOLOv8 on a clothing dataset that reflects the variations commonly found at UIN Suska. Performance evaluation is conducted by comparing detection results with labels provided by humans as ground truth. The use of this model is expected to assist authorities and security staff at UIN Suska in identifying clothing etiquette violations effectively, strengthening supervision, and supporting the creation of a comfortable campus environment in line with institutional values
Keywords : Yolov8; Object Detection; Dress; Code of Ethic; CNN

## 1. PENDAHULUAN
Pakaian yang sesuai dengan kode etik dan standar kampus merupakan bagian penting dalam menciptakan suasana akademik yang nyaman di lingkungan kampus. Keberadaan pakaian yang sesuai dengan standar kode etik tidak hanya mencerminkan tata krama dan etika, tetapi juga memberikan dampak positif terhadap sikap dan percaya diri individu. Namun, memantau dan memastikan tingkat keteraturan pakaian secara manual di kampus yang besar dan padat populasi dapat menjadi tugas yang melelahkan dan memakan waktu.
Berdasarkan kode etik UIN Suska Riau pada bab 4 pasal 8 yang mengatur pakaian mahasiswa di lingkungan kampus,  mahasiswa  dilarang  memakai  pakaian  yang  berbahan  jeans,  baju  kaos,  pakaian  yang  di  sobek,  celana pendek, celana ketat, sandal dan bagi mahasiswi tidak ketat, tidak transparan, tidak memakai baju diatas pinggul, berjilbab yang menutupi dada, tidak memasukkan baju ke dalam rok, tidak memakai celana panjang/ kulot, tidak memakai  pakaian  yang  berbahan  jeans  dan  kaos.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kemajuan  dalam  bidang  visi komputer  dan  teknik  pembelajaran  mesin  telah  membuka  peluang  baru  untuk  mengotomatiskan  proses pemantauan  pakaian  di  kampus.  Penelitian  yang  terdahulu  seperti  medeteksi  rokok,  penyakit  tanaman,  dan kematangan buah sudah dilakukan tetapi belum ada penelitian yang mendeteksi pakaian sesuai kode etik dalam kampus.
Dalam penelitian ini bertujuan untuk memperkenalkan pendekatan deteksi objek menggunakan YOLOv8 (You  Only  Look  Once  version  8)  untuk  mengenali  dan  memonitor  tingkat  keteraturan  pakaian  di  lingkungan kampus. YOLOv8 adalah salah satu metode terkini dalam deteksi objek real-time yang memiliki kecepatan tinggi

## Journal of Information System Research (JOSH)
dan akurasi yang baik[1]. Dengan mengintegrasikan teknologi deteksi objek dengan sistem pemantauan di kampus, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam menjaga keteraturan pakaian.
Penelitian ini akan menggunakan dataset gambar pakaian yang telah dilabeli dengan cermat untuk melatih model deteksi objek menggunakan arsitektur YOLOv8. Kemudian, model yang telah dilatih akan diuji pada dataset validasi yang mencakup berbagai situasi dan kondisi pencahayaan yang berbeda di lingkungan kampus. Melalui metrik evaluasi yang tepat, seperti tingkat keberhasilan deteksi (recall), akurasi (precision), dan F1-score, kinerja model akan dievaluasi secara komprehensif.
Pada  penelelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Raid  Naufal  dan  Rahmi  Eka  Putri  untuk  Sistem Klasifikasi  Penumpang  Bus  Trans  Padang  Berdasarkan  Pakaian  Menggunakan  Metode  Image  Processing mendapatkan  nilai    rata  rata  akurasi  98.3%[2]    dan  pada  penelitian  sebelum  nya  yang  dilakukan  oleh  Michael Christianto  Wujaya  dan  Leo  Wilyanto  Santoso  dalam  Klasifikasi  Pakaian  berdasarkan  Gambar  Menggunakan Metode YOLOv3 dan CNN mendapatkan rata rata akurasi 86.44% dengan presisis 86.05%, recall 86.16% dan f- score 86.11%[3]. Penelitian yang juga dilakukan Dean dan kawan kawan untuk Deteksi Masker Pada Video CCTV dengan Metode You Only Look Once mendapatkan hasil dengan jarak 70 cm didapatkan f-measure sebesar 0.59 dan paling rendah sebesar 0.21.[4]
Penelitian  yang  dilakukan  Alzbeta  Tureckova  dan  kawan  kawan  dalam  penelitan  deteksi  muka  anjing menggunakan jaringan YOLO mendapatkan mAP 0.92%[5]. Pada penelitian yang juga dilakukan oleh  Chayma Bahhar dan kawan kawan dalam mendeteksi api dan asap menggunakan model YOLO dan CNN mendapatkan mAP 0.76%[6].
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga dalam mengembangkan sistem deteksi objek berbasis YOLOv8 dalam  mendukung  upaya  menjaga  keteraturan pakaian  di lingkungan  kampus. Dengan implementasi yang tepat, sistem ini dapat membantu mengotomatiskan proses pemantauan pakaian yang sesuai kode etik, menghemat waktu dan tenaga, serta meningkatkan efisiensi dalam menjaga suasana akademik yang profesional. Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang deteksi objek dan aplikasinya di sektor pendidikan

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk metodologi penelitian terdapat 8 tahap yang dilakukan. Berikut tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1.
Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  langkah  dalam  proses  Penerapannya.  Tahapan  penelitian  ditentukan sesuai  dengan  Proses  Pembelajaran  Mendalam  Algoritma  You  Only  Look  Once  (YOLO).  Langkah  penelitian
Pengumpulan data gambar Anotasi Gambar sesuai class Membagi  data gambar untuk validasi dan training Data gambar untuk training Data gambar untuk validasi Test Simulasi Hasil

## Journal of Information System Research (JOSH)
selanjutnya meliputi pengumpulan data, anotasi, klasifikasi data untuk pelatihan dan validasi, pelatihan model dan validasi, serta tes mode dataset lalu dilakukan simulasi dan selesai dengan mendapatkan hasil. Pada pengumpulan dataset gambar yang diambil dari google dan youtube dengan kata kunci pakaian, baju, celana, rambut panjang, dan jilbab. Untuk contoh pakaian yang sesuai dengan kode etik dapat dilihat pada gambar 2 dan tidak sesuai dengan kode etik dapat dilihat pada gambar 3
Gambar 2. Pakaian sesuai kode etik kampus
Gambar 3. Pakaian tidak sesuai kode etik kampus
Setelah gambar dikumpulkan maka dibagi menjadi 3 kelas yaitu sesuai, tidak sesuai dan background. Untuk rincian dataset dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Komposisi Dataset Nama Jumlah Sesuai 2856 Gambar Tidak Sesuai  1896 Gambar Background 520 Gambar
Setelah gambar dikumpulkan tahap selanjutnya adalah anotasi gambar sesuai kelasnya yang dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Anotasi gambar
Model yang telah di latih dan di validasi  akan di jalankan dengan menggunakan kamera eksternal untuk melihat kemampuan model dalam mendeteksi objek secara realtime. Kamera yang di gunakan akan meneruskan objek  deteksi  yang  berasal  dari  model  yang  telah  dilatih  untuk  menampilkan  bounding  box  yang  mendeteksi pakaian.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 450−458 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4741
Untuk evaluasi model dalam analisis data menggunakan Mean Average Precision (mAP) yang merupakan alat ukur yang sering digunakan dalam mengukur akurasi dari deteksi objek[7]. Cara mendapatkan nilai  Mean Average Precision yaitu harus mendapatkan nilai Average Precision (AP) lalu di bagi dengan rata rata. Dari jumlah AP tertinggi yang didapatkan di bagi dengan jumlah kelas. Nilai dari setiap Average Precision dihasilkan dari nilai kurva-PR (Precision-Recall)[8]. Kurva dibentuk dari keterkaitan setiap deteksi instance dengan ground truth yang overlapping.  Daerah  yang  masuk  ke  dalam  IoU  dengan  ground  yang  memiliki  nilai  di  atas  ambang  batas  bisa dikategorikan sebagai True Positive, untuk yang lain yang tidak masuk bisa di kategorikan False Positive. Nilai Precision dan Recall dapat di cari menggunakan rumus berikut
Precision = True Positive True Posistive+False Positive (1) Recall  = True Positive No.of Ground Truth Boxes (2)
Setelah nilai precision dan recall didaptakan maka plot nilai precision kepada recall dapat dilihat dalam bentuk pola zigzag.  Sedangkan untuk mendapatkan nilai dari mAP bisa menggunakan rumus berikut
mAP  = ∑i ∈ clasessAPi
Total no.of classes
(3)

## 2.2 You Only Look Once (YOLO)
YOLO (You Only Look Once) adalah sebuah pendekatan baru untuk sistem pendeteksian objek, yang ditargetkan untuk pemrosesan secara real-time[9]. YOLO membingkai pendeteksian objek sebagai masalah regresi tunggal, dimana  dari  piksel  gambar  langsung  ke  kotak  pembatas  (bounding  box)  spasial  yang  terpisah  dan  probabilitas kelas yang terkait. YOLO melakukan pendeteksian dan pengenalan objek dengan sebuah jaringan syaraf tunggal, yang memprediksi kotak-kotak pembatas dan probabilitas kelas secara langsung dalam satu evaluasi.
Cara kerja YOLO adalah membagi gambar input menjadi grid  S × S yang mana nilai s adalah 7 dengan input gambar 640 × 640 ketika ada gambar di dalam sel grid tersebut maka sel tersebut yang memiliki tugas untuk mendeteksi objek yang di dalam sel[10].Untuk mendapatkan nilai bounding. Masing masing sel grid memprediksi bounding box  B dan nilai kepercayaann (confidence) dalam kotak[11]. Untuk nilai prediksi kotak pembatas ada 5 variabel x, y, w, h dan box confidence score. Untuk letak x, y berisi nilai letak pusat kotak grid. Semua atribut dalam sel grid akan dinormalisasi sampai nilai nya  menjadi antara 0 hingga 1.  Titik koordinat x dan  y akan di sesuaikan dengan titik kiri dari atas grid yang berhubungan. Sedangkan untuk tinggi dan lebar akan di sesuaikan dengan ukuran gambar.
YOLO mendefinisikan nilai kepercayaan untuk setiap kotak B adalah nilai probabilitas, kotak berisi item dikalikan dengan IoU (Intersection over Union) antara kotak prediksi dan kebenaranx dasar, di mana kebenaran dasar  yang  diperoleh  selama  pelatihan.  IoU  adalah  metrik  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  akurasi detector objek dalam kumpulan data. Hitung kotak skor kepercayaan atau nilai kepercayaan untuk sebuah kotak ditunjukan pada persamaan (4) dan persamaan (5)
Box confidence score  = P r (object)·IoU truth pred (4)
IoU truth pred = Area of Overlap Area of Union (5)
Untuk  mendapatkan  prediksi  akhir,  faktor  faktor  penentunya  adalah  skor  kepercayaan  kelas  diperoleh, berdasarkan probabilitas bersyaratkotak skor kelas dan kepercayaan diri. kelas skor kepercayaan mengukur nilai kepercayaan  tentang  klasifikasi  dan  letak  benda.  kelas  skor  kepercayaan  untuk  nilai  kepercayaan  kelas  khusus untuk setiap kotak, yaitu kelas pengkodean mungkin munculdi dalam kotak dan bagaimana pas di dalam kotak diprediksi dengan objek. Kesetaraan di dalam kelas skor kepercayaan untuk setiap kotak prediksi ditunjukkan pada persamaan(6)
P r (class i ǀobject) · box confidence score  = P r (class i ) ·IoU truth pred (6)
P r (class i ǀobject) : probabilitas kondisional kelas i. P r (class i ) : probabilitas kelas i.

## 2.3 Arsitektur YOLO
Sistem  deteksi  objek  pada  penelitian  ini  dengan  metode  You  Only  Look  Once  (YOLO)  v8.  Metode  YOLOv8 adalah pengembangan metode YOLO yaitu Pengembangan Convolutional Neural Network (CNN). jaringan)[12]. YoloV8 memilki kinerja yang lebih baik dalam hal akurasi dan kecepatan dalam proses deteksi objek dibandingkan dengan versi YOLO  yang sebelumnya[13] dan YoloV8 memiliki deteksi multi skala yang memungkinkan sistem lebih baik mengenali gambar dengan size yang berbeda dan membawa update bug dan fleksibilatas sehingga dapat digunakan  ke  berbagai  proyek[14].  YOLO  diperkenalkan  sebagai  open  source  oleh  University  of  Washington

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 450−458 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4741
memprediksi batas kotak dan klasifikasi gambar[15]. Metode YOLO dikembangkan karena terinspirasi dari model GoogleNet untuk klasifikasi gambar[16]. Metode YOLO memiliki 24 lapisan convolutional diikuti oleh 2 lapisan lagi menghubung[17]. Arsitektur metode YOLO dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Arsitektur YOLO
Arsitektur YOLO sebenarnya sudah cukup secara sederhana. Sistem menerima input gambar dengan bentuk (448, 448, 3),  yaitu.  dengan  gambar  Dimensi  448  x  448  dengan  3 channel kemudian  melalui  suatu  proses[18]. Jaringan konvolusi dihasilkan hasil bentuk (7, 7, 30), dimana 7 x 7 adalah ukuran jaringan sel (S = 7) dan 30 adalah nilai  jumlah  bujur  sangkar  B  yang  dikalikan  dengan  jumlah  bilangan-bilangan  tersebut  Kelas  dan  jumlah komponen  dalam  kotak  B  (B×5+C,  B=2,  C=20)[19].  Setiap  operasi   konvolusi selain  menjadi  parameter  filter ukuran kernel dan jumlah filter, Ada juga parameter lain mempengaruhi format keluaran operasi Konvolusi, yaitu pad  dan  step[20]. Pading  adalah  parameter  yang  menentukan  kuantitas penambahan  border  di  sekitar  tepi  citra input, yang meminimalkan kerugian Data di tepian gambar (input). masalah ini Dikarenakan proses pelipatan itu sendiri dimana Biasanya tepi gambar diabaikan dengan kernel filter, kecuali kernel ukuran 1x1 Metode populer dan termudah Untuk  mengatasi  masalah ini, gunakan zero padding,  yaitu. menambahkan nilai 0 untuk  masing- masing  tepi  gambar  (input).  Meskipun  langkahnya  parameter  yang  menentukan  jumlah  lapisan  (langkah) menjalankan kernel filter. Parameter ini sering digunakan untuk perataan ukuran saluran keluar. Untuk menghitung ukuran output operasi konvolusi bisa dihitung dengan persamaan (7)
0 = 1 + N+2P−F S (7) 0 : size output yang didapat setelah konvolusi
N : ukuran input P : jumlah padding F: ukuran kernel filter C : jumlah stride

## 2.4 Spesifikasi Hardware dan Software
Untuk  penelitian  bisa  mendapat  hasil  yang  optimal  maka  memerlukan  software  dan  hardware  yang  memadai. Untuk spesifikasi hardware dapat dilihat di tabel 2, spesifikasi kamera di tabel 3 dan gambar kamera dapat dilihat pada gambar 6, spesifikasi software di tabel 4 dan contoh dari software pengujian dapat dilihat dari gambar 7.
Tabel 2. Spesifikasi Hardware
Fitur Spesifikasi Processor Inter Core i3 5005 u Ram 8 GB VGA AMD Radeon R 5 M430 Sistem Operasi Windows 10 Tabel 3. Spesifikasi Kamera Fitur Spesifikasi
Kamera  M-TECH 1080P Model WB500 Lens 3.6 mm

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 450−458 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4741
Tabel 4. Spesifikasi Software
Fitur Spesifikasi Bahasa Pemrograman Python 3.10.11 Software Training Google Colab Text Editor Visual Studio Code Software Pengujian Command Prompt
Gambar 7. Pengujian menggunakan Command Prompt

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Training
Training dilakukan dengan melatih epoch yang berbeda yaitu epoch 25, 50, 75, dan 100.  Hasil yang didapatkan dari training dan validasi adalah nilai precision dan confidence yang mana semakin tinggi nilai  precision dan nilai confidence yang didapat maka semakin akurasi deteksi yang dihasilkan.
Tabel 5. Hasil Training Epoch mAP F1-Score 25 0.752 0.68 50 0.773 0.70 75 0.798 0.74 100 0.819 0.79
Gambar 8. Hasil Training

## 3.2 Hasil pengujian sistem
Setelah  proses  training  selesai  maka  dilakukan  tahap  pengujian  menggunakan  video  atau  gambar  yang  belum dikenali  oleh  sistem.  Pengujian  model  ini  dilakukan  secara  realtime  menggunakan  camera  dan  video  dengan variasi jarak pengambilan dengan 1 meter, 2 meter, 4 meter, dan 6 meter
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Epoch  25 epoch 50 Epoch 75 Epoch 100 Hasil Training mAP F1-Score

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 450−458 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4741
Gambar 9. Training dengan variasi jarak
Gambar 10. Percobaan Jarak 1 Meter
Dari pengujian jarak 1 meter sistem dapat membaca objek dengan baik dapat terbaca dengan tingkat akurasi yang berbeda beda dengan nilai akurasi tertinggi adalah 85%.
Gambar 11. Pengujian dengan jarak 2 Meter
Dari pengujian dengan jarak 2 meter hasil yang didapatkan ketiga objek dapat terdeteksi  dengan tingkat akurasi tertinggi 84% dan terendah 79%.
Gambar 12. Pengujian dengan jarak 4 Meter
Dari pengujian dengan jarak 4 meter hasil yang didapatkan orang 1 tidak dapat terdeteksi dan orang ke 2 dan ke 3 masih terdeteksi dengan tingkat akurasi 75% dan 81%.
75% 80% 85% 90% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Percobaan jarak 1 Meter Objek 76% 78% 80% 82% 84% 86% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Percobaan Jarak 2 Meter Objek 0% 20% 40% 60% 80% 100% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Percobaan Jarak 4 Meter Objek
85% 83% 82% 81% 79% 84% 0% 75% 81%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 450−458 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4741
Gambar 13. Pengujian dengan jarak 6 Meter
Dari  pengujian  dengan  jarak  6  meter  didapatkan  hasil  dari  tiga  objek  hanya  dua  objek  yang  terdeteksi dengan tingkat akurasi 77% dan 84%

## 3.3 Perbandingan Akurasi
Setelah melakukan training dengan jarak yang berbeda  dari jarak 1 meter sampai 6 meter maka didapatkan hasil akurasi yang tertinggi dari berbagai jarak. Perbandigan akurasi dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 14. Perbandingan Akurasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian diatas dalam  mendeteksi pakaian  sesuai kode etik menggunakan  yolov8 berjalan dengan baik. Nilai tertinggi untuk pengujian berdasarkan epoch yang berbeda didapat dengan epoch 100 dengan nilai mAp 0.819 dan untuk nilai F1-Score 0.79 dalam pengujian pengenalan objek  sistem masih dapat mengenali objek dengan baik.dengan pembagian dataset yang terdiri dari 3 kelas yaitu sesuai, tidak sesuai dan background dan dengan pembagian gamabar menjadi 87% training 8% validasi dan 5% test. Pengujian sistem dengan jarak yang berbeda didapat kan kesimpulan bahwa semakin jauh jarak objek dengan kamera  maka objek  yang terdeteksi bisa semakin berkurang . Untuk rata rata nilai akurasi tertinggi didapatkan dengan jarak 1 meter dengan nilai 83% yang berhasil mendeteksi ketiga objek, lalu dengan jarak 2 meter yang mendapatkan  nilai  81%  yang  juga  berhasil  mendeteksi  ketiga  objek  lalu  pada  jarak  4  meter  sistem  hanya  bisa mendeteksi 2 objek dari 3 objek yang ada dan mendapatkan rata rata akurasi 53% dan pada 6 meter dengan nilai 52% yang mana hanya berhasil mendeteksi 2 dari 3 objek yang ada

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis bersyukur dan terima kasih kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala rahmat dan hidayah nya yang telah membantu  penulis  dalam  menyelesaikan  jurnal.  Dan  tidak  lupa  penulis  berterima  kasih  kepada  bapak  Oktaf Brillian  Kharisma  S.T.,  M.T. selaku  dosen  pembimbing  yang  telah  membantu  penulis  dan  memberikan  arahan supaya  penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan  baik.  Dan  tidak  lupa  penulis  berterima  kasih  kepada  rekan  rekan, hingga pihak-pihak yang memberikan dukungan finansial. Keberhasilan penyelesaian jurnal ini tidak terlepas dari
0% 20% 40% 60% 80% 100% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Percobaan Jarak 6 Meter Objek 0% 20% 40% 60% 80% 100% 1 Meter 2 Meter 4 Meter 6 Meter Perbandingan Akurasi Akurasi 0% 84% 77% 83% 81% 53%
52%

## Journal of Information System Research (JOSH)
kontribusi  berbagai  pihak,  dan  penulis  sangat  menghargai  setiap  upaya  yang  telah  diberikan.  Semoga  hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat dan kontribusi positif bagi perkembangan ilmu pengetahuan

## REFERENCES
[1]  H.  Lou  et  al.,  “DC-YOLOv8:  Small-Size  Object  Detection  Algorithm  Based  on  Camera  Sensor,”  Electronics (Switzerland), vol. 12, no. 10, May 2023, doi: 10.3390/electronics12102323.
[2]  Muhammad Raid Naufal and Rahmi Eka Putri, “Sistem Klasifikasi Penumpang Bus Trans Padang Berdasarkan Pakaian Menggunakan Metode Image Processing,” CHIPSET, vol. 1, no. 02, pp. 79–90, Nov. 2020, doi: 10.25077/chipset.1.02.79- 90.2020.
[3]  M. C. Wujaya and L. W. Santoso, “Klasifikasi Pakaian Berdasarkan Gambar Menggunakan Metode YOLOv3 dan CNN.” Jurnal Infra. Vol. 9, No. 1(2021)
[4]  D. Darmawan, D. Udjulawa, and N. Wijaya, “Deteksi Masker Pada Video CCTV Dengan Metode You Only Look Once,” vol. 3, no. 2, pp. 179–188, 2023, doi: 10.35957/algoritme.xxxxe.
[5]  A. Tureckova, T. Holik, and Z. K. Oplatkova, “Dog face detection using yolo network,” Mendel, vol. 26, no. 2, pp. 17– 22, 2020, doi: 10.13164/mendel.2020.2.017.
[6]  C.  Bahhar  et  al.,  “Wildfire  and  Smoke  Detection  Using  Staged  YOLO  Model  and  Ensemble  CNN,”  Electronics (Switzerland), vol. 12, no. 1, Jan. 2023, doi: 10.3390/electronics12010228.
[7]  A. Harun and O. Brilian Kharisma, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode You Only Look Once untuk Mendeteksi Rokok,” 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5409.
[8]  N.  Eka  Budiyanta  et  al.,  “Sistem  Deteksi  Kemurnian  Beras  berbasis  Computer  Vision  dengan  Pendekatan  Algoritma YOLO,” vol. 6, no. 1, 2021.
[9]  J.  Yao,  J.  Qi,  J.  Zhang,  H.  Shao,  J.  Yang,  and  X.  Li,  “A  real-time  detection  algorithm  for  kiwifruit  defects  based  on yolov5,” Electronics (Switzerland), vol. 10, no. 14, Jul. 2021, doi: 10.3390/electronics10141711.
[10] B. Xu, X. Cui, W. Ji, H. Yuan, and J. Wang, “Apple Grading Method Design and Implementation for Automatic Grader Based on Improved YOLOv5,” Agriculture (Switzerland), vol. 13, no. 1, Jan. 2023, doi: 10.3390/agriculture13010124.
[11] P. Li, J. Zheng, P. Li, H. Long, M. Li, and L. Gao, “Tomato Maturity Detection and Counting Model Based on MHSA- YOLOv8,” Sensors, vol. 23, no. 15, Aug. 2023, doi: 10.3390/s23156701.
[12] Y.  Li,  Q.  Fan,  H.  Huang,  Z.  Han,  and  Q.  Gu,  “A  Modified  YOLOv8  Detection  Network  for  UAV  Aerial  Image Recognition,” Drones, vol. 7, no. 5, May 2023, doi: 10.3390/drones7050304.
[13] J.  Terven  and  D.  Cordova-Esparza,  “A  Comprehensive  Review  of  YOLO:  From  YOLOv1  and  Beyond,”  Apr.  2023, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2304.00501
[14] M. Kukuh Isnaen and A. Stefanie, “IMPLEMENTASI RASPBERRY PI DALAM ALAT KLASIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN ARSITEKTUR YOLOv8 MENGGUNAKAN OFTALMOSKOP,”JATI, Vol. 7 No. 3 Juni 2023.
[15] Q.  Aini,  N.  Lutfiani,  H.  Kusumah,  and  M.  S.  Zahran,  “DETEKSI  DAN  PENGENALAN  OBJEK  DENGAN  MODEL MACHINE LEARNING: MODEL YOLO,”CESS, Vol 6, No.2 2021. doi: 10.24114/cess.y6i2.25840
[16] W.  Wu  et  al.,  “Application  of  local  fully  Convolutional  Neural  Network  combined  with  YOLO  v5  algorithm  in  small target  detection  of  remote  sensing  image,”  PLoS  One,  vol.  16,  no.  10  October,  Oct.  2021,  doi: 10.1371/journal.pone.0259283.
[17] H. Oki, K. Sugianto, M. Ayu, D. Widyadara, and A. B. Setiawan, “IMPLEMENTATION OF FACE RECOGNITION FOR ATTENDANCE USING YOLO V3 METHOD”, doi: 10.1924640.5.
[18] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” Jun. 2015, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1506.02640
[19] J. H. Sri Wisna et al., “Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan,” Jurnal Sustainable, vol. 09, no. 01, pp. 8–14, 2020.
[20] Z. Huang, J. Wang, X. Fu, T. Yu, Y. Guo, and R. Wang, “DC-SPP-YOLO: Dense connection and spatial pyramid pooling based YOLO for object detection,” Inf Sci (N Y), vol. 522, pp. 241–258, Jun. 2020, doi: 10.1016/J.INS.2020.02.067.