Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4434

## ANALISIS  PERBANDINGAN  ALGORITMA  CNN  DAN YOLO DALAM

## MENGIDENTIFIKASI KERUSAKAN JALAN
Nabila Khairunisa 1* ,  Carudin 2 , Asep Jamaludin 3 1,2,3 Universitas  Singaperbangsa  Karawang;  Jl.  HS.Ronggo  Waluyo,  Puseurjaya,  Telukjambe  Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 641177
Received: 25 Mei 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Convolutional Neural Network , You Only Look Once , Uji-T Berpasangan, Kerusakan Jalan.
Corespondent Email: 2010631170101@student.uns ika.ac.id
Abstrak. Jalan merupakan infrastruktur penting dalam kehidupan masyarakat yang memiliki peran dalam mendukung pertumbuhan ekonomi, mobilitas, dan konektivitas  antar  wilayah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan kinerja dua algoritma yaitu Convolutional Neural  Network (CNN) dan You Only  Look  Once  (YOLO),  dalam  mengidentifikasi  kerusakan  jalan.  Tiga variabel instrumen dievaluasi, yaitu waktu pelatihan, kecepatan deteksi, dan akurasi pengujian. Metode analisis yang digunakan adalah Uji-T Berpasangan dengan tingkat signifikansi alpha sebesar 0.05. Hasil pengujian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan dalam waktu pelatihan antara CNN dan YOLO (P-Value < alpha), yang mengindikasikan bahwa salah satu algoritma memerlukan waktu pelatihan yang lebih sedikit  daripada yang lain. Namun, tidak terdapat perbedaan signifikan dalam kecepatan deteksi maupun akurasi pengujian (P-Value > alpha) antara kedua algoritma. Temuan ini menunjukkan bahwa  meskipun  ada  perbedaan  dalam  waktu  pelatihan  antara  CNN  dan YOLO, keduanya memiliki kinerja yang setara dalam hal kecepatan deteksi dan akurasi pengujian dalam konteks pengidentifikasian kerusakan jalan. Oleh karena  itu,  pemilihan  antara  kedua  algoritma  ini  dapat  dipertimbangkan berdasarkan  faktor-faktor  lain  seperti  kebutuhan  spesifik  proyek  dan kemampuan komputasi yang tersedia.
Abstract. Roads are important infrastructure in people's lives that have a role in supporting economic growth, mobility, and connectivity between regions. This  research  aims  to  compare  the  performance  of  two  algorithms,  namely Convolutional Neural Network (CNN) and You Only Look Once (YOLO), in identifying road damage. Three instrument variables were evaluated, namely training time, detection speed, and testing accuracy. The analysis method used was the Paired T-Test with an alpha significance level of 0.05. The test results show that there is a significant difference in training time between CNN and YOLO  (P-Value  <  alpha),  which  indicates  that  one  algorithm  requires  less training time than the other. However, there was no significant difference in detection  speed  or  testing  accuracy  (P-Value  >  alpha)  between  the  two algorithms. This finding suggests that despite the difference in training time between  CNN  and  YOLO,  they  perform  equally  in  terms  of  detection  speed and testing accuracy in the context of road defect identification. Therefore, the selection  between  these  two  algorithms  can  be  considered  based  on  other factors  such  as  project-specific  requirements  and  available  computational capabilities.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Jalan  merupakan  infrastruktur  penting dalam  kehidupan  masyarakat  yang  memiliki peran dalam mendukung pertumbuhan ekonomi,  mobilitas,  dan  konektivitas  antar wilayah  [1].  Namun,  kerusakan  jalan  telah menjadi  masalah  di  banyak  negara.  Kategori kerusakan  jalan  tersebut  meliputi  jalan berlubang,  bergelombang,  retakan  atau  patah- patah  dan  permukaan  kasar  [2].  Berikut merupakan  grafik  mengenai  kondisi  jalan nasional per provinsi pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Kondisi Jalan Nasional Per Provinsi (Sumber: Kementerian PUPR (Buku Kondisi Jalan Nasional 2022))
Berdasarkan data tersebut, maka diperlukan pemantauan mengenai kondisi jalan yang  dapat  diaplikasikan  dengan  metode manual atau otomatis. Terdapat macam metode yang tersedia untuk mengidentifikasi kerusakan jalan  secara  otomatis,  diantaranya  yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan You Only  Look  Once  (YOLO).  Saat  ini  CNN merupakan  salah  satu  metode  deep  learning yang  mempunai  hasil  paling  relevan  dalam bidang  pengenalan  citra  [3].  CNN  merupakan model  jenis  Deep  Learning  yang  terinspirasi oleh  bagaimana  manusia  memahami  dunia visual, dan model ini mampu digunakan untuk menganalisis  data  gambar  [4].  Sedangkan metode YOLO sendiri juga merupakan sebuah model  dalam  deep  learning  yang  digunakan untuk  mendeteksi  objek  dalam  gambar  dan video secara real-time [5].
Penelitian  algoritma  YOLO  mengenai “Deteksi  Kendaraan  dengan  Metode  YOLO” menjelaskan bahwa YOLO cenderung kesulitan mendeteksi  objek  kecil  atau  objek  yang
memiliki  proporsi  yang  sangat  kecil  dalam gambar.  Selain  itu,  YOLO  memiliki  kinerja yang kurang baik jika gambar memiliki resolusi rendah atau detail yang kurang jelas [6].
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, metode CNN dan YOLO memiliki kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing. CNN  terkenal  karena  kemampuannya  dalam mengekstrak fitur hierarkis dari gambar, namun membutuhkan data pelatihan besar dan sumber daya  komputasi  yang  besar.  YOLO  dikenal karena  kemampuannya  dalam  deteksi  objek real-time,  terutama  pada  perangkat  terbatas, namun  sering  kurang  presisi  dalam  deteksi objek  yang  berdekatan  atau  dalam  kondisi pencahayaan ekstrem.
Dibalik  kelebihan  dan  kekurangan metode  CNN  dan  YOLO  dapat  dikatakan bahwa kedua algoritma tersebut berhasil dalam mengidentifikasi objek, terutama
mengidentifikasi  kerusakan  jalan.  Oleh  sebab itu,  pada  penelitian  sekarang  akan  membahas mengenai analisis perbandingan kedua
algoritma tersebut. Dimana, analisis perbandingan penting dilakukan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan masing- masing  algoritma  yang  dapat  mempengaruhi kinerja  aplikasi  identifikasi  kerusakan  jalan. Perbandingan  ini  dapat  membantu  dalam menentukan algoritma yang paling tepat untuk digunakan  dalam  suatu  aplikasi  tertentu. Metode yang akan digunakan dalam membandingkan kedua algoritma tersebut yaitu Uji-T  Berpasangan  dengan  beberapa  variabel seperti  kecepatan  deteksi,  hasil  akurasi,  dan waktu pelatihan.
Dalam konteks membandingkan dua algoritma, uji-T berpasangan dapat diterapkan untuk mengukur apakah  terdapat  perbedaan  signifikan  antara kinerja  kedua  algoritma  tersebut.  Dengan adanya  penelitian  ini  diharapkan  mampu berkontribusi  bagi  penelitian  ilmiah  dan memperluas  pemahaman  tentang  algoritma.
Penelitian  ini  juga  dapat  dijadikan  sebagai referensi penelitian selanjutnya untuk mengembangkan model terhadap deteksi objek.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Spesifikasi Hardware Spesifikasi hardware mempengaruhi kinerja  dan  kemampuan  sistem  komputer. Komponen  seperti  prosesor,  RAM,  dan penyimpanan memengaruhi kecepatan pemrosesan data, kapasitas untuk menjalankan aplikasi,  dan  kemampuan  untuk  menangani tugas  yang  kompleks.  Keberhasilan  sebuah program  atau  aplikasi  juga  dapat  dipengaruhi oleh  kecocokan  antara  spesifikasi  hardware yang  digunakan  dan  kebutuhan  program  yang dirancang. Spesifikasi hardware yang
digunakan dalam penelitian yaitu: System Model Acer Aspire A514-54 Operating System Windows 11 64-bit BIOS V1.33 Processor 11 th Gen Intel® Core™ i5-1135G  @  2.40GHz (8 CPUs), ~2.4GHz Memory 8192MB RAM Page File 10768MB used, 5184MB available Tabel 1 Spesifikasi Hardware

## 2.2. Computer Vision
Computer vision merupakan bidang ilmu komputer  yang  berfokus  pada  pengembangan algoritma  dan  teknologi  yang  memungkinkan komputer  memahami  informasi  visual  dari dunia  fisik.  Dalam  konteks  computer  vision, informasi  visual  dapat  berasal  dari  berbagai sumber, seperti gambar, video, citra medis, data sensor optik, dan lainnya [7]. Computer vision bertujuan untuk meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision). Visual manusia sangat kompleks dengan menggunakan indera penglihatan untuk melihat sesuatu, dan gambar yang  mereka  lihat  dikirim  ke  otak  untuk ditafsirkan, sehingga manusia dapat memahami apa yang dilihat.

## 2.3. Deep Learning
Deep  Learning  merupakan  salah  satu subbidang  dalam  Machine  Learning  yang berfokus  pada  penggunaan  neural  networks dengan banyak lapisan (deep neural networks) dalam  memproses  data  [8].  Pada  umumnya deep  learning  memiliki  struktur  jaringan  yang sama  dengan  neural  network,  yaitu  tersusun atas input layer, hidden layer, dan output layer. Deep  learning  memiliki  aturan  umum    yang
lebih  banyak  lapisan  daripada  neural  network, oleh  karena  itu  disebut  deep.  Salah  satu kemungkinan  deep  learning  adalah  mengganti fungsi  manual  dengan  algoritma  yang  efisien untuk  pembelajaran  Hirarkis  Unsupervised, Semi-Supervised Feature Learning, dan Hierarchical Feature Extraction  [9]. Perbedaan mengenai Machine learning dan Deep learning dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2 Machine Learning vs Deep Learning

## 2.4. Convolutional Neural Network
CNN merupakan salah satu metode deep learning yang mempunyai hasil pengembangan dari  Multilayer  Perceptron  yang  dibuat  untuk melakukan  pengolahan  data  ke  bentuk  dua dimensi,  seperti  gambar,  video,  dan  suara  [2]. Teknik  CNN  terinspirasi  dari  cara  manusia menghasilkan  persepsi  visual  dan  biasa digunakan  pada  data  gambar  (Nyoman  et  al., n.d.). Pada dasarnya CNN merupakan pengembangan  dari  metode  Artificial  Neural Network  (ANN)  konvensional.  Pada  ANN terdapat  tiga  sampai  empat  layer,  sedangkan CNN  terdiri  hingga  ratusan  layer.  CNN memiliki  kemampuan  feature  learning  lebih baik  daripada  metode  yang  lainnya.  Pada Gambar  3  dibawah  ini  dapat  dilihat  mengenai alur  dari  proses  CNN  dalam  melakukan pengolahan citra.
Gambar 3 Arsitektur Model CNN Menurut [10] terdapat beberapa parameter yang digunakan  dalam  algoritma  CNN,  diantaranya yaitu:
1. Epoch:  jumlah  iterasi  dari  proses  pelatihan model  pada  data  training.  Semakin  banyak epoch, semakin baik model akan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
mempelajari data dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
2. Activation Function: fungsi yang mengubah output  dari  setiap  neuron  dalam  jaringan saraf  buatan.  Fungsi  ini  memungkinkan jaringan  saraf  untuk  mempelajari  pola kompleks dalam data.
3. Loss  Function:  berfungsi  untuk  mengukur seberapa  jauh  prediksi  model  dari  nilai sebenarnya. Tujuannya adalah untuk meminimalkan ukuran jarak ini.
4. Optimizer: algoritma yang digunakan untuk menemukan  nilai  parameter  model  yang meminimalkan  fungsi  kerugian.  Contoh optimizer  termasuk  SGD,  Adam,  dan RMSprop.

## 2.5. You Only Look Once
YOLO  (You  Only  Look  Once)  adalah sebuah metode dalam bidang komputer visi dan pengenalan objek yang digunakan untuk deteksi objek dalam gambar dan video secara real-time [11].  Keunggulan  utama  dari  YOLO  adalah kemampuannya untuk mendeteksi objek dengan  cepat  dan  akurat  dalam  satu  proses sekaligus. Dalam model YOLO, dapat memproses  gambar  hingga  45  FPS,  bahkan dengan  versi  jaringan  saraf  yang  lebih  kecil, Fast  YOLO,  mereka  dapat  memproses  hingga 155  FPS  dan  menjadi  salah  satu  algoritma tercepat dalam perbandingan algoritma pendeteksian real-time yang berada jauh di atas metode-metode  non  realtime  seperti  Fast  R- CNN  dan  Faster  R-CNN  yang  hanya  berkisar 0.5 FPS dan 7 FPS [12].
YOLO memiliki struktur yang terdiri dari 24 lapisan konvolusi dan 4 lapisan max pooling, serta  2  lapisan  yang  sepenuhnya  terhubung (fully  connected).  Dalam  beberapa  lapisan konvolusi, YOLO menggunakan lapisan
reduksi 1x1 sebagai alternatif untuk mengurangi  kedalaman  peta  fitur  [11].  Joseph Redmon pertama kali memperkenalkan arsitektur  YOLO,  yang  diilustrasikan  dalam Gambar 2.4.
Menurut [13], algoritma YOLO v8 menggunakan beberapa parameter:
1. Batch  Size:  Jumlah  data  yang  digunakan dalam satu iterasi pelatihan, memungkinkan model  diperbarui  setelah  melihat  sejumlah kecil data.
2. Filter:  Alat  untuk  memindai  data  dan mengekstraksi  fitur-fitur  tertentu.  Lebih banyak  filter  dapat  menemukan  lebih banyak  fitur,  tetapi  memperpanjang  waktu pelatihan.
3. Learning Rate: Mengontrol besarnya perubahan  bobot  model  pada  setiap  iterasi. Learning rate tinggi menyebabkan perubahan  besar,  sementara  learning  rate rendah menyebabkan perubahan kecil.
4. Max  Batches:  Batas  jumlah  data  yang digunakan  untuk  melatih  model.  Pelatihan berhenti setelah mencapai batas ini.
5. Confidence Threshold: Menentukan seberapa yakin model terhadap prediksinya. Threshold  tinggi  menghasilkan  prediksi lebih akurat, tetapi lebih sedikit prediksi.

## 2.6. Uji-T Berpasangan
Uji-t  berpasangan  merupakan  teknik yang  digunakan  untuk  melakukan  pengujian hipotesis  pada  data  yang  berkaitan  satu  sama lain. Data berpasangan merujuk pada situasi di mana  satu  objek  penelitian  mengalami  dua perlakuan yang berbeda [14]. Uji-t berpasangan digunakan untuk membandingkan dua pengukuran yang diambil pada kelompok yang sama dan digunakan untuk menentukan apakah ada  perbedaan  antara  dua  kondisi  dalam kelompok  yang  sama.  Ketika  membandingkan dua algoritma, uji-t berpasangan dapat digunakan  untuk  menentukan  apakah  kinerja kedua  algoritma  berbeda  pada  dataset  yang diberikan. Berikut rumus uji-t berpasangan:
𝑡 ℎ𝑖𝑡 = 𝐷 𝑆𝐷/√𝑛 ……………….….. (1)
Dengan
𝑆𝐷 = √𝑣𝑎𝑟 ..………………...… (2)
𝑣𝑎𝑟(𝑠 2 ) = 1 𝑛−1 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥) 2 𝑛 𝑖=1 …. (3) Keterangan: t =  nilai t hitung D =  rata-rata selisih pegukuran 1 dan 2 SD  =  Standar deviasi selisih pengukuran 1 dan 2
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
n =  Jumlah sampel
Interpretasi:
1. Untuk menginterpretasikan uji t-test terlebih dahulu harus menentukan:
- Nilai signifikan α
- DF (Degree of Freedom) = N – k, khusus untuk uji-t berpasangan df = N - 1
2. Bandingkan nilai thit dengan ttab=α;n-1
3. Apabila:
- thit > ttab : berbeda secara signifikan (H0 ditolak)
- thit < ttab : tidak berbeda secara signifikan (H0 diterima)

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu membandingkan  dua  algoritma  dengan  dataset yang  sama.  Alur  dari  metode  tersebut  dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 5 Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan dataset merupakan tahapan awal  dalam  proses  pengembangan  model deteksi objek. Dataset ini diambil dari berbagai sumber, sudut pandang, dan dalam kondisi yang berbeda-beda.  Gambar  6  dan  7  menunjukkan mengenai  pengumpulan  dataset  pada  setiap kategorinya.
Gambar 6 Dataset Jalan Berlubang
Gambar 7 Dataset Jalan Retak

## 3.2. Pembagian Dataset
Pembagian dataset merupakan salah satu hal  penting  untuk  memastikan  model  dapat mempelajari  data  dengan  baik  saat  melakukan testing  di  situasi  dunia  nyata.  Dataset  dibagi menjadi  training,  validation,  dan  testing. Dengan  membagi  dataset,  model  dapat mempelajari  variasi  data  dan  menghasilkan prediksi  yang  akurat.  Beberapa  teknik  partisi dataset  seperti  berikut,  90:10,  80:20,  dan 70:20:10.  Pada  penelitian  ini  dataset  dibagi menjadi  80%  untuk  training,  20%  untuk validation dan untuk testing menggunakan data di luar dari data tersebut pada gambar 8.

## Gambar 8 Pembagian Dataset

## 3.3. Implementasi Model CNN
1. Resize Image Tahap  ini  bertujuan  untuk  melakukan standarisasi  dengan mengubah  skala  pixel  tiap gambar  agar  memiliki  ukuran  yang  sama.  Hal tersebut karena gambar akan dijadikan sebagai input  model  yang  akan  dilatih.  Model  akan menerima input gambar dengan ukuran tertentu,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
oleh  karena  itu  diperlukan  adanya  penentuan ukuran  gambar  untuk  seluruh  dataset  seperti Gambar berikut:
451 x 300 300 x 300 Gambar 9 Penerapan Resize Image

## 2. Augmentasi
Augmentasi  dataset  dilakukan  dengan mengubah  data  pelatihan  yang  sudah  ada sebagai bagian dari proses augmentasi dataset.
Tujuan  dari  augmentasi  dataset  ini  adalah mengurangi
kemungkinan terjadinya overfitting, di mana model cenderung menghafal dataset secara berlebihan. Beberapa teknik  augmentasi  diantaranya  yaitu  rotation range,  width  shift  range,  height  shift  range, horizontal  flip,  vertical  flip,  shear  range,  dan zoom range.
Gambar 10 Penerapan Augmentasi
3. Feature Extraction Setelah melalui langkah preprocessing data, langkah berikutnya adalah melakukan ekstraksi fitur pada citra. Proses ini melibatkan dua tahap, di mana pertama-tama dilakukan ekstraksi citra dengan  memanfaatkan  data  augmentasi  dari data  pelatihan  dan  data  validasi.  Selanjutnya, disusunlah  komposisi  ukuran  citra  yang  akan diterapkan pada model CNN. Dalam penelitian ini,  ukuran  citra  yang digunakan  adalah  128 x 128. Untuk implementasinya dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11 Penerapan Feature Extraction

## 4. Evaluasi Model
Berikut  Gambar  12  akurasi  training  dan validation pada algoritma CNN.
Gambar 12 Akurasi Training & Validation Grafik diatas menunjukkan akurasi pelatihan  dengan  warna  biru  dan  validasi dengan  warna  oranye  pada  model  Machine Learning  setiap  epoch.  Keduanya  dimulai  dari 0,5  dan  meningkat  seiring  waktu.  Akurasi pelatihan  mencapai  puncak  sekitar  0,9  pada epoch 25, sementara validasi mencapai puncak sekitar 0,8 pada epoch 15. Kesenjangan validasi adalah ukuran generalisasi model. Dalam kasus ini,  kesenjangan  relatif  kecil,  menunjukkan model  tidak  terlalu  overfitting,  tetapi  perlu observasi  lebih  lanjut.  Secara  keseluruhan, model belajar dengan baik, tapi masih ada ruang untuk  perbaikan.  Evaluasi  pada  dataset pengujian  akan  memberikan  gambaran  yang lebih jelas.
Berikut  Gambar  13  loss  training  dan validation pada algoritma CNN.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Nabila  dkk
Gambar 13 Loss Training & Validation
Grafik  diatas  memperlihatkan  loss  training dan  loss  validation  model  ML  pada  setiap epoch. Loss training (biru) awalnya lebih tinggi dari loss validation (oranye), namun keduanya menurun seiring bertambahnya epoch. Training loss  menurun  lebih  cepat,  menandakan  model memperbaiki  akurasinya  dari  data  pelatihan. Namun, setelah  sekitar  epoch  15, training  loss mulai meningkat lagi, sementara validation loss terus  menurun, menunjukkan  overfitting.  Titik ini, disebut titik siku, menandakan waktu yang tepat untuk menghentikan pelatihan agar model tidak  overfitting  pada  data  baru.  Meskipun model  mungkin  sedikit  overfitting,  coba tambahkan  beberapa  epoch  lagi  dengan  hati- hati.

## 3.4. Implementasi Model YOLO
1. Labeling Pada tahap ini dilakukan labeling image JPG yang  diubah  ke  dalam  format  TXT  yang merupakan  proses  menandai  atau  memberi anotasi  pada  image  untuk  menunjukkan  lokasi atau  batasan  dari  objek  tertentu  di  dalamnya. Dalam  konteks  identifikasi  objek,  label  ini seringkali mencakup informasi mengenai lokasi dan  ukuran  dari  objek  yang  diidentifikasi. Secara  khusus  dalam  format  TXT  yang digunakan  untuk  pelabelan  image,  setiap  baris pada file TXT biasanya berisi informasi tentang satu  objek,  termasuk  kelas  objek,  koordinat pusat,  dan  dimensi  (lebar  dan  tinggi)  objek. Format  ini  akan  digunakan  dalam  algoritma YOLO (You Only Look Once). Contoh format label dalam file TXT bisa dilihat pada Gambar 4.10.
Gambar 14 Penerapan Labeling

## 2. Initialize YOLO Model
Tahap  ini  melibatkan  pembuatan  model deteksi  objek  YOLO  dan  menginisialisasi berbagai  parameter  dan  bobot  model  tersebut. Inisialisasi  terjadi  saat  akan  membuat  objek model  dari  suatu  library  atau  framework  yang menyediakan implementasi YOLO. Pada kasus ini  digunakan  YOLO  v8  sebagai  model  untuk identifikasi,  dimana  model  tersebut  di  import dari  ultralytics  yang  merupakan  perpustakaan (library)  sumber  terbuka  yang  menyediakan implementasi  YOLO  yang  kuat  dan  mudah digunakan.  Untuk  mengimport  model  YOLO v8  dapat  menggunakan  script  pada  Tabel  2 berikut.
Script Keterangan !pip install ultralytics -q Menginstall library ultralytics melalui manajer  paket  Python “pip”. From ultralytics import YOLO Import  model  YOLO dari  library  ultralytics dengan membuat instance dari kelas YOLO. Model = YOLO(“yolov8m.pt”) Membuat  objek  model YOLO v8 yang didalamnya sudah berisikan parameter dan arsitektur model.
Tabel 2 Script Import Model YOLO v8
3. Create Data.yaml File  data.yaml  berfungsi  sebagai  file konfigurasi  untuk  melatih  model  YOLO menggunakan  library  Ultralytics.  File  ini menyimpan  informasi  penting  terkait  dataset pelatihan  dan  konfigurasi  pelatihan.  Untuk membuat data.yaml perlu menggunakan perintah  shell  '!touch  data.yaml'.  Dimana nantinya  untuk  isi  dari  file  Data.yaml  tersebut dapat dilihat pada gambar 15.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Train:
/content/drive/MyDrive/Skripsheet/Dataset YOLO/Training
val:
/content/drive/MyDrive/Skripsheet/Dataset YOLO/Validation nc: 2 names: [“Pothole”, “Crack”] Gambar 15 Penerapan Create Data.yaml

## 4. Evaluasi Model
Grafik  pada  Gambar  4.16  di  bawah merupakan  hasil  eksperimen  untuk  melatih kinerja model pembelajaran mesin untuk tugas deteksi objek pada algoritma YOLO.

## Gambar 16 Hasil Eksperimen Model YOLO
Pada  grafik  diatas  menjelaskan  bahwa sumbu  X  menunjukkan  epoch,  atau  jumlah iterasi  pelatihan  yang  telah  dilakukan  model. Sumbu  Y  menunjukkan  nilai  dari  beberapa metrik  kinerja.  Grafik  tersebut  dibagi  menjadi dua  bagian,  yaitu  grafik  untuk  data  pelatihan (train) dan grafik untuk data pengujian (val).
Pada  grafik  pelatihan,  kita  dapat  melihat bahwa  nilai  loss  untuk  semua metrik  menurun seiring  dengan  bertambahnya  epoch.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  deteksi  objek tersebut  semakin  akurat  dalam  mendeteksi objek seiring dengan bertambahnya jumlah data pelatihan.
Pada  grafik  pengujian,  kita  dapat  melihat bahwa  nilai  mAP50  dan  mAP50-95  untuk model  deteksi  objek  tersebut  terus  meningkat seiring  dengan  bertambahnya  epoch.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  tersebut  semakin baik  dalam  mendeteksi  objek  pada  data pengujian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Metrik Perbandingan
Metrik  perbandingan  digunakan  dalam mengukur  efektivitas  maupun  kinerja  suatu algoritma  pada  sistem  yang  dibuat.  Terdapat beberapa  metrik  evaluasi  yang  digunakan dalam penelitian ini, yaitu:
1. Waktu Pelatihan
Waktu  training  yaitu  total    waktu  yang diperlukan  untuk  melatih  model  pada  data training.  Semakin  cepat  waktu  training,  maka akan semakin bagus dalam pengembangan dan pemeliharaan  model.  Waktu  training  dapat dipengaruhi  oleh  kompleksitas  model,  jumlah data training, dan spesifikasi hardware.
Epoch CNN (s) YOLO (s) 1 221 70 2 110 25.64 3 106 23.92 4 109 24.03 5 112 23.69 6 109 23.47 7 108 24.27 8 106 24.63 9 108 23.47 10 116 23.80 11 105 23.47 12 107 24.27 13 105 24.03 14 108 23.47 15 114 23.80 16 106 24.03 17 107 23.69 18 105 23.58 19 106 23.80 20 116 23.69 21 108 26.59 22 107 23.36 23 109 23.47 24 106 23.58 25 113 24.27 26 109 23.58 27 110 23.58 28 110 23.58 29 109 23.69 30 109 23.47 Total 3374 s 763.92 s Menit 56.23 Menit 12.73 Menit
Tabel 3 Waktu Pelatihan pada Setiap Epoch
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2. Kecepatan Deteksi
Kecepatan  deteksi  digunakan  untuk mengukur  seberapa  cepat  model  dalam mengenali    objek,  pola,  atau  fitur  dalam gambar.  Pada  matrik  ini,  respon  cepat sangat  diperlukan  dalam  mendeteksi. Kecepatan  deteksi  dapat  dipengaruhi  oleh kompleksitas  model,  ukuran  masukan gambar, dan spesifikasi hardware.
No Gambar CNN (s) YOLO v8 (s) 1 1 1 2 2 1 3 2 1 4 2 2 5 1 2 6 1 1 7 1 1 8
2 1 9
2 2
10 1 2 Total 17 s 14 s Tabel 4 Kecepatan Deteksi pada setiap Objek Pengujian
3. Akurasi Pengujian Akurasi  prediksi  yaitu  perbandingan  antara jumlah prediksi yang benar dengan total jumlah sampel. Memberikan gambaran seberapa bagus model  dapat  menghasilkan  hasil  yang  benar. Akurasi  berguna  dalam  banyak  kasus,  tetapi bisa  kurang  efektif  pada  distribusi  kelas  yang tidak seimbang.
Gambar CNN YOLO Dete ksi Akur asi Dete ksi Akur asi Ya 100% Ya 98% Ya 99.9 % Ya 90% Ya 99.92 % Ya 85% Ya 72.69 % Ya 92% Ya 99.12 % Ya 100% Ya 99.99 % Ya 94% Ya 99.50 % Ya 98%
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Ya 100% Ya 99% Ya 98.03 % Ya 100% Ya 99.94 % Ya 100% Total 969.0 9 956 Tabel 4 Hasil Akurasi pada setiap Objek Pengujian 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐶𝑁𝑁 =   ( 10
969.09 ) × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐶𝑁𝑁 =  𝟗𝟔. 𝟗%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑌𝑂𝐿𝑂 =   ( 10 956 ) × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑌𝑂𝐿𝑂 = 𝟗𝟓. 𝟔%

## 4.2. Perbandingan Kinerja Uji-T
Pengujian  dilakukan  dengan  Uji-T Berpasangan  berbasis  python  sebagai  bahasa pemrograman yang akan digunakan. Pengujian hipotesis ini dilakukan untuk menguji ada atau tidaknya perbedaan antara algoritma CNN dan YOLO dalam mengidentifikasi kerusakan jalan. Berikut  adalah  hasil  uji  hipotesis  dengan menggunakan  uji-t  berpasangan  pada  kinerja algoritma CNN dan YOLO.
1. Waktu Pelatihan
Berikut  merupakan  grafik  perbandingan waktu pelatihan (training) pada algoritma CNN dan  YOLO  dalam  mengidentifikasi  kerusakan jalan,  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.17, dimana  terdapat  perbedaan  waktu  pelatihan yang sangat signifikasi antara kedua algoritma tersebut.
Gambar 17 Grafik Perbandingan Waktu
Pelatihan CNN dan YOLO
Berikut  merupakan  hasil  perbandingan kinerja pada waktu pelatihan dengan menggunakan Uji-T berpasangan, pada Tabel 5. Hasil Uji Nilai Alpha 0.05 Statistik T 38.213620970705904 P-Value 2.3313124186271488e -26 Tabel 5 Perbandingan Kinerja pada Waktu Pelatihan Pada pengujian Uji-T, peneliti
menggunakan  alpha  sebesar  0.05.  Alpha tersebut  digunakan  untuk  membantu  peneliti dalam mengambil keputusan tentang signifikansi statistik dari perbedaan antara dua algoritma.  Untuk  Statistik  T  didapatkan  nilai sebesar  38.213620970705904.  Nilai  tersebut mengukur  seberapa  besar  perbedaan  rata-rata antara  dua  sampel.  Statistik  T  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  perbedaan  antara  waktu training kedua algoritma tersebut cukup besar. Dari hasil Uji-T pada tabel diatas menunjukkan bahwa
P-Value
< alpha
(2.3313124186271488e-26  <  0.05),  dimana perbedaan  pada  waktu  training  signifikan  dan menunjukkan bahwa pengujian menolak hipotesis  0  (H0).  P-value  adalah  probabilitas untuk  mendapatkan  hasil  uji  lebih  ekstrim secara acak jika hipotesis 0 benar. P-value yang sangat  rendah,  seperti  2.3313124186271488e- 26  menunjukkan  bahwa  kecepatan  training algoritma  YOLO  jauh  lebih  cepat  daripada algoritma CNN.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2. Kecepatan Deteksi Pada  kecepatan  deteksi,  waktu  yang diperlukan  kedua  algoritma  untuk  mendeteksi objek  terbilang  cukup  cepat  dan  hanya membutuhkan  waktu  satu  sampai  dua  detik saja.  Perbedaan  antara  algoritma  CNN  dan YOLO  tidak  signifikan  seperti  grafik  pada Gambar 18, berikut.
Gambar 18 Grafik Perbandingan Kecepatan Deteksi CNN dan YOLO
Berikut  merupakan  hasil  perbandingan kinerja pada kecepatan deteksi dengan menggunakan  Uji-T  berpasangan,  pada  Tabel 4.15. Hasil Uji Nilai Alpha 0.05 Statistik T 0.4285714285714286 P-Value 0.6783097418055797 Tabel 6 Perbandingan Kinerja pada Kecepatan Deteksi
Pada  pengujian  digunakan  nilai  alpha sebesar  0.05  yang  memberikan  suatu  trade-off yang umumnya dianggap wajar antara sensitivitas dan spesifisitas uji statistik. Statistik T  dari  perbandingan  kecepatan  deteksi menghasilkan nilai
sebesar 0.4285714285714286.  Dimana  dengan  nilai yang  rendah  menunjukkan  bahwa  perbedaan antara kecepatan deteksi dua algoritma tersebut relatif kecil. Sedangkan untuk P-Value dengan nilai  sebesar  0.6783097418055797  atau  P- Value  >  alpha.  Dengan  P-Value  yang  cukup tinggi, maka pengujian menerima hipotesis nol (H0).  Artinya,  dalam  konteks  kecepatan deteksi, hasil uji tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan antara dua algoritma yang diuji.
3. Akurasi Pengujian Pada  pengujian,  terdapat  10  objek  untuk dilakukan  pengujian  pada  masing-masing algoritma.  Kedua  algoritma  cukup  baik  dalam mendeteksi  objek,  hal  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 19. Akurasi pada setiap pengujian dapat  dikatakan  sangat  bagus  karena  dapat mendeteksi  hingga  100%.  Perbedaan  akurasi antara  algoritma  CNN  dan  YOLO  juga  tidak terlalu signifikan.
Gambar 19 Grafik Perbandingan Akurasi Pengujian CNN dan YOLO
Berikut  merupakan  hasil  perbandingan kinerja pada akurasi pengujian dengan menggunakan  Uji-T  berpasangan,  pada  Tabel
4.16. Hasil Uji Nilai Alpha 0.05 Statistik T 0.46147441328117766 P-Value 0.6554087075248882 Tabel 7 Perbandingan Kinerja pada Akurasi
Pengujian
Uji-T  pada  akurasi  pengujian  dilakukan dengan menggunakan nilai alpha sebesar 0.05, yang  merupakan  standar  yang  umumnya diterima dan memperhitungkan secara seimbang  sensitivitas  dan  spesifisitas  uji statistik. Statistik T untuk perbandingan akurasi pengujian menghasilkan nilai sebesar 0.46147441328117766,  menunjukkan  bahwa perbedaan  antara  kecepatan  deteksi  kedua algoritma  tersebut  relatif  kecil.  Selain  itu,  P-
Value yang diperoleh sebesar
0.6554087075248882,  atau  lebih  besar  dari alpha. Dengan nilai P-Value yang cukup tinggi,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
pengujian  menerima  hipotesis  0  (H0),  yang mengindikasikan  bahwa  tidak  ada  perbedaan yang signifikan dalam akurasi pengujian antara kedua  algoritma  yang  diuji.  Dapat  dikatakan bahwa  kedua  algoritma  memiliki  performa yang serupa dalam konteks akurasi objek yang diuji.

## 4.3. Pembahasan
1. Waktu Pelatihan Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  P-
Value untuk waktu pelatihan sebesar 2.3313124186271488e-26 dengan alpha sebesar 0.05, yang berarti P-Value < 0.05. Hal ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan yang  sangat  signifikan  pada  waktu  pelatihan antara  algoritma  CNN  dan  YOLO.  Dengan demikian,  menunjukkan  bahwa  pengujian menolak  hipotesis  0  (H0),  dimana  H0  yaitu tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara kedua algoritma tersebut. Temuan ini menegaskan bahwa kecepatan pelatihan algoritma  YOLO  secara  konsisten  lebih  cepat dibandingkan algoritma CNN.
2. Kecepatan Deteksi
Dalam  analisis  kecepatan  deteksi  dengan alpha  sebesar  0.05,  diperoleh  nilai  P-Value sebesar  0.6783097418055797,  atau  P-Value  > 0.05.  Dengan  nilai  P-Value  yang  tinggi tersebut,  pengujian  menerima  hipotesis  nol (H0)  yang  menunjukkan  bahwa  hasil  uji menemukan  perbedaan  yang  sangat  minim antara kedua algoritma yang diuji. Hal tersebut disebabkan karena perbedaan rata-rata kecepatan  deteksi  kedua  algoritma  hanya sebesar 0.3 second.
3. Akurasi Pengujian Untuk  akurasi  pengujian  menunjukkan bahwa P-Value > alpha, dengan alpha 0.05 dan P-Values  sebesar  0.6554087075248882.  Oleh karena itu, hasil pengujian menunjukkan bahwa hipotesis  nol  (H0)  diterima,  yang  menyatakan bahwa  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan dalam akurasi pengujian antara kedua algoritma yang diuji. Dengan demikian, dapat disimpulkan  bahwa  kinerja  kedua  algoritma
memiliki  kesamaan  dalam  hal  akurasi  deteksi objek  yang  diuji.  Hal  ini  didukung  oleh penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh (Amanda Putri et al., 2023), yang menunjukkan bahwa  kedua  algoritma  memiliki  tingkat akurasi yang sangat baik.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan eksperimen dan pengujian yang  telah  dilakukan,  terdapat  beberapa  point penting  yang  dapat  disimpulkan  diantaranya yaitu, Implementasi algoritma CNN memerlukan  waktu  pelatihan  sekitar  56.23 menit  untuk  30  epoch,  dengan  kecepatan deteksi mencapai 1.7 second per pengujian, dan mencapai akurasi rata-rata sebesar 96.9%.
Implementasi algoritma YOLO menunjukkan  waktu  pelatihan  singkat,  hanya sekitar  12.73  menit  untuk  30  epoch,  dengan kecepatan  deteksi  rata-rata  sebesar  1.4  second per  pengujian,  dan  akurasi  pengujian  rata-rata sebesar 95.6%.
Dalam  hasil  Uji-T  Berpasangan,  pada pengujian  waktu  pelatihan  terjadi  penolakan terhadap  H0,  artinya  terdapat  perbedaan  yang sangat  signifikan  antara  waktu  pelatihan algoritma  CNN  dan  YOLO.  Namun,  untuk kecepatan  deteksi  dan  akurasi  pengujian, temuan menunjukkan bahwa H0 diterima, yang artinya  tidak  ada  perbedaan  untuk  kecepatan deteksi  dan  akurasi  pengujian  antara  kedua algoritma tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan  dukungan  dan  motivasi  selama melakukan  penelitian  ini.  Tanpa  adanya dukungan  dan  motivasi  tersebut,  penulis  tidak dapat menyelesaikan penelitian sampai akhir.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Sasmito,  B.  H.  Setiadji,  and  R.  Isnanto, “Deteksi  Kerusakan  Jalan  Menggunakan Pengolahan  Citra  Deep  Learning  di  Kota Semarang,” TEKNIK , vol. 44, no. 1, pp. 7–14, May 2023, doi: 10.14710/teknik.v44i1.51908.
[2]  J. Rekayasa Sistem Komputer and F. H. MIPA Universitas Tanjungpura Jalan Hadari Nawawi Pontianak  Telp,  “Coding :  Jurnal  Komputer dan  Aplikasi  Agung  Wira  Mulia,  [2]  Ikhwan Ruslianto,  [3]  Dwi  Marisa  Midyanti  [1]  [2] [3].”
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
[3]  A. Riyandi, T. Widodo, S. Uyun, and U. Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta, “Classification  of  Damaged  Road  Images Using  the  Convolutional  Neural  Network Method  Klasifikasi  Pada  Citra  Jalan  Rusak Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network,” Jurnal  Informatika  dan  Teknologi Informasi , vol.  19, no. 2, pp. 147–158, 2022, doi: 10.31515/telematika.v19i2.6460.
[4]  N. Nyoman, C. Sumartha, G. Pasek, S. Wijaya, and  F.  Bimantoro,  “Klasifikasi  Citra  Lubang Pada  Permukaan  Jalan  Beraspal  Dengan Metode  Convolutional  Neural  Networks (Image  Classification  of  Potholes  on  Paved
Road Surfaces with the Convolutional Neural
Networks (CNN) Method).”
[5]  K. A. Baihaqi and Y. Cahyana, “Application of Convolution  Neural  Network  Algorithm  for Rice Type Detection Using Yolo v3,” 2021.
[6]  M. Fauzan Arif, A. Nurkholis, S. Laia, and P. Rosyani, “Deteksi Kendaraan Dengan Metode YOLO,” Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang  Keputusan ,  vol.  01,  no.  01,  2023, [Online].
Available:
https://jurnalmahasiswa.com/index.php/aidans pk
[7]  A.  Esteva et  al. ,  “Deep  learning-enabled medical  computer  vision,” npj  Digital Medicine , vol. 4, no. 1. Nature Research, Dec. 01, 2021. doi: 10.1038/s41746-020-00376-2.
[8]  Y.  Nurhadi,  D.  Iskandar  Mulyana,  and  Y. Akbar, “Klasifikasi Rumput Liar Menggunakan  Algoritme  Deep  Learning Dengan Dense Convolutional Neural
Network”.
[9]  C.  Janiesch,  P.  Zschech,  and  K.  Heinrich, “Machine  learning  and  deep  learning”,  doi: 10.1007/s12525-021-00475-2/Published.
[10]  N.  R.  Fauziyya,  “Metoda  Convolutional Neural  Network  (CNN)  untuk  Pendeteksi Tangga  pada  Alat  Pemandu  Arah  bagi Penyandang Tunanetra,” Telekontran : Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika  Terapan ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  145– 153, Apr. 2021,
doi: 10.34010/telekontran.v8i2.4709.
[11]  J.  H.  Sri  Wisna et  al. ,  “Jurnal  Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan,” vol. 09, no. 01, pp. 8–14, 2020.
[12]  I. M. D. Maleh, R. Teguh, A. S. Sahay, S. Okta, and M. P. Pratama, “Implementasi Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Object Detection  Sarang  Orang  Utan  Di  Taman Nasional Sebangau,” Jurnal Informatika , vol. 10,  no.  1,  pp.  19–27,  Mar.  2023,  doi: 10.31294/inf.v10i1.13922.
[13]  S. Amanda Putri, G. Ramadhan, Z. Alwildan, R.  Afriansyah,  and  P.  Manufaktur  Negeri
Bangka  Belitung,  “Perbandingan  Kinerja Algoritma  YOLO  Dan  RCNN  Pada  Deteksi Plat Nomor Kendaraan,” 2023.
[14]  D.  Hernikawati,  “Analisis  Dampak  Pandemi COVID-19  terhadap  Jumlah  Kunjungan  pada Situs E-Commerce di Indonesia Menggunakan Uji T Berpasangan,” Jurnal Studi Komunikasi dan Media , vol. 25, no. 2, p. 191, Dec. 2021, doi: 10.31445/jskm.2021.4389.