Abstrak—Indonesia adalah negara kepulauan terbesar di dunia yang memiliki kandungan kekayaan dan sumber daya alam laut yang  sangat  berlimpah.  Hal  ini  memicu  terjadinya  peristiwa seperti  illegal  fishing,  illegal  mining,  illegal  logging,  drugs trafficking  dan  people  smuggling  yang  menunjukkan  bahwa kurang  maksimalnya  pengawasan  wilayah  laut  Indonesia. Pesatnya perkembangan teknologi di bidang kecerdasan buatan mendorong  ditemukannya  deep  learning,  salah  satunya  yaitu metode  You  Only  Look  Once  (YOLO)  yang  dikembangkan dengan  algoritma  untuk  mendeteksi  sebuah  objek  secara realtime.  Dalam  penelitian  ini,  deteksi  tipe  kapal  dilakukan dengan  menggunakan  YOLOv3  dan  dievaluasi  dengan menghitung  nilai  Mean  Average  Precision  (mAP)  yang dibandingkan hasilnya dengan ground truth. Hasil deteksi tipe kapal  menggunakan  YOLOv3  dengan  k-means  anchor  box dapat  mengenali  tipe  kapal  pada  citra  satelit,  diperoleh  nilai mAP hingga 95,06% pada data training serta 50,41% pada data testing.
Kata  Kunci—Convolutionanl  Neural  Network,  Deep  Learning, K-Means Anchor Box, Mean Average Precision, Yolov3.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  merupakan  negara  kepulauan  terbesar  di dunia. Dua pertiga wilayah Indonesia merupakan perairan yang  luasnya  mencapai  5,8  juta  km²,  terdiri  dari  Zona Ekonomi  Eksklusif  (ZEE)  2,7  juta  km 2 dan  wilayah  laut teritorial  3,1  juta  km 2 .  Luas  wilayah  perairan  Indonesia tersebut telah diakui sebagai Wawasan Nusantara oleh United Nation  Convention  of  the  Law  of  the  Sea (UNCLOS)  pada tahun  1982  [1].  Bentangan  garis  pantai  Indonesia  dengan panjang 81.000 km 2 , menjadikan laut Indonesia dan wilayah pesisir Indonesia memiliki kandungan kekayaan dan sumber daya  alam  hayati  laut  yang  sangat  berlimpah,  seperti  ikan, terumbu karang, mutiara, mangrove, dan sebagainya. Namun, kondisi  ini  memicu  maraknya  kasus  pencurian  ikan  atau dengan  kata  lain  adanya  tindak  kejahatan  yang  terjadi  di perairan  Indonesia  yaitu illegal  fishing [2].  Selain  itu, kawasan laut Indonesia juga masih rawan terhadap peristiwa seperti illegal mining , illegal logging , drugs trafficking dan people  smuggling .  Presiden  Jokowi  telah  menetapkan  visi kemaritiman  yaitu  menjadikan  negara  Indonesia  sebagai Poros  Maritim  Dunia.  Mengingat  suatu  negara  dapat dikatakan sebagai Poros Maritim Dunia apabila salah satunya adalah  dapat  menjaga  sumber  daya  laut  dan  kedaulatan negaranya. Pengelolaan wilayah perairan Indonesia, terutama di  daerah  perairan  yaitu  perbatasan  yang  dikelola  dengan baik,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  kesejahteraan masyarakat Indonesia. Berdasarkan situasi yang terjadi, maka diperlukan suatu sistem baru yang dapat menutupi kelemahan ini yang dapat dilakukan dengan deteksi kapal menggunakan citra digital atau citra satelit.
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan  salah satu  metode deep  learning yang  terus  mengalami perkembangan.  Penelitian  sebelumnya  mengenai  penerapan CNN  pada  citra  telah  dilakukan  oleh  Alex  Krihevsky  pada tahun  2012  yang  terbukti  berhasil  mengungguli  metode machine  learning lainnya  yaitu Support  Vector  Machine (SVM) [3]. Algoritma You Only Look Once (YOLO) adalah sebuah  algoritma  yang  dikembangkan  untuk  mendeteksi sebuah  objek  secara realtime dengan  akurasi  yang  cukup baik.  Sistem  pendeteksian  yang  dilakukan  adalah  dengan menggunakan repurpose  classifier atau localizer untuk melakukan  deteksi.  Sebuah  model  diterapkan  pada  sebuah citra di beberapa lokasi dan skala. Daerah dengan citra yang diberi score paling  tinggi  akan  dianggap  sebagai  sebuah pendeteksian  [4].  Sumber  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data remote  sensing pada  citra  satelit berukuran  768×768 pixel sebagai  data  penelitian  yang diunduh  dari Website OneAtlas  Sand box “ Ships  Detection Machine  Learning  Dataset ”. Penelitian sebelumnya dengan sumber  data  yang  sama,  digunakan  data  berjumlah  10.000 citra yang diambil secara random, digunakan 2 kategori yaitu kapal dan non kapal dengan menggunakan beberapa metode machine  learning ( Naive  Bayes,  Linear  Discriminant Analysis,  K-Nearest  Neighbors,  Random  Forest,  Support Vector  Machine )  dan deep  learning ( Convolutional  Neural Networks ), pada metode machine learning diperoleh hasil

## Deteksi Kapal di Laut Indonesia Menggunakan YOLOv3
Adam Fahmi Fandisyah, Nur Iriawan dan Wiwiek Setya Winahju Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nur_i@statistika.its.ac.id
I
Gambar 1. Performa YOLOv3.
Gambar 2. Plot K-means Hyperparameter Anchor Box.
terbaik dengan metode Random Forest yang memiliki hasil akurasi sebesar 93%, sedangkan untuk metode deep learning dengan  menggunakan Convolutional  Neural  Networks diperoleh akurasi sebesar 94%.
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode YOLOv3 sebagai  metode  untuk  ekstraksi  fitur  pada  citra.  Penulis mengajukan  penggunaan deep  learning dengan  arsitektur YOLOv3  dalam  mendeteksi  posisi  suatu  kapal  pada  citra satelit  sehingga  dapat  dilakukan  pendeteksian  kapal  secara realtime .  Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini adalah memperoleh model asitektur terbaik YOLOv3 dalam melakukan  deteksi  kapal  dan  tipe  kapal  serta  mendapatkan performa  pendeteksian  keberadaan  kapal  pada  citra  satelit dengan  teknik deep  learning terutama  dengan  arsitektur YOLOv3, dengan memperoleh nilai loss dan nilai mAP dari data training serta  hanya  nilai  mAP  dari  data testing pada deteksi  kapal.  Diharapkan  cara  ini  mampu  menutupi kelemahan  dari  sistem  VMS  yang  telah  ada  dan  dapat membantu  petugas  Angkatan  Laut  untuk  meningkatkan keamanan di perbatasan perairan Indonesia tanpa harus selalu melakukan pengawasan wilayah perbatasan tersebut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Citra Digital
Citra  digital  adalah  data  digital  pada  komputer  yang merepresentasikan  sebuah  citra.  Sebuah  citra  yang  diwakili oleh f ( a , b ) berbentuk matriks yang terdiri dari A baris dan B kolom,  dimana  perpotongan  antara  kolom  dan  baris  inilah yang  disebut pixel .  Citra  digital  juga  dapat  digambarkan
sebagai fungsi f ( a , b ) dengan a dan b merupakan koordinat pada sebuah bidang datar yang merepresentasikan kumpulan pixel dalam dua dimensi [5].
B. Image Labelling
Image  Labelling atau  pelabelan  gambar  atau  anotasi gambar  adalah  proses  mengidentifikasi  atau  mengenali  unit yang berbeda dalam suatu gambar [5]. Bounding box adalah jenis  anotasi  pelabelan  data  yang  paling  umum  digunakan dalam computer  vision berupa  kotak  persegi  panjang  yang digunakan untuk menentukan lokasi objek target. Bounding box biasanya  diwakili  oleh  dua  koordinat (𝑥 1 , 𝑦 1 ) dan (𝑥 2 , 𝑦 2 ) atau dengan satu koordinat (𝑥 1 , 𝑦 1 ) dan lebar ( w ) dan tinggi ( h ) dari kotak pembatas.

## C. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN  didesain  untuk  mengenali  pola  visual  dari  suatu gambar secara langsung dengan proses minimal. CNN pada dasarnya adalah neural network dengan banyak layer .

## D. Transfer Learning
Transfer  learning adalah  proses  menyalin  pengetahuan dari  jaringan  yang  sudah  ada  ke  jaringan  yang  baru  untuk menyelesaikan  masalah  serupa  [6].  Teknik  ini  dimplemen- tasikan untuk mempercepat proses training dan meningkatkan performa model [7].

## E. You Only Look Once (YOLO)
YOLO  adalah  sebuah  pendekatan  untuk  sistem  pen- deteksian  objek,  yang  ditargetkan  untuk  pemrosesan  secara realtime dan  membingkai  pendeteksian  objek  sebagai masalah regresi tunggal, dimana dari pixel gambar langsung ke kotak pembatas ( bounding box ) spasial yang terpisah dan probabilitas kelas yang terkait [4].
Berdasarkan Gambar 1 YOLOv3 memiliki performa yang cukup  baik  dibandingkan  dengan  metode  deteksi  objek lainnya dengan waktu pembelajaran yang tercepat.

## 1) Arsitektur YOLOv3
YOLOv3  menggunakan  arsitektur  dari  Darknet  53  yang artinya memiliki 53 convlutional layers . YOLOv3 memiliki 53  lapisan  konvolusional  yang  disebut  Darknet  53  yang terdiri dari struktur convolutional dan residual [4].
2) Anchor Box
Anchor  box adalah  satu  set  kotak  pembatas  yang  telah ditentukan  dengan  tinggi  dan  lebar  tertentu  yang didefinisikan  untuk  menangkap  skala  dan  rasio  aspek  kelas
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan X 1,i,j Nilai Red setiap pixel X 2,i,j Nilai Green setiap pixel X 3,i,j Nilai Blue setiap pixel Y j Matriks Ground Truth BoundingBox Tabel 2. Tipe Kapal Kelas Tipe Kapal 0 Boat 1 Cargo 2 Container 3 Tanker 4 Barge 5 Kapal
Gambar 3. Output K-means Hyperparameter Anchor Box.
Gambar 4. Jumlah Objek setiap Kelas.
objek  yang  ingin  dilakukan  deteksi  dan  biasanya  dipilih berdasarkan  ukuran  objek  dalam  kumpulan  data  pelatihan. Dalam deteksi objek perlu dilakukan k-means clustering agar dapat  disesuaikan anchor  box yang  digunakan  pada  model dengan ground  truth  bounding  box pada dataset sehingga memiliki hasil prediksi yang baik.
3) Intersection over Union (IoU)
I ntersection  over  union menghitung  luas  area  yang  ber- potongan lalu membaginya dengan luas area gabungan antar 2 bounding  box .  Nilai  IoU  digunakan  untuk  menentukan kese- suaian bounding box yang diprediksi dengan luas objek yang  sesungguhnya  pada  citra  ( ground  truth ).  IoU  dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut.
𝐼𝑜𝑈 = 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝐼𝑟𝑖𝑠𝑎𝑛 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝐺𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (1)

## 4) Non Max Supression
Non  Max  Suppression berhubungan  dengan  algoritma objek deteksi untuk memfilter bounding box . Non Max Sup- pression membuat  seleksi  berdasarkan  IoU  dengan  mengu- rangi bounding box yang muncul secara berlebihan. Seleksi dilakukan hingga tersisa satu saja bounding box dan memiliki nilai confidence tertinggi.

## 5) Fungsi Aktivasi
Fungsi  aktivasi  merupakan  fungsi  yang  digunakan  pada jaringan  saraf  untuk  mengaktifkan  atau  tidak  mengaktifkan neuron. Hasil perhitungan antara input, weight dan bias akan dihitung  lagi  dengan  persamaan  dari  fungsi  aktivasi  untuk mendapatkan output dari  setiap  layer.  Pada  penelitian  ini, penulis  menggunakan  fungsi  aktivasi  ReLU  pada convolu- tional  layer dan  fungsi  aktivasi softmax pada output  layer untuk  mendapatkan  hasil  yang  merupakan  data  kategoris. Fungsi  ReLU  akan  merubah  nilai pixel pada input namun tidak  merubah  dimensi input sehingga  dimensi output berukuran  sama  dengan input [7].  ReLU  ( Rectified  Linear Unit )  merupakan  fungsi  aktivasi  sebagai  solusi  dari menghilangnya  gradien/ vanishing  gradient dengan  cara menerapkan fungsi aktivasi tersebut sebagai persamaan
𝑓(𝑥) = max (0, 𝑥)
(2)
Softmax  layer  digunakan  apabila  pada  permasalahan multiclass  classification , output layer biasanya  memiliki lebih  dari  satu  neuron.  Berikut  adalah  rumus  dari  fungsi aktivasi softmax.
𝜎(𝑎 𝑗 ) = exp(𝑎𝑗) ∑ (𝑎𝑗) 𝑚 𝑘=1 (3)
dimana ∑ 𝜎(𝑎 𝑗 ) 𝑚 𝑗=1 = 1 untuk softmax .
6) Batch Normalizationj
Batch  Normalization adalah  teknik  untuk  melatih deep neural networks dengan melakukan standardizes input layer untuk  setiap minibatch . Batch  normalization digunakan untuk  mempercepat  pelatihan  jaringan  dengan  mengurangi internal  covariate  shift .  Dimana internal  covariate  shift mengacu  pada  adanya  perubahan  distribusi input pada learning  system . Batch  Normalization berguna  untuk meningkatkan  kecepatan,  performasi  dan  kestabilan  pada jaringan [8]. Berikut persamaan untuk batch normalization .
𝜇 𝐵 (𝑘)2 = 1 𝑚 ∑ 𝑥 𝑖 (𝑘) 𝑚 𝑖=1 (4)
𝜎 𝐵 (𝑘)2 = 1 𝑚 ∑ (𝑥 𝑖 (𝑘) − 𝜇 𝐵 (𝑘)2 ) 𝑚 𝑖=1 (5)
𝑥 𝑖 (𝑘) = 𝑥 𝑖 (𝑘) −𝜇𝐵 (𝑘)2 √𝜎 𝐵 (𝑘)2 +𝜀 (6)
𝑦 𝑖 (𝑘) = 𝛾 (𝑘) 𝑥 𝑖 (𝑘) + 𝛽 (𝑘) = 𝐵𝑁 𝛾(𝑘),𝛽(𝑘) ( 𝑥 𝑖 (𝑘) ) (7)
Keterangan:
𝑥 𝑖 (𝑘)
: input ke-i 𝜇 𝐵 : mean mini batch 𝜎 𝐵 2 : varians mini batch 𝜀 : numerical stability (konstanta bernilai 1e-5) 𝑥 𝑖 (𝑘) : normalize x i 𝑦 𝑖 (𝑘) : output batch normalization
Dimana 𝑘 ∈ [1, 𝑑] dan 𝑖 ∈ [1, 𝑚]
Berikut  merupakan  diferensial  untuk  meminimumkan  nilai loss . 𝜕𝑙 𝜕𝑦 𝑖 (𝑘) 𝜕𝑙 𝜕𝑥 𝑖 (𝑘) = 𝜕𝑙 𝜕𝑦 𝑖 (𝑘) 𝛾 (𝑘) 𝜕𝑙 𝜕𝛾 𝑖 (𝑘) = ∑ 𝜕𝑙 𝜕𝑦 𝑖 (𝑘) 𝑚 𝑖=1 𝑥 𝑖 (𝑘) , 𝜕𝑙 𝜕𝛽 𝑖 (𝑘) = ∑ 𝜕𝑙 𝜕𝑦 𝑖 (𝑘) 𝑚 𝑖=1 (8) 𝜕𝑙 𝜕𝜎 𝐵 (𝑘)2 = ∑ 𝜕𝑙 𝜕𝑦 𝑖 (𝑘) 𝑚 𝑖=1 (𝑥 𝑖 (𝑘) − 𝜇 𝐵 (𝑘) ) (− 𝛾(𝑘) 2 (𝜕𝜎 𝐵 (𝑘)2 + 𝜀) −3/2 ) 𝜕𝑙 𝜕𝜇 𝐵 (𝑘) = ∑ 𝜕𝑙 𝜕𝑦 𝑖 (𝑘) 𝑚 𝑖=1 −𝛾 √𝜎 𝐵 (𝑘)2 +𝜀 + 𝜕𝑙 𝜕𝜎 𝐵 (𝑘)2 1 𝑚 ∑ (−2)(𝑥 𝑖 (𝑘) − 𝜇 𝐵 (𝑘) ) 𝑚 𝑖=1
7) Hyperparameter
Hyperparameter adalah parameter dari sebuah distribusi di luar distribusi pada model. Dalam konteks model klasifikasi, distribusi  model  adalah  distribusi  dari  permasalahan klasifikasi yang sedang dipelajari oleh model. Hyperparameter perlu diatur sedemikian rupa dan tepat untuk menghasilkan model dengan performa terbaik [9].
Tabel 3. Hyperparameter Setiap Model Model Hyperparameter Nilai Kedua model convolutional network Image Size 416 x 416 Batch Size 64 Subdivisions 16 Training Step 12000 Learning Rate 0,001 Model1 Anchors (10x13); (16x30); (33,23); (30,61); (62,45); (59,119); (116,90); (156,198); (373,326) Model2 Anchors (11x20); (24x38); (31x50); (42x65); (53x82); (60,85); (88x108); (100x163); (141x168)

## 8) Deteksi Objek YOLO
Klasifikasi  secara  umum  adalah  proses  untuk  meng- identifikasi label dari data yang diuji, pada klasifikasi YOLO dilakukan dengan localization , yaitu terdapat tambahan pem- berian lokasi objek dalam bentuk bounding box ( bx, by, bh, bw ). Langkah-langkah deteksi objek YOLO sebagai berikut.
a. Membaca data citra dengan ukuran sebarang.
b. Mengubah  ukuran  citra  menjadi  448×448,  lalu membuat grid pada citra dengan ukuran S × S grids . c. Memetakan deteksi objek pada setiap grid cell dengan fully connected layer dan fungsi softmax.
d. Melakukan  deteksi  objek  pada  masing-masing grid  cell , masing-masing grid  cell yang  terdapat  objek  akan bertanggung  jawab  untuk  melakukan  deteksi  dengan memberikan predikasi bounding box . e. Melakukan non  max  supression untuk  mendapatkan bounding box dengan confidence score yang maksimal.
9) Loss Function
Loss adalah  nilai  dari  eror  antara  nilai  hasil  prediksi  dan nilai sebenarnya. Loss function digunakan untuk menghitung nilai  dari  error. Loss  functions pada  jaringan  YOLO didapatkan  dari  hasil  penjumlahan  beberapa  perhitungan partial  loss  functions .  Dengan  menghitung  kesalahan koordinat,  kesalahan  klasifikasi,  dan  kesalahan  IoU  lalu menjumlahkannya, total  loss  function dapat  dinyatakan sebagai berikut,
𝑙𝑜𝑠𝑠 = ∑ 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝐸𝑟𝑟 + 𝑐𝑙𝑠𝐸𝑟𝑟 + 𝐼𝑜𝑈𝐸𝑟𝑟
𝑠2 𝑖=0 (9)
Nilai loss untuk  prediksi  koordinat  pusat  dinyatakan sebagai berikut,
𝜆 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑 ∑ ∑ 1 𝐵 𝑗=0 [(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖 Λ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 Λ) 2 ] 𝑖𝑗 𝑜𝑏𝑗 𝑠2 𝑖=0 (10)
Nilai loss untuk  prediksi  lebar  dan  tinggi boundingbox dinyatakan sebagai berikut,
𝜆 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑 ∑ ∑ 1 𝐵 𝑗=0 [(√𝑤 𝑖 − √𝑤 𝑖 Λ) 2 + (√ℎ 𝑖 − √ℎ 𝑖 Λ) 2 ] 𝑖𝑗 𝑜𝑏𝑗 𝑠2 𝑖=0 (11)
Di mana 𝜆 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑 menunjukkan faktor pembobot eror pada koordinat  dalam overall  loss  function /  fungsi  keseluruhan loss.  Loss untuk  perkiraan  kategori  dinyatakan  sebagai berikut,
∑ 1 ∑ [(𝑝 𝑖 (𝑐) − 𝐵 𝑗=0 𝑖𝑗 𝑜𝑏𝑗 𝑠2 𝑖=0 𝑝 𝑖 Λ(𝑐)) 2 ] (12)
Loss untuk  nilai  kepercayaan  / confidence pada  prediksi dinyatakan sebagai berikut:
∑ ∑ 1 𝐵 𝑗=0 [(𝑐 𝑖 − 𝑐 𝑖 Λ) 2 ] 𝑖𝑗 𝑜𝑏𝑗 𝑠2 𝑖=0 + 𝜆 𝑛𝑜𝑜𝑏𝑗 ∑ ∑ 1 𝐵 𝑗=0 [(𝑐 𝑖 − 𝑐 𝑖 Λ) 2 ] 𝑖𝑗 𝑜𝑏𝑗 𝑠2 𝑖=0 (13)
Dimana 𝐶 adalah  skor  kepercayaan/ confidence  score ; 𝐶̂ adalah  persimpangan  antara bounding  box yang  diprediksi dan data real, ketika sebuah objek ada di dalam sel; maka ℓ 𝑖𝑗 𝑜𝑏𝑗 sama  dengan  1;  jika  tidak,  itu  maka  bernilai  0; 𝜆 𝑛𝑜𝑜𝑏𝑗 mewakili bo-bot kepercayaan saat tidak ada objek di dalam bounding box .

## F. Nilai Performa
Nilai evaluasi pertama yang digunakan pada penelitian ini adalah confusion  matrix . Confusion  matrix dapat  untuk mengetahui hasil kebaikan klasifikasi pada model. Kebaikan klasifikasi  dapat  dihitung  menggunakan  nilai precision dan recall pada  masing-masing  kelas  pada  setiap  model.  Pada permasalahan  klasifikasi,  menurut  kombinasi  kelas ground truth dan  kelas  prediktif,  hasil  dapat  dibagi  menjadi  empat jenis: true  positive (TP), false  positive (FP), true  negative (TN), dan false negatif (FN).
Dari  hasil confusion  matrix dapat  dihitung precision dan recall dengan persamaan sebagai berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 𝑇𝑃 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 (14)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 𝑇𝑃 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝐺𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑 𝑇𝑟𝑢𝑡ℎ (15)
Precision merepresentasikan  kemampuan  model  untuk mengidentifikasi  objek  terkait  sebagai  nilai  persentase prediksi yang benar. Recall adalah kemampuan model untuk menemukan  semua  objek  relevan  sebagai  nilai  persentase positif  benar  yang  dapat  terdeteksi  di  semua ground  truth . Setelah didapatkan precision dan recall dapat diperoleh suatu kurva yang disebut sebagai P–R curve , dengan recall sebagai sumbu horizontal dan precision sebagai sumbu vertikal. Nilai mean average precision (mAP) adalah nilai rata-rata dari average precision yang merupakan nilai yang didapatkan dari  setiap  nilai precision item  relevan  yang  dihasilkan  dan menggunakan  nilai  0  untuk  item  relevan  yang  tidak dihasilkan oleh sistem. Berikut persamaan untuk menghitung nilai mean average precision .
𝑚𝐴𝑃 = 1 𝑐 ∑ 𝐴𝑃 𝑖 𝑐 𝑖=1 (16)
Berikut  merupakan  persamaan  untuk  perhitungan  AP dengan metode 11- point interpolation .
𝐴𝑃 = 1 11 ∑ 𝑝 int 𝑒𝑟𝑝 (𝑟) 𝑟∈{0;0,1;…;1} (17)
Tabel 4.
Confusion Matrix Model 1 Training
𝐏 𝐆 ⁄ BO CA CO TA BA KA NO TO BO 442 0 0 0 0 1 75 518 CA 0 178 0 0 0 0 0 178 CO 0 0 75 0 0 0 0 75 TA 0 0 0 159 0 0 2 161 BA 0 0 0 0 65 0 1 66 KA 0 3 0 0 0 1136 26 1165 NO 81 14 3 20 7           70
TO 523 195 78 179 72 1207
Tabel 5. Confusion Matrix Model 2 Training 𝐏 𝐆 ⁄ BO CA CO TA BA KA NO TO BO 444 0 0 0 0 1 73 518 CA 0 178 0 0 0 0 0 178 CO 0 0 75 0 0 0 0 75 TA 0 1 0 159 0 0 1 161 BA 0 0 0 0 66 0 0 66 KA 0 3 0 2 0 1132 28 1165 NO 83 23 0 9 8 89 TO 527 205 75 170 74 1222
𝑝 int 𝑒𝑟𝑝 = max 𝑟:𝑟̃≥𝑟̃𝑛 𝑝(𝑟̃) (18)
Perhitungan  AP  dengan  menggunakan  metode all-point interpolation disajikan pada persamaan berikut.
𝐴𝑃 = ∑ (𝑟 𝑛+1 − 𝑟 𝑛 ) 𝑛=𝑜 𝑝 int 𝑒𝑟𝑝 (𝑟 𝑛+1 ) (19)
𝑝 int 𝑒𝑟𝑝 (𝑟 𝑛+1 ) = max
𝑟:𝑟̃≥𝑟̃𝑛+1 𝑝(𝑟̃) (20)
Keterangan : 𝑐 : Jumlah kelas
𝑅
: item relevan yang dihasilkan oleh sistem 𝑚 : jumlah item relevan yang dihasilkan suatu kelas 𝑝 : p resisi
𝑝 int 𝑒𝑟𝑝 : interpolasi presisi 𝑟 : recall 𝑝(𝑟̃) : perhitungan presisi pada recall 𝑟̃

## G. Kapal
Kapal  adalah  kendaraan  air  dengan  bentuk  jenis  apapun, yang digerakkan dengan tenaga mekanik, tenaga angin atau ditunda,  termasuk  kendaraan  yang  berdaya  apung  dinamis, kendaraan di permukaan air, serta alat apung dan bangunan terapung yang tidak berpindah-pindah [10]. Dalam penelitian ini, tipe kapal yang digunakan adalah boat , cargo , peti kemas ( container ),  pengangkut  minyak  ( tanker ),  tongkang/ponton ( barge ).

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Pada penelitian ini yang digunakan sebagai data penelitian adalah  data testing yang  terdapat  pada  dataset  “ Ships Detection Machine Learning Dataset ” yaitu sebanyak 15.606 file gambar yang diambil pada 20 Januari 2020 pukul 15.20, selanjutnya dari sejumlah file tersebut akan dilakukan anotasi atau pelabelan tipe kapal, sehingga hanya menyisakan 1.465 gambar kapal, sedangkan gambar yang tidak terdapat objek kapal tidak digunakan untuk penelitian.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini terdapat pada Tabel 1 dengan 0 < 𝑖 ≤ 𝐾; 𝐾 bernilai 589.824 yang merupakan total pixel (768×768 = 589.824) dari setiap gambar. 0 < 𝑗 ≤ 𝐿; 𝐿 bernilai  sejumlah  citra  satelit  yang digunakan.
C. Langkah Analisis
Langkah-langkah  analisis  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
𝑌 𝑗 =
{ [𝑐 1 𝑏𝑥 1 𝑏𝑦 1 𝑏𝑤 1 𝑏ℎ 1 ]   , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎 = 1 [ 𝑐1 𝑏𝑥1 𝑏𝑦1 𝑏𝑤1 𝑏ℎ1 𝑐2 𝑏𝑥2 𝑏𝑦2 𝑏𝑤2 𝑏ℎ2 ]        , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎 = 2 𝑀
[ 𝑐 1 𝑏𝑥 1 𝑏𝑦
1 𝑏𝑤 1 𝑏ℎ 1 𝑐 2 𝑏𝑥 2 𝑏𝑦 2 𝑏𝑤 2 𝑏ℎ 2 𝑀 𝑐 𝑛 𝑏𝑥 𝑛 𝑏𝑦 𝑛 𝑏𝑤 𝑛 𝑏ℎ 𝑛 𝑀 𝑐 𝑏 𝑏𝑥 𝑏 𝑏𝑦 𝑏 𝑏𝑤 𝑏 𝑏ℎ 𝑏 ] , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎 = 𝑏 (21)

## 1) Mengumpulkan data citra kapal.
Gambar  terdiri  dari  panjang  dan  lebar  yang  diwakilkan oleh  kotak-kotak pixel yang  tersusun  mengikuti  ukuran gambar.  Setiap pixel mewakilkan  satu  warna.  Warna terbentuk dari kombinasi tiga komponen warna utama yaitu R  ( Red ),  G ( Green ), dan  B  ( Blue ).  Setiap  komponen  warna utama memiliki tingkat gradasi yang memiliki nilai antara 0- 255, dengan semakin kecil nilai maka warna yang dihasilkan akan semakin gelap dan semakin besar nilai maka warna yang dihasilkan  akan  semakin  terang.  Sehingga  data  yang didapatkan menunjukkan dalam setiap citra terdapat nilai red setiap pixel ( X 1,i,j ),  nilai green setiap pixel ( X 2,i,j ),  nilai blue setiap pixel ( X 3,i,j ),  namun  secara  realita  pada training dan testing tidak  perlu  mengubah  citra  dalam  bentuk  RGB numerik untuk dapat memproses suatu citra pada YOLOv3, jadi  citra  dapat  diproses  secara  langsung  dalam  bentuk gambar.

## 2) Melakukan pre-processing data.
Menyeleksi  gambar  untuk  data  penelitian  dengan  hanya menggunakan  gambar  yang  terdapat  objek  kapal  dan didapatkan  1.465  gambar  yang  terdapat  objek  kapal. Melakukan  anotasi  pelabelan  tipe  kapal  pada  citra  gambar dengan  6  tipe  kapal  yang  digunakan  yaitu boat , cargo , container , tanker , barge dan  kapal  mengguna-kan  bantuan software  labelImg. Membagi  data  latih  dan  uji.  Melakukan eksplorasi data dengan terlebih dahulu mengubah format data ground truth voc xml menjadi fomat csv.
3) Melakukan proses pelatihan deteksi tipe kapal dengan metode YOLO-CNN.
Mendapatkan  nilai anchor  box dengan  metode  k-means dengan jumlah cluster anchor sebanyak 9, dengan langkah- langkah sebagai berikut: (1) Mengubah format ground truth yolo  txt  menjadi  format  pascal  voc  xml.  Mengubah  format ground  truth pascal  voc  xml  menjadi  format  coco  json. Mendapatkan nilai anchor box baru dengan menggunakan K- means . Menentukan hyperparameter dalam proses pelatihan. Melakukan proses pelatihan. Menghitung nilai loss untuk
Tabel 6. Precision dan Recall Training Model 1 dan Model 2
Kelas Model 1 Model 2 Precision (%) Recall (%) Precision (%) Recall (%) Boat 84,51 85,33 84,25 85,71 Cargo 91,28 100,00 86,83 100,00 Container 96,15 100,00 100,00 100,00 Tanker 88,83 98,76 93,53 98,76 Barge 90,28 98,48 89,19 100,00 Kapal 94,12 97,51 92,64 97,17 Mean 90,86 96,68 91,07 96,94
setiap trainstep dan mAP untuk setiap model.
4) Memperoleh nilai evaluasi performa untuk kedua model pada data training dan testing sebagai berikut.
Memperoleh confusion  matrix untuk  mengetahui  nilai precision dan recall untuk  kedua  model.  Menghitung  nilai mAP pada data untuk kedua model, dengan terlebih dahulu mengubah  format  data  dari output yolo  txt  menjadi  partisi beberapa  file  txt.  Mendapatkan  grafik  mAP  dibandingkan dengan threshold .  Mendapatkan  grafik precision  recall curve . Menghitung model terbaik berdasarkan nilai evaluasi performa pada setiap model.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Deskripsi Data Hasil Preprocessing
Preprocessing data  dalam  penelitian  ini  adalah  me- nyeleksi data citra yang hanya terdapat objek kapal kemudian melakukan  anotasi  atau  pelabelan  gambar  sebagai  data ground  truth  bounding  box .  Anotasi  dilakukan  untuk menandai  dengan  menggunakan bounding  box pada  objek kapal yang terdapat pada citra satelit, sehingga diperoleh data yang  terdiri  dari  tipe  kapal  beserta  lokasi  dan  spesifikasi bounding box pada citra sebagai berikut. Pada Tabel 2 dapat diketahui 6 kelas tipe kapal yaitu sebagai berikut.
Anotasi  atau  pelabelan  tipe  kapal  dilakukan  dengan melihat  karakteristik  kapal  secara  visual,  setiap  tipe  kapal memiliki  ciri  yang  berbeda  dari  warna,  bentuk,  dan karakteristik  lainnya.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu terdiri dari 1465 gambar, 6 kategori kapal, dan  2687  kapal  dalam  dataset  citra  satelit.  Dilakukan pembagian 2 kelompok data citra satelit hasil dari seleksi data dan preprocessing yaitu  data training dan testing .  Dari seluruh data kapal pada citra satelit dilakukan pembagian data sebanyak  80%  data  yaitu  1172  citra  satelit  sebagai  data training dan sebanyak 20% data yaitu 293 citra satelit sebagai data testing . Data training digunakan untuk menangkap pola- pola yang dimiliki oleh citra satelit sehingga diperoleh model terbaik  dengan  hasil  perhitungan  nilai  mAP  dan loss .  Data testing dipergunakan  untuk  melakukan  evaluasi  dengan menggunakan  data  yang  baru  dengan  mendapatkan  nilai mAP.

## B. Klasifikasi dan Lokalisasi Tipe Kapal YOLO-CNN
Metode  klasifikasi  dan  lokalisasi  tipe  kapal  yang digunakan  adalah  metode You  Only  Look  Once (YOLO). Pada proses pelatihan dilakukan transfer learning arsitektur YOLOv3 yang disebut juga Darknet-53, yang dilakukan pada
data training sehingga  diperoleh  model custom sesuai  data yang  digunakan.  YOLOv3  memprediksi  3  skala  klasifikasi dan  lokalisasi  tipe  kapal  yang  berbeda,  jadi  jika  kita melakukan input gambar  berukuran  416  x  416,  akan menghasilkan 3 output yaitu 13 x 13 x 33, 26 x 26 x 33, dan 52 x 52 x 33. Klasifikasi dan lokalisasi tipe kapal dengan 3 skala  yang  dilakukan  oleh  arsitektur  YOLOv3  memiliki tujuan agar dapat dilakukan pada berbagai ukuran objek, baik objek berukuran besar, sedang, dan kecil dengan lebih baik. Pada setiap skala pada YOLOv3, setiap sel grid memprediksi 3 bounding box menggunakan 3 anchors , sehingga membuat jumlah total anchors yang digunakan sebanyak 9 anchors . Pada proses training digunakan dua model jaringan konvo- lusional  yang  dipertimbangkan,  yaitu  YOLOv3  dengan  9 anchors default  serta  YOLOv3  dengan  9 anchors yang dilakukan  proses k-means ,  keduanya  dilakukan  pelatihan transfer learning pada jaringan arsitektur Darknet-53, Tabel 3  menunjukkan hyperparameter yang  digunakan  untuk  dua model dalam penelitian.
Pada penelitian ini dilakukan training dengan membandingkan  beberapa hyperparameter yang  digunakan karena  perbedaan  nilai hyperparameter mempengaruhi kecepatan  dan  kualitas  proses  pembelajaran  yang  dapat
Tabel 7. Nilai Rata-Rata Loss dan mAP Training Model Avg Loss mAP (%) Model 1 0,2388 94,85 Model 2 0,1978 95,06 Tabel 8. Nilai Average Precission Training Setiap Kelas Kelas Average Precission/AP (%) Model 1 Model 2 Boat 80,96 79,60 Cargo 99,94 98,06 Container 98,67 100,00 Tanker 98,69 98,11 Barge 95,02 98,39 Kapal 95,82 96,21 Tabel 9. Hasil Deteksi dengan Ground Truth setiap Kelas Ground Truth Model 1 Model 2 Boat Barge Kapal Cargo Container Tanker
berpengaruh  pada  pembentukan  model  sehingga  diperoleh model  yang  terbaik.  Pada  proses training digunakan batch size sebesar 64 dan jumlah maksimal train step 12000. Batch size dengan  nilai  64  menyebabkan  terambilnya  64  gambar sebagai sampel dan update weight dan bias dalam 1 train step . Subdivisions atau minibatch dengan nilai 16 artinya dalam 1 subdivisions / minibatch diambil  4  citra. Train  step /iterasi yang  terdiri  dari update  weight dan  bias  berdasarkan batch size dan  pengecekan  rata-rata loss dan  akurasi  untuk  data training . Total banyak pelatihan citra yang dilakukan untuk memperoleh satu model adalah sebanyak total 768000 citra. Perbedaan  kedua  model  terletak  pada hyperparameter anchors dengan jumlah anchors yang sama-sama berjumlah 9,  namun  memiliki  nilai  lebar  dan  tinggi anchors yang berbeda.  Pada  Model  1  nilai anchors merupakan  nilai anchors default yang diperoleh dari pelatihan YOLOv3 yang berjumlah  9  dengan  ukuran  lebar  dan  tinggi  (10x13); (16x30);  (33,23);  (30,61);  (62,45);  (59,119);  (116,90); (156,198);  dan  (373,326).  Pada  Model  2  nilai anchors diperoleh  dari  perhitungan  meng-gunakan  metode k-means dengan  k=9  seperti  halnya  default  pada  YOLOv3  dengan hasil sebagai berikut.
Dalam  Gambar  2  diperoleh  plot  pada  koordinat  x  yang merupakan  nilai  lebar  ( bw )  untuk  sejumlah ground  truth boundingbox ,  sedangkan  pada  koordinat  y  merupakan  nilai tinggi ( bh ) untuk setiap ground truth boundingbox . Selanjut- nya  dilakukan k-means dengan  k=9  sehingga  diperoleh  9 centroid sebagai pusat cluster . Diperoleh nilai 9 anchor box sebagai output dari k-means hyperparameter anchor box seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Pada  Gambar  3  diperoleh  hasil  dari k-means anchor box berjumlah  9 anchor box baru  yang  digunakan  sebagai hyperparameter anchors pada  Model  2.  Tujuan  dari klusterisasi  ini  yaitu  dapat  disesuaikan anchor box yang digunakan  dengan ground truth boundingbox pada  dataset yang digunakan sehingga memiliki hasil yang baik. Sehingga dalam  penelitian  untuk  mengetahui  performa  kebaikan pelatihan  digunakan  model  dengan  variasi hyperparameter anchors yaitu default anchor box pada YOLOv3 pada coco dataset pada  Model  1  dibandingkan  dengan  model  yang dilakukan k-means anchor box pada Model 2.
Nilai evaluasi pertama pada penelitian ini adalah confusion matrix ,  yang  digunakan  untuk  mengetahui  hasil  kebaikan klasifikasi pada kedua model, selanjutnya dapat dihitung nilai precision dan recall pada masing-masing kelas setiap model. Nilai  evaluasi  kedua  yaitu  mAP  yang  merupakan  nilai evaluasi yang paling populer pada deteksi objek, nilai mAP dapat  digunakan  untuk  membandingkan  kebaikan  model dengan model lainnya pada tugas deteksi objek. Tabel 4 dan Tabel  5  merupakan  output confusion  matrix untuk  data
training pada  Model  1  dan  Model  2  yang  disajikan  untuk mengetahui hasil kinerja klasifikasi.
Berdasarkan hasil confusion matrix Model 1 pada Tabel 6, kelas BO ( Boat ) memiliki True Positive sebanyak 442, False Negative sebanyak 76, False Positive sebanyak 81; kelas CA ( Cargo ) memiliki True Positive sebanyak 75, False Negative sebanyak  0, False  Positive sebanyak  17;  kelas  CO ( Container )  memiliki True  Positive sebanyak  75, False Negative sebanyak  0, False  Positive sebanyak  3;  kelas  TA ( Tanker )  memiliki True  Positive sebanyak  159, False Negative sebanyak 2, False Positive sebanyak 20; kelas BA ( Barge ) memiliki True Positive sebanyak 65, False Negative sebanyak  1, False  Positive sebanyak  65;  kelas  KA  (Kapal) memiliki True  Positive sebanyak  1136, False  Negative sebanyak 29, False Positive sebanyak 71. Pada Tabel 5, diperoleh hasil confusion matrix pada Model 2,  kelas Boat memiliki True  Positive sebanyak  444, False Negative sebanyak  74, False  Positive sebanyak  83;  kelas Cargo memiliki True Positive sebanyak 178, False Negative sebanyak  0, False  Positive sebanyak  27;  kelas Container memiliki True  Positive sebanyak  75, False  Negative sebanyak  0, False  Positive sebanyak  0;  kelas Tanker memiliki True  Positive sebanyak  159, False  Negative sebanyak  2, False  Positive sebanyak  11;  kelas Barge memiliki True  Positive sebanyak  66, False  Negative sebanyak 0, False Positive sebanyak 8; kelas Kapal memiliki True  Positive sebanyak  1132, False  Negative sebanyak  33, False  Positive sebanyak  90.  Dari  hasil confusion  matrix, dapat  dihitung precision dan recall pada  masing-masing kelas sebagai berikut.
Pada  Tabel  6,  diperoleh  hasil  perhitungan precision dan recall untuk masing-masing kelas pada Model 1 dan Model 2. Precission merupakan  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  hasil  yang  diprediksi positif.  Mean precision Model  2  lebih  tinggi  dibandingkan dengan Model 1, artinya secara rata-rata Model 2 lebih baik dalam  melakukan  prediksi  tipe  kapal  dengan  lebih  akurat. Recall merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan  keseluruhan  data  yang  benar  positif.  Mean recall Model 2 lebih tinggi dibandingkan dengan Model 1, artinya secara rata-rata Model 2 lebih baik dalam mengklasifikasikan jenis kapal yang sesuai dengan ground truth .
Hasil  kinerja  klasifikasi  yang  didapatkan  pada  metode YOLOv3  dengan  menggunakan Loss dan  mAP  disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7 menunjukkan kinerja klasifikasi yang didapatkan dari  setiap  model.  Kinerja  klasifikasi  terbaik  terdapat  pada model  2  dengan  model  yang  dilakukan training menggunakan anchors sebanyak  9 anchors yang  melalui proses k-means . Hasil ini mendapatkan rata-rata loss model 2 pada data training lebih kecil daripada model 1 yaitu senilai 0,1978,  artinya  nilai  bias  prediksi  terhadap  lokalisasi bounding  box , confidence score serta  klasifikasi  secara keseluruhan pada model 2 yaitu sebesar 0,1978. Nilai mAP pada  model  2  pada  data training lebih  tinggi  dibandingkan model  1  yaitu  senilai  95,06%,  nilai  tersebut  memiliki  arti bahwa  rata-rata  ketepatan  prediksi  kapal  pada  setiap  kelas yaitu  sebesar  95,06%.  Penggunaan anchors dengan menggunakan  metode k-means mengindikasikan  adanya penambahan kinerja klasifikasi.
Tabel 10.

## Nilai Average Precission Training Setiap Kelas
Kelas Average Precission/AP (%) Model 1 Model 2 Boat 12,01 23,66 Cargo 68,25 70,58 Container 66,83 70,52 Tanker 60,10 79,43 Barge 10,00 22,00 Kapal 34,11 36,27 mAP (%) 41,88 50,41
Selanjutnya ditampilkan kinerja kedua model pada setiap kelas.  Tabel  8  merupakan  hasil  kinerja  untuk  setiap  kelas dengan metode YOLOv3. Model 1 dapat melakukan prediksi tipe  kapal  yang  lebih  tinggi  untuk  tipe  kapal  “ Boat ”  dan “ Cargo ”, sedangkan model 2 dapat melakukan prediksi tipe kapal  yang  lebih  tinggi  untuk  tipe  kapal  “ Container ”, “ Tanker ”,  “ Barge ”,  dan  “Kapal”.  Pada  Tabel  5  didapatkan bahwa  model  terbaik  yaitu  model  2.  Sehingga  berdasarkan beberapa  nilai  evaluasi  performa  yang  diperoleh  dapat disimpulkan bahwa model terbaik dengan metode YOLOv3 adalah  Model  2  dengan  menggunakan hyperparameter anchors sebanyak 9 yang dilakukan k-means clustering .
C. Deteksi Tipe Kapal
Deteksi tipe kapal untuk kedua model dengan hyperpara- meter yang  didapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk melakukan deteksi citra satelit dengan objek kapal pada data testing . Berikut ditampilkan ground truth bounding box untuk setiap kelas pada data testing.
Berdasarkan  Gambar  4  kelas  “Kapal”  memiliki  jumlah objek  yang  tertinggi  pada  data testing yaitu  sebanyak  327 objek,  kelas  “ Boat ”  sebanyak  104  objek,  kelas  “ Cargo ” sebanyak 53 objek, kelas “ Tanker ” sebanyak 19 objek, kelas “ Container ” sebanyak 18 objek, dan kelas “ Barge ” sebanyak 3 objek. Kedua model dibandingkan hasil deteksi pada setiap kelas.
Dari Tabel 9, ditunjukkan bahwa pada masing-masing data gambar  memiliki  hasil  deteksi  yang  berbeda-beda  dari  segi spesifikasi  ukuran  dan  koordinat boundingbox ,  serta confidence score pada  kelas  yang  diprediksi. Confidence score yang diperoleh hampir pada semua gambar pada setiap kelas yang ditampilkan cenderung pada model 2 didapatkan confidence score yang lebih tinggi dibandingkan dengan pada model  1.  Pada  kelas  dengan ground truth bounding  box “ Boat ” pada model 1 terdapat kesalahan deteksi, dimana pada ground truth bounding  box yang  seharusnya  merupakan “ Boat ” namun dideteksi sebagai “Kapal”. Hal ini disebabkan karena  adanya  karakteristik pixel yang  hampir  mirip  antara kelas  “ Boat ”  dengan  kelas  “Kapal”.  Untuk  mengetahui performa  klasifikasi  digunakan  nilai  mAP.  Sebelum menghitung  nilai  mAP  dibentuk confusion  matrix yang menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan tipe  kapal.  Pada  data testing confusion  matrix tidak ditampilkan karena memilki perhitungan yang sama dengan confusion matrix pada data training . Oleh karena itu berikut merupakan daftar average precission untuk setiap kelas.
Berdasarkan  Tabel  10  diperoleh  perbandingan average precission untuk kedua model, dimana model 2 tetap meru- pakan  model  yang  terbaik,  dengan hasil average  precission
pada  setiap  kelas  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  jika  di- bandingkan  dengan  model  1, sehingga diperoleh  nilai mAP pada  model  2  juga  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan model 1, yaitu masing-masing sebesar 50,41% dan 41,88%. Oleh  karena  itu,  model  2  model  yang  menunjukkan  kinerja terbaik dari kedua model.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan, kesimpulan yang dapat ditarik adalah metode yang memiliki  kinerja  klasifikasi  yang  terbaik  untuk  melakukan deteksi  tipe  kapal  pada  citra  satelit  merupakan  model  2 dengan  model  yang  dilakukan training menggunakan anchors sebanyak 9 anchors dengan melalui proses k-means . Hasil ini mendapatkan rata-rata loss pada model 2 lebih kecil daripada model 1 yaitu senilai 0,1978, serta nilai mAP pada model 2 pada data training lebih tinggi dibandingkan model 1  yaitu  masing-masing  senilai  95,06%  dan  94,85%.  Hasil deteksi  tipe  kapal pada data testing diperoleh  hasil average precission pada  model  2  setiap  kelas  memiliki  nilai  yang lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  model  1,  sehingga diperoleh nilai mAP pada model 2 lebih tinggi dibandingkan model 1, yaitu masing-masing sebesar 50,41% dan 41,88%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Q.  Jaelani  and  U.  Basuki,  “Illegal  unreported  and  unregulated (IUU)fishing: upaya mencegah dan memberantas illegal fishing dalam membangun poros maritim indonesia,” J. Kaji. Ilmu Huk. , vol. 3, no. 1, 2014.
[2]  Y.  D.  Pratiwi,  “Pertanggung  jawaban  pidana  illegal  fishing  koporasi dalam cita-cita indonesia poros maritim dunia,” J. Defendonesia , vol. 1, no. 2, p. 66, 2016.
[3]  W. S. Eka Putra, “Klasifikasi citra menggunakan convolutional neural network (CNN) pada caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[4]  R. Huang, J. Pedoeem, and C. Chen, “Yolo-Lite: a Real-Time Object Detection  Algorithm  Optimized  for  Non-GPU  Computers,”  in IEEE International  Conference  on  Big  Data ,  2018,  pp.  2503–2510,  doi: 10.1109/BigData.2018.8621865.
[5]  R.  C.  Gonzalez  and  R. E.  Woods, Digital  Image  Processing , 3th  ed. New Jersey: Pearson Education, 2008.
[6]  M.  Sewak,  R.  Karim,  Md,  and  P.  Pujari, Practical  Convolutional Neural Networks . Birmingham: Packt Publishing, 2018.
[7]  J.  Petterson, Deep  Learning:  A  Practitioner’s  Appoarch ,  1st  ed. Massachusetts: O’Reilly Medai, 2017.
[8]  S.  Ioffe  and  C.  Szegedy,  “Batch  Normalization:  Accelerating  Deep Network  Training  by  Reducing  Internal  Covariate  Shift,”  in Proceedings  of  the  32nd  International  Conference  on  Machine Learning , 2015, vol. 37, pp. 448–456.
[9]  J.  Bergstra,  B.  Kégl,  Y.  Bengio,  and  R.  Bardenet,  “Alogarithm  for Hyper-Parameter  Optimizaion,”  in Advances  in  Neural  Information Processing System , 2011.
[10]  Kementrian Luar Negeri, Undang-Undang Republik Indonesia No. 17 Tahun 2008 . Jakarta: Kementrian Luar Negeri, 2008.