## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 234−241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4380

## Analisis Validasi dan Evaluasi Model Deteksi Objek Varian Jahe Menggunakan Algoritma Yolov5
Lydia Palupi 1 , Eko Ihsanto 2 , Fifto Nugroho 3,*
1 Pascasarjana, Program Studi Magister Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta Jl. Menteng Raya No.29, RT.1/RW.10, Kb. Sirih, Kec. Menteng, Kota Jakarta Pusat, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta Jl. Menteng Raya No.29, RT.1/RW.10, Kb. Sirih, Kec. Menteng, Kota Jakarta Pusat, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta Jl. Kimia No.20, RT.10/RW.1, Pegangsaan, Kec. Menteng, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: 1 lydia.jourell@gmail.com, 2 ekoihsanto@gmx.net, 3,* fiftonugroho@ubk.ac.id Email Korespondensi: fiftonugroho@ubk.ac.id Submitted: 08/10/2023; Accepted: 26/10/2023; Published: 28/10/2023
Abstrak −Deteksi objek adalah salah satu teknik penting dalam bidang visi komputer dan pengolahan citra. Dalam penelitian ini,  dilakukan  analisis  validasi  dan  evaluasi  model  deteksi  objek  varian  jahe  menggunakan  algoritma  YOLOv5  dengan pendekatan Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan terdiri dari berbagai varian jahe yang diambil dari beberapa sumber. Dataset dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Pelatihan model dilakukan pada data latih dengan  menggunakan  algoritma  YOLOv5  dengan  pendekatan  CNN.  Pengujian  dilakukan  pada  data  uji  untuk  mengukur performa  model  dalam  mendeteksi  objek  varian  jahe.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  model  deteksi  objek  varian  jahe menggunakan  algoritma  YOLOv5  dengan  pendekatan  CNN  dapat  memberikan  hasil  yang  cukup  akurat  dengan  tingkat keakuratan deteksi sebesar 93,9%, sehingga deteksi objek varian jahe bisa menjadi rekomendasi yang berguna sebagai sarana pengecekan keaslian varietas yang memanfaatkan beragam varian jahe. Namun, terdapat beberapa kendala yang dihadapi dalam pengolahan dataset, seperti variasi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar yang berbeda. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan  saran  untuk  melakukan  perbaikan  pada  dataset  dan  pengaturan  parameter  yang  lebih  optimal  agar  dapat meningkatkan performa model deteksi objek varian jahe menggunakan algoritma YOLOv5 dengan pendekatan CNN.
Kata Kunci: Deteksi Objek; Varian Jahe; Algoritma YOLOv5; Komputer Visi; Convolutional Neural Network
Abstract −Object detection is one of the important techniques in the field of computer vision and image processing. In this study, a validation and evaluation analysis of the object detection model of ginger variants using the YOLOv5 algorithm with a Convolutional Neural Network (CNN) approach was carried out. The dataset used consists of various ginger variants taken from several sources. The dataset is divided into two parts, namely the training data and the testing data. Model training is carried out on the training data using the YOLOv5 algorithm with a CNN approach. Testing is carried out on the testing data to measure the model's performance in detecting ginger variants. The analysis results showed that the object detection model of  ginger  variants  using  the  YOLOv5  algorithm  with  a  CNN  approach  can  provide  quite  accurate  results  with  a  detection accuracy rate of 93,9%, So, the detection of ginger variants can be a useful recommendation as a means of varieties authenticity verification utilizing diverse ginger variants. However, there were several challenges faced in processing the dataset, such as variations in lighting and different angles of image capture. Therefore, this study provides recommendations for improving the dataset and optimizing parameter settings to improve the performance of the object detection model of ginger variants using the YOLOv5 algorithm with a CNN approach.
Keywords : Object Detection; Ginger Variant; YOLOv5 Algorithm; Computer Vision; Convolutional Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Deteksi  objek  adalah  salah  satu  teknik  penting  dalam  bidang  visi  komputer  dan  pengolahan  citra.  Teknik  ini digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan  melokalisasi  objek  dalam  gambar  atau  video  [1].  Deteksi  objek  telah digunakan dalam  berbagai aplikasi, seperti pengawasan, kendaraan otonom, dan pengolahan gambar medis  [2]. Salah satu area khusus dalam deteksi objek adalah identifikasi spesies tanaman, termasuk berbagai jenis rempah dan tanaman obat [3]. Di antara tanaman-tanaman ini, jahe (Zingiber officinale Roscoe) adalah salah satu rempah yang sangat penting karena memiliki sifat medis dan kuliner yang khas [4]. Jahe telah digunakan selama berabad- abad sebagai obat tradisional untuk berbagai penyakit, seperti mual, peradangan, dan gangguan pernapasan [5]. Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  minat  terhadap  manfaat  kesehatan  jahe  meningkat,  sehingga  meningkatkan permintaan untuk produk jahe berkualitas tinggi [6].
Salah satu aplikasi dari deteksi objek adalah dalam analisis citra produk pertanian, seperti varian jahe. Jahe adalah salah satu tanaman obat yang telah digunakan secara tradisional untuk pengobatan berbagai penyakit. Selain itu, jahe juga memiliki manfaat sebagai immunomodulator yang dapat membantu meningkatkan sistem kekebalan tubuh [7]. Karena itu, pada masa pandemi COVID-19 saat ini, jahe semakin penting sebagai salah satu bahan alami yang  dapat  membantu  meningkatkan  sistem  kekebalan  tubuh.  Dalam  konteks  pandemi  COVID-19,  beberapa penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  bahan  alami  yang  dapat  membantu  meningkatkan  sistem kekebalan tubuh sebagai upaya pencegahan dan pengobatan, dengan fokus pada efek jahe pada sistem kekebalan tubuh [8].
Untuk  memastikan  kualitas  dan  otentikasi  produk  jahe,  penting  untuk  dapat  mengidentifikasi  dan membedakan  varietas  jahe  yang  berbeda  secara  akurat.  Hal  ini  dapat  menjadi  tugas  yang  menantang,  karena

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 234−241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4380
perbedaan visual antara varietas jahe yang berbeda bisa sangat kecil dan sulit untuk dikenali hanya dengan indera mata saja. Selain itu, pemeriksaan dengan cara  manual pada bahan  baku  jahe dapat memakan waktu dan biaya, sehingga diperlukan metode yang efisien untuk mengidentifikasi varietas jahe sesuai rekomendasi racikan.
Dalam beberapa tahun terakhir, teknik deep learning seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam tugas deteksi objek [9]. Salah satu algoritma deteksi objek berbasis CNN yang populer adalah YOLO (You Only Look Once), yang dikenal karena kinerjanya yang cepat dan akurat [10].  YOLOv5  adalah  versi  terbaru  dari  algoritma  YOLO  yang  dapat  digunakan  untuk  deteksi  objek  dalam berbagai macam aplikasi, termasuk deteksi objek varian jahe [11].
Dalam penelitian ini, dilakukan analisis validasi dan evaluasi model deteksi objek varian jahe menggunakan algoritma  YOLOv5  dengan  pendekatan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  [12].  Dataset  yang  digunakan terdiri dari berbagai varian jahe yang diambil dari beberapa sumber. Dataset dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Pelatihan  model dilakukan pada data latih dengan  menggunakan algoritma YOLOv5 dengan pendekatan CNN. Pengujian dilakukan pada data uji untuk mengukur performa  model dalam  mendeteksi objek varian  jahe. Algoritma  deep  learning  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  mendeteksi  objek  dalam  citra sangat  cepat  karena  menggunakan  metode  one  shot  detection  dengan  akurasi  yang  tinggi.  Pada  yolov5  dapat mengatasi  masalah  overfitting  dengan  teknik  augmentasi  data  dan  regulasi  dengan  mengoptimalkan  parameter regulasinya.
Beberapa penelitian terdahulu juga telah dilakukan dalam bidang deteksi objek menggunakan pendekatan CNN, seperti yang dilakukan oleh Tong He dengan algoritma YOLO [13]. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa algoritma YOLO dapat menghasilkan deteksi objek dengan tingkat akurasi yang tinggi dan waktu deteksi yang lebih cepat dibandingkan dengan metode deteksi objek tradisional. Selain itu, penelitian lain yang dilakukan oleh Liu  juga  menunjukkan  hasil  yang  baik dalam deteksi objek dengan  menggunakan  CNN dan teknik segmentasi citra [14].
Selain  itu,  terdapat  penelitian  terkait  manfaat  jahe  dalam  meningkatkan  sistem  kekebalan  tubuh,  seperti yang dilakukan oleh Maria Putri yang menunjukkan bahwa ekstrak jahe dapat meningkatkan produksi sitokin yang berperan dalam  meningkatkan sistem kekebalan tubuh [15]. Penelitian  lain  yang dilakukan oleh Mahassni  juga menunjukkan  bahwa  jahe dapat membantu meningkatkan aktivitas  sel darah putih  yang  berperan dalam sistem kekebalan tubuh [16].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  validasi  dan  evaluasi  model  deteksi  objek  varian  jahe menggunakan algoritma YOLOv5 dengan pendekatan CNN. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari berbagai varietas jahe yang diambil dari beberapa sumber. Dataset dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan  data  uji.  Pelatihan  model  dilakukan  pada  data  latih  dengan  menggunakan  algoritma  YOLOv5  dengan pendekatan CNN [17]. Pengujian dilakukan pada data uji untuk mengukur kinerja model dalam mendeteksi objek varian jahe.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  untuk  analisis  validasi  dan  evaluasi  model  deteksi  objek  varian  jahe  menggunakan Algoritma Yolov5 dengan pendekatan convolutional neural networks [18] akan dilakukan dengan tahapan-tahapan ditunjukkan pada gambar 1 sebagai berikut:

## Gambar 1. Bagan Tahapan Penelitian
1.  Studi literatur: Melakukan studi literatur terkait dengan deteksi objek, Yolov5, dan CNN untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang topik penelitian.
2.  Pengumpulan  data:  Mengumpulkan  data  yang  diperlukan,  seperti  gambar  jahe  dan  anotasi  objek,  serta membaginya menjadi set data pelatihan, validasi, dan pengujian [19].
3.  Pelatihan model: Melakukan pelatihan model dengan menggunakan data pelatihan dan teknik-teknik seperti augmentasi data untuk meningkatkan performa  model [20]. Selain  itu,  memilih arsitektur model  yang tepat untuk membangun model deteksi objek.
4.  Validasi  model:  Memvalidasi  model  dengan  menggunakan  data  validasi  untuk  memastikan  model  bekerja dengan  baik  dan  dapat  diandalkan.  Evaluasi  model  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metrik  seperti precision, recall, dan F1-score [21].
5.  Evaluasi  model:  Menggunakan  data  pengujian  untuk  melakukan  evaluasi  model  secara  menyeluruh. Melakukan perbandingan hasil deteksi model dengan anotasi objek yang sebenarnya untuk menentukan apakah model cukup baik untuk diterapkan dalam penggunaan praktis.
Studi Literatur Pengumpulan Data Pelatihan Model Validasi Model Evaluasi Model Interpretasi Hasil Penulisan Laporan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 234−241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4380
6.  Interpretasi hasil: Menafsirkan hasil yang telah diperoleh dari evaluasi model dan membuat kesimpulan terkait kinerja model.
7.  Penulisan laporan: Menuliskan laporan penelitian yang mencakup semua tahapan yang telah dilakukan, hasil yang diperoleh, dan kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian tersebut.
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penting  untuk  memperhatikan  faktor-faktor  seperti  kualitas  data, pemilihan  metrik evaluasi  yang tepat, dan pemilihan teknik pengolahan data yang dapat mempengaruhi kinerja model. Selain itu, perlu juga memperhatikan validitas dan reliabilitas hasil yang diperoleh dari penelitian.

## 2.2 Tahapan Penyelesaian Masalah
Penyelesaian  masalah  saat  mendeteksi  objek  varian  jahe  menggunakan  algoritma  Yolov5  dengan  pendekatan convolutional neural networks dapat dilakukan dengan memperhatikan parameter cara validasi dan evaluasi untuk mengatasi  masalah  dalam  mendeteksi  objek  varian  jahe,  penting  untuk  memperhatikan  setiap  tahapan  dan parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian,  serta  melakukan  evaluasi  dan  validasi  dengan  cermat  untuk memastikan model yang dihasilkan dapat bekerja dengan baik dan akurat, seperti ditunjukkan pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Parameter Validasi dan Evaluasi
Parameter Validasi dan Evaluasi Penjelasan Cross-validation Melakukan validasi silang pada data dengan membagi data menjadi beberapa set dan melatih model pada setiap iterasi dengan set yang berbeda-beda [22]. Pembagian Data Memecah  data  menjadi  set  pelatihan,  validasi,  dan  pengujian  dengan  rasio  yang  tepat.  Set pelatihan digunakan untuk melatih model, set validasi digunakan untuk memilih model  yang terbaik  dan  mencegah  overfitting,  dan  set  pengujian  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja model. Augmentasi Data Melakukan  augmentasi  data  pada  set  pelatihan,  seperti  rotasi,  pergeseran,  dan  perubahan ukuran, untuk meningkatkan variasi data dan menghindari overfitting. Hyper parameter Tuning Menentukan parameter-parameter seperti ukuran batch, learning rate, dan jumlah epoch yang tepat untuk mengoptimalkan kinerja model. Metrik Evaluasi Memilih  metrik  evaluasi  yang  sesuai  untuk  mengevaluasi  kinerja  model,  seperti  precision, recall, F1-score, dan mean average precision (mAP) . Pengujian Lintas- Platform Melakukan pengujian pada berbagai platform  yang  berbeda untuk memastikan bahwa model dapat diterapkan pada berbagai jenis perangkat. Interpretasi Hasil Menafsirkan  hasil  evaluasi  model  dan  membuat  kesimpulan  terkait  kinerja  model.  Jika ditemukan  masalah,  maka  dapat  dilakukan  iterasi  pada  tahap-tahap  sebelumnya  untuk memperbaiki kinerja model.
Tahapan-tahapan  tersebut  meliputi  studi  literatur,  pengumpulan  data,  pelatihan  model,  validasi  model, evaluasi model, interpretasi hasil, dan penulisan laporan. Dalam setiap tahapan, perlu memperhatikan parameter cara validasi dan evaluasi seperti cross-validation, augmentasi data, metrik evaluasi, dan pengujian lintas-platform untuk memastikan kinerja model yang akurat dan dapat diandalkan.

## 2.3 Perancangan Dataset
Kamera Rekam Objek Anotasi Data Simpan Data
Gambar 2. Perancangan Dataset
Pada  gambar 2 di atas adalah  tahapan  perancangan dataset  seperti,  langkah awal  yang dilakukan adalah dengan menggunakan perangkat kamera, dan kemudian perangkat kamera digunakan untuk memproses perekaman gambar varian jahe, lalu proses selanjutnya dengan membuat anotasi data, dan selanjutnya sampel dataset disimpan ke dalam format YOLO yang disesuaikan dengan algoritma YOLOv5.

## 2.4 Metrik Evaluasi
Pada tahap ini digunakan metrik evaluasi sebagai penentu skor deteksi mask menggunakan model YOLOv5 [23]. Pada tabel 2 di bawah dapat dilihat beberapa variabel metrik.
Tabel 2. Confusion Matrix
Class. Actual Positive Class. True Negative Prediksi Class Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Prediksi Class Negative False Positive (FP) True Negative (TN)
Beberapa metrik evaluasi yang digunakan seperti, a. Akurasi adalah tingkat pengukuran rasio yang pasti dan dapat dihitung menggunakan persamaan:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 234−241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4380
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (1)
b. Presisi adalah perbandingan dari jumlah data kategori positif dan dapat diprediksi dengan benar jumlah total data prediksi positif. Presisi dapat dihitung menggunakan persamaan:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2)
c. Recall  adalah  pengukuran  data  dengan  kelas  true  positive  (TP)  yang  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3)
d. F1-Score merupakan metode perhitungan kombinasi presisi dan recall. F1-Score dapat dihitung menggunakan persamaan:
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)
e. Intersection Over Union  (IoU) adalah  metrik  yang digunakan untuk mengevaluasi keakuratan sistem dalam mendeteksi objek pada dataset yang dilatih. IoU membandingka GT bounding box dengan prediksi bounding box dari sebuah model. Percontoh jika A adalah citra varian jahe dan B adalah citra hasil deteksinya, maka IoU dapat dihitung dengan persamaan:
𝐼𝑜𝑈 = 𝐴 ⋂ 𝐵 𝐴 ⋃ 𝐵 (5)

## 2.5 Perangkat Pendukung
Untuk  melakukan  penelitian  deteksi  varian  jahe  menggunakan  Algoritma  Yolov5,  maka  dibutuhkan  beberapa perangkat pendukung, di antaranya:
1. Komputer atau laptop dibutuhkan sebagai perangkat utama dalam melakukan penelitian ini. Dianjurkan untuk menggunakan komputer atau laptop dengan spesifikasi yang cukup tinggi untuk mempercepat proses pelatihan dan evaluasi model. Beberapa spesifikasi yang dianjurkan processor Intel Core i7 atau yang lebih tinggi, RAM minimal 8GB, disarankan 16GB atau lebih, dan GPU: Nvidia GTX 1050 atau yang lebih tinggi.
2. Software  YOLOv5,  perangkat  lunak  yang  perlu  diunduh  dan  diinstal  pada  komputer  atau  laptop  yang digunakan.
3. Dataset  deteksi  objek  varian  jahe  yang  telah  disiapkan  juga  merupakan  perangkat  pendukung  yang  penting dalam  penelitian  ini.  Dataset  tersebut  perlu  disimpan  dalam  format  YOLO  yang  sesuai  dengan  algoritma YOLOv5.
4. LabelImg  adalah  perangkat  lunak  anotasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mempermudah  proses  anotasi  pada dataset. LabelImg dapat diunduh dan diinstal pada komputer atau laptop yang digunakan.
5. Python  adalah  bahasa  pemrograman  yang  digunakan  dalam  YOLOv5.  Python  perlu  diinstal  pada  komputer atau laptop yang digunakan untuk menjalankan kode YOLOv5.
6. CUDA dan cuDNN adalah perangkat lunak dari Nvidia yang digunakan untuk mempercepat proses pelatihan dan  evaluasi  model  pada  GPU  Nvidia.  Jika  menggunakan  GPU  Nvidia,  disarankan  untuk  mengunduh  dan menginstal CUDA dan cuDNN pada komputer atau laptop yang digunakan.
7. TensorBoard adalah alat visualisasi  yang digunakan untuk  memonitor proses pelatihan dan evaluasi  model. TensorBoard dapat diinstal melalui perintah pip pada terminal Python.
Dengan perangkat pendukung di atas, penelitian Analisis Validasi dan Evaluasi Deteksi Objek Varian Jahe Menggunakan Algoritma Yolov5 dapat dilakukan dengan baik. Namun, spesifikasi perangkat pendukung dapat berbeda-beda tergantung pada ukuran dataset dan kompleksitas model yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Untuk melakukan analisis objek deteksi varian jahe menggunakan Yolov5, diperlukan dataset gambar jahe yang telah dilabeli dengan benar. Dataset ini terdiri dari gambar-gambar jahe yang bervariasi, termasuk berbagai varian jahe yang dideteksi yang ditunjukkan pada gambar 3 berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 234−241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4380
Gambar 3. Percontoh Dataset Varian Jahe
Pada gambar di atas, adalah data yang akan digunakan dengan jumlah data sebanyak 1000 gambar dengan kategori tiga jenis varian jahe.

## 3.2 Pembagian Data
Pembagian data dilakukan dengan mengklasifikasi menjadi beberapa kategori pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Klasifikasi Varian Jahe No. Kategori Klasifikasi Total 1. Rimpang kuning dengan ruas besar Jahe Gajah 335 2. Rimpang kuning dengan ruas kecil Jahe Emprit 335 3. Rimpang merah dengan ruas kecil Jahe Merah 330
Jika pembagian data sudah sesuai dengan kategori dan klasifikasinya, maka data ini akan menjadi data latih yang akan dilatih dengan model yolov5.

## 3.3 Anotasi Data
Dengan menggunakan LabelImg, maka ditunjukkan pada gambar 4, dilakukan pembuatan kotak anotasi di sekitar objek pada gambar, dan ditandai  label pada kotak anotasi tersebut, dan selanjutnya  menyimpan anotasi sebagai data XML yang dapat digunakan oleh model pembelajaran mesin.

## Gambar 4. Anotasi Format Yolov5
Proses anotasi data adalah proses penting dalam pengumpulan dataset untuk analisis objek deteksi varian jahe  menggunakan Yolov5  [24]. Anotasi data melibatkan penandaan atau  labelisasi  setiap objek dalam gambar dengan label yang tepat sehingga model deteksi objek dapat mempelajari dan mengenali objek tersebut.

## 3.4 Melatih Dataset
Setelah  semua  proses  pada  kebutuhan  dataset  sudah  selesai  dilakukan,  proses  selanjutnya  adalah  melatih  data menggunakan pixel  640, batch 64 dan epochs 100 untuk di setiap  model  yolov5. Output  yang dihasilkan pada proses ini adalah weights yang berisi model sesuai dataset seperti yang dihasilkan pada tabel 4 di bawah.
Tabel 4. Output Dataset Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95 all 100 116 0,982 0,906 0,939 0,82 jahe_merah 100 24 0,996 0,917 0,921 0,839 jahe_gajah 100 34 0,985 0,882 0,945 0,8 jahe_emprit 100 58 0,964 0,92 0,951 0,82

## 3.5 Pengujian Dataset
Pendeteksian  varian  jahe  metode  Yolov5  seperti  pada  gambar  5  di  bawah,  deteksi  varian  jahe  dengan  metode yolov5 berjalan dengan cukup akurat dan nilai akurasinya pun cukup tinggi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 234−241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4380
Gambar 5. Proses Deteksi Objek Varian Jahe
Pengujian atau testing dataset adalah proses penting dalam analisis objek deteksi varian jahe menggunakan Yolov5 untuk memastikan bahwa model deteksi objek yang telah dilatih dapat bekerja dengan baik pada dataset yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dengan memastikan melatih hingga konvergen, yaitu ketika model telah mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  tidak  lagi  meningkat,  model  akan  dibuktikan  berdasarkan  beberapa metrik evaluasi seperti akurasi deteksi, presisi, recall yang ditunjukkan pada gambar 6 berikut:
Gambar 6. Kurva Presisi
Gambar  di  atas  mendapatkan  hasil  kurva  pada  model  yang  memperoleh  nilai  mAP@0,5  sebesar  93,9% yang berada pada batch size 64 dengan epochs 100.
Gambar 7. Kurva Recall
Ditunjukkan  gambar  7  di  atas  pada  kurva  recall  terhadap  nilai  recall.  Nilai  puncak  rata-rata  recall mendapatkan nilai 0,94 pada nilai confidence 0,00

## 3.6 Confusion Matrix
Confusion matrix pada metode evaluasi model yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi atau deteksi  objek  varian  jahe,  membandingkan  prediksi  model  dengan  nilai  sebenarnya  (ground  truth) dari  dataset yang digunakan untuk evaluasi [25].
Confusion matrix terdiri dari empat kelas yang mungkin terjadi dalam pengujian model, yaitu:
1. True Positive, Model benar memprediksi keberadaan objek dan prediksinya sesuai dengan nilai sebenarnya.
2. False  Positive,  Model  salah  memprediksi  keberadaan  objek,  yaitu  model  memprediksi  keberadaan  objek padahal objek sebenarnya tidak ada.
3. True Negative, Model benar memprediksi ketiadaan objek dan prediksinya sesuai dengan nilai sebenarnya.
4. False Negative, Model salah memprediksi ketiadaan objek, yaitu model memprediksi ketiadaan objek padahal objek sebenarnya ada.
Matrix yang menunjukkan jumlah prediksi model di setiap kelas varian jahe,  ditunjukkan pada gambar 8 berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 234−241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4380
Gambar 8. Confusion Matrix
Confusion matrix dapat menjawab nilai akurasi dari model tersebut, dibawah ini merupakan cara menghitung nilai akurasi model YOLOv5.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  dataset  yang  berisi  variasi  jahe  yang  diteliti  berdasarkan  rimpang  dan  ras, Pengujian  objek  menggunakan  model  yolov5.  Penting  untuk  diingat  bahwa  kinerja  model  deteksi  objek  dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti kualitas dataset, jumlah data, jumlah  epoch yang digunakan, dan hyper parameter lainnya. Dataset terdiri dari varian jahe gajah, jahe emprit dan jahe merah. Penelitian di lakukan pada model  algoritma  YOLOv5  dengan  batch  64  dan  epoch  sebanyak  100.  Hasil  Penelitian  dapat  disimpulkan  nilai akurasi  saat  pengujian  mendapatkan  nilai  rata-rata  cukup  baik  yaitu  93,9%.  pada  deteksi  varian  jahe  yolov5x dengan batch 64 dan epoch 100. Nilai akurasi dipengaruhi pada berbagai macam hal diantaranya dalam mengenali objek pada label kelas dan hasil deteksi yang dihasilkan memiliki nilai yang tidak akurat, Oleh karena itu, untuk memperbaiki  kinerja  Yolov5,  perlu  dilakukan  berbagai  upaya,  seperti  peningkatan  kualitas  dataset  pelatihan, penggunaan teknik augmentasi data, atau penggunaan arsitektur model yang lebih kompleks. Hasil tersebut hanya berlaku untuk dataset dan konfigurasi yang digunakan dalam evaluasi penelitian ini dan tidak dapat digeneralisasi secara langsung ke dataset atau konfigurasi yang berbeda.

## REFERENCES
[1] K. Sohn, Z. Zhang, C.-L. Li, H. Zhang, C.-Y. Lee, dan T. Pfister, “A simple semi-supervised learning framework for object detection,” arXiv Prepr. arXiv2005.04757, 2020.
[2] M. Talo, “Application of deep transfer learning for automated brain abnormality classification using MR images,” Cogn. Syst. Res., vol. 54, hal. 176–188, 2019, doi: 10.1016/j.cogsys.2018.12.007.
[3] M. H. Shahrajabian, W. Sun, dan Q. Cheng, “Clinical aspects and health benefits of ginger (Zingiber officinale) in both traditional Chinese medicine and modern industry,” Acta Agric. Scand. Sect. b—Soil \& Plant Sci., vol. 69, no. 6, hal. 546–556, 2019.
[4] A. Çifci et al., “Ginger (Zingiber officinale) prevents severe damage to the lungs due to hyperoxia andinflammation,” Turkish J. Med. Sci., vol. 48, no. 4, hal. 892–900, 2018.
[5] Z.  Fazelan,  “Effects  of  dietary  ginger  (Zingiber  officinale)  administration  on  growth  performance  and  stress, immunological,  and  antioxidant  responses  of  common  carp  (Cyprinus  carpio)  reared  under  high  stocking  density,” Aquaculture, vol. 518, 2020, doi: 10.1016/j.aquaculture.2019.734833.
[6] A. A. Sadeghi, “The effects of turmeric, cinnamon, ginger and garlic powder nutrition on antioxidant enzymes’ status and hormones involved in energy metabolism of broilers during heat stress,” Iran. J. Appl. Anim. Sci., vol. 8, no. 1, hal. 25–130, 2018.
[7] S.  Vishwakarma,  C.  Panigrahi,  S.  Barua,  M.  Sahoo,  dan  S.  Mandliya,  “Food  nutrients  as  inherent  sources  of immunomodulation during COVID-19 pandemic,” LWT, vol. 158, hal. 113154, 2022.
[8] R. Pertiwi, D. Notriawan, dan R. H. Wibowo, “Pemanfaatan tanaman obat keluarga (toga) meningkatkan imunitas tubuh sebagai pencegahan covid-19,” Dharma Raflesia J. Ilm. Pengemb. Dan Penerapan IPTEKS, vol. 18, no. 2, hal. 110–118, 2020.
[9] J. Du, “Understanding of Object Detection Based on CNN Family and YOLO,”  J. Phys. Conf. Ser., vol. 1004, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1004/1/012029.
[10]  J. Redmon dan A. Farhadi, “Yolov3: An incremental improvement,” arXiv Prepr. arXiv1804.02767, 2018.
[11]  L. Fang et al., “Using channel and network layer pruning based on deep learning for real-time detection of ginger images,” Agriculture, vol. 11, no. 12, hal. 1190, 2021.
[12]  J. Gu et al., “Recent advances in convolutional neural networks,” Pattern Recognit., vol. 77, hal. 354–377, 2018.
[13]  T.  He,  “Bag  of  tricks  for  image  classification  with  convolutional  neural  networks,”  Proc.  IEEE  Comput.  Soc.  Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., vol. 2019, hal. 558–567, 2019, doi: 10.1109/CVPR.2019.00065.
[14]  Z. Sun, H. Yang, Z. Zhang, J. Liu, dan X. Zhang, “An Improved YOLOv5-Based Tapping Trajectory Detection Method for Natural Rubber Trees,” Agriculture, vol. 12, no. 9, hal. 1309, 2022.
[15]  M. Putri, Khasiat dan Manfaat Jahe Merah. Alprin, 2020.
[16]  S. H. Mahassni  dan O. A. Bukhari, “Beneficial  effects of an aqueous ginger  extract on the  immune system  cells and

## Journal of Information System Research (JOSH)
antibodies, hematology, and thyroid hormones in male smokers and non-smokers,” J. Nutr. \& Intermed. Metab., vol. 15, hal. 10–17, 2019.
[17]  G.-S.  Xia  et  al.,  “DOTA:  A  large-scale  dataset  for  object  detection  in  aerial  images,”  in  Proceedings  of  the  IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2018, hal. 3974–3983.
[18]  S. Indolia, A. K. Goswami, S. P. Mishra, dan P. Asopa, “Conceptual understanding of convolutional neural network-a deep learning approach,” Procedia Comput. Sci., vol. 132, hal. 679–688, 2018.
[19]  R. Yang et al., “CNN-LSTM deep learning architecture for computer vision-based modal frequency detection,” Mech. Syst. Signal Process., vol. 144, hal. 106885, 2020.
[20]  A. Mikołajczyk, “Data augmentation for improving deep learning in image classification problem,” 2018 Int. Interdiscip. PhD Work. IIPhDW 2018, hal. 117–122, 2018, doi: 10.1109/IIPHDW.2018.8388338.
[21]  M.  Sewak,  M.  R.  Karim,  dan  P.  Pujari,  Practical  convolutional  neural  networks:  implement  advanced  deep  learning models using Python. Packt Publishing Ltd, 2018.
[22]  C.-Y. Wang, A. Bochkovskiy, dan H.-Y. M. Liao, “Scaled-yolov4: Scaling cross stage partial network,” in Proceedings of the IEEE/cvf conference on computer vision and pattern recognition, 2021, hal. 13029–13038.
[23]  L.  Aziz,  M.  S.  B.  H.  Salam,  U.  U.  Sheikh,  dan  S.  Ayub,  “Exploring  deep  learning-based  architecture,  strategies, applications and current trends in generic object detection: A comprehensive review,” IEEE Access, vol. 8, hal. 170461– 170495, 2020.
[24]  Q. Xie, “Unsupervised data augmentation for consistency training,” Adv. Neural Inf. Process. Syst., vol. 2020, 2020.
[25]  Z. Zhang, “Weld image deep learning-based on-line defects detection using convolutional neural networks for Al alloy in robotic arc welding,” J. Manuf. Process., vol. 45, hal. 208–216, 2019, doi: 10.1016/j.jmapro.2019.06.023.