Abstrak—Penelitian  ini  membahas  penggunaan  berbagai arsitektur model deep learning dalam mendeteksi objek bawah air  seperti  gerbang,  tiang,  bola,  dan  baskom  untuk meningkatkan  performa  robot  dalam  eksplorasi  bawah  air dalam konteks kompetisi SAUVC (Singapore AUV Challenge). Metode yang digunakan adalah YOLO (You Only Look Once) dan menggunakan berbagai jenis YOLOv5, seperti YOLOv5s, YOLOv5m,  YOLOv5l,  dan  YOLOv5x.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  YOLOv5x  memiliki  rata-rata  jarak deteksi terjauh sebesar 6,12 meter dan mAP@[0.5:0.95] paling tinggi yaitu 0,881, namun ukurannya yang besar memerlukan daya  komputasi  yang  tinggi.  Di  sisi  lain,  YOLOv5s  memiliki ukuran  model  yang  lebih  kecil  yaitu  14,5  MB,  namun  tetap memberikan  performa  yang  baik  dengan  mAP@[0.5:0.95] sebesar 0,872.  Berdasarkan temuan ini, YOLOv5s lebih sesuai untuk  digunakan  dalam  mendeteksi  objek  bawah  air  pada kompetisi  SAUVC  karena  selain  ukurannya  yang  lebih  kecil, YOLOv5s  juga  memberikan  performa  yang  memadai. Penggunaan model ini diharapkan dapat meningkatkan kinerja robot  dalam  eksplorasi  bawah  air  dan  membantu  dalam menyelesaikan  misi  yang  ditugaskan  dalam  waktu  yang ditentukan.
Kata  Kunci—SAUVC,  Robot  Bawah  Air,  Deep  Learning,  You Only Look Once (YOLO).

## I. PENDAHULUAN
OBOT  bawah  air  merupakan  inovasi  teknologi  yang berpotensi  untuk  menggantikan  atau  mendampingi manusia  dalam  menyelesaikan  misi-misi  di  bawah  air  yang tidak  diketahui  dan  kompleks  dengan  efisien.  Dengan kemampuan  adaptasi  dan  fungsionalitas  yang  terus berkembang, robot bawah air mampu melakukan tugas-tugas yang berisiko tinggi dan memerlukan ketelitian tinggi tanpa mengorbankan  keselamatan  manusia.  Keberadaan  robot bawah  air  membuka  peluang  baru  dalam  eksplorasi  laut, survei  bawah  air,  penelitian  lingkungan  laut,  dan  sektor- sektor industri seperti pertambangan dan perkapalan. Dalam beberapa  tahun  terakhir,  teknologi  robotika  bawah  air  telah mengalami kemajuan pesat, membuktikan bahwa peran robot bawah  air  bukan  hanya  sebagai  alat  bantu,  tetapi  sebagai mitra setia manusia dalam menghadapi  tantangan-tantangan bawah laut [1].
SAUVC  ( Singapore  AUV  Challenge )  adalah  kompetisi robot bawah air yang diikuti oleh sejumlah negara di dunia, sekaligus  menjadi  tempat  pertemuan  ilmiah  terkait  inovasi robot  bawah  air.  Tujuan  utamanya  adalah  menguji kemampuan  robot  bawah  air  dalam  melakukan  eksplorasi bawah  air  dan  menyelesaikan  misi  yang  diberikan  dalam waktu  yang  ditentukan.  Dalam  kompetisi  ini,  data  visual, terutama  yang  berkaitan  dengan  lingkungan  bawah  air, menjadi bagian penting yang harus diperoleh oleh tim robot bawah air. Robot bawah air harus mampu mengenali berbagai objek yang ada di dalam kolam seperti gerbang, tiang, bola,
dan baskom. Namun, ada aturan ketat yang mengatur dalam SAUVC,  yaitu  larangan  untuk  menghindari  tiang  berwarna merah  yang  berfungsi  sebagai  rintangan  di  bawah  air.  Oleh karena itu, deteksi tiang berwarna merah menjadi salah satu hal  yang  sangat  penting  dalam  persiapan  dan  pelaksanaan kompetisi  ini.  Dengan  mampu  mengenali  dan  menghindari tiang  berwarna  merah,  tim  robot  bawah  air  dapat menunjukkan  keunggulan  teknologi  yang  mereka  miliki dalam menghadapi tantangan di lingkungan bawah air [2].
Dalam  mengenali  objek  yang  ada  di  bawah  air,  dapat digunakan pendekatan deep learning menggunakan berbagai arsitektur.  Metode  yang  digunakan  harus  bisa  mendeteksi objek  di  bawah  air.  Pada  penelitian  sebelumnya  terdapat dataset  yang terdiri dari 5 jenis objek bawah air sekitar 800 gambar  yang  dilatih  menggunakan  model deep  learning dengan  arsitektur  YOLOv3-tiny,  dataset  tersebut  kemudian dibagi menjadi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian, hasil  dari  penelitian  tersebut  mendapatkan  loss  sebesar 0,6579  dan  mAP@0.5  sebesar  88,05%  [2].  Pada  penelitian sebelumnya belum menerapkan model deep learning dengan arsitektur  yang  lebih  baru.  Inovasi  terkait  deteksi  objek khususnya  di  bidang  bawah  air  sangat  diperlukan  agar performa  robot  bawah  air  lebih  baik  kedepannya.  Pada penelitian sebelumnya terkait performa model deteksi objek seperti  YOLOv5  dan  Mask  R-CNN  yang  mana  hasil penelitiannya  menunjukkan  bahwa  YOLOv5  lebih  unggul dibandingkan  Mask  R-CNN  dengan  mAP@[0.5:0.95] sebesar 0,987 beserta waktu pelatihan yang lebih cepat [3].
Dari  permasalahan  yang  telah  disebutkan  sebelumnya, sistem  deteksi  objek  dibuat  menggunakan  model deep learning . Model melakukan deteksi terhadap gerbang, tiang, bola dan baskom yang terdapat di bawah air. Sistem tersebut

## Deteksi Objek Menggunakan Metode Yolo dan Implementasinya pada Robot Bawah Air
Husnan, Chastine Fatichah, Rudy Dikairono Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : chastine@if.its.ac.id
R
Gambar 1. Arsitektur Deep Neural Network.
Gambar 2. Arsitektur Convolutional Neural Network.
diujikan menggunakan berbagai jenis model YOLOv5. Dari hasil  pengujian  tersebut  didapatkan  nilai  presisi, recall dan mAP  pada  beberapa  jenis  algoritma  yang  kemudian digunakan  oleh  tim  Banyubramanta  ITS  dalam  perlombaan SAUVC.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan terinspirasi dari sistem saraf manusia yang  mana  terdiri  dari  kumpulan  sel  saraf  yang  terhubung satu  sama  lain,  biasanya  struktur  jaringan  saraf  tiruan  ini terdiri  dari input layer , output layer dan hidden layer . Pada input  layer sebuah  nilai input akan  diproses  menjadi  nilai output , secara tidak langsung hidden layer terkoneksi dengan lapisan input dan output untuk  memperluas  kemampuan jaringan  saraf  tiruan,  sedangkan  pada output  layer menjadi solusi dari nilai input [4].
B. Deep Learning
Deep  learning telah  menjadi  kunci  pada  pengembangan aplikasi  kecerdasan  buatan  salah  satunya  di  bidang  visi komputer. Deep  learning didasarkan  pada Deep  Neural Network (DNN) yang mana tidak terlepas dari jaringan saraf tiruan.  Pada  DNN  memiliki  banyak hidden  layer yang membuatnya  berbeda  dari  jaringan  saraf  tiruan  lainnya, dengan  banyaknya hidden  layer pada  DNN  membutuhkan upaya  komputasi  yang  kompleks  dan  penyimpanan  yang besar untuk mencapai kinerja tinggi. Ilustrasi arsitektur Deep Neural Network (DNN) ditunjukkan pada Gambar 1 [5].

## C. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan  salah satu  metode deep  learning yang  umum  digunakan  untuk mengolah data gambar atau video. CNN terdiri dari beberapa layer yang terdiri dari input layer , output layer dan layer yang tersembunyi terdiri dari beberapa convolution layer , pooling
layer dan fully  connected  layer .  Pada convolution  layer berfungsi  untuk  mengekstraksi  fitur yang mana didalamnya perlu  mengatur  ukuran kernel ,  pergeseran  setiap kernel dan menambahkan padding pada input agar ukuran output sama dengan  ukuran input .  Adapun  pada pooling  layer berfungsi untuk  mengurangi  dimensi  sehingga layer berikutnya  tidak memerlukan  komputasi  yang  besar.  Sedangkan fully connected  layer berfungsi  untuk  melakukan  klasifikasi berdasarkan  fitur  yang  diekstrak.  Contoh  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  dapat  dilihat  pada Gambar 2 [6].
D. You Only Look Once
YOLO ( You Only Look Once ) merupakan algoritma deep learning untuk  melakukan  deteksi  objek  secara real  time dengan  memanfaatkan  algoritma Convolutional  Neural Network (CNN)  untuk  memproses  data  visual.  YOLO mendeteksi  objek  dengan  menerima  sebuah input gambar kemudian dibagi menjadi  kotak dengan ukuran S x S untuk membuat bounding box dan sistem memprediksi probabilitas kelas  berdasarkan  tingkat  keyakinan  dalam  mendeteksi sebuah objek [7].
Salah satu pengembangan dari YOLO kini telah sampai di versi  kelima  yaitu  YOLOv5  yang  memiliki  performa  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  YOLO  versi  sebelumnya. YOLOv5 memiliki beberapa jenis model diantaranya adalah YOLOv5s,  YOLOv5m,  YOLOv5l  dan  YOLOv5x.  Huruf kecil yang dituliskan setelah jenis model memiliki arti small , medium , large dan extra-large .  Semakin  besar  jenis  model YOLOv5  yang  digunakan  dapat  menyebabkan  proses pelatihan nya membutuhkan spesifikasi komputer yang tinggi serta  ukuran  berkas  program  menjadi  semakin  besar,  akan tetapi  model  yang  dihasilkan  dari  hasil  pelatihan  menjadi semakin  cepat  dan  akurat.  Performa  algoritma  YOLOv5 dapat dilihat pada Gambar 3 [8].
Arsitektur algoritma YOLOv5 terdiri  dari  tiga komponen utama yaitu Backbone , Head dan Detection . BackBone adalah CNN  yang  mengumpulkan  serta  membentuk  fitur  gambar
Gambar 3. Performa Algoritma YOLOv5.
Gambar 4. Arsitektur Algoritma YOLOv5.
Gambar 5. Non-Maximum Suppression.
Gambar 6. Intersection over Union.
pada  perincian  yang  berbeda.  Adapun Head adalah serangkaian  lapisan  untuk  menggabungkan  fitur  gambar untuk  proses  prediksi.  Sedangkan Detection adalah  proses yang memanfaatkan fitur dari Head dan mengambil langkah prediksi kotak dan kelas. Arsitektur dari algoritma YOLOv5 dapat dilihat pada Gambar 4 [9].

## E. Non-Maximum Suppression
Non-Maximum  Suppression (NMS)  adalah  sebuah  teknik yang sering digunakan dalam deteksi objek untuk mengatasi masalah  penggandaan  saat  deteksi  objek  yang  tumpang tindih.  NMS  bertujuan  untuk  menyaring  hasil  deteksi  dan menghilangkan  deteksi  yang  berlebihan  dari  objek  yang sama. Hasil dari proses NMS adalah kumpulan deteksi yang saling berdekatan atau tumpang tindih yang telah dibersihkan sehingga  hanya  ada  satu  deteksi  untuk  setiap  objek  yang terdeteksi.  Dengan  menghilangkan  deteksi  yang  berlebihan, deteksi  objek  menjadi  lebih  akurat  dan  memberikan  hasil yang lebih bersih  dan terorganisir. Ilustrasi  dari NMS dapat dilihat pada Gambar 5.

## F. Evaluasi Performa
IoU ( Intersection over Union ) digunakan untuk mengukur sejauh mana prediksi model mendekati label sebenarnya dari objek  dalam  suatu  gambar.  Konsep  dasar  dari  IoU  adalah menghitung  rasio  area  dari  bagian  bersama  antara  prediksi dan label sebenarnya terhadap area dari gabungan keduanya. Nilai  ambang  batas  IoU  ditentukan  tergantung  pada  kasus penggunaan  dan  tingkat  toleransi  kesalahan  yang  dapat diterima.  Jika  IoU melampaui  ambang  batas  tertentu,  maka prediksi  dianggap  benar;  sebaliknya,  jika  IoU  di  bawah ambang batas tersebut, prediksi dianggap salah. Ilustrasi dari proses perhitungan IoU dapat dilihat pada Gambar 6.
mAP ( mean Average Precision ) merupakan nilai rata-rata dari  AP  ( Average  Precision )  pada  suatu  model.  Untuk mengukur  performa  deteksi  objek  pada  model,  mAP  dapat dihitung  dengan  membatasi  IoU  dari  hasil  deteksi. Average Precision didapatkan  dengan  menghitung  nilai  rata-rata presisi  dibandingkan  dengan  nilai recall dalam  rentang  0 hingga 1. Untuk menghitungnya, dapat menggunakan metode AUC ( Area Under Curve ) presisi- recall [10].
Presisi  adalah  tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang diminta  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan  oleh  model. Nilai  presisi  didapatkan  dari  TP  ( True  Positive )  dibagi dengan  total  TP  ( True  Positive )  dan  FP  ( False  Positive ). Adapun recall adalah  keberhasilan  sebuah  model  dalam menemukan  kembali  sebuah  informasi.  Nilai recall didapatkan  dari  TP  ( True  Positive )  dibagi  dengan  total  TP ( True Positive ) dan FN ( False Negative ) [11].

## III. PERANCANGAN

## A. Perangkat yang Digunakan
Narudaka  merupakan  robot  bawah  air  yang  didesain khusus  oleh  tim  Banyubramanta  ITS  untuk  perlombaan Singapore  AUV  Challenge (SAUVC).  Kemampuan  robot bawah  air  ini  diharapkan  dapat  melakukan  pendeteksian objek  di  bawah  air,  bergerak  dengan  stabil  ke  segala  arah untuk  mendekati  objek  dan  menghindari  rintangan.  Robot bawah air ini memiliki dimensi dengan panjang 59 cm, lebar 45 cm, tinggi 45 cm dan memiliki berat 18 kg.

## B. Perancangan Dataset
Pada penelitian kali ini, diperlukan dataset berupa gambar yang sudah dilabeli untuk dilakukan proses pelatihan model deep learning . Dataset berupa gambar tersebut diambil secara manual  di  kolam  renang  yang  sudah  diletakkan  beberapa objek  sesuai  dengan  ketentuan  kompetisi Singapore  AUV Challenge (SAUVC).
Adapun  dataset  berisi  9.930  gambar.  Dataset  berupa gambar tersebut dilabeli menggunakan aplikasi berbasis web bernama  Roboflow.  Beberapa  kelas  yang  digunakan  antara lain baskom biru, gerbang, bola pink, tiang kuning dan tiang merah.  Setelah  dilakukan  pelabelan,  didapatkan  jumlah dataset pada setiap kelas. Rinciannya dapat dilihat pada Tabel 1.

## C. Pembagian Dataset
Setelah  dilakukan  proses  pelabelan  dataset  kemudian digunakan  untuk  pelatihan  model.  Dataset  dibagi  menjadi 76%  data  pelatihan,  12%  data  validasi  dan  12%  data pengujian.  Dari  pembagian  tersebut  didapatkan  data pelatihan  sebanyak  7.515  gambar,  data  validasi  sebanyak 1.216  gambar  dan  data  pengujian  sebanyak  1.199  gambar. Setelah dilakukan pembagian dataset didapatkan jumlah data pelatihan, data validasi dan data pengujian pada setiap kelas. Bisa dilihat pada Tabel 2, Tabel 3 dan Tabel 4.

## D. Pelatihan Model Deteksi Objek
Pada penelitian ini menggunakan beberapa jenis YOLOv5 seperti  YOLOv5s,  YOLOv5m,  YOLOv5l  dan  YOLOv5x untuk  dilakukan  pelatihan  model  agar  mengetahui  kinerja setiap  jenis  model  dalam  mendeteksi  objek  bawah  air sehingga  dapat  memilih  jenis  model  YOLOv5  yang  tepat untuk  meningkatkan  performa  robot  bawah  air.  Pelatihan
Tabel 1.
Jumlah Dataset Tiap Kelas. Kelas Jumlah Gambar Baskom biru 2.266 Gerbang 2.007 Bola pink 2.080 Tiang merah 1.962 Tiang kuning 1.615 Tabel 2. Jumlah Dataset Pelatihan Tiap Kelas. Kelas Jumlah Gambar Baskom biru 1.621 Gerbang 1.402 Bola pink 1.701 Tiang merah 1.378 Tiang kuning 1.413 Tabel 3. Jumlah Dataset Validasi Tiap Kelas. Kelas Jumlah Gambar Baskom biru 313 Gerbang 317 Bola pink 187 Tiang merah 298 Tiang kuning 101 Tabel 4. Jumlah Dataset Pengujian Tiap Kelas. Kelas Jumlah Gambar Baskom biru 332 Gerbang 288 Bola pink 192 Tiang merah 286 Tiang kuning 101
dapat  dimulai  dengan  menambahkan  beberapa  parameter pada perintah pelatihan sebagai berikut:
1) img sebesar 640
2) batch sebesar 16
3) epoch sebanyak 50
4) Lokasi file "data.yaml" yang berisi informasi dataset 5) weights tergantung model yang ingin digunakan
6) Lokasi file hasil pelatihan model
7) cache untuk mempercepat proses pelatihan

## IV. UJI COBA DAN EVALUASI
Model  YOLOv5s  memiliki  ukuran  sebesar  14,5  MB setelah  melalui  pelatihan,  menjadikannya  sebagai  model dengan  ukuran  terkecil  dibandingkan  dengan  model YOLOv5  lainnya.  Proses  pelatihan  model  YOLOv5s memakan  waktu  selama  1  jam  24  menit  26  detik.  Selama pelatihan,  model  YOLOv5s  mendapatkan box  loss sebesar 0,01427, obj  loss sebesar  0,004616, cls  loss sebesar 0,0002221,  presisi  sebesar  0,997, recall sebesar  0,998  dan mAP@[0.5:0.95]  sebesar  0,869  yang  mana  menjadikan YOLOv5s sebagai model dengan mAP@[0.5:0.95] terendah dibandingkan  dengan  model  YOLOv5  lainnya.  Grafik pelatihan dapat dilihat pada Gambar 7.
Pada  pelatihan  model  YOLOv5m  didapatkan  ukuran model sebesar 42,2 MB dengan waktu pelatihan 54 menit 33 detik  yang  mana  menjadikan  model  YOLOv5m  sebagai model dengan waktu pelatihan tercepat dibandingkan dengan model  YOLOv5  lainnya.  Pada  pelatihan  model  YOLOv5m didapatkan box  loss sebesar  0,01319, obj  loss sebesar 0,004173, cls loss sebesar 0,0001426, presisi sebesar 0,996, recall sebesar 0,997 dan mAP@[0.5:0.95] sebesar 0,873 yang mana grafik pelatihannya dapat dilihat pada Gambar 8.
Model  YOLOv5l  memiliki  ukuran  sebesar  92,9  MB setelah melalui pelatihan. Proses pelatihan model YOLOv5l memakan  waktu  selama  1  jam  8  menit.  Selama  pelatihan, model YOLOv5l mendapatkan box loss sebesar 0,0126, obj loss sebesar  0,004023, cls  loss sebesar  0,0001372,  presisi sebesar  0,996, recall sebesar  0,997  dan  mAP@[0.5:0.95] sebesar  0,876  yang  mana  menjadikan  YOLOv5l  sebagai model  dengan  mAP@[0.5:0.95]  tertinggi  setara  dengan YOLOv5x. Grafik pelatihan dapat dilihat pada Gambar 9.
Pada pelatihan model YOLOv5x didapatkan ukuran model sebesar 173,1MB yang mana menjadikan YOLOv5x sebagai model  dengan  ukuran  terbesar  dibandingkan  dengan  model YOLOv5  lainnya.  Proses  pelatihan  model  YOLOv5x memakan waktu selama 1 jam 35 menit 14 detik yang mana menjadikan  model  YOLOv5x  sebagai  model  dengan  waktu pelatihan  terlama  dibandingkan  dengan  model  YOLOv5
Gambar 7. Grafik Pelatihan YOLOv5s.
Gambar 8. Grafik Pelatihan YOLOv5m.
Gambar 9. Grafik Pelatihan YOLOv5l.
Gambar 10. Grafik Pelatihan YOLOv5x.
lainnya.  Selama  pelatihan,  model  YOLOv5x  mendapatkan box loss sebesar 0,0123, obj  loss sebesar 0,003935, cls loss sebesar 0,0001272, presisi sebesar 0,998, recall sebesar 0,999 dan mAP@[0.5:0.95] sebesar 0,876 yang mana menjadikan YOLOv5x sebagai model dengan mAP@[0.5:0.95] tertinggi setara dengan YOLOv5l. Grafik pelatihan dapat dilihat pada Gambar 10.
Untuk  evaluasi  performa  digunakan mean  Average Precision (mAP)  pada  data  pengujian  agar  mengetahui kinerja  model  dalam  mendeteksi  objek  bawah  air  sehingga dapat  memilih  model  yang  tepat  untuk  meningkatkan performa robot bawah air. Pengujian setiap model YOLOv5 dapat dilihat pada Tabel 5.
Pada  model  YOLOv5s  didapatkan  nilai  presisi  sebesar 0,997, recall sebesar  0,994  dan  mAP@[0.5:0.95]  sebesar 0,872, yang mana membuat YOLOv5s sebagai model dengan mAP@[0.5:0.95]  terendah  dibandingkan  dengan  model YOLOv5  lainnya.  Model  YOLOv5m  memiliki  presisi sebesar  0,998, recall sebesar  0,994,  dan  mAP@[0.5:0.95] sebesar 0,874. Pada model YOLOv5l didapatkan nilai presisi sebesar  0,997, recall sebesar  0,997  dan  mAP@[0.5:0.95] sebesar  0,88.  Model  YOLOv5x  memiliki  presisi  sebesar 0,998, recall sebesar  0,998,  dan  mAP@[0.5:0.95]  sebesar 0,881, yang mana membuat YOLOv5x sebagai model dengan mAP@[0.5:0.95]  tertinggi  dibandingkan  dengan  model YOLOv5 lainnya.
Selanjutnya  pengujian  jarak  maksimal  deteksi  yang bertujuan  untuk  memperoleh  jarak  terjauh  yang  dapat dideteksi  oleh  setiap  model  yang  telah  dilakukan  pelatihan sebelumnya.  Informasi  mengenai  hasil  pengujian  jarak maksimal deteksi dapat ditemukan di Tabel 6.
Melalui  pengujian  jarak  yang  telah  dilakukan,  terlihat
bahwa semakin besar ukuran model yang digunakan, semakin meningkat juga jarak maksimum objek yang dapat dideteksi. Dalam  percobaan  ini,  ditemukan  bahwa  YOLOv5x merupakan  model  dengan  jangkauan  deteksi  terjauh, mencapai  rata-rata  jarak  deteksi  6,12  m.  Sementara  itu, YOLOv5s merupakan model dengan jarak deteksi terpendek, dengan rata-rata jarak deteksi sebesar 3,38 m.

## V. KESIMPULAN
Dari  uji  coba  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini, didapatkan kesimpulan sebagai berikut: (1) Model YOLOv5s memiliki ukuran terkecil dibandingkan dengan model lainnya mampu  memberikan  deteksi  objek  yang  cukup  baik, penggunaan  model  dengan  ukuran  yang  lebih  kecil  seperti YOLOv5s  dapat  mengurangi  beban  komputasi  dan memungkinkan robot untuk bekerja dengan lebih baik dalam kondisi  yang  terbatas.  Hal  ini  membuat  YOLOv5s  menjadi model  deep  learning  yang  tepat  untuk  mendeteksi  objek bawah  air  pada  perlombaan  SAUVC;  (2)  Model  YOLOv5 yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memberikan  hasil deteksi objek bawah air yang akurat. Pengujian menggunakan mAP  menunjukkan  bahwa  model-model  tersebut  berhasil mendeteksi  objek  dengan  tingkat  keberhasilan  yang  tinggi. Selain itu, penelitian ini juga menguji model-model YOLOv5 untuk  menentukan  jarak  maksimal  deteksi.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  model  YOLOv5x  mampu  mendeteksi objek dalam jarak terjauh dan memiliki nilai  mAP tertinggi dibandingkan  dengan  model  lain.  Namun,  dalam  konteks perlombaan  SAUVC,  model  YOLOv5x  tidak  cocok digunakan  untuk  mendeteksi  objek  bawah  air  karena ukurannya yang besar sehingga memerlukan daya komputasi besar.  Oleh  karena  itu,  model  YOLOv5s  lebih  sesuai digunakan  dalam  mendeteksi  objek  bawah  air  pada perlombaan  SAUVC  karena  memiliki  ukuran  yang  lebih kecil namun tetap memberikan tingkat performa yang baik.
Berdasarkan  kesimpulan  uji  coba  dari  penelitian  ini, terdapat  beberapa  saran  sebagai  berikut:  (1)  Diperlukan eksperimen terhadap variasi  YOLO lainnya. (2) Diperlukan eksperimen  pada  komputer  yang  memiliki  kemampuan komputasi yang lebih besar agar dapat memanfaatkan model dengan tingkat mAP yang lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  X. Zeng, M. Xia, Z.  Luo, J. Shang, Y. Xu, and Q. Yin, “Design and control of an underwater robot based on hybrid propulsion of quadrotor and bionic undulating fin,” J. Mar. Sci. Eng. , vol. 10, no. 9, p. 1327, 2022.
[2]  M. N. Mehta, S. Mylraj, and V. N. Bhate, “Development of AUV for Sauvc During Covid-19,” in OCEANS 2021: San Diego--Porto , 2021, pp. 1–8.
[3]  I.  W.  A.  S.  Darma,  N.  Suciati,  and  D.  Siahaan,  “A  Performance Comparison  of  Balinese  Carving  Motif  Detection  and  Recognition using  YOLOv5  and  Mask  R-CNN,”  in 2021  5th  International Conference  on  Informatics  and  Computational  Sciences  (ICICoS) , 2021, pp. 52–57.
[4]  P. Punyani, R. Gupta, and A. Kumar, “Neural networks for facial age estimation: a survey on recent advances,” Artif. Intell. Rev. , vol. 53, pp. 3299–3347, 2020.
[5]  R. Ayachi, Y. Said, and A. Ben Abdelali, “Optimizing neural networks for  efficient  FPGA  implementation:  A  survey,” Arch.  Comput. Methods Eng. , pp. 1–11, 2021.
[6]  A.  Narayan  and  R.  Muthalagu,  “Image  Character  Recognition  using Convolutional  Neural  Networks,”  in 2021  Seventh  International conference  on  Bio  Signals,  Images,  and  Instrumentation  (ICBSII) , 2021, pp. 1–5.
Tabel 5. Pengujian Setiap Model YOLOv5. Model Presisi Recall mAP@[0.5:0.95] YOLOv5s 0.997 0.994 0.872 YOLOv5m 0.998 0.994 0.874 YOLOv5l 0.997 0.997 0.88 YOLOv5x 0.998 0.998 0.881 Tabel 6. Pengujian Jarak Maksimal Deteksi. Model Kelas Jarak Maksimal Deteksi (Meter) Rata-Rata Jarak Deteksi (Meter) YOLOv5s Baskom biru 5,4
3,38
Gerbang 6
Bola pink 1,1
Tiang merah 2,4
Tiang kuning 2
YOLOv5m Baskom biru 5,6
4,92 Gerbang 8 Bola pink 1,6 Tiang merah 7 Tiang kuning 2,4 YOLOv5l Baskom biru 6
5,56 Gerbang 9 Bola pink 1,8 Tiang merah 8,5
Tiang kuning 2,5 YOLOv5x Baskom biru 7 6,12
Gerbang 10 Bola pink 1,9 Tiang merah 9 Tiang kuning 2,7
[7]  T. Diwan, G. Anirudh, and J. V Tembhurne, “Object detection using YOLO: Challenges, architectural successors, datasets and applications,” Multimed.  Tools  Appl. ,  vol.  82,  no.  6,  pp.  9243–9275,
2023.
[8]  S.  N.  Bushra,  G.  Shobana,  K.  U.  Maheswari,  and  N.  Subramanian, “Smart  Video  Survillance  Based  Weapon  Identification  using YOLOv5,”  in 2022  International  Conference  on  Electronic  Systems and Intelligent Computing (ICESIC) , 2022, pp. 351–357.
[9]  J.  Ieamsaard,  S.  N.  Charoensook,  and  S.  Yammen,  “Deep  Learning- Based Face Mask Detection using YOLOv5,” in 2021 9th International Electrical Engineering Congress (iEECON) , 2021, pp. 428–431.
[10]  B.  Wang,  “A  Parallel  Implementation  of  Computing  Mean  Average Precision,” Department Computer Science; Cornell University; 2022.
[11]  Y.  Liu,  S.  Yang,  and  others,  “Application  of  decision  tree-based classification  algorithm  on  content  marketing,” J.  Math. ,  vol.  2022, 2022.