## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409

## Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode You Only Look Once untuk Mendeteksi Rokok
Ahmad Harun 1,* , Mustakim 1 , Oktaf Brilian Kharisma 2
1 Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
2 Sains dan teknologi, Teknik Elektro, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11850310375@students.uin-suska.ac.id, 2 mustakim@uin-suska.ac.id, 3 brilian@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850310375@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Rokok merupakan hasil olahan dari produk tembakau yang penggunaanya dengan cara dibakar kemudian dihisap. Aktivitas merokok banyak ditemui dalam kehidupan sehari-hari diantaranya pada prasarana umum. Pendekatan yang dilakukan untuk  mencegah  aktivitas  ini  umumnya  menggunakan  informasi  manual  maupun  campur  tangan  dari  manusia.  Dalam  hal pendekatan ini sering ditemui banyak permasalahan dan kegagalan karena sedikit tenaga kerja dan aturan yang mendukung. Maka dari itu, penelitian ini disusun dengan tujuan dapat mendeteksi objek rokok secara realtime menggunakan metode You Only  Look  Once  (YOLO).  YOLO  yang  berdasarkan  deep  learning  sangat  baik  dalam  mendeteksi  objek,  model  ini menghadirkan  jaringan  saraf  konvolusi  tunggal  dalam  menetapkan  lokasi  dan  klasifikasi.  Sehingga  dalam  penerapannya, YOLO sangat cepat dalam mendeteksi dan mengenali objek. Penelitian ini melakukan percobaan pada training dataset dalam menguji  model  YOLOv3,  YOLOv3-Tiny  dan  YOLOv4.  Hasil  training  terbaik  didapatkan  pada  model  YOLOv4  dengan komposisi pembagian data 80% training dan 20% validation dengan presentase Mean Average Precision (mAP) sebesar 92,54% dan F1-Score sebesar 0,89. Penelitian ini juga melakukan percobaan pada pengujian dalam mendeteksi rokok secara realtime, dimana sistem dapat mendeteksi rokok sampai dengan jarak 4,5 meter, dan akurasi deteksi tertinggi didapatkan pada jarak 1 meter yaitu 99,03%.
Kata Kunci: CNN; Deep Learning; Deteksi Objek; Rokok; YOLO
Abstract− Cigarettes are processed products from  tobacco products which are used by burning and then smoked. Smoking activities  are  often  found  in  everyday  life,  including  in  public  infrastructure.  The  approach  taken  to  prevent  this  activity generally uses manual information or human intervention. In terms of this approach, there are often many problems and failures due to the lack of manpower and supporting rules. Therefore, this study was structured with the aim of being able to detect smoking objects in real time using the You Only Look Once (YOLO) method. YOLO which is based on deep learning is very good at detecting objects, this model provides a single convolution neural network in assigning location and classification. So that in its application, YOLO is very fast in detecting and recognizing objects. This study conducted experiments on the training dataset in testing the YOLOv3, YOLOv3-Tiny and YOLOv4 models. The best training results were obtained in the YOLOv4 model with a composition of 80% training and 20% validation data sharing with a Mean Average Precision (mAP) of 92.54% and an F1-Score of 0.89. This study also conducted experiments on testing to detect cigarettes in real time, where the system can detect cigarettes up to a distance of 4.5 meters, and the highest detection accuracy is obtained at a distance of 1 meter, namely 99.03%.
Keywords : Cigarette; CNN; Deep Learning; Object Detection; YOLO

## 1. PENDAHULUAN
Rokok merupakan hasil olahan dari produk tembakau yang penggunaanya dengan cara dibakar kemudian dihisap, contohnya seperti rokok kretek, rokok putih, cerutu atau dalam bentuk lainnya yang mana asapnya mengandung nikotin dan tar [1]. Aktivitas merokok biasanya ditemui pada berbagai tempat, diantaranya pada prasarana umum yang  terdapat  informasi  larangan  merokok.  Pendekatan  yang  dilakukan  untuk  mencegah  aktivitas merokok  di prasarana  umum  biasanya  menggunakan  informasi  manual  maupun  campur  tangan  dari  manusia.  Dalam  hal pendekatan ini sering ditemui banyak permasalahan dan kegagalan karena sedikit tenaga kerja dan aturan yang mendukung  [2].  Pendekatan  ini  membutuhkan  banyak  biaya  dan  tenaga  kerja  dalam  penerapannya.  Dari permasalahan tersebut, penelitian ini akan mengimplementasikan salah satu metode dengan basis deep learning yang mampu mendeteksi rokok secara realtime.
Deep learning telah hadir sebagai teknik yang sangat kuat untuk mempelajari objek secara otomatis dari suatu data mentah, yang mana deep learning telah mendapat kemajuan yang cukup besar dalam mendeteksi objek [3]. Penelitian yang dilakukan oleh Stephen Humphries dan kawan-kawan dalam menerapkan deep learning untuk klasifikasi  otomatis  pola  emphysema  di  CT  memberikan  hasil  yang  dapat  ditafsirkan  untuk  dapat  membantu mengidentifikasi individu dari resiko kematian yang besar dan memberikan penilaian yang lebih sensitif dalam mendeteksi jejak tingkat emphysema [4]. You Only Look Once (YOLO) merupakan suatu metode deep learning yang popular digunakan dalam mendeteksi objek, karena model ini menggunakan jaringan saraf konvolusi yang dijadikan  sebagai  pendekatan  deep  learning  untuk  mendeteksi  wajah  pada  video  [5].  Pendekatan  YOLO  yang berdasarkan deep learning sangat baik dalam mendeteksi objek, model ini menghadirkan jaringan saraf konvolusi tunggal dalam menetapkan lokasi dan klasifikasi [6].
Penelitian yang dilakukan oleh Liao dan Zou pada tahun 2020 mengusulkan implementasi deep learning dalam mendeteksi target merokok menggunakan You Only Look Once v3 (Yolov3) karena memiliki hasil yang baik. Jaringan Yolo V3 yang digunakan mampu mendeteksi target dengan ukuran yang lebih kecil, yaitu puntung rokok. Dengan menggunakan model DarkNet53 pada yolov3 untuk mendeteksi rokok mampu mendapatkan mAP

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409
Submitted: 27/12/2022 ; Accepted: 08/01/2023 ; Published: 28/01/2023
sebesar 0.76 [7]. Pada tahun 2020, yolov4 telah dikembangkan oleh Alexey dan kawan-kawan dimana dibanding yolov3, yolov4 telah ditingkatkan Average Precision (AP) sebesar 10 % dan Frame Per Second (FPS) sebesar 12 % [8] sehingga dapat bekerja lebih cepat dan lebih baik.
Pada  penelitian  sebelumnya  tentang  mendeteksi  objek,  beberapa  penelitian  yang  memiliki  keterkaitan dengan penelitian yang sedang di lakukan. Penelitian yang dilakukan oleh Zhao dan Ren yaitu melakukan deteksi objek kecil, dimana objek yang di deteksi adalah   pesawat kecil dalam penginderaan jauh. Pada penelitian tersebut membandingkan rata-rata presisi  dan waktu  deteksi  dari  YOLOv3, Faster R-CNN dan SSD, dimana YOLOv3 mendapatkan rata-rata presisi tertinggi yaitu 0.925 dan waktu deteksi yang rendah yaitu 0.023 detik [9]. YOLO juga digunakan dalam mendeteksi objek kecil lainnya, yaitu rokok. Penelitian yang dilakukan Pundhir dan kawan- kawan yaitu untuk melakukan klasifikasi pemakai  rokok menggunakan deep learning  dengan modul  Yolo-V3, dari penelitian tersebut didapatkan akurasi klasifikasinya mencapai 96.74% [10]. Kemudian pada Penelitian yang dilakukan oleh Shuo Wang yaitu dengan mengevaluasi YOLOv3, YOLOv3-tiny, YOLOv3-SPP3, YOLOv4, dan YOLOv4-tiny dalam mendeteksi objek kecil secara real time yaitu objek UAV. Pada penelitian tersebut Yolov4 mendapatkan mAP sebesar 87,48 % dimana lebih tinggi 14,2 % dari Yolov3 [11].
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  metode  You  Only  Look  Once (YOLO) untuk mendeteksi objek kecil yaitu puntung rokok secara realtime. penentuan jarak kamera dengan objek puntung rokok akan diperhitungkan dalam penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun metodelogi penelitian dalam penelitian ini secara garis besar terdiri atas 7 tahapan yang dilakukan. Berikut ini merupakan tahapan penelitian yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Metodologi Penelitian
Tahapan Pertama pada penelitian ini adalah  melakukan pengumpulan data. Proses pengumpulan dataset dibagi menjadi 2. Pertama, gambar diambil dari video yang dibuat oleh peneliti dan di ekstrak menjadi gambar. Kedua, gambar di ambil dari pencarian Google dengan keyword pencariannya adalah person drink water, people with  pen,  people  cough,  indonesian  people,  african  people  dan  indian  people.  Dari  pengumpulan  tersebut didapatkan  data  berjumlah  2001  gambar,  dimana  dibagi  pada  2  kelas  yaitu,  rokok  dan  bukan  rokok.  Berikut merupakan rincian dataset yang terkumpul:
Tabel 1 . Komposisi Dataset Dataset Jumlah Rokok 1169 Bukan Rokok 832

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409
Selanjutnya  dilakukan  preprocessing  data,  pada  tahap  ini  dilakukan  anotasi  citra  dataset  menggunakan aplikasi yolo mark.
Data yang sudah melalui tahapan  preprocessing data selanjutnya dilakukan tahap untuk konfigurasi YOLO. Pada  penelitian  ini  terdapat  3  model  YOLO  yang  digunakan,  yaitu  YOLOv3,  YOLOv3-Tiny  dan  YOLOv4. Penggunaan  3  model  ini  dimaksudkan  untuk  mencari  versi  metode  YOLO  terbaik  dalam  mendeteksi  rokok. Berikut beberapa konfigurasi YOLO yang dibuat:
a. Batch = 64
b. Subdivisions = 16
c. Width = 416
d. Height = 416
e. Max_batches = 6000
f. Steps = 4800, 5400
g. Classes = 2
h. Filters = 21
Setelah tahap konfigurasi selesai, selanjutnya dilakukan pembagian data untuk data training dan validation. Strategi yang dilakukan yaitu dengan melakukan percobaan pembagian data untuk training dan validation 50:50, 60:40, 70:30, 80:20 dan  90:10 [12]. Strategi ini dilakukan karena pada saat mendeteksi objek rokok secara realtime dibutuhkan  model  training  yang  optimal,  oleh  karena  itu  diperlukan  pengujian  terhadap  model  yang  akan digunakan.
Tahapan selanjutnya yaitu dilakukan proses training dataset menggunakan google colab pro. Pada tahap ini terdapat  15  kali  percobaan  training,  dimana masing-masing  model  yang  digunakan  yaitu,  YOLOv3,  YOLOv3- Tiny dan YOLOv4 menggunakan strategi pada tahap pembagian data.
Dataset yang sudah di training menggunakan google colab pro, selanjutnya dilakukan tahap untuk analisa dan hasil dari proses training. Tahap ini adalah melihat hasil terbaik dari tahap training. Acuan terbaik dinilai dari Mean Average Precision (mAP) dan nilai F1-Score, semakin tinggi presentase mAP dan nilai F1-Score nya , maka model tersebut akan di pakai pada proses selanjutnya. Jika sudah didapatkan model yang terbaik.
Tahap terakhir yaitu dilakukan pengujian dari tahap analisa dan hasil yang di dapat. Implementasi pengujian pada  penelitian  ini  dilakukan  di  dalam  ruangan.  Strategi  yang  dilakukan  yaitu  mengatur  jarak  antara  kamera dengan objek. Pengujian dilakukan sebanyak 9 kali dimulai dari jarak 1 meter, 1.5 meter, 2 meter, 2.5 meter, 3 meter,  3.5 meter,  4  meter,  4.5  meter  dan  5  meter.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  penilaian  akurasi  deteksi  dari pengujian yang dilakukan.

## 2.1. You Only Look Once (YOLO)
Metode YOLO pertama kali diperkenalkan oleh Joseph Redmon dan kawan-kawan pada tahun 2016 pada paper yang berjudul You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. You Only Look Once (YOLO) menjadi salah satu metode yang cukup populer dalam mempelajari dan mengenali objek [13]. YOLO merupakan salah satu pendekatan deep learning  untuk  mendeteksi  objek secara realtime dengan basis Convolutional Neural  Network (CNN). CNN sendiri merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang mampu mengolah data dua  dimensi  berupa  citra  [14].  Dalam    proses  mendeteksi  objek  pada  sebuah  citra,  YOLO  menggunakan pendekatan jaringan konvolusi tunggal pada keseluruhan citra  untuk memprediksi bounding box dan label kelas pada setiap bounding box [15].
Gambar 2. Sistem Deteksi YOLO [15].
Pada Gambar 2, proses yang terjadi adalah citra akan di proses dengan mengubah ukuran menjadi 448 x 448,  selanjutnya  proses  yang  terjadi  adalah  non-max  suppression  yaitu  untuk  menghasilkan  bounding-box  dan menetukan label dari setiap objek yang terdeteksi [16].

## 2.2. You Only Look Once v3 (YOLOv3)
You Only Look Once v3 (YOLOv3) merupakan pengembangan dari versi sebelumnya yaitu YOLOv2. YOLOv3 menggunakan  darknet53  sebagai  ekstraksi  fitur.  Ini  merupakan  model  jaringan  baru  dengan  menggunakan  53 lapisan  dalam  melakukan  ekstraksi  fitur.  Pada  jaringan  ini  menggunakan  secara  berturut-turut  3  ×  3  dan  1×1 lapisan konvolusi [17].

## 2.3. You Only Look Once v3-Tiny (YOLOv3-Tiny)
You Only Look Once v3-tiny merupakan versi jaringan yang lebih ringan dari YOLOv3. Dimana terdiri atas 13 lapisan konvolusi, 6 max pooling layer 1 up sampling layer, 1 cascading layer dan 2 output [18]. YOLOv3-tiny dapat  digunakan untuk  identifikasi  dan klasifikasi objek. YOLOv3-tiny membagi  citra menjadi  grid cell 13x13

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409
dan 26x26, dimana pada setiap grid cell memiliki 3 kotak jangkar dan setiap kota jangkar memiliki 20 skor kelas dan 4 titik koordinat pembatas yang berbentuk kotak [19].

## 2.4. You Only Look Once v4 (YOLOv4)
You Only Look Once v4 (YOLOv4) merupakan pengembangan dari versi sebelumnya yaitu YOLOv3. YOLOv4 memiliki keunggulan dibanding YOLOv3 yaitu telah ditingkatkan Average Precision (AP) dan Frame Per Second (FPS) sebesar 10 % dan 12 % [8]. YOLOv4 didasarkan atas regresi yang memiliki karakterisitik dari YOLOv1, YOLOv2  dan  YOLOv3  [20].  Dalam  pengembangannya  YOLOv4  masih  menggunakan  Darknet-53,  lebih  tepat nya CSPDarknet-53 atau CSPNet yang merupakan Backbone baru dimana dapat meningkatkan learning capability dari CNN [15].

## 2.5. Perhitungan Performa parameter
Mean Average Precision (mAP) adalah metrik yang digunakan untuk mengukur evaluasi dari sebuah model untuk mendeteksi objek. Mean Average Precision bernilai antara 0 sampai 100, semakin tinggi nilainya maka semakin bagus. Nilai mAP adalah nilai rata-rata dari Average Precision (AP) pada setiap kelas yang ada pada setiap model yang di uji [21]. Untuk mengetahui nilai AP dari suatu kelas, perlu diketahui terlebih dahulu nilai precision dan recall yang dapat dihitung pada persamaan 1 dan persamaan 2.
Precision = TP TP+FP (1) Recall = TP TP+FN (2)
Setelah mendapatkan nilai precision dan recall, plot nilai precision terhadap recall untuk melihat pola berbentuk zig-zag. Sebelum menghitung AP, hasil plot berbentuk zig-zag akan dihaluskan, dimana nilai precision (p) pada setiap recall (r) diganti dengan nilai precision maksimum pada recall selanjutnya (r’) [22]. Perhitungan tersebut dapat dihitung dengan persamaan berikut:
p inter (r n+1 )   =  max p(r ′ );  r ′  ≥   r n+1
(3)
Nilai AP dihasilkan dengan menghitung area berbentuk kurva pada nilai recalls, yaitu ketika nilai precision maksimum jatuh. Perhitungan nilai AP dapat dihitung dengan persamaan berikut:
AP = ∑( r n+1 − r n ) p inter (r n+1 ) (4)
Kemudian untuk menghitung nilai mAP dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
mAP = ∑ AP(i) N N i=1 x 100%
(5)
Dimana AP  adalah Average Precision  dan N adalah banyak kelas yang dilatih. Selanjutnya, dalam menghitung performa  cukup  sulit  membandingkan  model  dengan  nilai  precision  yang  tinggi  dan  nilai  recall  yang  rendah maupun sebaliknya. Maka dari itu dibutuhkan perhitungan performa parameter yang lain untuk mendapatkan nilai harmonik antaran precision dan recall yaitu F1-Score  [23]. F1-Score adalah perbandingan dari rata-rata nilai dari precision dan recall [24].  Perhitungan nilai F1-Score dapat dihitung sesuai dengan persamaan 6.
F1-Score = 2 x Precision x Recall
Precision +Recall
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  tahap  training  dilakukan  menggunakan  google  colab  pro  sedangkan  pengujian  dilakukan menggunakan laptop dengan spesifikasi pada table 2, spesifikasi kamera HP pada tabel 3 dan spesifikasi software pada table 4.
Tabel 2 .Spesifikasi Laptop Fitur Spesifikasi Processor Intel i3-6006U RAM 4 GB Penyimpanan SSD 256 GB VGA NVIDIA GeForce GT920MX Sistem Operasi Windows 10 Tabel 3 . Spesifikasi Kamera HP Fitur Spesifikasi Kamera  19 Mega Pixel

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409
Tabel 4 . Spesifikasi Software Aspek Spesifikasi Bahasa Pemrogramman Python versi 3.9.5 Software Training Google Colab Pro Text Editor Microsoft Visual Studio Code Software Pengujian Command Prompt

## 3.1 Skenario Training Dataset
Hasil dari training dataset akan sangat mempengaruhi keberhasilan sistem dalam mendeteksi objek. Data latih dan data  validasi  sebagian  dibuat  oleh  peneliti  dan  Sebagian  lagi  diambil  dari  pencarian  google.  Dari  percobaan training  pembagian  data  yang  menggunakan  model  YOLOv3,  YOLOv3-Tiny  dan  YOLOv4,  didapatkan  hasil training yang dapat dilihat perbedaanya dari persentase terbaik Mean Average Precision (mAP), precision, recall dan F1-Score  dari 15 kali percobaan training. Hasil Training tersebut dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 . Hasil Training Model Pembagian Data  Best mAP  Precision  Recall  F1-Score Yolov3 90:10 89.63% 0.85 0.88 0.87 80:20 89.97% 0.86 0.86 0.86 70:30 88.97% 0.87 0.86 0.86 60:40 86.69% 0.88 0.83 0.85 50:50 86.22% 0.86 0.84 0.85 Yolov3-tiny 90:10 82.08% 0.82 0.75 0.78 80:20 79.69% 0.79 0.75 0.77 70:30 80.17% 0.78 0.77 0.78 60:40 76.15% 0.80 0.72 0.75 50:50 75.42% 0.76 0.72 0.74 Yolov4 90:10 90.92% 0.85 0.90 0.87 80:20 92.54% 0.86 0.92 0.89 70:30 91.86% 0.88 0.89 0.88 60:40 89.32% 0.87 0.87 0.87 50:50 88.95% 0.86 0.86 0.86
Nilai presentase mAP, precision, recall dan F1-Score didapat dari perhitungan yang sesuai pada persamaan 1  sampai  dengan  persamaan  6.  Perhitungan  ini  dilakukan  oleh  YOLO  saat  proses  validasi  training  dataset. Penelitian ini menggunakan konfigurasi max_batches = 6000. Pada saat mencapai 1000 batches training dan setiap 100  batches  selanjutnya,  YOLO  akan  menghitung  nilai  mAP  dalam  bentuk  grafik  presentase.  Ketika  proses training selesai, YOLO akan menampilkan output berupa grafik presentase dari seluruh perhitungan nilai mAP. Nilai mAP tertinggi dijadikan sebagai best mAP pada setiap percobaan training yang dilakukan. Setelah mendapat best mAP pada masing-masing percobaan training, selanjutnya dilakukan evaluasi performa dari nilai precision, recall  dan  F1-Score  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  model  yang  paling  optimal.  Dari  hasil  training  dapat diketahui bahwa model YOLOv4 dengan pembagian data 80% training dan 20% validation adalah model terbaik karena mendapatkan nilai mAP dan F1-Score yang paling tinggi, yaitu 92.54% dan 0,89.

## 3.2 Skenario Pengujian Jarak
Percobaan  dilakukan  pada  beberapa  skenario,  yaitu  dengan  mengatur  jarak  antara  posisi  kamera  dengan  objek penelitian yaitu puntung rokok. Percobaan dilakukan di  dalam ruangan dan dilakukan sebanyak 9 kali, dimulai dari jarak 1 meter, 1.5 meter, 2 meter, 2.5 meter, 3 meter, 3.5 meter, 4 meter, 4.5 meter dan 5 meter. Ketinggian kamera  di  atur  pada  ketinggian  1.5  meter.  Alasan  peneliti  mengambil  pada  jarak  tersebut  adalah  dikarenakan puntung rokok yang berukuran kecil, sehingga pengujian dilakukan setiap 50 cm dimulai pada jarak 1 meter hingga 5 meter. Pengujian ini diharapkan dapat menghasilkan jarak yang cukup efektif dalam mendeteksi rokok.

## 3.3 Hasil Pengujian Jarak
Pengujian  jarak  diambil  secara  langsung  oleh  peneliti. Sistem  akan  menampilkan  label  rokok  dan  score  secara realtime  apabila  memenuhi  nilai  standar  dari  confidence  threshold  yaitu  0.25.  Berikut  merupakan  hasil  dari pengujian pada sistem deteksi rokok yang dilakukan:
a. Jarak 1 Meter
Hasil pengujian yang dilakukan pada gambar 3, menghasilkan bahwa pada jarak 1 meter, sistem dapat mendeteksi rokok  dengan  tingkat  akurasi  deteksi  tertinggi  yaitu  99.03%.  Nilai  akurasi  ini  didapat  pada  objek Rokok  yang terdeteksi  di  Orang  4  dengan  score  yang  didapat  yaitu  99,03.  Akurasi  pengujian  deteksi  pada  gambar  3  dapat dilihat pada gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409
Gambar 3 . Pengujian Jarak 1 Meter
Gambar 4 . Akurasi Jarak 1 Meter
Dari grafik pengujian pada gambar 4, sistem dapat mendeteksi rokok pada Orang 1 dengan akurasi deteksi 89,12%, Orang 2 79,13%, Orang 3 97,08% dan Orang 4 99,03%.
b. Jarak 1.5 Meter
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  gambar  5,  menghasilkan  bahwa  pada  jarak  1.5  meter,  sistem  dapat mendeteksi  rokok  dengan  tingkat  akurasi  deteksi  tertinggi  yaitu  91.69%.  Nilai  akurasi  ini  didapat  pada  objek Rokok yang terdeteksi di Orang 1 dengan score yang didapat yaitu 91,69.
Gambar 5 . Akurasi Jarak 1.5 Meter
Dari grafik pengujian pada gambar 5, sistem dapat mendeteksi rokok pada Orang 1 dengan akurasi deteksi 91,69%, Orang 2 75,57%, Orang 3 57,06% dan Orang 4 89,98%. c. Jarak 2 Meter
Hasil pengujian yang dilakukan  pada gambar 6, menghasilkan bahwa pada jarak 2 meter, sistem dapat mendeteksi rokok dengan tingkat  akurasi  deteksi  tertinggi yaitu  91.38% . Nilai akurasi  ini didapat  pada objek Rokok yang terdeteksi di Orang 3 dengan score yang didapat yaitu 91,38.
Dari grafik pengujian pada gambar 6, sistem dapat mendeteksi rokok pada Orang 1 dengan akurasi deteksi 54,83%, Orang 2 65,52%, Orang 3 91,38% dan Orang 4 72,94%.
89,12% 79,13% 97,08% 99,03% 0% 100% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Percobaan Pada Jarak 1 Meter Orang 1 Orang 2 91,69% 75,57% 57,06% 89,98% 0% 100% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Percobaan Pada Jarak 1.5 Meter Orang 1 Orang 2 54,83% 65,52% 91,38% 72,94% 0% 100% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Percobaan Pada Jarak 2 Meter Orang 1 Orang 2 Orang 3
Orang 1 Orang 2 Orang 4 Orang 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409
d. Jarak 2.5 Meter
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  gambar  7,  menghasilkan  bahwa  pada  jarak  2.5  meter,  sistem  dapat mendeteksi  rokok  dengan  tingkat  akurasi  deteksi  tertinggi  yaitu  78.93%.  Nilai  akurasi  ini  didapat  pada  objek Rokok yang terdeteksi di Orang 3 dengan score yang didapat yaitu 78,93.
Gambar 7 . Akurasi Jarak 2.5 Meter
Dari grafik pengujian pada gambar 7, sistem dapat mendeteksi rokok pada Orang 1 dengan akurasi deteksi 69,69%, Orang 2 40,38%, Orang 3 78,93% dan Orang 4 40,95%.
e. Jarak 3 Meter
Hasil pengujian yang dilakukan pada gambar 8, menghasilkan bahwa pada jarak 3 meter, sistem dapat mendeteksi rokok  dengan  tingkat  akurasi  deteksi  tertinggi  yaitu  73.38%.  Nilai  akurasi  ini  didapat  pada  objek Rokok  yang terdeteksi di Orang 4 dengan score yang didapat yaitu 73,38.
Gambar 8 . Akurasi Jarak 3 Meter
Dari grafik pengujian pada gambar 8, sistem dapat mendeteksi rokok pada Orang 1 dengan akurasi deteksi 72,39%, Orang 2 28,03%, Orang 3 tidak terdeteksi dan Orang 4 73,38%. f. Jarak 3.5 Meter
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  gambar  9,  menghasilkan  bahwa  pada  jarak  3.5  meter,  sistem  dapat mendeteksi  rokok  dengan  tingkat  akurasi  deteksi  tertinggi  yaitu  59.50%.  Nilai  akurasi  ini  didapat  pada  objek Rokok yang terdeteksi di Orang 1 dengan score yang didapat yaitu 59,50.
Gambar 9 . Akurasi Jarak 3.5 Meter
Dari grafik pengujian pada gambar 9, sistem dapat mendeteksi rokok pada Orang 1 dengan akurasi deteksi 59,50%, Orang 2 tidak terdeteksi, Orang 3 47,27% dan Orang 4 tidak terdeteksi.
g. Jarak 4 Meter
Hasil pengujian yang dilakukan pada gambar 10, menghasilkan bahwa pada jarak 4 meter, sistem dapat mendeteksi rokok  dengan  tingkat  akurasi  deteksi  tertinggi  yaitu  59.47%.  Nilai  akurasi  ini  didapat  pada  objek Rokok  yang terdeteksi di Orang 3 dengan score yang didapat yaitu 59,47.
69,69% 40,38% 78,93% 40,95% 0% 100% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Percobaan Pada Jarak 2.5 Meter Orang 1 Orang 2 Orang 3 72,39% 28,03% 0,00% 73,38% 0% 100% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Percobaan Pada Jarak 3 Meter Orang 1 Orang 2 Orang 3 59,50% 0,00% 47,27% 0,00% 0%
100%
Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Percobaan Pada Jarak 3.5 Meter Orang 1 Orang 2 44,73% 0,00% 59,47% 0,00%
0%
100% Orang 1 Orang 2 Orang 3
Orang 4

## Percobaan Pada Jarak 4 …
Orang 1 Orang 2 Orang 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409
Dari grafik pengujian pada gambar 10, sistem dapat mendeteksi rokok pada Orang 1 dengan akurasi deteksi 44,73%, Orang 2 tidak terdeteksi, Orang 3 59,47% dan Orang 4 tidak terdeteksi.
h. Jarak 4.5 Meter
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  gambar  11.  Menghasilkan  bahwa  pada  jarak  4.5  meter,  sistem  dapat mendeteksi  rokok  dengan  tingkat  akurasi  deteksi  tertinggi  yaitu  59.41%.  Nilai  akurasi  ini  didapat  pada  objek Rokok yang terdeteksi di Orang 1 dengan score yang didapat yaitu 59,41.
Gambar 11 . Akurasi Jarak 4.5 Meter
Dari grafik pengujian pada gambar 11, sistem dapat mendeteksi rokok pada Orang 1 dengan akurasi deteksi 59,41%, Orang 2 tidak terdeteksi, Orang 3 tidak terdeteksi dan Orang 4 tidak terdeteksi.
i. Jarak 5 Meter
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  gambar  12.  Menghasilkan  bahwa  pada  jarak  5  meter,  sistem  sama  sekali tidak dapat mendeteksi rokok. Akurasi pada gambar 12 dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 12 . Pengujian Jarak 5 Meter
Gambar 13 . Akurasi Jarak 5 Meter
Dari grafik pengujian pada gambar 13, sistem tidak dapat mendeteksi objek rokok pada Orang 1, Orang 2, Orang 3 dan Orang 4. Sehingga akurasi yang di dapat adalah 0,00%.

## 3.4 Perbandingan Akurasi
Percobaan  pengujian  untuk  mendeteksi  rokok  yang  dilakukan  dengan  skenario  pembagian jarak  yang  di  mulai pada jarak 1 meter sampai dengan jarak 5 meter. Didapatkan hasil perbandingan akurasi  tertinggi dari  masing- masing pengujian jarak yang dilakukan. Perbandingan akurasi pada jarak pengujian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 14.
59,41% 0,00% 0,00% 0,00% 0% 100% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Percobaan Pada … Orang 1 Orang 2 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0% 100% Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Percobaan Pada Jarak 5 Meter Orang 1 Orang 2 99,03% 91,69%91,38% 78,93%73,38% 59,50%59,47%59,41% 0,00% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 1 Meter 1.5
Meter 2 Meter 2.5 Meter 3 Meter 3.5 Meter 4 Meter 4.5 Meter 5 Meter Perbandingan Akurasi Orang 2 Orang 1 Orang 3 Orang 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409
Submitted: 27/12/2022 ; Accepted: 08/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Dari  grafik  perbandingan akurasi  pada gambar 14, sistem dapat  mendeteksi  objek rokok dengan tingkat akurasi deteksi tertinggi yang dimulai pada jarak 1meter yaitu 99,03%, jarak 1,5 meter yaitu 91,69%, jarak 2 meter yaitu 91,38%, jarak 2,5 meter yaitu 78,93%, jarak 3 meter yaitu 73,38%, jarak 3,5 meter yaitu 59,50%, jarak 4 meter yaitu 59,47%, jarak 4,5 meter yaitu 59,41% dan pada jarak 5 meter sistem tidak dapat mendeteksi  objek rokok. Dari perbandingan tersebut, didapatkan hasil bahwa sistem dapat mendeteksi rokok dengan tingkat akurasi deteksi  tertinggi  pada jarak 1meter dengan persentase 99,03% dan pada jarak 5 meter sistem  sama sekali tidak dapat mendeteksi objek rokok.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa model terbaik dari tahap training dataset adalah  YOLOv4  dengan  pembagian  data  80%  training  dan  20%  validation  dimana  menghasilkan  presentase tertingi Mean Average Precision (mAP) yaitu 92.54% dan F1-Score 0.89. Dari pengujian sistem pendeteksi rokok yang  dilakukan,  sistem  dapat  mendeteksi  rokok  sampai  pada  jarak  4.5  meter,  dan  akurasi  deteksi  tertinggi didapatkan pada jarak 1 meter yaitu 99.03%, serta tidak dapat mendeteksi rokok sama sekali pada jarak 5 meter.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  seluruh  stakeholder  Universitas  Abdurrab  yang  telah  memberikan  izin  dan  memberikan arahan dalam penelitian ini

## REFERENCES
[1] E. Nuraeni, I. Yoyoh, E. Wibisana, and D. Mardiana, “Hubungan Tingkat Pengetahuan Dengan Peilaku Merokok Di SMK Sasmita Jaya I Pamulung,” J. Kesehat. Masy., vol. 6, no. 2, pp. 2–7, 2021.
[2] L. Arief, A. Z. Tantowi, N. P. Novani, and T. A. Sundara, “Implementation of YOLO and smoke sensor for automating public service announcement of cigarette’s hazard in public facilities,” 2020 Int. Conf. Inf. Technol. Syst. Innov. ICITSI 2020 - Proc., pp. 101–107, 2020, doi: 10.1109/ICITSI50517.2020.9264972.
[3] C. B. Murthy, M. F. Hashmi, N. D. Bokde, and Z. W. Geem, “Investigations of object detection in images/videos using various deep learning techniques and embedded platforms-A comprehensive review,” Appl. Sci., vol. 10, no. 9, 2020, doi: 10.3390/app10093280.
[4] S. M. Humphries et al., “Deep learning enables automatic classification of emphysema pattern at CT,” Radiology, vol. 294, no. 2, pp. 434–444, 2020, doi: 10.1148/radiol.2019191022.
[5] D. Garg, P. Goel, S. Pandya, A. Ganatra, and K. Kotecha, “A Deep Learning Approach for Face Detection using YOLO,” Proc. 5th Int. Conf. Trends Electron. Informatics, ICOEI 2021, pp. 760–764, 2018, doi: 10.1109/ICOEI51242.2021.9452896.
[6] J. Tao, H. Wang, X. Zhang, X. Li, and H. Yang, “An object detection system based on YOLO in traffic scene,” Proc. 2017  6th  Int.  Conf.  Comput.  Sci.  Netw.  Technol.  ICCSNT  2017,  vol.  2018-Janua,  pp.  315–319,  2018,  doi: 10.1109/ICCSNT.2017.8343709.
[7] J. Liao and J. Zou, “Smoking target detection based on Yolo V3,” in Proceedings - 2020 5th International Conference on Mechanical,  Control  and  Computer  Engineering,  ICMCCE  2020,  Dec.  2020,  pp.  2241–2244,  doi: 10.1109/ICMCCE51767.2020.00486.
[8] A. Bochkovskiy, C.-Y. Wang, and H.-Y. M. Liao, “YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection,” 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2004.10934.
[9] K. Zhao and X. Ren, “Small Aircraft Detection in Remote Sensing Images Based on YOLOv3,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 533, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/533/1/012056.
[10]  A. Pundhir, D. Verma, P. Kumar, and B. Raman, “Region extraction based approach for cigarette usage classification using deep learning,” 2021, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2103.12523.
[11]  S. Wang, “Research towards Yolo-Series Algorithms: Comparison and Analysis of Object Detection Models for Real- Time UAV Applications,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1948, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1948/1/012021.
[12]  D. S. Aulia, C. Setianingsih, and M. Kallista, “Deteksi Tanda Kehidupan Pada Korban Bencana Alam Dengan Algoritma Yolo Dan Open Pose Life Sign Detector Using You Only Look Once ( Yolo ) and Open Pose,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, pp. 6162–6174, 2021.
[13]  M. Muhaimin and T. W. Sen, “Real-Time Detection of Face Masked and Face Shield Using YOLO Algorithm with Pre- Trained Model and Darknet,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min., vol. 4, no. 2, pp. 97–107, 2021.
[14]  Y. N. Fuadah, S. Saidah, N. K. Sy, R. Magdalena, and I. Da’wan Ubaidullah, “Glaucoma Classification Based on Fundus Images Processing With Convolutional Neural Network,” J. Tek. Inform., vol. 3, no. 3, pp. 717–722, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.276.
[15]  T. A. A. H. Kusuma, K. Usman, and S. Saidah, “PEOPLE COUNTING FOR PUBLIC TRANSPORTATIONS USING YOU ONLY LOOK ONCE METHOD,” J. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 57–66, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.77.
[16]  M. D. Anggraini and H. Al Fatta, “SOCIAL DISTANCING DETECTION FINDING OPTIMAL ANGLE WITH YOLO V3  DETEKSI  SOCIAL  DISTANCING  MENCARI  SUDUT  OPTIMAL  DENGAN  METODE  DEEP  LEARNING YOLO V3,” J. Tek. Inform., vol. 3, no. 5, pp. 1449–1454, 2022.
[17]  J.  Redmon  and  A.  Farhadi,  “YOLOv3:  An  Incremental  Improvement,”  2018,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1804.02767.
[18]  H.  Gong,  H.  Li,  K.  Xu,  and  Y.  Zhang,  “Object Detection  Based on  Improved  YOLOv3-tiny,”  Proc.  -  2019 Chinese

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5409
Submitted: 27/12/2022 ; Accepted: 08/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Autom. Congr. CAC 2019, no. 61421070104, pp. 3240–3245, 2019, doi: 10.1109/CAC48633.2019.8996750.
[19]  A.  S.  Riyadi,  I.  P.  Wardhani,  M.  S.  Wulandari,  and  S.  Widayati,  “Perbandingan  Metode  ResNet,  YoloV3,  dan TinyYoloV3  pada  Deteksi  Citra  dengan  Pemrograman  Python,”  Petir,  vol.  15,  no.  1,  pp.  135–144,  2022,  doi: 10.33322/petir.v15i1.1302.
[20]  J. Yu and W. Zhang, “Face Mask Wearing Detection Algorithm Based on,” Sensors, vol. 21, p. 3263, 2021.
[21]  H. R. Yudistira and Lina, “HUMAN ACTIVITY RECOGNATION DARI REKAMAN VIDEO PENGAWAS DENGAN METODE YOLO,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 10, pp. 1–5, 2022.
[22]  H. Hammam, A. Asyhar1, S. A. Wibowo2, and G. Budiman3, “Implementasi Dan Analisis Performansi Metode You Only Look Once (Yolo) Sebagai Sensor Pornografi Pada Video Implementation and Performance Analysis of You Only Look Once (Yolo) Method As Porn Censorship in Video,” e-Proceeding Eng., vol. 7, no. 2, pp. 3631–3638, 2020.
[23]  N.  K.  C.  PRATIWI,  N.  IBRAHIM,  Y.  N.  FU’ADAH,  and  S.  RIZAL,  “Deteksi  Parasit  Plasmodium  pada  Citra Mikroskopis Hapusan Darah dengan Metode Deep Learning,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron., vol. 9, no. 2, p. 306, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.306.
[24]  B.  Oxy,  E.  Andriyansyah,  and  I.  Hariyanti,  “IMPLEMENTASI  RECURRENT  NEURAL  NETWORK  UNTUK DETEKSI DETAK Keywords : Heartbeat , Application , Facial Digital Image Processing , Recurrent neural network,” vol. 17, pp. 11–18, 2022.