Pengenalan Objek Menggunakan YOLO pada Alat Bantu Tunanetra Berbasis Raspberry Pi
Object Recognition Using YOLO on Visually Impaired Assistive Devices Based on Raspberry Pi
Retnaning Tyas Utami 1 , Tedy Rismawan 2 , Rahmi Hidayati 3 1,2,3 Program Studi Rekayasa Sistem Komputer/Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura E-mail: 1 retnatyasutami@student.untan.ac.id, 2 tedyrismawan@siskom.untan.ac.id,
3 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id

## Abstrak
Keterbatasan sensorik yang melekat pada penyandang tunanetra menghalangi rutinitas mereka yang menyebabkan kesulitan dalam menjalankan aktivitas sehari-hari. Kurangnya teknologi pada alat  bantu  seperti  tongkat  yang  menjadi  kebutuhan  para  tunanetra  menyebabkan  kesulitan tunanetra menjalani aktivitas secara normal. Alat bantu yang mampu mengenali objek menjadi salah satu solusi untuk membantu para tunanetra. Dalam penelitian ini, dibangun sebuah sistem pengenalan objek menggunakan YOLO pada alat bantu tongkat tunanetra berbasis Raspberry Pi 4b.  Sistem  ini  dibuat  untuk  membantu  tunanetra  mendapatkan  informasi  objek  yang  ada didepannya,  sehingga  tunanetra  dapat  menghindari  objek  tersebut  karena  menghalangi  atau berpotensi mencelakai saat beraktivitas. Algoritma YOLO yang digunakan dalam penelitian ini adalah YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny. Dataset yang digunakan memiliki 5 kelas objek yaitu kursi, meja,  orang,  pot  tanaman,  dan  kulkas.  Jumlah  dataset  yang  digunakan  untuk  melatih  model sebanyak 841 dataset yang dibagi menjadi 757 data latih dan 84 data uji. Pada pelatihan model yang  dilakukan  didapatkan  hasil  akurasi  menggunakan  mAP  sebesar  99,74%  untuk  model YOLOv4  dan  67,78%  untuk  model  YOLOv4-Tiny.  Pada  implementasi  pengujian  sistem pengenalan objek dengan jarak 1 hingga 3,5meter, didapatkan nilai akurasi sebesar 93,33% untuk model YOLOv4 dan 73,3% untuk model YOLOv4-Tiny.
Kata kunci: Alat Bantu, Pengenalan Objek, Tunanetra, YOLO.

## Abstract
Sensory  limitations  that  are  inherent  to  the  visually  impaired  hinder  their  routines  causing difficulties in carrying out daily activities. The lack of technology in assistive devices such as canes  that  blind  people  need  becomes  a  difficulty  to  carry  out  activities  normally.  Aids  that recognize objects are one solution to help. This study built an object recognition system using YOLO was built on a Raspberry Pi 4b-based blind cane. This system is made to help blind people get information on objects in front of them, so they can avoid these objects because they hinder or potentially harm them during their activities. The YOLO algorithms used in this research are YOLOv4 and YOLOv4-Tiny. The dataset used has 5 object classes, namely chairs, tables, people, plant pots, and refrigerators. The number of datasets used to train the model is 841 datasets, which are divided into 757 training data and 84 test data. In the model training conducted, the accuracy results using mAP are 99.74% for the YOLOv4 model and 67.78% for the YOLOv4- Tiny model. In implementing object recognition system testing with a distance of 1 to 3.5 meters, the accuracy value is 93.33% for the YOLOv4 model and 73.3% for the YOLOv4-Tiny model.
Keywords: Visually Impaired, Objects, Assistive Devices, YOLO.

## 1. PENDAHULUAN
Tunanetra  merupakan  sebuah  kondisi  ketika  seseorang  mengidap  kebutaan  total  atau memiliki  sisa  penglihatan[1].  Menurut  perkiraan  data  Kementerian  Kesehatan  RI,  jumlah
penyandang tunanetra di Indonesia adalah 1,5% dari total penduduk Indonesia atau sekitar 4 juta jiwa  dari  270  juta  jiwa  yang  terdiri  dari  kebutaan  total  dan  gangguan  penglihatan  yang  lebih ringan[2].  Dalam  kehidupan  sehari-hari  penyandang  tunanetra  mengalami  kesulitan  dalam beraktivitas karena keterbatasan sensorik yang dimiliki sehingga membutuhkan alat bantu seperti tongkat untuk melakukan pendeteksian dan orientasi mobilitas saat berjalan[3]. Kebutuhan para penyandang tunanetra kepada tongkat menjadikan tongkat sebagai alat utama untuk melakukan aktivitas secara normal. Kurangnya teknologi pada alat bantu tongkat yang dapat mengenali objek atau hal-hal di depannya menjadi salah satu kesulitan penyandang tunanetra bergerak di tempat di mana suatu benda berada. Sehingga diperlukan sebuah teknologi yang diletakkan pada tongkat agar dapat mempermudah aktivitas para tunanetra.
Salah satu metode yang digunakan untuk melakukan pengenalan objek adalah algoritma You  Only  Look  Once (YOLO).  YOLO  merupakan  metode  yang  menggunakan  jaringan konvolusional untuk mendeteksi jenis dan posisi objek pada suatu citra secara realtime. Algoritma ini dapat mendeteksi bounding box (kotak pembatas) dan kelas probabilitas dari setiap frame, sehingga memungkinkan deteksi objek yang akurat[4]. YOLO akan mengelompokkan gambar ke dalam  sebuah grid berukuran  SxS  yang  bergantung  pada  ukuran  masukan  yang  digunakan. Masukan  yang  digunakan  dapat  berupa  gambar  maupun  video  secara realtime yang  diambil melalui kamera. Masukan tersebut akan dideteksi dengan membagi masukan ke dalam suatu grid berukuran SxS. Lalu dideteksi dengan bounding box serta confidence score pada bounding box tersebut.  Setelah  itu  YOLO  akan  mengklasifikasikan  kelas  objek-objek  yang  terdapat  pada bounding box dengan probabilitasnya membentuk peta kelas probabilitas ( Class Probability Map ) untuk  mendapatkan bounding  box yang  memiliki  kelas  objek  dengan  probabilitas  tinggi  dari semua deteksi dengan syarat hanya yang melewati threshold yang akan digunakan[5]. Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan menggunakan metode Single Shot MultiBox Detector (SSD) yang dilengkapi dengan buzzer dan vibrator [3] dan algoritma MobileNet untuk menghasilkan sistem yang mampu mendeteksi objek buku, gelas, botol, telepon seluler, dan orang dengan  rata-rata  keberhasilan  pengujian  sebesar  40%[6].  Penelitian  lainnya  terkait  algoritma YOLO telah dilakukan dengan menerapkan algoritma tersebut sebagai penentu pindah tanaman cabai  melalui  notifikasi  bot  telegram  [4],  sebagai  pendeteksi  adanya  konten  pornografi  pada video[5], sebagai algoritma untuk mengenali objek pada citra makanan cepat saji dengan mAP sebesar  100%  dan  mampu  mengenali  objek  dengan  akurasi  63%  hingga  100%[7].  Kemudian penelitian untuk pemantauan arus lalu lintas melalui CCTV dengan akurasi deteksi paling besar pada  siang  hari  sebesar  79,8%  menggunakan  algoritma  YOLOv5[8],  sebagai  algoritma pengklasifikasi  dan  pendeteksi  kendaraan  untuk  mencari  model  yang  optimal[9],  sebagai pendeteksi  pelanggaran  helm  dan  masker  serta  nomor  plat  kendaraan  secara  otomatis menggunakan  Tesseract-OCR[10],  sebagai  pengklasifikasi  3  kategori  sampah  menggunakan YOLOv4 yang di improvisasi[11], sebagai pendeteksi objek dengan menghasilkan keluaran suara menggunakan gTTS[12], sebagai pendeteksi orang dan klasifikasi jarak individu menggunakan kamera  termal[13],  dan  sebagai  sistem  deteksi  cacat  pada  permukaan  kayu  dan  kayu  karet menggunakan dengan menerapkan algoritma YOLOv5[14].
Berdasarkan penelitian terkait, dilakukan penelitian ini dengan mengembangkan sebuah alat bantu berupa tongkat tunanetra yang dilengkapi dengan algoritma YOLOv4 dan YOLOv4- Tiny untuk melakukan pendeteksian objek dan menghasilkan keluaran berupa suara informasi objek. Penelitian ini dikembangkan menggunakan algoritma YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny yang sudah dilatih hingga menjadi sebuah model yang diletakkan ke dalam Raspberry Pi 4b. Raspberry Pi  4b  kemudian  diletakkan  pada  tongkat  tunanetra  untuk  melakukan  deteksi  objek  dengan menghubungkan  Raspberry  Pi  4b  ke webcam dan earphone .  Hasil  deteksi  objek  kemudian dikeluarkan melalui earphone berupa informasi objek yang terdeteksi. Penelitian ini diharapkan mampu membantu para tunanetra untuk menjalankan aktivitas secara normal dengan menghindari objek-objek yang berpotensi mencelakai.

## 2. METODE PENELITIAN
YOLO  mampu  melakukan  pendeteksian  objek  secara realtime berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Pendekatan jaringan syaraf tunggal digunakan YOLO untuk melakukan pendeteksian pada sebuah citra. YOLO menggunakan semua fitur gambar untuk memprediksi setiap  kotak  pembatas  ( bounding  box )  yang  mampu  melakukan  prediksi  pada  kotak-kotak pembatas dan probabilitas dalam satu evaluasi secara langsung. YOLO mampu melakukan proses pendeteksian gambar secara realtime dalam waktu 45 frames per second [9].
Algoritma  YOLOv4  akan  melakukan  pengenalan  objek  yang  berfokus  pada pengoptimasian  komputasi  paralel  dan  kecepatan  operasi  yang  difokuskan  untuk  penggunaan GPU  agar  mencapai  hasil  pelatihan  yang  berkualitas  tinggi  dan realtime [15].  YOLOv4 menggunakan  teknik  pengembangan  yang  disebut Bag-of-Freebies (BoF)  dan Bag-of-Special (BoS) pada fase pelatihan yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi model tanpa mempengaruhi  waktu  pemrosesan  selama  pelatihan[16].  YOLOv4  memiliki  tiga  komponen penting  yaitu backbone (blok  tulang  punggung), neck (blok  leher),  dan head (blok  kepala). Backbone berfungsi untuk mengekstrak fitur gambar, dimana pada YOLOv4 akan menggunakan CSPDarknet53 sebagai pengekstrak gambar[15]. Sedangkan neck berfungsi untuk mendapatkan fitur  yang  lebih  efektif  dengan  menambahkan  lapisan  ekstra  di  antara backbone dan head . Kemudian Head atau blok kepala berfungsi untuk membuat bounding box (kotak pembatas) dan mengklasifikasikan  objek  yang  ada  pada  tiap  kotak  serta  menghasilkan  skor  kepercayaan[15]. Pada arsitektur YOLOv4 yang dapat dilihat pada Gambar 1, keluaran yang akan dihasilkan berupa bounding  box  regression  loss menggunakan  Ciou-Loss  dan classification  loss menggunakan Diou_nms. Ciou-Loss akan memperhitungkan area yang mengalami tumpang tindih antara kotak prediksi  dan  kotak  target,  jarak  antara  titik  pusat,  dan  aspek  rasio  yang  dapat  meningkatkan ketepatan regresi kotak prediksi[16].
Gambar 1 Arsitektur YOLOv4 [11]
YOLOv4-Tiny  merupakan  pengembangan  dari  YOLOv4  yang  memiliki  kecepatan pendeteksian yang lebih baik. Pada arsitektur YOLOv4-Tiny menggunakan CSPDarknet-53-tiny sebagai backbone , dimana modul CSPBlock menggunakan jaringan cross stage partial . Modul CSPBlock  dapat  meningkatkan  kemampuan  belajar  jaringan  konvolusi  dibandingkan  dengan Modul ResBlock. Meskipun waktu komputasi yang dimiliki meningkat hingga 10% -20%, hal ini
mampu  meningkatkan  akurasi  pada  YOLOv4-Tiny[17].  Algoritma  ini  juga  menggunakan LeakyReLU  sebagai  fungsi  aktivasi,  berbeda  dengan  YOLOv4  yang  menggunakan  fungsi aktivasi  Mish.  Algoritma  YOLOv4-Tiny  menggunakan  jaringan  piramida  fitur  untuk mengekstrak peta fitur dengan skala yang berbeda untuk meningkatkan kecepatan deteksi objek, tanpa  menggunakan  pengumpulan  piramida  spasial  dan  agregasi  jalur  yang  digunakan  dalam metode YOLOv4. Pada saat yang sama, YOLOv4-Tiny menggunakan dua peta fitur dengan skala yang berbeda yaitu 13×13 dan 26×26 untuk memprediksi hasil deteksi. Jika dibandingkan dengan YOLOv4, akurasi yang dimiliki oleh YOLOv4-Tiny relatif lebih rendah[12]. Struktur FPN yang ada pada YOLOv4-Tiny digunakan untuk menggabungkan fitur-fitur dari berbagai lapisan yang dapat  menyimpan  data  semantik  dari deep  network dan  informasi  geometrik  dari low-level network .  Pada  arsitektur  YOLOv4-Tiny  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar 2 ,  keluaran  yang dihasilkan  pada  bagian  Yolo  Head  berupa bounding  box ,  label  kelas,  dan  nilai  kepercayaan deteksi objek[13].
Gambar 2 Arsitektur YOLOv4-Tiny [13]
Proses  pelatihan  YOLOv4  dan  YOLOv4-Tiny  melibatkan  pemanfaatan  dataset  yang telah dianotasi dan diberi label yang dilakukan menggunakan platform Roboflow. Dataset yang dianotasi juga menghasilkan titik koordinat objek yang disimpan dalam berkas berindeks .txt dan dikompres menjadi berkas berindeks .zip. Pada saat pelatihan, total dataset yang digunakan adalah 1682 dataset yang terdiri dari 841 dataset gambar dan 841 dataset berisi titik koordinat objek yang ada pada gambar. Data berindeks .txt berisi koordinat relatif dari sudut kiri atas dan sudut kanan bawah dalam format yang telah ditentukan. Data tersebut digunakan agar model dapat belajar cara menentukan bounding box yang optimal untuk membatasi objek yang ada dalam sebuah gambar sehingga model mampu mengenali dan menandai objek dengan akurasi yang lebih baik.
Google  Colaboratory digunakan  untuk  melakukan  pelatihan  menggunakan  algoritma pra-pelatihan YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny. Google Colaboratory dihubungkan dengan Google Drive agar  dapat  melakukan  replikasi  berkas  Darknet  dan  menyimpan  bobot  hasil  pelatihan. Google Drive juga digunakan untuk menyimpan bobot sementara dari tiap lipatan 100 iterasi yang digunakan  apabila  terjadi  interupsi  pada  proses  pelatihan.  Pelatihan  dilakukan  dengan memanfaatkan pengembangan yang dilakukan oleh Alexey Botchkovsky dengan menyalin atau mereplikasi berkas  Darknet yang telah didokumentasikan. Pada proses pelatihan, dataset akan dibagi  menjadi  757  gambar  untuk training dan  84  gambar  untuk test .  Kemudian  penyesuaian
parameter-parameter yang ada pada file konfigurasi yang diperoleh dari berkas Darknet seperti penyesuaian batch, subdivisi, lebar, tinggi , max_batches, dan steps, serta mengaktifkan beberapa pustaka  seperti  OpenCV,  CUDNN,  CUDNN_HALF,  GPU,  LIBSO.  Penyesuaian  parameter tersebut dilakukan berdasarkan jumlah gambar yang akan dilatih dalam satu iterasi, jumlah kelas yang digunakan, dan ukuran inputan yang ingin digunakan. Saat pelatihan dilakukan, terdapat resiko terjadinya error atau interupsi yang mengakibatkan berhentinya proses pelatihan. Hal ini dapat  diatasi  dengan  mengulang  proses  pelatihan  dengan  menjalankan  tahap  menghubungkan Google  Colabotaory ke Google  Drive dan  diikuti  proses  selanjutnya  tanpa  melakukan  proses replikasi berkas Darknet dan memanggil berkas bobot sementara yang berisi lipatan 100 iterasi terakhir yang dilakukan. Proses pelatihan akan menghasilkan bobot yang akan digunakan untuk melakukan  deteksi  objek  pada  Raspberry  Pi  4b.  Diagram  alur  proses  pelatihan  YOLOv4  dan YOLOv4-Tiny dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Diagram Alur Proses Pelatihan YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny Penilaian  kinerja  model  YOLOv4  dan  YOLOv4-Tiny  dilakukan  menggunakan Mean Average Precision (mAP). mAP merupakan rata-rata Average Precision (AP) secara kesuluruhan untuk  semua  kelas  yang  digunakan  sebagai  parameter  evaluasi.  Nilai  AP  diperoleh  dari  dua perhitungan,  yaitu  perhitungan precision dan recall . Precision berfungsi  untuk  menunjukkan persentase  kesalahan  yang  terdeteksi  dengan  benar  terhadap  semua  jumlah  kesalahan  yang terdeteksi.  Sedangkan Recall berfungsi  untuk  mengukur  seberapa  banyak  objek  pada  kelas tersebut yang berhasil dideteksi oleh model[17]. Precision dan Recall dihitung menggunakan nilai TP, FP, dan FN dari model yang dilatih.
𝑚𝐴𝑃 =   ∑ !"($) & & $'( × 100% (1)
Persamaan di atas merupakan persamaan untuk mencari mAP, dimana: AP = Average Precision
N = Banyaknya kelas yang dimiliki model yang telah dilatih Proses  deteksi  pada  Raspberry  Pi  4b  diimplementasikan  melalui  skrip  Python  yang berfungsi untuk memanggil file bobot hasil pelatihan, file konfigurasi, dan berkas lainnya yang disimpan ke dalam Raspberry Pi 4b. Webcam dihubungkan melalui port USB untuk melakukan pengenalan  objek,  sementara earphone dihubungkan  ke port  audio  output  jack untuk mengeluarkan  suara  hasil  pengenalan  objek. Webcam digunakan  untuk  menangkap  citra  atau
gambar dengan satu atau lebih objek kursi, meja, orang, pot tanaman, dan kulkas di dalamnya. Hasil tangkapan objek dari webcam akan diolah oleh YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny yang sudah dilatih. Data yang berasal dari tangkapan objek, berupa frame berukuran 416x416 piksel, akan diproses melalui 161 lapisan. Hasilnya adalah frame yang telah dilengkapi dengan bounding box , label kelas, dan skor kepercayaan. Dalam penelitian ini, output yang dihasilkan berupa suara yang memberikan informasi mengenai objek yang terdeteksi. Proses transformasi gambar dilakukan dengan  mengambil  informasi  dari  label  kelas  hasil  deteksi  objek  menjadi  suara  menggunakan perangkat lunak sintesis suara eSpeak dan MBROLA. Kemudian didapatkan output berupa suara yang akan memberikan informasi mengenai objek yang terdeteksi oleh webcam . Diagram alur proses deteksi objek pada Raspberry Pi 4b dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Diagram Alur Proses Pengenalan Objek pada Raspberry Pi 4b
Akurasi = (*" + *&) (*" + ,& + ,") 𝑥 100% (2)
Pada pengenalan objek yang dilakukan pada Raspberry Pi 4b, akurasi digunakan untuk mengukur  sejauh  mana record data  diklasifikasikan  dengan  tepat  setelah  pengujian  model menggunakan persamaan diatas, dimana:
TP = True Positive FP = False Positive FN = False Negative
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  yang  memiliki kemampuan untuk mengenali objek menggunakan model YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny yang telah dilatih  sebelumnya.  Model  tersebut  kemudian  diletakkan  ke  dalam  Raspberry  Pi  4b  yang terhubung  dengan webcam dan earphone sebagai  sarana  untuk  mendapatkan  masukan  dan keluaran  dari  hasil  pengenalan  objek.  Rancangan  penggunaan  sistem  yang  telah  dibuat  dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Rancangan Penggunaan Sistem
Implementasi  rancangan  penggunaan  sistem  merupakan  implementasi webcam, earphone, dan powerbank pada Raspberry Pi 4b yang akan digunakan untuk melakukan proses penangkapan  objek  atau  citra  yang  diletakkan  pada  tongkat  tunanetra.  Raspberry  Pi  4b menggunakan powerbank sebagai sumber daya dengan baterai sebesar 10000 mAH yang dapat digunakan selama kurang lebih 7,1 jam. Webcam, powerbank , dan earphone masing-masing akan dihubungkan ke port USB, port power , dan port audio jack pada Raspberry Pi 4b. Implementasi visualisasi perangkat keras yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Implementasi Visualisasi Perangkat Keras
Setelah  seluruh  perangkat  keras  saling  terhubung  dan  diletakkan  ke  dalam  kotak, selanjutnya perangkat keras akan diimplementasikan pada tongkat tunanetra seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7 Implementasi Perangkat Keras pada Tongkat Tunanetra
Powerbank Raspberry Pi 4b Sistem deteksi objek Earphone Powerbank Webcam Raspb erry Pi
4b
Raspb erry Pi 4b Raspb erry Pi 4b Webcam Raspberry Pi 4b Raspberry Pi 4b Raspberry Pi 4b Raspberry Pi 4b Powerbank Earphone
Earphone

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pelatihan Model YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny
Setelah pelatihan model dilakukan, baik pada model YOLOv4 maupun YOLOv4-Tiny didapatkan hasil kinerja model yang dihitung menggunakan mAP seperti yang tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1 Nilai AP Pelatihan Model Kelas Objek YOLOv4 (%) YOLOv4-Tiny (%) Kursi 100 78,20 Meja 99,97 66,90 Orang 98,75 63,28 Pot Tanama 100 67,58 Kulkas 100 62,95 Hasil mAP 99,74 67,78
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  nilai  mAP  yang  dihasilkan  model  YOLOv4  setelah pelatihan  adalah  99,74%.  Hasil  mAP  yang  diperoleh  menjadikan  model  algoritma  YOLOv4 mampu mendeteksi objek yang ditentukan dengan baik dengan sedikit kesalahan deteksi. Hal ini disebabkan  oleh  tujuan  YOLOv4  yang  memfokuskan  model  agar  mendapatkan  akurasi  yang tinggi sehingga model menambahkan parameter yang mampu meningkatkan akurasi. Parameter seperti learning rate, batch size, epochs , dan parameter lainnya sangat jelas dapat meningkatkan akurasi  model  Banyaknya  lapisan  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi  gambar  objek  juga mampu meningkatkan akurasi. Selain itu, kualitas data yang baik juga menjadi pendukung untuk mendapatkan akurasi yang baik.
Pada Tabel 1 juga didapatkan hasil mAP untuk model YOLOv4-Tiny setelah pelatihan sebesar 67,78%. Nilai tersebut menyebabkan masih banyaknya kesalahan yang dilakukan model untuk mendeteksi objek. Hal ini disebabkan karena kompromi yang dilakukan oleh model untuk mempercepat  waktu  inferensi.  Faktor  yang  menyebabkan  rendahnya  akurasi  YOLOv4-Tiny adalah  jumlah  lapisan  yang  lebih  sedikit  sehingga  mengurangi  kapasitas  model  untuk mendapatkan representasi gambar yang lebih kompleks. Selain itu, jumlah parameter yang lebih sedikit juga dapat membatasi kapasitas model untuk memahami dan menangkap pola yang rumit dalam data.

## 3.2 Hasil Pengujian Model YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny
Pengujian model pada alat bantu tongkat tunanetra dilakukan dengan jarak 1-3,5 meter dengan satu kali pengujian untuk masing-masing jarak. Pada pengujian model, akurasi dihitung dengan  mengklasifikasikan  hasil  keluaran  menggunakan confusion  matrix .  Dimana  data  yang berhasil mengenali atau mendeteksi objek yang sebenarnya dan melibatkan eksekusi suara yang sesuai dengan identifikasi objek diklasifikasikan ke dalam True Positive . Sedangkan data yang merujuk pada situasi di mana sistem mengenali objek yang sebenarnya tidak ada, namun tetap menghasilkan suara dengan merinci kelas objek tertentu dapat diklasifikasikan ke dalam False Positive . Sementara itu, data yang tergolong dalam False Negative mencakup keadaan di mana objek aktual sebenarnya ada, namun sistem gagal mendeteksi atau mengenali objek tersebut dan sebagai hasilnya sistem tidak mengeluarkan suara. Dalam konteks deteksi objek multikelas, nilai True Negative tidak memiliki relevansi signifikan karena fokus deteksi objek cenderung terpusat pada kelas-kelas tertentu.
Tabel 2 Hasil Pengujian Dengan Model YOLOv4
No Jarak (m) Hasil Yang Diharapkan Hasil Deteksi Objek Hasil Pengujian Waktu Komputasi (s) 1 1 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 35,04 2 Terdeteksi Meja Terdeteksi Meja True Positive 06,90 3 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 28,24 4 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 35,43 5 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 50,61 6 1,5 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 42,31 7 Terdeteksi Meja Terdeteksi Meja True Positive 07,75 8 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 19,68
9 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 34,30 10 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 37,27 11 2 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 57,28 12 Terdeteksi Meja Terdeteksi Kulkas False Positive 18,43 13 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 39,79 14 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 38,49 15 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 34,70 16 2,5 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 53,28 17 Terdeteksi Meja Terdeteksi Meja True Positive 18,91 18 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 32,60 19 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 38,81 20 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 33,01 21 3 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 46,02 22 Terdeteksi Meja Terdeteksi Meja True Positive 31,11 23 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 38,23 24 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 37,72 25 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 30,75 26 3,5 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 36,56 27 Terdeteksi Meja Terdeteksi Kulkas False Positive 48,39 28 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 52,34 29 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 46,00 30 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 16,65 Rata-Rata 34,88
Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan model YOLOv4 yang dapat dilihat pada Tabel 2, terdapat 28 data pengujian yang diklasifikasikan ke dalam True Positive dan 2 data pengujian  yang  diklasifikasikan  ke  dalam False  Positive .  Akurasi  dihitung  menggunakan persamaan 2:
Akurasi = (28  +  0) (28  +  0  +  2) 𝑥100%  =  93,33%
Pada pengujian yang dilakukan, akurasi dihitung untuk mengukur kinerja model yang sudah  dilatih  dalam  mengenali  objek.  Pada  model  YOLOv4  didapatkan  hasil  sebesar  93,33% dengan 28 data hasil pengujian memiliki nilai True Positive yang artinya hasil pengenalan objek sesuai dengan objek yang dikenali. Kemudian 2 data hasil pengujian memiliki nilai False Positive yang  artinya  objek  yang  dikenali  dan  hasil  pengenalan  objek  berbeda,  namun  sistem  tetap mengeluarkan hasil pengenalan objek melalui suara. Kesalahan deteksi yang dilakukan sistem disebabkan  oleh  model  yang  memang  tidak  sempurna  karena  mAP  yang  dihasilkan  tidak mencapai 100%. Pada model YOLOv4 memiliki jumlah lapisan dan bobot yang lebih banyak sehingga  rata-rata  waktu  komputasi  yang  dilakukan  untuk  melakukan  deteksi  objek  secara realtime  memakan  waktu  yang  lebih  lama.  Rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  model  YOLOv4 untuk mengenali objek saat pengujian adalah 34,88 detik.
Tabel 3 Hasil Pengujian Dengan Model YOLOv4-Tiny
No Jarak (m)  Hasil Yang Diharapkan Hasil Deteksi Objek Hasil Pengujian Waktu Komputasi (s) 1 1 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 29,36 2 Terdeteksi Meja Terdeteksi Kulkas False Positive 06,38 3 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 6,64 4 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 31,71 5 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 12,71 6 1,5 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi False Positive 40,17 7 Terdeteksi Meja Terdeteksi Kulkas False Positive 15,56 8 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 4,08 9 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 10,46 10 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 6,65 11 2 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 56,67 12 Terdeteksi Meja Terdeteksi Kulkas False Positive 9,82 13 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 5,59 14 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 4,37 15 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 8,59 16 2,5 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kulkas False Positive 44,03 17 Terdeteksi Meja Terdeteksi Kulkas False Positive 31,69 18 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 2,42
19 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 3,84 20 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 7,62 21 3 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 52,31 22 Terdeteksi Meja Terdeteksi Kulkas False Positive 04,93 23 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 7,15 24 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 4,40 25 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 9,9 26 3,5 Terdeteksi Kursi Terdeteksi Kursi True Positive 24,38 27 Terdeteksi Meja Terdeteksi Kulkas False Positive 42,03 28 Terdeteksi Orang Terdeteksi Orang True Positive 3,47 29 Terdeteksi Pot Tanaman Terdeteksi Pot Tanaman True Positive 5,83 30 Terdeteksi Kulkas Terdeteksi Kulkas True Positive 4,78 Rata-Rata 16,58
Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan model YOLOv4-Tiny yang dapat dilihat pada Tabel 3, terdapat 22 data pengujian yang diklasifikasikan ke dalam True Positive dan 8 data pengujian yang diklasifikasikan ke dalam False Positive . Akurasi dihitung menggunakan persamaan 2:
Akurasi = (22  +  0) (22  +  0  +  8) 𝑥 100%  =  73,3%
Akurasi yang dihasilkan pada pengujian model YOLOv4-Tiny mendapatkan nilai sebesar 73,3% dengan 22 data hasil pengujian memiliki nilai True Positive . Lalu 8 data hasil pengujian memiliki nilai False Positive . Pada model YOLOv4-Tiny memiliki rata-rata waktu komputasi yang lebih cepat dari YOLOv4 yang telah diuji sebelumnya karena jumlah lapisan dan bobot yang lebih sedikit dibandingkan algoritma sebelumnya. Rata-rata waktu komputasi yang lebih cepat ini disebabkan karena algoritma YOLOv4-Tiny mengorbankan beberapa fitur dan kompleksitasnya. Rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  model  YOLOv4-Tiny  untuk  mengenali  objek  saat pengujian dilakukan adalah 16,58 detik.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pengenalan  objek  menggunakan  algoritma  YOLO  melalui webcam dapat  dilakukan dengan  baik. Webcam akan  menangkap  objek  kemudian  melakukan  proses  pengenalan  dan mengklasifikasikan  objek  sesuai  kelas  objek.  Hasil  dari  pengenalan  tersebut  kemudian dikeluarkan melalui earphone berupa suara yang berisi informasi objek yang dikenali. Keluaran suara  yang  dihasilkan  diolah  menggunakan  perangkat  lunak  sintesis  teks  menjadi  suara  yaitu eSpeak dan MBROLA sehingga menjadikan penelitian ini berbeda dari penelitian terkait.
Hasil  akurasi  menggunakan  mAP  yang  didapatkan  setelah  pelatihan  pada  model YOLOv4  yaitu  sebesar  99,74%,  sedangkan  pada  model  YOLOv4-Tiny  didapatkan  nilai  mAP sebesar  67,78%.  Sementara  itu,  hasil  akurasi  sistem  saat  pengujian  yang  diletakkan  pada  alat bantu tongkat tunanetra menggunakan model YOLOv4 yaitu sebesar 93,33% dengan rata-rata waktu komputasi yang dihasilkan sebesar 34,88 detik dan akurasi model YOLOv4-Tiny sebesar 73,3%  disertai  rata-rata  waktu  komputasi  yang  dihasilkan  sebesar  16,58  detik.  Penelitian  ini menggunakan  YOLOv4  dan  YOLOv4-Tiny  yang  menghasilkan  akurasi  pengujian  yang  lebih baik dibandingkan penelitian terkait yang menghasilkan rata-rata keberhasilan pengujian sebesar 40% menggunakan algoritma MobileNet untuk mendeteksi objek pada alat bantu tunanetra.
Penelitian ini dapat dikembangkan menggunakan metode atau algoritma YOLO lainnya seperti YOLOv5 hingga YOLOv8 agar dapat menghasilkan tingkat akurasi dan waktu komputasi yang  lebih  baik.  Kemudian  memperluas  cakupan  kelas  objek  yang  dapat  dideteksi  untuk memberikan  ragam  yang  lebih  luas  dalam  upaya  mendukung  tunanetra  menjalankan  aktivitas sehari-hari.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Praptaningrum, “Penerapan Bahan Ajar Audio untuk Anak Tunanetra Tingkat SMP di Indonesia,” Jurnal Teknologi Pendidikan , vol. 5, no. 1, pp. 1–19, Oct. 2020.
[2] E.  P.  Herlambang  and  M.  S.  Suteja,  “Perancangan  Fasilitas  Pembinaan  dan  Rekreasi Tunanetra dengan Pendekatan Indera,” Jurnal Sains, Teknologi, Urban, Perancangan, Arsitektur  (Stupa) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  1765–1778,  Oct.  2023,  doi: 10.24912/stupa.v5i2.24315.
[3] S. Fuady,  N.  Nehru,  and  G.  Anggraeni,  “Deteksi  Objek  Menggunakan  Metode  Single Shot Multibox Detector Pada Alat Bantu Tongkat Tunanetra Berbasis Kamera,” Journal of Electrical Power Control and Automation (JEPCA) , vol. 3, no. 2, p. 39, Dec. 2020, doi: 10.33087/jepca.v3i2.38.
[4] F. Ramasari, F. Firdaus, S. Nita, and K. Kartika, “Penggunaan Metode You Only Look Once dalam Penentu Pindah Tanaman Cabai Besar Ternotifikasi Telegram,” Elektron : Jurnal Ilmiah , pp. 45–52, Nov. 2021, doi: 10.30630/eji.13.2.229.
[5] H.  H.  Al  Asyhar,  S.  A.  Wibowo,  and  G.  Budiman,  “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 of Engineering , vol. 7, no. 2, pp. 3631–3638, Aug. 2020.
[6] S. Ariyani, A. B. Nugroho, and A. S. T. Mubarok, “Alat Bantu Pendeteksi Objek Untuk Tuna Netra Berbasis Ai Mobilenet Pada Raspberry Pi 3B,” Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi  (ELKOM) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  73–90,  Mar.  2022,  doi: 10.32528/elkom.v4i1.4951.
[7] O. E. Karlina and D. Indarti, “Pengenalan Objek Makanan Cepat Saji Pada Video Dan Real  Time  Webcam  Menggunakan  Metode  You  Look  Only  Once  (YOLO),” Jurnal Ilmiah  Informatika  Komputer ,  vol.  24,  no.  3,  pp.  199–208,  Dec.  2019,  doi: 10.35760/ik.2019.v24i3.2362.
[8] R.  Dwiyanto,  D.  W.  Widodo,  and  P.  Kasih,  “Implementasi  Metode  YOLOv5  untuk Klasilfikasi  Kendaraan  Pada  CCTV  kab.  Tulungagung,” Seminar  Nasional  Inovasi Teknologi , pp. 102–104, Jul. 2022.
[9] A. Fali Oklilas, D. Dwinta, G. Shofi, N. Putri Mariza, S. Arum Kinanti, and Y. Amanda Sari,  “Akurasi  Pengujian  Model  Hasil  Training  menggunakan  YOLOv4  untuk Pengenalan Kendaraan di Jalan Raya,” Jurnal JUPITER , vol. 15, pp. 799–806, Apr. 2023.
[10]  R. Syamsul Huda, R. Wulanningrum, and D. Swanjaya, “Pemanfaatan YOLOv4 Untuk Deteksi  Pelanggaran  Helm  Dan  Masker  Serta  Identifikasi  Pelat  Nomor  Menggunakan Tesseract-Ocr,” JOUTICA , vol. 7, no. 2, pp. 592–598, 2022.
[11]  Q.  Chen  and  Q.  Xiong,  “Garbage  Classification  Detection  Based  on  Improved YOLOV4,” Journal  of  Computer  and  Communications ,  vol.  08,  no.  12,  pp.  285–294, 2020, doi: 10.4236/jcc.2020.812023.
[12]  A.  Ospanova et  al. ,  “Real  Time  Object  Recognition  with  Voice  Feedback  using YOLOv4-tiny Deep Learning Model,” International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology (IJIRSET) , vol. 11, no. 4, pp. 3932–3937, 2022, doi: 10.15680/IJIRSET.2022.1104137.
[13]  S.  Saponara,  A.  Elhanashi,  and  Q.  Zheng,  “Developing  a  real-time  social  distancing detection system based on YOLOv4-tiny and bird-eye view for COVID-19,” J Real Time Image Process , vol. 19, no. 3, pp. 551–563, Jun. 2022, doi: 10.1007/s11554-022-01203-
5.
[14]  F. Akhyar, L. Novamizanti, and T. Riantiarni, “Sistem Inspeksi Cacat pada Permukaan Kayu  menggunakan  Model  Deteksi  Obyek  YOLOv5,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika , vol. 10, no. 4, pp. 990– 1005, Oct. 2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i4.990.
[15]  A.  Bochkovskiy,  C.-Y.  Wang,  and  H.-Y.  M.  Liao,  “YOLOv4:  Optimal  Speed  and Accuracy of Object Detection,” Apr. 2020, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/2004.10934
[16]  Q. Aini, N. Lutfiani, H. Kusumah, and M. S. Zahran, “Deteksi Dan Pengenalan Objek Dengan  Model  Machine  Learning:  Model  YOLO,” CESS(Journal  of  Computer Engineering System and Science) , vol. 6, no. 2, pp. 2502–714, Jul. 2021.
[17]  Z. Jiang, L. Zhao, S. Li, Y. Jia, and Z. Liquan, “Real-Time Object Detection Method for Embedded Devices”.