## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553

## Penerapan Gamma Correction Dalam Peningkatan Pendeteksian Objek Malam Pada Algoritma YOLOv5
Viviana Fransisca * , Handri Santoso
Informatika, Universitas Pradita, Tangerang, Indonesia Email: 1* viviana.fransisca@student.pradita.ac.id, 2 handri.santoso@pradita.ac.id Email Penulis Korespondensi: viviana.fransisca@student.pradita.ac.id Submitted: 31/05/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− YOLOv5  (You Only  Look  Once)  merupakan  metode  deteksi objek yang  populer digunakan dalam bidang  computer vision. YOLOv5 sering digunakan untuk mendeteksi objek dalam gambar maupun video secara real-time dengan kecepatan yang tinggi dan akurat. Metode ini mudah untuk digunakan karena sifatnya yang open-source, sehingga dapat langsung digunakan untuk membuat model yang sesuai dengan objek yang ingin dideteksi. YOLOv5 dapat dengan mudah mengenali objek yang dideteksi pada saat siang hari, namun metode ini mengalami kesulitan ketika dibuat untuk mendeteksi objek di malam hari.  Dengan adanya improvisasi  pada  metode  YOLOv5  yang  dapat  melakukan  deteksi  objek  secara  akurat  di  malam  hari,  peneliti  lain  yang  ingin melakukan penelitian terkait deteksi objek di malam hari dapat menggunakan teknik yang persis untuk dapat menghasilkan deteksi objek yang lebih akurat. Penelitian ini menggunakan metode  Gamma Correction dengan menambahkan Gamma sebesar 2 agar dataset  gambar  yang dilatih  menjadi  terang dan  YOLOv5  dapat  mengenali  objek  di  malam  hari  tersebut  dengan  lebih  mudah. Sebagai  hasilnya  teknik  improvisasi  dengan  menggunakan  Gamma  Correction  dapat  membuat  YOLOv5  mengenali  objek  dan melakukan deteksi di malam hari dengan lebih akurat, dimana hasil rata-rata akurasi yang didapatkan sebelum improvisasi adalah sebesar  0,846,  sedangkan  setelah  diimprovisasi  hasil  yang  didapatkan  adalah  sebesar  0,918.  Dari  hasil  rata-rata  ini,  dapat dinyatakan bahwa metode gamma correction dapat meningkatkan hasil akurasi dalam melakukan deteksi objek pada YOLOv5.
Kata Kunci: Improvisasi; Computer Vision; Deteksi Objek; Gamma Correction; YOLOv5
Abstract− YOLOv5 (You Only Look Once) is a popular object detection method used in the field of computer vision. YOLOv5 is often used to detect objects in images and videos in real-time with high speed and accuracy. This method is easy to use because it is open-source, so it can be directly used to create a model that fits the object you want to detect. YOLOv5 can easily recognize objects detected during the day, but this method has difficulties when it is made to detect objects at night. With the improvisation of the YOLOv5 method which can accurately detect objects at night, other researchers who wish to conduct research related to object  detection  at  night  can  use  the  exact  technique  to  produce  more  accurate  object  detection.  This  study  uses  the  Gamma Correction method by adding a Gamma of 2 so that the trained image dataset becomes bright and YOLOv5 can recognize objects at night more easily. As a result, an improvised technique using Gamma Correction can make YOLOv5 recognize objects and make detections at night more accurately, where the average accuracy obtained before improvisation is 0.846, while after improvisation the results obtained are 0.918. From these average results, it can be stated that the gamma correction method can improve the accuracy results in object detection on YOLOv5.
Keywords : Improvisation; Computer Vision; Object Detection; Gamma Correction; YOLOv5

## 1. PENDAHULUAN
YOLO merupakan algoritma yang digunakan untuk dapat melakukan deteksi objek sesuai dengan kategori benda yang telah  dilatih  dan  dapat  mendeteksi  secara  cepat  dan real-time [1].  CNN  ( Convolutional  Neural  Network )  banyak digunakan  pada  model  berbasis computer  vision yang  banyak  digunakan  pada  sistem  berbasis  deteksi  objek, pengenalan objek, dsb [2]. YOLO yang merupakan metode untuk melakukan deteksi objek juga menggunakan CNN yang digunakan untuk mengekstraksi fitur dari gambar input dan menghasilkan prediksi kotak pembatas ( bounding box ) serta kelas objek yang ada di dalam gambar. YOLO pertama kali dibuat oleh R. Joseph dan temannya dengan awalnya diciptakan untuk dapat menggunakan single neural network yang dapat mendeteksi keseluruhan bidang yang didalamnya terdapat banyak objek sekaligus dengan menggunakan kotak pembatas beserta probabilitas objek yang dapat dideteksi berdasarkan dari data yang telah dilatih [3] YOLO sering digunakan untuk mengamati arus lalu lintas berupa berapa banyak kendaraan yang lewat dalam satu area sehingga hasil yang didapatkan dapat digunakan untuk melakukan prediksi apakah kendaraan yang lewat nantinya akan lebih banyak atau lebih sedikit [4].
Seiring perkembangan zaman, YOLO mengalami perubahan yang signifikan dan mengembangkan beberapa versi agar dapat mendeteksi objek agar lebih akurat dan real-time .  YOLOv5 cocok untuk digunakan dalam proyek ini karena versi ini diimplementasikan untuk dapat melakukan deteksi secara real-time pada objek seperti kendaraan, pejalan kaki, dan lainnya, yang nantinya dapat diintegrasikan ke dalam sistem smart lighting. Dari eksperimen yang dilakukan oleh Caleb Tung et al, deteksi objek tidak hanya dapat dilakukan  pada siang hari tetapi juga dapat dilakukan pada malam hari. Namun pada saat malam hari, ketika sistem tidak memiliki lampu di sekitarnya sistem kesulitan untuk dapat mengenali dan mendeteksi objek yang berada dalam area yang sangat gelap [5].  Maka  dari  itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  akurasi  pada  metode  YOLOv5  agar  juga  bisa digunakan untuk mendeteksi objek secara akurat di malam hari.
Ada banyak metode deteksi objek yang digunakan untuk mendeteksi objek, misalnya seperti beberapa versi YOLO  yang  terus  berkembang,  SSD  ( Single  Shot  Detector ),  DSSD  ( Deconvolutional  Single  Shot  Detector ), RetinaNet, dan masih  banyak lagi [6]. Penelitian ini  dilakukan untuk meningkatkan akurasi  terhadap deteksi  objek

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553
menggunakan  YOLOv5  karena  YOLOv5  merupakan  metode  yang  lebih  populer  dan  masih  baru  juga  karena diperkenalkan pada tahun 2020 untuk digunakan, dibandingkan versi sebelumnya dan versi sesudahnya karena versi dibawah  YOLOv5  sudah  tidak  relevan  dan  memerlukan  perangkat  yang  mumpuni  untuk  menjalankan  versi  diatas YOLOv5.  YOLOv5  memiliki  kecepatan  dan  efisiensi  dalam  mendeteksi  objek-objek  yang  ingin  dideteksi,  mudah untuk diimplementasi karena tersedia di GitHub dan dapat langsung digunakan, serta sudah memiliki akurasi deteksi objek yang tinggi berdasarkan dataset yang dilatih.
YOLOv5 dapat melakukan deteksi objek dengan kelebihan-kelebihan tersebut ketika diuji pada dataset gambar di siang hari. Namun ketika diuji pada dataset gambar di malam hari, YOLOv5 kesulitan untuk mendeteksi objek yang terdapat pada gambar yang diberikan. Contohnya pada gambar berikut dimana adanya objek manusia dengan motor, tetapi YOLOv5 hanya dapat mendeteksi adanya manusia di gambar tersebut. Kotak deteksi objek juga salah dalam mengenali manusia yang terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Deteksi Objek Pada Malam Hari
Dari permasalahan tersebut, penelitian dilakukan untuk mengimprovisasi agar YOLOv5 juga dapat melakukan deteksi objek di malam hari secara akurat seperti pada saat mendeteksi objek di siang hari. Penelitian ini dilakukan untuk dapat digunakan pada proyek yang sedang dikerjakan untuk membuat smart lighting yang diintegrasikan sistem deteksi objek di dalamnya agar lampu dapat dinyalakan bila ada banyaknya kendaraan yang lewat dan akan mati jika tidak  ada  kendaraan  yang  lewat.  Dari  proyek  tersebut,  deteksi  objek  yang  dilakukan  di  malam  hari  kadang  dapat mendeteksi kendaraan yang lewat dan kadang juga tidak dapat melakukan deteksi objek. Maka dari itu, penelitian ini dilakukan untuk meningkatkan improvisasi terlebih dahulu terhadap sistem deteksi objek yang akan dibuat sehingga dapat melakukan deteksi objek di malam hari secara akurat.
Banyak  penelitian  yang  menggunakan  YOLOv5  didalam  penelitiannya  karena  metode  ini  populer dibandingkan dengan metode YOLO yang lainnya. Contohnya seperti penelitian yang dilakukan oleh Wentao Liu et al memberikan manfaat yang baik untuk dapat mendeteksi sinyal lampu yang berada di jalur kereta api pada siang hari  dan  malam  hari  secara real-time dengan  menggunakan  metode  YOLOv5.  Dengan  sistem  yang  diciptakan, jalannya kereta tidak perlu diatur secara penuh lagi oleh masinis dan dapat mengandalkan sistem yang telah dibuat agar lebih efektif dan efisien karena dapat memberikan informasi yang akurat dan cepat kepada operator kereta api [7].
Penelitian yang dilakukan Wu et al juga menggunakan algoritma YOLOv5 untuk dikombinasikan dengan LFCN ( Local Fully Convolutional Neural Network ) agar dapat melihat hasil deteksi dari objek yang berukuran kecil dari jarak jauh. Hasil penggabungan dari kedua model deep learning ini mendapatkan hasil berupa peningkatan akurasi dan kecepatan dari deteksi target kecil tersebut [8].
Selain itu ada penelitian oleh Kim et al yang menggunakan algoritma YOLOv5 untuk melakukan deteksi dan klasifikasi  objek  pada  dataset  maritim.  Model  yang  dibuat  oleh  penulis  berhasil  dalam  menghasilkan  kinerja  yang lebih baik dalam melakukan deteksi dan klasifikasi objek pada citra maritim yang didapatkan dari dataset sebelumnya [9].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zhu  et  al  juga  menggunakan  YOLOv5  yang  dikembangkan  dengan menggunakan  pendekatan  TPH  ( Transformer  Prediction  Head )  menjadi  TPH-YOLOv5  untuk  dapat  melakukan deteksi  objek  yang  tepat  dan  efisien  berupa  pemantauan  dan  pengawasan  infrastruktur  yang  ditangkap  dengan menggunakan drone [10].
Namun,  belum  ada  yang  mencoba  untuk  melakukan  improvisasi  terhadap  metode  YOLOv5  untuk  dapat melakukan  deteksi  objek  di  malam  hari  pada  kendaraan-kendaraan  yang  lewat.  Penelitian  ini  merupakan  hal  yang sangat  penting  karena  YOLOv5  menjadi  hanya  dapat  digunakan  pada  siang  hari  dan  tidak  dapat  digunakan  untuk malam hari dalam proyek sistem smart lighting yang sedang dikembangkan.
Penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  mencoba  untuk  melakukan  improvisasi  terhadap  metode  YOLOv5 adalah seperti penelitian yang dilakukan oleh Li et al pada tahun 2022 dimana mereka melakukan peningkatan koreksi cahaya menggunakan Gamma Correction untuk dapat mengidentifikasi dan memisahkan isolator normal dari isolator

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553
yang mengalami  cacat  pada jaringan listrik di tempat  yang gelap agar lebih akurat [11]. Penelitian yang dilakukan oleh Li et al berbeda dengan penelitian yang sedang dilakukan, karena penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Gamma Correction untuk dapat mengidentifikasi objek yang biasanya akan lewat di jalan raya, seperti sepeda, mobil, motor, bus, dan orang yang berlalu lalang.
Ada juga penelitian yang dilakukan oleh Cai et al pada tahun 2021 untuk mengembangkan model YOLOv5 baru  dengan  menggunakan  Unit Cross-Stitch ,  yang  merupakan  mekanisme  yang  digunakan  untuk  memungkinkan penggabungan  informasi  yang  lebih  baik  antara  berbagai  lapisan  atau  fitur  dalam  jaringan.  Cai  et  al  melakukan evaluasi  deteksi  objek dengan menggunakan metrik  presisi, recall , dan nilai  F1 [12].  Penelitian Cai  et  al  berbeda dengan penelitian yang dilakukan karena penelitian tidak menggunakan Unit Cross-Stitch, melainkan menggunakan metode Gamma Correction untuk meningkatkan akurasi deteksi objek di malam hari.
Selain itu ada penelitian oleh Montenegro dan Flores-Calero yang dilakukan pada tahun 2022 untuk mencoba melakukan improvisasi pada dataset objek di malam hari berupa pejalan kaki yang dapat terlihat di malam hari. Hal ini dilakukan oleh peneliti untuk  meningkatkan keamanan dalam bidang pengawasan dan pengendalian lalu lintas. Untuk  meningkatkan  keakuratan  deteksi  objek,  peneliti  menggunakan teknik  peningkatan  kontras atau  pencerahan agar dataset gambar dapat terlihat dengan jelas [13]. Penelitian yang dilakukan oleh Montenegro dan Flores-Calero berbeda dengan penelitian yang dilakukan karena objek yang diteliti pada penelitian ini hanya pada pejalan kaki saja, sedangkan penelitian ini melakukan deteksi pada beberapa objek seperti sepeda, bus, mobil, motor dan juga pejalan kaki.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wei  et  al    pada  tahun  2018  menggunakan  teknik  Retinex  yang  dipadukan dengan  robot  yang  digunakan  untuk  memetik  apel.  Hal  ini  dilakukan  agar  robot  pemetik  apel  tersebut  juga  dapat bekerja di malam hari dan memiliki keakuratan deteksi objek yang jelas di malam hari. Teknik Retinex digunakan peneliti  untuk  memperbaiki  keseimbangan  cahaya  dan  kontras  citra,  sementara  filter  berpandu  digunakan  untuk menghilangkan  derau  dan  meningkatkan  ketajaman  citra  [14].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wei  et  al  berbeda dengan penelitian ini karena penelitian tidak menggunakan teknik Retinex , melainkan menggunakan metode Gamma Correction untuk meningkatkan akurasi deteksi objek di malam hari.
Penelitian yang dilakukan oleh Zhang et  al  pada tahun 2022 juga menerapkan penggunaan YOLOv5 untuk mendeteksi  kendaraan  secara real-time .  Penelitian  ini  hanya  melakukan  deteksi  objek  di  siang  hari  dan  dilakukan untuk meningkatkan kinerja deteksi kendaraan di jalan yang memiliki kepadatan lalu lintas dan kondisi cuaca yang buruk dengan cara menggabungkan teknik augmentation, transfer learning, dan fine-tuning yang hasilnya model yang dibuat dapat meningkatkan akurasi dan kecepatan deteksi kendaraan [15]. Penelitian oleh Zhang et al berbeda dengan penelitian yang dilakukan karena penelitian ini digunakan untuk meningkatkan deteksi kendaraan di malam hari, juga pada pejalan kaki yang berlalu lalang.
Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk membantu projek smart lighting yang sedang dikembangkan digunakan untuk mengatur smart lighting berdasarkan sistem deteksi objek yang terlebih dahulu di improvisasikan terlebih dahulu agar dapat secara akurat mendeteksi objek di malam hari. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metodologi penelitian eksperimental, yaitu metode yang dikatakan memiliki sifat prediktif karena mencermati adanya suatu masalah di lingkungan tertentu yang akan dicoba untuk diatasi solusinya saat sebelum dan sesudah melakukan penelitian  [16].  Penelitian  dilakukan  untuk  mengeksplorasi,  menguji  teori,  dalam  melakukan improvisasi  terhadap keakuratan deteksi objek pada YOLOv5 di malam hari dengan menggunakan metode Gamma Correction . Pengujian hasil sebelum dan sesudah improvisasi dengan menggunakan metode Gamma Correction dilakukan dengan  mengambil  hasil  model  yang  telah  dilatih  menggunakan confusion  matrix . Gamma  Correction merupakan metode  yang  umum  digunakan  dan  dikenal  sebagai  metode  untuk  meningkatkan  kualitas  gambar.  Dengan menggunakan metode Gamma Correction , hasil gambar yang telah diproses dapat memiliki kualitas yang lebih baik karena telah ditambahkan kecerahan dan kontras gambar sesuai dengan kebutuhan [17]. Metode Gamma Correction dilakukan dengan menambahkan pencahayaan pada gambar yang gelap dengan menambahkan Gamma sebesar 2.00.
Confusion matrix digunakan untuk menyajikan informasi berupa berapa benar dan salahnya suatu objek yang dideteksi  menggunakan  bentuk  matriks  untuk  meringkaskan  hasil  presisi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  objek  yang dideteksi [18]. Hasil confusion matrix yang memiliki TP ( True Positive ), FN ( False Negatives ), FP ( False Positives ), dan  TN  ( True  Negative )  dijumlahkan  agar  dapat  diukur  keakuratannya  dengan  menggunakan  ROC  ( Receiver Operating Characteristic ) Performance Measure. ROC merupakan metode yang populer digunakan untuk mengukur hasil performa model sebelum dan sesudah dilatih. Dengan menggunakan ROC, model yang sudah dibuat dapat dilihat dan  dibedakan  antara  kelas  positif  yang  disebut  TPR  ( True  Positive  Rate )  dan  kelas  negatif  disebut  FPR  ( False Positive Rate ) [19]. Jika garis kurva mendekati sumbu x yang berarti positif, maka model semakin baik. Sebaliknya, jika garis kurva mendekati sumbu y yang berarti negatif, maka model semakin buruk. Hasil akurasi dari ROC dapat ditampilkan  dengan  menggunakan  AUC  ( Area  Under  the  Curve ),  dimana  AUC  adalah  area  di  bawah  garis  grafik ROC, yang digunakan untuk menentukan potensi keakuratan model yang berjenis predictive dan prognostic [20]. Setelah didapatkannya hasil ROC dan AUC, penelitian ini dapat digunakan untuk membandingkan hasil model sebelum dilakukan improvisasi dan setelah improvisasi dengan menggunakan metode Gamma Correction. Jika hasil akurasi  model  setelah  dilakukan  improvisasi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  model  sebelumnya,  maka  metode Gamma Correction berhasil dan dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi deteksi objek di malam hari.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 2. Diagram Alir Pelaksanaan Penelitian
Gambar 2 menunjukkan Diagram Alir Pelaksanaan Penelitian untuk menggambarkan langkah-langkah yang diambil  dalam  penelitian  ini.  Dalam  melakukan  penelitian  ini,  tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  perumusan masalah  pada  penelitian.  Masalah  yang  ditemukan  adalah  pada  projek smart  lighting yang  sedang  dibuat  untuk mengatur lampu pada malam hari, YOLOv5 sebagai model deteksi objek yang memiliki tingkat kecepatan dan akurasi secara real-time yang baik dalam melakukan deteksi objek kesulitan untuk melakukan deteksi objek di malam hari karena  pencahayaan  yang  kurang  [1].  Padahal,  YOLOv5  sangat  populer  digunakan  oleh  banyak  orang  untuk melakukan deteksi objek secara real-time. Maka dari itu, solusi yang digunakan adalah untuk menggunakan metode Gamma Correction . Metode Gamma Correction digunakan untuk menghasilkan gambar yang lebih tajam dan akurat, agar YOLOv5 dapat dengan mudah dalam mengenali objek pada gambar yang gelap dan kurang pencahayaan. Gamma Correction dapat menambahkan kontras dan warna terhadap suatu gambar yang gelap agar objek yang tidak terkena cahaya sama sekali dapat terlihat dengan jelas [17]. Dalam penelitian ini, penulis menambahkan gamma sebesar 2.00 pada  200  dataset  gambar  malam  yang  telah  dipilih  yang  diambil  dari  GitHub  ExDark  (Exclusively  Dark  Image Dataset). ExDark dibuat untuk mengumpulkan berbagai  macam  gambar di malam  hari, yang dibuat dengan tujuan untuk  membantu  peneliti  dalam  pemrosesan  gambar  agar  dapat  mengembangkan  algoritma  yang  lebih  efektif  dan efisien.  Dataset  gambar  ini  cocok  untuk  digunakan  penulis  dalam  mengimprovisasi  YOLOv5  dalam  melakukan deteksi objek, sehingga penulis memilih dataset gambar ini sebagai acuan pemrosesan gambar.
ExDark  memiliki  beberapa  macam  folder  berupa  objek  yang  ingin  digunakan,  diantaranya  adalah  sepeda, kapal, botol, bus, mobil, kucing, kursi, gelas, anjing, motor, orang, dan meja. Berdasarkan dari projek smart lighting yang  ingin  dikembangkan  oleh  kaprodi,  penulis  hanya  memerlukan  objek  yang  akan  lewat  di  jalan  raya  dan membutuhkan cahaya dari smart lighting tersebut. Maka dari itu, penulis hanya mengambil 5 objek yang disediakan dari dataset gambar tersebut, yaitu sepeda, bus, mobil, motor, dan orang yang akan berlalu lalang di sekitaran projek smart lighting akan dikembangkan.
Dari dataset gambar sebanyak 200 gambar berupa 5 objek yang telah didapatkan, pada Gambar 3 dan Gambar 4  penulis  menambahkan  label  dan  validasi  terhadap  kelima  objek  tersebut  menggunakan  website  makesense.ai. Website ini merupakan situs web yang sering digunakan untuk melatih mesin secara manual dan efisien karena bisa langsung digunakan.
Requirement Analysis Start Pengujian dan Analisis Penarikan Kesimpulan Perumusan Masalah End

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553
Gambar 4. Validasi Objek Sesuai Dengan Label
Setelah  mendapatkan hasil label, penulis mencoba memasukkan dataset  gambar ke dalam YOLOv5 dengan menggunakan kode yang dapat langsung digunakan pada GitHub YOLOv5. Kode dijalankan dengan menggunakan Colab Notebooks yang disediakan oleh Google untuk menjalankan kode Python.
Gambar 5. Flowchart Proses Melakukan Improvisasi Terhadap YOLOv5
Dari Gambar 5 berupa flowchart diatas, pertama dilakukan pembuatan terhadap salinan kode Github YOLOv5 yang  dapat  diakses  langsung.  Kode  yang  terdapat  pada  GitHub  YOLOv5  bersifat open-source sehingga  dapat digunakan oleh orang awam maupun peneliti untuk melakukan penelitian. Penulis menjalankan kode yang digunakan untuk  membuat  folder  YOLOv5  untuk  dapat  melakukan  deteksi  objek  pada  dataset  gambar  yang  ingin  dilakukan improvisasi.  Setelah  membuat  folder  yolov5,  penulis  memasukkan  custom_data.yaml  yang  isinya  merupakan klasifikasi path dimana objek berada dan memberitahu YOLOv5 mengenai objek apa saja yang akan dideteksi.
Setelah  memasukkan  custom_data.yaml,  penulis memasukkan  hasil training dataset  gambar  dan  hasil  label serta validasi gambar yang telah dilatih dengan menggunakan makesense.ai ke dalam Collab.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Gamma  Correction dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  dari software ReaConverter  yang digunakan  untuk  melakukan  konversi  format  file  gambar,  pengubahan  ukuran,  peningkatan  gambar,  dan  lain sebagainya. Untuk menggunakan metode Gamma Correction , ReaConverter memiliki fungsi untuk melakukan Color Adjustments dan menambahkan Gamma Correction pada dataset gambar yang diberikan seperti pada Gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553
Gambar 6. Penggunaan Gamma Correction Pada Dataset Gambar
Berikut adalah perbedaan gambar sebelum dan sesudah menggunakan metode Gamma Correction sebesar 2.00 di Gambar 7.

## Gambar 7. Dataset Objek Sebelum Dilakukan Improvisasi
Dari  hasil  dataset  gambar  yang  telah  dilakukan  improvisasi,  hasil  model  sebelum  dan  sesudah  improvisasi dimasukkan ke dalam algoritma YOLOv5 yang telah menyediakan file bernama train.py yang dapat digunakan dan dijalankan langsung oleh peneliti untuk mendapatkan hasil deteksi objek.
Setelah  melakukan  Gamma  Correction,  dataset  gambar  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  improvisasi dimasukkan ke dalam algoritma YOLOv5 yang telah menyediakan file bernama train.py yang dapat digunakan dan dijalankan langsung oleh peneliti untuk mendapatkan hasil deteksi objek untuk dilatih sebanyak 300 kali (epochs). Hasil  latih  sebesar  300  epochs  tersebut  digunakan  untuk  melihat  apakah  semakin  banyak  gambar  dilatih  apakah hasilnya akan semakin sama atau semakin berubah sesuai dengan hasil improvisasi yang diharapkan. Berikut adalah hasil keakuratan deteksi objek yang dilakukan pada model sebelum dan sesudah improvisasi menggunakan metode Gamma Correction.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553
Gambar 9. Contoh Prediksi Objek Menggunakan YOLOv5 Sebelum dan Sesudah Improvisasi Pada Objek Motor dan Bus
Dari  hasil  deteksi  objek  yang  telah  menggunakan  YOLOv5  diatas,  dapat  dikatakan  bahwa  ditemukan improvisasi dimana ada objek orang yang tidak dapat dideteksi pada Gambar 8 dan Gambar 9 menjadi dapat dideteksi lebih jelas oleh YOLOv5.
Tabel 1. Perbandingan Epoch dengan Hasil Akurasi Terakhir Dataset Gambar dengan Epoch Hasil Akurasi Sebelum dilakukan improvisasi (243 epoch) 0.762 Setelah dilakukan improvisasi (137 epoch) 0.779
Dari hasil latih model sebanyak 300 kali pada Tabel 1, model sebelum improvisasi berhenti di 243 epoch dan model setelah improvisasi berhenti di 137 epoch karena program tidak menemukan adanya peningkatan lagi terhadap model  yang  dilatih  untuk  dilanjutkan  menjadi  sebanyak  300  epoch.  Dari  penemuan  hasil  epoch  terakhir,  program menemukan  epoch  dengan  akurasi  terbaik  di  pertengahan  ketika  menjalankan  300  epoch.  Berikut  adalah  hasil terbaiknya.
Tabel 2. Perbandingan Epoch dengan Hasil Akurasi Terbaik Dataset Gambar dengan Epoch Hasil Akurasi Sebelum dilakukan improvisasi (142 epoch) 0.789 Sebelum dilakukan improvisasi (143 epoch) 0.795 Sebelum dilakukan improvisasi (144 epoch) 0.778 Setelah dilakukan improvisasi (36 epoch) 0.834 Setelah dilakukan improvisasi (37 epoch) 0.848 Setelah dilakukan improvisasi (38 epoch) 0.836
Dari hasil Tabel 2, ditemukan peningkatan yang signifikan antara model sebelum dilakukan improvisasi dan model  setelah  dilakukan  improvisasi.  Dari  hasil  tersebut,  dapat  terlihat  bahwa  hasil  model  setelah  dilakukan improvisasi dapat meningkatkan akurasi deteksi objek pada malam hari.
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 (𝑇𝑃𝑅) =
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (1) 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 (𝐹𝑃𝑅) = 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒
𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (2)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553
Dari rumus 1 dan 2, penulis dapat melakukan perhitungan terhadap True Positive Rate (TPR) dan False Positive Rate (FPR) menggunakan hasil True Positive (TP), False Negative (FN), False Positive (FP), dan True Negative (TN) yang  dapat  dihitung  sesuai  dengan  Tabel  3  yang  hasilnya  dapat  digunakan  untuk  menghitung  ROC  Performance Measure dan mengukur keakuratannya menggunakan AUC.
Perbandingan  dengan  menggunakan  hasil  confusion  matrix  dari  hasil  model  yang  telah  dilatih  dengan menggunakan ROC Performance Measure untuk melihat hasil akurasi agar lebih akurat dapat dilihat di Gambar 13.
Confusion Matrix Sebelum Improvisasi
Confusion Matrix Sesudah Improvisasi
Gambar 10. Perbandingan Confusion Matrix Sebelum dan Sesudah Improvisasi
Hasil TP, FP, FN, dan TN dalam confusion matrix diatas dihitung sesuai dengan objek yang akan dideteksi, yaitu  sepeda,  mobil,  bus,  motor,  dan  orang.  Hasil  yang  didapatkan  dihitung  untuk  digunakan  dalam  perbandingan ROC dengan AUC dari model sebelum dan sesudah improvisasi dengan menggunakan metode Gamma Correction . Hasil perbandingan ROC dengan AUC antara kedua model yang telah dibuat dapat dilihat di gambar berikut.
Hasil Deteksi Gambar Sebelum Improvisasi Pada Sepeda Hasil Deteksi Gambar Sesudah Improvisasi Pada Sepeda AUC: 0.8848143639683506 AUC: 0.9724093317451843
Gambar 11. Perbandingan ROC Sebelum dan Sesudah Improvisasi Pada Sepeda
Hasil Deteksi Gambar Sebelum Improvisasi Pada Mobil Hasil Deteksi Gambar Sesudah Improvisasi Pada Mobil
AUC: 0.9005790604277575
Gambar 12. Perbandingan ROC Sebelum dan Sesudah Improvisasi Pada Mobil

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553
Hasil Deteksi Gambar Sebelum Improvisasi Pada Bus Hasil Deteksi Gambar Sesudah Improvisasi Pada Bus
AUC: 0.9201680672268908 AUC: 0.9471636223308463
Gambar 13. Perbandingan ROC Sebelum dan Sesudah Improvisasi Pada Bus
Hasil Deteksi Gambar Sebelum Improvisasi Pada Motor Hasil Deteksi Gambar Sesudah Improvisasi Pada Motor AUC: 0.8323680823680825 AUC: 0.8976157082748949
Gambar 14. Perbandingan Confusion Matrix Sebelum dan Sesudah Improvisasi Pada Motor
Hasil Deteksi Gambar Sebelum Improvisasi Pada Orang Hasil Deteksi Gambar Sesudah Improvisasi Pada Orang AUC: 0.6600142402412464 AUC: 0.8652808988764046
Gambar 15. Perbandingan Confusion Matrix Sebelum dan Sesudah Improvisasi Pada Orang
Dari perbandingan dua model ROC yang telah dianalisis antara Gambar 11, Gambar 12, Gambar 13, Gambar 14, dan Gambar 15 pada objek sepeda, mobil, bus, motor, dan orang secara berurutan, dapat disimpulkan bahwa :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553
a. Hasil AUC sebelum diterapkan gamma correction pada objek sepeda adalah 0,88 meningkat menjadi 0,97. Lihat Gambar 11.
b. Hasil  AUC  sebelum  diterapkan gamma  correction pada  objek  mobil  adalah  0,94  yang  mengalami  penurunan menjadi 0,90. Lihat Gambar 12.
c. Hasil AUC sebelum diterapkan gamma correction pada objek bus adalah 0,92 yang mengalami kenaikan  menjadi 0,95. Lihat Gambar 13.
d. Hasil  AUC  sebelum  diterapkan gamma  correction pada  objek  motor    adalah  0,83  yang  mengalami  kenaikan menjadi 0,90. Lihat Gambar 14.
e. Hasil  AUC  sebelum  diterapkan gamma  correction pada  objek  orang  adalah  0,66  yang  mengalami  kenaikan menjadi 0,87. Lihat Gambar 15.
f. Hasil  rata-rata  akurasi  yang  didapatkan  sebelum  improvisasi  adalah  sebesar  0,846,  sedangkan  setelah diimprovisasi hasil yang didapatkan adalah sebesar 0,918. Dari hasil rata-rata ini, dapat dinyatakan bahwa metode gamma correction dapat meningkatkan hasil akurasi dalam melakukan deteksi objek pada YOLOv5.

## 3.1 Pembahasan
Dari  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Li  et  al  [11]  dimana  mereka  melakukan  peningkatan koreksi cahaya menggunakan Gamma Correction untuk dapat mengidentifikasi dan memisahkan isolator normal dari isolator yang mengalami cacat pada jaringan listrik di tempat yang gelap agar lebih akurat, hasil akurasi (map) yang didapatkan ketika dilakukan tes pada YOLOv5 adalah sebesar 91.32%. Sedangkan penelitian ini mendapatkan hasil sebesar  91.80%  yang  mengalami  kenaikan  sebesar  7.2%  dari  yang  sebelumnya  84.60%.  Hasil  penelitian  yang dilakukan oleh Li et al tidak membandingkan hasil sebelum diimprovisasi dan hasil setelah improvisasi, melainkan melakukan perbandingan antara model yang berbeda-beda.
Dari hasil penelitian oleh Montenegro dan Flores-Calero [13] yang melakukan improvisasi pada objek pejalan kaki  di  malam  hari,  dataset  dilatih  sebanyak  50  epoch  dan  hasil  terakhir  dilatih  kembali  sebanyak  25  epoch dibandingkan dengan penelitian ini yang melatih dataset sebanyak 300 epoch. Penelitian yang dilakukan oleh Wei et al  [14]  menggunakan  teknik  Retinex  yang  dipadukan  dengan  robot  yang  digunakan  untuk  memetik  apel.  Hal  ini dilakukan agar robot pemetik apel tersebut juga dapat bekerja di malam hari dan memiliki keakuratan deteksi objek yang jelas di malam hari. Penelitian yang dilakukan oleh Zhang et al [15] untuk mendeteksi kendaraan secara real- time mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  0.905  dengan  menggunakan  kurva  PR,  sedangkan  penelitian  ini  dapat mendapatkan hasil akurasi rata- rata sebesar 0.918 dengan menghitung ROC dan AUC.

## 4. KESIMPULAN
Hasil analisis yang didapatkan menyatakan bahwa metode Gamma Correction dapat meningkatkan akurasi deteksi objek pada malam  hari  dengan menggunakan YOLOv5. Dari  hasil AUC yang didapatkan dari metode ROC untuk mengukur performa model yang dilatih sebelum dan sesudah dilakukan improvisasi dengan menggunakan hasil dari confusion matrix, hasil keseluruhan AUC dari model yang sudah digunakan metode Gamma Correction bernilai lebih tinggi dibandingkan hasil keseluruhan AUC pada model yang belum menggunakan metode Gamma Correction . Hasil AUC  dengan  menggunakan  pembulatan  terhadap  deteksi  objek  sebelum  di  improvisasi  pada  sepeda,  mobil,  bus, motor, dan orang secara berurutan adalah 0.88, 0.94, 0.92, 0.83, dan 0.66. Sedangkan hasil deteksi objek sesudah di improvisasi secara berurutan adalah 0.97, 0.90, 0.95, 0.90, dan 0,87. Hasil rata-rata akurasi yang didapatkan dari data- data yang telah didapatkan pada saat sebelum improvisasi adalah sebesar 0,846, sedangkan setelah diimprovisasi hasil yang  didapatkan  adalah  sebesar  0,918.  Dari  hasil  rata-rata  ini,  dapat  dinyatakan  bahwa  metode gamma  correction dapat meningkatkan hasil akurasi dalam melakukan deteksi objek pada YOLOv5. Penelitian ini hanya menggunakan metode Gamma Correction karena teknik ini merupakan teknik yang mudah dan dapat digunakan oleh pemula untuk melakukan  deteksi  objek  yang  diinginkan  secara  akurat  di  malam  hari.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu peneliti untuk melakukan deteksi objek di malam hari dan juga dapat dilanjutkan untuk digunakan pada proyek smart lighting yang berbasiskan sistem object detection didalamnya yang membutuhkan deteksi objek di malam hari secara akurat.

## REFERENCES
[1] E. Guney, C. Bayilmis, and B. Cakan, “An Implementation of Real-Time Traffic Signs and Road Objects Detection Based on Mobile GPU Platforms,” IEEE Access, vol. 10, pp. 86191–86203, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3198954.
[2] X. Jiang, A. Hadid, Y. Pang, E. Granger, and X. Feng, Deep learning in object detection and recognition. Springer Singapore, 2019. doi: 10.1007/978-981-10-5152-4.
[3] Z.  Zou, K. Chen, Z. Shi, Y. Guo, and J.  Ye, “Object Detection in 20 Years: A Survey,” May 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1905.05055
[4] C. Y. Cao, J. C. Zheng, Y. Q. Huang, J. Liu, and C. F. Yang, “Investigation of a promoted you only look once algorithm and its  application  in  traffic  flow  monitoring,”  Applied  Sciences  (Switzerland),  vol.  9,  no.  17,  Sep.  2019,  doi: 10.3390/app9173619.
[5] C. Tung et al., “Large-Scale Object Detection of Images from Network Cameras in Variable Ambient Lighting Conditions,” Dec. 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1812.11901

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 59 − 69 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3553
[6] L. Jiao et al., “A survey of deep learning-based object detection,” IEEE Access, vol. 7, pp. 128837–128868, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2939201.
[7] W. Liu, Z. Wang, B. Zhou, S. Yang, and Z. Gong, “Real-time Signal Light Detection based on Yolov5 for Railway,” in IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science,  IOP  Publishing  Ltd,  May  2021.  doi:  10.1088/1755- 1315/769/4/042069.
[8] W. Wu et al., “Application of local fully Convolutional Neural Network combined with YOLO v5 algorithm in small target detection of remote sensing image,” PLoS One, vol. 16, no. 10 October, Oct. 2021, doi: 10.1371/journal.pone.0259283.
[9] J. H. Kim, N. Kim, Y. W. Park, and C. S. Won, “Object Detection and Classification Based on YOLO-V5 with Improved Maritime Dataset,” J Mar Sci Eng, vol. 10, no. 3, Mar. 2022, doi: 10.3390/jmse10030377.
[10] X. Zhu, S. Lyu, X. Wang, and Q. Zhao, “TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios.” 2021, pp. 2778-2788. doi: https://doi.org/10.1109/ICCV51829.2021.00286
[11] Y. Li, M. Ni, and Y. Lu, “Insulator defect detection for power grid based on light  correction enhancement and YOLOv5 model,” Energy Reports, vol. 8, pp. 807–814, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.egyr.2022.08.027.
[12] Q. Cai, S. Zhong, and K. Chen, “Target detection in rural river image based on YOLO v5 model with the cross-stitch unit,” 2021  6th  International  Conference  on  Image,  Vision  and  Computing  (ICIVC),  pp.  36-42,    Jul.  2021,  doi: https://doi.org/10.1109/ICIVC52351.2021.9527005
[13] B.  Montenegro  and  M.  Flores-Calero,  “Pedestrian  detection  at  daytime  and  nighttime  conditions  based  on  YOLO-v5,” Ingenius, vol. 2022, no. 27, pp. 85–95, Jan. 2022, doi: 10.17163/ings.n27.2022.08.
[14] J. Wei, Q. Zhijie, X. Bo, and Z. Dean, “A nighttime image enhancement method based on retinex and guided filter for object recognition of apple harvesting robot,” Int J Adv Robot Syst, vol. 15, no. 1, Jan. 2018, doi: 10.1177/1729881417753871.
[15] Y. Zhang, Z. Guo, J. Wu, Y. Tian, H. Tang, and X. Guo, “Real-Time Vehicle Detection Based on Improved YOLO v5,” Sustainability (Switzerland), vol. 14, no. 19, Oct. 2022, doi: 10.3390/su141912274.
[16] M. Ramdhan, “Metode penelitian.” Cipta Media Nusantara. 2021.
[17] G. Finlayson and J. McVey, “TM-Net: A Neural Net Architecture for Tone Mapping,” J Imaging, vol. 8, no. 12, Dec. 2022, doi: 10.3390/jimaging8120325.
[18] S. Ruuska, W. Hämäläinen, S. Kajava, M. Mughal, P. Matilainen, and J. Mononen, “Evaluation of the confusion matrix method in the validation of an automated system for measuring feeding behaviour of cattle,” Behavioural Processes, vol. 148, pp. 56–62, Mar. 2018, doi: 10.1016/j.beproc.2018.01.004.
[19] R. Kannan and V. Vasanthi, “Machine learning algorithms with ROC curve for predicting and diagnosing the heart disease,” in SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology, Springer Verlag, 2019, pp. 63–72. doi: 10.1007/978-981-13-0059- 2_8.
[20] A. C. J. W. Janssens and F. K. Martens, “Reflection on modern methods: Revisiting the area under the ROC Curve,” Int J Epidemiol, vol. 49, no. 4, pp. 1397–1403, Aug. 2020, doi: 10.1093/ije/dyz274.