ISSN 2615-5788  Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 1 2023 hal. 23-29 @ 2023  Faiz  Romadloni,  Joko  Endrasmono,  Zindhu Maulana Ahmad  Putra,  Agus  Khumaidi,  Isa  Rachman,  Ryan  Yudha Adhitya

## Identifikasi Warna Buoy
Menggunakan Metode You Only Look Once Pada Unmanned Surface Vehicle
Faiz Romadloni 1 , Joko Endrasmono 2 , Zindhu Maulana Ahmad Putra 3 , Agus Khumaidi 4 , Isa Rachman 5 , Ryan Yudha Adhitya 6 Program Studi Teknik Otomasi, Jurusan Tenkik Kelistrikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Jalan Teknik Kimia, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111 E-mail: 1 faizromadloni@student.ppns.ac.id, 2 endrasmono@ppns.ac.id, 3 zindhu@ppns.ac.id, 4 aguskhumaidi@ppns.ac.id,
5 isarachman@ppns.ac,id, 6 ryanyudhaadhitya@ppns.ac.id
Abstrak — Unmanned  Surface  Vehicle merupakan  kapal permukaan tanpa awak yang dapat beroperasi secara otomatis maupun  manual  dengan  kontrol  dari  manusia. Unmannned Surface Vehicle dilengkapi oleh  berbagai  sistem  seperti sistem komunikasi,  sistem  propulsi,  dan  sistem  deteksi  yang memungkinkannya  untuk  dapat  berlayar  dan  bernavigasi dengan  baik.  Salah  satu  sarana  navigasi  yang  penting  dalam dunia pelayaran adalah buoy (pelampung suar). Buoy memiliki kode warna tertentu yang digunakan sebagai tanda peringatan, larangan,  atau  perintah  bagi  kapal  yang  memasuki  area tersebut. Oleh karena itu, identifikasi warna buoy secara cepat, tepat,  dan real-time sangat  dibutuhkan  untuk  mengurangi potensi  kecelakaan  di wilayah laut, terutama  pada Unmanned Surface  Vehicle yang  tidak  memiliki  awak  kapal.  Pada penelitian  ini  digunakan  metode You  Only  Look  Once untuk mengidentifikasi  warna buoy .  Metode You  Only  Look  Once dipilih karena dapat mendeteksi objek secara real-time dengan kecepatan  yang  tinggi.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  nilai Mean  Average  Precision sebesar  99,3%  dan  nilai average  loss sebesar  0,2383.  Algoritma  ini  juga  telah  diuji  pada  intensitas cahaya  yang  berbeda  beda.  dimana  semua  pengujian menghasilkan rata rata nilai deteksi sebesar 98,8% untuk buoy merah  dan  100%  untuk buoy hijau.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa metode ini memiliki nilai yang baik dalam deteksi maupun akurasi.
Kata  Kunci— Unmanned  Surface  Vehicle,  Buoy,  You  Only Look Once, Warna, Real-Time

## I. P ENDAHULUAN
Robot  merupakan  sebuah  peralatan  yang  dapat melakukan tugas baik  dengan kontrol dan pengawasan dari manusia  ( remote ),  maupun  menggunakan  program  yang sudah  ditanamkan  sebelumnya  ( automatic )  [1].  Seiring perkembangan zaman, robot tidak hanya digunakan di darat saja,  tetapi  juga  di  laut  (wilayah  perairan)  dan  di  udara. Robot  yang  digunakan  di  wilayah  perairan  biasa  disebut dengan Unmanned Surface Vehicle (USV) [2].
Unmanned  Surface  Vehicle (USV)  merupakan sebuah  kapal  tanpa  awak  yang  dapat  beroperasi  di  atas permukaan air. USV dapat bekerja secara otomatis ataupun dikendalikan  oleh  manusia  dari  jarak  yang  cukup  jauh  [3]. Saat  ini  eksistensi  USV  sedang  mengalami  peningkatan  di seluruh dunia. Hal ini terjadi karena  manfaat  potensial  dari USV  untuk  meningkatkan  keselamatan  dan  efisiensi  [4]. Selain  itu,  kapal  permukaan  otomatis  ini  juga  dapat digunakan  sebagai  pemantauan  ( sampling )  kualitas  air  [5] dan  dimanfaatkan  untuk  keperluan  militer  sebagai  Alat Utama Sistem Pertahanan (Alutsista) negara [6]. Agar dapat menjalankan  tugas  tugas  tersebut  secara  otomatis,  USV dilengkapi  dengan  sensor,  sistem  komunikasi,  sistem propulsi,  serta  sistem  deteksi  yang  membuatnya  dapat bernavigasi ketika sedang berlayar [7].
Dalam  dunia  pelayaran  terdapat  sarana  bantu navigasi  yang  digunakan  untuk  menunjang  keamanan  dan keselamatan  kapal  ketika  berlayar.  Salah  satu  peralatan pembantu navigasi pelayaran adalah pelampung suar ( buoy ) [8].  Berdasarkan  peraturan  Menteri  no.25  tahun  2011 tentang sarana bantu navigasi, buoy merupakan sarana bantu navigasi pelayaran  apung  yang dapat  memberikan petunjuk kepada para navigator terhadap bahaya atau rintangan dalam navigasi, seperti terumbu karang, perairan dangkal, kerangka kapal,  dan  menunjukkan  perairan  aman  serta  dapat digunakan sebagai tanda batas wilayah suatu negara [9].
Selain  memiliki  fungsi  yang  beragam  dan  krusial dalam  dunia  navigasi, buoy juga  memiliki  kode  warna tertentu  yang  dapat  diindikasikan  sebagai  peringatan, larangan,  perintah,  atau  petunjuk  bagi  kapal  yang  sedang berlayar  di  area  tersebut.  Seperti buoy warna  merah  dan buoy hijau  yang  menandakan  posisi  kiri  dan  kanan  saat kapal  akan  memasuki  pelabuhan  [10].  Pada  tabel  1.  akan dijelaskan  mengenai  fungsi buoy berdasarkan  warna  yang melekat pada buoy tersebut. Tabel 1. Jenis Buoy dan Fungsinya
Tipe Buoy Jenis Buoy Kode Warna Pada Buoy Fungsi Cardinal North Cardinal Buoy Hitam di bagian atas dan kuning pada bagian bawah (2 warna) Menandakan bahwa perairan aman terletak dibagian utara pelampung ini East Cardinal Buoy Hitam di bagian atas, kuning dibagian tengah, dan hitam di bagian bawah (3 warna) Menandakan bahwa perairan aman terletak dibagian timur dari pelampung ini
West Cardinal Buoy Kuning di bagian atas dan bawah pelampung, serta warna kuning di bagian tengah (3 warna) Menandakan bahwa perairan yang aman terletak di bagian barat dari pelampung tersebut South Cardinal Buoy Kuning di bagian atas dan hitam di bagian bawah (2 warna) Menandakan perairan yang aman terletak di bagian selatan dari pelampung ini
Lateral Starboard Hand Hijau Menunjukkan posisi kanan saat kapal memasuki pelabuhan Port Hand Merah Menunjukkan posisi kiri saat kapal memasuki pelabuhan
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 1 2023 hal. 23-29 @ 2023  Faiz  Romadloni,  Joko  Endrasmono,  Zindhu Maulana Ahmad  Putra,  Agus  Khumaidi,  Isa  Rachman,  Ryan  Yudha Adhitya
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  pendeteksian warna buoy merupakan hal yang sangat krusial ketika kapal sedang berlayar, khususnya bagi USV yang bergerak secara otonom  dan  tidak  memiliki  awak  kapal.  Oleh  karena  itu, diperlukan sistem identifikasi warna yang dapat menentukan dan membedakan warna buoy secara cepat, tepat, dan real- time yaitu  dengan menggunakan  metode You  Only  Look Once (YOLO). Metode ini merupakan salah satu pendekatan deteksi  objek  berbasis Deep  Neural  Network tercanggih dengan performa yang baik pada kecepatan maupun akurasi [11].  Sehingga Unmanned  Surface  Vehicle (USV)  akan dapat  berlayar  dengan  baik  sesuai  peraturan  navigasi  yang sudah ditentukan.

## II. B AHAN DAN M ETODE
Image processing adalah suatu teknik yang berfungsi untuk  memperbaiki,  menganalisis,  dan  mengubah  sebuah gambar  dalam  bentuk  2  dimensi  [12].  Terdapat  beberapa metode  yang  bisa  digunakan  pada  proses  pengolahan  citra ( image proccessing ), seperti Convolutional Neural Network (CNN)  [13], Faster R-CNN  [14],  dan Haar  Cascade [15]. Namun pada penelitian  ini  menggunakan  metode You Only Look Once (YOLO) untuk mendeteksi warna buoy . Metode ini  dipilih  karena  memiliki  kecepatan  deteksi  secara real- time hingga  65 Frame  Per  Second (FPS)  [16].  Selain  itu, algoritma  YOLO  juga  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi objek yang statis maupun dinamis [17], [18], sehingga tidak akan  mengganggu  sistem  identifikasi  ketika  kapal  sedang berlayar di laut lepas.
Secara  garis  besar  proses  pengolahan  citra menggunakan  metode You  Only  Look  Once adalah  sebagai berikut.

## Gambar  1. Proses pengolahan Citra Pada YOLO
Tahapan  identifikasi  warna buoy menggunakan metode YOLO adalah sebagai berikut.
A. Pengumpulan Dataset Citra
Dataset merupakan  sekumpulan  data  sekunder  yang disusun  secara  terstruktur  dan  siap  untuk  diolah  [19].  Pada penelitian  ini dataset yang  digunakan  berupa  citra  atau gambar buoy yang  memiliki  dua  klasifikasi  warna,  yaitu buoy merah dan buoy hijau. Contoh dataset citra buoy dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Dataset Citra Buoy Jenis Buoy Gambar Dataset Waktu Jumlah Total Buoy Merah (1280 x 720 pixel) Pagi 200
454 Siang 113 Sore 141 Buoy Hijau (1280 x 720 pixel) Pagi 180 500
Siang 136 Sore 184
Total jumlah dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah 954 citra buoy yang diambil dalam berbagai kondisi waktu, yaitu pagi, siang, dan sore hari. Pengambilan dataset dilakukan  mulai  pukul  07.00  WIB  sampai  17.00  WIB. Tujuan  dari  perbedaan  waktu  pengambilan dataset adalah untuk  memperkaya dataset ,  karena  perbedaan  intensitas cahaya  pada  ketiga  waktu  tersebut.  Sehingga  sistem diharapkan tetap dapat mendeteksi buoy meskipun berada di area dengan intensitas cahaya tinggi atau rendah.
B. Labelling Data Citra
Tahap  pelabelan  merupakan  proses  dimana  setiap gambar atau citra yang dikumpulkan pada dataset diberikan label  sesuai  dengan class nya  masing  masing.  Proses labelling dilakukan  dengan  cara  memberikan  kotak  atau bounding  box pada  citra  benda  yang  akan  dideteksi. Kemudian  menentukan class dari  benda  tersebut.  Pada penelitian  ini, buoy merah  termasuk  dalam class 0,
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 1 2023 hal. 23-29 @ 2023  Faiz  Romadloni,  Joko  Endrasmono,  Zindhu Maulana Ahmad  Putra,  Agus  Khumaidi,  Isa  Rachman,  Ryan  Yudha Adhitya
sedangkan buoy hijau  termasuk  dalam class 1.  Hasil  dari proses labelling berupa  anotasi  gambar  yang  menampilkan koordinat width (X 1 dan  X 2 )  dan high (Y 1 dan  Y 2 )  dari bounding  box menjadi  tulisan.  Contoh  anotasi  gambar  dari proses labelling dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Anotasi Dataset Class X 1 Y 1 X 2 Y 2 1 0.921 0.150 0.063 0.093 1 0.844 0.126 0.055 0.083 1 0.786 0.108 0.048 0.069 1 0.740 0.092 0.041 0.067 1 0.701 0.081 0.038 0.061 0 0.146 0.273 0.098 0.150 0 0.260 0.205 0.075 0.116 0 0.362 0.024 0.024 0.046 0 0.386 0.024 0.017 0.034 0 0.428 0.019 0.017 0.030
Tabel 3. Merupakan bentuk hasil anotasi yang berisi titik koordinat bounding box dan class dari masing masing buoy. Dataset yang  telah  diberikan  anotasi  kemudian  diolah menjadi ground-truth  box dan  dibandingkan  dengan predicted  box sehingga  dihasilkan convusion  matrix kemudian  dikalkulasikan  untuk  mendapatkan  nilai Intersection over Union (IoU) , Precision, Average Precision (AP), dan Mean Average Precision (mAP) [20].
C. Konfigurasi Jaringan YOLO
Konfigurasi  jaringan  bertujuan  untuk  pemodelan jaringan  yang  nantinya  akan  di training .  Model  metode YOLO yang digunakan pada penelitian ini adalah YOLOv4 dengan konfigurasi seperti pada Tabel 4.

## Tabel 4. Konfigurasi Model YOLOV4
Jenis Konfigurasi Keterangan Batch 64 Subdivisions 16 Max_batches 4000 Classes 2 Steps 3200, 3600 Filters 21 Width 416 Height 416
Nilai subdivision dan batch menentukan  jumlah pemrosesan  gambar  dan  akan  berpengaruh  pada  hasil training .  Batas  iterasi  saat training ditentukan  dari  jumlah max_batches yang digunakan. Sehingga ketika iterasi sudah mencapai  nilai  4000,  maka training akan  otomatis  selesai. Perhitungan nilai max_batches dapat dilihat pada persamaan 1.
𝑚𝑎𝑥 𝑏𝑎𝑡𝑐ℎ𝑒𝑠 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 x 2000 (1)
Dari  nilai max_batches, dapat  ditentukan  nilai  steps  seperti pada persamaan 2.
𝑠𝑡𝑒𝑝𝑠 = (80% x 𝑚𝑎𝑥 𝑏𝑎𝑡𝑐ℎ𝑒𝑠) , (2)
(90 % x 𝑚𝑎𝑥 𝑏𝑎𝑡𝑐ℎ𝑒𝑠)
Kemudian nilai filters di dapatkan dari persamaan 3.
𝑓𝑖𝑙𝑡𝑒𝑟𝑠 = (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠  + 5  ) x 3
(3)

## D. Training Dataset
Training  dataset dilakukan  untuk  mendapatkan file bobot yang akan diuji. Pada penelitian ini training dilakukan dengan  menggunakan  Google  Colab  dan  dengan  bantuan GPU seperti pada Gambar 2.

## Gambar  2. Training dengan GPU
Graphics  Processing  Unit atau  yang  biasa  disebut dengan  GPU  adalah  sebuah  komponen  khusus  yang berfungsi  untuk  mengolah  segala  hal  yang  berhubungan dengan  grafis.  Proses training pada  penelitian  ini menggunakan GPU karena GPU dapat mempercepat proses pelatihan  dan  komputasi  hingga  11  kali  lipat  dibandingkan ketika  menggunakan Central  Processing  Unit atau  CPU [21].
E. Arsitektur Jaringan YOLOv4 YOLOv4
merupakan versi modifikasi atau pengembangan  dari  YOLOv3.  Arsitektur  YOLOv4  dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar  3. Arsitektur YOLOv4
Pada  YOLOv4  digunakan Cross  Stage  Partial  Network (CSPNet)  pada  Darknet  untuk  membuat  fitur  ekstraksi backbone  baru  yang  disebut  dengan  CSPDarknet53  [22]. Backbone merupakan  sebuah  model  CNN  ( Convolutional Neural Network ) yang memiliki banyak layer konvolusi dan Maxpooling .  Konvolusi merupakan  sebuah  proses manipulasi  citra  menggunakan subwindows 3  x  3  agar dihasilkan  citra  baru.  Sedangkan Maxpooling berfungsi untuk  mereduksi  input  secara  spasial  menggunakan  operasi downsampling , yaitu pengambilan nilai terbesar dari operasi tersebut[12].
Setelah  melalui  beberapa layer pada backbone . Output nya akan disalurkan ke modul penghubung atau Neck yang berbeda, termasuk Spatial Pyramid Pooling (SPP) dan Path  Aggregation  Network (PANet).  Tugas  dari  SPP  dan PANet  adalah  mengektraksi feature  maps pada  berbagai
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 1 2023 hal. 23-29 @ 2023  Faiz  Romadloni,  Joko  Endrasmono,  Zindhu Maulana Ahmad  Putra,  Agus  Khumaidi,  Isa  Rachman,  Ryan  Yudha Adhitya
tahap  pemrosesan backbone dan  meningkatkan  efisiensi deteksi objek dengan ukuran yang berbeda beda [23].
Tahapan terakhir dari proses deteksi objek menggunakan algoritma  YOLO  adalah Head . Output dari Neck akan disalurkan  ke Head  Network yang  terdiri  dari  57 layer konvolusi  dan  7 fully  connected  layer . Head  Network bertanggung  jawab  untuk  mengahasilkan bounding  boxes dan probability score untuk setiap objek yang dideteksi.

## F. Convusion Matrix
Sebelum  dilakukan  pengujian dataset secara real-time, perlu  dibuat  tabel confusion  matrix untuk  mengevaluasi kinerja  dari  model  yang  telah  dihasilkan  setelah  proses training . Data yang ditampilkan pada tabel confusion matrix meliputi  jumah  prediksi  data  yang  benar  ( true  positive dan true  negative )  dan  jumlah  prediksi  data  yang  salah  ( false positive dan false negative ) [20]. Confusion  matrix dapat  digunakan  untuk  menghitung nilai accuracy,  precision,  recall,  dan  f-score . Accuracy dapat dihitung menggunakan persamaan (4).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
(4)
Nilai precision dapat ditentukan dari persamaan (5).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (5)
Nilai recall dapat ditentukan menggunakan persamaan (6).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (6)
Dan nilai f-score dapat dihitung dari persamaan (7).
𝑓 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = (7)

## G. Pengujian Secara Real-Time
Setelah proses training selesai maka akan dihasilkan file bobot  dari  model  YOLO  yang  digunakan  atau  yang  biasa dikenal  dengan weight  file .  pengujian  pada  penelitian  ini akan dilakukan secara real-time menggunakan webcam dan PC  yang  telah  disiapkan  sebelumnya.  Spesifikasi  PC  yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Spesifikasi PC
Parameter Value CPU Intel® Core™ i9-9880H Processor (16M Cache,  8  Cores  16  Threads,  Base Frequency  2.30  GHz  Turbo  Frequency 4.80 GHz) Memory size 64 GB Memory Types 2*DDR4 SO-DIMM 260 pin Memory Speed 2666 MHz m.2 SSD 1*M.2 2280 M KEY PCIE3.0 Sata 1*SATA3.0 Slot for 2.5inch HDD/SSD Processor Graphics Intel®  UHD  Graphics  630  + NVIDIA GeForce GTX 1650 4GB GDDR5 2 GPU Adapter Output DC 19V/7.89A
Spesifikasi PC yang digunakan akan berpengaruh kepada nilai Frame  Per  Second (FPS)  yang  dihasilkan.  Semakin
tinggi spesifikasi yang digunakan maka nilai FPS juga akan semakin tinggi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Training Dataset
Setelah dilakukan proses training dataset selama kurang lebih  10  jam,  maka  dihasilkan  grafik  hasil training seperti pada Gambar 4.
Gambar  4. Grafik Hasil Training Dataset
Berdasarkan  grafik  hasil training dataset pada Gambar 4. Didapatkan nilai Mean Average Precision (maP) sebesar 99,3%. Semakin tinggi niai maP pada hasil training YOLO,  maka  kinerja  model  tersebut  akan  semakin  baik dalam  proses  deteksi  objek.  Selain  itu  dari  grafik  juga ditunjukkan  nilai average  loss yaitu  sebesar  0,2383.  Pada metode  YOLO average  loss mengacu  pada  rata  rata  dari kesalahan  prediksi  model  selama  pelatihan  berlangsung. Sehingga  semakin  kecil  nilai average  loss yang  dihasilkan dari proses training , maka kinerja model dalam  mendeteksi objek akan semakin baik.
B. Hasil Pengujian Model
Model  diuji  secara  manual  dengan  memasukan  gambar dataset satu  per  satu,  sehingga  didapatkan  nilai confusion matrix seperti pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Pengujian Model
Load Model YOLOv4 Bouy Merah TP 477 TN 0 FP 15 FN 8 Accuracy 0.954 Precision 0.969 Recall 0.983 Bouy Hijau TP 438 TN 0 FP 7 FN 9 Accuracy 0.964
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 1 2023 hal. 23-29 @ 2023  Faiz  Romadloni,  Joko  Endrasmono,  Zindhu Maulana Ahmad  Putra,  Agus  Khumaidi,  Isa  Rachman,  Ryan  Yudha Adhitya Load Model YOLOv4 Precision 0.984 Recall 0.979
Dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Bahwa  Nilai  akurasi pendeteksian buoy merah  sebesar  95%  dan buoy hijau sebesar  96%  (nilai  diubah  menjadi  persentase).  Sehingga tingkat keberhasilan  model dalam melakukan prediksi yang benar pada dataset dapat dikatakan cukup baik.
C. Hasil Pengujian Secara Real-Time
Pengujian  dilakukan  secara real-time pada  kolam  uji, dimana  jarak  terdekat  antara  kamera  dengan buoy adalah  3 meter dan  jarak terjauhnya adalah  5  meter. Perangkat  yang digunakan  pada  saat  pengujian  adalah webcam,  lux  meter yang digunakan sebagai alat ukur intensitas cahaya, dan PC sesuai dengan spesifikasi  yang telah  disebutkan  pada Tabel 5. Berikut  merupakan  hasil pengujian  model  terhadap buoy merah  dan buoy hijau  dalam  kondisi  waktu  dan  intensitas cahaya yang berbeda beda.
Gambar  5. Hasil Deteksi Buoy Merah Pada 15.940 lux
Gambar  6. Hasil Deteksi Buoy Hijau pada 2.752 lux
Gambar  5.  dan  6.  menyajikan  hasil  deteksi buoy merah  dan  hijau  pada  intensitas  cahaya  yang  berbeda. Pengukuran intensitas cahaya dilakukan dengan menggunakan  lux  meter  yang telah dikalibrasi sebelumnya. Terlihat  pada  gambar  seluruh buoy terdeteksi  dengan  baik. Dimana jumlah buoy yang berderet adalah 8 buah dan buoy yang  terdeteksi  juga  ada  8  buah.  Peneliti  juga  melakukan pengujian  secara  acak  mulai  dari  pukul  08.00  WIB  sampai pukul  17.00  WIB.  Tujuannnya  adalah  untuk  memastikan tingkat  keberhasilan  algoritma  YOLO  dalam  mendeteksi objek, karena intensitas cahaya pada rentang waktu tersebut jelas berbeda beda. Hasil pengujian deteksi buoy merah dan hijau dapat dilihat pada Tabel 7. dan 8.
Tabel 7. Hasil Deteksi Buoy Merah
No. Pukul (WIB) Intensitas Cahaya (lux) Jumlah Buoy Persen Deteksi (%) Sebenar nya Terdetek si 1 08.32 15.940 8 8 100 2 08.52 23.490 8 8 100 3 09.16 40.110 8 8 100 4 09.46 44.020 8 8 100 5 10.08 46.140 8 8 100 6 10.38 44.960 8 8 100 7 10.54 45.000 8 7 87,5 8 12.27 63.350 8 7 87,5 9 12.47 38.260 8 8 100 10 13.00 92.630 8 8 100 11 13.24 72.250 8 8 100 12 13.52 53.760 8 8 100 13 14.18 32.980 8 8 100 14 14.32 28.530 8 8 100 15 15.10 21.130 8 8 100 16 15.31 23.650 8 8 100 17 15.49 13.190 8 8 100 18 16.04 12.930 8 8 100 19 16.26 9.738 8 8 100 20 16.32 6.126 8 8 100 21 16.57 2.752 8 8 100 Tabel 8. Hasil Deteksi Buoy Hijau No. Pukul (wib) Intensitas Cahaya (lux) Jumlah Buoy Persen Deteksi (%) Sebenar nya Terdetek si 1 08.32 15.940 8 8 100 2 08.52 23.490 8 8 100 3 09.16 40.110 8 8 100 4 09.46 44.020 8 8 100 5 10.08 46.140 8 8 100 6 10.38 44.960 8 8 100 7 10.54 45.000 8 8 100 8 12.27 63.350 8 8 100 9 12.47 38.260 8 8 100 10 13.00 92.630 8 8 100 11 13.24 72.250 8 8 100 12 13.52 53.760 8 8 100 13 14.18 32.980 8 8 100 14 14.32 28.530 8 8 100 15 15.10 21.130 8 8 100 16 15.31 23.650 8 8 100 17 15.49 13.190 8 8 100 18 16.04 12.930 8 8 100 19 16.26 9.738 8 8 100 20 16.32 6.126 8 8 100
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 1 2023 hal. 23-29 @ 2023  Faiz  Romadloni,  Joko  Endrasmono,  Zindhu Maulana Ahmad  Putra,  Agus  Khumaidi,  Isa  Rachman,  Ryan  Yudha Adhitya No. Pukul (wib) Intensitas Cahaya (lux) Jumlah Buoy Persen Deteksi (%) Sebenar nya Terdetek si 21 16.57 2.752 8 8 100
Berdasarkan  Tabel  7.  terdapat  2  kesalahan pendeteksian jumlah buoy merah yang terjadi pada intensitas cahaya  45.000  lux  dan  63.350  lux.  Kesalahan  deteksi tersebut bisa saja terjadi karena cahaya matahari yang terlalu terang,  sehingga  membuat buoy merah  menjadi  silau  dan tidak terdeteksi. Sedangkan pada Tabel 8. seluruh buoy hijau terdeteksi  dengan  baik.  Hal  ini  membuktikan  bahwa algoritma  YOLO  tetap  dapat  mendeteksi  warna  dari  objek dengan tepat, meskipun berada pada intensitas cahaya yang berbeda.  Namun  ketika  cahaya  terlalu  gelap  atau  terlalu terang maka nilai akurasi dari deteksi benda akan berkurang.

## IV. K ESIMPULAN
Setelah  dilakukan training  dataset dan  pengujian identifikasi warna buoy menggunakan metode YOLO secara real-time ,  didapatkan  nilai mean  average  precision (maP) sebesar 99,3% Dan nilai average loss sebesar 0,2383. Selain itu, hasil pendeteksian warna objek menunjukkan nilai yang baik. Pada buoy merah rata rata nilai deteksi sebesar 98,8 % dan  rata  rata  nilai  deteksi  pada buoy hijau  sebesar  100  %. yang  menandakan  bahwa  algoritma  YOLO  dapat diimplementasikan  untuk  mendeteksi  objek  yang  sama dengan warna yang berbeda pada wilayah dengan intensitas cahaya tinggi maupun rendah.
Penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  refrensi untuk  penelitian  selanjutnya.  Namun  terdapat  beberapa  hal yang  perlu  diperhatikan,  seperti  memperbanyak  jumlah dataset yang  digunakan  pada  masing  masing class dan kondisi. Tujuannya agar hasil akurasi deteksi menjadi lebih baik.  Selain  itu,  spesifikasi  pc  yang  digunakan  juga  perlu diperhatikan  supaya  proses training dan running program deteksi bisa lebih cepat dan maksimal.

## D AFTAR P USTAKA
[1] N.  L.  Husni,  S.  Rasyad,  M.  S.  Putra,  Y.  Hasan,  and  J.  Al  Rasyid, “Pengaplikasian  sensor  warna  pada  navigasi  line  traking  robot sampah,” Ampere , vol. 4, no. 2, pp. 297–306, 2019.
[2] N. F. Satria, S. Kuswadi, and N. Arifin, “Rancang bangun unmanned surface  vehicle  berbasis  adaptive  morphology  di  air  dan  darat,” Semin. Nas. Terap. Ris. Inov. , vol. 6, no. 1, pp. 379–387, 2020.
[3] D.  Ariateja,  U.  D.  Fatmawati,  and  I.  A.  Dahlan,  “Instrumentasi pemantauan  perairan  berbasis  telemetri  pada  prototipe  unmanned surface vehicle (USV),” JTEV (Jurnal Tek. Elektro dan Vokasional) , vol. 7, no. 2, p. 200, 2021, doi: 10.24036/jtev.v7i2.113096.
[4] A.  Vagale,  R.  Oucheikh,  R.  T.  Bye,  O.  L.  Osen,  and  T.  I.  Fossen, “Path  planning  and  collision  avoidance  for  autonomous  surface vehicles I: a review,” J. Mar. Sci. Technol. , vol. 26, no. 4, pp. 1292– 1306, 2021, doi: 10.1007/s00773-020-00787-6.
[5] L.  Steccanella,  D.  D.  Bloisi,  A.  Castellini,  and  A.  Farinelli, “Waterline  and  obstacle  detection  in  images  from  low-cost autonomous boats for environmental monitoring,” Rob. Auton. Syst. , vol. 124, 2020, doi: 10.1016/j.robot.2019.103346.
[6] H.  Priyono,  S.  Aritong,  and  M.  Akbar,  “Pengembangan  teknologi kapal tanpa awak guna mendukung operasi dan latihan tni angkatan
laut,” J.  Indones. Sos. Sains ,  vol.  3, no. 3,  pp.  527–537, 2022,  doi: 10.36418/jiss.v3i3.555.
[7] D.  Permana,  M.  Rivai,  and  N.  Irfansyah,  “30999-83886-1-PB.pdf,” vol. 7, no. 2, 2018.
[8] E.  T.  Wahyuni,  “Peranan  sarana  bantu  navigasi  pelayaran  terhadap keselamatan pelayaran,” Natl. Semin. Marit. Interdiscip. Stud. 1 , vol. 1 no 1, pp. 269–274, 2019.
[9] R. Theresia, “Prosedur darurat penanganan kapal kandas terhadap lct . total iii di area buoy 14 dan buoy 16 menuju sungai lais di perairan mahakam,” vol. 12, no. 1, pp. 34–41, 2022.
[10]  Surnata, N. Hayatun, K. Alam, and E. Agustini, “Semiotika rambu- rambu  lalu  lintas  laut  elfita  agustini  abstrak  semiotics  of  marine traffic signs abstract dalam peraturan menteri perhubungan republik indonesia  nomor  13  tahun  2014  tentang  lalu  lintas  bab  1  pasal  1 bahwa rambu lalu lintas adalah bagian,” vol. 4, no. 2, pp. 443–456, 2021.
[11]  W.  Fang,  L.  Wang,  and  P.  Ren,  “Tinier-yolo:  a  real-time  object detection  method  for  constrained  environments,” IEEE  Access ,  vol. 8, pp. 1935–1944, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2961959.
[12]  A.  Khumaidi  and  R.  L.  Pradana,  “Identifikasi  penyebab  cacat  pada hasil  pengelasan  dengan  image  processing  menggunakan  metode yolo,” J.  Tek.  Elektro  dan  Komput.  TRIAC ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  107– 112,
2022, [Online]. Available:
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac/article/view/15997
[13]  V.  M.  P.  Salawazo,  D.  P.  J.  Gea,  R.  F.  Gea,  and  F.  Azmi, “Implementasi  metode  convolutional  neural  network  (  cnn  )  pada peneganalan objek video cctv,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 74–79, 2019.
[14]  M.  F.  Rahman  and  B.  Bambang,  “Deteksi  sampah  pada  real-time video  menggunakan  metode  faster  r-cnn,” Appl.  Technol.  Comput. Sci. J. , vol. 3, no. 2, pp. 117–125, 2021, doi: 10.33086/atcsj.v3i2.1846.
[15]  A.  Thariq and R.  Y. Bakti,  “Sistem deteksi  masker  dengan  metode haar  cascade  pada  era  new  normal  covid-19,” J.  Sist.  dan  Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 241, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.44309.
[16]  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
[17]  M.  Shen et  al. ,  “A  deep  learning  based  automatic  defect  analysis framework for in-situ tem ion irradiations,” Comput. Mater. Sci. , vol. 197, no. May,
p. 110560, 2021, doi:
10.1016/j.commatsci.2021.110560.
[18]  J.  Han,  Y.  Liao,  J.  Zhang,  S.  Wang,  and  S.  Li,  “Target  fusion detection of lidar and camera based on the improved yolo algorithm,” Mathematics , vol. 6, no. 10, 2018, doi: 10.3390/math6100213.
[19]  R.  T.  Prasetio  and  E.  Ripandi,  “Optimasi  klasifikasi  jenis  hutan menggunakan deep learning berbasis optimize selection,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 100–106, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.5176.
[20]  K.  A.  Shianto,  K.  Gunadi,  and  E.  Setyati,  “Deteksi  jenis  mobil menggunakan metode yolo dan faster r-cnn,” J. Infra , vol. 7, no. 1,
pp. 157–163, 2019, [Online]. Available:
http://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/view/8065
[21]  A. Thohari and G. B. Hertantyo, “Implementasi convolutional neural network  untuk  klasifikasi  pembalap  motogp  berbasis  gpu,” Proc. Conf. Electr. Eng. Telemat. Ind. Technol. Creat. Media , pp. 50–55,
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 1 2023 hal. 23-29 @ 2023  Faiz  Romadloni,  Joko  Endrasmono,  Zindhu Maulana Ahmad  Putra,  Agus  Khumaidi,  Isa  Rachman,  Ryan  Yudha Adhitya
2018.
[22]  U.  Nepal  and  H. Eslamiat,  “Comparing  yolov3,  yolov4  and  yolov5 for autonomous landing spot detection in faulty uavs,” Sensors , vol. 22, no. 2, 2022, doi: 10.3390/s22020464.
[23]  K.  Roszyk,  M.  R.  Nowicki,  and  P.  Skrzypczyński,  “Adopting  the yolov4  architecture  for  low-latency  multispectral  pedestrian detection in autonomous driving,” Sensors , vol. 22, no. 3, 2022, doi: 10.3390/s22031082.