## MODEL DETEKSI JALAN UNTUK SMART GLASSES MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO
Moechammad Firly Djulyansyah, Gibtha Fitri Laxmi, Sahid Agustian H Teknik Informatika, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. Sholeh Iskandar Kedungbadak, Kota Bogor, Indonesia Firlijuliansyah71@gmail.com

## ABSTRAK
Kemajuan  pengetahuan  dan  teknologi,  khususnya  di  bidang  kecerdasan  buatan  dan  pembelajaran  mesin, telah mempermudah penyelesaian masalah dan meningkatkan efisiensi kerja manusia. Dalam konteks ini, model Smart Glasses adalah model visi komputer berbasis kecerdasan buatan yang menggunakan algoritma YOLO (You Only Look Once) untuk mendeteksi dan mengidentifikasi kondisi jalan berlubang, jalan menanjak, jalan menurun, gundukan, dan genangan air secara real  time . penelitian  ini  memberikan solusi  inovatif untuk  mendukung dan membantu  penyandang  tunanetra  dalam  melakukan  aktivitas  sehari-hari,  khususnya  di  daerah  yang  memiliki kondisi jalan buruk sehingga dapat membahayakan keselamatan mereka. Teknologi deep learning dan pengolahan citra  digital  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  membuat  model  deteksi  jalan  untuk Smart  Glass es  berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 82,8%, membuktikan bahwa model dapat mendeteksi jalan dengan cukup baik. Model  dapat  dijadikan  sebagai  alat  bantu  yang  potensial  dalam  meningkatkan  identifikasi  kondisi  jalan  dan keamanan bagi penyandang tunanetra.
Kata kunci: Teknologi, model Smart Glasses , algoritma YOLO (You Only Look Once)

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi telah memicu usaha manusia dalam menyelesaikan masalah dan  mengurangi  pekerjaan  [1].  Selain  itu  kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) juga sedang berkembang  pesat,  dengan  memiliki  3  tipe machine learning yaitu supervised  learning,  unsupervised learning ,  dan reinforcement  learning . Articial Intelligence adalah kemampuan yang dirancang untuk berinteraksi  dengan  dunia  melalui  komputer  [2]. Keahlian Artificial  Intelligence khususnya  dalam bentuk  teknologi image  classification dan object detection dimanfaatkan  dalam  berbagai  aspek kehidupan manusia [3].
Meningkatnya  kemajuan  teknologi  tersebut banyak yang sudah dirasakan oleh masyarakat umum dan  juga  masyarakat  yang  berkebutuhan  khusus. Dengan  melihat  bertambahnya  masyarakat  yang berkebutuhan  khusus  salah  satunya  para  penderita tunanetra, menurut estimasi data kementrian Kesehatan  Indonesia  saat  ini  terdapat  4  juta  jiwa tunanetra  yaitu  sekitar  1,5%  dari  270  juta  jiwa penduduk [4]. Jalan merupakan infrastruktur darat dan merupakan  akses  para  penyandang  tunanetra  yang penting  sehingga  pemantauan  dan  pemeliharaan kondisi jalan diperlukan untuk mengurangi terjadinya kecelakaan yang disebabkan oleh keadaan jalan yang buruk  [5].  Di  Indonesia  tercatat  52%  jalan  yang berlubang yang dilansir dari data Bidang Pemberdayaan  dan  Penguatan  Kewilayahan  pada tanggal (6/5/2023). Kondisi jalan yang rusak menjadi hambatan  bagi  para  tunanetra  yang  dapat  membuat mereka  harus  berhati-hati  agar  tidak  terjadi  celaka. Maka dari itu dibutuhkan alat bantu agar mereka dapat mengetahui kondisi jalan disebut smart glasses . Smart glasses adalah model  kacamata  pintar  yang
berteknologi  AI  dimana  model  ini  dapat  mendeteksi object . Smart  glasses memiliki  komponen  berupa, kamera,  yang  dimana  dengan  komponen  ini  dapat membantu kelancaran operasi model tersebut.
Deep  Learning adalah  cabang  dari machine learning yang  menggunakan Neural  Network  (NN) dengan  beberapa  lapisan  dan  teknik  tertentu,  seperti Restricted Boltzmann Machine (RBM), untuk mempercepat  proses  pembelajaran  [6].  Dalam Deep Learning terdapat  metode Region-Convolutional Neural  Network (R-CCN) dan algoritma YOLO (You Only Look Once) merupakan metode dalan mendeteksi objek  secara classifer, namun  pada  penelitian sebelumnya  metode  algoritma  YOLO  memiliki keunggulan  dibandingkan  dengan  sistem  yang berorientasi pada classifer, dapat dilihat dari kecepatan dalam  memprediksi  objek  citra  saat  melakukan test dengan prediksi yang diinformasikan secara menyeluruh  dibandingkan  dengan  sistem Region- Convolutional Neural Network (R-CCN) dan algoritma YOLO lebih popular [7].
Pada penelitian dalam mendeteksi api pada video menggunakan  metode  algoritma  YOLO  dengan  nilai confidence rata-rata  0,66  dengan  nilai  terendah  0,55 dan  nilai  tertinggi  0,71  menghasilkan  skor mAp sebesar  72,63%  [8].  Dan  pada  penelitian  yang dilakukan dalam mendeteksi kerusakan jalan menggunakan  pengolahan  citra deep  learning penelitian  ini  menggunakan  perhitungan  metode algoritma  YOLOv4  tiny  dengan  menguji  objek kerusakan jalan menghasilkan nilai mAp sebesar 41% dengan average  loss 0,6428  dan  peneliti  menguji menggunakan  perhitungan confussion  matrix dengan overall accuracy 88% dan kappa accuracy 86% hasil accuracy sudah memenuhi standar dari Congalton and Green [5]. Sedangkan pada penelitian yang dilakukan
dalam  mengklasifikasikan  Bahasa  isyarat  secara realtime melalui  kamera,  video,  dan  gambar  diam menggunakan metode algoritma You Only Look Once Version 8 . Data yang diperoleh dari 25 relawan dengan mengambil  data  citra  huruf  abjad  A-Z  sebanyak  26 kali,  dan  menghasilkan  tingkat accuracy 99,8%, tingkat precission 99,4%  dan  tingkat recall 99,8% dengan  pengambilan  citra  pada  jarak  100cm menghasilkan output berupa text dan  suara google Text-To-Speech [9].
Algoritma  YOLO  merupakan  metode  deteksi object secara realtime dan  menunjukan  probabilitas kategori  dalam  menampilkan  kotak  pembatas  untuk menunjukan  lokasi  objek  yang  terdeteksi.  Maka  dari itu  penggunaan  YOLO  memiliki  kecepatan  deteksi objek  yang  sangat  cepat  dan  akurat  [10].  Dalam penelitian  ini object yang  dideteksi  yaitu  jalan berlubang,  jalan  yang  tergenang  air  dan  jalan menanjak.  Sistem  kerja  pada  model smart  glasses adalah  model  deteksi  kondisi  kelayakan  jalan menggunakan metode algoritma YOLO.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  model identifikasi  jalan  berlubang,  jalan  menanjak,  jalan menurun,  genangan  air  dan  gundukan  dengan  tujuan dapat menjadi model dasar untuk pengembangan  alat smart glasses . Sumber informasi dari pengolahan citra digital  dapat  meningkatkan  keberhasilan  dalam identifikasi kualitas jalan dan keamanidak an bagi para penyandang tunanetra.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam bab kajian teoritis tentang teori-teori yang mendukung tema penelitian. Berikut adalah penjelasan tentang teori-teori yang mendukung penelitian.

## 2.1. Artificial Intelligence
Kecerdasan  buatan  atau Artificial  Intelligence adalah teknik program computer yang berfungsi untuk mempelajari  data,  dan  menirukan  proses  kecerdasan yang dimiliki oleh makhluk hidup dalam menyelesaikan  masalah  atau  persoalan.  Dalam perkembangan Artificial Intelligence saat ini mengalami  perkembangan  yang  sangat  tinggi  dan pesat.  Tingkat  perkembangan  Artificial  Intelligence dilihat  dari  aspek  fungsi  kecerdasan  manusia  seperti persepsi dan kreativitas pada pengetahuan [11].

## 2.2. Tunanetra
Tunanetra adalah sebuah istilah yang digunakan dalam  keadaan  suatu  individu  yang  mengalami kelainan atau gangguan fungsi pada indra penglihatan, dan  ketidakmampuan  dalam  menerima  informasi secxara  visual.  Tunanetra  digolongkan  menjadi  dua kelompok  yaitu  kelompok  individu  yang  mengalami kebutaan  total  ( Blind )  dan  individu  yang  masih mempunyai sisa penglihatan ( Low Vision ). Ketunanetraan ini dapat disebabkan adanya kerusakan pada  saraf  mata  seseorang  akan  kehilangan  fungsi visual  untuk  merekam objek pada  lingkungan sekitar [12].

## 2.3. Jalan (Infrastruktur)
Jalan  merupakan  sebuah  aspek  kebutuhan prasarana  yang sangat penting untuk aktivitas sehari- hari  karena  memudahkan  untuk  berpindah  dari  satu lokasi  ke  lokasi  lainnya.  Jalan  juga  sangat  berperan dalam  menempuh  perjalanan  sampai  tujuan  sebagai media infrastruktur tranportasi darat dan pejalan kaki [5].

## 2.4. Citra Digital
Citra digital adalah representasi bentuk pendekatan  dari  citra  yang  diambil  oleh  mesin berdasarkan sampling dan  kuantisasi  (jumlah  pada citra  yang  akan  diolah). Sampling menggambarkan matriks  yang  tersusun  dari  baris  dan  kolom,  dengan kata lain besar kecilnya ukuran pada titik ( pixel ) dapat mempengaruhi  besar  nilai  tingkat  kecerahan  dalam nilai  keabuan  ( grayscale )  sesuai  dengan  digit biner dan kuantisasi mewakili warna dalam jumlah gambar [7].
2.5. Deep Learning
Deep  Learning adalah  teknik  dalam Neural Network (NN)  yang  menggunakan  teknik  tertentu seperti Restricted  Boltzmann  Machine (RBM)  untuk mempercepat  proses  pembelajaran  dalam  NN  yang menggunakan  lapis  yang  banyak  atau  lebih  dari  7 lapis. Dengan adanya DL, waktu yang dibutuhkan saat melakukan training akan  semakin  berkurang  karena adanya  masalah  hilangnya  gradien  pada  propogasi balik  akan  semakin  rendah.  Ada  beberapa  jenis  DL antara  lain Deep  Auto  Encoder,  Deep  Belief  Nets, Convolutional  Neural  Network dan  lain-lain. Deep Learning dalam proses deteksi objek secara real time terdapat  dua  metode  yaitu  metode  algoritma  YOLO dan  metode RCCN yang  memiliki  pebedaan  pada setiap metode sebagai berikut [13].

## 2.6. Algoritma YOLO (You Only Look Once)
You  Only  Look  Once adalah  sebuah  algoritma yang  dikembangkan  untuk  mendeteksi  objek  secara real  time menggunakan repurpose  classifer atau localizer dalam  melakukan proses pendeteksian pada objek. Sebuah  model diterapkan pada sebuah citra di beberapa  lokasi  dan  skala.  Daerah  dengan  citra  yang diberi score tinggi  akan  dianggap  sebagai  sebuah pendeteksian.  Algoritma  YOLO  merupakan  metode regresi yang  dapat  memindai  seluruh  bagian  citra dengan melakukan prediksi, mengenali, dan menggolongkan  objek  pada  citra  dalam  bentuk jaringan saraf tiruan. Jaringan saraf membagi menjadi beberapa letak petak dan melakukan prediksi [14].

## 2.7. Precision
Precision merupakan kemampuan sebuah model untuk mengidentifikasi object yang relavan. Nilai dari precision persentase  dari  prediksi  positif  yang  benar. Jika  model  mempunyai  nilai precision yang  tinggi, maka model dapat membuat banyak klasifikasi positif dengan nilai yang benar, dan membuat nilai klasifikasi
positif  yang  salah  lebih  sedikit.  Persamaan  untuk mencari nilai Precision dapat dilihat pada Persamaan 1 [15].
Precision = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (1)

## 2.8. Recall
Recall adalah  perhitungan  rasio  prediksi  positif benar dibandingkan dengan semua data positif benar. Dalam  membandingkannya  dengan  seluruh  objek yang  sebenarnya.  Persamaan  untuk  mencari  nilai recall dapat dilihat pada persamaan 2 [16].
Recall = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (2)
2.9. Roboflow
Roboflow merupakan  suatu preprocessing data dengan  tujuan  meningkatkan dataset untuk  melatih model  komputer Vision .  Dengan Roboflow ,  berbagai transformasi  seperti  perubahan  ukuran,  pemotongan, rotasi,  dan  aplikasi filter gambar  dapat  diterapkan, semua  ini  sangat  penting  untuk  mengumpulkan informasi  yang  efektif  untuk  pelatihan.  Selain  itu, teknik seperti pembalikan acak, rotasi, dan penyesuaian  kecerahan  memiliki  dampak  yang  besar dalam  meningkatkan  kualitas  dan  jumlah  data,  yang kritis untuk meningkatkan performa model. Perangkat-perangkat Roboflow memberikan kesempatan  kepada  pengguna  untuk  meningkatkan kualitas data [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Gambar 2. Flowchart Deteksi Objek
Penelitian  ini  memerlukan  jenis  data  primer. Berikut  data  –  data  yang  diperlukan  dalam  penelitin ini.  Data primer  meliputi:  Survey  lapangan di  sekitar Kota Bogor. Data primer yang diambil sebanyak 1700 citra dari 5 kelas data yang diteliti. Pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penelitian No Kelas Jumlah Data 1 Jalan Berlubang 340 2 Jalan Menanjak 340 3 Jalan Menurun 340 4 Gundukan 340 5 Genangan air 340 Pada  tahap  pengumpulan dataset menggunakan device kamera iphone 11 dan kamera handphone Vivo Y12 dengan jarak pengambilan yaitu 1 meter.
Tabel 2. Jumlah Data Indoor dan Outdoor Tipe Kelas Jumlah Data Data In Door 563 Data Out Door 1137
Pada  praproses  data  penelitian  dimaksudkan untuk  mempersiapkan  data  yang  digunakan  pada penelitian ini agar data yang diperoleh, dapat diproses
dengan  baik  oleh  model  yang  akan  dibuat menggunakan  metode  YOLOv8.  Dataset  citra memiliki  resolusi  2268x4032 pixels (94  citra menggunakan  Iphone  11)  dan  3120x4160 pixels (1.606  citra  menggunakan handphone VIVO  Y12). Pada Gamabr 3.
Gambar 3. Contoh Dataset Kondisi Jalan
Pada  proses  data splitting adalah  membagi dataset citra kondisi jalan berjumlah 1700 citra dengan perbandingan  70% training sebanyak  (1189  citra), 20% data validation (337 citra), dan 10% data testing (174  citra).  Setelah  melakukan  data preprocessing adalah melakukan training model yang telah dirancang pada tahap praproses data. Tahap ini merupakan proses data citra kondisi jalan menggunakan YOLOv8, maka didapatkan sebuah model prediksi.
Dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Architecture YOLO

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Praproses Data
Menentukan  dan  mengklasifikasi  data  citra kondisi  kelayakan  jalan  yang  diambil  oleh  dua  tipe kamera handphone yang  akan  diklasifikasi  menurut kelas  data  citra  yaitu  kelas  jalan  berlubang,  jalan menanjak,  jalan  menurun,  gundukan,  dan  genangan air .

## 4.2. Anotasi Data Citra Kondisi Kelayakan Jalan
Setelah  data  citra  kondisi  kelayakan  jalan  telah mencukupi,  proses  yang  harus  dilakukan  yaitu membuat  anotasi  pada  data  citra  kondisi  kelayakan jalan  yang sebelumnya telah dikumpulkan, proses ini bertujuan untuk membantu sistem komputer mengenali dan mengklasifikasikannya dalam pemrosesan, analisis, atau pencarian informasi terkait data kondisi kelayakan jalan, dalam proses anotasi ini menggunakan aplikasi roboflow.

## Gambar 5. Proses Anotasi Dataset

## 4.3. Data Splitting
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  data splitting bertujuan untuk membagi data hasil anotasi citra agar dapat melihat persentase model yang akan di rancang. Dalam  penelitian  ini,  jumlah  citra  kondisi  kelayakan jalan  yang  telah  disiapkan  dengan  rasio  70%  data training ,  20%  data validation ,  dan  10%  data testing . Hasil data disajikan dalam bentuk Tabel 3.  Pembagian data  dilakukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  dari komputer  (model)  pada  data  latih,  kemudian  untuk mengetahui  seberapa  baik  model  terlatih  dengan mencoba memvalidasi data model untuk memprediksi kelas data latih.
Tabel 3. Hasil Data Splitting Kelas Training   Validation   Testing Jalan Berlubang 235 70 35 Jalan Menanjak 239 67 34 Jalan Menurun 238 67 35 Gundukan 238 67 35 Genangan Air 239 66 35 4.4. Generate Dataset Pengolahan Proses
generate dataset
menggunakan roboflow adalah proses untuk membuat versi generate model  yang  sudah  dihasilkan  dalam proses  data  anotasi,  data splitting dan  proses resize citra  data  dengan  ukuran  640 𝑥 640 pixels. Hasil
generate model YOLOv8 akan di eksport Dataset Pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses Generate Dataset

## 4.5. Export Dataset
Pada tahap ini hasil dari proses generate data dari data anotasi dan data splitting akan di export  dataset ke dalam bentuk berupa code , dari code tersebut akan digunakan  dalam  proses  deteksi  data  citra  kondisi kelayakan jalan di Google Collaboratory. Dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Export Dataset

## 4.6. Proses Pelatihan Model YOLOv8
Pada  tahap  ini  penelitian  model,  penelitian  ini menggunakan  mesin virtual  google  colabs.  Google Collaboratory memiliki GPU gratis  yang  dapat digunakan selama 12 jam. Jenis GPU dalam mesin ini adalah Tesla  T4 , RAM yang  disediakan  sebesar  12,7 GB dengan disk penyimpanan virtual sebesar 24 GB, serta alat penyimpanan dapat ditambah menggunakan google  drive ,  fokus  utama  untuk  evaluasi  model deteksi dilihat pada hasil nilai mean average precision ( mAp ).  Untuk  dimensi input model  yang  digunakan 640 𝑥 640 pixels, dimensi  ini  disajikan  dari  hasil  data citra yang melalui proses generate dan resize.

## Tabel 4. Konfigurasi Parameter Model
Parameter Konfigurasi Resize roboflow 640x640 epoch 100 Imgsz 200
Tabel  4.  merupakan  parameter  dan  konfigurasi nilai  yang  digunakan.  Input  citra  yang  digunakan merupakan  dimensi  640  x  640 pixels .  Pada  proses
training model epoch yang  dilakukan  sebanyak  100 kali  dan image  size yang  digunakan  200 pixels agar dapat melakukan proses cepat dan dapat menghasilkan hasil  akurasi  yang  baik  maka  model  secara  otomatis menyimpan checkpoint dalam file*.pt.

## 4.7. Evaluasi Model
Dalam  mendeteksi  objek  kelas  maka  diberikan IoU  sebagai  pembanding  antara  nilai  dari  kotak pembatas prediksi dengan kotak pembatas kebenaran dasar.  Dari  teknik  ini  memperoleh  hasil confidence score ,  jika  nilai confidence  score lebih  besar  dari threshold IoU  maka  terdapat  objek  kelas  yang  di target, namun  lebih kecil,  maka tidak terdapat objek. Akan  tetapi,  dalam  mendeteksi  objek  memerlukan akurasi  yang  mampu  menghitung  setiap  kelas  atau seluruh  kelas  dalam dataset citra  kondisi  kelayakan jalan,  untuk  itu  metode  yang  dapat  menyelesaikan tugas tersebut adalah mean average precision ( mAP ). Tujuan  dari  evaluasi  ini  adalah  untuk  mengetahui seberapa  baik  metode  yang  digunakan  dalam menentukan kelas objek  berdasarkan kotak pembatas prediksi  terhadap  kotak  pembatas  kebenaran.  Pada proses  mengukur  seberapa  baik  metode  dalam mendeteksi objek dengan menghitung nilai mAP@0,5 sebagai dasar bahwa objek memiliki akurasi yang baik.
Proses  mengukur  nilai  IoU  dengan  nilai threshold 0,5  menjelaskan  terjadi  perlakuan  “ true positve ” bila nilai prediksi kotak pembatas dan kotak pembatas  kebenaran  dasar  memiliki  nilai confidence yang lebih besar dari IoU 0,5 dan menampilkan kelas sesuai  dengan  target,  namun  apabila  kondisi  kotak pembatas prediksi dan confidence melewati batas IoU tetapi kelas yang terdeteksi tidak sesuai maka kejadian ini disebut sebagai “ false positive ” dan kondisi terakhir apabila  tidak  menampilkan  kotak  pembatas  prediksi dan confidence lebih rendah dari IoU maka kondisi ini disebut sebagai “ false negative ”.
Gambar 8. Hasil Evaluasi mAp50

## 4.8. F1 Confidence Curve
Pada tahap penelitian ini dalam mendeteksi objek melakukan  evaluasi F1 confidence  curve bertujuan untuk  melakukan  perhitungan  pada  pengukuran kinerja  model  klasifikasi,  terutama  dalam  konteks masalah trade-off antara keakuratan positif dan negatif dalam  kasus  klasifikasi  biner.  Dalam F1  confidence
curve juga  menggambarkan  hubungan  antara  presisi ( precision )  dan recall pada  berbagai  nilai  ambang batas yang berbeda.
Gambar 9. Hasil Evaluasi F1 Confidence Curve
Pada  Gambar  9.  berupa F1  confidence  curve terdapat  5  kelas  data  citra,  dimana  3  kelas  data  citra berada  pada  nilai  akurasi  yang  tinggi  yaitu  jalan menanjak  0,97,  jalan  menurun  0,975,  dan  gundukan 0,969. Sedangkan 2 kelas data citra memiliki  akurasi rendah yaitu genangan air 0,6285 dan jalan berlubang 0,6223. Akurasi citra genangan air dan jalan berlubang memiliki nilai rendah dikarenakan kedua citra tersebut memiliki  struktur  sebab  akibat  yaitu  genangan  air timbul  disaat  adanya  jalan  berlubang  yang  tergenang oleh  air.  Kurva  ini  digambar  dengan  mengambil sejumlah  ambang  batas  yang  berbeda  dan  mencatat nilai precision dan recall untuk  setiap  ambang  batas pada semua kelas data citra.
Tabel 5. Akurasi F1 Confidence, Precision, Recall
Kelas Data Citra Precision Recall F1 Confidences Jalan Menanjak 0,983 0,955 0,97 Jalan Menurun 0,952 1 0,975 Berlubang 0,705 0,557 0,6223 Genangan Air 0,772 0,53 0,6285 Gundukan 0,954 0,985 0,969 Jumlah F1 Confidences 4,1648 Rata-Rata 0,83

## 4.9. Uji Deteksi Citra pada Intensitas Cahaya
Pada  Pengujian  ini  menguji  nilai  akurasi  dari aspek  intensitas  cahaya,  dimana  intensitas  cahaya merupakan parameter dalam  menguji  nilai  akurasi confidence pada  citra  kondisi  jalan.  Uji  citra  pada intensitas cahaya terbagi  menjadi  2 kategori  yaitu uji citra  pada  kondisi  cahaya  terang  dan  uji  citra  pada kondisi gelap atau kurang cahaya
Gambar 10. Citra Kondisi terang
Pada  Gambar  10.  Citra  dalam  kondisi  terang dapat mendeteksi objek dengan baik dan menampilkan kotak akurasi pada nilai confidence 0,75.
Gambar 11. Citra Kondisi Gelap
Pada Gambar 11. Citra dalam kondisi gelap atau kurang  pencahayaan  tidak  dapat  mendeteksi  objek dengan  baik  dan  tidak  menampilkan  kotak akurasi pada citra jalan tersebut.

## 4.10. Uji Deteksi Objek Pada Citra
Tahap evaluasi yang telah dilakukan sebelumnya memperoleh  data  validasi  akurasi  yang  baik.  Untuk melihat  seberapa  baik  model  maka  dilakukan  uji deteksi secara langsung objek citra kondisi kelayakan jalan dan pada tahap ini juga membandingkan deteksi objek  yang  benar  dan  salah  dalam  gambar  maka dilakukan  pengujian  pada  tahap  ini.  Pengujian dilakukan  menggunakan  data  uji  yang  didapat  dari data splitting . Percobaan deteksi objek secara realtime dilakukan  langsung  di Google  Collaboratory .  Hasil luaran  model  pada google collaboratory ketika mendeteksi citra realtime yang digunakan.

## Gambar 12. Hasil Deteksi Objek PadaCitra

## 4.11. Uji Deteksi Objek Pada Video
Pengujian  deteksi  objek  pada  video  hasil rekaman dilakukan untuk melihat seberapa baik model terlatih  dalam  menampilkan  hasil  deteksi  secara realtime .  Kemampuan  ini  sebagai  simulasi  visual komputer dalam mendeteksi kondisi nyata di
Lapangan. Video yang digunakan untuk menguji model terlatih berdurasi 1 menit 10 detik, jarak video berkisar 1 sampai 2meter dengan berjalan pada objek jalan. Percobaan dilakukan pada perangkat laptop dan handphone dengan  menyambungkan  koneksi LAN dengan Droid Cam . Dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Hasil Deteksi Objek Pada Video

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  didapatkan model  pembelajaran  yang  baik  dalam  mendeteksi kondisi jalan, dimana hasil pembelajaran terdapat satu model  pembelajaran  yaitu  dengan  nilai mAP@0,5 sebesar  82,8%,  dari  hasil  evaluasi  tersebut  kemudian dilihat dari performa deteksi berdasarkan setiap kelas dengan  menghitung  nilai confidence  score. Adapun hasil yang diperoleh adalah kelas jalan menanjak, jalan menurun, gundukan dengan  nilai  yang di dapat  lebih dari 96% dan didapat juga hasil yang cukup baik lebih dari 62% pada kelas jalan berlubang dan genangan air. Hasil  dari  penelitian  ini  sangat  baik  karena  model sudah  dapat  membedakan  kelas  kondisi  jalan.  Model ini tidak akan menampilkan hasil deteksi jika kondisi jalan  tidak  masuk  dalam  lima  kelas  tersebut.  Untuk penelitian  selanjutnya  diharapkan  bisa  mencoba deteksi objek yang lain selain objek kondisi kelayakan
jalan untuk menguji metode algoritma YOLOv8, bisa menambahkan  lebih  banyak data dan bervariasi  yang akan  dibutuhkan  dalam  menguji  metode  algoritma YOLOv8.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Muzawi,  S.  Imardi,  Y.  Efendi  Jurusan
Teknologi  Informasi,  and  S.  Amik  Riau, “SATIN-Sains dan Teknologi Informasi Prototype  Kacamata  Pemandu  bagi  Tunanetra dengan Keterbatasan Penglihatan,” vol. 6, no. 1, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin
[2]  I.  Salamah,  M.  R.  A.  Said,  and  S.  Soim, “Perancangan  Alat  Identifikasi  Wajah  Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Presensi  Mahasiswa,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  6,  no.  3,  p.  1492,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4399.
[3]  A.  W.  Sutjiadi,  K.  Gunadi,  and  L.  W.  Santoso, “Pengenalan  Jenis  Masakan  Melalui  Gambar Mengunakan  YOLO,” J.  Infra ,  2021,  [Online].
Available: http://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/view/11436%0Ahttp://public ation.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/download/11436/10046
[4]  Yosua  Alvin,  “Tim  PKM  Undip  mulai mengembangkan  Teknologi  Binaural  3D  Audio untuk  Tunanetra,” Universitas  Diponegoro, Departemen Teknik Elektro , 2022. https://elektro.ft.undip.ac.id/v3/tim-pkm-undip- mulai-mengembangkan-teknologi-binaural-3d- audio-untuk-tunanetra/#:~:text=Merujuk pada estimasi  data  dari,pada  kisaran  4  juta  jiwa. (accessed Jan. 31, 2024).
[5]  B.  Sasmito,  B.  H.  Setiadji,  and  R.  Isnanto, “Deteksi Kerusakan  Jalan  Menggunakan Pengolahan  Citra  Deep  Learning  di  Kota Semarang,” Teknik ,  vol.  44,  no.  1,  pp.  7–14, 2023, doi: 10.14710/teknik.v44i1.51908.
[6]  B. School University, “Mengenal Deep Learning Beserta Contoh Penerapannya.” https://sis.binus.ac.id/2023/07/18/mengenal- deep-learning-beserta-contoh-penerapannya/
[7]  L. Rahma, H. Syaputra, A. H. Mirza, and S. D. Purnamasari,  “Objek  Deteksi  Makanan  Khas Palembang  Menggunakan  Algoritma  YOLO (You Only Look Once),” J. Nas. Ilmu Komput. , vol.  2,  no.  3,  pp.  213–232,  2021,  doi: 10.47747/jurnalnik.v2i3.534.
[8]  M.  L.  Nazilly,  B.  Rahmat,  and  E.  Y. Puspaningrum,  “Implementasi  Algoritma  Yolo (You Only  Look Once) Untuk Deteksi  Api,” J. Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  81–91, 2020.
[9]  A.  Ma’ruf  and  M.  Hardjianto,  “Penerapan Algoritme You Only Look Once Version 8 Untuk Identifikasi  Abjad  Bahasa  Isyarat  Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol. Inf. , vol. 2,
no. 2, pp. 567–576, 2023.
[10]  F. Agustina, “Deteksi Kematangan Buah Pepaya Menggunakan Algoritma YOLO Berbasis Android,” J. Ilm. Infokam , vol. 18, no. 2, pp. 70– 78, 2022, doi: 10.53845/infokam.v18i2.320.
[11]  A. Arly, N. Dwi, and R. Andini, “Implementasi Penggunaan Artificial Intelligence Dalam Proses Pembelajaran  Mahasiswa  Ilmu  Komunikasi  di Kelas A,” Pros. Semin. Nas. , pp. 362–374, 2023.
[12]  D. Furwasyih et al. , “Audiobook Kesehatan Ibu dan  Anak  sebagai  Media  Konseling  Kesehatan Ibu dan Anak pada Disabilitas Netra,” J. Kreat. Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  1447– 1461, 2023, doi: 10.33024/jkpm.v6i4.8998.
[13]  A. Ammar, A. Koubaa, M. Ahmed, A. Saad, and B.  Benjdira,  “Vehicle  detection  from  aerial images  using  deep  learning:  A  comparative study,” Electron. , vol. 10, no. 7, pp. 1–31, 2021, doi: 10.3390/electronics10070820.
[14]  Y. E. K. Ignasius Widira Kristianto, “Pendeteksian  Sepeda  Motor  di  Jalur  Khusus Sepeda  Menggunakan  Algoritma  Pendeteksi Objek  YOLO,” KALBISIANA  J.  Mhs.  Inst.
Teknol. dan Bisnis Kalbis , vol. 8, no. 1, pp. 275– 281, 2022.
[15]  E.  Tirtana,  K.  Gunadi,  and  I.  Sugiarto, “Penerapan  Metode  YOLO  dan  Tesseract-OCR untuk  Pendataan  Plat  Nomor  Kendaraan Bermotor  Umum  di  Indonesia  Menggunakan Raspberry  Pi,” J.  Infra ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  241– 247, 2021, [Online]. Available:
https://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/view/11454
[16]  Sandy  Eka  Putra,  Casi  Setianingsih,  and  Ratna Astuti Nugrahaeni, “Deteksi Pelanggaran Parkir Pada  Bahu  Jalan  Tol  Dengan  Intelligent Transportation System Menggunakan Algoritma Ssd  Parking  Violation  Detection  On  The Roadside  Of  Toll  Roads  With  The  Intelligent Transportation System Using Ssd Algorithm,” e- Proceeding  Eng. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  1064–1069, 2022.
[17]  P.  Kakani  and  S.  Vyas,  “AUTOMATED CATALOG  GENERATION  USING  DEEP LEARNING,” no. 08, pp. 937–944, 2023.