## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.2, December 2023, pp. 192~197 e-ISSN: 2548-6861

## Catfish Fry Detection and Counting Using YOLO Algorithm
Takyudin 1 *, Iskandar Fitri 2 *, Yuhandri 3 * * Teknik Informatika, UPI YPTK Padang taki.pku@gmail.com 1 , if@upiyptk.ac.id 2 , yuhandri.yunus@gmail.com 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2023-11-01 Revised 2023-11-16 Accepted 2023-11-17
The development of computer vision technology is growing very fast and penetrating all  sectors,  including  fisheries.  This  research  focuses  on  detecting  and  counting catfish fry. This research aims to apply deep learning in detecting catfish fry objects and counting accurately so as to help farmers and buyers reduce the risk of loss.  The detection system in this research uses digital image processing techniques as a way to obtain information from the detection object. The research method uses YOLO Object Detection which has a very fast ability to identify objects. The object detected is a catfish puppy object that is given a bounding box and the detection label displays the class name and precision value. The dataset amounted to 321 images of catfish puppies from internet and photography sources that were trained to produce a new digital image model. The number of split training, validation and testing datasets is worth  831  annotation  images,  83  validation  images  and  83  images  for  the  testing process.  The  value  of  the  training  model  mAP  50.39  %,  Precision  61.17  %  and Recall 58 %  Detection test results based on the YOLO method obtained an accuracy rate of 65.7%. The avg loss value in the final model built with YOLO is 4.6%. Based on the results of tests carried out with the number of objects 50 to 500 tail size 2-8 cm using video, objects in the image are successfully recognized with an accuracy of 63% to 70%. Calculations using the YOLO algorithm show quite good results.
Keyword:
Computer Vision, Image Processing, Deep Learning, Artificial Intelligence,
YOLO.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan Object  Detection pada Computer  Vision mengalami  kemajuan  pesat  dan  banyak  di  terapkan diberbagai bidang, hal ini dapat dilihat dari berbagai macam riset  yang  luas,  ranah  pengenalan  dan  pendeteksian  sudah berada pada era deep learning yang  merupakan bagian dari mechine  learning yang  memungkinkan  algoritma  sistem mampu  belajar  dan  berkembang  dengan  sendirinya  hanya dengan data set yang disediakan dan pengalaman tanpa peran manusia secara signifikan [1].
YOLO  ( You  Only  Look  Once )  dapat  digunakan  dalam bidang  perikanan  untuk  mendeteksi  dan  memantau  secara real-time  khususnya  pada  pendeteksian  anakan  ikan  lele. Sistem  pendeteksian  yang  dilakukan  adalah  dengan menggunakan repurpose  classifier atau localizer untuk melakukan  deteksi  [2].  Pendekatan  metode  ini  mampu menghasilkan  deteksi  objek  dengan  akurasi  tinggi.  Hal  ini dapat membantu petani melakukan perhitungan secara cepat
dan  tepat,  pelaku  budidaya  lele  dan  pembeli  mengetahui jumlah bibit lebih akurat.
Model object  detection berbasis  YOLO  memiliki kemampuan generalisasi yang sangat tinggi sehingga dengan sedikit  data  model  dapat  mendeteksi  dengan  baik  [3]. Penggunaan  teknik anchor  box dan Non-Maximum Suppression (NMS)  dapat  mendeteksi  objek-objek  yang saling menutupi dalam satu gambar. Hal ini memungkinkan kita  mendapatkan Mean Average Precision (mAP) semakin baik untuk evaluasi sebuah model deteksi objek.
Penelitian yang berhubungan, yaitu menghitung orang dan sepeda  [4]  menyimpulkan  bahwa  sistem  YOLO  mampu mendeteksi dan menghitung objek pengendara sepeda secara real-time dengan  18  kesalahan  perhitungan  pada  525  objek dan waktu inferensi rata-rata 112,82 ms per frame. Mengidentifikasi tingkat kemacetan dengan memperhatikan  parameter  kejenuhan  jalan  menggunakan kamera  dengan  menggabungkan  metode Computer  Vision dengan  teknik  YOLO Object  Detector berbasis Deep Learning [5].  Hasil  yang  didapatkan  oleh  sistem  ini  cukup
baik  dengan nilai error yang didapat oleh sistem sekitar 3- 4% untuk data foto dan 10-11% untuk data video.
Penelitian mendeteksi kotoran anjing dengan memodifikasi algoritma sehingga mendapatkan akurasi yang lebih  baik  mencapai  98,66%  [6].  Penelitian  [7]  yang  sama juga  dilakukan  menggunakan  teknologi  YOLO  untuk mendeteksi dan mengklasifikasi jenis kapal yang melintas di dermaga  dengan  kinerja  97,59%  dan  dapat  secara  akurat menemukan kapal dilingkungan kegelapan mencapai 96,13% sehingga mencapai deteksi dan klasifikasi kapal lebih efektif.
Penelitian  mendeteksi  tali  pengaman  pada  kru  kapal, sistem  akan  memperingatkan  pengawas  jika  terdeteksi  kru tidak  menggunakan  tali  pengaman  saat  bekerja,  cara  ini efektif  untuk  melindungi  pelaut  dari  kecelakaan  [8].    Hasil yang  diperoleh  mencapai  akurasi  tinggi  (97,4%)  dan  mAP (91,5%).
Algoritma  YOLO  memberikan  akurasi  yang  tinggi  pada penelitian  [9]  yakni  dengan  membandingkan  algoritma  F- RCNN,  SSD  dan  F-FCN  masing-masing  mendapat  akurasi 53%,  73%,  93%  dan  YOLO  94,9%  untuk  mendeteksi manusia di wilayah bencana. Pengambilan gambar objek dari drone  saat  tim  penyelamat  mendeteksi  korban  diwilayah bancana, metode ini sangat bermanfaat bagi tim penyelamat untuk  menyelamatkan  korban  dibawah  puing-puing  saat gempa  bumi  atau  banjir.    Waktu  rata-rata  yang  dibutuhkan untuk membedakan sebuah gambar 0,40 milidetik jauh lebih baik dari metode yang sudah ada [9].
Penelitian sebelumnya menghitung jarak dan jumlah orang berbasis YOLO sebagai protokol kesehatan covid-19 mampu mencapai  hasil  akurasi  90.04%  yang  diukur  dari  rata-rata tingkat  keberhasilan  semua  hasil  analisa,  aplikasi  sosial distancing  detector  ini  digunakan  untuk  mendeteksi  jumlah dan  jarak  dari  objek  manusia  yang  ada  pada  satu  area menggunakan  bahasa  pemograman  Python  dan  library YOLOv3.
Berdasarkan  data  Dinas  Perikanan  Kabupaten  Kampar tahun 2017, produksi benih tertinggi adalah ikan lele sebesar 146.289.163 ekor. Salah satu daerah  yang  memiliki potensi dalam  bidang  usaha  perikanan  di  Kabupaten  Kampar  ini adalah Desa Hangtuah Kecamatan Perhentian Raja.  Potensi budidaya  perikanan  air  tawar  yang  ada  di  desa  ini  adalah usaha  budidaya  ikan  dalam  kolam  yang  meliputi  usaha pembenihan  dan  pembesaran  dengan  jenis  ikan  yang dibudidayakan adalah ikan Lele [10].
Masalah yang sering terjadi pada proses jual beli antara petani  ikan  lele  dengan  pembeli  adalah  tingkat  keakuratan jumlah  benih  ikan  lele  yang  dijual.    Petani  hanya memperkirakan  jumlah  dengan  alat  manual  berupa  gayung yang selama ini digunakan, sehingga dapat merugikan kedua belah pihak.  Hal ini sering kali terjadi merugikan petani.
Berdasarkan  uraian  dan  penelitian  sebelumnya,  perlu adanya  penelitian  untuk  mengkaji  penerapan  metode deep learning untuk  mendeteksi  dan  menghitung Babycatfish yang tertangkap pada gambar atau video.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  digambarkan  pada  sebuah kerangka  kerja  dan  peneliti  akan  menguraikan  tahapan- tahapan dari kerangka kerja.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## A. Mendeskripsikan Ruang Lingkup
Ruang  lingkup  penelitian  ini  berkaitan  dengan  usaha ternak  bibit  ikan  yang  berlokasi  di  CV.  Berkah  Farm Pekanbaru.

## B. Menganalisa Masalah.
Proses  yang  akan  dipecahkan  dengan  memperhatikan situasi  yang  ada  dilakukan  melalui  pengamatan  langsung. Pada  penelitian  ini  identifikasi  masalah  yang  dilakukan dengan  mangamati  jual-beli  yang  dilakukan  dilokasi peternakan ikan lele.

## C. Mempelajari Literatur.
Proses kajian pustaka  yang dilakukan pada penelitian ini melalui  jurnal,  buku  serta  sumber  referensi  yang  sesuai dengan topik penelitian.

## D. Mengumpulkan Data
Sumber  dataset  pada  penelitian  ini  bersumber  dari  data open  source dengan  memanfaatkan  mesin  pencari  gambar Google  dan    pengambilan  gambar  secara  mandiri menggunakan  kamera  android  Oppo  A31  2020  dengan tingkat densitas pixel sebesar 270ppi 16 pixel. Pengambilan data  secara  mandiri  diambil  dari  peternakan  bibit  ikan  lele
Mendeskripsikan Ruang Lingkup Hasil dan Pembahasan Mengimplementasikan Sistem Membuat Sistem Menganalisa Permasalahan Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data
(Fotografi, Sumber Dataset )
Menganalisa Data dengan Pre-Processing Data Augmentasi
Melakukan Training data dengan Metode YOLO -Input Image - Convolution
- C2F - Concat - Merancang Sistem
194
milik  CV.  Berkah  Farm  Pekanbaru.  Pengambilan  gambar bibit  ikan  lele  sebanyak  115  buah  secara  mandiri  dan  206 buah  gambar  diambil  melalui  sumber  data  open  source. Contoh gambar bibit ikan lele yang diambil dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Bibit Ikan Lele

## E. Menganalisa Data dengan Pre-Processing Data Augmentasi
Proses ini digunakan untuk melipat gandakan tanpa harus meghilangkan informasi yang penting dari gambar tersebut. Dataset  akan  dianotasi  menggunakan  app.roboflow.com dengan  data  augmentasi  flip  ( Horizontal,  Vertical ),  90 o Rotate  ( Clock  Wise  dan  Counter  Clockwise ),  Shearing dengan  20 o horizontal  dan  vertical  menghasilkan  831  data training, 83 data validasi dan 83 data testing.

## F. Proses Training menggunakan metode   YOLO.
Model  yolov8l.pt  akan  digunakan  pada  proses  training bersumber dari GitHub - ultralytics/ultralytics yang di install pada  aplikasi  anaconda  navigator  dengan  membuat environment pada aplikasi tersebut. Tabel 4.1 menunjukkan jenis-jenis model YOLO yang dapat digunakan untuk proses training. Tabel 1 menunjukkan jenis-jenis model YOLO yang dapat digunakan untuk proses training.
TABEL I J ENIS – J ENIS MODEL YOLOV 8 Model Size (Pix el) mA P Speed CPU Speed A100 Tensor RT Para ms( M) FLOPs (B) YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7 YOLOv8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6 YOLOv8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9 YOLOv8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165.2 YOLOv8x 640 53.9 479.1 3.53 68.2 257.8
Berdasarkan  tabel  1  menunjukkan  jenis-jenis  model YOLOv8  yang  dapat  digunakan  pretrained  model  [11]. Proses  training  dengan  YOLO  seperti  gambar  3  dibawah menghasilkan  sebuah file model  dengan  nama file yang ditentukan sendiri. Pada proses file yang dihasilkan adalah :
“best.pt”. File inilah akandigunakan untuk melakukan proses deteksi bibit lele.
Gambar 3. Proses Training

## G. Merancang Sistem
Desain output merujuk pada tampilan yang dapat dilihat oleh  pengguna,  dan  ini  mencakup  tampilan  respon    yang diberikan  kepada  pengguna.  Desain  output  ini  biasanya menampilkan jenis informasi apa yang adapat dihasilkan oleh sistem berdasarkan aktivitas yang dilakukan pengguna.

## H. Membuat Sistem
Hasil pelatihan dataset pada penelitian ini mendapat nilai presisi  64%  model  YOLO  dapat  mengidentifikasi  objek dengan  benar  dari  semua  objek  yang  terdeteksi,  hal  ini mengidentifikasi objek yang sebenarnya ada dalam gambar. Nilai Recall pelatihan dataset 53% dapat mengindikasi bahwa objek  yang  seharusnya  ada  dalam  gambar.  Nilai  mAP50 ( Mean  Average  Precision pada  tingkat  kepercayaan  50%) sebesar  56%  mencerminkan  sejauh  mana  model  dapat mengidentifikasi  objek  dengan  tingkat  kepercayaan  50%. Nilai  mAP-50-95  menunjukkan  kinerja  deteksi  objek  yang relative  rendah  dalam  mengidentifikasi  objek  yaitu  0.23. Secara  keseluruhan  proses  deteksi  objek  anakan  ikan  lele berhasil  dengan  baik.  Gambar  4  menunjukkan  grafik  hasil pelatihan.
Grafik  train/box_loss  mengukur  seberapa  baik  model mendeteksi  objek  dalam  setiap bounding  box selama pelatihan. Grafik menunjukkan penurunan hingga epoch 200, ini  menunjukkan  bahwa  model  semakin  baik  dala menyesuaikan  bobotnya  untuk  mengoptimalkan  deteksi objek.  Untuk  mengukur  seberapa  baik  model  dapat  bekerja dengan baik memerlukan data validasi berupa objek gambar bibit  ikan  lele  yang  tidak  digunakan  selama  pelatihan ditunjukkan pada grafik val/box_loss. Keduanya mengalami penurunan, ini menunjukkan bahwa model dapat melakukan training dengan baik dan mengenali objek yang belum pernah dilihat  dengan  baik.  Fungsi loss merupakan  salah  satu  cara untuk mengevaluasi performa model objek deteksi[12].
Grafik  train/cls_loss  menampilkan  trend  penurunan seiring  berjalannya  waktu  pelatihan  dalam  mengukur loss terkait dengan klasifikasi objek dalam menentukan bounding box dalam pendeteksian suatu objek. Penurunan yang stabil
dan terus menerus menunjukkan model mendekati mencapai konvergensi,  yaitu  keadaan  dimana  model  dapat  mengenali objek  anakan  ikan  lele  cukup  baik  dalam  mewakili  dan memahami data saat pelatihan.

## Gambar 4. Hasil Training dan Validation Dataset
Pergerakan grafik train/cls_loss didukung oleh val/cls_los yang  mengalami  penurunan,  menunjukkan  bahwa  model tidak  hanya  mempelajari  data  pelatihan  dengan  baik  tetapi juga dapat berperforma baik pada pengenalan data baru yang belum pernah di lihat.
Hasil  pelatihan  menunjukkan  metrics/precision(B)    naik disetiap  epoch  pelatihan  dataset,  peningkatan  precision menunjukkan  model  semakin  baik  dalam  menghindari kesalahan  prediksi.  Hubungan  precision  sangat  terkait dengan tingkat treshold IoU (Intersection over Union) dalam memberikan  gambaran  seberapa  akurat  model  dapat mendeteksi  objek,  objek  akan  dinilai  benar  positif  jika melebihi ambang batas treshold[13].
Nilai  grafik  metrics/recall(B)  menjelaskan  seberapa  baik model dapat menemukan objek sebenarnya atau True Positif (TP) [14] . Hal  ini  memiliki  hubungan  invers  dengan precision. Informasi lebih rinci rentang IoU dari 0.5 hingga 0.95  memberikan  gambaran  tingkat  performa  model  pada saat tumpang tindih.
Gambar 5. Hasil Training dan Validation Dataset

## I. Mengimplementasikan Sistem
Implementasi  ini  menerapkan  metode  YOLO  untuk mendeteksi  dan  menghitung  anakan  ikan  lele.  Testing dilakukan dengan menggunakan data uji yang telah disiapkan sebelumnya  dengan  jumlah  500  citra. Output yang diharapkan adalah terbentuk bounding box yang mengelilingi objek  deteksi  sebagai  anaka  ikan  lele  dan  menampilkan bounding box dan score confidence.
TABEL II. H ASIL P ERCOBAAN D ETEKSI Citra Jumlah Objek Hasil Hasil Deteksi
A 4 4
196 Citra Jumlah Objek Hasil Hasil
Deteksi A 9 9 B 30 27 D 130 111 E 200
152
Berdasarkan  hasil  ujicoba  pada  tabel  2  menunjukkan bahwa  objek  dapat  terdeteksi  dengan  baik,  namun  proses deteksi mendapat akurasi rendah saat objek anakan ikan lele berjumlah banyak karena terjadi penumpukan objek.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengimplementasian  deteksi  dan  perhitungan  bibit  lele bisa  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  yang  telah dirancang  menggunakan  pemograman  Python[15].  File “best.pt”  hasil  training  digunakan  pada  aplikasi  ini  untuk mendapatkan model deteksi yang diinginkan.

## A. Perhitungan Objek pada Gambar
Setelah kita melakukan pemilihan gambar atau video maka akan  diperlihatkan  objek  akan  masuk  ke  kotak  input  untuk dilakukan  proses  deteksi  dan  perhitungan  menggunakan algoritma  YOLO.  Tampilan  input  gambar  pada  aplikasi terlihat pada Gambar 6.  Setelah tombol proses diklik maka objek akan di beri bounding box dan label “BayiLele” sebagai tanda  bahwa  objek  berhasil  dideteksi.  Kotak  jumlah  kelas akan menampilkan angka 1 yang berarti hanya memiliki satu kelas pada model tersebut. Kotak jumlah ikan menampilkan prediksi perhitungan objek yang dilakukan oleh aplikasi dan kotak  model  menampilkan  model  yang  digunakan  untuk proses deteksi.

## Gambar 6. Hasil Deteksi dan Perhitungan  Objek Gambar
Berdasarkan  Gambar  6  model  YOLO  dapat  mendeteksi dan menghitung dengan baik objek anakan ikan lele berupa gambar dengan hasil jumlah ikan 16 dan jumlah kelas 1.

## B. Perhitungan Objek pada Video
Aplikasi deteksi ini dapat menghitung jumlah objek setiap frame pada video dengan memberi bounding box dan label. Proses deteksi objek pada video terlihat seperti Gambar 7

## Gambar 7. Hasil Deteksi dan Perhitungan Objek Video
Berdasarkan  gambar  7  model  YOLO  dapat  mendeteksi objek  anakan  ikan  lele  yang  bergerak.  Hasil  deteksi  dan perhitungan yang berhasil dideteksi sebanyak 33 dari 50 ekor.

## C. Perhitungan Objek pada Video Realtime
Proses  deteksi  dan  perhitungan  dapat  dilakukan  secara realtime menggunakan Webcame yang dihubungkan dengan computer sehingga dapat dilakukan dengan lebih cepat.

## Gambar 9. Deteksi dengan Webcam
Gambar 9 menampilkan hasil deteksi objek menggunakan webcam.Berdasarkan  gambar  9 menunjukkan bahwa  model YOLO  dapat  mendeteksi  dan  menghitung  objek  ikan  lele secara  realtime,  hasil  deteksi  dan  hasil  perhitungan  objek berubah-ubah karena objek selalu bergerak.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian perhitungan anakan ikan lele menggunakan  algoritma  YOLO  mendapatkan  nilai  akurasi 74.7%  dengan  menggunakan  jumlah  ikan  sebagai  objek  uji 500  ekor  dengan  ukuran  5-8  cm.  Proses  anotasi  dan augmentasi  dengan  berbagai  posisi  yang  berbeda  memiliki tingkat  akurasi  berbeda-beda  menentukan  keberhasilan dalam proses training. Berdasarkan hasil ujicoba tiga bentuk jenis objek anakan ikan lele  yaitu objek gambar, objek video dan  objek  realtime  menggunakan  webcam,  hasil  deteksi objek  gambar  memiliki  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan video  dan  realtime  menggunakan  webcam.  YOLO  pada penelitian ini menghasilkan nilai mAP sebesar 68 % dengan precision  72  %  dan  recall  64  %.  Nilai  akurasi  dari  aplikasi deteksi dan perhitungan bibit ikan lele adalah 74.7%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Q. Aini, N. Lutfiani, H. Kusumah, and M. S. Zahran, “Deteksi dan Pengenalan  Objek  Dengan  Model  Machine  Learning:  Model Yolo,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 6, no. 2, p. 192, 2021, doi: 10.24114/cess.v6i2.25840.
[2] Jupiyandi  Saniputra,  F.  R.  Pratama,  and  Yoga  Dharmawan, “Pengembangan  Deteksi Citra  Mobil  Untuk Mengetahui Jumlah
Tempat  Parkir  Menggunakan  Cuda  Dan  Modified  Yolo Development of Car Image Detection To Find Out the Number of Parking Space Using Cuda and Modified Yolo,” J. Teknol. Inf. dan
Ilmu  Komput. ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  413–419,  2019,  doi:
10.25126/jtiik.201961275.
[3] P.  Hidayatullah, Buku  Sakti  Deep  Learning:  Computer  Vision Menggunakan YOLO Untuk Pemula . Cimahi: Stunning Vision Al Academy, 2021.
[4] H.  Gomes,  N.  Redinha,  N.  Lavado,  and  M.  Mendes,  “Counting People and Bicycles in Real Time Using YOLO on Jetson Nano,” Energies , vol. 15, no. 23, Dec. 2022, doi: 10.3390/en15238816.
[5] R.  A.  Utama,  “Implementation  Counting  and  Yolo  Object Detection Methods for Identification Degree of Road Saturation,” J.  Syst.  Eng.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  33–39,  2022,  doi: 10.29207/joseit.v1i1.1965.
[6] G.  Wang,  A.  Feng,  C.  Gu,  and  X.  Liu,  “YOLO-DFD:  A Lightweight Method for Dog Feces Detection Based on Improved YOLOv4,” J. Sensors , vol. 2023, 2023, doi: 10.1155/2023/5602595.
[7] J. Cen et al. , “An Improved Ship Classification Method Based on YOLOv7  Model  with  Attention  Mechanism,” Wirel.  Commun. Mob. Comput. , vol. 2023, no. 2, 2023, doi: 10.1155/2023/7196323.
[8] X. Lin, S. Wang, Z. Sun, and M. Zhang, “YOLO-SD: A Real-Time Crew  Safety  Detection  and  Early  Warning  Approach,” J.  Adv.
Transp. , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/7534739.
[9] B.  Valarmathi et al. , “Human Detection and Action Recognition for Search and Rescue in Disasters Using YOLOv3 Algorithm,” J.
Electr.
Comput. Eng. , vol. 2023, 2023, doi: 10.1155/2023/5419384.
[10] M. Masril, “Menghitung Hpp Bibit Lele Dan Pembuatan Laporan Keuangan  Pada  Usaha  Pembibitan  Lele  Di  Kampung  Lele  Desa Hangtuah  Kecamatan  Perhentian  Raja  Kabupater  Kampar,” J. ABDIMAS  STMIK  Dharmapala ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  13–17,  2021, doi: 10.47927/jasd.v1i1.83.
[11] A.  Glenn-jocher,  Laughing-q,  “Object  Detection,”  2023. https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/  (accessed  Nov.  16, 2023).
[12] B. A. Septyanto, “Implementasi Face Recognition Berbasis Deep Neural  Network  Sebagai  Sistem  Kendali  Pada  Quadcopter Implementation  Of  Face  Recognition  Based  On  Deep  Neural Network  As  Control  System  On  Quadcopter,”  vol.  8, no. 6, pp. 3036–3050, 2022.
[13] A.  R.  Wasril,  M.  S.  Ghozali,  and  M.  B.  Mustafa,  “Pembuatan Pendeteksi Obyek Dengan Metode You Only  Look Once (Yolo) Untuk  Automated  Teller  Machine  (Atm),” Maj.  Ilm.  UNIKOM , vol. 17, no. 1, pp. 69–76, 2019, doi: 10.34010/miu.v17i1.2240.
[14] R. A. Hamzah, C. Setianingsih, R. A. Nugrahaeni, S. R. Hanafia, and  F.  Fuadi,  “Parking  Violation  Detection  on  The  Roadside  of Toll Roads with Intelligent Transportation System Using Faster R- CNN Algorithm,” Proc. - Int. Conf. Informatics Comput. Sci. , vol. 2022-September, no. 3, pp. 169–174, 2022, doi: 10.1109/ICICoS56336.2022.9930590.
[15] Jai-wei, “YoloSide - YOLOv8 GUI By PySide6.” github.com, p. 9, 2023. [Online]. Available: https://github.com/Jai-wei/YOLOv8- PySide6-GUI#readme