## IMPLEMENTASI YOLO V8 UNTUK MENDETEKSI MATA UANG RUPIAH EMISI TAHUN 2022 BER-OUTPUT AUDIO
Richard Steven Immanuel Sihombing, Wahyu Abadi Harahap, Wahyu Kurnia Rahman Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl.William Iskandar Ps. V, Kabupaten Deli Serdang, Sumatra Utara, 20221, Indonesia richard.sihombing09@gmail.com

## ABSTRAK
Deteksi  mata  uang  merupakan  teknologi  penting  dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk  keamanan  dan aksesibilitas  bagi  penyandang  tunanetra.  Namun,  deteksi  yang  akurat  dan  real-time  masih  menjadi  tantangan, terutama  untuk  mata  uang  dengan  berbagai  desain  dan  emisi  terbaru.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  sistem  yang  mampu  mendeteksi  mata  uang  Rupiah  emisi  tahun  2022  menggunakan  model YOLO V8, yang dikenal dengan kemampuan deteksi objek yang cepat dan akurat. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan output audio untuk membantu penyandang tunanetra dalam mengenali mata uang dengan mudah. Platform berbasis  YOLOv8  dirancang  khusus  untuk  mendeteksi  uang  kertas  dengan  probabilitas  keakuratan  kotak pembatas yang tinggi, dengan memberikan label dalam bahasa Inggris dan Indonesia. Dalam pengujian, model berhasil membedakan denominasi mata uang dengan tingkat keberhasilan yang memuaskan. Meskipun awalnya dirancang untuk mata uang Indonesia, kemampuan model ini dapat diperluas untuk mendeteksi mata uang dari negara lain. Penelitian ini menjawab tantangan aksesibilitas bagi individu tunanetra dalam pengenalan mata uang, meningkatkan keberlanjutan teknologi untuk mendukung inklusivitas keuangan.
Kata kunci :  Deteksi Objek, Mata Uang, YOLOv8

## 1. PENDAHULUAN
Mata uang adalah salah satu aspek penting dalam sistem keuangan dan ekonomi suatu negara. Mata uang berfungsi  sebagai  alat  pembayaran,  penyimpanan nilai,  dan  satuan  hitung  ekonomi  yang  sangat  vital. Oleh  karena  itu,  pengenalan  dan  verifikasi  otomatis terhadap  mata  uang  merupakan  Langkah  penting dalam  proses  perbankan,  Perusahaan  ritel,  dan berbagai aplikasi keuangan lainnya. Di Indonesia, kita menggunakan  mata  uang  resmi  Bernama  Rupiah sesuai  dengan  Undang  -  Undang  Republik  Indonesia Nomor  7  tahun  2011  tentang  Mata  Uang.  Bank Indonesia  bertindak  sebagai  bank  sentral  yang mengatur dan mengawasi pernggunaan Rupiah [1].
Uang  adalah  alat  yang  sah  untuk  melakukan pertukaran  barang  atau  jasa,  namun,  bagi  individu dengan  keterbatasan  penglihatan,  transaksi  jual  beli barang atau jasa menjadi terbatas. Ini disebabkan oleh keterbatasan  mereka  dalam  mengenali  nilai  uang, terutama  pada  uang  kertas.  Meskipun  saat  ini  uang dilengkapi dengan fitur blind code berupa garis timbul pada  sisi  sampingnya  untuk  membantu  tunanetra, aksesibilitas  ini  tidak  selalu  efektif  karena  uang dengan nominal lama masih beredar di Masyarakat [2].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir, deep  learning telah  menunjukkan  kemajuan  yang  mengesankan. Keberhasilan  ini  Sebagian  besar  disebabkan  oleh adanya peningkatan daya komputasi  yang  lebih kuat, ketersediaan  data  set  yang  besar,  dan  pengembangan Teknik  pelatihan  jaringan  yang  lebih  kompleks  [3]. Sebelumnya,  telah  dilakukan  berbagai  studi  terkait pengembangan sistem deteksi nilai uang kertas rupiah. Salah  satunya  adalah  implementasi  Deep  learning menggunakan  Algoritma  YOLO  dalam  sistem pendeteksi nominal uang kertas rupiah.
You  Only  Look  Once  (YOLO)  adalah  sebuah algoritma  dalam  deep  learning  yang  memiliki beberapa kelebihan yang membuatnya popular dalam tugas  deteksi  objek.  YOLO  adalah  sebuah  rangkaian algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  deteksi objek  secara  real-time.  Dalam  hal  teknis,  YOLO menggunakan pendekatan  jaringan saraf tiruan untuk melakukan deteksi objek [4]. YOLO sendiri memiliki kelebihan  utama  dalam  deep  learning,  antara  lain kecepatan yang tinggi, akurasi yang baik, kemampuan deteksi objek kecil dan implementasinya yang mudah.
Hingga  saat  ini,  orang  -  orang  yang  memiliki keterbatasan  dalam  penglihatan  atau  yang  kerap disebut  penderita  tunanetra  menggunakan  metode tradisional seperti  menyusun uang kertas berdasarkan nominalnya dan melipat uang untuk membedakan nilai nominalnya, serta dengan mengenali atau mempelajari fitur blind code pada sisi samping uang kertas. Namun, cara  tersebut  masih  memiliki  beberapa  kelemahan, antara lain daya ingat dari individu, kondisi fisik uang serta  factor  kejujuran  yang  dilakukan  pada  saat transaksi jual-beli barang ataupun jasa.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengimplementasikan deep learning pada pendeteksian  uang  kertas  rupiah  emisi  tahun  2022 dalam membantu para tunanetra di Indonesia yang ber- output  suara  sehingga  para  penderita  tunanetra  dapat mengenali  uang  rupiah  tersebut  melalui  suara. Algoritma  yang  digunakan  untuk  pengenalan  uang rupiah  ini  adalah  YOLOv8.  Model  ini  diharapkan dapat  digunakan  oleh  penderita  tunanetra  yang mengalami  kesulitan  dalam  membedakan  nominal uang rupiah emisi tahun 2022.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya oleh Saputra, et al. (2024) tentang pengenalan bahasa isyarat  dengan  menggunakan  algoritma  YOLOv8 diperoleh hasil bahwa model mencapai akurasi sebesar 98%.    Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  tersebut memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dalam  mengenali abjad dalam Bahasa isyarat [5]. Dalam penelitian yang sama,  pada  tahap  pengujian  model  tersebut  juga menunjukkan kinerja yang baik dengan metrik akurasi standar  seperti  precision,  recall,  mAP,  dan  average IoU.  Pengukuran  tersebut  memastikan  bahwa  model dapat  mengenali  berbagai  Gerakan  tangan  dalam Bahasa isyarat dengan tingkat akurasi yang tinggi.

## 2.2. YOLOv8
YOLO (You Only Look Once) adalah arsitektur deep learning yang populer untuk deteksi objek secara real-time,  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Joseph  Redmon  dan  timnya  pada  tahun  2015.  Iterasi awal,  YOLOv1,  memperkenalkan  pendekatan  baru untuk  deteksi  objek  dengan  menggunakan  satu jaringan  konvolusional  untuk  memprediksi  kotak pembatas dan probabilitas kelas secara  langsung  dari gambar.  Sejak  itu,  YOLO  telah  berkembang  melalui beberapa versi, masing-masing membawa peningkatan signifikan. YOLOv2 memperkenalkan batch normalization dan anchor boxes, sementara YOLOv3 memperkenalkan  residual  blocks  dan  deteksi  multi- skala.  YOLOv4,  yang  dikembangkan  oleh  Alexey Bochkovskiy,  memperkenalkan  CSP,  PAN,  dan metode  augmentasi  data  baru,  dan  YOLOv8  oleh Ultralytics dikenal karena kemudahan penggunaannya serta peningkatan kecepatan dan akurasi [6].
YOLOv8,  dirilis  pada  tahun  2023,  merupakan iterasi terbaru yang membawa berbagai perbaikan dan fitur  baru.  Versi  ini  melanjutkan  tren  peningkatan kinerja  deteksi  objek  dengan  fokus  pada  efisiensi model, akurasi yang lebih tinggi, dan kecepatan yang lebih  cepat  pada  perangkat  keras  modern.  Meskipun spesifikasi detail dapat bervariasi, YOLOv8 kemungkinan  mencakup  metode  augmentasi  data baru,  optimalisasi  arsitektur,  dan  peningkatan kemampuan  deteksi  multi-skala.  Dengan  terus memanfaatkan  teknik-teknik  terbaru  dalam  bidang computer  vision  dan  deep  learning,  YOLOv8 bertujuan untuk meningkatkan kinerja dalam mendeteksi berbagai jenis objek dan situasi [7].
YOLOv8  menawarkan  sejumlah  keunggulan signifikan  dibandingkan  pendahulunya,  terutama dalam hal akurasi, kecepatan, dan efisiensi komputasi. Dengan  arsitektur  jaringan  yang  ditingkatkan, YOLOv8  mampu  mendeteksi  objek  dengan  lebih akurat  dan  lebih  cepat,  menjadikannya  ideal  untuk aplikasi  real-time  seperti  pengawasan  video  dan kendaraan  otonom.  Efisiensinya  memungkinkan operasional  pada  perangkat  keras  yang  lebih  lemah tanpa  mengorbankan  kinerja.  Selain  itu,  kemampuan generalisasi yang lebih baik membuatnya efektif pada
berbagai  jenis  dataset  dan  situasi.  YOLOv8  juga mendukung tugas tambahan seperti segmentasi objek, meningkatkan fleksibilitasnya[8]

## 3. METODE PENELITIAN
Langkah  eksperimental  dibagi  menjadi  tiga bagian,  yaitu  model  YOLOv8,  Parameter  Evaluasi, dan Output Audio (Web).

## 3.1. Model YOLOv8
a. Model  YOLOv8  diperoleh  dari  repositori  resmi YOLOv8  di  GitHub  yang  dikelola  oleh ultralytics.  Repositori  tersebut  diunduh  dan dependensinya diinstal. Selanjutnya file konfigurasi (yaml) disesuaikan dengan mencantumkan nama kelas mulai dari Rp. 1.000 hingga Rp.100.000. Model YOLOv8 yang dipilih terdiri dari 214 lapisan konvolusional.
b. Dataset yang digunakan format file .jpeg dengan nominal  uang  kertas  (Rp.  1000,  Rp.  2000,  Rp. 5000,  Rp.  10.000  Rp.  20.000,  Rp.  50.000,  Rp. 100.000)  emisi  2022.  Pada  dataset terdapat  350 gambar yang terbagi menjadi tujuh folder, yaitu folder setiap mata uang.
c. Anotasi  Dataset:  Kemudian,  350  gambar  ini dianotasikan  secara  manual  menggunakan  alat anotasi  labeling.  Hasil  anotasi  kemudian diekspor  dalam  format  YOLO  dan  disimpan dalam direktori “labels”.
d. Pisahkan  seluruh  dataset  beserta  label-labelnya menjadi  pembagian  80-20.  Dataset  pelatihan terdiri dari 280 gambar dan labelnya. Sementara 70  gambar  yang  tersisa  beserta  anotasinya membentuk dataset validasi.
e. Melatih  Model:  Ukuran  gambar  diatur  menjadi 320 Jumlah epoch model diatur menajdi 50, dan ukuran  batch  diatur  menjadi  40.  Tetapkan  jalur direktori  untuk  dataset  pelatihan  dan  file konfigurasi. Kemudian, jalankan perintah python untuk  melatih  seluruh  dataset  menggunakan model  YOLOv8.  Parameter  Evaluasi  yang digunakan  meliputi  Presisi,  Recall,  dan  mean Average Precision (mAP).
f. Simpan bobot model terbaik dalam format .pt.
g. Inferensi  model  terhadap  data  uji:  model diinferensi  menggunakan  best.pt  sebagai  bobot model dan mengatur jalur direktori data uji. Data uji ini berisi 50 gambar untuk semua kelas.

## 3.2. Parameter Evaluasi
Parameter  Evaluasi  yang  digunakan  untuk menganalisis  hasil  meliputi  Presisi,  recall,  dan  mAP (mean Average Precision). Nilai yang lebih tinggi pada recall, presisi, dan mAP diutamakan untuk mendeteksi uang  kertas  dengan  akurat.  Metrik-metrik  lainnya termasuk  kerugian  kotak  (box  loss),  kerugian  objek (obj loss), dan kerugian kelas (cls loss).
Presisi  (Precision):  Presisi  menentukan  jumlah positif yang diidentifikasi dengan benar di antara total positif sejati [9].
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1)
Recall:  Recall  menentukan  jumlah  positif  yang diidentifikasi dengan benar di antara total positif yang diidentifikasi.
𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2)
mAP (mean Average Precision): mAP mewakili rerata  akurasi  rata-rata  dalam  pengenalan  label  mata uang. mAP mengevaluasi akurasi deteksi komprehensif [9].
F1-Score  adalah  metrik  yang  mencerminkan perbandingan  rata-rata  antara  presisi  dan  recall, dengan memberikan bobot pada keduanya.
2(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛)
(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (3)
Confusion  matrix  adalah  table  matrix  yang digunakan untuk menghitung kinerja suatu model data atau algoritma [10].
- Box  Loss:  Merepresentasikan  seberapa  baik algoritma menemukan pusat objek dan memprediksi kotak pembatas [11].
- Objectness  atai  Obj  Loss  :  Probabilitas  bahwa objek ada dalam wilayah prediksi yang diusulkan.
- Classification  Loss  atau  Cls  Loss  :  Kerugian klasifikasi merepresentasikan seberapa baik algoritma memprediksi kelas objek yang diberikan dengan benar [11].
Gambar 1. Flowchart YOLOv8
Berikut  adalah  alur  kerja  Model  YOLOv8  yang akan dibangun:

## 3.3. Output Audio
Output  Audio  akan  dibuat  pada  web,  web  ini dibagi menjadi desain front-end dan back-end. Web ini dapat  mendeteksi  uang  kertas  dengan  akurasi  lebih dari  90%  dan  memberikan  keluaran  berupa  ucapan suara dalam bentuk file audio dalam Bahasa Indonesia.
a. Desain  Front-End:  Pada  bagian  Front-End, halaman web diformat dan didesain menggunakan teknologi web. Tata letak halaman web dirancang menggunakan HTML. Kemudian, tombol-tombol  disediakan  untuk  mengunggah dan mengirim gambar ke server. Tombol-tombol ini  diatur  gayanya  menggunakan  CSS  dan mereka mengirimkan gambar ke API dari sistem local.  CSS  digunakan  untuk  menghias  halaman web.  JavaScript  membuat  halaman  responsive untuk perangkat seluler dan laptop.
b. Desain Back-End:  ini  melibatkan proses deteksi objek  pada  uang  kertas.  Server  Back-End dibangun  menggunakan  Flask  dalam  Bahasa Python.  Server  ini  menciptakan  rute-rute  untuk berbagai halaman web dan panggilan API. Ketika pengguna mengirimkan gambar dengan mengklik tombol “Kirim” panggilan Ajax dibuat, dan  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya dijalankan  pada  gambar  yang  dikirimkan. Hasilnya  mencakup  kotak  pembatas  dan probabilitasnya  bersama  dengan  label  kelas. Hasil-hasil dari panggilan API tersebut diteruskan kembali untuk ditampilkan di halaman web.  Selanjutnya,  label-label  dibuat  untuk gambar  yang  telah  dikirim.  File  keluaran  suara dihasilkan  menggunakan  gTTS  di  belakang layar. Terakhir, dengan mengklik tombol “Putar” , pengguna dapat mendengarkan file audio yang dihasilkan dari label yang terdeteksi pada gambar yang telah dikirim, dalam Bahasa Indonesia [12].
Berikut merupakan alur interaksi pengguna pada Web yang akan dibangun:
Gambar 2. Flowchart Website

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mendukung  kinerja  optimal  model YOLOv8  dalam  mendeteksi  mata  uang  kertas Indonesia,  Langkah  pertama  dilakukan  dengan menyimpan informasi label pada data latih. Gambar 3 mengilustrasikan tahap penting dalam Langkah model, yakni proses penyimpanan label pada data latih.
Gambar 3. Model Menyimpan Label Data Latih
Hasil  deteksi  YOLOv8  untuk  gambar  data  uji disajikan  dalam  format  tabel.  Tabel  1,  yang  berisi informasi  terinci  seperti  Nominal,  Terdeteksi  dengan Benar,  Probabilitas  Kotak  Pembatas  Terbesar,  dan Probabilitas  Kotak  Pembatas  Terkecil,  memberikan ringkasan tentang performa  model dalam  mendeteksi mata uang kertas Indonesia.
Tabel 1. Hasil Data Uji untuk Model YOLOv8 Nominal Terdetaksi dengan benar Probabilitas Kotak Pembatas Terbesar Probabilitas Kotak Pembatas Terkecil 1000 50 0.95 0.80 2000 50 0.96 0.86 5000 50 0.95 0.85 10000 50 0.95 0.86 20000 50 0.95 0.88 50000 50 0.95 0.81 100000 50 0.96 0.88
Gambar 4 menampilkan hasil Confusion Matrix, memberikan  Gambaran  visual  tentang  seberapa  baik model  YOLOv8  dapat  mendeteksi  mata  uang Indonesia.  Analisa  dari  hasil  Confusion  Matrix menunjukkan  bahwa  jumlah  deteksi  yang  benar hamper  mencapai  nilai  1  pada  hamper  setiap  kelas mata  uang.  Satu-satunya  pengecualian  adalah  pada kelas  seratus  ribu,  di  mana  terdapat  0.02  kesalahan deteksi.
Gambar 4. Confusion Matrix
Metrik  evaluasi  bersama  dengan  model  losses untuk setiap epoch ditunukkan pada Gambar 5. Grafik Losses  pada  Data  Latih  menunjukkan  penurunan setiap kerugian (losses) selama 50 epoch berlangsung. Penurunan  ini  dapat  diartikan  sebagai  pengingkatan performa model YOLOv8.
Gambar 5. Losses & Metrik Evaluasi untuk 50 Epoch pada Data Latih
Gambar  6  menampilkan  tiga  grafik  yang mewakili  kinerja  model  YOLOv8  dalam  mendeteksi mata uang Indonesia. Grafik pertama adalah kurva F1- Score sebesar 1 pada Tingkat keyakinan 0.763. Grafik kedua  adalah  kurva  Presisi  terhadap  Tingkat keyakinan  model,  di  mana  semua  kelas  mata  uang mencapai  nilai  Presisi  1  pada  Tingkat  keyakinan 0.929.  Sedangkan  grafik  ketiga  adalah  kurva  Recall terhadap  Tingkat  keyakinan  model,  dengan  semua kelas mata uang mencapai nilai Recall 1 pada Tingkat keyakinan 0.000.
Gambar 6. Kurva F1-Score, Presisi, Recall
Gambar  7  memvisualisasikan  Desain  Website, menunjukkan tampilan antarmuka yang telah dikembangkan  dengan  focus  pada  judul  “Deteksi Rupiah Emisi 2022” yang terpampang di bagian atas antarmuka.  Di  bawahnya,  terdapat  tombol  “Video Cam”  yang  memungkinkan  pengguna  untuk mendeteksi  mata  uang  menggunakan  kamera  secara real  time,  lalu  di  bawahnya  juga  terdapat  tombol “Choose  File”  yang  memungkinkan  pengguna  untuk mengunggah gambar mata uang yang ingin dideteksi. Selanjutnya,  terdapat  tombol  “Kirim”  yang  memicu proses pengiriman gambar untuk analisis deteksi.
Gambar 7. Website Design
Gambar 8 menampilkan hasil deteksi mata uang lima puluh ribu Rupiah dan dua puluh ribu Rupiah oleh model  YOLOv8.  Dengan  Tingkat  kepercayaan (bounding box) masing-masing sebesar 0.92 dan 0.93, model  berhasil  mengidentifikasi  kedua  nominal tersebut dengan akurat. Kotak yang mengelilingi uang dan informasi label seperti “lima puluh ribu 0.92” dan “dua puluh ribu 0.93” menunjukkan keakuratan model. Proses selanjutnya memungkinkan pengguna memilih opsi  audio  dalam  Bahasa  yang  diperlukan.  Hasil  ini menginformasi  kemampuan  model  dalam  mengenali variasi nominal mata uang Indonesia dan menyediakan Solusi aksesibilitas dengan informasi suara dalam dua Bahasa.
Gambar 8. Hasil Deteksi Uang Lima Puluh Ribu dan Dua Puluh Ribu Rupiah oleh Model YOLOv8
Sama halnya dengan hasil deteksi menggunakan video  cam  secara  real-time,  model  juga  dapat mengidentifikasi nominal uang Rupiah, seperti contoh pada gambar  9  yaitu hasil deteksi  mata uang sepuluh ribu Rupiah dan dua ribu Rupiah oleh model YOLOv8, meskipun  uang  kertas  sedikit  terlipat.  Proses identifikasi  ini  menunjukkan  bahwa  model  mampu bekerja dengan baik dalam berbagai kondisi, termasuk saat  kualitas  gambar  tidak  sempurna.  Meskipun terdapat lipatan pada uang kertas, model tetap mampu mengenali dan menentukan nominal uang kertas.
Gambar 9. Hasil Deteksi Uang Sepuluh Ribu dan dua Ribu Rupiah oleh Model YOLOv8

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Model  YOLOv8  yang  telah  diajukan  mampu mengidentifikasi  uang  kertas  dengan  Tingkat  presisi, nilai  F-1  dan  recall  yang  tinggi.  Kinerja  model  ini mencapai  Tingkat  keakuratan  yang  tinggi  pada pengujian  gambar.  Platform  berbasis  YOLOv8 dirancang  khusus  untuk  mendeteksi  uang  kertas dengan  Tingkat  probabilitas  kotak  pembatas  yang tinggi.  Selain  itu,  platform  ini  menghadirkan  output atau keluaran berupa ucapan dengan label uang kertas yang  terdeteksi,  memberikan  informasi  lebih  lanjut
dalam  Bahasa  Indonesia  dan  Bahasa  Inggris  serta dapat  melakukan  deteksi  secara  real-time.  Penelitian ini  membuka  peluang  untuk  pengembangan  lebih lanjut,  dengan  kemampuan  model  yang  dapat diperluas  untuk  mendeteksi  uang  kertas  dari  negara- negara lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  B.  Wibowo,  “PENGARUH  TINGKAT INFLASI TERHADAP KURS RUPIAH SELAMA PANDEMI COVID-19 DI
INDONESIA,” Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis STIE Anindyaguna , vol. 3, no. 2, pp. 308–314, 2021.
[2]  A.  Prima,  D.  B.  Santoso,  and  L.  Nurpulaela, “DETEKSI  OTOMATIS  NOMINAL  UANG
KERTAS  RUPIAH  UNTUK  TUNANETRA MENGGUNAKAN ALGORITMA ARSITEKTUR SSD MOBIILENETV3,”
TEKNOKOM , vol. 6, no. 2, pp. 151–159, Aug. 2022, doi: 10.31943/teknokom.v6i2.166.
[3]  K. Maulana Azhar, I. Santoso, D. Yosua, and A. A.  Soetrisno,  “IMPLEMENTASI  DEEP LEARNING  MENGGUNAKAN  METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK
DAN ALGORITMA YOLO DALAM SISTEM
PENDETEKSI  UANG  KERTAS  RUPIAH BAGI PENYANDANG LOW VISION,” 2021. [Online].
Available:
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/transien t
[4]  S.  Ashrit  Dande,  G.  Reddy  Uppunuri,  and  A. Singh  Raghuvanshi,  “YOLOv5  BASED  WEB APPLICATION  FOR  INDIAN  CURRENCY NOTE  DETECTION,” International  Research Journal  of Engineering  and Technology , 2022,
[Online]. Available: www.irjet.net
[5]  B. Agung Saputra, F. Eka Putra, S. Julio Elsada Lautt,  V.  Handrianus  Pranatawijaya,  and  R. Priskila,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA YOLO  VERSI  8  UNTUK  MEMBACA BAHASA  ISYARAT  Universitas  Palangka Raya,” 2024.
[6]  S. Tamang, B. Sen, A. Pradhan, K. Sharma, and V.  K.  Singh,  “Enhancing  COVID-19  Safety: Exploring  YOLOv8  Object  Detection  for Accurate  Face  Mask  Classification,”  2023. [Online]. Available: www.ijisae.org
[7]  F.  M.  Talaat  and  H.  ZainEldin,  “An  improved fire detection approach based on YOLO-v8 for smart cities,” Neural Comput Appl , vol. 35, no. 28,  pp.  20939–20954,  Oct.  2023,  doi: 10.1007/s00521-023-08809-1.
[8]  D.  Kumar  and  N.  Muhammad,  “Object Detection in Adverse Weather for Autonomous Driving through Data Merging and YOLOv8,” Sensors (Basel) , vol. 23, no. 20, Oct. 2023, doi: 10.3390/s23208471.
[9]  R. Padilla, S. L. Netto, and E. A. B. da Silva, “A Survey  on  Performance  Metrics  for  Object-
Detection  Algorithms,”  in 2020  International Conference  on  Systems,  Signals  and  Image Processing  (IWSSIP) ,  2020,  pp.  237–242.  doi: 10.1109/IWSSIP48289.2020.9145130.
[10]  R. C. Joshi, S. Yadav, and M. K. Dutta, “YOLO- v3  Based  Currency  Detection  and  Recognition System for Visually Impaired Persons,” in 2020 International  Conference  on  Contemporary Computing  and Applications (IC3A) , 2020, pp.
280–285.
doi: 10.1109/IC3A48958.2020.233314.
[11]  M. Kasper-Eulaers, N. Hahn, P. E. Kummervold, S. Berger, T. Sebulonsen, and Ø.
Myrland,  “Short  communication:  Detecting heavy  goods  vehicles  in  rest  areas  in  winter conditions  using  YOLOv5,” Algorithms ,  vol.
14, no. 4, 2021, doi: 10.3390/a14040114.
[12]  E. Y. Puspaningrum, Sugiarto, and H. Maulana, “Seminar  Nasional  Informatika  Bela  Negara (SANTIKA)  Penerapan  Metode  SVM  Untuk Deteksi  Manusia  Secara  Realtime,” Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA) , vol. 1, pp. 93–96, 2020.