Elektron: Jurnal Ilmiah Volume 15  Nomor  2 Desember  2023                 TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. SK : 28/E/KPT/2019 DOI : https://doi.org/10.30630/eji.0.0.423

## Penerapan Metode Yolov5  dan Text-To- Speech untuk Aplikasi Pengenalan Abjad dan Objek Sekitar Pada Anak Usia Dini
Atika Rahmi Putri 1 , Ratna Dewi 2* , Ramiati 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang *Corresponding Author email : ratnadewi@pnp.ac.id
Abstrak—  Perkembangan  teknologi  telah  memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi  berbagai  lapisan  masyarakat, termasuk anak-anak usia dini. Terdapat bbeberapa faktor internal dan eksternal yang dapat menghambat anak dalam mengingat  abjad  dan  objek  sekitar.  Untuk  mengatasi  tantangan  tersebut,  diperlukan  pendekatan  yang  inovatif  dan menarik untuk meningkatkan minat dan keterlibatan anak dalam pembelajaran pengenalan abjad dan objek. Telah dilakukan penelitian dengan mengembangkan sebuah media pembelajaran interaktif yang ditujukan untuk anak usia dini  dengan  menggunakan  pendekatan  kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelligence).  Algoritma  You  Only  Look  Once (YOLO)  akan  digunakan  untuk  mendeteksi  abjad  dan  objek  sekitar  secara  real-time,  sementara  teknologi  Text-to- Speech  (TTS)  digunakan  untuk  mengubah  teks  menjadi  suara.  Dataset  terdiri  dari  2511  gambar  dengan  36  kelas, meliputi  abjad,  buah-buahan,  hewan,  dan  alat  tulis.  Dalam  penelitian  ini,  metode  YOLOv5s  mendapatkan  tingkat akurasi yang signifikan, mencapai 85% sehingga dapat bekerja dengan baik dalam mendeteksi objek.
Kata kunci : Anak usia dini, YOLO, Text To Speech.
Abstract— Technological developments have provided significant benefits for various levels of society, including young children.  There  are  several  internal  and  external  factors  that  can  hinder  children  from  remembering  the  alphabet  and objects around them. To overcome these challenges, an innovative and interesting approach is needed to increase children's interest  and  involvement  in  learning  to  recognize  alphabets  and  objects.  Research  has  been  carried  out  to  develop  an interactive learning media aimed at early childhood using an artificial intelligence approach. The You Only Look Once (YOLO) algorithm will be used to detect letters and surrounding objects in real-time, while Text-to-Speech (TTS) technology is used to convert text into sound. The dataset consists of 2511 images with 36 classes, including alphabets, fruits, animals, and stationery. In this research, the YOLOv5s method obtained a significant level of accuracy, reaching 85% so it could work well in detecting objects.
Keywords:  Early Childhood, YOLO, Text-to-Speech

## © 2023 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan  Anak  Usia  Dini  adalah  langkah pengembangan yang difokuskan pada anak sejak lahir hingga usia 6 (enam) tahun. Pada periode ini, terdapat berbagai aspek perkembangan yang perlu diperhatikan, salah satunya adalah perkembangan Bahasa. Pada anak usia  dibawah  6  tahun,  terdapat  beberapa  indikator perkembangan anak, mencakup kemampuan pengenalan  simbol,  pengenalan  suara,  menghasilkan coretan  yang  bermakna,  serta  dapat  menuliskan  dan mengucapkan  abjad  A-Z  [1].  Peran  media  sangat berpengaruh dalam proses pendidikan karena berfungsi sebagai perantara untuk mengkomunikasikan informasi dan  pengetahuan  kepada  peserta  didik.  Dengan berkembangnya  kemajuan  teknologi  yang  signifikan, maka teknologi dapat dimanfaatkan sebagai salah satu perkembangan  yang  dapat  diterapkan  dalam  dunia pendidikan.  Media  pembelajaran  interaktif  ini  dapat dikembangkan dengan menambahkan unsur kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence .
Saat  ini,  telah  banyak  penelitian  diberbagai bidang yang dijalankan untuk menghadirkan kemudahan  dalam  aktivitas  sehari-hari  dengan menggunakan  teknologi  YOLO.  Aplikasi  yang dirancang  untuk  mendeteksi  bahasa  isyarat  dalam pengenalan  huruf  hijaiyah  menggunakan  metode YOLO  telah  terbukti  mampu  secara  konsisten mengenali  objek  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi, mencapai 95% [2]. Selain itu ada juga penelitian yang melakukan  deteksi  objek  untuk  anak  usia  dini  yang bertujuan  untuk  mengkaji  pengenalan  objek-objek disekitar,  seperti  buku,  gunting,  dll  [3].  Dalam perkembangan teknologi yang semakin pesat, teknologi Text  to  Speech juga  banyak  digunakan  diberbagai bidang.  Salah  satu  penelitian  mengenai  TTS  yang dilakukan  adalah  perancangan  aplikasi  pendeteksi huruf Jepang (hiragana, katakana dan kanji). Penelitian ini memanfaatkan algoritma YOLO untuk mendeteksi tulisan  pada  gambar  dan  mengubahnya  menjadi  suara menggunkan text  to  speech [4].  Akurasi  yang dihasilkan pada penelitian ini sekitar 86% dan 91%.
Atika Rahmi Putri,dkk: Penerapan Metode Yolov5  dan Text-To-Speech untuk Aplikasi Pengenalan Abjad dan Objek Sekitar Pada Anak Usia Dini
Anak  mengalami  kesulitan  dalam  mengingat abjad  disebabkan  oleh  faktor  internal  dan  eksternal. Faktor  internal  melibatkan  perkembangan  kognitif, motivasi,  minat  belajar,  dan  emosi  anak.  Faktor eksternal melibatkan lingkungan keluarga, sekolah, dan masyarakat  [1].  Hal  ini  dapat  menjadi  penyebab menurunnya  minat  belajar  anak.  Kecerdasan  buatan atau Artificial  Intelligence (AI)  adalah  upaya  untuk membuat  mesin  dapat  meniru  dan  melakukan  tugas yang  membutuhkan  kecerdasan  manusia  [5].  YOLO ( You  Only  Look  Once )  adalah  salah  satu  algoritma dalam bidang Computer Vision (penglihatan komputer) yang digunakan untuk melakukan deteksi objek dalam gambar  atau  video  [6].  Algoritma  YOLO  memiliki keunggulan dalam kecepatan dan akurasi deteksi objek yang tinggi sehingga banyak digunakan dalam aplikasi seperti pemantauan lalu lintas, pengawasan keamanan, dan deteksi wajah manusia [7]. Algoritma YOLO juga dikembangkan  untuk  dapat  melakukan  deteksi  secara realtime.  Text-to-Speech (TTS)  adalah  salah  satu teknologi  di  bidang  kecerdasan  buatan  (AI)  yang digunakan  untuk  mengubah  teks  menjadi  suara.  TTS merupakan  salah  satu  bagian  dari Natural  Language Processing (NLP), yaitu cabang AI yang berfokus pada pemahaman dan pengolahan bahasa manusia [4].
Adapun dari penelitian-penelitian sebelumnya,  masih  terdapat  kekurangan  dalam mendukung  aspek  pengenalan  objek  secara real- time dan  interaktif.  Selain  itu,  mungkin  juga terdapat  kendala  dalam  integrasi  antara  teknologi deteksi objek dan penghasilan suara yang memadai untuk  mendukung  pembelajaran  anak-anak.  Ide yang  ditawarkan  dalam  penelitian  ini  adalah mengatasi kekurangan-kekurangan tersebut dengan memanfaatkan  teknologi  terkini  seperti  YOLOv5 dan Text-to-Speech (TTS)  dalam  sebuah  aplikasi pembelajaran  interaktif  untuk  anak  usia  dini.  TTS digunakan  untuk  menghasilkan  keluaran  suara berdasarkan  abjad  atau  kata  yang  terdeteksi  oleh model  YOLO. Melalui  integrasi  antara  algoritma YOLO  dan Text  to  Speech akan  menciptakan sebuah  media  pembelajaran  interaktif  yang  dapat mendeteksi  objek  yang  ingin  dikenali  kemudian menghasilkan  output  suara.  Dengan  demikian, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan solusi  yang  lebih  efektif  dan  menarik  dalam pengenalan abjad dan objek sekitar untuk anak usia dini,  yang  dapat  mengatasi  kelemahan-kelemahan yang ada dalam aplikasi sebelumnya.

## II. METODE
Gambar 1 berikut menampilkan tahapan yang akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini.    Proses training pada  penelitian  ini,  dilakukan  menggunakan  Google Colab  dengan  penerapan  metode  YOLOv5  dan  versi YOLOv5s.  YOLO  merupakan  sebuah  jaringan  yang digunakan  untuk  mendeteksi  objek  pada  gambar  [5]. Sementara  itu,  YOLOv5s  adalah  salah  satu  varian model deteksi objek berbasis deep learning yang lebih
ringan  dan  lebih  cepat  dibandingkan  dengan pendahulunya,  YOLOv4.  Model  YOLOv5s  adalah salah satu varian model YOLOv5 yang termasuk dalam kategori " Small " atau ringan.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Varian  ini  memiliki  ukuran  yang  lebih  kecil dan jumlah parameter yang lebih terbatas dibandingkan dengan  varian  lain  seperti  YOLOv5m  (Medium)  atau YOLOv5x  ( Extra-large ).  Meskipun  lebih  ringan, YOLOv5s  tetap  mengutamakan  kecepatan  dan kemudahan dijalankan pada perangkat dengan sumber daya  terbatas.  Kelebihan  dari  YOLOv5s  adalah kemampuannya untuk melakukan deteksi objek secara real-time pada  berbagai  skenario,  termasuk  pada gambar dan video.

## A. Pengumpulan Dataset
Pada  tahap  awal  pengembangan  sistem,  hal  yang pertama  dilakukan  adalah  mengumpulkan  gambar- gambar  yang  akan  digunakan  sebagai  data  pelatihan ( train )  dan  validasi.  Dataset  tersebut  dikumpulkan melalui  proses scraping (pengumpulan  data  secara otomatis)  dari  kumpulan  gambar  terbuka  di  Google Image,  serta  melakukan  pengunduhan  gambar  secara manual dari internet satu per satu [5]. Dataset yang akan digunakan  dalam  proses  pelatihan  data  terdiri  dari  36 kelas  objek,  di  mana  setiap  kelas  memiliki  sekitar  50 hingga  80  gambar.  Dengan  demikian,  total  gambar yang  digunakan  dari  36  objek  adalah  sekitar  2511 gambar dalam format PNG.

## B. Labelling Dataset
Setelah  semua  gambar  yang  dibutuhkan terkumpul  dan  sudah  dalam  format  yang  sama, selanjutnya  adalah  melakukan  proses pre  processing pada  gambar  dengan  cara  memberi  label  pada  setiap objek dalam gambar menggunakan LabelImg . LabelImg adalah  sebuah  perangkat  lunak  sumber terbuka ( open-source ) yang digunakan untuk melakukan  anotasi  atau  pelabelan  objek  pada  gambar [8]. Tujuan dari memberikan label pada gambar adalah untuk mengidentifikasi fitur khas yang mewakili setiap objek  yang  ada  pada  gambar  [8].  Fitur  khas  ini  akan digunakan  sebagai  bagian  dalam  pembelajaran ( learning )  saat  melatih  model,  serta  akan  digunakan dalam tahap pengujian.
Atika Rahmi Putri,dkk: Penerapan Metode Yolov5  dan Text-To-Speech untuk Aplikasi Pengenalan Abjad dan Objek Sekitar Pada Anak Usia Dini
Sebelum  menggunakan  aplikasi LabelImg , langkah  pertama  adalah  melakukan  pembaruan  pada file  classes.txt  yang  terdapat  di  dalam  folder  dataset. File  tersebut  perlu  diedit  sesuai  dengan  kelas  objek yang  akan  dideteksi,  seperti  pada  Gambar  2  dibawah. Dengan  mengedit  file  classes.txt,  penulis  dapat menentukan daftar kelas objek yang akan diidentifikasi dan diberi label dalam proses deteksi.
Gambar  yang  telah terkumpul tersebut diberi label satu per satu seperti pada Gambar 3.
Gambar 2. Kelas Objek
File anotasi hasil labeling disimpan di  folder yang  sama  dengan  folder  gambar  yang  telah dikumpulkan  sebelumnya  seperti  pada  Gambar  4 berikut.
Gambar 4.  Folder Hasil labelling
Proses labelling gambar  menghasilkan  file teks (txt) yang merepresentasikan koordinat objek atau bounding box , serta nama atau ID kelas objek tersebut (nilai skala antara 0 hingga 1) [8]. Setiap gambar dapat memiliki  satu  atau  lebih  objek, sehingga  perlu menggambar  lebih  dari  satu  kotak  pembatas  pada gambar tersebut. Hal ini menyebabkan ada file anotasi yang  memiliki  satu  baris  atau  lebih  dari  satu  baris, tergantung  jumlah  objek  yang  terdapat  pada  gambar tersebut. Seperti pada Gambar 5 dan 6 berikut.
Gambar 5. File Anotasi 1 Objek

## Gambar 6. File Anotasi Multiple Objek
Setiap baris ada 5 kolom, Kolom pertama berisi informasi  mengenai  kelas  objek.  Kolom  kedua mewakili  koordinat  sumbu  x  dari  sudut  kiri  atas bounding  box (kotak  pembatas).  Kolom  ketiga mewakili  koordinat  sumbu  y  dari  sudut  kiri  atas bounding box . Kolom keempat mewakili lebar ( width ) bounding box . Kolom kelima mewakili tinggi ( height ) bounding box [8]

## C. Split Data Training dan Validation
Populasi dalam penelitian ini adalah abjad dan objek umum yang ada disekitar anak usia dini. Dataset yang akan digunakan terdiri dari 26 karakter abjad A- Z,  buah-buahan  sebanyak  5,  hewan  2,  dan  alat  tulis sebanyak 3. Jumlah dataset dalam penelitian ini dibagi
Atika Rahmi Putri,dkk: Penerapan Metode Yolov5  dan Text-To-Speech untuk Aplikasi Pengenalan Abjad dan Objek Sekitar Pada Anak Usia Dini
menjadi  data training sebanyak  75%  dan  data validation sebanyak  25%.  Semua  gambar  dan  file anotasi  yang  telah  terkumpul  di split menggunakan roboflow dengan hasil pada gambar 7 sebagai berikut :
Gambar 7. Hasil Split Data

## D. Pelatihan Model YOLO
Langkah  awal  dalam  memulai  proses pelatihan  adalah  dengan  membuat  file  Google  Colab dan  mengatur runtime untuk  menggunakan  GPU. Mengaktifkan GPU ini dilakukan agar notebook Colab dapat  menjalankan  sistem  YOLO  dengan  kecepatan deteksi  100  kali  lebih  cepat  daripada  menggunakan CPU  [9].  Proses training yang  dilakukan  pada penelitian  ini  yaitu  menggunakan  100 epoch .  Adapun tujuan  dari  proses training data  ini  adalah  untuk mengoptimalkan  bobot  ( weight) dari  model  deteksi YOLO  sehingga  model  tersebut  dapat  dengan  akurat dan efisien dalam mendeteksi objek tertentu [9].
Setelah proses training selesai, dapat dilakukan  evaluasi  dengan  mencoba  mendeteksi gambar  yang  tidak  dimasukkan  kedalam  dataset,  agar mengetahui  seberapa  baik  model  YOLO  dapat melakukan  deteksi.  Evaluasi  model  pada  YOLO melibatkan penggunaan beberapa metrik, seperti Mean Average  Precision (mAP)  untuk  mengukur  akurasi deteksi, Confusion  Matri x  untuk  menghitung presisi, recall ,  dan  akurasi,  IoU  ( Intersection  over  Union ) untuk  mengevaluasi  tumpang  tindih  antara  kotak pembatas prediksi dan objek sebenarnya, serta F1 Score untuk menilai keseimbangan antara presisi dan recall . Metrik-metrik  ini  memberikan  wawasan  penting tentang  kinerja  keseluruhan  model  dalam  mendeteksi objek,  membantu  dalam  membandingkan  model,  dan memungkinkan  penyesuaian  dan  perbaikan  untuk mencapai performa yang lebih baik [10].
Jika  akurasi  yang  didapatkan  sudah  sesuai dengan  yang  diharapkan  dalam  proses  penelitian, model  YOLO  dapat  disimpan  dalam  bentuk weight (.pt). File weight adalah berat dari model YOLO yang telah  dilakukan  proses training /pelatihan.  File weight ini berisi informasi tentang   bobot dan bias yang telah dioptimalkan selama pelatihan. File weight ini nantinya dapat  digunakan  untuk  memuat  model  YOLO  dan digunakan  untuk  mendeteksi  objek  pada  gambar  atau video  baru.  Dengan  menggunakan  file weight yang
sesuai,  maka  YOLO  dapat  diimplementasikan  dalam berbagai  bahasa  pemrograman  atau  menggunakan framework seperti  PyTorch  atau  TensorFlow.  File weight inilah yang memungkinkan model YOLO untuk digunakan tanpa harus melalui proses pelatihan ulang, sehingga lebih efisien dan praktis dalam penggunaannya. Dalam penelitian ini, file weight akan digunakan untuk mendeteksi objek secara realtime.
Gambar  8  menunjukkan Confusion  matrix yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model pada  dataset  uji.  Ini  menyediakan  informasi  tentang sejauh  mana  hasil  deteksi  model  cocok  dengan  hasil deteksi yang sebenarnya. Confusion matrix memberikan  wawasan  yang  penting  tentang  kualitas prediksi  model  dan  membantu  dalam  memahami kinerja keseluruhan model pada tugas klasifikasi [11].
Gambar 8. Confusion Matrix
E. Integrasi Text-to-Speech
Output  suara  pada  penelitian  ini  dilakukan menggunakan library pyttsx3. Setelah itu menginisialisasi konfigurasi sintesis suara seperti yang terlihat pada Gambar 9.

## Gambar  9. Integrasi TTS
Output suara yang digunakan pada penelitian ini  adalah  Bahasa  Indonesia.  Ketika  objek  terdeteksi oleh  sistem,  maka  label  yang  terdeteksi  langsung dikonversi menjadi suara.
Atika Rahmi Putri,dkk: Penerapan Metode Yolov5  dan Text-To-Speech untuk Aplikasi Pengenalan Abjad dan Objek Sekitar Pada Anak Usia Dini

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini akan memaparkan analisis mengenai data kurva hasil pelatihan dan hasil pengujian real-time dari model YOLOv5.
A. Analisis Hasil Penelitian
Setelah melalui proses training YOLO dengan menggunakan  2511  gambar  berbeda  yang  termasuk dalam 36 kelas, selama 100 epoch dengan ukuran batch 24, hasil yang didapatkan sangat baik. Model yang telah dilatih  mampu  mengenali  objek-objek  dalam  gambar dengan  tingkat  presisi  dan recall yang  tinggi.  Hasil evaluasi juga menunjukkan F1 score yang cukup baik, yang berarti bahwa model ini dapat menjalankan tugas deteksi objek dengan akurat.
Pada Gambar 11 menunjukkan hasil Precision-Recall Curve, yaitu grafik yang menunjukkan  hubungan  antara precision dan recall pada  berbagai threshold  confidence yang  digunakan untuk  deteksi  objek.  Dari  hasil  yang  didapatkan,  "All classes  0.85  mAP@0.5",  yang  artinya  model  deteksi objek dengan tingkat akurasi sebesar 0.854 pada semua kelas  objek  dalam  dataset,  dengan  menggunakan  IoU threshold sebesar 0.5 untuk mengukur akurasi deteksi. Semakin  tinggi  skor  mAP,  semakin  baik  performa deteksi objek model tersebut[6].

## Gambar 10. Precision-Recall Curve
Selanjutnya  pada  Gambar  12  menunjukkan Recall Confidence Curve, yaitu grafik yang menunjukkan  hubungan  antara recall dan  tingkat kepercayaan ( confidence ) pada deteksi objek. Dari hasil training yang  didapatkan, Recall  Confidence  Curv e menunjukkan  nilai  0.96  pada  tingkat  kepercayaan ( confidence )  0.00,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa tingkat recall yang tinggi (sebesar 0.96) dapat dicapai dengan  menggunakan threshold  confidence yang sangat rendah (sebesar 0.00).
Gambar 11. Recall-Confidence Curve
Gambar 13 menunjukkan Precision Confidence  Curve ,  yaitu  grafik  yang  menunjukkan hubungan  antara precision dan  tingkat  kepercayaan ( confidenc e)  pada  deteksi  objek.  Dari  hasil training, Precision  Confidence  Curve menunjukkan  nilai  1.00 pada  tingkat  kepercayaan  ( confidence )  0.983  untuk semua  kelas,  artinya  model  deteksi  objek  memiliki tingkat  presisi  yang  sempurna  pada threshold confidence 0.983  untuk  semua  kelas  objek.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  model  memiliki  tingkat  akurasi yang sangat tinggi dalam mengenali dan mengklasifikasikan objek.
Gambar 12. Precision-Confidence Curve
Pada Gambar 14 menunjukkan F1 Confidence Curve , yaitu grafik yang menunjukkan hubungan antara skor  F1  dan  tingkat  kepercayaan  ( confidence )  pada deteksi objek. Dari hasil training , F1 Confidence Curve menunjukkan  nilai  0.79  pada  tingkat  kepercayaan ( confidence )  0.270  untuk  semua  kelas,  artinya  model deteksi objek memiliki skor F1 yang sebesar 0.79 pada threshold  confidence 0.270  untuk  semua  kelas  objek. Nilai  F1  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model memiliki keseimbangan yang baik antara deteksi yang akurat  (presisi)  dan  pengenalan  objek  yang  benar (recall) pada threshold confidence 0.270.
Atika Rahmi Putri,dkk: Penerapan Metode Yolov5  dan Text-To-Speech untuk Aplikasi Pengenalan Abjad dan Objek Sekitar Pada Anak Usia Dini

## Gambar 13.  F1 Confidence Curve
Dari  penjabaran  diatas,  dapat  disimpulkan hasil evaluasi metrik dari pelatihan YOLO pada Tabel 1 sebagai berikut
Tabel 1. Hasil Evaluasi Metrik
Class mAP  Precision Recall F1 All Class 0,854 1,00 0,96 0,79
Gambar 15 dibawah menunjukkan confusion matrix yang didapatkan dari proses pelatihan data.
Gambar 14. Confusion Matrix
Dalam  mengevaluasi  peforma  algoritma YOLO,  dapat  menggunakan  acuan Confusion  Matrix . Confusion  Matrix merepresentasikan  prediksi  dan kondisi  sebenarnya(aktual)  dari  data  yang  dihasilkan oleh algoritma.
Untuk menghitung nilai accuracy , digunakan persamaan berikut :
Accuracy =
Accuracy  = = = 0,854 x 100%
Accuracy = 85 %
Jadi  pada  penelitian  ini,  didapatkan    nilai accuracy yang  cukup  baik  dalam  mendeteksi  abjad  dan  objek sekitar, yaitu 85%.
B.. Hasil Pengujian Realtime
Pendeteksian  abjad  dan  objek  sekitar  secara real-time berjalan dengan lancar dan cukup akurat serta cepat  dalam  mendeteksi  objek  yang  terlihat  oleh kamera. Berikut pada Gambar 16 beberapa hasil deteksi secara real-time :
Gambar 15. Hasil Pengujian Real-time
Dalam implementasi deteksi  secara real-time ini, objek akan diidentifikasi melalui bounding box dan dilengkapi dengan label objek beserta tingkat akurasi. Selain itu, setelah objek terdeteksi, sistem secara instan akan mengubah teks label menjadi suara, memungkinkan sistem untuk secara langsung menyebutkan  nama  objek  yang  terdeteksi.  Adapun
Atika Rahmi Putri,dkk: Penerapan Metode Yolov5  dan Text-To-Speech untuk Aplikasi Pengenalan Abjad dan Objek Sekitar Pada Anak Usia Dini
hasil yang didapatkan melalui deteksi secara real-time ini  berkisar  antara  64-92%.  Pendeteksian  yang dilakukan secara real-time ini cukup cepat dan akurat dalam mendeteksi objek. Dengan demikian, pengguna akan  mendapatkan  pengalaman  interaktif  ketika berinteraksi dengan sistem deteksi ini.
C.. Hasil Pengujian di Aplikasi
Aplikasi pendeteksi abjad dan objek ini  memiliki ini  terdapat  beberapa button yang  digunakan  untuk menjalankan aplikasi, berikut penjelasannya :
1. Button  “Choose  File” digunakan  untuk menginputkan  gambar  dari  penyimpanan. Gambar  4.6  berikut  merupakan  tampilan ketika  sudah  menginputkan  gambar  yang ingin dideteksi
Gambar 16. Button choose file
2. Button “ Upload ”
digunakan untuk mengupload  gambar  yang  telah  diinputkan sebelumnya.  Ketika  tombol upload di  klik, maka  gambar  yang  diinputkan  sebelumnya alan terdeteksi seperti Gambar 4.7 berikut
Gambar 17.  button  upload
3. Button  “Start  Camera”  digunakan  untuk mengakses kamera sehingga pendeteksian dapat dilakukan secara real-time .  Berikut pada Gambar 4.8 tampilan aplikasi ketika button “start camera” di klik
Gambar 18. button  start  camera
Ketika  pendeteksian  secara real-time ini berjalan, aplikasi akan mengenali objek-objek kemudian  memberikan bounding  box untuk  setiap objek yang terdeteksi. Label  objek yang terdeteksi ini akan  langsung  terkonversi  menjadi  suara  secara otomatis,  sehingga  setiap  label  yang  terdeteksi  akn diikuti  oleh  suara  yang  menyebutkan  label  objek tersebut.
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  analisis terhadap hasil utama yang diperoleh guna mengevaluasi  kinerja  model  yang  dikembangkan. Perbandingan tersebut dilakukan dengan membandingkan metrik utama, seperti akurasi, presisi, recall,  dan  F1-score.  Hasil  analisis  mdapat  dilihat melalui  Tabel  2  dibawah.  Perbandingan  ini  dilakukan dengan  mengacu  pada  penelitian  terdahulu  yang dipublikasikan oleh D. I. Mulyana, M. F. Lazuardi, and M.  B.  Yel,  dengan  judul  penelitian  “Isyarat  Dalam Pengenalan Huruf Hijaiyah Dengan Metode YOLOV5.
Tabel  2. Perbandingan  Evaluasi Metrik
Penelitian Real-time detection Precision  Recall  F1 Penelitian ini 0,92 1,00 0,96 0,79 Pengenalan huruf  hijaiyah, YOLOv5 0.95 1.00 0,95 0,90
Dengan demikian, meskipun penelitian sebelumnya  memiliki  nilai  akurasi  yang  sedikit  lebih tinggi  dan F1-score yang  lebih  baik,  penelitian  ini menunjukkan recall yang lebih baik. Ini menunjukkan bahwa  ada trade-off antara  presisi  dan recall antara kedua  penelitian,  karena  perbedaan  jumlah  kelas  dan dataset yang digunakan.
Atika Rahmi Putri,dkk: Penerapan Metode Yolov5  dan Text-To-Speech untuk Aplikasi Pengenalan Abjad dan Objek Sekitar Pada Anak Usia Dini

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji coba pada penelitian ini, dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  YOLOv5  menunjukkan kinerja  yang  sangat  baik  dalam  mendeteksi  abjad  dan objek di sekitar. Tingkat akurasi yang berhasil dicapai oleh  algoritma  YOLO  pada  percobaan  dengan  100 epoch  mencapai  85%,  sementara  dalam  pendeteksian secara real-time,  accuracy berkisar  antara  64-92%. Sistem text-to-speech yang  digunakan  juga  terbukti akurat  dan  responsif  dalam  mengkonversi  label  objek menjadi suara. Dengan kombinasi kemampuan deteksi dan  konversi  suara  yang  efisien,  sistem  ini  memiliki potensi besar sebagai alat pembelajaran interaktif yang menarik  dan  efektif.  Meskipun  demikian,  perlu diperhatikan bahwa hasil dan potensi aplikasi ini dapat ditingkatkan melalui pembaruan model atau penyesuaian parameter.

## REFERENSI
[1] Intan Ika Puspita Sari, “Persepsi Guru Terhadap Sosial Emosi Anak Usia Dini Dan Faktor Yang Memengaruhi”, 2020.
[2] D. I. Mulyana, M. F. Lazuardi, and M. B. Yel, “Deteksi Bahasa Isyarat  Dalam  Pengenalan  Huruf  Hijaiyah  Dengan  Metode YOLOV5,” Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Komputasi  (ELKOM) , vol. 4, no. 2, pp. 145–151, Aug. 2022, doi: 10.32528/elkom.v4i2.8145.
[3] I. Yuni Wulandari, N. Indroasyoko, R. Mudia Alti, Y. N. Asri, and R. Hidayat, “Pengenalan Sistem Deteksi Objek untuk Anak Usia Dini Menggunakan Pemrograman Python,” remik , vol. 6, no. 4, pp. 664–673, Oct. 2022, doi: 10.33395/remik.v6i4.11772.
[4] S.  Kahfi,  “Perancangan  Aplikasi  Text  To  Speech  Dalam Pengucapan Kata Bahasa Jepang Berbasis Android.”
[5] O.  E.  Karlina  and  D.  Indarti,  “Pengenalan  Objek  Makanan Cepat Saji Pada Video Dan Real Time Webcam Menggunakan Metode  You  Look  Only  Once  (YOLO),” Jurnal  Ilmiah Informatika Komputer , vol. 24, no. 3, pp. 199–208, 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i3.2362.
[6] A.  Wibowo,  L.  Lusiana,  and  T.  K.  Dewi,  “Implementasi Algoritma  Deep  Learning  You  Only  Look  Once  (YOLOv5) Untuk  Deteksi  Buah  Segar  Dan  Busuk,” Paspalum:  Jurnal Ilmiah  Pertanian ,  vol.  11,  no.  1,  p.  123,  Mar.  2023,  doi: 10.35138/paspalum.v11i1.489.
[7] D.  I.  Mulyana and M.  A.  Rofik,  “Implementasi  Deteksi  Real Time Klasifikasi Jenis Kendaraan Di Indonesia Menggunakan Metode YOLOV5.”
[8] L.  Rahma,  H.  Syaputra,  A.  H.  Mirza,  and  S.  D.  Purnamasari, “Objek  Deteksi  Makanan  Khas  Palembang  Menggunakan Algoritma YOLO (You Only Look Once),” 2021.
[9] Khairunnas,  Eko  Mulyanto  Yuniarno  daAhmad  Zaini, “Pembuatan  Modul  Deteksi  Objek  Manusia  Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot ”, 2021.
[10] Hasbi  Dawami  ,  Ema  Rachmawati  ,  Mahmud  Dwi  Sulistiyo “Deteksi  Penggunaan Masker  Wajah  Menggunakan  Yolov5”, 2023.
[11] F. Rofii, G. Priyandoko, M. I. Fanani, and A. Suraji, “Vehicle Counting  Accuracy  Improvement  By  Identity  Sequences Detection Based on Yolov4 Deep Neural Networks,” TEKNIK , vol. 42, no. 2, pp. 169–177, Aug. 2021, doi:
10.14710/teknik.v42i2.37019.