## Pendeteksian Objek Hasil Pengepresan Kaleng dan Botol dengan Metode You Only Look Once (YOLO) yang Diaplikasikan pada Mesin Sortir Pembelajaran PBL
Diono 1 , M. Jaka Wimbang Wicaksono 1 , Adlian Jefiza 1 and Dimas Rama Prayudha 1 1 Jurusan Teknik Elektro, Program Studi Teknik Mekatronika Jl. Ahmad Yani, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: diono@polibatam.ac.id , jakawimbang@polibatam.ac.id , adlianjefiza@polibatam.ac.id , dimasrama70@gmail.com

## Abstrak
Image  Processing (pengolahan  citra)  adalah  sebuah  teknik  mengolah  gambar  dengan  input  suatu  gambar  dan menghasilkan  suatu  gambar  juga.  Salah  satu  fungsi  dari Image  Processing yang  ingin  penulis  terapkan  adalah pendeteksian adanya sebuah objek dari suatu gambar diam maupun gambar bergerak. Dalam penerapan tersebut, objek yang akan diidentifikasi oleh penulis akan diaplikasikan pada mesin sortir PBL yang berupa kaleng dan botol. Pada  perancangan  sistem  ini  digunakan  metode You  Only  Look  Once (YOLO) serta  beberapa library. YOLO merupakan  algoritma  untuk  mendeteksi  suatu  objek  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  dari  sebuah  citra yang  mana  jaringan  ini  membagi  citra  menjadi  beberapa  wilayah  dan  memprediksi  setiap  kotak  pembatas  dan probabilitas untuk setiap wilayah dari citra tersebut.  Penulis juga menggunakan webcam untuk mendeteksi objek tersebut  dan Motor  Servo sebagai  penyortir  pada  Mesin  Sortir  PBL.  Hasil  dari  penelitian  tugas  akhir  ini  adalah sistem yang dapat mendeteksi objek kaleng dan botol dengan baik dan menghasilkan keakuratan yang tepat serta mampu menggerakkan penyortir berdasarkan data output dari hasil pendeteksian tersebut.
Kata kunci: Image Processing, You Only Look Once, Mesin Sortir PBL , Webcam, Motor Servo .

## Abstract
Image Processing is a technique of processing images with the input of an image and producing an image as well. One of the functions of Image Processing that the author wants to apply is the detection of an object from a still image or a moving image. In this application, the object to be identified by the author will be applied to the PBL sorting machine in the form of cans and bottles. In designing this system, the You Only Look Once (YOLO) method is used and several libraries. YOLO is an algorithm for detecting an object using an artificial neural network (ANN) from  an  image  where  this  network  divides  the  image  into  several  regions  and  predicts  each  bounding  box  and probability for each region of the image. The author also uses a webcam to detect the object and a Servo Motor as a sorter on the PBL Sorting Machine. The result of this final project is that the system can detect objects cans and bottles  properly  and  produce precise  accuracy  and  is  able to  move  the  sorter  based  on  the  output data  from  the detection results.
Keywords: Image Processing, You Only Look Once, PBL Sorting Machine, Webcam, Servo Motor .
e -ISSN: 2548-9828

## 1. Pendahuluan
Tentunya  di  era  yang  semakin  modern  ini, kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  semakin pesat,  khususnya  pada  teknik image  processing (pengolahan  citra)  yang  banyak  digunakan  saat  ini dalam  aplikasi  yang  memudahkan  banyak  aktivitas manusia  saat  ini  dan  mengaplikasikannya  dalam berbagai  bidang. Image  processing (pengolahan  citra) adalah  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengolah gambar  dengan  masukan (input) berupa  citra (image) dan  hasilnya (output) juga  berupa  citra (image) . Manfaat  penggunaan  pengolahan  citra  diantaranya adalah  untuk  meningkatkan  kualitas  pada  gambar, deteksi  keberadaan  objek,  identifikasi  adanya  cacat pada  gambar,    dan  lain  sebagainya.  Dari  beberapa manfaat  teknologi  tersebut,  maka  diharapkan  adanya suatu aplikasi yang dapat mendeteksi atau menangkap adanya jenis objek dari sebuah webcam .
Dengan  adanya  pendeteksian  objek  maka  dapat mempermudah proses mengidentifikasi jenis objek dari suatu  gambar  sesuai  dengan  yang  diinginkan  dengan cara  yang  modern  yaitu  bisa  dengan  menggunakan kamera pada laptop atau webcam . Pada proyek akhir ini output dari hasil pendeteksian yang berupa kaleng atau botol akan dijadikan data untuk menggerakan penyortir pada  mesin  sortir.  Metode  yang  digunakan  yaitu penggunaan  metode You  Only  Look  Once (YOLO) sebagai pendeteksian objek dan software arduino dalam menggerakkan  motor  servo  sebagai  penyortir  pada mesin  sortir  serta  beberapa library dan  beberapa komponen  pendukung  lainnya.  Alasan  menggunakan metode You  Only  Look  Once (YOLO)  karena pengimplementasiannya  cepat  diterapkan  dan  akurasi yang dihasilkan sangat baik untuk rasio yang diperlukan selama perhitungan.
Sampai  saat  ini  sudah  banyak  penelitian  yang mengarah  pada  permasalahan  ini,  khususnya  dalam penggunaan image processing (pengolahan citra) yang diterapkan untuk mengidentifikasi objek yang dilakukan  oleh  H.  Mulyawan,  M.  Z.  H.  Samsono  dan Setiawardhana dari ITS Surabaya pada tahun 2012 [1]. Lalu terdapat juga penelitian terkait penerapan metode You  Only  Look  Once (YOLO)  untuk  mendeteksi  plat nomor  kendaraan  otomatis  yang  dilakukan  oleh  A. Aprilino  dan  Imam  H.  Al  Husni  dari  Universitas Stikubank Semarang pada tahun 2022  [2]. Dari uraian tersebut  maka  penulis  berharap  dapat  menyelesaikan pembuatan suatu sistem dengan metode You Only Look Once (YOLO)  yang  dapat  mengidentifikasi  atau mendeteksi adanya jenis objek yang mana hasil deteksi tersebut  sebagai  data  untuk  menggerakkan  penyortir pada  mesin  sortir  pembelajaran  PBL  menggunakan webcam .  Dimana  jenis  objek  yang  akan  diidentifikasi akan berfokus pada objek yang berupa kaleng dan botol dari  hasil  pengepresan  yang  diaplikasikan  pada  mesin sortir saat perekaman tersebut.

## 2. Landasan Teori
2.1 Image Processing Image  Processing (pengolahan  citra)  adalah suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengolah gambar dengan masukan (input) berupa citra (image) dan hasilnya (output) juga berupa citra (image). Citra yang dimaksud berupa gambar diam (foto) maupun gambar  yang  bergerak  (video).  Contoh  citra misalnya foto udara, adanya objek atau benda dalam suatu gambar , face detection , hasil tomografi organ tubuh
dan lain
sebagainya[1].
Sebenarnya  citra  merupakan  angka,  sehingga dapat  diproses  secara  digital.  Proses  citra  menjadi citra  digital  dinamakan  dengan  digitasi.  Digitasi merupakan proses dari mengubah suatu teks, gambar ataupun  suara  dari  suatu  objek  yang  dapat dilihat/dibaca  oleh  data  elektronik  dan  kemudian disimpan  serta  dapat  digunakan  untuk  proses lainnya. Dalam konteks yang luas, pengolahan citra digital lebih tertuju pada proses data dengan bidang dua  dimensi.  Penggunaan  pengolahan  citra  sendiri bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  dari  suatu citra  hingga  bisa  diinterpretasi  dengan  mudah  oleh manusia atau sebuah mesin (komputer). Manfaat  pengolahan  citra  pada  awalnya  hanya untuk memperbaiki kualitas dari suatu citra, namun dengan  semakin  berkembangnya  ilmu  pengetahuan terkait dengan dunia komputasi ilmu-ilmu komputer dan  semakin  meningkatnya  kecepatan  proses  serta semakin  besar  juga  kapasitas  dari  suatu  komputer maka memungkinkan manusia dalam mencari suatu informasi  dari  suatu  citra.  Salah  satu  dari  manfaat pengolahan  citra  pada  saat  ini  yaitu  sebagai pengindentifikasian  benda  dengan object  detection menggunakan  kamera,  tentunya  hal  ini  dapat mempermudah pekerjaan manusia dan mempermudah  proses  identifikasi  dari  suatu  objek sesuai  dengan  keinginan  manusia  tersebut.  Apalagi dengan cara yang lebih modern ini proses identifikasi hanya  perlu  menggunakan  komputer  yang  sudah dilengkapi dengan kamera/ webcam dan menggunakan beberapa software saja.

## 2.1.1 Object Detection
Salah  satu  fungsi  dari Image  Processing iantaranya adalah object detection atau pendeteksian adanya  sebuah  objek  dari  suatu  gambar.  Ketika manusia melirik sebuah gambar, otak manusia dapat langsung mengenali seperti apa objek dalam gambar tersebut,  jenis  dari  objek  itu,  posisi  objeknya,  dan kondisi interaksi yang terjadi. Sistem visual manusia bekerja  dengan  sangat  cepat  dan  akurat  yang memungkinkan untuk melakukan tugas-tugas secara kompleks.  Algoritma deteksi  objek  yang cepat dan akurat akan memungkinkan sebuah komputer dapat melakukan sesuatu yang mirip dengan sistem visual manusia  dan  berpotensi  menyelesaikan  tugas  yang kompleks juga [3].
Secara  umum object  detection (pendeteksian
objek)  dalam Image  Processing (pengolahan  citra digital) adalah sebuah proses yang digunakan untuk mengenali  adanya  sebuah  objek  dan  mengetahui keberadaan  objek  tersebut  dalam  sebuah  citra digital.  Proses  deteksi  dapat  dilakukan  dengan berbagai cara dengan penggunaan beberapa metode yang  mana  umumnya  metode  tersebut  membaca fitur-fitur  objek  pada  citra  input.  Fitur-fitur  objek dalam input gambar akan dibandingkan dengan fitur model  yang  digunakan  atau  template.  Hasil perbandingan ini dapat digunakan untuk menentukan apakah objek tersebut terdeteksi sesuai dengan template yang diinginkan. Object detection (pendeteksian  objek)  perlu  melatih  dan  menguji kumpulan  data-data  tertentu  terhadap bounding boxes (kotak  pembatas) dan  akan  menghasilkan penamaan/label  jenis  dari  setiap  objek  yang digunakan ketika proses pendeteksian.
2.2 Pemrograman Bahasa C++ Pemrograman  bahasa  C++  adalah  bahasa pemrograman  komputer  yang  diciptakan  Bjarne Stroustrup  yang  dikembangkan  dari  bahasa pemrograman  C  pada  awal  1980-an.  Pertama  kali C++  muncul  sebagai  C  yang  dipercanggih  dengan fasilitas  kelas.  Untuk  mendukung  fitur  pada  C++ dibuatkan  efisiensi  dan  sistem  support  untuk pemrograman  tingkat  rendah  ( low  level  coding ). Bahasa  ini  kini  telah  dikembangkan  lagi  menjadi multi  purpose  programming  language  yang  bisa dipakai untuk membuat berbagai aplikasi, terutama aplikasi  desktop.  Selain  itu,  C++  juga  banyak digunakan  pada  industri  pengembangan  perangkat lunak  komersial.  Adapun  perangkat  lunak  yang telah  ditulis  menggunakan  pemrograman  bahasa C++  adalah  MacOS,  Microsoft  Windows  8, Microsoft  Office,  Adobe  Creative  Suite  dan  lain sebagainya[4].
2.3 Socket Socket adalah suatu kelas yang disediakan oleh beberapa  pemrograman  yang  digunakan  oleh aplikasi untuk saling berhubungan sebagai pertukaran  data  dan  informasi  jaringan.  Socket terdiri dari beberapa elemen utama seperti protokol, local  IP,  local  port,  remote  IP  dan  remote  port. Socket  memiliki  dua  tipe  yaitu stream  socket dan datagram  socket ,  yang  mana  pada  penelitian  ini digunakan stream socket. Stream socket menggunakan protokol yang dinamakan
Transmission  Control  Protocol (TCP).  Pada  TCP digunakan  konsep connection-oriented ,  maknanya koneksi  antar  perangkat  atau  node  dibangun  dan dijaga  keterhubungannya  sampai  komunikasi  yang dilakukan oleh node selesai.
Maka  data/informasi  yang  dikirimkan  akan bergaransi  dan  terdeteksi  jika  terjadi  gangguan. Komunikasi  menggunakan  program  socket  TCP masing-masing  program  harus  membuat  socket yang saling berhubungan satu sama lain. Yang mana terdapat  satu  socket  menjadi  pendengar  dan  satu
socket  akan  mengirim  permintaan  sambungan  ke socket  pendengar  tadi.  Begitu  komunikasi  terjadi maka program akan bisa membuat input dan output untuk  koneksi  ini,  komunikasi  akan  terjadi  terus hingga salah satu program menutup koneksi[5].
2.4 You Only Look Once (YOLO) You  Only  Look  Once (YOLO)  adalah  sebuah algoritma  deep  learning  yang  digunakan  untuk mendeteksi  sebuah  objek  dari  suatu  citra  atau gambar. Kebanyakan sistem pendeteksian menggunakan pengklasifikasian atau lozalizer untuk melakukan  deteksi  dengan  menerapkan  model  ke gambar  di  beberapa  lokasi  dan  skala  memberi  nilai pada  gambar  sebagai  bahan  untuk  pendeteksian. Pada YOLO arsitekturnya mirip dengan Convolutional Neural Network (CNN) tetapi YOLO hanya  menggunakan  lapisan  konvolusi  dan  lapisan pooling  sehingga  pendekatannya  berbeda  dengan algoritma  sebelumnya  karena  memiliki  kelebihan yang  cepat  dan  akurat  daripada  CNN  dalam pendeteksian  objek  dengan  menerapkan  sebuah jaringan syaraf tunggal (JST) pada keseluruhan citra tersebut.  Jaringan  Saraf  Tunggal  (JST)  sendiri membuat citra terbagi menjadi beberapa wilayah dan memprediksi setiap probabilitas untuk setiap wilayah dan kotak pembatas, yang mana kotak pembatas ini kemudian  dibandingkan  dengan  setiap  probabilitas yang  diprediksi    untuk  mengklasifikasikannya sebagai  objek  atau  bukan[6].  Adapun  sistem pendeteksian YOLO dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Sistem Pendeteksian You Only Look Once (YOLO)
Pendeteksian  merupakan  hal  yang  kompleks dibandingkan  dengan  pengklasifikasian,  klasifikasi dapat  mengenali  objek  tetapi  tidak  dapat  memberi tahu  dimana  letak  objek  tersebut.  Pada  sistem pendeteksian  YOLO  membagi  citra  input  ke  dalam suatu grid sel  berukuran  SxS,  yang  ukurannya tergantung  pada  input size yang  digunakan  pada suatu arsitektur. Setiap sel akan memprediksi objek dengan  kotak  pembatas beserta confidence yang merupakan nilai probabilitas keberadaan suatu objek pada  kotak  pembatas tersebut.  Setelah  kotak pembatas  dipetakan  berdasarkan  nilai confidence yang dihasilkan, YOLO akan memprediksi kelas dari objek  yang  terdapat  pada  kotak  pembatas  tersebut serta  kemungkinannya  hingga  terbentuklah  peta kelas  probabilitas.  Jadi  sederhananya  gambar/citra adalah input, lalu terdapat kotak pembatas dan peta kelas probabilitas
pada
output.
Terdapat  juga Intersection  Over  Union (IOU) yang  akan  menentukan  kesesuaian  luas  dari  kotak
pembatas  yang  diprediksi  dengan  objek  yang sesungguhnya pada citra. Dari seluruh hasil prediksi dari  kotak  pembatas  yang  dihasilkan,  hanya  yang melampaui threshold (nilai  batas)  yang  akan digunakan  dan  terdapat Non-max  Suppression (NMS)  yang  berfungsi  untuk  menghilangkan duplikasi yang ada pada kotak pembatas serta untuk mengevaluasi kotak pembatas yang terprediksi pada citra digunakan fungsi Loss Function . Dengan kata lain  daerah  kotak  pembatas  yang  diberi  nilai  yang paling tinggi akan dijadikan sebagai pemisah objek satu dengan yang lain dan  dianggap sebagai sebuah objek yang terdeteksi[2]. Berikut ilustrasi algoritma You  Only  Look  Once (YOLO)  dapat  dilihat  pada gambar 2.

## Gambar 2. Ilustrasi algoritma You Only Look Once (YOLO)
Dalam menggunakan algoritma YOLO terdapat beberapa  kelebihan  dibandingkan  dengan  sistem yang  berorientasi  pada classifier ,  terlihat  dari seluruh  citra  pada  saat  dilakukan  test  dengan prediksi data yang dihasilkan dapat diinformasikan secara global pada citra. Untuk pendeteksian objek pada komputer disarankan menggunakan GPU pada saat komputasi sehingga proses menjadi lebih cepat dan  waktu  yang  dihasilkan  sangat  jauh  berbeda, bahkan bisa hingga berkali-kali lebih cepat daripada tanpa  menggunakan  GPU.  Metode You  Only  Look Once (YOLO)  mempunyai  beberapa  rumus  pada saat pendeteksian yaitu sebagai berikut:
Rumus nilai confidence:
C ( 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 ) = Pr( 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 ) × 𝐼𝑂𝑈𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑇𝑟𝑢𝑡 ℎ        (2.1)
Keterangan: Pr( 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 )  adalah  probabilitas  yang  muncul  dalam suatu region.
𝐼𝑂𝑈𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑇𝑟𝑢𝑡 ℎ adalah rasio tumpang tindih antara luas  area  dalam  kotak  prediksi  dan  area  dalam ground truth.
Rumus nilai final prediction:
FPred( 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 ) = Pr( 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 ) × Pr( 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 ) × 𝐼𝑂𝑈𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑇𝑟𝑢𝑡 ℎ x C(class) (2.2)
Keterangan: Nilai final  prediction dihasilkan  dengan  cara mengalikan  nilai  kelas  probabilitas  dengan  nilai
confidence dari kotak pembatas. Nilai ini menunjukkan  seberapa  akurat  kotak  pembatas memprediksi  objek  dan  memperlihatkan  kelas probabilitas yang muncul[7].
Rumus nilai Akurasi dalam pendeteksian objek:
Nilai Akurasi Pendeteksian objek = (i.probabilitas X 100%) (2.3)
Keterangan:
Nilai Akurasi pendeteksian objek dihasilkan dengan cara mengalikan nilai i. probabilitas yang merupakan hasil  dari  keseluruhan  probabilitas  pendeteksian objek  dengan  nilai  100%  sehingga  menghasilkan akurasi dalam satuan persen.

## 2.5 Visual Studio
Visual  Studio  merupakan  suatu  tools  atau software Integrated  Development  Environment (IDE)  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan pengembangan  berbagai  aplikasi  berbasis  desktop melalui framework  .NET ,  seperti  aplikasi  personal, aplikasi  bisnis  atau  komponen  aplikasinya  baik aplikasi windows, aplikasi console ataupun aplikasi web. Visual Studio mendukung beberapa penggunaan  bahasa  pemrograman  seperti  python, C++,  C#,  F#,  Java  Script  dan  beberapa  bahasa pemrograman lainnya[8]. Selain memiliki dukungan bahasa  pemrograman  yang  banyak,  visual  studio juga memiliki kelebihan lain dengan text editor yang disediakan  secara  gratis  dan  memiliki  banyak extension yang mudah dikelola serta tentunya mudah untuk dipahami penggunaannya. Visual Studio juga bisa digunakan untuk menguji program (debugging) dan  menghasilkan  program  berakhiran  EXE  yang bersifat executable atau dapat langsung dijalankan.

## 2.6 Mesin Sortir PBL
Mesin sortir adalah mesin yang dirancang untuk mempermudah manusia dalam melakukan pemisahan  jenis  suatu  barang  atau  objek  secara otomatis.  Seperti  yang  diketahui  saat  ini  banyak sekali  aktivitas  manusia  yang  memerlukan  proses penyortiran barang terutama pada dunia industri, jika kegiatan ini dilakukan dengan cara manual tentunya memakan  waktu  dan  prosesnya  juga  cukup menyulitkan  manusia.  Maka  digunakanlah  mesin sortir  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  kegiatan tersebut apalagi juga mesin sortir bisa diatur proses pemisahan  barangnya  sesuai  dengan  jenis  barang yang diinginkan penggunanya[9]. Mesin sortir yang digunakan  kali ini  merupakan hasil dari pembuatan berdasarkan  metode  pembelajaran  kampus Project Based Learning (PBL).
Mesin  sortir  ini  mengandalkan  kinerja  dari motor  dc  yang  terhubung  dengan  sumber  atau  arus sebagai  penggerak.  Yang  mana  motor  dc  akan menggerakkan  konveyor,  konveyor  sendiri  sebagai tempat jalannya barang pada saat proses penyortiran. Terdapat  juga webcam dan  pemrograman  deteksi objek yang  menjadi  otak  dari  mesin  sortir untuk mendeteksi  adanya  barang  yang  akan  dipisahkan
berdasarkan  program  yang  telah  dibuat,  kemudian output  dari  hasil  pendeteksian webcam akan digunakan  untuk  menggerakkan  motor  servo sebagai alat penyortir barang pada mesin sortir ini. Adapun barang yang akan disortir pada mesin sortir berupa  hasil  pengepresan  kaleng  dan  botol  dari mesin  pressing.  Adapun  gambar  dari  mesin  sortir dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Mesin Sortir PBL
2.7 Rosserial Rosserial merupakan  sebuah  package  dari Robot Operating System (ROS) bersifat open source yang memungkinkan penggunanya untuk berkomunikasi  antara  ROS  dengan  perangkat  lain dengan menggunakan komunikasi serial. Penggunaan rosserial sebagai perangkat lunak robot dapat digunakan untuk mengontrol perangkat keras elektronik  dan  deteksi  objek  berbasis  pengolahan citra[12].  Maka  dari  itu  pada  penyusunan  Tugas Akhir  ini  penulis  menggunakan rosserial untuk menghubungkan data dari pemrograman menggunakan  metode You  Only  Look  Once (YOLO)  yang  akan  dikirimkan  ke  mikrokontroler (arduino)  untuk  menggerakkan  sudut  rotasi  motor servo.
2.8 Kaleng dan Botol Bagi  kebanyakan  orang  kaleng  adalah  sebuah benda yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan atau  wadah  yang  terbuat  dari  logam  untuk mengemas  makanan,  minuman  atau  produk lainnya.  Selain  dari  logam  biasanya  kaleng  juga terbuat  dari  aluminium  dan  timah.  Botol  adalah wadah  penyimpanan  yang  biasanya  mempunyai leher  yang  lebih  sempit  dari  badan  dan  mulutnya. Botol  umumnya  terbuat  dari  kaca,  plastik  atau aluminium, dan  juga digunakan untuk menampung cairan seperti air, susu, soda, anggur, obat-obatan, sabun, dan tinta dan lainnya.
Setelah  digunakan  dan  ketika  sudah  tidak terpakai  biasanya  kaleng  dan  botol  akan  menjadi sampah  anorganik/ undegradable yaitu  sampah yang  susah  membusuk  dan  tidak  dapat  diuraikan kembali  tetapi  dapat  didaur  ulang  dan  bisa dimanfaatkan sebagai  sebuah produk. Karena bisa didaur ulang dan dimanfaatkan banyak juga orang yang menjual botol dan kaleng bekas ke pengepul kaleng dan botol untuk didaur ulang atau dijadikan
manfaat lainnya[13].
Penggunaan mesin sortir pada hasil pengepresan kaleng  dan  botol  adalah  untuk  membedakan  jenis antara kedua barang tersebut secara otomatis. Hasil dari  pengepresan  kaleng  dan  botol  biasa  disebut kaleng  penyok  dan  botol  penyok,  yang  mana  hasil ini  akan  diidentifikasi  sebagai  penelitian  Tugas Akhir  ini.  Adapun  gambar  kaleng  dan  botol  dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Kaleng dan Botol

## 3. Metode

## 3.1. Perancangan Sistem Program
Pada tahap ini dalam perancangan pemrograman  menggunakan  implementasi  dari metode  You  Only  Look  Once  (YOLO)  sesuai dengan blok diagram pada gambar 5.

## Gambar 5. Blok Diagram Sistem Program
Blok diagram pada gambar 5 dapat dijelaskan bahwa  webcam  disambungkan  pada  laptop  dan ditempatkan  pada  mesin  sortir  yang  akan mendeteksi  adanya  objek,  yang  mana  objek  akan menjadi  input  berupa  citra  gambar  yang  akan dikirimkan  ke  laptop,  kemudian  input  gambar tersebut  akan  diolah  dengan image  processing dengan menggunakan bahasa C++ sebagai pemrogramannya, You  Only  Look  Once (YOLO) untuk  metodenya  dan  beberapa library .  YOLO mendeteksi  suatu  objek  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan  (JST)  dari  sebuah  citra  yang  mana jaringan  ini  membagi  citra  menjadi  beberapa wilayah dan memprediksi setiap kotak pembatas dan probabilitas untuk setiap wilayah dari citra, sehingga komputer dapat mengidentifikasi objek berdasarkan
dari  program  yang  telah  dibuat  dan  metode  yang ada.  Output  yang  dihasilkan  akan  ditampilkan  di LCD monitor berupa citra gambar yang mana jika terdeteksi  oleh  komputer  akan  diberi  label penamaan  objek  tersebut  dan  jika  tidak  terdeteksi maka tidak ada labelnya. Data objek yang terdeteksi kemudian  akan  dikirimkan  ke  mikrokontroler (arduino)  untuk  menggerakkan  arah  rotasi  motor servo yang digunakan sebagai penyortir pada mesin sortir.

## Gambar 6. Flowchart Algoritma Sistem Program
Di  tahap  ini  juga  terdapat  flowchart  terkait algoritma sistem program untuk pendeteksian objek yang dapat dilihat pada gambar 6 . Yang mana jika program  vision dihidupkan  maka webcam akan aktif  dan  mulai  mendeteksi  objek,  objek  tersebut akan dijadikan sebagai input data objek. Input data objek kemudian akan dikirim ke program penerima oleh  socket  TCP  dalam  bentuk  program  C++ (menggunakan visual studio). Input data tadi akan diproses  oleh  pemrograman  dan  metode  YOLO yang mana sudah dibuat program untuk mendeteksi object dan rekognisinya dengan pelabelan/penamaan  jenis  objek  berupa Cans (kaleng) atau Bottle (botol). Apabila objek tersebut sesuai  dengan  jenis  objek  klasifikasi  maka  objek akan  diberi  labeling  antara Cans (kaleng)  atau Bottle (botol)  serta  akurasinya,  jika  tidak  sesuai maka  program  akan  kembali  ke webcam mencari objek  lagi  yang  akan  dijadikan  input  kembali. Selanjutnya data yang telah sesuai klasifikasi label objek akan dikirimkan ke mikrokontroler (arduino) dengan  menggunakan  komunikasi rosserial untuk menghasilkan  sudut  rotasi  servo  berdasarkan  data pemrograman.  Dimana  posisi  awal  rotasi  motor servo  akan  berada  pada  sudut  0°,  jika  program mendeteksi objek sebagai kaleng maka motor servo akan berotasi pada sudut 30°, sedangkan jika objek yang  terdeteksi  sebagai  botol  maka  arah  rotasi motor servo akan berada di sudut 90° dan apabila sudah tidak ada objek yang terdeteksi maka motor servo rotasinya akan kembali pada posisi awal.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Hasil Iterasi yang akan Digunakan pada Pendeteksian
Iterasi menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) memiliki arti pengulangan, sedangkan pada penelitian  ini  lebih  tepatnya  Iterasi  memiliki pengertian  di  mana  proses  pemrograman  komputer yang  diinstruksikan  untuk  melakukan  proses berulang-ulang  sampai  kondisi  tertentu  telah terpenuhi  agar  mendekati  hasil  yang  diinginkan. Tujuan penggunaan iterasi pada penelitian ini adalah untuk  menghasilkan  database  objek  yang  baik  dan akurat dari data gambar pada saat pendeteksian objek dilakukan.  Adapun  data  gambar  yang  akan  di learning dan  digunakan  menjadi  data  iterasi berjumlah  430  data  gambar  kaleng  dan  botol. Adapun hasil data iterasi yang akan digunakan pada pendeteksian objek kaleng dan botol adalah sebagai berikut:
1. Iterasi 100k weights, waktu learning data yang dibutuhkan  untuk  mencapai  nilai  iterasi tersebut adalah 9 jam 36 menit.
2. Iterasi 200k weights, waktu learning data yang dibutuhkan  untuk  mencapai  nilai  iterasi tersebut adalah 19 jam 12 menit.
3. Iterasi 300k weights, waktu learning data yang dibutuhkan  untuk  mencapai  nilai  iterasi tersebut adalah 28 jam 48 menit.
4. Iterasi 400k weights, waktu learning data yang dibutuhkan  untuk  mencapai  nilai  iterasi tersebut adalah 38 jam 24 menit.
5. Iterasi 500k weights, waktu learning data yang dibutuhkan  untuk  mencapai  nilai  iterasi tersebut adalah 48 jam 13 menit.
Pada  hasil  penggunaan  data  iterasi  terdapat beberapa  iterasi  yang  telah  dilakukan  yang  mana akan digunakan 5 data nilai dari iterasi tersebut yaitu 100k weights ,  200k weights, 300k weights, 400k weights ,  500k weights .  Kemudian  nilai  iterasi tersebut  akan  digunakan  secara  satu  persatu  dari 100k weights hingga  500k weights untuk pendeteksian  objek  berupa  kaleng  dan  botol  hasil pengepresan  yang  diaplikasikan  pada  Mesin  Sortir PBL untuk melihat apakah hasil pendeteksian objek tersebut  menghasilkan  data  yang  akurat  ketika menggunakan iterasi yang berbeda dan penggunaan iterasi  mana  yang  paling  optimal  digunakan  untuk pendeteksian kaleng dan botol.

## 4.2 Hasil Pengujian Intensitas Cahaya
Intensitas  cahaya  adalah  kuat  cahaya  yang dikeluarkan  oleh  sebuah  sumber  cahaya  ke  arah tertentu.  Pada  penelitian  ini  intensitas  cahaya digunakan  untuk  memberi  keterangan  cahaya  yang berbeda  beda  pada  area webcam yang  akan mendeteksi  objek  tersebut  yang  mana  apakah perbedaan  cahaya  tersebut  mempengaruhi  hasil pendeteksian objek nantinya. Digunakan pula lampu flash  iphone untuk  menambah  cahaya  dan lux  light meter untuk mengukur nilai kekuatan dari intensitas
cahaya  tersebut.  Adapun  hasil  pengujian  intensitas cahaya pada pendeteksian objek dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Pengujian Intensitas Cahaya
Pada pengujian intensitas cahaya ini didapatkan hasil  seperti  gambar  7  diatas  yaitu  3 Lux, 70 Lux, 141 Lux, 238 Lux. Yang  mana  cahaya  diberikan dengan menggunakan Flash Iphone yang diletakkan sejajar  dengan webcam dan  alat  pengukur  diukur menggunakan aplikasi Lux Meter pada Handphone yang diletakkan pada area pendeteksian objek.

## 4.3 Hasil Pengujian Akurasi
Akurasi  biasa  diartikan  sebagai  ketepatan, sedangkan  pada  penelitian  ini  akurasi  merupakan ketelitian atau keakuratan webcam dalam mendeteksi  objek.  Adapun perhitungan  nilai akurasi didapatkan berdasarkan data pemrograman yang telah dibuat untuk menghitung nilai  akurasi  dalam  mendeteksi  nilai  objek  dari kaleng  dan  botol  dengan  menilai  dari  0%  hingga 100%.  Berikut  gambar  hasil  pengujian  akurasi terhadap pendeteksian objek kaleng dan botol dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Pengujian Akurasi dengan Objek Kaleng
Pada  gambar  8  salah  satu  hasil  pengujian akurasi berdasarkan pemrograman yang telah dibuat terhadap  pendeteksian  objek  kaleng  dihasilkan akurasi sebesar 99%.
Pada  gambar  9.  Merupakan  hasil  pengujian akurasi objek botol plastik.

## Gambar 9. Hasil Pengujian Akurasi dengan Objek Botol
Pada gambar 9 salah satu hasil pengujian akurasi berdasarkan  pemrograman  yang  telah  dibuat terhadap pendeteksian objek botol dihasilkan akurasi sebesar 99%.

## 4.4 Hasil Pengujian Arah Rotasi Sudut Servo
Pengujian arah rotasi sudut servo pada penelitian ini  adalah  arah  gerak  rotasi  sudut  dari  motor  servo berdasarkan objek yang terdeteksi oleh webcam yang mana  objeknya  berupa  kaleng  dan botol  hasil pengepresan.  Pada  gambar  10.  Merupakan  arah peletakan hasil identifikasi rotasi motor servo.

## Gambar 10. Hasil Pengujian Arah Rotasi Sudut Servo tanpa Objek
Pada gambar 11 merupakan hasil pengujian arah rotasi sudut dari  motor servo pada posisi sudut 30° jika objek yang terdeteksi berupa kaleng.

## Gambar 11. Hasil pengujian Arah Rotasi Sudut Servo pada Objek Kaleng
Pada gambar 12 merupakan hasil pengujian arah rotasi sudut dari  motor servo pada posisi sudut 90° jika objek yang terdeteksi berupa botol.
30 °
Gambar 12. Hasil pengujian Arah Rotasi Sudut Servo pada Objek Botol
4.5 Hasil  Pengujian  Pendeteksian  Objek  berupa Kaleng Pada pengujian pendeteksian objek ini webcam akan  mendeteksi  objek  berupa  kaleng  hasil pengepresan  yang  diaplikasikan  pada  mesin  sortir, yang  mana  pada  pengujian  ini  akan  berdasarkan beberapa  tahap  yaitu  iterasi  yang  digunakan,  nilai intensitas cahaya dan nilai akurasi dari objek yang terdeteksi tersebut serta arah rotasi dari motor servo yang harus berada pada sudut 30° karena objek yang terdeteksi  berupa  kaleng.  Apabila  nilai  akurasi objek  yang  dihasilkan  baik  dan  sudut  servo  tepat berada  pada  sudut  yang  ditentukan  maka  bisa dinyatakan  sukses  dan  apabila  tidak  sesuai  maka dinyatakan error. Tabel  1.  merupakan  tabel  hasil pengujian pendeteksian objek berupa kaleng. Tabel 1. Hasil Pengujian Pendeteksian Objek berupa Kaleng
Pada  tabel  1  hasil  Pengujian  Pendeteksian Objek  berupa  kaleng  diatas  dapat  dilihat  bahwa ketika pendeteksian objek menggunakan Intensitas Cahaya  sebesar  3  Lux  dengan  menerapkan  Iterasi 100k,  200k,  300k,  400k  dan  500k  maka  hasil
pendeteksian  objek  akurasinya  tidak  terdeteksi  dan rotasi sudut dari motor servo berada pada 0°.  Yang mana berarti hasil pendeteksian objek menggunakan intensitas cahaya sebesar 3 lux dengan menerapkan iterasi  100k  –  500k  dinyatakan error. Hal  tersebut dikarenakan  minimnya  pencahayaan  pada  area pendeteksian sehingga webcam sulit untuk mendeteksi  adanya  objek  berupa  kaleng  dan otomatis  motor  servo  tidak  akan  bergerak dikarenakan  tidak  ada  input  dari webcam tersebut. Dari  table  diatas  juga  diperoleh  hasil  pendeteksian objek  ketika  menggunakan  Iterasi  100k  dengan Intensitas Cahaya sebesar 70 Lux, 141 Lux, 238 Lux kepada  objek  kaleng  yang  menghasilkan  akurasi sebesar  94%  dan  sudut  rotasi  dari  motor  servo bergerak  sesuai  pada  sudut  30°  yang  berarti pendeteksian objek sukses dijalankan.
Lalu  terdapat  juga  pendeteksian  objek  pada kaleng  yang  sukses  dijalankan  dan  menghasilkan hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  menggunakan Iterasi 100k, yaitu ketika menggunakan Iterasi 200k, 300k,  400k  dan  500k  dengan  Intensitas  Cahaya  70 Lux,  141  Lux  dan  238  Lux  masing-masing menghasilkan  akurasi  yang  sama  yaitu  99%  dan sudut  servo  tepat  pada  sudut  30°.  Hal  tersebut dikarenakan Iterasi yang digunakan lebih besar dan membuat  database  yang  lebih  banyak  untuk pemrograman pendeteksian sehingga menghasilkan hasil yang lebih akurat.
Pada pendeteksian objek berupa kaleng ini juga penggunaan  iterasi  yang paling  optimal adalah dengan  iterasi  200k  karena  dalam  pendeteksian objek berupa kaleng akurasi yang dihasilkan sudah bisa sebesar 99% dan waktu yang dibutuhkan dalam proses learning data  untuk  mencapai  data  iterasi 200k hanya 19 jam 12 menit.

## 4.6 Hasil Pengujian Pendeteksian Objek berupa
Botol Pada  pengujian  pendeteksian  objek  ini webcam akan  mendeteksi  objek  berupa  botol  hasil pengepresan  yang  diaplikasikan  pada  mesin  sortir, yang  mana  pada  pengujian  ini  akan  berdasarkan beberapa  tahap  yaitu  iterasi  yang  digunakan,  nilai intensitas  cahaya  dan  nilai  akurasi  dari  objek  yang terdeteksi tersebut serta arah rotasi dari motor servo yang harus berada pada sudut 90° karena objek yang terdeteksi berupa botol. Apabila nilai akurasi objek yang  dihasilkan  baik  dan  sudut  servo  tepat  berada pada  sudut  yang  ditentukan  maka  bisa  dinyatakan sukses  dan  apabila  tidak  sesuai  maka  dinyatakan error. Pada table 2 merupakan tabel hasil pengujian pendeteksian objek berupa botol.
Tabel  2.  Hasil  Pengujian  Pendeteksian  Objek berupa botol
90 °
Objek  berupa  botol  pada  table  2  dapat  dilihat hasil yang sama terhadap pendeteksian pada kaleng bahwa  ketika  pendeteksian  objek  menggunakan Intensitas Cahaya sebesar  3  Lux  dengan menerapkan  Iterasi  100k,  200k,  300k,  400k  dan 500k  maka  hasil  pendeteksian  objek  akurasinya tidak  terdeteksi  dan  rotasi  sudut  dari  motor  servo berada  pada  0°.    Yang  mana  berarti  hasil pendeteksian objek menggunakan intensitas cahaya sebesar  3  lux  dengan  menerapkan  iterasi  100k  – 500k  dinyatakan error. Hal  tersebut  dikarenakan minimnya  pencahayaan  pada  area  pendeteksian sehingga webcam sulit  untuk  mendeteksi  adanya objek berupa botol dan otomatis motor servo tidak akan  bergerak  dikarenakan  tidak  ada  input  dari webcam tersebut.  Dari  tabel  diatas  juga  diperoleh hasil  pendeteksian  objek  yang error ketika menggunakan  Iterasi  100k  dengan  Intensitas Cahaya  sebesar  70  Lux,  141  Lux,  238  Lux  pada objek  botol  yang  disebabkan  karena  Iterasi  yang kurang  sehingga  database  yang  dibutuhkan  oleh pemrograman  pendeteksian  tidak  bekerja  dengan baik.
Pendeteksian  Objek  pada  botol  baru  berhasil
dijalankan ketika menggunakan Iterasi 200k dengan Intensitas Cahaya 70 Lux, 141 Lux, 238 Lux  yang menghasilkan akurasi sebesar 98% dan sudut rotasi dari  motor  servo  bergerak  sesuai  pada  sudut  90°. Lalu  terdapat  juga  hasil  yang  lebih  baik  ketika menggunakan  Iterasi  300k,  400k  dan  500k  dengan Intensitas  Cahaya  70  Lux,  141  Lux  dan  238  Lux yang  masing-masing  menghasilkan  akurasi  yang sama  yaitu  99%  dan  sudut  servo  tepat  tepat  pada sudut  90°.  Hal  tersebut  dikarenakan  Iterasi  yang digunakan lebih besar dan  membuat database  yang lebih  banyak  untuk  pemrograman  pendeteksian sehingga menghasilkan hasil yang lebih akurat.
Pada  pendeteksian  objek  berupa  botol  ini  juga penggunaan  iterasi  yang paling  optimal adalah dengan  iterasi  300k  karena  dalam  pendeteksian objek  berupa  botol  akurasi  yang  dihasilkan  sudah bisa sebesar 99% dan waktu yang dibutuhkan dalam proses learning data  untuk  mencapai  data  iterasi 300k adalah 28 jam 12 menit.

## 5. Kesimpulan
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  metode  YOLO  dapat diaplikasikan  pada  mesin  sortir  botol  kaleng dan  plastik  menggunakan  kamera  dengan tingkat  akurasi  sampai  90%.  Kemudian  pada proses pengujian pencahayaan sangat mempengaruhi tingkat akurasi, untuk mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  dibutuhkan intensitas  cahaya  minimal  70  lux.  Didalam pengujian  tidak  diukur  waktu  lama  learning. serta pengujian dilakukan secara bergantian.

## Referensi
[1] H.  Mulyawan,  M.  Z.  H.  Samsono,  and Setiawardhana, “Identifikasi Dan Tracking Objek Berbasis Image,” pp. 1–5, 2011.
[2] I.  H.  Al  amin  and  A.  Aprilino, “Implementasi  Algoritma  Yolo  Dan Tesseract  Ocr  Pada  Sistem  Deteksi  Plat Nomor  Otomatis,” J.  Teknoinfo ,  vol.  16, no. 1, p. 54, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1522.
[3] F.  Sindy,  “Pendeteksian  Objek  Manusia Secara Realtime
Dengan Metode
MobileNet-SSD  Menggunakan  Movidius Neural  Stick  pada  Raspberry  Pi,”  p.  77, 2019. [4] Faradiba, “Penggunaan Aplikasi Visual C ++ Untuk Pemrograman Komputer,” 2019. [5] M. Ghazali, “Menggunakan TCP Socket”.
[6] G. Plastiras, C. Kyrkou, and T.
Theocharides,  “Efficient  convnet-based object  detection  for  unmanned  aerial vehicles by selective tile processing,” ACM
Int.  Conf.  Proceeding  Ser. ,  2018,  doi: 10.1145/3243394.3243692.
[7] 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.
[8] G. Devira  Ramady,  A. Suherman, T. Suci Ramadhanti,  and  Herlina,  “Perancangan Aplikasi  Digital  Menu  Kafe  Coffe  86 Berbasis  Desktop  Menggunakan  Visual
Studio 2010,” Pros. Semin. Nas. Teknoka , vol.  4,  no.  2502,  pp.  I63–I69,  2019,  doi: 10.22236/teknoka.v4i0.4192.
[9] Zulfikar,  I.  Mawardi,  and  Mawardi, “Pembuatan  Mesin  Sortasi  Biji  Kopi Menggunakan  Mekanisme  Getar  dengan Daya 1 HP,” J. Mesin Sains Terap. , vol. 3, no. 1, pp. 29–30, 2019.
[10]  B. A. B. Li and T. Pustaka
,“http://www.robotistan.com/arduino- uno-r3-clone-with-usb-cable-usb-chip- ch340 ),” pp. 5–24, 2012.
[11]  K.  Denpasar,  “3  iMADE,”  vol.  2,  no. 2, pp. 126–135, 2019.
[12] W.  Suparno  and  A.  Jalil,  “Sensor  Multi- Modal Untuk Deteksi Gerak Objek Pada Sistem  Keamanan  Rumah  Berbasis Komunikasi  Node  Robot  Operating
System  Multi-Modal  Sensor  for  Object Motion  Detection  on  Home  Security System  Based  on  Robot  Operating System  Nodes  Communication,” J. Elektro  Luceat ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–9, 2021.
[13]  A.  Sukusvieri,  “Implementasi  Metode Single  Shot  Detector  untuk  Pengenalan Wajah,” Univ. Din. , 2020.
[14] Ecia Meilonna, “UNIVERSITAS NEGERI SUMATERA UTARA Poliklinik UNIVERSITAS NEGERI
SUMATERA  UTARA,” J.  Pembang. Wil. Kota , vol. 1, no. 3, pp. 82–91,2018.