## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 302−309 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4408

## Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Sawit Berbasis Deep Learning dengan Menggunakan Arsitektur Yolov5
Rudi Kurniawan 1,* , Ahmad Taqwa Martadinata 2 , Sandy Dwi Cahyo 1
1 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Bina Insan, Kota Lubuklinggau Jl. HM Soeharto No.Kel, Lubuk Kupang, Kec. Lubuk Linggau Sel. I, Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Informatika, Universitasn Bina Insan, Kota Lubuklinggau Jl. HM Soeharto No.Kel, Lubuk Kupang, Kec. Lubuk Linggau Sel. I, Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan, Indonesia Email: 1,* rudi.kurniawan@univbinainsan.ac.id, 2 taqwa@univbinainsan.ac.id, 3 1902010060@mhs.univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: rudi.kurniawan@univbinainsan.ac.id Submitted: 12/10/2023; Accepted: 30/10/2023; Published: 31/10/2023
Abstrak −Pengidentifikasian dan pengenalan objek dalam bidang computer vision sedang mengalami perkembangan pesat dan diaplikasikan pada berbagai bidang, mulai dari industri hingga sektor kesehatan. Hal ini tercermin dalam banyaknya penelitian yang dilakukan, di antaranya fokus pada penerapan dan personalisasi pembelajaran mesin, serta pengembangan model baru untuk  menyelesaikan  masalah  dan  tantangan  tertentu.  Dalam  industri  kelapa  sawit,  kematangan  buah  dibagi  menjadi  dua kategori,  yaitu  belum  matang  dan  matang.  Secara  tradisional,  kematangan  buah  ditentukan  secara  visual  oleh  pekerja berpengalaman berdasarkan jumlah buah yang jatuh dari tandan atau warna tandan. Namun, teknik ini memiliki kelemahan seperti  berkurangnya  jumlah  minyak  saat  banyak  buah  jatuh  dari  tandan  dan  penilaian  warna  buah  yang  bersifat  subjektif. Berdasarkan hal  ini  maka dibuatlah sistem  yang dapat  membantu untuk  mendeteksi kematangan buah sawit berbasis Deep Learning dengan menggunakan YOLO v5. Tujuan penelitian ini adalah untuk  membantu mengklasifikasi kematangan buah kelapa  sawit  dengan  Algoritma  YOLO  v5.  Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  1500  foto  dan  data  anotasi  dibuat  dengan roboflow. Hasil akhir dibagi menjadi tiga kategori, yaitu matang, belum matang, dan busuk. Algoritma YOLOv5s digunakan untuk melatih dataset. Berdasarkan hasil estimasi model, mAP mencapai 92%, akurasi mencapai 97%, dan recall mencapai 96%. Langkah terakhir adalah pengujian sistem secara real-time.
Kata Kunci: Computer Vision; Machine Learning; YOLO v5; Roboflow
Abstract −Object identification and recognition in the field of computer vision is undergoing rapid development and is applied to various fields, ranging from industry to the health sector. This is reflected in the amount of research conducted, including a focus on the application and personalization of machine learning, as well as the development of new models to solve specific problems and  challenges. In the palm oil industry, fruit maturity  is divided  into two  categories, namely  immature and ripe. Traditionally, fruit maturity is determined visually by experienced workers based on the number of fruits falling from the bunch or the color of the bunch. However, this technique has disadvantages such as the reduced amount of oil when many fruits fall from the bunch and the subjective assessment of fruit color. Therefore, the purpose of this research is to create an oil palm fruit maturity classification system based on YOLO v5. The dataset used consists of 1500 photos and the annotation data is created with roboflow. The final result is divided into three categories, namely ripe, immature, and rotten. The YOLOv5s algorithm was used to train the dataset. Based on the  model  estimation results,  mAP reached 92%, accuracy reached 97%, and recall reached 96%. The last step is real-time system testing.
Keywords : Computer Vision; Machine Learning; YOLO v5; Roboflow

## 1. PENDAHULUAN
Sektor perkebunan kelapa sawit di Indonesia sedang mengalami perkembangan pesat dan kini telah menyebar di 22 provinsi yang tersebar di berbagai pulau di negeri ini. Kelapa sawit merupakan salah satu jenis tanaman yang menghasilkan minyak nabati yang paling diminati oleh masyarakat Indonesia untuk dibudidayakan. Peran industri pengolahan  kelapa  sawit  sangat  signifikan  dalam  mengembangkan  perekonomian  nasional.  Industri  tersebut mampu menampung hasil produksi dari para petani rakyat, meningkatkan taraf hidup petani kelapa sawit mandiri, serta menambah pemasukan devisa untuk negara. Sebab tumbuhan ini memiliki potensi yang cukup besar dalam meningkatkan perekonomian dan kesejahteraan sosial bagi masyarakat[1][2]. Dalam industri kelapa sawit, tingkat kematangan dilabeli dalam dua kelas yaitu mentah dan matang, Secara tradisional, penentuan kematangan buah dilakukan secara visual oleh pekerja yang berpengalaman yaitu berdasarkan jumlah buah yang jatuh dari tandannya atau warna buah, Teknik seperti ini mempunyai beberapa kelemahan seperti kuantitas minyak yang akan berkurang bila banyak buah yang jatuh dari tandannya dan penilaian warna buah yang bersifat subyektif[3][4][5].
Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada,  diperlukannya  suatu  sistem  yang  dapat  membantu mengklasifikasi  Kematangan  Buah  Sawit  Secara  real-time  berdasarkan  hasil  akurasi  dan  klasifikasi  tingkat kematangannya.  Metode  yang  di  gunakan  pada  penelitian  ini  adalah  You  Only  Look  Once  (YOLO).  YOLO mendeteksi  objek  menggunakan  model  terpadu,  di  mana  jaringan  konvolusional  tunggal  secara  bersamaan memprediksi  beberapa  kotak  pembatas  dan  probabilitas  kelas  di  dalam  kotak  tersebut.  Sistem  deteksi  metode YOLO terbukti lebih cepat dan akurat untuk mendeteksi objek dari gambar atau gambar, sehingga paling cocok digunakan untuk deteksi objek real-time dalam video[6]. Pada penelitian ini, data yang digunakan sebanyak 1500 foto,  Labelling  dataset  dilakukan  menggunakan  roboflow.  Hasil  labelling  dataset  dibagi  menjadi  3  kelas  yaitu matang,  belum  matang,  dan  busuk.  Training  dataset  menggunakan  algoritma  YOLOv5s.  Berdasarkan  evaluasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
model diperoleh mAP 92%, precision 97%, recall 96 %. Tahap terakhir yaitu dilakukan pengujian sistem secara real-time.
Pada penelitian  yang  pernah    dilakukan oleh Muhmaad, dkk tentang pemanfaatan  metode  YOLO dalam pengenalan kesegaran buah mangga dengan hasil didapatkan tingkat akurasi 73%, precision 66%, dan recall 81%, didapatkan  F1-score  73%[7].  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hilmi  dkk,  tentang  kemampuan mendeteksi kerusakan-kerusakan gedung pada beberapa versi algoritma YOLO, hasil yang di peroleh  nilai akurasi sebesar  55,7%  untuk  YOLOv3  ,YOLOv5s  64,3%,  YOLOv5m  59%,  YOLOv5x  58,89%[8].  Penelitian  dengan metode Yolo  untuk medeteksi korban bencanan alam  yang dilakukan oleh Nailul Muna, dkk memperoleh hasil Nilai Precision, Recall,  dan F1  Scoreterbaik  yaitu pada  step3000 dengan   nilai   masing-masing 92.9%, 97.8%, dan 95.3% [9]. Penelitian yang di lakukan oleh Silvia Rostianingsih, dkk mengenai peneapan Algorima Yolo pada aplikasi Pendeteksi senjata tajam di Android dengan hasil mAP rata-rata sebesar 53.71% dan average IoU sebesar 52.38%. YOLOv3 yang memiliki rata-rata mAP sebesar 56.24% dan average IoU sebesar 61.26%. YOLOv3-tiny memiliki rata-rata mAP sebesar 56.64% dan average IoU sebesar 43.39% [10].
Selanjutnya  penelitian  terkait  juga  yang  di  lakukuan  oleh  Made,  dkk  mengenai  sistem  deteksi  api menggunakan YOLOv4 dengan pengukuran kinerja sistem menggunakan confusion matrix diperoleh hasil sistem dapat mendeteksi api secara realtime, dengan training sebanyak 6000 epoch sehingga mendapatkan akurasi terbaik yaitu sebesar 96%. Serta berdasarkan hasil pengujian dan analisis menggunakan confusion matrix, didapat nilai akurasi terbaik yaitu pada video 2 sebesar 0,95 dengan nilai recall yaitu 0,99 dan nilai presisi sebesar 0,95[11]. Perbedaan  penelitian  yang  di  lakukan  saat  ini  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  adalah  bahwa  pada penelitian ini objek penelitian adalah buah kelapa sawit dimana yang di diteksi adalah tingkat kematangan buah sawit  yang  di  bagi  menjadi  tiga  kelas,  matang,  belum  matang  dan  busuk.  Hasil  dari  penelitian  ini  untuk menyelesaikan  permasalahan  dalam  mengklasifikasi  kematangan  kelapa  sawit  dengan  menggunakan  Sistem pendeteksi metode YOLO v5.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 You Only Look Once (YOLO) v5
Pengembangan You Only Look Once ini telah sampai di versi ke-5 yang memiliki akurasi lebih baik dari versi- versi  sebelumnya.  Memiliki  sembilan  pre-trained  model,  YOLO  v5  memberikan  pilihan  untuk  menyesuaikan dengan hardware yang akan digunakan sehingga dapat berjalan dengan baik sesuai hardware yang telah tersedia. Teknologi yang digunakan dalam input dari YOLO v5 Menyertakan Mosaic Data enhancement, adaptive anchor, calculation dan adaptive image scaling[12][13][14][15].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  tahapan-tahapan  yang  akan  di  lakukan  pada  penelitian  ini.  Adapun  uraian  dari tahapan-tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini beserta uraianya:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.   Data Acquisition
Pada tahap  ini dilakukan proses pengumpulan data. tahap  ini  adalah tentang  memperoleh data untuk projek yang  sedang  dibangun.  Data  dapat  berupa  informasi  atau  fakta  dan  statistik  dikumpulkan  bersama  untuk referensi atau analisis. Kapan pun kita ingin projek artficial intelligence dapat memprediksi output, kita perlu melatihnya terlebih dahulu menggunakan data. Data yang diperlukan untuk melatih model agar projek artificial intelligence menjadi efisien harus relevan terhadap masalah yang telah diidentifikasi sebelumnya. Oleh karena itu perlu menentukan tipe data sesuai masalah yang telah ditentukan. Data dapat diambil dari berbagai sumber seperti website, sensor, survey, web scraping, kamera, API, dan lain-lain.
2.   Data Exploration Tahap ini bertujuan untuk melakukan visualisasi data dari data-data yang sudah terkumpul untuk melihat tren atau pola pada data.
3.   Mdelling Dalam membangun projek berbasis artificial intelligence, diperlukan untuk bekerja dengan algoritma artificial intelligence. Dalam  memilih algoritma, perlu  melihat pendekatan  model apakah rule-based atau pendekatan learning. Jika telah menemukan model artificial intelligence yang tepat, maka akan dilakukan pelatihan model dengan data yang sudah terkumpul sebelumnya.
4.   Evaluation Tahap ini berisi tentang melihat performansi model yang telah dilatih dengan data latih apakah sudah bagus atau belum. Jika belum, maka dapat dilakukan hyperparameter tuning.

## 2.3 Metode Pengujian Sistem
Confusion  Matrix  multi  class  adalah  metode  buat  mengukur  kemampuan  sistem  pada  pembagian  terstruktur mengenai data menggunakan cara menghitung nilai aktualnya dibandingkan menggunakan jumlah semua data & akan  dihasilkan  nilai  akurasinya.  Alasan  dipilihnya  confusion  matrix  multi  class  merupakan  lantaran  data diklasifikasikan sebagai beberapa kelas [16][17][18][19][20].
Metode confusion  matrix  multi class  mempunyai  4 istilah untuk  menampilkan hasil klasifikasi  yaitu TP (true positive)  yang  berarti  jumlah data positif  yang terklasifikasi  benar oleh  sistem, TN (true negative) berarti jumlah  data  negatif  yang  terklasifikasi  benar  oleh  sistem,  FP  (false  positive)  berarti  jumlah  data  positif  yang terklasifikasi salah oleh sistem, FN (false negative) berarti jumlah data negatif yang terklasifikasi salah oleh sistem. Perhitungan  akurasi  dalam  metode  ini  diperoleh  berdasarkan  jumlah  nilai  diagonal  confusion  matrix  dibagi menggunakan total nilai prediksi. Gambar nilai  Confusion Matrix bisa dilihat pada gambar 2 dibawah ini:
Gambar 2. Confusion Matrix
Kita dapat mengukur confusion matrix untuk menghitung berbagai performance metrics untuk mengukur kinerja model yang telah dibuat. Berikut adalah beberapa performance metrics : 1.  Accuracy
Accuracy  menggambarkan seberapa akurat model  dapat  mengklasifikasikan dengan benar. Maka, Accuracy merupakan  rasio  prediksi  benar  (positif  dan  negatif)  dengan  keseluruhan  data.  Dengan  Kata  lain,  Accuracy merupakan  tingkat  kedekatan  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual.  Nilai  accuracy  dapat  diperoleh  dengan persamaan berikut.
accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN (1)
2.  Precision (Positive Predictive Value)
Precision menggambarkan tingkat keakuratan antara data yang diminta dengan hasil prediksi yang diberikan oleh model. Maka, precision merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif. Dari semua kelas positif yang telah di prediksi dengan benar, berapa banyak data yang benar-benar positif. Nilai precision dapat diperoleh dengan persamaan berikut.
accuracy = TP TP+FP (2)
3.  Recall (True Positive Rate)
Recall  menggambarkan  keberhasilan  model  dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi.  Maka  recall merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif. Nilai recall dapat diperoleh dengan persamaan berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 302−309 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4408
recall = TP TP+FN (3)
4.  F-1 Score
F-1 Score menggambarkan perbandingan rata-rata precision dan recall yang dibobotkan. Accuracy tepat kita gunakan sebagai acuan performansi algoritma jika dataset memiliki jumlah dataset data false negatif dan false positif yang sangat mendekati. Maka sebaiknya kita menggunakan F-1 Score sebagai acuan.
F1 − score = 2x Precision x Recall
Precision+Recall = 2TP 2TP+FP+FN (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengambilan Dataset
Sumber data diambil langsung di kebun petani masyarakat Kabupaten Musi Rawas, dalam pengumpulan data pada penelitian ini data yang dikumpulkan adalah foto buah sawit matang, belum matang dan busuk. Data tersebut dapat dilihat pada gambar 3, 4 dan 5 dibawah ini:
Gambar 3. Dataset Buah Sawit Mentah
Gambar 4. Dataset Buah Sawit Busuk
Gambar 5. Dataset Buah Sawit Matang

## 3.2 Pengolahan data awal (Preprocessing)
Tahap  pengolahan  data  awal  dilakukan  agar  dapat  memperoleh  hasil  akurasi  yang  maksimal.  Tahapan  ini  juga mempermudah dalam mendapatkan nilai ekstraksi ciri. Dalam penelitian ini preprocessing yang dilakukan adalah memotong citra (cropping) dan resize.
a. Memotong Citra (Cropping)
Proses  cropping  adalah  proses  memotong  citra  dengan  menghilangkan  area  terluar  guna  membuat  gambar menjadi seragam dan fokus.

## Journal of Information System Research (JOSH)
b. Resize citra
Resize  citra  merupakan teknik untuk  mengubah ukuran citra  menjadi  lebih  besar atau lebih kecil dari citra. Citra klasifikasi kematangan buah sawit pada penelitian ini di resize menjadi ukuran 640x640 pixel. Gambar datasetnya dapat dilihat di gambar 6 berikut ini:

## Gambar 6. Dataset 640x640 pixel

## 3.3 Labelling
Labelling merupakan proses pembagian kelas pada setiap foto menggunakan website Roboflow. Dalam penelitian ini menggunakan tiga kelas yaitu buah sawit matang, belum matang dan busuk. Gambar 7 di bawah ini menunjukan fhoto gambar buah sawit matang, belum matang dan busuk.
Gambar 7. Labelling Dataset

## 3.4 Data Split
Data split dilakukan di website Roboflow dataset yang sudah di resizing dan labelling selanjutnya data  dibagi 3 jenis data yaitu 70 % data train, 20% data Valid, dan 10 % data test. Untuk mempermudah proses training serta untuk mengurangi terjadinya overfitting dan underfitting pada dataset. Gambar 8 menunjukan data split yang di lakujan di website.
Gambar 8. Data Split

## 3.5 Modelling and Training data
Gambar  9  di  bawah  ini  menunjukan  proses  Export  hasil  modelling  di  roboflow.  Sementara  Source  kode  pada gambar 10 adalah contoh code yang akan dijalankan pada google colab untuk meng-import dataset dari roboflow pada google colab. Setelah disalin source pada roboflow maka code dijalankan pada google colab. Setelah dataset sudah  di  import  pada  google  colab  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  proses  training  atau  melatih  dataset  untuk meningkatkan  akurasi  pada  sistem  dan  agar  tidak  terjadi  salah  pendeteksian  objek  pada  dataset,    proses  ini menggunakan pre-trained yolov5

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 302−309 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4408
Gambar 9. Export File Data Processing
Gambar 10. Source Code Roboflow

## 3.6 Pengujian Sistem
Pengujian sistem di dijalankan melalui anaconda prompt, setelah menjalankan perintah python detect.py –weights runs/train/exp/weights/best.pt  –img  640–conf  0.6  –source  0.  Maka  anaconda  akan  membuka  kamera  serta mendeteksi objek secara real-time . Dan hal ini trlihat di gambar 11 dibawah ini:
Gambar 11. Pengujian Sistem Secara Real-Time
Setelah dilakukan pengujian sistem secara real-time dilakukan pengujian sistem dengan Confusion Matrix Multi class dari hasil training dataset menggunakan algoritma YOLO v5s pada google colab dan hasilnya   dapat dijelaskan  bahwa  pada  kelas  buah  sawit  belum  matang  mendapatkan  true  positive  0.99  dan  true  negatif    0.01, kemudian untuk kelas buah sawit busuk true positive 1.00 dan pada kelas buah sawit matang mendapatkan nilai true negatif 1.00 pada kelas matang serta hasil training juga membaca background false negatif pada kelas busuk false positive 0.50 dan pada kelas belum matang false positive 0.50. hal ini daapt dilihat pada gambar 12, 13, 14, 15, dan 16 di bawah ini :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 302−309 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4408
Gambar 12. Confusion Matrix Class
Gambar 13. F1-Score Curva
Gambar 14 Recall Curva
Gambar 15. Precision Curva
Gambar 16. Prediction Curva
Pada hasil training dataset di atas  menggunakan algoritma  YOLO  v5s dapat disimpulkan  nilainya pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1 . Hasil Training Dataset Class Images Labels Precision Recall mAP Accuracy all 300 100 0.995 1 0.995 0.969 Belum Matang 300 100 0.997 1 0.995 0.973 Busuk 300 100 0.989 1 0.995 0.95 Matang 300 100 0.999 1 0.995 0.984

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  untuk  membantu  permasalahan  dalam  mengklasifikasi  kematangan  buah  sawit  dengan menggunakan Sistem pendeteksi metode YOLO v5 untuk memecahkan masalah, serta mendapatkan nilai akurasi sebesar 90%. Serta sistem berhasil mendeteksi kematangan buah sawit matang, belum matang, dan busuk dengan benar.  Tujuannya  untuk  membuat  sistem  klasifikasi  kematangan  buah  sawit  berbasis  YOLO  v5.  Data  yang digunakan sebanyak 1500 foto, Labelling dataset dilakukan menggunakan roboflow. Hasil labelling dataset dibagi

## Journal of Information System Research (JOSH)
menjadi  3  kelas  yaitu  matang,  belum  matang,  dan  busuk.  Training  dataset  menggunakan  algoritma  YOLOv5s. Berdasarkan  evaluasi  model  diperoleh  mAP  92%,  precision  97%,  recall  96  %.  Tahap  terakhir  yaitu  dilakukan pengujian sistem secara real-time.

## REFERENCES
[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] E. F. Himmah, M. Widyaningsih, and M. Maysaroh, “Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Warna RGB Dan HSV Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Sains dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 193–202, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i2.242.
[3] D. Iskandar Mulyana, M. Faizal Lazuardi, and M. Betty Yel, “Deteksi Bahasa Isyarat Dalam Pengenalan Huruf Hijaiyah Dengan Metode YOLOV5,” J. Tek. Elektro dan Komputasi, vol. 4, pp. 145–151, 2022.
[4] W.  A.  Aji,  S.  A.  Saloko,  I.  Kurniawan,  and  M.  A.  Nurcahya,  “The  Effect  of  Rainfall  and  Rain  Days  On  Palm  Oil Production,” Trop. Plant. J., vol. 1, no. 1, pp. 16–20, 2022, doi: 10.56125/tpj.v1i1.3.
[5] F. Agustina, “Deteksi Kematangan Buah Pepaya Menggunakan Algoritma YOLO Berbasis Android,” J. Ilm. Infokam, vol. 18, no. 2, pp. 70–78, 2022, doi: 10.53845/infokam.v18i2.320.
[6] L. Susanti, N. K. Daulay, and B. Intan, “Sistem Absensi Mahasiswa Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Algoritma YOLOv5,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 10, no. 2, p. 640, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.6032.
[7] M. S. Nuha and R. Alexandro H., “Pemanfaatan Yolo untuk Pengenalan Kesegaran Buah Mangga,” Joutica, vol. 7, no. 1, p. 513, 2022, doi: 10.30736/jti.v7i1.747.
[8] F. H. Zain and H. Santoso, “Sistem Deteksi Kerusakan Gedung Menggunakan Algoritma YOU ONLY LOOK ONCE Dengan Unmanned Aero Vehicle,” J. Politek. Negeri Jakarta, pp. 1–40, 2021.
[9] M. Sarosa and N. Muna, “Implementasi Algoritma You Only Look Once ( Yolo ) Untuk Implementation of You Only Look  Once  (  Yolo  )  Algorithm  for,”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  8,  no.  4,  pp.  787–792,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202184407.
[10]  C. N. Liunanda, S. Rostianingsih, and A. N. Purbowo, “Implementasi Algoritma YOLO pada Aplikasi Pendeteksi Senjata Tajam di Android,” J. Infra, vol. Vol 8, No., pp. 1–7, 2020.
[11]  M. R. Prasanta and M. Y. Pranata, “Perancangan Sistem Deteksi Api Menggunakan Framework YOLOv4,”  … Semin. Nas. Teknol. …, pp. 183–187, 2021, [Online]. Available:
https://semnastera.polteksmi.ac.id/index.php/semnastera/article/view/243.
[12]  G.  I.  E.  Soen,  Marlina,  and  Renny,  “Implementasi  Cloud  Computing  dengan  Google  Colaboratory  Pada  Aplikasi Pengolah Data Zoom Participants,” J. Inform. Technol. Commun., vol. 6, no. 1, pp. 24–30, 2022.
[13]  A. Wibowo, L.  Lusiana, and T.  K.  Dewi, “Implementasi Algoritma Deep Learning You Only  Look Once (YOLOv5) Untuk  Deteksi  Buah  Segar  Dan  Busuk,”  Paspalum  J.  Ilm.  Pertan.,  vol.  11,  no.  1,  p.  123,  2023,  doi: 10.35138/paspalum.v11i1.489.
[14]  D.  N.  Nugroho  and  L.  Anifah,  “Perancangan  Sistem  Deteksi  Objek  Bola  Dan  Gawang  Pada  Robot  Sepakbola Menggunakan Metode Darknet YOLO,” J. Inf. Eng. Educ. Technol., vol. 07, pp. 22–29, 2023.
[15]  I. Salamah, M. R. A. Said, and S. Soim, “Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO)  Untuk  Presensi  Mahasiswa,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  6,  no.  3,  p.  1492,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4399.
[16]  E.  S.  Huzain  Azis,  Fadhila  Tangguh  Admojo,  “Analisis  Perbandingan  Performa  Metode  Klasifikasi  pada  Dataset Multiclass Citra Busur Panah,” vol. 19, no. 3, pp. 286–294, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i3.3646.
[17]  D. Chicco and G. Jurman, “The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation,” BMC Genomics, vol. 21, no. 1, pp. 1–13, 2020, doi: 10.1186/s12864-019-6413-7.
[18]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[19]  M. K. Suryadewiansyah and T. E. E. Tju, “Naïve Bayes dan Confusion Matrix untuk Efisiensi Analisa Intrusion Detection System Alert,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 2, pp. 81–88, 2022, doi: 10.25077/teknosi.v8i2.2022.81-88.
[20]  A. A. Laila Qadrini, Andi Seppewali, “Decision Tree dan Adaboostpada Klasifikasi Penerima Program Bantuan Sosial,” Decis. Tree Dan Adab. Pada Klasifikasi Penerima Progr. Bantu. Sos., vol. 2, no. 7, pp. 1959–1966, 2021.