Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.390 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1449-1455 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## SOCIAL DISTANCING DETECTION FINDING OPTIMAL ANGLE WITH YOLO V3 DEEP LEARNING METHOD
Mutiara Dwi Anggraini 1 , Kusrini 2 , Hanif Al Fatta 3
1,2,3 Master of Information Engineering, Department Amikom University, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 mutiara.1037@students.amikom.ac.id , 2 kusrini@amikom.ac.id , 3 anif.a@amikom.ac.id
(Naskah masuk: 18 Juni 2022, Revisi: 24 Juni 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
The COVID-19 pandemic has had a profound impact on all aspects of society. One of the implementations that the government has so far carried out is using masks and maintaining social distance. Over time, social distancing is difficult to control because people are now getting booster vaccines, but some have not. One way to overcome this problem is with a social distance detector system that detects the number of people and the distance of human objects from one another in an area. This study aims to apply in the office area, or the public. This research is one of  the  developments  of  a  social  distancing  detector  application  that  produces  an  optimal  angle  in  using  the application. So the program can detect the entirety of the object with optimal accuracy. Angle is very influential in taking the image to be processed in the system. This study uses the python language with the YOLOv3 library. This  study  got  the  best  results,and    the  mean  average  precision  in  90%:10%  didapatkan  dengan  learning  rate 0,001  dengan  nilai  mAP  54,11%,  deteksi  pada  saaat  penggujian  sebesar  100%.  Percobaan  sudut  terdapat 00.150.300, 450.600 dengan total 50 data video testing. Sudut optimal yang didapatkan pada penelitian ini adalah 00.150.300. Hal ini membuktikan bahwa sudut pengambilan video atau peletakan kamera sistem social distancing.
Keywords : Mean average precision, Python, Social Distancing, Yolov3.

## DETEKSI SOCIAL DISTANCING MENCARI SUDUT OPTIMAL DENGAN METODE DEEP LEARNING YOLO V3

## Abstrak
Abstrak  berbahasa  Indonesia  diletakkan  pada  bagian  ini.  Abstrak  memberikan  gambaran  umum  tentang  isi makalah  dan  harus  ditulis  dengan Times  New  Roman 10  dalam  format  satu  kolom  dan  linespacing  1.  Panjang abstrak maksimal 250 kata. Jika terdapat istilah-istilah asing yang belum dibakukan, ditulis dalam bentuk italic . Tidak  diperkenankan  melakukan  sitasi  di  bagian  abstrak.  Abstrak  seharusnya  mengandung  latar  belakang, permasalahan, tujuan penelitian/tujuan paper, metode, hasil dan kesimpulan.
Kata kunci : Mean average precision, Python, Social distancing, Yolov3.

## 1. PENDAHULUAN
Social  distancing bisa  disebut  dengan physical distancing yaitu menjaga jarak aman yaitu 1-2 meter antara diri sendiri dengan orang lain[1]. Cara ini juga diikuti dengan protokol lainnya agar tidak menularkan  penderita  covid  ke  masyarakat,  seperti menggunakan  masker,  vaksin  booster,  dan  mencuci tangan[2].
Salah  satu  syarat  agar  masyarakat  dapat berpergian  dan  memasuki  suatu  area  adalah  telah melakukan  vaksin  booster.  Namun  50%  penduduk indonesia  masih  belum  melakukan  vaksin  booster. Salah satu solusi untuk mengurangi penyebaran covid adalah  dengan  menghindari  keramaian. Social distancing detection dapat menjadi salah satu aplikasi yang  dapat  di  gunakan  di  keramaian  publik.
Pendeteksi social distancing sudah pernah dilakukan oleh  beberapa  peneliti  terdahulu.  Salah  satu  yang menjadi  inspirasi  dalam  penelitian  ini  adalah  karya ”Yolo  Algorithm  for  detecting  people  in  social distancing  system” [3] . Pada  penelitian  ini menggunakan algoritma YOLOv3.  YOLOv3 adalah perkembangan baru dari YOLOv2[4]. YOLOv3 juga dipilih  dalam  algoritma  penelitian  ini  dikarenakan YOLOv3 dapat mendeteksi objek dengan frame rate yang  lebih  tinggi  dari  pada  algoritma  yang  lain  [5]. YOLO banyak di implementasikan di berbagai aspek lingkungan  [6].  Beberapa  judul  penggunaan  YOLO oleh penelitian sebelumnya pada pengaplikasian film, yaitu  berjudul  “Implementasi  Dan  Analisis Performansi  Metode You  Only  Look  Once (  Yolo  ) Sebagai  Sensor  Pornografi  Pada  Video”  [7],
penelitian  tersebut  membuktikan  YOLO  dapat bekerja  dalam  video  mendeteksi  sensor  pornografi. YOLO juga digunakan pada pengaturan deteksi  lalu lintas. Penelitian sebelumnya yang berjudul “Pengaturan  Lampu  Lalu  Lintas  Berdasarkan Kepadatan  Kendaraan  Menggunakan  Metode  Yolo” [8]  membuktikan  bahwa  YOLO  dapat  berjalan mendeteksi lampu lalu lintas.
Algoritma  YOLO  atau You  Only  Look  Once yaitu  algoritma deep  learning yang  memanfaatkan jaringan  syaraf  konvolusional  atau  CNN  dalam mendeteksi  suatu  objek.  Pada  proses  CNN  terdapat tahapan tahapan untuk mendapatkan hasil deteksinya yaitu pre-prosessing,  prosessing  dan  classifying (Munadhif  et  al,  2020)[9].  Dalam  algoritma  YOLO akan  memprediksi  ukuran  sisi  x  sisi,  dan  kemudian memprediksi objek. Untuk mendeteksi bounding box dan class  probabilities secara  langsung  dari keseluruhan  gambar  dalam  sekali  evaluasi  [10]. Algoritma  YOLO  didukung  dengan  bantuan  GPU agar memproses gambar secara real-time [11] . Penelitian ini akan menggunakan camera down view untuk perspective view dari data dari penelitian- penelitian  lain  [12]  secara  umum  dan  pengambilan data oleh peneliti. Penentuan sudut akan diperhitungkan  dalam  penelitian  ini.  Mendeteksi jumlah  dan  jarak  objek  orang  agar  dapat memanimisilir  penyebaran  covid  menggunakan deteksi social distancing .

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam melakukan objek deteksi pada sistem ini dibutuhkan  algoritma  yang  dapat  mendetek  fitur secara akurat dari suatu objek gambar. YOLO dikenal cepat  mendeteksi  objek.  Pengembangan  aplikasi social  distancing ini  akan  menggunakan  YOLOv3. YOLO  versi  3  dapat  memberikan  kemudahan mengimplementasikan objek dibanding versi lainnya [13].  YOLO  dapat  dijalankan  secara input video maupun realtime [14]. Metode YOLO sangat banyak digunakan baik untuk pengolahan data dengan kasus dokumentasi, film, bahkan transportasi.
YOLO  yang  akan  dipakai  oleh  penelitian  ini menggunakan  bahasa  pemograman  python  untuk mengolah  citra  digital  serta  mendeteksi  jarak  objek pada  citra  yang  diinputkan.  Aplikasi  deteksi  yang dibuat  akan  diimplementasikan personal  computer yang  terintegrasi  dengan  kamera.  Peneliti  juga  akan menganalisis  hasil  uji  dengan  berbagai  sudut  serta jarak  yang  mempengaruhi  kinerja  sistem social distancing.

## 2.1. You Only Look Once (YOLO)
You  Only  Look  Once atau  YOLO  adalah Jaringan saraf cerdas untuk deteksi waktu nyata [15]. YOLO  menerapkan  jaringan  syaraf  tunggal  pada keseluruhan gambar. Jaringan ini akan dibagi menjadi bagian-bagian.  Kemudian  akan  memprediksi  kotak pembatas  dan  probabilitas  untuk  setiap  kotak  di
wilayah  pembatas,  timbang  probabilitas  untuk mengklasifikasikannya  sebagai  objek  atau  bukan. YOLO  membagi  citra  masukan  menjadi  kisi-kisi berukuran, dimana nilai S adalah 7 dan ukuran citra masukan adalah 448 × 448 [15]. Untuk mendapatkan kotak pembatas, kita akan menggulung gambar input. Sebuah kotak pembatas memiliki 5 nilai  yang harus disimpan:  koordinat, koordinat, lebar (width), tinggi (height)  [16].  Skor  kepercayaan  (kotak  pembatas yang  dimaksud  memiliki  nilai  probabilitas  objek) (Hermawan et al., 2021).

## Gambar 1. Sistem Deteksi YOLO
Pada  Gambar.1  citra  akan  memproses  ubah ukuran  selanjutnya  dilakukan non-max  suppression untuk  menghasilkan bounding  box selanjutnya otomatis sistem akan menampilkan nama objek yang terdapat pada basis data YOLO

## 2.2. Euclidean Distance
Dalam menghitung jarak antar orang berdasarkan  yang  terdeteksi,  akan  menggunakan metode Euclidean  Distance .  Metode  ini  akan menghitung jarak antar objek dengan mengukur jarak dua titik di dalam Euclidean Space , dan dapat berupa dua  dimensi  ataupun  tiga  dimensi,  rumus:  [16]. Penelitian  berjudul  ”  Perbandingan  Akurasi Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance, dan Manhattan  Distance pada Algoritma  K-Means Clustering berbasis Chi-Square ”  [16]  membuktikan bahwasanya  rumus Euclidean  Distance merupakan rumus  mempunyai  hasil  ketepatan  tinggi  dibanding algoritma  lainnya.  Berikut  ini  rumus Euclidean Distance.
𝑑 = √(𝑥1 +  𝑥2) +   √(𝑦1 +  𝑦2)2
(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mempunyai  proses  utama,  yaitu saat  video  data  di  akusisi  maka  sistem  akan mengekstraksi video. Proses building darknet sebagai arsitektur  YOLOv3  [17].  Kemudian  akan  dilakukan penyesuaian  frame  terhadap configuration file  dari video.  Lalu  sistem  akan  mendeteksi  objek  dengan YOLOv3  yaitu  merize  citra  ke  ukuran  416x416 dilanjutkan  CNN  dan non-max  suppression [18]. Sehingga  hasil  ini  akan  tersimpan  untuk  digunakan mendeteksi orang. Jika orang/objek sudah terdeteksi maka  sistem  akan  menentukan center  point dan bounding  box setiap  objek.  Sistem  selanjutnya menghitung antara center point orang dengan lainnya. Jika  jaraknya  tidak  sesuai  dengan threshold maka bounding  box tersebut  akan  berwarna  merah  yang berarti  jarak  kurang  dari  1-2meter.  Sementara  jika
Mutiara Dwi Anggraini, dkk, Social Distancing Detection Finding … 1451
kurang  dari threshold maka bounding  box tersebut berwarna  hijau  yang  berarti  objek  person  tersebut dekat  dengan  1-2meter.  Pada  Gambar  2  dijelaskan alur  keseluruhan  sistem.  Dimana  video  saat  di inputkan akan menghasilkan ekstrasi video dilanjutkan  memasukan  video  frame.  Maka  setelah video  input  sistem  akan  mendeteksi  YOLO  dan kinerja  YOLO  yaitu  membentuk  citra  ke  ukuran 416x416  [18].  Selanjutnya  setelah  citra  terbagi ukuran  maka  CNN  akan  bekerja  dan non  max suppression dalam YOLO mendeteksi orang. Inputan kinerja YOLO apakah orang terdetksi atau tidak. Jika tidak  maka  sistem  akan  kembali  ke  pada  proses deteksi  YOLO[18].  Namun  jika  sudah  terdeteksi maka  sistem  akan  mengkalkukasi center  point di dalam bounding  box .  Selanjutnya  sistem  akan mengkalkulasi bounding box orang tersebut ke orang lainnya. Secara umum berikut cara kerja sistem yang dapat dilihat melalui flowchat gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. Alur Kerja Sistem
Inputan dari video akan di input kedalam sistem. Selanjutnya  sistem  akan  mengekstrak  dan cloning building  darknet. Sistem  akan  di  masukan  frame. Maka  sistem  akan  mengatur  ulang  citra  menjadi ukuran  416x416.  Dalam  mendeteksi  orang  makan YOLO  akan  menggunakan convolutional  neural network dan non-max suppression . Jika orang sudah terdeteksi  maka  akan  dikalkulasikan  dengan center point dari bounding box yang di dapatkan. Jika orang masih  belum  terdeteksi  maka  sistem  akan  Kembali pada  deteksi  YOLO.  Setelah  mendapatkan center point ,  maka  sistem  akan  di  hitung  jarak  antara bounding box satu dengan lainnya. Maka sistem akan menghitung  apakah  jarak  tersebut  lebih  kecil  dari max threshold atau tidak. Jika lebih besar maka akan menampilkan kotak hijau. Namun jika hasilnya lebih kecil  maka  yang  akan  tampil  berupa  kotak  merah melambangkan jarak yang berdekatan dibawah 1m.

## 4. DISKUSI
Menggunakan  dataset  dengan  rasio  rasio  yang berbeda, antara data train : data test yaitu 90%:10%, 80%:20%  dan  70%:30%.  Dari  rasio  berikut  akan menghasilkan  training  keseluruhan  yaitu  pada  tabel dibawah ini:
Tabel 1. Hasil Training dataset Dataset Rasio Presisi Recall FI Score Averange IoU mAP 90%:10% 61% 62% 63% 44.66% 51.90% 80%:20% 35% 59% 45% 25.39% 32.34% 70%:30% 40% 55% 45% 29.59% 28.20%

## 4.1. Skenario Pengujian Sudutrtama
Percobaan  dilakukan  pada  beberapa  skenario percobaan,  dimana  pada  saat  dilakukan  percobaan terdapat  anomali  pada  hasil  percobaan  ditemukan jarak  tertentu  sistem  dapat  bekerja  dan  sudut mempengaruhi  sistem  mendeteksi  person.  Dalam mengguji,  peneliti  menggunakan  beberapa  skenario penggujian untuk mencari optimal maka sistem akan dilakukan penggujian sebagai berikut:

## Gambar 3. Pengujian Sudut
Pada gambar 3 sistem akan mendeteksi dengan berbagai variasi sudut yang disediakan yaitu 0 0 , 15 0 , 30 0 , 45 0 , 60 0 .
Alasan peneliti mengmbil sudut tersebut sebagai standarisasi  sudut.  Dan  penelitian  ini  diharapkan dapat  menghasilkan  seberapa  pengaruh  peletakan kamera dengan sistem yang bekerja.

## 4.2. Hasil Pengujian Sudut
Melakukan  penghitungan  sudut  menggunakan data  yang  dimbil  langsung  oleh  peneliti.  Klasifikasi Beresiko  apabila  objek/orang  berada  pada  jarak kurang dari 1 m dari yang lainnya, dan ini merupakan kesalahan.  Namun  jika  Tidak  beresiko  menandakan jarak  satu  dengan  yang  lainnya  yaitu  lebih  dari  1m menunjukan  bahwa  sesuai  dengan  peraturan social distancing .  Berikut  adalah  hasil  penggujian  sudut pada  sistem social  distancing Hasil  menggunakan pemrosessan data pribadi:
1. Sudut 0 0:
a. Beresiko
Hasil  :  Pada  gambar  4  menandakan  sistem berhasil mendeteksi orang erta jarak yang ditentukan. Total  orang  ada  2  dan  termasuk  kategori  resiko sedang dikarenakan belum banyak berinteraksi dalam 1 frame yang banyak sehingga dikategorikan sedang.
Percobaan  dilakukan  10  video  menghasilkan  data 100% berhasil.
Gambar 4. Sudut 0 0 Beresiko
b. Tidak Beresiko :
Hasil  :  Pada  gambar  5  menandakan  sistem berhasil  mendeteksi  orang  serta  jarak  yang ditentukan. Total orang ada 2 dan termasuk kategori aman.  Percobaan  dilakukan  10  video  menghasilkan data 100% berhasil.
Gambar 5. Sudut 0 0 Tidak Beresiko
2. Sudut 15 0:
a. Beresiko :
Hasil  :  Pada  gambar  6  menandakan  sistem berhasil  mendeteksi  orang  serta  jarak  yang ditentukan. Total orang ada 2 dan termasuk kategori resiko sedang dikarenakan belum banyak berinteraksi dalam  1  frame  yang  banyak  sehingga  dikategorikan sedang. Percobaan dilakukan 10 video menghasilkan data 100% berhasil.
Gambar 6. Sudut 15 0 Beresiko
b. Tidak Beresiko :
Hasil  :  Pada  gambar  7  menandakan  sistem berhasil  mendeteksi  orang  serta  jarak  yang
ditentukan. Total orang ada 2 dan termasuk kategori aman.  Percobaan  dilakukan  10  video  menghasilkan data 100% berhasil.
Gambar 7. Sudut 15 0 Tidak Beresiko
3. Sudut 30 0:
a. Beresiko :
Hasil  :  Pada  gambar  7  menandakan  sistem berhasil  mendeteksi  orang  serta  jarak  yang ditentukan. Total orang ada 2 dan termasuk kategori resiko sedang dikarenakan belum banyak berinteraksi dalam  1  frame  yang  banyak  sehingga  dikategorikan sedang. Percobaan dilakukan 10 video menghasilkan data 100% berhasil.
Gambar 8. Sudut 30 0 Beresiko
b. Tidak Beresiko :
Hasil  :  Pada  gambar  9  menandakan  sistem berhasil  mendeteksi  orang  serta  jarak  yang ditentukan. Total orang ada 2 dan termasuk kategori aman.  Percobaan  dilakukan  10  video  menghasilkan data 100% berhasil.
Gambar 9. Sudut 30 0 Tidak Beresiko
4. Sudut 45 0:
a. Beresiko :
Hasil  :  Pada  gambar  10  menandakan  sistem berhasil  mendeteksi  orang  serta  jarak  yang ditentukan. Total orang ada 2 dan termasuk kategori aman. Percobaan dilakukan 10 video. 8 video berhasil terdeteksi,  2  video  tidak  berhasil  terdeteksi. Keakurasikan data 60%
Gambar 10. Sudut 45 0 Beresiko
b. Tidak Beresiko :
Hasil  :  Pada  gambar  11  menandakan  sistem berhasil  mendeteksi  orang  serta  jarak  yang ditentukan. Total orang ada 2 dan termasuk kategori aman.  Dan  percobaan  dilakukan  10  video.  6  video berhasil terdeteksi, 4 video tidak berhasil terdeteksi. Keakurasikan data 60%
Gambar 11. Sudut 45 0 Tidak Beresiko
5. Sudut 60 0:
a. Beresiko :
Gambar 12. Sudut 60 0 Beresiko
Hasil  :Pada  gambar  12  menandakan  sistem berhasil  mendeteksi  orang  serta  jarak  yang ditentukan. Total orang ada 2 dan termasuk kategori resiko sedang dikarenakan belum banyak berinteraksi dalam  1  frame  yang  banyak  sehingga  dikategorikan
sedang.  Percobaan  dilakukan  10  video  dan menghasilkan 100% keakurasian data.
b. Tidak Beresiko :
Gambar 13. Sudut 60 0 Tidak Beresiko
Hasil  :  Pada  gambar  13  menandakan  sistem berhasil  mendeteksi  orang  serta  jarak  yang ditentukan. Total orang ada 2 dan termasuk kategori aman. Percobaan dilakukan 10 video. 8 video berhasil terdeteksi,  2  video  tidak  berhasil  terdeteksi. Keakurasikan data 60%
Percobaan dilakukan 10 kali pengambilan video dengan berbagai  macam  sudut. Hasilnya pada sudut 0 0 ,  15 0 ,  30 0 berhasil  seluruh  data  testing  dicoba menghasilkan keakuratan 100% baik bersiko maupun tidak  beresiko.  Namun  pada  pengambilan  sudut  45 0 dan  60 0 di  hasilkan  berbagai  percobaan  data testing menghasilkan beberapa kali YOLO tidak mendeteksi orang. Hal ini menjadi tanda bahwa pengaturan sudut sangat  berpengaruh  pada  hasil  keakuratan  yang  di dapatkan.
Skenario  sudut  45 0 dan  60 0 dianggap  sejajar dengan  orang  satu  dengan  lainnya  hal  ini  akan semakin  gagal  mendeteksi  keakurasian  sistem semakin besar sudutnya.
Tingkat  keberhasilan  dari  deteksi  untuk perhitungan  jarak  orang  adalah  100%.  Dilihat  dari tingkat  keberhasilannya,  aplikasi  ini  akan  berfungsi dengan  baik  didukung  dengan  prosesor  yang  dapat menghasilkan kecepatan tinggi. Perbandingan seluruh  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  pada percobaan sebelumnya, ditunjukan pada Tabel 1

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan, maka peneliti  menyimpulkan bahwa,  Sistem deteksi social distacing berhasil berjalan dengan baik. Hasil training terbaik  yang  didapatkan    dengan  rasio 90%:10% learning  rate 0.001  dengan  nilai  mAP 54.11% adalah training terbaik. Hasil akurasi pengujian sistem deteksi pelanggaran social  distancing adalah  93%  dengan sudut  pengambilan  0°,15°  dan  30°.  Ketiga  sudut 0°,15° dan 30° berhasil mendeteksi dengan jarak yang tepat  dengan  kategori  beresiko  dan  tidak  beresiko dengan  baik.  Sedangkan  pada  sudut  45°  dan  60° sistem tidak akurat mendeteksi manusia serta kategori bersiko dan tidak beresiko

## DAFTAR PUSTAKA
[1] WHO  Indonesia,  “Coronavirus  Disease Situation Report World Health Organization,” 2020 [2] M.  Pawar,  “The  Global  Impact  of  and Responses to the COVID-19 Pandemic,” The International  Journal  of  Community  and Social  Development ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  111– 120, 2020, doi: 10.1177/2516602620938542.
[3] Adhinata, F. Dharma, Rakhmadan, D. Putra, A.  J.  T.  Segara.  “YOLO  Algorithm  for Detecting  People  in  Social  Distancing System”. TRANSFORMATIKA, ISSN: 1693- 3656,Vol 19, No.1, July 2021, pp. 1-7.
[4] A. H. Ahamad, N. Zaini, and M. F. A. Latip, “Person Detection for Social Distancing and
Safety  Violation  Alert  based  on  Segmented ROI,” Proceedings - 10th IEEE International Conference  on  Control  System,  Computing and Engineering, ICCSCE 202 0, no. August, pp. 113–118, 2020, doi: 10.1109/ICCSCE50387.2020.9204934.
[5] J.  Redmon  and  A.  Farhadi,  “Yolov3  :  An incremental  improvement”, arXiv  Prepr. arXiv200.10934, 2020.
[6] S.  Geethapriya,  N.  Duraimurugan,  S.  P.
Chokkalingam, “Real-Time Object Detection with  Yolo”  I nternational Journal of Engineering  and  Advanced  Technology (IJEAT) ISSN:  2249  –  8958,  Volume-8, Issue-3S, February 2019.
[7] H. Hammam, A. Asyhar, S. A. Wibowo, and G.  Budiman,  “Implementasi  Dan  Analisis Performansi Metode You Only Look Once ( Yolo  )  Sebagai  Sensor  Pornografi  Pada Video”. E-Proceeding of Engginering :ISSN:
2355-9365, Vol 7, No.2 Agustus 2020 Page 3631.
[8]
M.  I.  Hermawan,  I.  I.  Tritoasmoro,  N.
Ibrahim,  “Pengaturan  Lampu  Lalu  Lintas Berdasarkan Kepadatan Kendaraan Menggunakan Metode Yolo”. Jurnal Edukomputika . V.811.47837. 2021
[9] S. Jupiyandi, F. R. Saniputra, Y. Pratama, M. R. Dharmawan, I.
Cholissodin, ”Pengembangan  Deteksi  CitraMobil  untuk Mengetahui Jumlah TempatParkir Menggunakan CUDA dan Modified YOLO”. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 6(4), 413. https://doi.org/10.25126/jtiik.2019
[10] P.  Nurtantio,  Andono,  T.Sutojo,  Muljono. 2017. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta:
ANDI.
[11] T.  A.  A.  H.  Kusuma,  K.  Usman,  S.  Saidah, "People Counting for Public Transportations Using  You  Only  Look  Once  Method”  ,
Jurnal Teknik  Informatika(JUTIF), Vol.2 No.1, pp. 57-66, 2021.
[12] J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick,  and  A. Farhadi,  “You  only  look  once:  Unified, realtime object detection,” P roceedings of the IEEE  Computer  Society  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition, vol.  2016-Decem,  pp.  779–788,  2016,  doi: 10.1109/CVPR.2016.91
[13] M. Junker, R. Hoch, and A. Dengel, “On the evaluation of document analysis components by  recall,  precision,  and  accuracy,” Proceedings of the International Conference on  Document  Analysis  and  Recognition, ICDAR , pp. 717–720, 1999, doi:
10.1109/ICDAR.1999.791887.
[14] B. Benfold  and I. Reid, “Stable multi-target tracking  in  real-time  surveillance  video,” Proceedings  of  the  IEEE  Computer  Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ,  pp.  3457–3464,  2011,  doi: 10.1109/CVPR.2011.5995667.
[15] Fardiasyah., A. Fahmi, N. Iriawan and W. S. Winahju.  “Deteksi  Kapal  di  Laut  Indonesia Menggunakan  YOLOv3”. Jurnal  Sains  dan
Seni  ITS. Vol.10  No.1  (2021),  2337-
3520(2301-928X Print)
[16] M. Nishom, “Perbandingan Akurasi
Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance, dan  Manhattan  Distance  pada  Algoritma  K- Means  Clustering  berbasis  Chi-Square”, Jurnal Informatik: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), Vol.04, No.01, Januari 2019, pp. 20- 21, 2019.
[17] Xiaoyue  Jiang,  Abdenour  Hadid,  Yanwei Pang,  Eric  Granger,  Xiaoyi  Feng,  “Deep Learning in Object Detection and
Recognition”, pp. 1-3, 2019.
[18] Adarsh, P., Rathi, P., Kumar, M., YOLO v3- Tiny:  Object  Detection  and  Recognition using  one  stage  improved  model. 2020  6th Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Commun. Syst. ICACCS 2020 687–694.