Abstrak—Dalam  era  modern  revolusi  industri  4.0  saat  ini, hampir seluruh kegiatan manusia terkait dengan pemanfaatan teknologi  informasi  sebagai  kebutuhan  dalam  berbagai kegiatan  dan  layanan.  Salah  satu  contohnya  dalam  dunia pendidikan. Media pembelajaran interaktif sebagai salah satu media  pembelajaran  di  dunia  pendidikan  yang  menggunakan teknologi  informasi  dan  komunikasi  sehingga  mempermudah seorang pendidik dalam menyampaikan materi atau informasi kepada  siswa.  Salah  satu  bentuk  menggunakan  teknologi sebagai media pembelajaran adalah  Smart Whiteboard. Dalam pembuatan Smart Whiteboard membutuhkan suatu sistem yang dapat  mendeteksi  dan  mengklasifikasi  apa  yang  ditulis  pada papan  tulis  salah  satunya  adalah  menghitung  suatu  operasi matematika.  Untuk  dapat  mendeteksi  dan  mengklasifikasi objek digunakan metode yaitu deep learning. YOLO (You Only Look Once) adalah salah satu jenis metode dalam deep learning yang dikembangkan dengan algoritma untuk mendeteksi objek dalam  waktu  nyata  berdasarkan  CNN  (Convolutional  Neural Network). Penelitian ini bertujuan untuk melakukan implementasi sistem yang dapat mendeteksi angka dan operator aritmatika  dan  menghitung  operasi  aritmatika  pada  tulisan pada  papan  tulis Jetson Nano.  Adapun  untuk  sistem  tersebut, jenis  YOLO  yang  digunakan  adalah  YOLOv4-tiny  dengan menggunakan  framework  Darknet.  YOLO  dipilih  karena akurasi dan kecepatannya. Sistem deteksi bekerja dengan cara mendeteksi huruf, angka, dan operator aritmatika yang ditulis tangan, dan jika suatu operasi matematika terbentuk, hasilnya akan dihitung. Hasil dari penelitian ini adalah suatu sistem yang dapat  mendeteksi  operasi  matematika  menggunakan  gambar, video yang direkam, atau video dalam waktu nyata.
Kata  Kunci—Jetson  Nano,  Media  Pembelajaran,  Smart Whiteboard, YOLO.

## I. PENDAHULUAN
ALAM era modern revolusi industri 4.0 saat ini, hampir semua  aktivitas  kehidupan  manusia  tidak  dapat dipisahkan  dari  penggunaan  teknologi  informasi  sebagai kebutuhan  berbagai  aktivitas  dan  layanan.  Perkembangan teknologi  informasi  yang  sangat  mempermudah  aktivitas kehidupan  manusia  telah  menciptakan  ketergantungan  yang sangat kuat pada keberadaan teknologi informasi. Teknologi informasi adalah teknologi yang digunakan untuk mengelola data  dan  informasi,  termasuk  pemrosesan,  pengadaan, pengumpulan,  penyimpanan,  dan  manipulasi  data  dalam berbagai  cara  untuk  menghasilkan  informasi  berkualitas, yaitu  informasi  yang  relevan,  akurat,  dan  tepat  waktu  yang digunakan untuk kepentingan pribadi dan organisasi.
Peran  teknologi  dalam  pendidikan  sangat  penting  dan dibutuhkan.  Dalam  Undang-Undang  Nomor  20  tahun  2003 tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional  disebutkan  bahwa pengembangan  teknologi  untuk  pendidikan  adalah  usaha yang  sadar  dan  terstruktur  untuk  menciptakan  suasana  dan
proses belajar sehingga siswa dapat secara aktif membangun potensinya. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi canggih  sebagai  media  pembelajaran  di  dunia  pendidikan, akan mampu mengubah cara seseorang belajar, memperoleh informasi,  menyesuaikan  informasi  dan  seterusnya.  Media pembelajaran sebagai sarana peningkatan kualitas pendidikan sangat  penting  dalam  proses  pembelajaran  dan  mengajar. Media  pembelajaran  interaktif  sebagai  salah  satu  media pembelajaran  yang  menggunakan  teknologi  informasi  dan komunikasi memudahkan guru dalam menyampaikan materi atau informasi  kepada siswa. Media pembelajaran interaktif dapat  memfasilitasi  guru  dalam  mengembangkan  teknik pembelajaran  agar  menghasilkan  hasil  yang  maksimal  [1]. Salah  satu  bentuk  penggunaan  teknologi  sebagai  media pembelajaran di dunia pendidikan adalah Smart Whiteboard . Saat  ini  masih  banyak  sekolah  di  Indonesia  yang  masih dalam  proses  pembelajaran  di  kelas  menggunakan  media pembelajaran  whiteboard  biasa  tanpa  adanya  fitur  apapun. Whiteboard  biasa  memiliki  ruang  yang  terbatas  dan  materi ajar  yang  ditulis  tidak  bisa  direkam,  sehingga  materi  yang disampaikan  oleh  guru  tidak  bisa  diambil  dengan  baik  oleh siswa. Dengan Smart Whiteboard , masalah-masalah tersebut bisa  diselesaikan  dan  dapat  meningkatkan  kualitas pembelajaran  siswa  di  kelas,  sehingga  membuat  suasana belajar dan mengajar efektif, efisien, dan tidak membosankan.  Selain  itu, Smart  Whiteboard juga  akan mampu  meningkatkan  motivasi  belajar  siswa  karena  dapat memberikan inovasi baru bagi siswa [2].
Smart Whiteboard sendiri adalah papan tulis menggunakan proyektor  yang  dapat  mendeteksi  dan  mengklasifikasi  apa pun  yang  ditulis  di  papan  tulis,  salah  satunya  adalah melakukan  operasi  aritmatika.  Untuk  dapat  mendeteksi  dan mengklasifikasi objek, digunakan sebuah metode, yaitu deep learning .  YOLO  adalah  jenis  metode deep  learning yang dikembangkan  dengan  algoritma  untuk  mendeteksi  objek secara  real  time  berdasarkan  CNN  ( Convolutional  Neural Network ).  YOLO  menerapkan  jaringan  saraf  tunggal  ke seluruh gambar. Jaringan ini akan membagi gambar menjadi daerah  dan  kemudian  memprediksi  kotak  batas  dan probabilitas,  untuk  setiap  kotak  daerah  batas  probabilitas diberatkan untuk diklasifikasikan sebagai objek atau tidak.

## II. METODE PENELITIAN
Studi  ini  adalah  studi  di  bidang  visi  komputer  yang bertujuan  untuk  mendeteksi  angka  dan  operator  aritmatika untuk  menghitung  operasi  matematika  pada  media whiteboard  menggunakan  metode You  Only  Look  Once (YOLO), khususnya YOLOv4-tiny , yang kemudian

## Implementasi Perhitungan Operasi Matematika Sederhana pada Jetson Nano untuk Aplikasi Smart Whiteboard
Achmad Pahlevy Aminullah Nizaruddin, Eko Mulyanto Yuniarno dan Dion Hayu Fandiantoro Departemen Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
e-mail : ekomulyanto@ee.its.ac.id
D
diimplementasikan pada Jetson Nano . Gambar 1 menunjukkan diagram blok metodologi.
A. Hardware Pembantu
Untuk menghubungkan Jetson Nano dengan Whiteboard, Penulis membutuhkan sebuah casing yang terhubung dengan sebuah bracket . Desain casing 3D dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar  2  menunjukkan  penampilan  desain  dari casing Alat  yang  berisi Jetson  Nano dan  Kamera  yang  dilihat  dari sisi kiri. Di sisi belakang casing terdapat sebuah lubang yang dibuat sedemikian rupa sehingga menyesuaikan ukuran port input Jetson Nano .
Kemudian Gambar 3 menunjukkan penampilan desain dari casing Alat yang berisi Jetson Nano dan Kamera yang dilihat dari sisi kanan. Di sisi depan casing terdapat sebuah lubang yang  memiliki  fungsi  sebagai  tempat  untuk webcam untuk mengambil input video,  tentu  saja  lubang  tersebut  dibuat dengan ukuran yang cocok dengan webcam yang digunakan. Pada Gambar 4 adalah ilustrasi dari Hardware yang akan digunakan  sebagai  implementasi  sistem.  Komposisi  atau  isi dari Hardware itu  sendiri  adalah Jetson  Nano bersama dengan Fan dan Webcam .
Untuk casing alat dapat terhubung dengan papan putih dan mudah  diposisikan,  sebuah bracket pengait  dibuat  antara casing alat  dan  papan  hitam  yang  dapat  diubah  panjangnya (jarak antara casing dan papan hitam) bersama dengan sudut miring casing menuju papan hitam, catatlah bahwa jarak yang dapat  disesuaikan  adalah  60  -  90cm.  Untuk  dokumentasi bracket dapat dilihat pada Gambar 5.

## B. YOLO
YOLO  ( You  Only  Look  Once )  adalah  sebuah  algoritma deteksi  objek  yang  saat  ini  sangat  populer  untuk dikembangkan.  YOLO  menggunakan  satu  jaringan  saraf tunggal untuk diterapkan pada seluruh gambar. Deteksi objek dilakukan  dengan  membingkai  objek  yang  akan  dideteksi sebagai masalah regresi dan memisahkan kotak batas khusus dan  probabilitas  kelas.  Dengan  menggunakan  satu  jaringan saraf tunggal untuk memprediksi kotak batas dan probabilitas kelas dari semua gambar dalam satu evaluasi. Karena metode ini  menggunakan  satu  jaringan  saraf  tunggal  untuk  semua pipa deteksi, kinerja deteksi dapat dioptimalkan dari ujung ke ujung [3].
YOLO  membagi  gambar  atau  video  yang  dimasukkan menjadi grid S  X  S.  Jika  titik  pusat  koordinat  pada  GT ( Ground Truth ) dari  suatu  objek jatuh ke dalam grid , maka grid tersebut  bertanggung  jawab  untuk  mendeteksi  objek. Inovasi  YOLO  adalah  memodifikasi  kerangka  deteksi Proposed  Region :  seri  R-CNN  membutuhkan  untuk memproduksi  wilayah  proposal  dimana  untuk  melakukan proses klasifikasi dan regresi. Namun ada overlap (tumpang tindih)  dimana  wilayah  proposal  akan  membawa  banyak proses  iteratif.  Namun,  YOLO  memprediksi  kotak  batas objek yang ada di semua grid , lokasi dan probabilitas semua kelas  sekaligus,  sehingga  YOLO  memecahkan  semua masalah dalam satu run . Metode YOLOv4-tiny dirancang  berdasarkan  metode Yolov4  untuk  memiliki  kecepatan  deteksi  objek yang  lebih
Gambar 1.  Diagram Blok Metodologi.
Gambar 2.  Sisi Kiri Casing . Gambar 3.  Sisi Kanan Casing .
Gambar 4. Tampak Dalam Casing .
Gambar 5. Casing ketika telah terhubung dengan papan tulis.
cepat.  Kecepatan  deteksi  objek  untuk YOLOv4-tiny dapat mencapai  371 frame per  detik  menggunakan  1080Ti  GPU, membuatnya  sangat  cocok  untuk  digunakan  pada  sistem terintegrasi atau perangkat mobile .
Metode YOLOv4-tiny menggunakan jaringan CSPDarknet53-tiny sebagai  jaringan  dasar  bukan  jaringan CSPDarknet53 yang  digunakan  dalam  metode  Yolov4. Jaringan CSPDarknet53-tiny menggunakan modul CSPBlock dalam  jaringan partial tahap  silang  bukan  modul ResBlock dalam jaringan residual.
Modul CSPBlock membagi feature  map menjadi  dua bagian  dan  menggabungkan  kedua  bagian  dengan  tepi residual  melintang.  Modul CSPBlock dapat  meningkatkan kemampuan belajar jaringan konvolusi dibandingkan dengan modul ResBlock .  Sementara  ini  meningkatkan  komputasi sebesar 10% hingga 20%, juga meningkatkan akurasi. Untuk mengurangi  jumlah  perhitungan,  hal  ini  menghilangkan kebuntuan  komputasi  yang  memiliki  jumlah  perhitungan lebih tinggi di modul CSPBlock .
Hal  ini  meningkatkan  akurasi  dari  metode YOLOv4-tiny dalam  hal  komputasi  yang  konstan  atau  bahkan  dikurangi. Untuk  mempermudah  proses  komputasi,  metode YOLOv4- tiny menggunakan fungsi LeakyReLU sebagai fungsi aktivasi pada jaringan CSPDarknet53-tiny tanpa menggunakan fungsi aktivasi Mish yang digunakan di YOLOv4 . Pada bagian fusi fitur, metode YOLOv4-tiny menggunakan jaringan piramida fitur  untuk  mengekstrak  feature  map  dengan  skala  yang berbeda untuk meningkatkan kecepatan deteksi objek, tanpa menggunakan pemadatan pola spasial dan jaringan agregasi jalan yang digunakan pada metode YOLOv4 . Pada saat yang sama, YOLOv4-tiny menggunakan dua skala map fitur yang berbeda,  yaitu  13x13  dan  26x26  untuk  memprediksi  hasil deteksi.
Struktur jaringan dan tata letak lapisan dari YOLOv4-tiny ditunjukkan pada Gambar 6 dan Gambar 7.

## C. Akuisisi Dataset
Penulis menggunakan 2 dataset, yaitu dataset kustom yang diambil  dari  Deteksi  Angka  dan  Operator  Aritmatika Menggunakan YOLO untuk Menghitung Operasi Matematika Sederhana pada Smart  Whiteboard yang dapat dilihat pada Gambar 9 dalam bentuk gambar tangan (a, b, c, n, x, y, z), angka, dan operator aritmatika (+, −, ×, :, =) pada papan tulis dengan jumlah total 346 gambar dan dataset foto tangan pada Math Object Detection yang dapat  dilihat  pada Gambar 8 Dataset dengan jumlah total 101 gambar sehingga jumlah totalnya menjadi 447 gambar. Dalam proses ini, akan diperoleh  22  kelas  yang  mewakili  setiap  huruf,  angka,  dan operator  aritmatika  tangan.  Proses  ini  dilakukan  dengan menuliskan sejumlah huruf, angka, dan operator matematika
Gambar 6.  Struktur Jaringan YOLOv4-tiny .
Gambar 7.  Struktur Layer dari YOLOv4-tiny .
Gambar 8.  Dataset Math Object Detection Dataset .
Gambar 9.  Dataset Deteksi Angka dan Operator Aritmatika Menggunakan YOLO  untuk  Menghitung  Operasi  Matematika  Sederhana  pada Smart Whiteboard .
yang  akan  digunakan  sebagai  kelas  pada  media  papan  tulis kemudian  mengambil  gambar.  Proses  ini  diulang  beberapa kali untuk setiap kelas. Gambar tangan dalam bentuk tangan diambil menggunakan kamera ponsel dengan posisi di depan dan bawah papan tulis pada jarak dan jarak dekat dan dalam setiap  gambar  yang  diambil  ada  satu  kelas  atau  beberapa kelas.

## D. Pelabelan Dataset
Pemasangan label bertujuan untuk memberikan informasi berupa  nama  kelas  dengan  menyediakan  kotak  batas  objek yang  akan  dideteksi  pada  setiap  gambar  yang  telah dikumpulkan.  Pemasangan  label  dilakukan  oleh  Saudara Muhammad Royhan dengan bantuan sebuah perangkat lunak yaitu labelImg .  Proses  pemasangan  label  dilakukan  dengan 22 kelas.
Hasil  pada  tahap  ini  adalah  gambar  dengan  kotak  batas pada  setiap  objek  yang  ingin  dideteksi  dan  koordinat  kotak batas  akan  disimpan  pada  berkas  dengan  format  txt. Distribusi  total  annotasi kotak batas pada  setiap kelas dapat dilihat pada Tabel 1.

## E. Preproses Dataset
Dataset  yang  sudah  diberi  label  akan  dipreproses,  yang pada  tahap  ini  dilakukan  oleh  Bapak  Muhammad  Royhan dengan  bantuan Roboflow .  Jenis  preproses  yang  dilakukan adalah resize dan rotasi bounding box . Dalam proses resize ,
ukuran  gambar  akan  diresize  menjadi  ukuran  416x416,  ini bertujuan  untuk  mengurangi  ukuran file dan  mempercepat proses training karena  banyaknya  gambar  dan  banyaknya kelas.
Kemudian proses augmentasi rotasi bounding box dimana rotasi dilakukan pada skala bounding box , ini bertujuan untuk menambah  variasi  sehingga  diharapkan  hasil  deteksi  akan lebih akurat saat gambar tidak diambil dari arah depan objek. Proses rotasi bounding box dilakukan dengan menggunakan sudut  rotasi  besar  antara  -5 ∘ dan  +5 ∘ .  Dalam  proses  ini, jumlah dataset akan dikalikan dengan 3 sehingga dataset yang awalnya berisi 447 gambar akan menjadi 1341 gambar.

## F. Training Dataset
Setelah  memperoleh  dataset  yang  telah  diberi  label  dan diproses sebelumnya, proses training dilanjutkan. Proses ini bertujuan  untuk  melatih  komputer  dengan  pengolahan gambar dan anotasi yang telah dilakukan sehingga pola atau karakteristik dari setiap kelas yang ada terbentuk yang akan dipertimbangkan  oleh  komputer  untuk  membuat  keputusan atau prediksi.
Dalam proses training , dibutuhkan konfigurasi hyperparameter  tertentu  seperti  ukuran  batch,  ukuran subdivisi, dan max_batches. Metode YOLOv4-tiny digunakan dalam studi ini karena YOLOv4-tiny adalah versi ringan dari YOLOv4  sehingga  memiliki  kecepatan  deteksi  objek  dan proses training yang  lebih  cepat  dibanding  YOLOv4. Konfigurasi  yang  digunakan  penulis  untuk  proses training pada YOLOv4-tiny ditunjukkan pada Tabel 2. Ukuran batch menentukan  jumlah  gambar  yang  akan diproses dalam satu iterasi. Ukuran subdivisi bertujuan untuk membagi  ukuran batch menjadi mini  batch yang  kemudian akan  diproses  sekaligus  pada  GPU.  Nilai  lebar  dan  tinggi
Gambar 10.  Diagram Blok Implementasi.
Gambar  11.    Keluaran  Deteksi  Pengujian  Berdasarkan  Jumlah  Operator dan Digit.
Gambar  12.    Keluaran  Deteksi  Pengujian  Berdasarkan  Jarak  dan Kemiringan Kamera.
adalah dimensi gambar yang akan diajarkan. Karena jaringan YOLO mengurangi  sampel masukan sebesar 32, perlu diperhatikan bahwa  lebar  dan  tinggi  harus  merupakan  kelipatan  dari  32, dan  dalam  penelitian  ini  lebar  dan  tinggi  yang  digunakan adalah  416  x  416.  Kelas  adalah  jumlah  kelas  yang  ingin dideteksi.  Nilai max_batches adalah  batas  iterasi  untuk training . Jika iterasi sudah mencapai 44000, proses training akan  berhenti  secara  otomatis.  Nilai steps adalah  nilai checkpoint (jumlah iterasi) di mana skala pembelajaran akan diterapkan,  dalam  penelitian  ini  nilai  step  yang  digunakan adalah  35200  dengan  skala  pembelajaran  yang  diterapkan adalah  0,1  dan  39600  dengan  skala  pembelajaran  yang diterapkan adalah 0,1. Nilai filter diperoleh karena YOLOv4- tiny mendeteksi  3 kotak per sel fitur dan untuk  setiap kotak akan memprediksi probabilitas kelas + lebar + tinggi + x + y + confidence . Nilai max_batches , steps , dan filters diperoleh dengan cara berikut:
1. max_batches = number_class × 2000
2. steps = (80% × max_batches ), (90% × max_batches ) 3. filters = ( number_class + 5) × 3
Dalam penelitian ini, ada perangkat laptop yang digunakan untuk  melakukan  proses training dengan  spesifikasi  seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.

## G. Pengujian dan Output
Proses ini dimulai dengan melakukan uji coba pada model (bobot)  hasil training yang  telah  diperoleh  menggunakan dataset  Testing  sehingga  didapatkan  nilai  TP,  FP,  dan  FN. Setelah  itu,  uji  coba  juga  dilakukan  dengan  memasukkan gambar atau video, baik video rekaman maupun video real- time.  Kemudian  dilakukan  deteksi  dan  klasifikasi  huruf tangan,  angka,  dan  operator  aritmatika  pada  gambar  atau video  tulisan  pada  papan  tulis  yang  telah  dimasukkan menggunakan  model  yang  sebelumnya  diperoleh.  Ukuran tulisan tangan pada penelitian ini memiliki tinggi rata-rata 4 cm. Setelah gambar atau video dimasukkan, akan didapatkan dimensi objek yang terdeteksi. Dengan dimensi objek, yaitu huruf  tangan,  angka,  dan  operator  aritmatika,  keluaran  dari sistem  akan  memberikan  bounding  box  untuk  objek  yang terdeteksi.  Kemudian  juga  akan  diberikan  label  pada bounding box tersebut.

## H. Implementasi Jetson Nano
Pada Gambar 10 yang menunjukkan bagian implementasi dari Gambar 1 secara detail, setelah melakukan uji coba dan mendapatkan  hasil output berupa  hasil  deteksi,  berat  yang diuji masuk ke Jetson Nano, setelah itu dibuat program yang melakukan  proses  pembentukan  operasi  matematika  yang dimulai  dengan  menentukan  titik  koordinat  bounding  box objek  tulisan  tangan  yang  terdeteksi.  Setelah  diketahui koordinat  bounding  box,  bounding  box  akan  diurutkan
Gambar  13.    Keluaran  Deteksi  Pengujian  Berdasarkan  Penulis  yang Berbeda.
Gambar  14.    Keluaran  Deteksi  Pengujian  Berdasarkan hardware yang Berbeda.
Tabel 1. Annotasi Kotak Batas Dalam Setiap Kelas Kelas Jumlah Anotasi * 310 + 506 - 494 / 276 0 326 1 380 2 350 3 326 4 326 5 375 6 326 7 311 8 341 9 325 = 626 a 267 b 266 c 266 n 270 x
265
y 257 z 258 Tabel 2. Konfigurasi pada YOLOv4-tiny Konfigurasi Informasi batch 64 subdivision 16 width 416 height 416 max_batches 44000 steps 35200, 39600 scales .1, .1 classes 22 filters 81
berdasarkan koordinat mulai dari koordinat y terlebih dahulu, kemudian  dilanjutkan  dengan  koordinat  x.  Jika  jarak  antara bounding  box  tidak  melebihi  nilai  ambang  yang  sudah ditentukan  maka  mereka  akan  masuk  ke  dalam  satu kelompok,  jika  melebihi  nilai  ambang  tersebut  maka  akan dibentuk kelompok baru dimana nilai ambang pada koordinat x sebesar 53 pixel dan pada koordinat y sebesar 33 pixel. Jika terbentuk  operasi  matematika  dari  urutan  bounding  box, maka  akan  dilakukan  perhitungan  dan  hasil  operasi matematika  akan  ditampilkan  dalam  bentuk  teks  beserta operasi  matematika  di  sebelah  kiri  gambar  atau  video.  Jika tidak  terbentuk  operasi  matematika,  hanya  objek  tulisan tangan huruf, angka, dan operator matematika yang terdeteksi yang  akan  ditampilkan  yang  sudah  diurutkan  berdasarkan koordinat.

## III. HASIL DAN DISKUSI
Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  pengujian  dan analisis  untuk  hasil  deteksi  operator  angka  dan  aritmatika untuk  menghitung  operasi  matematika  sederhana  yang dikembangkan.  Uji  coba  dilakukan  menggunakan webcam dan Jetson Nano 4gb.
A. Tes Deteksi berdasarkan Jumlah Operator dan Digit
Dalam  menguji  deteksi  berdasarkan  jumlah  operator  dan digit dengan whiteboard , tujuannya adalah untuk mengetahui apakah  model  dapat  menghitung  operasi  matematika  yang
memiliki banyak operator dan digit dan sesuai dengan aturan prioritas operator aritmatika atau tidak.
Performa  model  pada  skenario  tes  ini  disimpulkan  pada Tabel  4. Gambar 11 menunjukkan hasil deteksi  model  pada beberapa gambar yang diambil.

## B. Tes Deteksi berdasarkan Jarak dan Kemiringan Kamera terhadap Papan Tulis
Dalam  tes  deteksi  berdasarkan  jarak  dan  sudut  kamera dengan  papan  tulis  putih,  bertujuan  untuk  menentukan akurasi  model  dalam  mendeteksi  operasi  matematika  pada berbagai  jarak  bersama  dengan  kemiringan  atau  sudut kamera. Kamera yang digunakan adalah kamera webcam . Hasil output dari hasil deteksi berupa kotak pembatas pada objek  yang  diakui,  yaitu  huruf  tangan,  angka,  dan  operator aritmatika dan nilai confidence . Kemudian dari objek tangan akan didapatkan operasi matematika dan hasilnya.
Kinerja  model  pada  skenario  uji  ini  disimpulkan  dalam Tabel  5. Gambar  12 menunjukkan hasil deteksi  model  pada beberapa gambar yang diambil.

## C. Tes Deteksi berdasarkan Penulis yang Berbeda
Tes deteksi berdasarkan berbagai penulis bertujuan untuk menentukan akurasi model dalam mendeteksi tulisan tangan yang  ditulis  oleh  orang-orang  yang  berbeda.  Ada  4  penulis yang  digunakan  dalam  tes  ini  dimana  setiap  tulisannya diulang  3  kali  untuk  setiap  penulis.  Kinerja  model  pada skenario  tes  ini  disimpulkan  dalam  Tabel  6.  Gambar  13
Tabel 3.
Spesifikasi Laptop Prosesor AMD RYZEN 5600H RAM 8 GB SO-DIMM DDR4-3200 dan 8 GBSO-DIMM DDR4-2400 Penyimpanan 512 GB SSD M.2 2280 PCIe 3.0x4NVMe Grafik NVIDIA GeForce GTX 1650 4GBGDDR6 Sistem Operasi Windows 11 Home Tabel 4. Evaluasi Deteksi Pengujian Berdasarkan Jumlah Operator dan Digit Kategori Jumlah Objek pada Gambar Objek Terdeteksi Benar Operasi Matematika yang Terbentuk Benar 1 Operator 4 Digit Angka 9 9 1 2 Operator 3 Digit Angka 11 11 1 3 Operator 2 Digit Angka 11 11 1 4 Operator 1 Digit Angka 9 8 0 Tabel 5. Evaluasi Deteksi Pengujian Berdasarkan Jarak dan Kemiringan Kamera Kategori Jumlah Objek pada Gambar Objek Terdeteksi Benar Operasi Matematika yang Terbentuk Benar 20° dan 70 cm 8 7 0 20° dan 90 cm 8 8 1 30° dan 70 cm 8 7 0 30° dan 90 cm 8 7 0 45° dan 70 cm 8 6 0 45° dan 90 cm 8 7 0 Tabel 6. Evaluasi Deteksi Pengujian Berdasarkan Penulis yang Berbeda Kategori Jumlah Objek pada Gambar Objek Terdeteksi Benar Operasi Matematika yang Terbentuk Benar Penulis 1 Pengulangan 1 32 32 4 Penulis 1 Pengulangan 2 32 31 3 Penulis 1 Pengulangan 3 32 31 3 Penulis 2 Pengulangan 1 33 32 3 Penulis 2 Pengulangan 2 33 32 3 Penulis 2 Pengulangan 3 33 32 3 Penulis 3 Pengulangan 1 33 30 1 Penulis 3 Pengulangan 2 33 31 3 Penulis 3 Pengulangan 3 33 32 3
menunjukkan  hasil  deteksi  model  pada  beberapa  gambar yang diambil.

## D. Tes Deteksi berdasarkan Hardware yang Berbeda
Dalam  pengujian  berdasarkan  tipe  perangkat  keras  yang berjalan,  tujuannya  adalah  untuk  menemukan  perbandingan FPS ketika sistem dijalankan pada laptop dan Jetson Nano . Kinerja  model  pada  skenario  pengujian  ini  disimpulkan dalam Tabel 7. Gambar 14 menunjukkan hasil deteksi model pada beberapa gambar yang diambil.

## E. Hasil Pengujian
Hasil dilakukan dengan menggunakan model (bobot) yang diperoleh dari  proses training . Dalam penelitian ini, jumlah dataset  yang  digunakan  untuk  proses training adalah  1341 gambar yang terdiri dari 1207 gambar untuk data training dan 134 gambar untuk data uji. Proses training dilakukan sampai epoch ke-44000.  Uji  hasil training dilakukan  dengan mengambil data True Positives (TP), False Positive (FP), dan False  Negative (FN).  TP  adalah  objek  tulisan  tangan  dari gambar  yang  berhasil  terdeteksi  oleh  algoritma  YOLO.  FP adalah  objek  yang  salah  terdeteksi  sebagai  operator aritmatika  numerik  tulisan  tangan.  FN  adalah  ketika algoritma tidak dapat mengenali objek tulisan tangan operator aritmatika  dalam  gambar.  Secara  umum,  semakin  banyak epoch,  semakin  tinggi  nilai  TP,  sementara  nilai  FP  dan  FN semakin  rendah.  Dari  nilai  TP,  FP  dan  FN,  nilai Precision , Recall , dan F1-Score dapat  diperoleh. Hasil uji setiap 4000 epoch dapat  dilihat pada Tabel 8. Nilai Precision , Recall , dan F1-Score dapat dihitung menggunakan rumus berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2)
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2Ã— 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛Ã—𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3)
Berdasarkan Tabel 8, nilai TP tertinggi adalah 2239. Nilai FP dan FN terendah masing-masing adalah 1 dan 0.
Berdasarkan Tabel 9, nilai Precision , Recall , dan F1-Score terbaik masing-masing adalah 99.98%, 100%, dan 99.98%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  tes  yang  telah  dilakukan  pada  implementasi sistem  yang  dibuat  dalam  penelitian  ini,  dapat  diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: (1) Operasi matematika yang terdeteksi  dengan baik  menunjukkan nilai terbaik  untuk Precision , Recall , F1-Score sebesar  99,98%, 100%, dan 99,98%  pada epoch-44000; (2) Model ini dapat mendeteksi  beberapa  digit,  operator,  dan  operasi  dengan tingkat  keberhasilan  sebesar  97,5%  pada  tes  berbasis  objek dan 75% pada tes berbasis operasi; (3) Tes pada jarak kurang dari  80  cm  atau  dengan  kemiringan  kamera  lebih  dari  30° menghasilkan akurasi rendah 0% hingga 41,67%; (4) Model ini dapat mendeteksi tulisan tangan dari penulis yang berbeda dengan  tingkat  keberhasilan  rata-rata  sebesar  96,28%  pada tes  berbasis  objek  dan  72,22%  pada  tes  berbasis  operasi, tetapi kesulitan dalam operasi yang melibatkan variabel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T. Tafonao, “Peranan media pembelajaran dalam meningkatkan minat belajar mahasiswa,” J. Komun. Pendidik. , vol. 2, no. 2, p. 103, 2018.
[2]  A. Yusdianto, A. Sukmaaji, and T. Sutanto, “Rancang bangun aplikasi interactive whiteboard untuk mendukung pembelajaran menggunakan game controlling,” J. Sist. Inf. Univ. Din. , vol. 1, no. 2, 2012.
[3]  J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once:  Unified,  Real-Time  Object  Detection,”  in Proceedings  of  the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2016, pp. 779–788.
Tabel 7.
Evaluasi Deteksi Pengujian Berdasarkan Hardware yang Berbeda Kategori Rata-rata FPS (Frames Per Second) Laptop 20 Jetson Nano 10 Tabel 8. Evaluasi Matriks dari YOLOv4-tiny EPOCH 4000 8000 12000 16000 20000 24000 TP 2233 2236 2238 2238 2238 2237 FP 16 17 3 4 2
4 FN 6 3 1 1 1 2 EPOCH 28000 32000 36000 40000 44000 TP 2238 2237 2239 2239 2239 FP 1 4 1 1 1 FN 1 2 0 0 0 Tabel 9. Nilai Precision, Recall, dan F1-Score Epoch Precision Recall F1-Score 4000 99,29% 88,73% 99,50% 8000 99,24% 99,86% 99,55% 12000 99,87% 99,95% 99,91% 16000 99,82% 99,95% 99,89% 20000 99,91% 99,95% 99,93% 24000 99,82% 99,91% 99,87% 28000 99,95% 99,95% 99,95% 32000 99,82% 99,91% 99,87% 36000 99,95% 100% 99,98% 40000 99,98% 100% 99,98% 44000 99,98% 100% 99,98%