## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358

## Pemanfaatan Pengenalan Citra Kematengan Jengkol Untuk Saran Masakan Menggunakan Metode Algoritma Deep Learning
Handika Sanjaya 1 , Rudi Kurniawan 2,* , Rusdiyanto 2
1 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Informati, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1 handikasanjaya200402@gmail.com, 2,* rudikurniawan@univbinainsan.ac.id, 3 rusdiyanto@univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: rudikurniawan@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Saat ini perkembangan teknologi semakin pesat. Salah satunya  dibidang teknologi kecerdasaan buatan dan computer vision. salah satu cabang ilmu yang dipelajari yang ada pada  teknologi kecerdasaan buatan dan computer vision. Salah satunya adalah  deep learning yang mana berpokus pada penggunaan jaringan syaraf tiruan yang mempelajari tentang klasifikasi dan pendeteksi objek secara langsung  melalui  gambar  maupun  video.  Dengan  adanya  deep  learning,  peneliti  berpokus  pada  pengembangan  sistem  pendeteksi kematengan jengkol menggunakan metode deep learning. penelitian ini menggunakan sejumlah 1500 gambar jengkol sebagai dataset. dan menggunakan roboflow sebagai labelling dan hasil dari labelling tersebut akan dibagi menjadi 3 jenis kelas yaitu jengkol muda, sedang  dan  tua.  untuk  training  dataset  jengkol  itu  sendiri  menggunakan  algoritma  YOLOV5.  Selanjutnya  tahap  pengujian  dimana pendekatan yang dipakai adalah confusion matrix, classification report, Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE) serta nilai dari Fi-Score Dimana tujuan dari pengujian ini untuk melihat hasil presisi dan mengidentifikasi akurasi yang optimal pada  data  dari  model  yang  sudah  dilatih  yang  dapat  dicapai  oleh  sistem  yang  sedang  di  uji  ataupun  dievaluasi  yang  melibatkan penyusunan  laporan  klasifikasi  kedalam  tiga  kategori  muda,  sedang  dan  tua  berdasarkan  ciri-ciri  visual  yang  dapat  dideteksi  oleh algoritma deep learning. dari hasil pengujian dan evaluasi secara realtime yang didapatkan pada penelitian ini memiliki nilai akurasi sebesar 80%.
Kata Kunci: Jengkol; Pendeteksi; Deep Learning; Dataset.
Abstract −Currently, technological development is progressing rapidly. One of the areas is in artificial intelligence and computer vision technology. One of the branches of science studied in artificial intelligence and computer vision technology is deep learning, which focuses on the use of artificial neural networks that learn about classification and object detection directly through images and videos. With the advent of deep learning, researchers are focusing on developing a jengkol (dogfruit) ripeness detection  system using deep learning methods. This research uses 1500 jengkol images as a dataset and uses Roboflow for labeling. The results of the labeling will be divided into 3 types of classes: young, medium, and old jengkol. The YOLOV5 algorithm is used for training the jengkol dataset. The next stage is testing, where the approaches used are confusion matrix, classification report, Mean Squared Error (MSE), and Root Mean Squared Error (RMSE), as well as the F1-Score value. The purpose of this testing is to see the precision results and identify the optimal accuracy on data from the trained model that can be achieved by the system being tested or evaluated, which involves compiling a classification report into three categories: young, medium, and old, based on visual characteristics that can be detected by the deep learning algorithm. From the real-time testing and evaluation results obtained in this study, the accuracy value is 80%.
Keywords: Clove; Detection; Deep Learning; Dataset

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  memiliki  beragam  cita  rasa  kuliner  Makanan  tradisional[1],  salah  satu makanan  khas  tradisional  Indonesia  yang  sangat  populer  dan  digemari  masyarakat  ialah  makanan  yang  berasal  dari Jengkol [2]. Jengkol sering diolah masyarakat Indonesia menjadi berbagai macam resep makanan seperti kerupuk, semur, rendang, sambal dan jenis makanan lainnya. Jengkol merupakan salah satu jenis polong-polongan yang tumbuh di wilayah Asia Tenggara yang beriklim tropis yang dimanfaatkan untuk berbagai olahan makanan [3]. Di negara Indonesia saat ini produksi  pertanian  Jengkol  sangat  berkembang  pesat  di  berbagai  daerah.  Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS), produksi jengkol di Indonesia  mencapai 129,14 ribu ton pada tahun 2022 dan mengalami peningkatan sebesar 33,24% dibandingkan dengan tahun sebelumnya yang hanya mencapai 96,9 ribu ton [4].
Dalam waktu setahun, petani Indonesia memanen buah jengkol sebanyak tiga kali dalam sekali masa panen. Tetapi sebelum memanen dan memasarkan jengkol, petani mengecek terlebih dahulu buah jengkol untuk melihat warna isi buah yang ada di dalam jengkol tersebut agar bisa memisahkan antara jengkol muda, sedang, dan tua. Di dalam buah jengkol terdapat 3 jenis kondisi, yaitu jengkol muda yang memiliki struktur lebih lembut pada dagingnya serta memiliki warna kulit pada ari-ari berwarna kuning terang, jengkol sedang atau setengah tua yang memiliki struktur warna kuning dengan bercak merah dan sedikit lebih keras serta lebih besar ukurannya dibandingkan dengan jengkol muda, dan jengkol tua yang  memiliki  struktur  lebih  keras  dibandingkan  dengan  jengkol  muda  dan  setengah  tua  serta  memiliki  warna  merah cerah.
Di  masyarakat  Indonesia,  masakan  jengkol  memiliki  beragam  menu  masakan.  Dari  beberapa  menu  masakan jengkol, ada beberapa kriteria jenis jengkol yang harus dipenuhi agar masakan jengkol tersebut pas digunakan sebagai rekomendasi menu masakan, seperti jengkol muda yang memiliki warna kuning dan tekstur lebih lembut serta lebih kecil ukuran sehingga bagus sebagai rekomendasi menu masakan ulapan makanan. Namun, ada juga jengkol setengah tua atau sedang  yang  memiliki  warna  kuning bercampur  merah dan memiliki ukuran  yang lebih besar dari jengkol  muda serta tekstur  lebih  lembut  dibandingkan  dengan  jengkol  tua  sehingga  bagus  sebagai  rekomendasi  masakan  sambel  jengkol, tumis jengkol. Selain itu, ada juga jengkol tua yang memiliki warna merah cerah, ukuran lebih besar, dan sedikit keras

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
dibandingkan dengan jengkol muda maupun sedang sehingga bagus direkomendasikan sebagai menu masakan rendang, semur jengkol, dan kerupuk jengkol.
Untuk  merekomendasi  menu  di  atas,  masyarakat  harus  bisa  mengetahui  warna  dan  tekstur  jengkol  agar  bisa mengetahui  tingkat  kematangan  jengkol  baik  yang  muda,  sedang,  dan  tua  agar  bisa  memasak  menu  jengkol  tersebut dengan pas sesuai dengan rekomendasi masakan yang diberikan. Namun, dari beberapa hasil kuesioner penelitian yang didapatkan di masyarakat yang ditargetkan kepada ibu rumah tangga di RT 03 Kelurahan Lubuk Kupang yang memiliki jumlah  data  jawaban  dari  50  data  nama  ibu  rumah  tangga,  masih  ada  76%  ibu  rumah  tangga  yang  belum  bisa merekomendasikan  masakan jengkol sesuai dengan tingkat  kematangan jengkol, dan  masih ada 74% yang belum bisa membedakan tingkat kematangan jengkol baik yang muda, sedang, dan tua. Maka dari itu, untuk mengatasi permasalahan di atas  yang ada pada  masyarakat, dibutuhkan sebuah teknologi bernama artificial intelligence (AI)  untuk  mendeteksi kondisi jengkol muda, sedang, dan tua dengan benar [5].
Salah satu cabang dalam ilmu artificial intelligence ialah deep learning yang berfokus pada penggunaan jaringan saraf tiruan [6]. Deep Learning merupakan salah satu bagian dari metode Machine Learning yang berpokus pada pengguna jaringan  saraf  Tiruan  (JST)  atau  merupakan  kelanjutan  dari  konsep  JST  [7].  Di  dalam  deep  learning,  komputer mempelajari ilmu tentang klasifikasi secara langsung melalui gambar [8]. Inti dari deteksi objek adalah menggabungkan jenis kecerdasan ini  ke dalam sistem  komputer [9]. Salah satu algoritma  yang  menggunakan pendekatan  metode deep learning adalah You Only Look Once (YOLO) sebagai metode untuk pendeteksian objek [10]. Pada bulan april 2020, diperkenalkan YOLOv5 sebagai model pendeteksi objek generasi kelima [11]. YOLO merupakan sebuah sistem deteksi objek yang inovatif yang beroperasi secara real-time [12]. Dalam implementasinya, YOLO memanfaatkan satu jaringan saraf tunggal (single neural network) untuk melakukan pendeteksian dan pengenalan objek dengan kemampuan langsung memprediksi kotak pembatas (bounding box) serta probabilitas kelasnya [13].
Confusion  matrix  adalah  alat  pengukuran  berbentuk  matriks  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  sebuah  nilai keakuratan  klasifikasi  dalam  penerapan  dengan  algoritma  yang  digunakan  [14].  confusion  matriks  digunakan  untuk perhitungan nilai pada presisi, recall, dan akurasi, serta nilai-nilai umum dalam matriks tersebut disajikan dalam bentuk persentase (%) [15].
Masalah utama yang dihadapi adalah ketidakmampuan sebagian besar masyarakat, khususnya ibu rumah tangga, dalam  membedakan  tingkat  kematangan  jengkol.  Hal  ini  penting  karena  tingkat  kematangan  jengkol  sangat mempengaruhi jenis masakan yang dihasilkan. Tanpa kemampuan untuk  membedakan jengkol muda, sedang, dan tua, masakan  yang  dihasilkan  mungkin  tidak  sesuai  dengan  standar  kualitas  yang  diharapkan,  yang  dapat  mengurangi kepuasan konsumen dan merugikan penjual.
Proses  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  ini  melibatkan  pengembangan  sebuah  sistem  yang  dapat mendeteksi  tingkat  kematangan  jengkol  secara  otomatis  menggunakan  algoritma  YOLO.  Sistem  ini  akan  dilatih menggunakan dataset gambar jengkol dengan berbagai tingkat kematangan, dan akan mampu memberikan prediksi yang akurat tentang kondisi jengkol (muda, sedang, atau tua).
Proses  deteksi  tingkat  kematangan  jengkol  menggunakan  YOLO  berperan  penting  dalam  memberikan  solusi otomatis yang dapat digunakan oleh petani, penjual, dan konsumen untuk memastikan bahwa jengkol yang digunakan dalam  masakan sesuai dengan tingkat kematangan  yang diinginkan. Dengan demikian, sistem ini dapat  meningkatkan efisiensi dalam pemrosesan dan penjualan jengkol serta memastikan kualitas masakan yang lebih konsisten.
Metode/Algoritma  yang  Digunakan  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  ini  adalah  You  Only  Look  Once (YOLO). YOLO adalah algoritma deteksi objek yang cepat dan akurat yang mampu mendeteksi berbagai objek dalam satu kali penglihatan. Dalam konteks penelitian ini, YOLO akan digunakan untuk mendeteksi tingkat kematangan jengkol dengan memprediksi kotak pembatas dan probabilitas kelas dari setiap jengkol yang dianalisis.
Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  menggunakan  teknologi  AI  dan  deep  learning  untuk  deteksi  objek  dalam berbagai  bidang,  seperti  pertanian  dan  industri  makanan.  Namun,  penelitian  yang  secara  spesifik  fokus  pada  deteksi tingkat kematangan jengkol masih sangat terbatas. GAP penelitian ini adalah kurangnya studi yang mendalam dan aplikasi praktis  dari  teknologi  AI  dalam  mendeteksi  tingkat  kematangan  jengkol.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  GAP tersebut  dengan  mengembangkan  dan  mengimplementasikan  sistem  deteksi  yang  akurat  dan  efisien  menggunakan algoritma  YOLO,  yang  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  bagi  industri  pertanian  dan  kuliner  di Indonesia.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  dalam  kerangka  penelitian  ini  akan  dihasilkan  suatu  sistem  atau  solusi  untuk mendeteksi kematangan buah jengkol menggunakan algoritma YOLO.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode yang diterapkan dalam pengembangan sistem pada penelitian ini adalah metode AI Project Cycle. Tahapan AI Project Cycle dapat dikelompokkan menjadi enam tahap seperti yang diperlihatkan dalam gambar 1 berikut ini:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
Gambar 1 . AI Project Cycle
Berdasarkan kerangka kerja pada gambar 1, maka masing-masing langkahnya dapat diuraikan seperti dibawah ini : a. Problem Scoping
Pada penelitian ini ada beberapa Persoalan sentral yang di hadapai masyarakat yang didapatkan melalui kuesiner ibu rumah tangga di rt 03 kelurahan lubuk kupang adalah ada 74% ibu rumah tangga yang belum bisa merekomendasikan masakan jengkol, dan 76% belum bisa  membedakan tingkat kematengan jengkol baik yang muda, sedang, dan tua. Apalagi  sejauh ini  belum  ada  sistem  yang  bisa  mengetahui  tingkat  kematangan  jengkol  secara  real  time  dengan menggunakan  teknologi  algoritma  deep  learning.  Untuk  menjawab  tantangan  tersebut,  solusinya  adalah  dengan mengembangkan  sistem  yang  mampu  mendeteksi  tingkat  kematangan  jengkol  secara  otomatis  menggunakan algoritma deep learning,  sesuai dengan poros penelitian yang berjudul."pemanfaatan pengenalan citra kematengan jengkol untuk saran masakan menggunakan metode algoritma deep learning" yang diusulkan oleh peneliti [16]. b. Data Acquisition (pengumpulan dataset)
Pada tahap ini peneliti  melakukan pengumpulan data  yang diperlukan untuk  memperoleh informasi pengembangan projek. Data tersebut dapat berupa informasi, fakta atau statistik yang dikumpulkan bersama untuk tujuan analisis atau referensi.  Saat  ingin  mengembangkan  projek  kecerdasan  buatan  prediktif,  langkah  pertama  adalah  melatih  model menggunakan data. Namun, data yang digunakan untuk melatih model harus sesuai dengan masalah yang diidentifikasi sebelumnya  agar  dapat  memberikan  hasil  yang  efektif.  Berbagai  sumber  data  yang  digunakan  antara  lain  website, sensor, survei, teknik  web scraping,  kamera, API, dan  masih banyak lagi. Pengumpulan  data  yang bersumber dari kamera  memiliki  3  sampel  data  yang  terdiri  dari  foto  jengkol  muda,sedang  dan  tua.  yang  memili  total  1356  foto, terbagi menjadi 446 foto untuk  kondisi jengkol muda, 470 foto untuk kondisi jengkol sedang, dan 438 foto untuk kondisi jengkol tua.
c. Data exploration
Pada  tahap  ini  memahami  karakteristik  dan  cara  mengolah  dataset yang  diperoleh  melalui  preprocessing.  proses karakteristik yang di miliki objek berupa warna kulit ari-ari pada jengkol, jengkol muda memiliki karakteristik warna kulit berwarna kuning, sedangkan jengkol sedang memiliki karakteristik warna kulit berwarna kuning yang memiliki bercak  kemerahan  dan  jengkol  tua  memiliki  karakteristik  warna  kulit  merah.  dan  khususnya  proses  pelabelan  dan pengubahan ukuran gambar [17].
d. Modelling
Langkah ini merupakan proses implementasi algoritma ke dalam bahasa pemrograman sebagai bagian dari pelatihan model  pembelajaran  mesin  (training  phase).  Tujuannya  adalah  untuk  menciptakan  kemampuan  pengambilan keputusan atau melakukan prediksi. Pada penelitian ini metode algoritma yang digunakan adalah YOLOv5.
e. Evalution
Tahap evaluasi merupakan tahap selanjutnya setelah model mencapai tahap pelatihan. Pada tahap ini, model dievaluasi dengan fokus pada keakuratan data yang diproses selama pelatihan. Apabila hasil evaluasi menunjukkan model belum menghasilkan kinerja yang sesuai, maka tahap pelatihan akan diulangi untuk meningkatkan kinerja model. Setelah model dianggap sudah berfungsi dengan cukup baik,langkah selanjunya adalah melanjutkan ke tahap implementasi atau penerarapan.

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data dan Analisis Data
Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah
1. Studi  Pustaka,  yaitu  mengumpulkan  dan  mempelajari  penelitian-penelitian  serta  jurnal  terdahulu  yang  berkaitan Deep Learning.
2. Wawancara dan dataset  jengkol,  untuk  mendapatkan  informasi  kebutuhan  pengguna  secara  benar dan  jelas  maka dilakukan  proses wawancara. Wawancara dilakukan pada pedagang, warung, ibu rumah tangga dan petani jengkol sekaligus mengambil foto dataset jengkol serta mengelompokkan kedalam kategori jengkol muda, sedang dan tua.

## 2.2 Metode Pengujian Sistem
Dalam penelitian ini pendekatan yang dipakai untuk menguji sistem adalah confusion matrix , classification report, Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE) serta nilai dari Fi-Score. Penentuan ini bertujuan untuk melihat hasil presisi dan mengidentifikasi akurasi optimal pada data dari model yang sudah dilatih yang dapat dicapai oleh  sistem  yang  sedang  di  uji  ataupun  dievaluasi  yang  melibatkan  penyusunan  laporan  klasifikasi,  yang  akan menampilkan tingkat akurasi dari penggunaan metode klasifikasi YOLOv5 yang telah diimplementasikan sebelumnya.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
Didalam Confusion matrix terdapat beberapa nilai yang akan dihasilkan didalam tabel diantaranya True Positive (TP), False Positiv (FP), False Negativ (FN), dan True Negativ (TN) [18].
Untuk melihat ilustrasi pada tabel confusion matrix dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini :
Gambar 2. Confusion matrix.
Berdasarkan confusion  matrix pada gambar 2 dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. True Positives (TP) : Ini merujuk pada jumlah data yang memang sebenarnya termasuk dalam kelas positif, dan model berhasil memprediksi mereka dengan benar sebagai kelas positif.
b. True Negatives (TN) : Jumlah data yang benar-benar termasuk dalam kelas negatif, dan model mampu memprediksi mereka secara tepat sebagai kelas negatif.
c. False Positives (FP) : Ini terjadi ketika data sebenarnya adalah kelas negatif, tetapi model keliru memprediksi mereka sebagai kelas positif. Kesalahan semacam ini dikenal sebagai "Type I  error" atau kesalahan tipe I.
d. False  Negatives  (FN)  :  Merujuk  pada  data  yang  sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  positif,  namun  model  gagal memprediksi  mereka  sebagai kelas positif dan salah mengklasifikasikan sebagai kelas negatif. Kesalahan ini dikenal sebagai "Type II error" atau kesal.
Dengan  menggunakan  data  confusion  matrix,  peneliti  dapat  memperoleh  data   lain  yang  berguna  untuk mengukur performa sebuah model [19], diantaranya : 1. Akurasi
Dalam  akurasi  menggambarkan  seberapa  akurat  prediksi  dalam  model  yang dapat mengklasifikasan dengan benar dengan keselurahan data.
TP+TN Total (1)
2. Precision
Mengukur tingkat keakuratan hasil dari sebuah data yang diminta dengan memperhitungkan hasil yang diberikan oleh model  yang  melibatkan  perbandingan  antara  jumlah  true  positive  dengan  jumlah  total  data  yang  memiliki  label positive.
TP TP+FP (2)
3. Recall
Sebuah  rasio  yang  memprediksi  sebuah  gambaran  keberhasilan  model  dengan  cara  mengindikasikan  sejauh  mana persentase data kategori positif yang berhasil diklasifikasikan dengan benar oleh sistem.
TP TP+FN (3) 4. Fi Score
Perbandingan nilai rata-rata harmonik yang di dapatkan dari hasil nilai recall dan precision.
F1 − Score = 2 (Precessin∗Recall) (Precesion+Recall) (4)

## 2.2 Arsitektur YOLO
Arsitektur YOLOv5 menggambarkan struktur dan desain yang diterapkan pada model deteksi objek YOLO versi kelima. Model  ini  akan  digunakan  untuk  memahami  bagaimana  metode  YOLOv5  bekerja  dalam  konteks penelitian  ini [20]. Proses awal dari struktur Yolo adala dengan mengumpulakn data   berupa gambar jengkol sebanyak 1500 data gambar jengkol dengan menggunakan kamera handpone.setelah pengumpulan data selesai langka selanjuntya adalah penginputan data, peneliti mengginputkan data mengguna roboflow agar data tersebut bisa tersimpan dalam roboflow tersebut.setelah pengginputan selesai data tersebut akan di anotasi data dengan cara pelebalan gambar agar bisa membagi kelas pada data

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
tersebut.  Setelah  proses  anotasi  data  selesai,  proses  selanjuntya  pengelompokan  data  akan  dilaksanakan  dengan  cara membagi data menjadi dua kelompok utama, yaitu data latih (training) dan data uji (testing).
Pembagian data berupa rasio yaitu 81:13:6, dimana 81% data training, 13% data valid dan 6% data testing. Setelah ketiga data terbagi langkah selanjutnya adalah data training dan valid dengan cara augementasi data dalam preprocessing yang  bertujuan  untuk  memodifikasi  sebuah  citra  dan  bisa  meningkatkan  sebuah  data  yang  berbeda.  Setalah  proses augemntasi data selesai, proses selanjutnya yaitu data resize berupa merubah ukuran gambar menjadi 640x640 pixel agar semua ukuran gambar pada jengkol bisa sama.
Setelah  proses  data  resize  selesai,  setelah  data  resize  selesai  langkah  selanjutnya  membangun  model  sekaligus melatih model, setelah model terlatih peneliti menguji model tersebut kedalam data testing setelah model tersebut di uji maka tahap selanjutnya adalah evaluasi model dimana evaluasi ini digunakan untuk melihat berapa nilai akurasi yang di miliki, jika anilai akurasi melebih 80% maka peneliti uji gambar dengan menggarahakan objek jengkol ke kamera, lalu discaning oleh model agar bisa mendeteksi apakah jengkol tersebut masuk kedalam kelas muda, sedang atapun tua.akan tetapi jika nilai akurasi kurang dari 80% maka peneliti akan melatih kembali model tersebut agar bisa mendapatkan nilai akurasi  80%  lebih.Adapun  arsitektur  YOLOv5  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini  yang akan  ditampilkan  kedalam gambar 2 berikut:

## Gambar 2. Arsitektur YOLOv5
Berdasarkan  gambar  2  arsitektur  YOLOv5,  peneliti  dapat  memahami  alur  kerja  atau  rancangan  sistem YOLOv5yang  akan  di  buat  untuk  mendeteksi  kematengan  pada  jengkol  secara  realtime.  Yang  diawali  dengan mengumpulkan  data  berupa  gambar  jengkol  sebanyak  1500  data  gambar  jengkol  dengan  menggunakan  kamera handpone.setelah pengumpulan data selesai langka selanjuntya adalah penginputan data, disini peneliti mengginputkan data  mengguna  roboflow  agar  data  tersebut  bisa  tersimpan  dalam  roboflow  tersebut.setelah  pengginputan  selesai  data tersebut akan di anotasi data dengan cara pelebalan gambar agar bisa membagi kelas pada data tersebut. Setelah proses anotasi data selesai, proses selanjuntya pengelompokan data akan dilaksanakan dengan cara membagi data menjadi dua kelompok utama, yaitu data latih (training) dan data uji (testing). Disini peneliti melakukan pembagian data berupa rasio yaitu  81:13:6,  dimana  81%  data  training,  13%  data  valid  dan  6%  data  testing.  Setelah  ketiga  data  terbagi  langkah selanjutnya  adalah  data  training  dan  valid  dengan  cara  augementasi  data  dalam  preprocessing  yang  bertujuan  untuk memodifikasi  sebuah  citra  dan  bisa  meningkatkan  sebuah  data  yang  berbeda.  Setalah  proses  augemntasi  data  selesai, proses selanjutnya yaitu data resize berupa merubah ukuran gambar menjadi 640x640 pixel agar semua ukuran gambar pada jengkol bisa sama. setelah proses data resize selesai,  setelah data resize  selesai langkah selanjutnya  membangun model sekaligus melatih model, setelah model terlatih peneliti menguji model tersebut kedalam data testing setelah model tersebut di uji maka tahap selanjutnya adalah evaluasi model dimana evaluasi ini digunakan untuk melihat berapa nilai akurasi yang di miliki, jika anilai akurasi melebih 80% maka peneliti uji gambar dengan menggarahakan objek jengkol ke kamera, lalu discaning oleh model agar bisa mendeteksi apakah jengkol tersebut masuk kedalam kelas muda, sedang

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
atapun tua.akan tetapi jika nilai akurasi kurang dari 80% maka peneliti akan melatih kembali model tersebut agar bisa mendapatkan nilai akurasi 80% lebih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metodelogi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  kuantitatif  dengan  mengandalkan  data  primer  dengan  cara menjalankan  kajian  literatur,  yang  mencakup  pencarian  beragam  referensi  seperti  artikel  jurnal,  buku,  dan  riset sebelumnya yang berkaitan dengan subjek penelitian. Lalu tahap penelitian berikurnya ialah observasi dimana observasi ini menggunakan metode pengamatan dengan cara mengamati secara langsung objek yang diteliti. Dari hasil observasi yang telah dilakukan oleh peneliti mengenai tingkat kematengan jengkol yang meneliti pada bagian warna kulit ari-ari didalam jengkol. S etelah itu proses berikutnya memberikan kuisoner penelitian terhadap masyarakat yang bertujuan untuk mendapatkan informasi permasalahan yang ada pada masyarakat serta pelabelan dan validasi data dengan menerapkan metodologi pengembangan sistem sebagai landasan untuk penelitian mengenai pemanfaatan pengenalan citra kematengan jengkol untuk saran masakan menggunakan metode algoritma deep learning.

## 3.1.1   Pengumpulan Dataset
Dalam penelitian ini, peneliti menggumpulkadata yang dikumpulkan mencakup foto pada isi dari jengkol muda, sedang, dan tua yang diambil secara langsung di kebun petani masyarakat lubuk kupang dan pedagang pasar simpang periuk yang diambil  menggunakan  kamera  handphone  android  sebagai  pengumpulan  data  pada  isi  jengkol  tersebut.    Data  yang diperlukan adalah gambar jengkol muda, sedang dan tua yang dikumpulkan sebanyak 1356 gambar. Gambar 3,4 dan 5 dibawah ini  adalah beberapa contoh dataset yang sudah dikumpulkan dalam penelitian ini:
Gambar 3. Dataset Muda
Berdasarkan gambar 3 memperlihatkan kumpulan foto jengkol yang masuk kedalam kelompok jengkol muda

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
Berdasarkan gambar 4 memperlihatkan kumpulan foto jengkol yang masuk kedalam kelompok jengkol sedang
Gambar 5 .  Dataset Tua
Berdasarkan gambar 5 memperlihatkan kumpulan foto jengkol yang masuk kedalam kelompok jengkol tua

## 3.1.2   Labelling
Setelah proses pengumpulan data telah selesai, proses selanjutnya ialah melakukan proses labelling. Dalam penelitian ini penulis menggelompokan gambar tersebut kedalam tiga kelas yaitu jengkol muda, sedang dan tua. Gambar 6 berikut ini merupakan contoh pelebelan pada gambar  jengkol yang telah dilakukan :

## Gambar 6 . Labelling Dataset
Berdasarkan dataset pada gambar 6 memperlihatkan proses labelling foto jengkol dimana peneliti menggunakan roboflow  agar  bisa  memberikan  pelabelan  pada  gambar  jengkol  yang  mana  setiap  pelabelan  pada  gambar  tersebut mengacu pada tahap dimana setiap gambar jengkol diberikan kelas agar bisa membedakan gambar sesuai dengan kelas yang diinginkan.

## 3.1.3 Resize foto
Pada penelitian ini tujuan dari Resize foto ialah untuk merubah semuah ukuran gambar yang berbeda di dalam dataset jengkol  menjadi  ukuran  yang  sama  yaitu  640x640  pixel  menggunakan  roboflow  agar  dataset  berukuran  sama  agar memudahkan mesin dalam training dataset. Mesin akan kesulitan training dataset jika pixel ukuran berbeda-beda.

## 3.1.4 Split Data
Pada platfrom roboflow, data yang telah di resize dan diberi label selanjutnya data akan dibagi menjadi 3 jenis yaitu  81% data training, 13% data validasi, 6% data test.  Hal ini dilakukan dengan tujuan memudahkan  proses training dataset, serta  untuk  mengurangi  kemungkinan  terjadinya  overfitting,  dan  underfitting  pada  dataset.  Dataset    Split  ditunjukkan pada gambar 7 dibawah ini:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
Berdasarkan  gambar 7 memperlihatkan proses split data. Dataset jengkol sejumlah 1356 data gambar jengkol yang akan di  Split data menjadi 3 yaitu:
1. 1093 gambar sebagai data train set
2. 176 gambar valid set
3. 87 gambar test set

## 3.1.5 Training Data
Setelah  semua  dataset  yang  dikumpulkan  berhasil  diimportkan  ke  dalam  google  colab,  langkah  selanjutnya  adalah menjalankan proses pelatihan sebanyak 50 epocs, dimana proses  dari pelatihan ini bertujuan  untuk meningkatkan akurasi sistem,  agar  tidak  terjadi  kesalahan  dalam  mendeteksi  objek  kematengan  jengkol  pada  dataset.  Dalam  tahap  ini,  saya menggunakan YOLOv5 yang telah di pre-trained. Proses training dataset di tunjukkan pada gambar 8 berikut ini:
Gambar 8. Proses training dataset(50 Epocs)
Berdasarkan gambar 8 yaitu menjalankan proses pelatihan sebanyak 50 epocs, dimana proses  dari pelatihan ini bertujuan  untuk meningkatkan akurasi sistem, agar tidak terjadi kesalahan dalam mendeteksi objek kematengan jengkol pada dataset.

## 3.1.6 Pengujian Sistem
Pada  saat  pengujian  sistem,  peneliti  terlebih  dahulu  membuka  anaconda  3  untuk  memasukan  perintah  berupa  python detect_jengkol3.py --weights best4.pt --img 640 --conf 0.6 --source 0. Setelah perintah tersebut dijalankan maka kamera akan  diaktifkan  agar  mendeteksi  kematengan  jengkol  bisa  dijalankan  secara  realtime.  Pada  tahap  pengujian  pertama secara realtime peneliti menggunakan gambar jengkol muda untuk melihat seberapa persen nilai akurasi yang didapatkan oleh kelas jengkol muda. Disini peneliti mendapatkan nilai akurasi sebesar 64% karena faktor pencahayaan pada kamera kurang  stapil  dan  penempatan  posisi  gambar  kurang  menengah.    Jika  nilai  akurasi  pada  pendeteksi  kelas  jengkol meningkat maka carilah tempat dimana memiliki pencahayaan lebih oktimal dan posisi gambar tidak terlalu kesamping disaat pendeteksian. Tahap selanjutnya peneliti menggunakan gambar jengkol sedang untuk melihat seberapa persen nilai akurasi yang dimiliki oleh kelas jengkol sedang. Disini peneliti mendapatkan nilai akurasi sebesar 64%  dimana memiliki kasus yang sama dengan kelas jengkol muda, karen faktor pencahayaan pada kamera kurang stapil dan penempatan posisi gambar kurang menengah. Cara mengatasinya dengan cara mencari tempat yang memiliki pencahayaan lebih oktimal dan mengarahkan gambar dengan posisi di tengah pada kamera. Hasil pengujian sistem ditunjukan pada gambar 9,10, dan 11 dibawah ini :

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
Pada gambar 9  menggambarkan hasil deteksi tingkat kematangan jengkol muda menggunakan model yang telah dilatih.
Gambar 10. Hasil Pengujian Jengkol Sedang
Pada gambar 10  menggambarkan hasil deteksi tingkat kematangan jengkol muda menggunakan model yang telah dilatih.

## Gambar 11. Hasil Pengujian Jengkol Tua
Pada gambar 11  menggambarkan hasil deteksi tingkat kematangan jengkol muda menggunakan model yang telah dilatih.

## 3.1.7 Evaluasi
Setelah proses training dataset 50 epocs  sudah dilakukan maka tahap berikutnya adalah evaluasi yang bertujuan untuk bisa  melihat  seberapa  persen  nilai    dari  precision,  recall,  Map,  confusion  matrix  dan  F1_curve.  Dari  evalauasi  yang didapatkan  dari hasil training dataset memiliki nilai precision 0.98, recal memiliki nilai 0.99 dan map memiliki nilai 0.98. selain itu evaluasi juga bisa melihat nilai hasil dari confusion matrix dimana kelas Jengkol Muda mendapatkan nilai true positive 1.00 dan kemudian untuk kelas Jengkol Sedang nilai true positive 1.00 dan pada kelas Jengkol Tua  mendapatkan nilai true Positif 1.00.  Berikut gambar hasil dari evaluasi dari training dataset baik penelitian dalam bentuk Precision, recall, map, F1 curve maupun confusion matrix:
Gambar 12. Hasil training dataset.
Gambar 12 menunjukkan hasil dari proses pelatihan dataset menggunakan YOLOv5 setelah 50 epoch. Evaluasi model menunjukkan bahwa semua kelas (Jengkol Muda, Sedang, dan Tua) mencapai nilai true positive sebesar 1.00, yang berarti bahwa model mampu mengidentifikasi semua gambar dengan benar tanpa kesalahan.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
Gambar 13. Confusion Matrix
Gambar 13 Confusion Matrix ini digunakan untuk menilai kinerja model klasifikasi. Matriks ini memperlihatkan hasil prediksi model untuk setiap kelas. Pada penelitian ini, Confusion Matrix menunjukkan bahwa setiap kelas jengkol (Muda, Sedang, Tua) memiliki nilai true positive sebesar 1.00, yang menandakan akurasi prediksi yang sempurna untuk semua kelas
Gambar 14. Precision
Pada Gambar 14 menunjukkan metrik evaluasi yang menunjukkan berapa banyak dari prediksi yang dibuat oleh model yang benar-benar relevan. Precision tinggi menunjukkan bahwa model jarang membuat kesalahan ketika memprediksi kelas positif
Gambar 15. Recall
Pada Gambar 15 menunjukkan metrik yang menunjukkan seberapa baik model dalam menemukan semua contoh positif di dataset. Recall tinggi menunjukkan bahwa model mampu mengidentifikasi sebagian besar contoh positif yang sebenarnya ada di dataset

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
Pada  Gambar  15  F1  Score  merupakan  rata-rata  harmonis  dari  precision  dan  recall.  F1  curve  menampilkan hubungan antara precision dan recall, membantu dalam menilai keseimbangan antara keduanya dalam model. F1 score yang tinggi menunjukkan bahwa model memiliki precision dan recall yang baik

## 3.2 Pembahasan
Permasalahan  utama  pada  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  tingkat  kematangan  jengkol  dengan  menggunakan metode  algoritma  deep  learning.  Dimana  fungsi  dari  algoritma  deep  leaarning  ini  ialah  Langkah  pertama  yang  harus dilakukan peneliti ini adalah mengumpulkan dataset atau bahan data berupa gambar jengkol yang diperoleh langsung dari petani jengkol dan penjual jengkol di Pasar Ikan Simpang Periuk yang berjumlah 1356 dataset yang berhasil dikumpulkan. Setelah kumpulan data dikumpulkan. langkah selanjutnya adalah menandai dan mengubah ukuran foto. Proses pelatihan pada dataset kemudian dilakukan dengan menggunakan algoritma YOLOv5.
Implementasi  algoritma  ini  dilakukan  dalam  bahasa  pemrograman  sebagai  metode  pembelajaran  mesin  (fase pelatihan) untuk mengambil keputusan atau prediksi. Proses pelatihan kumpulan data melibatkan berbagi data di situs web Roboflow, tempat kumpulan data telah diubah ukurannya dan diberi label. Data tersebut kemudian dibagi menjadi tiga jenis yaitu 81% untuk pelatihan, 13% untuk validasi, dan 6% untuk pengujian. Tujuan distribusi ini adalah untuk memfasilitasi proses pelatihan dan mengurangi risiko overfitting dan underfitting pada kumpulan data. Setelah selesai training  data,  langkah  selanjutnya  adalah  evaluasi  Dimana  Sistem  yang  dikembangkan  berdasarkan  hasil  penelitian berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Sistem dapat mendeteksi jengkol dengan akurasi yang baik, hal ini dibuktikan dengan nilai mAP (mean average presisi) sebesar 0,98 yang dicapai pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  berbagai  uji  coba  dan  penelitian,  penelitian  ini  dapat  di  simpulkan  bahwa    sistem  pendeteksi kematengan  jengkol  dengan  menggunakan  metode  algortima  YOLOv5  dapat  mencapai  nilai  akurasi  pembacaan  yang cukup  baik  yaitu  mendapatkan  nilai  akurasi  lebih  dari  80%  Ketika  subjek  berada  secara  tepat  ditengah  kamera  dan mendapatkan pencahayaan yang memadai. Namun nilai akurasi tersebut dapat berubah jika dipengaruhi berbagai faktor seperti kurangnya pencahayaan pada kamera dan posisi letak subjek yang terlalu jauh dari kamera dan tidak tepat ditengah kamera. Selain itu, system ini dapat mengenali dengan tepat berbagai Tingkat kematengan jengkol, mulai dari tingkatan kematengan yang muda, sedang, dan tua. Penelitian ini menghasilkan data yang valid dengan Tingkat presisi yang dapat diandalkan. Berdasarkan hasil pengujian system pendeteksi kematengan jengkol memiliki nilai Map sebesar 98%, serta presisi dan recall masing-masing mencapai 98% dan 99,3%. System ini juga dapat mengindentifikasi atau mendeteksi tiga Tingkat kematengan jengkol dengan akurat. Untuk penelitian berikutnya, disarankan untuk memilih objek yang lebih mudah  ditemukan  dan  lebih  mengenal  objek  dalam  penelitian  pendeteksi  objek  menggunakan  metode  algoritma YOLOv5, saran selanjutnya ialah   menggembangkan kelas pada dataset dengan menambahkan kelas dan jumlah dataset yang lebih besar untuk menghindari underfitting dalam pendeteksi kematengan jengkol, atau mengubah system menjadi lebih user-frendly dengan mengubahnya menjadi pengaplikasian agar hasil pengembangan menjadi lebih optimal

## REFERENCES
[1] Ismail, Muinuddin Mutmainna, and Dyah M, “Eksplorasi Makanan Khas Enrekang,” Eksplor. Makanan Khas Tradis. Kabupaten Enrekang, vol. vol 5 no., no. E-ISSN 2716-4225, pp. 1–12, 2023.
[2] R. Rusmaniah, H. Herman, P. D. Indriyani, R. M. Sari, and D. A. Nugroho, “Pelestarian Kuliner Lokal Jengkol Tahilala Sebagai Warisan  Dan  Perwujudan  Nilai  Budaya  Banjar  Di  Desa  Pingaran,”  Anterior  J.,  vol.  21,  no.  3,  pp.  57–61,  2022,  doi: 10.33084/anterior.v21i3.3502.
[3] M. Thressia and M. Mulyadi, “Teknologi Pengolahan Buah Jengkol Dan Pemasaran Bagi Masyarakat Di Desa Sido Makmur Kecamatan  Sipora  Utara  Kabupaten  Kepulauan  Mentawai,”  J.  Hilirisasi  IPTEKS,  vol.  5,  no.  3,  pp.  157–171,  2022,  doi: 10.25077/jhi.v5i3.608.
[4] Direktorat Jenderal Hortikultura, Produksi Tanaman Sayuran Menurut Provinsi dan jenis tanaman 2021. 2020.
[5] A.  Kusuma,  A.  Rangga,  S.  Nurrohman,  K.  T.  Anggoro,  and  R.  Susun,  “Implementasi  Algoritma  Yolo  Dalam  Pendeteksian Tingkat Kematangan Pada Buah Pepaya,” vol. 1, no. 1, pp. 74–77, 2023.
[6] S.  Ilahiyah  and  A.  Nilogiri,  “Implementasi  Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  _  Ilahiyah  _  JUSTINDO  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  Indonesia),” JUSTINDO(Jurnal Sist. Teknol. Inf. Indones., vol. 3, no. 2, pp. 49–56, 2018.
[7] S.  Yuliany,  Aradea,  and  Andi  Nur  Rachman,  “Implementasi  Deep  Learning  pada  Sistem  Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),”  J.  Buana  Inform.,  vol.  13,  no.  1,  pp.  54–65,  2022,  doi: 10.24002/jbi.v13i1.5022.
[8] H.  A.  Pratiwi,  M.  Cahyanti,  and  M.  Lamsani,  “Implementasi  Deep  Learning  Flower  Scanner  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network,” Sebatik, vol. 25, no. 1, pp. 124–130, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i1.1297.
[9] J. PARDEDE and H. HARDIANSAH, “Deteksi Objek Kereta Api menggunakan Metode Faster R-CNN dengan Arsitektur VGG 16,” MIND J., vol. 7, no. 1, pp. 21–36, 2022, doi: 10.26760/mindjournal.v7i1.21-36.
[10]  F.  Rachmawati  and  D.  Widhyaestoeti,  “Deteksi  Jumlah  Kendaraan  di  Jalur  SSA  Kota  Bogor  Menggunakan  Algoritma  Deep Learning YOLO,” Pros. LPPM UIKA Bogor, pp. 360–370, 2020.
[11]  V. Fransisca and H. Santoso, “Penerapan Gamma Correction Dalam Peningkatan Pendeteksian Objek Malam Pada Algoritma YOLOv5,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 59–69, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3553.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 4, Juni 2024 | Hal 356-367 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i4.358
[12]  R.  Dwiyanto,  D.  W.  Widodo,  and  P.  Kasih,  “Implementasi  Metode  You  Only  Look  Once  (  YOLOv5  )  Untuk  Klasifikasi Kendaraan Pada CCTV Kabupaten Tulungagung,” Semin. Nas. Inov. Teknol., vol. 1, no. 1, pp. 102–104, 2022.
[13]  Y. A. S. Ahmad Fali Oklilas, Sukemi, Dinda Dwinta, Ghinadhia Shofi, Nanda Putri Mariza, Sri ArumKinanti, “Akurasi Pengujian Model Hasil Training menggunakan YOLOv4 untuk Pengenalan Kendaraan di Jalan Raya,” … J. Penelit. Ilmu …, pp. 799–806,
2023, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/6537%0Ahttps://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/download/6
537/2528.
[14]  L. Qadrini, A. Sepperwali, and A. Aina, “Decision Tree Dan Adaboost Pada Klasifikasi Penerima Program Bantuan Sosial,” J. Inov. Penelit., vol. 2, no. 7, pp. 1959–1966, 2021.
[15]  W. I. Rahayu, C. Prianto, and E. A. Novia, “Perbandingan Algoritma K-Means dan Naive Bayes untuk Memprediksi Prioritas Pembayaran Tagihan Rumah Sakit Berdasarkan Tingkat Kepentingan pada PT. Pertamina (Persero),” J. Tek. Inform., vol. 13, no. 2, pp. 1–8, 2021.
[16]  N. J. Hayati, D. Singasatia, and M. R. Muttaqin, “Object Tracking Menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLO)v8 untuk  Menghitung  Kendaraan,”  Komputa    J.  Ilm.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  12,  no.  2,  pp.  91–99,  2023,  doi: 10.34010/komputa.v12i2.10654.
[17]  A. M. Ambarak and A. Z. Falani, “Pengembangan Aplikasi Bahasa Isyarat Indonesia Berbasis Realtime Video Menggunakan Model Machine Learning,” JIKA (Jurnal Inform., vol. 7, no. 1, p. 89, 2023, doi: 10.31000/jika.v7i1.7277.
[18]  L. M. Muhammad Ferian Rizky Akbari, Bayu Rahayudi, “Implementasi Deep Learning menggunakan Algoritma EfficientDet untuk Sistem Deteksi Kelayakan Penerima Bantuan Langsung Tunai berdasarkan Citra Rumah di Wilayah Kabupaten Kediri,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  7,  no.  4,  pp.  1817–1825,  2023,  [Online].  Available:  https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/12596.
[19]  L. Rahma, H. Syaputra, A. H. Mirza, and S. D. Purnamasari, “Objek Deteksi Makanan Khas Palembang Menggunakan Algoritma YOLO (You Only Look Once),” J. Nas. Ilmu Komput., vol. 2, no. 3, pp. 213–232, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i3.534.
[20]  K. Khairunnas, E. M. Yuniarno, and A. Zaini, “Pembuatan Modul Deteksi Objek Manusia Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot,” J. Tek. ITS, vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i1.61622.