Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1626 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1147-1153 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## OPTIMIZING YOLOV8 FOR AUTONOMOUS DRIVING: BATCH SIZE FOR BEST MEAN AVERAGE PRECISION (MAP)
Zaid Syarif Hidayat *1 , Yudhistira Arie Wijaya 2 , Rudi Kurniawan 3
1,2 Informatics Engineering, STMIK IKMI Cirebon, Indonesia
3 Software Engineering, STMIK IKMI Cirebon, Indonesia Email: 1 zaid.syarief@gmail.com , 2 yudhistira010471@gmail.com , 3 rudi226ikmi@gmail.com
(Article received: December 21, 2023; Revision: January 15, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Artificial intelligence (AI), especially computer vision, has made rapid progress in recent years. One of the rapidly developing  fields  in  computer  vision  is  object  detection.  The  ability  to  detect objects  accurately  and  quickly  is essential for the development of autonomous driving technology or vehicles that can operate automatically without human  intervention.  However,  the  development  of  autonomous  driving  technology  is  still  facing  various challenges, especially related to the accuracy and speed of object detection by the system. The purpose of this study is to analyze the performance based on the mean average precision (mAP) value of the results of adjusting the number of epochs, batch size, and image size on one of the emerging object detection methods, YOLOv8, in the context of autonomous driving. The analysis focuses on the batch size hyperparameter on the object detection performance  of  YOLOv8.  The  research  was  conducted  with  an  experimental  approach  where  the  YOLOv8 hyperparameters were modified and their performance was evaluated using the driver simulation dataset from the CARLA simulator. Object detection performance was evaluated using the mean average precision (mAP) metric. The research results with the highest mAP value are found in scheme VIII with an mAP value of 98.2% and a training time of 59.45 minutes. For scheme III, it gets the fastest training time of 36.25 minutes. Based on the mAP results, modifications to the number of batch sizes and the use of high image sizes can affect the performance and performance of object detection for autonomous driving.
Keywords : Autonomous Driving, Batch Size, Object Detection, YOLOv8, mAP

## OPTIMISASI YOLOV8 UNTUK AUTONOMOUS DRIVING: BATCH SIZE UNTUK
MEAN AVERAGE PRECISION (MAP) TERBAIK

## Abstrak
Teknologi  kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence )  khususnya computer  vision tengah  mengalami  kemajuan pesat  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Salah  satu  bidang  yang  tengah  berkembang  pesat  dalam computer  vision adalah metode deteksi objek. Kemampuan mendeteksi objek dengan akurat dan cepat sangat dibutuhkan dalam pengembangan teknologi autonomous driving atau kendaraan yang dapat beroperasi secara otomatis tanpa campur tangan  manusia.  Namun  demikian,  pengembangan  teknologi autonomous  driving masih  menghadapi  berbagai tantangan terutama terkait akurasi dan kecepatan deteksi objek oleh sistem. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis performa berdasarkan nilai mean average precision (mAP) dari hasil pengaturan jumlah epoch , batch size, image size terhadap salah satu metode deteksi objek yang tengah berkembang yaitu YOLOv8 dalam konteks autonomous driving . Analisis difokuskan pada hyperparameter batch size terhadap performa deteksi objek oleh  YOLOv8.  Penelitian  dilakukan  dengan  pendekatan  eksperimental  di  mana  hyperparameter  YOLOv8  di modifikasi  dan  performanya  dievaluasi  menggunakan  dataset  simulasi  pengemudi  dari  CARLA  simulator. Performa deteksi objek dievaluasi dengan  metrik mean average precision (mAP) . Hasil  penelitian dengan  nilai mAP yang paling tinggi terdapat pada skema VIII dengan nilai mAP 98.2% dan waktu training 59.45 menit. Untuk skema  III  mendapatkan  waktu  training  yang  paling  cepat  yaitu  selama  36.25  menit.  berdasarkan  hasil  mAP tersebut,  modifikasi  terhadap  jumlah batch  size dan  penggunaan  ukuran image  size yang  tinggi  dapat mempengaruhi performa dan kinerja deteksi objek untuk autonomous driving .
Kata kunci : Autonomous Driving, Batch Size, Object Detection, YOLOv8, mAP.
1148 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1147-1153

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  Kecerdasan  Buatan  atau  Artificial Intelligence  (AI)  tengah  mengalami  perkembangan yang cepat sejalan dengan kemajuan zaman [1]. Salah satu  aspek  dalam  AI  yakni  computer  vision khususnya dalam hal Deteksi Objek terus mengalami perkembangan dengan berbagai fitur yang dirancang untuk mendukung kebutuhan industri dan mempermudah  tugas  manusia  dalam  menjalankan pekerjaan tertentu [2]. Pengenalan objek atau deteksi objek dapat diaplikasikan pada berbagai sistem salah satunya autonomous driving [3]. Autonomous driving adalah    sebutan  untuk  kendaraan  yang  mampu mengendalikan  kendaraan  tanpa  kendali  manusia. Autonomous  driving  juga  merupakan  sebuah  sistem cerdas kompleks yang terdiri dari beberapa subsistem yang menangani banyak sub tugas dari fase persepsi hingga  fase  kontrol  [4]. Algoritma pendeteksi objek berfungsi  untuk  mengidentifikasi  dan  memprediksi objek  disekitar    kendaraan  [5].  Algoritma  objek deteksi  yang  digunakan  adalah  YOLOv8.  YOLOv8 adalah  versi  terbaru  dari  YOLO  yang  dibuat  oleh Ultralytics.  YOLO  adalah  model  algoritma  deteksi satu  tahap  (one-stage  detection)  yang  memiliki kecepatan  deteksi  yang  sangat  tinggi[6],  dengan kecepatan  deteksi  yang  sangat  tinggi  ini  merupakan hal penting untuk melakukan deteksi secara real-time pada kendaraan otonom.
Dalam era perkembangan teknologi autonomous  driving  yang  semakin  pesat,  muncul beberapa permasalahan krusial yang perlu dipecahkan  dalam  konteks  deteksi  objek  untuk autonomous driving [7]. Salah satu tantangan utama dalam  pengembangan  kendaraan  otonom  adalah meningkatkan  akurasi  dan  kecepatan  sistem  deteksi objek [8]. Sistem deteksi objek yang akurat dan cepat sangat  penting  untuk  memastikan  keamanan  dan kenyamanan pengguna kendaraan otonom. Kendaraan otonom perlu memiliki kemampuan untuk mendeteksi objek-objek dengan tingkat akurasi yang tinggi  dalam  waktu  nyata  [9].  Kendaraan  otonom dapat beroperasi secara aman dan efisien di berbagai situasi yang mungkin terjadi dalam dunia nyata [10]. Dalam  konteks  penelitian  ini,  permasalahan- permasalahan  ini  menjadi  sangat  relevan  mengingat pengembangan autonomous driving sedang mengalami  pertumbuhan  yang  signifikan  [11].  Oleh karena  itu,  perlu  adanya  analisis  terhadap  metode deteksi objek seperti YOLOv8. YOLOv8 digunakan untuk  mengatasi  tantangan-tantangan  ini  dan memastikan  bahwa  autonomous  driving  dapat memiliki akurasi yang tinggi dalam mendeteksi objek dan  dapat  melakukan  deteksi  secara  real-time. YOLOv8 dipilih karena merupakan versi terbaru dari YOLO yang memiliki arsitektur jaringan yang ringan, metode  penggabungan  fitur  yang  efektif,  dan  hasil deteksi yang lebih akurat [12].
Studi  –  studi  sebelumnya  dalam  bidang pengolahan citra dan deteksi objek untuk kendaraan
otonom  telah  melakukan  deteksi  objek  untuk kendaraan otonom. Misalnya, penelitian oleh [3] pada penelitian  ini  menggunakan  metode  Complex YOLOv4  dan  menggunakan  dataset  3D  point  cloud LIDAR  dari  KITTI  Vision  Benchmark.  Pada penelitian  ini,  telah  berhasil  dilakukan  penyesuaian terhadap  hyperparameter  dengan  hasil  yang  lebih unggul  dibandingkan  dengan  model  Complex YOLOv4  asli.  Hasil  kinerja  paling  optimal,  seperti yang  diukur  dengan  nilai  rata-rata  presisi  per  area (mAP) dalam berbagai skenario pengujian yang telah dilakukan,  ditemukan  pada  model  dalam  skenario ketiga  dengan  mAP  mencapai  58.3%.  Penelitian selajutnya oleh [5]) pada penelitian ini menggunakan YOLOv4,  untuk  dataset  yang  digunakan  adalah dataset  KITTI  dan  BDD100k.  Dalam  hasil eksperimen  yang  dilakukan,  terlihat  bahwa  model  1 yang telah diperbaharui menunjukkan tingkat akurasi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  YOLOv4 aslinya  dalam  tugas  deteksi  objek.    Peningkatan  ini terutama tercermin dalam peningkatan mean average precision  (mAP)  sebesar  2,06%  pada  set  validasi KITTI dan 2,95% pada set validasi BDD. Selain itu, mAP50  dari  model  2  juga  mengalami  peningkatan sebesar 1,73%, sementara kecepatan inferensi model tersebut  meningkat  sebesar  4,83  fps.  Penelitian selanjutnya  oleh  [8]  penelitian  ini  menggunakan YOLOv4  dengan  menggunakan  beberapa  fitur diantaranya  Weighted-Residual-Connections,  Cross- Stage-Partial-connections, Cross mini-Batch Normalization, Self-adversarial-training, Mish-
activation,  dan  CioU  loss.    Dengan  mengabungkan beberapa fitur tersebut mendapatkan hasil 43,5%AP(65,7%AP50) untuk dataset MS COCO.
Pada penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  performa  YOLOv8  dalam  melakukan deteksi  objek  untuk  autonomous  driving.  Penelitian ini akan melakukan modifikasi terhadap hyperparameter  YOLOv8.  Hyperparameter  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  epoch,  batch size,  dan  image  size  [13].  Pada  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  mengenai pengaruh  dari  pengaturan  hyperparameter  pada metode YOLOv8 dalam mendeteksi objek khususnya dalam  konteks  autonomous  driving.  Pada  penelitian ini  juga  diharapkan  dapat  memberikan  hasil pengaturan hyperparameter yang optimal.

## 2. KAJIAN TEORI
2.1. Autonomous Driving
Autonomous  driving adalah  istilah  yang digunakan  untuk  kendaraan  yang  dapat  beroperasi tanpa  kendali  manusia.  Fitur  utama  dari  pengemudi otomatis  adalah  kemampuannya  untuk  mendeteksi dengan akurat dan cepat kendaraan lain, pejalan kaki, dan objek lain di sekitarnya. Kemampuan deteksi ini sangat penting untuk mencegah terjadinya kecelakaan lalu lintas.

## 2.2. You Only Look Once
Kemampuan  yang  sangat  penting  dalam mencegah  kecelakaan  lalu  lintas  pada  autonomous driving adalah kemampuan deteksi objek yang akurat dan cepat. Salah satu metode yang digunakan untuk mendeteksi  objek  secara  real-time  adalah  You  Only Look  Once  (YOLO)[14]  Seiring  dengan  kemajuan teknologi, terdapat beberapa versi terbaru dari metode YOLO yang bertujuan untuk meningkatkan kualitasnya seperti pada Gambar 1. YOLOv8, sebagai versi  terbaru,  menonjol  di  antara  versi-versi  lainnya dengan  performansi  deteksi  dan  kecepatan  deteksi yang paling unggul.
Gambar 1. YOLO Evaluation Timeline

## 2.3. YOLOv8
Pada Januari 2023, Ultralytics, perusahaan yang mengembangkan YOLOv5, merilis YOLOv8 dengan memperkenalkan  lima  versi  yang  berbeda  dalam skala: YOLOv8n (nano), YOLOv8s (kecil), YOLOv8m  (sedang),  YOLOv8l  (besar),  dan YOLOv8x (ekstra besar). YOLOv8 dapat digunakan untuk berbagai tugas visi komputer, termasuk deteksi objek,  segmentasi,  estimasi  pose,  pelacakan,  dan klasifikasi. YOLOv8 mempertahankan struktur dasar yang  mirip  dengan  YOLOv5  namun  mengalami perubahan  pada  CSPLayer,  yang  sekarang  disebut sebagai modul C2f. Modul C2f ini (cross-stage partial bottleneck  dengan  dua  konvolusi)  menggabungkan fitur  tingkat  tinggi  dengan  informasi  kontekstual untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi  [9],  [15].  Pada penelitian  ini  YOLOv8  yang  digunakan  adalah YOLOv8s.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  akan  dievaluasi  kinerja deteksi objek menggunakan metode YOLOv8s untuk autonomous  driving.  Penelitian  ini  mencakup eksperimen dengan memodifikasi tiga hyperparameter  metode  YOLOv8s,  yaitu epoch , batch  size ,  dan image  size .  Hasil  dari  berbagai skenario pengujian akan dianalisis dengan mengukur metrik  evaluasi  masing-masing  model.  Secara keseluruhan,  alur  kerja  sistem  penelitian  ini  dapat dilihat  dalam  diagram  alir  seperti  yang  tergambar pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Tahapan Metode YOLOv8s

## 3.1. Dataset Preprocessing
Dataset yang digunakan adalah data citra skema lalu  lintas  dari  CARLA  [16]  yang  di  peroleh  dari roboflow universe [17]. Pada dataset yang digunakan terdapat  1211  data  sampel  untuk training ,  343  data sampel untuk validation , dan 165 data sampel untuk testing. Dataset  yang  digunakan  terdapat  beberapa kelas. untuk daftar kelas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Kelas Dataset NO Kelas NO Kelas 1 Vehicle 6 Traffic light red 2 Moto bike 7 Traffic sign 30 3 Bike 8 Traffic sign 60 4 Traffic light green 9 Traffic sign 90 5 Traffic light orange 10 Person

## 3.2. Konfigurasi Hyperparameter
Pada  penelitian  ini  menggunakan  skema konfigurasi hyperparameter diantaranya  berupa epoch , batch  size, dan image  size .  Konfigurasi hyperparameter dilakukan untuk memperoleh skema pengujian  terbaik  dalam  mendeteksi  objek  secara real-time dan  akurat.  Penelitian  ini  menggunakan konfigurasi batch  size dengan  nilai  16,  32,  dan  64. Untuk  semua  skema  pengujian  serta  konfigurasi epoch dengan  jumlah  100.  Sedangkan  untuk konfigurasi image size ukuran yang digunakan antara
lain adalah 416 x 416, 512 × 512 dan 640 × 640.  Pada penelitian  ini  terdapat  beberapa  skema  konfigurasi seperti yang terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Skema Konfigurasi Hyperparameter Skema Epoch Batch Size Image Size I 100 16 416 x 416 II 100 32 416 x 416 III 100 64 416 x 416 IV 100 16 512 x 512 V 100 32 512 x 512 VI 100 64 512 x 512 VII 100 16 640 x 640 VIII 100 32 640 x 640 IX 100 64 640 x 640
3.3. Training Model YOLOv8s
Pada tahap ini dilakukan proses training model YOLOv8s  menggunakan  Google  Colab.  Proses  ini dilakukan untuk mengetahui kinerja dari setiap skema pengujian. Tahap pertama dilakukan mount to Google Drive  yang  bertujuan  untuk  mengakses  file  yang tersimpan  pada  Google  Drive.  Setelah  dilakukan mount  to Google  Drive,  tahap  selanjutnya  adalah melakukan perintah Git Clone dan Install Requirements  untuk  membuat  salinan  repositori dalam  Google  Drive  dan  menginstall  beberapa persyaratan untuk menjalankan proses training skema pengujian  menggunakan  YOLOv8.  Lalu  dilakukan proses  training  berdasarkan  skema  pengujian  yang digunakan  dan  dilakukan  evaluasi  hasil  performansi menggunakan evaluation  metrics .  Berdasarkan skema  pengujian  yang  telah  dirancang,  proses training  model  dilakukan  sebanyak  27  percobaan seperti yang terlihat pada Tabel 2. Setelah dilakukan proses training model,  selanjutnya  akan  dilakukan analisis performansi menggunakan evaluation metrics .

## 3.4. Evaluation Matrics
Pada  penelitian  ini  digunakan evaluation metrics sebagai  cara  untuk  mengukur  seberapa  baik model machine learning yang sudah dirancang. Pada penelitian  ini evaluation  metrics yang  digunakan antara  lain  adalah Precision , Recall , Average Precision (AP), dan Mean Average Precision (mAP) [18]. Selain itu, terdapat confusion matrix atau error matrix.
Confusion matrix memberikan informasi perbandingan  hasil  klasifikasi  model  dengan  hasil klasifikasi sebenarnya. Matriks kesalahan ini berupa tabel  yang  menggambarkan  kinerja  suatu  model seperti pada Gambar 3.
Precision adalah  perbandingan  antara True Positive (TP)  dengan  jumlah  keseluruhan  data  yang diprediksi  sebagai True  Positive (TP)  dan False Positive (FP),  sebagaimana  dijelaskan  dalam persamaan  1.  Presisi  menggambarkan  sejauh  mana tingkat  keakuratan  antara  data  yang  diharapkan dengan hasil prediksi yang diberikan oleh model.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1)
Recall adalah rasio antara prediksi True Positive (TP)  dan  jumlah  keseluruhan  data  yang  seharusnya diprediksi  sebagai True  Positive (TP)  dan False Negative (FN)  sebagaimana  dijelaskan  dalam persamaan 2. Recall mencerminkan tingkat kesuksesan  model  dalam  mengidentifikasi  kembali suatu informasi[20].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
(2)
Average  Precision (AP)  adalah  metode  untuk menggambarkan  nilai  presisi  dan recall secara keseluruhan dalam satu nilai, mencerminkan rata-rata presisi  secara  umum  atau  rata-rata  akurasi  dari model[21].  Perhitungan  AP  dapat  dilihat  pada persamaan 3.
𝐴𝑃   =   ∫ 𝑝(𝑟)𝑑𝑟 1 0 (3)
Mean  Average  Precision (mAP)  merupakan nilai  rata-rata Average  Precision (AP)  dari  suatu objek  pada  setiap  kelas.  Perhitungan  mAP  dapat dilihat pada persamaan 4[22].
𝑚𝐴𝑃  = 1 𝑘 ∑ 𝐴𝑃 𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑋 100% (4)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  metrics  evaluasi, seperti Prescision,  Recall,  Average  Precision (AP), dan Mean  Average  Precision (mAP),  model  yang akan dijadikan acuan adalah model yang telah melalui proses pelatihan. Hal ini dikarenakan metrics evaluasi yang  diperoleh  merupakan  hasil  modifikasi  dan optimalisasi  dari  pelatihan  model  YOLOv8.  Pada setiap pelatihan, jumlah epoch yang digunakan adalah 100, dan ukutan batch size yang digunakan adalah 16, 32, dan 64. Selain itu, akan dilakukan modifikasi pada konfigurasi ukuran jaringan pada setiap epoch dengan ukuran 416 × 416, 512 × 512 dan 640 x 640. Model dengan nilai mAP mendekati 100% dianggap sebagai yang terbaik. Untuk hasil dari semua pelatihan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Eksperimen
Skema Precision Recall mAP50 mAP 50-95 Time (minute) I 97% 91.4% 96.5% 74.6% 43.44 II 95.4% 92.8% 95.8% 74.8% 40.39 III 95.4% 93.5% 96.4% 74.6% 36.25 IV 93.5% 94.4% 97.3% 76% 61.03 V 94.9% 94.8% 97.6% 76.2% 52.26 VI 94.9% 93.6% 97.3% 75.5% 48.28 VII 95.3% 95.5% 97.5% 77% 64.51 VIII 95.5% 95.4% 98.2% 76.8% 59.45 IX 95.1% 95.6% 97.5% 77.1% 60.33
Hasil  training  Skema  menunjukkan  performa yang  menjanjikan  dengan  variasi  konfigurasi  image size  dan  batch  size.  Secara  umum,  skema  dengan image size yang lebih besar cenderung meraih akurasi ( precision ) dan mAP ( mean Average Precision ) yang lebih tinggi. Skema VII (640 x 640) mencapai akurasi tertinggi  95.3%  dan  Skema  VIII  (640  x  640) mencapai mAP tertinggi 98.2% sebagaimana terdapat pada Gambar 4. Namun, peningkatan image size juga berdampak  pada  waktu  training  yang  lebih  lama, dengan Skema VII membutuhkan waktu 64.51 menit dan Skema VIII 59.45 menit.
Skema dengan batch size yang lebih besar juga cenderung berprestasi lebih baik. Skema I ( batch size 16, image size 416 x 416) mencapai akurasi tertinggi 97.0% dan Skema IV ( batch size 16, image size 512 x 512) mencapai mAP tertinggi 97.3%. Namun, sama seperti  image  size,  peningkatan batch  size juga berdampak  pada  waktu training yang  lebih  lama, dengan  Skema  I  membutuhkan  waktu  43.44  menit dan Skema IV 61.03 menit.
Menariknya,  Skema  III  ( batch  size 64, image size 416  x  416)  memiliki  waktu training tercepat (36.25  menit)  namun  tetap  menunjukkan  performa yang baik dengan akurasi 95.4% dan mAP 96.4%. Ini menjadikannya  pilihan  menarik  jika  efisiensi  waktu training diprioritaskan tanpa mengorbankan performa secara signifikan.
Secara  keseluruhan,  hasil  training  Skema menunjukkan  trade-off  antara  akurasi,  kecepatan training,  dan  konfigurasi.  Pilihan  skema  terbaik bergantung  pada  prioritas,  apakah  mengejar  akurasi tertinggi  seperti  pada  skema  VIII  dan  Gambar  4, waktu training tercepat, atau keseimbangan keduanya.
Gambar 4.  Grapik Precision Recal Curve Skema VII
Seperti  yang  terlihat  pada Precision-Recall Curve diatas  maka  dapat  disimpulkan  performa model  terlihat  baik  pada  setiap  kelas.  Pada  setiap kelas mendapatkan nilai rata - rata AP diatas 90% dan untuk  semua  kelas  memiliki  nilai  mAP50  sebesar 98.2%.
Pada skema VIII juga dilakukan testing dengan menggunakan data testing yang berdeda dengan data training .  Skema  VIII  dipilih  karena  memiliki  nilai mAP  yang  paling  tinggi  dari  semua  skema  training. Berikut ini beberapa hasil dari testing menggunakan model  skema  VIII.  Untuk  hasil testing dapat  dilihat pada Gambar 5 dan 6 dibawah ini.
Gambar 4. Testing 1 Skema XXIV

## Gambar 5. Testing 2 Skema XXIV
Berdasarkan hasil testing menggunakan dataset yang  berbeda  dari  data  training,  dapat  disimpulkan bahwa  model  hasil  dari  skema  training  VIII  dapat melakukan deteksi dengan baik.

## 5. DISKUSI
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  membahas mengenai  analisis  performansi  deteksi  objek  pada metode complex YOLOv4  untuk autonomous driving. Pada penelitian ini, telah berhasil dilakukan penyesuaian  terhadap hyperparameter dengan  hasil yang  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  model Complex YOLOv4 asli. Hasil kinerja paling optimal, seperti yang diukur dengan nilai mAP dalam berbagai skenario pengujian yang telah dilakukan, ditemukan pada  model  skenario  ketiga  mendapatkan  mAP mencapai 58.3%[3]. Pada penelitian ini juga memiliki tujuan yang sama yaitu dengan melakukan modifikasi pada hyperparameter metode  YOLO,  tetapi  yang membedakan antaran penelitian ini dengan penelitian sebelumnya  adalah  terletak  pada hyperparameter yang  digunakan.  Pada  penelitian  sebelumnya berfokus  pada hyperparameter yang  digunakan adalah epoch dan network  size (pada  penelitian  ini disebut image  size ).  Sedangkan  untuk  penelitian  ini penulis  berfokus  pada hyperparameter batch  size , dan image  size dan  juga  pada  penelitian  ini menghitung berapa lama waktu training berjalan pada setiap skema. Perbedaan lainnya adalah versi YOLO yang  digunakan,  pada  penelitian  sebelumnya menggunakan Complex YOLOv4  sedangkan  pada penelitian  ini  menggunakan  YOLOv8  atau  lebih tepatnya YOLOv8s. Perbedaaan lainya terdapat pada dataset  yang  digunakan  pada  dataset  penelitian sebelumnya menggunakan dataset KITTI sedangkan pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  Carla simulator.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa YOLOv8 dengan pengaturan hyperparameter epoch 100, batch size 32, dan image size 640 x 640 memiliki performa  yang  paling  baik  berdasarkan  nilai  mAP yaitu  sebesar  98,2%  dan  mAP50-95  sebesar  76,8%. Hasil tersebut  menunjukkan bahwa  model YOLOv8 mampu mendeteksi objek dengan akurasi yang tinggi. Selain itu, hasil penelitian juga menunjukkan bahwa YOLOv8  dengan  pengaturan  hyperparameter epoch 100, batch size 64, dan image size 416 x 416 memiliki waktu training  yang paling cepat,  yaitu 36,25 menit
serta  memiliki  nilai  mAP50  sebesar  95.5%  dan mAP50-95 sebesar 71,1%.

## 6. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  modifikasi hyperparameter dapat meningkatkan performa model YOLO.  Baik  itu  hasil  dari  penelitian  sebelumnya yang  menggunakan Complex YOLOv4  yang mendapatkan  peningkatan  pada  nilai  mAP  di dibandingkan dengan model Complex YOLOv4 asli. Hasil  kinerja  paling  optimal,  seperti  yang  diukur dengan mAP dalam berbagai skenario pengujian yang telah  dilakukan,  ditemukan  pada  model  dalam skenario  ketiga  dengan  mAP  mencapai  58.3%. Adapun  pada  penelitian  ini  yang  menggunakan YOLOv8  mendapatkan  nilai  terbaik  pada  skema  ke delapan  dengan  nilai  mAP  98.2%  dan  untuk  waktu training paling  cepat  didapatkan  pada  skema  ketiga dengan  waktu  36.25  menit.  Pada  Penelitian  ini memberikan  informasi  tentang  waktu  training  yang dibutuhkan  untuk  YOLOv8  dengan  berbagai pengaturan hyperparameter .  Secara  keseluruhan, penelitian  ini  telah  berhasil  menganalisis  pengaruh hyperparameter batch size , dan image size terhadap performa  YOLOv8  dalam  mendeteksi  objek  untuk autonomous  driving .  Hasil  training  berbagai  skema juga menunjukkan trade-off antara akurasi, kecepatan training,  dan  konfigurasi.  Pilihan  skema  terbaik bergantung  pada  prioritas,  apakah  mengejar  akurasi tertinggi, waktu training tercepat, atau keseimbangan keduanya.  Pada  penelitian  ini  perlu  dilanjutkan dengan  menggunakan  versi  lain  dari  model  YOLO atau  melakukan  perbandingan  dengan  metode  objek deteksi lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. R. Chowdhary, Fundamentals of artificial intelligence .  Springer  India,  2020.  doi: 10.1007/978-81-322-3972-7.
[2] N.  Jannah,  A.  Wibowo,  and  S.  Siadari, ‘Eksploitasi Fitur Untuk Peningkatan Kinerja Deteksi Objek Berbasis Pada Pesawat Tanpa Awak’, e-Proceeding of Engineering , vol. 8,
p. 2943, 2022.
[3] H.  Nurhadiati,  A.  S.  Wibowo,  and  A. Pratondo,  ‘Analisis  Performansi  Deteksi Objek  Pada  Metode  Complex  YOLOv4 Untuk Autonomous Driving’, Bandung, Dec. 2022.
[4] O.  Natan  and  J.  Miura,  ‘End-to-End Autonomous  Driving  With  Semantic  Depth Cloud  Mapping  and  Multi-Agent’, IEEE
Transactions  on  Intelligent  Vehicles ,  vol.  8,
no. 1, pp. 557–571, 2023, doi: 10.1109/TIV.2022.3185303.
[5] R. Wang et al. , ‘A Real-Time Object Detector for Autonomous Vehicles Based on YOLOv4’, Comput  Intell  Neurosci ,  vol.
2021, 2021, doi: 10.1155/2021/9218137.
[6] T.  A.  A.  H.  Kusuma,  K.  Usman,  and  S. Saidah,  ‘PEOPLE  COUNTING  FOR PUBLIC  TRANSPORTATIONS  USING YOU  ONLY  LOOK  ONCE  METHOD’, Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 2, no.
1, pp. 57–66, Feb. 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.77.
[7] J.  Choi,  D.  Chun,  H.  Kim,  and  H.-J.  Lee, ‘Gaussian  YOLOv3:  An  Accurate  and  Fast
Object Detector Using Localization
Uncertainty for Autonomous Driving’, 2019.
[8] A. Bochkovskiy, C.-Y. Wang, and H.-Y. M. Liao,  ‘YOLOv4:  Optimal  Speed  and Accuracy  of  Object  Detection’,  Apr.  2020,
[Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/2004.10934
[9] J.  Terven  and  D.  Cordova-Esparza,  ‘A Comprehensive  Review  of  YOLO:  From YOLOv1  and  Beyond’, ArXiv ,  Apr.  2023, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2304.00501
[10] Y. Cai et al. , ‘YOLOv4-5D: An Effective and Efficient  Object  Detector  for  Autonomous Driving’, IEEE Trans Instrum Meas , vol. 70, 2021, doi: 10.1109/TIM.2021.3065438.
[11] A.  Sarda,  S.  Dixit,  and  A.  Bhan,  ‘Object detection  for  autonomous  driving  using YOLO [You only Look Once] algorithm’, in
Proceedings  of  the  3rd  International Conference  on  Intelligent  Communication Technologies  and  Virtual  Mobile  Networks, ICICV  2021 ,  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers  Inc.,  Feb.  2021,  pp.
1370–1374.
doi: 10.1109/ICICV50876.2021.9388577.
[12] H.  Lou et  al. ,  ‘DC-YOLOv8:  Small-Size Object  Detection  Algorithm  Based  on Camera  Sensor’, Electronics  (Switzerland) , vol. 12, no. 10, May 2023, doi: 10.3390/electronics12102323.
[13] B. Mahaur and K. K. Mishra, ‘Small-object detection based on YOLOv5  in autonomous driving systems’, Pattern Recognit Lett , vol. 168,  pp.  115–122,  Apr.  2023,  doi: 10.1016/J.PATREC.2023.03.009.
[14] L.  Suroiyah,  Y.  Rahmawati,  and  R.  Dijaya, ‘FACEMASK DETECTION USING YOLO V5’, Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , vol. 4,  no.  6,  pp.  1277–1286,  2023,  doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.1043.
[15] I.  Purwita  Sary,  E.  Ucok  Armin,  S. Andromeda, E. Engineering, and U. Singaperbangsa  Karawang,  ‘Performance Comparison  of  YOLOv5  and  YOLOv8 Architectures  in  Human  Detection  Using Aerial  Images’, Ultima  Computing :  Jurnal
Sistem Komputer , vol. 15, no. 1, 2023.
[16] A.  Dosovitskiy,  G.  Ros,  F.  Codevilla,  A. López,  and  V.  Koltun,  ‘CARLA:  An  Open Urban Driving Simulator’, 2017.
[17] FYP, ‘FYP2022 Dataset’. Accessed: Jul. 08, 2023. [Online]. Available: https://universe.roboflow.com/fyp- 5uyrm/fyp2022
[18] Shah Deval, ‘Mean Average Precision (mAP) Explained: Everything You Need to Know’, https://www.v7labs.com/blog/mean-average- precision.
[19] M.  Hussain,  ‘YOLO-v1  to  YOLO-v8,  the Rise  of  YOLO  and  Its  Complementary Nature  toward  Digital  Manufacturing  and Industrial Defect Detection’, Machines ,  vol.
11, no. 7. Multidisciplinary Digital Publishing  Institute  (MDPI),  Jul.  01,  2023. doi: 10.3390/machines11070677.
[20] R.-C. Chen, C. Dewi, Y.-C. Zhuang, and J.- K.  Chen,  ‘Contrast  Limited  Adaptive Histogram  Equalization  for  Recognizing Road  Marking  at  Night  Based  on  Yolo Models’, IEEE  Access ,  vol.  11,  pp.  92926– 92942, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3309410.
[21] J. Fan, T. Huo, and X. Li, ‘A review of one- stage  detection  algorithms  in  autonomous driving’,  in 2020  4th  CAA  International Conference  on  Vehicular  Control  and Intelligence,  CVCI  2020 ,  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,
Dec. 2020,
pp. 210–214. doi: 10.1109/CVCI51460.2020.9338663.
[22] M.  A.  Yahya,  S.  Abdul-Rahman,  and  S. Mutalib,  ‘Object  detection  for  autonomous vehicle  with  Lidar  using  deep  learning’,  in 2020 IEEE 10th International Conference on System Engineering and Technology, ICSET 2020  -  Proceedings ,  Institute  of  Electrical and  Electronics  Engineers  Inc.,  Nov.  2020, pp. 207–212. doi: 10.1109/ICSET51301.2020.9265358.