## JIUBJ
Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi, 22(3), Oktober 2022, 1490-1495 Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat universitas Batanghari Jambi ISSN 1411-8939 (Online), ISSN 2549-4236 (Print) DOI 10.33087/jiubj.v22i3.2421

## Implementasi Algoritma YOLO (You Only Look Once) Untuk Deteksi Rias Adat Nusantara

## Zuanita Syifaul Jannah, Felix Andreas Sutanto
Universitas Stikubank Semarang, Indonesia Correspondence email: zuanitasyifa@gmail.com, felix@edu.unisbank.ac.id
Abstrak. Tata rias dan  busana adalah  hal penting yamg perlu diperhatikan oleh calon pasangan pengantin. Tata rias dan  busana pengantin  tradisional  di  Indonesia  memiliki  makna  dan  lambang  tertentu  sesuai  dengan  daerah  dan  kepercayaan  leluhurnya. Secara umum,  makna  dari  lambang  tersebut  merupakan  doa-doa serta  harapan  agar kehidupan  rumah  tangga  yang  akan  dijalani senantiasa dianugerahi kebahagian dan kesejahteraan. Salah satu cara membedakan jenis rias adat tersebut dapat diamati  melalui bentuk riasan pada wajah, tatanan dan aksesoris yang digunakan pada rambut mempelai wanita. Perkembangan teknologi saat ini dapat dimanfaatkan untuk pengenalan jenis rias adat, yaitu melalui deteksi objek dengan menerapkan algoritma machine learning salah satunya YOLO ( You Only Look Once ). Pada penelitian ini akan menggunakan YOLO versi 4 Tiny (YOLOv4-Tiny) sebagai algoritma untuk mendeteksi jenis rias adat Nusantara pada gambar bagian kepala mempelai pengantin wanita dengan melakukan proses  pelatihan  dataset  pada  1478  citra  atau  gambar  yang  terdiri  dari  14  jenis  rias  adat  Nusantara  dalam  5000  iterasi,  aplikasi yang  dibangun  mampu  memperoleh  nilai  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  95.20%  dan  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mendeteksi selama 327ms (milli-seconds).
Kata kunci : Deteksi Objek; Machine learning; Tata rias tradisional; Tensorflow-lite; YOLO
Abstract. Makeup and fashion are important things that need to be considered by the future bride and groom. Traditional bridal makeup  and  dress  in  Indonesia  have  certain  meanings  and  symbols  according  to  the  region  and  beliefs  of  their  ancestors.  In general, the meaning of the symbol is prayers and hopes that the home life to be lived will always be endowed with happiness and well-being. One way to distinguish the types of traditional makeup can be observed through the form of makeup on the face, the order and accessories used on the bride's hair. Current technological developments can be used for the introduction of customary types  of  makeup,  namely  through  object  detection  by  applying  machine  learning  algorithms,  one  of  which  is  YOLO  (You  Only Look  Once).  In  this  study,  we  will  use  yolo  version  4  Tiny  (YOLOv4-Tiny)  as  an  algorithm  to  detect  the  type  of  nusantara customary makeup on the image of the bride's head by conducting a dataset training process on 1478 images or images consisting of 14 types of Nusantara customary makeup in 5000 iterations, the application built  was able to obtain a value with an average accuracy of 95.20% and an average time needed to detect for 327ms (milli-seconds).
Keywords: Machine learning; Object detection; Traditional makeup; Tensorflow-lite; YOLO

## PENDAHULUAN
Rias  adat  Nusantara  atau  rias  pengantin tradisional  di  Indonesia  merupakan  salah  satu  hal berharga  dari  para  leluhur.  Sebagai  negara  yang memiliki banyak  suku,  Indonesia kaya  akan  budaya dan adat  istidat,  sehingga  setiap  suku  memiliki  ciri  khas salah  satunya  adat  pernikahan.  Pengenalan  jenis  adat pernikahan  dapat  dilakukan  melalui  bentuk  riasan, busana,  dan  aksesoris  yang  digunakan  oleh  pasangan pengantin,  terutama  mempelai  wanita.  Hal  ini  karena apabila  diamati,  mempelai  wanita  akan  terlihat  lebih mencolok  perbedaannya  dibandingkan  mempelai  pria sehingga  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam pengenalan  jenis  adat  pernikahannya.  Namun  seiring waktu  tidak  sedikit  calon  mempelai  yang  lebih  memilih menggunakan  busana  pengantin  modern,  seperti  kebaya yang  dimodifikasi  dengan  berbagai  model  untuk menambah  daya  tarik  penampilan  serta  memberikan kenyamanan  penggunaannya.  Oleh  karena  itu  saat  ini cukup  sulit  untuk  membedakan  jenis  riasan  dan  adat pernikahan yang digunakan. Namun dengan memanfaatkan perkembangan teknologi, jenis riasan dan
adat  pernikahan  dapat  dikenali  dengan  menjadikan bentuk  riasan  wajah  dan  tatanan  serta  aksesoris  rambut mempelai  wanita  sebagai  acuan  pembanding  (Ummah, 2020).
Pengenalan  jenis  rias  adat  yang  digunakan  oleh mempelai wanita dapat dilakukan melalui proses deteksi objek  menggunakan  algoritma machine  learning . Machine learning adalah bentuk kecerdasan buatan yang memungkinkan  sistem  mampu  untuk  belajar  sendiri berdasarkan  algoritma  yang  diterapkan  tanpa  diprogram secara  eksplisit.  Sedangkan neural  network merupakan model  dari machine  learning yang  memungkinkan sebuah  sistem  melakukan  pekerjaan  manusia,  sehingga sistem  seakan-akan  memiliki  kemampuan  seperti  otak manusia (Permana & Budayawan, 2020).
Salah  satu  algoritma  yang  menggunakan neural network dan  memiliki  kemampuan  yang  cukup  baik dalam  mendeteksi  objek  adalah  YOLO  atau  singkatan dari You  Only  Look  Once .  YOLO  merupakan  suatu algoritma  yang  dikembangkan untuk melakukan pendeteksian objek secara real-time. Proses deteksi pada YOLO  melalui  prediksi  kotak  pembatas  ( bounding box )
Zuanita Syifaul Jannah dan Felix Andreas Sutanto, Implementasi Algoritma YOLO (You Only Look Once) Untuk Deteksi Rias Adat Nusantara
dan  probabilitas  kelas  pada  suatu  gambar  dilakukan secara  langsung  dalam  satu  kali  evaluasi.  Untuk membuktikan  kemampuan  YOLO  tersebut  Wisna  dkk melakukan  menggunakan  perangkat  Xiaomi  redmi  4X dan memberikan kesimpulan berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan bahwa YOLO ( You Only Look Once )  memiliki  kemampuan  deteksi  jenis  kendaraan yang baik dengan nilai akurasi mencapai 83.3% (Wisna, Matulatan,  &  Hayaty,  2020).  Selain  itu  penelitian  yang dilakukan oleh Liunanda
dkk juga mengimplementasikan YOLO sebagai algoritma pendeteksi  secara  real-time  pada  Android  menggunakan TensorflowLite untuk  mendeteksi  senjata  tajam. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, program tersebut dapat  berjalan  dengan  baik  di  Android  dan  mampu mendeteksi objek penelitian (Liunanda, Rostianingsih, & Purbowo, 2020).
Penggunaan  algoritma  YOLO  untuk  mendeteksi objek juga dilakukan oleh Harahap dkk dalam memantau arus  lalu  lintas  melalui  CCTV.  Berdasarkan  penelitian yang dilakukannya, algoritma YOLO mampu mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  objek  dengan  nilai mAP ( mean Average Precision ) pada CCTV Fix sebesar 97%  dan  CCTV  PTZ  sebesar  99%  (Harahap,  Elfrida, Agusman,  Rafael,  Abram,  &  Ardianto,  2019).  Pada tahun  yang  sama,  Karlina  dkk  melakukan  penelitian untuk  mendeteksi  citra  makanan  saji  menggunakan YOLO. Hasil pengujian yang dilakukannya menyimpulkan  bahwa  YOLO  mampu  mendeteksi  objek penelitian  dengan  baik  secara  real-time  dengan  nilai akurasi  63%  hingga  100%  (Karlina  &  Indarti,  2019). Dengan  mempertimbangkan  kemampuan  algoritma YOLO  ( You  Only  Look  Once )  dalam  mendeteksi  objek secara  real-time  sebagaimana  yang  dijelaskan  melalui penelitian-penelitian  sebelumnya,  maka  pada  penelitian ini akan menggunakan YOLOv4-Tiny sebagai algoritma untuk  mendeteksi  jenis  rias  adat  Nusantara  yang  akan diimplementasikan pada perangkat smartphone (Android) menggunakan TensorflowLite.

## METODE
Pada  penelitian  ini  objek  yang  akan  digunakan merupakan  gambar  atau  citra  bagian  kepala  yang memuat  bentuk  riasan  wajah  hingga  tatanan  dan aksesoris  rambut  dari  empat  belas  jenis  rias  adat Nusantara  pada  mempelai  wanita,  antara  lain  sebagai berikut  :  Adat  Bali  Agung;  Adat  Betawi  Rias  Besar; Adat  Bugis;  Adat  Gorontalo;  Adat  Madura  Lilin;  Adat Tapanuli;  Adat Padang Pesisir;  Adat  Luhak  Agam Koto Gadang;  Adat  Palembang  Aesan  Pasangkong;  Adat Yogyakarta  Ageng;  Adat  Yogyakarta  Putri;  Adat  Sunda Siger; Adat Sunda Putri; dan Adat Solo Putri.

## Sumber: data olahan

## Gambar 1 Dataset Rias Adat Nusantara
Data yang digunakan dikumpulkan dari berbagai sumber internet kemudian dibagi menjadi dua kelompok yaitu  data  latih  atau  data training dan  data  uji  atau  data testing . Selain itu peneliti menggunakan beberapa buku, jurnal, dan makalah sebagai tinjauan pustaka. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi jenis rias adat Nusantara yang digunakan oleh mempelai pengantin wanita melalui bentuk  riasan  wajah  dan  aksesoris  rambut  yang digunakan secara real-time dengan menerapkan algoritma YOLOv4-Tiny yang kemudian akan diimplementasikan  pada  Android  setelah  melalui  proses pengubahan  dari  file  bobot  latih  algoritma  YOLOv4- Tiny  (*.weight)  menjadi  file  TensorflowLite  yang memiliki format Flatbuffer (*.tflite). Tahapan awal yang dilakukan  peneliti  adalah  studi  pustaka  kemudian dilanjutkan  dengan  menyiapkan  dataset  mulai  dari pengumpulan  dan  anotasi,  melatih  dataset,  hingga mengimplementasikan  hasil  pelatihan  dataset  pada aplikasi  Android.  Anotasi  gambar  atau  pemberian  label pada  dataset  dilakukan  menggunakan  labelImg  yang dijalankan melalui Anaconda Prompt secara manual satu per  satu.  Proses  ini  adalah  tahap  memberikan  kotak pembatas  (bounding  box)  pada  bagian  kepala  dari gambar  atau  citra  mempelai  pengantin  wanita  dan diberikan  nama  atau  label  sehingga  menghasilkan  file berformat  (.txt)  ketika  disimpan.  Proses  anotasi  gambar dan hasilnya ditunjukkan pada Gambar 2 dan 3
Zuanita Syifaul Jannah dan Felix Andreas Sutanto, Implementasi Algoritma YOLO (You Only Look Once) Untuk Deteksi Rias Adat Nusantara

## Sumber: data olahan
Gambar 2
Proses Anotasi Gambar
Sumber: data olahan
Gambar 3

## Hasil Proses Anotasi
Setelah  proses  anotasi  selesai  dan  mendapatkan data  label  dataset  tahap  selanjutnya  adalah  melatih dataset  atau training menggunakan  algoritma  YOLOv4- Tiny  yang  bertujuan  agar  gambar  dapat  terkorelasi dengan  label  yang  dimiliki.  Proses  pelatihan  ini menggunakan  64 batch  yang  berarti  setiap  iterasi  terdiri dari  64  gambar  dan  16  subdivisions  yaitu  setiap  proses pemodelan  membagi  batch  menjadi  16  bagian.  Hasil pelatihan  dataset  akan  digunakan  untuk  melakukan percobaan  uji  deteksi  dan  diubah  menjadi  model TensorflowLite  yang kemudian akan diimplementasikan pada  aplikasi  Android.  Setelah  memastikan  bahwa aplikasi  Android  dapat  berjalan  dengan  baik,  tahap terakhir  adalah  memberikan  analisa  hasil  penelitian  dan kesimpulan.

## YOLO (You Only Look Once)
You  Only  Look  Once atau  yang  sering  disebut YOLO  merupakan  sebuah  pendekatan  yang  digunakan sistem  deteksi  objek  dan  menargetkan  untuk  melakukan proses  deteksi  secara  real-time.  Proses  deteksi  dan pengenalan  sebuah  objek  yang  dilakukan  YOLO menggunakan jaringan syaraf tunggal atau single neural network yang  akan  memprediksi  kotak-kotak  pembatas ( bounding  boxes )  dan  probabilitas  kelas  yang  dilakukan langsung  dalam  satu  tahap  atau  satu  kali  evaluasi sehingga memperoleh hasil yang lebih akurat (Ramasari, Firdaus,  Nita,  &  Kartika,  2021).  Penggunaan  jaringan syaraf  tunggal  pada  algoritma  YOLO  akan  membagi citra  yang  diinputkan  menjadi  beberapa  grid  atau wilayah-wilayah  dengan  ukuran  S  x  S.  Sehingga,  jika pusat sebuah objek berada pada satu grid cell , maka grid
cell tersebut  yang  bertanggung  jawab  mendeteksi  objek (Khairunnas,  Yuniamo,  &  Zaini,  2021).  Setiap  sel  akan memprediksi  kotak  pembatas  ( bounding  box ) dan  nilai kepercayaan.  Nilai  kepercayaaan  akan  menunjukkan tingkat  keakuratan  kotak  yang  terdapat  objek.  Apabila sebuah cell tidak  terdapat  objek  didalamnya  maka  nilai kepercayaan  adalah  0.  Dalam  setiap  kotak  pembatas diberikan  5  prediksi,  antara  lain  (Kanisius,  Lapian, Sompie, & Manembu, 2021):
1. x = titik tengah koordinat x 2. y = titik tengah koordinat y 3. w = lebar kotak pembatas 4. h = tinggi kotak pembatas 5. c = nilai kepercayaan

## Tensorflow Lite
Tensorflow  adalah  sebuah  library Machine Learning yang  bersifat open  source dan  berada dalam lisensi  Apache  2.0.  Tensorflow  memungkinkan  tugas- tugas Machine Learning seperti pelatihan jaringan syaraf tiruan  dan  desain  dilakukan  dalam  beberapa  platform seperti Central  Processing  Units (CPUs), Graphics Processing  Units (GPUs),  dan Tensor  Processing  Units (TPUs)  (Bramasto,  2020).  Tensorflow  menggunakan data graphs yang  terdiri  dari  beberapa node yang mempresentasikan  operasi  matematik  dan  antar  node yang  terhubung  untuk  membuat  model.  Model  yang dihasilkan  Tensorflow  dapat  diubah  menjadi  format Flatbuffer  (.tflite)  agar  dapat  dijalankan  pada  mobile device  menggunakan  Tensorflow  Lite  (Fachriyan  & Dharmayanti, 2019). Tensorflow Lite memiliki performa yang lebih baik dan lebih kecil dibandingkan Tensorflow karena kernel yang lebih optimize, pre-fused activations, dan jumlah dependencies lebih kecil (Wisna, Matulatan, & Hayaty, 2020).

## HASIL

## Pelatihan Dataset
Pada  tahap  pelatihan  dataset  yang  akan dilakukan, dataset yang dibentuk pada tahap sebelumnya sebagaimana  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4  akan melalui  proses  pelatihan  atau training .  Proses  pelatihan ini  dilakukan  bertujuan  agar  gambar  atau  citra  pada dataset  dapat  menemukan  korelasi  sehingga  dapat dilakukan  deteksi  dengan class atau  label  yang  sesuai. Saat  proses  pelatihan  dataset  berjalan,  apabila  nilai avg loss yang muncul pada setiap iterasi semakin kecil, maka semakin  akan  baik  juga  proses  deteksi  yang  akan dilakukan,  dan  pada  saat  ini,  proses  pelatihan  dataset dapat dihentikan.
Zuanita Syifaul Jannah dan Felix Andreas Sutanto, Implementasi Algoritma YOLO (You Only Look Once) Untuk Deteksi Rias Adat Nusantara

## Sumber: data olahan Gambar 4

## Data Latih Rias Adat Nusantara
Berdasarkan  proses  pelatihan  dataset  yang dilakukan  dengan  total  iterasi  yang  berjalan  sebanyak 5000  iterasi  menghasilkan  sebuah  model  baru  dengan nilai  mean  Average  Precision  (mAP)  sebesar  98.77%. Selain  berdasarkan  nilai  mAP  yang  dihasilkan, keberhasilan  proses  pelatihan  dataset  juga  dapat  dilihat dari  tingkat  akurasi  yang  muncul  pada  setiap class atau label  dari  jenis  rias  adat  yang  dilatih.  Hasil  proses training ditunjukkan pada Gambar 5.

## Sumber: data olahan

## Gambar 5

## Hasil Proses Training
Gambar 5 diketahui bahwa nilai akurasi tertinggi untuk hampir seluruh jenis rias adat pada tahap pelatihan data adalah sebesar 100%, kecuali pada jenis Adat Sunda Siger  hanya  mencapai  87.50%  dan  Adat  Sunda  Putri mencapai  nilai  sebesar  95.24%.  Karena  tingkat  akurasi yang  dihasilkan  sudah  baik,  maka  penelitian  dapat berlanjut  ke  tahap  selanjutnya.  Tahapan  selanjutnya adalah  pengubahan  file  bobot training dataset  yang berformat  (*.weight)  menjadi  file  Tensorflow  Lite  yang memiliki  format  Flatbuffer  (*.tflite)  agar  dapat diterapkan pada mobile device .

## Tampilan Interface Aplikasi
Aplikasi  deteksi  jenis  rias  adat  Nusantara  yang dibangun merupakan aplikasi berbasis Android. Perancangan interface atau  antar  muka  pengguna menggunakan Android Studio yang kemudian dijalankan secara  langsung  pada handphone Vivo  dengan  sistem operasi Funtouch  11 .  Aplikasi  ini  memiliki  dua  menu, yaitu  menu  beranda  dan  menu  deteksi  kamera.  Adapun tampilan interface pada aplikasi ini, sebagai berikut :
1. Menu  Beranda.  Menu  beranda  berfungsi  sebagai halaman  awal  dari  aplikasi  deteksi  rias  adat Nusantara.  Tampilan  menu  beranda  ini  ditunjukkan pada Gambar 6.
Sumber: data olahan

## Gambar 6
Tampilan Awal Aplikasi Deteksi
2. Menu Deteksi Kamera. Menu deteksi kamera dapat tampil  apabila  tombol  “camera”  pada  halaman  awal atau menu beranda dijalankan. Pada menu ini sistem akan meminta ijin akses kamera handphone sebelum mulai  melakukan  deteksi.  Hal  ini  dilakukan  karena proses deteksi jenis rias adat Nusantara pada aplikasi akan  terjadi  apabila  objek  tertangkap  oleh  kamera handphone .  Apabila  objek  berhasil  tertangkap  oleh kamera,  maka  proses  deteksi  akan  berlangsung  dan aplikasi  menampilkan  hasil  proses  deteksi  dalam bentuk  sebuah  kotak  pada  objek  yang  dilengkapi dengan  label  objek  atau  nama  jenis  rias  adat  yang digunakan  pada  objek  serta  nilai  akurasi  deteksi. Selain  itu, pada bagian bawah  aplikasi juga terdapat menu  yang  apabila  ditampilkan  akan  muncul informasi  mengenai  waktu  deteksi  yang  diperlukan. Pada  penelitian  ini  objek  yang  akan  dideteksi melalui  aplikasi  yang  telah  dirancang  merupakan gambar  mempelai  pengantin  wanita  yang  telah menggunakan  riasan  adat  Nusantara  lengkap  dan ditampilkan melalui laptop.
Zuanita Syifaul Jannah dan Felix Andreas Sutanto, Implementasi Algoritma YOLO (You Only Look Once) Untuk Deteksi Rias Adat Nusantara

## Sumber: data olahan

## Gambar 7

## Proses Deteksi menggunakan Aplikasi
Proses  deteksi  jenis  rias  adat  Nusantara menggunakan aplikasi ini dilakukan dalam beberapa kali pengujian  untuk  setiap  jenis  rias  adat.  Berdasarkan pengujian  yang  dilakukan  tersebut,  diperoleh  hasil seperti  yang  tercantum  pada  Tabel.  1.  Hasil  pengujian deteksi  objek  menggunakan  aplikasi  pada  Android  ini diambil  berdasarkan  nilai  akurasi  tertinggi  yang  muncul dari  setiap  jenis  rias  adat  Nusantara  dan  waktu  yang dibutuhkan  untuk  melakukan  proses  deteksi.  Sedangkan Tabel  1  menjelaskan  bahwa  nilai  akurasi  tertinggi muncul  saat  mendeteksi  citra  Adat  Yogya  Ageng  yaitu 99.49%  dengan  waktu  deteksi  selama  368  ms  ( milli- seconds ) dan nilai akurasi terendah yaitu 88.16% muncul pada  citra  Adat  Tapanuli  Selatan  dengan  waktu  deteksi selama 308 ms ( milli-seconds ).

## Tabel 1
Hasil Deteksi Rias pada Aplikasi Android
Citra Nilai Akurasi Waktu Adat Bali Agung 95.31% 320 ms Adat Betawi Rias Besar 97.53% 314 ms Adat Bugis 96.39% 341 ms Adat Gorontalo 96.32% 304 ms Adat Madura Lilin 92.08% 419 ms Adat Tapanuli Selatan 88.16% 308 ms Adat Padang Pesisir 90.63% 314 ms Adat Luhak Agam Koto Gadang 98.73% 350 ms Adat Palembang Aesan Pasangkong 88.18% 331 ms Adat Yogyakarta Ageng 99.49% 368 ms Adat Yogyakarta Putri 99.27% 285 ms Adat Sunda Siger 97.86% 292 ms Adat Sunda Putri 93.68% 318 ms Adat Solo Putri 99.16% 332 ms Rata-Rata 95.20% 327 ms Sumber: data olahan

## SIMPULAN
Berdasarkan  kegiatan  penelitian  dan  pengujian yang  telah  dilakukan,  maka  kesimpulan  bahwa  Aplikasi Deteksi  Rias  mampu  mendeteksi  objek  berupa  gambar mempelai  pengantin  wanita  yang  menggunakan  empat belas  jenis  rias  adat  Nusantara  dengan  rata-rata  akurasi sebesar  95.20%  dan  rata-rata  waktu  yang  dibutuhan untuk  mendeteksi  sebesar  327  ms  ( milli-seconds ). Jumlah  dan  kualitas  gambar  serta  pemberian  bounding box saat labeling gambar yang digunakan sebagai dataset mempengaruhi  bobot  file  yang  diperoleh  pada  proses training sehingga dapat menghasilkan nilai akurasi yang tinggi.  Algoritma  YOLOv4-Tiny  dan  TensorflowLite mampu  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  secara  real- time  melalui  perangkat  Android  namun  tidak  dapat mendeteksi sebuah gambar dengan resolusi yang rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
Bramasto,  S.  2020.  TensorflowLite  Pada  Perangkat Bergerak  Guna  Prediksi  Waktu  Panen  Pada Operasi Pertanian Vertikal. Technopex , 1-9. Fachriyan,  M.,  &  Dharmayanti,  D.  2019.  Pembangunan Aplikasi  Pengenalan  Objek  Terdekat  Untuk Penyandang  Tunanetra  Menggunakan  MLKIT Dan Text To Voice Berbasis Android.
Harahap,  M.,  Elfrida,  J.,  Agusman,  P.,  Rafael,  M., Abram, R., & Ardianto, K. 2019. Sistem Cerdas Pemantau  Arus  Lalu  Lintas  Dengan  YOLO. Seminar  Nasional  Aptikom  (Semanstik)  2019 , 367-376.
Kanisius, A., Lapian, E., Sompie, S. R., & Manembu, P.
D.  2021.  You  Only  Look  Once  (YOLO) Implementation For Signature Pattern Classification. Jurnal  Teknologi  Informatika, 16 (3), 337-346.
Karlina,  O.  E.,  &  Indarti,  D.  2019.  Pengenalan  Objek Makanan Cepat Saji Pada Video Dan Real Time WebCam Menggunakan Metode You Look Only Once (YOLO). Jurnal Ilmu Informasi Komputer, 24 (3), 199-208.
Khairunnas,  E.,  Yuniamo,  M.,  &  Zaini,  A.  2021. Pembuatan  Modul  Deteksi  Objek  Manusia Menggunakan  Metode  YOLO  Untuk  Mobile Robot. Jurnal Teknik, 10 (1), 50-55.
Liunanda,  J.  S.,  Rostianingsih,  S.,  &  Purbowo,  A.  N. 2020.  Implementasi  Algoritma  YOLO  Pada Aplikasi  Pendeteksi  Senjata  Tajam  Di  Android. Jurnal Teknik , 1-7.
Permana,  A., & Budayawan, K. 2020. Aplikasi Android Pengklasifikasi  Semantik  Teks  Menggunakan Tensorflow  Lite  Pada  Ringkasan  Karya  Ilmiah. J. Vocat Tek. Elektro dan Inform, 8 (4), 128-135. Ramasari,  F.,  Firdaus,  Nita,  S.,  &  Kartika.  2021. Penggunaan  Metode  You  Only  Look  Once Dalam  Penentu  Pindah  Tanaman  Cabai  Besar Ternotifikasi Telegram. Elektron, 13 (2), 45-52.
Zuanita Syifaul Jannah dan Felix Andreas Sutanto, Implementasi Algoritma YOLO (You Only Look Once) Untuk Deteksi Rias Adat Nusantara
Ummah,  A.  2020.  Kajian  Tata  Rias  Tradisional Pengantin  Gaya  Semandingan  Di  Kabupaten Tuban. 9 (3), 117-123.
Wisna, J. S., Matulatan, T., & Hayaty, N. 2020. Deteksi Kendaraan  Secara  Real  Time  Menggunakan Metode  YOLO  Berbasis  Andorid. Jurnal Sustainnable, 9 (1), 8-14.