## PENGENALAN JENIS CANDI BERDASARKAN BENTUK DAN MODELNYA
MENGGUNAKAN MOTODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
(CNN) PADA YOLLO v3
Kiki Ahmad Baihaqi 1 , Candra Zonyfar 2 , Bagja Nugraha 3
1)2) Universitas Buana Perjuangan Karawang, 3) Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia kikiahmad@ubpkarawang.ac.id, candra@ubpkarawang.ac.id, bagja.nugraha@staff.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Abstrak: Berkembangnya  teknologi  yang  cepat  dan  merambah  semua sendi  kehidupan.  Termasuk  sistem  cerdas  yang  digunakan  pada  segmen cagar  budaya  yang  penting  untuk  diperkenalkan  kepada  generasi  muda bahkan  memperkenalkan  kepada  bangsa  lain  bahwa  ada  cagar  budaya berupa  situs  candi  yang  memiliki  beberapa  jenis  candi  dalam  1  komplek situs  percandian  candi  jiwa yang  terletak  di  Kabupaten  Karawang.  Tentu dengan  model  dan  ciri  khas  bangunan  candi  tersebut,  perlu  pembuktian algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  dapat  diterapkan  dalam pendeteksian  jenis  candi  dimana  candi  memiliki  cirinya  sendiri.  Ada sumber  yang  menjelaskan  bahwa  CNN  ini  merupakan  algoritma  terbaik dalam sistem deep learning . Proses penarikan kesimpulan dalam algoritma melewati  tahap  klasifikasi  dan  tahap  pembelajaran  menggunakan backpropagation ,  yaitu  setiap  neuron  dipresentasikan  dalam  bentuk  dua dimensi. Metode pengembangan sistem berdasarkan kecerdasan buatan ini akan  belajar  dari  data  yang  diinputkan  sehingga  semakin  banyak  inputan yang diberikan maka semakin cerdas dalam menarik kesimpulan. Sehingga sistem ini nantinya menghilangkan tahap feature extraction yang dilakukan secara  manual  pada machine  learning. Hasil  dari  penelitian  ini  memiliki akurasi lebih dari 70%, sehingga CNN yang ada pada YOLO v3 ini baik untuk mendeteksi bentuk candi.
Kata kunci : Metode YOLO( You Only Look Once ), Convolution Neural Network (CNN), Candi Blandongan dan Candi Jiwa.
Diterima 05/10/2021 Direvisi 15/10/2021 Diterima untuk publikasi 21/10/2021

## 14 Kiki Ahmad Baihaqi, Candra Zonyfar, Bagja Nugraha

## I. PENDAHULUAN
Penggunaan teknologi deeplearning mulai merambah kesemua segmen kehidupan mulai dari bidang kesehatan, hama tanaman, serta pendeteksian suatu object  yaitu  berupa  tilang  otomatis,  didalamnya  terdapat  proses  pembelajaran untuk  dapat  mempelajari  dari  data  gambar  yang  dijadikan  acuan  pembelajaran dan masih banyak lagi contoh penggunaannya. Akan tetapi, pada penelitian ini akan  membahas  pendeteksian  object  situs  cagar  budaya  berbentuk  candi  yang memiliki  motif  dan  bentuk  berbeda-beda.  Berbeda  disini  yaitu  dari  segi arsitektur, luas bangunan, ornament serta tahun dan kerajaan candi itu dibuat [1].
Komplek  situs  candi  yang  terdapat  dikawasan  candi  jiwa  batujaya merupakan kawasan candi yang dulunya berasal dari kerajaan tarumanegara yang berada pada wilayah jawa barat. Jawa barat tergolong minim akan peninggalan situs  hindu-budha  dibandingkan  dengan  wilayah  seperti  jawa  timur  dan  jawa tengah. Namun, jawa barat memiliki dua kerjaan yaitu traumanegara dan kerajaan sunda  yang  berada  pada  abad  ke  lima  sampai  tahun  660  masehi  yang kemungkinan  bisa  meninggalkan  situs-situs  didaerah  jawa  barat,  namun  belum terjamah tangan manusia secara maksimal serta belum terpublikasi[2].
Kekayaan  sejarah  yang  terapat  pada  situs  candi  jiwa  batujaya  dapat diperkanalkan  kepada  generasi  selanjutnya  dengan  cara  membahasnya  dalam berbagai segmentasi penelitian yang tidak hanya sejarawan serta arkeolog. akan tetapi,  bisa  dibahas  dengan  cara  mengenali  pola  dan  jenis  candi  dengan image recognition. Sehingga  dapat  mengenali  jenis  candi  dari  bentuknya.  Mengingat menanamkan sejarah kepada generasi penerus merupakan sesuatu yang penting karena dari sejarah yang terkandunglah kita dapat mengambil hikmah dari masa yang telah lampau kepada generasi yang akan datang [3] [4].
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  algoritma  CNN  yaitu  (1) pendeteksian  kecacatan  pada  buah  manggis,  yang  mengenali  pola  pada  kulit manggis yang seharusnya halus atau tanpa bercak [5]. (2)Klasifikasi candi kuno

## Pengenalan Jenis Candi Berdasarkan Bentuk dan Modelnya.. 15
Indonesia menggunakan convolution neural network , pada penelitian ini yang  diuji  adalah  candi  yang  terdapat  pada  percandian  daerah  Istimewa Yogyakarta dengan membandingkan juga performa GPU dan CPU [6]. Sehingga Penelitian ini merujuk pada penelitian yang sudah ada dan diuji cobakan untuk klasifikasi pada candi yang ada di Kabupaten Karawang dengan metode CNN.

## II. DATA DAN METODE

## A. Analisa dan Pengumpulan Data
Pada tahap analisis data yang digunakan adalah menggunakan metode algoritma YOLO You  Only  Look  Once) versi  3.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengenalkan  dan memberikan  pengetahuan  kepada  wisatawan  atau  masyarakat  yang  jauh  agar  bisa mengetahui sejarah, bentuk dari candi tersebut.
Penerapan  pada  penelitian  ini  adalah  dimana dataset yang  digunakan  untuk  pengujian bersumber dari pengumpulan gambar Candi Blandongan dan Candi Jiwa yang bertempat di  Kompleks  Percandian  Batujaya,  Karawang.  Kemudian,  dilakukan pengujian dataset pada metode YOLOv3 untuk melihat hasil akurasi deteksi objek Candi  Blandongan  dan Candi Jiwa. Dari hasil foto tersebut di proses ke Labelimg kemudian diberi anotasi pada setiap gambar Candi untuk mendapat koordinat objek yang akan dilatih.
B. YOLO (You Only Look Once)
You  Only  Look  Once (YOLO)  adalah  sebuah  algoritme  yang  dikembangkan  untuk mendeteksi sebuah objek secara real-time. Sistem pendeteksian yang dilakukan adalah dengan  menggunakan repurpose  classifer atau localizer untuk  melakukan  deteksi.
Sebuah model diterapkan pada sebuah citra di beberapa lokasi dan skala. Daerah dengan citra yang diberi score paling tinggi akan dianggap sebagai sebuah pendeteksian (Unsky, 2017). Pada tahun 2015 Joseph Raedmon pertama kalinya memperkenalkan YOLO ( You Only Look Once ). YOLO mempunyai arsitektur algoritma CNN ( Convolutional Neural Network ).  Tahun  2017,  Joseph  Redmon  dan  Ali  Farhadi  merilis  YOLO  v2  dengan meningkatkan  akurasi  dan  kecepatan  algortima.  Tahun  2018,  joseph  Redmon  dan  Ali Farhadi  merilis  YOLO  v3  yang  memiliki performance semakin  bagus  pada  deteksi objek[7].
a)
Ide Dasar
YOLO membagi gambar atau video yang diinput menjadi S X S grid. Jika titik tengah koordinat pada GT ( Ground Truth ) suatu objek jatuh ke dalam grid , maka grid tersebut bertanggung  jawab  untuk  mendeteksi  suatu  objek. Grid yang  terbagi  dalam  beberapa

## Pengenalan Jenis Candi Berdasarkan Bentuk dan Modelnya.. 16
bagian  terseburt  akan  di  prediksi bounding  box yang  terdapat  objek  di  dalamnya  lalu YOLO akan menyelesaiakan semua masalah dalam satu proses.
b) Struktur Jaringan
YOLO menggunakan 1 x 1 convolutional layer ( untuk integrasi antar chanel) + 3 x 3 convolutional  layer sebagai  pengganti  permulaan  modul.  Jaringan  pada  YOLO  v1 mengandung 24 convolutional layers dan 2 full connection layers.
Gambar 2.1 YOLO v1 Network Architecture
c) Proses Tahapan
• Membagi  citra  dalam  region  S  X  S.  tiap  grid  akan  diprediksi bounding  box beserta nilai confidence.
• Tiap bounding box memiliki 5 nilai informasi x.y,w,h dan c. Nilai x dan y adalah kordinat  titik  tengah  bounding  box  yang terprediksi,  nilai w  dan  h  adalah  rasio  ukuran lebar tinggi relative terhadap grid, dan c adalah nilai confindence bounding box tersebut.
• Tiap  grid  akan  memprediksi  nilai class  probabilitas jika  diprediksi  terdapat objek di dalamnya. Dalam proses pengujiannya nilai class probability di kalikan dengan nilai confidence dari bounding box .
Dengan  keterbatasan  dataset  YOLO  yang  hanya  memnyimpan class 80  objek  dibantu dengan  arstitektur  algoritma  CNN  untuk  memenuhi  kekurangan  tersebut  .  YOLO merupakan algoritma yang berdasarkan regession Dimana dalam sekali proses running tersebut akan menghasilkan output prediksi dan bounding box untuk setiap objek.

## C. Training Dataset
Training  dataset sendiri  menggunakan Framework Darknet.  Darknet  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Darknet53,conv.74. Untuk mendapatkan hasil dataset dengan darknet ada dua cara yaitu menggunakan program google colab dan komputasi GPU/CPU.

## Pengenalan Jenis Candi Berdasarkan Bentuk dan Modelnya.. 17
P roses training dataset pada gambar yang telah diberi label. Dari proses label tersebut yang  dilatih  akan mendapatkan pengenalan model  pada program,  seperti  pada  gambar dibawah ini :

## D. Implementasi

## Gambar  2.2 flowchart system
Pada  gambar  2.2  blok  pertama adalah  pengumpulan  data citra  pada  setiap  Candi  yang akan di deteksi lalu pemberian anotasi pada setiap gambar yang akan dilatih. Blok kedua adalah  proses  training  yang  menimplementasikan  Algoritma  YOLO  ( You  Only  Look Once ).  YOLO  v3  adalah  Sistem  pendeteksian  yang  dilakukan  adalah  dengan menggunakan repurpose classifer atau localizer untuk melakukan deteksi. Sebuah model diterapkan  pada  sebuah  citra  di  beberapa  lokasi  dan  skala.  Daerah  dengan  citra  yang diberi score paling tinggi akan dianggap sebagai sebuah pendeteksian. Blok ke tiga adalah pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah penerapan metode YOLO mendapatkan

## Gambar  2.1 Output pelatihan

## Pengenalan Jenis Candi Berdasarkan Bentuk dan Modelnya.. 18
nilai akurasi yang baik untuk pengenalan Candi. Blok ke empat adalah proses perbaikan apabila  hasil  dari  pengujian  mendapatkan  kesalahan  yang  menyebabkan  proses pendeteksian  gagal.  Hal  ini  biasanya  disebabkan  karena  proses  training  yang  belum optimal. Blok ke lima adalah implemenstasi pendeteksian langsung ke objek Candi yang telah  disiapkan berupa  gambar /  foto  jenis  Candi  . Blok ke enam adalah Evaluasi hasil dilakukan agar mengetahui akurasi dari model dan juga hasil dari pengenalan gambar. Hal ini dilakukan agar mengetahui tingkat keberhasilan dari model dalam mengenali gambar Candi.
E. Pengujian
Proses pengujian yang dilakukan adalah dengan mengambil gambar dari Candi Blandongan dan Candi Jiwa. Proses ini untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari YOLOv3  dan pengenalan objek dari Candi.
Cara mendapatkan nilai tingkat akurasi adalah dengan rumus :

## III.HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, akan dipaparkan hasil dari pengujian dan Analisis di dalam urutan system dan  proses implementasi yang  telah  dibuat.  Dalam  penelitian  ini dataset yang digunakan adalah dataset hasil  dari  pengambilan  gambar  yang  dilakukan  di  Kompleks Candi  Batujaya,  Karawang.  Dari  hasil  foto  tersebut  di  proses  ke  Labelimg  kemudian diberi anotasi pada setiap gambar candi tersebut untuk mendapatkan koordinat objek yang akan dilatih. Selanjutnya setiap gambar akan diberikan label dengan hasil anotasi Format <Object  Class  Id>  <center-  x>  <center-y>  <Width><Height> yang  mendefinisikan kelas  dan  koordinat  objek  yang  akan  dilatih  setiap  barisnya.  Label  dibuat yang  pada gambar  menggunakan  aplikasi  Labellmg yang disimpan dalam bentuk file (*.txt)  yang ditempatkan didalam file gambar di folder “ dataset candi”.

## B. Setting Konfigurasi YOLO
Berbagai macam proses training dan konfigurasi yang ada pada YOLO mengharuskan untuk  terlebih  dahulu  memperhatikan  proses  pengenalan  jenis  objek.  Nama file konfigurasi pelatihan pada Yolo adalah file cfg.
C. obj.data dan obj.names
file obj.data berisikan classes serta lokasi dari file train , validasi/test , obj.names dan juga lokasi  untuk  mem backup data  file  bobot  hasil  dari  pelatihan  yang  selanjutnya  akan

## Pengenalan Jenis Candi Berdasarkan Bentuk dan Modelnya.. 19
disimpan. Obj.names adalah file yang berisikan label jenis-jenis beras. Umumnya pada dataset COCO yang dilatih adalah 80 classes .
D. Persiapan Training
Selanjutnya akan dipilih secara acak untuk proses training dengan proses 80% data testing dan 20% data testing. Training dataset sendiri menggunakan Framework Darknet.
E. Framework Darknet
Pada Framework darknet akan menyimpan backup dan bobot/weight setiap 1000 iterasi.
Pada proses training ini  dilakukan  di  GPU  yang  disediakan  oleh  google  yaitu  google collab.  Sehingga  hasil  dari  setiap  iterasi  akan  disimpan  pada google  drive .  untuk memastikan  hasil  iterasi  yang  memiliki  avg  loss  rendah  atau  kecil diharuskan  untuk memonitoring chart yang disediakan darknet.
F. Training
Hasil pelatihan :
a) YOLOv3 selama 33 jam mendapatkan avg loss 0,0500 pada iterasi 6000 batch.
Semakin kecil avg loss yang didapatkan maka hasil deteksi yang didapatkan akan lebih akurat. Jumlah iterasi sangat berpengaruh pada hasil avg loss , maka dari itu penentuan jumlah iterasi sangat baik untuk proses deteksi. Ditunjukkan pada gambar di bawah ini :
Gambar  3.1 Gambar Avg Loss

## Pengenalan Jenis Candi Berdasarkan Bentuk dan Modelnya.. 20
G. Hasil  PengujianHasil  pengujian  dari  10  foto  Candi  Blandongan  dan  10  foto
Candi Jiwa akan dipaparkan dengan tabel sebagai berikut :
a) YOLOv3 No. Nama Objek Gambar Objek Akurasi 1 Candi Blandongan Terdeteksi ( Confidence : 93%) 2 Candi Blandongan Terdeteksi ( Confidence : 92%) 3 Candi Blandongan Terdeteksi ( Confidence : 92%) 4 Candi Blandongan Terdeteksi ( Confidence : 80%)

## Pengenalan Jenis Candi Berdasarkan Bentuk dan Modelnya.. 21
5 Candi Blandongan Terdeteksi ( Confidence : 67%) 6 Candi Jiwa Terdeteksi ( Confidence : 91%) 7 Candi Jiwa Terdeteksi ( Confidence : 91%) 8 Candi Jiwa Terdeteksi ( Confidence : 77%)

## Pengenalan Jenis Candi Berdasarkan Bentuk dan Modelnya.. 22
9 Candi Jiwa Terdeteksi ( Confidence : 92%) 10 Candi Jiwa Terdeteksi ( Confidence : 98%)
Gambar  yang  diuji  dalam  deteksi  candi  ini  adalah  5  gambar  candi  blandongan  dan  5 gambar  candi  jiwa  sehingga,  semua  gambar  berjumlah  10  gambar  dan  semua  gambar tersebut terdeteksi dengan benar. Sehingga hasil akurasinya adalah :
Akurasi =       Jumlah data benar X 100
Jumlah keseluruhan
Sehingga,dari 10 gambar candi menghasilkan nilai akurasi 100%.

## IV.KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan proses tahapan penelitian dalam Deteksi  Candi Blandongan dan Candi Jiwa  dengan  metode  Algoritma  CNN  yang  ada  pada  Yolov3  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Pada penerapan algoritma CNN yang ada pada YOLO ( You Only Look Once )v3 pada deteksi  Candi  Blandongan  dan  Candi  Jiwa  bahwa    pada  citra  digital  didalam pemograman python berhasil diimplementasikan.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  Ketika  dilakukan  10  kali  pendeteksian  ke  objek  citra digital pada posisi gambar candi blandongan dan candi jiwa hasilnya akan didapatkan nilai akurasi 100%.
B. Saran
Dari kesimpulan diatas dapat diambil agar menjadi bahan masukan dan pertimbangan untuk deteksi jenis beras yaitu :
1. Pengambilan citra dan label dilakukan lebih banyak dan dari berbagai arah seperti dari atas

## Pengenalan Jenis Candi Berdasarkan Bentuk dan Modelnya.. 23
2. Menggunakan metode lain untuk proses deteksi dan membandingkan tingkat akurasi dari setiap metode.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. B. Harto, “Tata Cara Pendirian Candi: Perspektif Negarakertagama,” pp. 1–18, 1995.
[2]  P.-Y. Manguin and A. Indradjaja, “The Batujaya site: new evidence of early Indian  influence  in  West  Java,” Early  Interact.  between  South  Southeast Asia , pp. 113–36, 2011.
[3]  F. Arifin, “Representasi Simbol Candi Hindu Dalam Kehidupan Manusia : Kajian Linguistik Antropologis,” J. Penelit. Hum. , vol. 16, no. 2, pp. 12–20, 2015.
[4]  L. Mailina, C. B. Utomo, and T. A. Ahmad, “Identifikasi dan Pemanfaatan Potensi  Sumber  Belajar  Berbasis  Peninggalan  Sejarah  di  Ambarawa Kabupaten  Semarang,” Indones.  J.  Hist.  Educ. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  21–27, 2012.
[5]  L. Marifatul Azizah, S. Fadillah Umayah, and F. Fajar, “Deteksi Kecacatan Permukaan  Buah  Manggis  Menggunakan  Metode  Deep  Learning  dengan Konvolusi Multilayer,” Semesta Tek. , vol. 21, no. 2, pp. 230–236, 2018.
[6]  K. P. Danukusumo, Pranowo, and M. Maslim, “Indonesia Ancient Temple Classification Using Convolutional Neural Network,” ICCREC - Int. Conf. Control. Electron. Renew. Energy, Commun. Proc. , vol. Januari 20, no. 978- 1-5386-1667–3, pp. 50–54, 2017.
[7]   dan  M.  B.  M.  Abi  Rachman  Warsil,  M.  Shiddiq  Ghozali,  “Pembuatan Pendeteksi  Obyek  Dengan  Metode  You  Only  Look  Once  (Yolo)  Untuk Automated Teller Machine (ATM),” Maj. Ilm. UNIKOM , vol. 17, no. 1, pp.
69–76, 2019.