Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index
Diterima Redaksi: 16-6-2023 | Selesai Revisi: 10-9-2023 | Diterbitkan Online: 30-9-2023

## Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network untuk Pendeteksi Objek dalam Rumah pada Mata Rabun
*Pramadika Egamo 1 , Arief Hermawan 2 1,2) Program Studi Informatika, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Siliwangi (Ringroad Utara), Jombor, Sleman, D.I. Yogyakarta Email: 1 pramadika.5200411193@student.uty.ac.id, 2 ariefdb@uty.ac.id

## ABSTRACT
The  increased  use  of  laptops  and  smartphones  during  the  COVID-19  pandemic  has  led  to  an increase in the number of people suffering from nearsightedness. Convolutional Neural Network (CNN) is a class of deep learning that is capable of recognizing images and classifying images. Convolutional Neural Network is a technique inspired by the way mammals (humans) generate vision. CNN can be used to help nearsighted  people  detect  or  see  objects  in  the  house.  With  the  CNN  algorithm,  this  algorithm  will  be implemented to detect objects in the house to help people with myopic eyes. The number of epochs is varied in  the  dataset  training  process  using  Yolov5  which  is  included  in  the  Convolutional  Neural  Network algorithm. The training dataset results show that the highest accuracy is 95%, which is obtained through mAp (mean Average Precision) calculation. The training process was carried out using a batch size of 16 and running training for 100 epochs. Different from previous research, this research implements the CNN algorithm to detect objects in the house to help people with nearsighted eyes.
Keywords : Convolutional Neural Network; Yolov5; accuracy; object in the house; myopia eyes

## ABSTRAK
Penggunaan  laptop  dan smartphone yang  meningkat  selama  pandemi  COVID-19  telah menyebabkan  peningkatan  jumlah  orang  dengan  menderita  mata  rabun  jauh. Convolutional  Neural Network (CNN)  adalah  salah  satu kelas dari deep  learning yang mampu mengenali citra  dan klasifikasi citra. Convolutional  Neural  Network adalah  teknik  yang  terinspirasi  oleh  cara  mamalia  (manusia) menghasilkan penglihatan. CNN dapat digunakan untuk membantu penderita rabun jauh dalam mendeteksi atau melihat benda-benda di dalam rumah. Dengan adanya algoritma CNN maka akan di implementasikan algoritma  tersebut  untuk  mendeteksi  objek  dalam  rumah  guna  membantu  manusia  dengan  mata  rabun. Jumlah epoch divariasikan dalam proses training dataset dengan menggunakan Yolov5 yang termasuk ke dalam  algoritma Convolutional  Neural  Network .  Hasil  training  dataset  menunjukkan  bahwa  akurasi tertinggi adalah sebesar 95%, yang diperoleh melalui perhitungan mAp ( mean Average Precesion ). Proses training dilakukan dengan penggunaan batch size sebesar 16 dan menjalankan training sebanyak 100 epoch. Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma  CNN  untuk mendeteksi objek dalam rumah guna membantu manusia dengan mata rabun.
Kata kunci : Convolutional Neural Network; Yolov5; akurasi; objek dalam rumah; mata rabun
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online) Vol. 13 No. 2 (2023) 173-183
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 173-183
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.456 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  adalah  bangunan  tempat tinggal  seseorang  untuk  jangka  waktu tertentu.  Selain  pangan,  sandang,  dan papan,  rumah  merupakan  salah  satu kebutuhan  pokok  ( primary )  manusia.
Setiap rumah memiliki keluarga.
Tepatnya,  ada  lebih  dari  dua  orang  di rumah  itu.  Siapa  pun  di  rumah  dapat memiliki penglihatan yang buruk, seperti mata  rabun  yang  dapat  membatasi aktivitas  sehari-hari  di  dalam  rumah. Sekitar  83%  informasi  diperoleh  dari penglihatan sedangkan sisanya diperoleh dari  indra  pendengaran,  penciuman, pengecapan,  dan  perabaan  (Faizal, 2012).
Besarnya  pengaruh  teknologi dalam berbagai aspek kehidupan saat ini tidak  dapat  disangkal,  begitu  pula
dengan meningkatnya popularitas penggunaan gadget di sektor pendidikan (Putri,  2021).  Dr.  Gusti  G.  Surdana, SpM(K) (2021) menyatakan penggunaan laptop dan smartphone meningkat sejak pandemic COVID-19. Akibatnya, jumlah  orang  penderita  mata  rabun semakin  meningkat.  WHO  menegaskan bahwa kasus myopia meningkat  dengan sangat pesat, WHO juga memperkirakan bahwa  tahun  2050,  setengah  populasi dunia akan menderita myopia (Holden et
al.,  2016).  Pasalnya,  selama pandemic , kebanyakan  orang  aktif  dengan gadget - nya  di  rumah.  Tak  terkecuali  anak  usia sekolah, yang sedang melakukan kegiatan sekolah online.
CNN adalah salah satu kelas dai deep  learning  yang  mampu  mengenali citra  dan  klasifikasi  citra.  Lina,  (2019), menyatakan bahwa CNN dapat digunakan  untuk  mendeteksi  objek dalam gambar. CNN adalah Teknik yang terinspirasi oleh cara mamalia (manusia) menghasilkan penglihatan. Ketika orang yang  mengalami  mata  rabun  dapat mengetahui  objek  apa  yang  ada  di depannya  menggunakan  deteksi  objek yang  dilatih  pada  CNN.  Pengenalan objek  ini  menggunakan  metode  YOLO, karena  YOLO  sendiri  masih  termasuk kedalam algoritma CNN sebagai deteksi objek. YOLO diklaim sebagai arsitektur yang cepat dan sangat akurat (Redmon & Farhadi, 2018).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Husna  et  al.,  2022),  dengan  judul
Rancang  Bangun  Sistem  Deteksi  Dan Perhitungan Jumlah Orang Menggunakan  Metode Convolutional
Neural  Network (CNN).  Penelitian tersebut  membahas  pendeteksian  dan perhitungan jumlah orang dalam
ruangan secara langsung dengan
menggunakan  kamera  secara real-time menggunakan  proses deep  learning
dengan hasil output data hasil pendeteksian  dan  perhitungan  jumlah orang  akan  ditampilkan  dalam  monitor Touch Screen .
Selanjutnya penelitian yang dilakukan  oleh  (Rosyani  &  Saprudin, 2020), dengan judul Deteksi Citra Bunga menggunakan Analisis
Segmentasi
Fuzzy  C-Means dan Otsu  Threshold .
Penelitian  tersebut  menganalisis  antara segmentasi Fuzzy  C-Means dan Otsu Threshold untuk  deteksi  citra  bunga.
Citra  yang  digunakan  untuk  sampel sebanyak  41  citra  yang  di  ambil  dari dataset  Imageclef  2017,  citra  tersebut memiliki kondisi background citra yang komplek  dengan  noise.  Citra  tersebut akan  dilakukan  beberapa  proses  yaitu konversi citra, segmentasi, pembersihan
nois, kemudian melakukan deteksi objek dengan
menggunakan metode
Segmentasi Fuzzy  C-Means dan  Otsuu Threshold. Hasil dari penelitian tersebut didapat  dari  41  percobaan  keberhasilan segmentasi Fuzzy C-Means dapat mendeteksi  objek  secara  sempurna sebanyak  28  citra  dan  116  citra  gagal terdeteksi. Sedangkan untuk segmentasi Otsu  Threshold dapat  mendeteksi  objek sebanyak  24  citra  yang  sesuai  dan  17
citra  yang  gagal.  Sehingga  akhirnya mendapatkan  persentase  keberhasilan untuk metode Fuzzy C-Means sebanyak 61% sedangkan metode Otsu Threshold mendapatkan persentase sebesar 70,8%.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan  oleh  (Ramadah  et  al.,  2022), dengan  judul  Sistem  Deteksi  Api menggunakan  Pengolahan  Citra  Pada Webcam dengan Metode Yolov3 . Penelitian  tersebut  membangun  sistem deteksi api pada Webcam menggunakan pengolahan  citra.  Pengolahan  citra dengan  metode  YOLOv3  yang  akan dibandingkan  dengan  metode Haar Cascade  Classifier untuk  mendeteksi objek api. Bertujuan untuk mendapatkan nilai  akurasi  yang  presisi  pendeteksian lebih  dari  80%  dan  dapat  mengetahui letak  koordinat  titik  (x,y)  objek  yang terdeteksi pada display.
Selanjutnya penelitian yang
dilakukan  oleh  (Aini  et  al.,  2021), dengan  judul  Deteksi  dan  pengenalan Objek Dengan Model Machine Learning: Model Yolo. Penelitian tersebut membahas bagaimana
melakukan  deteksi  dan  pengenalan objek.  Metode  yang  digunakan  yaitu dengan machine learning terutama untuk modelnya  menggunakan  yolo.  Tujuan awal  dari  model  YOLO  yaitu  untuk
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 173-183
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.456 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
mendesain  suatu  model  algoritma  yang mampu mengenali dan mendeteksi objek
dengan cepat tanpa mengurangi
hasilnya. Selanjutnya penelitian yang dilakukan  oleh  (Hidayat  &  Lusiana, 2022),  dengan  judul  Deteksi  Jenis Sayuran  dengan  Tensorflow  Dengan
Metode CNN. Penelitian tersebut membahas  bagaimana  cara  mendeteksi
jenis sayuran. Banyaknya proses klasifikasi  terhadap  sayuran,  seperti klasifikasi  berdasarkan  cara  budidaya, organ  yang  dimakan,  klasifikasi  botani dan klasifikasi berdasarkan syarat
tumbuh.  Penelitian  tersebut  dalam
mendeteksi sayuran menggunakan dataset  berupa  jenis  sayur  dan  2550 gambar  sayur.  Proses  klasifikasi  jenis sayuran  menggunakan  algoritma  CNN karena  memiliki  kemampuan  yang  baik dalam  klasifikasi  objek  citra.  Proses  uji coba yang dilakukan menggunakan lima smartphone dengan  sistem  berbasis android.  Proses  perancangan  aplikasi berbasis  android  tersebut  menggunakan bahasa pemrograman python dan modul Tensorflow  untuk  proses  testing  dan training  data.  Hasil  akhir    akurasi  pada
sayuran menghasilkan
tingkat keakuratan  dengan  rata-rata  mengenali jenis sayuran sebesar 70% dengan salah
satu hasil pengujian klasifikasi terhadap sayur  menghasilkan  tingkat  akurasi tertinggi sebesar 86%.
Berbeda dengan penelitian sebelumnya, Peneliti ini bertujuan untuk mencari  tahu  bagaimana  implementasi dan  akurasi  dari  algoritma  CNN  untuk mendeteksi  objek  dalam  rumah  guna membantu manusia dengan mata rabun.

## 2. METODE
Penelitian ini menggunakan algoritma  CNN  serta  menggunakan model Yolov5 untuk  training  dataset.
Dataset yang digunakan adalah data citra objek  di  dalam  rumah.  Pada  Gambar  1 menunjukkan tahapan proses penelitian.

## 2.1. Kerangka Penelitian
Berikut sistem secara
keseluruhan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada  tahap ini  terdapatnya masalah  yaitu  banyaknya  objek  dalam rumah sehingga manusia yang
Gambar 1. Diagram Penelitian
mengalami  mata  rabun  tidak  dapat
mengenali objek apa yang ada dihadapannya.  Masalah  ini  diambil  dari penjelasan  teman-teman  Ketika  susah
mengenali objek apa yang ada dihadapannya,  dikarenakan  mengalami kondisi mata rabun.
a. Usulan Model Pada  tahap  ini  yaitu  usulan  model, penelitian  ini  mengusulkan  model dengan  deteksi  objek  dalam  rumah menggunakan  algoritma  CNN.  Untuk memenuhi usulan model tersebut penelitian  ini  memiliki  dua  tahap  yaitu tahap  pertama  pengumpulan  dataset objek  dalam  rumah,  kemudian  tahap kedua pelatihan data dan test menggunakan objek langsung di lapangan  sehingga  bisa  mengetahui apakah objek tersebut terdeteksi dengan akurat.
b. Kondisi Akhir
Pada tahap ini yaitu kondisi akhir dimana kondisi  yang  menjadi  hasil  akhir  dalam penelitian  ini.  Hasil  akhirnya  adalah objek  dalam  rumah  terdeteksi  dengan akurat sehingga pengguna bisa mengetahui  objek  apa  yang  ada  di hadapannya.

## 2.2. Data Penelitian
Data  penelitian  ini  memiliki beberapa tahap yang harus dilalui dalam pengumpulan data, seperti berikut:
a. Sumber Data
Sumber data yang peneliti gunakan yaitu bersumber  dari  data  lapangan  atau  data real atau data asli berupa objek yang ada di dalam rumah.
b. Cara Mendapatkan Data
Cara  mendapatkan  data  yang  akan diperoleh  dalam  penelitian  ini  yaitu dengan cara mengambil gambar objek di dalam rumah menggunakan smartphone peneliti.  Selain  itu  peneliti  bahkan mendapatkan data dengan cara meminta teman-teman  peneliti  untuk  mengambil gambar objek  dalam  rumahnya  masing- masing, sehingga data yang diambil oleh teman-teman  peneliti  akan  dikirimkan melalui  aplikasi WhatsApp ataupun Telegram .
c. Waktu Pengumpulan Data
Waktu pengumpulan data yang diperlukan  peneliti  untuk  mendapatkan data image membutuhkan waktu selama 2  minggu,  sehingga  data  terkumpul sebanyak  336 image dengan  dimensi 4160x3120  dan  14 class .  Berikut merupakan  14  class  yang  berhasil dikumpulkan dalam penelitian ini:
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 173-183
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.456 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
1. Botol 2. Gelas 3. Headset 4. Jam 5. Kalender 6. Kipas angin 7. Laptop 8. Magicom 9. Mouse 10. Piring 11. Sapu 12. Smartphone 13. Setrika 14. Tas
d. Labeling Image Setelah  data  terkumpul,  maka  tahap selanjutnya yaitu labeling data yang akan dilatih  dengan  CNN  menggunakan model Yolov5 .  Labelling  data  tersebut menggunakan  sebuah  website  yang Bernama roboflow ,  untuk  memudahkan labeling  data  tersebut.  Sehingga  data yang  sudah  di  labelling  menggunakan website roboflow tersebut  sudah  bisa diolah dengan algoritma CNN
menggunakan model Yolov5 .

## 2.3. Proses Training
Proses training atau  proses pelatihan  adalah  proses  dimana Neural Network akan  dilatih  untuk  mengenali atau  mempelajari  suatu  pola  untuk melakukan  deteksi  objek  dalam  rumah
dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan akurat. Proses training adalah salah satu proses pembelajaran mesin dapat bekerja maka  metode  yang  sudah  terdefinisi sebelumnya  dapat  mengingat  pola  dari setiap kelas pada data training (Mulyanto et al., 2021). Langkah pertama download data  hasil  labelling  pada  website roboflow .  Selanjutnya  mengunduh  file konfigurasi Yolov5 dari ultralytics .
Kemudian input data yang telah di unduh dari  website roboflow ,  yaitu  data  yang sudah di  labelling  dan dilakukan proses training  pada  data  tersebut.  Selanjutnya input batch size, dan epoch maka system akan  melakukan  ekstrak  file  data  yang berupa  file  zip.  Pada  penelitian  ini, peneliti  menggunakan  sebanyak  100 epoch dan batch  size sebesar  16.
Langkah selanjutnya system akan melakukan  proses  training  dan  jika akurasi  yang  didapatkan  dari  proses training  tinggi  maka  model  hasil  dari proses training tersebut akan di download, dan jika akurasi rendah maka akan  dilakukan  proses  training  ulang dengan
mengubah konfigurasi parameter, supaya mendapatkan akurasi yang  lebih  tinggi.  Berikut  flowchart proses training pada Gambar 2.
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.456 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Gambar 2. Flowchart Proses Training

## 2.4. Proses Detection
Tahap proses detection ini adalah tahap  dimana  proses  mendeteksi  objek dalam  rumah  dengan  menggunakan webcam secara real-time dan user harus menginputkan  model  yang  telah  di download  pada  proses  training.  Deteksi adalah  suatu  proses  untuk  memeriksa atau  melakukan  pemeriksaan  terhadap sesuatu  dengan  menggunakan  cara  dan teknik tertentu (Pambudi, 2020).
Selanjutnya  sistem  akan  mendeteksi
objek apa yang ada di hadapan webcam tersebut, sehingga muncul bounding box pada  setiap  objek  yang  dikenali  oleh sistem  dengan  menggunakan  model yang telah diinputkan user, serta terdapat nama  objek  apa  yang  terdeteksi  dalam bounding box tersebut. Berikut flowchart proses detection pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Proses Detection

## 2.3. You Only Look One (YOLO)
YOLO adalah sebuah
algoritma  yang  dikembangkan  untuk mendeteksi  sebuah  objek  secara  real- time  (Rahma  et  al.,  2021).  Arsitektur YOLO terdiri atas  24  lapisan konvolusi dengan  4  lapisan max  pooling ,  yang diikuti  oleh  2  lapisan  yang  terhubung penuh  ( full  connected  layer ).  Beberapa
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 173-183
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.456 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
lapisan konvolusi  menggunakan lapisan reduksi  1x1  sebagai  alternatif  untuk mengurangi  kedalaman feature  map (Redmon et al., 2015). Arsitektur YOLO sebenarnya  cukup  sederhana.  Sistem menerima  input  citra  berukuran  (448, 448,  3)  yaitu  citra  ukuran  448  x  448 dengan  3 channel ,  kemudian  melalui proses CNN untuk menghasilkan bentuk (7, 7, 30) dengan Ukuran grid sel 7 x 7
(S=7)  dan  30  adalah  nilai  jumlah  kotak pembatas B dikalikan dengan
penjumlahan  jumlah  kelas  dan  jumlah komponen  kotak  B  (B×5+C,  B=  2  , C=20).  Selain  ukuran kernel filter  dan jumlah  parameter  filter,  setiap  operasi konvolusi memiliki parameter lain yang mempengaruhi  bentuk  keluaran  yang dihasilkan  dari  operasi  konvolusi,  yaitu padding dan stride . Padding adalah parameter  yang  menentukan  jumlah margin untuk ditambahkan ke semua tepi input, meminimalkan kehilangan
informasi di tepi gambar (input). Hal ini disebabkan  oleh  proses  konvolusi  itu sendiri,  di  mana kernel filter  biasanya melewati  tepi  gambar,  kecuali kernel 1x1.  Cara  paling  populer  dan  termudah untuk  mengatasi  masalah  ini  adalah dengan  menggunakan zero-padding , yang menambahkan nilai 0 ke setiap tepi (inset)  gambar.  Stride  adalah  parameter
yang menentukan jumlah gerakan (langkah)  yang  dilakukan  oleh  filter kernel .  Parameter  ini  sering  digunakan untuk memperkecil ukuran output.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian yang dibahas ini, dalam  proses  training  menggunakan algoritma  CNN  dengan  menggunakan model Yolov5 terdapat  beberapa  objek yang bisa terdeteksi dan tidak terdeteksi.

## 3.1. Labeling Image
Labeling image menggunakan website roboflow , berikut  contoh image yang  sudah  dibuat  label,  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Contoh Image Terlabel

## 3.2. Tampilan Halaman Training
Tampilan  menu  training  ini berfungsi  untuk  mentraining  data  dan menghasilkan  model,  dalam  tampilan menu  training  ini  terdapat  beberapa inputan  yang  harus  diisi  oleh  user.
Berikut  tampilan  training  pada  Gambar 5.

## Gambar 6. Tampilan Training
Inputan yang harus diisi oleh user yaitu  terdiri dari  input  dataset,  input batch  size ,  dan input  epoch .  Setelah semuanya terisi maka user bisa langsung melakukan  proses  training  dengan  cara menekan  tombol  start  training.  Setelah training  selesai  user  bisa  tekan  tombol save  model  untuk  menyimpan  model hasil training tersebut.
Pada  sesi training ini,  peneliti melakukan  beberapa  percobaan  dengan epoch yang berbeda. Hal ini menghasilkan  akurasi training paling tinggi  sebesar  95%  yang  dicapai menggunakan  mAP  ( mean  Average Precision ). Dengan menggunakan batch size sebesar 16 dan menjalankan training sebanyak 100 epoch .

## 3.3. Tampilan Menu Detection
Tampilan  menu  detection  ini berfungsi  untuk mendeteksi  objek dengan  model  yang  telah  dilatih  pada menu  training,  ketika  user  menekan
menu detection, maka user akan diminta untuk  memasukkan  path  model  yang didapatkan pada saat training. Setelah itu objek  akan  terdeteksi  dengan  bounding box  dan  nama  objek  tersebut.  Berikut tampilan menu detection pada Gambar 6.
Terlihat  dalam  Gambar  6,  hasil dari training bisa terdeteksi dengan benar
untuk  gelas,  disertai  adanya bounding box dan nama pada objek gelas tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  sistem  dapat  mendeteksi objek dalam rumah yaitu gelas, dan juga sistem terkadang gagal untuk
mendeteksi objek dalam rumah, dikarenakan  objek  tersebut  tidak  ada dalam  proses  training,  sehingga  objek yang gagal terdeteksi harus dimasukkan ke  dalam  proses  training  supaya  bisa terdeteksi dengan baik. Akurasi training paling  tinggi  yaitu  95%  yang  di  dapat dari  mAP  ( mean  Average  Precision ).
Gambar 5. Tampilan Menu Detection
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 173-183
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.456 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Dengan menggunakan 100 epoch dan 16
batch size. Rencana penelitian lanjutan untuk  penyempurnaan  hasil  penelitian ini  sangat  penting  dalam  memperluas pemahaman  dan  dampaknya.  Langkah- langkah  yang  dapat  diambil  untuk penelitian lanjutan mencakup eksplorasi data tambahan dan menggali lebih dalam dataset  yang  relevan  atau  mencari sumber  data  tambahan  yang  dapat memperkaya  informasi  yang  digunakan dalam training model. Augmentasi data menggunakan  teknik  augmentasi  data untuk  meningkatkan  keanekaragaman data  pelatihan.  Pengembangan  aplikasi mobile sebagai  rekomendasi  untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk pengembangan  sebuah  aplikasi mobile yang  dapat  membantu  individu  dengan masalah penglihatan, seperti mata rabun, sehingga  mereka  dapat  menggunakan smartphone mereka sendiri untuk mendeteksi objek di dalam rumah.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini,  Q.,  Lutfiani,  N.,  Kusumah,  H.,  &
Zahran,  M.  S.  (2021).  Deteksi dan  Pengenalan  Objek  Dengan Model Machine Learning: Model Yolo. CESS (Journal of Computer  Engineering,  System and Science) , 6 (2), 44–51.
Faizal, E. (2012). Case Based Reasoning
Diagnosis Penyakit Mata .
Hidayat,  A.  R.,  &  Lusiana,  V.  (2022). Deteksi  Jenis  Sayuran  dengan Tensorflow Dengan Metode Convolutional  Neural  Network . J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer
Dan  Informatika) , 6 (2),  1032– 1040.
Holden, B. A., Fricke, T. R., Wilson, D. A.,  Jong,  M.,  Naidoo,  K.  S., Sankaridurg,  P.,  Wong,  T.  Y., Naduvilath, T. J., & Resnikoff, S. (2016).  Global  Prevalence  of Myopia  and  High  Myopia  and Temporal  Trends  from  2000 through  2050. Ophthalmology , 123 (5), 1036–1042. https://doi.org/10.1016/j.ophtha. 2016.01.006 Husna, I. N., Ulum, M., Saputro, A. K., &  Laksono,  D.  T.  (2022). Rancang Bangun Sistem Deteksi Dan  Perhitungan  Jumlah  Orang Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network (CNN). SinarFe7 , 5 (1), 1–6.
Lina,  Q.  (2019,  January  2). Apa  itu Convolutional  Neural  Network?
Medium.Com. https://medium.com/@16611110 /apa-itu-convolutional-neural- network-836f70b193a4
Mulyanto,  A.,  Susanti,  E.,  Rossi,  F., Wajiran,  W.,  &  Borman,  R.  I. (2021). Penerapan Convolutional Neural  Network (CNN)  pada Pengenalan  Aksara  Lampung Berbasis Optical Character Recognition (OCR). JEPIN (Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian Informatika) , 7 (1), 52–57. Pambudi, A. R. (2020). Deteksi keaslian uang kertas berdasarkan watermark  dengan  pengolahan citra  digital. Jurnal  Informatika Polinema , 6 (4), 69–74.
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Putri,  D.  D.  (2021).  Hubungan  durasi
penggunaan gadget selama pandemi COVID-19 dengan kejadian asthenopia pada mahasiswa pspd fakultas kedokteran universitas sriwijaya.
Skripsi. Universitas  Sriwijaya, Palembang .
Rahma, L., Syaputra, H., Mirza, A. H., & Purnamasari, S. D. (2021). Objek Deteksi Makanan Khas Palembang Menggunakan Algoritma  YOLO  (You  Only Look  Once). Jurnal  Nasional Ilmu Komputer , 2 (3), 213–232.
Ramadah, F., Wibawa, P. D., & Rizal, A.
(2022).  Sistem  Deteksi  Api
Menggunakan  Pengolahan  Citra Pada  Webcam  Dengan  Metode Yolov3. EProceedings of
Engineering , 9 (2).
Redmon, J., Divvala, S. K., Girshick, R. B.,  &  Farhadi,  A.  (2015).  You Only Look Once: Unified, Real- Time  Object  Detection. CoRR ,
abs/1506.02640 .
http://arxiv.org/abs/1506.02640 Redmon,  J.,  &  Farhadi,  A.  (2018).
Yolov3: An incremental
improvement. ArXiv  Preprint
ArXiv:1804.02767 . Rosyani,  P.,  &  Saprudin,  S.  (2020). Deteksi Citra Bunga Menggunakan Analisis Segmentasi Fuzzy  C-Means dan Otsu Threshold . MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa
Komputer , 20 (1), 27–34.