JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 62-69

## APLIKASI ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK MENDETEKSI OBJEK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN LIBRARY TENSORFLOW JS, REACT JS DAN COCO DATASET
Pipit Dewi Arnesia 1 , Naufal Arif Pratama 2 , Fitri Sjafrina 3
1,3 Jurusan Sistem Informasi STMIK Jakarta STI&K
Jl. BRI No. 17 Radio Dalam Kebayoran Baru Jakarta Selatan
2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100 Pondok Cina Depok
1 pdarnesia@gmail.com
2 naufalarif92@gmail.com
3 fitris596@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini adalah mengenai rancang bangun aplikasi Artificial Intelligence untuk mendeteksi objek berbasis web yang didukung oleh voice command dengan  tujuan  memudahkan  penggunaannya.  Aplikasi  ini  memanfaatkan  model  dari  Coco  dataset, library Tensorflow  Js  untuk implementasi machine learning pada web, dan library React Js dalam pembuatan aplikasi web. Aplikasi ini diujicoba dengan menggunakan metode black  box untuk  menguji  fitur  yang  dimiliki  yaitu voice  command dan object  detection (deteksi  objek).  Uji  coba  dilakukan menggunakan browser Google  Chrome  pada  perangkat smartphone RealMe  3.  Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu  orang-orang  yang mengalami gangguan pada matanya agar dapat beraktifitas yang lebih nyaman.
Kata kunci : Artificial Intelligence, Machine Learning, Object Detection, Tensorflow Js.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  terjadi  sangat  pesat,  dan  hal  ini tidak  dapat  dicegah  ataupun  dihentikan.  Inovasi-inovasi  baru terus menerus bermunculan. Yang terjadi adalah perkembangan  teknologi  ini  mempengaruhi  kehidupan manusia  sehari-hari,  memudahkan  banyak  pekerjaan  manusia itu sendiri.
Mata  merupakan  bagian  tubuh  manusia  yang  berfungsi untuk  menerima  cahaya  yang  kemudian  akan  direfleksikan menjadi  bayangan  atau  gambar.  Mata  sendiri  sangat  sensitif terhadap  cahaya,  banyak  penyakit  mata  yang  dapat mengganggu  aktivitas  sehari-hari  seperti  rabun  dekat,  rabun jauh,  katarak,  buta  warna,  dan  lain-lain.  Beberapa  masalah tersebut, seperti rabun dekat dan rabun jauh dapat diselesaikan dengan  menggunakan  kacamata.  Selain  itu,  bisa  juga diselesaikan  menggunakan machine  learning yaitu  dengan
memanfaatkan object  detection ,  untuk  membantu  mengatasi permasalahan pada gangguan mata dalam mendeteksi objek.
Machine  Learning merupakan  bagian  dari Artificial Intelligence ynag memiliki banyak cabang, diantaranya Object Detection atau Object  Recognize .  Pada object  detection ,  kita dapat mendeteksi objek yang terdeteksi pada kamera. Tingkat keakuratan tersebut tergantung pada jumlah data yang dipakai untuk melatih model pada machine learning . Artificial  Intelligence merupakan  kecerdasan  buatan  yang diciptakan oleh manusia agar dapat mengoperasikan komputer atau  suatu  sistem.  Kecerdasan  buatan  tersebut  dibuat  untuk mempermudah  pekerjaan  manusia.  Dari  hasil  observasi tentang  aplikasi artificial  intelligence yang  ada,  dapat dijadikan  referensi  untuk  pembuatan  aplikasi artificial intelligence berbasis web dengan memanfaatkan Coco dataset dan library Tensorflow  Js  untuk  implementasi machine learning pada  web,  serta  dan library React  Js  dalam  pembuatan aplikasi web .
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 62-69
Kemudahan  serta  keunggulan  yang  diberikan  melalui fasilitas machine  learning memudahkan developer dalam pemrograman  atau  proses  pembuatan  aplikasi.  Aplikasi  ini dirancang  agar  pengguna  atau developer tidak  perlu  lagi menuliskan kode, hanya cukup dengan memberikan data yang sudah dilatih.
Penelitian  ini  adalah  mengenai  rancang  bangun  aplikasi Artificial  Intelligence berbasis  web  untuk  membantu mengatasi  permasalahan  pada  gangguan  mata  dalam mendeteksi  objek.  Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu orang-orang  yang  mengalami  gangguan  pada  matanya  agar dapat beraktifitas yang lebih nyaman.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode pada penelitian ini adalah seperti berikut:
1. Studi Pustaka Mencari  data  dan  informasi  mengenai  materi penelitian  ini  dari  buku,  referensi  dan  literature lainnya.
2. Pembuatan Aplikasi Proses ini melalui tahapan-tahapan sebagai berikut: a. Tahap  Perencanaan  dilakukan  terhadap  sistem  yang dibuat, seperti studi literatur dan studi lapangan.
b. Tahap  Analisis  dilakukan  untuk  menganalisis  sistem yang  akan  dibuat,  dan  kebutuhan  yang  dibutuhkan untuk pembuatan dan menjalankan aplikasi.
c. Tahap  Perancangan  dilakukan  untuk  merancang sistem menggunakan struktur navigasi dan UML, serta merancang tampilan untuk aplikasi.
d. Tahap  Implementasi  dilakukan  dengan  menggunakan bahasa pemrograman JavaScrip t dengan library React Js  untuk  pembuatan  web  dan  Tensorflow  Js  sebagai library dari machine  learning untuk  menjalankan proses machine  learning pada  web,  model  Coco dataset, dan pembuatan voice command . e. Tahap  Uji  Coba  dilakukan  dengan  menggunakan metode black box dengan memberikan beberapa objek untuk  dideteksi  melalui webcam atau  kamera smartphone dan  perintah  melalui voice  command untuk  menguji  apakah  hasil  yang  diimplementasikan sesuai dengan rancangan yang telah dibuat.

## A. Perancangan Sistem
Tahap  perancangan  sistem  meliputi  perancangan  struktur navigasi,  perancangan use  case  diagram ,  dan  perancangan activity diagram .

## a. Struktur Navigasi
Perancangan  aplikasi  ini  menggunakan  struktur  navigasi non-linier.  Struktur  navigasi  non-linier  merupakan  struktur tidak  terurut  yang  merupakan  pengembangan  dari  struktur navigasi  linier,  namun  pada  non-linier  dianjurkan  untuk membuat  percabangan.  Saat  mengakses  aplikasi,  hal  pertama yang akan pengguna lihat adalah halaman utama dan terdapat tombol bantuan yang terletak pada pojok kanan atas halaman.
Terdapat  juga  menu  bantuan  yang  menjelaskan  tentang  web yang dibuat, selain itu terdapat jumlah perintah apa saja yang dapat digunakan, panduan cara penggunaan web, serta jumlah objek  yang  dapat  dideteksi.  Struktur  navigasi  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Struktur Navigasi Aplikasi
b. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram yang  digunakan  pada  pembuatan aplikasi  ini  yang  menggambarkan  bagaimana  cara  pengguna dapat mengakses aplikasi yang dibuat. Dari use case diagram pada  Gambar  2.  dapat  dilihat  bahwa  pengguna  dalam menggunakan  aplikasi  dapat  melakukan  3  hal  yaitu melakukan  voice  command  dengan  perintah  yang  tersedia, deteksi  objek  dengan  objek  yang  tersedia  pada  aplikasi  dan melihat  halaman  bantuan  untuk  melihat  penjelasan  dari website, daftar voice command dan objek yang tersedia.

## c. Activity Diagram
Dari  gambar  3  terlihat  bahwa  saat  pengguna  melakukan deteksi  objek  dengan  menginput  objek  ke  dalam  sistem. Kemudian,  sistem  akan  menerima  objek  tersebut  dan  mulai melakukan  pengecekan  apakah  objek  tersebut  tersedia  atau tidak.  Jika  objek  tersebut  tersedia  maka  akan  menghasilkan suara tentang keterangan objek tersebut. Jika tidak, maka akan menghasilkan  suara  pesan error .  Saat  sistem  telah memberikan  output  berupa  suara,  maka  pengguna  akan menerima hasil output tersebut dari sistem.
Gambar 2 . Use Case Diagram Pengguna
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 62-69
Gambar 3 . Activity Diagram Aplikasi
B. Perancangan Tampilan
a. Rancangan Halaman Loading
Pada  rancangan  halaman loading ,  dibuat  dengan  animasi agar  pengguna  mengetahui  kalau  website  sedang  dimuat  dan data sedang diunduh. Gambar rancangan dari halaman loading dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Rancangan Halaman Loading
b. Rancangan Halaman Menu Utama
Pada  rancangan  halaman  menu  utama,  dibuat  langsung dengan menampilkan kamera yang dapat langsung digunakan dengan tombol untuk menjalankan voice command , menangkap  objek,  dan  memutar  mode  kamera  yang  terletak pada  bagian  bawah website .  Hal  ini  ditujukan  agar  pengguna dapat  dengan  mudah  menekan  tombol.  Pada  bagian  atas halaman,  terdapat  logo  di  sebelah  kiri  atas  dan  tombol  menu bantuan  di  sebelah  kanan  atas.  Hal  ini  ditujukan  agar pengguna  dapat  langsung  melihat  tombol  bantuan  saat pertama  kali  mengakses website .  Gambar  rancangan  dari halaman menu utama dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Rancangan Halaman Menu Utama
c. Rancangan Halaman Menu Bantuan
Halaman menu bantuan dirancang dengan terstruktur mulai dari  penjelasan  tentang  aplikasi,  cara  penggunaan  aplikasi, jumlah perintah yang dapat digunakan, dan jumlah objek yang dapat  dideteksi.  Gambar  rancangan  halaman  menu  bantuan dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Rancangan Halaman Menu Bantuan
d. Rancangan Halaman Error
Halaman error dirancang  untuk  menginformasikan  kepada pengguna ketika browser atau perangkat yang digunakan tidak mendukung  untuk  mengakses  web  yang  dibuat.  Gambar rancangan halaman error dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7 . Rancangan Halaman Error

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi
Implementasi fungsi pemrograman
dilakukan menggunakan bahasa pemrograman JavaScript dengan library React  Js  sebagai  alat  dalam  pembuatan website dan Tensorflow  Js  sebagai library dari machine  learning untuk menjalankan proses machine learning pada website.
Tahap implementasi dilakukan dengan  mengimplementasikan library React  Js,  pembuatan user  interface pada  website, implementasi library Tensorflow  Js,  dan  pembuatan  perintah voice command pada website .
a. Implementasi Library React Js
React Js adalah library untuk membuat user interface pada website .  Untuk  mengimplementasikannya  dengan  cara meng install Node  Js  terlebih  dahulu.  Kemudian  pilih command  prompt atau  terminal  dan  jalankan  perintah  seperti pada Gambar 8. untuk melihat jika Node Js berhasil ter install .
Gambar 8 . Pengecekan Node Js
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 62-69
Selanjutnya, jalankan perintah seperti pada Gambar 9 untuk meng install aplikasi web dengan React js.
Gambar 9 . Instalasi React Js
b. Implementasi Rancangan Tampilan (User InterFace )
Pada tahap ini dilakukan implementasi rancangan tampilan dalam  perangkat  lunak  atau  perangkat  terkomputerisasi dengan fokus pada tampilan dan sentuhan pada website untuk menghasilkan tampilan yang lebih dinamis.

## 1) Halaman Menu Utama
Tampilan  halaman  menu  utama  ditunjukkan  pada  Gambar 10.
Gambar 10 . Tampilan Halaman Menu  Utama

## 2) Halaman Loading
Tampilan halaman loading ditunjukkan pada Gambar  11.
Gambar 11 . Tampilan Halaman Loading

## 3) Halaman Menu Bantuan
Tampilan  halaman  menu  bantuan,  ditunjukkan  pada Gambar  12.
Gambar 12 . Tampilan Halaman Menu Bantuan
4) Halaman Error
Tampilan halaman error , ditunjukkan pada Gambar  13.
Gambar 13 . Tampilan Halaman Error
c. Implementasi Tensorflow Js
Library Tensorflow  Js  dibutuhkan  dalam  penerapan machine  learning pada website khususnya  pada JavaScript . Dengan  Tensorflow  Js, JavaScript dapat  menjalankan  fungsi untuk memproses machine learning pada website.
Selanjutnya adalah mempersiapkan model untuk digunakan pada website .  Pada  tahapan  ini,  model  harus  sudah  siap digunakan saat pengguna pertama kali membuka website agar tidak terjadi proses pengambilan model pada server setiap kali pengguna melakukan pendeteksian objek.
Dengan  memuat  model  saat  pertama  kali  mengakses website , dapat mempercepat proses pendeteksian setiap objek yang  ada.  Hal  ini  dikarenakan  model  telah  tersimpan  pada website dan  telah  siap  digunakan  dan  dapat  mempercepat proses  setiap  pendeteksian  objek.  Jika website dapat  berjalan dengan cepat maka pengalaman pengguna dalam menggunakan website akan menjadi lebih baik.
Persiapan  data  pada  penelitian  ini    memanfaatkan  model data dari Coco Ssd. Model Coco Ssd memiliki 80 objek yang dapat  dideteksi.  Dari  model  data  tersebut  dilakukan pengklasifikasian objek menjadi seperti berikut:
1. Model data makhluk hidup memiliki 11 objek.
2. Model data kendaraan memiliki 8 objek.
3. Model data makanan memiliki 10 objek.
4. Model data alat makan memiliki 7 objek.
5. Model data alat elektronik memiliki 6 objek.
6. Model data alat olahraga memiliki 10 objek.
7. Model data peralatan dapur memiliki 5 objek.
8. Model data perabotan memiliki 6 objek.
9. Model data aksesoris memiliki 5 objek.
10. Model data benda di jalan raya memiliki 5 objek.
11. Model data peralatan rumah memiliki 7 objek.
Setelah mengetahui objek yang dapat dideteksi, selanjutnya melakukan  penerjemahan  data  dari  bahasa  Inggris  ke  dalam bahasa Indonesia dengan fungsi yang dibuat pada program.
d. Implementasi Voice Command
Implementasi voice  command pada website membutuhkan Web  API Speech  Recognition untuk  mendeteksi  suara  agar suara  pengguna  dapat  dideteksi  oleh browser .  Untuk penerapannya  pada  React  Js  menggunakan library React speech  recognition .  Pada  proses  pembuatan voice  command , browser  akan  mendeteksi  suara  dari  pengguna,  kemudian
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 62-69
suara  tersebut  akan  diubah  menjadi  teks.  Teks  tersebut  yang akan  menjadi  perintah  untuk  menjalankan  fungsi  pendeteksi objek  atau  perintah  yang  lainnya. Flowchart untuk  membuat voice command dapat dilihat pada Gambar 14.
Data  pada voice  command memiliki  tipe  data  array  yang berfungsi  untuk  menampung  semua  kemungkinan  perintah yang memiliki makna sama untuk menghasilkan hasil perintah yang  sesuai  dari  maksud  perintah  tersebut.  Rumus  dari pembuatan data pada voice command terlihat pada Gambar 15.
Gambar 14 . Flowchart Membuat Voice Command
Gambar 15 . Rumus Pembuatan Data pada Voice Command
Dari  rumus  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  setiap  input perintah akan dicocokkan dengan data perintah. Jika pada data
perintah terdapat input perintah maka hasil perintah yang akan dikeluarkan,  jika  tidak  tersedia  maka  pesan error yang  akan dikeluarkan.  Selanjutnya  adalah  pembuatan  data voice command . Terdapat 50 perintah yang dibuat pada program ini.

## B. Uji Coba Aplikasi
Aplikasi  akan  diuji  coba  menggunakan  metode black  box . Dengan  metode black  box aplikasi  akan  diuji  coba  secara keseluruhan  sesuai  dengan  fitur  yang  dimiliki.  Uji  coba  ini dilakukan  menggunakan browser Google  Chrome  dengan perangkat smartphone RealMe 3.
-Uji Coba Fitur Uji coba yang pertama adalah uji coba terhadap fitur utama yang ada seperti mode kamera, voice command , deteksi objek, dan  halaman  bantuan.  Hasil  dari  uji  coba  fitur  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Tabel Hasil Uji Coba Fitur Aksi Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Menekan tombol ganti mode kamera depan Mode kamera berubah menjadi kamera depan Mode kamera berubah menjadi kamera depan [v] Diterima [ ] Ditolak Menekan tombol ganti mode kamera belakang Mode kamera berubah menjadi kamera belakang Mode kamera berubah menjadi kamera belakang [v] Diterima [ ] Ditolak Menekan tombol voice command dengan perintah „halo‟ Mengeluarkan suara „halo‟ Mengeluarka n suara „halo‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Menekan tombol tangkap objek dengan mendeteksi objek laptop Mengeluarkan suara „ini adalah laptop‟ Mengeluarka n suara ini adalah laptop [v] Diterima [ ] Ditolak Menekan tombol menu bantuan Menampilkan halaman bantuan Menampilkan halaman bantuan [v] Diterima [ ] Ditolak
Berdasarkan  dari  tabel  hasil  uji  coba  fitur  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  setiap  fitur  yang  ada  berjalan  dengan sesuai  tanpa  adanya  error,  kesalahan  program  dan  logika program.
-Uji Coba Perintah Voice Command Pada  uji  coba  perintah voice  command dilakukan  2  tahap yaitu  uji  coba  dengan  data  normal  dengan  15  sampel  dari  50 data  dimana  perintah  yang  dicoba  adalah  perintah  yang tersedia  seperti  pada  Tabel  2  dan  uji  coba  dengan  data  salah dimana  perintah  yang  dicoba  adalah  perintah  yang  tidak tersedia seperti pada Tabel 3.
Tabel 2 . Tabel Hasil Uji Coba Perintah Voice Command (Data Normal)
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 62-69
Perintah Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Hai Mengeluarkan suara „halo‟ Mengeluarkan suara „halo‟ [v] Diterima
[ ] Ditolak
Tanggal berapa sekarang Mengeluarkan suara „sekarang tanggal ...‟ (tanggal saat dilakukan perintah) Mengeluarkan suara „sekarang tanggal 5‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Hari apa sekarang Mengeluarkan suara „sekarang hari …‟ (hari saat dilakukan perintah) Mengeluarkan suara „sekarang hari rabu‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Bulan apa sekarang Mengeluarkan suara „sekarang bulan …‟ (bulan saat dilakukan perintah) Mengeluarkan suara „sekarang bulan mei‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Tahun berapa sekarang Mengeluarkan suara „sekarang tahun …‟ (tahun saat dilakukan perintah) Mengeluarkan suara „sekarang tahun 2021‟
[v] Diterima [ ] Ditolak Terima kasih Mengeluarkan suara „sama - sama, senang membantu anda‟ Mengeluarkan suara „sama - sama, senang membantu anda‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Apa itu Mengeluarkan suara „itu adalah ...‟ (objek yang dideteksi) Mengeluarkan suara „itu adalah laptop‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Apa ini Mengeluarkan suara „ini adalah ...‟ (objek yang dideteksi) Mengeluarkan suara „ini adalah laptop‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Ada apa di depan Mengeluarkan suara „di depan kamu ada ...‟ (objek yang dideteksi) Mengeluarkan suara „di depan kamu ada laptop dan keyboard‟ [v] Diterima [ ] Ditolak
Tabel 3 . Tabel Hasil Uji Coba Perintah Voice Command
(Data Salah)
Perintah Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Dimana saya Mengeluarkan suara „Maaf, perintah yang dimasukkan belum tersedia‟ Mengeluarkan suara „Maaf, perintah yang dimasukkan belum tersedia‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Jam berapa sekarang Mengeluarkan suara „Maaf, perintah yang dimasukkan belum tersedia‟ Mengeluarkan suara „Maaf, perintah yang dimasukkan belum tersedia‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Dibelakang ada apa Mengeluarkan suara „Maaf, perintah yang dimasukkan belum tersedia‟ Mengeluarkan suara „Maaf, perintah yang dimasukkan belum tersedia‟
[v] Diterima [ ] Ditolak
Pada  tabel  dari  hasil  uji  coba  perintah voice  command dengan menggunakan data normal dan data salah dapat ditarik kesimpulan  bahwa voice  command berjalan  dengan  lancar tanpa adanya kesalahan program atau error .
-Uji Coba Deteksi Objek
Pada uji coba deteksi objek terdapat 2 tahap yaitu uji coba deteksi objek dengan menggunakan data normal dimana objek yang  dipakai  adalah  objek  yang  terdaftar  dan  uji  coba  objek dengan  menggunakan  data  salah  dimana  objek  yang  dipakai adalah objek yang tidak terdaftar atau objek yang terlihat tidak jelas . Pada uji coba ini menggunakan 10 sampel objek dari 80 objek yang terdaftar.
Tabel 4 . Tabel Hasil Uji Coba Deteksi Objek (Data Normal)
Objek Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Laptop Mengeluarkan suara „ini laptop‟ Mengeluarka n  suara  „ini laptop‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Remote Mengeluarkan suara „ini adalah remote dan remote‟ Mengeluarka n suara „ini adalah remote dan remote‟ [v] Diterima
[ ]
Motor Mengeluarkan suara „ini adalah motor‟ Mengeluarka n suara „ini adalah motor‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Bangku Mengeluarkan suara „ini adalah bangku‟ Mengeluarka n suara „ini adalah bangku‟ [v] Diterima [ ] Ditolak
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 62-69
Meja makan Mengeluarkan suara „ini adalah meja makan‟ Mengeluarka n suara „ini adalah meja makan‟ [v] Diterima [ ] Ditolak
Orang Mengeluarkan suara „ini adalah orang‟ Mengeluarka n suara „ini adalah orang‟
[v] Diterima [ ] Ditolak Mobil
Mengeluarkan suara „ini adalah mobil‟
Mengeluarka n suara „ini adalah mobil‟
[v] Diterima [ ] Ditolak
Sepeda Mengeluarkan suara „ini adalah sepeda‟ Mengeluarka n suara „ini adalah sepeda‟ [v] Diterima [ ] Ditolak Cangkir Mengeluarkan suara „ini adalah cangkir‟ Mengeluarka n suara „ini adalah cangkir‟
[v] Diterima [ ] Ditolak
Tabel 5 . Tabel Hasil Uji Coba Deteksi Objek (Data Salah) Objek Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Kipas angin Mengeluarkan suara „maaf objek tidak terdeteksi atau belum terdaftar, silahkan coba deteksi kembali. Pastikan objek terdeteksi dengan benar‟ Mengeluarka n  suara  „maaf objek tidak terdeteksi atau belum terdaftar, silahkan  coba deteksi kembali. Pastikan objek terdeteksi dengan benar‟ [v] Diterima [ ] Ditolak
Meja dan toples Mengeluarkan suara „maaf objek tidak terdeteksi atau belum terdaftar, silahkan coba deteksi kembali. Pastikan objek terdeteksi dengan benar‟ Mengeluarka n suara „maaf objek tidak terdeteksi atau belum terdaftar, silahkan coba deteksi kembali. Pastikan objek terdeteksi dengan benar‟
[v] Diterima [ ] Ditolak
Speaker Mengeluarkan suara „maaf objek tidak terdeteksi atau belum terdaftar, silahkan coba deteksi kembali. Pastikan objek terdeteksi dengan benar‟ Mengeluarka n suara „maaf objek tidak terdeteksi atau belum terdaftar, silahkan coba deteksi kembali.
Pastikan objek terdeteksi dengan benar‟ [v] Diterima [ ] Ditolak IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  aplikasi artificial  intelligence berbasis  web  untuk  mendeteksi  obyek berhasil dibuat menggunakan library Tensorflow Js dan React Js    dengan  memanfaatkan  model  dari  Coco  dataset  sesuai dengan yang direncanakan.
Aplikasi ini berhasil mendeteksi 80 objek dari model Coco dengan  baik  dan  dapat  menjalankan  semua  perintah voice command yang  terdaftar  dengan  lancar.  Berdasarkan  hasil percobaan  tersebut,  aplikasi  ini  dapat  dijalankan  pada perangkat  Android  dan  laptop  dengan  menggunakan browser Google Chrome.

## V. S ARAN
Saran terhadap penelitian  ini  yaitu  agar  aplikasi artificial intelligence berbasis  web  ini  dapat  dikembangkan  dengan harapan  menggunakan  model machine  learning sendiri  agar dapat menambahkan objek yang dapat dideteksi, menambahkan  perintah voice  command lebih  banyak  agar lebih  membantu  pengguna  dalam  menggunakan  aplikasi  dan mengoptimalkan performa aplikasi agar dapat berjalan dengan cepat  tanpa  adanya  gangguan.  Selain  itu,  dapat  ditambahkan fitur  seperti  pemandu  saat  jalan  kaki  untuk  membantu pengguna  dalam  berjalan  dan  pengembangan  aplikasi diberbagai platform seperti aplikasi pada android dan iphone.

## R EFERENSI
[1] Al  Kadafi,  A.,  &  Utaminingrum,  F.,  “Deteksi  Objek Penghalang  Secara  Real-Time  Berbasis  Mobile  Bagi Penyandang  Tunanetra  Menggunakan  Analisis  Blob”, Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 1 (2017): 423-432.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 62-69
[2] Budiarto, Jian, & Jihadil Qudsi, “Deteksi Citra Kendaraan Berbasis  Web  Menggunakan  JavaScript  Framework Library”, Jurnal MATRIK, Vol. 18, No. 1 (2018): 125-133. https://doi.org/10.30812/matrik.v18i1.330.
[3] Constantin,  Yoshua,  Ucuk  Darusalam,  &  Novi  Dian Nathasia,  “Aplikasi  Personal  Assistant  Berbasis  Voice Command  Pada  Sistem  Operasi  Android  Dengan  NLP”,
Journal of Information Technology and Computer Science, Vol. 5, No. 2 (2020): 121 - 128.
[4] David  Wibisono,  Rolly  Intan,  &  Endang  Setyati, “Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Android Pengkonversian  Suara  Menjadi  Teks  dalam  Bahasa Indonesia  dengan  Machine  Learning  untuk  Membantu Tunarungu”, Jurnal Infra, Vol. 6, No. 1 (2018).
[5] Dufan  J.  P.  Manajang,  Sherwin  R.U.A.  Sompie,  & Agustinus Jacobus, “Implementasi Framework Tensorflow Object  Detection  Dalam  Pengklasifikasian  Kendaraan Bermotor”,  Jurnal  Teknik  Informatika,  Vol.  15,  No.  3 (2020):
171-178. https://doi.org/10.35793/jti.15.3.2020.29775.
[6] Goodfellow,  Ian,  Yoshua  Bengio,  &  Aaron  Courville, “Deep Learning”, United Kingdom, MIT Press: 2016.
[7] Joshi,  Ameet  V.,  “Machine  Learning    Artificial Intelligence”, Germany, Springer International Publishing:
2019.
[8] Mohri,  Mehryar,  Afshin  Rostamizadeh,  &  Amet Altawakar,  “Foundation  of  Machine  Learning”,  Second Edition. United Kingdom, MIT Press: 2019. https://doi.org/10.1007/s00362-019-01124-9.
[9] Muhammad  T.P.  “Unified  Modeling  Language  (UML) Model  Untuk  Pengembangan  Sistem  Informasi  Akademik Berbasis Web”, Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan
IT, Vol. 03, No. 01 (2018): hal. 126–129.
[10] Nurul  Isna  Ganggalia,  Apri  Junaidi,  &  Fahrudin Mukti  Wibowo,  “Prototype  Alat  Pengendali  Lampu dengan  Perintah  Suara  menggunakan  Arduino  Uno Berbasis Web”, Jurnal RESTI, Vol. 3, No. 3, (2019): 389 - 394.https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1124.
[11] Prisky  Ratna  Aningtiyas,  Agus  Sumin,  &  Setia Wirawan,
“Pembuatan Aplikasi
Deteksi Objek Menggunakan  TensorFlow  Object  Detection  API  dengan Memanfaatkan  SSD  MobileNet  V2  Sebagai  Model  Pra  – Terlatih”,  Jurnal  Ilmiah  KOMPUTASI,  Vol.  19,  No.  3 (2020). http://dx.doi.org/10.32409/jikstik.19.3.68