ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933

## Deteksi Kesegaran Daging Ikan Bersifat Non-Destructive Pada Aplikasi Mobile Menggunakan YOLOv4 Dan YOLOv4-Tiny
Malik Abdul Aziz* 1 , Dhomas Hatta Fudholi 2 , Arrie Kurniawardhani 3 1,2,3 Program Studi Informatika, FTI, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta e-mail: * 1 malik.aziz@students.uii.ac.id, 2 hatta.fudholi@uii.ac.id,
3 arrie.kurniawardhani@uii.ac.id

## Abstrak
Ikan  merupakan  salah  satu  bahan  konsumsi  yang  menyediakan  protein  berkualitas tinggi dan dapat membantu dalam membentuk pola hidup sehat. Mutu daging ikan yang mudah rusak, mengharuskan konsumen cerdas dalam memilah ikan yang akan dikonsumsi. Oleh sebab itu,  pengetahuan  terhadap  kondisi  kesegaran  daging  ikan  menjadi  hal  penting  bagi  para konsumen.  Penelitian  ini  mencoba  membangun  sebuah  aplikasi  berbasis  Mobile  yang menerapkan  Deep  Learning  model,  menggunakan  arsitektur  You  Look  Only  Once  Version  4 (YOLOv4)  dan  YOLOv4-Tiny  untuk  menilai  tingkat  kesegaran  daging  ikan  berdasarkan  mata dan kulit ikan. Tingkat kesegaran yang digunakan adalah segar, sedang, dan busuk. Data latih yang  digunakan  oleh  model  berupa  gambar  ikan  Tongkol  Deho  (Euthynnus  Affinis),  ikan Manglah  (Priacanthus  Tayenus),  ikan  Solok  (Rastrelliger  Brachysoma),  ikan  Mackerel (Scomber Australasicus), ikan Kuwe Lilin (Caranx Melanophygus), ikan Teribang (Nemipterus Virgatus),  ikan  Banyar  (Restrelliger  Kanagurta),  dan  ikan  Kolong  (Atule  mate).  mAP  yang dicapai  oleh  YOLOv4  adalah  sebesar  99.17%  dan  YOLOv4-Tiny  sebesar  97.25%.  Dengan waktu proses tercepat menilai tingkat kesegaran daging ikan pada aplikasi mencapai 2.5 detik per Image untuk YOLOv4 dan 0.15 detik untuk YOLOv4-Tiny.
Kata kunci — Aplikasi Mobile, Deep Learning, Kesegaran Daging Ikan, YOLOv4, YOLOv4-Tiny

## Abstract
Fish  is  one  of  the  ingredients  for  consumption  that  provides  high-quality  protein  and can help form a healthy lifestyle. The perishable quality of fish meat demands that consumers be smart  in  sorting  out  the  fish  to  be  consumed.  Therefore,  knowledge  about  the  freshness condition  of  fish  meat  is  important  for  consumers.  This  study  tries  to  build  a  mobile-based application  that  applies  the  Deep  Learning  model,  using  architecture  You  Look  Only  Once (YOLOv4) and YOLOv4-Tiny to detect the freshness level of fish based on the eyes and skin of the fish. The level of freshness used is fresh, medium, and spoil. The dataset used by the model are images of  Deho tuna fish  (Euthynnus  Affinis), Manglah  fish  (Priacanthus  Tayenus),  Solok fish  (Rastrelliger  Brachysoma),  Mackerel  fish  (Scomber  Australasicus),  Kuwe  Lilin  fish (Caranx  Melanophygus),  Teribang  fish  (Nemipterus  virgatus),  Banyar  fish  (Restrelliger Kanagurta),  and  Kolong  fish  (Atule  mate).  The  mAP  achieved  by  YOLOv4  is  99.17%  and YOLOv4-Tiny  is  97.25%.  The  fastest  processing  time,  the  freshness  level  of  fish  meat  in  the application reaches 2.5 seconds per image for YOLOv4 and 0.15 seconds for YOLOv4-Tiny.
Keywords — Fish Freshness Detection, Deep Learning, Mobile Apps, YOLOv4, YOLOv4-Tiny
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 127-141 E- ISSN 2503-2933 127
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
Mengkonsumsi secara teratur daging ikan segar, dapat menyediakan protein berkualitas tinggi  dan  nutrisi  untuk  kesehatan.  Selain  itu,  mengkonsumsi  ikan  berkaitan  dengan pengurangan  risiko  penyakit jantung  koroner  dan  meningkatkan  perkembangan  saraf.  Bahkan, mengkonsumsi ikan dapat menurunkan faktor risiko sindrom metabolik, untuk ikan yang  kaya akan  asam  lemak  tak  jenuh  ganda  [1].  Secara  ketahanan  mutu,  ikan  segar  merupakan  produk yang  sangat  mudah  rusak  karena  komposisi  kimia  dari  daging  ikan  dan  jumlah  mikroba  yang tinggi  pada  kulit  ikan  [2].  Memperhatikan  faktor  pembusukan  daging  ikan  yang  relatif  cepat, informasi terhadap tingkat kesegaran daging ikan, merupakan hal penting yang diperlukan bagi para  konsumen.  Baik  konsumen  untuk  skala  kecil  maupun  skala  besar.  Atribut  yang  dapat digunakan  untuk  menilai  kesegaran daging  ikan  diantaranya  adalah  reaksi  kimiawi,  fisik  ikan, mikroba pada ikan, dan atribut sensorik (tampilan, warna, tekstur, dan lain sebagainya) [3].
Beragam  kajian  telah  dilakukan  untuk  menilai  kesegaran  daging  ikan  dengan berbagai algoritma  dan  parameter  pada  daging  ikan.  Taheri  dkk  [4]  mengaplikasikan  arsitektur Deep Learning VGG-16 ( Visual Geometry Group ) untuk  mengekstraksi fitur pada gambar ikan Mas ( Cyprinus  Carpio )  dan  mengembangkan  blok  pengklasifikasi  yang  terdiri  dari Dropout dan Fully Connected Layer untuk mengklasifikasi ikan berdasarkan kesegarannya. Kajian lain yang memanfaatkan  citra  digital  juga  dilakukan  oleh  Abd  Aziz  dkk  [5].  Dengan  menggunakan Quality  Index  Method (QIM)  dan  nilai Red , Green ,  dan Blue (RGB)  pada  gambar  ikan  untuk menilai perubahan kesegaran ikan Queenfish ( Scomberoides Commersonnianus ) dan Threadfin ( Eleutheronema Tetradactylum ).  Nilai  RGB  dan  QIM  kemudian  dianalisis  lebih  lanjut  pada Statistical Package for the Social Science (SPSS) untuk melihat relasinya. Pada penelitian yang lain, penilaian kesegaran daging ikan didasarkan pada potongan daging ikan salmon, tuna dan sapi.  Parameter  yang  digunakan  adalah  nilai  spektral  yang  diperoleh  dari  alat Spectrometer Portable Visible / Near - Infrared (VIS/NIR).  Nilai  spektral  kemudian  dianalisis  menggunakan model Convolutional  Neural  Network (CNN).  Dalam  mengkategorikan  ikan  segar, kemungkinan  busuk,  dan  busuk,  nilai Power  of  Hydrogen (pH)  dijadikan  verifikasi  terhadap hasil analisa model CNN [6].
Pada  penelitian  yang  lain,  Saputra  dkk  melakukan  identifikasi  tingkat  kesegaran  dari ikan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  pada  sebaran  intensitas  nilai  RBG  dari  gambar  mata ikan  [7].  Untuk  memperoleh  nilai  RGB,  penelitian  tersebut  melakukan Cropping dan segmentasi  pada  gambar  untuk  mendapatkan  tampilan  mata  ikan  tanpa Background .  Masing- masing  gambar  di  ekstrak  nilai  RGB  untuk  dapat  dilihat  nilai  sebaran  intensitas  dari  setiap kategori (segar, membusuk, dan busuk). Akurasi yang diperoleh pada penelitian yang dilakukan oleh Saputra dkk sebesar 79.37% dalam menilai tingkat kesegeran dari ikan. Wu, Yang, Zhou, Lai, dan Zhong [8] pada lain kesempatan melakukan penelitian pada nilai-nilai yang diekstraksi dari gambar filet daging ikan salmon dan data spektralnya. Kemudian dua parameter tersebut di prediksi untuk memperoleh nilai Total Viable Counts (TVC) dan Total Volatile Basic Nitrogen (TVB-N).  Berbeda  dari penelitian  yang  lain,  Leghrib  dkk  [9]  dalam  menilai  kesegaran  daging ikan  lebih  memfokuskan  pada  parameter  gas  yang  dihasilkan  oleh  kondisi  kesegaran  daging ikan.  Memanfaatkan  sensor  gas Metal  Oxide ,  penelitian  tersebut  memeriksa  nilai  gas  metana, butana, asap, alkohol, metanol, liquified petroleum, karbon monoksida, dan kualitas udara yang kemudian di ploting menggunakan Principal Component Analysis (PCA). YOLO  ( You  Look  Only  Once )  merupakan  salah  satu  Model Deep  Learning yang bertujuan  untuk  mendeteksi  suatu  objek  dari  sebuah  gambar.  YOLO  merupakan  salah  model yang  mampu  berjalan  pada  aplikasi  dengan  spesifikasi  rendah  seperti  Smartphone.  Penelitian terdahulu memperlihatkan keberhasilan YOLO dalam mendeteksi objek meski ukurannya cukup
128 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 126-141 E-ISSN 2503-2933
Malik , et., al [ Deteksi Kesegaran Daging Ikan Bersifat Non-Destructive pada Aplikasi Mobile Menggunakan YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny]
IJCCS Vol. x,–end_page
kecil.  Misalnya  digunakan  mendeteksi  jenis  kendaraan  [10],  kuncup  bunga  buah  kiwi  [11], benda asing pada sebuah radar [12], dan lain sebagainya.
Penelitian-penelitian  yang  sebelumnya  telah  dilakukan,  beberapa  diantaranya  masih bersifat klasifikasi dan  membutuhkan alat khusus dalam menilai kesegaran daging ikan. Seperti alat  VIS/NIR,  aplikasi  yang  berjalan  pada  komputer,  dan  sensor  pengukur  gas.  Selain  itu, beberapa  diantaranya  masih  bersifat Destructive .  Dimana  ikan  perlu  proses  atau  dipotong  dan dipisahkan  menjadi  beberapa  bagian  guna  menilai  tingkat  kesegarannya.  Hal  tersebut  dapat merusak bagian-bagian pada tubuh ikan dan hanya berfokus pada bagian tertentu yang di nilai tingkat  kesegarannya.  Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  menilai  tingkat kesegaran daging ikan berbasis Mobile bersifat Non-Destructive (tidak merusak bagian-bagian dari  daging  ikan  utuh)  berdasarkan  mata  dan  kulit  ikan  [3],  [13]  menggunakan  model Deep Learning dengan  Arsiktektur You  Look  Only  Once  Version  4 (YOLOv4)  dan  YOLOv4-Tiny. Model  yang  dihasilkan,  selanjutnya  dikonversi  kedalam  bentuk Tensorflow  Lite (TFLite), sehingga dapat dioperasikan pada aplikasi berbasis Android .

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan  studi literatur,  mengumpulkan  ikan, mengambil gambar ikan, dan melakukan Image Augmetation pada gambar ikan. Seluruh gambar selanjutnya  dilabeli  dengan  keterangan  ikan,  kondisi  kulit  dan  mata  ikan.  Total  label  yang digunakan  sebanyak  tujuh,  yaitu  ikan,  mata  segar,  mata  sedang,  mata  busuk,  kulit  segar,  kulit sedang,  dan  kulit  busuk.  Pelatihan  model  menggunakan  YOLOv4  dan  YOLOv4-Tiny  untuk melakukan  deteksi  objek  [14]  yang  berupa  ikan,  kondisi  dari  mata,  dan  kulit  ikan.  Bobot  dari hasil pelatihan model akan dikonversi ke dalam bentuk TFLite, dan diimplementasikan bersama dengan Rule yang  dikonsultasikan  dengan  pakar  untuk  menilai  tingkat  kesegaran  daging  ikan. Hasil  akhir  penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi  untuk  mendeteksi  tingkat  kesegaran  daging ikan yang berjalan pada platform Mobile berbasis Android . Bagan alir penelitan ini ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Bagan Alir Penelitian
2.1   Dataset
Proses  pengumpulan  dan  pelabelan  foto  ikan  dilakukan  dengan  seorang  pakar  yang pernah  memiliki  pengalaman  sebagai  seorang  nelayan  dan  pemasok  ikan  pada  PT.  Sari  Laut Jaya  Food  Products  di  kabupaten  Banyuwangi  selama  lebih  dari  25  tahun.  Delapan  jenis  ikan dengan kondisi segar dikumpulkan dari saudagar ikan yang menjadi penadah pertama dari para nelayan  di  pelabuhan  Muncar,  kecamatan  Muncar,  kabupaten  Banyuwangi.  Ikan  yang digunakan  pada  penelitian  ini  mencangkup  ikan  Tongkol  Deho  ( Euthynnus  Affinis ),  ikan Manglah  ( Priacanthus  Tayenus ),  ikan  Solok  ( Rastrelliger Brachysoma ),  ikan  Mackerel ( Scomber Australasicus ), ikan Kuwe Lilin ( Caranx Melanophygus ), ikan Teribang ( Nemipterus Virgatus ), ikan Banyar ( Restrelliger Kanagurta ), dan ikan Kolong ( Atule mate ). Jumlah seluruh ikan yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 93 ekor dengan pembagian dua belas sampel untuk  ikan  Tongkol,  Teribang,  Solok,  Kuwe  Lilin,  dan  Mackerel.  Sepuluh  Sampel  untuk  ikan Banyar  dan  Kolong.  Terakhir,  tiga  belas  sampel  untuk  ikan  Teribang.  Tampilan  dari  ikan Manglah diperlihatkan pada Gambar 2 (a), ikan Tongkol Deho pada Gambar 2 (b), ikan Kuwe
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 127-141 E- ISSN 2503-2933 129
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Lilin  2  (c),  ikan  Banyar  pada  Gambar  2  (d),  ikan  Kolong  Gambar  2  (e),  ikan  Mackerel  pada Gambar 2 (f), ikan Teribang pada Gambar 2 (g), dan ikan Solok pada Gambar 2 (h).
Gambar 2. Tampilan Ikan pada Dataset
Selama  proses  pengambilan  gambar,  ikan-ikan  tersebut  diletakkan  pada  kotak Styrofoam berdasarkan  jenisnya.  Setiap  kotak Styrofoam ,  kemudian  diisi  es  yang  sudah dihancurkan  dan  setiap  ikan  suhunya  dijaga  pada  kisaran  lima  derajat  selsius.  Penggantian  es dilakukan  setiap  pagi  (setelah  pengambilan  gambar)  dan  malam  hari.  Tempat  pengambilan gambar  ikan  yang  digunakan,  terinspirasi  dari  kotak  yang  dibuat  oleh  Taheri  dkk  [5],  supaya jarak  antara  kamera  dengan  objek  selalu  sama.  Kotak  yang  digunakan  pada  penelitian  ini memiliki  beberapa  penyesuaian  pada  ukuran  dan  bahannya.  Bentuk  kotak  yang  digunakan dalam proses pengambilan gambar dapat dilihat pada Gambar 3. Jarak antara kamera dan ikan sebesar  tiga  puluh  sentimeter  dengan  lapisan  untuk Background ikan  berwarna  hijau.  Untuk pencahayaan,  diberikan  secara  terpisah  dari  luar  kotak.  Pencahayaan  ini  diperlukan  agar  kilat warna dari ikan nampak. Spesifikasi dari Device dan konfigurasi kamera yang digunakan dalam melakukan pengambilan gambar dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 3. Kotak Pemotretan Ikan
Tabel 1.Spesifikasi dan Konfigurasi Device Pengambilan Gambar Ikan
Nama Variabel Nilai Device Samsung S10 Lite Image Size 1800 x 4000 pixels Zoom No Zooms Flash Mode Off Sensitivity Auto Image Type JPEG
130 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 126-141 E-ISSN 2503-2933
Malik , et., al [ Deteksi Kesegaran Daging Ikan Bersifat Non-Destructive pada Aplikasi Mobile Menggunakan YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny]
IJCCS Vol. x,–end_page
Lama waktu menyimpan ikan pada penelitian ini mengikuti kajian yang dilakukan oleh Taheri dkk [4] dan Aziz [5] yang dilakukan selama empat belas hari. Masing-masin ikan yang disimpan,  akan  diambil  gambarnya  pada  setiap  sisi.  Jumlah  gambar  ikan  yang  diperoleh  dari hasil  pemotretan  adalah  sebanyak  2624  gambar.  Setelah  proses  pengambilan  gambar  selesai, 1312  gambar  dipilih  untuk  selanjutnya  diterapkan Image  Augmentation agar  menghasilkan gambar baru dengan posisi objek yang berbeda. Adapun manipulasi citra digital yang diterapkan adalah  yang  tergolong  ke  dalam Geometric  Augmentation ,  yaitu Rotation , Vertical Flip ,
Horizontal Flip , Height Shift ,  dan Width Shift [15].  Selain  kelima  manipulasi  tersebut,  juga diterapkan Zoom  In dan Zoom  Out agar  citra  lebih  bervariasi.  Setelah  menerapkan Image Augmentation , jumlah gambar bertambah menjadi 4138 gambar.
Proses terakhir yang dilakukan pada Dataset, adalah melabeli bagian dari ikan, mata dan kulit  ikan  berdasarkan  kelasnya  sesuai  dengan  arahan  dari  pakar  dan  referensi  Lougovois  dan Kyrana  [13].  Tabel  2.  memperlihatkan  perbedaan  tampilan  dari  ikan  segar  dan  busuk  yang disebutkan oleh Lougovois dan Kyrana [13]. Guna mempermudah proses pelabelan, penelitian ini  menggunakan Tools yang  bernama  LabelImg  (https://github.com/byhqsr/tzutalin-labelImg). Penelitian ini mengunakan tiga tingkatan untuk menilai kesegaran dari daging, mata, dan kulit ikan. Tiga tingkatan tersebut adalah segar ( Fresh ), sedang ( Medium ), dan busuk ( Spoiled ) [6], [7].  Label  yang  akan  dimodelkan  sebanyak  tujuh  label  yang  mencangkup Fish , Fresh Eye , Medium Eye , Spoil Eye , Fresh  Skin , Medium Skin ,  Dan Spoiled Skin .  Gambar  4. memperlihatkan  contoh  data  dari tampilan ikan  Mackerel  dalam  kondisi  segar  (a),  sedang  (b), dan busuk (c).
Tabel 2. Perbandingan Tampilan Kulit dan Mata pada Ikan Segar dan Busuk
Parameter Ikan Segar Ikan Busuk Kulit Berkilau,  berwarna-warni  yang dilapisi  dengan  lapisan  tipis  yang tersebar  merata  dan  lendir  yang hampir transparan Kulit kehilangan bentuknya yang mengembang, mulai kusam, memutih dan kasar saat disentuh Mata Berwarna cerah, berbentuk kembung dengan pupil yang hitam pekat  dan  kornea  yang  masih transparan Berangsur  menyusut  dan  secara bertahap beralih dari datar menjadi cekung. Pupil mengeruh seperti susu. Dan kornea menjadi buram.
Gambar 4. Tampilan Ikan Mackarel Segar (a), Sedang (b), dan Busuk (c)

## 2.2   Arsitektur YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny
Guna  menilai  tingkat  kesegaran  dari  daging  ikan,  penelitian  ini  menggunakan  model Deep Learning sebagai algoritma mendeteksi objek. Model yang digunakan pada penelitian ini adalah  YOLO.  YOLO  merupakan  metode  pada Object  Detection yang  mendifinisikan Object Detection sebagai  masalah  regresi  dan  memiliki  keseimbangan  antara  kecepatan  dan  akurasi. Pada  prosesnya,  YOLO  membagi  sebuah  gambar  kedalam  beberapa Region yang  kemudian memprediksi  kotak  pembatas  dari Object yang  di  deteksi  ( Bounding  Box ), Probabilities ,  dan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 127-141 E- ISSN 2503-2933 131
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Conditional Class Probabilities [16].  Gambaran  dari Detection Pipelines YOLO  ditampilkan pada Gambar 5 [16].
Dari  sisi  performa,  YOLO  memiliki  keunggulan  dibandingkan Single Shot Detection (SSD)  dan Faster  R-CNN ( Region - based Convolutional Network )  dalam  menganilisis  gambar pada dataset Microsoft COCO ( Common Object in Context ) [17] dan dalam mengenali tipe dari kendaraan  [10].  Dalam  konteks  sebagai  model  yang  dapat  dioperasikan  pada Device dengan Resource yang minim seperti Smartphone , YOLO merupakan model tercepat dan relatif akurat dalam  melakukan  deteksi  objek  dibandingkan  SSD  (VGG-300),  Faster  R-CNN  dan  R-FCN ( Region - based Fully Convolutional Network) [18]. Secara Timeline versi  rilis  YOLO,  saat  proses Training penelitian  ini  dilakukan  pada kisaran bulan Maret hingga bulan April 2021, versi YOLO terbaru adalah YOLOv5  yang rilis pada  bulan  Juni  2022  [12],  berselang  dua  bulan  setelah  YOLOv4  rilis  [14].  Penelitian  yang dilakukan oleh Rahman dkk  menunjukkan, dalam hal akurasi, YOLOv4 lebih unggul daripada YOLOv5  [19].  Oleh  karena  itu,  agar  aplikasi  dapat  lebih  optimal  dalam  mendektesi  tingkat kesegaran mata dan kulit ikan, penelitian ini menggunakan YOLO dengan Arsitektur YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny.
Arsitektur  YOLOv4,  terdiri  dari  tiga  bagian,  yaitu Backbone , Neck ,  dan Head [14]. Gambaran  dari  arsitektur  YOLOv4  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  (a).  Bagian Backbone adalah bagian  yang  berlaku  sebagai  detektor.  Pada  bagian  ini  jaringan  yang  digunakan  adalah Cross Stage Partial Darknet-53 (CSPDarknet53). Bagian selanjutnya adalah Neck . Pada bagian Neck , terdapat  modul  Spatial Pyramid Aggregation Network (PANet)  yang  ditugaskan  dalam melakukan agregasi parameter ( Parameter Aggregation ) dari tingkatan Backbone yang berbeda terhadap tingkatan Detector yang  lain.  Bagian terakhir  adalah Head .  Bagian ini menggunakan head dari YOLOv3 ( Anchor Based ) sebagai Dense Prediction -nya [14].
Gambar 5. Detection Pipelines pada YOLO
132 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 126-141 E-ISSN 2503-2933
Malik , et., al [ Deteksi Kesegaran Daging Ikan Bersifat Non-Destructive pada Aplikasi Mobile Menggunakan YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny]
IJCCS Vol. x,–end_page
Gambar 6. Arsitektur YOLOv4 (a) dan YOLOv4-Tiny (b)
YOLOv4-Tiny  merupakan  versi  sederhana  dari  YOLOv4,  memiliki  kecepatan  deteksi lebih  cepat  sembari  menjamin  akurasi  jaringan  dan  dapat  melakukan  deteksi  secara Realtime pada  perangkat  dengan  daya  komputasi  yang  rendah  [20].  Arsitektur  YOLOv4-Tiny, menggunakan  CSPDarknet53-Tiny  sebagai  Backbone  dan  FPN  ( Feature Pyramid Network ) untuk meningkatkan fitur ekstraksi. Selain itu, terdapat juga Feature Layers dengan skala 13x13 dan 26x26 untuk memprediksi regresi dari suatu gambar. Untuk fungsi aktivasi yang digunakan adalah LeakyReLU. Ilustrasi dari YOLOv4-Tiny [20] ditunjukkan pada Gambar 6 (b).

## 2.3   Pelatihan Model
Proses Training penelitian  ini  menggunakan Darknet sebagai Deep Learning Framework untuk  menjalankan  YOLOv4  dan  Google  Colab.  Untuk  mendapatkan  spesifikasi dari  GPU  ( Graphics Processing Unit )  yang  lebih  efisien  dalam  melakukan Training ,  paket Google Colab yang digunakan adalah Google Colab Pro. Kapasitas GPU yang tersedia adalah NVIDIA K80, P100, dan T4 (diatur otomatis). Kapasitas RAM sebesar 24 GB. Limit Sessions yang diberikan untuk menjalankan proses training selama 24 jam. Dan untuk CPUs sebanyak 2 vCPU. Selama proses Training, delapan Hyperparameter diatur untuk mendapatkan model yang optimal. Tabel 3. menampilkan konfigurasi dari setiap Hyperparemeter . Model pada penelitian ini  akan  menggunakan  metode Transfer  Learning . Transfer  Learning merupakan  proses Transfer informasi dari suatu model yang sebelumnya telah dilatih pada kumpulan data dalam jumlah  yang  besar.  Hasilnya  berupa  bobot-bobot  dari  model  yang  telah  dilatih  ( Pre-trained Model ) [21].
Tabel 3. Konfigurasi Hyperparameter pada Model YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny
Properties YOLOv4 YOLOv4-Tiny Pretrained Model yolov4.conv.137 yolov4-tiny.conv.29 Dimension 416x416 416x416 Data Augmentation Yes Yes Iteration 14000 14000 Learning Rate 0.001 0.00261 Momentum 0.949 0.9
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 127-141 E- ISSN 2503-2933 133
YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny] Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) Decays 0.0005 0.0005 Batch Size 64 64

## 2.4   Evaluasi Model
Beberapa  indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  dari  model  meliputi pengukuran  relevansi  hasil  deteksi  (Precision),  pengukuran  atas  banyaknya  hasil  deteksi  yang benar-benar relevan yang dikembalikan (Recall), F1 Score (mengukur perpaduan yang optimal antara  Precision  (P)  dan Recall (R)), Average Precision (AP),  dan Mean Average Precision (mAP)  [11].  Overlapping  diukur  dari  suatu  Region  pada  dua  gambar  diukur  menggunakan Intersection Over Union (IoU) dengan nilai 0,5. Bila skor IoU dari hasil deteksi lebih besar dari 0.5, maka model sudah mampu mendeteksi dengan baik. Begitupun sebaliknya. Berikut adalah Persamaan 1 dari IoU. Dimana A adalah prediksi dari Bounding Box, dan B merepresentasikan Bounding Box yang sebenarnya.
= ∩ ∩ (1)
Rumus  yang  digunakan  oleh  P,  ditampilkan  pada  Persamaan  2.  Untuk  R,  ditampilkan pada Persamaan 3. Untuk F1 Score , pada Persamaan 4. Dimisalkan, mata ikan dilabeli sebagai A  dan  dideteksi  sebagai  kelas  A  pada  suatu  Image,  maka  hasilnya  akan  dinilai  sebagai True Positive (TP).  Tapi  jika  A,  dideteksi  sebagai  kelas  yang  lain,  maka  dianggap False Negative (FN). Dan jika pada suatu Image kelas A tidak ada tetapi terdeteksi ada, maka dianggap False Positive (FP). TP, FP, dan FN adalah variabel-variabel yang digunakan untuk menghitung P dan R.
=
(2)
= (3) = × (4)
Fungsi  dari  AP  adalah  mengevaluasi  perfoma  model  dalam  mendeteksi  setiap Class atau kategori objek. Persamaan yang gunakan oleh AP ditampilkan pada Persamaan 5 dan mAP pada Persamaan 6. Semakin tinggi nilai yang dihasilkan oleh AP dan mAP, maka semakin baik hasil deteksi dari model terhadap suatu objek. Nilai k pada AP dan mAP mewakili kelas-kelas dari objek yang dideteksi.
= (5) !  = ∑ # #$ (6)

## 2.5   Aplikasi Mobile
Selain  membuat  model  untuk  dapat  mendeteksi  kesegaran  daging  ikan,  penelitian  ini juga  berfokus  membuat  aplikasi Mobile berbasis Android yang  mampu  mengimplementasikan model  yang  dihasilkan.  Model  YOLOv4  dan  YOLOv4-Tiny  yang  dihasilkan  selanjutnya dirubah  ke  bentuk  TFLite  agar  mampu  mendeteksi  kesegaran  daging  ikan  melalui  aplikasi Mobile.  Gambar  7.  menampilkan User Interface dari  setiap  menu  pada  aplikasi  yang  di Developed .  Ketersediaan  menu  pada  aplikasi  hanya  akan  berfokus  pada  empat  menu,  yaitu menu Realtime yang  berfungsi  untuk  menilai  tingkat  kesegaran  ikan  secara  langsung  melalui kamera  (Gambar  7  (a)),  menu Gallery yang  ditujukan  untuk  menilai tingkat  kesegaran  daging ikan  dengan  meng- Import gambar  dari  Gallery  (Gambar  7  (b)),  About  yang  menampung
134 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 126-141 E-ISSN 2503-2933
Malik , et., al [ Deteksi Kesegaran Daging Ikan Bersifat Non-Destructive pada Aplikasi Mobile Menggunakan YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny]
IJCCS Vol. x,–end_page
informasi pengembang (Gambar 7 (c)), dan Help yang merupakan informasi singkat dari setiap menu (Gambar 7 (d)).
Guna  memberikan  kesimpulan  akhir  dari  kesegaran  daging  ikan,  sebuah  Rule  dibuat bersama  pakar  berdasarkan  nilai  yang  dihasilkan  dari  model  terhadap  mata  dan  kulit  ikan. Flowchart aturan  kesegaran  daging  ikan  yang  diterapkan  ditampilkan  pada  Gambar  8. Rule yang ditetapkan oleh pakar untuk menilai kondisi daging ikan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Aturan Penilaian Tingkat Kesegaran Daging Ikan Kondisi Mata Kondisi Kulit Tingkat Kesegaran Segar Segar Segar Segar Sedang Sedang Segar Busuk Sedang Sedang Segar Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Busuk Busuk Busuk Segar Sedang Busuk Sedang Sedang Busuk Busuk Busuk
Gambar 7. Tampilan User Interface Setiap Menu
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 127-141 E- ISSN 2503-2933 135
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 8. Flowchart Penilaian Tingkat Kesegaran Daging Ikan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Experimental Process
Penelitian ini menggunakan dua jenis arsitektur Deep Learning Model . Yaitu YOLOv4 dan YOLOv4- Tiny. Perbedaan keduanya terletak dibagian Head , kecepatan Training , deteksi, dan Pre-trained  Layer konvolusinya.  Proses Training pada  YOLOv4  dan  YOLOv4-Tiny menggunakan Setting Hyperparameter sebagaimana yang ditampilkan pada Tabel 2. Gambar 9 (a)  menampilkan  grafik  dari Average Loss (warna  biru)  dan  mAP  (warna  merah)  dari  proses Training YOLOv4. Untuk proses pelatihan YOLOv4-Tiny ditampilkan pada Gambar 9 (b) dan Gambar 9 (c).
Pada Gambar 9, terdapat grafik yang putus (contohnya pada Gambar 9 (b). dan Gambar 9  (c)),  hal  tersebut  dikarenakan Sessions dari  Google  Colab  yang  bertahan  maksimal  24  jam saja. Sehingga saat proses pelatihan dilanjutkan berdasarkan proses pelatihan sebelumnya, maka grafik yang sebelumnya telah dibuat akan ditimpa dengan grafik yang baru. Selain itu, nampak juga proses training dari YOLOv4-Tiny pada Gambar 9 (b) dan Gambar 9 (c) berhenti sebelum mencapai  jumlah  maksimal  iterasi.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk  menghindari  Overfitting (kondisi ketika model lebih bagus dalam mengenali data latih, dari pada data baru). Berdasarkan penjelasan  oleh  Alexey  Bochkovskiy  selaku  pengembang  YOLOv4,  apabila  selama  beberapa iterasi  selanjutnya  nilai Loss Function tidak  terdapat  penurunan  atau  nilai  mAP  tidak  lagi menunjukkan  kenaikan  yang  signifikan,  sebaiknya  proses  pelatihan  dihentikan  (dijelaskan dalam repositori resmi github milik Alexey Bochovskiy) [14]. Tabel 5. menampilkan hasil dari evaluasi model dari YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny.
136 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 126-141 E-ISSN 2503-2933
Malik , et., al [ Deteksi Kesegaran Daging Ikan Bersifat Non-Destructive pada Aplikasi Mobile Menggunakan YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny]
IJCCS Vol. x,–end_page
Tabel 5. Hasil Evaluasi Model YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny
Model P(%)  R(%) F 1 Score (%) mAP(%) AP(%) F FE FS ME MS SE SS YOLOv4 89 98 93 99.17 99.1  99.0  99.7  99.8  99.3  99.6  99.7 YOLOv4 Tiny 84 97 90 97.25 98.7  98.6  97.6  94.8  95.5  98.4  96.7
Untuk  melihat  performa  dan  hasil  dari  proses Training model,  tiga  data  baru  diambil dengan Background acak.  Agar  memastikan  model  dapat  mengenali  dan  membedakan  antara ikan, mata, dan kulit ikan dari objek sekitarnya. Gambar 10 (a) merupakan hasil uji dari model YOLOv4 pada data baru. Sedangkan pada Gambar 10 (b) adalah hasil uji pada model YOLOv4- Tiny. Salah satu perbedaan yang tampak antara kedua model, diperlihatkan pada Gambar 10 (c) dan (f). Gambar 10 (c) menampilkan Bounding Box dari ikan, mata, dan kulit ikan. sedangkan pada  Gambar  10  (f)  hanya  dapat  menampilkan Bounding  Box dari  ikan.  Hal  tersebut dikarenakan model YOLOv4-Tiny dalam mendeteksi objek secara presisi, tidak lebih baik dari YOLOv4.  Perbedaan  dari  tingkat  kepresisiannya  berdasarkan  arsitektur  jaringan  yang digunakan [14], [20].
Gambar 9. Grafik Loss Function dan mAP YOLOv4 (a) dan YOLOv4-Tiny (b) (c).
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 127-141 E- ISSN 2503-2933 137
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 10. Hasil dari YOLOv4 (a) dan YOLOv4-Tiny (b) Dalam Mendeteksi Ikan, Mata, dan Kulit Ikan.

## 3.1.   Implementasi Model
Kedua  model  yang  dihasilkan,  masing-masing  dirubah  ke  dalam  bentuk  TFLite. Dioperasikan  secara  Embedded  pada  aplikasi  Mobile  berbasis Android .  Terdapat  dua  buah aplikasi  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini.  Satu  aplikasi  menggunakan  model  YOLOv4,  dan satu lagi  menggunakan  YOLOv4-Tiny  Dengan  nilai  batas  ambang  dari  keyakinan  suatu  objek ditemukan  ( Threshold )  yang  diterapkan  pada  dua  aplikasi  tersebut  adalah  0,7. Quantization Mode yang  digunakan  untuk  mengubah  hasil  latih  YOLOv4  ke  TFLite  adalah Float Point 16 (FP16).  Contoh  implementasi  model  secara Realtime pada  aplikasi,  ditampilkan  pada  Gambar 11  (a).  Sedangkan  untuk  tampilan  mendeteksi  ikan  dengan  melakukan Import gambar  dari galeri, diperlihatkan pada Gambar 11 (b). Source Code aplikasi, bobot dari model, dan hasil dari aplikasi  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  disimpan  di  akun  github  milik  Malik  Abdul Aziz selaku penulis pertama (https://github.com/mlkabdazz)
Beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan  pada  bagian  aplikasi.  Pertama,  aturan  dalam menilai  kondisi  dari  daging  ikan  yang  diterapkan  pada  aplikasi  saat  ini  hanya  mampu  menilai satu objek ikan saja. Ini dikarenakan, bila terdapat dua objek, misalkan ikan A dan ikan B, hasil deteksi dari model tidak menyebutkan secara langsung label yang dihasilkan milik ikan A dan ikan  B.  Sehingga  hal  tersebut  menyulitkan  aturan  yang  dijelaskan  oleh  pakar  untuk diimplementasikan jika terdapat lebih dari satu objek ikan. Tetapi bukan berarti model tersebut tidak mampu melakukan deteksi multi objek. Hanya penilaian akhir atau implementasi dari Rule terhadap tingkat kesegaran daging ikan, hanya berlaku pada satu ikan saja.
Kedua, nilai kesegaran daging ikan hanya akan ditampilkan jika keberadaan dari ikan, mata ikan, dan kulit ikan terdeteksi. Informasi dari tingkat kesegaran daging ikan yang berhasil dinilai atau gagal untuk dinilai, diletakkan bersama atau setelah label ikan. Contoh tampilan jika kesegaran daging ikan berhasil terdeteksi dan ditampilkan tingkat kesegarannya. Misalnya Fish : Fresh (Gambar 11. (a)). Sedangkan jika aplikasi gagal dalam menilai tingkat kesegaran daging ikan,  aplikasi  akan  memberikan  informasi  penyebab  kegagalan  dalam  melakukan Assessment . Contoh tampilan aplikasi yang gagal dalam menilai tingkat kesegaran daging ikan karena mata ikan tidak ditemukan (Gambar 11. (c)) dan kulit ikan tidak ditemukan (Gambar 11. (d)).
138 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 126-141 E-ISSN 2503-2933
Malik , et., al [ Deteksi Kesegaran Daging Ikan Bersifat Non-Destructive pada Aplikasi Mobile Menggunakan YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny]
IJCCS Vol. x,–end_page
Gambar 11. Tampilan Penggunaan Aplikasi yang Berhasil (a) (b) dan Gagal (c) (d) Mendeteksi Kesegaran daging ikan.

## 3.3.  Perbandingan Aplikasi Model YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny
Dari implementasi model terhadap aplikasi, dihasilkan dua jenis aplikasi. Yaitu, aplikasi yang  mengimplementasikan  model  YOLOv4  (aplikasi  pertama)  dan  aplikasi  yang mengimplementasikan model YOLOv4-Tiny (aplikasi kedua). Aplikasi pertama, memiliki Size sebesar  163.6  MB  dengan  waktu  proses  aplikasi  menilai  tingkat  kesegaran  daging  ikan  yang berkisar  antara  2.5  detik  sampai  4  detik.  Besar Size aplikasi  dikarenakan File TFLite  dari YOLOv4 sebesar 122.3 MB. Size aplikasi dan waktu proses pada aplikasi pertama ini menjadi kelemahan  yang  dimiliki  oleh  aplikasi  tersebut.  Tetapi,  aplikasi  pertama  ini  memiliki keunggulan dalam mendeteksi ikan, mata, dan kulit ikan.
Aplikasi  kedua,  memiliki  keunggulan  pada Size aplikasi  dan  waktu  proses. Size dari aplikasi kedua berukuran 35.3 MB dengan waktu proses yang berkisar 0.15 sampai 2.5 detik per Image . Kelemahan pada aplikasi kedua, terdapat pada kemampuannya dalam  mendeteksi mata dan  kulit  ikan  jika  jarak  antara  kamera  dan  objek  yang  dideteksi  tidak  cukup  dekat.  Hal  ini karena  arsitektur  YOLOv4-Tiny  lebih  sederhana  dari  pada  YOLOv4.  Sehingga,  secara  ukuran Size  aplikasi  lebih  kecil  dari  YOLOv4,  tetapi  secara  akurasi  lebih  rendah  dibandingkan YOLOv4.
Dua  paragraf  sebelumnya  menjelaskan  terkait  kelemahan  dan  kelebihan  model YOLOv4  dan  YOLOv4-Tiny.  Pada  sisi  aplikasi,  kelemahan  terdapat  pada  opsi  deteksi kesegeran daging ikan melalui galeri. Gambar yang dipilih dengan posisi Vertical , akan dirubah tampilannya  menjadi Horizontal .  Tetapi,  kelemahan  tersebut  tidak  mempengaruhi  performa model dalam mendeteksi tingkat kesegaran daging ikan.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil dua model yang telah di Training untuk mendeteksi tingkat kesegaran daging ikan,  terdapat  dua  alternatif  yang  dihasilkan  berdasarkan  kondisi  dari Device yang  digunakan. Penelitian  ini  menghasilkan  dua  aplikasi  dengan  implementasi  model  yang  berbeda.  Aplikasi pertama,  adalah  aplikasi  yang  mengimplementasikan  model  YOLOv4  dengan  mAP  yang mencapai  99.17%.  Aplikasi  kedua  mengimplementasikan  YOLOv4-Tiny  dengan  mAP  sebesar 97.25%. Kedua aplikasi tersebut memliliki keunggulan dan kelemahan sebagaimana dijelaskan pada subbab 3.3. Mempertimbangkan ikan sebagai bahan konsumsi dan dapat membantu dalam
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 127-141 E- ISSN 2503-2933 139
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
membentuk pola hidup sehat [2], penelitian ini merekomendasikan untuk menggunakan aplikasi pertama.  Melihat  kemampuannya  yang  lebih  baik  dalam  mendeteksi  kesegaran  dari  kulit  dan mata  ikan  meski  jarak  antara  ikan  dan  kamera  tidak  cukup  dekat.  Akan  tetapi,  jika  media penyimpanan dari Smartphone pengguna tidak cukup besar, maka aplikasi kedua dapat menjadi pilihan.

## 5. SARAN
Pengembangan selanjutnya terbagi menjadi dua bagian, yaitu pada bagian Dataset dan aplikasi.  Pada  bagian  Dataset,  diperlukan  pembaharuan  atau  penambahan  data  dengan Background dari ikan yang bervariasi. Untuk pengembangan pada bagian aplikasi, Rule untuk melakukan Inference akhir dari kondisi ikan memungkinkan untuk lebih dari satu objek ikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  da  S.  Maciel,  J.  G.  Sonati,  J.  A.  Galvão,  and  M.  Oetterer, “Fish  Consumption  and Lifestyle:  A  Cross-Sectional  Study,”  Food  Sci.  Technol. ,  Vol.  39,  pp.  141–145,  Jun. 2019, doi: 10.1590/fst.40617.
[2] T. Tsironi,  D.  Houhoula,  and  P.  Taoukis, “Hurdle  Technology  for  Fish  Preservation,” Aquaculture and Fisheries , Vol. 5, No. 2. KeAi Communications Co., pp. 65–71, Mar. 01, 2020. doi: 10.1016/j.aaf.2020.02.001.
[3] L.  Wu,  H.  Pu,  and  D.  W.  Sun, “Novel  Techniques  for  Evaluating  Freshness  Quality Attributes  of  Fish:  A  Review  of  Recent  Developments,”  Trends  in  Food  Science  and Technology ,  Vol.  83.  Elsevier  Ltd,  pp.  259–273,  Jan.  01,  2019.  doi: 10.1016/j.tifs.2018.12.002.
[4] A.  Taheri-Garavand,  A.  Nasiri,  A.  Banan,  and  Y.  D.  Zhang, “Smart  Deep  Learning-
Based  Approach  for  Non-Destructive  Freshness  Diagnosis  of  Common  Carp  Fish,”  J. Food Eng. , Vol. 278, No. January, p. 109930, 2020, doi:
10.1016/j.jfoodeng.2020.109930.
[5] K. N. Abd Aziz, Z. E. Zainol, M. A. Roslani, S. A. Kamaruddin, and A. R. Mohd Hanif, “Fish Skin Freshness Level By Integrated Rgb Colour Image and Quality Index Method (Qim)  Assessment,”  Malaysian  J.  Comput. ,  Vol.  6,  No.  1,  p.  667,  2021,  doi: 10.24191/mjoc.v6i1.10436.
[6] E. J. Moon, Y. Kim, Y. Xu, Y. Na, A. J. Giaccia, and J. H. Lee, “Evaluation of Salmon, Tuna,  and  Beef  Freshness  Using  a  Portable  Spectrometer,”  Sensors  (Switzerland) ,  pp. 1–12, 2020.
[7] S.  Saputra,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar, “Implementation  of  Naïve  Bayes  for  Fish Freshness  Identification  Based  on  Image  Processing,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , Vol. 6, No. 3, pp. 412–420, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i3.4062.
140 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 126-141 E-ISSN 2503-2933
Malik , et., al [ Deteksi Kesegaran Daging Ikan Bersifat Non-Destructive pada Aplikasi Mobile Menggunakan YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny]
IJCCS Vol. x,–end_page
[8] T.  Wu,  L.  Yang,  J.  Zhou,  D.  C.  Lai,  and  N.  Zhong, “An  Improved  Nondestructive Measurement Method for Salmon  Freshness  Based  on  Spectral  and  Image  Information Fusion,” Comput.  Electron.  Agric. ,  Vol.  158,  No.  January,  pp.  11–19,  2019,  doi: 10.1016/j.compag.2019.01.039.
[9] R. Leghrib, Y. Aantri, J. B. Sanchez, F. Berger, and A. Kaaya, “Assessing The Freshness of Agadir Blue Fish Using a Metal Oxide Gas Sensing Array,” Mater. Today Proc. , Vol. 22, No. xxxx, pp. 1–5, 2020, doi: 10.1016/j.matpr.2019.08.054.
[10] J. A. Kim, J. Y. Sung, and S. H. Park, “Comparison of Faster-RCNN, YOLO, and SSD for  Real-Time  Vehicle  Type  Recognition,”  i n 2020  IEEE  International  Conference  on Consumer  Electronics  -  Asia,  ICCE-Asia  2020 ,  Nov.  2020.  doi:  10.1109/ICCE- Asia49877.2020.9277040.
[11] G.  Li et  al. , “Real-Time  Detection  of  Kiwifruit  Flower  and  Bud  Simultaneously  in Orchard  Using YOLOv4 for  Robotic  Pollination,” Comput.  Electron.  Agric. , Vol.  193, Feb. 2022, doi: 10.1016/j.compag.2021.106641.
[12] Z. Qiu, Z. Zhao, S. Chen, J. Zeng, Y. Huang, and B. Xiang, “Application of an Improved YOLOv5  Algorithm  in  Real-Time  Detection  of  Foreign  Objects  by  Ground  Penetrating Radar,” Remote Sens. , Vol. 14, No. 8, 2022, doi: 10.3390/rs14081895.
[13] A. P. Riley, Food Policy, Control, and Research . Nova Biomedical Books, 2005.
[14] 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
[15] C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “A Survey on Image Data Augmentation for Deep Learning,” J. Big Data , Vol. 6, No. 1, Dec. 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[16] J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick,  and  A.  Farhadi, “You  Only  Look  Once:  Unified, Real-Time  Object  Detection,”  Proc.  IEEE  Comput.  Soc.  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern Recognit. , Vol. 2016-Decem, pp. 779–788, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.91.
[17] S. Srivastava, A. V. Divekar, C. Anilkumar, I. Naik, V. Kulkarni, and V. Pattabiraman, “Comparative  Analysis  of  Deep  Learning  Image  Detection  Algorithms,” J.  Big  Data , Vol. 8, No. 1, Dec. 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00434-w.
[18] C. E. Kim, M. M. Dar Oghaz, J. Fajtl, V. Argyriou, and P. Remagnino, “A Comparison of  Embedded  Deep  Learning  Methods  for  Person  Detection,” in VISIGRAPP  2019  - Proceedings  of  the  14th  International  Joint  Conference  on  Computer  Vision,  Imaging and  Computer  Graphics  Theory  and  Applications ,  2019,  Vol.  5,  pp.  459–465.  doi: 10.5220/0007386304590465.
[19] E. Ur Rahman, Y. Zhang, S. Ahmad, H. I. Ahmad, and S. Jobaer, “Autonomous vision- Based  Primary  Distribution  Systems  Porcelain  Insulators  Inspection  Using  UAVs,” Sensors (Switzerland) , Vol. 21, No. 3, pp. 1–24, 2021, doi: 10.3390/s21030974.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 127-141 E- ISSN 2503-2933 141
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[20] Z. Jiang, L. Zhao, S. Li, Y. Jia, and Z. Liquan, “Real-Time Object Detection Method for Embedded Devices.”
[21] M.  Z.  Alom et  al. , “A  State-of-The-Art  Survey  on  Deep  Learning  Theory  and Architectures,” Electronics (Switzerland) , Vol. 8, No. 3. MDPI AG, Mar. 01, 2019. doi: 10.3390/electronics8030292.