## BERKALA FISIKA INDONESIA
Jurnal Ilmiah Fisika, Pembelajaran dan Aplikasinya http://journal.uad.ac.id/index.php/BFI/index 2085-0409 (Print) │ 2550-0465 (online)
Algoritma YOLO sebagai deteksi korban akibat kerusakan geohazard menggunakan citra (computer vision)
Azmi Khusnani 1 *, Adi Jufriansah 2 , Sabarudin Saputra 3
1,2 Pendidikan Fisika, IKIP Muhammadiyah Maumere, Indonesia
3 Magister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Indonesia Email: husnaniazmi@gmail.com * Penulis korespondensi

## Informasi artikel ABSTRAK
Sejarah artikel: Dikirim Revisi Diterima 26/01/21 28/01/21 29/01/21 Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  identifikasi  objek  korban  akibat  kerusakan geohazard menggunakan  algoritma  YOLO.  Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah algoritma YOLO dengan bantuan Google Colab . Dataset yang digunakan berjumlah 80 objek anotasi yang terdiri dari 60 objek sebagai data latih dan 20 objek sebagai data uji dengan sumber gambar yang diperoleh dari internet. Hasil penelitian menunjukkan bahwa YOLO v4 telah  mampu  melakukan  pendeteksian  objek  pada  setiap  objek  pada  gambar.  Hasil  ini ditunjukkan dengan munculnya bounding box , serta munculnya nilai akurasi. Nilai akurasi yang muncul menunjukkan hasil kerja mesin dalam identifikasi, semakin besar nilai akurasi maka menunjukkan bahwa hasil deteksi objek semakin baik.
This is an open access article under the CC – BY-SA license
Kata kunci: YOLO Bencana Alam Deteksi Objek Deep Learning Convolutional Neural- Network (CNN)

## ABSTRACT Keywords:
Natural disasters Object Detection Deep Learning Convolutional Neural- Network (CNN) YOLO algorithm as victim detection due to geohazard damage using image (computer vision). This study aims to identify the object of the victim due to geohazard damage using the YOLO algorithm. The tool used in this research is the YOLO algorithm with the help of Google Colab. The dataset used is 80 annotation objects consisting of 60 objects as training data and 20 objects as test data with image sources obtained from the internet. The results show that YOLO v4 has been able to detect objects on every object in the image, this result is indicated by the appearance of bounding box, and the emergence of accuracy values. The accuracy value that appears shows the results of the machine's work in identification, the greater the accuracy value, the better the object detection results.
How to Cite:
Khusnani,  A.,  Jufriansah,  A.,  &  Saputra,  S.  (2021).  Algoritma  YOLO  sebagai  deteksi  korban  akibat kerusakan geohazard menggunakan citra (computer vision). Berkala Fisika Indonesia : Jurnal Ilmiah Fisika, Pembelajaran Dan Aplikasinya , 13 (1), 14 – 21. https://doi.org/10.12928/bfi-jifpa.v13i1.23191.
Vol. 13 No. 1, Januari 2022 | 14 – 21 15

## Pendahuluan
Ditinjau  dari  faktor  geologis,  geografis,  demografis,  dan  klimatologis  wilayah  Indonesia merupakan  kawasan  rawan  risiko  bencana  (Yariyan  et  al.,  2020).    Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana (BNPB) mencatat setidaknya tiga ribu bencana alam terjadi sepanjang tahun 2021 (Yanuarto, 2021), yang mengakibatkan kerusakan rumah penduduk, fasilitas umum, dan korban jiwa. Pada waktu terjadinya  bencana,  hal  terpenting  yang  dilakukan  adalah  melakukan  evakuasi,  lambatnya  dalam mengevakuasi korban bencana menyebabkan naiknya jumlah kematian atau luka pada korban.
Deep  Learning atau  yang  dikenal  dengan  pembelajaran  mendalam  merupakan  bagian  dari Artificial  Intellegence dan  merupakan  pengembangan  dari Neural  Network  Multiple  Layer yang bermanfaat  untuk  pendeteksian  pada  objek,  pengenalan  suara,  penerjemahan  bahasa  dan  lain sebagainya  (Garnelo  &  Shanahan,  2019;  Wu  et  al.,  2021).  Pada  fungsi  sebagai  deteksi  objek, Deep Learning khususnya Computer Vision sudah banyak diterapkan pada berbagai bidang untuk melakukan analisis dan penyelesaian masalah (Arsal et al., 2020), sehingga pada penelitian ini berfungsi sebagai deteksi korban pada proses evakuasi.
Computer  Vision adalah  suatu  ilmu  yang  popular  dalam  bidang Deep  Learning .  Hal  tersebut didasari oleh cara pandang komputer terhadap objek yang diamati dan ditangkap menggunakan ilmu optika  dalam  bidang  fisika  dan  sensor  (Manajang  et  al.,  2020).  Fisika  merupakan  bidang  lain  yang terintegrasi  dan  erat  kaitannya  dengan Computer  Vision .  Sistem Computer  Vision bergantung  pada sensor gambar yang mendeteksi radiasi elektromagnetik yang disajikan dalam bentuk cahaya tampak atau inframerah (Iqbal & Trinugroho, 2008). Sensor dirancang dengan menerapkan hukum fisika yang berkaitan  dengan  fisika solid  state .  Di  mana  proses  tersebut  dijelaskan  dengan  perambatan  cahaya.
Sensor gambar yang digunakan bahkan menggunakan konsep mekanika kuantum untuk memberikan informasi  yang  lengkap  terhadap  proses  pembentukan  gambar,  khususnya  saat  digunakan  untuk keperluan proses evakuasi yang membutuhkan kualitas gambar yang kuat.
Evakuasi  korban  bencana  di  Indonesia  sendiri  melibatkan  Badan  Nasional  Pencarian  dan Pertolongan  (BASARNAS)  melalui  tim Search  and  Rescue (SAR).  Namun,  teknologi  yang  digunakan belum dapat mempersingkat waktu pencarian. Sehingga dengan mampu menganalisa keadaan sekitar,
Computer Vision dapat membantu proses evakuasi dalam menemukan korban. Deteksi objek korban bencana  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  pengolahan  citra  (Aulia  et  al.,  2021).  Pada  proses mendeteksi suatu objek maka akan berkaitan dengan identifikasi pada benda-benda yang ada di dunia nyata, seperti manusia, hewan, rumah, dan lainnya. Sehingga pada tahap pemrosesan dilakukan data latih objek pada sistem. Salah satu algoritma yang dapat digunakan pada deteksi objek adalah YOLO. YOLO merupakan salah satu metode deteksi objek tercepat dengan kinerja yang baik dan akurasi tinggi (Fang et al., 2020; Sarosa & Muna, 2021). Berdasarkan uraian di atas maka penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi objek korban akibat kerusakan geohazard menggunakan algoritma YOLO.
p-ISSN 2085-0409
e-ISSN 2550-0465

## Metode
Pada penelitian ini proses pengolahan citra menggunaan algoritma YOLO v4. Gambar diperoleh dari  sumber  internet https://fokusjabar.id (bencana  banjir), https://www.dw.com (gempa  bumi  dan tsunami) dan www.pexels.com . Dataset pada penelitian ini berjumlah 80 objek anotasi yang terdiri dari 60 objek sebagai data latih dan 20  objek sebagai data uji.  Pada anotasi data latih disajikan sebagai berikut:
classes= 80 train  = data/coco/trainvalno5k.txt valid  = data/coco_testdev #valid = data/coco_val_5k.list names = data/coco.names backup = backup/ eval=coco
Langkah selanjutnya melakukan anotasi pada data masing-masing data latih. Anotasi berfungsi sebagai bounding box setiap objek citra berdasarkan kelas (AL-Alimi et al., 2020). Format anotasi yang digunakan disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Format anotasi Anotasi Keterangan <object-class> Integer number dari kelas objek (0, 1, 2, …) <x> <y> Menentukan nilai titik tengah <width> Lebar box <height> Tinggi box
Arsitektur YOLO v4 memiliki satu tahap yang terdiri dari empat block meliputi input , backbone , neck ,  dan dense  prediction yang  ditampilkan  pada  Gambar  1,  sedangkan  diagram  alir  pada  deteksi ditampilkan pada Gambar 2.
Vol. 13 No. 1, Januari 2022 | 14 – 21 17
Gambar 2 . Diagram alir alogoritma YOLO v4 (Asshiddiqie et al., 2020)
Pada proses instalasi YOLO v4 menggunakan tools Google Colab dengan Graphic Processing Unit (GPU) yang diaktifkan sebagai berikut:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Mon_Oct_12_20:09:46_PDT_2020 Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.105 Build cuda_11.1.TC455_06.29190527_0 --------------------------------------------- #define CUDNN_MAJOR 7 #define CUDNN_MINOR 6 #define CUDNN_PATCHLEVEL 5 --------------------------------------------- #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) #include "driver_types.h"

## Hasil dan Pembahasan
YOLO  merupakan  salah  satu  jenis  algoritma  yang  memiliki  pendekatan  yang  berbeda  dan memiliki akurasi tinggi (Fang et al., 2020). Perbedaan ini ditunjukkan dengan penerapan jaringan syaraf tunggal pada keseluruhan gambar yang nantinya jaringan ini akan membagi gambar menjadi wilayah- wilayah.  Pembagian  wilayah-wilayah  ini  akan  memprediksi bounding  box atau  kotak  pembatas  dan probabilitas untuk setiap kotak wilayah pembatas. Selanjutnya akan ditimbang probabilitasnya untuk pengklasifikasian sebagai objek atau bukan (Huang et al., 2018; Jana et al., 2018). Pada bagian akhir akan dipilih kotak pembatas dengan nilai yang paling tinggi untuk di jadikan sebagai pemisah objek satu dengan yang lain seperti pada Gambar 3. Gambar 3 menampilkan hasil data uji, dimana bounding box berwarna ungu dengan identifikasi objek serta menampilkan nilai akurasi. Jumlah bounding box saat
p-ISSN 2085-0409
e-ISSN 2550-0465
deteksi  objek  dengan  YOLO  v4  akan  beragam  sesuai  jumlah  objek  yang  terbaca  dan  akan  memiliki warna yang berbeda dengan jenis klasifikasi objek yang terdeteksi (Niu et al., 2021).

## Gambar 3. Hasil data uji menggunakan YOLO v4
Deteksi  merupakan  usaha  mengidentifikasi  terkait  keadaan  suatu  objek,  Hal  ini  memiliki  nilai kerumitan yang lebih kompleks dibandingkan dengan pengklasifikasian. Hal ini dikarenakan klasifikasi hanya  mampu  mengenali  objek  tanpa  memberikan  informasi  letak  objek  secara  tepat  berada.
Sebaliknya  pada  deteksi  objek  dengan  YOLO  hanya  menggunakan  lapisan  konvolusi  dan  lapisan pooling , di mana untuk lapisan konvolusi terakhir akan disesuaikan dengan jumlah kelas dan jumlah kotak prediksi yang diinginkan (Fu et al., 2019; Yang & Jiachun, 2018).
Pembacaan anotasi citra kerusakan akibat geohazard telah didapatkan, seperti yang ditampilkan pada Gambar 4 dan Gambar 5. Gambar 4 menampilkan bencana geohazard akibat banjir bandang di mana Yolo v4 memberikan hasil pembacaan setiap citra sesuai dengan data anotasi. Sedangkan pada citra  kerusakan  gempa  bumi  dan  tsunami  pada  Gambar  5  telah  dapat  membaca  anotasi  citra  lebih kompleks sesuai jumlah kelas. Setiap pembacaan citra berupa bounding box di mana di dalamnya telah tertulis data yang telah terbaca seperti person, car , dan lainnya sesuai isi gambar (Tabel 2).
Vol. 13 No. 1, Januari 2022 | 14 – 21 19
Gambar 5. Deteksi korban bencana gampa bumi-tsunami dengan YOLO v4
Hasil  iterasi  YOLO  v4  berbantuan Google  Colab didapatkan  data  di  bawah  ini,  di  mana  pada contoh data ini sesuai dengan Gambar 5.
CUDA-version: 11010 (11020), cuDNN: 7.6.5, CUDNN_HALF=1, GPU count: 1 CUDNN_HALF=1 OpenCV version: 3.2.0 0 : compute_capability = 750, cudnn_half = 1, GPU: Tesla T4 net.optimized_memory = 0 mini_batch = 1, batch = 8, time_steps = 1, train = 0 layer   filters  size/strd(dil)      input                output 0 Create CUDA-stream - 0 Create cudnn-handle 0 conv     32       3 x 3/ 1    608 x 608 x   3 ->  608 x 608 x  32 0.639 BF
1 conv     64       3 x 3/ 2    608 x 608 x  32 ->  304 x 304 x  64 3.407 BF 2 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  64 0.757 BF 3 route  1 ->  304 x 304 x  64 4 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  64 0.757 BF 5 conv     32       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  32 0.379 BF ... 155 conv   1024       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x1024 3.407 BF 156 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF 157 conv   1024       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x1024 3.407 BF 158 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF 159 conv   1024       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x1024 3.407 BF 160 conv    255       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 255 0.189 BF
Berdasarkan data di atas terlihat bahwa jumlah iterasi sebanyak 160 iterasi. Tabel 2 menjelaskan identifikasi data hasil anotasi citra dengan YOLO v4 berbantuan Google Colab , dimana presentasi hasil akurasi menjelaskan tingkat kebenaran objek yang terbaca. Nilai hasil akurasi akan semakin baik apabila tingkat kualitas gambar yang semakin baik (Jana et al., 2018). Seperti pada deteksi objek boat memiliki hasil 99%. Hasil presentasi akan berbeda jika pada data objek di dalam citra kecil dan tidak jelas maka nilai presentasi akan semakin menurun seperti pada data objek person 29% dan motorbike 29%. Jumlah
p-ISSN 2085-0409
e-ISSN 2550-0465
objek yang terbaca pada data citra dalam Tabel 1 terdapat pengulangan. Hal ini sesuai dengan hasil deteksi objek yang berbeda namun memiliki jenis yang sama.
Tabel 2. Identifikasi data anotasi citra
Data Citra ( Flage ) Hasil Akurasi (%) Boat 40 Boat 99 Car 67 Car 72 Person 42 Person 29 motorbike 27 Person 30 Person 32 Person 42 Motorbike 40 Person 29 Motorbike 46 Motorbike 36

## Simpulan
Berdasarkan hasil uraian pada penelitian ini, diketahui bahwa deteksi objek menggunakan YOLO v4  telah  berhasil  dilakukan.  Hasil  deteksi  pada  setiap  ragam  objek  pada  citra  telah  terlihat  dengan pemetaan  dengan bounding  box setiap  objek.  Munculnya  nilai  akurasi  menunjukkan  bahwa  deteksi objek  dengan  YOLO  v4  telah  bekerja  secara  optimal  sesuai  data  anotasi  citra  yang  diberikan.
Pemanfaatan deteksi objek ini akan sangat bermanfaat pada deteksi korban bencana pada saat evakuasi serta dapat meminimalkan waktu pencarian dan  jumlah korban akibat telah terpetakan pada sistem deteksi objek dengan YOLO v4. Pengoptimalan sebagai kelanjutan penelitian dapat dilakukan dengan mengintegrasikan pada bentuk teknologi seperti drone robot .

## Referensi
AL-Alimi, D., Shao, Y., Alalimi, A., & Abdu, A. (2020).  Mask R-CNN for geospatial object detection. International Journal of Information Technology and Computer Science , 12 (5), 63 – 72. https://doi.org/10.5815/ijitcs.2020.05.05
Arsal, M., Wardijono, B. A., & Anggraini, D. (2020). Face recognition untuk akses pegawai bank menggunakan deep learning  dengan  metode  CNN. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 6 (1),  55 – 63. https://doi.org/10.25077/teknosi.v6i1.2020.55-63
Asshiddiqie,  M.  A.  J.,  Rahmat,  B.,  &  Anggraeny,  F.  T.  (2020).  Deteksi  tanaman  tebu  pada  lahan  pertanian menggunakan metode convolutional neural network. Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi , 1 (1), 229 – 237.
Aulia, D. S., Setianingsih, C., & Kallista, M. (2021). Deteksi tanda kehidupan pada korban bencana alam dengan algoritma YOLO dan open pose. E-Proceeding of Engineering , 8 (5), 6162 – 6174.
Fang,  W.,  Wang,  L.,  &  Ren,  P.  (2020).  Tinier-YOLO:  A  real-time  object  detection  method  for  constrained environments. IEEE Access , 8 , 1935 – 1944. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2961959
Fu, K., Chen, Z., Zhang, Y., & Sun, X. (2019). Enhanced feature representation in detection for optical remote sensing images. Remote Sensing , 11 (18), 1 – 17. https://doi.org/10.3390/rs11182095
Garnelo, M., & Shanahan, M. (2019). Reconciling deep learning with symbolic artificial intelligence: Representing objects and relations. Current Opinion in
Behavioral Sciences ,
29 , 17 – 23. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2018.12.010
Vol. 13 No. 1, Januari 2022 | 14 – 21 21
Huang, R., Pedoeem, J., & Chen, C. (2018). YOLO-LITE: A real-time object detection algorithm optimized for non- GPU computers. Proceedings - 2018 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2018 , 2503 – 2510. https://doi.org/10.1109/BigData.2018.8621865
Iqbal, M., & Trinugroho, I. A. (2008). Perkembangan riset aplikasi polarization imaging by reflection untuk objek transparan dalam bidang computer vision. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi , 2008 (Snati), 1 – 6. Jana, A. P., Biswas, A., & Mohana. (2018). YOLO Based detection and classification of objects in video records. 2018 3rd  IEEE  International  Conference  on  Recent  Trends  in  Electronics,  Information  and  Communication Technology, RTEICT 2018 - Proceedings , 2448 – 2452. https://doi.org/10.1109/RTEICT42901.2018.9012375
Manajang, D. J. P., Jacobus, A., Elektro, J. T., Sam, U., & Manado, R. (2020).  Implementasi framework tensorflow object detection API dalam mengklasifikasi jenis kendaraan bermotor. Jurnal Teknik Informatika , 15 (3), 171 – 178. https://doi.org/10.35793/jti.15.3.2020.29775
Niu, Y., Xu, Z., Xu, E., Li, G., Huo, Y., & Sun, W. (2021). Monocular  pedestrian 3D  localization for social distance monitoring. Sensors , 21 (17), 1 – 16. https://doi.org/10.3390/s21175908
Sarosa, M., & Muna, N. (2021). Implementasi algoritma you only look once (YOLO) untuk deteksi korban bencana alam. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK) , 8 (4), 787 – 792.
https://doi.org/10.25126/jtiik.202184407
Wu, X., Li, W., Hong, D., Tao, R., & Du, Q. (2021). Deep learning for unmanned aerial vehicle-based object detection and tracking: A survey. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine , 1 – 24.
https://doi.org/10.1109/MGRS.2021.3115137
Yang,  W.,  &  Jiachun,  Z.  (2018).  Real-time  face  detection  based  on  YOLO. 1st  IEEE  International  Conference  on Knowledge Innovation and Invention, ICKII 2018 , 2 , 221 – 224. https://doi.org/10.1109/ICKII.2018.8569109
Yanuarto, T. (2021). Catatan refleksi akhir tahun penanggulangan bencana 2021 .
Yariyan, P., Zabihi, H., Wolf, I. D., Karami, M., & Amiriyan, S. (2020). Earthquake risk assessment using an integrated fuzzy analytic hierarchy process with artificial neural networks based on GIS: A case study of Sanandaj in Iran.
International Journal
of
Disaster Risk Reduction , 50 (101705), 1 – 62.
https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101705