## ANALISIS PENGGUNAAN MODEL YOLOV8 (YOU ONLY LOOK ONCE) TERHADAP DETEKSI CITRA SENJATA BERBAHAYA
Imam Maulana, Nining Rahaningsih, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia imammaul2405@gmail.com

## ABSTRAK
Kecerdasan Buatan merupakan teknologi yang menarik saat ini terutama object detection . Salah satu metode populer  dalam computer vision adalah object detection yang  dimana  berperan  memberikan  kemampuan  pada mesin untuk mengidentifikasi dan mengenali objek tertentu dari suatu citra. Kriminalitas bersenjata merupakan masalah yang serius di berbagai negara. Oleh karena itu, pengembangan model deteksi objek senjata penting agar dapat membantu tugas pengawasan yang umumnya dilakukan oleh manusia. Penggunaan metode YOLOv8 ( You Only  Look  Once )  menjadi  pilihan  bagus  untuk  melakukan  deteksi  objek  senjata  karena  memiliki  efisiensi  dan hasil deteksi  yang  akurat. Tujuan utama penelitian  ini untuk  menganalisis  hasil  dan performa  model YOLOv8 dalam  mendeteksi  dan  identifikasi  senjata  berbahaya  pada  citra  yang  telah  dimanipulasi  sebelumnya.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model  mencapai  nilai precision sebesar  84%, recall mencapai  77%,  mAP mencapai 84% dan F1-Score 88% dengan waktu pelatihan 4 jam 6 menit lamanya. Pengujian pendeteksian pada gambar grayscale , gambar berotasi, pengaturan tingkat cahaya yang berbeda, gambar blur serta pengujian deteksi berdasar pada jarak menunjukkan hasil yang cukup baik namun masih perlu ditingkatkan lagi.
Kata kunci : YOLO, Object Detection, Senjata

## 1. PENDAHULUAN
Di masa perkembangan teknologi yang cepat ini, object  detection telah  menjadi  bidang  penting  dalam computer  vision dan  kecerdasan  buatan. Object detection adalah  kemampuan  komputer  untuk mengidentifikasi  dan  mengenali  objek-objek  dalam gambar [1]. Teknologi ini telah mengalami kemajuan pesat  berkat  perkembangan deep learning dan Convolutional Neural Network (CNN).
Tindak  kriminal  menjadi  masalah  sosial  yang dihadapi  oleh  semua  negara  di  dunia.  Tindak kriminalitas  tidak  lepas  dari  penggunaan  senjata berbahaya  baik  itu  senjata  tajam  bahkan  senjata  api. Berdasarkan  laporan  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia (BPS),  pada  tahun  2020  tindak  kejahatan  sebanyak 247.218 kejadian dan angka ini mengalami penurunan pada  tahun  berikutnya  yaitu  tahun  2021  tindak kejahatan terjadi sebanyak 239.481 kejadian. Di tahun 2022  terjadi  peningkatan  tindak  kejahatan  sebanyak 372.965 kejadian. Menurut laporan Kepolisian Daerah (Polda)  angkat  kejahatan  tertinggi  berada  pada provinsi Jawa Timur yaitu sebanyak 51.905 kejadian, sementara di  Jawab Barat tindak kejahatan  mencapai 29.485 kejadian pada tahun 2022 [2].
Problematika yang sering dihadapi ketika terjadi tindak kejahatan atau kriminalitas adalah kurang sigap nya  aparat  penegak  hukum  seperti  kepolisian  karena terlambatnya  informasi  yang  disampaikan  terkait laporan  tersebut.  Saat  ini,  CCTV  ( Closed  Circuit Television )  berperan  penting  sebagai  alat  dalam dokumentasi dan pemantauan aktivitas yang terjadi di suatu area terhadap keselamatan publik ketika terjadi suatu  peristiwa  yang  tidak  diinginkan.  CCTV  bisa menjadi  “Bukti  permulaan”  dan  menjadi  alat  bukti yang sah [3]. CCTV dapat menghasilkan citra dimana
hasil  citra  tersebut  dapat  diolah  oleh  model object detection sehingga  model  dapat  mengenali  suatu tindak  kriminalitas  bersenjata  khususnya  mendeteksi senjata  api  (pistol)  sehingga  dapat  membantu  pihak keamanan  atau  penegak  hukum  dalam  menerima laporan  ketika  terjadinya  suatu  tindak  kriminalitas bersenjata.
Penelitian  ini  dilakukan  secara  eksperimental terhadap  hasil  model  dengan  melibatkan  algoritma YOLOv8  dengan transfer  learning dalam  pelatihan untuk  menghasilkan  model  yang  dapat  mendeteksi senjata berbahaya pada citra. Pendekatan eksperimental ini melibatkan langkah-langkah berikut: pertama,  pengumpulan  dataset  citra  yang  kemudian dilakukan  pelabelan  atau  anotasi  pada  dataset  citra dengan kelas atau label senjata berbahaya seperti pistol ( handgun ).  Kedua,  pra-pemrosesan  dan  augmentasi citra  dilakukan  untuk  mempersiapkan  dataset  agar sesuai dengan format yang diperlukan oleh algoritma YOLO  dan  dataset  yang  yang  digunakan  dibagi menjadi  tiga  bagian  data  yaitu  data  pelatihan  ( train ), data validasi ( valid ) dan data pengujian ( test ). Ketiga, algoritma YOLOv8 dilatih menggunakan dataset baru sehingga  dapat  menghasilkan  model  yang  dapat memproses citra untuk mendeteksi dan mengidentifikasi  objek  senjata  berbahaya.  Kemudian mengevaluasi  hasil  pelatihan  berdasarkan  metrik evaluasi seperti precision , recall , mAP dan F1-Score . Lalu  melakukan  pengujian  deteksi  objek  senjata berbahaya pada citra yang telah dimanipulasi sehingga dapat  mengukur  performa  model  dalam  mendeteksi senjata berbahaya pada citra.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian sebelumnya telah dilakukan pembangunan  sistem  pengawasan  CCTV  terhadap senjata  berbahaya  pisau  dan  pistol  menggunakan algoritma scaled -YOLOv4  dengan  hasil  rata-rata akurasi  diatas  80%  [4].  Lalu  pada  penelitian  lainnya dengan  topik  yang  sama,  penerapan  sebuah  sistem pendeteksi  senjata  api  melalui  CCTV  dengan mengintegrasikan  model  YOLOv7  dan  Telegram untuk  notifikasi  peringatan  apabila  sebuah  senjata terdeteksi.  Hasil  mAP50  pada  penelitian  tersebut mencapai  nilai 83% dengan  jumlah dataset 1533 dan 50 epochs pada  tahap  pelatihan.  Akan  tetapi  pada penelitian  tersebut  masih  memiliki  kekurangan  pada variasi dataset dan jumlah epochs yang digunakan [5]. Pada  saat  ini,  algoritma  YOLO  sudah  berada pada versi 8  yang  merupakan algoritma terbaru  yang dirilis  oleh  Ultralytics.  Sebelumnya,  suatu  penelitian telah melakukan modifikasi terkait algoritma YOLOv8  pada  bagian head dengan  300 epochs pelatihan,  namun  hasil  menunjukkan  bahwa  model hanya mencapai nilai mAP tertinggi sebesar 81% [6]. Hal ini menandakan bahwa modifikasi pada arsitektur algoritma YOLOv8 tidak berpengaruh pada peningkatan  model  secara  signifikan.  Sementara  itu, pada  penelitian  lain  dengan  topik  pembangunan sistem keamanan deteksi pengunjung dan petugas pada tambak  udang  menggunakan  algoritma  YOLOv8 tanpa modifikasi arsitektur dengan pelatihan 80 epochs menunjukkan hasil yang cukup baik. Hasil dari deteksi pada  objek  petugas  dan  pengunjung  mencapai  nilai rata-rata akurasi 80.8%, lalu pada pendeteksian malam hari  nilai  akurasi  mencapai  96.7%,  sedangkan  pada objek  berlari  pada  waktu  siang,  sore  maupun  malam hari mendapat hasil akurasi sebesar 75% [7].
Adapun Penelitian lainnya yang telah melakukan pengembangan  dan  optimasi  pada  model  pendeteksi senjata  dengan  algoritma scaled -YOLOv4.  Dataset yang dibebankan pada pelatihan sebesar 7328 dengan 6000 epochs ,  lalu  dilakukan hyperparameter tuning pada  proses  pelatihan  sehingga  mendapat  hasil  akhir model dengan mAP sebesar 92.1% [8].
Dari penelitian-penelitian tersebut menunjukkan bahwa  modifikasi  arsitektur  algoritma  YOLO  tidak menjamin  bahwa  hasil  model  yang  dilatih akan  lebih baik  atau  mengalami  peningkatan.  Penggunaan epochs ,  jumlah  volume  dan  variasi  dataset  serta hyperparameter tuning memiliki  pengaruh  besar terhadap hasil pelatihan model dan pengujian deteksi.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan algoritma YOLOv8 dengan transfer learning yang  memungkinkan model untuk  menggunakan  informasi  yang  telah  dipelajari sebelumnya  ( pre-trained )  dari  satu  tugas  ke  tugas lainnya [9]. Ada beberapa tahap yang akan dilakukan dalam penelitian ini diantaranya pengumpulan dataset, preprocessing , augmentation ,  konfigurasi  YOLOv8, pelatihan model dan terakhir melakukan evaluasi dan pengujian deteksi.
Gambar 1. Tahapan Metodologi
Algoritma  YOLOv8  merupakan  evolusi  dari versi-versi  YOLO  sebelumnya  yang  berdasar  pada CNN [10]. You Only Look Once (YOLO) adalah salah satu algoritma object detection yang dapat mendeteksi objek pada gambar atau video secara real-time . Secara garis  besar  YOLO  membagi  gambar  input  menjadi suatu grid dengan sel-sel tertentu. Setiap sel dalam grid bertanggung  jawab  untuk  memprediksi  beberapa bounding  box beserta  probabilitas  kelas  objek  yang mungkin terdapat di dalamnya [11].
Gambar 2. Cara kerja algoritma YOLO
3.1. Pengumpulan Dataset
Dataset  pada model object detection merupakan kumpulan  citra  untuk  diproses  pada  tahap  pelatihan model  nantinya.  Dataset  citra  yang  digunakan  harus sesuai dengan permasalahan yang dihadapi. Penelitian ini mengusung topik guna membangun model deteksi senjata  khususnya  pistol  yang  dapat  membantu pengawasan dan keamanan. Maka dari itu, pemanfaatan  platform  Roboflow  dapat  membantu mempermudah pengumpulan dan persiapan dataset.

## 3.2. Preprocessing dan Augmentation
Anotasi  dan  pelabelan  merupakan  bagian  dari preprocessing pada dataset dengan tujuan memberikan tanda pada data untuk menentukan titik-titik koordinat bounding box [x][y]  yang  juga  memiliki  informasi berupa  kelas  [ class ]  yang  diberi  nama  sesuai  dengan nama objek, serta mengandung lebar [w] dan tinggi [h] dari  sebuah  objek  di  dalam bounding box tersebut. Pada penelitian  ini,  jumlah kelas  hanya 1  yaitu  kelas handgun .
Augmentasi data adalah proses persiapan dataset dengan  tujuan  untuk  memperkaya  jumlah  dataset sehingga  meningkatkan  volume dan  juga variasi  data [12].  Augmentasi  yang  digunakan  diantaranya flip , rotate 90° ( Clockwise , Counter-Clockwise ), grayscale , blur dan shear (15° Horizontal , 15° Vertical ).

## 3.3. Konfigurasi dan Pelatihan YOLOv8
Selanjutnya  persiapan  dan  konfigurasi  pada model  YOLOv8  setelah  dilakukannya preprocessing dan augmentation pada  dataset.  Pada  tahap  ini, konfigurasi  dilakukan  pada  Google  Colab  meliputi pengecekan  Google  Colab,  instalasi library yang diperlukan, impor dataset, konfigurasi hyperparameter YOLOv8 dan pelatihan.
Pengecekan  Google  Colab  dilakukan  untuk melihat  ketersediaan resources perangkat  keras akselerator.  Lalu  instalasi library Roboflow  untuk impor  dataset  dari  platform  Roboflow  dan  instalasi library Ultralytics  untuk  mengakses  model  YOLOv8 di  dalamnya.  Konfigurasi hyperparameter hanya dilakukan  pada  jumlah epochs dan imagesize . Kemudian  melakukan pelatihan  model  berdasar  pada konfigurasi hyperparameter sebelumnya.  Terakhir, penerapan model dijalankan pada platform Roboflow sehingga dapat dilakukan pengujian deteksi.

## 3.4. Evaluasi dan Pengujian Deteksi
Evaluasi  model  mengacu  pada confusion matrix sehingga didapat hasil precision , recall , mAP dan F1- Score . Confusion matrix digunakan untuk mengevaluasi  performa  dari  sebuah  model machine learning dengan menampilkan prediksi dari klasifikasi aktual  dan  klasifikasi  yang  diprediksi  [13].  Terdapat empat klasifikasi dalam confusion matrix diantaranya True  Negative (TN), True  Positive (TP), False Negative (FN),  dan False  Positive (FP)  yang  berasal dari  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi. Confusion  matrix ditunjukkan  pada  Gambar  3,  dimana  TP  ( True Positive )  merupakan  jumlah  sampel  positif  yang diklasifikasikan  dengan  benar;  TN  ( True  Negative ) merupakan jumlah sampel negatif yang diklasifikasikan  dengan  benar;  FP  ( False  Positive ) merupakan  jumlah  sampel  negatif  yang  salah diklasifikasikan  sebagai  positif;  FN  ( False Negative ) merupakan  jumlah  sampel  positif  yang  salah diklasifikasikan sebagai negatif.
Gambar 3. Confusion matrix
Untuk  mengetahui precision maka  dilakukan pengukuran  seberapa  banyak  prediksi  positif  yang sebenarnya  positif  dari  keseluruhan  prediksi  positif yang  dilakukan  oleh  model.  [14]. Precision berguna untuk memberikan  informasi tentang seberapa akurat model  dalam  mengklasifikasikan instance sebagai positif.  Semakin  tinggi  presisi,  semakin  sedikit false positive yang  dihasilkan  oleh  model.  Namun,  presisi harus  dipertimbangkan  bersamaan  dengan recall (sensitivitas).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (1)
Recall atau  sensitivitas  ( true  positive  rate ) merupakan  metrik evaluasi dalam konteks klasifikasi model. Recall mengukur seberapa baik model mampu menemukan  semua instance positif  yang  sebenarnya dalam dataset [15]. Metrik ini memberikan pandangan tentang  kemampuan  model  untuk  mendeteksi  semua kasus positif yang ada.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (2)
F1-score merupakan  metrik  evaluasi  yang mengombinasikan precision dan recall guna memberikan  gambaran  yang  lebih  kompleks  terkait kinerja  suatu  model  klasifikasi  [16].  Metrik  ini bertujuan  untuk  mencari  keseimbangan  antara precision dan recall ketika  kelas  positif  dan  negatif tidak seimbang.
𝐹1_𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +  𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(3)
Pengujian  deteksi  senjata  dilakukan  melalui platform  Roboflow  yang  mana  dapat  menjalankan model  yang telah dilatih sebelumnya. Adapun aspek- aspek  yang  akan  diuji  guna  menganalisis  performa penggunaan model YOLOv8 ini terhadap deteksi citra senjata  pistol  yaitu  deteksi  pada  gambar  berotasi  90° dan  180°, grayscale , blur ,  tingkat  kecerahan  dan pengujian deteksi berdasar  jarak antara objek dengan kamera.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Dataset
Pengumpulan  dataset  menggunakan  data  yang sudah  tersedia  pada  platform  Roboflow  serta  telah melewati tahap preprocessing (anotasi dan pelabelan) lalu dilakukan pengecekan dan perbaikan dataset pada anotasi bounding box yang tidak akurat dan perubahan nama  kelas  menjadi handgun lalu  dilakukan  proses augmentation seperti flip , rotation , grayscale , blur dan shear. Dataset yang terkumpul sebanyak 2006 gambar pistol  ( handgun ),  setelah  dilakukannya augmentation total  dataset  bertambah  menjadi 5244 lalu  dataset tersebut diimpor ke Google Colab.
Gambar 4. Jumlah dataset yang digunakan

## 4.2. Akurasi Model YOLOv8
Pelatihan  model  YOLOv8  dilakukan  sebanyak 100 epochs atau  iterasi  dengan  ukuran  gambar
640x640, hasil pelatihan model seperti nilai precision , recall dan mAP50 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil pelatihan model
Hasil  pelatihan  model  tersebut  kemudian  di validasi sehingga didapat precision 0.841, recall 0.77 dan  mAP  sebesar  0.842.  Setelah  itu,  dilakukan perhitungan F1-Score sehingga  didapat  nilai  sebesar 80,3%.
F1_Score  = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 𝑥 0.841 𝑥 0.77 0.841+0.77 = 1.29514 1.611 =  80,3
(4)
Hasil confusion matrix pada  Gambar  5 menunjukkan  bahwa True Positive (TP)  mendeteksi objek  pada  objek  kelas handgun yang  benar-benar dideteksi  sebagai  kelas handgun sebanyak  77% sedangkan objek dengan kelas handgun yang dideteksi sebagai background (tidak terdeteksi) sebesar 23%.
Gambar 5. Hasil confusion matrix

## 4.3. Pengujian Deteksi
Pengujian  dilakukan  pada  8  sampai  10  gambar diluar  dari  dataset  ( train , valid , test )  yang  diambil secara  acak  dari  internet.  Pengujian  dilakukan  pada beberapa  aspek  perubahan  gambar  yaitu grayscale , rotasi  90°,  rotasi  180°,  tingkat  kecerahan, blur ( gaussian 3px)  dan  jarak  objek  dari  sebuah  kamera yang akan diuji dengan membatasi tingkat confidence sebesar 25% dan overlap 50%.
Lalu  dilakukan  pengujian  deteksi  pada  gambar dengan  banyak  objek  senjata  dan  hasil  menunjukkan terdapat  beberapa  objek  senjata  seperti  tipe revolver
yang tidak dapat dideteksi karena gambar sedikit blur dan senjata berkarat seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil deteksi senjata pada gambar normal
Pada pengujian gambar senjata berjenis revolver secara  terpisah,  ternyata  model  dapat  mendeteksi senjata  dengan  nilai confidence diatas    80%  seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil deteksi senjata jenis revolver
Uji pendeteksian pada citra grayscale mencapai confidence yang  cukup  baik  dengan confidence mencapai  angka  60%  sampai  dengan  lebih  dari  90% pada pendeteksian banyak objek. Deteksi pada gambar senjata berkarat  di Gambar 6  hanya dua senjata  yang terdeteksi  namun  pada  Gambar  8  model  mampu mendeteksi senjata lebih banyak.
Gambar 8. Hasil deteksi gambar grayscale
Pengujian  deteksi  pada  citra  berotasi  90°  dan 180°  seperti  Gambar  9  didapat  hasil  yang  cukup memuaskan,  pada  pendeteksian  senjata  dengan gambar berotasi 90° maupun 180° pada sudut pandang dari depan didapat nilai confidence 70% sampai 80%.
Epochs Precision Recall mAP50 20/100 0.76 0.623 0.702 40/100 0.836 0.703 0.807 60/100 0.841 0.725 0.809 80/100 0.918 0.712 0.832 100/100 0.85 0.747 0.831
Gambar 9. Hasil deteksi gambar rotasi 90° dan 180°
Pada  pengujian  gambar  dari  tingkat  kecerahan antara +100 dan  -100 didapat hasil pada  Gambar  10. Pendeteksian  pada  citra  gambar  dengan  kecerahan rendah dan tinggi menghasilkan nilai confidence yang cukup  baik.  Hal  ini  menandakan  bahwa  tingkat kecerahan pada gambar tidak terlalu berpengaruh pada pendeteksian.
Gambar 10. Hasil deteksi kecerahan +100 dan -100
Pengujian  deteksi  senjata  pada  citra blur ( gaussian 2  piksel)  terlihat  bahwa  model  mengalami kesulitan dalam mendeteksi senjata dan bahkan terjadi kesalahan  deteksi.  Nilai confidence pendeteksian rendah dibawah 75% seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil deteksi gambar keadaan blur
Pengujian deteksi pada jarak 30 cm model dapat mendeteksi  objek  senjata  dengan  nilai confidence mencapai diatas 80% seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil deteksi pada jarak 30cm
Pengujian deteksi pada jarak 1 meter dapat dilihat pada Gambar 13 bahwa model dapat mendeteksi objek pada jarak 1 meter dengan nilai confidence mencapai diatas 80% .
Gambar 13. Hasil deteksi pada jarak 1 meter
Lalu pengujian deteksi pada jarak 2 meter, model masih  mampu  mendeteksi  objek  senjata  dengan  nilai confidence mencapai diatas 80% seperti pada Gambar 14.
Gambar 14. Hasil deteksi pada jarak 2 meter
Terakhir melakukan pengujian deteksi pada jarak 3  meter,  didapat  bahwa  model  masih  mampu
mendeteksi  objek  tetapi  dengan  nilai confidence rendah dibawah 60% seperti pada Gambar 15.
Gambar 15. Hasil deteksi pada jarak 3 meter

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pelatihan  model  YOLOv8  untuk  deteksi senjata  pistol  pada  penelitian  ini  menunjukkan  nilai mAP  sebesar  84%  dan F1-Score 80%.  Tahap pengujian  deteksi  terhadap  gambar  yang  telah dimanipulasi  seperti grayscale ,  pengaturan  tingkat cahaya dan gambar berotasi tidak berpengaruh secara signifikan pada hasil deteksi. Akan tetapi, pada kondisi gambar blur sangat  mempengaruhi  model  YOLOv8 pada  saat  uji  pendeteksian  senjata.  Pada  pengujian berdasarkan  jarak  antara  objek  dan  kamera, pendeteksian objek terjauh  yang dapat dicapai sejauh 3 meter dengan nilai confidence rendah dibawah 60% namun  pada  jarak  2  meter  nilai confidence mampu mencapai  diatas  80%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa volume dan variasi dataset berpengaruh terhadap hasil pelatihan seperti pada penelitian-penelitian sebelumnya,  augmentasi bisa  menjadi  salah satu cara yang  efektif  untuk  memperkaya  data  tanpa  perlu melewati  proses  panjang  pada  pengumpulan  dataset. Maka dari itu, peneliti memiliki beberapa saran untuk pengembangan  penelitian  ke  depannya  dengan memperkaya  dataset  dari  jumlah  volume  dan  variasi data  dengan  proses  augmentasi  atau  bahkan pengambilan  data  gambar  dengan  beragam  sudut pandang  terhadap  objek  yang  akan  dilatih  dan dideteksi  serta  perlunya  penambahan  jumlah  iterasi yang digunakan pada saat pelatihan model tetapi tetap mengedepankan  efisiensi  waktu  terhadap  lamanya proses pelatihan model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Indaryanto,  A.  Nugroho,  and  A.  F.  Suni, “Aplikasi  Penghitung  Jarak  dan  Jumlah  Orang Berbasis  YOLO  Sebagai  Protokol  Kesehatan Covid-19,” Edu Komputika Journal , vol. 8, no. 1, pp. 31–38, Jun. 2021, doi: 10.15294/edukomputika.v8i1.47837.
[2]  D.  P.  Prahastiwi,  R.  Andianti,  R.  Dewi,  and  N. Sari,  “Statistik  Kriminal  2023,”  Badan  Pusat Statistik  Indonesia.  Accessed:  Dec.  17,  2023. [Online]. Available:
https://www.bps.go.id/id/publication/2023/12/12 /5edba2b0fe5429a0f232c736/statistik-kriminal-
2023.html
[3]  I. Dw. A. Md. K. Pranata, S. Nahak, and I. M. M. Widyantara, “Peranan Closed Circuit Television (Cctv)  Sebagai  Alat  Bukti  Dalam  Persidangan Perkara Pidana,” Jurnal Analogi Hukum , vol. 1,
no. 2, pp. 158–168, May 2019, doi:
https://doi.org/10.22225/ah.1.2.2019.163-168.
[4]  I. A. Dahlan, D. Ariateja, M. A. Arghanie, M. A. Versantariqh,  M.  David,  and  U.  D.  Fatmawati, “Sistem Deteksi Senjata Otomatis Menggunakan Deep Learning Berbasis CCTV Cerdas,” Jurnal Sistem Cerdas , vol. 4, no. 2, pp. 126–141, Aug. 2021, doi: 10.37396/jsc.v4i2.172.
[5]  M. R. Sholahuddin, F. Atqiya, S. R. Wulan, M. Harika, S. Fitriani, and Y. Sofyan, “Implementasi Sistem Identifikasi Senjata Real Time
Menggunakan  YOLOv7  dan  Notifikasi  Chat Telegram,” Journal  of  Information  System Research (JOSH) , vol. 4, no. 2, pp. 598–606, Jan. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2774.
[6]  A.  Utami  and  D.  Ariatmanto,  “Analisa Kemampuan Algoritma YOLOv8 Dalam Deteksi Objek  Manusia  Dengan  Metode  Modifikasi Arsitektur,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer dan Informatika , vol. 7, no. 2, pp. 891–901, Sep.
2023, doi: http://dx.doi.org/10.30645/j- sakti.v7i2.694.
[7]  R.  A.  Mukhlis,  M.  Somantri,  and  M.  Arfan, “PERANCANGAN POLA ALGORITMA DAN CITRA  SISTEM  KEAMANAN  DENGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORK,” Transient:  Jurnal Ilmiah Teknik Elektro , vol. 12, no. 2, pp. 56–63, Jun. 2023, doi: 10.14710/transient.v12i2.56-63.
[8]  S.  Ahmed,  M.  T.  Bhatti,  M.  G.  Khan,  B. Lövström,  and  M.  Shahid,  “Development  and Optimization  of  Deep  Learning  Models  for Weapon  Detection  in  Surveillance  Videos,” Applied  Sciences ,  vol.  12,  no.  12,  p.  5772,  Jun. 2022, doi: 10.3390/app12125772.
[9]  A.  E.  Wijaya,  W.  Swastika,  and  O.  H.  Kelana, “IMPLEMENTASI  TRANSFER  LEARNING PADA CONVOLUTIONAL NEURAL
NETWORK  UNTUK  DIAGNOSIS  COVID-19 DAN  PNEUMONIA  PADA  CITRA  X-RAY,” Sainsbertek  Jurnal  Ilmiah  Sains  &  Teknologi , vol.  2,  no.  1,  pp.  10–15,  Sep.  2021,  doi: 10.33479/sb.v2i1.125.
[10]  N. E. Budiyanta, M. Mulyadi, and H. Tanudjaja, “Sistem  Deteksi  Kemurnian  Beras  berbasis Computer Vision dengan Pendekatan Algoritma YOLO,” Jurnal
Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 6, no. 1, pp. 51–55, Jan. 2021, doi: 10.30591/jpit.v6i1.2309.
[11]  K.  Khairunnas,  E.  M.  Yuniarno,  and  A.  Zaini, “Pembuatan  Modul  Deteksi  Objek  Manusia Menggunakan  Metode  YOLO  untuk  Mobile Robot,” Jurnal  Teknik  ITS ,  2021,  [Online].
Available:
http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/vi ew/61622
[12]  A. Mumuni and F. Mumuni, “Data augmentation: A comprehensive survey of modern approaches,” Array ,  vol.  16,  p.  100258,  Dec.  2022,  doi: 10.1016/j.array.2022.100258.
[13]  G.  Zeng,  “On  the  confusion  matrix  in  credit scoring  and  its  analytical  properties,” Commun Stat  Theory  Methods ,  vol.  49,  no.  9,  pp.  2080– 2093, May 2020, doi:
10.1080/03610926.2019.1568485.
[14]  M.  Grandini,  E.  Bagli,  and  G.  Visani,  “Metrics for  Multi-Class  Classification:  an  Overview,” Aug. 2020.
[15]  Y. A. Pratama, F. Budiman, S. Winarno, and D. Kurniawan,  “Analisis  Optimasi  Algoritma Decision  Tree,  Logistic  Regression  dan  SVM Menggunakan  Soft  Voting,” Jurnal  Media
Informatika Budidarma , vol. 7, no. 4, pp. 1908– 1919, Oct. 2023, doi: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v7i4.6856.
[16]  H.  Tantyoko,  D.  K.  Sari,  and  A.  R.  Wijaya, “PREDIKSI  POTENSIAL  GEMPA  BUMI INDONESIA  MENGGUNAKAN  METODE RANDOM FOREST DAN FEATURE
SELECTION,” IDEALIS :  InDonEsiA  journaL Information System , vol. 6, no. 2, pp. 83–89, Jul. 2023, doi: 10.36080/idealis.v6i2.3036.