## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 5, No. 2, September 2024, hlm. 104-110 ISSN: 2722-0850

## Implementasi YOLOv5 untuk Deteksi Objek Mesin EDC: Evaluasi dan Analisis
Rizki Hesananda 1 , Irma Ayu Noviani 2 , Muhammad Zulfariansyah 3
1 Teknologi Informasi, Universitas Siber Indonesia, hessananda@cyber-univ.ac.id
2 Sistem dan Teknologi,Universitas Siber Indonesia, irma.ayu.noviani@cyber-univ.ac.id 3 Tehnik Informatika, Nahdlatul Ulama Kalimantan Timur, zulfariansyah@unukaltim.ac.id
Keywords :

## ABSTRACT
Object Detection,
YOLOv5, Electronic Data Capture (EDC), Machine Learning, Transaction Security The  Electronic  Data  Capture  (EDC)  machine  is  essential  for  facilitating  non-cash transactions, yet its efficient detection remains a challenge. This study explores the implementation of the You Only Look Once (YOLOv5) algorithm to enhance EDC machine detection. The objective is to improve accuracy and efficiency in detecting EDC machines in various environments, thereby enhancing transaction security and efficiency. The research methodology involved acquiring a diverse dataset from social media platforms and the internet, comprising 396 images after augmentation. Using Roboflow, the dataset was annotated and divided into training, validation, and testing sets.  The  YOLOv5  model  was  trained  on  Google  Colab,  achieving  a  Precision  of 97.1%,  Recall  of  86.4%,  and  mean  Average  Precision  (mAP50)  of  92.0%  on  the validation  set.  The  results  demonstrate  that  YOLOv5  effectively  detects  EDC machines with high accuracy across different scenarios, validating its robustness in real-world  applications.  This  research  suggests  that  YOLOv5  can  significantly improve  transaction  security  and  efficiency  in  retail  and  service  industries.  The implications  of this  research  are substantial  for industry  stakeholders  and  decision- makers, offering a reliable solution to enhance transaction security and streamline non- cash payment processes. By integrating YOLOv5, businesses can optimize operational efficiency  and  customer  service,  paving  the  way  for  broader  adoption  of  advanced computer vision technologies in commercial applications. Kata Kunci ABSTRAK Deteksi Objek YOLOv5, Perekam Data Elektronik (EDC), Pembelajaran Mesin, Keamanan Transaksi Mesin  Perekam  Data  Elektronik  (EDC)  merupakan  bagian  penting  dalam memfasilitasi transaksi non-tunai, namun deteksinya masih menjadi tantangan.  Pada penelitian  ini  dilakukan  implementasi  algoritma  You  Only  Look  Once  (YOLOv5) untuk  meningkatkan  deteksi  mesin  EDC.  Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam mendeteksi mesin EDC di berbagai lingkungan, sehingga meningkatkan  keamanan  dan  efisiensi  transaksi.  Metodologi  penelitian  melibatkan akuisisi dataset yang beragam dari platform media sosial dan internet, terdiri dari 396 citra setelah dilakukan augmentasi. Menggunakan Roboflow, dataset diannotasi dan dibagi  menjadi  set  pelatihan,  validasi,  dan  pengujian.  Model  YOLOv5  dilatih  di Google Colab, mencapai Presisi 97.1%, Recall 86.4%, dan mean Average Precision (mAP50)  92.0%  pada  set  validasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  YOLOv5 efektif  mendeteksi  mesin EDC  dengan  akurasi  tinggi di  berbagai  skenario, validasi kekokohannya  dalam  aplikasi  dunia  nyata.  Penelitian  ini  menyarankan  bahwa YOLOv5  dapat  signifikan  meningkatkan  keamanan  transaksi  dan  efisiensi  dalam industri ritel dan layanan. Implikasi dari penelitian ini sangat penting bagi pemangku kepentingan industri dan pengambil keputusan, menawarkan solusi yang handal untuk meningkatkan  keamanan  transaksi  dan  menyederhanakan  proses  pembayaran  non- tunai.  Dengan  mengintegrasikan  YOLOv5,  bisnis  dapat  mengoptimalkan  efisiensi operasional  dan  layanan  pelanggan,  membuka  jalan  bagi  adopsi  teknologi  visi komputer canggih dalam aplikasi komersial.
Korespondensi Penulis:
Rizki Hesananda, Universitas Siber Indonesia, Jalan TB Simatupang no. 6, Tanjung Barat, Jakarta Selatan, Jakarta. Telepon : +6282191426369 Email: hessananda@cyber-univ.ac.id
Submitted : 09-07-2024; Accepted : 19-07-2024; Published : 21-07-2024
Copyright (c) 2024 The Author (s)This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  ini,  metode  pembayaran  non-tunai  semakin  banyak  digunakan  oleh  masyarakat.  Salah  satu perangkat  utama  yang  mendukung  transaksi  non-tunai  adalah  mesin Electronic  Data  Capture (EDC).  Mesin  EDC memungkinkan merchant untuk menerima pembayaran dari pelanggan menggunakan kartu kredit, kartu debit, kartu prepaid , dan QRIS. Mesin ini dilengkapi dengan pemindai yang membaca strip magnetik atau chip pada kartu dan mengirimkan  informasi  pembayaran  ke  bank  penerbit  kartu  secara  real-time  [1][2][3].  Penggunaan  mesin  EDC memberikan  berbagai  manfaat,  baik  bagi  penjual  maupun  pembeli.  Bagi  penjual,  mesin  ini  mempercepat  proses transaksi, mengurangi risiko kesalahan perhitungan, dan meningkatkan keamanan transaksi dengan teknologi PIN dan chip  [4][5][6].  Bagi  pembeli,  mesin  EDC  menawarkan  kemudahan  pembayaran  tanpa  perlu  membawa  uang  tunai. Oleh karena itu, keberadaan mesin EDC menjadi sangat krusial dalam berbagai sektor bisnis seperti toko, restoran, dan layanan lainnya [7][8][9].
Namun,  seiring  dengan  meningkatnya  penggunaan  mesin  EDC,  muncul  kebutuhan  untuk  meningkatkan efisiensi dan keamanan dalam proses identifikasi dan pemantauan mesin ini. Masalah keamanan dalam penggunaan mesin EDC termasuk risiko pencurian atau hilangnya perangkat, yang dapat mengakibatkan kerugian finansial bagi merchant dan pelanggan. Selain itu, mesin EDC yang hilang atau disalahgunakan bisa menjadi alat untuk transaksi fraud , membahayakan data dan keamanan transaksi non-tunai. Oleh karena itu, deteksi objek mesin EDC diperlukan untuk memantau dan memastikan keberadaan serta keamanan perangkat ini dalam operasional sehari-hari. Salah satu solusi yang dapat diimplementasikan adalah menggunakan teknologi deteksi objek [10][11][12]. Deteksi objek yang akurat dan efisien dapat membantu dalam memantau dan memastikan mesin EDC berfungsi dengan baik, mendeteksi potensi kerusakan, dan meningkatkan keamanan transaksi [13] [14][15]. Dalam konteks ini, metode You Only Look Once (YOLO) menjadi salah satu pilihan yang menjanjikan. YOLO adalah algoritma deteksi objek yang dikenal karena kemampuannya untuk melakukan deteksi secara real-time dengan akurasi tinggi [16][17]. Versi terbaru dari algoritma ini, YOLOv5, dipilih untuk penelitian ini karena beberapa alasan utama. YOLOv5 menawarkan kecepatan dan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan versi sebelumnya seperti YOLOv3 [18]. Studi menunjukkan bahwa YOLOv5 dapat mendeteksi objek dengan tingkat Recall dan Precision yang lebih tinggi serta memiliki tingkat False Positive Rate yang lebih rendah  [19]. Dalam konteks deteksi mesin EDC, kemampuan YOLOv5 untuk mengenali objek dengan cepat  dan  akurat  sangat  penting  mengingat  kebutuhan  untuk  menjaga  efisiensi  dan  keamanan  transaksi  non-tunai [20][21].
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  dari  berbagai  platform  sosial  media  seperti Facebook, Twitter, Instagram, dan Google, untuk memastikan representativitas yang tinggi [22]. Proses augmentasi data dilakukan untuk meningkatkan jumlah dan variasi citra dalam dataset , sehingga model dapat belajar mengenali objek  dalam  berbagai  kondisi  [23].  Proses  pelatihan  model  dilakukan  menggunakan  framework PyTorch dengan platform Google  Colaboratory untuk  memanfaatkan  kecepatan  komputasi  yang  dibutuhkan  [24].  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem deteksi  objek yang efektif dan efisien untuk mesin  EDC, yang dapat  meningkatkan  keamanan  dan  kenyamanan  transaksi  non-tunai.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam bidang teknologi deteksi objek dan aplikasi praktisnya dalam sektor bisnis.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  metode  yang  digunakan  untuk  mengimplementasikan  deteksi  objek menggunakan  YOLO (You Only Look Once) pada citra Mesin  Electronic Data Capture (EDC). Tahapan penelitian meliputi proses akuisisi citra hingga evaluasi model YOLOV5. Alur dari tiap tahapan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian
Adapun penjelasan tentang langkah-langkah penelitian ini yaitu: 2.1 Akuisisi Dataset
Data  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  online,  termasuk  platform  media  sosial  seperti Facebook, Twitter,  Instagram, dan Google. Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memastikan representativitas yang  tinggi dan keberagaman kondisi pengambilan citra mesin Electronic Data Capture (EDC).

## 2.2 Anotasi Dataset
Setelah data dikumpulkan, dilakukan proses anotasi untuk menandai lokasi objek mesin EDC dalam setiap citra. Anotasi dilakukan secara manual menggunakan alat anotasi seperti LabelImg, dengan menggunakan bounding box untuk  menandai  area  objek.  Proses  anotasi  ini,  bersama  dengan  pemisahan  dataset  dan  augmentasi,  dilakukan menggunakan platform Roboflow .

## 2.3 Pemisahan Dataset
Untuk Dataset yang telah dianotasi dibagi menjadi tiga subset: training set, validation set, dan testing set. Pembagian dilakukan dengan rasio 70% untuk training, 20% untuk validasi, dan 10% untuk testing, untuk memastikan  model  dapat  belajar  dan  diuji  secara  efektif.  Pemisahan  dataset  ini  juga  dilakukan  menggunakan platform Roboflow . 2.4 Augmentasi Dataset
Proses augmentasi data dilakukan untuk meningkatkan jumlah dan variasi citra dalam dataset. Teknik augmentasi seperti flipping dan rotation diterapkan untuk menciptakan variasi dari dataset yang ada, membantu model  belajar  mengenali  objek  dalam  berbagai  kondisi  pengambilan  citra.  Proses  augmentasi  ini  dilakukan menggunakan platform Roboflow . 2.5 Pelatihan Model YOLO
Proses pelatihan model menggunakan YOLOv5 dilakukan dengan framework PyTorch pada platform Google  Colaboratory .  Model  dilatih  dengan  dataset  training  melalui  sejumlah  epoch  untuk  mengoptimalkan parameter-parameter internalnya. Seluruh proses training dijalankan menggunakan bahasa pemrograman Python .

## 2.6 Test Model
Setelah pelatihan selesai, model diuji  menggunakan dataset  testing untuk  mengevaluasi  performanya. Dataset  testing  digunakan  untuk  menilai  akurasi  model  dalam  mendeteksi  mesin  EDC  pada  data  yang  belum pernah dilihat sebelumnya. Proses testing ini juga dilakukan menggunakan Python dan dijalankan pada Google Colab .
2.7 Evaluasi Model
Langkah terakhir adalah evaluasi model, di mana performa model diukur menggunakan metrik evaluasi seperti Precision,  Recall, dan  mean Average  Precision  (mAP ).  Evaluasi  ini  memberikan  gambaran  tentang seberapa baik model YOLOv5 dapat mendeteksi objek dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Evaluasi model dilakukan menggunakan Python dan dijalankan pada Google Colab .

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1 Akuisisi Dataset
Proses akuisisi data merupakan langkah pertama yang krusial dalam penelitian ini. Data dikumpulkan dari berbagai platform media sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram , dan Google . Pemilihan sumber data ini bertujuan untuk  memastikan  representasi  yang  baik  dari  kondisi  nyata  di  mana  mesin  EDC  digunakan.  Total  164  citra  asli dikumpulkan  pada  tahap  awal  penelitian  ini.  Variasi  citra  yang  diambil  mencakup  berbagai  kondisi  pencahayaan, sudut  pandang,  dan latar  belakang  untuk  memberikan  data  yang  kaya  dan  beragam  bagi  model  deteksi.  Gambar  2 menunjukkan beberapa contoh citra yang dikumpulkan selama proses akuisisi data.
Gambar 2. Contoh Dataset
Setelah pengumpulan, citra-citra tersebut disusun dan disiapkan untuk proses anotasi lebih lanjut. Kualitas dan  keragaman  data  yang  dikumpulkan  sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa  model  yang  akan  dilatih  dapat mengenali mesin EDC dalam berbagai situasi yang mungkin ditemui di lapangan.

## 3.2 Anotasi Dataset
Anotasi data dilakukan menggunakan platform Roboflow , di mana setiap citra mesin EDC diidentifikasi dan diberi bounding box. Proses ini sangat penting karena anotasi yang akurat membantu model dalam memahami dan mendeteksi  lokasi  spesifik  dari  objek  yang  diinginkan  dalam  setiap  citra.  Anotasi  dilakukan  secara  manual  untuk memastikan presisi yang tinggi, dengan setiap mesin EDC dalam citra diberi label yang sesuai.
Gambar 3. Memberi Label pada Dataset
Gambar  3  menunjukkan  contoh  anotasi  data  yang  dilakukan  di  Roboflow.  Penggunaan Roboflow dalam proses  anotasi  memungkinkan  peneliti  untuk  dengan  mudah  mengatur  dan  mengelola  dataset.  Platform  ini menyediakan antarmuka yang intuitif dan alat yang membantu mempercepat proses anotasi.

## 3.3 Pemisahan Dataset: Training, Validasi, Testing
Dataset yang telah diannotasi kemudian dibagi menjadi tiga set: training, validasi, dan testing. Pembagian ini dilakukan untuk memastikan bahwa model dapat dilatih dengan baik dan diuji secara efektif. Pembagian dilakukan dengan  rasio  70%  untuk  training,  20%  untuk  validasi,  dan  10%  untuk  testing.  Sehingga  dari  164  dataset  citra, sebanyak  115    citra  digunakan  untuk  training  set,  32  citra  untuk  validation  set,  dan  17  citra  untuk  testing  set. Pembagian  ini  dirancang  untuk  memberikan  data bagi  model  untuk  belajar  dan  juga  untuk  menguji  kinerja  model dengan  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Proses  pemisahan  dataset  dilakukan  dengan  hati-hati  untuk memastikan  bahwa  setiap  set  memiliki  distribusi  yang  representatif  dari  seluruh  dataset.  Hal  ini  penting  untuk menghindari bias dalam pelatihan dan evaluasi model.

## 3.4 Augmentasi Dataset
Untuk meningkatkan variasi  dan jumlah data pelatihan, dilakukan augmentasi  dataset. Teknik  augmentasi yang digunakan meliputi flip dan rotasi citra. Flip digunakan untuk menciptakan variasi orientasi citra mesin EDC, sementara rotasi membantu dalam menciptakan variasi posisi objek dalam citra. Proses augmentasi ini meningkatkan jumlah total citra dari 164 menjadi 396. Augmentasi data membantu model untuk lebih mengenali mesin EDC dalam berbagai kondisi dan situasi yang mungkin ditemui di lapangan. Dengan menambahkan variasi, model dapat belajar untuk mengenali pola yang lebih luas dan meningkatkan akurasi deteksi.

## 3.5 Training Model
Proses training model  dilakukan  menggunakan  algoritma YOLOv5 yang  diimplementasikan  dalam framework PyTorch . Training dijalankan pada platform Google Colab , yang menyediakan sumber daya komputasi yang diperlukan untuk proses ini. Model dilatih selama 100 epoch dengan total durasi sekitar 6.669 jam. Selama proses training,  model  secara  bertahap  memperbarui  parameter  internalnya  berdasarkan  pola  yang  ditemukan  dalam  data pelatihan. Gambar 4 menunjukkan proses pelatihan YOLOv5 menggunakan Platform Google Colab .
Gambar 4. Training Model
Jumlah  parameter  model  mencapai  7,012,822  dengan  157  lapisan. Training dilakukan  dengan memperhatikan kualitas data dan parameter model untuk mencapai hasil yang optimal.

## 3.6 Test Model
Setelah model dilatih, tahap berikutnya adalah pengujian model pada data testing set. Proses ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja model dalam mendeteksi mesin EDC pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLOv5 mampu mendeteksi mesin EDC dengan presisi tinggi, mencapai Precision sebesar 97.1%, Recall sebesar 86.4%, dan mean Average Precision (mAP50) sebesar 92.0%.
Gambar 5. Grafik loss (box loss, object loss, dan class loss)
Gambar 5 menunjukkan hasil deteksi model pada beberapa contoh citra dalam testing set. Pengujian model memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  model  dapat  menggeneralisasi  pengetahuannya  dari  data training ke situasi dunia nyata.

## 3.7 Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  menilai  kinerja  model  secara  keseluruhan.  Nilai  mAP50-95,  yang merupakan mean  Average  Precision pada  rentang  nilai confidence  threshold antara  50%  hingga  95%,  mencapai 69.7%. Evaluasi ini menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik dalam mendeteksi mesin EDC dengan berbagai tingkat keyakinan.
Gambar 6. Hasil Uji Model Deteksi
Gambar  6  menunjukkan  perbandingan  hasil  deteksi  model  pada  berbagai  tingkat confidence  threshold . Analisis hasil evaluasi menunjukkan bahwa model YOLOv5 dapat diandalkan untuk aplikasi deteksi mesin EDC di dunia nyata. Implikasi  dari hasil penelitian ini adalah bahwa model dapat  digunakan untuk  meningkatkan efisiensi dan keamanan dalam transaksi non-tunai.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi metode You Only Look Once (YOLOv5) untuk deteksi objek mesin Electronic Data Capture (EDC) memberikan hasil yang sangat memuaskan. Model yang dikembangkan  berhasil  mencapai Precision sebesar  97.1%, Recall sebesar  86.4%,  dan  mean Average  Precision (mAP50) sebesar 92.0% pada data validasi. Hasil ini menegaskan bahwa YOLOv5 efektif dalam mendeteksi  mesin EDC  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  bahkan  dalam  berbagai  kondisi  lingkungan  yang  beragam.  Penerapan teknologi  ini  berpotensi  meningkatkan  efisiensi  dan  keamanan  transaksi  non-tunai  di  berbagai  industri,  terutama dalam sektor ritel dan layanan.
Penelitian ini memiliki beberapa batasan yang perlu  diperhatikan. Dataset  yang digunakan relatif terbatas dalam jumlah dan representasi kondisi nyata. Meskipun augmentasi data telah dilakukan untuk meningkatkan variasi, keberagaman data tetap menjadi faktor penting yang perlu ditingkatkan. Selain itu, penelitian ini hanya menggunakan YOLOv5 sebagai model deteksi objek, sehingga hasil yang didapatkan belum dapat dibandingkan dengan model atau metode lain yang mungkin memiliki kinerja berbeda dalam konteks yang sama.
Penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  meningkatkan  jumlah  dan  variasi  dataset  yang  digunakan  agar model dapat lebih menggeneralisasi kondisi nyata di lapangan. Selain itu, melakukan perbandingan kinerja dengan model  deteksi  objek  lainnya  seperti Faster  R-CNN atau SSD dapat  memberikan  wawasan  lebih  lanjut  mengenai efektivitas  berbagai  algoritma  dalam  mendeteksi  mesin  EDC.  Penelitian  lanjutan  juga  dapat  mempertimbangkan penggunaan  data  sintetik  untuk  lebih  memperkaya  dataset  dan  mengeksplorasi  teknik  augmentasi  data  yang  lebih canggih. Dengan demikian, hasil yang lebih komprehensif dan aplikatif dapat dicapai, memberikan kontribusi yang lebih signifikan bagi industri terkait.

## REFERENSI
[1] E. F. Patridge and T. P. Bardyn, “Research electronic data capture (REDCap),” J. Med. Libr. Assoc. JMLA , vol. 106, no. 1, p. 142, 2018.
[2] E. Weliyanti, M. S. Mahrinasari, and E. Herdrawaty, “Electronic Data Capture (EDC) marketing strategy in an Indonesian state-owned bank,” in The Future Opportunities and Challenges of Business in Digital Era 4.0 , Routledge, 2020, pp. 133–136.
[3] I. Susanto, “Using  field experiments to  analyze changes in  electronic data capture adoption decisions,” J. INFOTEL , vol. 14, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[4] D. Ghelani, T. K. Hua, and S. K. R. Koduru, “Cyber security threats, vulnerabilities, and security solutions models in banking,” Authorea Prepr. , 2022.
[5] M.  E.  Fadjruddinsya,  S.  Rahayu,  and  D.  I.  Asiati,  “Pengaruh  Promosi,  Terhadap  Keputusan  Penggunaan Electronic Data Capture (EDC) Dimediasi Oleh Pengetahuan Dan Kepercayaan Merchant Di PT Bank Negara Indonesia Kantor Cabang Musi Palembang,” Integritas J. Manaj. Prof. , vol. 1, no. 2, pp. 163–180, 2020.
[6] S. A. Kristyan, “Business Process for debit card transactions using Electronic Data Capture (EDC) Case study: Bank CIMB Niaga Tbk,” Indones. J. Comput. , vol. 9, no. 1, pp. 1–8, 2024.
[7] A.  Prastyawan  and  T.  Handriana,  “STRATEGI  PENCAPAIAN  TARGET  ELECTRONIC  DATA CAPUTERE (EDC) MERCHANT PADA AGEN BINAAN UNIT KERJA BANK X,” Ekonis J. Ekon. dan Bisnis , vol. 24, no. 1, 2022.
[8] C. Kuswibowo and N. A. Putri, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Menggunakan Mesin Edc Terhadap Kepuasan Merchant Pada Pt Bank Rakyat Indonesia Jakarta Pusat,” in Prosiding Seminar Nasional Manajemen Industri dan Rantai Pasok , 2020, vol. 1, no. 1, pp. 129–136.
[9] E.  G.  Rinadi,  “Analisis  Pencapaian  Target  dan  Sales  Volume  Mesin  EDC  (Electronic  Data  Capture) Menggunakan Bauran Pemasaran 4P (Product, Price, Place, Promotion) pada Merchant di PT Bank Rakyat Indonesia Kantor Cabang Pembantu Mojosongo Tahun Periode 2022,” 2023.
[10] P. R. Aningtiyas, A. Sumin, and S. Wirawan, “Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra-Terlatih: Array,” J. Ilm. Komputasi , vol. 19, no. 3, pp. 421–430, 2020.
[11] K. Anwariyah, “Deteksi Objek Nomor Kendaraan Pada Citra Kendaraan Bermotor,” JTIM J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 1, no. 4, pp. 311–317, 2020.
[12] M. F. NURYASIN, C. MACHBUB, and L. YULIANTI, “Kombinasi Deteksi Objek, Pengenalan Wajah dan Perilaku Anomali menggunakan State Machine untuk Kamera Pengawas,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 11, no. 1, p. 86, 2023.
[13] F. Wang, N. Yang, P. M. Shakeel, and V. Saravanan, “Machine learning for mobile network payment security evaluation system,” Trans. Emerg. Telecommun. Technol. , vol. 35, no. 4, p. e4226, 2024.
[14] M. Arpah and S. D. Nabella, “The Effect of Trust, Perception of Risk and Security on Consumer Purchase Interest  in  Lazada  (Empirical  Study  on  Students  of  The  Faculty  of  Economics  and  Business,  Ibn  Sina University),” Int. J. Accounting, Manag. Econ. Soc. Sci. , vol. 1, no. 4, pp. 304–316, 2023.
[15] S. Agrawal, “Enhancing payment security through AI-Driven anomaly detection and predictive analytics,” Int. J. Sustain. Infrastruct. Cities Soc. , vol. 7, no. 2, pp. 1–14, 2022.
[16] S. Hossain, H. Anzum, and S. Akhter, “Comparison of YOLO (V3, V5) and MobileNet-SSD (V1, V2) for Person Identification Using Ear-Biometrics,” Int. J. Comput. Digit. Syst. , vol. 15, no. 1, pp. 1259–1271, 2024.
[17] R. Hesananda, D. Natasya, and N. Wiliani, “Cloth Bag Object Detection Using the Yolo Algorithm (You Only See Once) V5,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 18, no. 2, pp. 217–222, 2023.
[18] A.  Kuznetsova,  T.  Maleva,  and  V.  Soloviev,  “YOLOv5  versus  YOLOv3  for  apple  detection,”  in Cyber- Physical Systems: Modelling and Intelligent Control , Springer, 2021, pp. 349–358.
[19] M. A. Nangin, I. R. G. Barus, and S. Wahyoedi, “The effects of perceived ease of use, security, and promotion on trust and its implications on fintech adoption,” J. Consum. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 124–138, 2020.
[20] K.  Khairunnas, E.  M.  Yuniarno,  and  A. Zaini,  “Pembuatan  Modul  Deteksi  Objek  Manusia  Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot,” J. Tek. ITS , vol. 10, no. 1, pp. A50–A55, 2021.
[21] D. N. Alfarizi, R. A. Pangestu, D. Aditya, M. A. Setiawan, and P. Rosyani, “Penggunaan Metode YOLO Pada Deteksi  Objek:  Sebuah  Tinjauan  Literatur  Sistematis,” AI  dan  SPK  J.  Artif.  Intell.  dan  Sist.  Penunjang Keputusan , vol. 1, no. 1, pp. 54–63, 2023.
[22] P.  Wspanialy,  J.  Brooks,  and  M.  Moussa,  “An  Image  Labeling  Tool  and  Agricultural  Dataset  for  Deep Learning,” pp. 1–5, 2020.
[23] J.  Nelson,  “Image  Augmentation,”  2021.  [Online].  Available:  https://docs.roboflow.com/image- transformations/image-augmentation. [Accessed: 23-Aug-2021].
[24] S. Narejo, B. Pandey, D. Esenarro Vargas, C. Rodriguez, and M. R. Anjum, “Weapon Detection Using YOLO V3 for Smart Surveillance System,” Math. Probl. Eng. , vol. 2021, 2021.