## PENGGUNAAN TEKNOLOGI PENGENALAN GAMBAR UNTUK DETEKSI PENYANDANG DISABILITAS DAN EFISIENSI ENERGI DALAM RUANG MODULAR HARMONY IN SPACE
Sandra Melisa, Muhammad Zakaria, Muhammad Roihan Fuady,
M. Davi Fadilla Ilham, Eli Safitri, Irma Novrianty Nasution
Teknik Sipil, Universitas Negeri Medan
Jl. William Iskandar Ps. V, Kenangan Baru, Kecamatan Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia 20221 sandramelisa@mhs.unimed.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi objek berbasis Roboflow yang efektif dalam mendeteksi  penyandang  disabilitas  dalam  lingkungan  modular.  Latar  belakang  penelitian  ini  berfokus  pada pentingnya meningkatkan aksesibilitas bagi penyandang disabilitas di lingkungan modular dan mengoptimalkan efisiensi energi. Pendekatan ini mengintegrasikan teknologi pengenalan gambar untuk secara otomatis mendeteksi keberadaan  penyandang  disabilitas  dan  mengaktifkan  fasilitas  yang  sesuai,  serta  mengoptimalkan  penggunaan energi dengan sensor yang terhubung ke panel surya. Dataset yang digunakan terdiri dari foto-foto penyandang disabilitas yang diakses secara publik. Model dilatih menggunakan Roboflow 3.0 dengan arsitektur dan pelatihan dari  MS  COCO.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  model  ini  sangat  akurat  dengan  mAP  99,5%,  precision 99,6%, dan recall 100,0%. Selama fase pelatihan, train/box_loss menurun dari 1,4 ke 0,4, train/cls_loss dari 2,5 ke  bawah  0,5,  dan  train/dfl_loss  dari  1,6  menjadi  1,0,  menunjukkan  peningkatan  dalam  akurasi  deteksi  dan klasifikasi objek. Validasi juga menunjukkan penurunan val/box_loss dari 2,0 ke bawah 0,5 dan val/cls_loss dari 4,0 ke bawah 1,0. Implementasi teknologi ini dapat membuat lingkungan modular lebih mudah diakses dan efisien dalam penggunaan energi..
Kata kunci :  Deteksi Objek, Pengenalan Gambar, Ruang Modular, Penyandang Disabilitas

## 1. PENDAHULUAN
Penciptaan  lingkungan  modular  yang  dapat diakses  oleh  penyandang  disabilitas  kini  terutama difokuskan  pada  penerapan  teknologi  pengenalan gambar.  [1]menawarkan  perspektif  komprehensif tentang  penggunaan  pembelajaran  mesin  dalam penelitian perilaku untuk gangguan spektrum autisme. Sistem  pengenalan  gambar  digunakan  u  ntuk menentukan ada atau tidaknya penyandang disabilitas di  area  modular.  Dengan  deteksi  yang  akurat,  sistem kemudian mengaktifkan atau menonaktifkan berbagai fasilitas sesuai kebutuhan individu.
Selain mendeteksi disabilitas, teknologi pengenalan  gambar  diterapkan  di  ruang  modular dengan  tujuan  efisiensi  energi.  Ruang  modular  dapat secara  otomatis  mengaktifkan  atau  menonaktifkan fasilitas  yang  bergantung  pada  energi,  seperti  lampu dan  peralatan  listrik  yang  tidak  penting,  berdasarkan kehadiran  individu  atau  tingkat  pencahayaan  alami yang cukup berkat integrasi sensor pengenalan gambar dengan  panel  surya.  Dengan  menggunakan  lebih sedikit  energi,  hal  ini  tidak  hanya  meningkatkan kenyamanan penghuni tetapi juga mendorong perilaku ramah lingkungan.
Panduan  signifikan  untuk  kemajuan  sistem pengenalan gambar yang dapat mengenali keterbatasan dan mengelola fasilitas dalam lingkungan modular[1].  Dengan  menggabungkan  teknologi  ini, ruang  modular  dapat  menjadi  lebih  mudah  diakses oleh  penyandang  disabilitas,  memberikan  mereka
lingkungan yang lebih menyenangkan dan mendukung untuk  menjalani  kehidupan  sehari-hari.  Selain  itu, pengembangan ruang modular yang ramah lingkungan dan  berkelanjutan  memerlukan  penggunaan  energi yang efektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Ruang Modular
Modularitas merupakan komponen yang mandiri,  berstandarisasi,  dan  mudah  dipertukarkan untuk memenuhi fungsi yang diinginkan[2]. Modular adalah  suatu  konsep  yang  terdiri  dari  bagian-bagian yang  bisa  dirangkai  atau  disusun  sesuai  dengan kebutuhan  pemakai  sehingga  dapat  memudahkan penataan  dan  menyesuaikan  kebutuhan.  Modular adalah  bangun  di  mana  setiap  elemen  fungsional produk  diimplementasikan  oleh  satu  modul,  dan  di mana ada beberapa interaksi yang terintegrasi dengan baik antara modul [3]. Modularitas sangat baik karena mempunyai sifat fleksibilitas, mudah dalam pemeliharaan,  memiliki  kemampuan  ekstensibilitas sekaligus skalabilitas.
Ruang  modular  adalah  konsep  yang  digunakan untuk  menggambarkan  sistem  atau  struktur  yang terdiri  dari  unit-unit  atau  modul-modul  yang  dapat berdiri  sendiri  dan  dapat  diatur  ulang  atau digabungkan  sesuai  kebutuhan[4].  Dalam  konteks arsitektur dan desain interior, ruang modular merujuk pada area atau ruang yang dirancang dengan elemen- elemen  modular  yang  memungkinkan  fleksibilitas
dalam  penataan  dan  penggunaan  ruang  tersebut. Secara lebih rinci, ruang modular memiliki karakteristik  kemandirian,  standarisasi,  fleksibilitas, ekstensibilitas, dan skalabilitas. Setiap modul atau unit dalam  ruang  modular  bisa  berfungsi  secara  mandiri, tanpa  bergantung  pada  modul  lain,  sehingga memungkinkan berbagai konfigurasi dan penggunaan. Modul-modul  tersebut  biasanya  distandarisasi  dalam ukuran dan bentuk, sehingga mudah untuk diproduksi dan  dipertukarkan.  Karena  modul-modul  ini  dapat disusun  dan  diatur  ulang  dengan  mudah,  ruang modular dapat disesuaikan dengan berbagai kebutuhan dan  fungsi  yang  berubah-ubah.  Selain  itu,  ruang modular  dapat  diperluas  atau  dikurangi  sesuai kebutuhan,  tanpa  mengganggu  fungsi  keseluruhan ruang. Ini berarti ruang dapat ditingkatkan (diperbesar) atau  disederhanakan  (diperkecil)  dengan  menambah atau  mengurangi  modul.  Keunggulan  lain  dari  ruang modular  adalah  mudah  dalam  pemeliharaan,  karena setiap  modul  dapat  diganti  atau  diperbaiki  tanpa mempengaruhi  modul  lain[2].  Dengan  menggunakan modul-modul  yang  terstandarisasi,  pemeliharaan  dan perbaikan  dapat  dilakukan  dengan  lebih  mudah  dan cepat.

## 2.2. Image Processsing
Pemrosesan  gambar  mengacu  pada  metode  dan teknik  yang  digunakan  untuk  memanipulasi  data gambar  untuk  mengekstrak  informasi  khusus  untuk objek  yang  diamati.  Proses  ini  diterapkan  secara individual  untuk  setiap  elemen  gambar,  atau  piksel. Melalui  pemrosesan  gambar,  detail  seperti  warna dapat  dianalisis  untuk  menentukan  keberadaan  objek dan  mendeteksi  gerakan  di  dalam  gambar[5]. Pemrosesan  gambar  dalam  gambar  digital  melayani berbagai  tujuan,  seperti  memastikan  keaslian  gambar dengan  mengurangi  atau  menghilangkan  noise, sehingga  mencapai  kualitas  visual  yang  diinginkan penting  untuk  tahap  selanjutnya  dalam  analisis gambar.

## 2.3. Object Detection
Deteksi  Objek,  dalam  ranah  Detektor  Visi Komputer,  berdiri  sebagai  bidang  minat  yang signifikan.  Bidang ini mencakup  penggunaan teknologi  komputer  dalam  kaitannya  dengan  visi komputer  dan  pemrosesan  gambar  untuk  tujuan mengidentifikasi  objek  dalam  gambar  digital,  yang mungkin  melibatkan  aspek-aspek  seperti  pengenalan warna dan bentuk dalam gambar. Deteksi objek dapat dikategorikan secara  luas  menjadi dua  bagian utama: deteksi  lunak  dan  deteksi  keras[6].  Deteksi  lunak melibatkan  identifikasi  sederhana  suatu  objek, sementara deteksi keras melangkah lebih jauh dengan tidak hanya mendeteksi objek tetapi juga menentukan lokasi tepatnya di dalam gambar. Pemanfaatan deteksi objek  sangat  penting  dalam  proses  mengekstraksi informasi  berharga  dari  gambar,  membantu  dalam tugas-tugas seperti pelabelan dan mengkategorikannya secara efektif [7]

## 2.4. Roboflow
Roboflow melibatkan penciptaan layanan komputer  yang  berfokus  pada  memajukan  proyek kecerdasan  buatan.  Salah  satu  langkah  awal  dalam proses  ini  adalah  memanfaatkan  visi  proyek  untuk menguraikan  tujuan  dan  fungsinya.  Ini  biasanya dicapai  dengan  memulai  prosedur  mengunggah  data yang  relevan  ke  platform  Roboflow,  di  mana  data kemudian  disusun  dan  diatur  untuk  meningkatkan model keseluruhan. Melalui platform ini, sistem dapat secara  otomatis  memeriksa  dan  menafsirkan  gambar, memfasilitasi  proses  pembuatan  kotak  pembatas  dan menerapkan  label dan anotasi pada gambar. Integrasi mulus ini merampingkan alur kerja, membuatnya lebih efisien dan efektif. Setiap objek dalam gambar diberi label  dengan  cermat  sesuai  kebutuhan,  memastikan bahwa  data  direpresentasikan  secara  akurat.  Data berlabel  dengan  cermat  ini  berfungsi  sebagai  input untuk  melatih  model,  yang  merupakan  langkah penting  dalam  proses  pengembangan.  Setelah  model sepenuhnya  dilatih,  model  dapat  digunakan  untuk mengamati  dan  mengevaluasi  hasil  deteksi  yang dihasilkan oleh model terlatih [8]
Gambar 1. Alur Kerja Roblofow

## 2.5. Deteksi Disabilitas Fisik
Teknologi pengenalan gambar memainkan peran penting  dalam  deteksi  disabilitas  fisik.  Articial Inteligence atau Kecerdasan Buatan adalah salah satu bidang  ilmu  komputer  yang  mempelajari  kecerdasan manusia  buatan  yang  mampu  memecahkan  masalah [9].  Dengan  memanfaatkan  algoritma  canggih  dan kemampuan  analisis  gambar,  teknologi  ini  dapat mengidentifikasi berbagai kondisi fisik yang memerlukan  perhatian  medis  atau  rehabilitasi. Misalnya,  analisis  gambar  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  kelainan  postur,  gangguan  gerakan,  dan asimetri  tubuh  yang  mungkin  menunjukkan  adanya disabilitas fisik.

## 2.6. Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  alat  yang  sering digunakan  untuk  menilai  kinerja  model  klasifikasi. Matriks  ini  mencakup  True  Positive  (TP),  False Positive (FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN)[10].  Metrik-metrik  ini  membantu  dalam memahami  di  mana  model  membuat  kesalahan  dan seberapa serius kesalahan tersebut.

## 2.7. Precision
Precision adalah rasio prediksi positif yang benar terhadap  keseluruhan  prediksi  positif  [11].  Precision tinggi  berarti  bahwa  dari  semua  prediksi  positif, sebagian besar benar.
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑷 (1) Unggah Data Anotasi Data Pengelomp okan Data Pelatihan Model Deploy

## 2.8. Recall
Recall  adalah  rasio  prediksi  positif  yang  benar terhadap  keseluruhan  data  yang  benar-benar  positif [12].  Recall  tinggi  berarti  model  mampu  mendeteksi sebagian besar contoh positif.
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑵
(2)

## 2.9. F1-Score
F1-Score adalah rata-rata harmonis dari Precision dan Recall [13]. Ini memberikan keseimbangan antara kedua  metrik  dan  berguna  ketika  kita  membutuhkan keseimbangan antara presisi dan kemampuan mendeteksi.
𝑭𝟏 − 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝟐.𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏.𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏+𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍
(3)

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. flowchart Pembuatan Model
Untuk  pengenalan  gambar,  terdapat  beberapa tahapan  penting  yang  perlu  dijelaskan  dalam
implementasi  sistem.  Berikut  adalah  metode  atau tahapan  yang  umumnya  ada  dalam  pengenalan gambar:

## 3.1. P engumpulan Data
Untuk  melatih  dan  menguji  model,  kumpulan data  foto  harus  dikumpulkan  pada  langkah  ini. Kumpulan  data  tersedia  dari  sejumlah  sumber, termasuk koleksi internal dan publik.

## 3.2. Preprocessing Data
Sebelum  data  yang  dikumpulkan  digunakan untuk melatih model, data tersebut harus diproses. Pra- pemrosesan memerlukan tindakan seperti menskalakan foto, menormalkan intensitas piksel, dan menambahkan  label  atau  anotasi  pada  gambar  untuk tugas seperti segmentasi atau klasifikasi

## 3.3. Segmentasi Objek
Dalam  konteks  tugas  segmentasi,  langkah  ini memerlukan  penempatan  dan  pemisahan  item-item terpisah dalam gambar. Biasanya, hal ini memerlukan penggunaan strategi seperti Mask R-CNN atau U-Net untuk memisahkan latar depan dari latar belakang.

## 3.4. Ekstrasi Fitur
Mengambil  representasi  numerik  dari  suatu gambar  yang  menangkap  fitur  visualnya  adalah langkah  pertama  dalam  proses  ekstraksi  fitur.  Untuk membedakan  beberapa  kategori  item  selama  fase klasifikasi atau deteksi, properti ini sangat penting.

## 3.5. Pelatihan Model
Pada tahap pelatihan, model pengenalan gambar dilatih  menggunakan  dataset  yang  telah  diproses. Kumpulan data pelatihan dimasukkan ke dalam model, dan melalui proses berulang yang disesuaikan dengan algoritme yang digunakan, performa model ditingkatkan

## 3.6. Validasi dan Evaluasi
Performa model dinilai menggunakan kumpulan data validasi yang berbeda setelah pelatihan. Kapasitas model  untuk  mengidentifikasi  atau  mengenali  objek dievaluasi  menggunakan  metrik  termasuk  akurasi, presisi, perolehan, skor F1, dan matriks kebingungan

## 3.7. Implementasi dan Pengujian
Model dapat dipraktikkan apabila hasil penilaian menunjukkan  cukup  baik.  Untuk  memastikan  model dapat berfungsi dengan baik pada data baru, pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  pengujian yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 3.8. Optimisasi dan Pemeliharaan
Fase  ini  memerlukan  pemeliharaan  rutin  untuk menjamin  efektivitas  model  dalam  jangka  panjang serta  upaya  untuk  mengoptimalkan  kinerja  model dengan  menyesuaikan  parameter,  pendekatan,  atau desain.  Perangkat  keras  yang  digunakan  untuk
implementasi sistem mencakup komponen-komponen berikut.
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Keras No Perangkat Keras Spesifikasi 1 Processor Intel Core I5 2 Memory 8 GB 3 Hardisk SSD 512 GB
Perangkat lunak yang digunakan untuk konstruksi dan pelaksanaan sistem diuraikan di bawah ini.
Tabel 2. Perangkat Lunak Yang Digunakan
No Perangkat Lunak Kegunaan 1 Google Colab menjalankan, dan menguji pengembangan model 2 Roboflow Pengembang dalam mengelola dan mengoptimalkan dataset, serta    mempercepat    siklus pengembangan  model visualkomputer.
1) Pertama-tama, penting untuk menyusun kumpulan data yang terdiri dari foto-foto yang menggambarkan  individu  penyandang  disabilitas yang  bersumber  dari  Google.  Dataset  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  diakses secara terbuka oleh publik.
Gambar 2. Contoh Dataset Penyandang Disabilitas
2) Dalam proses mempersiapkan data untuk segmentasi  instance  objek,  sangat  penting  untuk melakukan langkah-langkah pra-pemrosesan yang melibatkan  penyertaan  anotasi  atau  label  gambar bersama dengan mask objek. Langkah penting ini memastikan bahwa algoritma dilatih secara efektif pada data dan dapat secara akurat mengidentifikasi dan  mengelompokkan  objek  dalam  gambar. Selanjutnya,  dalam  representasi  visual  yang disediakan pada gambar 2, distribusi gambar untuk pelatihan data, validasi, dan pengujian digambarkan, dengan total 60 gambar dialokasikan untuk pelatihan, 20 gambar untuk validasi, dan 20 gambar lainnya untuk tujuan pengujian. Distribusi gambar  yang  seimbang  di  seluruh  kumpulan  data yang berbeda ini sangat penting untuk
mengevaluasi  kinerja  model  dan  kemampuan generalisasi secara akurat.

## Gambar 3 Dataset Detail
3) Pelatihan  model  menggunakan  arsitektur  yang sudah  disediakan  oleh  Roboflow  3.0  dan menggunakan  pelatihan  public  yang  sudah  ada sebelumnya yaitu MS COCO.
4) Evaluasi  model  melibatkan  penilaian  berbagai parameter  yang  bertujuan  menguji  keakuratan model serta tingkat kepercayaan yang ditunjukkannya  dalam  mengklasifikasikan  data baru[14].  Setelah  fase  pelatihan,  kinerja  model dapat diukur dengan memasukkannya ke dataset yang  belum  pernah  ditemui  sebelumnya,  yang biasa  disebut  sebagai  set  pengujian.  Selama proses  evaluasi,  berbagai  metrik  evaluasi  dapat digunakan,  termasuk  tetapi  tidak  terbatas  pada Confusion Matrix , Results , Precision , Recall , dan
F1-Score , untuk memberikan analisis komprehensif  tentang  kemanjuran  model  dalam menangani  data  yang  tidak  terlihat.  Metrik  ini memainkan  peran  penting  dalam  menentukan kinerja model secara keseluruhan dan kemampuannya  untuk  menggeneralisasi  dengan baik  ke  instans  baru,  sehingga  menawarkan wawasan berharga tentang kemampuan prediktif dan efektivitas operasionalnya. 5) Setelah model mencapai tahap akhir pengembangan  dan  dianggap  cocok  untuk aplikasi praktis, ini  memungkinkan pelaksanaan tugas deteksi dan segmentasi objek pada gambar yang  menggambarkan  penyadang  disabilitas melalui pemanfaatan kemampuan model. Dalam bidang  deteksi  objek,  model  menunjukkan kemampuan untuk menghasilkan kotak pembatas yang secara akurat menggambarkan lokasi objek yang  tepat  di  dalam  gambar,  memfasilitasi pemahaman yang jelas tentang posisi spasialnya. Sebaliknya, dalam hal segmentasi contoh, model mahir  menghasilkan  mask  yang  secara  efektif menyoroti  dan  membatasi  area  spesifik  yang ditempati oleh objek dalam gambar, menawarkan representasi visual terperinci dari objek tersegmentasi  untuk  analisis  dan  interpretasi lebih lanjut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kami  melakukan  sesi  pelatihan  untuk  model deteksi  objek  yang  menggunakan  Roboflow  dengan kelas objek tunggal. Hasil sesi pelatihan untuk model khusus  ini  telah  diwakili  secara  visual  melalui serangkaian  grafik  yang  menggambarkan  berbagai indikator  kinerja  dan  metrik  kerugian  yang  diamati selama fase pelatihan dan validasi. Representasi visual ini menawarkan wawasan berharga tentang perkembangan dan efektivitas model dalam mengidentifikasi dan melokalisasi objek secara akurat dalam kelas yang ditentukan.

## 4.1. Persiapan Data
Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  foto-foto penyandang  disabilitas  yang  diperoleh  dari  Google. Data  ini  diolah  dan  diberi  anotasi  untuk  memastikan bahwa  model  dapat  belajar  dengan  baik  dari  data tersebut.

## 4.2. Loss selama Training
Gambar 4. Loss Selama Proses Train
Grafik  menggambarkan  train/box_loss,  yang menunjukkan  penurunan  yang  konsisten  dari  sekitar 1,4  ke  nilai  yang  dekat  dengan  0,4  setelah  lebih  dari 200 iterasi. Tren khusus ini menunjukkan peningkatan kemampuan  model  dalam  menghitung  secara  akurat kotak  pembatas  yang  mencakup  objek  yang diidentifikasi. Grafik berikutnya menunjukkan train/cls_loss,  yang  juga  mengalami  pengurangan penting  dari  sekitar  2,5  menjadi  di  bawah  0,5. Penurunan  ini  menunjukkan  peningkatan  presisi model  dalam  mengkategorikan  objek  ke  dalam  kelas masing-masing  dengan  akurasi  yang  meningkat. Grafik  ketiga  menampilkan  train/dfl_loss,  yang mengalami  penurunan  dari  sekitar  1,6  menjadi  1,0. Penurunan ini menandakan kemajuan dalam kemahiran  model  dalam  meramalkan  distribusi  titik jangkar. Representasi grafis dalam bagan memberikan wawasan  berharga  tentang  penyempurnaan  progresif kinerja model di berbagai aspek deteksi dan klasifikasi objek.  Tren  berkurang  yang  diamati  dalam  kerugian menggarisbawahi proses pembelajaran berulang yang dilakukan oleh model untuk meningkatkan kemampuan prediktifnya. Konvergensi nilai kerugian ini menuju ambang batas yang lebih rendah menyoroti optimasi model di area utama estimasi kotak pembatas, klasifikasi  objek,  dan  prediksi  titik  jangkar.  Analisis terperinci  dari  proses  pelatihan  tersebut  membantu dalam mengukur kemanjuran algoritma pembelajaran model  dan  strategi  pengoptimalan  selama  periode pelatihan  yang  diperpanjang.  Penggambaran  grafis
berfungsi  sebagai  indikator  visual  dari  lintasan pembelajaran model dan evolusi kinerja, menawarkan gambaran  komprehensif  tentang  dinamika  pelatihan dan  peningkatan  kemahiran  selama  iterasi  berturut- turut.

## 4.3. Evaluasi dengan Metrik Kinerja

## Gambar 5 Metrik Kinerja Model
Pada baris berikutnya dari grafik, metrik kinerja model  digambarkan  dengan  jelas.  Grafik  awal menggambarkan  metrik/presisi  (B),  yang  tetap konsisten  sekitar  1,0  setelah  mencapai  iterasi  ke-50. Pengamatan  ini  menyiratkan  bahwa  model  unggul dalam presisi saat mengidentifikasi objek, menunjukkan positif palsu minimal. Grafik berikutnya menggambarkan metrik/penarikan (B), mencapai nilai mendekati  1,0,  menunjukkan  kemampuan  luar  biasa model dalam mendeteksi hampir semua contoh objek tertentu (ingatan tinggi).  Ke  depan, grafik ketiga  dan keempat  menunjukkan  metrik/MAP50  (B)  dan metrik/MAP50-95 (B), masing-masing mempertahankan  nilai stabil  mendekati 0,8. Hasil  ini menunjukkan kinerja model

## 4.4. Loss selama Validasi
Gambar 6. Loss Selama Proses Validasi
Pada  baris  ketiga  diagram,  ada  representasi kerugian  yang  terjadi  selama  prosedur  validasi.  Plot awal menggambarkan val/box_loss, yang menunjukkan  pengurangan  dari  sekitar  2,0  menjadi angka di bawah 0,5, menandakan peningkatan akurasi pembatasan kotak selama fase validasi. Sejalan dengan itu,  plot  berikutnya  menunjukkan  val/cls_loss,  yang
melihat penurunan dari sekitar 4,0  menjadi di  bawah 1,0,  menunjukkan  bahwa  model  membuat  kemajuan dalam klasifikasi  selama validasi. Selanjutnya, grafik ketiga  menampilkan  val/dfl_loss,  yang  melihat penurunan dari sekitar 3,0 menjadi 1,0, menunjukkan peningkatan dalam meramalkan distribusi titik jangkar selama validasi. Singkatnya, hasil yang diperoleh dari tahap  pelatihan  dan  validasi  menunjukkan  bahwa model  deteksi  objek  yang  dilatih  menggunakan Roboflow  menunjukkan  kemajuan  penting  dalam kinerja, ditandai dengan penurunan nilai kerugian dan metrik  kinerja  yang  terpuji  seperti precision , recall , dan mean  Average  Precision (mAP).  hasil  evaluasi akhir  dari  model  deteksi  objek  yang  dilatih menggunakan  Roboflow 3.0 Object Detection (Fast). Model  ini  diuji  pada  checkpoint  COCO  dan menghasilkan metrik kinerja yang sangat tinggi. mean Average  Precision  (mAP) dari  model  ini  mencapai 99.5%, menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan  yang  sangat  baik  dalam  mendeteksi  dan mengklasifikasikan  objek  secara  akurat. Precision model  ini  adalah  99.6%,  yang  berarti  bahwa  hampir semua deteksi yang dilakukan oleh model adalah benar (sangat  sedikit  false  positives).  Selain  itu, Recall model mencapai 100.0%, menunjukkan bahwa model berhasil  mendeteksi  semua  instance  dari  objek  yang ada  (tidak  ada  false  negatives).  Secara  keseluruhan, metrik  kinerja  ini  mengindikasikan  bahwa  model deteksi  objek  yang  dilatih  menggunakan  Roboflow sangat efisien dan akurat dalam mendeteksi objek pada dataset yang digunakan.
Berikut  ini  adalah  tabel  yang  menampilkan metrik  evluasi  utama  dari  hasil  pelatiha  dan  validasi model.
Tabel 3. Metrik Evaluasi Utama Metrik Value Precision 99.6% Recall 100.0% F1-Score 99.8% mAP 99.5% Tabel 4. Sekanario Pengujian Skenario Pengujian Precisi on Recall F1- Score mAP Gambar diambil dalam kondisi terang 99.5% 100.0% 99.7% 99.4% Gambar diambil dalam kondisi gelap 98.7% 99.2% 98.9% 98.5% Gambar dengan latar belakang sederhana 99.8% 100.0% 99.9% 99.7% Gambar dengan latar belakang rumit 98.9% 99.5% 99.2% 98.8% Gambar dengan berbagai sudut pandang 99.3% 99.8% 99.5% 99.2%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Model  untuk  deteksi  objek  menggunakan Roboflow,  dengan  fokus  khusus  pada  satu  kategori objek.  Pendekatan  ini  menyebabkan  pengurangan substansial dalam train/box_loss, menurun dari sekitar 1,4  menjadi  0,4,  train/cls_loss  dari  2,5  menjadi  di bawah  0,5,  dan  train/dfl_loss  dari  1,6  menjadi  1,0 selama periode pelatihan.  Perubahan  ini  menandakan peningkatan  bertahap  dalam  ketepatan  deteksi  dan kategorisasi  objek.  Pemeriksaan  indikator  kinerja mengungkapkan  tingkat  presisi  yang  konsisten  di dekat  1,0,  tingkat  penarikan  mendekati  1,0,  bersama dengan mAP50 dan MAP50-95 tetap stabil di sekitar 0,8,  menunjukkan  kinerja  yang  kuat  di  berbagai ambang  batas  Intersection  over  Union  (IOU). Sepanjang fase validasi, ada penurunan penting dalam val/box_loss  dari  sekitar  2,0  ke  di  bawah  0,5, val/cls_loss dari 4,0 ke di bawah 1,0, dan val/dfl_loss dari  3,0  menjadi  1,0,  menunjukkan  kemajuan substansial  dalam  akurasi  deteksi.  Pengujian  di  pos pemeriksaan  COCO  menunjukkan  mAP  99,5%, presisi  99,6%,  dan  daya  ingat  100,0%,  menegaskan efisiensi  dan  akurasi  model  yang  tinggi  dalam mengidentifikasi  objek  dalam  kumpulan  data  yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Thabtah,  “Machine  learning  in  autistic spectrum disorder behavioral research: A review and ways forward,” Inform Health Soc Care , vol. 44,  no.  3,  pp.  278–297,  Jul.  2019,  doi: 10.1080/17538157.2017.1399132.
[2]  M.  S.  Alfaatihah,  M.  D.  Permanasari,  A.  G. Sudrajat, A. Kurniatillah, M. H. Shavira, and D. K.  Afiff,  “Modular  Vertical  Garden  Sebagai Solusi Praktis Urban Gardening Institut Teknologi  Nasional,” Jurnal  Rekayasa  Hijau , vol.  5,  no.  3,  pp.  207–217,  Mar.  2022,  doi: 10.26760/jrh.v5i3.207-217.
[3]  A. Andrianto, “PERANCANGAN RAK SEPATU  DENGAN  SISTEM  MODULAR UNTUK
MENUNJANG FASILITAS
PENYIMPANAN  DI  RUANG  TERBATAS,”
Waca  Cipta  Ruang ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–5,  May 2022, doi: 10.34010/wcr.v8i1.6487.
[4]  A. Hayati, N. Sofiyati, and D. L. Kartika, “Teori Titik Tetap untuk Tipe Kannan yang Diperumum dalam  Ruang  b-Metrik  Modular  Lengkap,” Jambura  Journal  of  Mathematics ,  vol.  5,  no.  2, Aug. 2023, doi: 10.34312/jjom.v5i2.20571.
[5]  S.  Saputra,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar, “Implementation  of  Naïve  Bayes  for  Fish Freshness  Identification  Based  on  Image Processing,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 412–420, Jun. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i3.4062.
[6]  “EfficientDet:  Scalable  and  Efficient  Object Detection”, [Online].
Available:
https://github.com/google/
[7]  Y.  Obi,  K.  S.  Claudio,  V.  M.  Budiman,  S. Achmad,  and  A.  Kurniawan,  “Sign  language recognition system for communicating to people with disabilities,” Procedia Comput Sci , vol. 216, pp.
13–20, 2022, doi:
10.1016/j.procs.2022.12.106.
[8]  D. I. Mulyana and R. Ferdiansyah Putra, “Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 8, no. 1, 2024, doi: 10.35870/jti.
[9]  Y.  Obi,  K.  S.  Claudio,  V.  M.  Budiman,  S. Achmad,  and  A.  Kurniawan,  “Sign  language recognition system for communicating to people with disabilities,” Procedia Comput Sci , vol. 216, pp. 13–20,
2022, doi:
10.1016/j.procs.2022.12.106.
[10]  E.  Helmud,  E.  Helmud,  F.  Fitriyani,  and  P. Romadiana, “Classification Comparison Performance  of  Supervised  Machine  Learning Random  Forest  and  Decision  Tree  Algorithms Using  Confusion  Matrix,” Jurnal  Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 13, no. 1, pp. 92–97, Feb.
2024, doi: 10.32736/sisfokom.v13i1.1985.
[11]  M. A. Amirrudin, A. H. M. Din, N. A. Zulkifli, M. A. C. Amat, and M. H. Hamden, “Assessment of  the  accuracy  and  precision  of  myrtknet  real- time services,” J Teknol ,  vol. 83, no. 1, pp. 93– 103, Jan. 2020, doi:
10.11113/jurnalteknologi.v83.13892.
[12]  A. F. Sadeli and I. I. Lawanda, “Recall, Precision, and  F-Measure  for  Evaluating  Information Retrieval  System  in  Electronic  Document Management  Systems  (EDMS),” Khizanah  al- Hikmah :  Jurnal  Ilmu  Perpustakaan,  Informasi, dan Kearsipan , vol. 11, no. 2, pp. 231–241, Nov. 2023, doi: 10.24252/kah.v11i2a8.
[13]  H.  R.  Alhakiem  and  E.  B.  Setiawan,  “Aspect- Bas1ed  Sentiment  Analysis  on  Twitter  Using Logistic  Regression  with  FastText  Feature Expansion,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 5, pp. 840–846, Nov. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i5.4429.
[14]  M.  Resa  Arif  Yudianto  and  H.  Al  Fatta, “ANALISIS PENGARUH TINGKAT AKURASI  KLASIFIKASI  CITRA  WAYANG
DENGAN  ALGORITMA  CONVOLUTIONAL
NEURAL NETWORK”.