## IMPLEMENTASI SISTEM OBJECT TRACKING UNTUK MENDETEKSI DUA OBJEK BERBASIS DEEP LEARNING

## Wahyu Muldayani
Fakultas Teknik, Program Studi Teknologi Rekayasa Elektronika Universitas Jember Email: wahyumuldayani.teknik@unej.ac.id
Sumardi
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Jember Email: sumardi@unej.ac.id
Arizal Mujibtamala N.I Fakultas Teknik, Program Studi Teknologi Rekayasa Elektronika Universitas Jember Email: arizal.tamala@unej.ac.id
Muhammad Firza
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Jember
Email: 181910201077@mail.unej.ac.id

## Taufan Firmansyah
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Jember Email: 191910201039@mail.unej.ac.id

## ABSTRAK
Kontes  Robot  Indonesia  (KRI)  adalah  kompetisi  penggambaran,  perencanaan,  dan  pembuatan rekayasa dalam bidang robotika. Salah satu divisi yang dilombakan yaitu Kontes Robot Sepak Bola Beroda (KRSBI Beroda). Salah satu strategi pertandingan untuk memenangkan pertandingan yaitu saling umpan antar robot. Jadi robot diharuskan dapat melakukan identifikasi mana kawannya. Untuk melakukan tracking bola  dan  kawan  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendeteksian  objek.  Pada  penelitian  ini,  akan  dikembangkan sistem tracking bola dan pendeteksian robot kawan dengan berbasis Deep Learning. Metode Deep Learning yang  digunakan  yaitu  metode  CNN  (Convolutional  Neural  Network).  Pada  penelitian  ini  akan menggunakan kamera omnidirectional dan kamera webcam Logitech yang masing-masing akan digunakan untuk proses deteksi  objek bola dan kawan. Pendeteksian objek yang dilakukan menggunakan algoritma YOLO yang arsitekturnya terdiri dari 24 layer kovolusi, 4 layer max pooling, dan 2 layer fully connected. Pendeteksian  objek  yang  dilakukan  menggunakan  algoritma  YOLO  yang  sebelumnya  sudah  di  training menggunakan model  YOLOv5s  dengan jumlah dataset 1500 gambar bola dan 600  gambar kawan. Dari hasil training yolov5 dihasilkan pembacaan yang bagus dengan Mean Average Precision (mAP) mencapai 0.985,  presisi  sebesar  0.971  dan  nilai  recall  mencapai  0.981  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  sistem dapat  mendeteksi  bola  mencapai  jarak  700cm  dan  mendeteksi  kawan  mencapai  jarak  900cm.  Ketika intensitas  cahaya  terlalu  rendah  pendeteksian  yang  dilakukan  tidak  stabil.  Robot  JR  EVO  berhasil melakukan tracking bola maupun kawan.
Kata kunci: CNN, Deep Learning, Deteksi Objek, Kamera, Robot, YOLO

## ABSTRACT
The Indonesian Robot Contest (KRI) is an engineered drawing, planning, and manufacturing in the field of robotics. One of the divisions being contested is the Wheeled Football Robot Contest (KRSBI  Wheeled).  One  of  the  match  strategies  to  win  the  match  is  mutual  feedback  between robots. So the robot is required to be able to provide assistance to its friends. To track the ball and friends,  an  object  detection  system  is  needed.  In  this  research,  a  system  for  ball  tracking  and detection of friendly robots based on deep learning will be developed. The Deep Learning method used  is  the  CNN  (Convolutional  Neural  Network)  method.  In  this  study,  an  omnidirectional camera and a Logitech webcam camera will be used, each of which will be used for the ball and friend object  detection process. Object  detection is carried out  using  the YOLO algorithm whose architecture consists of 24 convolution layers, 4 max-pooling layers, and 2 fully connected layers. Object  detection  was  carried  out  using  the  YOLO  algorithm  which  had  previously  been  trained using the YOLOv5s model with a total dataset of 1500 ball images and 600 friends images. From the Yolov5 training  results, good readings were obtained with a Mean Average Precision  (mAP) reaching 0.985, a precision of 0.97, 1, and a recall value reaching 0.981. From the results of tests carried out, the system can detect the ball reaching a distance of 700cm detecting friends reaching a  distance  of  900cm.  When  the  light  intensity  is  too  low  the  detection  is  unstable.  The  JR  EVO robot has succeeded in tracking the ball and its friends.
Keywords: CNN, Deep Learning, Object Detection, Camera, Robot, YOLO

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  saat  ini  sedang  dikembangkan  dengan  sangat  pesat  terutama  pada  bidang  robotika. Meningkatnya perkembangan teknologi bidang robotika dapat dipacu dengan adanya berbagai kompetisi robotika  yang  selalu  ada  setiap  tahunnya  dengan  jenis  tema  yang  berbeda-beda.  Salah  satu  kompetisi robotika khususnya di Indonesia yang  setiap tahun rutin diadakan adalah  Kontes  Robot Indonesia (KRI) [Puspresnas]. Kontes Robot Sepak Bola Indonesia Beroda atau yang biasa disebut KRSBI Beroda adalah salah satu divisi yang diperlombakan pada Kontes Robot Indonesia (KRI). Pada divisi ini, robot harus dapat bermain  sepak  bola  layaknya  manusia  dan  bergerak  secara  autonomous  tanpa  bantuan  kendali  manusia. Robot diharuskan mencari dan melakukan identifikasi terhadap bola secara otomatis mengguakan kamera sebagai sensor pendeteksi bola. Oleh karena itu, untuk melakukan tujuan tersebut diperlukan sistem tracking bola yang dapat mengetahui posisi dari bola secara real time dimana setiap pergerakan bola akan dilacak oleh robot dan ketika bola dideteksi, maka robot akan menuju ke arah bola tersebut. Memenangkan sebuah pertandingan dalam lomba KRSBI Beroda tidak hanya diperlukan sistem tracking bola yang baik, namun dibutuhkan juga sebuah strategi yang baik. Salah satu strategi tersebut yaitu dengan sebuah kerja sama yang baik  antar  robot.  Setiap  robot  harus  bisa  mendeteksi  mana  kawannya  sehingga  robot  penyerang  dapat melakukan  sebuah  umpan  kepada  robot  penyerang  yang  lainnya  yang  nantinya  berkesempatan  untuk mencetak goal ke gawang lawan.  Oleh karena itu, dibutuhkan juga pendeteksian robot kawan agar dapat menjalankan kerja sama yang baik antar robot penyerang.
Pada penelitian sebelumnya terdapat Perancangan Object Tracking Robot Berbasis Image Processing menggunakan  Raspberry  PI  [Pradana].  Pada  penelitian  oleh  Prianggodo  pengolahan  citra  yang  meliputi konversi ruang warna RGB ke HSV, color filtering, edge detector, dan circle hough transform. Pengujian yang dilakukan adalah pengaruh resolusi gambar pada kamera terhadap sistem gerak, jarak pandang robot, pengenalan  warna,  pengenalan  bentuk  bola,  kecepatan  waktu  tracking  dan  intensitas  cahaya  minimum. Penelitian  ini  terdapat  kekurangan  yaitu  intensitas  cahaya  saat  proses  pendeteksian  sangat  berpengaruh dimana harus tidak terlalu terang maupun gelap. Selain itu pendeteksian bola yang dilakukan bedasarkan warna bola bukan bentuk bola.  Penelitian selanjutnya yaitu Pendeteksi Bola Pada Robot Penjaga Gawang Menggunakan Metode Hough Circle [Prianggodo]. Penelitian ini akan menggunakan metode Hough Circle dengan  EmguCV  untuk  melakukan  pengenalan  warna  dan  bentuk  bola.  Penerapan  metode  ini  dapat meminimalisir eror saat melakukan pendeteksian bola dan arah bola yang dating menuju penjaga gawang. Penelitian ini terdapat kekurangan yaitu ketika jarak bola diatas 600cm tidak dapat dideteksi.
Pada  penelitian  kali  ini  akan  dikembangkan  sistem  tracking  bola  dan  pendeteksian  robot  kawan dengan berbasis Deep Learing. Deep learning atau pembelajaran mendalam adalah salah satu sub bidang yang  spesifik  pada  Machine  Learning  dan  meruapakan  cara  baru  dalam  merepresantasikan  data  yang menekankan  pada  pembelajaran  berbasis  layer  (lapisan)  secara  berturut  –  turut  hingga  bermakna [Pramestya]. Salah satu metode dari Deep Learning adalah CNN (Convolutional Neural Network). CNN adalah suatu teknik machine learning yang merupakan perluasan dari MultiLayer Perceptron (MLP) yang dibentuk untuk memproses data dua dimensi dalam bentuk gambar. Namun, di CNN setiap neuron diwakili dalam  dua dimensi, sedangkan di MLP setiap neuron hanya memiliki satu dimensi [Eka]. Convolutional Neural Network terdiri dari lapisan output, lapisan input, dan lapisan tersembunyi. CNN berbeda dengan jaringan  saraf  biasa  karena  neuron  di  lapisannya  disusun  dalam  tiga  perspektif  yaitu  lebar,  tinggi,  dan kedalaman.  Hal  ini  memungkinkan  CNN  untuk  mengubah  volume  input  dalam  tiga  dimensi  menjadi volume output [Peemen]. CNN adalah arsitektur yang dapat dilatih dan terdiri dari beberapa lapisan. Setiap tahap terdiri dari tiga lapisan: lapisan konvolusi, lapisan fungsi aktivasi, dan lapisan penyatuan [Saha]. Salah satu algoritma dalam pendeteksian yaitu YOLO. Dengan menggunakan You Only Look Once atau YOLO, sistem hanya akan melihat sekali pada gambar untuk memprediksi objek apa itu dan dimana keberadaannya [Redmon].  Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memperbaiki  penelitian  sebelumnya  dan menjadi perkembangan teknologi yang dapat meningkatkan kinerja dari robot KRSBI Beroda Universitas Jember yaitu JR EVO.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini dijelaskan metode yang digunakan serta proses jalannya penelitian.

## 2.1 Desain Perancangan Elektronika
Perancangan  ini  merupakan  perancangan  elektrikal  dan  sistem  kendali  pada  robot.  Pada  sistem elektrikal robot terdapat beberapa komponen yang digunakan antara lain Teensy 4.0, driver motor, motor DC,  dan  mini-PC.  Pada  Gambar  1  kamera  akan  mengirimkan  data  image  pada  mini  pc  lalu  data  akan diproses pada mini pc, kedua proses (image descripting dan classification) ada pada mini pc. Setelah data selesai  diproses  lalu  dikirimkan  ke  mikrokontroler  untuk  diteruskan  kepada  driver  motor,  dikarenakan driver  motor  memerlukan  pin  dengan  fitur  PWM,  maka  tidak  bisa  langsung  dikontrol  oleh  mini  pc  dan harus melalui Teensy 4.0 terlebih dahulu.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem Elektronika Kendali

## 2.2 Perancangan Sistem Kontrol Tracking
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  desain  sistem  kontrol  pada  robot  untuk  mengetahui  respon robot ketika melakukan tracking terhadap bola maupun robot kawan. Gambar 2 merupakan desain sistem  kontrol  tracking  dimana  nilai  set-point  atau  target  yaitu  jarak  atau  sudut  objek.  Nilai  ini dapat  dicapai  dengan  menggunakan  kontrol  robot  dengan  beberapa  kondisi  yaitu  motor  sudut, motornganan,  motorngiri,  dan  motormanual.  Dari  kontrol  robot  tersbut  nantinya  akan menghasilkan  nilai  pwm  yangakan  dikirimkan  ke  driver  motor  yang  akan  diteruskan  ke  motor sehingga  menghasilkan  output  pergerakan  jarak  atau  sudut  objek.  Dalam  proses  tracking  kamera memberikan  feedback  untuk  mengambil  gambar  objek  secara  real  time  yang  akan  diproses  oleh YOLO  CNN  yang  nantinya  akan  menghasilkan  nilai  koordinat  dari  objek.  Koordinat  yang dihasilkan akan diolah untuk  menjadi  rumus jarak dan sudut. Untuk mencari jarak menggunakan rumus  perbandingan  antara  jarak  antar  koordinat  dengan  jarak  sebenarnya.  Untuk  mencari  sudut menggunakan rumus trigonometri. Jika nilai jarak atau sudut sesuai  dengan setpoint  maka sistem tracking selesai.

## Gambar 2. Diagram Blok Sistem Kontrol Traking

## 2.3 Flowchart Tracking Objek
Agar lebih mudah dalam mengetahui bagaimana sistem kerja tracking objek pada penelitian ini, maka diperlukan sebuah flowchart tracking objek. Alur kerja dari tracking objek dimulai dari input data gambar yang dilakukan dengan kamera. Input gambar akan melalui proses pengolahan citra untuk melakukan proses pendeteksian. Jika mendeteksi bola maka akan mendapatkan posisi bola  jika  tidak  maka  akan  melakukan proses  pendeteksian  kembali.  Setelah  mendapatkan  posisi bola robot bergerak menuju posisi bola. Jika bola sudah didapatkan maka akan melakukan proses input  data  kamera  kembali  jika tidak  robot  akan  mendapatkan  bola  kembali.  Input  gambar  akan melalui proses pengolahan citra lagi untuk melakukan pendeteksian robot kawan. Jika mendeteksi robot  kawan  maka akan  mendapatkan  posisi  robot  kawan  jika  tidak  maka melakukan  proses pendeteksian  kembali.  Setelah  mengetahui posisi  robot  kawan  lalu  akan  menentukan  warna identitas kawan.  Setelah  itu  robot  akan  bergerak menyesuaikan  posisi dari  robot  kawan.  Berikut flowchart tracking objek dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Flowchart Sistem Treaking Objek

## 2.4 Desain Arsitektur CNN
Kedalaman arsitektur mempengaruhi tingkat kemampuan jaringan. Arsitektuk Convolutional Neural  Network  dalam  penelitian  ini  dirancang  dengan  menggunakan  arsitektur  dari You  Only Look  Once atau  yang  biasa  disebut  YOLO.  Arsitektur  ini  terdiri  dari  24  layer  konvolusi,  4  layer max pooling, dan 2 layer fully connected. Gambaran susunan arsitektur  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Arsitektur  penelitian  ini  akan  menggunakan  lapisan  reduksi  1x1  untuk  mengecilkan kedalaman  dari  map  fitur  serta  diikuti  lapisan  konvolusi  3x3  dengan  langkah  (stride)  1.  Lapisan konvolusi  masing-masing  memiliki  lapisan  maxpooling  dengan  filter  2x2  yang  berfungsi  untuk mengurangi  resolusi fitur. Pada arsitektur YOLO, Sistem menerima gambar masukan dari bentuk (448,448,3). Ini adalah gambar dengan Panjang dan lebar 448 x 448 dan kedalaman 3, dan melalui proses  jaringan  konvolusi,  output  akan  memiliki bentuk  (7,7,30),  di  mana  7x7  adalah  ukuran  sel grid  (S=7),  30  adalah  angka  kotak  pembatas  B  dikalikan  dengan  jumlah  kelas  ditambah  jumlah komponen dalam kotak B. (Bx5+C dengan B=2, C=20).

## Gambar 4. Arsitektur CNN

## 2.5 Deteksi dengan YOLO
Proses  mendeteksi  objek,  YOLO  memiliki  alur  proses  pendeteksian.  Berikut  diagram  alir deteksi  objek  YOLO.  Algoritma  pemrograman  dari  pendeteksian  real  time  yaitu  pertama inisialisasi  library  yang  akan  digunakan  seperti  library  opencv,  library  numpy,  dan  lain-lain. Selanjutnya  untuk  library  opencv  memanggil  kamera  yang  akan  digunakan  sebagai  input  dengan program cv2.videocapture. Cv2 Video Capture membantu dalam menangkap capture video frame per  frame  yang  dihasilkan  oleh  kamera.  Selain  itu  memasukkan  input  model  YOLO  CNN  yang sebelumnya  sudah  di  training  menggunakan  Google  Colab.  Setelah  kedua  input  telah  dipanggil maka  langsung  menuju  main  program  yaitu  proses  pendeteksian.  Jika  sistem  berhasil melakukan pendeteksian  maka  akan  dilakukan  perhitungan  untuk  mengetahui  sudut  dan  jarak  dari  objek tersebut.  Jika  tidak  berhasil  mendeteksi  objek  maka  akan  kembali  menuju  proses  pendeteksian. Setelah jarak dan sudut telah diketahui maka akan dikirim ke mikrokontroler melalui komunikasi serial.  Untuk  menampilkan  hasil  tangkapan  kamera  menggunakan  cv2  imshow.  Proses pendeteksian  diawali  dengan  input  data  berupa  gambar.  YOLO  akan  membagi  gambar  masukan menjadi  SxS  petak  (grid).  Jika  pusat  objek  ada  di  salah  satu  petak,  maka  sel  petak  tersebut bertanggung  jawab  untuk  mendeteksi  objek  itu  yang  hasil  yang  akan  didapatkan  berupa  kotak anchor. Setelah  kotak  anchor  terbentuk  selanjutnya  melakukan  perhitungan  kemungkinan  adanya objek.  Selain  itu  setiap  sel  kotak  memprediksi  kotak  pembatas  dan  nilai  keyakinan  untuk  kotak tersebut.  Setelah  itu  setiap  sel  menghitung  kemungkinan  probabilitas  kelas  kondisional.  Nilai  ini akan  dikalikan  dengan  nilai  keyakinan  dari  kotak  pembatas.  Nilai  ini  menghasilkan  probabilitas kelas  yang  muncul  di  kotak  dan  seberapa  baik  kotak  dalam  memprediksi  objek.  IoU  merupakan metrik  pengukuran  yang  digunakan  untuk  menghitung  ketepatan  detektor  dan  pengklasifikasi objek pada set data tertentu. Ini terdiri dari dua metrik evaluasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan  pada  pengujian  robot  JR  EVO  yang  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network  sebagai  metode  object  tracking  untuk  mendeteksi  bola  dan  robot kawan.  Pengujian  robot  JR  EVO  dilakukan  di  Gedung  Robotika  Universitas  Jember  serta Laboratorium Elektronika dan Terapan Universitas Jember.

## 3.1 Akusisi dan Training Data
Akuisisi data merupakan merupakan tahap pengumpulan data objek yang pada peneltitian ini berupa  bola robot  kawan.  Data  tersebut  nantinya  akan  digunakan  untuk  data  training  dan  data testing.  Berikut  diagram  alir  dari  proses  akuisisi  dan  preprocessing  data.  Pengumpulan  dataset
dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan  cara  mengambil  video  dari  bola  maupun  robot  kawan. Setelah  dataset  terkumpul,  video  akan  diekstrak  menjadi  frame-frame  gambar  menggunakan software  VLC  dengan  frame  rate  25  fps.  Dari  hasil  ekstrak  video  menghasilkan  jumlah  data gambar  bola  sebanyak  1500  gambar  dan  data  gambar  robot  kawan  641  gambar  ditunjukan  pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Data Training Bola

## Gambar 6. Data Training Robot Kawan
Tahap selanjutnya yaitu dengan memberikan pelabelan dan ground truth bounding box pada citra  dataset  menggunakan  LabelImg,  yang  akan  disimpan dalam  bentuk  anotasi  berformat  txt. Setelah proses pelabelan, kumpulan data gambar dan hasil pelabelan yang berformat txt diupload di sebuah tools yaitu roboflow. Pada roboflow dilakukan tahap preprocessing yaitu proses resizing data gambar menjadi ukuran 416x416.
Proses training data menggunakan YOLOv5 yang akan  dilatih menggunakan Google Colab, yang  menyediakan  akses  gratis  ke  GPU  yang  andal  dan  tidak  memerlukan  konfigurasi.    Proses training data diawali dengan menginstal environment dari YOLOv5. Environment tersebut berupa requirement  yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan  YOLOv5.  Setelah  itu  melakukan  persiapan dataset. Dataset yang akan digunakan untuk proses training adalah dataset yang di download dari
tools  Roboflow.  Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  konfigurasi  dari  argument  model  YOLOv5. Dari proses training nantinya akan muncul evaluasi performa dari YOLOv5. Proses terakhir yaitu proses  inferensi  data  uji.  Pada  proses  ini  model  akan  melakukan  pengujian  pada  data  uji  yang sebelumnya  telah  disiapkan  di  Roboflow.  Proses  ini  dapat  mengetahui  apakah  model  dapat melakukan deteksi  terhadap objek atau tidak.  Konfigurasi  argument dari model yang akan dilatih yaitu  dengan  menggunakan  img  416,  batch  16,  epoch  16  dan  weights  yolov5s.  Dari  konfigurasi model  tersebut  terdapat  beberapa  argument  diantaranya  img,  batch,  epochs,  dan  weights.  Img mendefinisikan  ukuran  gambar  masukan.  Ukuran  gambar  asli  1024  x  1024,  lalu  dikompres  ke ukuran  yang  lebih  kecil  untuk  membuat  proses  pelatihan  lebih  cepat.  Ukuran  gambar  416  x  416 adalah ukuran yang ideal untuk digunakan sebagai input gambar tanpa kehilangan banyak detail.

## 3.2 Hasil Training Data
Setelah  proses  training  selesai  akan  diketahui  bagaimana  performa  dari  YOLOv5  dalam melakukan pendeteksian objek.  Berikut hasil dari training data yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 1 hasil training data dan Gambar 5 grafik evaluasi performa.
Tabel 1. Hasil Training Data No Kelasifikasi Images Label P R mAP0.5 mAP0.5;0.95 1 Semua 426 498 0.972 0.984 0.985 0.658 2 Bola 426 249 0.945 0.959 0.968 0.454 3 Robot Biru 426 119 0.986 1 0.994 0.766 4 Robot Merah 426 130 0.985 0.992 0.994 0.755

## Gambar 7. Grafik Evaluasi Performa
Dari Gambar 7, terdapat beberapa matrik nilai yaitu mean average precision (mAP), dengan nilai antara 0 dan 1. Semakin tinggi  skor, model akan lebih akurat. Terdapat  juga nilai presisi  dimana memberi  tahu  seberapa  tepat  model  dalam  prediksi.  Serta  recal  mengukur  seberapa  baik  model menemukan semua nilai  positif dalam kumpulan dataset. Dari  data matrik dapat diketahui  bahwa
nilai dari Mean Average Precision (mAP) mencapai 0.985. Terdapat juga nilai dari presisi sebesar 0.971  dan  nilai  recall  mencapai  0.981.  Ini  membuktikan  bahwa,  dengan  arsitektur  YOLOv5, modelnya  tidak  hanya  cepat,  tetapi  akurasinya  juga  tinggi.  Untuk  masing  masing  nilai  mAP, presisi,  dan  recall  untuk  setiap  kelas  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Dari  gambar  tersebut,  untuk kelas bola nilai mAP,presisi, dan recal masing masing yaitu 0.968, 0.945, dan 0.959. Untuk kelas robot  biru  nilai  mAP,  presisi,  itdan  recal  masing-masing  yaitu  0.994,  0.986,  dan  1.  Untuk  kelas robot merah nilai mAP, presisi, dan recal yaitu 0.994, 0.985, dan 0.992. Untuk YOLOv5 ini tidak ada untuk nilai akurasi. Hal ini dikarenakan fokus dari YOLOv5 yaitu seberapa yakin model dalam mendeteksi bahwa objek tersebut benar benar objek yang akan dideteksi.

## 3.3 Inferensi Data Uji
Dalam proses training data ini diperlukan proses inferensi yang digunakan untuk mengetahui apakah model dapat mendeteksi objek dengan baik.
Gambar 8. Hasil Deteksi Uji
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  8  model  memberikan  hasil  prediksi  yang  sangat mengesankan.  Model  akan  memprediksi  objek  berdasarkan  probabilitas  untuk  objek  itu.  Jadi tingkat  akurasi  pembacaan  yang  berbeda  dipengaruhi  probabilitas  objek  yang  diprediksi  oleh model.

## 3.4 Pengukuran Jarak Bola
Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  menguji  sistem  deteksi  objek  berupa  bola  yang telah dilatih sebelumnya menggunakan metode Convolutional Neural Network. Dari pengujian ini dapat  diketahui  seberapa  kemampuan  sistem  dalam  melakukan  deteksi  bola  dengan  berbagai variasi jarak.
Tabel 2. Pengujian Jarak Bola Jarak Hasil
Keterangan 100 Gambar 9. Jarak Bola 100 Terdeteksi 700 Gambar 10. Jarak Bola 700 Terdeteksi
Tabel 2 merupakan hasil pengujian jarak bola diatas dapat dikethui bahwa dari beberapa pengujian variasi  jarak  bola  terhadap  titik  tengah  kamera,  jarak  maksimum  sistem  dapat  mendeteksi  bola adalah 700cm atau 7 meter.

## 3.5 Pengukuran Jarak Kawan
Pada pengujian ini dilakukan dengan cara menguji sistem deteksi objek berupa robot kawan yang  telah  dilatih  sebelumnya  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network.  Dari pengujian ini dapat diketahui seberapa kemampuan sistem dalam melakukan deteksi robot kawan dengan berbagai variasi jarak.
Tabel 3. Pengujian Jarak Kawan
Jarak
Hasil Keterangan
100 Gambar 11. Jarak Kawan 100 Terdeteksi
900 Gambar 12. Jarak Kawan 900 Terdeteksi
Tabel  3  merupakan hasil  pengujian jarak kawan diatas dapat  diketahui  bahwa dari  beberapa pengujian  variasi  jarak  robot  kawan  terhadap  titik  tengah  kamera,  jarak  maksimum  sistem  dapat mendeteksi robot kawan adalah 900cm atau 9 meter.

## 3.6 Pengukuran Jarak Kawan
Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  menguji  sistem  deteksi  objek  berupa  bola  yang telah dilatih sebelumnya menggunakan metode Convolutional Neural Network. Dari pengujian ini dapat  diketahui  seberapa  kemampuan  sistem  dalam  melakukan  deteksi  bola  dengan  berbagai variasi tingkat intensitas cahaya.
Tabel 4. Pengujian Intensitas Cahaya Intensitas Hasil Keterangan 8,75 lux
Gambar 13. Jarak Kawan 100 Terkadang terdeteksi terkadang tidak 120 lux Gambar 14. Jarak Kawan 900 Terdeteksi jelas

## 3.7 Komunikasi Pada Mikrokontroller
Pada pengujian ini akan dilakukan penyesuaian data yang dikirim dari python di mini pc ke mikrokontroler.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  data  yang  dikirim  oleh  python sesuai  dengan  data  yang  masuk  pada  mikrokontroler.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara menghubungkan python dan mikrokontroler dengan protocol komunikasi serial. Data yang dikirim oleh  python  berupa  kode  yang  nantinya  akan  digunakan  menulis  tulisan  pada  LCD  20x4.  Kode
yang  dikirim  dari  python  yaitu  nama  kelas  dari  objek  yang  akan  di  deteksi.  Ketika  python mendeteksi  bola  maka  pada  LCD  akan  muncul  kata  “kita”.  Ketika  python  mendeteksi  robot berwarna  magenta  maka  pada  LCD  akan  muncul  kata  “aku”.  Ketika  python  mendeteksi  robot berwarna cyan maka pada LCD akan muncul kata “kamu”, diperlihatkan pada Gambar 15.

## Gambar 15. Tulisan Kita Tanda Deteksi Bola

## 3.8 Pengujian Tracking Bola
Pada  pengujian  ini,  setelah  komunikasi  antara  mini  pc  dan  mikrokontroler  berhasil  maka robot  JR  EVO  akan  diuji  coba  dengan  dijalankan  secara  langsung  dengan  skenario  yang  diawali dengan  robot  akan  melakukan  pendeteksian  bola  lalu  akan  melakukan  tracking  terhadap  bola tersebut.  Dari  pengujian  ini  dapat  diketahui  apakah  robot  dapat  melakukan  pendeteksian  dan tracking bola secara tepat atau tidak.

## 3.9 Pengujian Tracking Bola
Pada  pengujian  ini,  setelah  komunikasi  antara  mini  pc  dan  mikrokontroler  berhasil  maka robot  JR  EVO  akan  diuji  coba  dengan  dijalankan  secara  langsung  dengan  skenario  yang  diawali dengan  robot  akan  melakukan  pendeteksian  bola  lalu  akan  melakukan  tracking  terhadap  bola tersebut.  Dari  pengujian  ini  dapat  diketahui  apakah  robot  dapat  melakukan  pendeteksian  dan tracking bola secara tepat atau tidak.
Tabel 5. Pengujian Tracking Bola Percobaan Jarak Sudut Keterangan 1 112 34 Berhasil Tracking Bola 2 134 -74 Berhasil Tracking Bola 3 101 -130 Berhasil Tracking Bola 4 180 151 Berhasil Tracking Bola 5 188 43 Berhasil Tracking Bola
Tabel  5  merupakan  hasil  pengujian  tracking  bola diatas  dapat  diketahui  bahwa  5  pengujian  yang dilakukan robot JR EVO mampu dalam melakukan deteksi bola dan melakukan tracking terhadap bola.  Dalam  pengujian  yang  dilakukan  untuk  melakukan  tracking  bola,  selama  bola  masih  dapat dideteksi oleh kamera maka robot dapat melakukan tracking bola.

## 3.10 Pengujian Tracking Kawan
Pada  pengujian  ini,  setelah  komunikasi  antara  mini  pc  dan  mikrokontroler  berhasil  maka robot  JR  EVO  akan  diuji  coba  dengan  dijalankan  secara  langsung  dengan  skenario  yang  diawali
dengan  robot  akan  melakukan  pendeteksian  terhadap  robot  kawan  lalu  akan  melakukan  tracking terhadap robot  kawan tersebut. Dari pengujian  ini dapat  diketahui  apakah robot  dapat melakukan pendeteksian dan tracking robot kawan secara tepat atau tidak.
Tabel 6. Pengujian Tracking Kawan Percobaan Jarak Sudut Keterangan 1 150 -37 Berhasil Tracking Kawan 2 150 -41 Berhasil Tracking Kawan 3 150 45 Berhasil Tracking Kawan 4 150 20 Berhasil Tracking Kawan 5 150 43 Berhasil Tracking Kawan
Tabel 6 merupakan hasil pengujian tracking kawan diatas dapat diketahui bahwa 5 pengujian yang  dilakukan  robot  JR  EVO  mampu  dalam  melakukan  deteksi  kawan  dan  melakukan  tracking terhadap kawan. Dalam pengujian yang dilakukan untuk melakukan tracking kawan, selama robot kawan masih dapat ditangkap oleh kamera maka robot dapat melakukan tracking robot kawan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilaksanakan,  dan  dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan, maka dapat  diambil kesimpulan yaitu dalam merancang sebuah sistem tracking  obyek untuk  mentracking  bola dan robot  kawan dengan baik  diperlukan Convolutional Neural  Network dengan menggunakan algoritma YOLO yang terdiri dari 24 layer konvolusi, 4 layer max pooling, dan 2 layer fully connected seperti pada penelitian ini. Diperlukan juga 1500 gambar training dan 215  gambar  testing  untuk  membuat  model  dari  pendeteksian  objek  menggunakan  Yolov5.  Data hasil pendeteksian nantinya akan dikirim ke mikrokontroler menggunakan komunikasi serial. Dari hasil  training  yolov5  dihasilkan  pembacaan  yang  bagus  dengan  Mean  Average  Precision  (mAP) mencapai  0.985,  presisi  sebesar  0.971  dan  nilai  recall  mencapai  0.981.  Performa  pendeteksian menggunakan CNN dapat mendeteksi bola sejauh 700cm dan robot kawan sejauh 900cm. Namun ketika  intensitas  cahaya  terlalu  rendah  pendeteksian  bola  dan  robot  kawan  masih  kurang  stabil. Pengujian tracking bola dan kawan berhasil dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Puspresnas. 2021. Pedoman KRI 2021. Edisi 1. Jakarta: Pusat Prestasi  Nasional Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan.
[2]  Pradana,  A.  W.  dan  D.  Irmawati.  2020. Pendeteksi  warna  dan  bentuk  bola  pada  robot  penjaga gawang menggunakan emgucv . Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education). 5(1):21– 31.
[3]  Prianggodo, L. B. 2016. Perancangan object tracking robot berbasis image processing menggunakan raspberry pi . Laporan Tugas Akhir Teknik Elektronika.
[4]  Pramestya, R. H. 2018. Deteksi dan Klasifikasi Kerusakan Jalan Aspal Menggunakan Metode YOLO berbasis Citra Digital . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[5]  Eka  Putra,  W.  S.  2016. Klasifikasi  citra  menggunakan  convolutional  neural  network  (cnn)  pada caltech 101 . Jurnal Teknik ITS. 5(1).
[6]  Peemen,  M.,  R.  Shi,  S.  Lal,  B.  Juurlink,  B.  Mesman,  dan  H.  Corporaal.  2016. The  neuro  vector engine: flexibility to improve convolutional net efficiency for wearable vision . Proceedings of the 2016 Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition, DATE 2016. 1604–1609.
[7]  Saha, S. 2018. A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks. https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to  convolutional-neural-networks-the-eli5- way-3bd2b1164a53.
[8] Redmon,  J., S. Divvala, R. Girshick,  dan  A. Farhadi. 2016. You  only  look  once:  unified,  real-time object  detection .  Proceedings  of  the  IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer  Vision  and Pattern Recognition. 2016-Decem:779–788