Deteksi Perokok Menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLO) dan Convolutional Neural Network (CNN)

Aprilian Gevindo; Syafri Arlis

doi:10.54914/jit.v12i1.2783

Penulis

Aprilian Gevindo Universitas Putra Indonesia "YPTK" Padang
Syafri Arlis Universitas Putra Indonesia "YPTK" Padang

DOI:

https://doi.org/10.54914/jit.v12i1.2783

Kata Kunci:

CNN, Deteksi Aktivitas Merokok, Pengolahan Citra Digital, Pengenalan Aktivitas Manusia, YOLO

Abstrak

Teknologi pengolahan citra terus berkembang dan dimanfaatkan untuk identifikasi aktivitas manusia secara visual, termasuk pemantauan aktivitas merokok di kawasan tanpa rokok. Penelitian ini mengembangkan deteksi dan pengenalan aktivitas merokok dengan menggabungkan YOLO (You Only Look Once) untuk pendeteksian objek dan CNN (Convolutional Neural Network) sebagai pengklasifikasi citra. YOLO melakukan deteksi dan cropping objek manusia, sedangkan CNN mengklasifikasikan aktivitas merokok dan tidak merokok berdasarkan ciri visual. Dataset berjumlah 3.254 yang telah diproses menghasilkan masing-masing 560 citra valid untuk kelas smoking dan not smoking. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi 96,09% pada data latih dan 94,44% pada data validasi, dengan loss yang stabil, serta evaluasi model menghasilkan accuracy 94,44%, precision 92,55%, recall 96,67%, F1-score 94,57%, dan Average Precision (AP) 98,72%, menunjukkan performa klasifikasi yang sangat baik. Model juga mampu mendeteksi aktivitas merokok secara responsif pada citra dan kamera real-time, membuktikan efektivitas kombinasi YOLO dan CNN dalam membangun deteksi otomatis dan berpotensi diterapkan di kawasan tanpa rokok.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

T. Hidayat, “Identifikasi Morfologi Citra Daging Menggunakan Teknik Pengolahan Citra Digital,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 9, no. 1, pp. 1580–1586, 2025, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v9i1.12285.

M. R. Pratama and I. F. Hanif, “Implementasi Metode Canny dalam Deteksi Tepi Pada Aplikasi Omr (Optical Mark Recognition) Menggunakan Pengembangan Sistem Waterfall,” Edunity Kajian Ilmu Sosial dan Pendidikan, vol. 2, no. 2, pp. 267–283, 2023, doi: https://doi.org/10.51178/edunity.v2i2.1194.

N. Siagian, “Perancangan Aplikasi Pengolahan Citra Digital Untuk Penajaman Sisi Citra Hasil Fingerprint Menggunakan Metode Fourier Phase Only Synthesis,” Jurnal Ilmu Komputer, Teknologi Dan Informasi, vol. 1, no. 2, pp. 66–75, 2023, doi: https://doi.org/10.62866/jurikti.v1i2.41.

N. A. Gunarsih, S. Wiyono, and D. I. Af’idah, “Aplikasi Deteksi Pelanggaran Merokok di Tempat Larangan Merokok,” Jurnal Informatika Polinema, vol. 10, no. 3, pp. 351–358, 2024, doi: https://doi.org/10.33795/jip.v10i3.1558.

A. Usman, “Makna Merokok bagi Wanita: Studi Fenomenologi pada Mahasiswi Perokok,” RESIPROKAL: Jurnal Riset Sosiologi Progresif Aktual, vol. 6, no. 1, pp. 38–51, 2024, doi: https://doi.org/10.35508/resiprokal.v6i1.14481.

A. D. Qanitha, C. Winata, E. Husnita, T. S. A. Zahra, A. Alrefi, and A. Akbari, “Konsep Diri Perokok Studi Kasus Pada Mahasiswa X Di Sumatra Selatan,” Jurnal Ilmiah Penelitian Mahasiswa, vol. 2, no. 6, pp. 49–56, 2024, doi: https://doi.org/10.21776/ub.jipm.2024.002.06.07.

M. A. Kamil and Y. M. Djaksana, “Perbandingan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Dan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Deteksi Wajah,” Jurnal Intelek Insan Cendikia, vol. 1, no. 9, pp. 4866–4876, 2024, doi: https://doi.org/10.37373/jintel.v1i9.1124.

O. Wynne et al., “Signs, Fines and Compliance Officers: A Systematic Review of Strategies for Enforcing Smoke-Free Policy,” Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 15, p. 1386, Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.3390/ijerph15071386.

R. Dijaya and H. Setiawan, “Buku Ajar Pengolahan Citra Digital,” Umsida Press, pp. 1–85, 2023, doi: https://doi.org/10.21070/2023/978-623-464-061-0.

Y. Yuhandri, A. Ramadhanu, and H. Syahputra, “Pengenalan Teknologi Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing) Untuk Santri Di Rahmatan Lil’Alamin International Islamic Boarding School,” Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat, vol. 3, no. 2, pp. 1239–1244, 2022, doi: https://doi.org/10.31004/cdj.v3i2.4933.

M. Muhtadii and H. A. Tawakal, “Pengembangan Aplikasi Android Untuk Pengenalan Citra Nomor Sertifikat Halal Mui Dengan Library Tesseract Optical Character Recognition (Ocr),” Jurnal Informatika Terpadu, vol. 2, no. 2, 2016, doi: https://doi.org/10.15408/jtit.v2i2.3115.

A. Chairi and R. Mukhaiyar, “Sistem Kontrol Color Sorting Machine Dengan Pengolahan Citra Digital,” JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia, vol. 4, no. 1, pp. 387–396, 2023, doi: https://doi.org/10.24036/jtein.v4i1.353.

A. Wijaya, B. R. Daryono, R. Toyib, and Y. Apridiansyah, “Analisis Pengenalan Pola Pada Citra Digital Untuk Prediksi Berat Buah Sawit,” Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, vol. 4, no. 3, pp. 713–724, 2024, doi: https://doi.org/10.33510/decode.v4i3.364.

J. H. Cho, “Detection of smoking in indoor environment using machine learning,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 10, no. 24, pp. 1–17, Dec. 2020, doi: https://doi.org/10.3390/app10248912.

F. Ramadhani, A. Satria, and S. Dewi, “Identifikasi kendaraan bermotor pada dashcam mobil menggunakan algoritma YOLO,” Hello World Jurnal Ilmu Komputer, vol. 2, no. 4, pp. 199–206, 2024, doi: https://doi.org/10.53697/hw.v2i4.1032.

I. M. D. Maleh, R. Teguh, A. S. Sahay, S. Okta, and M. P. Pratama, “Implementasi Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Object Detection Sarang Orang Utan,” Jurnal Informatika, vol. 10, no. 1, 2023, doi: https://doi.org/10.30865/jurikom.v10i1.5583.

M. Y. A. Thoriq, I. A. Siradjuddin, and K. E. Permana, “Deteksi Wajah Manusia Berbasis One Stage Detector Menggunakan Metode You Only Look Once (YOLO),” Jurnal Teknoinfo, vol. 17, no. 1, pp. 66–73, 2023, doi: https://doi.org/10.33365/jti.v17i1.2335.

M. D. Alwi, I. S. Pradjojowaty, and T. Arifianto, “Penerapan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Mendeteksi Sarana Perkeretaapian,” SPIRIT, vol. 16, no. 2, 2024, doi: https://doi.org/10.31294/spirit.v16i2.23847.

P. Guarnido-Lopez, J. F. Ramirez-Agudelo, E. Denimal, and M. Benaouda, “Programming and Setting Up the Object Detection Algorithm YOLO to Determine Feeding Activities of Beef Cattle: A Comparison between YOLOv8m and YOLOv10m,” Animals, vol. 14, no. 19, Oct. 2024, doi: https://doi.org/10.3390/ani14192821.

R. A. Mas’ ud and J. Zeniarja, “Optimasi Convolutional Neural Networks untuk Deteksi Kanker Payudara menggunakan Arsitektur DenseNet,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 310–318, 2024, doi: https://doi.org/10.29408/edumatic.v8i1.25199.

I. Wirabowo and I. Susilawati, “Implementasi Convolution Neural Network (CNN) untuk Deteksi Penyakit pada Daun Jagung Berbasis Citra Digital,” Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 233–241, 2025, doi: https://doi.org/10.46961/pustakadata.v5i1.1278.

D. Y. Armanto, S. A. Hudjimartsu, and E. Hermawan, “Identifikasi Perhitungan Pohon Kelapa Sawit Otomatis Dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 3, pp. 2648–2654, 2024, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v8i3.10058.

A. N. Mianah and F. A. Fiolana, “Klasifikasi Helm Keselamatan Mengunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Journal Zetroem, vol. 5, no. 2, pp. 94–102, 2023, doi: https://doi.org/10.36526/ztr.v5i2.3023.

A. A. Santosa, R. Y. N. Fu’adah, and S. Rizal, “Deteksi Penyakit pada Tanaman Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dengan Metode Convolutional Neural Network,” Journal Of Electrical And System Control Engineering, vol. 6, no. 2, pp. 98–108, Feb. 2023, doi: https://doi.org/10.31289/jesce.v6i2.7930.

M. S. Uddin, “CigaretteCNN: A Convolutional Neural Network for Detecting Cigarette Smoking Activity,” in International Conference on Engineering, Applied Sciences and System Modeling, Singapore: Springer, 2017, pp. 259–274, doi: https://doi.org/10.1007/978-981-99-8438-1_19.

A. Gevindo and B. Hendrik, “Penerapan Machine Learning Untuk Mendeteksi Serangan Anomali Dalam Jaringan Komputer: Systematic Literature Review,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 9, no. 3, pp. 4659–4664, 2025, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v9i3.13746.

Y. D. P. Rangga et al., “Edukasi Bahaya Merokok Pada Tingkat Pengetahuan Masyarakat Di Dusun Lewomudat Desa Waipaar,” PAKDEMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, vol. 4, no. 1, pp. 21–24, 2024, doi: https://doi.org/10.58222/pakdemas.v4i1.272.

D. I. Mulyana and R. F. Putra, “Optimasi deteksi objek dengan segmentasi dan data augmentasi pada hewan siput beracun menggunakan algoritma YOLO,” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 8, no. 1, 2024, doi: https://doi.org/10.35870/jtik.v8i1.1391.

W. H. S. Pesik, S. Mamuaya, A. N. Putra, and E. Mulyaman, “Implementasi YOLOv8 untuk Deteksi dan Hitung Objek Manusia dengan Convolutional Neural Network,” Buffer Informatika, vol. 11, no. 1, pp. 16–26, 2025, doi: https://doi.org/10.25134/buffer.v11i1.356.

Q. A’yuni and B. Hendrik, “Literature Review: Analisis Komparatif Algoritma CNN, KNN, dan SVM untuk Klasifikasi Penyakit Kelapa Sawit,” Journal of Education Research, vol. 5, no. 4, pp. 6589–6596, 2024, doi: https://doi.org/10.37985/jer.v5i4.1983.

F. T. Hidayat and A. K. Whardana, “Deteksi Pelanggaran Sepeda Motor Menggunakan Algoritma YOLO Dan Mean Average Precision,” Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan), vol. 8, no. 1, pp. 71–79, 2024, doi: https://doi.org/10.47970/siskom-kb.v8i1.401.