Perbandingan Efisiensi Vision Transformer dan MobileNet untuk Optimasi Deteksi Objek di Edge Device - Mas Nurul Achmadiah; Novendra Setiawan; Risdhayanti, Anindya Dwi (Jurnal Elektronika dan Otomasi Industri, 2025)
Penelitian ini membandingkan kinerja Vision Transformer (ViT-Base) dan MobileNet untuk deteksi objek pada perangkat edge. Evaluasi dilakukan pada Jetson Orin Nano dengan menggunakan empat parameter: akurasi, latensi, konsumsi energi, dan efisiensi komputasi. Hasil pengujian menunjukkan MobileNet mencapai akurasi 100%, latensi 41,38 ms, konsumsi energi 0,3937 joule/frame, dan efisiensi 0,8332 %/msW. Sementara itu, ViT-Base memperoleh akurasi 93,72%, latensi 63,58 ms, konsumsi energi 0,5306 joule/frame, dan efisiensi 0,4466 %/msW. MobileNet lebih unggul dalam hal akurasi, efisiensi, kecepatan, dan penggunaan energi. Temuan ini membuktikan, MobileNet direkomendasikan untuk aplikasi edge real-time yang menuntut respon cepat dan hemat daya, serta sesuai untuk skenario yang membutuhkan akurasi tinggi.