Penelitian ini bertujuan untuk mengenali ancaman kekerasan bersenjata melalui parameter objek senjata yang terdeteksi pada kamera. Untuk metode pengenalan objek senjata digunakan metode YOLO (You Only Look Once) yang diterapkan pada Raspberry Pi 4. Sistem bekerja dengan mendeteksi adanya objek senjata pada kamera dan mengklasifikasikannya diantara 2 kelas senjata : Pistol dan Pisau. Selain melakukan klasifikasi, juga dihitung jumlah objek senjata yang terdeteksi. Saat terdeteksi adanya objek senjata, sistem akan mengirim notifikasi berupa kemungkikan tingkat ancaman ke aplikasi android agar dapat dilakukan penanganan yang cepat oleh operator atau user yang mengawasi. Dari hasil penelitian didapatkan tingkat mAP YOLOv4 tiny sebesar 85.12 % yang diuji dalam ruangan. Dalam penerapannya secara realtime pada Raspberry Pi 4, didapatkan total fps sebesar 1.53. Dari penelitian, didapatkan bahwa penerapan metode YOLO dalam deteksi objek senjata secara realtime dapat diterapkan pada Raspberry Pi 4, dengan nilai fps yang terbatas
