Sel darah merah atau eritrosit merupakan komponen sel dari darah, di mana sel ini berbentuk seperti sebuah disk dengan bibir tebal dan cekungan tipis di tengah. Perubahan jumlah sel darah merah telah terbukti mempengaruhi hasil diagnosis dokter terhadap suatu penyakit. Peningkatan sel darah merah dapat menandakan kondisi hemokonsentrasi, dehidrasi, stress, polycythemia vera, perokok, daerah tinggi, penyakit kardiovaskular dan karsinoma sel ginjal. Berdasarkan hal tersebut maka perlu dikembangkan sistem perhitungan otomatis yang salah satunya dapat melalui citra digital. Perhitungan sel darah merah dapat dilakukan melelaui cara segmentasi citra dan deteksi objek citra. Penelitian ini melakukan penghitungan sel darah merah melalui deteksi objek citra menggunakan metode Faster R-CNN. Dataset publik BCCD digunakan untuk training dan testing. Penelitian dilakukan pada 4 jenis backbone berbeda dan menemukan model dengan backbone Inception Resnet V2 memiliki nilai mAP 0.9405 dan akurasi hitung 76.7297.
Kata kunci : Sel darah merah, Objek Deteksi, Faster R-CNN.