Sistem Deteksi Kekerasan Real-Time menggunakan YOLOv5 untuk Keamanan Publik - Abdillah, Fauzan; Khoiriyah, Hani’atul; Aziz, Afris Nurfal; Wiryawan, I Gede (Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK), 2024)
Kekerasan, baik secara fisik, mental, maupun emosional, merupakan masalah serius yang menghambat pemenuhan hak asasi manusia dan kesempatan untuk berkembang. Penelitian ini mengusulkan solusi untuk mendeteksi kekerasan dengan memanfaatkan algoritma YOLOv5. Proses pengembangan mencakup pengumpulan dataset, pelatihan model, pengujian, dan analisis model. Dataset terdiri dari 6.000 gambar yang dilabeli sebagai "violence" dan “normal”, yang dibagi menjadi train, valid, dan test set. Model dilatih dengan 50 epoch, menunjukkan akurasi deteksi sebesar 73.08%. Evaluasi model menggunakan Confusion Matrix menunjukkan performa yang memadai, dengan 357 gambar violence terdeteksi dengan benar (True Positive). Namun, ada 160 gambar normal yang salah diklasifikasikan sebagai violence (False Positive). Model juga memiliki recall sekitar 86.55% untuk violence dan 80.26% untuk normal. Temuan ini menunjukkan potensi besar solusi ini dalam mendukung upaya pencegahan kekerasan dan pemantauan situasi secara real-time, serta memberikan kontribusi dalam menciptakan lingkungan yang lebih aman dan responsif terhadap kekerasan.