Pendeteksi Gawang dan Bola Hasil Tangkapan Kamera Omnidirectional Menggunakan YOLOv4-TINY - Rauf, Daru Adiyatma; Mudjirahardjo, Panca; Rahmadwati, n/a (Jurnal Mahasiswa TEUB, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendeteksi gawang dan bola pada robot sepak bola beroda menggunakan kamera omni-directional sebagai sensor visual utama. Sistem ini ditujukan untuk mendukung performa robot dalam ajang Kontes Robot Indonesia (KRI) divisi Kontes Robot Sepak Bola Indonesia Beroda (KRSBI-B). Kamera omni-directional digunakan untuk memperoleh citra dengan sudut pandang luas sehingga dapat memantau lingkungan sekitar secara menyeluruh dalam satu frame. Metode You Only Look Once (YOLOv4-Tiny) dipilih karena kemampuannya dalam mendeteksi objek secara real-time dengan kecepatan dan akurasi yang baik, sesuai dengan kebutuhan kompetisi robotika. Tahapan penelitian meliputi akuisisi data citra menggunakan kamera omni-directional, pre-processing citra untuk meningkatkan kualitas gambar, serta pelatihan model YOLOv4-Tiny untuk mendeteksi objek gawang dan bola. Selanjutnya, sistem diintegrasikan ke dalam robot menggunakan bahasa pemrograman C++ dengan bantuan pustaka OpenCV dan Darknet untuk memproses citra secara efisien. Pada penelitian ini, dilakukan juga pengujian yang terdiri dari pengujian evaluasi model, pengujian waktu komputasi , dan pengujian deteksi objek di luar area lapangan. Pengujian evaluasi model dilakukan untuk mengevaluasi kemampuan model dalam mendeteksi objek secara tepat menggunakan metrik evaluasi. Sementara itu, pengujian performansi untuk menghitung waktu inferensi untuk satu frame. Berdasarkan hasil pengujian, Model YOLOv4-Tiny mampu mencapai AP pada kelas Bola sebesar 94.16%, AP pada kelas Gawang sebesar 100%, dengan mAP sebesar 97.08%. Selain itu, model ini memiliki Recall sebesar 0.97, Precision sebesar 0.94, dan F1-Score sebesar 0.96. Dari segi waktu komputasi, sistem memiliki waktu inferensi untuk satu frame di antara 10 ms hingga 15 ms. Hasil pengujian di luar area lapangan menunjukkan bahwa akurasi deteksi turut dipengaruhi oleh kondisi lingkungan seperti warna latar belakang, pencahayaan, dan perspektif kamera. Objek dengan kontras tinggi lebih mudah terdeteksi, sedangkan objek yang menyatu dengan latar sulit dikenali. Jarak dan distorsi kamera omni-directional juga memengaruhi performa deteksi. Secara keseluruhan, model memiliki precision 0,86, recall 0,95, dan F1-score 0,90, yang tetap menunjukkan performa deteksi yang cukup seimbang di kondisi yang lebih menantang. Dengan hasil tersebut, model ini mampu mendeteksi gawang dan bola dengan tingkat akurasi yang memuaskan pada berbagai kondisi posisi objek. Sistem ini memiliki waktu pemrosesan yang cukup cepat sehingga mendukung performa robot dalam pengambilan keputusan secara real-time. Sistem deteksi gawang dan bola sudah layak digunakan dan memenuhi syarat pada pertandingan KRSBI-B. Kata Kunci— Kamera Omni-Directional, YOLOv4-Tiny, Deteksi Gawang, Deteksi Bola