Deteksi Real-Time Atribut Siswa di Sekolah Menggunakan Model YOLOv11 dan Roboflow - Cahyani, Silvy Indah; Sariasih, Findi Ayu; Prayitno, Edhi; Bahri, Chaerul; Setiawan, Adi Chandra (Syntax Literate, 2025)
Penelitian ini berfokus pada pengembangan dan implementasi sistem berbasis AI untuk mendeteksi atribut seragam sekolah, seperti topi, dasi, dan ikat pinggang, menggunakan model deteksi objek YOLOv11. Model ini dilatih dengan kumpulan data yang berisi berbagai gambar dalam kondisi pencahayaan yang berbeda, dan berhasil mendeteksi atribut ini dengan Presisi Rata-rata (mAP) rata-rata 75%, bersama dengan skor presisi dan penarikan masing-masing 75% dan 70%. Terlepas dari hasil yang menjanjikan ini, tantangan seperti ketidakseimbangan data dan penurunan kinerja dalam kondisi pencahayaan ekstrem telah diidentifikasi. Solusi seperti perluasan kumpulan data, teknik augmentasi data tingkat lanjut, dan pembelajaran transfer menggunakan bobot yang telah dilatih sebelumnya disarankan untuk perbaikan lebih lanjut. Selain itu, mengoptimalkan model untuk perangkat seluler menggunakan teknik pemangkasan dan kuantisasi, bersama dengan pengujian lapangan di lingkungan sekolah nyata, direkomendasikan untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja model. Penelitian ini menunjukkan potensi AI dalam mengotomatiskan pemantauan kepatuhan seragam sekolah, memberikan sekolah cara yang efisien dan sistematis untuk menegakkan disiplin.