Implementasi Algoritma YOLO11 untuk Deteksi Logo Situs Judi Online pada Konten Video Reel Instagram - Mu’min Faisal, Ahmad; Wali Satria Bahari Johan, Ahmad; Mustaqim, Tanzilal (eProceedings of Engineering, 2025)
Abstrak—Promosi judi online yang masif di platform media sosial Instagram, khususnya melalui konten video reel, telah menjadi tantangan sosial yang serius. Volume konten promosi yang tinggi dan sulit diidentifikasi secara manual karena logo yang disamarkan memerlukan solusi deteksi otomatis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem yang mampu mendeteksi logo situs judi online dari video reel sebagai input dan menghasilkan lokasi logo sebagai output. Pentingnya penelitian ini terletak pada penyediaan alat bantu bagi otoritas atau platform dalam mengurangi penyebaran konten ilegal tersebut, karena metode deteksi yang ada belum disesuaikan dengan lingkungan media sosial yang dinamis. Untuk mengatasi masalah ini, sistem deteksi objek diimplementasikan menggunakan algoritma YOLO11. Metodologi penelitian meliputi akuisisi data video dari Instagram, ekstraksi frame, anotasi manual untuk membuat dataset khusus, dan augmentasi data fotometrik untuk meningkatkan ketahanan model. Dua skenario pelatihan dilakukan untuk mengevaluasi dampak augmentasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan cukup efektif, mencapai performa terbaik dengan mean Average Precision (mAP50) sebesar 72,9%. Secara khusus, model yang dilatih dengan data augmentasi menunjukkan Precision yang lebih baik yaitu 90,4% untuk kelas logo judi. Precision yang tinggi ini penting untuk menghasilkan sistem deteksi yang dapat diandalkan dan praktis, karena dapat meminimalkan kesalahan identifikasi, sehingga pendekatan ini cocok untuk moderasi konten di dunia nyata. Kata Kunci—deteksi objek, YOLO11, logo judi online, instagram reels, computer vision, deep learning