Deteksi Multi-Objek Huruf Hijaiyah Tulisan Tangan Anak Menggunakan YOLOv11s - Rina Zakiyatun Niza; Akhmad Fadjeri (Techno.Com, 2026)
Masa usia dini merupakan tahap penting dalam pembelajaran membaca Al-Qur’an, khususnya dalam mengenal huruf hijaiyah. Namun, variasi tulisan tangan anak-anak serta kemiripan visual antarhuruf hijaiyah menjadikan proses identifikasi lebih menantang, terutama pada skenario multi-objek dalam satu gambar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi multi-objek secara real-time untuk huruf hijaiyah tulisan tangan anak usia dini menggunakan algoritma YOLOv11s dalam aplikasi berbasis web. Dataset terdiri dari 429 gambar tulisan tangan asli yang memuat lebih dari 3.250 objek huruf beranotasi dalam 20 kelas. Setelah proses preprocessing dan augmentasi data, dataset yang digunakan untuk pelatihan meningkat menjadi 732 gambar, yang dikumpulkan dari siswa usia 4–6 tahun di MDT Ula Addiya Kuwayuhan. Model dilatih menggunakan pendekatan object detection dengan anotasi bounding box dan dievaluasi menggunakan metrik precision, recall, dan mean Average Precision (mAP). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model mencapai nilai precision sebesar 0,867, recall sebesar 0,831, mAP@0.5 sebesar 0,903, dan mAP@0.5:0.95 sebesar 0,700, dengan kecepatan inferensi sekitar 80 FPS. Sistem yang diimplementasikan mampu mendeteksi beberapa huruf hijaiyah secara simultan pada kondisi tulisan tangan yang tidak terstruktur secara real-time. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada penerapan YOLOv11s untuk deteksi multi-objek huruf hijaiyah tulisan tangan anak usia dini dengan variasi visual yang tinggi, yang diintegrasikan ke dalam sistem berbasis web secara real-time dan dilengkapi fitur Text-to-Speech (TTS) sebagai media pembelajaran interaktif. Kata Kunci — deteksi objek, huruf hijaiyah, multi-objek, tulisan tangan, pembelajaran interaktif, YOLOv11s.