Simulasi Perbandingan Training Dataset YOLOv5 Dan YOLOv8 Menggunakan Prototipe AUV - Ryan Yudha Adhitya; Erutan Dwi Sajiwo; Zindhu Maulana Ahmad Putra; M. Yusuf Santoso; M. Khoirul Hasin; Adianto; Dimas Pristovani Riananda; Isa Rachman; Agus Khumaidi; Yuning Widiarti (Journal of Applied Smart Electrical Network and Systems, 2026)
Penelitian ini mengevaluasi performa pelatihan model YOLOv5n dan YOLOv8n menggunakan dataset Kompetisi Robot Berbasis Kecerdasan Buatan (KRBAI) 2024 untuk deteksi objek pada prototipe Autonomous Underwater Vehicle (AUV). Dataset yang terdiri atas 4.114 citra dengan tiga kelas objek (gerbang, rintangan, drum) dilatih melalui Google Colab dengan konfigurasi 200 epoch, ukuran batch 16, dan resolusi citra 640x640. YOLOv5n memanfaatkan struktur berbasis anchor, sedangkan YOLOv8n menggunakan pendekatan tanpa anchor dengan modul C2f untuk efisiensi lebih tinggi. Hasil pelatihan menunjukkan YOLOv8n unggul dalam presisi (0,994 vs. 0,990) dan mAP50-95 (0,940 vs. 0,924), sementara YOLOv5n lebih baik pada recall kelas gerbang (0,999). Kedua model memiliki mAP50 serupa (0,993). Waktu pelatihan YOLOv8n sedikit lebih lama (3 jam 17 menit vs. 3 jam 31 menit). YOLOv8n terbukti lebih efektif untuk deteksi objek real-time pada AUV, mendukung navigasi dan pengenalan lingkungan bawah air. Penelitian mendatang perlu menguji dataset yang lebih beragam dan kondisi lingkungan yang lebih kompleks.