Deteksi Bola pada Robot Humanoid Sepak Bola dengan Menggunakan Haar Cascade dan HSV - Purnama, Charrisma Dwi Mahardika Trisna; Setyawan, Gembong Edhi (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2025)
Kebutuhan manusia yang semakin kompleks mendorong lahirnya berbagai inovasi dalam bidang robotika. Inovasi ini juga mendapat perhatian di Indonesia dalam bidang olahraga melalui perlombaan Kontes Robot Sepak Bola Indonesia-Humanoid (KRSBI-H). KRSBI-H menguji kemampuan robot humanoid untuk bermain bola secara mandiri. Tantangan utama dalam permainan ini adalah algoritma deteksi objek pada bidang computer vision, yang sering kali membutuhkan daya komputasi tinggi sehingga sulit diterapkan. Penelitian ini menggunakan Algoritma Haar Cascade dan HSV untuk mendeteksi bola pada robot humanoid sepak bola. Hasil penelitian menunjukkan algoritma Haar Cascade memiliki accuracy 0,8969, precision 0,6464, recall 0,8414, dan F1-score 0,7313, meskipun precision menunjukkan beberapa kesalahan prediksi. Model ini optimal pada jarak 40–220 cm, dengan performa menurun di luar rentang tersebut. Berikutnya penggunaan CPU dan Memory yang didapatkan terbilang ringan. Terakhir integrasi algoritma Haar Cascade dengan robot humanoid menghasilkan tingkat keberhasilan 100% dalam mengikuti bola. Hal ini membuktikan bahwa algoritma ini efektif dalam mendukung performa robot humanoid untuk permainan sepak bola.