Deteksi Objek di Lapangan pada Robot Sepakbola Beroda Menggunakan Metode YOLOV5 - Dzil, Fadhli; Agus Khumaidi; Mohammad Basuki Rahmat; Joko Endrasmono4; Mat Syai’in; Dimas Pristovani Riananda (Program Studi Teknik Elektronika Politeknik Negeri Malang, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi objek seperti bola, robot, dan gawang pada robot sepak bola beroda dengan menggunakan metode You Only Look Once Version 5 (YOLOv5). Metode ini dipilih karena memiliki kemampuan deteksi yang cepat dan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan versi YOLO sebelumnya. Dataset yang digunakan mencakup 4555 gambar yang terbagi menjadi data pelatihan dan validasi. Pelatihan model YOLOv5 dilakukan dengan parameter-parameter tertentu seperti ukuran gambar 416x416 piksel, ukuran batch 16, jumlah epoch 1000, dan parameter lainnya. Hasil pelatihan menunjukkan presisi sebesar 0,919 relatif terhadap recall, dengan recall tertinggi mencapai 0,97 pada tingkat kepercayaan 0,00. Kurva F1 mencapai nilai puncak rata-rata 0,89 pada keyakinan 0,467, sementara presisi rata-rata tertinggi adalah 1,00 pada keyakinan 0,925. Akurasi keseluruhan sistem deteksi objek mencapai 75,5%. Penelitian ini membuktikan bahwa metode YOLOv5 dapat diterapkan secara efektif untuk mendeteksi objek pada robot sepak bola beroda dan memberikan kinerja yang memadai.