Implementasi YOLO Framework pada Deteksi Otomatis Sepatu Badminton Pemain di Lapangan - Ida Bagus Bisma; Rudi Heriansyah; Muhammad Haviz Irfani (Pustaka Bangsa Indonesia, 2026)
Penggunaan sepatu yang tidak sesuai saat bermain badminton dapat meningkatkan risiko cedera serta merusak flooring lapangan. Oleh karena itu, diperlukan sistem deteksi otomatis untuk mengidentifikasi jenis sepatu yang digunakan pemain guna meningkatkan kepatuhan terhadap peraturan lapangan. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi sepatu badminton menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan framework You Only Look Once (YOLO). Dataset yang digunakan terdiri dari tiga kelas, yaitu Badminton Shoes, Warning Shoes, dan Foot, yang diperoleh dari situs resmi produk sepatu serta platform Roboflow. Proses pelatihan model meliputi tahap anotasi, preprocessing, dan augmentasi data. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis sepatu dengan tingkat akurasi yang tinggi. Sistem ini berpotensi membantu pengelola lapangan dalam melakukan pengawasan otomatis serta mengurangi risiko cedera akibat penggunaan sepatu yang tidak sesuai.