<![CDATA[The implementation of YOLOv4 technology in the image-processing-based learning system at SMK Negeri 2 Tanjungbalai aims to enhance students' understanding of various electronic components in the Audio-Video Engineering field. Currently, the learning process is still conducted manually, where teachers bring components such as resistors, capacitors, and other electronic parts. This method presents challenges in teaching the names of electronic components, as manual learning requires more time and students must recognize each component physically, one by one. Furthermore, students need to process resistor color codes and IC markings, which demand significant time and understanding. The YOLOv4 algorithm, known for its efficiency and accuracy, is utilized to detect and identify the type and value of components such as resistors, capacitors, transistors, and ICs automatically. This community service activity includes training, workshops, and the implementation of an image-processing-based application designed to assist students in a more interactive and efficient learning process. The results of this initiative indicate that the use of this technology positively impacts students' comprehension and improves the effectiveness of learning media in the school laboratory. Keywords: YOLOv4; image processing; electronic components; learning media Abstrak: Penerapan teknologi YOLOv4 dalam sistem pembelajaran berbasis image processing di SMK Negeri 2 Tanjungbalai bertujuan untuk meningkatkan pemahaman siswa dalam mengenali berbagai komponen elektronika di bidang Teknik Audio Video. Media pembelajaran yang dilakukan saat ini masih menggunakan secara manual dengan cara guru membeawa komponen seperti resistor, kapasitor dan komponen lainnya. Dengan cara ini terdapat masalah dalam media pembelajaran untuk pengenalan nama nama komponen elektronika. Masalah yang terjadi pembelajaran manual membutuhkan waktu yang lebih lama dan siswa harus mengenali satu per satu nama nama komponen secara fisik. Selanjutnya siswa membutuhkan proses membaca kode warna resistor marking IC membutuhkan waktu dan pemahaman yang sangat lama. Algoritma YOLOv4 yang dikenal efisien dan akurat digunakan untuk mendeteksi serta mengidentifikasi jenis dan nilai komponen seperti resistor, kapasitor, transistor, dan IC secara otomatis. Kegiatan pengabdian ini mencakup pelatihan, workshop, serta implementasi aplikasi berbasis image processing yang dirancang untuk membantu siswa dalam proses pembelajaran yang lebih interaktif dan efisien. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa penggunaan teknologi ini memberikan dampak positif terhadap pemahaman siswa serta meningkatkan efektivitas media pembelajaran di laboratorium sekolah. Kata kunci: YOLOv4; image processing; komponen elektronika; media pembelajaran]]>
Copyrights © 2025
