Jurnal Komputer dan Teknik Informatika
Vol. 1 No. 2 (2026): Edisi: Februari-April

Implementasi YOLO Framework pada Deteksi Otomatis Sepatu Badminton Pemain di Lapangan

Ida Bagus Bisma (Unknown)
Rudi Heriansyah (Unknown)
Muhammad Haviz Irfani (Unknown)



Article Info

Publish Date
19 Mar 2026

Abstract

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.

Copyrights © 2026






Journal Info

Abbrev

jkti

Publisher

Subject

Computer Science & IT Engineering

Description

Jurnal Komputer dan Teknik Informatika (JKTI) merupakan jurnal ilmiah yang mempublikasikan hasil penelitian, kajian teoretis, dan pengembangan teknologi di bidang ilmu komputer dan teknik informatika. Jurnal ini menjadi media diseminasi ilmiah bagi akademisi, peneliti, mahasiswa, serta praktisi ...