.
2026 · Book ·
.
Profil penulis
NADZIAH FITRIANI
2 karya publik ditemukan.
2026: 2
.
.
RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI OTOMATIS PENGGUNAAN SENJATA TAJAM MENGGUNAKAN DEEP LEARNING BERBASIS YOLO
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem deteksi objek senjata tajam berbasis deep learning menggunakan algoritma YOLOv8n. Sistem yang dibangun difokuskan pada pendeteksian tiga jenis senjata tajam, yaitu pisau, sabit, dan parang. Dataset yang dikumpulkan sebanyak 1.200 citra dengan rincian 600 citra primer dan 600 citra sekunder. Citra yang telah dikumpulkan akan diproses melalui tahapan konstruksi dataset, meliputi proses anotasi dan augmentasi data (saturation, brightness, dan resize) hingga diperoleh sebanyak 2.640 dataset. Hasil kontruksi dataset selanjutnya dibagi menjadi 2.160 citra untuk data latih, 240 citra untuk validasi data, dan 240 citra untuk data uji. Hasil pemodelan YOLOv8n yang dilatih sebanyak 100 epoch terhadap 2.160 citra latih diperoleh box precision, recall, mAP50, dan mAP50-95 masing-masing sebesar 0,865, 0,815, 0,895 dan 0,649. Evaluasi terhadap data uji diperoleh nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,837, 0,819, dan 0,827 dengan kelas terbaik ada pada kelas sabit dengan nilai precision sebesar 0,937, recall sebesar 0,913, dan F1-score sebesar 0,924. Hasil pengujian sistem secara real-time dalam berbagai variasi jarak (1-4 meter) menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan deteksi objek secara responsif dengan nilai rata-rata precision 0,824, recall 0,760, dan F1-score 0,790. Hasil menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi objek senjata tajam dan menampilkan hasil deteksi secara langsung. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem deteksi senjata tajam berbasis deep learning pada berbagai lingkungan.