ABSTRAK :
Pengawasan dan keamanan wilayah udara menjadi aspek penting dalam menjaga
kedaulatan serta keselamatan penerbangan. Penelitian ini mengembangkan sebuah
aplikasi deteksi pesawat berbasis kecerdasan buatan dengan menggunakan algoritma You
Only Look Once versi 5 (YOLO v5), yang mampu melakukan deteksi objek secara real
time dengan akurasi tinggi. Sistem dikembangkan melalui proses pelatihan menggunakan
dataset gambar pesawat dari berbagai jenis dan kategori dengan anotasi bounding box
yang presisi. Hasil evaluasi model menunjukkan performa deteksi yang baik dengan nilai
precision sebesar 88,47%, recall 91,75%, dan mean Average Precision (mAP@0.5)
sebesar 92,96%. Analisis confusion matrix mengindikasikan bahwa aplikasi mampu
mengklasifikasikan jenis pesawat seperti airliner, dirigible, helicopter, rocket, dan
warplane dengan tingkat akurasi yang kompeten, meskipun terdapat tantangan khusus
dalam mendeteksi objek berukuran kecil dan objek dengan karakteristik visual yang
kompleks. Adanya kemampuan memproses video dan gambar secara efisien, aplikasi ini
dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengawasan lalu lintas udara serta mendukung
keamanan penerbangan sipil dan militer. Penelitian ini juga memberikan rekomendasi
pengembangan lebih lanjut terkait teknik augmentasi data dan metode anotasi untuk
meningkatkan akurasi deteksi objek kecil sehingga meningkatkan efektivitas sistem
secara keseluruhan.
Kata Kunci: Deteksi Pesawat, Kecerdasan Buatan, YOLO v5, Computer Vision,
Pengawasan Udara
|