ANALISIS ALGORITMA SSD-MOBILENET-V2 SEBAGAI PENDETEKSI OBJEK KORBAN PADA ROBOT MR COOL

Kontes Robot SAR Indonesia (KRSRI) merupakan salah satu cabang lomba pada Kontes Robot Indonesia yang fokus pada misi pencarian dan penyelamatan pasca bencana. Tantangan pada KRSRI 2024 mengharuskan robot untuk dapat membedakan antara boneka korban dan boneka dummy, meskipun keduanya memiliki warna objek yang sama. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan tersebut dengan mengimplementasikan algoritma SSD-Mobilenet-V2 yang merupakan algorithma khusus untuk perangkat mobile dan embedded system, untuk deteksi dan klasifikasi objek pada robot MR COOL, menggunakan Python dan dijalankan pada perangkat Jetson Nano. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma SSD-Mobilenet-V2 memiliki kinerja yang sangat baik. Model ini mencapai nilai mAP sebesar 0.6247 dan rata-rata IoU sebesar 0.9036, menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam menentukan lokasi objek. Dalam pengujian menggunakan confusion matrix, model berhasil memprediksi dengan benar 42 objek dummy dan 43 objek boneka korban, meskipun terdapat beberapa objek yang tidak terdeteksi. Secara keseluruhan, model ini mencapai akurasi 89.47%, precision 1.0, recall 0.8947, dan F1 Score 0.9444. Pengujian real-time juga menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan akurasi tinggi dan frame rate stabil mencapai 47 fps. Dengan demikian, hasil ini membuktikan bahwa algoritma SSD-Mobilenet-V2 dapat diandalkan dalam mendeteksi dan membedakan objek.