Rancang Bangun Sistem Pengukuran Kekeruhan dan Ketinggian Air Pada Ews Banjir Menggunakan Algoritma YOLOv5

Abstract

Indonesia merupakan negara kepulauan yang rentan terhadap bencana alam, salah satunya banjir yang disebabkan oleh curah hujan tinggi. Salah satu indikator awal terjadinya banjir adalah pengingkatan ketinggian dan kekeruhan air sungai. Oleh karena itu, diperlukannya sistem peringatan dini (Early Warning System) secara real-time untuk mengurangi dampak terjadinya banjir. Seiring dengan berkembangnya teknologi, metode YOLOv5 dapat menjadi solusi untuk permasalahan tersebut, karena mampu mendeteksi objek secara cepat dan akurat melalui kamera. Pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset sebanyak 1.711 gambar, yang diaugmentasi menjadi 4.104 gambar dan dilatih dengan menggunakan dua nilai epoch yang berbeda, yaitu epoch 50 dan epoch 150. Pelatihan model digunakan untuk mengevaluasi metriks YOLOv5 dari setiap model, seperti YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, dan YOLOv5x. Evaluasi terhadap metriks seperti precision, recall, mAP@0.5 dan mAP@0.5:0.95 menunjukkan nilai yang tinggi, yaitu berada di atas 0,98. Hal ini mengindikasikan bahwa YOLOv5 mampu mendeteksi ketinggian dan kekeruhan air dengan sangat baik selama pencahayaan lingkungan tidak melebihi dari 25000 lux.