TA MEKATRONIKA

Pengembangan dan Analisis Kinerja Sistem Sortir Barang Berdasarkan Warna dan Bentuk Menggunakan YOLOv5 pada Raspberry PI 5

---

"Proses penyortiran barang secara manual memiliki keterbatasan pada konsistensi
identifikasi, terutama ketika operator mengalami kelelahan atau ketika jumlah
objek yang harus diperiksa meningkat. Penelitian ini mengembangkan dan
menganalisis sistem sortir barang berbasis computer vision untuk mengenali
empat kelas objek berdasarkan kombinasi warna dan bentuk, yaitu Balok Kuning,
Balok Merah, Tabung Biru, dan Tabung Hijau. Dataset awal terdiri atas 480 citra
dan setelah proses seleksi diperoleh 412 citra final untuk pelatihan, validasi, dan
pengujian model YOLOv5. Model dijalankan secara lokal pada Raspberry Pi 5
dengan input kamera USB beresolusi 640 × 480 piksel. Berdasarkan program
implementasi, hasil deteksi diterima apabila confidence score memenuhi threshold
0,45 atau 45%. Evaluasi model pada Roboflow menghasilkan mAP@50 sebesar
97,5%, precision 98,6%, recall 96,0%, dan F1-Score 97,3%. Pada pengujian
confusion matrix dengan hasil deteksi yang memenuhi threshold, tercatat 184
prediksi benar yang terdiri atas 48 Balok Kuning, 44 Balok Merah, 47 Tabung
Biru, dan 45 Tabung Hijau tanpa kesalahan silang antar kelas pada matriks yang
ditampilkan. Implementasi pada Raspberry Pi 5 menghasilkan kecepatan inferensi
pada kisaran 15–29 FPS. Hasil tersebut menunjukkan bahwa YOLOv5 pada
Raspberry Pi 5 mampu memberikan kinerja deteksi yang tinggi dan cukup
responsif untuk digunakan sebagai bagian dari sistem sortir barang berbasis
konveyor. Parameter jarak kamera dan pencahayaan perlu dicatat secara
kuantitatif pada pengujian lanjutan agar pengaruh kondisi akuisisi citra terhadap
confidence dan kestabilan deteksi dapat dianalisis secara terukur."

---

Availability

Detail Information

Series Title

-

Call Number

TA PRA p 2026

Publisher

Purwakarta : Politeknik Enjinering Indorama., 2026

Collation

xiii, 78 hlm. ; 30 cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

TA PRA p 2026

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Raspberry Pi
YOLOv5

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

Teknologi Rekayasa Mekatronika TA

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment