Deteksi Aksesoris Tarian Bali dengan Metode YOLO11

Abstract

Tarian Bali merupakan warisan budaya yang sarat nilai estetika, terutama pada aksesoris yang dikenakan penari, sehingga dokumentasi dan identifikasinya penting bagi pelestarian budaya. Identifikasi manual atas aksesoris yang beragam dan rumit menyita waktu serta rentan kesalahan.  Penelitian ini merancang sistem deteksi otomatis aksesoris pada lima jenis tari Bali, yaitu Legong, Puspanjali, Jauk, Baris, dan Topeng, menggunakan algoritma YOLOv11n. Dataset sebanyak 1.896 gambar dikumpulkan melalui scraping Google dan Instagram, dibersihkan, dilabeli dengan 28 kelas aksesoris, lalu diaugmentasi menjadi 4.736 gambar. Model dilatih selama 100 epoch pada ukuran citra 640 piksel. Setelah pelatihan, kinerja dievaluasi memakai precision, recall, dan mAP. Hasil pelatihan model YOLOv11n menunjukkan performa deteksi dengan precision precision sebesar 86,5%, mAP50 sebesar 82,9%, dan recall sebesar 75%.