Implementasi You Only Look Once (YOLO) untuk deteksi kebocoran gas metana berbasis video infrared camera

Gas metana memberikan dampak besar pada efek rumah kaca. Gas metana menyumbang sekitar setengah dari kenaikan suhu rata-rata bumi. Gas metana meningkat begitu cepat dan berbahaya pada atmosfer bumi. Kabar baiknya umur metana pada atmosfer bumi lebih pendek dibanding polutan lain, sehingga menjadikan hal ini sebagai peluang besar dalam menekan pemanasan global. Pengurangan emisi gas metana dapat menjadi skala prioritas dalam upaya penekanan pemanasan global. Oleh karena itu, diperlukan sistem guna mendeteksi kebocoran gas metana. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kebocoran gas metana menggunakan YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO). Penelitian ini mengimplementasikan YOLOv8 sebagai metode deteksi kebocoran gas metana berdasarkan data video yang diambil menggunakan kamera inframerah. Penelitian ini menggunakan batch size, dropout, learning rate, dan jenis optimizer sebagai uji coba. Model optimal terbaik dihasilkan oleh model YOLOv8n dengan batch size 128, dropout 0, learning rate 0.001, dan jenis optimizer yang digunakan adalah SGD. Model optimal tersebut mampu mendeteksi kebocoran gas metana dengan baik dengan nilai mAP sebesar 96.7%, precision 93.5%, dan recall 92.4%.