IMPLEMENTASI DEFORMABLE DETECTION TRANSFORMERS (DEFORMABLE DETR) UNTUK DETEKSI KEKERASAN FISIK TERHADAP ANAK DALAM VIDEO

Kekerasan fisik terhadap anak adalah masalah serius yang mempengaruhi
kesejahteraan fisik dan psikologis anak. Peningkatan insiden kekerasan anak
yang dilaporkan oleh Komnas PA dan Pusat Informasi Kriminal Nasional
menunjukkan perlunya solusi efektif dalam pencegahan dan penanganan
kekerasan ini. Penelitian ini bertujuan mengembangkan teknologi deteksi
otomatis kekerasan fisik terhadap anak menggunakan Deformable Detection
Transformers (Deformable DETR). Teknologi ini akan mengidentifikasi
kekerasan dalam video dan menerapkan sensor Gaussian blur otomatis pada
area yang terdeteksi oleh bounding box. Proses pelatihan menggunakan
framework Pytorch dan environment Google Colaboratory dengan runtime
GPU L4, dengan evaluasi menggunakan metric Mean Average Precision
(mAP). Dataset yang digunakan meliputi berbagai adegan kekerasan fisik dari
sumber seperti Roboflow, YouTube, dan film, yang diberi anotasi
menggunakan bounding box pada Roboflow dengan total 4.151 data gambar.
Proses data preparation meliputi konversi video ke frame, anotasi gambar,
resize, dan split data 80% untuk training dan 20% validation. Hasil evaluasi
pada data validasi menunjukkan model mencapai mAP sebesar 51.4% dan
pada data test sebesar 34.5% dengan waktu pelatihan 14 jam 42 menit. Testing
dilakukan pada berbagai video dengan spesifikasi berbeda untuk memastikan
model mampu mendeteksi dan menyensor kekerasan dengan presisi baik, dan
menghasilkan video yang lebih aman untuk ditonton.
Kata Kunci: Deformable Detection Transformers, Deteksi Kekerasan Fisik,
Gaussian Blur, Kekerasan Fisik pada Anak, Sensor Otomatis