Promovendus Bimo Haryo Setyoko dengan NIM P41.2021.00034 telah berhasil mempertahankan disertasinya pada Sidang Tertutup yang digelar pada Hari Rabu, 28 Januari 2026, Pukul 10.00 WIB bertempat di Ruang Sidang G.2. Disertasi Bimo Haryo Setyoko berjudul “Model Deteksi Objek Berbasis Cascade R-CNN Menggunakan ReXtOFAM dan FDeCA-FPN dalam Deteksi Pemain Sepak Bola
Sepak Bola”.
Analisis otomatis pertandingan olah raga beregu berbasis deteksi pemain dengan computer vision merupakan implementasi Artificial Intelligence pada dunia olah raga. Analisis cerdas ini mulai menggantikan analisis manual, sehingga hasil analisis dengan cepat dan mudah dapat diperoleh. Deteksi pemain menjadi tahapan kritis dalam melakukan analisis video olahraga, dan menjadi topik yang populer dalam penelitian computer vision pada beberapa tahun terakhir. Telah banyak studi tentang deteksi pemain dengan menggunakan metode tradisional seperti background subtraction maupun menggunakan metode berbasis deep learning seperti cascade R-CNN.
Detektor yang efektif dan efisien harus dapat mengatasi permasalahan-permasalahan yang dihadapi dalam deteksi objek video pertandingan olahraga. Gerakan aktif pemain dan wasit di lapangan menciptakan dinamika gerakan nonlinier, menyebabkan tantangan deteksi berupa oklusi objek pemain maupun variasi skala dan deformasi objek yang berubah-ubah, sehingga akan menyulitkan pemecahan masalah deteksi. Oklusi ekstrim sering terjadi dalam pertandigan olah raga dimana objek pemain saling tumpang tindih dengan objek lain yang menyulitkan proses deteksi. Pergerakan cepat objek pada pertandingan olah raga menjadi permasalahan pula dalam deteksi pemain.
Tantangan dalam deteksi objek masih sulit diatasi dengan akurat. Meskipun deteksi objek telah mendapatkan popularitas di kalangan peneliti computer vision, namun sebagian besar pendekatan yang dijelaskan dalam literatur tidak secara khusus diterapkan pada analisis objek tertentu. Tidak ada metode yang spesifik dan sempurna untuk satu kasus tertentu. Detektor yang efisien harus mampu menemukan semua objek yang benar-benar ada dalam gambar dan harus mampu mengatasi permasalahan yang dihadapi.
Pada penelitian ini, peneliti mengusulkan metode deteksi berbasis Cascade R-CNN dengan Pemanfaatan ReXtOFAM dan FDeCA-FPN untuk Meningkatkan Akurasi dalam Deteksi Pemain Pada Pertandingan Sepak Bola.
Promovendus Bimo Haryo Setyoko dibimbing oleh Tim Promotor yaitu Prof. Dr. Ir. Edi Noersasongko. M.Kom (Promotor), Prof. Dr. Guruh Fajar Shidik, S.Kom., M.Cs (Co-Promotor) dan Dr. Fikri Budiman, M.Kom (Co-Promotor). Sedangkan Tim Penyanggah terdiri dari: Prof. Dr. Supriadi Rustad, M.Si (Ketua Sidang), Prof. Dr. Drs. Azhari, MT (Penguji Eksternal / Universitas Gadjah Mada), Affandy, Ph.D (Anggota), Prof. Dr. Aris Marjuni, S.Si. M.Kom dan Dr. Ir. Pujiono S.Si., M.Kom., IPM., ASEAN Eng.
