Penguasaan bola (ball possession) merupakan salah satu indikator penting dalam analisis taktik pertandingan futsal, namun perhitungannya masih sering dilakukan secara manual dan subjektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis untuk mendeteksi dan menghitung ball possession pada pertandingan futsal menggunakan pendekatan computer vision berbasis model deteksi objek YOLO. Dataset yang digunakan bersumber dari Roboflow Universe dan terdiri dari tiga kelas objek, yaitu bola, pemain, dan kiper. Dua arsitektur model diuji dalam penelitian ini, yaitu YOLOv8m dan YOLOv11m, dengan variasi epoch 100, 150, dan 300. Model terbaik yang diperoleh adalah YOLOv11m dengan epoch 100, menghasilkan nilai Precision sebesar 0,926, Recall sebesar 0,846, dan mAP50 sebesar 0,893. Kemudian, model akan digabungkan dengan pipeline yang berisikan pelacakan objek ByteTrack, pemisahan tim berdasarkan warna baju menggunakan k-means, serta perhitungan penguasaan bola menggunakan jarak euclidean. Diperoleh hasil pengujian menunjukkan bahwa pipeline ini dapat menghitung penguasaan bola secara otomatis dengan menggunakan pipeline yang telah dibuat.