Implementasi Artificial Inteligence Untuk Mendeteksi Objek Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dan Tensorflow (Studi Kasus: Detek Nama Barang Dan Harga (Beng-Beng))
Abstract
Pada zaman modern sekarang ini, banyak manusia yang membutuhkan suatu
alat bantu yang praktis, untuk mempermudah manusia melakukan berbagai
kegiatannya, contohnya di toko modern. Toko modern di Indonesia mendominasi
sebanyak 7,06% tempat perdagangan publik setelah pasar tradisional (88,52%).
Problem toko modern pada waktu ini antara lain menjadi tempat yang beresiko
tinggi dalam penyebaran virus Corona yang biasanya disebabkan oleh antrian pada
kasir yang terlalu panjang sehingga menciptakan kerumunan karena saling
berdekatan, selain itu antrian yang lama juga menimbulkan ketidakproduktifan
pembeli sehingga tidak efisien. Kejenuhan pembeli juga meningkatkan potensi
malasnya pengunjung untuk datang ke toko modern sehingga bisa mengakibatkan
penurunan pembelian produk di toko modern dan akibatnya terjadi kerugian.
Memasuki era Industri 4.0, teknologi digital dan internet menjadi solusi untuk
mengatasi tantangan hidup. Salah satu ilmu yang berkembang adalah penggunaan
kecerdasan buatan (AI). Kecerdasan buatan memungkinkan sistem komputer untuk
mendeteksi objek dan memberikan informasi secara efisien dan efektif. Proses
pengenalan objek dapat menggunakan metode yang dapat mengekstrak fitur secara
otomatis yaitu metode deep learning. Salah satu teknik deep learning yang dapat
melakukan ekstraksi ciri citra adalah Convolutional Neural Network yang
mengklasifikasi citra atau citra video untuk mendapatkan informasi yang efisien
dan efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan desain sistem yang dapat
digunakan untuk pendeteksian objek.. Hasil testing model mendapatkan tingkat
akurasi yang didapatkan cukup tinggi sekitar 91-99% pada proses pengujian beng
beng Rp 3000 dan beng beng Rp 1500.
Collections
- Statistics [900]