PERANCANGAN DETEKSI OBJEK PADA RAK TOKO MENGGUNAKAN METODE MASK RCNN

Authors

  • Catur Ariya Universitas Tarumanagara
  • Lina Lina Universitas Tarumanagara

DOI:

https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.213

Keywords:

Deteksi, Stok Barang, Mask RCNN, Skenario, Objek

Abstract

Pada penelitian ini deteksi objek dilakukan pada rak toko agar dapat membantu pemilik toko dan admin toko dalam melihat stok barang yang ada pada rak toko. deteksi adalah proses memeriksa atau melakukan pemeriksaan terhadap suatu benda dengan menggunakan teknik tertentu. Stok pada rak toko akan habis pada waktunya dan pemilik toko tidak mengetahui akan kejadian tersebut oleh karena itu perancangan aplikasi ini akan membantu pemilik toko dalam melihat stok pada rak toko. Metode yang digunakan adalah Mask Region-based Convolutional Neural Network yang merupakan algoritma yang digunakan untuk mengenali dan mampu mengenali barang-barang pada rak toko. Pada pengujian data latih mendapatkan akurasi sebesar 97.33%, dan terdapat 3 skenario yaitu skenario 2 objek, 3 objek, dan 5 objek. Masing-masing skenario mendapatkan hasil akurasi sebesar 66,25% pada skenario 2 objek, 52,89% pada skenario 3 objek, 50,42% pada skenario 5 objek.

Additional Files

Published

02-10-2023

How to Cite

Ariya, C., & Lina, L. (2023). PERANCANGAN DETEKSI OBJEK PADA RAK TOKO MENGGUNAKAN METODE MASK RCNN. Simtek : Jurnal Sistem Informasi Dan Teknik Komputer, 8(2), 295–299. https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.213
Abstract View: 166