Sistem penjualan dengan pengenalan produk secara otomatis menggunakan metode yolo

Carolina, Agnes (2023) Sistem penjualan dengan pengenalan produk secara otomatis menggunakan metode yolo. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text 825190023_AGNES_Cover.pdf Download (90kB)
	Text 825190023_AGNES_Pengesahan.pdf Download (86kB)
	Text 825190023_AGNES_Daftar Isi.pdf Download (11kB)
	Text 825190023_AGNES_Abstrak.pdf Download (6kB)
	Text 825190023_AGNES_Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (55kB)
	Text 825190023_AGNES_Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (143kB)
	Text 825190023_AGNES_Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (43kB)
	Text 825190023_AGNES_Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (319kB)
	Text 825190023_AGNES_Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (6kB)
	Text 825190023_AGNES_Daftar Pustaka.pdf Download (11kB)

Abstract

Penjual belian barang dalam toko, mini market, supermarket dan lain sebagainya masih sering dilakukan oleh masyarakat untuk memenuhi kebutuhan hingga keinginan masing-masing. Sehingga sering kali kegiatan tersebut menimbulkan antrian, entar dikarenakan barang belanjaan yang banyak atau hari-hari tertentu. Oleh karena itu, disini penulis mengajukan sebuah sistem penjualan yang mendeteksi produk atau barang yang dibeli oleh pembeli. Sistem ini berbasis website yang akan membuka webcam perangkat untuk mengenali dan mendeteksi nama, harga serta mentotalkan harga barang tersebut. Namun, aplikasi ini tidak terintegrasi dengan sistem pembayaran dalam bentuk apapun. Karena aktivitas penjual-belian barang dilakukan secara offline, dimana proses pertukaran uang dilakukan secara langsung dan pembeli tidak dapat mengurangi barang belanjaan. Sedangkan untuk penangkapan objek dalam 1 frame maximal 3 barang dengan bagian merek produk tersebut menghadap ke arah kamera. Penulis merancang sistem menggunakan metode sekaligus algoritma You Only Look Once (YOLO) untuk mendeteksi nama dan harga suatu barang atau produk. Penulis memiliki 10 kelas dan menggunakan 800 data latih dan 150 data uji. Kata kunci: Sistem Penjualan, Deteksi Objek, YOLO

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Sistem Informasi
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	06 Jan 2024 02:33
Last Modified:	06 Jan 2024 02:33
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/42605

Actions (login required)

View Item