Mirnawati, Mirnawati (2025) Penerapan Agoritma You Only Look Once (Yolo) Untuk Deteksi Kekosongan Rak Pada Sistem Pemantauan Barang / Mirnawati / 16210008 / Pembimbing: Binanda Wicaksana / Program Studi: Teknologi Informasi. FINKOM-UNBIN, Bogor.
HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version
Download (267kB)
BAB I PENDAHULUAN.pdf - Published Version
Download (446kB)
BAB II KERANGKA TEORITIS.pdf - Published Version
Download (939kB)
BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN.pdf - Published Version
Download (413kB)
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (2MB)
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf - Published Version
Download (58kB)
DAFTAR RUJUKAN.pdf - Published Version
Download (192kB)
Abstract
Dalam era digital yang terus berkembang, pemantauan barang menjadi aspek penting dalam menjaga kelancaran operasional ritel. Ketersediaan barang di rak sangat memengaruhi kepuasan pelanggan dan keberlangsungan penjualan. Namun, di banyak swalayan proses pengecekan barang masih dilakukan secara konvensional oleh staf, sehingga sering kali tidak konsisten dan menimbulkan keterlambatan dalam mendeteksi
kekosongan rak. Kondisi ini dapat mengakibatkan kehilangan pelanggan karena sebagian besar konsumen lebih memilih beralih ke toko lain ketika produk yang dicari tidak tersedia. Oleh karena itu, dibutuhkan solusi berbasis teknologi yang mampu mendukung pemantauan barang secara lebih efektif dan efisien. Penelitian ini berjudul “Penerapan Algoritma You Only Look Once (Yolo) Untuk Deteksi Kekosongan Rak Pada Sistem Pemantauan Barang” yang bertujuan untuk menerapkan algoritma YOLO (You Only Look Once) dalam proses deteksi kekosongan rak. Sistem ini memanfaatkan perangkat ESP32- CAM sebagai pengambil gambar dan algoritma YOLO (You Only Look Once) untuk mendeteksi serta mengidentifikasi keberadaan barang pada rak. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan prototipe, dan pengujian. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi kekosongan rak, memberikan informasi mengenai ketersediaan barang, serta mengurangi risiko keterlambatan dalam pengisian. Evaluasi terhadap sistem dilakukan melalui kuesioner yang melibatkan ahli dan pengguna, dengan hasil persentase kelayakan mencapai 100% dari pengujian ahli dan 85% dari pengguna. Selain itu, pengujian sistem menunjukkan
bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 81,8%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan layak digunakan di lingkungan ritel. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi visi komputer berbasis YOLO untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan inventaris pada sektor ritel.
| Item Type: | Other |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Deteksi kekosongan, ESP32-CAM, Internet of Things, sistem pemantauan, YOLO. |
| Subjects: | W Science and Technology > Deep Learning W Science and Technology > Information Technology |
| Depositing User: | R. Rizka Nurmala |
| Date Deposited: | 15 Jul 2026 06:27 |
| Last Modified: | 15 Jul 2026 06:27 |
| URI: | http://finkom.repository.unbin.ac.id/id/eprint/414 |

