Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika

SMART TROLLEY PADA FITRINOPANE SWALAYAN DENGAN MENERAPKAN METODE BRUTE FORCE BERBASIS MOBILE Yuni Puspita Sari; Isnandar Agus; Endang Puspita Sari
Jurnal Informatika Vol 21, No 2 (2021): Jurnal Informatika
Publisher : IIB Darmajaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30873/ji.v21i2.3080

Abstract

ABSTRAK Aktivitas operasi suatu supermarket meliputi seluruh transaksi yang dimana salah satunya adalah pembayaran belanjaan. Dengan jumlah kasir yang terbatas, tentu saja menimbulkan permasalahan seperti penumpukan antrean dikasir. Pada sisi konsumen, seringkali konsumen tidak memperhatikan total harga dari belanjaan yang telah diambil. Sehingga, menimbulkan permaslahan ketidaksesuain budget dengan total akumulasi dari barang yang diambil.   Aplikasi ini dirancang menggunakan metode pengembangan prototype serta algoritma brute force. Algoritma brute force berfungsi sebagai mencari kecocokan antara pola dan teks satu per satu dari kiri ke kanan. Algoritma bekerja dengan cara penggeseran pada saat tidak ditemukan ketidakcocokan, sampai pola berada diujung teks. Penelitian ini menghasilkan aplikasi mobile untuk memudahkan konsumen dalam mengetahui akumulasi harga barang secara langsung dengan menggunakan scan barcode pada barang dan mencari barang yang diinginkan dengan menggunakan fitur pencarian berdasarkan deskripsi produk dan kategori produk. Sehingga, konsumen dapat mengontrol anggaran belanja sesuai dengan budget yang dimiliki tanpa perlu khawatir pada saat transaksi dikasir.Kata kunci : Mobile, Scan Barcode, Prototype
Model Pelacakan Objek Berbasis YOLO-OCSort Untuk Estimasi Kepadatan Lalu Lintas Linda, Deppi; N; Agus, Isnandar
Jurnal Informatika Vol 25 No 1 (2025): Jurnal Informatika
Publisher : Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30873/jurnalinformatika.v25i3

Abstract

Accurate traffic density estimation is a crucial component in intelligent transportation systems for optimizing urban trafficmanagement. This research develops an object tracking model based on YOLOv8 and Online Clustering SORT (OCSort) integration for realtime trafficdensity estimation. YOLOv8 is used as a highaccuracy object detector, while OCSort implements a tracking algorithm with observationcentric association approach to overcome conventional tracking limitations in handling nonlinear motion and temporal occlusion. Comprehensive evaluation was conducted using MOT17FRCNN benchmark Dataset for tracking performance measurement and UADETRAC Dataset subset for computational performance analysis. The system was tested on Intel Core i7 Generation 13 hardware, 32 GB RAM, and NVIDIA GeForce RTX 3060 12 GB VRAM. Evaluation results show MOTA of 0.4910, MOTP 0.9072, and IDF1 0.6702 with very low identity switches (7 occurrences) and 65 fragmentations. Comparison with stateoftheart methods using 2001 frames demonstrates significant YOLOOCSort superiority in computational efficiency with best processing time of 118.01 seconds, outperforming ByteTrack (146.98s), BoTSORT (161.91s), and DeepSORT (152.33s). The system achieves endtoend FPS of 17.0, model processing time 33.8 ms per frame, and detects average 20.1 objects per frame with confidence score 0.608. Statistical analysis with 95% confidence interval confirms consistency and reliability of evaluation results. The contribution of this research is empirical validation of YOLOv8OCSort integration effectiveness that produces optimal balance between tracking accuracy and computational efficiency for realtime traffic cmonitoring applications.