Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

IMPLEMENTASI YOU ONLY LOOK ONCE v8 DALAM DETEKSI MAKANAN WARUNG TEGAL UNTUK SISTEM PERHITUNGAN HARGA OTOMATIS Purnomo, Niko; Gata, Windu; Romadhona Kusuma, Muhammad; Marta Dinata, Riadi; Binti Husna, Modesta
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13465

Abstract

Warung Tegal (Warteg) merupakan usaha kuliner yang populer di Indonesia, tetapi sistem perhitungan harga makanannya masih manual, yang dapat menyebabkan kesalahan transaksi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi makanan otomatis menggunakan YOLO v8 untuk mengotomatisasi perhitungan harga.Dataset terdiri dari berbagai lauk warteg yang diproses dengan teknik augmentasi seperti pemotongan, rotasi, dan pencahayaan guna meningkatkan kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam pengujian terbaik dengan dataset 70:30 (20 epochs, batch size 16, learning rate 0.001), model YOLO v8 mencapai precision 0.602, recall 0.176, F1-score 0.32, box_loss 1.756, dan mAP@0.5 0.229. Tantangan utama meliputi keterbatasan dataset, kompleksitas latar belakang, dan kurangnya perbandingan dengan dataset publik. Meskipun dalam beberapa kondisi akurasi mencapai 75%- 100%, diperlukan dataset lebih besar dan perbandingan model lain untuk meningkatkan akurasi. Sistem ini berpotensi mendukung digitalisasi industri kuliner dan meningkatkan efisiensi transaksi di warteg.
Sosialisasi Kecerdasan Buatan untuk Penguatan Literasi Digital di SDN Kademangan: Pengabdian Kepada Masyarakat Kampus Merdeka - Smart Village marta dinata, riadi; Marhaeni; Lely Mustika
Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 8 No. 1 (2025): Charity-Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : PPM Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/charity.v8i1.8612

Abstract

Program pengabdian masyarakat bertajuk Sosialisasi Pengenalan AI dilaksanakan di SDN Sawahgede Desa Kademangan, Cianjur, sebagai bagian dari inisiatif Smart Village - Smart People oleh Institut Sains dan Teknologi Nasional (ISTN). Tujuan utama adalah meningkatkan literasi digital masyarakat melalui pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan (AI). Kegiatan berlangsung selama dua hari dengan melibatkan 23 peserta dari berbagai kalangan, termasuk guru, operator sekolah, dan wali murid. Hasil kuisioner menunjukkan peningkatan rata-rata skor pemahaman dari 84.78% menjadi 95.65% pada parameter pentingnya AI di pendidikan. Analisis statistik menunjukkan perubahan signifikan dengan p-value < 0.05 pada semua parameter yang diukur. Artikel ini membahas metode pelaksanaan, temuan program, dan dampaknya terhadap kesiapan peserta dalam mengintegrasikan AI di lingkungan pendidikan.
PENGEMBANGAN SISTEM ROBOT PENJELAJAH BERBASIS MQTT MITIGASI BENCANA DENGAN DUKUNGAN IMAGE PROCESSING Marta Dinata, Riadi; Ikrar Yamin, Muhammad; Sofwan, Agus; Ariman, Ariman; Niko, Niko Purnomo
INTI Nusa Mandiri Vol. 20 No. 1 (2025): INTI Periode Agustus 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v20i1.7047

Abstract

Disaster mitigation is a global challenge that requires innovation to enhance the effectiveness of emergency response, particularly in the rapid and safe detection of victims. Although much research focuses on optimizing individual components such as sensors or algorithms, a gap remains in the development of holistically integrated frameworks. This study develops and evaluates an integrated explorer robot system based on Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) and artificial intelligence for real-time disaster victim detection. Using a Design Science Research approach, the system architecture integrates an explorer robot based on ESP32-CAM and GPS for data acquisition, a central server running the You Only Look Once (YOLO) algorithm for image analysis, and involves a human operator for critical decision validation. Experimental results show that the system can detect victims with an average accuracy of 87.3% across various simulated scenarios. Communication via the MQTT protocol proved to be highly reliable and efficient, with an average latency of 127 ms and a packet loss rate of only 2.3%, enabling swift coordination between components. This research successfully validates an effective and replicable end-to-end architectural model, thereby presenting a practical blueprint for the development of low-cost Search and Rescue (SAR) robotic systems