Sistem Self-Checkout Produk Sembako Menggunakan Metode Convolutional Neural Networks - Lao, Gloria Valerie; Lina (Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems, 2024)
Terdapat banyak toko kelontong dari yang kecil hingga yang besar. Toko kelontong menjual berbagai produk mulai dari sayuran, buah-buahan, makanan instan, makanan ringan dan lain sebagainya. Toko kelontong yang besar atau dikenal dengan grocery store, dapat memiliki banyak pengguna pada saat yang bersamaan. Terdapat beberapa loket kasir yang disediakan untuk melayani pelanggan selama proses pembayaran. Bagi pelanggan yang memiliki banyak barang belanjaan akan memakan waktu yang lama saat dikasir dan dapat menyebabkan antrian yang panjang. Sistem akan menerima input citra yang didalamnya terdapat beberapa produk. Sistem ini akan melakukan pendeteksian dan pengenalan produk dengan menggunakan metode Faster R-CNN dan arsitektur ResNet-101. Setelah produk berhasil diidentifikasi, akan ditampilkan daftar dari produk beserta harga dan total harga keseluruhan. Pendeteksian dan pengenalan produk untuk 1 produk yang berada dalam 1 frame mendapatkan akurasi sebesar 84%, untuk 3 produk yang berada dalam 1 frame mendapatkan akurasi sebesar 44%, dan untuk 5 produk yang berada dalam 1 frame mendapatkan akurasi sebesar 12%.