Indonesia - Stefi Lauren; Kent Dylan Sanjaya; Steven; Christabella Jocelynne Chandra; Angela Chow; Ravelino Radissey (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara, 2026)
Sistem self-checkout menawarkan solusi inovatif untuk mengurangi antrean dan biaya operasional di sektor ritel. Dengan memanfaatkan deep learning, sistem ini memungkinkan identifikasi produk secara otomatis tanpa interaksi kasir, sehingga meningkatkan efisiensi dan kenyamanan pelanggan. Penelitian ini mengusulkan sistem self-checkout menggunakan model EfficientDet, yaitu metode deteksi objek yang dikenal memiliki keseimbangan antara akurasi dan efisiensi komputasi. Dataset yang terdiri atas 10 jenis produk makanan dan minuman dikumpulkan serta digunakan untuk pelatihan, validasi, dan pengujian. Model dilatih dengan variasi batch size dan epoch untuk menentukan konfigurasi terbaik. Hasil optimal diperoleh pada batch size 16 dan 800 epoch, dengan akurasi pelatihan sebesar 97% dan akurasi validasi sebesar 99,79%. Kinerja sistem kemudian dievaluasi melalui tiga skenario pengujian. Pada citra dengan satu produk, sistem mencapai akurasi deteksi 100% dan akurasi pengenalan 92%. Pada citra dengan tiga produk, akurasi deteksi dan pengenalan masing-masing mencapai 72%, sedangkan pada lima produk mencapai 42% dan 30%. Hasil ini menunjukkan bahwa EfficientDet layak digunakan dalam pengembangan sistem self-checkout yang efisien dan praktis, sekaligus menyoroti tantangan dalam deteksi multiobjek.