<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi dan ekstraksi informasi tanggal kedaluwarsa pada kemasan produk menggunakan metode YOLOv11m dan PaddleOCR. Dataset penelitian terdiri dari 350 citra produk kemasan 'Nextar Box 8x14 gram All Varian,' yang dibagi menjadi data pelatihan (175 citra) dan validasi (175 citra). Resolusi citra bervariasi antara 550 x 600 piksel hingga 1000 x 2000 piksel untuk mengevaluasi fleksibilitas model. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data, anotasi citra, preprocessing, pelatihan model YOLOv11m, dan integrasi dengan PaddleOCR untuk ekstraksi teks. YOLOv11m, sebagai pengembangan generasi YOLO, menunjukkan peningkatan efisiensi dan akurasi deteksi melalui fitur-fitur seperti Enhanced Path Aggregation Network (PAN) dan depthwise separable convolutions. Hasil pelatihan model menunjukkan konfigurasi optimal pada epoch ke-100, dengan akurasi mAP50 mencapai 98,44% dan inferensi waktu 13,56 detik per iterasi. PaddleOCR berhasil mengekstraksi informasi teks tanggal kedaluwarsa dari area deteksi dengan tingkat keakuratan tinggi, didukung oleh arsitektur DBNet dan CRNN. Kombinasi kedua metode ini membentuk alur kerja yang efisien untuk mendeteksi dan mengidentifikasi tanggal kedaluwarsa pada kemasan produk secara akurat. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan teknologi deteksi otomatis berbasis visi komputer dalam industri pengemasan produk. Kata Kunci: Expired Date, Deteksi, Kemasan, Paddleocr, YOLO-V11m]]>
Copyrights © 2025
