<![CDATA[Kemajuan teknologi visi komputer telah memberikan kontribusi signifikan dalam bidang ritel, khususnya dalam pendeteksian dan klasifikasi produk di supermarket. Penelitian ini menganalisis kinerja model You Only Look Once (YOLO) dalam mengidentifikasi berbagai produk menggunakan dataset Roboflow yang berisi 1.200 citra dengan 10 kelas produk. Dataset mencakup variasi kondisi nyata, seperti perubahan pencahayaan, orientasi objek, serta kemunculan latar yang kompleks. Model dievaluasi menggunakan metrik precision, recall, dan mean Average Precision (mAP). Hasil menunjukkan bahwa YOLO mencapai mAP50 sebesar 0,95 dan mAP50–95 sebesar 0,89, menandakan akurasi deteksi yang tinggi. Sebagai kontribusi utama, penelitian ini membandingkan performa YOLO dengan arsitektur deteksi ringan seperti MobileNet-SSD, di mana YOLO menunjukkan hasil lebih stabil pada kondisi visual yang bervariasi. Temuan ini menegaskan bahwa YOLO efektif digunakan untuk otomatisasi inventori dan pemantauan stok di lingkungan ritel modern.Kata kunci: Deteksi objek, YOLO, Visi komputer, Klasifikasi produk supermarket, Dataset Roboflow.]]>
Copyrights © 2025
