SISTEM PENDETEKSI NAMA DAN HARGA BARANG DI TOKO SUDIMAN MENGGUNAKAN TEACHABLE MACHINE

SISTEM PENDETEKSI NAMA DAN HARGA BARANG DI TOKO SUDIMAN MENGGUNAKAN TEACHABLE MACHINE

• By Muhammad Rizky Thio;
• S1 - Teknik Informatika
• 10
• 1-72

Toko Sudiman, sebuah toko ritel, sedang menghadapi tantangan signifikan terkait dengan proses identifikasi dan penentuan harga barang yang sering kali berjalan lambat dan kurang efisien. Kondisi ini mengakibatkan kesalahan harga yang dapat merugikan toko, baik dari segi keuangan maupun dari sisi reputasi, yang pada akhirnya menurunkan tingkat kepuasan pelanggan. Dalam era digital yang terus berkembang, penerapan teknologi informasi, khususnya kecerdasan buatan (AI), menjadi salah satu solusi yang menjanjikan untuk mengatasi permasalahan ini. Penelitian ini difokuskan pada pengembangan dan implementasi sistem otomatis yang mampu mendeteksi nama dan harga barang di Toko Sudiman dengan memanfaatkan teknologi Machine Learning. Sistem ini dirancang menggunakan model yang dibangun melalui Teachable Machine dari Google, yang memungkinkan pelatihan model secara mudah dan efisien. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sistem yang tidak hanya dapat mengidentifikasi barang dengan akurasi tinggi (lebih dari 80%), tetapi juga dapat diimplementasikan secara praktis dalam operasi sehari-hari toko. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan pendekatan Supervised Learning dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang terbukti efektif dalam tugas-tugas klasifikasi gambar. Pengujian dilakukan dengan memperhatikan kondisi ideal, seperti barang yang tidak terhalang dan pencahayaan yang memadai, untuk memastikan hasil yang optimal. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan efisiensi operasional Toko Sudiman, mengurangi potensi kesalahan harga, serta meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

• Katakunci Teachable Machine, Pembelajaran Mesin, Pemindai
• URL http://
• Penerbit ,

REFERENSI

ACOMAXXcom. (2020, November 16). Simbol Flowchart Diagram Alir Beserta Fungsi dan Contoh Lengkapnya! ASCOMAXXcom. https://www.ascomaxx.com/read/36051/simbol-flowchart-diagram-alir-beserta-fungsi-dan-contoh-lengkapnya/1

 

Azhar Al Salam. (2022, February). The architecture of a convolutional neural network. ResearchGate. https://www.researchgate.net/figure/The-architecture-of-a-convolutional-neural-network-58_fig1_358778475

 

1. M. Wantania, B., R.U.A. Sompie, S., & D. Kambey, F. (2020). Penerapan Pendeteksian Manusia Dan Objek Dalam Keranjang Belanja Pada Antrian Di Kasir. Jurnal Teknik Informatika, 15(2).

 

Baihaqi, M. B., Litanianda, Y., & Triyanto, A. (2022). IMPLEMENTASI TENSOR FLOW LITE PADA TEACHABLE UNTUK IDENTIFIKASI TANAMAN AGLONEMA BERBASIS ANDROID. KOMPUTEK, 6(1). https://doi.org/10.24269/jkt.v6i1.1143

 

Chazar, C., & Rafsanjani, M. H. (2022). Penerapan Teachable Machine Pada Klasifikasi Machine Learning Untuk Identifikasi Bibit Tanaman. Prosiding Seminar Nasional Inovasi Dan Adopsi Teknologi (INOTEK), 2(1). https://doi.org/10.35969/inotek.v2i1.207

 

Dacipta, P. N., & Putra, R. E. (2022). Sistem Klasifikasi Limbah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Pada Webservice Berbasis Framework Flask. Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 3(04). https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n04.p394-402

 

Eduardo Christianto, A. M. S. F. D. K. (2021). Implementation of Convolutional Neural  Network on Images for Starlings Classification. Jurnal Teknik Informatika, ?(?), 1–8.

 

Frobenius, A. C., Kuswanto, J., Ardiansyah, R., & Untoro, F. X. W. Y. (2023). Perancangan Prototipe Kunci Pintu Digital Berbasis IoT Menggunakan Metode HDLC. Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, 5(2). https://doi.org/10.37905/jjeee.v5i2.20096

 

Géron, A., & Russell, Rudolph. (2019). Machine learning step-by-step guide to implement machine learning algorithms with Python. In O’Reilly Media, Inc (p. 7).

 

Ghofururrohim, N. M., Wicaksono, R. N., & Faristiana, A. R. (2023). Pengaruh Smartphone Terhadap Anak Usia Dini. Education : Jurnal Sosial Humaniora Dan Pendidikan, 3(2). https://doi.org/10.51903/education.v3i2.340

 

Gowrinsankar S. & Veena A. (2019). Introduction to Python Programming. In CRC Press, Taylor & Francis Group (p. 1).

 

Harditya, A. (2020). Indonesian Sign Language (BISINDO) As Means to Visualize Basic Graphic Shapes Using Teachable Machine. https://doi.org/10.2991/assehr.k.201202.045

 

Kharis, S. A. A., & Zili, A. H. A. (2022). Learning Analytics dan Educational Data Mining pada Data Pendidikan. JURNAL RISET PEMBELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH, 6(1). https://doi.org/10.21009/jrpms.061.02

 

Kohsasih, K. L., Dipo, M., Rizky, A., Fahriyani, T., Wijaya, V., & Rosnelly, R. (2021). Analisis Perbandingan Algoritma Convolutional Neural Network Dan Algoritma Multi-Layer Perceptron Neural Dalam Klasifikasi Citra Sampah. Jurnal Technology Informatics Dan Computer System, 10(2).

 

Millstein, F. (2018). Deep Learning with Keras Beginner’s Guide To Deep Learning With Keras. In CreateSpace Independent Publishing Platform (p. 16).

 

Nasha Hikmatia A.E., & Zul, M. I. (2021). Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia menjadi Suara berbasis Android menggunakan Tensorflow. Jurnal Komputer Terapan, 7(1). https://doi.org/10.35143/jkt.v7i1.4629

 

Ni Nyoman Emang Smrti, I Putu Gd Sukenada, A., Ni Kadek, D. T. R., Adnan, A., & Pande Putu Ode, J. (2023). Flowgorithm Sebagai Penunjang Pembelajaran Algoritma dan Pemrograman. Jurnal Bangkit Indonesia, 12(1). https://doi.org/10.52771/bangkitindonesia.v12i1.218

 

Ningsih, P. T. S., Gusvarizon, M., & Hermawan, R. (2022). Analisis Sistem Pendeteksi Penipuan Transaksi Kartu Kredit dengan Algoritma Machine Learning. Jurnal Teknologi Informatika Dan Komputer, 8(2). https://doi.org/10.37012/jtik.v8i2.1306

 

Peryanto, A., Yudhana, A., & Umar, R. (2020). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network dan K Fold Cross Validation. Journal of Applied Informatics and Computing, 4(1). https://doi.org/10.30871/jaic.v4i1.2017

 

Silvia, R. (2020). PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN HISTOGRAM DENGAN PHYTON DAN TEXT EDITOR PHYCHARM. Technologia : Jurnal Ilmiah, 11(3).

 

Stacy A. C. Nelson & Siamak Khorram. (2019). Image P rocessing and Data Analysis with ERDAS IMAGINE®. In CRC Press, Taylor & Francis Group (p. 167).

 

Tjandra, S., & Chandra, G. S. (2020). Pemanfaatan Flutter dan Electron Framework pada Aplikasi Inventori dan Pengaturan Pengiriman Barang. Journal of Information System,Graphics, Hospitality and Technology, 2(02). https://doi.org/10.37823/insight.v2i02.109

 

Vyas, A., Yu, S., & Paik, J. (2018). Signals and Communication Technology Multiscale Transforms with Application to Image Processing. In Springer Nature Singapore Pte Ltd (p. 3).

 

Wong, J. J. N., & Fadzly, N. (2022). Development of species recognition models using Google teachable machine on shorebirds and waterbirds. Journal of Taibah University for Science, 16(1). https://doi.org/10.1080/16583655.2022.2143627

 

南七炼丹师. (2021, November 16). 浅析经典论文之Dropout. 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/433370879