Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pelayanan di supermarket merupakan salah satu hal yang menjadi pertimbangan seseorang dalam menentukan kualitas dari sebuah supermarket. Antrian di supermarket merupakan salah satu penentu dari kualitas layanan yang dimiliki. Antrian tersebut dapat disebabkan berbagai hal, salah satunya adalah lamanya kasir dalam menyelesaikan transaksi yang dilakukan. Semakin lama transaksi berlangsung, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk dibutuhkan seorang pelanggan sehingga menyebabkan antrian terjadi. Salah satu penyebab lamanya transaksi dapat disebabkan karena proses pemindaian produk yang membutuhkan waktu cukup lama. Oleh karena itu, dengan membuat model pemindaian barcode yang cepat dan efisien berbasis deep learning menggunakan object detection, harapannya dapat membuat proses transaksi menjadi lebih cepat sehingga antrian yang terjadi dapat dikurangi. Dalam penilitian ini, model sistem akan membandingkan antara performa model YOLOv5 dengan Faster R-CNN yang kemudian ditambahkan image enhancement (Super Resolution) untuk dibandingkan dengan tujuan mencari tahu performa dan akurasinya. Hasil pengujian model pada tahap pelatihan menunjukkan model YOLOv5 merupakan model yang lebih akurat dan efisien dengan akurasi Mean Average Precission (mAP) sebesar 81,74%, penggunaan waktu pelatihan sebesar 1,6448 jam, dan loss pada epoch/step terakhir sebesar 0,0208. Hasil pengujian model menggunakan image enhancement (super resolution) menunjukkan peningkatan kualitas decode dari 67% menjadi sebesar 75,5% atau peningkatan sebesar 8,5% dengan super resolution tipe RRDB_PSNR. Kemudian hasil pengujian augmentasi rotasi pada pendeteksian barcode diagonal menunjukan peningkatan sangat signifikan dari 2% menjadi 80%. Pada pengujian terakhir dimana dataset yang digunakan sudah dilakukan augmentasi. Model yang di training memiliki penurunan dari mAP yang dihasilkan menjadi 71,7% dari yang sebelumnya sebesar 81,74% atau penurunan sekitar 10,04%......Service in supermarkets is one of the things that a person considers in determining the quality of a supermarket. Queues at supermarkets are one of the determinants of the quality of service they have. The queue can be caused by various things, one of which is the length of time the cashier completes the transaction. The longer the transaction lasts, the longer it will take for a customer to cause a queue to occur. One of the reasons for the length of the transaction can be due to the product scanning process which takes a long time. Therefore, by creating a fast and efficient barcode scanning model based on deep learning using object detection, it is hoped that it can make the transaction process faster so that queues that occur can be reduced. In this research, the system model will compare the performance of the YOLOv5 model with Faster R-CNN which is then added with image enhancement (Super Resolution) for comparison with the aim of finding out its performance and accuracy. The results of model testing at the training stage show that the YOLOv5 model is a more accurate and efficient model with an accuracy of Mean Average Precision (mAP) of 81.74%, training time usage of 1.6448 hours, and loss in the last epoch/step of 0.0208. The results of model testing using image enhancement (super resolution) show an increase in decoding quality from 67% to 75.5% or an increase of 8.5% with super resolution of type RRDB_PSNR.Then the results of the rotational augmentation test on diagonal barcode detection showed a very significant increase from 2% to 80%. In the last test where the dataset used has been augmented. The training model has a decrease from the resulting mAP to 71.7% from the previous 81.74% or a decrease of about 10.04%.

Abstrak :
Bahasa isyarat umumnya dilakukan oleh tuna rungu dan tuna wicara yang menimbulkan kesenjangan dalam berkomunikasi khususnya saat melamar pekerjaan. Ada hambatan komunikasi yang dirasakan saat proses pencarian kerja dimana pada tahun 2020 menyebutkan bahwa penyandang disabilitas yang bekerja sebanyak 7,67 juta orang (5,98% dari total pekerja di Indonesia) dibandingkan dengan jumlah pekerja dengan disabilitas di Indonesia mencapai 720.748 orang (0,53% dari total pekerja di Indonesia) pada tahun 2022 menurut BPS (Badan Pusat Statistik). Penurunan persentase dalam lapangan kerja sebagian besar disebabkan oleh praktik perekrutan yang diskriminatif oleh banyak perusahaan. Jadi, dibutuhkan sistem deteksi bahasa isyarat yang dapat mempermudah dalam penerjemahan bahasa isyarat supaya kesempatan pengguna bahasa isyarat sama dengan semua orang dalam proses pelamaran kerja dan mendapatkan pekerjaan yang layak. Skenario pengambilan data adalah dengan 2 skenario, yaitu data non augmented dan augmented. Proses training dengan dataset yang terdiri atas 348 citra training yang lalu diaugmentasi sehingga berjumlah 1.044 citra training. Hasil pengujian dengan real-time testing dilakukan dengan evaluasi model menggunakan parameter akurasi sistem (confidence score), precision, recall, dan F1 Score untuk setiap model dimana nilai confidence score model Faster R-CNN dan RetinaNet adalah 96,67% : 93,33%. Selain itu, perbandingan nilai F1 Score untuk model Faster R-CNN dan RetinaNet adalah 0,98 : 0,97, tingkat akurasi mAP Faster R-CNN dan RetinaNet yang non augmented adalah 95,3% : 90,6%, sedangkan mAP Faster R-CNN dan RetinaNet yang augmented adalah 92,1% : 88,2%. Melalui hasil tersebut diperoleh bahwa kedua model memiliki presisi yang lebih rendah saat sudah diaugmentasi. Maka dari itu, algoritma Faster R-CNN memiliki hasil presisi lebih akurat dibandingkan algoritma RetinaNet. ......Sign language is generally used by the deaf and speech impaired which causes errors in communication, especially when applying for jobs. There are communication barriers that are felt during the job search process where in 2020 it is stated that 7,67 million people with disabilities work (5,98% of total workers in Indonesia) compared to the number of workers with disabilities in Indonesia reaching 720,748 people (0,53% of total workers in Indonesia) in 2022 according to BPS (Badan Pusat Statistik). The percentage decline in employment is largely due to discriminatory hiring practices by many companies. So, a sign language detection system is needed that can make it easier to translate sign language so that sign language users have the same opportunities as everyone else in the job application process and getting a decent job. The data collection scenario is with 2 scenarios, namely non-augmented and augmented data. The training process uses a dataset consisting of 348 training images which are then augmented so that the total is 1.044 training images. Test results using real-time testing were carried out by evaluating the model using system accuracy parameters (confidence score), precision, recall, and F1 Score for each model where the Confidence Score value for the Faster R-CNN and RetinaNet models was 96,67% : 93,33%. In addition, the comparison of the F1 Score values​​for the Faster R-CNN and RetinaNet models is 0,98 : 0,97, the accuracy level of the non-augmented mAP Faster R-CNN and RetinaNet is 95,3% : 90,6%, while the mAP Faster R-CNN and augmented RetinaNet are 92,1% : 88,2%. From these results, it was found that the two models had lower precision when they were augmented. Therefore, the Faster R-CNN algorithm has more accurate precision results than the RetinaNet algorithm.