IDENTIFIKASI BARANG BERTUMPUK PADA KASIR SUPERMARKET DENGAN TEKNIK ANOTASI POLYGON MENGGUNAKAN VISI KOMPUTER = IDENTIFIKASI BARANG BERTUMPUK PADA KASIR SUPERMARKET DENGAN TEKNIK ANOTASI POLYGON MENGGUNAKAN VISI KOMPUTER

Pada masa kini, fenomena antrian telah menjadi komponen integral dalam kegiatan sehari-hari, salah satunya terdapat pada antrian kasir di supermarket. Salah satu kendala antrian di supermarket ini disebabkan oleh proses pemindaian kode barcode yang dilaksanakan satu per satu oleh barcode scanner di kasir. Selain itu, masalah lainnya adalah ketidakmampuan barcode scanner untuk mengenali barcode pada kemasan barang yang telah rusak atau pudar, sehingga membutuhkan entri manual oleh petugas kasir. Keadaan ini berimplikasi pada lamanya durasi transaksi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model yang mampu melakukan klasifikasi dan multideteksi terhadap objek yang saling tumpang tindih. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini untuk proses klasifikasi dan multideteksi adalah algoritma Mask-RCNN, dengan variasi hyperparameter pelatihan antara 50 hingga 250 epoch. Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini mencapai 635 snack, yang terbagi menjadi 508 data pelatihan dan 127 data validasi. Hasil dari penelitian ini diuji dalam 4 skenario dengan jarak pengambilan gambar sebesar 40 cm, 60 cm, 80 cm dan 100 cm dengan jumlah 2 hingga 20 snack pada masing-masing skenario. Skenario terbaik berada pada skenario 1 dengan jumlah 8 snack dengan jarak pengambilan 40 cm menghasilkan nilai F1 score sebesar 1.

Keyword : Kasir, Mask R-CNN, Supermarket