IMPLEMENTASI GOOGLE COLABORATORY PADA TRAINING MODEL UNTUK MENDETEKSI OBYEK PADA SISTEM SORTIR BARANG

Abstract

Pengenalan obyek berbasis kecerdasan buatan dan machine learning mengalami perkembangan yang sangat pesat hingga saat ini. Salah satu bidang yang memanfaatkan teknologi ini adalah pengolahan citra. Pada penelitian ini menjelaskan tentang teknologi pengolahan citra yang diimplementasikan untuk mengenali barang pada sistem sortir berdasarkan data yang dilatih menggunakan Google Colaboratory dengan memanfaatkan TensorFlow Object Detection API dan model SSD Mobilenet V2. Aplikasi ini dirancang untuk mendeteksi dan mengukur akurasi dari input gambar yang telah dilatih, yaitu barang berdasarkan warna dan bentuk menggunakan metode menemukan obyek dalam gambar atau bisa disebut dengan object detection. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil mencapai tingkat akurasi deteksi obyek dengan rata-rata sebesar 88,7% menggunakan analisa perhitungan confusion matrix, melalui pengujian pada empat jenis barang dengan tiga posisi yang berbeda.