## Pengenalan Objek Dengan Model Pra-Terlatih SSD MobileNet Pada Aplikasi Kasir
Nazil Ilham Burhanudin [1] , Arif Dwi Laksito [2]* , Acihmah Sidauruk [3] , Muhammad Resa Arif Yudianto [4] , Alfie Nur Rahmi [5]
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta [1], [2], [3], [5]
Jl. Padjajaran, Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang [4]
Jl. Mayjen Bambang Soegeng, Glagak, Sumberrejo, Mertoyudan, Magelang
nazil.1799@students.amikom.ac.id [1] , arif.laksito@amikom.ac.id [2]* , acihmah@amikom.ac.id [3] , resamuhammad96@unimma.ac.id [4] , alfienurrahmi@amikom.ac.id [5]
Abstract—Object  recognition  is  a  type  of  image  processing technique that is frequently employed in current applications such as facial identification, vehicle detection, and automated cashiers. One issue with barcode and RFID cashier apps is that they cannot scan  several  products  at  the  same  time.  The  cashier  application employing object identification using picture images is believed to be able to distinguish more than one object in order to speed up the transaction process. The usage of SSD pre-trained models with MobileNet  architecture  to  detect  items  in  automatic  cashier applications is discussed in this paper. This study put the model to the test on three types of soft drink objects: coca-cola,  floridina, and good day. A smartphone camera was used to collect the data, which totaled 203 images. The findings indicated that the product object identification method was 82.9% accurate, 97.5% precise, and  84.7%  recall.  The  object  recognition  process  takes  between 365 and 827 milliseconds, with an average time of 695 milliseconds (0.69 seconds).

## Keywords— Object detection, MobileNet, Tensorflow
Abstrak—Pengenalan objek adalah teknologi pengolahan citra yang  banyak  digunakan  di  berbagai  aplikasi  modern  seperti pengenalan wajah, deteksi kendaraan, dan aplikasi kasir otomatis. Salah satu masalah pada aplikasi kasir barcode dan RFID adakah tidak bisa melakukan scanning pada multi item secara bersamaan. Aplikasi kasir dengan menggunakan deteksi objek menggunakan citra gambar di klaim terbukti dapat mengenali lebih dari 1 objek sehinggal mempercepat proses transaksi. Penelitian ini membahas penggunaan model pra-terlatih SSD dengan arsitektur MobileNet untuk mengenali objek pada aplikasi kasir otomatis. Penelitian ini menguji kinerja model pada tiga kelas objek softdrink yaitu coca- cola, floridina dan good day. Data diambil menggunakan kamera smartphone  dengan  jumlah  data  keselurahn  adalah  203.  Hasil penelitian  menunjukan proses pengenalan objek produk dengan akurasi  82,9%,    presisi  97,5%,  dan  recall  84,7%.  Proses pengenalan  produk  membutuhkan  waktu  antara  365  ms  hingga 827  ms  dengan  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  yaitu  695  ms (0,69 detik).
Kata Kunci— Deteksi objek, MobileNet, Tensorflow

## I. P ENDAHULUAN
Industri  4.0  membawa  dampak  positif  yang  besar terhadap semua  sektor  bidang,  salah  satunya  yaitu  bidang  ekonomi. Pemanfaatan teknologi informasi terbukti mampu meningkatkan  kapabilitas  suatu  organisasi  bisnis  yang  secara tidak  langsung  juga  dapat  meningkatkan  pendapatan.  Hal tersebut  yang  menjadikan  faktor  penggunaan  teknologi  yang tepat  guna  dalam  mendukung  proses  bisnis  menjadi  sebuah tolok  ukur  persaingan  antar  organisasi  bisnis  [1].  Beragam dampak  positif  telah  banyak  dirasakan  oleh  berbagai stakeholder  yang  memanfaatkan  teknologi  informasi  dalam membantu  proses  bisnis  mereka.  Berbagai  dampak  positif tersebut  diantaranya  adalah  proses  transaksi  jual  beli  yang menjadi lebih cepat dan mudah [2].
Kemudahan  dan  kecepatan  proses  transaksi  tersebut  salah satunya disebabkan karena penggunaan aplikasi kasir. Melalui aplikasi tersebut penjual dapat melakukan perekapan jenis dan jumlah item yang dibeli serta total yang harus dibayarkan lebih cepat  melalui scanning  barcode pada  setiap  produk. Perkembangan  teknologi  yang  begitu  cepat  berpengaruh terhadap  keberlangsungan  kegiatan  bisnis  yang  telah menerapkan Information  and  Communications  Technology (ICT)  dalam  membantu  proses  bisnis  mereka  [3].  Oleh  sebab itu  seorang  stakeholder  atau  pelaku  usaha  harus  mengikuti perkembangan  teknologi  yang  ada  saat  ini.  Pada  faktanya memang  teknologi scan  barcode terhadap  produk  dahulu banyak  digunakan  sejak  tahun  1990an  dan  sempat  menjadi populer.
Akan  tetapi  seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang semakin  canggih,  mengakibatkan  teknologi barcode menjadi kurang efektif akibat kelemahan-kelemahan yang dimilikinya. Berbagai  kelemahan  yang  ada  pada  teknologi  tersebut diantaranya  yaitu  proses  pemindaian  terhadap  produk  harus dilakukan  secara  manual.  Selain  itu  jika  kemasan  produk mengalami kerusakan yang mengakibatkan barcode tidak dapat dapat terbaca dengan jelas, hal tersebut juga menjadi kelemahan lain  dari  teknologi  tersebut  [4].  Semakin  beragamnya  varian produk  baru  membuat  teknologi  barkode  dan  RFID  menjadi
kurang efektif untuk menyimpan data yang baru. Posisi barcode yang  kurang  pas  ketika  dilakukan scanning mengakibatkan proses  transaksi  yang  tidak  lagi  cepat  dan  efisien  [5].  Oleh sebab itu diperlukan mekanisme pengenalan produk yang lebih cepat dan lebih akurat. Peralihan menjadi  industri 4.0 terbukti telah  memberikan  dampak  positif  yang  signifikan  bagi keberlanjutan  dan  peningkatan  kinerja  bisnis  Usaha  Mikro Kecil  dan  Menengah  (UMKM).  Melalui  ciri  khas  dan keunggulan teknologi berbasis otomatisasi mampu memberikan kontribusi yang baik bagi para pelaku bisnis [6].
Salah  satu  contoh  penerapan  teknologi  otomatisasi  yaitu pendeteksian  dan  klasifikasi  penyakit  daun  kopi  berdasarkan tingkat  keparahannya  melalui  pengenalan  citra  daun  kopi  [7]. Klasifikasi  penyakit  daun  kopi  secara  otomatis  tersebut menggunakan metode Yolov7 terhadap 1664 data yang terbagi menjadi  4  kelas  yaitu  daun  dengan  kriteria  bagus,  penyakit Miner,  Phoma  dan  Rust.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu  model mampu  membedakan  penyakit  daun  kopi  ke  dalam  4  kelas melalui  pengenalan  citra  daun  dengan  tingkat  presisi  sebesar 92%,  sehingga  dapat  membantu  sektor  agrikultur  dalam mengantisipasi penyakit daun kopi secara lebih dini. Penelitian lain  yang  serupa  tentang  klasifikasi  rambu  lalu  lintas  yang terdiri dari 2050 data yang terbagi ke dalam 10 kelas. Sejumlah 1750  data  digunakan  untuk  melatih  model  dan  sisanya digunakan  sebagai  data  testing  yang  diolah  menggunakan algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN).  Hasil penelitian  memperoleh  akurasi  sebesar  99%  [8].  Melalui penelitian  tersebut  mampu  membantu  para  pengendara  dalam memahami setiap rambu lalu lintas yang ada.
Dari beberapa penelitian serupa tentang pengenalan citra [7], [8], diperoleh hasil bahwa kinerja deep learning menggunakan algoritma  CNN  lebih  baik  dibandingkan  algoritma machine learning [9].  CNN  sendiri  memiliki  beberapa  varian  yang dibedakan dari jenis arsitekturnya, di mana antara 1 arsitektur dengan  arsitektur  yang  lain  memiliki  kinerja  model  yang berbeda-beda  [10].  21  arsitektur  CNN  dibandingkan  dalam menentukan paru-paru yang terkena covid-19 melalui citra X- Ray  dan  didapatkan  5  arsitektur  CNN  terbaik  [11].  Kelima arsitektur tersebut yaitu MobileNet, EfficientNetB2, DenseNet169, InceptionResNetV2 dan InceptionV3. Penelitian lain mendapatkan hasil bahwa arsitektur MobileNet memiliki kinerja yang cukup efektif dengan kebutuhan sumber daya  yang  kecil  dibandingkan  arsitektur  CNN  yang  lain. Melalui  keunggulan  tersebut  arsitektur  MobileNet  dapat berjalan di hampir semua environment [12].
Arsitektur CNN ini juga dapat digunakan dalam menghitung jumlah  orang  yang  melakukan  antrian  di  kasir  serta  dapat menganalisa lamanya waktu yang dibutuhkan setiap pelanggan dalam  melakukan  pembayaran  [13].  Akurasi  yang  diperoleh melalui  arsitektur  model  R-CNN  sebesar  95%.  Salah  satu model  arsitektur  MobileNet  yaitu  SSD  MobileNetV2  melalui TensorFlow  Object  Detection  API  sebagai  model  pra-terlatih mampu  melakukan  pengenalan  objek  perangkat  keras  yaitu kamera,  handphone,  headphone,  mouse  dan  laptop.  Melalui skenario  pembagian  500  dataset  ke  dalam  70%  sebagai  data latih,  20%  sebagai  data  validasi  dan  sisanya  sebagai  data  uji. Model ini mampu memperoleh kinerja yang cukup baik dengan
nilai akurasi sebesar 93% serta dapat mengenali objek lebih dari 1  [14].  TensorFlow  Object  Detection  API  juga  mampu mengenali  objek  yang  terbagi  ke  dalam  kelas  yang  banyak seperti  penelitian  sebelumnya  mengenai  pengenalan  bahasa isyarat yang terbagi ke dalam 25 alphabet [15]. Meskipun hanya terdiri dari sedikit data citra  yaitu sejumlah 650 gambar  yang terbagi  ke  dalam  25  kelas,  model  pendeteksi  dengan TensorFlow  Object  Detection  API  mampu  memperoleh  nilai kepercayaan sebesar 85,45%.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu,  salah  satu masalah  pada  aplikasi  kasir  barcode  dan  RFID  adakah  tidak bisa  melakukan  scanning  pada  multi  item  secara  bersamaan. Aplikasi kasir dengan menggunakan deteksi objek menggunakan citra gambar di klaim terbukti dapat  mengenali lebih  dari  1  objek  sehinggal  mempercepat  proses  transaksi. Oleh  karena  itu  di  penelitian  ini  kami  akan  membangun prototipe  aplikasi  kasir  menggunakan  arsitektur  pra-terlatih MobileNet dalam mengenali produk di kasir karena model ini memiliki kinerja yang baik serta mampu mengenali objek lebih dari satu. Selain itu penggunaan TensorFlow Object Detection API dengan model pra-terlatih MobileNet tidak membutuhkan resource yang besar, sehingga fleksibel diterapkan pada semua platform  baik  komputer  yang  menggunakan  GPU  maupun hanya  CPU.  Sehingga  diharapkan  mampu  meningkatkan kinerja  dan  pelayanan  kasir  dalam  melakukan  transaksi  yang lebih cepat dan akurat.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Alur  penelitian  ini  diawali  dari  pengumpulan  data, melakukan  pre-processing  dan  labeling,  pelatihan  machine learning  model  dan  implementasi  di  aplikasi.  Diagram  alur penelitian tersaji di Gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Diagram alur urutan penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengambilan  gambar produk  yang  akan  digunakan  untuk  penelitian  ini.  Data  yang digunakan  merupakan  gambar  produk  yang  diambil  secara langsung dengan menggunakan kamera smartphone yang sama. Pengambilan data ini disimpan dalam bentuk .jpg dan diambil dengan  sudut  yang  berbeda.  Gambar  2  menunjukan  beberapa contoh data yang telah dikumpulkan.

## Gambar 2. Contoh kumpulan data objek
Dataset yang digunakan dikelompokan menjadi 2 jenis yaitu  data  train  dan  test  dimana  data  train  terdapat  186    data yang  akan  digunakan  untuk  proses  training  dan  data  test digunakan  untuk  proses  testing.  Total  seluruh  dataset  yang dipakai  yaitu  sebanyak  203  gambar  seperti  pada  informasi  di Tabel 1 berikut.
TABLE I. P OPULASI D ATA Jenis Data Label Jumlah Data Train Coca-cola 58 gambar Train Floridina 64 gambar Train Good day 64 gambar Test Data campuran 17 gambar Total data 203 gambar
Dari  keseluruhan  data  yang  akan  digunakan  untuk  proses training ,  data  tersebut  akan  dipisahkan  menjadi  2  yaitu  data train dan data validasi. Data train merupakan data  yang akan digunakan  untuk  proses training ,  sedangkan  data  validasi digunakan  untuk  proses  evaluasi  model.  Pembagian  data tersebut  dilakukan  dengan  perbandingan  80%  data train dan 20% data validasi.
B. Pre-processing dan Labeling Data
Pada  tahap pre-processing dilakukan  proses  resize  pada semua  gambar.  Proses resize gambar  diperlukan  untuk memperkecil ukuran file serta membuat proses training model menjadi lebih cepat dan ringan. Ukuran asli pada gambar yaitu 3120  x  4160  pixel,  kemudian  ukuran  gambar  diturunkan menjadi 780 x 1040 pixel.
Selanjutnya,  data  yang  telah  melalui  proses resizing kemudian dapat dilakukan proses labeling untuk memberikan label dan bounding box pada setiap produk pada gambar. Proses labeling ini dilakukan dengan menggunakan software labelimg yang  tersedia  secara  open  source.  Label  untuk  setiap  gambar tersebut kemudian disimpan dalam bentuk file .xml.

## C. Model Arsitektur CNN
Pada tahap ini dilakukan pembuatan model arsitektur CNN, dimana  akan  menggunakan  arsitektur  pra-terlatih  SSD
MobileNetV2.  Untuk  menggunakan  model  pra-terlatih diperlukan  file  checkpoint  dari  model  pra-terlatih,  kemudian akan dilanjutkan dengan menggunakan dataset objek yang ingin di  deteksi.  File checkpoint dari  model  pra-terlatih  dapat  di unduh dari halaman github repository tensorflow model. Selain file checkpoint dari  model,  dibutuhkan  juga  file  konfigurasi yang  akan  digunakan  untuk  mengubah  konfigurasi  dari hyperparameter yang  perlu  disesuaikan  dengan  dataset  yang digunakan  untuk  proses  training. Hyperparameter tersebut meliputi :
 Banyak  class  yaitu  banyaknya  class  dalam  dataset yang akan digunakan untuk proses training.
 Ukuran  batch  yaitu  banyaknya  pengelompokan  data dalam sekali proses. Semakin  besar nilai  batch  maka akan membuat proses menjadi lebih cepat tetapi akan meningkatkan  penggunaan  memori,  sehingga  perlu disesuaikan  dengan  ukuran  dataset  dan  spesifikasi device yang digunakan.
 Banyak  step  untuk  proses  training  dan  evaluasi merupakan  banyaknya  langkah  atau  iterasi  yang diperlukan untuk proses training atau evaluasi.
 Lokasi file yang diperlukan untuk proses training dan evaluasi, file-file tersebut  meliputi file dataset  untuk training, dataset untuk evaluasi, file checkpoint model pra-terlatih, file konfigurasi  model  pra-terlatih, file label, dan lokasi penyimpanan checkpoint saat proses training.
Arsitektur  dari  model  pra-terlatih  SSD  MobileNetV2 tersaji seperti pada Gambar 3. SSD MobileNet terdiri dari base model SSD dan MobileNet sebagai Network Model. MobileNet bekerja  utuk  mengklasifikasi  objek  yang  telah  terdeteksi  oleh SSD  dengan Bounding Box .  Selanjutnya,  penggabungan  SSD dan MobileNet akan meningkatkan proses pembuatan aplikasi deteksi  objek.  Pada  penelitian  Aningtiyas  tersebut  objek klasifikasi  yang  digunakan  adalah  camera,  handphone, headphone,  laptop  dan  mouse.  Sedangkan  pada  penelitian  ini menggunakan  produk  minuman  sebagai  dengan  3  kategori yaitu: Coca-cola, Floridina dan Good day.
Gambar 3. Arsitektur model SSD MobileNetV2 [14]

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bab ini dibahas terkait implementasi aplikasi kasir dan pengujian dari model machine learning yang digunakan sebagai pendeteksi objek.

## A. Pelatihan Model
Hasil dari proses pelatihan  yang telah dilakukan diperoleh nilai classification  loss sebesar  0,090902075  dan total  loss 0,25104278.  Untuk  proses  pelatihan  tersebut  digunakan  nilai
train  steps sebesar  13000, val  steps 1000  dan batch  size 32. Proses pelatihan membutuhkan waktu 1 jam 35 menit 55 detik, dimana  proses  training  dilakukan  pada  Google  Collaboratory dengan menggunakan runtime GPU akselerator. Adapun grafik nilai classification  loss dam total  loss dari  proses  pelatihan terdapat pada gambar 4 dan 5 di bawah ini. Pada grafik tersebut menunjukan di epoch awal loss masih cukup tinggi, kemudian berangsur  menurun  pada epoch ke  4000.  Dapat  dikatakan bahwa  model  ini  bekerja  baik  pada  proses  pengenalan  objek dari data training .
Gambar 4. Grafik clasification loss Gambar 5. Grafik total loss
Selanjutnya apabila model telah selesai dibuat,  maka model tersebut akan  di export menjadi file model bertipe Tensorflow JS. Hasil dari proses export kemudian akan menghasilkan file model  Binary  (.bin)  dan  JavaScript  Object  Notation  (.json) yang dapat diimplementasikan pada aplikasi deteksi objek.
Setelah  model  yang  dibutuhkan  telah  selesai  dibuat  dan dapat  bekerja  sebagaimana  mestinya,  kemudian  dilakukan proses  pembuatan  aplikasi  hingga  selesai.  Pada  penelitian  ini framework yang  digunakan  untuk  pembuatan  aplikasi  yaitu Electron JS. Aplikasi prototipe ini  memuat beberapa fitur saja seperti,  deteksi  produk,  menampilkan bounding  box ,  dan menampilkan harga dan total belanja.

## B. Implementasi aplikasi
Implementasi  aplikasi  ini  sebatas  pada  prototipe  dengan minimum  fungsionalitas  dapat  mendeteksi  gambar  sebagai input. Form identifikasi  digunakan  untuk  melakukan identifikasi  citra  yang  dimasukkan  melalui  tombol input
gambar. Kemudian seluruh informasi prediksi akan ditambahkan  beserta bounding  box setelah  menekan  tombol deteksi.  Apabila  objek  dapat  terdeteksi  akan  menampilkan bounding  box area  objek  yang  terdeteksi  kemudian  muncul harga  dan  banyak  item  yang  terdeteksi  beserta  dengan  total belanja. Secara lengkap tampilan form tersebut pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Form identifikasi objek

## C. Pengujian kecepatan deteksi
Pengujian  kecepatan  deteksi  dilakukan  agar  dapat mengetahui  apakah  deteksi  objek  produk  dari  gambar  dapat dimanfaatkan  dalam  implementasi  di  kasir  swalayan.  Data gambar yang digunakan yaitu data test yang merupakan gambar dengan banyak objek produk. Pengujian dilakukan sebanyak 3 kali menggunakan consumer PC dengan spesifikasi processor intel-i5  2,4  Ghz  dan  4GB  RAM,    kemudian  diambil  rata-rata dari  ketiga  pengujian  tersebut  untuk  mendapatkan  nilai  yang akurat.
Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  waktu  yang diperlukan untuk menjalankan deteksi yaitu 365 sampai dengan 827 ms dan rata-rata waktu yang dibutuhkan yaitu 695 ms. Dari hasil pengujian dapat dilihat bahwa beberapa kecepatan waktu pendeteksian  menunjukkan  nilai  tidak  konsisten,  hal  tersebut dapat  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  seperti  kualitas  gambar input , spesifikasi hardaware dan lain sebagainya.

## D. Pengujian akurasi deteksi
Proses pengujian akurasi dilakukan dengan 17 gambar yang terdiri  dari  3  produk.  Adapun  hasil  pengujian  gambar  produk dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini.
TABLE II. H ASIL PENGUJIAN A KURASI DETEKSI Gambar Jumlah Aktual Objek terdeteksi TP FP PN test_1.jpg 2 2 2 test_2.jpg 2 2 2 test_3.jpg 2 2 2 test_4.jpg 2 1 1 1 test_5.jpg 3 3 3
Gambar Jumlah Aktual Objek terdeteksi TP FP PN test_6.jpg 3 1 1 2 test_7.jpg 3 2 2 1 test_8.jpg 3 3 3 test_9.jpg 3 3 2 1 test_10.jpg 3 2 2 1 test_11.jpg 3 2 2 1 test_12.jpg 3 2 2 1 test_13.jpg 3 3 3 test_14.jpg 3 3 3 test_15.jpg 3 3 3 test_16.jpg 3 3 3 test_17.jpg 3 3 3 Total 39 1 7
Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  hasil confusion matrix yang disajikan pada tabel 2 di bawah ini.
TABLE III. H ASIL PERHITUNGAN CONFUSION MATRIX
Matrik Kondisi Aktual Ada Tidak Ada Hasil Deteksi Terdeteksi 39 1 Tidak Terdeteksi 7 0
Sedangkan  untuk  perhitungan  akurasi,  presisi,  dan  recall berdasarkan formula (x,y,z) diuraikan pada tabel 3 berikut.
TABLE IV. H ASIL PERHITUNGAN N ILAI A KURASI ,
P RESISI DAN R ECALL Aspek Rumus Hasil Akurasi 39/(39 + 7 + 1) ∗  100% 82,9% Presisi 39/(39 + 1) ∗  100% 97,5% Recall 39/(39 + 7) ∗  100% 84,7%
Dari tabel diatas diperoleh  hasil  identifikasi  menghasilkan nilai  akurasi  82,9%,  presisi  97,5%  dan  nilai recall sebesar 84,7%.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah kami lakukan menunjukkan bahwa  aplikasi  kasir  deteksi  objek  SSD  MobileNet  dan
Tensorflow  Object  Detection  API  dapat  mendeteksi  citra produk  dengan  baik  dan  dapat  mengenali  lebih  dari  1  objek bersamaan. Waktu yang dibutuhkan aplikasi untuk mendeteksi objek berkisar antara 365 hingga 827 ms dengan rata-rata 695 ms. Hasil pengujian deteksi berdasarkan 203 data yang terdiri dari 186 data untuk proses training, sedangkan 17 data lainnya untuk proses test  dan mendapatkan nilai akurasi sebesar 82,9%, presisi 97,5%, dan nilai recall sebesar 84,7%.
Penelitian  ke  depan  diharapkan  aplikasi  tersebut  dapat diimplementasikan  secara  detail  dengan  menggunakan input langsung  dari camera atau device lain.  Penambahan  kategori produk juga perlu dilakukan sehingga model dapat dengan baik mengenali beberapa jenis produk dalam aplikasi kasir.   Selain itu,  penelitian  selanjutnya  juga  perlu  mempertimbangkan model pra-terlaltih yang lain sebagai perbandingan.

## R EFERENSI
[1] A. Ðordevic, Y. Klochkov, S. Arsovski, N. Stefanovic, L. Shamina, and A. Pavlovic, “The impact of ict support and the efqm criteria on sustainable  business  excellence  in  higher  education  institutions,” Sustainability  (Switzerland) ,  vol.  13,  no.  14,  Jul.  2021,  doi: 10.3390/su13147523.
[2] A. Qosasi, E. Maulina, M. Purnomo, A. Muftiadi, E. Permana, and F. Febrian,  “The  impact  of  Information  and  Communication Technology  capability  on  the  competitive  advantage  of  small businesses,” International Journal of Technology , vol. 10, no. 1, pp. 167–177, 2019, doi: 10.14716/ijtech.v10i1.2332.
[3] T. Gajewska, D. Zimon, G. Kaczor, and P. Madzík, “The impact of the  level  of  customer  satisfaction  on  the  quality  of  e-commerce services,” International  Journal  of  Productivity  and  Performance Management ,  vol.  69,  no.  4,  pp.  666–684,  Apr.  2020,  doi: 10.1108/IJPPM-01-2019-0018.
[4] J. Davies and Y. Wang, “Physically Unclonable Functions (PUFs): A New Frontier in  Supply Chain Product and Asset  Tracking,” IEEE Engineering Management Review , vol. 49, no. 2, pp. 116–125, Apr. 2021, doi: 10.1109/EMR.2021.3069366.
[5] X. Zhu, M. Liu, Y. Zhao, L. Dong, M. Hui, and L. Kong, “Product detection based on CNN and transfer learning,” SPIE-Intl Soc Optical Eng, Sep. 2019, p. 69. doi: 10.1117/12.2526236.
[6] M.  Haseeb,  H.  I.  Hussain,  B.  Ślusarczyk,  and  K.  Jermsittiparsert, “Industry  4.0:  A  solution  towards  technology  challenges  of sustainable business performance,” Soc Sci , vol. 8, no. 5, May 2019, doi: 10.3390/socsci8050154.
[7] N. Fitrianingsih Hasan et al. , “Deteksi dan Klasifikasi Penyakit Pada Daun Kopi Menggunakan Yolov7,” Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 12, pp. 30–35, doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1545.
[8] M.  Akbar,  A.  S.  Purnomo,  and  S.  Supatman,  “Multi-Scale Convolutional  Networks  untuk  Pengenalan  Rambu  Lalu  Lintas  di Indonesia,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol.
11, no. 3, pp. 310–315, Dec. 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1452. [9] R.  Sujatha,  J.  M.  Chatterjee,  N.  Z.  Jhanjhi,  and  S.  N.  Brohi, “Performance  of  deep  learning  vs  machine  learning  in  plant  leaf disease detection,” Microprocess Microsyst , vol. 80, Feb. 2021, doi: 10.1016/j.micpro.2020.103615.
[10] D.  Bhatt et  al. ,  “Cnn  variants  for  computer  vision:  History, architecture,  application,  challenges  and  future  scope,” Electronics (Switzerland) ,  vol.  10,  no.  20.  MDPI,  Oct.  01,  2021.  doi: 10.3390/electronics10202470.
[11] F.  A.  Breve,  “COVID-19  detection  on  Chest  X-ray  images:  A comparison  of  CNN  architectures  and  ensembles[Formula presented],” Expert  Syst  Appl ,  vol.  204,  Oct.  2022,  doi: 10.1016/j.eswa.2022.117549.
[12] J. Huang et al. , “BM-Net: CNN-Based MobileNet-V3 and Bilinear Structure  for  Breast  Cancer  Detection  in  Whole  Slide  Images,” Bioengineering , vol. 9, no. 6, Jun. 2022, doi: 10.3390/bioengineering9060261.
[13] B.  B.  M.  Wantania,  S.  R.  U.  A.  Sompie,  and  F.  D.  Kambey,
“Penerapan  Pendeteksian  Manusia  Dan  Objek  Dalam  Keranjang Belanja Pada Antrian Di Kasir,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 15, no. 2, pp. 101–108, Jul. 2020, doi: 10.35793/JTI.15.2.2020.29004.
[14] P. R. Aningtiyas, A. Sumin, and S. Wirawan, “Pembuatan Aplikasi Deteksi  Objek  Menggunakan  TensorFlow  Object  Detection  API dengan  Memanfaatkan  SSD  MobileNet  V2  Sebagai  Model  Pra  - Terlatih: Array,” Jurnal Ilmiah Komputasi , vol. 19, no. 3, pp. 421–
430, Sep. 2020, doi: 10.32409/JIKSTIK.19.3.68.
[15] S. Srivastava, A. Gangwar, R. Mishra, and S. Singh, “Sign Language Recognition  System  Using  TensorFlow  Object  Detection  API,”  in Communications  in  Computer  and  Information  Science ,  Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2022, pp. 634–646. doi: 10.1007/978-3-030-96040-7_48.