SISTEM DETEKSI KETERSEDIAAN KURSI BERBASIS DEEP LEARNING MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO UNTUK MONITORING KETERSEDIAAN TEMPAT DUDUK (STUDI KASUS: JARAK COFFEE & EATERY)

Afian Ibnu Yuwono; Veronica Lusiana

doi:10.31539/vd3jrx22

Authors

Afian Ibnu Yuwono Universitas Stikubank Semarang
Veronica Lusiana Universitas Stikubank Semarang

DOI:

https://doi.org/10.31539/vd3jrx22

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) khususnya dalam bidang computer vision memungkinkan pengembangan sistem untuk memantau ketersediaan tempat duduk secara otomatis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi ketersediaan kursi berbasis deep learning menggunakan algoritma YOLOv11 untuk memonitor ketersediaan tempat duduk di JARAK COFFEE & EATERY. Permasalahan yang diangkat adalah belum adanya sistem pemantauan real-time yang dapat memberikan informasi akurat mengenai kursi kosong, yang dapat berdampak pada penurunan efisiensi pelayanan dan kepuasan pelanggan. Tujuan penelitian adalah membuat model deteksi yang dapat mengenali objek "kursi" dan "orang", mengimplementasikan logika analisis hubungan spasial berbasis Intersection over Union (IoU) untuk menentukan status keterisian kursi, serta membangun prototipe sistem yang memproses dataset video rekaman cctv. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Waterfall, dimulai dari pengumpulan data video, pelabelan dataset, pelatihan model YOLOv11, hingga implementasi dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan model yang dikembangkan memiliki kinerja yang baik dengan nilai mean Average Precision (mAP@0.5) sebesar 95,7%. Sistem berhasil mendeteksi objek dan menghitung kursi tersedia secara real-time dengan memanfaatkan logika IoU, meskipun performa dapat dipengaruhi oleh faktor seperti pencahayaan dan oklusi antar objek.

Kata Kunci: algoritma YOLO, Ketersediaan Kursi, Object Detection, Intersection Over Union

References

Siddhi Pravin Lipare and Aryan Jain. 2022. Empty Seat Detection in Campus Restaurants for IISER - B Community Using Computer Vision. 3rd year, Data Science and Enginering Major, IISER Bhopal.

Abdillah, Fajrian Fatan. 2023. Implementasi You Only Look Once (YOLO) V3 untuk deteksi objek pada aktivitas manusia di ruangan kelas. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Bima Putra Gusti Pamungkas, Budi Nugroho, Fetty Anggraeny. 2021. DETEKSI DAN MENGHITUNG MANUSIA MENGGUNAKAN YOLO-CNN. Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, 2(1), 67-75. Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI).

Saptadi, Kristiawan, Rahayu. 2025. Deep Learning: Teori, Algoritma, dan Aplikasi. Sada Kurnia Pustaka.

Naf'an, Emil and Islami, Fajrul and Gushelmi, Gushelmi. 2022. DASAR-DASAR DEEP LEARNING dan Contoh Aplikasinya. In: DASAR-DASAR DEEP LEARNING dan Contoh Aplikasinya. Mitra Cendekia Media.

Alnando Rizki Kurniawan, Zuly Burdiarso, Eka Ardhianto. 2025. IMPEMENTASI ALGORITHMA YOLO UNTUK DETEKSI JUMLAH PENGUNJUNG DIDALAM GEDUNG. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 9(2), 2944-2948.

Budi Hartono. 2021. Cara Mudah dan Cepat Belajar Pengembangan Sistem Informasi. Semarang: Yayasan Prima Agus Teknik.

Bayu Ismail, Eri Zuliarso. 2023. Implementasi Metode YOLO pada Deteksi Pakaian Keselamatan yang Lengkap di Proyek Kontruksi. Journal Of Multidisciplinary Research and Development, 6(1), 56-63. https://doi.org/10.38035/rrj.v6i1

Mohamad Sepriyanto Utomo. 2023. DETEKSI JUMLAH MANUSIA MENGGUNAKAN METODE YOLOv4 DALAM SUATU GEDUNG (STUDI KASUS: LAB ELEKTRO UNISSULA). Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

Rancang Bangun Sistem Deteksi Manusia dengan YOLO pada video CCTV. 2024. Prosding SEMNAS INOTEK: Seminar Nasional Inovasi Teknologi, 8(2), 1149-1154.

Fahri Muhamad Zulfikarnaen. 2024. SISTEM DETEKSI OBJEK MANUSIA MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV8 BERBASIS KAMERA DEPTH SENSOR (STUDI KASUS: CV. ATERI GLOBAL TEKNOLOGI). Universitas Sangga Buana YPKP

Aldhiyatika Amwin. 2024. DETEKSI DAN KLASIFIKASI KENDARAAN BERBASIS ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO). UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA