Perkembangan sektor Food and Beverages di Indonesia mendorong Coffee shop untuk memberikan pelayanan yang cepat dan efisien. Namun, di Naluri Kopi Bojong Gede, proses pemantauan ketersediaan meja masih dilakukan secara manual oleh petugas, sehingga membutuhkan waktu dan berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam memberikan informasi kepada pelanggan, terutama pada jam sibuk. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring okupansi meja yang mampu memberikan informasi ketersediaan meja secara real-time, serta mengimplementasikan teknologi Deep Learning dan Computer Vision menggunakan algoritma YOLOv8n untuk mendeteksi status meja kosong dan terisi secara otomatis. Penelitian ini menggunakan model pengembangan Rapid Application Development (RAD) yang terdiri atas tahap Requirements Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Model YOLOv8n pretrained berbasis dataset MS COCO digunakan untuk mendeteksi objek person pada area meja yang telah dikalibrasi (Region of Interest), kemudian dipadukan dengan mekanisme Temporal Filtering untuk menentukan status meja available atau occupied yang ditampilkan pada dashboard monitoring berbasis web. Kontribusi penelitian ini adalah tersedianya solusi otomatisasi pemantauan meja tanpa memerlukan pelatihan model tambahan. Hasil pengujian fungsional menggunakan Black Box Testing menunjukkan seluruh 12 skenario pengujian berjalan valid. Pengujian akurasi terhadap 300 data menghasilkan nilai Accuracy sebesar 89,00%, Precision sebesar 88,67%, Recall sebesar 90,38%, dan F1-Score sebesar 89,52%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem monitoring okupansi meja berbasis YOLOv8n mampu mendeteksi status ketersediaan meja secara real-time dengan tingkat ketepatan yang baik, sehingga dapat membantu petugas mengurangi pengecekan manual dan meningkatkan efisiensi pelayanan pada Coffee shop.

• APA 7th
• IEEE
• BibTeX

@thesis{submission81,
  author = {Muhammad Ilham Syawal Sanusi},
  title = {Perancangan Sistem Monitoring Ketersediaan Meja Coffee Shop Berbasis Computer Vision Menggunakan YOLOv8},
  school = {Universitas Bina Insani},
  year = {2026}
}

• Cover_Halaman_Judul.pdf

  Cover Page • 245 KB
  Open Access (Publik)

  Preview Unduh

• Abstrak_Bina_Insani.pdf

  Abstract Page • 180 KB
  Open Access (Publik)

  Preview Unduh

• Bab_1_Pendahuluan.pdf

  Chapter 1 • 420 KB
  Restricted Hanya pengunggah asli

• Bab_2_Tinjauan_Pustaka.pdf

  Chapter 2 • 850 KB
  Restricted Hanya pengunggah asli

• Bab_3_Metodologi_Penelitian.pdf

  Chapter 3 • 610 KB
  Restricted Hanya pengunggah asli

• Bab_4_Hasil_Dan_Pembahasan.pdf

  Chapter 4 • 1.8 MB
  Restricted Hanya pengunggah asli

• Bab_5_Kesimpulan_Dan_Saran.pdf

  Chapter 5 • 320 KB
  Restricted Hanya pengunggah asli