Analisis Efektivitas Papan Reklame Berbasis IoT dengan Metode Faster R-CNN

Authors

  • Adventus Naibaho Jurusan Teknik Elektro, Prodi Teknik Mekatronika, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
  • Kamarudin Kamarudin Jurusan Teknik Elektro, Prodi Teknik Instrumentasi, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
  • Indra Hardian Mulyadi Jurusan Teknik Elektro, Prodi Teknik Mekatronika, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
  • Diono Diono Jurusan Teknik Elektro, Prodi Teknik Mekatronika, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.30871/jaee.v9i1.9473

Keywords:

Deep Learning, Faster R-CNN, Iklan, Papan Reklame

Abstract

Papan reklame merupakan media untuk mempublikasikan produk atau jasa, namun efektivitasnya sulit diukur karena tidak diketahui jumlah orang yang melihatnya. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan sistem berbasis metode Faster R-CNN untuk mendeteksi jumlah viewers papan reklame. Sistem ini bertujuan membantu pemakai jasa iklan dalam menilai efektivitas pemasangan iklan serta memberi nilai tambah bagi penyedia jasa dengan menyediakan data jumlah viewers sebagai daya tarik layanan. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mendeteksi wajah dengan akurasi 56,74%, motor 76,47%, dan mobil 93,94%. Beberapa faktor yang mempengaruhi akurasi deteksi antara lain pencahayaan, jarak, resolusi kamera, serta kesesuaian dataset dengan lingkungan implementasi. Dengan adanya sistem ini, pemakai jasa dapat menentukan lokasi pemasangan iklan yang lebih strategis berdasarkan data real-time, sementara penyedia jasa dapat meningkatkan daya tarik layanan pemasangan iklan dengan data jumlah viewers sebagai nilai jual. Teknologi ini diharapkan mampu meningkatkan efektivitas pemasaran melalui papan reklame secara lebih akurat, efisien, dan terukur.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] A. A. Wibowo and P. Ardhianto, “Iconology Analysis in Advertising Design, Case Study Go-Jek Billboard Advertising: Series ‘Mager Tanpa Laper’ in Yogyakarta-Indonesia,” Int. J. Vis. Perform. Arts, vol. 2, no. 1, pp. 8–14, 2020, doi: 10.31763/viperarts.v2i1.57.

[2] D. Hendarsyah, “Pemasaran digital dalam kewirausahaan,” J. Ilm. Ekon. Kita, vol. 9, no. 1, pp. 25–43, 2020.

[3] I. R. Kusumasari, A. D. Mahendrawan, and Y. B. Kusuma, “LIVE STREAMING TO IMPULSE BUYING SHOPEE USERS IN,” Journal, Indones. Interdiscip. Econ. Sharia, vol. 8, no. 2, pp. 3268–3279, 2025.

[4] L. Wang, Z. Yu, D. Yang, H. Ma, and H. Sheng, “Efficiently targeted billboard advertising using crowdsensing vehicle trajectory data,” IEEE Trans. Ind. Informatics, vol. 16, no. 2, pp. 1058–1066, 2020, doi: 10.1109/TII.2019.2891258.

[5] M. Arsal, B. Agus Wardijono, and D. Anggraini, “Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 55–63, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i1.2020.55-63.

[6] R. H. Alfikri, M. S. Utomo, H. Februariyanti, and E. Nurwahyudi, “Pembangunan Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat Dengan Metode Cnn Berbasis Android,” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 2, p. 183, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1752.

[7] Ekojono, Faisal Rahutomo, and D. N. Sari, “Implementasi Library Deep Learning Keras pada Sistem Ujian Essay Online,” J. Inform. Polinema, vol. 6, no. 2, pp. 73–79, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i2.303.

[8] A. Pradana et al., “Design and development of an over-dimension estimation device using the yolo algorithm and opencv,” vol. 5, no. 2, pp. 189–202, 2024.

[9] D. Gunawan et al., “Implementasi MERN Stack pada Pengembangan Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru,” Swabumi, vol. 11, no. 2, pp. 102–110, 2023, doi: 10.31294/swabumi.v11i2.15965.

[10] M. Sanjaya and P. R. N. Saputra, “Pemanfaatan Nextjs Dan Mongodb Dalam Sistem Informasi Web Manajemen Data Beras Pada Ud Sri Utami,” Inf. Syst. Educ. Prof. J. Inf. Syst., vol. 8, no. 1, p. 25, 2023, doi: 10.51211/isbi.v8i1.2414.

[11] M. M. Eyada, W. Saber, M. M. El Genidy, and F. Amer, “Performance Evaluation of IoT Data Management Using MongoDB Versus MySQL Databases in Different Cloud Environments,” IEEE Access, vol. 8, pp. 110656–110668, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3002164.

[12] D. Sarwinda, R. H. Paradisa, A. Bustamam, and P. Anggia, “Deep Learning in Image Classification using Residual Network (ResNet) Variants for Detection of Colorectal Cancer,” Procedia Comput. Sci., vol. 179, no. 2019, pp. 423–431, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.025.

[13] S. Ali, A. Jalal, M. H. Alatiyyah, K. Alnowaiser, and J. Park, “Vehicle Detection and Tracking in UAV Imagery via YOLOv3 and Kalman Filter Vehicle Detection and Tracking in UAV Imagery via YOLOv3 and Kalman Filter,” Comput. Mater. Contin., vol. 76, no. 1, pp. 1250–1265, 2023, doi: 10.32604/cmc.2023.038114.

[14] A. N. Pramudhita, P. P. Arhandi, and F. B. Sukmadewi, “Perancangan User Interface Sistem Informasi Alumni Menggunakan Metode Webuse Dan User Centered Design,” J. Teknol. Inf. dan Terap., vol. 9, no. 1, pp. 29–36, 2022, doi: 10.25047/jtit.v9i1.266.

[15] I. Abadi and A. Ginanjar, “Implementasi Analisis Sistem Online Kawasan Keselamatan Operasinal Penerbangan Menggunakan Web Service Berbasis NodeJS dan Android,” J. ICT Inf. Commun. Technol., vol. 20, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.36054/jict-ikmi.v20i1.148.

Downloads

Published

2025-06-28 — Updated on 2025-06-28

Versions

How to Cite

Naibaho, A., Kamarudin, K., Indra Hardian Mulyadi, & Diono, D. (2025). Analisis Efektivitas Papan Reklame Berbasis IoT dengan Metode Faster R-CNN. Journal of Applied Electrical Engineering, 9(1), 1–7. https://doi.org/10.30871/jaee.v9i1.9473

Issue

Section

Manuscripts

Most read articles by the same author(s)

Similar Articles

You may also start an advanced similarity search for this article.