<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="1713625">
 <titleInfo>
  <title>RANCANG BANGUN APLIKASI MOBILE UNTUK IDENTIFIKASI OBAT REAL-TIME BERBASIS YOLO BAGI PENYANDANG TUNANETRA</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>REZY SEPTIANDA</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Teknik</publisher>
   <dateIssued>2026</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Manajemen medikasi atau obat-obatan menimbulkan risiko signifikan bagi penyandang tunanetra, yang seringkali menyebabkan kesalahan pengobatan dan ketergantungan pada pengasuh. Untuk mengatasi masalah tersebut, solusi berbasis teknologi sangat penting untuk meningkatkan keselamatan dan kemandirian pengguna. Penelitian mengusulkan sistem identifikasi obat real-time yang dikembangkan sebagai aplikasi mobile menggunakan framework Flutter. Inti dari aplikasi yaitu memanfaatkan model deteksi objek You Only Look Once (YOLO) v11 yang dilatih secara khusus. Model berjalan sepenuhnya secara on-device untuk menjamin privasi dan fungsionalitas tanpa koneksi internet. Sistem mengidentifikasi kemasan obat dari kamera smartphone dan memberikan umpan balik multimodal melalui asisten suara serta getaran haptik. Model dilatih menggunakan dataset hasil akuisisi mandiri yang terdiri dari 800 gambar untuk enam kelas obat.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>1713625</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2026-04-11 22:09:32</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2026-04-13 10:00:06</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>