Felixiano Bala Koten Pengarang YULIANTO TRIWAHYUADI POLLY Dosen Pembimbing 2 ADRIANA FANGGIDAE Dosen Pembimbing 1 Derwin Rony Sina, S.Kom., M.Cs Ketua Penguji Nelcy Dessy Rumlaklak, S.Kom.,M.Kom Penguji 1 Ir. Meiton Boru, S.T., M.Kom., IPM - 19840504 201012 1 003 Penguji 2

Informasi tanggal kadaluwarsa pada kemasan makanan merupakan aspek penting dalam menjamin keamanan dan kualitas produk. Namun, variasi format, jenis font, dan kondisi pencetakan menjadikan proses identifikasi otomatis sebagai tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan membangun sistem deteksi otomatis tanggal kadaluwarsa menggunakan arsitektur Feature Pyramid Network (FPN) dan algoritma Faster R-CNN dengan framework Detectron2. Model dilatih menggunakan dataset citra kemasan dari data primer (hasil kamera) dan sekunder, serta dievaluasi menggunakan metrik AP, F1-score, dan waktu inferensi. Hasil menunjukkan performa yang baik pada data sekunder (mAP 75,9%, F1-score 91,59%) dan cukup baik pada data primer (AP@[0.50:0.95] 49,8%, F1-score 80,42%). Sistem dilengkapi dengan tahap ekstraksi teks menggunakan EasyOCR dan post-processing untuk menormalkan hasil menjadi format tanggal yang seragam. Evaluasi menunjukkan exact match accuracy sebesar 16,51%, character accuracy 47,09%, dan kemiripan Levenshtein 55,35%, dengan kendala utama pada teks berfont dot matrix. Post-processing berbasis regex berhasil meningkatkan keterbacaan dan klasifikasi tanggal kedaluwarsa secara logis. Sistem ini diharapkan dapat mendukung otomasi inspeksi produk dalam industri makanan dengan menghasilkan informasi tanggal yang terbaca mesin, serta meningkatkan efisiensi dan keselamatan bagi konsumen. Kata Kunci: tanggal kadaluwarsa, deteksi objek, Faster R-CNN, Feature Pyramid Network, EasyOCR.