IMPLEMENTASI ALOGARITMA YOLOv8 UNTUK KUALITAS USER INTERFACE PADA E-COMMERCE

Abstrak

Penelitian ini mengimplementasikan algoritma YOLOv8 untuk evaluasi kualitas user interface (UI) pada platform e-commerce melalui sistem uji tampilan otomatis berbasis Python di Google Colab. Sistem mendeteksi elemen UI utama seperti button, image, text, input, icon, dan navigation. secara real-time pada berbagai menu salah satunya adalah menu wishlist, dengan confidence threshold 0.25 dan post-processing NMS IoU 0.45. Analisis kuantitatif mencakup metrik tata letak, harmoni warna, kontras, dinamika visual, serta kemudahan penggunaan, menghasilkan skor keseluruhan rata-rata 50 (kategori "Perlu Perbaikan" atau "Kurang Baik"), di mana tata letak rendah (14-17) menjadi kelemahan utama. Validasi oleh tiga pakar Rekayasa Perangkat Lunak, TI, dan Programming via kuesioner Likert 5 poin untuk membuktikan kelayakan sistem untuk audit UI massal yang meningkatkan kepercayaan konsumen, mengurangi kebingungan navigasi, dan mendongkrak konversi penjualan e-commerce. Hasil ini menegaskan YOLOv8 sebagai solusi inovatif computer vision untuk optimalisasi UI otomatis di era digita.