Di zaman yang modern ini, masih banyak toko retail tradisional yang belum melakukan modernisasi toko karena keterbatasan sumber daya manusia dan ketidakcocokan metode yang digunakan dengan sistem jual beli toko. Pengintegrasian object detection dapat menjadi solusi terbaru untuk toko retail modern. Sistem dapat mendeteksi barang secara otomatis dan menghitung jumlah total pembelian. Model object detection yang dilatih secara custom dapat memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan disesuaikan dengan penggunaan di toko. Dalam tugas akhir ini, dirancang sebuah aplikasi android berbasis object detection yang berfungsi sebagai kasir otomatis. Model detection yang digunakan adalah YOLOv8 yang telah dilatih secara custom untuk mengenali barang-barang yang dijual di toko. Aplikasi juga memiliki fitur manajemen stok, pegawai, penjualan, dan laporan. Hasil training yang dilakukan menghasilkan model object detection dengan performa precision sebesar 99.5%, recall sebesar 99.2%, mAP@50 sebesar 99.4%, dan mAP@50-95 sebesar 89.5%. Aplikasi diujikan secara langsung di toko dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 99.63%. Penggunaan aplikasi terbukti dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk checkout, dan mengurangi terjadinya human error karena memiliki akurasi yang tinggi.