Sabillah, Ilham Wahid (2021) IMPLEMENTASI DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI PEMAKAIAN MASKER PADA SAAT NEW NORMAL. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (520kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (233kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (895kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (352kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (476kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (43kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (82kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/other.png) |
Other (SOURCE CODE)
Source Code_17.11.1462_Ilham Wahid Sabillah - Ilham Wahid Sabillah.rar Restricted to Repository staff only Download (162MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi_17.11.1462_Ilham Wahid Sabillah - Ilham Wahid Sabillah.pdf Restricted to Repository staff only Download (511kB) |
Abstract
Dunia sedang mengalami krisis kesehatan yang signifikan karena disebabkan pandemi coronavirus (COVID-19). Penularannya yang sangat cepat, menyebabkan berbagai negara memberlakukan pembatasan sosial berskala besar (PSBB). World Health Organization (WHO) telah mengeluarkan kebijakan terkait penanganan pandemi tersebut. Menurutnya, tindakan paling efektif untuk mencegah penularan Coronavirus adalah dengan memakai masker saat berada ditempat umum. Memantau penggunaan masker ditempat umum menjadi tantangan, Karena pemantauan secara manual kurang aman dan memiliki peluang resiko tertular sangatlah besar, Mengingat COVID-19 menular melalui perantara udara. Penelitian ini mengusulkan sistem pemantauan yang dilakukan dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, dengan berbasis pembelajaran mendalam (deep learning) yang mampu mendeteksi penggunaan masker secara otomatis. Deep Learning memiliki peran penting dalam mengidentifikasi apakah seseorang memakai masker atau tidak. Penelitian yang dilakukan dengan basis Deep Learning dan memanfaatkan mobiletv2 sebagai arsitekturnya serta metode fine tuning parameter menghasilkan model dengan nilai akurasi 98%. Sistem yang diusulkan mampu mendeteksi penggunaan masker dengan baik terhadap beberapa skenario pengujian dan mempunyai tingkat keyakinan yang tinggi. Skenario mendeteksi objek banyak dengan menghasilkan rata – rata akurasi 100%, Skenario mendeteksi pengaruh jarak dengan menghasilkan rata - rata akurasi 99.8%, dan Skenario mendeteksi pengaruh kemiringan dengan menghasilkan rata – rata akurasi 100%.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Pembelajaran mendalam, Masker wajah, Covid-19, Visi komputer, Deep learning, Face mask, Computer vision | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 20 Jun 2022 02:36 | ||
| Last Modified: | 12 Aug 2023 04:34 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/1713 |
Actions (login required)
 |
View Item |