Al-Fitrah, Alief Tresnaldi (2023) IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING (CNN) UNTUK MENDETEKSI PENGGUNAAN MASKER SECARA REAL-TIME. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (5MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (158kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (579kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (370kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (806kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (49kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (264kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code 18.11.2224 Alief Tresnaldi Al-fitrah.zip Restricted to Repository staff only Download (155MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (869kB) |
Abstract
Pandemi COVID-19 telah dengan cepat mempengaruhi kehidupan kita sehari- hari yang mengganggu perdagangan dan pergerakan dunia. Mengenakan masker sebagai pelindung wajah sudah menjadi kebiasaan baru. Saat ini, banyak penyedia layanan publik akan meminta pengunjung untuk memakai masker dengan benar guna memanfaatkan layanannya. Oleh karena itu, deteksi masker wajah menjadi tugas krusial untuk membantu masyarakat global dalam mencegah penularan COVID-19. Dalam pembuatan sistem pendeteksi penggunaan masker ini pendekatan dalam mencapai tujuan ini menggunakan CNN. Sistem ini menggunakan kombinasi klasifikasi deteksi objek, gambar, dan pelacakan objek sehingga dapat mengembangkan sistem yang mendeteksi wajah yang menggunakan masker atau tidak bermasker dalam gambar real-time. Dataset yang digunakan bervariasi dengan gambar wajah menggunakan atribut dan tidak menggunakan atribut dengan tujuan akurasi sistem. Dengan perkembangan teknologi dinilai memiliki dampak positif dalam menghambat penyebaran virus covid-19. Teknologi informasi memegang peranan yang sangat penting dalam penyebaran informasi atau pesan positif sehingga mampu menekan jumlah korban Pandemi Covid 19 lebih banyak.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Covid-19 tracking application, Machine learning, OpenCV, CNN, Real-Time, Health development | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 30 Oct 2023 03:35 | ||
| Last Modified: | 30 Oct 2023 03:35 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/22179 |
Actions (login required)
 |
View Item |