SISTEM DETEKSI MASKER RUANGAN WAJIB MASKER DALAM MENGHADAPI ERA NEW NORMAL BERBASIS DEEP LEARNING

  • RIDWAN Teknik Informatika, Fakultas Sainstek, UIN Alauddin Makassar
    (ID)
  • A.MUHAMMAD SYAFAR Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar
    (ID)
  • ASEP INDRA SYAHYADI Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar
    (ID)
  • LUKMAN ANAS Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Makassar
    (ID)
  • TITIN WAHYUNI Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Makassar
    (ID)

Abstract

Virus Covid-19 atau yang lebih lazim dikenal Virus Corona oleh masyarakat telah memberikan dampak dalam tatanan berbagai aspek kehidupan. Diantara protokol kesehatan yang sangat di anjurkan pemerintah dan paling mudah dilakukan adalah menggunakan masker pada saat keluar dari rumah. Pada penelitian ini akan dikembangkan sistem deteksi penggunaan masker dengan menggunakan kamera, Rasbery phi dengan pendekatan deep learning secara real time. Metode yang digunakan yaitu Complutional Neural Network dengan model transfer learning. Model yang dihasilkan diharapkan dapat mendeteksi tiga tipe penggunaan masker yaitu penggunaan masker sesuai dengan aturan, penggunaan masker yang tidak sesuai dengan aturan, dan tidak menggunakan masker. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan mampu menjadi pengingat kepada civitas akademik yang akan memasuki ruangan wajib masker untuk menggunakan masker atau menggunakan masker dengan baik.

 

Kata Kunci: Sistem Deteksi, Masker, new normal, deep learning

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

RIDWAN, Teknik Informatika, Fakultas Sainstek, UIN Alauddin Makassar

Teknik Informatika, Fakultas Sainstek, UIN Alauddin Makassar

A.MUHAMMAD SYAFAR, Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar

Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar

ASEP INDRA SYAHYADI, Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar

Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar

LUKMAN ANAS, Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Makassar

Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Makassar

TITIN WAHYUNI, Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Makassar

Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Makassar

References

Abdul, M., Irham, R., & Prasetya, D. A. (2020). Untuk Kendali Pintu Otomatis Berbasis Deep Learning. Simposium Nasional RAPI XIX, 47–55.
Archika, N. D. (2020). Makalah Corona Virus Disease-19. https://doi.org/10.31219/osf.io/vydbg
AYU RIZKIA, P. D. (2016). Rancang Bangun Sistem Audio Berbasis Raspberry Pi Via Bluetooth Dengan Smartphone. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9), 287.
Darmatasia. (2020). Deteksi Penggunaan Masker Menggunakan Xception Transfer Learning. Instek UIN Alauddin Makassar, 5, 279–288.
Deng, L., & Yu, D. (2018). Deep learning: Methods and applications. Foundations and Trends in Signal Processing, 7(3–4), 197–387. https://doi.org/10.1561/2000000039
Hairunisa, N., & Amalia, H. (2020). Review: penyakit virus corona baru 2019 (COVID-19). Jurnal Biomedika Dan Kesehatan, 3(2), 90–100. https://doi.org/10.18051/jbiomedkes.2020.v3.90-100
Hashimoto-Hill, S. et al, & Francisco, A. R. L. (2013). (2011). 済無No Title No Title. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9), 1689–1699.
Ilahiyah, S., & Nilogiri, A. (2018). Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network. JUSTINDO (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi Indonesia), 3(2), 49–56.
Lambacing, M. M., & Ferdiansyah, F. (2020). Rancang Bangun New Normal Covid-19 Masker Detektor Dengan Notifikasi Telegram Berbasis Internet of Things. Dinamik, 25(2), 77–84. https://doi.org/10.35315/dinamik.v25i2.8070
Primartha, R. (2018). Belajar Machine Learning: Teori dan Praktik. Bandung: Informatika.
Supriatna, E. (2020). Wabah Corona Virus Disease (Covid 19) Dalam Pandangan Islam. SALAM: Jurnal Sosial Dan Budaya Syar-I, 7(6). https://doi.org/10.15408/sjsbs.v7i6.15247
Published
2022-04-01
Section
Volume 7, Nomor 1 April, Tahun 2022
Abstract viewed = 59 times