Real-time Deteksi Masker Berbasis Deep Learning menggunakan Algoritma CNN YOLOv3

  • Lusiana Agustien Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia
  • Taufikur Rohman Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia
  • Ahmad Walid Hujairi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia
DOI: https://doi.org/10.25047/jtit.v8i2.246
Keywords: Kata Kunci — Deteksi masker, Deep Learning, yolov3

Abstract

Abstrak—Penggunaan masker merupakan hal sederhana yang dapat dilakukan untuk menekan angka penularan covid-19 namun sering sekali terabaikan. Penerapan prokes (protocol kesehatan) disegala bidang terus diupayakan oleh pemerintah daerah melalui edukasi dan sosialisasi untuk mengubah perilaku individu dan meningkatkan kesadaran masyarakat untuk mengikuti berbagai protokol kesehatan. Penelitian ini diharapkan bisa menjadi salah satu solusi yang cukup baik sehingga dapat membatu proses pengawasan dan nantinya dapat dikembangkan untuk mengatasi pelanggaran penggunaan masker diruang publik menggunakan sistem elektronik. Dalam penelitian ini menggunakan metode yolov3, dengan beberapa skenario pengujian untuk melihat performa yang dihasilkan oleh system. Parameter yang dianalisan untuk menguji performa dari penelitian ini adalah akurasi, recall, presisi, F1 Score, IoU, dan mAP. Sistem ini dapat melakukan prediksi dengan benar, baik di dalam ruangan maupun di luar ruangan dengan beberapa sudut pengujian yaitu 1800, 900,450 terhadap kamera. Nilai confidence yang dihasilkan juga sangat baik dan bergantung pada pencahayaan, ketajaman gambar, dan jarak antara kamera dan objek yang akan di deteksi.

Published
2021-12-29
Issue
Vol 8 No 2 (2021)
Section
Articles
Copyright (c) 2021 Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan

The Authors submitting a manuscript do so on the understanding that if accepted for publication, copyright of the article shall be assigned to Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) and Department of Information Technology, Politeknik Negeri Jember as publisher of the journal. Copyright encompasses rights to reproduce and deliver the article in all form and media, including reprints, photographs, microfilms, and any other similar reproductions, as well as translations. Authors should sign a copyright transfer agreement when they have approved the final proofs sent by Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) prior to the publication. The copyright transfer agreement can be download here .

Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) and Department of Information Technology, Politeknik Negeri Jember and the Editors make every effort to ensure that no wrong or misleading data, opinions or statements be published in the journal. In any way, the contents of the articles and advertisements published in Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) are the sole responsibility of their respective authors and advertisers.

Users of this website will be licensed to use materials from this website following the Creative Commons Attribution 4.0 International License. No fees charged. Please use the materials accordingly.

 

Creative Commons License
 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License

You are free to:

  • Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
  • The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.