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
Keywords: Kata Kunci — Deteksi masker, Deep Learning, yolov3

Abstract

AbstrakPenggunaan 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
Section
Articles