DETEKSI SOCIAL DISTANCING DAN PENGGUNAAN MASKER DI RESTORAN DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

ARDHANA SETYADI

Informasi Umum

Kode

22.04.2336

Klasifikasi

621.382 - Artificial intelligence, Big data. Electrical engineering.

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelligence

Dilihat

210 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Social distancing merupakan suatu upaya menjaga jarak, mengurangi kontak fisik antar individu atau kelompok dengan tujuan mencegah penularan berbagai macam penyakit, salah satunya adalah virus Covid-19. Dunia telah terkontaminasi oleh virus ini. Dengan adanya social distancing dapat membantu masyarakat Indonesia untuk memutus tali penyebaran virus Covid-19. Pada tugas akhir ini, akan membahas mengenai sistem pendeteksi social distancing dan pendeteksi masker di sebuah restoran.

Simulas dilakukan pada sebuah kamera yang dipasang di ruangan yang merupakan simulasi dari sebuah restoran. Kamera dapat mendeteksi adanya penerapan social distancing dan penggunaan masker. Kamera akan mendeteksi objek berupa person menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO) dan menghitung jarak antar individu yang terdeteksi menggunakan metode Euclidean Distance. Sistem dapat mendeteksi wajah tiap individu menggunakan Haar Cascade dan melakukan klasifikasi penggunaan masker atau tidak dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Jika individu yang terdeteksi menjaga jarak aman dengan individu lainnya dan menggunakan masker, maka sudah dapat dipastikan bahwa individu tersebut menerapkan social distancing dan penggunaan masker.

Sistem dapat mendeteksi pelanggaran social distancing dan penggunaan masker antar objek person. Hasil training model YOLOv4 pada rasio 90%:10%, max batches 6000, dan learning rate 0.001 mendapat mAP sebesar 49.02%. Sedangkan untuk CNN didapatkan dengan rasio 90%:10%, batch size 256, dan learning rate 0.0001 mendapat akurasi sebesar 98%. Pada keadaan kamera sejajar dengan objek YOLO memilki tingkat akurasi 100%, pada keadaan letak kamera diatas objek didapatkan akurasi sebesar 77.8%. Sementara CNN dengan range jarak antar wajah dengan kamera 100 cm sampai 300 cm dengan tingkat akurasi sebesar 80.36%.