Informasi Umum

Kode

23.04.1791

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine - Learning, Computer Vision,

Dilihat

207 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Covid-19 saat ini memberikan dampak yang sangat besar bagi seluruh lapisan masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan penanganan yang tepat untuk menekan penyebaran Covid-19. Penyebaran Covid-19 bisa terjadi di tempat-tempat yang berpotensi terjadinya kerumunan salah satunya sekolah. Sekolah sebagai tempat berkumpul banyak orang sangat berpotensi menjadi titik penyebaran Covid-19. Salah satu cara untuk mencegah penyebaran Covid-19 adalah dengan melakukan <em>Social Distancing</em>. Siswa pada umumnya belum mampu mematuhi protokol kesehatan tersebut. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan <em>system</em> yang dapat mengenali orang secara otomatis sehingga membuat klasifikasi <em>Social Distancing</em> menjadi lebih mudah.</p>

<p>Untuk itu, Tugas Akhir ini disusun untuk membuat sebuah <em>system</em> yang dapat mendeteksi <em>Sosial Distancing</em> pada kerumunan siswa menggunakan video detection. Kemudian deteksi tersebut digunakan untuk mengetahui berapa banyak orang yang melakukan <em>Sosial Distancing</em> atau melanggar <em>Sosial Distancing</em>.  Sistem ini menggunakan algoritma <em>You Only Look Once (YOLO)</em>. Proses yang dilakukan oleh <em>system</em> untuk mendeteksi Social Distancing yaitu melakukan deteksi Person kemudian akan dihitung jumlah orang yang melakukan <em>Social Distancing</em> dengan diberikan <em>Bounding Box</em> berwarna hijau atau melanggar <em>Social Distancing</em> dengan diberikan <em>Bounding Box</em> berwarna merah.</p>

<p>Skema <em>dataset</em> yang digunakan pada penelitian ini adalah 1800 gambar Person, <em>Dataset</em>  dibagi menjadi 3 yaitu data latih 70%, 80%, 90% dan data <em>test</em> 30%, 20%, 10%. Parameter performansi yang ditinjau adalah <em>mean Average Precission</em> (mAP). Nilai mAP tertinggi didapatkan oleh rasio 80% : 20%  sebesar 35,87% dengan konfigurasi Epoch 5000, <em>Batch</em> 64, dan <em>Learning Rate</em> 0.001 untuk proses <em>training</em>. Model tersebut berhasil diimplementasikan pada aplikasi desktop untuk mendeteksi <em>Social Distancing.</em></p>

<p> </p>

<p><strong>Kata Kunci</strong>: <em>Social Distancing</em>, <em>You Only Look Once</em>, <em>Deep Learning, Computer Vision</em></p>

  • CEH4E3 - COMPUTER VISION A
  • CEG3G3 - KECERDASAN BUATAN

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama HENDRY SUBAGJA
Jenis Perorangan
Penyunting Budhi Irawan
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Kota Bandung
Tahun 2023

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi