Printed

Pendeteksi Masker Wajah Portabel Menggunakan Mini PC Dan Kamera

---

Virus Corona (SARS-CoV-2) adalah virus yang dapat menyerang sistem
pernapasan. Virus ini telah mengalami perkembangan hingga memunculkan varianvarian virus baru. Varian-Varian tersebut diantaranya adalah Delta dan Omicron.
Adanya Virus Corona sangat mengganggu aktivitas setiap individu, mulai dari
aktivitas bekerja hingga aktivitas belajar mengajar di dunia pendidikan, tak
terkecuali di lingkungan kampus. Penerapan protokol kesehatan khususnya
pemakaian masker dapat mengurangi resiko penularan Covid-19, sehingga proses
perkuliahan dapat dilakukan secara tatap muka. Protokol Kesehatan Pemakaian
masker perlu dilakukan di berbagai tempat, oleh karena itu, Pendeteksi Masker
Wajah Portabel menjadi alat yang dibutuhkan untuk melakukan pengawasan
pemakaian masker agar dipatuhi oleh setiap individu pada proses belajar mengajar.
Konsep alat portabel akan memudahkan pengguna untuk menggunakan alat di
berbagai ruangan. Pendeteksi dapat bekerja menggunakan algoritma YOLO.
Algoritma ini merupakan sistem pendeteksi objek secara realtime. Penelitian
dilakukan menggunakan sebuah usb webcam untuk menangkap citra pada
laboratorium informatika, sebuah usb speaker dan sebuah Jetson Nano sebagai
pengolah citra dengan algoritma Yolov4-tiny untuk membedakan individu yang
memakai masker dan yang tidak memakai masker. Dari penelitian ini didapatkan
hasil bahwa sistem yang dibuat berhasil melakukan pendeteksian pemakaian
masker di dalam laboratorium informatika dengan variasi jarak antara objek dengan
kamera sebesar 2,68 m – 5,38 m dan posisi wajah objek 110˚ (menghadap ke kanankiri) serta 80˚ (menengadah-menunduk). Sistem memiliki fitur warning setiap
terdapat objek yang tidak memakai masker, pengambilan foto dan video sebagai
bukti pelanggaran protokol kesehatan, serta pencatatan riwayat pelanggaran pada
database. Sistem mampu melakukan pendeteksian objek yang memakai masker dan
tidak memakai masker dengan nilai error sebesar 0,67%.
Kata kunci: Face mask detector, yolov4-tiny, computer vision, object detection

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TA-2220249.1

Penerbit

Bandung : Polman., 2022

Deskripsi Fisik

xvi, 98 hlm. ; ilus. ; 30 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

-

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

D4 Teknologi Rekayasa Otomasi 2022

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar