AHMAD SYAHPUTRA NAINGGOLAN, - (2021) IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI PENGGUNA MASKER. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text File Lengkap Kecuali Hasil Penelitian (Bab IV).pdf Download (4MB) | Preview
Preview	Text File Bab Hasil Penelitian.pdf Download (3MB) | Preview

Abstract

Penyebaran Corona Virus Desease 2019 (COVID-19) di Indonesia masih tinggi dan belum menunjukan penurunan. Hal Ini disebabkan masyarakat yang tidak mematuhi protokol kesehatan, contohnya adalah dalam hal mengenakan masker. Kurangnya pengawasan terhadap pelaksanaan protokol kesehatan adalah penyebab terjadinya pelanggaran protokol kesehatan. Computer Vision merupakan salah salah satu teknologi yang dapat dimanfaatkan melakukan pengawasan secara lebih baik. Computer Vision memiliki kemampuan layaknya manusia dan dapat mengenali objek dalam sebuah gambar. Penelitian ini membuat aplikasi Computer Vision dengan teknik klasifikasi citra menggunakan Algoritma Convolutinal Neural Network dan Library Open CV. Dengan arsitektur CNN yang telah dimodifikasi dan diterapkan pada dataset yamg bersumber dari repository Kaggle. Dataset berupa citra wajah manusia yang menggunakan masker dan tidak menggunakan masker dengan total 1.000 gambar. Percobaan pada parameter Epoch, Validation Split Ratio, Learning Rate dan Image Size. Hasilnya diperoleh model terbaik pada 20 Epoch, Validation Split Ratio 90:10, Learning Rate 0,001 dan Image Size 150x150 Pixel. Model CNN diuji pada 100 data image dan menghasilkan akurasi 99%. Sedangkan pengujian secara Real time pada Toko Buku Zanafa menghasilkan akurasi 95%. Dari hasil tersebut diharapkan dapat membantu dalam melakukan pengawasan penggunaan masker

Actions (login required)

View Item