Sistem Deteksi Masker Wajah Menggunakan Metode Viola Jones dan Convolutional Neural Networks (CNN)

Zai, Restin Alfinda (2021) Sistem Deteksi Masker Wajah Menggunakan Metode Viola Jones dan Convolutional Neural Networks (CNN). Undergraduate thesis, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya.

	Text 1461700143-Restin-Abstrak.pdf Download (1MB)
	Text 1461700143-Restin-BAB1.pdf Download (417kB)
	Text 1461700143-Restin-BAB2.pdf Download (788kB)
	Text 1461700143-Restin-BAB3.pdf Download (1MB)
	Text 1461700143-Restin-BAB4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text 1461700143-Restin-BAB5.pdf Download (637kB)
	Text 1461700143-Restin-Jurnal.pdf Download (676kB)
	Text 1461700143-Restin-Jurnal-Turnitin.pdf Download (4MB)
	Text 1461700143-Restin-Lampiran.pdf Download (302kB)

Abstract

COVID-19 merupakan sebuah virus yang menyerang pada saluran pernapasan. Kondisi ini menyebabakan krisis tak tertandingi yang membuat banyak korban dan masalah keamanan. Dalam menangani penyebaran virus corona, masyarakat kerap memakai masker untuk melindungi diri, karena dengan memakai masker merupakan salah satu cara dalam mengurangi resiko terpaparnya virus covid-19. Hal ini membuat pemakaian masker dikondisi pandemi covid-19 membuat pengolahan citra digital memiliki manfaat yang baik yaitu untuk mendeteksi kegunaan masker di masa pandemi. Dengan adanya penelitian pada sistem ini dapat mengetahui wajah seseorang memakai masker dan tidak dan dapat menertibkan pola hidup yang baru pada kondisi pandemi covid-19 dalam penggunaan masker. Sistem yang dibuat mampu mengenali pemakaian masker medis, pemakaian masker non medis, pemakaian masker yang tidak benar serta orang yang tidak memakai masker dengan menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN) pada gambar statis serta gambar video yang ditangkap melalui CCTV. Penelitian ini juga menerapkan metode Viola Jones untuk mendeteksi area wajah sebelum diklasifikasikan menjadi empat katagori diatas. Dari percobaan klasifikasi menggunakan metode CNN, dengan jumlah data training sebanyak 1300 citra yang digunakan. Rancangan sistem deteksi pemakaian masker telah berhasil diselesaikan dalam penelitian ini. Hasil training yang didapat dengan menggunakan pretrained CNN memiliki akurasi sebesar 84,23%. Pada pengujian yang dilakukan dengan menginputkan video dengan jumlah data uji sebanyak 40 yang didapat dari kamera CCTV dan handphone dengan posisi wajah lurus menghadap ke kamera dengan jarak 0,5 – 1 meter. Hasil uji dengan kamera CCTV memiliki nilai akurasi sebesar 87,5% dan hasil uji dengan kamera handphone memiliki akurasi 95%.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Teknik > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	1461700143 Restin Alfinda Zai
Date Deposited:	22 Jul 2021 23:06
Last Modified:	22 Jul 2021 23:06
URI:	http://repository.untag-sby.ac.id/id/eprint/9655

Available Versions of this Item

• Sistem Deteksi Masker Wajah Menggunakan Metode Viola Jones dan Convolutional Neural Networks (CNN). (deposited 22 Jul 2021 23:06) [Currently Displayed]
  • Sistem Deteksi Masker Wajah Menggunakan Metode Viola Jones dan Convolutional Neural Networks (CNN). (deposited 17 Sep 2021 02:30)

Actions (login required)

View Item