ABSTRAK
ABSTRAK
Nama : Rachmat Hidayat
Program Studi : Magister Ilmu Komputer
Judul : Pengawasan Otomatis Penerapan Protokol Kesehatan COVID-19
dengan Metode Deep Learning
Pembimbing 1 : Prof. Aniati Murni Arymurthy
Pembimbing 2 : Dr. Heru Susanto
Wabah virus corona pada tahun 2019 (COVID-19) menjadi pandemik global diseluruh
dunia termasuk di Indonesia. Perkembangan penyebaran COVID-19 yang sangat masif
membuat pemerintah Indonesia melakukan langkah-langkah preventif. Salah satu
langkah preventif pemerintah adalah dengan mewajibkan protokol kesehatan seperti
menjaga jarak (social distancing) dan pengunaan alat pelindung diri (APD). Dalam
perkembanganya, aplikasi computer vision dengan berbagai arsitektur deep learning telah
dikembangkan untuk membantu mendeteksi social distancing dan penggunaan APD
secara otomatis, salah satunya dengan you only look once (YOLO). Pada penelitian ini,
penulis mengajukan modifikasi terhadap arsitektur YOLO untuk mendapatkan citra hasil
deteksi yang akurat dan cepat. Arsitektur modifikasi YOLO yang dikembangkan dilatih
dengan dataset gabungan antara dataset Facemask Detection Kaggle dengan dataset APD
COVID-19. Pengabungan dataset dilakukan untuk menambah dua kelas deteksi APD
yaitu face shield dan hazard material. Berdasarkan hasil eksperimen, modifikasi YOLO
menunjukkan hasil terbaik ketika mendeteksi social distancing dan penggunaan APD.
Kata Kunci:
alat pelindung diri, COVID-19, deep learning, detection object, Hourglass, yolo
|