Pendeteksi Pengguna Masker Pada Pintu Masuk Dengan Metode Convolutional Neural Network

Indonesia

  • Ganiesa Nasrulloh Brilliant Universitas Islam Kadiri Kediri
  • Fajar Yumono Universitas Islam Kadiri
  • Farrady Alif Fiolana Universitas Islam Kadiri
Keywords: CNN., Detector., Mask., Face., Solenoid.

Abstract

Pada penelitian ini dilakukan pengujian sistem pendeteksi wajah bermasker yang menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN). Pengujian sistem ini dilakukan untuk mengetahui keberhasilan metode CNN pada sistem pendeteksi wajah bermasker secara real time jika bagian mulut dan hidung pada wajah tidak tertutup maupun tertutup oleh masker atau oleh selain masker. Penelitian ini dibagi dalam 3 tahap, yaitu pelatihan dataset, deteksi wajah, dan pengujian secara real time dengan berbagai posisi wajah. Sistem ini berhasil mendeteksi wajah bermasker atau tidak pada model dataset dengan akurasi 98%. Secara real time sistem ini berhasil mendeteksi dengan baik pada berbagai posisi tampak wajah dan pada wajah yang pada bagian hidung dan mulut tertutup masker atau tangan. Dan pada percobaan menggunakan solenoid jika terdeteksi memakai masker maka solenoid akan membuka pintu dan jika tidak maka solenoid tidak membuka pintu.

Published
2024-03-05
How to Cite
BrilliantG. N., Fajar Yumono, & Farrady Alif Fiolana. (2024). Pendeteksi Pengguna Masker Pada Pintu Masuk Dengan Metode Convolutional Neural Network: Indonesia. JOURNAL ZETROEM, 6(1), 66 - 72. https://doi.org/10.36526/ztr.v6i1.3452
Section
Article