Implementasi Artificial Intelligence Untuk Deteksi Masker Secara Realtime Dengan Tensorflow Dan SSD Mobilenet Berbasis Pyton

Risnaldy Fatwa Muharram

doi:10.30998/jrkt.v1i03.5832

Implementasi Artificial Intelligence Untuk Deteksi Masker Secara Realtime Dengan Tensorflow Dan SSD Mobilenet Berbasis Pyton

Risnaldy Fatwa Muharram

Abstract

Penyebaran kasus Covid-19 di Indonesia tidak ada habisnya. Banyak cara yang dilakukan pemerintah untuk mengurangi angka penambahan kasus infeksi setiap harinya. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah program yang dapat mendeteksi masker dari wajah seseorang dengan memanfaatkan model SSD Mobilenet dari Tensorflow guna mempermudah pemantauan masyarakat dalam menerapkan protokol kesehatan. Adanya program ini juga dapat membuktikan bahwa kecerdasan buatan (AI) juga memiliki peran untuk menekan penyebaran virus covid-19. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D), metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu, dan menguji efektifitas produk tersebut. Penelitian R&D adalah suatu proses atau langkah-langkah untuk mengembangkan suatu produk baru atau menyempurnakan produk yang telah ada.

Kata Kunci : Pemograman, Python, Deteksi Objek, Covid-19

Full Text:

PDF

References

Ciotti, M., Ciccozzi, M., Terrinoni, A., Jiang, W. C., Wang, C. Bin, & Bernardini, S. (2020). The COVID-19 pandemic. Critical Reviews in Clinical Laboratory Sciences, 57(6), 365–388.

Alpaydin, E. (2020). Introduction to Machine Learning. MIT Press.

Alpaydin, E. (2016). Machine Learning, The New AI MIT Press.

Manajang, D., Dompie, S., & Jacobus, A. (2020). Implementasi Framework Tensorflow Object Detection Dalam Mengklasifikasi Jenis Kendaraan Bermotor. Jurnal Teknik Informatika, 15(3), 171–178.

Wahyudi, M., Gultom, L. M., & Solikhun, S. (2020). Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi. Yayasan Kita Menulis.

Brownlee, J. (2019). Deep Learning for Computer Vision : Image Classification, Object Detection, and Face Recognition in Python. Machine Learning Mastery.

DEWI, S. R. (2018). Deep Learning Object Detection Pada Video. In Deep Learning Object Detection Pada Video Menggunakan Tensorflow Dan Convolutional Neural Network. Universitas Islam Indonesia.

Sindy, F. (2019). Pendeteksian Objek Manusia Secara Realtime Dengan Metode MobileNet-SSD Menggunakan Movidius Neural Stick pada Raspberry Pi. Universitas Sumatera Utara.

Chen, L.-P., Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2019). Foundations of machine learning, second edition. Statistical Papers, 60(5), 1793–1795.

Devikar, P. (2016). Transfer Learning for Image Classification of Various Dog Breeds. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET, 5(12), 2707–2715.

Hossain Shaikh, S., Saeed, K., & Chaki, N. (2014). Moving Object Detection Using Background Subtraction. Springer.

Solikhun, S., & Wahyudi, M. (2020). JARINGAN SARAF TIRUAN Backpropagation Pengenalan Pola Calon Debitur. Yayasan Kita Menulis.

Rismiyati. (2016). Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Sortasi Mutu Salak Ekspor Berbasis Citra Digital. Universitas Gadjah Mada.

Aningtyas, P. R., Sumin, A., & Wirawan, S. (2020). Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra - Terlatih. Jurnal Ilmiah Komputasi, 19(3), 421–430.

Sutama, V. A., Wibowo, S. A., & Rahmania, R. (2020). Investigasi Pengaruh Step Training pada Metode Single Shot Multibox Detector untuk Marker dalam Teknologi Augmented Reality. JURNAL ILMIAH FIFO, 12(1), 3–6.

Scott, K. (2014). Computer Vision Metrics: Survey, Taxonomy, and Analysis. Apress.

Shafira, T. (2018). IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS UNTUK KLASIFIKASI CITRA TOMAT MENGGUNAKAN KERAS. Universitas Islam Indonesia.

Szeliski, R. (2020). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer Science & Business Media.

Cyganek, B. (2013). Object Detection and Recognition in Digital Images: Theory and Practice. John Wiley & Sons.

Al-Azzo, F., Taqi, A. M., & Milanova, M. (2018). Human Related-Health Actions Detection using Android Camera based on TensorFlow Object Detection API. (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 9(10), 9–23.

Siahaan, V., & Sianipar, R. H. (2021). SINYAL DAN CITRA DIGITAL dengan PYTHON GUI. BALIGE PUBLISHING.

DOI: https://doi.org/10.30998/jrkt.v1i03.5832