ACADSTAFF UGM

CREATION
Title : Implementasi Sistem Deteksi Penggunaan Masker menggunakan Multi-Task Cascaded Convolutional Networks pada Single Board Computer
Author :
Date : 8 2021
Abstract : Salah satu upaya dalam pencegahan penularan COVID-19 yaitu dengan selalu menggunakan masker. Masker sangat penting untuk digunakan terutama ketika berada di kerumunan seperti stasiun, supermarket, dan tempat umum lainnya. Masker dapat menghalangi percikan(droplet) air liur yang keluar saat berbicara, menyaring udara pernapasan sehingga dapat mengurangi penyebaran COVID-19. Pemerintah Indonesia telah menerbitkan protocol kesehatan yang wajib dilaksanakan dalam pencegahan dan penyebaran COVID-19. Dimana penggunaan masker menjadi salah satu poin dalam pelaksanaan protocol Kesehatan tersebut. Maka dari itu diperlukan sistem deteksi penggunaan masker untuk menertibkan aturan protokol kesehatan. Dalam penelitian ini akan dirancang sebuah sistem deteksi penggunaan masker pada wajah per orang untuk dapat memantau penggunaan masker pada tempat publik. Tujuan jangka panjang penelitian ini adalah terwujudnya suatu sistem monitoring penggunaan masker yang dapat mengidentifikasi orang yang menggunakan masker ataukah tidak baik untuk satu orang atau dalam kerumunan (banyak orang) menggunakan kamera secara real time pada single board computer sehingga dapat diproses pada sistem lokal pada lokasi indoor maupun outdoor serta dapat memberikan warning kepada masyarakat untuk tetap menjaga protokol kesehatan selama pandemi berlangsung sebagai pendukung pencegahan penyebaran virus COVID 19. Pada penelitian ini penulis mengusulkan proses deteksi wajah dilakukan dengan metode Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network (MTCNN). Selanjutnya untuk proses deteksi masker dan no masker akan digunakan metode deep learning - Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan 4 macam arsitektur CNN yaitu VGG16, ResNet-50, DenseNet201, dan Inception ResNet V2. Serta memvariasikan parameter yang digunakan untuk mencari arsitektur yang paling optimal untuk deteksi penggunaan masker. Kontribusi lain dari penelitian adalah optimalisasi single board computer pada implementasi sistem deteksi penggunaan masker menggunakan deep learning, yang membutukan waktu komputasi besar sehingga dibutukan studi lebih lanjut agar komputasinya lebih efisien. Penelitian Sistem Deteksi Penggunaan Masker ini sejalan dengan prioritas riset UGM pada bidang sub tema penelitian Unggulan UGM 2017-2022 yakni Sistem dan Material Cerdas untuk Lingkungan dan Pencegahan Bencana. Luaran dari penelitian ini berupa aplikasi dari implementasi model, metode dan hasil pengujian yang merepresentasikan kesiapan teknologi sistem deteksi penggunaan masker sebagai pendukung penerapan protokol kesehatan. Model yang divisualisasikan dalam penelitian ini dapat menjadi platform riset yang akan terus berkembang untuk menghasilkan pengetahuan-pengetahuan baru dibidang computer vision khususnya untuk obyek biometric wajah manusia. Research question pada penelitian tahun ini (2021) adalah: Bagaimana mengimplementasikan sistem deteksi penggunaan masker pada satu orang atau lebih (kerumunan orang) baik indoor maupun outdoor? Bagaimana mengimplementasikan sistem deteksi penggunaan masker secara realtime? Bagaimana mengimplementasikan sistem pada suatu single board komputer dengan komputasi yang efektif?
Group of Knowledge : Sistem Informasi Geografi (SIG)
Original Language : Bahasa Indonesia
Level : Nasional
Status :
Document
No Title Document Type Action
1 2258 - 2021 Surat Tugas Penerima Pendanaan Hibah Peningkatan Kapasitas Dosen Muda 2021_signed.pdf
Document Type : Surat tugas
Surat tugas View
2 Lap_ Dosen Muda 2021 Final.pdf
Document Type : Laporan penelitian
Laporan penelitian View
3 bukti Accepted Telkomnika.pdf
Document Type : Bukti Accepted
Bukti Accepted View
4 paper face mask MTCNN.pdf
Document Type : Bukti Draft
Bukti Draft View
5 bukti submit telkomnika.pdf
Document Type : Bukti Submitted
Bukti Submitted View