ANALISA PERBANDINGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM MENDETEKSI PEMAKAIAN MASKER
HANDOKO, FAHRUL ROZY, FELIX ELBERT GANI (2022) ANALISA PERBANDINGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM MENDETEKSI PEMAKAIAN MASKER , SKRIPSI, UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA
ABSTRAK
Covid19 adalah penyakit yang disebabkan oleh virus Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2). Akibatnya sistem pernapasan menjadi terggangu Penyebaran penyakit ini sangat mudah melalui droplet. Penggunaan masker menjadi salah satu cara pengecegahan agar tidak terserang oleh virus ini . Sistem pendeteksi pemakaian masker sangatlah diperlukan untuk masa sekarang dalam mendeteksi apakah seseorang memakai masker. Convolutional Neural Network (CNN) adalah metode yang dapat digunakan dalam mendeteksi masker. Dalam penelitian ini akan menggunakan model VGG16, Resnet50, dan MobileNet. Sebelum melakukan pelatihan data, dilakukan praproses data dan augmentasi data terhadap dataset. Akurasi pengujian dari model VGG16, Resnet50, dan MobileNet berturut-turut adalah 96% dan 96% dan 98%. Dari hasil pengujian, didapatkan bahwa model MobileNet lebih tepat pada kasus deteksi masker. Kesimpulan yang didapatkan adalah penggunaan arsitektur MobileNet maka sumber daya yang digunakan untuk mengklasifikasi dapat dikurangi dibandingkan arasitektur lainya. MobileNet menggunakan metode Depth-Wise Separable dalam proses komputasi yang mengurangi proses komputasi.
PROSIDING
| KATEGORI PROSIDING | Prosiding Internasional |
|---|---|
| LOKASI PROSIDING | spada |
| TANGGAL MULAI KONFERENSI | 2022-02-09 |
| TANGGAL SELESAI KONFERENSI | 2022-02-09 |
| NAMA PENERBIT | Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal) |
| NOMOR ISSN/ISBN | 26153076 |
| LAMAN PENERBIT (URL) | https://www.bircu-journal.com/index.php/birci |
| LAMAN ARTIKEL (URL) | https://www.bircu-journal.com/index.php/birci/article/view/5605 |