<![CDATA[Abstrak— Social distancing merupakan suatu upaya menjaga jarak, mengurangi kontak fisik antar individu atau kelompok dengan tujuan mencegah penularan penyakit seperti virus Covid19. Simulasi penelitian dilakukan pada sebuah kamera yang dipasang di ruangan simulasi dari sebuah restoran. Kamera akan mendeteksi penerapan social distancing dan penggunaan masker. Kamera akan mendeteksi objek berupa person menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO) dan menghitung jarak antar individu yang terdeteksi menggunakan metode Euclidean Distance. Sistem dapat mendeteksi wajah tiap individu menggunakan Haar Cascade dan melakukan klasifikasi penggunaan masker atau tidak dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Sistem dapat mendeteksi pelanggaran social distancing dan penggunaan masker antar objek person. Hasil training model YOLOv4 pada rasio 90%:10%, max batches 6000, dan learning rate 0.001 mendapat mAP sebesar 49.02%. Sedangkan untuk CNN didapatkan dengan rasio 90%:10%, batch size 256, dan learning rate 0.0001 mendapat akurasi sebesar 98%. Pada keadaan kamera sejajar dengan objek YOLO memilki tingkat akurasi 100%, pada keadaan letak kamera diatas objek didapatkan akurasi sebesar 77.8%. Sementara CNN dengan range jarak antar wajah dengan kamera 100 cm sampai 300 cm dengan tingkat akurasi sebesar 80.36%. Kata kunci— Convolutional Neural Network, Covid-19, Haar Cascade, Social Distancing, YOLO.]]>
