Sistem Cerdas Pendeteksi Dan Penghitung Jumlah Korban Bencana Alam Menggunakan Algoritma Deep Learning - Muhammad Adamu Islam; Moch. Zen Samsono Hadi; Rahardhita Widyatra (Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika, 2023)
Proses kecepatan pencarian korban bencana alam merupakan faktor penting yang memengaruhi peluang korban untuk bertahan hidup. Sebagian besar lokasi yang terkena bencana alam akan sulit untuk diakses, dan saat ini tim penyelamat masih menggunakan alat berat untuk membuka akses tersebut. Hal ini membutuhkan waktu yang lama untuk menuju ke lokasi dan mencari korban. Pada penelitian ini, kami mengusulkan sebuah perangkat cerdas untuk membantu Badan Nasional Pencarian dan Pertolongan (BASARNAS) menggunakan drone yang dilengkapi dengan kamera untuk mencari korban bencana alam secara real-time. Dengan menggunakan perangkat cerdas yang dibuat ini, pencarian akan lebih efektif, karena ini dapat mempercepat tim penyelamat dalam mencari korban di lokasi bencana. Proses pendeteksian dan perhitungan jumlah korban dilakukan pada kamera menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dan arsitektur You Only Look Once versi 4 (YOLOv4). Hasil dari penelitian ini adalah algoritma Convolutional Neural Network memiliki akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 92,29% dalam mendeteksi kondisi korban. Selain itu tinggi kamera dan posisi dari kamera juga memengaruhi akurasi yang didapat, dimana hasil yang didapat dengan kamera statis memiliki akurasi yang cukup optimal yaitu sebesar 95%. Namun semakin tinggi kamera, akurasi akan semakin turun yaitu sebesar 67%.