Deteksi Objek menggunakan Deep Learning untuk Mengetahui Tingkat Kerumunan Mahasiswa - Nur Wakhidah; Prind Triajeng Pungkasanti; Agusta Praba Ristadi Pinem (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2023)
Penyebaran Covid 19 varian Delta di Kota Semarang pada bulan Juni – November 2021 mengakibatkan terjadinya kembali lonjakan. Hal ini menjadi pertimbangan Dinas Kesehatan terkait pembelajaran tatap muka (PTM) terbatas. Universitas Semarang (USM) yang memiliki mahasiswa terbanyak di Kota Semarang dengan jumlah mahasiswa terdaftar sejumlah 21644. Banyaknya mahasiswa yang dimiliki USM akan sangat rentan terjadinya pelanggaran protokol kesehatan dilingkungan universitas seperti adanya kerumunan mahasiswa. Salah satu yang dapat dilakukan dalam pencegahan yaitu deteksi objek untuk menentukan kerumunan menggunakan teknologi deep learning. Penerapan deep learning pada model pendeteksi objek menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berfungsi untuk melakukan ekstraksi fitur ciri objek yang tertangkap kamera, lalu akan disimpan sebagai fitur ciri objek. Setelah fitur disimpan, model melakukan pendeteksian dan menghitung banyaknya objek pada citra yang ditangkap untuk menentukan tingkat kerumunan mahasiswa. Model yang dibangun secara keseluruhan memiliki F1-Score 0.91 yang berarti kegagalan False Negative maupun False Positive tidak berbeda jauh. Model deteksi ini mampu melakukan penghitungan obyek manusia dengan MAPE 17% dan RMSE 2.68.