PENDETEKSI MASKER PADA WAJAH DENGAN PARALLEL PROCESSING - Sari, Kartika; Astaman, Andi Ainur Ridha; Rahmawan, Arif; Salsabila, Bella; Marettania, Felisitas (Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi, 2024)
Penggunaan masker adalah salah satu langkah penting dalam upaya mencegah penyebaran virus COVID-19. Namun, masih ada tantangan dalam memastikan bahwa orang-orang benar-benar mematuhi protokol penggunaan masker. Oleh karena itu, pengembangan teknologi pendeteksi masker menjadi hal yang sangat relevan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi masker pada wajah dengan menggunakan parallel processing secara otomatis dan akurat. Sistem ini memanfaatkan teknologi pengenalan wajah (facial recognition) dengan menggunakan algoritma pemrosesan citra yang canggih untuk membedakan antara wajah yang menggunakan masker dengan yang tidak. Sistem ini menggunakan library OpenCV untuk pengolahan citra dan framework TensorFlow untuk pelatihan model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendeteksi masker yang dikembangkan dapat mendeteksi masker pada wajah dengan akurasi sebesar 99,84%. Sistem ini juga dapat mendeteksi masker pada wajah secara paralel dengan objek lebih dari satu. Manfaat dari penelitian ini adalah dapat membantu mencegah penyebaran virus COVID-19 dengan mendeteksi orang-orang yang tidak menggunakan masker dengan benar. Sistem ini dapat digunakan di berbagai tempat umum, seperti bandara, stasiun kereta, atau pusat perbelanjaan.