SISTEM PENDETEKSI PELANGGAR JARAK SOSIAL COVID-19 BERBASIS VIDEO MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOv3 - Putri Setiya Ningsih; Achmad Fahrurozi (Universitas Gunadarma, 2022)
Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) telah dinyatakan oleh WHO sebagai pandemik dan Pemerintah Indonesia berdasarkan Keputusan Presiden Nomor 11 Tahun 2020 tentang Penetapan Kedaruratan Kesehatan Masyarakat telah menyatakan COVID-19 sebagai kedaruratan kesehatan masyarakat yang wajib dilakukan upaya penanggulangan. Untuk mengatasi pengaruh dalam banyak sektor di Indonesia, pemerintah telah melakukan tindakan pencegahan. Salah satunya yaitu dengan menjaga jarak dan menghindari kerumunan. Pencegahan ini untuk menghindari penyebaran virus Corona yang lebih luas. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyebut pencegahan ini sebagai physical distance. Namun masyarakat cenderung lalai dalam melaksanakan protokol kesehatan tersebut. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan memantau jarak fisik antar objek manusia dan membuat sistem pendeteksian otomatis yang digunakan untuk mendeteksi jumlah dan jarak dari objek manusia yang ada pada suatu area tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pemantauan jarak fisik menggunakan bahasa pemrograman Python dengan library YOLOv3. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer berupa video berdurasi 15 detik dengan rate 20 fps, dengan format MP4. Secara umum, sistem mendeteksi jumlah objek manusia yang terdapat dalam tiap frame dari video, untuk kemudian mendeteksi pelanggar jarak sosial dalam frame tersebut. Hasil rata - rata akurasi dari deteksi objek adalah 83,07% dan hasil rata – rata akurasi dari deteksi pelanggar jarak sosial adalah 86,24%.