Penerapan Deteksi Penggunaan Masker pada Sistem Absensi Karyawan menggunakan Metode Deep Learning - Siami, M Ikbal; Hamid, Mawaddah (Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar, 2022)
Objektif. Kehidupan New Normal pasca terjadinya pandemic covid-19 yang melanda seluruh Negara di dunia adalah salahsatunya dengan menjaga protocol kesehatan secara ketat. Hal ini penting dilakukan untuk menjaga agar masyarakat tidak terjangkit penyakit menular covid-19 kembali. Kedisiplinan yang tinggi dan ditopang dengan berbagai kebijakan pada lingkup instansi menjadi hal yang sangat diperlukan agar protocol kesehatan terus terlaksana. Salah satu upaya yang dilakukan adalah mengimpelementasikan sitem pendeteksi penggunaan masker pada system absensi karyawan di Institut teknologi dan Bisnis STIKOM Ambon. System pedeteksi absensi bekerja secara otomatis dan terus menerus mendeteksi penggunaan masker pada karyawan yang hendak melakukan presensi masuk dan presensi pulang. System akan menolak presensi apabila karyawan tersebut terdeteksi tidak menggunakan masker. Material and Metode. Penelitian ini menggunakan You Only Look Once (YOLO) sebuah model object detection berbasis Deep learning versi 4 atau disebut sebagai YOLOv4. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data gambar yang berisi objek manusia menggunakan atau tidak menggunakan masker. Hasil. Hasil pengujian model YOOv4 tingkat Precision 92 % dan Recall 88 %. Kesimpulan. Hasil penelitian menunjukan implementasi deteksi wajah pada sistem presensi dengan model YOLOv4 menunjukan kinerja yang sangat baik.