Sistem Deteksi Bentuk Rokok Menggunakan Faster Regional Convolutional Neural Network - Yona Ramadika; Romi Mulyadi (Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Indonesia, 2025)
Merokok adalah masalah adiksi berbahaya yang telah lama berakar di masyarakat Indonesia. Konsumsi produk tembakau menyebabkan 7,2 juta kematian, dan sebagian besar terjadi di negara berkembang, termasuk Indonesia. Fakta ini mendorong upaya pengendalian konsumsi tembakau melalui kebijakan Kawasan Tanpa Rokok (KTR) untuk melindungi masyarakat dari paparan asap rokok. Efektivitas peraturan ini seringkali terhambat oleh ketidakpatuhan sebagian masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan penelitian untuk mengembangkan sistem monitoring yang mampu mendeteksi keberadaan rokok secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem deteksi keberadaan rokok secara real-time menggunakan algoritma Faster R-CNN, serta menguji tingkat akurasi sistem tersebut pada implementasi di dalam dan luar ruangan pada jarak tertentu. Tingkat akurasi sistem akan diuji dengan membandingkan jumlah objek rokok yang terdeteksi dengan jumlah sebenarnya, lalu dikalikan seratus persen. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem monitoring ini memiliki akurasi pendeteksian rokok yang sangat baik, dengan rata-rata akurasi berkisar antara 50% hingga 99% pada berbagai kondisi pengujian.