Jiko (Jurnal Informatika dan komputer)
Vol 5, No 1 (2022)

DETEKSI MASKER WAJAH MENGGUNAKAN DEEP TRANSFER LEARNING DAN AUGMENTASI GAMBAR

Raden Budiarto Hadiprakoso (Unknown)
Nurul Qomariasih (Unknown)



Article Info

Publish Date
19 Apr 2022

Abstract

Pandemi COVID-19 saat ini merupakan masalah kesehatan global. Menurut WHO, memakai masker wajah di depan umum adalah metode perlindungan yang efektif. Mengenakan masker merupakan salah satu gerakan 3M untuk pencegahan virus corona (selain mencuci tangan dan menjaga jarak). Bagaimana pun pengawasan pemakaian masker di ruang publik yang ramai bukanlah tugas yang mudah. Makalah ini mengusulkan penggunaan deep learning untuk mendeteksi orang yang memakai masker wajah dengan benar, memakai masker namun tidak benar dan yang tidak memakai masker. Kami menerapkan transfer learning dan augmentasi gambar, untuk meningkatkan kinerja model deep learning diusulkan secara keseluruhan. Penelitian ini menggunakan dataset CelebA untuk wajah tidak memakai masker dan dataset maskedface net untuk wajah yang bermasker dengan benar dan yang memakainya tapi tidak benar (seperti hanya menutupi mulutnya). Dengan menggunakan augmentasi gambar dan pembelajaran transfer, model yang dibangun mencapai akurasi 98,3% dan skor F1 98,7% pada dataset validasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa teknik augmentasi gambar dan transfer learning mampu meningkatkan akurasi model secara keseluruhan.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

jiko

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jiko (Jurnal Informatika dan Komputer) Ternate adalah jurnal ilmiah diterbitkan oleh Program Studi Teknik Informatika Universitas Khairun sebagai wadah untuk publikasi atau menyebarluaskan hasil - hasil penelitian dan kajian analisis yang berkaitan dengan bidang Informatika, Ilmu Komputer, Teknologi ...