Prototipe Pendeteksi Masker pada Ruangan Wajib Masker untuk Kendali Pintu Otomatis berbasis Deep Learning sebagai Pencegahan Penularan COVID-19

Abstract

Saat pandemi covid-19 masih banyak masyarakat yang tidak menggunakan masker di tempat publik. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah membuat alat pendeteksi masker untuk mengontrol pintu otomatis pada area/ruangan wajib masker, manfaat alat ini untuk membantu pencegahan penyebaran covid-19 dari pengunjung yang tidak menggunakan masker. Dasar dari penelitian ini adalah Deep learning yang merupakan algoritma pemodelan tingkat tinggi, berlapis dan mendalam yang banyak diaplikasikan pada computer vision. Prototipe ini menggunakan python pada Raspberry Pi sebagai microcontroller dan kamera sebagai pendeteksi penggunaan masker, sedangkan pintu otomatis menggunakan motor servo. Simple Image Classification yang merupakan sistem pada penelitian ini, menggunakan metode Transfer Learning yang mana dataset dilatih menggunakan pre-training dari Imagenet. Keluaran dari penelitian ini berupa prototipe dari acrylic box yang terdiri atas dudukan kamera , miniatur pintu otomatis, serta tempat raspberry pi.Hasil dari pengujian prototipe ini pada berbagai jenis masker mencapai keberhasilan 100% kecuali pada masker bergambar wajah yang keberhasilannya sebesar 30%. Pengujian juga dilakukan pada beberapa kondisi lingkungan, yaitu kondisi gelap keberhasilan pembacaannya 0% sedangkan pada kondisi tidak terlalu gelap keberhasilannya 100%. Keefektifan jarak prototipe ini dari hasil pengujian tergantung dari kondisi diam maupun berjalan, ketika berdiam diri rata-rata nya 3,27 meter, sedangkan saat berjalan rata-ratanya 1,13 meter.