Yustantina, Yustantina (2022) PENDETEKSIAN MASKER WAJAH MENGGUNAKAN METODE YOLO ( YOU ONLY LOOK ONCE ). Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP.
![]() |
Text
4. Cover.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (26kB) |
|
![]()
|
Image
LEMBAR PERNYATAAN.jpeg - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (288kB) | Preview |
|
![]() |
Text
6. Abstract.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (200kB) |
|
![]() |
Text
8. BAB I.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (231kB) |
|
![]() |
Text
1. PENDETEKSIAN MASKER WAJAH MENGGUNAKAN METODE YOLO ( YOU ONLY LOOK ONCE ).docx - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (16MB) |
|
![]() |
Text
14. Daftar Pustaka.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (321kB) |
Abstract
Maret 2020 telah terjadi peristiwa yang sangat luar biasa yakni munculnya Covid-19 yang mengakibatkan krisis diberbagai bidang. Pemerintah lantas menganjurkan warga untuk menjaga kesehatan agar tidak terpapar oleh virus tersebut, yakni dengan mematuhi protokol kesehatan dan salah satunya dengan menggunakan masker. Pencegahan yang dilakukan oleh manusia bisa mengakibatkan human error karena kelalaiannya. Maka dikehidupan yang new normal ini mengakibatkan teknologi harus berperan aktif dalam proses pencegahan covid-19. Dengan bantuan deep learning untuk menjalankan fungsinya, maka dirancanglah sebuah sistem pendeteksian wajah bermasker atau tidak bermasker dengan menggunakan metode You Only Look Once (YOLO). Sistem yang dibuat akan berjalan secara real-time dengan memanfaatkan web camera yang ada pada laptop dan dapat mendeteksi wajah dengan berbagai variasi masker medis dan bukan medis dengan berbagai varasi, juga dapat mendeteksi penggunaan masker dengan benar dan penggunaan masker yang tidak benar. Hasil pengujian dari 853 data latih yang di ambil dari website kaggle yaitu mendapatkan nilai akurasi sebesar 88.3 %. Kata kunci : Covid-19, Web Camera, YOLO, Real-time, Deteksi.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Additional Information: | STF.22.0029 |
Uncontrolled Keywords: | Kata kunci : Covid-19, Web Camera, YOLO, Real-time, Deteksi. |
Subjects: | Skripsi S1 > Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S1) |
Depositing User: | user unggah 1 |
Date Deposited: | 08 Sep 2025 03:35 |
Last Modified: | 08 Sep 2025 03:35 |
URI: | http://repository.usbypkp.ac.id/id/eprint/6234 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |