Open AccessAPLIKASI FACE MASK DETECTION MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK MOBILENETV2 BERBASIS ANDROID
Author(s) -
Azizulhaq Dharmaputra,
Margi Cahyanti,
M Ridwan Dwi Septian,
Ericks Rachmat Swedia
Publication year - 2021
Publication title -
sebatik
Language(s) - Italian
Resource type - Journals
eISSN - 2621-069X
pISSN - 1410-3737
DOI - 10.46984/sebatik.v25i2.1503
Subject(s) - computer science , humanities , operating system , art
Adanya pandemi Covid-19 memberikan dampak yang luar biasa kepada hampir seluruh masyarakat di dunia, tidak terkecuali di Indonesia di mana Kementerian Kesehatan serta pemerintah yang terkait menerbitkan protokol kesehatan guna meminimalisasikan paparan yang diakibatkan oleh virus Covid-19. Salah satu protokol kesehatan tersebut yaitu menganjurkan masyarakat untuk selalu menggunakan masker saat beraktivitas baik itu di dalam maupun di luar ruangan. Dalam konteks ini, semua masyarakat dapat memainkan perannya masing-masing dengan berkontribusi untuk memerangi virus ini. Hal ini merupakan kesempatan yang bagus untuk para peneliti dalam bidang teknologi informasi untuk memanfaatkan kemajuan teknologi dalam membantu memerangi penyebaran virus corona, seperti pembuatan aplikasi untuk mendeteksi penggunaan masker. Penelitian ini membuat sebuah aplikasi untuk mendeteksi apakah objek yang terdapat pada preview image menggunakan masker atau tidak menggunakan masker. Pengumpulan data training dilakukan dengan pengambilan data dari situs kaggle berjumlah 1000 data citra yang terdiri dari 500 data citra menggunakan masker dan 500 data citra tidak menggunakan masker. Hasil yang diperoleh berdasarkan uji coba yang dilakukan terhadap 60 orang yang tidak terdapat dalam data training. Arsitektur MobileNetV2 digunakan dalam penelitian ini dan diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Kotlin yang dapat digunakan oleh semua smartphone berbasis android. Akurasi pendeteksian penggunaan masker dari 30 data uji coba yang didapatkan adalah sebesar 90%.