Kendariinfo

Media Milenial Sultra

URL Berhasil Disalin
Teknologi

Mahasiswa STMIK Catur Sakti Kendari Kembangkan Teknologi Pendeteksi Penggunaan Masker

Mahasiswa STMIK Catur Sakti Kendari Kembangkan Teknologi Pendeteksi Penggunaan Masker
Abd. Wahid Akhyarudin, mahasiswa STMIK Catur Sakti Kendari yang sedang mengembangkan teknologi pendeteksi penggunaan masker dan tidak. Foto: Istimewa.

Kendari – Abd. Wahid Akhyarudin, mahasiswa Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Catur Sakti Kendari, Sulawesi Tenggara (Sultra) sedang mengembangkan teknologi yang dapat mendeteksi objek yang menggunakan masker pada wajah. Wahid pun memberi nama teknologi itu dengan sebutan Yolov4 Deteksi Masker.

Wahid mengatakan, teknologi itu dapat mempermudah pusat perbelanjaan, instansi, atau perusahaan untuk mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker sebagai upaya meminimalisir penyebaran Covid-19. Dia menyebut, teknologi Yolov4 Deteksi Masker menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO). Dengan YOLO, objek dapat dideteksi secara real-time.

“Algoritma YOLO adalah sebuah algoritma yang dikembangkan untuk mendeteksi sebuah objek secara real-time,” kata Wahid kepada Kendariinfo, Jumat (19/8/2022).

Dalam penerapan Yolov4 Deteksi Masker, pusat perbelanjaan, instansi, maupun perusahaan dapat memasang web camera (webcam) atau CCTV pada titik-titik tertentu untuk merekam wajah sekaligus mendeteksi objek yang menggunakan masker dan tidak. Jika objek sudah terdeteksi, program akan menampilkan confidence (tingkat kepercayaan menggunakan masker).

“Program akan mendeteksi objek, seperti foto dan video yang diunggah dengan menggunakan webcam atau CCTV,” jelasnya.

Saat mengembangkan teknologi tersebut, Wahid mengaku terlebih dulu menyediakan 100 foto objek yang menggunakan masker dan tidak. Dari foto-foto itu, Wahid memberi label di program python. Dalam tahapan selanjutnya, Wahid melakukan pelatihan dengan Google Collab hingga menghasilkan teknologi berekstensi weights. Meski begitu, dia mengaku teknologi tersebut masih perlu pengembangan lebih seperti penambahan fitur notifikasi.

Baca Juga:  Kemenkes RI Tinjau Kesiapan Pembangunan FKIK UM Kendari

“Kemudian mengimplementasikan dengan program yang telah dibuat Yolov4 Deteksi Masker di aplikasi Linux. Tetapi inovasi ini masih perlu dikembangkan untuk penambahan fitur notifikasi peringatan atau tanda dan dibuat dalam bentuk aplikasi androidnya,” pungkasnya.

Tetap terhubung dengan kami:

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Bagikan Konten