MONITORING PENGGUNAAN MASKER PADA PENGUNJUNG STMIK “AMIKBANDUNG” MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
DOI:
https://doi.org/10.33197/jitter.vol9.iss2.2023.978Kata Kunci:
Covid-19, Machine Learning, Convolutional Neural NetworkAbstrak
Sistem monitoring yang digunakan di STMIK “AMIKBANDUNG” saat ini adalah berbasis web tanpa adanya dukungan atau dokumentasi untuk memiliki modul deteksi masker yang berbasis machine learning. Machine learning merupakan cabang ilmu kecerdasan buatan yang meliputi pembangunan sistem yang berdasarkan pada data. Dalam penelitian ini, machine learning diterapkan dalam pengembangan deteksi masker. Hasil akhir dalam penelitian ini adalah sistem deteksi masker yang lebih efektif dan efisien dari segi program, didukung dengan antarmuka dan user experience yang interaktif, dan disertai dokumentasi supaya program dapat dikembangan lebih lanjut. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, pihak kampus dapat membuat keputusan lebih mudah berkat dukungan statistik yang menunjukkan jumlah pelanggaran melalui antarmuka situs web.
Kata kunci: COVID-19 , Machine Learning, Convolutional Neural Network
Unduhan
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2023 Khoirida Aelani, Fajar Nazmi Fadillah
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Submission of a manuscript implies that the submitted work has not been published before (except as part of a thesis or report, or abstract); that it is not under consideration for publication elsewhere; that its publication has been approved by all co-authors. If and when the manuscript is accepted for publication, the author(s) still hold the copyright and retain publishing rights without restrictions. Authors or others are allowed to multiply the article as long as not for commercial purposes. For the new invention, authors are suggested to manage its patent before published. The license type is CC-BY-SA 4.0.