Rancangn Bangun Pengembangan Pintu Otomatis Pendeteksi Masker dan Suhu Tubuh Menggunakan Raspberry Pi 4
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Pada masa pandemi COVID-19 saat ini, pemerintah
memberlakukan peraturan yaitu ketika akan masuk ke dalam
ruangan (khususnya gedung publik) diharuskan mematuhi
protokol kesehatan berupa menggunakan masker dan
dilakukan pengukuran suhu tubuh. Namun banyak dari
masyarakat yang tidak mematuhi peraturan tersebut sehingga
apabila memasuki suatu ruangan yang berisi banyak orang
dan tanpa protokol kesehatan akan berpotensi terpapar virus
COVID-19. Salah satu solusi untuk mengimplementasikan
protokol kesehatan tersebut adalah dengan menggunakan
pintu otomatis yang dapat terbuka dengan sendirinya apabila
seseorang memakai masker dan suhu tubuhnya kurang dari
38C. Pada penelitian ini akan dibuat sebuah prototipe pintu
yang mendeteksi penggunaan masker dan suhu tubuh dengan
kamera dan sensor suhu tubuh. Penelitian ini menggunakan
metode deep learning untuk mendeteksi masker dan
pengukuran sensor suhu tubuh untuk mendeteksi suhu tubuh
serta sebagai pemrosesan sensor, aktuator dan komponen
lainnya digunakan raspberry pi 4.Hasil dari penelitian ini berupa prototipe pintu otomatis yang
akan bekerja saat user ≤ 6 c , A
kondisi yang harus terpenuhi agar pintu terbuka adalah userterbuka,user buzzer berbunyi dan pintu tidak terbuka, user tidak me
tidak terbuka, user C
maka buzzer berbunyi dan pintu tidak akan terbuka.
Adapun hasil akurasi deteksi masker tertinggi yaitu pada
masker kn95 dengan akurasi 99.95 % dan pendeteksian suhu
akurat pada jarak 2 cm yang menghasilkan galat 0.05%.
Dengan demikian prototipe pintu otomatis telah diuji dan
berjalan dengan baik mengikuti kondisi yang ditentukan.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
References
T. R. M. Saputra, M. Syaryadhi, and R. Dawood,
―Pene p n Wi eless Senso Ne wo k e sis
Internet of Things Pada Kandang Ayam Untuk
Memantau dan Mengendalikan Operasional
Peternakan Ay m ‖ Snete, vol. 1, no. October, pp. 1–
2017 R Di n W P n ―R nc ng ng n
Sistem Identifikasi Kelengkapan Alat Pelindung Diri
( Apd ) Menggunakan Metode Convolutional Neural
Ne wo k ( nn ‖ 2019 (2002 The IEEE we si e
[Online]. Available: http://www.ieee.org/
W S Ek P ―Kl sifik si i Mengg n k n
Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech
‖ J. Tek. ITS, vol. 5, no. 1, 2016, doi:
12962/j23373539.v5i1.15696.
―Un e fi ing dan Overfitting Model – SkillPl s ‖
https://skillplus.web.id/underfitting-dan-overfitting-
model/ (accessed Mar. 05, 2021).
―How o Se p To chsc een L D on R sp e y
Pi??‖ h ps://www.electronicshub.org/setup-
touchscreen-lcd-raspberry- pi/(accessed Feb. 20,
.
I A ll h ― OVID-19: Threat and Fear in
In onesi ‖ Psychol. Trauma Theory, Res. Pract.
Policy, vol. 12, no. 5, pp. 488–490, 2020, doi:
1037/tra0000878.
M M L m cing n F Fe i nsy h ―R nc ng
Bangun New Normal Covid-19 Masker Detektor
Dengan Notifikasi Telegram Berbasis Internet of
Things ‖ Dinamik, vol. 25, no. 2, pp. 77–84, 2020,
doi: 10.35315/dinamik.v25i2.8070.
S. Pencegahan, P. Covid, M. Abdul, R. Irham, and
D A P se y ―UNTUK KENDALI PINTU
OTOMATIS ER ASIS DEEP LEARNING ‖ pp
–55, 2020.
D P z iy h ―Pengg n n R sp e y Pi D l m
Men e eksi W n Mel l i We c m ‖ Eprints
Elektron. Comput. Sci., pp. 3–24, 2016, [Online].
Available: http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/4391.
N. P. Y. N, J. Pebralia, Y. C. Dewi, and Hendro,
―S i Pene p n
Sensor MLX90614 Sebagai Pengukur Suhu Tinggi secara
Non-kontak