YOLO-V8 PENINGKATAN ALGORITMA UNTUK DETEKSI PEMAKAIAN MASKER WAJAH

Abstract

Pandemi COVID-19 telah menyebabkan penyebaran infeksi serius, termasuk pneumonia dan kematian, yang disebabkan oleh gejala seperti demam, batuk, dan sesak napas. Tindakan pencegahan termasuk jarak fisik, kebersihan tangan, dan memakai masker. Vaksinasi juga tersedia sebagai upaya pengendalian pandemi. Dalam situasi saat ini, perusahaan memainkan peran penting dalam memastikan kesehatan dan keselamatan pekerja dan pelanggan. Di era pandemi, penggunaan masker yang tepat menjadi hal yang krusial dalam mencegah penyebaran virus. Untuk mengatasi masalah ini, sebuah solusi diusulkan dalam penelitian ini: menggunakan AI untuk deteksi masker di perusahaan guna memastikan bahwa setiap pekerja mengenakan masker dengan benar selama bekerja. Algoritme YOLO-v8 diusulkan untuk mendeteksi penggunaan masker yang tepat. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memfasilitasi deteksi masker dan memastikan bahwa masker digunakan dengan benar, sehingga memastikan keselamatan dan kesehatan semua orang di lingkungan dengan pendekatan AI menggunakan metode YOLO. Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi yaitu 94% untuk kelas badmask, 97% untuk mask, dan 95% untuk kelas nomask. Nilai F1-Confidence, Precision, dan Recall untuk semua kelas juga tinggi, masing-masing sebesar 0,94, 0,96, dan 0,978. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan oleh algoritma hanya 17ms. masing-masing sebesar 0,94, 0,96, dan 0,978. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan oleh algoritma hanya 17ms. masing-masing sebesar 0,94, 0,96, dan 0,978. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan oleh algoritma hanya 17ms.