Implementasi Palang Pintu Otomatis dengan Pendeteksi Masker Berbasis Raspberry Pi 3B+
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v5i1.839Abstract
Pandemi Covid-19 yang berawal pada bulan Maret 2020 telah mengejutkan masyarakat Indonesia, dan bahkan dunia karena virus corona menyebar dengan cepat hingga lintas negara. Dalam upaya merespons keseriusan pandemi Covid-19, perkembangan teknologi masa kini yang berdampak besar dapat dimanfaatkan untuk membantu tugas manusia agar tetap menjaga jarak aman antar manusia. Terkhusus pada tempat-tempat umum di era new normal akibat pandemi, sebelum memasuki ruangan diperlukan sistem yang mampu mengotomatisasi buka tutup palang pintu dengan diawali proses pendeteksian masker pada manusia dan pendeteksian suhu tubuh. Penelitian sistem otomatisasi palang pintu bertujuan membuka palang jika manusia menggunakan masker terdeteksi oleh Pi Camera yang terintegrasi pada komputer mini Raspberry Pi yang telah ditanam metode Convolutional Neural Network (CNN), serta pendeteksian suhu tubuh manusia menggunakan Thermal Camera menunjukkan hasil normal. Dari penelitian ini berhasil melakukan pendeteksian penggunaan masker pada manusia dan pendeteksian suhu tubuh yang mampu membuka palang ketika manusia terdeteksi menggunakan masker dan suhu tubuh normal (≤37,5°C), dan hasil deteksi berupa nilai suhu tubuh terbaca ditampilkan pada LCD serta adanya suara pemberitahuan oleh speaker.
Keywords:
Palang Pintu, Pendeteksian, Pi Camera##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
Kementerian Kesehatan RI, “Kesiapan Kementrian Kesehatan RI Dalam Menghadapi Outbreak Novel Coronavirus,” Kementrian Kesehat. RI, pp. 1–26, 2020.
V. Green, “Compass,” Parallax, pp. 9–19, 2020, doi: 10.4324/9781003060918-2.
WHO, “Anjuran mengenai penggunaan masker dalam konteks COVID-19,” World Heal. Organ., no. Juni, pp. 1–17, 2020.
KemenkesRI, “Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor HK.01.07/MenKes/413/2020 Tentang Pedoman pencegahan dan Pengendalian Corona Virus Disease 2019 (Covid-19),” MenKes/413/2020, vol. 2019, pp. 1–207, 2020.
R. Rokhana et al., “Convolutional Neural Network untuk Pendeteksian Patah Tulang Femur pada Citra Ultrasonik B–Mode,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 1, p. 59, 2019.
M. A. M. B, R. Alandani, M. Arya, and A. R. Thermal, “Thermal Vision pada Manusia dengan Pengaruh Terhadap Warna pakaian,” 5th Indones. Symp. Robot. Syst. Control, pp. 243–248, 2017.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2021 Krishna Tiwikrama, Abd. Rabi’, Rahman Arifuddin
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
