GDL

Body Temperature Monitoring and The Use of Masks on Passenger Monitoring Systems at Airports with Decision Level Sensor Fusion

Skripsi, 003 / 2021 / EK
Undergraduate Theses from JBPTPPOLBAN / 2022-11-29 13:50:15
Oleh : Aldi Lugina - 171354004 (aldilugina98@gmail.com)
Dibuat : 2022-11-29, dengan 4 file

Keyword : Bandara, NFC, Pengenalan wajah, Suhu Tubuh, CNN
Subjek : Airport, NFC, Face recognition, Body Temperature, CNN

Transportasi merupakan suatu kebutuhan yang tidak dapat dihindarkan pada saat ini. Peranan transportasi sangat penting bagi beberapa kalangan yang memiliki mobilitas tinggi seperti pebisnis yang akan melakukan perjalanan bisnis ke berbagai tempat, wisatawan yang akan berwisata. Transportasi udara menjadi transportasi yang banyak digunakan saat ini terutama karena waktu tempuh yang sangat cepat untuk jarak yang jauh dibandingkan transportasi lainnya. Pada bulan Maret tahun 2020 pandemi Covid-19 mulai menyebar di Indonesia. Hal tersebut berdampak pada industri transportasi terutama industri transportasi penerbangan. Teknologi dibutuhkan untuk dapat membantu permasalahan–permasalahan tersebut sangat dibutuhkan. Pada penelitian ini dibuat suatu sistem yang dapat digunakan di bandara untuk memudahkan pemantauan penerapan protokol kesehatan pada calon penumpang. Teknologi kamera digunakan pada penelitian ini untuk pemeriksaan penggunaan masker dan pengukuran suhu tubuh. Metode sensor fusion digunakan untuk pengambilan keputusan pada calon penumpang apakah dapat diberangkatkan atau tidak. Keputusan diambil berdasarkan pengukuran suhu tubuh dan pemeriksaan penggunaan masker serta verifikasi pemantauan wajah calon penumpang. Metode Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk pengenalan wajah dan pengenalan masker. Dilakukan empat kali pelatihan model CNN sesuai dengan empat skenario yang telah ditentukan. Hasil terbaik didapatkan pada skenario keempat dengan perbandingan dataset latih terhadap dataset uji adalah 90% : 10% serta epoch sebanyak 500 kali. Akurasi model CNN untuk pengenalan wajah dan pengenalan masker mencapai 100%. Waktu rata-rata yang diperlukan untuk proses check-in adalah 7 detik. Waktu tersebut telah memenuhi standar sesuai dengan peraturan Kemenhub yaitu paling lama 3 menit pada titik pemeriksaan keamanan 1.

Deskripsi Alternatif :

Transportation is an inevitable necessity at this time. The role of transportation is very important for some people who have high mobility such as business people who will travel to various places, and tourists who will travel. Today, Air transportation is a widely used transportation mainly because of the very fast travel time for long distances compared to other transportations. In March 2020 the Covid-19 pandemic began to spread in Indonesia. This has an impact on the transportation industry, especially the aviation transportation industry. Technology is needed to help these problems. In this research, a system that can be used at airports to facilitate monitoring the application of health protocols to prospective passengers is built. Camera technology is used in this study to check the use of masks and body temperature measurements. The fusion sensor method is used for decision making on potential passengers whether or not they can depart. Decisions are taken based on body temperature measurement and examination of the use of masks as well as verification of facial monitoring of prospective passengers. The Convolutional Neural Network (CNN) method is used for facial recognition and mask recognition. Four CNN model trainings were conducted according to four predetermined scenarios. The best result is obtained in the fourth scenario with a comparison of the trained datasets against the test datasets were 90% : 10% and epoch as much as 500 times. CNN model accuracy for facial recognition and mask recognition reached 100%. The average time required for the check-in process is 7 seconds. The time has met the standard in line with the Regulation of the Ministry of Transportation which is no later than 3 minutes at the security checkpoint 1.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

Properti	Nilai Properti
ID Publisher	JBPTPPOLBAN
Organisasi
Nama Kontak	Erlin Arvelina
Alamat	Jl. Trsn. Gegerkalong Hilir Ds. Ciwaruga
Kota	Bandung
Daerah	Jawa Barat
Negara	Indonesia
Telepon	022 201 3789 ext. 168, 169, 239
Fax	022 201 3889
E-mail Administrator	erlin.arvelina@polban.ac.id
E-mail CKO	erlin.arvelina@polban.ac.id