Aplikasi Jaga Jarak Dan Penelusuran Kontak Fisik Berbasisi IOT Untuk Mencegah Penularan Covid19

Social Distancing is an act of preventing viral infections such as COVID19 by encouraging healthy people to limit direct contact with other people. The implementation of Social Distancing includes not being allowed to shake hands, and maintaining a distance of at least 1 meter when interacting with other people. This research aims to build a system based on deep learning technology by utilizing cameras that can monitor simultaneously tracing Physical Contact or Social Distancing Violations that occur in a closed room remotely online via the web or locally connected to a web-based application. The tools used are Raspberry Pi devices as microcomputers and several supporting tools such as webcams, speakers, and web servers. This system utilizes the YOLO (You Only Look Once) Algorithm that has been trained on the COCO data set to identify human objects in image frames, then uses a deep learning algorithm with the OpenCV library to estimate the distance between humans in frames. The system must be calibrated with respect to real distance (meters) and image distance (pixels) according to the viewing angle of the camera installation. By implementing two algorithms, the system reports the number of violators, screenshots, and time when a social distancing violation occurs on a website-based application based on the set threshold distance (pixel). At the same time the Speaker on the device sounds to warn that a Social Distancing violation has occurred. Several tests were carried out in this study, namely testing how accurate the YoLo algorithm and object distance calculations that had been made were in monitoring an office room activity, measuring the comparison of real distance (meters) and frame distance (pixels), also observing how long it took the Raspberry Pi to send data. Social Distancing violations to Database. A comparison test of the YoLov3 and YoLov3-tiny algorithms was also carried out in processing the Social Distancing program in terms of Realtime performance.Social Distancing merupakan tindakan pencegahan infeksi virus seperti COVID19 dengan menganjurkan orang sehat untuk membatasi kontak langsung dengan orang lain. Penerapan Social Distancing ini antara lain tidak diperkenankan untuk berjabat tangan, serta menjaga jarak setidaknya 1 meter saat berinteraksi dengan orang lain. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem berbasis teknologi deep learning dengan memanfaatkan kamera yang dapat memantau, sekaligusmenelusuri Kontak Fisik atau Pelanggaran Social Distancing yang terjadi di suatu ruangan tertutup dari jarak jauh secara online melalui web maupun bersifat lokal yang terhubung pada aplikasi berbasis web. Alat yang digunakan berupa perangkat Raspberry Pi sebagai mikrokomputer dan beberapa alat pendukung seperti Webcam, Speaker, dan Web Server. Sistem ini memanfaatkan Algoritma YOLO (You Only Look Once) yang telah dilatih pada kumpulan data COCO untuk mengidentifikasi objek manusia dalam frame gambar, lalu menggunakan algoritma pembelajaran mendalam dengan library OpenCV untuk memperkirakan jarak antar manusia dalam frame. Sistem harus dikalibrasi terkait dengan jarak nyata (meter) dan jarak gambar (pixel) sesuai dengan sudut pandang pemasangan kameranya. Dengan menerapkan dua algoritma, Sistem melaporkan jumlah pelanggar, Screenshoot, dan waktu Ketika terjadi pelanggaran Social Distancing pada Aplikasi berbasis Website berdasarkan jarak ambang batas (pixel) yang ditetapkan. Di waktu yang sama Speaker pada alat berbunyi untuk memperingatkan telah terjadi pelanggaran Social Distancing. Dilakukan beberapa pengujian pada penelitian ini, yakni menguji seberapa akurat algoritma YoLo dan perhitungan jarak objek yang telah dibuat dalam memonitor suatu aktivitas ruangan kantor, mengukur perbandingan jarak nyata (meter) dan jarak frame (pixel), juga mengamati lama waktu Raspberry Pi dalam mengirimkan datapelanggaran Social Distancing ke Database. Dilakukan juga pengujian perbandingan algoritma YoLov3 dan YoLov3-tiny dalam memproses program Social Distancing dalam hal performa Realtime