YULIANTO, AHMAD TRI (2025) PENDETEKSI AKTIVITAS MEROKOK MENGGUNAKAN METODE SINGLE SHOT DETECTOR PADA ZONA LARANGAN MEROKOK DI KAMPUS. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung.

[thumbnail of Teknik Informatika_32602100014_pernyataan_publikasi.pdf] Text
Teknik Informatika_32602100014_pernyataan_publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
| Download (299kB)
[thumbnail of Teknik Informatika_32602100014_fullpdf.pdf] Text
Teknik Informatika_32602100014_fullpdf.pdf
| Download (3MB)

Abstract

Rokok adalah produk konsumsi berbahaya yang mengandung lebih dari 7.000 bahan kimia, termasuk setidaknya 60 karsinogen yang diketahui. Merokok adalah penyebab utama penyakit jantung, kanker paru-paru, dan emfisema. Meskipun tingkat merokok telah menurun selama 50 tahun terakhir, paparan asap rokok masih mempengaruhi sekitar 37% dari populasi global dan menyumbang 1,3 juta dari 8 juta kematian yang terkait dengan tembakau setiap tahunnya. Sebagai tanggapan, pemerintah telah memberlakukan peraturan yang komprehensif untuk membatasi aktivitas merokok dengan menetapkan zona bebas asap rokok. Namun, penegakan hukum yang terbatas menyebabkan seringnya terjadi pelanggaran. Oleh karena itu, kamera pengawas yang mampu mendeteksi aktivitas merokok sangat penting untuk mendukung aturan tersebut. Pada penelitian ini, model pendeteksi rokok dikembangkan dengan menggunakan metode Single Shot Detector (SSD) dengan VGG16 sebagai pengekstrak fitur. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada threshold 0.5, model mencapai akurasi 97,5%, presisi 97,4%, recall 100%, dan F1-score 98,7%. Meskipun kinerjanya sedikit menurun pada threshold yang lebih tinggi, model tetap mempertahankan konsistensi recall dan deteksi objek yang kuat di berbagai kondisi. Kesimpulannya, model pendeteksian merokok berbasis SSD dengan VGG16 telah terbukti efektif dan akurat dalam mengidentifikasi asap rokok.

Kata Kunci: Deteksi objek, OpenCV, Merokok, SSD

Dosen Pembimbing: Riansyah, Andi | UNSPECIFIED
Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi Industri
Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User: Pustakawan 4 UNISSULA
Date Deposited: 27 Aug 2025 02:23
URI: https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/40933

Actions (login required)

View Item View Item