Pemanfaatan Jetson Nano pada Pendeteksi Pelanggaran Protokol Kesehatan Social Distancing Selama Pembelajaran Di Kelas/Laboratorium

Virus COVID -19 penyebarannya sangat masif baik itu di Luar Negeri maupun di Dalam Negeri. Penyebaran virus COVID-19 dapat terjadi ketika bersentuhan fisik maupun droplet air liur. Maka dari itu salah satu solusi untuk mengurangi penyebaran dari virus COVID-19 yaitu dengan menerapkan Social Distancing. Social Distancing merupakan salah satu tindakan pencegahan yang dapat dilakukan untuk mencegah penyebaran virus COVID-19 karena mengurangi kontak fisik antar manusia, terutama dalam kegiatan pembelajaran luring. Namun pada pelaksanaanya banyak terjadi hambatan, misalnya kurang pengawasan mengenai penerapan sistem Social Distancing dalam pelaksanaan pembelajaran luring. Maka dari itu penelitian ini dibuat sistem pendeteksian Social Distancing secara realtime untuk mengurangi sebaran virus COVID-19. Algoritma yang digunakan yaitu YOLO dengan OpenCV sebagai aplikasi penunjang dan mikrokontroler Nvidia Jetson Nano sebagai perangkat yang digunakan. OpenCV berfungsi untuk proses monitoring citra dengan algoritma YOLO secara Realtime dan proses pendeteksian manusia dan jarak akan dimulai. OpenCV akan mendeteksi ketinggian Bounding Box sebagai deteksi kegiatan duduk dan berdiri, dan jarak diantara Centroid yang terbentuk dari pendeteksian manusia. Jika masuk dalam parameter pelanggaran maka Alarm akan berbunyi sebagai peringatan. Sistem ini juga dilengkapi dengan fitur Record, Alarm, Log Data berupa video dan Database, serta user Interface. Pengujian pada sistem deteksi kegiatan didapat parameter ketinggian 135 pixel kebawah untuk kegiatan duduk, dan ketinggian 135 pixel keatas untuk kegiatan berdiri. Serta pengujian jarak dengan error 13.53% untuk pengujian jarak 1m, error 25,30% untuk pengujian jarak diagonal 1m, error 10,67% untuk pengujian jarak 2m, dan error 7,85% untuk pengujian jarak diagonal 2m.