PENGENALAN ORANG MEROKOK DENGAN PENDEKATAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN PYTORCH

Salah satu dampak utama dari paparan perokok pasif adalah peningkatan risiko terhadap gangguan pernapasan, seperti asma dan bronkitis. Selain itu, dalam konteks penyakit kardiovaskular, mereka juga berisiko tinggi terhadap kondisi tersebut. Meskipun telah ada upaya untuk menerapkan larangan merokok di berbagai tempat, penegakan aturan tersebut sering kali menghadapi tantangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi menggunakan PyTorch untuk memonitor perilaku merokok. Dataset terdiri dari 1120 gambar yang dikelompokkan ke dalam dua kelas: "smoking" dan "notsmoking". Data dibagi dengan rasio 60:25:15, 70:20:10, dan 80:15:5 untuk latihan, validasi, dan pengujian model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai kinerja terbaik pada rasio data 80:15:5, dengan akurasi sebesar 0.91. Presisi untuk kelas "notsmoking" mencapai 1.00, sementara untuk kelas "smoking" mencapai 0.86.