Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pemerintah Indonesia telah menerapkan kebijakan wajib menggunakan masker di ruang publik untuk mencegah penularan Covid-19. Sebagai dukungan terhadap inisiatif ini, petugas bekerja untuk memastikan kepatuhan, terutama di area ramai seperti mal dan gedung perkantoran. Namun, mengandalkan penegakan secara manual menimbulkan tantangan karena potensi kesalahan dan kelalaian manusia. Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem deteksi masker menggunakan YOLOv5, yang mampu mendeteksi tiga kelas masker yang berbeda. Penulis mengumpulkan dan menyusun dataset dari berbagai sumber, yang terdiri dari total 1500 bounding box, dengan sekitar 500 bounding box per kelas. Selain itu, penulis melakukan perbandingan dengan model CNN sederhana untuk menemukan praktik terbaik sehingga mendapatkan model YOLOv5 yang paling optimal. Melalui berbagai eksperimen dengan parameter yang berbeda, penulis menemukan bahwa hasil terbaik dicapai menggunakan dataset dengan ukuran gambar 640px dan ukuran batch 8. Model menunjukkan nilai precision sebesar 0,864, nilai recall sebesar 0,824, dan nilai mAP50 sebesar 0,877. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam upaya kesehatan masyarakat dengan menyediakan sistem deteksi masker otomatis yang dapat membantu pihak berwenang dalam memantau kepatuhan penggunaan masker secara efektif dan efisien, sehingga dapat mengurangi penyebaran Covid-19.

---

The Indonesian government has implemented a mandatory mask-wearing policy in public spaces to prevent the transmission of Covid-19. In support of this initiative, officials are working to ensure compliance, particularly in crowded areas such as malls and office buildings. However, relying solely on manual enforcement poses challenges due to the potential for human error and negligence. To address this, this research focuses on developing a mask detection system using YOLOv5, capable of detecting three different classes of masks. We collected and curated a dataset from various sources, comprising a total of 1500 bounding boxes, with approximately 500 bounding boxes per class. In addition, we conducted a comparison with a CNN model to find best practice so as to get the most optimal YOLOv5 model. Through various experiments with different parameters, we found that the best results were achieved using a dataset with 640px image size and a batch size of 8. The model demonstrated a precision value of 0.864, recall value of 0.824, and Map50 value of 0.877. This research contributes to the ongoing efforts in public health by providing an automated mask detection system that can assist authorities in monitoring mask compliance effectively and efficiently, thereby mitigating the spread of Covid-19"

"ABSTRAKPermasalahan-permasalahan seperti penuaan kulit, kulit kering, hiperpigmentasi, kulit berjerawat membutuhkan produk perawatan yang sesuai. Produk-produk seperti krim siang, krim malam, tabir surya, serum, essence, masker dapat diterapkan untuk mengatasi permasalahan-permasalahan tersebut. Masker merupakan salah satu produk perawatan kulit yang dapat meningkatkan hidrasi, memiliki kadar zat aktif lebih banyak dan memberi efek lebih cepat dibanding produk lainnya serta lebih praktis digunakan. Centella asiatica merupakan salah tanaman yang memiliki banyak khasiat. Manfaat utama dari ekstrak Centella asiatica adalah sebagai agen antiaging, antiinflamasi, antioksidan, meningkatkan produksi kolagen dan dapat mempercepat proses penyembuhan luka. Dalam pemanfaatannya, terdapat masalah dari zat aktif terkandung terkait penetrasi ke kulit. Penghantaran seperti nanopartikulat lipid dapat diterapkan untuk meningkatkan penetrasi dari asiatikosida dan madekasosida. Review artikel ini bertujuan untuk mengkaji lebih dalam terkait penerapan nanopartikulat lipid dalam masker mengandung ekstrak Centella asiatica. Nanopartikulat lipid yang dapat diterapkan dalam masker antaralain adalah liposom, nanoemulsi, Solid Lipid Nanoparticles (SLN) dan Nanostructured Lipid Carriers (NLC). Penerapan nanopartikulat lipid tersebut dapat dipadukan dengan produk masker guna meningkatkan hidrasi, efektivitas dan penetrasi melalui kulit dari asiatikosida dan madekasosida.

---

ABSTRACT

Skin problems such as skin aging, dry skin, hyperpigmentation, acne prone skin require skin treatment products. Skincare products that could be applied are day or night cream, sunscreen, serum, essence, and facemask. Facemask or mask is one of many treatment choices, that could hydrating the skin, has more active substances levels, and give faster effect than the other products, also easier to use. Centella asiatica is one beneficial plant. Centella asiaticas extract has anti-aging, antioxidant and anti-inflammation activity, also increase collagen production, and accelerate wound healing. But there are problems in contained active substances penetration through the skin. Lipid nanoparticulates delivery system can be applied to increase penetration of asiaticoside and madecassoside. This review article aims to study about the application of lipid nanoparticulates in Centella asiatica masks. Lipid nanoparticulates that could be applied in the mask are nanoemulsion, liposoms, solid lipid nanoparticles, and nanostructured lipid carriers. This combination of lipid nanoparticulates in masks can maximize skin hydration and improve penetration of asiaticoside and madecassoside through the skin."