Sistem Klasifikasi Pernapasan Untuk Deteksi Mouth Breathing Pada Anak Berbasis Kamera Termal Menggunakan Rule Based Classification

Hikmah, Mutiara (2026) Sistem Klasifikasi Pernapasan Untuk Deteksi Mouth Breathing Pada Anak Berbasis Kamera Termal Menggunakan Rule Based Classification. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) cover dan abstrak.pdf - Published Version Download (226kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (482kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Published Version Download (334kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (310kB)
	Text SKRIPSI FULL TEXT.pdf Download (4MB)

Abstract

Mouth breathing (bernapas melalui mulut) merupakan kebiasaan buruk oral yang umum terjadi pada anak-anak dan, apabila berlanjut hingga dewasa, berkaitan dengan maloklusi, karies gigi, dan gangguan kualitas tidur. Metode deteksi yang ada saat ini masih mengandalkan pengamatan klinis yang bersifat subjektif atau sensor berbasis kontak yang tidak nyaman digunakan pada anak-anak dan kurang praktis untuk pemantauan di rumah. Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem non-kontak yang mengklasifikasikan mode pernapasan menggunakan kamera thermal FLIR Lepton 3.5. Sistem mendeteksi wajah serta melokalisasi landmark hidung dan mulut menggunakan MediaPipe, mengekstraksi suhu rata-rata dari setiap Region of Interest (ROI), dan mengklasifikasikan mode pernapasan menggunakan metode rule-based yang menerapkan threshold pada standar deviasi sinyal suhu mulut yang telah dihaluskan (smoothed). Raspberry Pi 5 menjalankan keseluruhan pipeline secara lokal, dengan hasil disampaikan melalui bot Telegram dan buzzer sebagai penanda ketika wajah tidak terdeteksi. Leave-One-Subject-Out cross-validation pada delapan anak menghasilkan threshold sebesar 0,561°C dengan AUC sebesar 0,754. Validasi terhadap tiga anak yang telah dinilai secara klinis mencapai akurasi keseluruhan sebesar 89,2%. Kamera yang digunakan memenuhi spesifikasi target berupa resolusi 160×120 piksel dan NETD di bawah 100 mK, dengan hasil pengukuran sebesar 74,8 mK. Deteksi tetap konsisten benar pada sembilan dari sepuluh jendela waktu satu menit selama sesi pengujian 10 menit.

Actions (login required)

View Item