Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1043 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1277-1286 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## FACEMASK DETECTION USING YOLO V5
Lailatul Suroiyah *1 , Yunianita Rahmawati 2 , Rohman Dijaya 3
1,2,3 Informatics, Faculty of Science and Technology, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia Email: 1 lailatulsuroiyah@umsida.ac.id , 2 yunianitarahmawati@umsida.ac.id , 3 rohmandijaya@umsida.ac.id
(Article received: May 10, 2023; Revision: May 20, 2023; published: Desember 23, 2023)

## Abstract
The use of facemasks is one of the obligations when carrying out activities outside the home during the COVID- 19 pandemic, but despite the COVID-19 pandemic, the use facemasks is still needed. One of the supporting factors driving  this  is  air  pollution.  The  use  of  facemasks  can  reduce  the  risk  of  respiratory  diseases,  because  it  is important to use facemasks when carrying out activities in place with a high risk of air pollution such as industrial areas, this is done to maintain the safety of its users both in term of healh and comfort. So consistency is needed for users to use masks, through current technological developments detecting the use of masks is one of the right solutions to this problem. One of the mask detection methods used in this study is YOLO (You Only Look Once). YOLO is a method that detects objects using a single neural network consisting of several layers of convolution networks for image feature extraction, then prediction of bounding box coordinates is performed simultaneously. The YOLO v5 training model in this study was carried out with a combination of minimum values on img, batch, and epoch resulting in a maximum F1 value and mAP@50 of 86%.
Keywords : covid-19, facemask detection, yolo v5.

## DETEKSI MASKER WAJAH MENGGUNAKAN METODE YOLO V5

## Abstrak
Penggunaan masker menjadi salah satu kewajiban ketika melakukan kegiatan di luar rumah saat pandemi COVID- 19, namun terlepas dari pandemi COVID-19 seperti saat ini, penggunaan masker masih dibutuhkan. Salah satu faktor pendukung yang mendorong hal tersebut adalah polusi udara. Penggunaan masker dapat mengurangi resiko terkena penyakit pernafasan, karena itu penting menggunakan masker saat melakukan kegiatan di tempat dengan resiko polusi udara yang tinggi seperti kawasan industri, hal ini dilakukan untuk menjaga keamanan penggunanya baik  dari  segi  kesehatan  maupun  kenyamanan.  Sehingga  dibutuhkan  konsistensi  bagi  penggunannya  untuk menggunakan masker, melalui perkembangan teknologi saat ini deteksi penggunaan masker menjadi salah satu solusi yang tepat untuk masalah tersebut.  Salah satu metode deteksi masker yang digunakan pada penelitian ini adalah YOLO ( You Only Look Once ). YOLO merupakan metode yang mendeteksi objek menggunakan jaringan saraf  tunggal  yang  terdiri  dari  beberapa  lapis jaringan  konvolusi  untuk  ekstrasi  fitur  citra,  kemudian  dilakukan prediksi koordinat bounding box secara bersamaan. Training model YOLO v pada penelitian ini dilakukan dengan kombinasi nilai minimum pada img, batch, dan epoch sehingga menghasilkan nilai F1 dan mAP@50 maksimal pada nilai 86%.
Kata kunci : covid-19, deteksi masker, yolo v5.

## 1. PENDAHULUAN
Tahun  2020  tercatat  lebih  dari  1.6  juta  orang terkena  dampak  pandemi  COVID-19  di  188  negara [1].  COVID-19  adalah  virus  menular  yang disebabkan  oleh  infeksi  akut  saluran  pernafasan manusia [2]. Batuk, bersin, dan berbicara adalah cara umum  virus  melonjak  tinggi  kemudian  melakukan kontaminasi  terhadap  permukaan  yang  disentuh  dan orang  bisa  sakit  tertular  virus  tersebut  [3].  Sebagai tindak  pencegahan  penyebaran  COVID-19,  WHO (World Health Organization) mengeluarkan
peraturan yang salah satunya mewajibkan penggunaan masker ketika berada di luar rumah atau tempat  umum  [4].  Peraturan  tersebut  berlaku  di berbaga  negara  yang  sudah  terdampak  pandemi COVID-19 [5]. Jauh sebelum terjadinya COVID-19, memakai  masker  penting  dilakukan  karena  dapat mengurangi resiko penyakit pernafasan dan melindungi  penggunanya  dari  paparan  polusi  udara [6].  Terdapat  sekitar  500  juta  kematian  dini disebabkan oleh polusi udara di setiap tahunnya [7]. Polusi  udara  menjadi  salah  satu  faktor  penyebab pentingnya  pemakaian  masker  supaya  menjadi

## 1278
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1277-1286
kebiasaan  yang  dapat  diterapkan  dalam  kegiatan sehari-hari di luar rumah. Hal ini dikarenakan polusi udara terjadi akibat aktifitas kendaraan bemotor atau transportasi  kota  yang  kemudian  menyebabkan  rasa tidak  nyaman  ketika  menghirup  udara  tersebut, disamping  itu  juga  menjadi  penyebab  kerusakan lingkungan [8]. Paparan polusi udara lebih berbahaya bagi  anak-anak,  karena  lebih  rentan  terkena dampaknya  dibandingkan  orang  dewasa  [9].  China menjadi salah satu negara populer yang menggunakan masker sejak maraknya polusi udara di kota-kota  besar  seperti  Beijing  [10].  Pentingnya penggunaan masker juga berlaku di wilayah industri seperti industri pengolahan kayu. Pada sektor indutri tersebut  proses  pemotongan  dan  penghalusan menghasilkan sekitar 10 sampai 13% debu kayu yang mana  menyebabkan  ketidaknyamanan  bagi  pekerja. Debu  kayu  bersifat  partikular  yang  berbahaya  dan dapat mengganggu pernafasan karena mengendap di jaringan  paru-paru  yang  kemudian  beresiko  terjadi penyakit pernafasan seperti ISPA. Pekerja yang tidak memakai  masker  memiliki  resiko  5.38  kali  terkena penyakit  ISPA  saat  berkerja  dari  para  pekerja  yang memakai masker [11].
Mengetahui  pentingnya  penggunaan  masker terlepas  dari  pandemi  COVID-19,  dibutuhkan konsistensi  pemakaian  masker  saat  melakukan kegiatan  yang  berpotensi  dapat  mengganggu  sistem pernafasan. Hal ini kemudian dapat dikaitkan dengan penggunaan  sistem  deteksi  masker  wajah  deteksi masker  wajah  menjadi  penelitian  yang  banyak dikembangkan oleh para ilmuan dalam kurun waktu belakangan  ini,  didapatkan  berbagai  metode  untuk meningkatkan  akurasi  dan  kualitas  resolusi  serta penghematan  daya  komputasi.  Hal  ini  didukung dengan  keadaan  polusi  udara  yang  semakin mengkhawatirkan  saat  ini  terutama  di  kota-kota besar,  maupun  kawasan industri  yang  menghasilkan banyak  debu  halus  dimana  hal  tersebut  berdampak pada  pernafasan  manusia  dalam  kurun  waktu  yang lama [12].
Manusia memiliki kemampuan untuk mengenali objek pada gambar dan mengetahui tempat objek tersebut secara cepat kemudian dapat membuat penilaian  yang  akurat  mengenai  objek  tersebut. Sehingga  hal  tersebut  menjadi  penelitian  yang dikembangkan  para  ilmuan  untuk  membuat  sistem yang  menstimulasi  kemampuan  sistem  visual manusia  dalam  hal  ini  deteksi  objek.  Proses  deteksi objek melewati proses ekstrasi fitur pada gambar atau citra  kemudian  mengklasifikasinya,  proses  tersebut ditangani oleh CNN ( Convolutional Neural Network atau ConvNet )  namun  hal  tersebut  dinilai  kurang efektif,  sehingga  untuk  mengatasi  kekurangan tersebut  muncul  YOLO  atau You  Only  Look  Once oleh  Redmon  pada  tahun  2016,  YOLO  merupakan tahap  lanjut  perkembangan  dari  CNN  [13],  yang mana  metode  ini  mendeteksi  objek  menggunakan jaringan saraf tunggal yang terdiri dari beberapa lapis jaringan  konvolusi  melalui  prediksi  koordinat
bounding box atau kotak pembatas secara bersamaan [14]  atau  dengan  kata  lain  pendeteksian  YOLO dilaksanakan dalam satu tahap untuk mempersingkat waktu  deteksi  [15].  YOLO  memiliki  perkembangan yang  terbilang  pesat,  melihat  dari  versi  awal peluncuran pada tahun 2016 sampai saat ini mencapai versi ke tujuh pada bulan Juni tahun 2022 [16].
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan perkembangan metode YOLO versi  YOLO  v5  untuk  membuat  sistem  deteksi masker  dengan  melakukan  perubahan  nilai  pada argumen  img,  batch,  dan  epoch  saat  konfigurasi training  model  dan  mengetahui  nilai  optimal  yang dihasilkan  dari  model  tersebut.  Varian  YOLO  v5 yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yakni  yolov5s, karena dinilai cukup ringan dibanding dengan varian lain  dibuktikan  dengan  waktu  running  model  yang paling  sedikit  memakan  waktu  pada  penelitian  [17] daripada varian lainnya. Sistem deteksi masker dapat dikembangkan  lebih  lanjut  dan  diimplementasikan pada  tempat  yang  memiliki  resiko  tinggi  terkena polusi udara seperti wilayah industri.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  penulis  akan  menjelaskan  alur penelitian  deteksi  masker  menggunakan  metode YOLO  v5  dimulai  dengan  menyiapkan  dataset, kemudian  dataset  tersebut  dibagi  menjadi  dua kelompok  train  dan  val,  dan  dibuat  juga  file  .yaml berdasarkan  informasi  dataset  tersebut,  kemudian dilakukan  proses  training  model  dilanjut  dengan evaluasi model dan terakhir pengujian model, seperti yang ditunjukkan gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Flowchart sistem deteksi masker

## 2.1. Dataset
Pada tahap ini, penulis menyiapkan dataset yang didapatkan dari Kaggle. Kaggle adalah website yang
menyediakan berbagai jenis dataset secara gratis, dan menjadi  tempat sharing  coding atau  eksperimen dalam  mengembangan  suatu  metode  untuk  deteksi atau prediksi objek tertentu [18].
Gambar 2. Dataset gambar
Gambar 3. Dataset anotasi/pelabelan
Dataset  yang  digunakan  penulis  berisi  gambar seperti yang terlihat pada gambar 2 dan anotasi yang berbentuk  xml  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  3 dengan jumlah masing-masing 853 data. Dataset yang digunakan memuat tiga kelas data yakni
” with_mask ”, ” without_mask ”, dan ” mask_weared_incorrect ”.  Kemudian  dari  anotasi tersebut  diolah  kembali  dalam  bentuk  tabel  yang memuat data per- bounding box . Sehingga didapatkan jumlah data untuk kelas ” with_mask ” sebanyak 3232 data,  ” without_mask ”  sebanyak  717  data  dan ” mask_weared_incorrect ”  sebanyak  123  data, kemudian  dari  tiga  kelas  tersebut  dijumlahkan menjadi  4072  data  dari  jumlah  awal  sebanyak  853, jumlah  ini  didapatkan  dari  semua  pelabelan  atau anotasi per-wajah pada setiap gambar. Lalu dari data tersebut dibuat dalam bentuk .txt untuk menyesuaikan dengan format YOLO v5.
Tahap selanjutnya adalah pembagian kelompok train dan val dengan  rasio  80:20.  Pemilihan  rasio tersebut  dinilai  sebagai  pembagian  terbaik  dalam training  data  [19].  Kemudian  membuat  file  yaml sebagai  jembatan  antara  model  YOLO  v5  dengan inputan  gambar  pada  dataset.  File  yaml  memuat informasi singkat mengenai dataset, dengan struktur penulisan seperti pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Struktur penulisan file yaml

## 2.2. Arsitektur Deteksi Masker
Pada  penelitian  ini,  ditentukan  pengaturan konfigurasi  pada  variabel  img,  batch,  dan  epoch untuk mendapat hasil yang optimal pada satu varian YOLO  v5  yang  sudah  dipilih  sebelumnya  yakni yolov5s.  Setelah  melalui  proses  training  maka  akan diuji  dengan input gambar  yang  kemudian  hasilnya pada gambar tersebut terdapat prediksi bounding box dengan pembagian kelas ” with_mask ”,
” without_mask ”,  dan  ” mask_weared_incorrect ” beserta  dengan  nilai  prediksinya.  Untuk  lebih jelasnya lihat gambar 5.

## Gambar 5. Arsitektur deteksi masker

## 2.3. Deteksi Masker Menggunakan YOLO v5
YOLO  v5  adalah  jaringan  saraf  konvolusi tunggal  yang  unggul  dalam  hal  kecepatan  deteksi objek, meskipun kurang dalam hal akurasi, namun hal tersebut masih cukup akurat dari pada metode deteksi seperti  R-CNN  [20].  YOLO  v5  membagi  gambar dengan bounding box ukuran sxs secara merata pada sumbu  X  dan  sumbu  Y,  yang  kemudian  dibagi menjadi  beberapa  daerah  dan  melakukan  prediksi berdasarkan confidence value yakni nilai kepercayaan prediksi  objek  dan  probabilitas  kelas  [21].  Seperti pada gambar 6 berikut.

## 1280 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1277-1286
Pada penelitian ini penulis menggunakan varian YOLO v5 yakni yolov5s. Struktur penulisan  perintah training  model  melibatkan  beberapa  hal  seperti berikut.
o Img,  diartikan  sebagai  pengatur  ukuran masukan  gambar  atau  citra,  semakin  besar ukuran  yang  ditetapkan  semakin  detail  objek yang akan dideteksi, namun membutuhkan daya yang lebih besar. Semakin kecil ukuran gambar semakin  cepat  proses  training  model  yang kemudian  memperingan  kinerja  komputasi. Beberapa penelitian menetapkan ukuran masukan  gambar  yang  ideal  tanpa  harus kehilangan  banyak  informasi  yakni  416  X  416 [22]. dalam penelitian ini ditetapkan menggunakan  konfigurasi  img  pada  nilai  416 dan  640.  pemilihan  640  digunakan  sebagai pembanding dari 416.
o Batch,  yakni  banyaknya  gambar  dalam  satu batch. Jika jumlah data sebanyak 2738 gambar, dengan ukuran batch pada nilai 32, maka banyak batch  yang  dibutuhkan  2738  :  32  =  86  batch.
Semakin banyak batch yang digunakan semakin besar  daya  komsumsi  memori.  Pada  penelitian ini akan digunakan empat jenis batch mulai dari angka 8, 16, 32, dan 64. Hal ini dilakukan untuk mengetahui  perbedaan  yang  dihasilkan  dari kelipatan batch sebelumnya.
o Epoch, yakni banyaknya putaran yang digunakan  selama  proses  training.  Dalam penelitian  ini  epoch  yang  dipakai  berada  pada angka  120  dan  170,  dua  angka  tersebut  dipilih untuk  meminimalkan  waktu  training,  dan menghindari  nilai  epoch  yang  terlalu  tinggi karena  tidak  selalu  menghasilkan  akurasi  yang lebih  tinggi  sehingga  diperlukan  pengaturan epoch  yang  sesuai  untuk  mendapatkan  hasil yang optimal [23].
o Data,  yakni  file  yaml  yang  memuat  informasi dataset.
o Weights  mengacu  pada  varian  model  yang digunakan  yakni  yolov5s  yang  tersedia  dalam satu set YOLO v5.
Kemudian  semua point di  atas  disatukan menjadi  teks  perintah  training  model  YOLO  v5 seperti pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Training model YOLO v5
Training model YOLO v5 mengambil dari data Github  Ultralytic  yang  kemudian  selama  proses training  menghasilkan  beberapa  nilai  yakni  nilai  F1 yang  merupakan  nilai  rata-rata  antara  presisi  dan recall [24]. Hasil tersebut didapatkan dari pernyataan matematis 1 berikut.
𝐹1 = 2 × 1 1
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(1)
Setelah  F1  terdapat  matrik  pada  deteksi  objek yaitu  IoU  ( Intersection  of  Union )  terdapat  pada persamaan  2,  yakni  menghitung  nilai  index  yang dihasilkan antara irisan bounding box yang diprediksi dengan letak objek asli, selain IoU dari hasil training dapat diketahui  nilai presisi  yang pada persamaan 3 dan recall yang terdapat pada persamaan 4 berikut.
𝐼𝑜𝑈 = 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑂𝑣𝑒𝑟𝑙𝑎𝑝 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑈𝑛𝑖𝑜𝑛 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
(4)
Nilai  mAP  juga  akan  terlihat  selama  proses training, nilai mAP berasal dari rata-rata nilai AP dari semua  kelas.  AP  adalah  presisi  rata-rata  dari  semua nilai recall. Nilai AP sendiri hanya berasal dari satu kelas  dengan  perhitungan  11 point  interpolation seperti pada persamaan 5 dan persamaan 6 berikut.
𝐴𝑃 = 1 11 ∑ 𝜌 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝(𝑟) 𝑟∈{0,0.1,…,1} (5)
Dengan
𝜌 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝 = 𝑚𝑎𝑥 𝜌 (𝑟̃) 𝑟̃: 𝑟̃ ≥ 𝑟 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Training model
Konfigurasi  training  model  yang  sudah ditentukan  sebelumnya  akan  saling  dikombinasikan untuk mencari hasil yang optimal, terdapat beberapa kombinasi konfigurasi training model yang dilakukan pada  penelitian  ini,  yang  mana  tersaji  pada  tabel  1 berikut.
Tabel 1. Konfigurasi training model YOLO v5 case img batch epoch 1 416 8 120 2 416 8 170 3 416 16 120 4 416 16 170 5 416 32 120 6 416 32 170 7 416 64 120 8 416 64 170 9 640 8 120 10 640 8 170 11 640 16 120 12 640 16 170
13 640 32 120
14 640 32 170 15 640 64 120 16 640 64 170
Pada  tabel  1  terdapat  16  skenario  konfigurasi training  model  yang  akan  dilakukan  pada penelitian ini. Kemudian dari case atau skenario training model YOLO  v5  tersebut,  akan  didapatkan  hasil  training model yang meliputi nilai F1, mAP, presisi (P), recall (R)  beserta  lama  waktu  training  berlangsung  (time) yang terdapat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil training model YOLO v5 Weights: yolov5s.pt case img batch epoch F1 P R mAP Time(s) 1 416 8 120 81 91 73 82 1732.02 2 416 8 170 81 89 75 83 1883.08 3 416 16 120 81 90 75 82 1220.79 4 416 16 170 79 88 73 82 1746.66 5 416 32 120 78 86 73 80 1051.8 6 416 32 170 79 84 75 82 1436.5 7 416 64 120 80 82 77 81 991.2 8 416 64 170 79 85 70 82 1342.4 9 640 8 120 85 89 80 86 1850.88 10 640 8 170 84 92 77 84 2734.27 11 640 16 120 82 95 74 85 1729.84 12 640 16 170 84 88 80 86 2229.76 13 640 32 120 83 92 77 84 1540.94 14 640 32 170 83 88 80 85 2285.77 15 640 64 120 82 90 75 85 1623.66 16 640 64 170 84 93 77 85 2241.61
Dari  beberapa  skenario  penelitian  yang dilakukan tersebut yang mana tersaji lengkap dengan hasil  training  model  di  tabel  2  dapat  diketahui penggunaan  nilai  batch  yang  kecil  pada case 1 memiliki nilai akurasi yang sama dengan konfigurasi nilai  batch  yang  besar  pada case 3,  hanya  berbeda pada  waktu  yang  diperlukan,  untuk  training  model dengan  batch  yang  nilainya  kecil  memakan  waktu lebih lama dari pada model dengan konfigurasi batch yang  nilainya  lebih  besar.  Selain  itu  diketahui  juga nilai epoch yang tinggi tidak selalu menjamin akurasi yang lebih tinggi dari pada nilai epoch  yang rendah terbukti  dari  dua  case  yang  mana case 10  yang menghasilkan  akurasi  lebih  rendah  dari case 9. Berdasarkan  penelitian  tersebut  diketahui  rata-rata akurasi  yang didapatkan  yakni pada nilai 80 sampai 86, dengan akurasi tertinggi didapatkan oleh case 9.

## 3.2. Evaluasi Model
Untuk  memvalidasi  akurasi  model  hasil penelitian,  diperlukan  evaluasi  pada  setiap  hasil model  di  semua  skenario  training  model.  Evaluasi tersebut dilakukan dengan melakukan pengujian pada tujuh gambar yang diambil dari Google Image yang setiap  gambar  memiliki  kondisi  tertentu  untuk diketahui  tingkatan  kebenaran  deteksi  masker  pada setiap  skenario  model.  Berikut  tujuh  gambar  yang dibutuhkan untuk proses evaluasi model.

## Gambar 8. Bahan 1 untuk evaluasi model
Pemilihan  gambar  8  sebagai  bahan  evaluasi model  karena  objek  deteksi  yang  berada  pada kerumunan  dan  hanya  beberapa  objek  yang  terlihat jelas  untuk  dideteksi,  pada  gambar  8  juga  terdapat objek  yang  membuat  ambigu  model  deteksi  karena bentuknya yang sama seperti masker yakni topi putih yang  berada  di  tangan  seseorang  pada  gambar  8 tersebut.
Gambar 9. Bahan 2 untuk evaluasi model
Selanjutnya pada gambar 9 dipilih karena pada gambar tersebut terdapat objek yang memakai masker namun memalingkan wajahnya.
Gambar 10. Bahan 3 untuk evaluasi model
Sama seperti gambar 9, pada gambar 10 terdapat beberapa objek yang memalingkan wajah atau hanya terlihat setengah baik dari belakang dan dari samping.

## Gambar 11. Bahan 4 untuk evaluasi model
Pada  gambar  11,  terdapat  kepadatan  objek  di suatu  tempat  dan  beberapa  objek  yang  kurang sempurna  dalam  pemakaian  masker  apakah  model akan mendeteksi dengan benar atau salah.

## Gambar 12. Bahan 5 untuk evaluasi model
Pada  gambar  12  setiap  objek  memiliki  tingkat kejelasan  yang  tinggi  sehingga  memudahkan  model dalam deteksi, namun pada gambar 12 juga terdapat objek  yang  pemakaian  maskernya  yang  kurang sempurna, namun ada juga yang terlihat setengah atau tertutupi oleh objek lain, dan yang terpotong frame.

## Gambar 13. Bahan 6 untuk evaluasi model
Pada gambar 13 terdapat dua objek yang terlihat jelas  tidak  mengenakan  masker  dan  terdapat  objek yang  membuat  ambigu  model  dalam  deteksi  karena menyerupai  penggunaan  masker,  objek  tersebut adalah  puncak  dari  mainan  rumah-rumahan  yang terletak di belakang.

## Gambar 14. Bahan 7 untuk evaluasi model
Setelah  menggunakan  bahan  evaluasi  dengan banyak  objek  yang  dideteksi  atau  dengan  kata  lain dalam kerumunan, pada gambar 14 digunakan bahan evaluasi  yang  berisi  objek  tunggal  menggunakan masker  yang  terlihat  hanya  dari  samping.  Dengan tujuh  bahan  evaluasi  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya,  berikut  hasil  evaluasi  perbandingan tingkat kebenaran dan kesalahan setiap model dalam mendeteksi objek yang tersaji dalam tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil evaluasi akurasi setiap model case img batch epoch Jumlah deteksi benar salah 1 416 8 120 47 7 2 416 8 170 47 6 3 416 16 120 46 5 4 416 16 170 47 4 5 416 32 120 45 6 6 416 32 170 47 9 7 416 64 120 52 5 8 416 64 170 48 5 9 640 8 120 46 4 10 640 8 170 43 4 11 640 16 120 46 5 12 640 16 170 48 6 13 640 32 120 48 6 14 640 32 170 46 6 15 640 64 120 47 9 16 640 64 170 47 5
Berdasarkan tabel 3 di atas dapat diketahui nilai tertinggi  didapatkan  oleh case 7  dengan  konfigurasi img  416  batch  64  epoch  120,  yang  mana case 7 mendapat  nilai  F1  dan  akurasi  cukup  rendah  dari proses  training  model  sebelumnya,  hal  ini  dapat dipengaruhi oleh model yang melakukan deteksi pada beberapa objek yang mana tidak bisa terdeteksi oleh model  lain  sehingga  menjadi  salah  satu  pendorong tingginya nilai kebenaran deteksi dari pada model lain yang memiliki akurasi lebih tinggi. Hasil ini berbeda dengan yang diharapkan sebelumnya, bahwa akurasi yang  paling  tinggi  seharusnya  memiliki  tingkat kebenaran  yang  tinggi  juga,  namun  model  dengan akurasi  tertinggi  yakni  konfigurasi  img  640  batch  8 epoch  120  mendapatkan  nilai  kebenaran  rata-rata yakni 46 dengan tingkat kesalahan yang rendah yaitu 4. Dengan hasil evaluasi yang seperti itu maka kedua model  tersebut  yakni case 7  dan case 9  akan dilakukan  pengujian  lanjut  untuk  mengetahui perbedaan deteksi yang dihasilkan.

## 3.3. Pengujian Model Lanjut
Berbekal  dari  hasil  evaluasi  sebelumnya  pada pengujian ini dilakukan oleh dua model yakni model
pertama dengan konfigurasi img 416 batch 64 epoch 120  dan  model  kedua  dengan  konfigurasi  img  640 batch  8  epoch  120,  menggunakan  bahan  pengujian gambar yang diambil dari Google Image sebanyak 5 gambar,  berikut  hasil  deteksi  dari  kedua  model tersebut beserta penjelasannya.
Gambar 17. Hasil deteksi model pertama bahan 1
Gambar  17  merupakan  hasil  deteksi  model pertama  yang  mana  mendeteksi  4  objek  dengan benar,  dengan  rincian  2  objek  yang  menggunakan masker  masuk  klasifikasi  ” with_mask ”  dan  2  objek lain  masuk  klasifikasi  ” mask_weared_incorrect” karena  penggunaan  masker  yang  kurang  sempurna menutup hidung.
Gambar 18. Hasil deteksi model kedua bahan 1
Mengetahui gambar 17 yang sudah mendeteksi objek  dengan  benar  menggunakan  model  pertama, pada  model  kedua  terdapat  perbedaan  hasil  deteksi yang  mana  hanya  dapat  mendeteksi  3  objek  dengan rincian deteksi, 2 objek menggunakan masker masuk klasifikasi  ” with_mask” dan 1 objek yang penggunaan  masker  kurang  sempurna  masuk klasifikasi ”mask_weared_incorrect” ,  sedangkan  1 objek sisanya tidak bisa terdeteksi oleh model kedua.
Gambar 19. Hasil deteksi model pertama bahan 2
Gambar  19  adalah  hasil  deteksi  dari  model pertama, pada gambar 19 terdapat 9 hasil deteksi yang benar dengan rincian deteksi, 8 terdeteksi menggunakan  masker  atau  masuk  klasifikasi ”with_mask” dan 1 objek terdeteksi tidak menggunakan masker atau ”without_mask” .
Gambar 20. Hasil deteksi model kedua bahan 2
Berikutnya yakni hasil deteksi dari model kedua yang  terlihat  pada  gambar  20.  Sama  seperti  gambar 19,  gambar  20  memiliki  jumlah  deteksi  yang  benar sebanyak  9,  dengan  8  objek  masuk  klasifikasi ”with_mask” dan 1 objek masuk ”without_mask” .
Gambar 21. Hasil deteksi model pertama bahan 3
Pada gambar 21 terlihat 4 objek yang dideteksi dengan benar oleh model pertama, yang mana 4 objek tersebut masuk klasifikasi ”with_mask” dan terdapat 1  objek  yang  tidak  terdeteksi  karena  posisi  objek tersebut yang menunduk dan wajahnya tidak terlihat menggunakan masker atau tidak.

## Gambar 22. Hasil deteksi model kedua bahan 3
Hasil  yang  sama  didapatkan  juga  oleh  model kedua  yang  berhasil  mendeteksi  4  objek  dengan klasifikasi ”with_mask” seperti  yang  terlihat  pada gambar 22.
Gambar 23. Hasil deteksi model pertama bahan 4
Gambar  23  merupakan  hasil  deteksi  yang dilakukan  oleh  model  pertama  mendeteksi  1  objek dengan  benar  yang  mana  masuk  klasifikasi ”with_mask” dan 1 objek sisanya yang menggunakan masker tidak terdeteksi.
Gambar 24. Hasil deteksi model kedua bahan 4
Sama dengan model pertama pada model kedua yang hasil deteksinya terlihat pada gambar 24 hanya bisa  mendeteksi  1  objek  dengan  benar  yang  masuk klasifikasi ”with_mask” .
Gambar 25. Hasil deteksi model pertama bahan 5
Gambar  25  merupakan  hasil  deteksi  pengujian terakhir  yang  dilakukan  oleh  model  pertama  yang mana berhasil mendeteksi 17 objek memakai masker dengan  benar  atau  masuk  klasifikasi ”with_mask” sedangkan 2 objek lainnya dideteksi tidak menggunakan  masker  atau ”without_mask” namun hasil  2  deteksi  tersebut  tidak  benar,  karena  2  objek tersebut  masih  menggunakan  masker  dan  posisi masker tersebut berada didagu sehingga deteksi yang benar harusnya masuk klasifikasi ”mask_weared_incorrect” .

## Gambar 26. Hasil deteksi model kedua bahan 5
Letak kesalahan  yang sama terjadi pada model kedua  yang  mana  hasil  deteksinya  terlihat  pada gambar 26. Terdapat 2 objek salah deteksi dan masuk klasifikasi ”without_mask” yang  mana  seharusnya masuk ”mask_weared_incorrect” ,  kemudian  pada objek  yang  memakai  masker,  model  kedua  berhasil mendeteksi  16  objek  dengan  benar  yang  masuk klasifikasi ”with_mask” ,  bila  dilihat  terdapat perbedaan  deteksi  yang  dihasilkan  pada  model pertama  dan  kedua  yakni  objek  bermasker  yang terletak di pojok kiri atas dan hanya terlihat setengah wajahnya yang menggunakan masker terdeteksi pada model  pertama  namun  tidak  pada  model  kedua. Ringkasan  perbandingan  hasil  deteksi  antara  kedua model dapat dilihat di tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil pengujian pada dua model gbr model Hasil benar salah 17 pertama 2 ” with_mask ”, 2 ” mask_weared_in correct ” 4 0 18 kedua 2 ” with_mask ”, 1 ” mask_weared_in correct ” 3 0
19 pertama 8 ” with_mask ”,
1 ” without_mask ” 9 0 20 kedua 8 ” with_mask ”,
1 ” without_mask ”
9 0 21 pertama 4 ” with_mask ” 4 0 22 kedua 4 ” with_mask ” 4 0 23 pertama 1 ” with_mask ” 1 0 24 kedua 1 ” with_mask ” 1 0 25 pertama 17 ” with_mask ”, 2 ” without_mask ” 17 2 26 kedua 16 ” with_mask ”, 2 ” without_mask ” 16 2
Berdasarkan  perbandingan  dua  model  tersebut dapat  diketahui  model  pertama  lebih  unggul  dari model kedua yang memiliki akurasi lebih tinggi dari pada model pertama.

## 4. DISKUSI
Deteksi  penggunaan  masker  dalam  penelitian ini menggunakan varian YOLO v5 yang paling ringan yakni  yolov5s,  didukung  dengan  pemilihan  nilai minimal  pada  saat  training  model  yakni  pemilihan nilai  batch  maksimal  pada  angka  64  dan  epoch maksimal  pada  angka  170,  hal  ini  ditujukan  untuk mendapat nilai optimal, beserta evaluasi nilai akurasi yang  didapat.  Evaluasi  akurasi  penting  dilakukan untuk menunjukkan apakah akurasi yang tinggi selalu menghasilkan  nilai  kebenaran  deteksi  yang  tinggi pula sama seperti penelitian [23] dan Sebagian besar penelitian menyajikan hasil bahwa akurasi merupakan  suatu  hal  penting  untuk  menilai  kinerja sistem  deteksi  seperti  pada  penelitian  [25]  dan  [26] terlepas dari fakto-faktor pembangun sistem tersebut. Namun  pada  penelitian  ini  didapatkan  hasil  bahwa akurasi yang rendah yaitu 81% yang dimiliki model pertama mampu memberikan nilai kebenaran deteksi yang  lebih  tinggi  daripada  model  kedua  yang memiliki  akurasi  86%.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena salah satu faktornya yakni adanya ketidakseimbangan data [27], dataset yang digunakan pada penelitian ini 79%  merupakan  kelas  data  “ with_mask ”,  kemudian 18%  merupakan  kelas  data  “ without_mask ”,  dan sisanya
3% merupakan kelas data “ mask_weared_incorrect ”. Sehingga
selama penelitian ini penulis menyimpulkan bahwa ketidakseimbangan  data  menjadikan  model  dengan akurasi yang tinggi memberikan hasil deteksi berupa kelas  data  mayoritas  terhadap  objek  yang  memiliki tingkat  kemiripan  dengan  masker,  meskipun  objek tersebut adalah benda bukan wajah, dan model akan memberikan  hasil  deteksi  berupa  “ without_mask ” terhadap  objek  wajah  yang  terlihat  hidung  dan mulutnya  meskipun  masih  menggunakan  masker
yang letaknya didagu. Untuk mengatasi hal tersebut,
pada penelitian selanjutkan penulis akan menggunakan  dataset  dengan  keseimbangan  kelas data yang baik atau  memiliki jumlah yang rata pada setiap kelas data.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa pengoptimalan  penggunaan  weight  yolov5s.pt  atau varian  yolov5s  dengan  pengaturan  kombinasi  pada nilai ukuran citra antara 416 dan 640, kemudian batch pada nilai 8, 16, 32, dan 64, serta epoch pada nilai 120 dan  170  menghasilkan  nilai  F1  maksimal  sebesar 85% dan mAP@0.5 maksimal sebesar 86%, dengan tingkat  kestabilan  deteksi  berada  pada  mAP@0.5 81%. Pada penelitian ini juga dapat diketahui bahwa akurasi  yang  tinggi  belum  menjamin  tingkat kebenaran deteksi yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Z. Alom, M. M. S. Rahman, M. S. Nasrin, T. M. Taha, and V. K. Asari, “COVID_MTNet: COVID-19 Detection with
Multi-Task  Deep  Learning  Approaches,”
2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2004.03747.
[2] I.  S.  Walia,  D.  Kumar,  K.  Sharma,  J.  D. Hemanth, and D. E. Popescu, “An integrated approach  for  monitoring  social  distancing and  face  mask  detection  using  stacked Resnet-50 and YOLOv5,” Electron. , vol. 10, no. 23, pp. 1–15,
2021, doi: 10.3390/electronics10232996.
[3] R.  Dhand  and  J.  Li,  “Coughs  and  Sneezes: Their  Role  in  Transmission  of  Respiratory Viral  Infections,  including  SARS-CoV-2,” Am. J. Respir. Crit. Care Med. , vol. 202, no.
5, pp. 651–659,
2020, doi: 10.1164/rccm.202004-1263PP.
[4] C.  Ferrari,  T.  Vecchi,  G.  Sciamanna,  F. Blandini, A.  Pisani,  and  S.  Natoli, “Facemasks  and  face  recognition:  Potential impact  on  synaptic  plasticity,” Neurobiol. Dis. , vol. 153, no. February, p. 105319, 2021, doi: 10.1016/j.nbd.2021.105319.
[5] M. Loey, G. Manogaran, M. H. N. Taha, and N. E. M. Khalifa, “Fighting against COVID- 19:  A  novel  deep  learning  model  based  on YOLO-v2  with  ResNet-50  for  medical  face mask detection,” Sustain. Cities Soc. , vol. 65,
p. 102600, 2021, doi: 10.1016/j.scs.2020.102600. [6] T. Guan et al. , “The effects of facemasks on airway inflammation and endothelial dysfunction  in  healthy  young  adults:  A double-blind, randomized, controlled crossover  study,” Part.  Fibre  Toxicol. ,  vol. 15, no. 1, pp. 1–12, 2018, doi:
10.1186/s12989-018-0266-0.
[7] H.  Shen et  al. ,  “Individual  and  population level  protection  from  particulate  matter exposure  by  wearing  facemasks,” Environ. Int. , vol. 146, no. June 2020, p. 106026, 2021, doi: 10.1016/j.envint.2020.106026.
[8] M.  Risqi,  “Tingkat  Pengetahuan  Terhadap
Polusi  Udaran  Dan  Kepatuhan  Penggunaan Masker Pekerja Ojek Online Selama Pandemi Covid-19  Pekerja  Ojek  Online  Selama,”  p. 110, 2022, [Online]. Available:
http://repository.stikesdrsoebandi.ac.id/385/ 1/17010110 Muhammad Risqi.pdf.
[9] N. R. Smart, C. J. Horwell, T. S. Smart, and K. S. Galea, “Assessment of the wearability of facemasks against air pollution in primary school-aged  children  in  London,” Int.  J.
Environ. Res. Public Health , vol. 17, no. 11, pp. 1–13, 2020, doi: 10.3390/ijerph17113935.
[10] J.  Zhang  and  Q.  Mu,  “Air  pollution  and defensive  expenditures:  Evidence  from particulate-filtering  facemasks,” J.  Environ. Econ. Manage. , vol. 92, pp. 517–536, 2018, doi: 10.1016/j.jeem.2017.07.006.
[11] S. Sarwono, P. Yudyastanti, and M. Marsito, “Hubungan  Penggunaan  Apd  Masker
Terhadap  Risiko  Gangguan  Pernafasan  Ispa Pada  Pekerja  Industri  Pengolahan  Kayu  Di Wadaslintang,” J. Ilm. Kesehat.
Keperawatan ,  vol.  17,  no.  2,  p.  141,  2021, doi: 10.26753/jikk.v17i2.659.
[12] J. Lelieveld, A. Pozzer, U. Pöschl, M. Fnais, A.  Haines,  and  T.  Münzel,  “Loss  of  life expectancy  from  air  pollution  compared  to other risk factors: A worldwide perspective,” Cardiovasc. Res. , vol. 116, no. 11, pp. 1910– 1917, 2020, doi: 10.1093/cvr/cvaa025.
[13] J.  Du,  “Understanding  of  Object  Detection Based on CNN Family and YOLO,” J. Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1004,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1742-6596/1004/1/012029.
[14] Z. Huang, J. Wang, X. Fu, T. Yu, Y. Guo, and R. Wang,
“DC-SPP-YOLO: Dense connection and spatial pyramid pooling based YOLO  for  object  detection,” Inf.  Sci.  (Ny). ,
vol. 522, pp. 241–258, 2020, doi: 10.1016/j.ins.2020.02.067. [15] T.  Gelar et  al. ,  “EDSENCE:  Jurnal
Pendidikan Multimedia Pendeteksian Penggunaan  Masker  Berbasis  Android  dan YOLOv5 untuk Media Video Realtime pada
Ruang Perkantoran,” vol. 4, no. 2, pp. 63–74, 2022.
[16] H. V. Nguyen, J. H. Bae, Y. E. Lee, H. S. Lee, and  K.  R.  Kwon,  “Comparison  of  Pre- Trained  YOLO  Models  on  Steel  Surface Defects Detector Based on Transfer Learning
1286 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1277-1286
with  GPU-Based  Embedded  Devices,” Sensors ,  vol.  22,  no.  24,  2022,  doi: 10.3390/s22249926.
[17] T. Abirami, P. Priakanth, and T.
Madhuvanthi,  “Effective  face  mask  and social distance detection with alert system for covid-19  using  YOLOv5  model,” Adv.
Parallel  Comput. ,  no.  41,  pp.  80–85,  2022, doi: 10.3233/APC220011.
[18] M.  E.  Eren,  N.  Solovyev,  E.  Raff,  C. Nicholas,  and  B.  Johnson,  “COVID-19 Kaggle Literature Organization,” Proc. ACM Symp.  Doc.  Eng.  DocEng  2020 ,  2020,  doi: 10.1145/3395027.3419591.
[19] A.  Gholamy,  V.  Kreinovich,  and  O.
Kosheleva,  “Why  70/30  or  80/20  Relation Between  Training  and  Testing  Sets :  A Pedagogical  Explanation,” Dep. Tech. Reports , pp. 1–6, 2018.
[20] J.  Tao,  H.  Wang,  X.  Zhang,  X.  Li,  and  H. Yang, “An object detection system based on YOLO in Traffic Scene,” 2018 IEEE 4th Int. Conf.  Comput.  Sci.  Netw.  Technol.  ICCSNT 2018 , pp. 315–319, 2018, doi: 10.1109/ICCSNT.2017.8343709.
[21] C. Liu, Y. Tao, J. Liang, K. Li, and Y. Chen, “Object detection based on YOLO network,”
Proc.  2018  IEEE  4th  Inf.  Technol.
Mechatronics  Eng.  Conf.  ITOEC  2018 ,  no. Itoec, pp. 799–803, 2018, doi: 10.1109/ITOEC.2018.8740604.
[22] D. Thuan, “Evolution of Yolo Algorithm and Yolov5: the State-of-the-Art Object Detection Algorithm,” p. 61, 2021, [Online]. Available: https://www.theseus.fi/bitstream/handle/100
24/452552/Do_Thuan.pdf?sequence=2.
[23] J.  Ieamsaard,  S.  N.  Charoensook,  and  S. Yammen, “Deep Learning-based Face Mask Detection Using YoloV5,” Proceeding 2021 9th  Int.  Electr.  Eng.  Congr.  iEECON  2021 ,
pp.
428–431,
2021, doi: 10.1109/iEECON51072.2021.9440346.
[24] K.  Wilianto,  “Evaluation  Metrics  pada
Computer  Vision  dari  Klasifikasi  hingga Deteksi Objek,”
medium , 2021. https://medium.com/data-folks- indonesia/evaluation-metrics-pada- computer-vision-dari-klasifikasi-hingga- deteksi-objek-5049d3fd90d2.
[25] S. Degadwala,  D. Vyas, U.  Chakraborty,  A. R.  Dider,  and  H.  Biswas,  “Yolo-v4  Deep Learning  Model  for  Medical  Face  Mask
Detection,” Proc.  -  Int.  Conf.  Artif.  Intell. Smart Syst. ICAIS 2021 , pp. 209–213, 2021, doi: 10.1109/ICAIS50930.2021.9395857.
[26] A.  Kumar,  A.  Kalia,  K.  Verma,  A.  Sharma, and  M.  Kaushal,  “Scaling  up  face  masks
detection  with  YOLO  on  a  novel  dataset,” Optik  (Stuttg). ,  vol.  239,  no.  March,  p. 166744, 2021, doi: 10.1016/j.ijleo.2021.166744. [27] K. Raj, “ML Classification-Why accuracy is not a best measure for assessing??,” medium , 2020. https://medium.com/@KrishnaRaj_Parthasar athy/ml-classification-why-accuracy-is-not- a-best-measure-for-assessing-ceeb964ae47c (accessed Nov. 03, 2023).