## Real-time Deteksi Masker Berbasis Deep Learning menggunakan Algoritma CNN YOLOv3
Lusiana Agustien Taufikur Rahman Ahmad Walid Hujairi Departemen Teknik Informatika dan Komputer Departemen Teknik Informatika dan Komputer Departemen Teknologi Multimedia Kreatif Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia lusiana@pens.ac.id taufik@pens.ac.id walid@pens.ac.id
Abstract-- The  use  of  masks  is  a  simple  thing  that  can  be done to reduce the number of transmissions of Covid-19 but is often neglected. The implementation of health protocols in  all  fields  continues  to be  pursued  by  local governments through  education  and  socialization  to  change  individual behavior  and  increase  public  awareness  to  follow  various health  protocols.  This  research  is  expected  to  be  one solution  that  is  good  enough  so  that  it  can  help  the monitoring process and can later be developed to overcome violations  of  the  use  of  masks  in  public  spaces  using  an electronic system. This study uses the yolov3 method, with several test scenarios to see the performance generated by the  system.  The  parameters  analyzed  to  test  the performance of this study are accuracy, recall, precision, F1 Score,  IoU,  and  mAP.  This  system  can  make  predictions correctly,  both  indoors  and  outdoors  with  several  testing angles,  namely  180 0 ,  90 0 ,45 0 against  the  camera.  The resulting confidence value is also very good and depends on lighting,  image  sharpness,  and  the  distance  between  the camera and the object to be detected.

## Keywords—Mask Detection, Deep Learning, yolov3
Abstrak—Penggunaan  masker  merupakan  hal  sederhana yang  bisa  menekan  angka  penularan  covid-19  namun sering  sekali  terabaikan.  Penerapan  prokes  (protocol kesehatan)  disegala  bidang  terus  diupayakan  oleh pemerintah  daerah  melalui  edukasi  dan  sosialisasi  untuk mengubah perilaku individu dan meningkatkan kesadaran masyarakat untuk mengikuti berbagai protokol kesehatan. Penelitian  ini  diharapkan  bisa  menjadi  salah  satu  solusi sehingga dapat membatu proses pengawasan dan nantinya dapat  dikembangkan  untuk  mengatasi  pelanggaran penggunaan  masker  diruang  publik  menggunakan  sistem elektronik.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode yolov3, dengan beberapa skenario pengujian untuk melihat performa  yang  dihasilkan  oleh  system.  Parameter  yang dianalisan  untuk  menguji  performa  dari  penelitian  ini adalah  akurasi,  recall,  presisi,  F1  Score,  IoU,  dan  mAP. Sistem ini dapat melakukan prediksi dengan benar, baik di dalam dan luar ruangan dengan beberapa sudut pengujian yaitu 180 0 , 90 0 ,45 0 terhadap kamera. Nilai confidence yang dihasilkan  juga  sangat  baik  dan  bergantung  pada pencahayaan,  ketajaman  gambar,  dan  jarak  antara kamera dan objek yang akan di deteksi.
Kata Kunci — Deteksi masker, Deep Learning, yolov3

## PENDAHULUAN
New  normal  merupakan  suatu  bentuk  perubahan perilaku  dengan  tetap  melakukan  aktivitas  keseharian sebagaimana  mestinya  dengan  menambahkan  penerapan protocol  kesehatan  yang  ketat  untuk  menghindarkan  diri dari  wabah  penyakit  COVID-19.    Adaptasi  kebiasaan hidup baru yang harus dilakukan oleh semua warga dunia pada era New Normal adalah mengurangi aktifitas keluar rumah,  menggunakan  masker,  mencuci  tangan  dengan sabun, menjaga jarak dan menghindari kerumunan.
Data-data  yang  diberikan  oleh  satgas  covid-19 menunjukkan  angka  penularan  penyakit  covid-19  tanpa menerapkan  perilaku  3M  dapat  mencapai  angka  100%, sedangkan  angka  penularan  dapat  mengalami  penuruna 35% dengan mencuci tangan, penambagan penurunan akan bertambah  menjadi  45%  apabila  menunggunakan  masker dan  jika  menggunakan  masker  bedah  penurunan  angka penularan  akan  mencapai  70%,  dan  ditambah  dengan melakukan  physical  distancing  akan  menurunkan  resiko penularan sebesar 85% [1].
Penerapan prokes (protocol kesehatan) disegala bidang terus  diupayakan  oleh  pemerintah  terutama  oleh pemerintah daerah, sekalipun tidaklah mudah  Pemerintah terus  melakukan  sosialisasi  dan  bimbingan  kepada masyarakat  untuk  merubah  kebiasaan  lama  ke  kebiasaan baru , meningkatkan kesadaran terkait penerapan protokol kesehatan dalam kehidupan sehari-hari dan seberapa besar peran masyarakat dalam menekan angka penularan covid- 19.[2].
Empat strategi yang digalakkan oleh pemerintah untuk penguatan  kebijakan  physical  distancing  salah  satunya adalah  penggunaan  masker.  Masker  menjadi  suatu kewajiban  yang  ditetapkan  oleh  pemerintah  yang  harus digunakan  pada  saat  berada  di  ruang  publik.  Salah  satu upaya  keseriusan  pemerintah  agar  masyarakat  disiplin dalam  menggunakan  masker  pada  saat  berada  di  ruang publik  adalah  memberikan  sanksi  administrasi  dengan denda  sebesar  Rp.50.000,00,  Penerapan  sanksi  denda administrasi ini diharapakan bisa menjadi salah satu cara alternatif untuk mengedukasi sekaligus memaksa masyarakat untuk patuh terhadap protocol kesehatan[1].
Penelitian  mengenai  Identifikasi  penggunaan  masker telah  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  metode
salah  satunya  adalah  identifikasi  penggunaan  masker menggunakan  algoritma  CNN  YOLOv3-Tiny  yang dilakukan pada tahun 2020 oleh Giancini D et al,  dengan menggunakan  2  jenis  dataset  yaitu  data  set  tanpa augmentasi dan dataset yang telah dilakukan augmentasi, uji coba tersebut menghasilkan akurasi untuk dataset yang tidak  real-time,  dengan  data  augmentasi  akurasi  yang dihasilkan  berjarak  antara  98-100%,  sedangkan  dataset yang  real-time  berakurasi  sama  yaitu  antara  95-100% untuk dataset yang tidak diaugmentasi, deteksi yang tidak real-time  secara  mayoritas  tidak  dapat  mendeteksi apapun[3].  Penelitian  berikutnya    terkait  deteksi penggunaan masker adalah penerapan metode haar cascade pada  aplikasi  deteksi  masker  yang  dilakukan  pada  tahun 2021 oleh Anarki G A et al, dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalalah citra yang bersumber dari foto atau video  dari  webcame  internal  maupun  eksternal  dengan total  tingkat  akurasi  tertinggi adalah  88.7%  dan  terendah adalah  44.9%  dengan  fitur  peringatan  yang  berupa  audio dan  memotret  yang  bekerja  dengan  baik[4].  Penelitian yang menggunaan metode YOLOv3 juga di implementasikan  dengan  beberapa  objek  juga  dilakukan dalam  penelitian  Sistem  Cerdas  Pemantauan  Arus  Lalu lintas  dengan  YOLO  (YOU  only  Look  Once  v3)    pada tahun  2019  oleh  Harahap  M  et  al,  dengan  menggunakan dataset yang berasal dari CCTV ATCS dinas perhubungan Kota  medan.  Hasil  dari  penelitian  dengan  menggunakan YOLOv3 dapat mengelompokkan kendaraan dengan mAP (Mean Average Precision) pada CCTV Fix tertinggi yaitu 97%  sedangkan  pada  CCTV  PTZ  adalah  99%[5]. Penelitian  terkait  metode  YOLOv3    dilakukan  dalam penelitian mendeteksi manusia dan melakukan perekaman CCTV secara otomatis menggunakan metode YOU ONLY LOOK ONCE V3 (YOLOv3) yang dilakukan pada tahun 2020 oleh Hakim M A et al, dengan menggunakan dataset dari  OpenImage  yang  bersifat  OpenSource  dari  google, dataset ditraining untuk menjadi model latih, Metode yang dilatih  memiliki  tingkat  akurasi  100%,  output  yang dihasilkan  adalah  deteksi  objek  dengan  kondisi  kamera menulis  frame  dengan  ukuran  video  paling  besar  1,6mb dengan durasi waktu 18 detik[6].
Berdasarkan pada beberapa penelitian diatas, penelitian ini dibuat menggunakan yolov3 dengan skenario ujicoba di dalam  dan  luar  ruangan  dengan  kondisi  pagi  dan  malam hari dan berbagai posisi dan kondisi objek terhadap kamera untuk melihat tingkat akurasi yang dihasilkan.

## CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK)
Metode  pengolahan  data  dua  dimensi  dalam  bentuk citra  menggunakan  multilayer  perceptron  (MLP)  dalam Deep Neural Network mengalami pengembangan menjadi Convolution Nerural Network (CNN), metode MLP tetap dapat digunakan dalam melakukan klasifikasi citra hanya saja  dianggap  memiliki  kekurangan  karena  tidak  dapat menyimpan  informasi  spasial  dan  menganggap  bahwa setiap  piksel  yang  ada  dalam  citra  sebagai  fitur  yang
independen sehingga mempengaruhi hasil yang di peroleh, penemuan CNN ini pertama kali dilakukan oleh Hubel dan Wiesel[7].
Penelitian  tersebut  terkait  dengan  viual  cortex  pada indera  penglihatan  kucing,  CNN  merupakan  arsitektur yang terdiri dari beberapa tahapan yang dapat dilatih. Input dan output pada setiap tahapan memiliki feature map yang terdiri  dari  beberapa  array.  Terdapat  tiga  layer  dari  tiap tahapan  seperti  yang  di  gambarkan  pada  Fig.  1,  Tahap pertama  berdasarkan  dari  fig.1  yaitu  tahapan  konvolusi, pada  tahapan  ini  jumlah  kernel  dengan  ukuran  tertentu yang  dipakai  ditentukan  dari  jumlah  fitur  yang  akan dihasilkan.  Tahapan  berikutnya  adalah  fungsi  aktivasi, pada  tahapan  ini  menggunakan rectifier  linear  unit atau ReLu. Tahapan terakhir atau ke tiga adalah Pooling layer, pada  tahapan  ini  semua  informasi  yang  dihasilkan dirangkum  oleh  suatu  konvolusi  untuk  mengurangi dimensi,  hasil  dari  proses  dari  tahapan  tersebut  biasanya disebut  dengan fully-connected  layer yang  biasanya digunakan  untuk  mengklasikasikan  suatu  objek  atau permasalahan tertentu.
Gambar.1 Arsitektur Convolutional Neural Network[7]

## A. Convolution Layer
Convolutional  Layer  merupakan  proses  utama  dalam CNN  yang  bertugas  melakukan  operasi  konvolusi  pada output dari layer sebelumnya.

## Gambar.2 Proses Konvolusi pada CNN[8]
Pada fig. 3 terapat dua warna kernel yaitu hijau dan kuning, untuk  citra  disemua  offset  di  aplikasikan  kernel  yang berwarna  kuning,  sedangkan  untuk  citra  yang  akan dilakukan proses konvousi diberikan pada kernel berwarna hijau. Proses pergerakan kernel dilakukan dari sudut kanan
atas  ke  sudut  kanan  bawah.  Hasik  dari  proses  tersebut dapat dilihat pada fig. 3 sebelah kanan [8].
Gambar.3 Ilustrasi Proses Konvolusi[8]
Proses konvolusi pada citra bertujuan untuk menghasilkan ekstraksi fitur dari citra yang di inputkan. Pada proses ini akan  dihasilakan  transformasi  linier  sesuai  dengan informasi  spasial  dari  data  input.  Kernel  konvolusi  pada tahap  trainingnya  dapat  bersifat  fleksible  disesuaikan dengan  input  citra  pada  CNN  dengan  cara  merubah  nilai atau  bobot  pada  layer  untuk  menspesifikan  kernel konvolusi yang digunakan [8].

## B. You Only Look Once (YOLO)
You  Only  Look  Once  (YOLO)  merupakan  algoritma untuk  deteksi  objek  yang  berbasis  Convolutional  Neural Network. Pada Gambar. 4, Dalam arsitektur YOLO terdiri dari  24  convolutional  layer  yang  berfungsi  sebagai mendapatkan fitur dari citra. Kemudian diikuti 2 connected layer yang berfungsi sebagai memprediksi probabilitas dan koordinat[9]
Gambar.4 Arsitektur YOLO [9]
Deteksi objek menggunakan YOLO seperti berikut:
1. Mengubah ukuran dimensi masukan citra menjadi 448 x 448.
2. Menjalankan single convolutional network pada citra.
3. Melakukan threshold pada hasil deteksi berdasarkan nilai confidence yang didapatkan oleh model
Gambar.5 Sistem Deteksi pada YOLO [9]
Pada  proses  pertama,  YOLO  mendeteksi  objek menggunakan unified detection yang menyatukan antara komponen deteksi objek kedalam single neural network. Desain YOLO memungkinkan end-to end training dan real- time  speed  dengan  mempertahankan  rata-rata  presisi yang tinggi. Sistem pada YOLO membagi gambar masukan kedalam  grid  S  x  S. Fungsi  nilai confidence untuk menggambarkan  akurasi  dari  model  terhadap  objek  yang berada  di  dalam  bounding  box,  sedangkan  sel grid bertanggung  jawab  untuk  mendeteksi  setiap  objek ditentukan  dengan  titik  tengah  dari  sebuah  objek  apakah berada  didalam  satu  sel  atau  tidak.  Bounding  box  b  dan nilai confidence akan diprediksi pada setiap kotak.
Setiap bounding box akan memiliki 5 parameter yaitu x, y, w, h, untuk prose prediksinya. seperti pada Gambar.6 dan confidence .  Koordinat  (x,y)  adalah  titik  pusat  dari kotak  relatif  ke  gambar  dan confidence adalah  IoU yang berfungsi untuk membagi gabungan luas area 2 bounding box sehingga menghasilakn luas area yang berpotongan. setiap sel grid akan menghasilakn nilai probabilitas untuk memprediksi  probabilitas  pada  kelas  C  Sehingga  akan diperoleh  satu  kelas  probabilitas  di  setia  sel grid yang terdeteksi  tanpa  mempertimbangkan  jumlah  dari bounding box B
Saat  deteksi,  probabilitas  kelas  dikalikan  nilai confidence  sesuai  persamaan  1  atau  disederhanakan menjadi persamaan 2 [10]
Gambar.6 Bounding Box pada YOLOv3[10]
Pr⁡(𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑖 |𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡⁡ Pr(𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡) × 𝑡𝑟𝑢𝑡ℎ 𝐼𝑂𝑈 𝑝𝑟𝑒𝑑⁡ …(1) Pr(𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑖 ) ⁡ × 𝑡𝑟𝑢𝑡ℎ⁡ 𝐼𝑂𝑈 𝑝𝑟𝑒𝑑 …..(2)
Dari persamaan tersebut, didapatkan nilai confidence dari kelas  spesfik.  Nilai  ini  merepresentasikan  probabilitas kelas yang muncul didalam kotak dan berapa kotak yang di prediksi dengan tingkat akurasi yang baik dengan objek . Seperti pada ilustrasi pada Gambar.7, YOLO mendeteksi model  sebagai  regresi.  Hal  ini  membagi  gambar  menjadi grid dan secara bersamaan memprediksi bounding box dan
confidence pada bounding  box tersebut  dan  kelas probabilitas.

## C. Darknet
Pada  penelitian  ini  menggunakan  YOLOv3  sehingga feature  extractor yang  digunakan  Darknet53  yang menggunakan 53 layer seperti ilustrasi pada gambar 8
Gambar. 7 Proses Deteksi pada YOLO[9]
Gambar.8 Susunan Layer pada Darknet53[10 ]
Pada  proses  ekstrasifitur,  semua convolutional layer pada Darknet53 menggunakan fungsi aktivasi Leaky Relu terkecuali  pada  layer  terakhir  yang  menggunakan  fungsi aktivasi Linier.
METODE PENELITIAN Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melakukan  identifikasi penggunaan  masker  pada  gambar  maupun  video menggunakan salah satu metode dalam deep learning yaitu yolov3.  Berikut  ini  adalah  Flowchart  masker  detection menggunakan yolov3.
Gambar. 9  Flowchart Masker Detection Menggunakan Yolov3 Dataset  untuk  data  training  dalam  penelitian  ini merupakan  gambar  wajah  menggunakan  gambar  masker dan  tidak  menggunakan  masker.  Jumlah  data  training sebanyak 853 gambar Sedangkan data testing menggunakan 2 jenis yaitu data gambar dan video.
Dari  gambar.9  bagian  data  construction  data  set  yang digunakan  untuk  data  training  terlebih  dahulu  dilakukan proses  data  annotations,  dalam  proses  ini  dilakukan pelabelan  dan  pengkategorian  terhadap  masing-masing data,  Data  akan  dibagi  menjadi  2  kategori  yaitu   without mask  dan  with  mask.  Untuk  format  labelling  yang digunakan  dalam  data  annotation  adalah  <size>  dan <object>, dimana format <size>  berisi <width><height> yang merupakan nilai yang berdasarkan panjang dan lebar dari  gambar  tersebut,  dan  <object>  berisi  <nama>  yang merupakan  jenis  class  atau  kategori  dari  objek  yang  ada didalam gambar dan <bndbox> memiliki isi <ymin><ymax><xmin><xmas>  yang  merupakan  nilai bouding  box  prediction  pada  masing-masing  objek  yang terdeteksi  dalam  tiap  gambar.  Setelah  proses  annotation selesai  dilakukan  gambar  akan  melalui  proses  data augmentation,  proses  ini  berfungsi  untuk  memberikan beberapa  variasi  pada  dataset  yang  digunakan  pada  saat proses  training  data.  Augmentasi  data  yang  dilakukan secara umum adalah rotasi , flip dan cropping.
Setelah  proses  dalam  bagian  dataset  construction selesai  maka  dataset  akan  masuk  dalam  proses  training. Pada  proses  training  anchor  Boxes  yang  digunakan merupakan  anchor  Boxes  default  yang  ada  pada  yolov3, fungsi  dari  anchor  boxes  adalah  mendeteksi  beberapa objek dalam gambar dengan ukuran yang berbeda dengan titik pusat terletak pada sel yang sama. Proses deteksi objek pada  yolov3  menggunakan  3  skala  dimana  tiap  skala menggunakan  3  anchor  boxes  sehingga  berdampak  pada
meningkatnya kemampuan mendeteksi objek yang lebih  kecil  [10].  Proses  selanjutnya  adalah  melakukan setting  parameter,  dalam  penelitian  ini  konfigurasi skenario training disajikan pada table 1. Nilai max_batches merupakan batas iterasi dalam melakukan training, Ketika iterasi  sudah  mencapai  nilai maksimal  7000  maka  secara otomatis proses training akan berhenti. Untuk jumlah batch digunakan untuk menentukan jumlah gambar yang akan di proses  oleh  network  weight  sebelum  mengalami perubahan, semakin kecil nilai batch pada proses training maka semakin cepat proses training dilakukan. Namun hal ini berbanding terbalik dengan tingkat akurasi yang akan dihasilkan  karena  semakin  tinggi  nilai  batch  pada  proses training  semakin  banyak  fitur  yang  akan  dipelajari  oleh system.  Berikutnya  untuk  subdivision  bertugas  untuk memproses  nilai  batch  menjadi  bagian-bagian  kecil  atau yang sering disebut dengan mini-batch. Pada penelitian ini nilai bacth adalah 64 dan nilai subdivision adalah 16 maka nilai  batch  akan  dibagi  dengan  16  menghasilkan  nilai  4 yang  berarti  dilakukan  proses  training  untuk  4  gambar untuk  tiap  mini-batch-nya.  Proses  ini  akan  berlangsung selama  16  kali  hingga  proses  training  pada  satu  batch tersebut selesai. Kemudian, system akan beralih pada batch selanjutnya  yang  juga  bernilai  64.  Sedangkan  class merupakan jumlah class yang akan di prediksi.
Table 1 konfigurasi training pada yolov3 Jenis Konfigurasi Keterangan Batch 64 Subdivisions 16 Max_batches 7000 Steps 5600,6300 Width 704 Height 704 Classes 2
Proses  berikutnya  yang  dilakukan  adalah  melakukan training dengan model yang sudah dilakukan konfigurasi. Proses training adalah proses dimana neural network akan dilatih  untuk  mempelajari  suatu  pola  untuk  dapat mengenali  objek  objek  yang  diinginkan  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi.  Algoritma  yolov3  menggunakan arsitektur  darknet-53  yang  di  klaim  mampu  dalam melakukan  pendeteksian  terhadap  objek-objek  kecil. Proses training ini dilakukan selama 20 jam menggunakan PC dan software aplikasi dengan spesifikasi pada table 2 sehingga menghasilkan weight file.
Table 2. Spesifikasi Komputer CPU AMD Ryzen 7 1700 RAM 32 GB GPU NVIDIA Geforce 1080 TI 11 GB OS Ubuntu 20.04 LTS CUDA 11.2 OpenCV 4.2
Table 3. Spesifikasi Kamera Luar  Ruangan  (HP Xiaomi  readmi  note 10s) Dalam  Ruangan (C922  Pro  HD Stream Webcam) Quad 64 MP 3 MP Autofokus  Ya Ya Resolusi Full HD 1080p@30/60/120fps Full HD 1080p/30fps
Setelah  menghasilkan  weight  file  berdasarkan  pada gambar  9  proses  berikutnya  yang  dilakukan  adalah melakukan  pendeteksian  penggunaan  masker  terhadap citra  atau  video.  Proses  testing  dilakukan  dengan menginputkan  citra  atau  video  yang  akan  di  deteksi, kemudian  berikutnya  adalah  melakukan  load  weight fileterbaik  yang  sudah  di  dapatkan  pada  proses  training sebelumnya. Lalu  system  akan  melakukan proses  deteksi dan  prediksi  terhadapat  objek  yang  ada di  dalam gambar atau video yang diuji.
Evaluasi  terhadapa  hasil  dari  weight  yang  di  peroleh dari  proses  training  dilakukan  dengan  menggunakan Teknik  akurasi dan  F1-Score.  Proses  ini  dilakukan  untuk mengetahui kinerja dari bobot yang dihasilkan. Parameter- parameter tersebut digunakan untuk menentukan kebenaran  system  terhadap  deteksi  penggunaan  masker terhadap  data  uji  dan  menunjukkan  kinerja  system  telah bekerja dengan baik atau tidak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Training Data
Hasil  training  yang  dilakukan  disajikan  pada  table  3 dan table 4.
Tabel 3. Confusion Matrix  Hasil Training True Positif (TP) False Positif (FP) False Negative (FN) 343 25 48 Table 4. Parameter Performasi Hasil Training Konfigurasi Nilai Presisi (%) 92 % Recall (%) 86 % F1 Score 0.89 Average IoU (%) 73.28 % mAP( %) 87.36 % Averange Loss  0.5
pada table 3 terlihat nilai True Positif pada training ini terlihat jauh lebih besar dari jumlah True Negative, hai ini mengindikasikan  bahwa  system  dapat  mendeteksi  objek dengan  benar  dari  dataset  yang  telah  dilatih.  Untuk  nilai F1- Score pada table 4 nilai yang diperoleh pada training ini adalah  0.89,  nilai  F1- Score yang  semakin  mendekati  1 menunjukkan bahwa kinerja system sudah berjalan dengan
baik,  sedangkan  untuk  nilai  mAP  pada  training  ini menunjukkan  nilai  87.36%  hasil  ini  menunjukkan performansi dari weights file hasil training data yang sudah dilakukan  sangat  baik  karena  menunjukkan  angka  diatas 85%.

## B. Hasil Uji Coba
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  hasil  pengujian  dan Analisa  dari  desain  system  dan  implementasi.  Tahap Testing  ini  akan  dilakukan  beberapa  skenario  percobaan untuk  melihat  tingkat  akurasi  dari  model  yang  sudah melewati  proses  training  untuk  mendeteksi  penggunaan masker.
Keluaran  yang  di  tampilkan  dari  hasil  deteksi  berupa bounding box pada  objek yang dikenali yaitu menggunakan_masker  dengan  keterangan  dan  nilai confidence
warna
merah mudah, tidak_menggunakan_masker dengan  keterangan  dan  nilai confidence warna hijau.
Jenis kamera yang digunakan dalam proses pengambilan Gambar di dalam dan luar ruangan adalah
Pengujian dilakukan dengan beberapa skenario sebagai berikut :
1. Pengujian  performa  diluar  ruangan  pada  malam  dan pagi hari
Pada ujicoba kali ini di ujikan objek yang berada di luar ruangan  pagi  dan  malam  hari  dengan  jumlah  objek  lebih dari  satu  dengan  beberapa  jenis  posisi  objek  terhadap kamera.
(a)
(b)
Gambar. 10  pegujian di luar Ruangan  (a) pada pagi hari (b) pada malam Hari
Gambar  10  diatas  merupakan  hasil  dari  implementasi sistem di luar ruang pada pagi dan malam hari, dari hasil yang  di  sajikan  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  dapat melakukan pendeteksian real-time dengan baik pada pagi dan malam hari dengan nilai confidence yang akan berubah sesuai  pergerakan,  pencahayaan  dan  ketajaman  gambar pada  ditangkap  oleh  system  dengan  berbagai  macam atribut  yang  digunakan.  Nilai confidence pada  pagi  hari dengan  jarak  yang  ±  sama  lebih  tinggi  jika  dibanding dengan  nilai confidence dengan  objek  yang  di  prediksi pada malam hari.
2. Pengujian performa di dalam ruangan
Pada  ujicoba  pengujian  performa  di  dalam  ruang  ini dilakukan  di  dalam  ruangan  dengan  tingkat  pencahayaan yang baik, kamera di letakkan dengan jarak ± 5 meter dari pintu  masuk  ruangan  sehingga  dapat  melakukan perekaman terhadap aktifitas yang berlangsung.
(a) (b)

## (c)
Gambar.11 pegujian di dalam ruangan
Hasil  implementasi  dari  pengujian  system  di  dalam ruangan  yang  disajikan  pada  gambar  11  diatas  dapat disimpulkan bahwa system dapat melakukan pendeteksian penggunaan masker dengan baik, nilai confidence yang di hasilkan pada pengujian di dalam ruangan ini berdasarkan pada  ketajaman  gambar  dan  jarak  objek  yang  di  deteksi terhadap kamera. Pada gambar 11 (a) objek yang terdeteksi tidak menggunakan masker memiliki nilai confidence 0.53 dengan  tingkat  ketajaman  objek  gambar  kurang  baik dengan  jarak  ±  4.5  meter  dari  kamera,  nilai confidence yang  diperoleh  dari  hasil  pendeteksian  di  dalam  ruangan berada di rentang nilai 0.53 hingga 0.98.
3. Pengujian performa berdasarkan atribut dan sudu dari objek yang dideteksi
Tujuan dari pengujian ini untuk mengetahui keakuratan model  dalam  mendeteksi class menggunakan  masker dalam berbagai macam kondisi.
Objek kondisi Normal
Objek  dengan  kondisi  normal  merupakan  objek  yang menggunakan  dan  tidak  menggunakan  masker  dengan posisi tegak lurus menghadap kamera tanpa menggunakan atribut.  Dengan  beberapa  posisi  masker  yang  digunakan objek:
a. Menggunakan masker dengan benar (menutupi hidung dan mulut hingga dagu) dengan sudut 180 0 atau tegak lurus terhadap kamera, sudut 45 0 , dan sudut 90 0 .
(a) (b)                        (c)
(d)
Gambar 12. Menggunakan Masker dengan Benar (a) sudut 180 0 (b) sudut 180 0 (c) sudut 45 0 (d) sudut 90 0
Pada  gambar  12  diatas  dengan  objek  yang menggunakan  masker  dengan  benar  dan  memiliki  jarak antara  kamera  dan  objek  sejauh  2  meter,  objek  pada gambar  diatas  untuk  (a)  dan  (d)  merupakan  objek  yang menggunakan masker medis dengan warna yang berbeda dengan  warna  kulit  menghasilkan  nilai confidence untuk gambar  (a)  sebesar  0.97  dan  gambar  (d)  sebesar  0.81 Sedangkan  untuk  gambar  (b)  dan  (C)  adalah  objek  yang menggunakan  masker  medis  dengan  warna  menyerupai warna  kulit  dari  objek  tersebut  memiliki  nilai confidence gambar (b) sebesar 0.99 dan gambar (c) sebesar 0.62
b. Masker hanya menutupi mulut dengan sudut 180 0 .
Gambar.13 Menggunakan Maker Hanya Menutupi Mulut
Untuk  gambar  dengan  objek  menggunakan  masker dengan  tidak  benar  yaitu  masker  hanya  menutupi  daerah mulut hingga dagu saja dan tidak menutupi sebagian area
wajah  yaitu hidung,  mulut  hingga  dagu  dapat  melakukan prediksi  dengan  benar  yaitu  tidak_menggunakan  masker dengan  nilai confidence sebesar  0.89  dengan  objek menggunakan  masker  medis  dengan  warna  yang menyerupai  warna  kulit.  Pada  gambar  tersebut  juga terdeteksi  objek  dengan class prediksi  menggunakan masker  dan  nilai confidence 0.90  dengan  jarak  objek terhadap kamerah sejauh  4.5 meter.
c. Masker berada di bawah dagu dengan sudut 180 0 .
(a) (b)
Gambar  13.Menggunakan  masker  dibawah  dagu    (a)  warna masker  yang  berbeda  dengan  warna  kulit  (b)  warna  masker menyerupai warna kulit
Pada  gambar  13  sistem  dapat  melakukan  prediksi dengan  benar  dengan  memasukkan  objek-objek  utama dalam gambar yang memiliki jarak objek terhadap kamera sejauh  2 meter dengan posisi tegak lurus terhadap kamera kedalam kelas predik tidak_menggunakan_masker dengan masing-masing  nilai confidence gambar  (a)  sebesar  0.71 dan  gambar  (b)  sebesar  0.89,  pada  gambar  (b)  juga terdeteksi  kedua  dengan  jarak  5  meter  posisi  sebagian area  wajah  tertutup  computer  diprediksi  dengan  benar dengan  nilai  confidence  0.79  ,  sedangkan  pada  objek  ke tiga pada gambar (b) dengan jarak  5 meter objek terhadap kamera  juga  dapat  terprediksi  dengan  benar  dengan  nilai confidence 0.88.
Objek menggunakan Hoodie
Objek dengan kondisi menggunakan hoodie merupakan  kondisi  dimana  objek  menggunakan  penutup kepala dengan sudut 180 0 atau tegak lurus terhadap kamera dan sudut 45 0 dan menggunakan masker dengan benar.
(a) (b)
Gambar  14.Menggunakan  hoodie  dan  maker  dengan  benar  dan sudut 180 0 (a) warna masker menyerupai warna kulit (b) warna masker yang berbeda dengan warna kulit.
Pada  uji  coba  yang  disajikan  pada  gambar  14  diatas sistem tetap dapat melakukan ujicoba dengan baik dalam memprediksi penggunaan masker dengan objek menggunakan  hoodie  pada  gambar  (a)  memiliki  nilai confidence  1  dan  pada  gambar  (b)  nilai confidence 0.99. Nilai confidence pada gambar (b) lebih rendah sebesar 0.1 jika  dibandingkan  dengan  nilai  confidence  pada  gambar (a),  hal  ini  dikarena  area  wajah  pada  gambar  (a)  lebih terlihat dengan jelas dari pada gambar (b).
Uji coba dengan penggunaan hoodie berikutnya dengan posisi  objek  gambar  bergeser  sebanyak  45 0 dari  posisi kamera  pada  gambar  15,  Hasil  gambar  (b)  sistem  tetap dapat  melakukan  prediksi  dengan  benar  dengan  nilai confidence 0.99 degan objek menggunakan warna masker yang  sama  dengan  warna  hoodie  yang  digunakan. Sedangkan  untuk  gambar  (a)  sistem  tidak  dapat mempredisi  apakah  objek  tersebut  dapat  menggunakan masker  atau  tidak dikarenakan  warna  hoodie dan  masker yang  digunakan  memiliki  warna  yang  menyerupai  kulit objek.
(a) (b)
Gambar 15. Menggunakan maker dengan benar dan sudut 45 0 (a) warna  masker  menyerupai  warna  kulit  (b)  warna  masker  yang berbeda dengan warna kulit.
Objek menggunakan jilbab
Objek dengan kondisi ini menggunakan jilbab dengan beberapa  skenario  posisi  yaitu  :  sudut  180 0 penggunaan masker  yang  kurang  benar  yang  hanya  menutupi  area mulut hingga dagu tetapi tidak menutupi area hidung, 90 0 dengan  kondisi  menggunakan  masker  menutupi  seluruh area hidung, mulut hingga dagu dan menutup area hidung dan mulut menggunakan hijab sebagai pengganti masker.
(a) (b)                        (c)
Gambar  16.  (a)  objek  menggunakan  maker  dan  hijab  dengan benar dengan sudut 45 0 (b) objek menggunakan maker dibawah
dagu dan hijab sudut 180 0 (c) objek menutupi area wajah dengan bagian hijab sebagai pengganti masker
Hasil uji coba yang dilakukan system pada dua objek yang  menggunakan  hijab  pada  gambar  16  (a)  dan  (b) menghasilkan prediksi yang benar dengan
mengkategorikan objek pada gambar (a) menggunakan_masker  dengan  opsisi  objek  bergeser sebanyak 45 0 dari kamera memiliki nilai confidence 0.82, dan mengkategorikan
gambar
(b)
tidak_menggunakan_masker  dengan  kondisi  penggunaan masker  yang  tidak  benar    hanya  menutupi  area  mulut hingga  dagu  saja  namun  tidak  menutupi  area  hidung dengan  nilai confidence 0.83.  Sedangkan  hasil  yang  di peroleh  oleh  sistem  untuk  gambar  (c)  memiliki  nilai confidence 0.28, system tetap dapat mengmasukkan objek tersebut
pada class yang benar yaitu tidak_mengunaka_masker  walau  dengan  nila confidence yang  redah  hal  ini  disebabkan  oleh  kurangnya  data  latih atau  training  pada  sistem  ini  untuk  menangani  kondisi objek seperti pada gambar (c).
Hasil  keseluruhan  dari  uji  coba  yang  dilakukan menggunakan yolov3 jika dibandingkan dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Anarki  G  A  et  al,  pada  tahun  2021 yang  mengangkan  objek  penelitian  yang  sama  yaitu deteksi  masker  dengan  metode  penelitian  yang  berbeda yaitu  menggunakan  metode  haar  cascade  dengan  hasil tingkat akurasi tertinggi adalah 88.7% dan terendah adalah 44.9%  dengan  menggunakan  pengujian  juga  berdasarkan jarak, sudut dan daya pancar cahayanya. Pada penelitian ini menggunakan  yolov3  pengujian  berdasarkan  sudut memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  180 0 ,  90 0 ,  45 0 dengan jarak  berkisar  2  hingga  5  meter  memiliki  tingkat akurasi  sebesar  71-99%  sedangkan  untuk  pengujian berdasarkan cahaya tingkat akurasi bisa mencapai 80-99%.

## KESIMPULAN
Yolov3  dapat  melakukan  deteksi  penggunaan  masker secara  real-time  dan  tidak  berdasarkan  kondisi  cahaya, sudut  objek,  dan  atribut  yang  digunakan  dengan  baik. Tingkat akurasi atau nilai confidence yang di peroleh dari semua scenario kecuali scenario  objek menutupi area wajah dengan bagian hijab sebagai pengganti masker adalah 71-99% dengan jarak objek terhadap kamera antara  2 hingga  5 meter. Sedangkan untuk  scenario objek menutupi area wajah dengan  bagian  hijab  sebagai  pengganti  masker  memiliki nilai confidence sebesar 0.28 atau 28% dengan pengelompokan class  yang  benar  yaitu  tidak_mengunaka_masker  hal  ini disebabkan kurangnya data latih atau training pada sistem ini untuk menangani kondisi objek seperti pada gambar (c).

## REFERENSI
[1]    Kementerian  Komunikasi  dan  Teknik  Informatika  Republik Indonesia,  2021.  Masyarakat  dan  pemerintah  bersama  tekan penularan covid -19 lewat protocol keseharan. https://kominfo.go.id/content/detail/32437/masyarakat-dan- pemerintah-bersama-tekan-penularan-covid-19-lewat-protokol
kesehatan/0/virus_corona . diakses: 09-03-2021. (dikutip: paragraf 1)
[2] Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  Covid-19,”Protokol Percepatan  Penanganan  Pandemi  COVID-19(Corona  Virus Disease 2019).,” 2020. (Dikutip pada halaman 4,6)
[3]      Gianci  D,  Yulia  Puspanigrum  E,  Vita  Via  Y  et  al.,”Identifikasi Penggunaan  Masker  Menggunakan  Algoritma  CNN  YOLOv3- Tiny,” Seminar  Nasional  Informatika  Bela  Negara  (SANTIKA) , Vol.1, 2020,pp. 153-169
[4] Anarki G, Auliasari K, Orisa M, “ Penerapan Metode Haar Cascade Pada Aplikasi Deteksi Masker,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , Vol. 5,2021, pp.179-186.
[5]     Harahap  M,  Elfirda  J,  Agusman  P  et  al.,  “sistem  Cerdas Pemantauan Arus lalu Lintas dengan Yolo ( You Only Look Once V3),” Seminar nasional Aptikom (semnastik),2019.
[6] Abdurrahman Hakim M, Rohana T, Sulistiya Kususmaningrum D et aal.,”Perekaman Otomatid Berdasarkan Deteksi Objek Manusia pada  CCTV  menggunakan  mode You  Only  Look  Once V3 (YoloV3),” Conference On Innovation And Application Of Science An Technology (CIASTECH), Malang : Universitas Widyagama,
Desember 2020.
[7]    Nurhikmat  T,”Implementasi  Deep  Learning  Untuk  Image Classification  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural Network (Cnn) Pada Citra Wayang Golek,” Yogyakarta : Program Studi Statistika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Islam Indonesia, 2018.
[8]    Wayan  Suartika  I,  Yudi  Wijaya  A,  Soelaiman  R,”Klasikasi  citra menggunakan  convolutional  neural  network  (cnn)  pada  caltech 101,” JURNAL  TEKNIK  ITS ,  vol.  5,  no.  1,  2016  (Dikutip  pada halaman 8, 9, 10).
[9]    J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick,  and  A.  Farhadi.,”You  only look once: Unfied, real-time object detection”. in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , 2016,pp. 779788. (Dikutip pada halaman 12,14, 15, 17)
[10]  J.  remon  and  A.Farhadi.,    2018.  Yolov3:  An  Incremental improvement.  arXiv  preprint  aeXiv:1804.02767.  (dikutip  pada halaman 16,17,18,36,38)
[11]  Yusuf  umar  Hanafi,.  2020.  Deteksi  Penggunaan  Helm  Pada Pengendara  Bermotor  Berbasis  Deep  Learning.  Surabaya: Departemen  Teknik  Komputer  Fakultas  Teknologi  Elektro  dan
Informatika Cerdas Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[12] Zaman  PCSW  L,Kristian  Y,” Identifikasi  Motif  Jepara  pada Ukiran  dengan  Memanfaatkan  Convolutional  Neural  Network (Identification  of  Jepara  Motifs  on  Carvings  by  Utilizing Convolutional Neural Network),” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro dan Teknologi Informasi, Vol. 9, No. 4, November 2020
[13]    Putra B, pamungkas G, Nugroho B et al., “deteksi dan menghitung manusia menggunakan Yolo-CNN,” Jurnal Informatika dan Sistem Informasi(JIFoSI), Vol. 02, No. 1, Maret 2021
[14]    Septiana T, Putri N, Al Fikih M et al.,”Face mask detection covid- 19  using  convolutional  neural  network  (CNN)”seminar  Nasional
Teknologi dan Rekayasa (SENTRA), 2020.
[15]    Jiang X, Gao T, Zhu Z et al.,”real-time face mask detection method based on yolov3,” Electronics (Switzerland), 2021, 10(7).
[16]   Singh  S,  Ahuja  U,  Kumar  M  et  al.,”Face  mask  detection  using yolov3  and  faster  R-CNN  models:  Covid-19  environment,” Multimedia Tools and Applications,2021, 19753-19768, 80(13).
[17]  Abdurahman  F,  Fante K,  Aliy  M, “Malaria  Parasite  Detection in thick blood  smear  microscopic images  using  modified  YOLOV3 and YOLOV4 models,” BMC Bioinformatics, 2021, 22(1).
[18]  lawal  M,  “Tomato  detection  based  on  modified  YOLOV3 framework,” Scientific Reports, 2021,11.
[19]  Kususma  T,  Usaman  K,  Saidah  S,  “People  counting  for  Public Transportation  Using  You  Only  Look  Once  Method,”  Jurnal Teknik INformatika (Jutif), 2021, 57-66, 2(1).
[20]    Hamman  H,  Asyhar  A,  Wibowo  S  et  al.,”Implementasi  dan Analisis Performasi metode You Only Look Once (YOLO) sebagai
sensor pornografi pada video,” e-Proceeding of Engineering, 2020, Vol.7(2).
[21]  Loey  M,  Manogaran  G,  Taha  M  et  al.,  “A  Hybrid  deep  transfer learning  model  with  machine  learning  methods  for  face  mask detection  in  the  era  of  the  Covid-19  pandemic,”  Measurement Journal  of  the  International  Measurement  Confederation,  2021, 167.
[22]  Nagrath P, Jain R, Madan A et al., “A real time DNN-Based face mask  detection  system  using  single  shot  multibox  detector  and MobileNetV2,” Sustainable Cities and Society, 2021, 66
[23]  Zhao  L,  Li  S,  “Object  detection  algorithm  based  on  improved YOLOv3,” electronics (Switzerland), 2020, 9(3)
[24]   Jing J, Zhuo D, Zhang H et al, “Fabric defect detection using the improved  YOLOv3  model,”  Journal  of  Engineered  Fibers  and Fabrics, 2020, 15.
[25]  Huang  Y,  Zheng  J,  Sun  S  et al.,  “Optimized  YOLOv3  algorithm and  its  application  in  traffic  flow  detections,”  Applied  Sciences (Switzerland), 2020, 10(9)
[26]  Ma H, Liu Y, Ren Y et al., “Detection of Collapsed buildings in post-earthquake  remote  sensing  images  based  on  the  improved YOLOv3,” Remote Sensing, 2020, 12(1)
[27]  Tian  Y,  Yang  G,  Wang  Z  et  al.,  “Detection  of  apple  lesions  in orchards based on deep learning methods of cyclegan and Yolov3- dense,” Journal of Sensors, 2019.