Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Alat Pendeteksi Ketepatan Penggunaan Masker Berbasis Arduino Menggunakan Bahasa Pemrograman Python
Andri Nofiar.Am 1 , Muhammad Ridwan 2
1 Politeknik Ka mpar, a ndrinofiar90@gmail.com, Jl. Tengku Muhammad, Ka mpar, Indonesia
2 Politeknik Ka mpar, ridwa n@poltek-kampar.com, Jl. Tengku Muhammad, Kampar, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : May 30, 2022 : Juni 4, 2022 : Juni 27, 2022 Pada  awal  bulan  maret  2020, Indonesia  mengalami  wabah virus yang dikenal dengan Corona Disease 2019 atau covid- 19  dan  telah dinyatakan World Health Organization sebagai sebuah pandemi pada tanggal 9 Maret 2020. Untuk mencegah penularan  virus,  penggunaan  masker  menjadi  solusi  yang dinilai cukup efektif dan efisien untuk mencegah penyebar an virus covid -19. Namun penggunaan dari masker ini terkadang masih  menjadi  hal yang tidak biasa di kalangan masyarakat. Pendeteksian  pemakaian  masker selama ini hanya dilakukan dengan  pengamatan  petugas  dan  hal  ini  memiliki  beberapa keterbatasan  yaitu  tidak  bisa  dilakukan  setiap  waktu  dan setiap  tempat.  Untuk  itu  peneliti  membuat  alat  pendeteksi ketepatan  penggunaan  masker  yang  dibuat  menggunakan machine  learning dengan  bahasa  pemrograman python . Penelitian  ini  berhasil  dan  mampu  mendeteksi  pemakai masker dengan capain akurasi 100% pada jarak 50 cm sampai
100 cm. Kata Kunci : Covid-19 Arduino
Pyhton
Machine Learning

## Abstract
In early March 2020, Indonesia experienced a virus outbreak known as Corona Disease 2019 or covid-19  and  the  World  Health  Organization  declared  it  a  pandemic  on  March  9,  2020.  To prevent transmission of the virus, the use of masks is a solution that is considered quite effective and  efficient.  to  prevent  the  spread  of  the  COVID-19  virus.  However,  the  use  of  masks  is sometimes still an unusual thing among the public. Detection of the use of masks so far has only been done by observing officers and this has several limitations, namely it cannot be done ever y time  and every place. For this reason, the researchers made a tool to detect  the accuracy of the use of masks made using machine learning with the python programming language. This study was successful and was able to detect mask wearers with 100% accuracy at a distance of  50 cm to 100 cm.

## 1. Pendahuluan
Pada  awal  bulan  maret  2020, Indonesia  mengalami  wabah  virus  yang dikenal  dengan  Corona  Disease  2019  atau covid-19  dan telah dinyatakan World Health Organization (WHO) menjadi sebuah pandemi  pada  tanggal 9 Maret 2020. Wabah virus  covid-19  ini berkembang sangat cepat, membuat pemerintah mengeluarkan peraturan protokol kesehatan guna mencegah penularan  virus  corona  disease  (covid-19). Dimana  aktifitas  sehari-hari  yang  dilakukan diluar  rumah  harus  mematuhi  protokol kesehatan  seperti  menggunakan  masker sebagai  salah  satu  bentuk  pencegahan penularan virus ini.
(Atmojo dkk., 2020) dalam penelitiannya penggunaan masker dinilai cukup efektif dan efisien  untuk  mencegah  penyebaran  virus covid-19.  Penyebaran  virus  ini  tersebar melalui satu orang ke orang lain dari medium droplet  saat  seseorang  yang  terpapar  sedang bersin.  Maka  dengan  menggunakan  masker menjadi salah satu hal yang akan menghambat  penyebaran  dari  covid-19  itu sendiri.  Penggunaan  masker  ini  terkadang masih  menjadi  hal  yang  tidak  biasa  di kalangan  masyarakat,  dimana  masyarakat belum  begitu  paham  akan  bahaya  dari  virus covid-19 yang dapat menyebabkan kematian. Sebagian  masyarakat  menggunakan  masker tetapi tidak mengikuti aturan cara pemakaian masker  yang  benar, seperti memakai masker tetapi  hidung  kelihatan  atau  mulut  tidak tertutup.  Cara  penggunaan  masker  yang benar  menurut  (Tarigan  &  Elon,  2021) adalah  dengan  menutup  hidung,  mulut  dan dagu.  Penggunaan  masker  yang  salah  dan tidak  menggunakan  masker saat beraktifitas, terutama di tempat-tempat umum itulah yang dapat  menyebabkan penyebaran virus covid- 19 itu menjadi luas.
Kemajuan  teknologi  perancangan  sistem pendeteksi  masker  yang  dibuat  saat  ini menggunakan  sistem  pengenalan  wajah  atau face  recognition berbasis  arduino  uno.
Sistem pengenalan wajah atau face recognition merupakan  teknologi  komputer yang  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya wajah.  Arduino  adalah    pengendali mikro single-board yang    bersifat open-source , yang    dengan    mudah  diprogram. Single board  mikrokontroler sederhana  mampu bertindak  sebagai  komputer  mini  seperti mikrokontroler lainnya  dengan  mengambil dan  mengontrol input dan output untuk berbagai perangkat elektronik .
Maka  dari  itu  untuk  menyelesaikan permasalahan  pencegahan  dari  penyebaran virus  Covid-19 dan meningkatkan kesadaran masyarakat  akan  pentingnya  penggunaan masker  serta  menggunakan  masker  dengan benar,  maka  dibuatlah  Alat  Pendeteksi Ketepatan  Penggunaan  Masker  Berbasis Arduino Menggunakan Bahasa Pemrograman Python .
Dalam  jurnal  yang  ditulis  (Luthfillah dkk.,
2021)
mengangkat masalah keterbatasan  petugas dan waktu pemeriksaan penggunaan  masker  yang  dilakukan  secara mendetail.  Oleh  karena  itu  untuk  mengatasi hal tersebut penulis membuat alat pendeteksi wajah  dan  suhu  tubuh  otomatis  dengan menggunakan  python.  Berdasarkan  hasil pengujian  alat  yang  telah  dibuat  adalah model  memiliki  tingkat  akurasi  klasifikasi pada  dataset  test  sebesar  93.33%  pada  jarak 40  cm.  Pada  jurnal  ini  dapat  disimpulkan bahwa  Penelitian  ini  berhasil  menerapkan metode  Haar  Cascade  ke  dalam  program deteksi pemakai masker dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.
Pada jurnal (Asrianda dkk., 2021) dalam penelitian  ini  mengangkat  masalah  yang berkaitan dengan AI yaitu image classification dan object detection dengan itu penulis membangun sistem yang
menggunakan  machine  learning  di  dalam computer  vision  untuk  melakukan object detection dan  juga image  classification dengan  menggunakan  suatu  algoritma  yang disebut dengan Convolutional Neural Networ k (CNN).Berdasarkan hasil pengujian
yang  dilakukan  mengikuti  batasan  masalah yang telah dirumuskan, CNN dapat mendeteksi  penyakit  daun  kelapa  sawit dengan  persentase  model  yang  dihasilkan mencapai  99%.  Sementara  itu,  keseluruhan pengujian  yang  dilakukan  menghasilkan akurasi  sebesar  69%  dan  mampu  berfungsi dengan baik.
Dalam  jurnal  yang  ditulis  (Malik  dkk., 2022)  mengangkat  permasalahan  yaitu  cara mencegah  penularan  virus    covid-19  yang semakin  meluas  salah  satunya  dengan menggunakan  masker  maka  dari  itu  penulis mengembangkan  sebuah  sistem  yang  bisa mengenali  masker  dengan  menggunakan deep  learning  dan  dapat  mendeteksi  suhu tubuh  manusia  sehingga  dapat  mencegah penularan  virus  covid-19.    Dari    penelitian dan    pengujian  yang  telah dilakukan peniliti dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  dapat berkerja  sesuai  dengan  yang  diharapkan dan memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  99%  dan sensor  suhu  MLX90614  memiliki  akurasi pembacaan  antara  5  cm  sampai  10  cm  serta alat dapat bekerja dengan baik.
Dalam  jurnal  (Rusdi  &  Mujahid,  2021) mengangkat  masalah  kurangnya  kesadaran masyarakat  dalam  bahaya  virus  covid-19 dimana masih banyak yang beraktifitas tanpa menggunakan  masker.  Dari  permasalahan tersebut,  peneliti  ingin  merancang  sebuah prototipe alat peringatan penggunaan masker otomatis yang berbasis arduino uno. Dimana alat  ini  dirancang  dan  di  lengkapi  dengan monitoring  yang  diakses  melalui  webcam dimana  penggunaan  webcam  sebagai  alat yang  mengambil  citra  wajah.  Hasil  dari penelitian  ini  ialah  menciptakan  sistem peringatan penggunaan masker untuk mematuhi protokol kesehatan dimana pemindaian  wajah  sebagai  fungsi  input,  dan arduino  uno  sebagai  pengendali  utama sistem.  Berdasarkan  pengujian  dan  analisis yang dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa rancang  bangun  alat detector dan peringatan penggunaan  masker  berbasis  arduino  dapat bekerja dengan baik.
Pada jurnal yang ditulis (Studi dkk., 2021)
yang mengangkat masalah kurangnya kesadaran pada penggunaan masker dikalangan masyarakat akan bahaya covid-19 dimana masih banyak yang tidak menggunakan  masker,  terutama  di  tempat umum  dan  keramaian.  Dari  permasalahan tersebut,  penulis  merancang  sebuah  alat pendeteksi  masker  pada  pintu otomatis yang berbasis arduino  dengan  tujuan  agar masyarakat dapat lebih peduli terhadap covid- 19.  Pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa alat pendeteksi masker berhasil dibuat.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Metode
Metode      penelitian  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah :

## Ga mbar 1 Kera ngka kerja
1. Analisa Masalah
Tahapan ini yaitu menganalisis kebutuhan yang diperlukan untuk penelitian dan  pembuatan  alat.  Seperti  kebutuhan penulisan, pengumpulan data.
2. Studi Literatur
Tahap  studi  literatur  yaitu  untuk mengetahui  solusi  yang  digunakan  dalam pemecahan masalah, seprti pencarian sumber rujukan baik dari buku dan jurnal.
3. Pengumpulan Alat dan Bahan
Tahap  pengumpulan  alat  dan  bahan menggunakan  Laptop, webcam, arduino uno R3,    arduino  Ethernet  shield, buzzer ,  led, LCD 16X2, Modul 12C, led module.
4. Penerapan Program Tahap ini melakukan pembuatan
perancangan  alat  yang  bersifat  sementara dan  berfokus  pada  penyajian  (contoh membuat input dan format  output ).  Dan bagaimana tampilan alat  yang  akan dibangun tersebut.
5. Pembuatan Alat
Tahapan  dimana  alat akan dirangkai dan bahan  yang  sudah  disiapkan  sesuai  dengan logika yang telah di program didalam bahasa pemrograman python,  visual  studio code, Teachable machine .
6. Pengujian Alat
Setelah  selesai  dengan  pembuatan  alat, maka  diperlukan  pengujian  terlebih  dahulu, untuk  memeriksa  kembali  alat  yang  telah dibuat  apakah  berjalan  sesuai  dengan  yang telah direncanakan.
2.2. Perancangan A. Bahan dan Alat Penelitian
1. Bahan Penelitian Bahan  yang  digunakan  pada  penelitian
ini  adalah  sebuah  alat yang akan mendeteksi penggunaan  masker  dengan  mangambil data wajah  melalui webcam dan  akan  diolah dalam  program python . Kemudian hasil data yang  telah  di  klasifikasi  akan  menjadi keluaran untuk arduino. Jika alat mendeteksi data  bermasker  maka  LED  hijau  menyala, data  menggunakan  masker tidak benar LED kuning, buzzer menyala  dan jika wajah tidak menggunakan bermasker akan diberi peringatan  berupa  LED  merah  menyala  dan buzzer berbunyi  serta  LCD  menampilkan indikator peringatan dalam bentuk teks.
2. Alat Penelitian
Alat  yang  dibutuhkan  dalam penenlitian
ini terdiri dari :
a. Perangkat keras
Perangkat  keras  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah :
1) Laptop Laptop  digunakan  untuk  konfigurasi bahasa pemrograman yang mengolah inputan dari webcam yang  berupa  citra  wajah  yang diklasifikasikan dalam program python .
2) Webcam
Webcam merupakan  suatu device yang berbentuk  kamera  yang  berfungsi  untuk mengambil  citra  gambar maupun video baik dan  mampu  diaplikasikan  secara Real-Time (Sari  dkk.,  2020). Webcam digunakan sebagai input untuk mengambil image wajah.
3) Arduino Uno R3 Arduino  Uno  R3  merupakan  papan mikrokontroller berbasis
Atmega328 (Samsugi  dkk.,  2020).  Digunakan  sebagai pusat kontrol dalam alat pendeteksi ketepatan penggunaan  masker  dan  menerima  data  lalu mengirimkan  ke  LCD  untuk  ditampilkan sebagai output .
4) Arduino Ethernet shield
Arduino  ethernet  shield  merupakan modul  untuk  sambungan internet .  Dengan hanya  mencolokkan  modul  ini  dalam board arduino,  arduino  akan  terhubung ke internet (Rimanto, 2019).
5) Buzzer Buzzer merupakan perangkat elektronika yang dapat mengubah getaran listrik menjadi getaran suara. Cara kerja perangkat elektronika  ini  hampir  mirip  dengan loudspeaker (Fauza  dkk.,  2021).  Digunakan untuk  menerima  data  lalu  memberikan perintah berupa sinyal menuju buzzer melalui control pin yang berfungsi sebagai alarm .

## 6) LED
Digunakan  untuk  menerima  data  lalu memberikan  perintah  memalui  control  LED yang berfungsi sebagai indicator benar untuk led  hijau,  indicator  salah  led  kuning,  dan tidak untuk led merah.
7) LCD 16X2 ( Liquid Cristal Display ) LCD  atau Liquid  Cristal  Display merupakan salah satu jenis dislpay elektronik
yang  dibuat  dengan  teknologi logika CMOS yang  bekerja  tanpa  menghasilkan  cahaya, tetapi  memantulkan  cahaya  di  sekitarnya  ke front-lit atau  mentransmisikan  cahaya  dari backlit (Yunan dkk., 2021). LCD atau Liquid Cristal  Display pada  sistem  ini  digunakan sebagai output untuk  menampilkan  data berupa huruf, angka, dan karakter.
8) Modul 12c
Menurut  jurnal  yang  ditulis  oleh
(Perdana,  Wisnu,  2019)  12C  Module merupakan sebuah
sistem peraga
menggunakan LCD dot matrix 16X2 karakter berbasis  IC  Hitachi  HD44780  dengan  I2C serial  bus  kecepatan  tinggi  yang  diproduksi oleh  DFRobot.  Modul  ini  digunakan  untuk mengontroll driver dari LCD.
9) LED Module Ligth  Emmiting  Diode atau  LED merupakan komponen elektronika yang dapat memancarkan  cahaya  apabila  terkena  aliran tegangan  listrik.  LED  digunakan  untuk memberi  sinyal  berupa  cahaya  hijau  dan merah.
b. Perangkat lunak
Perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah bahasa  pemrograman python,  visual  studio code, Teachable machine .

## B. Perancangan Sistem dan Aplikasi
1. Perancangan Diagram Blok Perancangan  secara  umum  dari  alat pendeteksi  ketepatan  penggunaan  masker berbasis arduino  menggunakan  bahasa pemrograman python dengan  menggunakan arduino.  alur  alat  pendeteksi  ketepatan penggunaan masker berbasis arduino menggunakan  bahasa  pemrograman  python dimulai dari webcam yang digunakan sebagai input yang mengambil citra wajah kemudian data  citra  wajah  diterima dan masuk sebagai data  yang  akan  diklasifikasikan  dalam program python . Selanjutnya hasil data yang telah  diklasifikasikan  dikirim  ke  arduino melalui  pyserial.  Arduino  menerima  data
hasil  dan    meneruskan  dengan  memberikan kontrol sesuai dengan data yang diterima.

## Ga mbar 2 Dia gram blok sistem
2. Perancangan Skema Rangkaian Alat Perancangan  skema  rangkaian  berfungsi untuk  mengetahui  bagaimana  komponen dirangkai  menjadi  sebuah  alat.  Pada  Skema Arduino  digunakan  sebagai  papan  kontroler yang  menerima  data  dan diteruskan menjadi sebuah output .  Dimana output -nya  berupa tampilan  teks  pada  LCD,  tampilan LED dan bunyi buzzer sebagai alarm .
Ga mbar 1 Ra ngkaian a lat
3. Flowchart Rancangan Alat
Flowchart berikut  menggambarkan  cara kerja alat dimulai dengan webcam mengambil  data  wajah,  lalu  data  wajah tersebut  diolah  dalam  program python dengan cara mengklasifikasi data. Setelah itu hasil data dikirim ke arduino melalui pyserial control .  Jika  data  bermasker  LED  akan menyala,  LCD  menampilkan  pemberitahuan dan buzzer akan berbunyi sesuai dengan data yang diterima.
Ga mbar 2 Flowchart sistem
4. Perancangan User Interface
Perancangan user interface adalah bagian yang penting dalam perancangan keseluruhan sebuah  sistem  atau  alat,  karena  perancangan interface bagian yang paling sering digunakan oleh pengguna untuk memonitoring  sistem. Perancangan interface
ini dibuat dan berfungsi untuk memonitoring pemakaian  masker  yang  terhubung  pada board arduino sebagai indikator pemberitahuan.
Ga mbar 3 Ta mpilan interface sistem alat  pendeteksi  ketepatan  penggunaan masker  menggunakan  bahasa python yang dibuat  untuk  mendeteksi  object  yang menggunakan masker, menggunakan masker tidak  benar  dan  tidak  menggunakan  masker dengan  rangkaian  arduino  sebagai output yang berfungsi sebagai indikator
pemberitahuan.
Ga mbar 4 Ala t pendeteksi ketepatan masker 5. Perancangan Proses
a. Proses Pengumpulan Data
Pada  proses  ini  dilakukan  mencari  dan mengumpulkan  data.  Data  berupa  gambar penggunaan  masker,  tidak  menggunakan masker  dan  penggunaan masker tidak benar. Data  diambil  melalui platform kaggle .  Data yang  diambil  berupa  data  tidak  bermasker dengan  total  data  sebanyak  6000  gambar, data  bermasker  sebanyak  7100  gambar  dan data  menggunakan  masker  tidak  benar sebanyak 4980 gambar.
b. Training Data
Pada  proses training data  dilakukan dengan  menggunakan website  teachable machine yang  berfungsi  untuk  melakukan training data.  Data  kelas  1  adalah  data dengan penggunaan masker yang benar, data kelas  2  merupakan  data  dengan  penggunaan masker  yang  salah  dan  data  kelas  3  adalah data  yang  tidak  menggunakan  masker.  Pada saat proses training selesai akan muncul link. Link tersebut  lah  yang  digunakan  sebagai model  yang  dimasukkan  kedalam  program python .
c. Membuat Label Teks Proses  membuat  label  teks  digunakan untuk  menjadi  indikator  pemberitahuan apakah  data  yang  muncul  bermasker,  tidak bermasker  dan  pakai  masker  tidak  benar. Dimana  terdapat  3  label  teks  yang  akan dimunculkan  sebagai  pemberitahuan  jika data  yang  terdeteksi  bermasker,  tidak bermasker  atau  menggunakan  masker  tidak benar.
Ga mbar 6 La bel teks
d. Membuat Folder Data Pada proses  ini  dilakukan  untuk memudahkan proses kerja alat, dimana folder berisikan  model  dan  label  serta source  code sistem. Folder yang berisikan model gambar data  wajah  bermasker,  tidak  bermasker  dan menggunakan  masker  salah,  yang  telah  di training  sebelumnya  dengan  menggunakan teachable  machine .  Kemudian  data  yang berisikan  label  teks  yang  digunakan  sebagai pemberitahuan  data  yang  dideteksi  apakah bermasker, tidak bermasker atau menggunakan masker tidak benar.
Ga mbar 7 Folder project
e. Proses pada Program Python
Pada  proses  ini  menjelaskan  bagaimana sistem  mengolah  data  dan memberikan hasil secara realtime . Source code proses menerima  dan  mengolah  data  dimana  data
yang  diterima  melalui  webcam  akan  di klasifikasi  berdasarkan  data-data  yang  telah di training sebelumnya. Klasifikasi dilakukan dengan  memanggil  direktori  penyimpanan atau  folder  yang telah kita buat sebelumnya. Proses  pemanggilan  label  juga  hampir  sama dengan pemanggilan model klasifkasi data.
Ga mbar 8 Proses program

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil Penelitian ini menghasilkan alat pendeteksi  ketepatan  penggunaan  masker berbasis arduino  menggunakan  bahasa pemrograman python .  alat  ini  mampu mendeteksi  secara  otomatis  penggunaan masker  yang  benar  dan  tidak  serta  tidak menggunakan masker.
Alat  ini  akan  membunyikan buzzer dan lampu  yang  mengidentifikasikan  ketepatan pemakaian masker seseorang tersebut.
3.2. Pengujian Program Python
A. Pengujian Jarak Baca Sensor
1. Pengujian Jarak Baca 50 cm
Pada pengujian alat yang dilakukan pada jarak 50 cm dengan tujuan untuk mengetahui apakah alat dapat mendeteksi object .
Ga mbar 9 Ja rak baca 50 cm

## 2. Pengujian Jarak Baca 100 cm
Pada  pengujian  alat  yang  dilakukan dengan  jarak  100  cm  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  alat  dapat  mendeteksi object dengan baik.

## Ga mbar 10 Jarak baca 100 cm
3. Pengujian Jarak Baca 150 cm Pengujian alat yang dilakukan pada jarak 150  cm  dengan  tujuan  untuk  mengetahui apakah alat dapat mendeteksi object.

## Ga mbar 11 Jarak baca 150 cm
4. Pengujian Jarak Baca 200 cm Pada pengujian alat yang dilakukan pada jarak  200  cm  dengan  tujuan  untuk mengetahui  apakah  alat  dapat  mendeteksi object.

## Ga mbar 12 Jarak 200 cm
Kesimpulan  dari  hasil  pengujian  jarak dapat dilihat pada tabel :
Ta bel  1 Pengujian Ja rak Pengujian Jarak (Cm) Keterangan
1 50 cm Terdeteksi dengan akurasi 100% 2 100 cm Terdeteksi dengan akurasi 100% 3 150 cm Terdeteksi dengan akurasi 99% 4 200 cm Tidak Terdeteksi B. Pengujian Warna Masker 1. Pengujian dengan masker berwarna putih
Pengujian yang dilakukan dengan menggunakan  sampel  masker  bewarna putih dengan  tujuan untuk mengetahui apakah alat dapat mendeteksi object.

## Ga mbar 13 Masker putih
2. Pengujian dengan masker berwarna biru Pengujian  saat  melakukan  pegujian  alat dengan menggunakan sampel masker berwarna  biru  dapat  dilihat  bahwa  object terdeteksi  menggunakan  masker  dengan akurasi 100%.

## Ga mbar 14 Masker biru
3. Pengujian  dengan  masker  berwarna hitam
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada diatas  adalah  alat  dapat  mendeteksi  object yang  menggunakan  masker  berwarna  hitam dengan akurasi 100%.

## Ga mbar 15 Masker hitam
4. Pengujian  dengan  masker  berwarna orange
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  masker  berawarna orange  alat  dapat  mendeteksi  object  dengan akurasi 100%.

## Ga mbar 16 Masker ora nge
5. Pengujian dengan masker berwarna pink
Dari  pengujian  yang  dilakukan  dengan menggunakan  masker  berwarna  pink  diatas didapatkan hasil bahwa alat dapat mendeteksi object dengan akurasi 100%.

## Ga mbar 17 Masker pink
6. Pengujian dengan masker berwarna ungu
Dari  pengujian  dengan  menggunakan sampel  masker  berwarna  ungu  diatas, didapatkan hasil alat dapat mendeteksi object dengan baik dengan akurasi 100% pada jarak 50 cm.

## Ga mbar 18 Masker ungu
7. Pengujian dengan masker bermotif
Hasil  pengujian  untuk  sampel  masker bermotif  adalah  object  dapat  dideteksi dengan akurasi 90% dengan jarak 50 cm.

## Ga mbar 19 Masker bermotif
8. Pengujian  dengan  menutup  hidung  dan mulut menggunakan hijab
Pengujian  dengan  menutup  mulut  dan hidung  dengan  menggunakan  hijab  yang dipakai  oleh object .  Dimana  area  mulut dan hidung ditutup dengan hijab yang digunakan oleh object adalah  alat  dapat  mendeteksi object .

## Ga mbar 20 Menggunakan hijab
9. Pengujian  dengan  menutup  hidung  dan mulut menggunakan tangan
Selanjutnya  pengujian dilakukan dengan menutup area mulut dan hidung menggunakan  tangan.  Hasil  pengujian  yang diperoleh  dimana  area  mulut  dan  hidung
ditutup  menggunakan  tangan object adalah alat tidak dapat mendeteksi object .

## Ga mbar 21 Menggunakan tangan
Kesimpulan dari pengujian dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Ta bel  2 Pengujian Wa rna Masker Pengujian Warna Masker Keterangan 1 Masker Putih Terdeteksi 100% 2 Masker Biru Terdeteksi 100% 3 Hitam Terdeteksi 100% 4 Orange Terdeteksi 100% 5 Pink Terdeteksi 100% 6 Ungu Terdeteksi 100% 7 Bermotif Terdeteksi 99% 8 Menutup Dengan Hijab Terdeteksi 99% 9 Menutup Dengan Tangan Terdeteksi tidak menggunakan masker

## 3.3. Pengujian waktu
Pengujian  waktu  dilakukan  dengan menghitung  waktu  yang  dibutuhkan  sistem untuk  dapat  membaca  dan  menampilkan hasil.  Waktu  yang  dibutuhkan  sistem  untuk membaca dan menampilkan hasil adalah 2.49 second , yang dihitung menggunakan
stopwatch .
3.4. Pengujian Alat
A. Pengujian LCD ( Liquid Cristal Display )
Pengujian  LCD  dilakukan  ketika  sistem sedang  berjalan,  tujuan  pengujian  adalah untuk  mengetahui  apakah  LCD  bekerja sesuai control yang diberikan. LCD
digunakan  sebagai  output  dengan  tampilan teks pemberitahuan.
1. Pengujian LCD saat awal dijalankan
Pada  pengujian  tampilan  saat  alat dijalankan LCD menampilkan teks “dekatkan wajah  ke  kamera”.  Pengujian  awal berhasil ditampilkan  sesuai  dengan  perintah  dalam program yang dibuat.

## Ga mbar 22 Tampila n Awa l LCD
2. Pengujian  LCD  saat  menerima  data menggunakan masker.
Pada  pengujian  diatas  tampilan  LCD dengan  hasil  klasifikasi  data  menggunakan masker akan menampilkan teks pemberitahuan menggunakan masker.

## Ga mbar 23 Tampila n LCD Menggunakan Masker
3. Pengujian  LCD  saat  menerima  data menggunakan masker tidak benar
Pada  gambar  diatas  tampilan  LCD dengan  hasil  klasifikasi  data  menggunakan
masker
akan menampilkan
teks
pemberitahuan  menggunakan  masker  salah atau tidak benar.
Ga mbar 24 Tampila n lcd menggunakan masker tida k benar
4. Pengujian LCD saat menerima data yang menggunakan masker Pada  pengujian  LCD  diatas  tampilan
LCD dengan hasil klasifikasi data menggunakan  masker  akan  menampilkan teks pemberitahuan  Tidak  menggunakan masker.  Kesimpulan  yang  didapat  Setelah melakukan  pengujian  sistem  dan  alat  adalah bahwa  LCD  bekerja  dengan  baik  dan  sesuai dengan harapan.
Ga mbar 25 Tampila n lcd tidak menggunakan ma sker
B. Pengujian LED ( Light Emmiting Diode ) Pengujian  lampu  LED  dilakukan  ketika sistem  sedang  berjalan,  pada  sistem  ini menggunakan  tiga  lampu  LED  yaitu  LED merah,  LED  kuning  dan  LED  hijau.  LED merah  hidup  ketika  sistem  mendeteksi penggunaan  masker  dengan  benar,  LED kuning menyala jika pemakaian masker tidak benar  atau salah dan LED hijau hidup ketika sistem  mendeteksi  tidak  menggunakan masker.  Pengujian  LED  yang  dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Pengujian  LED  dengan  menerima  data menggunakan masker.

## Ga mbar 26 Indikator led hijau
2. Pengujian  LED  dengan  menerima  data menggunakan masker tidak benar.

## Ga mbar 27 Indikator led kuning
3. Pengujian LED dengan menerima data menggunakan masker.

## Ga mbar 28 Indikator led hijau
C. Pengujian Buzzer
Pengujian  suara buzzer dilakukan  ketika sistem  sedang  berjalan,  pada  alat buzzer digunakan  sebagai output suara  ketika  alat mendeteksi  seseorang  yang  menggunakan masker  salah  ataupun  tidak  menggunakan masker.  Pada  pengujian buzzer yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa buzzer bekerja  dengan  baik  dengan  mengeluarkan alarm  sesuai  dengan  masukan  data  yang diberikan.
Ga mbar 29 Buzzer

## 4. Simpulan
Simpulan  dari  penelitian  ini  adalah  alat pendeteksi  ketepatan  penggunaan  masker telah  berhasil  dibuat  dan  bekerja  sesuai dengan  alur  kerja  sistem.  Pada  saat mendeteksi object yang  menggunakan masker  hanya  LED  hijau  dan  LCD  yang menyala.  Jika  pengguna  menggunakan masker salah dan tidak menggunakan masker makan  LED  kuning  dan  merah  menyala, buzzer berbunyi  serta  LCD  menampilkan teks .

## 5. Referensi
Asrianda, A., Aidilof, H. A. K., & Pangestu,
Y.  (2021).  Machine  Learning  for
Detection  of  Palm  Oil  Leaf  Disease Visually  using  Convolutional  Neural Network Algorithm. Journal of Informatics  and  Telecommunication Engineering , 4 (2), 286–293. https://doi.org/10.31289/jite.v4i2.4185
Elktro,  T.,  Sam,  U.,  &  Manado,  J.  K.  B.
(2020). Implementasi Sistem Keamanan  Toko  Berbasis  Internet  of
Things. Jurnal  Teknik  Informatika ,
15 (4),
325–332. https://doi.org/10.35793/jti.15.4.2020. 31208
Fauza,  N.,  Syaflita,  D.,  Ramadini,  S.  S.,
Annisa,  J.,  &  Armala,  F.  (2021). Sederhana  Berbasis  Raindrop  Sensor Menggunakan . 4 (3), 155–160.
Goldman,  Ian.  and  Pabari,  M.  (2021).
Membangun  Super  Enkripsi  Dengan
Vigenere  Cipher  Dan  Bifid  Cipher Menggunakan  Pemrograman  Python Untuk Mengamankan Pesan .
Joko  Tri  Atmojo1,  Sri  Iswahyuni1,  Rejo1,
Catur Setyorini1, Kiki Puspitasary1, & 1Satgas.  (2020). Penggunaan  Masker Dalam  Pencegahan  Dan  Penanganan Covid-19:Rasionalitas, Efektivitas, Dan Isu Terkini . 3 (2), 84–95.
Kortli, Y., Jridi, M., Al Falou, A., & Atri, M.
(2020).  Face  recognition  systems:  A survey. Sensors  (Switzerland) , 20 (2).
https://doi.org/10.3390/s20020342
Luthfillah  Ahmad,  F.,  Nugroho, A., & Alfa
Faridh  Suni,  dan.  (2021).  Deteksi Pemakai Masker Menggunakan Metode Haar Cascade Sebagai Pencegahaan COVID 19. Edu
Elektrika Journal , 10 (1), 13–18.
Malik,  M.,  Studi,  P.,  & Industri, T. (2022).
Deteksi  Suhu  Tubuh  dan  Masker Wajah  dengan  MLX90614  ,  Opencv  , Keras  /  Tensorflow  ,  dan  Deep Learning . 6 (1), 19–25.
Panjaitan, F., Solikhun, S., Nasution,  Z.  M. , Sumarno,  S.,  &  Gunawan,  I.  (2021).
Penggunaan Radio Frequency
Identification  dalam  Proses  Absensi
Kehadiran Pegawai  Menggunakan
Arduino. Jurnal  Penelitian  Inovatif ,
1 (2),
131–138. https://doi.org/10.54082/jupin.14
Perdana,  Wisnu,  A.  (2019). Alat  Pemantau Kondisi Seorang Gamer . 5–15.
https://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/ 1166/8/10- Unikom_Wisnu_Adi_Perdana_BAB II.pdf
Rimanto,  D.  (2019).  Perancangan  Sistem Keamanan  Kendaraan  Sepeda  Motor
Menggunakan
Mikrokontroller Arduino  Bebrbasis  Android. Doctoral Disertation  University  Of  Technology Yogyakarta .
Robby  Rachmatullah,  D.  E.  S.  (2021).
Aplikasi Reservasi Penginapan Berbasis Android . 01 , 22–29.
https://journal.unisnu.ac.id/JISTER/ 22 Rusdi,  A.,  &  Mujahid,  A.  (2021). Rancang bangun  alat  detektor  dan  peringatan penggunaan  masker  berbasis  arduino uno halaman sampul skripsi . Samsugi, S., Mardiyansyah, Z., & Nurkholis,
A.  (2020).  Sistem  Pengontrol  Irigasi
Otomatis Menggunakan Mikrokontroler  Arduino  Uno. Jurnal Teknologi  dan  Sistem Tertanam , 1 (1), 17. https://doi.org/10.33365/jtst.v1i1.719 Sari, D. A. L., Mulyadi, A., Pratama, A., & ...
(2020).  Deteksi  Objek  Berwarna  Real Time Berdasarkan Visualisasi Webcam. Journal  … , 02 (01),  21–24. https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.p
hp/Zetroem/article/view/1336 Sodik, F., Dwi, B., & Kharisudin, I. ( 2020).
Perbandingan Metode Klasifikasi Supervised  Learning  pada  Data  Bank Customers Menggunakan Python.
Jurnal Matematika , 3 , 689–694. Studi,  P.,  Elektro,  T.,  Madura,  U.  T.,  & Bangkalan,  K.  (2021). Simulasi  alat pendeteksi  masker  berbasis  arduino uno 1 1 . 219–222.
Yunan,  A.,  Satria,  E.,  Ilham,  D.  N., Anugreni, F., Khairuman, K., & Sandra, S.  (2021).  Signal  jammer  reduces wireless  fidelity  network  and  global system  in  local  environment. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 644 (1).
https://doi.org/10.1088/1755- 1315/644/1/012022