## Pendeteksi Pengguna Masker Pada Pintu Masuk Dengan Metode Convolutional Neural Network
1 Ganiesa Brilian Nasrulloh, 2 Fajar Yumono, 3 Farrady Alif Fiolana
1,2,3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Islam Kadiri-Kediri Jl. Sersan Suarmaji No.38, Manisrenggo, Kec. Kota, Kota Kediri Jawa Timur
1 ganiesabn@gmail.com, 2 fajaryumono@gmail.com, 3 farradyalif@uniska-kediri.ac.id
Abstract - Technology can be utilized to reduce direct contact as viruses  can  spread  quickly  through  it.  Thus,  this  research conducted  testing  on  a  face  mask  detection  system  employing Convolutional Neural Network (CNN) method to mitigate COVID by detecting masked or unmasked faces, aiming to encourage the public to consistently wear masks outdoors. The study comprises three stages: dataset training, face detection, and real-time testing with  various  facial  positions.  The  system  successfully  detects masked  or  unmasked  faces  in  the  dataset  model  with  98% accuracy  and  experiences  a  2%  failure  due  to  limited  dataset variation, leading to errors in low-light conditions. Real-time, the system effectively detects faces in various positions, even with the nose  and  mouth  covered  by  masks  or  hands.  In  the  experiment using a solenoid, if a mask is detected, the solenoid will unlock the door ; otherwise, it remains locked.

## Keywords — CNN, Detection, Mask, Face, Solenoid
Abstrak — Teknologi dapat digunakan untuk mengurangi kontak langsung  karena  virus  dapat  menyebar  dengan  cepat  melalui kontak  langsung.  Sehingga  pada  penelitian  ini  dilakukan pengujian sistem pendeteksi wajah bermasker yang menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengurangi covid  dengan  mendeteksi  wajah  yang  bermasker  atau  tidak bermasker  yang  dapat  menertibkan  masyarakat  untuk  tetap menggunakan masker saat berada diluar ruangan . Penelitian ini dibagi dalam 3 tahap, yaitu pelatihan dataset, deteksi wajah, dan pengujian secara real time dengan berbagai posisi wajah. Sistem ini berhasil mendeteksi wajah bermasker atau tidak pada  model dataset  dengan  akurasi  98%  dan  terjadi  kegagalan  sebesar  2% disebabkan  karena  dataset  kurang  bervariasi  sehingga  saat pencahayaan kurang terjadi kesalahan. Secara real time sistem ini berhasil  mendeteksi  dengan  baik  pada  berbagai  posisi  tampak wajah  dan  pada  wajah  yang  pada  bagian  hidung  dan  mulut tertutup masker atau tangan. Dan pada percobaan menggunakan solenoid  jika  terdeteksi  memakai  masker  maka  solenoid  akan membuka  pintu  dan  jika  tidak  maka  solenoid  tidak  membuka pintu.
Kata Kunci— CNN, Pendeteksi, Masker, Wajah , Solenoid

## I. Pendahuluan
Transformasi  digital  di  bidang  kesehatan  sudah  banyak dilakukan  baik  yang  bersifat  klinis  maupun  non  klinis. Teknologi dapat digunakan untuk mengurangi kontak langsung karena  virus  dapat  menyebar  dengan  cepat  melalui  kontak
langsung.  Penggunaan  masker  pada  saat  ini  merupakan  salah satu  langkah  yang  sangat  tepat  dalam  menjaga  kesehatan, meskipun  penyebaran  virus  COVID-19  sudah  tidak  ada. Namun  pengunaan  masker  saat  berpergian  atau  di  tempat umum juga  sangat di perlukan untuk  menja kesehatan. Selain itu,  masker  juga  dapat  melindungi  penggunanya  dari  paparan droplet yang berasal dari orang lain. Penggunaan masker juga dapat  membantu  menjaga  kesehatan.  Oleh  karena  itu, penggunaan  masker  sangat  penting  untuk  mencegah  berbagai virus  atau  penyakit  yang  menular  melalui  pernafasan  dan melindungi diri sendiri serta orang lain.
Pengenalan  wajah  menggunakan  Convolutional  Neural Network  merupakan  sebuah  sistem  identifikasi  pribadi  yang menggunakan karakteristik wajah seseorang. Pengenalan wajah sendiri  merupakan  suatu  cabang  ilmu  biometrik,  yaitu  suatu bidang  keilmuan  yang  menggunakan  karakteristik  fisik  dari seseorang untuk menentukan atau mengungkapkan identitasnya.
Pada  penelitian  [1]  melakukan  pendeteksian  kanker  dengan menggunakan  tensorflow  yang  diterapkan  jaringan  saraf convolutional  5  lapisan.  Memperoleh  akurasi  validasi  98,6 dalam  35  zaman.  Pada  penelitian  [2]  melakukan  pengenalan citra  wajah  menggunakan  metode Principal  Component Analysis (PCA) dengan menggunakan data masukan sebanyak 60  citra  wajah  dan  mendapatkan  hasil  performansi  sistem sebesar  80  %  dalam  mengenali  citra  masukan  dengan  benar. Pada  penelitian  [3]  melakukan  pendeteksian  orang  yang memakai  masker  dan  tidak  ,  dengan  menggunakan  library python  seperti  Open  Cv  ,  Tensorflow  dan  Keras  .  Dalam pembelajaran  mendalam  CNN  yang  digunakan  untuk  melatih model.  Pada  penelitian  [4]  melakukan  pengklasifikasian ekspresi  wajah  menggunakan  CNN  dengan  menggunakan library tensorflow . Mendapatkan akurasi validasi 64,45% dan validasi  loss 3,96%  dari  hasil  tersebut  disimpulkan  bahwa sistem tidak mengalami overfit.
Pada penelitian ini penulis akan mengaplikasikan pendeteksian masker  wajah pada kamera  yang dihubungkan  ke kunci pintu masuk ruangan yang apabila sebelum masuk kedalam ruangan terlebih  dahulu  harus  melakukan  scan  masker  pada  wajah. Disini  suatu  objek  yang  terdeteksi  arduino  akan  menjalankan motor servo yang bertujuan untuk membuka soket pada pintu. Pendeteksian  masker  ini  menggunakan  metode  CNN  sebab metode ini lebih akurat untuk mendeteksi bentuk dan warna dari masker  wajah. Yang diharapkan dengan adanya penelitian ini penyebaran  virus  corona  dapat  lebih  teratasi  sehingga  dapat
mengurangi  proses  penyebaran  virus  dan  mentertipkan  setiap orang  dianjurkan  memakai  masker  ketika  memasuki  ruangan tertentu.

## II. Metode Penelitian

## A. Alir penelitian
Alur pada penelitian ini di bagi menjadi beberapa tahap yang dilakukan pada saat melakukan perancangan dan pengujian. Alur penelitian atau tahapan tersebut dapat dilihat dalam Gambar 1. Dengan memulai penelitian dengan mencari literatur yang  berhubungan  dengan  penelitian.  Dari  hasil  literatur dilakukan
penganalisaan
masalah,
selanjutnya pengimplemestasian metode. selanjutnya melakukan pembuatan, pengujian terhadap sistem apabila sudah memenuhi tujuan  yang  dicapai,  tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah implementasi. Apabila telah selesai maka penelitian selesai.
Studi Literatur Analisa Masalah Implementasi Metode Uji Coba dan Analisa Hasil Penelitian

## Gambar 1. Diagram Alir Metode Penelitian
Pada Gambar 2 dibawah  merupakan diagram alir dari alat Pendeteksi  Pengguna  Masker  Pada  Pintu  Masuk  Dengan Metode Convolutional Neural Network yang berfungsi sebagai pengendali dari pembacaan masker yang dihubungkan dengan kamera  webcam  sebagai  perekam  penggunaan  masker  pada pengunjung.  Selanjutnya  setelah  Kamera  mengindentifikasi pengunaan  masker,  apabila  terdeteksi  memakai  masker  maka selenoid akan membuka pintu, jika tidak memakai masker maka selenoid tidak akan membuka pintu dan pintu tetap tertutup.

## B.
Dasar Teori 1. Definisi Masker
Masker  adalah  perlindungan  pernafasan  yang  digunakan sebagai  metode  untuk  melindungi  individu  dari  menghirup zat-zat  bahaya  atau  kontaminan  yang  berada  di  udara, perlindungan  pernafasan  atau  masker  tidak  dimaksudkan untuk menggantikan metode pilihan yang dapat menghilangkan penyakit, tetapi digunakan untuk melindungi secara memadai pemakainya. Masker secara luas digunakan untuk  memberikan  perlindungan  terhadap  partikel  dan aerosol  yang  dapat  menyebabkan  bahaya  bagi  sistem pernafasan yang dihadapi oleh orang yang tidak memakai alat pelindung  diri,  bahaya  partikel  dan  aerosol  dari  berbagai ukuran  dan  sifat  kimia  yang  berbeda  dapat  membahayakan manusia [5].
2. Kamera Webcam
Webcam  merupakan  perpaduan  dari  titik  awal  kata  web dan kamera. WebCam adalah nama untuk kamera cepat (yang menyiratkan  status  saat  ini)  yang  gambarnya  dapat  dilihat atau  dilihat  melalui  proyek  SMS  seperti  Hurray  Courier, Windows  Live  Courier,  AOL  Moment  Courier  (Point), SKYPE, web, dan lain lain. Istilah "webcam" berpusat pada jenis  kamera  yang  digunakan  untuk  kebutuhan  bantuan elektronik.  Webcam  sebagian  besar  digunakan  untuk  tujuan percakapan  jarak  jauh  atau  juga  sebagai  layar  kamera. Gambar 3 merupakan contoh gambar kamera webcam [6].
Gambar 2. Diagram Alir Sistem
3. Arduino
Mikrokontroler  adalah  jenis  komputer  kecil  yang terintegrasi  dalam  satu  IC,  yang  mencakup  CPU,  memori, timer,  saluran  komunikasi  serial  dan  paralel,  serta  port input/output, dan ADC [7].
Arduino  Uno  adalah  papan  mikrokontroler  yang  dibuat bergantung  pada  chip  ATmega328P.  Arduino  Uno  bersifat open source dan bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa C. Arduino Uno juga memiliki 14 pin lanjutan sebagai sumber data dan output , dimana 14 pin juga dapat digunakan sebagai  output  PWM  (pin  0  hingga  13),  6  pin  informasi sederhana,  menggunakan  permata  16  MHz  seperti  koneksi USB,  pin  A0  hingga  A5,  header  ICSP,  colokan  listrik,  dan tombol  reset.  Semua  penentuan  yang  dicatat  adalah  elemen pendukung yang diperlukan dalam rangkaian mikrokontroler. Pada Gambar 4 merupakan contoh gambar Arduino uno [6].
4. Solenoid Door Lock
Solenoid  door  lock  adalah  sistem  penguncian  pintu otomatis  yang  menggunakan  solenoid  atau  elektromagnetik untuk mengendalikan akses pintu. Ketika listrik dialirkan ke solenoid,  medan  magnet  dihasilkan  sehingga  menjalankan penutup atau pembuka kunci pada pintu. Solenoid door lock banyak digunakan pada pintu gerbang, pintu masuk gedung, pintu  mobil,  dan  pintu  rumah  tangga  karena  memberikan keamanan  yang  lebih  baik  daripada  kunci  mekanis konvensional.  Selain  itu,  solenoid  door  lock  juga  dapat
dikontrol  secara  otomatis  melalui  sistem  keamanan  terkait seperti kartu akses atau sidik jari[8].
Solenoid  Door  Lock  adalah  salah  satu  solenoid  yang difungsikan  khusus  sebagai  solenoid  untuk  pengunci  pintu elektronik.  Solenoid  ini  mempunyai  dua  sistem  kerja,  yaitu Normaly Close (NC) dan Normaly Open (NO). Perbedaanya adalah  jika  cara  kerja  solenoid  NC  apabila  diberi  tegangan, maka  solenoid  NO  adalah  kebalikannya  dari  Solenoid  NC. Biasanya  kebanyakan  solenoid  Door  Lock  membutuhkan input tagangan kerja 12V DC tetapi ada juga solenoid Door Lock  yang  hanya  membutuhkan  input  tegangan  output  dari pin  IC  digital[9].  Namun  jika  anda  menggunakan  Solenoid Door Lock yang 12V DC. Berarti anda membutuhkan power supply 12V dan sebuah relay untuk mengaktifkannya . Pada Gambar 5 merupakan contoh gambar Solenoid Door [8] .
5. Relay
Relay adalah sebuah saklar yang dikendalikan oleh arus. Relay  memiliki  sebuah  kumparan  teganganrendah  yang dililitkan pada sebuah inti. Terdapat sebuah armatur besi yang akan  tertarik  menuju  inti  apabila  arus  mengalir  melewati kumparan. Armatur ini terpasang pada sebuah tuas berpegas.
Relay  dibutuhkan  dalam  rangkaian  elektronika  sebagai eksekutor sekaligus interface antara beban dan sistem kendali elektronik yang berbeda sistem power supplynya. Pengaplikasian  yang  sering  ditemui  adalah  Relay  sebagai kontrol ON/OF beban dengan sumber tegang berbeda. Relay sebagai  selektor  atau  pemilih  hubungan.  Relay  sebagai eksekutor  rangkaian  delay  (tunda).Dan  relay  sebagai protektor atau pemutus arus pada kondisi tertentu[10].
6. Library Tensorflow
TensorFlow merupakan software library yang dikembangkan  oleh  Google  Brain,  dirilis  pertama  kali  pada tahun 2015 dengan lisensi Apache 2.0. Google menggunakan TensorFlow dalam proses riset dan produksi layanan mereka. TensorFlow terkenal dalam pengembangan machine learning, deep  learning  dan  artificial  intelligence.  TensorFlow  dapat dijalankan  lintas  platform.  Kelebihan  Tensorflow  dapat berjalan  di  banyak  CPU  dan  GPU  yang  mempermudah pengembang dalam pengembangan deep learning[11].
Gambar 3.  Kamera Webcam
Gambar 4. Arduino Uno
Gambar 5. Solenoid Door

## 7. Library OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) adalah sebuah  library  (perpustakaan)  open  source  yang  berfungsi untuk melakukan pengolahan gambar dan video secara real- time  dan  bisa  mengekstrak  informasi  didalamnya.  Dengan cara  meniru  cara  kerja  sistem  visual  manusia  yaitu  dengan melihat  objek  melalui  "penglihatan/mata"  dan  citra  pada objek tersebut diteruskan ke otak untuk memproses sehingga mengerti  objek  apa  yang  tampak  pada  pandangan  mata manusia[12].
8. Deep Learning
Deep  learning  merupakan  sub  bidang  machine  learning yang  algoritmanya  terinspirasi  dari  struktur  otak  manusia. merupakan  jaringan  saraf  yang  memiliki  tiga  atau  lebih lapisan  ANN.  Ia  mampu  belajar  dan  beradaptasi  terhadap sejumlah besar data serta menyelesaikan berbagai permasalahan  yang  sulit  diselesaikan  dengan  algoritma machine learning lainnya.
Pembelajaran mesin mendalam yang disebut dengan Deep learning ialah salah satu pembelajaran dari berbagai macam metode pembelajaran mesin yang menggunakan Convolutional  Neural  Networks  (CNN).  Pada  system  CNN, komputer  dapat  menyesuaikan  sifat  dan  tugas  seperti  yang dilakukan oleh manusia[13].
9. CNN (Convolutional Neural Networks)
CNN  (Convolutional  Neural  Networks) adalah  data  dua dimensi yang merupakan hasil transmisi dari jaringan. Hal ini menyebabkan parameter bobot CNN dan operasi linear dapat menghasilkan  hasil  yang  berbeda.  Konvolusional  yang menggunakan operasi CNN linear, ditransformasi dalam 4D dalam  konvolusional  sekumpulan  karnel  yang  merupakan beda  dimensi  [13]. Convolutional  Neural  Networks merupakan  suatu layer yang  memiliki  susunan neuron 3D (lebar,  tinggi,  kedalaman).  Lebar  dan  tinggi  merupakan ukuran layer sedangkan  kedalaman  mengacu  pada  jumlah layer . Secara umum jenis layer pada CNN dibedakan menjadi dua  yaitu layer ekstraksi  fitur  gambar  dan layer klasifikasi [14] Convolutional  neural  network  (ConvNets) merupakan special case dari artificial neural network (ANN) yang saat ini diklaim  sebagai  model  terbaik  untuk  memecahkan  masalah object  recognition  dan  detection.  Convolutional  Neural Network (CNN) termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena  kedalaman  jaringan  yang  tinggi  dan  banyak diaplikasikan  pada  data  citra.  Secara  teknis,  convolutional network adalah arsitektur yang bisa di training dan terdiri dari beberapa  tahap.  Input  dan  output  dari  masing-masing  tahap adalah  beberapa  array  yang  disebut  feature  map  atau  peta fitur.  Output  dari  masing-masing  tahap  adalah  feature  map hasil  pengolahan  dari  semua  lokasi  pada  input.  Masing- masing  tahap  terdiri  dari  tiga  layer  yaitu  convolution  layer,
activation layer dan pooling layer. Pada Gambar 6 merupakan gambar cara kerja CNN[15].

## III. Hasil dan Pembahasan
Dalam bab ini akan di jelaskan mengenai hasildan analisa dari  perancangan  pendeteksi  penggunaan  masker  pada  pintu masuk  dengan  menggunakan Convolutional  neural  network (CNN) di  dapatkan  keluaran  berupa  deteksi  penggunaan masker, pada proses ini menggunakan masukan gambar dengan jumlah  gambar  1.042  gambar  dengan  521    gambar  traning dengan  masker  dan  521  gambar  traning  tidak  menggunakan masker, serta terdiri dari  gambar testing gambar bermasker 129 dan gambar tidak memakai masker 134. Dari hasil data tersebut selanjutnya akan digunakan pengenalan pengunaan masker dan tidak mengunakan masker pada pintu masuk.
Model dataset dibuat untuk mengenali ciri pada citra agar bisa melakukan klasifikasi sebagai wajah memakai masker atau wajah  tidak  memakai  masker.  Pelatihan  pada  model  dataset dilakukan  sebanyak  20  epoch.  Sistem  menyimpan  model dengan hasil yang sesuai pada model dataset yang sudah dibuat. Hasil  model  ini  digunakan  pada  tahap  pengujian  secara  real time menggunakan citra wajah hasil tangkapan kamera. Nilai loss dan akurasi dari hasil pelatihan model dataset adalah seperti  yang  tampak  pada  Gambar  7  dan  ditampilkan  dalam bentuk grafik seperti yang tampak pada Gambar 8
Gambar 6 . Cara Kerja CNN (Convolutional Neural Network)
Tampak pada Gambar 7 bahwa akurasi yang diperoleh pada setiap epoch 1sampai 20, mulai  dari 0.62 atau 62% dan pada epoch ke 20 di peroleh akurasi 0.98 atau 98%. Sehingga dapat di lihat dari epoch 1 sampai 20, pada 14 epoch diperoleh akurasi tertinggi    yaitu  0.99  atau  99%  yang  berarti  hasil  identifikasi sistem  mendekati  100%.  Loss  yang  diperoleh  pada  14  epoch diperoleh  loss  0.0023  yang  berarti  peluang  kesalahan  sangat kecil. Hal ini berarti sistem dapat melakukan proses pelatihan dan pengujian model dataset dengan baik.
Tampak  pada  Gambar  8  diatas  nilai  akurasi  dari  hasil pelatihan  model  mencapai  100  sesuai  dengan  garis  berwarna biru dan nilai akurasi validasi 100 sesuai dengan garis berwarna orage.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  20  epochs  dalam menjalankan pelatihan model ini yaitu 18 menit.
Tabel 1.. Hasil Evaluasi Pelatihan
Hasil evaluasi pelatihan model adalah seperti yang tampak pada  Gambar  4.4  Tampak  pada  Gambar  4.4  bahwa  hasil pendeteksian  wajah  tidak  memakai  masker  yaitu  dengan precision  0.97  atau  97%,  recall  0.99  atau  99%,  f1-score  0.98 atau 98%, dan akurasi 0.98 atau 98%. Hasil pendeteksian wajah memakai masker yaitu dengan precision 0.99 atau 99%, recall 0.97 atau 97%, f1-score 0.98 atau 98%, dan akurasi 0.98 atau 98%. Hal ini berarti bahwa hasil pendeteksian wajah memakai masker  atau  wajah  tidak  memakai  masker  ini  sudah  akurat, yaitu  dengan  akurasi  0.98  atau  98%.  Dengan  demikian  maka model  dataset  yang  telah  dibuat  selanjutnya  dapat  diandalkan untuk tahap pengujian secara real time. Pada pengujian secara real  time  citra  masker  pada  wajah  tidak  dapat  terdeteksi  jika jarak antara wajah dengan kamera lebih dari 2 meter, sehingga pengambilan  citra  wajah  dilakukan  pada  jarak  kurang  dari  2 meter. Pengujian dilakukan pada berbagai posisi tampak wajah di  kamera,  yaitu  seperti  yang  tampak  pada  Tabel  4.1  Hasil pendeteksian  ditandai  dengan  kotak  hijau  sebagai  batas  area
wajah  memakai  masker,  dan  kotak  merah  sebagai  batas  area wajah tidak memakai masker. Pada tanda kotak tersebut disertai dengan  probabilitas  hasil  pendeteksian.  Probabilitas  terbesar yang mungkin adalah 99%.
Tabel 2. Hasil Pengujian Akurasi Video Kamera Secara Real Time
No Gambar Uji Posisi Wajah Hasil Deteksi 1. Wajah memakai masker  dengan wajah tampak depan tegak menghadap arah kamera. 99% memakain masker, berarti sistem berhasil mendeteksi adanya wajah bermasker pada wajah yang tampak depan tegak  menghadap kearah kamera. 2. Wajah memakai masker  dengan wajah tampak depan tegak menghadap arah kamera tetapi mengunakan warna masker hitam. 57% memakai masker. Berarti sistem berhasil mendeteksi adanya wajah bermasker pada wajah yang tampak depan dengan masker hitam. 3. Wajah tidak memakai masker  dengan wajah tampak depan tegak menghadap  kea rah kamera dengan  bagian hidung dan mulut terlihat atau tidak tertutup. 99% tidak memakai  masker. Berarti sistem berhasil ,mendeteksi adanya wajah tidak memakai masker pada wajah yang tampak depan tegak  menghadap kamera dengan bagian hidung dan mulut terlihat atau tidak tertutup.
Gambar 8.Grafik Hasil Training Loss dan Akurasi
4. Wajah tidak memakain masker  dengan wajah tanpak depan tegak menghadap kamera  dengan bagian  hidung dan mulut tertutup oleh telapak tangan. 99% tidak memakaia masker, berarti sistem berhasil mendeteksi adanya wajah tidak  bermasker pada  wajah  yang tanpak depan tegak  menghadap kea  rah  kamera dengan bagian hidung  dan  mulut tertutup oleh telapak tangan. 5. Wajah memakai masker  dengan wajah tegak tampak  bagian samping kanan / menghadap  ke arah kiri. 96% memakai masker. Berarti sistem berhasil mendeteksi wajah bermasker pada wajah  yang  tegak tampak bagian samping  kanan  / menghadap ke arah kiri. 6. Wajah memakai masker  dengan wajah tegak tampak depan wajah  di  angkat ke atas menghadap  ke kamera. 79% memakai masker. Berarti sistem berhasil mendeteksi wajah bermasker pada wajah tegak tampak depan wajah  di  angkat ke atas menghadap ke kamera 7. Wajah memakai masker  dengan wajah tegak tampak depan wajah menghadap kamera  dengan menunduk menghadap  ke bawah. Wajah  memakai masker dengan wajah tegak tampak depan wajah menghadap kamera dengan menunduk menghadap ke bawah.
Hasil uji menggunakan solenoid
Pada  Gambar  10  dan  11  di  bawah  merupakan  gambar  uji coba dengan solenoid yang dapat di liahat pada gambar, bahwa pada  saat  tidak  menggunakan  masker  maka  solenoid  akan mengunci dan pada Gambar 10.Gambar 11 saat menggunakan masker selenoid akan bergeser masuk dan bisa membuka pintu saat menggunakan masker.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian dan analisa pada sistem Pendeteksi Pengguna  Masker  Pada  Pintu  Masuk  Dengan  Metode Convolutional Neural Network didapatkan sebuah kesimpulan bahwa :
1. Sistem pendeteksi wajah bermasker dengan metode CNN ini  berhasil  mendeteksi  adanya  wajah  yang  memakai masker  atau  tidak  memakai  masker  pada  model  dataset dengan  akurasi  98%  dan  presisi  99%.  Secara  real  time sistem ini berhasil  mendeteksi kurang baik di  karenakan yang  disebabkan  karena  warna  masker  dan  kulit  hampir sama, serta pencahayaan yang kurang.
2. Resolusi  gambar  &  sampel  yang  hanya  menggunakan pembelajaran masker warna putih. Wajah yang memakai masker atau tidak memakai masker pada wajah yang tidak menggunakan  masker  tetapi  bagian  hidung  dan  mulut ditutup dengan telapak tangan atau lengan tangan sistem ini  berhasil  mendeteksi  dengan  baik  bahwa  wajah  tidak bermasker.
3. Pada  percobaan  menggunakan  solenoid  jika  terdeteksi memakai masker maka solenoid akan membuka pintu dan jika tidak maka solenoid tidak membuka pintu.
Dengan adanya kesimpulan diatas, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, karena itu ada beberapa saran yaitu:
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan memperbanyak  data  input  gambar  yang  bermasker  dan  tidak
Gambar 10. Hasil Uji Selenoid Tanpa Masker
Gambar 11. Hasil Uji Solenoid Saat Bermasker
bermasker  sehingga  keakurasian  akan  lebih  tepat  lagi  dan pemerosesan waktu pemndeteksian masker lebih cepat.

## V. Daftar Pustaka
[1]  A.  Sawant,  M.  Bhandari,  R.  Yadav,  R.  Yele,  and  S. Bendale,  “Brain  Cancer  Detection  From  MRI:  A Machine Learning Approach (Tensorflow),” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 05, no. 04, pp. 2089–2094, 2018.
[2]  A. Budi, S. Suma’inna, and H. Maulana, “Pengenalan Citra  Wajah  Sebagai  Identifier  Menggunakan  Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Tek.Inform , vol. 9, no. 2, pp. 166–175, 2018.
[3]  A.K.  Bhadani  and  A.  Sinha,  “A  FACEMASK DETECTOR  USING  MACHINE  LEARNING  AND IMAGE  PROCESSING  Engineering  Science  and Technology , an International Journal A FACEMASK DETECTOR  USING  MACHINE  LEARNING  AND IMAGE  PROCESSING,” Eng.  Sci.  Technol  an  Int.J , pp. 1–8, Nov. 2020.
[4]  M.  Ihsan,  R.K.  Niswatin,  and  D.  Swanjaya,  “Deteksi Ekspresi  Wajah  Menggunakan  Tensorflow,” Joutica , vol. 6, no. 1, p. 428, 2021.
[5]  E.  S.  Han  and  A.  goleman,  daniel;  boyatzis,  Richard; Mckee,  “Bahaya  Gas  Sulfur  Dan  Akibat  Terhadap Manusia,” Journal  of  Chemical  Information  and Modeling , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[6]  K.  Rahmia,  “Rancang  Bangun  Sistem  Identifikasi Penggunaan  Masker  Menggunakan  Arduino,” UPB Repository , pp. 1–46, 2021.
[7]  M.  Ichwan,  Milda  Gustiana  Husada,  and  M.  Iqbal  Ar Rasyid, “Pembangunan Prototipe Sistem Pengendalian
Peralatan  Listrik  Pada  Platform  Android,” Jurnal Informatika , vol. 4, no. 1, 2013.
[8]  R.  Suwartika  and  G.  Sembada,  “Perancangan  Sistem Keamanan  Menggunakan  Solenoid  Door  Lock Berbasis Arduino Uno pada Pintu Laboratorium di PT. XYZ,” J. E-Komtek , vol. 4, no. 1, pp. 62–74, 2020.
[9]  A.  Jufri,  “Rancang  Bangun  dan  Implementasi  Kunci Pintu Elektronik Menggunakan Arduino dan Android,” Jurnal STT STIKMA Internasional , vol. 7, no. 1, 2016.
[10]  D.  Alexander  and  O.  Turang,  “PENGEMBANGAN SISTEM RELAY PENGENDALIAN DAN PENGHEMATAN
PEMAKAIAN LAMPU BERBASIS MOBILE,” pp. 75–85, Nov. 2015.
[11]  J.  Arifianto,  “Aplikasi  Web  Pendeteksi  Jerawat  Pada Wajah  Menggunakan  Model  Deep  Learning  Dengan Tensorflow,” 2022.
[12]  M.  et  al  Abdillah,  “Implementasi  Sistem  Pendeteksi Penggunaan  Masker  Berbasis  Rapsberry  Pi  4 Menggunakan Metode Convolution Neural Network(CNN)  pada  Proses  Screening  Protokol Kesehatan COVID-19,” vol. 16, no. 10, pp. 9–15, 1978.
[13]  I. W. Prastika, E. Zuliarso, J. T. Lomba, J. No, and S. 50241,  “Deteksi  Penyakit  Kulit  Wajah  Menggunakan Tensorflow  Dengan  Metode  Convolutional  Neural Network,” Jurnal  Manajemen  informatika  &  Sistem Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 84–91, 2021.
[14]  M.  Zufar,  “Introductory  Computer  Vision  and  Image Processing,” Sens . Rev , vol. 18, no. 3, pp. 2–4, 1998.
[15]  “DEEP  LEARNING  OBJECT  DETECTION  PADA VIDEO,” 2018.