Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## MONITORING PENGGUNAAN MASKER PADA PENGUNJUNG STMIK “AMIKBANDUNG” MENGGUNAKAN
ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Fajar Nazmi Fadillah 1 , Khoirida Aelani 2
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK “AMIKBANDUNG”, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK BANDUNG, Indonesia Email: fajar.nazmif@gmail.com 1 , khoirida@stmik-bandung.ac.id 2

## Abstrak
Sistem  monitoring  yang  digunakan  di  STMIK “AMIKBANDUNG”  saat  ini  adalah  berbasis  web tanpa  adanya  dukungan  atau  dokumentasi  untuk memiliki modul deteksi masker yang berbasis machine learning.  Machine  learning  merupakan  cabang  ilmu kecerdasan  buatan  yang  meliputi pembangunan  sistem yang  berdasarkan  pada  data.  Dalam  penelitian  ini, machine  learning  diterapkan  dalam  pengembangan deteksi masker. Hasil akhir dalam penelitian ini adalah sistem  deteksi  masker  yang  lebih  efektif  dan  efisien dari  segi  program,  didukung  dengan  antarmuka  dan user experience yang interaktif, dan disertai dokumentasi supaya program dapat dikembangan lebih lanjut.  Dengan  memanfaatkan  kecerdasan  buatan, pihak  kampus  dapat  membuat  keputusan  lebih  mudah berkat  dukungan  statistik  yang  menunjukkan  jumlah pelanggaran melalui antarmuka situs web.
Kata kunci : COVID-19, Machine Learning, Convolutional Neural Network

## Abstract
The monitoring system used at STMIK "AMIKBANDUNG"  is  currently  web-based  without any  support  or  documentation  for  having  a  machine learning-based  mask  detection  module..  Machine learning  itself  is  a  branch  of  artificial  intelligence which  includes  building  systems  based  on  gathered dataset.  In  this  research,  machine  learning  will  be studied  and  applied  in  the  development  of  mask detection.  The final  result  in  this  study  is  a  new  mask detection  system  that  is  more  effective  and  efficient  in terms  of  program,  supported  by  an  interactive interface  and  user  experience,  accompanied  by
documentation  so  that  the  program  can  be  developed further.  By  utilizing  artificial  intelligence,  the  campus can make decisions easier with the support of statistics that  show  the  number  of  violations  viewed  from  the web interface.
Keywords : COVID-19, Machine Learning, Convolutional Neural Network

## I. P ENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Penyakit COVID-19 ( coronavirus  disease  2019 ) merupakan  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh SARS-CoV-2.  Kasus  COVID-19  pertama  ditemukan di  Wuhan,  Cina,  Desember  2019  lalu.  Terdapat beberapa  variasi  pengenalan  gejala  COVID-19, beberapa  yang  dapat  diklasifikasikan  adalah  demam, batuk,  merasa  kelelahan,  kesulitan  bernapas,  dan hilangnya  kemampuan  untuk  mencium  bau  dan  rasa. Gejala mulai tampak dari satu hingga empat belas hari setelah terpapar virus [1].
Salah  satu  sektor  yang  terdampak  dari  pandemi global  ini  adalah  pendidikan,  dengan  pengalihan sistem  belajar  menjadi  daring  membuat  kampus  sepi pengunjung  tetapi  tidak  menutup  kemungkinan  dalam beberapa  kesempatan  untuk  belajar  secara  luring belum  lagi  tamu  yang  hendak  berkunjung  ke  kampus. Hal  ini  menimbulkan  semua  lingkungan  harus menerapkan  protokol  kesehatan  yang  disarankan  oleh WHO dan pemerintah setempat, terutama pemeriksaan suhu  yang  saat  ini  sudah  ditangani  oleh  satpam kampus  dan  pemakaian  masker  ketika  memasuki lingkungan.  Namun  hingga  saat  ini  belum  ada  sistem
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
yang  menangani  kedua  protokol  kesehatan  ini  secara eksklusif.  Hal  tersebut  membuat  kampus  memiliki kesulitan  dalam  membuat  aturan  protokol  kesehatan untuk menentukan apakah protokol saat ini sudah baik atau belum dikarenakan kurangnya informasi pengunjung.
Dari  permasalahan  yang  terjadi,  maka  akan dibuatkan sebuah sistem deteksi masker menggunakan machine learning dan dashboard berbasis web. Sistem ini  dapat  menampilkan  dan  mengklasifikasi  ketika pengunjung  menggunakan  masker,  dan  kampus  dapat mendapat  informasi  mengenai  jumlah  pengunjung kampus. Dengan bantuan sistem pelaporan ini, kampus diharapkan terbantu dalam memantau jumlah pengunjung  yang  memasuki  lingkungan  kampus STMIK “AMIKBANDUNG”.

## 1.2. Rumusan Penyelesaian Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  permasalahan  yang telah  diuraikan  di  atas  maka  didapatkan  rumusan penyelesaian masalah sebagai berikut:
a. Saat  ini  belum  ada  sistem  khusus  yang  dapat melaporkan  jumlah  pengunjung  di  STMIK “AMIKBANDUNG”  berikut  prosentasi  validitas penggunaan  masker,  sehingga  perlu  dibuat aplikasi pemantauan berbasis web.
b. Sistem  yang  dibuat  menggunakan  algoritma CNN,  dengan  tampilan  antar  muka  berupa dashboard yang  mudah  dibaca  disertai  dengan penyimpanan basis data yang tertstruktur.

## 1.3. Ruang Lingkup
Batasan  ruang  lingkup  penelitian  adalah  seputar pengembangan deteksi masker di STMIK “AMIKBANDUNG”. Untuk keluaran yang diharapkan adalah  sistem  klasifikasi  masker  dan dashboard yang bertujuan  untuk  menjadi  sistem  pelaporan  yang  dapat melihat statistik kunjungan STMIK “AMIKBANDUNG”  dan  dapat  menguji  10  (sepuluh) jenis  masker  yang  diklasifikasikan  sesuai  standar masker  WHO  dan  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia  disertai  perbandingan  dari  dua  kamera berbeda  (kamera  laptop  Dell  Inspiron  7567  0,92MP dan kamera Logitech C270 0,9MP).

## 1.4. Tujuan Penelitian
Berikut  merupakan  tujuan  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
a. Secara  akademis,  penelitian  ini  diharapkan memberi  kontribusi  ilmiah  pada  kajian  tentang
penggunaan Python sebagai bahasa pemrograman untuk melakukan machine learning .
b. Secara praktis, penelitian ini diharapkan memberi manfaat  melalui  analisis  yang  dipaparkan  pada pihak-pihak  yang  berkepentingan  dalam  analisis data dan machine learning .
c. Memberikan  pandangan  bagi  pembaca  maupun pada  pihak-pihak  yang  hendak  mencoba  Python untuk  keperluan data  science dan machine learning .
d. Membuat  sistem  pelaporan  untuk  STMIK “AMIKBANDUNG”  untuk  memudahkan  pihak kampus  dalam  melacak  pengunjung  yang  masuk ke lingkungan kampus.

## II. METODE PENELITIAN DAN PEMBAHASAN HASIL

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini adalah Extreme  Programming (XP).  Menurut  Kent Beck [9], merupakan metode pengembangan perangkat lunak  yang  cepat,  efisien,  berisiko  rendah,  fleksibel, terprediksi, scientific ,  dan  menyenangkan.  XP  juga adalah  suatu  model  yang  termasuk  dalam  pendekatan agile ,  metode  pengembangan  yang  identic  dengan memecah  pengembangan  menjadi  beberapa  iterasi. Metode  pengembangan XP  dipilih  karena  perangkat lunak  yang  akan  dibuat  tidak  terlalu  kompleks  dan tergolong berskala kecil dan juga membutuhkan waktu pengembangan yang tidak terlalu lama. Penjelasan dari tiap  fase  yang  terjadi  pada  metode  ini  terdiri  dari beberapa tahapan, yaitu:
a. Perancangan ( Planning )
Langkah  awal  yang  dilakukan  yaitu  analisa kebutuhan  dan  pengumpulan  data  yang  akan digunakan  dalam  pengembangan  aplikasi,  hal  ini meliputi  sumber  informasi  terkait  STMIK “AMIKBANDUNG”  baik  tertulis  dari  buku, jurnal,  atau  akses  dari  situs  web  maupun  yang tidak  tertulis  seperti  hasil  dari  wawancara  dan observasi.
b. Desain ( Design )
Tahapan  ini  diawali  dengan  membuat perancangan  algoritma  yang  akan  digunakan dalam  pengembangan,  rancangan  antarmuka
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
menggunakan  Figma  dan  Adobe  Illustrator sebagai media aplikasi vector . c. Pengembangan ( Coding )
Pada  tahap  ini  pelatihan  mesin  akan dilakukan  supaya  dapat  memiliki  model  yang akurat dengan tingkat kegagalan rendah menggunakan  bahasa  pemrograman  Python. Setelah  itu  hasil  pengembangan  berupa  model akan  digunakan  untuk  menjadi  tolak  ukur  ketika klasifikasi  masker  dilakukan.  Terakhir  membuat dashboard yang  dapat  digunakan  kampus  untuk melihat statistik pengunjung secara interaktif.
d. Pengujian ( Testing )
Tahap ini dilakukan pengujian menggunakan unit  test dan  metode  pengujian  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Karena  pembuatan unit test adalah  pendekatan  utama  dari  XP.  Dalam melakukan  pengujian,  penulis  menggunakan Teknik  pengujian black  box .  Pengujian  ini bermaksud  untuk  melakukan  pengujian  integrasi antara  masukan  dan  keluaran  yang  sesuai semestinya  terjadi  tanpa  mengtahui  struktur sistem.  Untuk  gambaran  besar  bagaimana  alur sistem  bekerja,  perinciannya  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1 Alur Kerja Sistem
Terdapat dua modul yang dikembangkan masing- masing  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python dan  Javascript,  untuk  menyimpan  data  penelitian  ini menggunakan basis data MongoDB. Untuk berinteraksi dengan basis data, penelitian menggunakan  perantara  API  supaya  data  tidak  bisa diakses  secara  langsung  dengan  alasan  keamanan, fleksibilitas,  dan  skalabilitas  program  ketika  hendak dikembangkan  lebih  lanjut.  Maka  dari  itu  untuk mengakses  data  diperlukan  interaksi  menggunakan HTTP Request untuk mengirim permintaan dan HTTP Response untuk  menerima  permintaan.  API  yang dikembangkan  hanya  menyajikan  keluaran  dalam
bentuk  JSON  ( Javascript  Object  Notation )  yang  lalu diproses oleh masing-masing bahasa.

## 2.2 Perangkat Yang Digunakan
Kebutuhan  perangkat  yang  diperlukan  untuk menunjang  penelitian  ini  terbagi  dalam  beberapa bagian.
a. Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam pembuatan aplikasi ini adalah:
1. Sistem  operasi  Microsoft  Windows  10  Versi 21H1 (OS Build 19043.1165)
2. Visual  Studio  Code  dan  Jupyter  Notebook sebagai editor teks
3. Affinity  Designer  sebagai  perangkat  lunak olah citra berbasis vector
4. Figma sebagai perancang antarmuka
5. Google  Chrome  88.0.4.4324.182  sebagai peramban pengembangan dashboard
b. Perangkat Keras
Perangkat  keras  yang  digunakan  dalam pembuatan  aplikasi  ini  adalah  laptop  Dell Inspiron 7567 dengan spesifikasi berikut:
1. CPU Intel®  Core™  i7-7700HQ  CPU @2.80GHz (4CPUs)
2. GPU Nvidia  GeForce  GTX  1050Ti,  768 CUDA Core, 4GB GDDR5 128 Bit VRAM
3. Memori RAM 16GB DDR4 2400MHz
4. SSD SATA berkapasitas 240GB
5. Kamera  Dell  Inspiron  7567  0,92MP  dan Kamera Logitech C270 0,9MP
c. Peladen
Ada  juga  peladen  yang  dijalankan  dengan spesifikasi sebagai berikut:
1. Peladen: 127.0.0.1 via TCP/IP
2. Porta: 27017
3. Versi peladen: 4.2.0
4. Charset peladen: UTF-8 Unicode (utf8)

## 2.3 Desain
Tahap  ini  menjelaskan desain aplikasi  mulai dari rancangan algoritma hingga rancangan antarmuka yang nantinya  akan  digunakan  dan  dikembangkan  pada aplikasi.
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023

## 2.3.1 Use Case Diagram
Gambar 2 Use Case Diagram Keseluruhan Gambar 3 Use Case Diagram Administrator Sistem Gambar 4 Use Case Diagram Pengunjung

## 2.3.2 Activity Diagram
Activity  Diagram menggambarkan  berbagai  alur aktivitas  dalam  sistem  yang  sedang  dirancang,  mulai dari  bagaimana  sistem  seharusnya  berada  di  awal, bertemu  dengan  percabangan  yang  mungkin  terjadi, dan bagaimana alur berakhir (Gambar 5 dan 6).
Gambar 5 Activity Diagram Pengunjung
Gambar 6 Activity Diagram Administrator Sistem
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## 2.3.3 Class Diagram
Class  Diagram menggambarkan  struktur  dan deskripsi class , package ,  dan  objek  satu  sama  lain  di dalam sistem, dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Class Diagram Sistem Klasifikasi Masker

## 2.3.4 Rancangan Antarmuka
Menurut
O’Brien,
rancangan antarmuka merupakan suatu sistem potensial yang disediakan bagi pengembang  dan  calon  pengguna  yang  dapat memberikan gambaran kira-kira sistem akan berfungsi bila  telah  disusun  dalam  bentuk  yang  lengkap. Biasanya  proses  ini  dilakukan  dengan  membuat komponen dasar dari sistem yang akan dikembangkan. Rancangan  antarmuka  untuk  penelitian  ini  dibangun dengan  bantuan  Figma  dan  Affinity  Designer.  Berikut merupakan  rancangan  yang  telah  dibuat  (Gambar  8- 10).
Gambar 8 Rancangan Aplikasi Klasifikasi Masker
Gambar 9 Rancangan Halaman Login Admin

## Gambar 10 Rancangan Halaman Dashboard Admin

## 2.4 Pengembangan ( Coding )
Pada  tahap  pengembangan  akan  dilakukan implementasi dari perancangan yang telah dibuat pada tahap  sebelumnya.  Implementasi  dilakukan  untuk mengubah  model  rancangan  ke  dalam  bahasa mesin/kode.

## 2.4.1 Implementasi API
API digunakan untuk  menjadi  media komunikasi antar  modul,  tahapan  pengembangan  ini  ditulis menggunakan  Express.js  sebagai  kerangka  kerja Node.js.  Untuk  basis  data  menggunakan  MongoDB ketika  telah  melakukan  HTTP request yang  langsung berkaitan  dengan  basis  data.  Semua  respon  yang diberikan menggunakan JSON, yang alasan penggunaannya  atas  popularitasnya  disbanding  XML ( Extensible Markup Language ) yang memiliki kesamaan  dengan  semua bahasa  pemrograman mengenai bagaimana data terstruktur.
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## Tabel 1 Dokumentasi API Klasifikasi Masker
Metode Endpoint Fungsi Auth GET /api/users Dapatkan semua pengguna JWT GET /api/masker Dapatkan semua klasifikasi JWT GET /api/auth/user Dapatkan pengguna  yang saat ini login JWT POST /api/masker Tambah klasifikasi baru JWT POST /api/auth/register Tambah pengguna  baru (registrasi) - POST /api/auth/login Login -
Untuk  menambah  keamanan  dan  otorisasi, penulis  menggunakan  JWT  ( Javascript  Web  Token ). Informasi  ini  disimpan  menggunakan  fitur cookies yang ada pada peramban. Token dimasukkan ke dalam heade HTTP request dengan key “x-auth-token”. Selain  meringankan  beban  kerja  peladen,  dengan menggunakan stateless jika  pengembangan  dari perangkat  lunak  ini  akan  dilanjutkan  skalabilitasnya juga  tidak  terlalu  kompleks.  Data  dokumentasi  API klasifikasi masker ada pada Tabel 1.

## 2.4.2 Implementasi Sistem Klasifikasi Masker
Alur  kerja  pelatihan  dan  pembuatan  model bermasker seperti Gambar 11.
Gambar 11 Alur Kerja Pelatihan & Pembuatan Model
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 12 Proses Transformasi Gambar
Transformasi yang dimaksud
adalah memanipulasi  gambar  ke  berbagai  bentuk  dan mengubahnya  menjadi tensor ,  fitur  ini  disediakan pustaka tensorflow.keras. Beberapa manipulasi dilakukan  adalah  memutar  secara  horizontal  maupun vertikal,  memutar  gambar  ( rotation ),  memperbesar gambar  ( zoom ),  dan  menggeser  posisi  gambar  ( shear ) seperti terlihat pada Gambar 16. Dengan memanipulasi keberbagai  bentuk,  maka  dalam  penelitian  ini  dapat memberikan  data  lebih  banyak  yang  dapat  mesin pelajari  demi  mencapai  tingkat  akurasi  tinggi  dengan tingkat loss rendah.
Di tahap selanjutnya setelah gambar dimanipulasi,  maka  data  sudah  siap  digunakan  untuk dilatih  dan  dikenali  oleh  mesin.  Proses  yang  harus dilewati  adalah  meng- compile kanvas  yang  sudah dibuat.  Proses  kompilasinya  menggunakan  algoritma Adam  yang  sudah  disediakan  yang  sebelumnya  telah diinisialisasi yaitu learning rate / epoch . Setelah model di- compile baru  dapat  memasuki  proses  pelatihan, untuk  memulainya  menggunakan  fungsi model  fit lalu dengan memberi parameter tambahan untuk menyesuaikan weight , data validasi, dan epoch .
Untuk memaksimalkan training , algoritma Adam digunakan  karena  metode  perhitungan learning  rate - nya  yang adaptif terhadap parameter berbeda di  setiap batch  size menghasilkan  model  dapat  dilatih  lebih mudah  diterapkan  dengan  persyaratan  memori  yang lebih kecil.

## Gambar 13 Rentang Waktu Pelatihan Menggunakan CPU dan GPU
Dalam  penelitian  ini  proses  pelatihan model menggunakan  spesifikasi  perangkat  yang  telah  ditulis sebelumnya  dan  memanfaatkan  teknologi  Nvidia CUDA. Dengan kartu gratis  yang  lebih kuat dan  telah didukung  oleh  CUDA,  terdapat  768 core yang membantu  proses  pelatihan  lebih  cepat  memakan waktu  rata-rata  111  detik  per epoch .  Proses  pelatihan juga dapat menggunakan CPU tetapi dikarenakan CPU memiliki core yang  lebih  sedikit  dibandingkan core yang  dimiliki  kartu  grafis  dalam  penelitian  ini  maka akan  lebih  efektif  dan  efisien  jika  pelatihan  dilakukan menggunakan  kartu  grafis.  Dengan epoch senilai  20, penulis  dapat  menyimpulkan  rentang  waktu  yang digunakan  untuk  mendapat  model  ditunjukkan  pada Gambar  13,  menunjukkan  proses  pelatihan  yang  lebih cepat  sebanyak  418%  pada  pelatihan  menggunakan GPU CUDA.

## Gambar 14 Evaluasi Model Klasifikasi
Setelah  model  dilatih  di  tahap  selanjutnya  model harus dipastikan mendapat tingkat prediksi yang cukup baik.  Sesuai  Gambar  14  di  atas  untuk  evaluasinya penelitian ini menggunakan fungsi classification_report() yang merupakan sebuah metode dari  pustaka  scikit-learn  yang  fungsinya  untuk membuat  laporan teks  yang  menunjukkan  metrik  hasil klasifikasi.  Pertama  dimulai  dari  hasil precision yang diperoleh  dari  perhitungan  dengan  formula  sebagai berikut:
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
Didapatkan  hasil  sebesar  0,99  yang  dengan menggunakan skala biner (rentang 0 dan 1) merupakan hasil  yang  tinggi  hanya  terjadi  6  kesalahan  dari  767 data  yang  diproses  berasal  dari  kedua  label. Selanjutnya  perhitungan  untuk recall didapatkan  dari hasil perhitungan dengan formula sebagai berikut:
Untuk  label  bermasker  mendapatkan  hasil recall sebesar  0,99  karena  mendapat  hasil true  positive dan actual  yes dengan  nilai  sama.  Sedangkan  untuk  label tidak bermasker mendapatkan hasil recall sebesar 0,99.
Untuk  penilaian f1-score atau f  score ,  dihasilkan dari  formula  yang  ditunjukkan  di  atas  dan  kedua  nilai yang  diuji  memiliki  nilai  sama  0,99.  Nilai support adalah jumlah data yang diuji terhadap masing-masing label,  jadi  total  terdapat  767  data  dan  terjadi  1 kegagalan di  label  bermasker  sehingga  akhirnya  dapat disimpulkan  dengan  model  yang  sudah  dibuat  dan dilatih, akan terdapat tingkat kesalahan  sebesar 0,26% dan  tingkat  akurasi  99,74%  untuk  sistem  dapat mengklasifikasikan  dengan  benar  dan  sesuai  dengan yang diberikan.
Gambar 15 Tabel Confusion Matrixd Model Yang Telah Dilatih

## Gambar 16 Hasil Pelatihan Model
Gambar  16  menunjukkan  hasil  dan  spesifikasi model  yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Grafik  ini menunjukkan  pada iterasi awal model masih memperlihatkan  tingkat  akurasi  yang  tidak  terlalu tinggi  namun  seiring  pelatihan  berlangsung  dan berulang  maka  mesin  telah  dilatih  untuk  mengenali pola  yang  sama  berulang  kali,  hasilnya  seiring berjalannya  iterasi  Latihan  menjadi  lebih  terlatih hingga  mendapat  tingkat  akurasi  tertinggi  dengan tingkat loss rendah  untuk  memastikan  tidak  salah ketika klasifikasi sebenarnya dilakukan.
Gambar 17 Hasil Klasifikasi Jika Bermasker
Gambar 18 Hasil Klasifikasi Jika Tidak Bermasker
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## 2.4.3 Implementasi Dashboard
Gambar 19 Implementasi Halaman Login
Gambar 20 Implementasi Halaman Dashboard

## Utama
Penulisan kode antarmuka dashboard seluruhnya menggunakan  Javascript  dengan  kerangkat  kerja React.js.  Javascript  di  zaman  kini  dapat  digunakan sebagai  bahasa  penuh  yang  selain  dapat  dijalankan  di peramban,  bisa  juga  berjalan  lewat desktop berkat bantuan Chrome  Engine .  React.js  digunakan  atas fiturnya  yang  dapat  menggunakan  komponen  kembali yang  dinamakan components ,  dengan  fitur  ini penelitian dapat menghemat waktu penulisan skrip dan meringankan  beban  program  yang  dikembangkan. Gambar 19-20 menunjukkan implementasi dashboard.

## 2.5 Pengujian ( Testing )
Pengujian  sistem  adalah  aktivitas  yang  sudah direncanakan  secara  sistematis  bertujuan  untuk menguji  fungsionalitas  sistem  sesuai  kriteria  yang ditentukan.  Pengujian  yang  dilakukan  pada  klasifikasi masker  yang  standarnya  bersumber  dari  WHO  untuk menguji  mana  masker  yang  baik  dan  layak  digunakan [10].
Pengujian  dilakukan  menggunakan  kamera  dari laptop  Dell  Inspiron  7567  (0,92MP)  dan  kamera Logitech C270 (0,9MP) dengan intensitas cahaya yang beragam  supaya  dapat  memaksimalkan  kemampuan sistem  dalam  mengklasifikasikan  objek  dan  masker yang  akan  dipindai.  Dari  pengamatan  yang  dilakukan, didapat  hasil  pengujian  intensitas  cahaya  sebagai berikut (Tabel 2-4) :
Tabel 2 Pengujian Klasifikasi Terhadap Intensitas Cahaya Intensitas Cahaya Jarak Maksimal Tingkat Akurasi Masker Disposable Non-Medis Dalam ruangan (minim cahaya) 0,82 meter 98,11% Dalam ruangan (cahaya cukup) 1,35 meter 99,52% Luar ruangan 1,80 meter 98,52%
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah sistem deteksi dapat ditaruh di berbagai tempat dengan intensitas  cahaya  yang  beragam  dan  mendapat  tingkat prediksi 90 – 100% dapat mengenali pengunjung yang bermasker  dan  tidak  bermasker  dengan  melakukan  10 kali  pengujian  menggunakan  jenis  masker Disposable Non-Medis  di  jarak  1  meter  di  dalam  ruangan  dengan pencahayaan  baik.  Ketika  telah  melewati  jarak maksimal  maka  program  hingga  gagal  mendeteksi adanya wajah dalam jangkauan kamera.
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## Tabel 3 Pengujian Klasifikasi Berdasarkan Jenis
Masker Di Kamer Dell Inspiron 7567
Jenis Perlindungan Jenis Masker Tingkat Akurasi Jarak 1 meter – Intensitas cahaya cukup di dalam ruangan 1 Ply civil protective mask 1  ply  paper  face mask 98,92% 2 Ply civil protective mask 2  ply  paper  face mask 98,76% 3 Ply civil protective mask Masker 3 ply (Berwarna) 98,85% Type  II  ASTM LEVEL 1 Surgical mask green 98,47% Type  IIR  ASTM LEVEL 2 Surgical mask green 98,63% TYPE  IIR  ASTM LEVEL 3 Surgical mask green 98,59% FFP1 Dust mask 98,12% FFP2 & N95 Respirator mask 98,74% FFP3 & N99 Respirator mask 97,92% N100 Respirator mask 96,34%

## Tabel 4 Pengujian Klasifikasi Berdasarkan Jenis Masker Di Kamera Logitech C270
Jenis Perlindungan Jenis Masker Tingkat Akurasi Jarak 1 meter – Intensitas cahaya cukup di dalam ruangan 1 Ply civil protective mask 1  ply  paper  face mask 99,12% 2 Ply civil protective mask 2  ply  paper  face mask 99,16% 3 Ply civil protective mask Masker 3 ply (Berwarna) 99,03%
Type  II  ASTM LEVEL 1 Surgical mask green 98,57% Type  IIR  ASTM LEVEL 2 Surgical mask green 98,33% TYPE  IIR  ASTM LEVEL 3 Surgical mask green 97,85% FFP1 Dust mask 99,12% FFP2 & N95 Respirator mask 98,84% FFP3 & N99 Respirator mask 98,33% N100 Respirator mask 94,09%
Pengujian  dilakukan  menggunakan  standar  yang telah  ditetapkan  oleh  WHO  menyesuaikan  dengan masker  yang  paling  sering  digunakan  di  Indonesia untuk  menutupi  standar  local  dari  Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
Perhitungan  tingkat  akurasi  diperoleh  dengan melakukan  10  kali  pengujian  dengan  masing-masing masker lalu diambil rata-ratanya menghasilkan formula sebagai berikut:
Di mana:
a. merupakan  sampel  jenis  perlindungan  masker yang diuji
b. merupakan jumlah percobaan yang dilakukan

## III. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengembangan monitoring penggunaan masker pada pengunjung STMIK “AMIKBANDUNG” menggunakan algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  berbasis  web yang  dijelaskan  sebelumnya,  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:
Implementasi klasifikasi mendapat tingkat akurasi rata-rata di atas 90% dari dua kamera berbeda, kamera laptop  Dell  Inspiron  7567  (0,92MP)  dan  kamera Logitech C270 (0,9MP). Kualitas kamera
mempengaruhi  kualitas  deteksi  dari  sistem  yang dibangun.  Jarak  efektif  pendeteksian  saat  ini  berada dalam jangkauan 0,82 meter hingga 1,80 meter dengan
Fajar Nazmi Fadillah, Khoirida Aelani
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 2, 15 April 2023
pertimbangan  intensitas  cahaya  yang  cukup  dari pemasangan  kamera.  Jika  melewati  jarak  efektif, sistem  klasifikasi  akan  menampilkan  tingkat  akurasi prediksi  lebih  rendah  hingga  tidak  dapat  mendeteksi wajah sama sekali.

## R EFERENSI
I. C. o. T. o. Viruses, “Virus Taxonomy: Classification and Nomenclature of Viruses,” 2012.
B.  Budiman,  “PENDETEKSIAN  PENGGUNAAN MASKER  WAJAH  DENGAN  METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK,”
2021.
D.  Kingma  dan  J.  Ba,  “ADam:  A  Method  for Stochastic  Optimization,”  dalam International Conference on Learning Representations , 2014.
D.  Li  dan  Y.  Dong,  “Deep  Learning:  Methods  and Applications,”  vol.  7,  no.  3-4,  pp.  197-387, 2014.
D. M. W. Powers, “Evaluation: From Precision, Recall and F-Factor to ROC, Informedness, Markedness & Correlation,” vol. 2, 2008.
D.  Kuhlman,  A  Python  Book:  Beginning  Python, Advanced  Python,  and  Python  Exercises, Platypus Global Media, 2011.
I.  C.  Education,  “Application  Programming  Interface (API),”  IBM,  19  August  2020.  [Online]. Available:
https://www.ibm.com/cloud/learn/api.  [Diakses 11 February 2021].
K.  Beck  dan  C.  Andres,  Extreme  Programming Explained: Embrace Change, Pearson Education, 2004.
OpenCV, “About OpenCV,” OpenCV, 2021. [Online].
Available:  https://opencv.org/about.  [Diakses 23 February 2021].
W.  H.  Organization,  “Advice  on  the  use  of  masks  in the context of COVID-19:  interim guidance,” 6
April 2020. [Online].
Available: https://apps.who.int/iris/handle/10665/331693.