## KLASIFIKASI DETEKSI PENGGUNAAN MASKER MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Nalda Kresimo Negoro* 1) , Ema Utami 2) , Ainul Yaqin 3)
1. Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia
2. Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia
3. Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan, Komputer Visi, Convolutional Neural Network, Era Industri 5.0, Face Mask Detection, Pembelajaran Mesin, Deteksi Objek
Keywords: Artificial Intelligence, CNN,
Computer Vision, Convolutional Neural Network, Era Society 5.0, Face Mask Detection, Machine Learning, Object Detection

## Article history:
Received 28 January 2023 Revised 4 February 2023 Accepted 2 March 2023 Available online 1 June 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i2.3748
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: naldakresimonegoro@gmail.com
Berhubungan  dengan  era  revolusi  industri  5.0  kita  perlu  bersyukur semua  pekerjaan  menjadi  dimudahkan  dengan  terdigitalisasi.  Berbagai pekerjaan  dapat  diselesaikan  jauh  lebih  mudah,  cepat  dan  secara otomatis. Konsep era industri 5.0 memiliki fokus pendayagunaan aspek dari manusia, data dan teknologi berbasis modern. Manusia dan sistem saling terhubung dan mendapatkan hasil maksimal dengan bantuan AI. Konsep  ini  memberikan  dampak  positif  untuk  menghadapi  perubahan besar  pada  transformasi  digital.  Perkembangan  pesat  dari  transformasi digital  saat  ini  ada  pada  pendeteksian  objek  menggunakan  machine learning.  Deteksi  objek  adalah  teknik  dari  computer  vision  dalam pembacaan  pengenalan  objek  pada  gambar  ataupun  video.  Pada penelitian  ini  diterapkan  klasifikasi  deteksi  objek  dengan  algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN)  menggunakan  arsitektur VGG16Net  dengan  mengklasifikasikan  wajah  bermasker  dan  tidak bermasker. Dataset yang digunakan untuk proses training diperoleh dari kaggle  berjumlah  3.725  menggunakan  masker,  3.828  tidak menggunakan  masker  dan  dataset  untuk  proses  testing  menggunakan dataset personal berjumlah 16 dataset. Evaluasi jaringan pelatihan model menggunakan confusion matrix sedangkan tahap pengujian menggunakan  SSD  ResNet10.  Hasil  evaluasi  dari  rancangan implementasi  pelatihan  model  didapatkan  nilai  akurasi  0,992,  presisi 1.000, dan recall 0,984. Kemudian hasil pengujian testing mendapatkan nilai tertinggi dengan akurasi 100%.

## ABSTRACT
In connection with  "Industrial Revolution 5.0", we need to be grateful that all work has been made easy by being digitized. Various jobs can be completed  much  easier,  faster,  and  automatically.  The  concept  of "industrial era 5.0" has a focus on utilizing aspects of humans, data, and modern-based technology. Humans and systems are interconnected, and we get the most out of it with the help of AI. This concept has a positive impact  on  facing  major  changes  in  digital  transformation.  The  rapid development of digital transformation today is in object detection using machine learning. Object detection is a technique from computer vision for  reading objects in  images or  videos. In this study, object detection classification  was  applied  using  the  Convolutional  Neural  Network (CNN)  algorithm  using  the  VGG16Net  architecture  by  classifying masked and non-masked faces. The dataset for the training process came from  Kaggle,  with 3,725 using masks and 3,828 not using masks, and the dataset for  the testing process came from personal datasets, with  a total of 16 datasets. The evaluation of the model training network uses the confusion matrix, while the testing phase uses SSD ResNet 10. The results  of  the  evaluation  of  the  model  training  implementation  design obtained an accuracy value of 0.992, a precision of 1,000, and a recall of 0.984. Then the test results get the highest value with 100% accuracy.

## I. P ENDAHULUAN
ERHUBUNGAN dengan masuknya revolusi era industri 5.0 kita perlu bersyukur membuat semua pekerjaan menjadi  lebih  dimudahkan  dengan  hadirnya  kemudahan  yang  diberikan  dengan  serba  terdigitalisasi. Berbagai  hal  yang  dikerjakan  dapat  diselesaikan  dengan  jauh  lebih  mudah,  lebih  cepat  dan  dapat diselesaikan secara otomatis. Revolusi era industri 5.0 atau bisa disebut dengan era society 5.0 telah di sampaikan oleh negara Jepang. Konsep dari era industri 5.0 memiliki fokus terhadap kombinasi antara penggunaan sumber daya  dari  aspek  manusia,  data  serta  kemajuan  dari  teknologi  yang  ada  sampai  saat  ini  dengan  menggunakan teknologi berbasis modern seperti AI, IoT dan Robot [1]. Walaupun tidak memiliki perbedaan yang jauh dengan era industri terdahulu yaitu era industri 4.0, namun keduanya memiliki fokus yang berbeda. Secara sederhana pada era  industri  4.0  berfokus  pada  pengumpulan  informasi  menggunakan  jaringan  dan  di  lakukan  analisa,  berbeda dengan fokus era industri 5.0 yaitu data yang didapatkan dari manusia akan dihubungakan dan diolah dengan sistem untuk mendapatkan  hasil yang  diinginkan  dengan maksimal  dibantu  dengan  bantuan  dari Artificial  Intelligence (AI).  Hasil  yang telah  didapatkan  kemudian  dikembalikan  kepada  ruang fisik.  Dengan  hadirnya konsep  berikut memberikan dampak positif untuk menghadapi perubahan pada transformasi digital dengan masuknya revolusi era industri  5.0 seiring  kemunculan  teknologi  seperti IoT,  Big  Data,  Data  Science, Computer  Vision,  Robotika,  AI, Machine Learning, Deep Learning , sampai pada pengolahan data dapat memberikan kemudahan dalam kehidupan manusia [2].
Perkembangan  pesat  dari  transformasi  digital  saat  ini  ada  pada  pendeteksian  objek  menggunakan machine learning . Deteksi objek merupakan salah satu teknik computer vision untuk melakukan pembacaan atau pengenalan objek pada gambar ataupun video. Penerapan dari computer vision yang dapat digunakan pada berbagai bidang dapat memberikan kemudahan bagi manusia dalam membantu pekerjaan. Computer vision termasuk bagian dari artificial intelligence yang memprogram komputer agar dapat melihat dan melakukan pengenalan hingga deteksi objek yang ada disekitarnya layaknya cara kerja pada mata manusia dan mamalia [3]. Untuk dapat mengenali objek pada  suatu  gambar  maupun  video,  sebuah  sistem  memerlukan  dataset  yang  perlu  dilatih  terlebih  dahulu  terkait dengan kelas objek tersebut. Sistem akan memperlajari dataset tersebut untuk menemukan ciri khusus dari suatu objek  tersebut  yang  dapat  dijadikan  pola  oleh  sistem  dalam  mengenali  objek  yang  sama  tetapi  dikondisi  yang berbeda. Proses dari pembelajaran sistem dengan dataset tersebut termasuk pada bidang keilmuan machine learning [4].
Terdapat banyak algoritma yang dapat digunakan dalam pembelajaran sistem terhadap objek citra seperti pada penelitian  sebelumnya  yaitu  melakukan  analisis  komparasi  klasifikasi  citra  pengguna  masker  dengan membandingkan  kinerja  dari  metode  CNN  dibandingkan  dengan  kombinasi  metode  CNN  dan Support  Vector Machine (SVM). Pada penelitian berikut disebutkan arsitektur terbaik yang digunakan yaitu menggunakan salah satu dari tiga arsitektur yaitu MobileNet, ResNet50, dan VGG-16. Kesimpulan yang didapatkan pada penelitian berikut didapatkan nilai  kinerja tertinggi  yaitu  dengan mengkombinasikan CNN dan ResNet50 didapatkan nilai kinerja  tertinggi  dengan accuracy 99,41%  [5].  Maka  dari  itu,  tidak  begitu  mengherankan  jika  algoritma  CNN banyak digunakan pada proses klasifikasi citra. Selain itu penelitian kedua membahas identifikasi individu dalam penggunaan  masker  secara  benar  atau  tidak  benar  serta  memverifikasi  identitas  menggunakan  layanan  aplikasi mobile dan menggunakan metode CNN. Pada penelitian ini tidak menampilkan hasil setiap validasi akurasi pada 12 sampel wajah yang digunakan sebagai pelatihan model [6]. Penelitian ketiga yaitu memiliki tujuan yang sama melakukan identifikasi deteksi penggunaan masker tetapi menggunakan metode R-CNN dan model deteksi objek YOLOv3. Pada penelitian ini tidak ditunjukan hasil tingkat akurasi yang didapatkan pada pelatihan model dan tidak menunjukan berapa jumlah sampel wajah yang digunakan untuk pelatihan model [7]. Pada penelitian keempat yaitu pendeteksian citra wajah bermasker menggunakan CNN dan transfer learning dengan melakukan kombinasi analisa dari  arsitektur  VGG16,  MobileNetV2,  Xception,  dan  DenseNet201.  Dari  arsitektur  VGG16  didapatkan  akurasi 92,7% dan akurasi terbaik didapatkan oleh arsitektur Xception dengan nilai 0,988. Pada penelitian ini sayangnya hasil sampel yang diujikan tidak ditunjukan hasil output menggunakan labelling pada objek yang terdeteksi [8].
Dikarenakan  keingintahuan  dari  penulis  untuk  melakukan  penelitian  terkait  klasifikasi  dan  pendeteksian penggunaan  masker  berbekal  dengan  membaca  beberapa  penelitian  sebelumnya  maka  penulis  ingin  melakukan penelitian  dengan  metode  CNN  dan  menggunakan  arsitektur  VGG16Net.  Metode  CNN  dengan  arsitektur VGG16Net tersebut akan diterapkan supaya dapat mengukur nilai kinerja accuracy tertinggi yang didapatkan dari metode  tersebut.  Selain itu  penelitian  ini  juga  akan mengukur  kinerja  algoritma dari  nilai  kinerja precision dan recall .
B

## II. M ETODE P ENELITIAN

## 2.1. Computer Vision
Komputer  visi  merupakan  kemajuan  teknologi  yang  mampu  memproses,  menganalisa,  dan  mendeteksi  suatu citra kemudian merubahnya menjadi suatu informasi bagi sistem untuk mengambil suatu keputusan. Dengan kata lain teknologi computer vision terinspirasi dari fungsi mata manusia untuk mengenali suatu objek untuk dijadikan suatu informasi yang dapat diolah pada sistem komputer [9]. Pada penerapannya tujuan utama dari computer vision yaitu  untuk  dapat  melihat  dan  melakukan  analisa  pada  gambar  digital  secara  otomatis  kemudian  memberikan informasi dari gambar tersebut. Dengan kata lain komputer akan menafsirkan dan melakukan analisa pada visual dengan simulasi seperti cara kerja manusia dalam melihat dan memahami lingkungan sekitar [10]. Dalam hal ini menerapkan model machine learning (ML) untuk melakukan identifikasi dan klasifikasi objek pada gambar dan video digital kemudian memungkinkan komputer untuk menganalisa terhadap apa yang dilihat.

## 2.2. Object detection
Object detection atau deteksi objek merupakan bagian dari pengenalan visual dalam computer vision yang sedang berkembang pesat pada beberapa tahun terakhir. Deteksi objek visual memiliki tujuan agar dapat menemukan objek dari  kelas  yang  sudah  ditargetkan  tertentu  dengan  lokalisasi  yang  tepat  dalam  gambar  yang  diberikan  dan menetapkan setiap instance objek label pada kelas yang sesuai. Maka, teknik ini dapat memungkinkan sistem untuk melakukan  identifikasi  serta  menemukan  objek  pada  gambar  ataupun  video.  Identifikasi  deteksi  objek  dapat digunakan  dalam  melakukan  perhitungan  jumlah  objek  dalam  melihat  dan  menentukan  keakuratannya  dengan memberikan label secara akurat [11].

## 2.3. Deep Learning dan Machine Learning
Penjelasan  tentang  apa  itu deep  learning,  deep  learning memiliki  akar  yang  sama  dengan machine  learning (bagian  dari machine  learning ). Machine  learning secara  umum  mengacu  pada  kategori  algoritma  yang  secara otomatis dapat menghasilkan model prediksi dengan mendeteksi pola dalam data. Machine learning telah berhasil diterapkan untuk melakukan tugas-tugas seperti klasifikasi. Apa yang membuat algoritma deep learning berbeda yaitu terletak pada cara mesin mempelajari fitur dari kumpulan data serta berapa banyak data yang digunakan untuk training  model.  Pembelajaran  dapat  terjadi  di  mana  komputer  secara  otomatis  menemukan  pola  dan  kesamaan dalam data yang tidak berlabel. Dengan metode ini, digunakan sebagai alat eksplorasi untuk mendeteksi fitur dalam data, mengurangi dimensinya atau mengelompokkan data pada kelompok data yang serupa. Pengguna hanya perlu memberi tahu algoritma deep learning apakah dalam satu gambar ada objek hewan/manusia dalam gambar serta dengan  memberikan  contoh  yang  cukup  dengan  data,  algoritma  tersebut  dapat  mengetahui  sendiri  seperti  apa bentuk objek tersebut [12].

## 2.4. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN  yaitu  kombinasi  dari  pembelajaran  mesin  dan  jaringan  syaraf  tiruan  serta  metode  ini  diperlukan  pada penelitian klasifikasi gambar [13]. Metode CNN mampu memproses dengan sendirinya klasifikasi, ekstraksi objek dan  pengenalan  objek  hingga  bisa  digunakan  pada  penggunaan  gambar  beresolusi  tinggi  yang  memiliki  model distribusi  non  parametrik.  CNN  akan  melakukan  pemrosesan  lapisan  konvolusional  dengan  penggabungan beberapa lapisan  dalam  prosesnya, metode ini  dioperasikan  secara  paralel  menggunakan  beberapa  elemen serta metode ini mencontoh proses dari sistem jaringan syaraf biologis. Metode CNN dapat mempresentasikan kedalam 2D pada setiap neuron, maka dari itu tahap processing dari metode ini bisa diproses menggunakan penginputan gambar [14]. Berikut merupakan gambaran dari alur proses metode CNN.

## Gambar 2. Contoh Sampel Gambar Dari Alur Proses Metode CNN
Sampai saat ini CNN sering digunakan dan diterapkan salah satunya pada klasifikasi dan deteksi gambar. Image classification merupakan teknik mengkategorikan suatu gambar kedalam suatu kategori tertentu sedangkan image localization  merupakan  bagian  dari  pengembangan  dari  teknik  tersebut.  Ketika  output  yang  dapat  dihasilkan terdapat letak dari objek kelas pada gambar tersebut bisa disebut dengan bounding box . Object detection merupakan klasifikasi dan lokalisasi pada beberapa objek pada suatu gambar [15].
Gambar 3. Contoh Deteksi Objek Pada Metode CNN

## 2.5. Arsitektur VGG16Net
Arsitektur ini dikembangkan oleh Alexnet dimana VGG16Net berfokus pada pemrosesan feature extraction pada convolusi layer hingga dapat memecah banyak gambar agar bisa diklasifikasikan. VGG16Net memiliki sekitar 16 bagian layer. Terdiri dari 13 lapisan layer konvolusi, 2 lapisan layer digunakan untuk layer fully connected , dan 1 layer untuk klasifikasi [16].
Gambar 4. Model Arsitektur VGG16Net

## 2.6. Jenis, Pendekatan, dan Sifat Penelitian
Pendekatan penelitian pada tahap ini bersifat kuantitatif dengan jenis penelitian eksperimental, pada penelitian ini dimana akan dilakukan skenario pengujian dalam klasifikasi deteksi penggunaan masker yang menggunakan metode  algoritma  CNN  dengan  arsitektur  VGG16Net.  Selanjutnya,  skenario  dari  percobaan  pengujian  tersebut akan  dievaluasikan  hasil  untuk  dapat  menilai  keakuratan  dalam  melakukan  klasifikasi  dan  deteksi  citra  dari skenario yang dibuat agar dapat mengetahui fakta apa saja yang didapatkan dari hasil penelitian.

## 2.7. Metode Pengumpulan Data
Langkah berikut dilakukannya tahap mengumpulkan dataset dengan menggunakan dua jenis yaitu menggunakan dataset dari media internet serta menggunakan dataset pribadi. Hasil dari pengumpulan data didapatkan gambar dengan beberapa objek menggunakan masker dan beberapa objek tidak menggunakan masker. Dari dataset tersebut yang  dikumpulkan  dan  diperoleh  menampilkan  banyak  objek  hingga  diperlukannya preprocessing data  yaitu dengan  cara  dilakukannya croping pada  objek  gambar  yang  tidak  diperlukan  dan  menggunakan  objek  gambar berupa wajah beberapa objek bermasker dan beberapa objek tidak bermasker. Selanjutnya, semua gambar tersebut
akan dipisah menjadi 2 folder yaitu folder pertama berisikan gambar orang-orang yang menggunakan masker dan folder kedua berisikan gambar orang-orang yang tidak menggunakan masker yang selanjutnya dapat digunakan sebagai  dataset.  Dataset  yang  didapatkan  tersebut  akan  diolah  hingga  berfungsi  dapat  digunakan  sebagai pembangunan model pembelajaran mesin.

## 2.8. Metode Analisis Data
Langkah  ini  bertujuan  untuk  memberikan  pemahaman  dari  alur  proses  dan  sistem  kerja  model  yang  hendak dibangun menggunakan metode yang sudah ditetapkan. Selain itu juga dapat memberikan pemahaman terhadap langkah-langkah  pada  proses  pembangunan  model  menggunakan  metode  algoritma  CNN  dengan  arsitektur VGG16Net. Dataset yang didapatkan dari pengumpulan data akan dilakukan preprocessing terlebih dahulu seperti melakukan  partisi  data  dalam  pelatihan  dan  pengujian  dan  membentuk training  image  generator sebagai data augmentation sebelum tahap ekstraksi fitur dan pembuatan tahap model. Dalam proses percobaan ini menggunakan bahasa pemrograman python serta dengan metode CNN dan model arsitektur VGG16Net.
2.9. Alur Penelitian
Bagian ini berisi diagram alur dari setiap proses dari penelitian berikut.
Gambar 5. Diagram Alur Penelitian

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  memberikan  pembahasan  tentang  rancangan  sistem  secara  menyeluruh,  dengan  mendapat  data hasil  dari  implementasi  dan  pengujian  tahap  selanjutnya  adalah  menganalisa  pada  setiap  proses  tahap  dari pengujian. Bagian ini akan menjelaskan proses pengumpulan dataset dari face mask detection , training dan hasil dari sistem face mask detection .

## 3.1. Dataset Mask Detection
Penelitian berikut menggunakan dataset berupa data training dilakukan pemrosesan implementasi pada sistem face mask detection dan data testing sebagai data uji. Data training yang di dapatkan dari website kaggle dengan link sebagai berikut : www.kaggle.com/omkargurav/face-mask-dataset
Dataset training berupa file gambar yang didapatkan total  7.553 file  yang terdiri dari 3.725 file gambar yang berisikan wajah orang-orang yang menggunakan masker serta 3.828 file gambar yang berisikan wajah orang-orang yang tidak menggunakan masker.
Tabel 1. Contoh Data Training Gambar Objek Bermasker
Tabel 2. Contoh Data Training Gambar Objek Tidak Bermasker
Selanjutnya pengambilan dataset untuk pengujian (data testing) yang di implementasikan ke sistem berjumlah 16 file yang terdiri dari 8 file gambar tidak memakai masker dan 8 file gambar yang memakai masker. File dataset bervariasi mulai dari gambar wajah laki-laki dan perempuan serta file gambar yang menggunakan kacamata dan tidak.
Tabel 3. Data Testing Gambar Objek Bermasker
Tabel 4. Data testing gambar objek tidak bermasker

## 3.2. Tahap Pembuatan Model
Tahap pembuatan model dengan membentuk bagian head dari model kemudian ditempatkan pada base model dan dilakukan perulangan pada seluruh base model. Kemudian selanjutnya dikompilasikan.
Gambar 6. Source Code Tahap Pembuatan Model
Gambar 7. Potongan Gambar Hasil Kompilasi Dari Pembuatan Model

## 3.3. Pelatihan Model
Tahap  ini  dataset  yang  dikumpulkan  akan  dilakukan  training  model  dengan  menggunakan  metode  CNN  dan arsitektur  VGG16Net.  Data  training  yang  terdiri  dari  7.553  file  gambar  sampel  dimana  akan  digunakan  untuk pelatihan model.
Arsitektur  dari  pelatihan  model  yang  dikembangkan  ini  dilatih  selama 30  epoch  (iterations) serta batch  size hingga  95. Batch  size adalah  seberapa  banyak  sampel  data  yang  disebarkan  pada  jaringan  syaraf  [17].  Gambar dibawah ini merupakan grafik untuk menunjukkan hasil training accuracy dan validation accuracy .
Gambar 9. Hasil Training dan Validation Accuracy

## 3.4. Confusion Matrix
Dibawah  ini  gambar  8  merupakan  source  code  untuk  menampilkan  prediksi  label  evaluasi  menggunakan confusion matrix . Sedangkan gambar 9 merupakan tampilan hasil prediksi label evaluasi menggunakan confusion matrix . Label ini ditampilkan untuk memunculkan nilai prediksi dari pengukuran kinerja pelatihan model.
Gambar 10. Source Code Menampilkan Label Evaluasi Confusion Matrix
Gambar 11. Hasil  Evaluasi Confusion Matrix
Confusion matrix umumnya dapat digunakan sebagai pengukuran kinerja dari proses pelatihan model terutama pada image classification . Pelatihan model klasifikasi deteksi objek dapat diukur dengan mengukur peforma dari
output yang terdapat 2 kelas bahkan lebih. Pengukuran ini menggunakan label kombinasi berisikan 4 kolom yang memiliki perbedaan nilai pada setiap kolom dari segi nilai aktual maupun prediksi. Hasil output dari pengukuran kinerja ini memiliki 4 kombinasi. True Positif (TP), True Negatif (TN), False Positif (FP), dan False Negatif (FN) [18].  Secara  garis  besar confusion  matrix adalah  tools  analitik  untuk  dapat  memprediksi  dengan  memberikan perbandingan nilai aktual dan nilai dari prediksi hal tersebut dilakukan sebagai evaluasi kinerja untuk pelatihan model.  Pengukuran  kinerja  ini  diantaranya  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1.  Berikut merupakan rumus perhitungan confusion matrix .
Accuracy = TP + TN
(1) TP + FP + FN +
TN Precision = TP (2) TP + FP Recall = TP (3) TP + FN
F1 = 2 x Recall x Precision (4) Recall + Precision
Gambar 12. Implementasi Rumus Confusion Matrix
Gambar 13. Hasil Output Pengukuran Kinerja Menggunakan Confusion Matrix
Pada penelitian terdahulu yaitu pendeteksian citra wajah bermasker menggunakan CNN dan transfer learning. Arsitektur VGG16 didapatkan akurasi 92,7% dan akurasi terbaik didapatkan oleh arsitektur Xception dengan nilai 0,988 [8]. Sedangkan pada hasil penelitian berikut membuktikan hasil output pengukuran kinerja menggunakan confusion matrix mendapatkan nilai akurasi lebih tinggi dengan 0.992. Hasil nilai evaluasi ini membuktikan dapat melampaui nilai akurasi dari penelitian sebelumnya dengan arsitektur VGG16 dengan nilai 92,7% dan arsitektur Xception dengan nilai 0,988.

## 3.5. Tahap Pengujian
Pengujian  pada  sistem  menggunakan  SSD  ResNet10.  SSD  ResNet  ( Residual  Neural  network )  adalah  suatu arsitektur  yang  begitu  populer  dan  digunakan  dalam  melakukan  deteksi  objek  pada  gambar  [19].  Pada  tahap pengujian ini digunakan data testing yaitu sampel foto objek wajah bermasker dan tidak bermasker total berjumlah 16 data testing. Pada sistem ini terdapat 2 kelas dengan pemberian nilai 0 untuk dataset citra objek wajah tidak bermasker  dan  diberikan  tanda  warna  merah.  Sedangkan  memberikan  warna  1  untuk  dataset  wajah  yang
menggunakan masker dan diberikan tanda dengan warna hijau. Tahap dari pengujian ini yaitu memasukan satu per satu sampel dataset berupa gambar dengan foto objek wajah bermasker dan tidak bermasker. Berikut merupakan tabel dari hasil tahap pengujiannya.
Tabel 5. Hasil Testing Dataset Gambar Menggunakan Masker
Tabel 6. Hasil Testing Dataset Gambar Tidak Menggunakan Masker

## IV. K ESIMPULAN
Dengan dataset yang dikumpulkan berjumlah total 7.553 file yang terdiri dari 3.725 file gambar yang berisikan wajah  orang-orang  yang  menggunakan  masker  serta  3.828  file  gambar  yang  berisikan  wajah  orang-orang  yang tidak menggunakan masker. Pengambilan dataset yang di implementasikan ke sistem berjumlah 16 file yang terdiri dari 8 file gambar tidak memakai masker dan 8 file gambar yang memakai masker. Dari penelitian ini pada tahap evaluasi  jaringan  menggunakan confusion  matrix didapatkan  nilai accuracy  0.992,  precision  1.000, dan recall 0.984 . Kemudian untuk tahap pengujian dataset testing yaitu didapatkan nilai tertinggi dengan akurasi 100%.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   Universitas Medan Area, “Apa Itu Era Society 5.0 dan Apa Perbedaannya dengan Era Industri 4.0?,” 11 01 2022. [Online]. Available: https://barki.uma.ac.id/2022/01/11/apa-itu-era-society-5-0-dan-apa-perbedaannya-dengan-era-industri-4-0/.
[2]   Nisa, “Mengenal Apa Itu Society 5.0 dan Contoh Penerapannya dalam Berbagai Bidang,” 04 04 2022. [Online]. Available: https://inmarketing.id/society-5-0-adalah.html.
[3]   G. D. Nursyafitri, “Kenali Penggunaan Computer Vision dalam Data Science,” 12 04 2022. [Online]. Available: https://dqlab.id/kenali-penggunaan- computer-vision-dalam-data-science.
[4]   M. R. A. Yudianto, KLASIFIKASI CITRA WAYANG PUNAKAWAN MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN FILTER DAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK, 2021.
[5]   A. Rahim, ANALISIS KOMPARASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI CITRA PENGGUNA MASKER, 2021.
[6]   B. Kocacinar, B. Tas, F. P. Akbulut, C. Catal dan D. Mishra, A Real-Time CNN-Based Lightweight Mobile Masked Face Recognition System, 2022.
[7]   S. Singh, U. Ahuja, M. Kumar, K. Kumar dan M. Sachdeva, Face mask detection using YOLOv3 and faster R-CNN models: COVID-19 environment, 2021.
[8]   M. F. Naufal dan S. F. Kusuma, PENDETEKSI CITRA MASKER WAJAH MENGGUNAKAN CNN DAN TRANSFER LEARNING, 2021.
[9]   R. Firdaus, “Computer Vision,” Rancang Bangun Sistem Navigasi Multirotor Berbasis Waypoint Dan Computer Vision, 2020.
[10]  D. Agustiani, Implementasi Machine Learning dan Computer Vision pada Pengembangan Sistem Otomasi Klasifikasi dan Perhitungan Kendaraan, 2019.
[11]  X. Wu, D. Sahoo dan S. C.H.Hoi, Recent advances in deep learning for object detection, pp. 39-64, 2020.
[12]  S. Christin, É. Hervet dan N. Lecomte, “Applications for deep learning in ecology,” dalam Methods in Ecology and Evolution , BRITISH ECOLOGICAL SOCIETY, 2019, pp. 1632-1644.
[13]  H. Fonda, KLASIFIKASI BATIK RIAU DENGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN), 2020.
[14]  E. N. Arrofiqoh dan Harintaka, IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI TANAMAN PADA CITRA RESOLUSI TINGGI, 2018.
[15]  R. Dharmadi, “CNN: Beyond Image Classification,” 09 05 2018. [Online]. Available: https://medium.com/nodeflux/cnn-beyond-image- classification-3b9b0af021a9.
[16]  A. Saputro, S. Mu’min, M. Lutfi dan H. Putri, “VGGNet,” DEEP TRANSFER LEARNING DENGAN MODEL ARSITEKTUR VGG16 UNTUK KLASIFIKASI JENIS VARIETAS TANAMAN LENGKENG BERDASARKAN CITRA DAUN, vol. 6, p. 612, 2022.
[17]  T. S. N. P. Putri, M. A. Fikih dan N. Setyawan, “Training Convolutional Neural Networks,” FACE MASK DETECTION COVID-19 USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN), 2020.
[18]  BINUS University School of Computer Science, “Confusion Matrix,” 01 11 2020. [Online]. Available: https://socs.binus.ac.id/2020/11/01/confusion- matrix/. [Diakses 26 12 2022].
[19]  F. O. Reynaldi, O. Pahlevi dan I. Suryani, “Residual Neural Network (ResNet),” ANALISA PERFORMA ARSITEKTUR MOBILENETV1 DAN RESNET MENGGUNAKAN META-LEARNING DALAM MENDETEKSI OBJEK HEWAN KUCING, vol. 4, no. 1, 2021.