Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan Informasi  dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang membangun  akan  dijadikan masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April  2022
Dewan Redaksi
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 April 2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka. Jurnal ini terbit dua kali setahun  pada bulan April dan Oktober. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar
Lampung) Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret)
Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah, St., M.Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Peningkatan Pengelolaan Arsip Surat Menyurat Melalui Aplikasi Berbasis Web Dengan Metode First In First Out Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3,
(AMIK Dian Cipta Cendikia 12 ,AMIK Lampung 3 ) ................................................  01-08
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis  Web Pada Amik Dian Cipta Cendikia Bandar  Lampung Sukatmi 1 , Euis Mustika Prianganti 2 , Astriyanti 3
( AMIK DCC Bandar Lampung 123 ) ....................................................................... 09-14
Klasifikasi Penyakit Powdery Mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algorita Convolutional Neural Network (CNN) Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3 (Universitas Singaperbangsa Karawang 123 )  ...........................................................  15-20
Penerapan Finite State Automata Pada Desain Vending Machine Masker Dan Hand Sanitizer Ridwan 1 , Windu Gata 2 , Hafifah Bella Novitasari 3 , Laela Kurniawati 4 , Sri Rahayu 5 (Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................  21-28
Analisis Perhitungan Muatan Sedimentasi Berdasarkan Kedalaman Air ( Chart Datum ) Pada Senipah Channel Di Kabupaten Kutai Kartanegara Berbasis Web Salmajah (Stmik Handayani Makasar)  .................................................................................  29-43
Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Mobile Novita Lestari Anggreini 1 , Ichsan Perdana Putra 2 ( Politeknik TEDC Bandung ) .................................................................................  44-49
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Pengaruh  Media Sosial Terhadap Semangat Belajar Mahasiswa  Di Masa Pandemi Covid 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
(Universitas Raden Intan Lampung )  ....................................................................  50-56
Klasifikasi Kinerja Pembayaran  Angsuran Dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Dwi Marisa 1 , Sigit Mintoro 2 , Supriyanto 3 , Sani Hanika lubis 4 , Sri Lestari 5
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ) ............................................................. 57-61
Peningkatan Akurasi Prediksi Pengadaan Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Neural Network Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
(STMIK Bani Saleh, Bekasi) .............................................................................................  62-72
Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Simulasi Vending Machine Pergantian Seragam Karyawan
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Ketut Sakho Parthama 3 , Nita Merlina 4 , Eni Heni Hermaliani 5 (Universitas Nusa Mandiri 1,2,4,5 , Universitas Pramita Indonesia 3 )  ....................................... 73-79
Penerapan Metode Electre Untuk Pemilihan Pengajar Terbaik Muchamad Maskhur 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank, Semarang) ........................................................................  80-88
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kenaikan Pangkat Jabatan Fungsional(Asn) Metode Topsis
Nurmayanti 1 , Merri Parida 2 , M. Reka Yuansyah 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi ) ..............................................................  89-96
Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Articulate Storyline 3 Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek
Dikwan Moeis 1 , Andi Harmin 2 (STMIK Profesional Makasar 12 )  ........................................................................... 97-106
Penentuan Penerima Beasiswa Di Stmik Bani Saleh Dengan Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Knearest Neighbors
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
(Universitas Gunadama 12 )  ....................................................................................  107-114
Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Dan Skp (Sikap)
Pada Institut Agama Islam Negeri (Iain) Metro
Toto Andri Puspito
(Institut Agama Islam Negeri Metro - )  ................................................................... 115-120
Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik (Siakad) Terhadap Kepuasan Mahasiswa Sebagai Pengguna Aidah Hami 1 , Dyah Anggraini 2
(Stmik Bani Saleh 1 , Universitas Gunadarma)  ....................................................... 121-129
Implementasi Metode Bag Of Visual Words Dalam Pengenalan Citra Masker Pada Wajah Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3 (ITB STIKOM BALI )  ......................................................................................... 130-137

## Sistem Tiket Helpdesk Pada Stmik Bani Saleh
Zaenal Mutaqin Subekti 1 , Kresno Murti Prabowo 2 , Budi 3
(STMIK Bani Salih 123 )  .........................................................................................  138-144
Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi  Drop Out
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123 )  ......................................................... 145-153
Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 ,
Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6
(Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6 )  ....  154-163
Aplikasi Pengelolaan E-Document Sistem Penjaminan Mutu Internal Menggunakan Metode User Centered Design
Andi Harmin 1 , Rosnani 2 (STMIK Profesional Makassar 12 ) ..........................................................................  164-173
Game Edukasi Mengenal Kepulauan Indonesia Menggunakan Unity 3d Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sekolah Dasar Tri Aditama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Tati Suprapti 3
(STMIK IKMI Cirebon)  .......................................................................................  174-179
Alat Pemantau Bilik Desinfektan Untuk Pencegahan Penularan  Covid 19 Dengan Internet Of Things (I.O.T) Berbasis Microcontroller
Yusup Supriadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..........................................................................  180-193
Penerapan Metode Fuzzy Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : Stmik Pringsewu)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6 (STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456 )  ........................  194-207
Game Edukasi Pembelajaran Anak Usia Dini Berbasis Android Ferly Ardhy 1 Gusnaedi Adam 2 Agustinus Eko Setiawan 3
Anti Aisyah 4
(unversitas aisyah pring sewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................  208-213
Sistem Informasi Penjualan Alat-Alat Pancing Berbasis Web Pada Toko Yoggi Bersaudara Di Talang Padang Kabupaten   Tanggamus (Studi Kasus Toko Yoggi Bersaudara)
Rima Mawarni 1 , Dewi Triyanti 2 , Dodi Afriansyah 3 , Yoggi Kurniawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 14 AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23 ).. 214-219
Implementasi Algoritma Winnowing Dalam Mendeteksi Plagiarisme Pada Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (   ITB STIKOM BALI)  ...........................................................................................  220-230
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Composite Performance Index (Cpi) Pada Smk Negeri 1  Kotabumi
Rustam 1 , Pakarti Riswanto 2 , Dwi Marisa Efendi 3 , Asep Afandi 4 , Supriyanto 5 , Desri Arisandi 6 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ........................................................  231-238

## IMPLEMENTASI METODE BAG OF VISUAL WORDS DALAM PENGENALAN CITRA MASKER PADA WAJAH
Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3
ITB STIKOM Bali 123
Jl. Raya Puputan No 86 Renon, Denpasar E-mail : komang_budiarta@stikom-bali.ac.id 1 , budi.adnyan@stikom-bali.ac.id, herdian@stikom- bali.ac.id 3

## ABSTRAK
Covid-19  merupakan  salah  satu  pandemi  yang  melanda  dunia  saat  ini  termasuk  juga  indonesia  sampai tulisan ini dibuat. Untuk itu pemerintah membuat kebijakan guna meminimalisir penyebaran virus Covid- 19, salah satunya adalah penggunaan masker. Masker digunakan untuk mencegah penularan virus Covid- 19 melalui percikan saat batuk ataupun bersin antar manusia. Oleh karena itu penggunaan masker menjadi sangat penting untuk melakukan kegiatan sehari-hari saat keluar rumah.  Dalam hal ini diperlukan sebuah deteksi  penggunaan  masker  pada  wajah  untuk  mengetahui  apakah  orang  tersebut  menggunakan  masker atau  tidak.  Penelitian  ini  mengusulkan  penerapan  metode    Bag  of  Visual  Word  dalam  melakukan pengenalan citra masker pada wajah. Sampel yang digunakan sebanyak 1600 sampel dimana terdiri dari 1000 sampel data pelatihan dan 600 sampel data pengujian. Dari hasil pelatihan diperoleh tingkat akurasi sebesar 94.5% dan proses pengujian memperoleh tingkat akurasi sebesar 85%.
Kata kunci : Wajah, Deteksi Masker, Bag of Visual Words

## ABSTRACTS
Covid-19 is one of the pandemics that is currently engulfing the  world, including Indonesia as of this writing. For this reason, the government has made policies to minimize the spread of the Covid-19 virus, one of which is the use of masks. Masks are used to prevent transmission of the Covid-19 virus through splashes when coughing or sneezing between humans. Therefore, the use of masks is very important to carry out daily activities when leaving the house. In this case it is necessary to detect the use of a mask on the face to find out whether the person is wearing a mask or not. This study proposes the application of the Bag of Visual Word method in performing face mask image recognition. The samples used were 1600 samples which consisted of 1000 samples of training data and 600 samples of test data. From the results of the training obtained an accuracy rate of 94.5% and the testing process obtained an accuracy rate of 85%.
Keywords: Face, Mask Detection, Bag of Visual Words.

## 1.PENDAHULUAN
Covid-19 merupakan salah satu pandemi yang melanda  dunia  saat  ini  termasuk  juga indonesia sampai tulisan ini dibuat. Untuk itu pemerintah membuat kebijakan guna
meminimalisir  penyebaran  virus  Covid-19, salah  satunya  adalah  penggunaan  masker. Masker digunakan untuk mencegah penularan virus  Covid-19  melalui  percikan  saat  batuk ataupun  bersin  antar  manusia.  Pada  kawasan tertentu  seperti  rumah  sakit,  perkantoran,
pendidikan  maupun  tempat  lainnya  selalu dilakukan  pemerikasaan  masker  terhadap setiap  orang  apakah  menggunakan  masker atau tidak. Oleh karena itu penggunaan masker menjadi  sangat  penting  untuk  melakukan kegiatan sehari-hari saat keluar rumah. Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  terkait adalah  melakukan  pendeteksian  makser  pada wajah  menggunakan  metode  deep  leaning  [1], [2].  Proses  pendeteksian  dilakukan  dengan algoritma  convolutional neural network  dimana citra input dijadikan nilai array 4D dan diproses dengan  hidden  layer  yang  telah  ditentukan selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  berdasarkan nilai  probabilitas.  Salain  itu  terdapat  juga pendeteksian  wajah  menggunakan metode  Haar Cascade  [3],  [4]  Proses  pedeteksian  wajah menggunakan metode statistical dalam melakukan  pendeteksian  wajah  Fitur  Haar-like menangani  gambar  dalam  kotak,  di  mana  ada beberapa  piksel  dalam  satu  bingkai.  Kemudian proses  setiap  kotak  dan  hasilkan  nilai  yang berbeda  untuk  menunjukkan  area  gelap  dan terang.
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  tersebut maka  diusulkan  sebuah  model  baru  dalam melakukan  deteksi  masker  pada  wajah  yaitu menggunakan metode machine learning dimana metode yang digunakan Bag of Visual Words.  Citra  per  frame  yang  diperoleh  pada saat  pengambilan  video  secara  realtime dilakukan  proses  deteksi  wajah  kemudian diproses  menggunakan  metode  Bag  of  Visual Words,  dimana  proses  dari  metode  tersebut adalah mencari interest point pada sebuah citra dan  melakukan  ekstraksi  interest  point, sehingga dapat mengambil ciri unik pada citra dan dapat membedakan pola-pola yang terdapat pada  suatu  citra.  Kemudian  dikelompokan menggunakan  metode  K-Means,  sehingga menghasilkan  histogram  berupa  vektorisasi. Dari  vektorisasi  tersebut  dilakukan  proses klasifikasi dari citra input. Berdasarkan model yang  diusulkan,  metode  Bag  of  Visual  Words dapat  melakukan  proses  deteksi  masker  pada wajah  secara  realtime  pada  tempat  umum, sehingga  dapat  memberikan  informasi  terkait
penggunaan  masker  pada  daerah  yang  telah ditentukan.

## 2.METODE PENELITIAN
Adapun  alur  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Dari gambar 4.1, dapat dijelaskan bahwa tahapan penelitian  yang  dilakukan  selama  periode penelitian adalah sebagai berikut
1. Studi Literatur.
Studi  literatur  terdiri  dari  kajian  pustaka seperti jurnal, buku dan artikel dari internet atau  sumber  primer  buku  yang  memiliki keterkaitan  dengan  teori  deteksi  citra, ekstraksi fitur dan klasifikasi citra.
2. Rumusan Masalah
Pada proses ini dilakukan analisis terhadap permasalahan  yang  dilakukan  pada  saat penelitian  yakni  bagaimana  mendapatkan fitur dari citra input dan bagaimana tingkat akurasi  dari  hasil  deteksi  masker  pada wajah.
3. Akuisi Data
Akuisisi data dilakukan dengan mengambil foto pengguna masker dan tidak menggunakan  masker  pada  wajah  dengan hasil  citra  berupa  ekstensi  jpg  sebanyak 1600  sampel.  Data  ini  akan  dijadikan sebagai  data  sampel  pada  proses  desain sistem.
4. Desain Sistem Pada tahap ini dilakukan proses pembuatan desain sistem yang digunakan untuk deteksi master  pada  wajah  dimana  dilakukan
menjadi 3 tahap yaitu pra proses, ekstraksi fitur  dan  pengenalan.  Pada  pra  proses dilakukan  pembagian  data  pelatihan  dan pengujian  kemudian  dilakukan  proses deteksi  wajah.  Pada    ekstraksi  fitur dilakukan  dengan  metode  SURF  dengan mencari  titik  dari  setiap  citra,  dari  hasil tersebut dilakukan proses K-Means
Clustering  untuk  dapat  dilakukan  proses quantisasi  fitur.  Pada  proses  klasifikasi dilakukan  menggunakan  metode  support vector  machine  dan  terdapat  proses  hasil klasifikasi. Proses dilakukan dengan melakukan  pelatihan  pada  algoritma  yang digunakan  agar  dapat  membentuk  sebuah model  yang  akan  digunakan  dalam  proses pengujian.
5. Testing dan Evaluasi Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian berdasarkan  citra  input  dari  frame  yang diambil  pada  saat  proses  video,  kemudian dilakukan proses pengenalan untuk mengetahui tingkat akurasi dan melakukan evaluasi hasil dengan mencatat setiap hasil diperoleh.

## 2.1. Bag Of Visual Words
Bag  of  visual  words  merupakan  suatu  skema untuk mengklasifikasikan citra berdasarkan nilai- nilai  pixel  pada  citra  [5].  Dengan  menggunakan deteksi interest point dan ekstraksi interest point, bag of visual words mengambil ciri unik pada citra sehingga  dapat  membedakan  pola-pola  yang terdapat  pada  suatu  citra.  Wajah  manusia memainkan  peran  sentral  dalam  interaksi  sosial, oleh  karena  itu  tidak  mengherankan  bahwa pemrosesan informasi wajah otomatis merupakan subfield penting dan sangat aktif dalam penelitian pengenalan  pola  [5].  Wajah  menampilkan berbagai  informasi  yang  rumit  tentang  identitas, usia,  jenis  kelamin,  ras  dan  keadaan  emosional dan  perhatian.  Dalam  prosesnya  skema  bag  of visual  words  mempunyai  4  tahapan  pada klasifikasi  diantaranya;  menggunakan  metode deteksi interest point dan ekstraksi interest point, pengklusteran fitur  menggunakan  k-means
algorithm,  pembentukan  histogram  generation dan  klasifikasi  menggunakan  support  vector machine sebagai klasifier [6]

## 2.2. Interest Point Detection and Extraction
Interest  Point  Detection.  Deteksi  titik  perhatian (interest  point)  digunakan  untuk  memilih  titik yang  mengandung  banyak  informasi  dan sekaligus  stabil  terhadap  gangguan  lokal  atau global  dalam  citra  digital.  Dalam  algoritma SURF,  dipilih  detektor  titik  perhatian  yang mempunyai  sifat  invarian  terhadap  skala,  yaitu blob  detection.  Blob  merupakan  area  pada  citra digital  yang  memiliki  sifat  yang  konstan  atau bervariasi  dalam  kisaran  tertentu.  Untuk melakukan komputasi blob detectionini, digunakan  determinan  dari  matriks  Hessian (DoH) dari citra [7]. Jika diberikan titik x = (x,y) pada  citra  I,  matrik  Hessian  H(x,σ)  pada  x dengan skala σ didefinisikan sebagai:
ℋ(𝑥, 𝜎) =   [ 𝐿𝑥𝑥(𝑥,𝜎) 𝐿𝑥𝑦(𝑥,𝜎) 𝐿𝑦𝑥(𝑥,𝜎)  𝐿𝑦𝑦(𝑥,𝜎) ] (1)
Dimana 𝐿 𝑥𝑥 (𝑥, 𝜎) adalah konvolusi dari turunan kedua  fungsi  Gaussian  ∂^2/[∂x]^2  g(σ  dengan citra I pada titik x. Definisi ini berlaku juga untuk 𝐿 𝑥𝑦 (𝑥, 𝜎) dan 𝐿 𝑦𝑦 (𝑥, 𝜎) .  Dalam  algoritma SURF, determinan matriks Hessian dihitung dari wavelet  Haar  dengan  menggunakan  integral imagenya  secara  optimal.  Determinan  dari matriks  Hessian  digunakan  sebagai  dasar algoritma  SURF  karena  sifat  invarian  terhadap skala, kestabilan dan berulang dengan mudah [8].
Feature
Description merupakan fitur didefinisikan  sebagai  bagian  yang  mengandung banyak  informasi  suatu  citra,  dan  fitur  ini digunakan  sebagai  titik  awal  untuk  algoritma deteksi objek. Tujuan dari proses deteksi fitur ini adalah  untuk  mendapatkan  deskripsi  dari  fitur- fitur dalam citra yang diamati. Langkah pertama adalah melihat orientasi yang dominan pada titik perhatian  yang  terdapat  dalam  citra,  kemudian membangun  suatu  area  yang  akan  diambil nilainya  dan  mencari  fitur  korespondensi  pada citra pembanding.
2.3. K-Means
K-Means  adalah  algoritma  yang  populer digunakan dalam analisis klaster ( clustering ) dan diaplikasikan  pada  berbagai  bidang  seperti pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  analisis citra, temu kembali informasi, dan bioinformatics.  Ide  dari  k-means  adalah mengelompokan  sejumlah  n  data  kedalam  k klaster, dimana n merupakan bagian dari klaster dengan nilai jarak atau mean terdekat [9]. Proses pengelompokan  K-  means  adalah  sebagai berikut.  Pertama,  centroid  K  awal  dipilih,  di mana  K  ditentukan  oleh  pengguna  dan menunjukkan  jumlah  cluster  yang  diinginkan. Setiap  titik  dalam  data kemudian  ditugaskan ke centroid  terdekat,  dan  setiap  koleksi  titik  yang ditugaskan  ke  centroid  membentuk  sebuah cluster.  Centroid  dari  setiap  cluster  kemudian diperbarui berdasarkan titik-titik yang ditugaskan ke cluster tersebut. Proses ini diulang sampai tidak ada titik perubahan cluster [10]

## Gambar 2. K-Means Clustering

## 2.4. Feature Quantization
Cluster  yang  dihasilkan  dari  proses  K-Means disebut  sebagai  kosakata  visual  dimana  setiap hasil  dari  pusat  cluster  divisualkan  untuk membangun  histogram  kemunculan  kata  visual menggunakan jarak Euclidean , setiap fitur yang diekstraksi dialokasikan ke kata visual terdekatnya  (tetangga  terdekat).  Histogram  kata visual  kemudian  dibuat  dengan  menghitung jumlah  fitur  yang  ditetapkan  untuk  setiap  kata visual  [11].  Panjang  histogram  sama  dengan jumlah  pusat  cluster  yang  dihasilkan  oleh  k- means  clustering,  dimana  nilai  ke-n  pada histogram  merupakan  kemunculan  kata  visual
ke-n. Proses ini biasa disebut dengan quantisation fitur.
Gambar 3 . Feature Quantization
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan suatu  teknik  untuk  melakukan  prediksi,  baik prediksi dalam kasus regresi maupun klasifikasi. Teknik  SVM  digunakan  untuk  mendapatkan fungsi pemisah ( hyperplane ) yang optimal untuk memisahkan  observasi  yang  memiliki  nilai variabel  target  yang  berbeda. Hyperplane ini dapat berupa line pada two dimension dan dapat berupa flat plane pada multiple dimension [12].

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengelompokan Sampel Data
Pengambilan  data  citra  dilakukan  pada  website kaggle.  Data  sampel  citra  yang  digunakan sebanyak  1600  citra  di  mana  dibagi  menjadi  2 buah label yakni 1000 data sampel pelatihan dan 600  sampel  data  pengujian.  Dari  sampel  yang didapatkan akan dijadikan proses pelatihan data menggunakan  metode  Bag  of  Visual  Words. Adapun jumlah data citra yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengelompokan Sampel Data
Label Jumlah Sampel Pelatihan Pengujian Masker 500 300 TanpaMasker 500 300 Proses  pelatihan  sangat  diperlukan  guna memberikan  pembelajaran  kepada  komputer
agar dapat mengenali citra yang akan diinputkan. Proses  pelatihan  sendiri  menggunakan  metode Bag of Visual Words. Proses Pelatihan dilakukan untuk  mendapatkan  model  dari  klasifikasi penggunaan  masker.  Proses  pelatihan  nantinya dapat memberikan hasil tingkat akurasi dari data sampel pelatihan.

## 3.2. Konversi Citra dari RGB ke Grayscale
Proses pertama kali yang dilakukan pada metode Bag of Visual Words adalah mengubah citra dari RGB  ke  Grayscale  atau  abu-abu.  Proses  ini dilakukan dengan menghitung jumlah nilai pada masing-masing  piksel  kemudian  dibagi  3. Misalkan pada piksel warna merah memiliki nilai 100,  piksel  warna  hijau  memiliki  nilai  60  dan piksel warna biru memiliki nilai 20. Maka nilai tersebut  ditambahkan  dan  dibagi  3  sehingga memiliki hasil (100 + 60 + 20) / 3 = 180/3 = 60. Sehingga nilai piksel tersebut adalah 60. Adapun proses  perubahan  warna  pada  sampel  dapat dilihat pada Gambar 4.
(a) (b)
Gambar 4. Perubahan Warna Citra (a) Citra RGB (b) Citra Grayscale

## 3.3. Deteksi Interest Point (SURF)
Citra  yang  telah  dikonversi  warnanya,  akan diproses  menggunakan  metode  SURF  untuk mendapatkan nilai interest point, dimana fungsi ini  digunakan  untuk  mencari  titik  point  pada gambar  yang  mencermikan  ciri  dari  gambar sehingga dapat dijadikan sebagai fitur dari citra. Adapun hasil dari deteksi point dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Interest Point
Berdasarkan  gambar  5.2  didapatkan  fitur  dari titik  point  yang  telah  ditentukan  dimana  setiap titik  diambil  filter  sebanyak  8  buah  nilai ketetangganya.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka didapatkan  hasil  dari  interest  point  pada  data sampel  sebanyak  3722224x64  fitur  yang  akan dikelompokan  pada  proses  K-Means.  Adapun hasil tersebut ditampilkan sebagian pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Interest Point
- 0.004 8627 8 - 0.000 1805 1315 0.00 4862 7816 0.00 185 947 21 - 0.03 402 450 3 - 0.000 6623 8019 - 0.001 2511 297 - 0.000 3816 6004 0.00 1512 9383 0.00 040 458 515 - 0.00 731 857 96 - 0.006 7446 744 - 0.000 6216 9903 - 0.000 9510 5491 0.00 0621 6990 3 0.00 095 105 491 - 0.00 984 719 95 - 0.009 4779 423 - 0.004 8278 682 - 0.002 6373 579 0.00 4827 8682 0.00 263 735 79 - 0.03 165 067 7 - 0.018 9571 47 0 - 0.003 5418 521 0 0.00 354 185 21 - 0.00 700 - 0.027 2891 63
006 63 - 0.000 3911 1351 - 0.001 3060 105 0.00 0652 8555 5 0.00 130 601 05 - 0.00 768 148 67 - 0.014 2128 27 - 0.000 6544 1796 - 0.001 3085 161 0.00 0717 3357 9 0.00 130 851 61 - 0.00 421 988 73 - 0.013
2782 08

## 3.4. Clustering
Pada  proses  pengelompokan  digunakan  metode K-Means,  ini merupakan  salah  satu  bagian  dari metode  Bag  of  Visual  Words.  Proses  ini dilakukan  berdasarkan  nilai  interest  point  yang didapatkan  terhadap  jumlah  pusat  cluster  yang digunakan. Jumlah fitur yang digunakan sebesar 372224x64  dan  jumlah  pusat  yang  digunakan sebesar  500.  Pusat  cluster  ini  bisa  dikatakan sebagai  words  nantinya,  atau  jumlah  kata  pada pusat  cluster.  Adapun  sebagian  nilai  dari  pusat cluster dapat dilihat Tabel 3.

## Tabel 3. Pusat Cluster

## 3.5. Feature Quantization
Setelah  mendapatkan  nilai  dari  pusat  cluster maka  dilakukan  pengelompokan  data  sehingga menghasilkan  histogram  pada  masing-masing citra  sampel.  Histogram  merupakan  kata  visual kemudian  dibuat  dengan  menghitung  jumlah fitur  yang  ditetapkan  untuk  setiap  kata  visual. Panjang  histogram  sama  dengan  jumlah  pusat cluster yang dihasilkan oleh k-means clustering, dimana  nilai  ke-n  pada  histogram  merupakan kemunculan kata visual ke-n. Adapun hasil dari
feature  quantizatioan  pada  sampel  gambar  4 dapat  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Feature Quantization.

## 3.6. SVM
Berdasarkan hasil dari proses feature quantization  pada  setiap  citra  sampel  maka dilakukan pengelompokan data sehingga memiliki  jumlah  data  pada  matrik  sebesar 1000x500. Data yang telah didapatkan kemudian dilakukan klasifikasi menjadi 2 buah label yaitu penggunaan  masker  dan  tidak  menggunakan masker. Proses klasifikasi menggunakan metode SVM sehingga pada prosesnya akan mendapatkan  model  dari  hasil  pembelajaran. Adapun  nilai  fitur  quantisasi  yang  digunakan dalam proses klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Feature Quantization

## 3.7. Hasil Proses Pelatihan
Model  SVM  yang  telah  didapatkan  selanjutnya dilakukan pengujian terhadap data sampel untuk mengetahui  tingkat  keberhasilkan  dalam  proses pelatihan.  Proses  pengujian  dilakukan  dengan metode confusion matriks berdasarkan label data sampel dan hasil prediksi dari proses pengenalan. Sehingga  mendapatkan  tingkat  akurasi  dalam
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1 37 73 109 145 181 217 253 289 325 361 397 433 469 N il a i Jumlah Kata Hasil Feature Quantization 0 0 0.024441 0.122206 0 0.024441 0 0.109109 0.109109 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.039467 0 0 0 0 0 0 0.225733 0 0 0 0 0 0 0.042295 0.084591 0.021148 0 0 0.021148 0.038106 0.025404 0.012702 0.012702 0 0.012702 0.114319 0 0.088388 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0.122474 0 0.040825 0 0 0 0
pengenalan  penggunaan  masker.  Adapun  hasil dari proses tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Tingkat Akurasi Pelatihan
Berdasarkan  Gambar  7  maka  dapat  dikatakan bahwa  tingkat  akurasi  dari  proses  pelatihan sebesar  94%.  Dimana  nilai  ini  dapat  diperoleh dari nilai TP  sebesar  0.93,  FP  sebesar  0.07,  FN sebesar  0.04  dan  TN  sebesar  0.96.  Untuk memperoleh  tingkat  akurasi  menggunakan metode  confusion  matrik  dapat  digunakan persamaan seperti berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (2) Berdasarkan persamaan diatas maka nilai tingkat akurasi dapat dihitung sebagai berikut: 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 0.93 + 0.96 0.93 + 0.07 + 0.96 + 0.04 = 1.89 2 = 0.945
Sehingga  nilai  tingkat  akurasi  pada  proses pelatihan  adalah  0.945  dikalikan  100%  adalah sebesar 94%.

## 3.8. Hasil Proses Pengujian
Dari model pelatihan yang didapatkan dilakukan proses pengujian menggunakan data sampel uji. Adapun hasil dari proses pengujian dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Tingkat Akurasi Pengujian
Berdasarkan  Gambar  8.  maka  dapat  dikatakan bahwa  tingkat  akurasi  dari  proses  pelatihan sebesar  85%.  Dimana  nilai  ini  dapat  diperoleh dari nilai TP  sebesar  0.96,  FP  sebesar  0.04,  FN sebesar  0.26  dan  TN  sebesar  0.74.  Untuk memperoleh  tingkat  akurasi  menggunakan metode  confusion  matrik  dapat  digunakan persamaan  (2)  maka  nilai  tingkat  akurasi  dapat dihitung sebagai berikut:

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛
= 0.96 + 0.74 0.96 + 0.04 + 0.26 + 0.74 = 1.7 2 = 0.85
Sehingga  nilai  tingkat  akurasi  pada  proses pelatihan  adalah  0.85  dikalikan  100%  adalah sebesar 85%.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan pada  proses  pelatihan  maka  dapat  disimpulkan bahwa,  metode  bag  of  visual  word  dapat melakukan  proses  klasifikasi  pada  penggunaan masker. Proses yang dilakukan adalah mendeteksi  citra  input  menggunakan  metode SURF  untuk  mendapatkan  nilai  interest  point, kemudian  dikelompokkan  dengan  metode  K- Means.  Hasil  dari  k-means  dibuatkan  sebuah matriks  yang  menampung  nilai  histogram  pada masing-masing  citra  input.  Hasil  tersebut dilakukan  klasifikasi  menggunakan  metode SVM untuk  mendapatkan  model proses pelatihan.  Pada  proses  pelatihan  metode  bag  of visual Words dapat memeberikan hasil yang baik dimana  tingkat  akurasi  yang  diroleh  mencapai 94% dan pada proses pengujian dapat diperoleh tingkat akurasi sebesar 85%. Adapun saran yang dikemukan  peneliti  pada  penelitian  ini  adalah mengambil  sampel  lebih  banyak  lagi  dalam proses  pelatihan  dan  diperlukan  metode pembanding untuk mengetahui tingkat keberhasilan antara masing-masing metode yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Abdul,  R.  Irham,  and  D.  A.  Prasetya,
“PROTOTIPE  PENDETEKSI MASKER  PADA  RUANGAN WAJIB MASKER Untuk Kendali Pintu Otomatis Berbasis
Deep  Learning,” Simp.  Nas. RAPI XIX , pp. 47–55, 2020.
[2] T. Septiana, N. Puspita, M. Al Fikih, and N.
Setyawan, “Face Mask Detection Covid-19 Using Convolutional Neural Network ( Cnn ),” Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa  2020 ,  pp.  27–32, 2020.
[3]  G.  Aprilian  Anarki,  K.  Auliasari,  and  M. Orisa, “Penerapan Metode Haar Cascade  Pada  Aplikasi  Deteksi Masker,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  179– 186, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3214.
[4] A. Thariq and R. Yusliana, “Sistem Deteksi Masker  dengan  Metode  Haar
Cascade  pada  Era  New  Normal COVID-19 Mask Detection System  using  Haar  Cascade Method  in  New  Normal  Era  of COVID-19,” J. Sist. dan Teknol.
Inf. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  241–244,
2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.44309.
[5] M. M. Farhangi, M. Soryani, and M. Fathy,
“Informative visual words construction  to  improve  bag  of words  image  representation,”
IET Image Process. , vol. 8, no. 5, pp. 310–318, 2014, doi:
10.1049/iet-ipr.2013.0449.
6] G. V. L. de Lima, P. T. M. Saito, F. M. Lopes,
and P. H. Bugatti, “Classification  of  texture  based on Bag-of-Visual-Words through  complex  networks,” Expert Syst. Appl. , vol. 133, pp. 215–224, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.05.021.
[7] X. Wang, X. Lv, L. Li, G. Cui, and Z. Zhang,
“A New Method of Speeded Up Robust Features Image Registration  Based  on  Image Preprocessing,” 2018  Int.  Conf. Inf.  Syst.  Comput.  Aided  Educ. , pp. 317–321, 2018.
[8] M. Paul, N. I. T. Silchar, and N. I. T. Silchar, “Image Hashing based on Shape Context and Speeded Up Robust Features  (  SURF  ),” 2019  Int.
Conf.  Autom.  Comput.  Technol.
Manag. , pp. 464–468, 2019.
[9] X. Zhang, K. Jiang, Y. Zheng, J. An, Y. Hu, and L. Jiao, “Spatially Constrained Bag-of-Visual- Words  for  Hyperspectral  Image Classification,”  pp.  501–504,
2016.
[10] V. Mehra, “Hand Gesture Recognition using
Support  Vector  Machine  and Bag  of  Visual  Words  model Feature Selection / Engineering,” pp. 5–8, 2018.
[11]  H.  Kato  and  T.  Harada,  “Image
reconstruction from bag-of- visual-words,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern  Recognit. ,  pp.  955–962, 2014, doi:
10.1109/CVPR.2014.127.
[12]  B.  U.  Umar,  J.  Agajo,  O.  M.  Olaniyi,  A. Aliyu,  O.  S.  Owolabi, and  J.  G. Kolo,  “Human  Detection  Using Speeded-Up  Robust  Features and  Support  Vector  Machine from Aerial,” 2017.