## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2022

## Deteksi Wanita Berhijab dan tidak Berhijab dengan menggunakan Metode Mask RCNN
Diyah Ayu Aprilingga #1 , Fathorazi Nur Fajri *2 , Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid
Jl. PP Nurul Jadid, Dusun Tj. Lor, Karanganyar, Kec.Paiton, Kabupaten Probolinggo, Jawa Timur 67291
1 diyahaprilingga19@gmail.com
3 pratamasunu@unuja.ac.id
* Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid Jl. PP Nurul Jadid, Dusun Tj. Lor, Karanganyar, Kec.Paiton, Kabupaten Probolinggo, Jawa Timur 67291
2 r4si.b1nt4ng@gmail.com
Abstrak — Setiap santriwati yang tinggal di pesantren wajib menggunakan  hijab.  Untuk  melakukan  control  dan monitoring  penggunaan  hijab  di  pesantren  saat  ini  masih dilakukan  secara  manual  oleh  pihak  keamanan.  Proses control  dan  monitoring  yang  dilakukan  secara  manual  ini membutuhkan  waktu  dan  proses  yang  lama  serta membutuhkan  sumber  daya  manusia  yang  banyak.  Untuk membantu  mengatasi  permasalahan  yang  ada,  maka dibutuhkan  sistem  yang  dapat  memonitoring  pemakaian hijab  secara  otomatis.  Pada  penelitian  ini  diusulkan menggunakan  metode  MASK  RCNN  untuk  mendeteksi objek wanita yang tidak berhijab dan  wanita yang berhijab dari gambar digital. Dataset yang digunakan pada penelitian ini  terdapat  3  kategori  yaitu  wanita  berhijab  syar’i,  wanita berhijab  tidak  syar’i,  dan  wanita  tidak  berhijab  yang memiliki 4 class yaitu wajah, rambut, hijab syar’i, hijab non syar’i. Proses yang dilakukan pada metode tersebut terdapat 2 tahapan yaitu data training dan data testing. Data training yang  digunakan  adalah  1500  citra  digital  setiap  kategori berjumlah 500 citra digital dan data testing yaitu digunakan 150 gambar setiap kategori berjumlah 50 gambar. Model ini dilatih  dengan  metode  MASK  RCNN  data  training memperoleh epoch 30 dengan nilai loss 0,1770, nilai val_loss 0,1745  dan  waktu  473s  946ms/step.  Hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  dapat mendeteki  hijab  syar’i  dengan  tingkat  akurasi  96%,  hijab tidak syar’i dengan tingkat akurasi 96 % dan tidak berhijab dengan tingkat akurasi 94%.
Kata kunci — hijab, control dan monitoring , Mask RCNN

## I. P ENDAHULUAN
Hijab  merupakan  syarat  wajib  bagi  santriwati  yang tinggal  dipesantren.  Hijab  sendiri  memiliki  berbagai macam style mengikuti  perkembangan  zaman.  Salah  satu sytle yang  ada  adalah  hijab  syar’i  dan  hijab  tidak  syar’i. Perbedaan  hijab  syar’i  yaitu  menutupi  seluruh  rambut tertutup  dan  menutupi  dada,  sedangkah  hijab  tidak  syar’i biasanya  tidak  menutupi  dada  dan  masih  suka memperlihatkan sebagian helai rambut. Untuk melakukan
control dan monitoring penggunaan hijab dipesantren saat ini  masih  dilakukan  secara  manual  oleh  pihak keamanan. Proses control dan monitoring yang  dilakukan  secara manual  ini  membutuhkan  waktu  dan  proses  yang  sangat lama  serta  membutuhkan  sumber  saya  manusia  yang banyak.
Untuk  mengatasi  masalah  yang  ada  maka  dibutuhkan pemanfaatan  teknologi  untuk  mendukung  keefektifan kinerja control dan monitoring . Salah satu caranya adalah dengan  membuat  sistem  yang  dapat  mendeteksi  wanita berhijab  dan  tidak  berhijab  sehingga  dapat  dikenali  oleh sistem.  Cabang  ilmu computer yang  dapat  mendukung jalannya  sistem  tersebut  salah  satunya  adalah computer vision . Computer  vision adalah  pengolahan  suatu  citra dengan  menggunakan  komputer  hingga  analisis  dan pemanfaatan informasi untuk menghasilkan suatu gambar yang  lain.  Bidang computer  vision sendiri  terus mengupayakan  cara  agar  komputer  mampu  meniru  cara kerja indera manusia.
Banyak  penerapan computer  vision yang  diprogram untuk  memecahkan  masalah  tertentu  dengan  berbagai metode.  Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam mengidentifikasi  bagian  tubuh  manusia  khususnya  untuk mendeteksi  wajah  dan  deteksi  krudung  telah  dilakukan untuk  menemukan  suatu  metode  yang  kebih  baik  untuk diterapkan,  salah  satunya  adalah  pada  tahun  2017 mendeteksi hijab berdasarkan leher dan rambut menggunakan  metode  pengklasifikasi  kaskade  jones, warna  kulit,  YCBCR  dengan  tingkat  akurasi  95%  [1]. Pada tahun 2019 segmentasi wajah dan hijab menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan  tingkat  akurasi  92%  [2].  pada  tahun  2019 segmentasi  wajah  dan  hijab,  perbedaan  kulit  dengan khimar dengan menggunkan metode  deteksi wajah Viola- Jones,  GMM  (Gaussian  Mixture  Model) , dan  deteksi  tepi Roberts dengan tingkat akurasi 95% [3]. pada tahun 2021 mendeteksi  wajah  tertutup  niqab  menggunakan deep learning face detection dengan tingkat akurasi 99% [4].
Dari  permasalahan  di  atas    makan  akan  dilakukan sebuah  penelitian  mendeteksi  wanita  yang  tidak  berhijab dan  wanita  yang  berhijab  dengan  melakukan  beberapa segmentasi pengolahan data berupa wajah, rambut, wanita yang tidak memakai hijab syar’i dan tidak syar’i. Tujuan penelitian  ini  yaitu  untuk  mendeteksi  objek  berupa  hijab syar’i,  hijab  non  syar’i,  dan  non  hijab  menggunakan metode MASK RCNN dan mengetahui tingkat keberhasilan yang  dihasilkan oleh  metode  MASK  RCNN dalam mendeteksi objek hijab syar’i, hijab non syar’i, dan non hjab.

## II. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah MASK  RCNN.  Adapun  tahapan  dalam  proses  penelitian ini ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar. 1 Metode penelitian
Tahapan  proses  dalam  penelitian  ini  ialah  sebagai berikut:
A. Pengumpulan Dataset
Pengumpulan dataset citra  digital  hijab  syar’i,  hijab non syar’i dan non hijab bersumber pada penelitian jurnal sebelumnya.  Jumlah dataset setiap  masing-masing kategori  970 dataset dengan  jumlah  total  2910  citra. Gambar  2  merupakan  merepresentasikan class yang digunakan dalam dataset.
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (h)
(i) (j) Gambar.  2 Dataset (a-c) Dataset Hijab  Syar’i,(d-f) Dataset Hijab Non Syar’i, (h-j) Dataset Non Hijab

## B. Cleaning
Proses cleaning dilakukan  pada  data  yang  tidak  sesuai dengan  ketentuan  seperti  wajah  terpotong/tidak  lengkap, wajah tertutup, objek non tunggal, berbentuk frame-frame
foto,  dan  gambar  sama.  Gambar  3  merupakan  ketentuan dataset yang dilakukan cleaning .
(a)
(b) (c) (d) (e)
Gambar.  3  Ketentuan Cleaning (a)  wajah  terpotong,  (b)  wajah  tertutup, (c)  objek non tunggal,  (d)  berbentuk frame-frame foto,  dan  (e)  gambar sama
Sehingga  diperoleh dataset citra  digital  sebanyak  500 gambar  dari  masing-masing  kategori  hijab  syar’i,  hijab non syar’i, dan non hijab. Selanjutnya melakukan rename pada dataset hijab  syar’i  dengan rename ”hs_(nomor)”, hijab non syar’i ”ns_(nomor)” dan non hijab ”nh_(nomor)”.
C. Annotation
Annotation dilakukan dengan web tool yaitu makesense.ai. Proses  yang  dilakukan  sangat  mudah dengan  mengaupload dataset yang  telah  dikumpulkan sesuai  kategori.  Selanjutnya  melakukan  annotasi  pada dataset dengan  menentukan  4 class yaitu  wajah,  hijab syar’i,  hijab non syar’i,  dan  rambut.  Hasil  proses  anotasi tersebut dapat tergambarkan dalam Gambar 4.
(a) (b) (c)
Gambar. 4 Hasil Anotasi (a) Anotasi Hijab Syar’i, (b) Anotasi Non Hijab Syar’i, dan (c) Anotasi Non Hijab

## D. Training Metode Mask R-CNN
Mask  R-CNN  memiliki  tahapan  yang  mirip  dengan Faster  R-CNN  dengan  tambahan  cabang  prediksi  piksel. Kita  dapat  membagi  metode  ini  menjadi  lima  bagian  [5]. Selain  memberikan  klasifikasi  objek  dan  hasil bounding box ,  seperti  kebanyakan  algoritma  objek  deteksi  lainnya. Mask  R-CNN  juga  memberikan  mask  yang  sangat berguna pada segmentasi objek.
Gambar. 5 Kerangka Kerja Mask R-CNN Untuk Segmentasi Instan
Mask  Region-Based  Convolutional  Neural  Network (Mask  R-CNN)  memperluas  Faster  R-CNN  dengan menambahkan cabang untuk memprediksi Mask segmentasi  pada Regian  of  Interest (RoI),  secara  paralel dengan  cabang  yang  ada  untuk  klasifikasi  dan regresi kotak  pembatas  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Cabang Mask adalah FCN kecil yang diterapkan pada setiap RoI, memprediksi  Mask  segmentasi  dengan  cara piksel ke piksel . Mask R-CNN mudah diterapkan dan dilatih karena kerangka  kerja  R-CNN  yang  lebih  cepat,  yang memfasilitasi  berbagai  desain  arsitektur  yang  fleksibel. Selain  itu,  cabang  Mask  hanya  menambahkan overhead komputasi  kecil,  memungkinkan  sistem  yang  cepat  dan eksperimen yang cepat.
Pada  prinsipnya  Mask  R-CNN  adalah  ekstensi  intuitif dari  R-CNN  lebih  cepat  namun  membangun  cabang topeng dengan benar sangat penting untuk hasil yang baik [6].  Mask  R-CNN  dijelaskan  oleh  penulis  sebagai menyediakan  kerangka  kerja  sederhana,  fleksibel  dan umum  untuk  segmentasi  instance  objek.  Mask  R-CNN digunakan untuk mengungguli semua entri model tunggal [7].
Mask  R-CNN  memiliki  dua  tahap  utama  yaitu Featre Pyramid  Network (FPN)  dan Region  Proposal  Network (RPN).  Dalam  FPN,  sejumlah  proposal  berbeda  telah dibuat  tentang  prediksi  objek  berdasarkan  masukan  citra. Mask  R-CNN  model  deteksi  objek  yang  ditingkatkan berdasarkan  Faster  RCNN,  memiliki  kinerja  yang mengesankan pada berbagai deteksi objek dan tolok ukur segmentasi  [8].  Deteksi  objek  adalah  kemampuan  sistem yang  dapat  mengenali  suatu object yang  berada  dalam gambar  atau  video  [9].  Deteksi  objek  menentukan  wajah dan  menghasilkan  kotak  pembatas  area  wajah  pada  citra [10].  Dalam  wajah  manusia  tidak  satu  pun  yang mempunyai  kesamaan  yang  mutlak,  bahkan  pada seseorang yang kembar sekaligus [11].
Sistem  deteksi  wajah  adalah  mekanisme  klasifikasi pola  citra  untuk  mengidentifikasi  wajah  manusia  dalam gambar  digital  [12].  Wajah  yang  telah  terdeteksi  akan diproses  secara  unik  kedalam  basis  data  dengan  proses identifikasi  dan  verifikasi  [13].  Terdapat  beberapa  sudut pandang  untuk  pendeteksian  wajah  di  komputer, diantaranya  yaitu  kondisi  ekspresi  wajah,  cahaya,  dan aksesories yang  digunakan  pada  wajah  [14].  Seperti verifikasi  wajah  dan  identifikasi  ulang  orang  [15]. Informasi yang mengacu pada sifat-sifat bagian dari wajah, misalnya  tekstur,  warna,  dan  ukuran  [16].  Selain  deteksi wajah  yang  diperlukan  maka  dilakukan  deteksi  hijab dengan  metode  Mask  R-CNN.  Metode  Mask  R-CNN merupakan  pengembangan  dari  metode Convolutional Neural  Network  (CNN) . Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  salah  satu  metode machine  learning dari pengembangan Multi  Layer  Perceptron (MLP)  yang didesain  untuk  mengolah  data  dua  dimensi[17].  CNN terdiri  dari  satu  atau  lebih convolution  layer dan subsampling  layer serta  diikuti  oleh layer yang menghubungkan secara keseluruhan seperti dalam standar jaringan syaraf [18].
Implementasi metode Mask R-CNN pada penelitian ini melakukan  data training dan  data testing .  Proses  yang dilakukan  data training yaitu mengaupload hasil dataset yang  telah  dianotasi  dalam format json dan  melakukan proses training dengan tool google colaboration .

## E. Testing Metode Mask R-CNN
Tahapan testing merupakan tahapan setelah data model train  Mask  RCNN  selesai.  Proses  yang  dilakukan hampir sama pada saat proses training yaitu menggunaka Google Colaboratory.  Dalam  melakukan testing atau  uji  coba memiliki  beberapa  langkah  yaitu  melakukan  instalasi model  metode  Mask  RCNN,  memanggil  hasil  train  atau model  dalam  yang  telah  didapatkan  setelah  melatih dataset , selanjutnya mengupload gambar dataset uji coba dan mengunduh hasil dataset yang telah dilakukan testing .

## F. Evaluation
Tahapan peneliti melakukan evaluasi serta mengumpulkan dataset asli  untuk  dilakukan testing. Pengambilan dataset dilakukan pada siang hari menggunakan Handphone Merek  Samsung  A22  dengan size gambar  3000x4000  px, background bebas,  gambar terdiri  dari  1  objek  dan  jumlah dataset 50  gambar  digital santriwati  hijab  syar’i,  50  gambar  digital  mahasiswi  luar yang  menggunakan  hijab non syar’i,  dan  50  gambar digital  wanita  tidak  berhijab,  sehingga  memperoleh gambar  digital  berjumlah  150.  Selanjutnya  dilakukan resize agar gambar tidak terlalu besar. 150 gamabr digital diresize menjadi  225x300 px .  Hasil  pengambilan dataset asli  terangkum  pada  Gambar  6  yang  digunakan  dalam pengujian data.
(a) (b) (c) (d) (e)
(f) (g) (h) (i)
Gambar.  6 Dataset Asli  (a-c) Dataset Asli  Hijab  Syar’i,  (d-f) Dataset Asli Hijab Non Syar’i,  (g-h) Dataset Asli Non Hijab
Pada tahapan ini peneliti juga mengumpulkan beberapa data  yang  akan  dilakukan  pada  tahapan  selanjutnya
dengan  ketentuan  yaitu  wanita  yang  menggunakan  hijab dengan motif, wanita yang menggunakan warna hijab dan baju  sama  persis,  wanita  yang  posisi  kepala  noleh  ke samping  dan  wanita  yang  menghadap  ke  belakang.  Pada tahapan  ini  peneliti  juga  mengumpulkan  beberapa  data yang  akan  dilakukan  pada  tahapan  selanjutnya  dengan ketentuan  yaitu  wanita  yang  menggunakan  hijab  dengan motif,  wanita  yang  menggunakan  warna  hijab  dan  baju sama  persis,  wanita  yang  posisi  kepala  noleh  ke  samping dan  wanita  yang  menghadap  ke  belakang.  Gambar  7 merupakan data uji tambahan.
(a) (b) (c) (d)
Gambar. 7 Data tambahan (a) wanita menghadap ke belakang, (b) wanita menghadap ke samping, (c) wanita berhijab motif, dan (d) wanita warna hijab dan baju sama.

## G. Measurement
Pada  proses measurement ,  dilakukan  pengukuran  pada metode  Mask  RCNN  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi dari  hasil testing .  Dari  pengukuran  inilah  diketahui metode  yang  digunakan  akan  berhasil  atau  tidak.  Proses penggukuran  pada  tingkat  akurasi  3  kategori  yaitu  hijab syar’i, non syar’i  dan non hijab  dalam  mendeteksi  objek yang  telah  ditentukan  ke  dalam  empat  kelas . Berikut rumus  yang  digunakan  menghitung  tingkat  akurasi  pada uji coba gambar.
Akurasi = 100 %
Keterangan : Data Benar = Banyak Data Benar Data Uji = Banyak Data Uji Pengukuran  dilakukan  pada  gambar  yang  akan dilakukan,  terdapat  50  gambar  digital  santriwati  hijab syar’i,  50  gambar  digital  mahasiswi  luar  yang menggunakan  hijab non syar’i,  dan  50  gambar  digital wanita tidak berhijab. Pengukuran pada wanita yang tidak berhijab  dan  berhijab  dilakukan  agar  dapat  mengetahui tingkat  akurasinya,  sehingga  memperoleh  gambar  digital berjumlah 150.
Pada  tahap  ini  peneliti  juga  mengukur  data  uji  pada dataset  wanita  yang  menggunakan  hijab  dengan  motif, wanita  yang  menggunakan  warna  hijab  dan  baju  sama persis,  wanita  yang  posisi  kepala  noleh  ke  samping  dan
wanita  yang  menghadap  ke  belakang.  Data  yang ditambahkan berjumlah masing-masing 5 gambar.

## H. Finish
Pada  tahapan  terakhir  metode  penelitian  merupakan tahapan  penarikan  kesimpulan  setelah  seluruh  rancangan metode  penelitian  dilakukan.  Dengan  adanya  tahapan  ini maka  didapatkan  kesimpulan  untuk  metode  yang  diuji dalam  menentukan  metode  tersebut  dapat  dikembangkan dalam  mendeteksi  objek  kedalam  empat  kelas  yang digunakan  atau  sebaliknya,  sehingga  dengan  adanya tahapan  ini  para  peneliti  selanjutnya  dapat  mengetahui langkah  selanjutnya  yang  akan  dilakukan  dalam mengembangkan penelitian yang telah dilakukan saat ini.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  3  kategori  yaitu  hijab non syar’i,  hijab  syar’i  dan non hijab  dengan  4 class yaitu wajah,  rambut,  hijab  syar’i,  dan  hijab non syar’i.  Dalam menjalankan  Mask  R-CNN  diawali  dengan  melakukan data training terhadap dataset yang digunakan. Percobaan pertama  dilakukan  dengan  menggunakan datase t  5 gambar  setiap  kategori  dengan  jumlah  total  15 dataset. Namum  hanya  terdeteksi  1 class. Setelah  melakukan percobaan  kedua  proses  data train dengan dataset sama dengan sebelumnya dihasilkan 14, validation 1, dan class 4  dengan epoch 5 loss 0,4.  Hasil  percobaan  pertama ditunjukkan pada Gambar 8 segmentasi pada hijab terlihat belum sempurna.

## Gambar. 8 Hasil percobaan pertama
Untuk  mendapatkan  model  terbaik  maka  dilakukan implementasi  percobaan  kedua  dengan  menambahkan dataset menjadi  500  gambar  setiap  kategori  dengan jumlah  total  1500 dataset. Proses  hasil train yang dihasilkan 1334, validation 166, dan class 4 dengan epoch 5  menghasilkan loss 0,49.  Hasil  percobaan  kedua ditunjukkan pada Gambar 9 segmentasi pada wajah belum sempurna.
Untuk  melakukan  akurasi  terbaik  maka  dilakukan penambahan epoch menjadi  12  memperoleh  nilai loss 0,3272,  val_loss  0,2363  dengan  waktu  957s  2s/step .  Uji coba  selanjutnya  melakukan  penambahan epoch menjadi 25  dengan  hasil loss 0,1972, val_loss 0,1521  dengan
waktu  444 s 887 ms/step .  Tahapan  terakhir  melakukan penambahan  epoch  menjadi  30  dengan  hasil  nilai loss 0,1770,  nilai val_loss 0,1745,  dan  dengan  waktu  473s 946ms/step.  Berikut  hasil  terbaik  ditunjukkan  pada Gambar  10.  Proses  training  epoch  30  disimpan  dalam bentuk  “mask_rcnn_object_0030.h5”  yang  menjadi  data bekal  untuk  tahapan  testing.  Hasil  dari  proses  epoch  30 mendapatkan grafik dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar. 9 Hasil Percobaan Kedua
Gambar. 10 Hasil Terbaik (a) (b)
Gambar.  11  Hasil  Grafik  Epoch  25  (a)  Grafik loss dan  (b)  Grafik val_loss
Selanjutnya  melakukan  data testing dengan  proses mengaupload hasil data training dan satu image. Hasil uji coba  yang  dilakukan  dengan  cara  mengupload  hasil dataset yang  sudah  di training dengan  algoritma  Mask RCNN dan gambar testing yang akan dilakukan uji coba. Adapun  percobaan  yang  dilakukan  pada  dataset  yang digunakan  pada dataset  training dapat  ditunjukkan  pada Gambar 12.
(a) (b)
Gambar. 12 Hasil Uji Coba Dataset Training (a) Hijab syar’i. (b) Hijab Non Syar’i, (c) Non Hijab
Hasil uji coba pada dataset asli yang didapatkan secara langsung  dalam  melakukan  penelitian  ini  ditunjukkan pada Gambar 13.
(a) (b) (c)
Gambar. 13  Hasil  Uji  Coba  Deteksi Dataset Citra  Asli  (a)  Hijab syar’i. (b) Hijab Non Syar’i, (c) Non Hijab
Hasil  pengukuran  dilakukan  pada dataset asli  yang berjumlah  150  gambar  masing-masing  berisi  50  gambar hijab  syar’i,  50  gambar  hijab non syar’i  dan  50  gambar non hijab.  Berikut  merupakan  hasil  uji  coba dataset asli ditunjukkan pada Tabel I. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa tingkat akurasi adalah hijab syar’i 96%, hijab tidak syar’i 96 %, dan tidak berhijab 94%.
TABEL I

## HASIL UJI COBA DATASET ASLI
Dataset Total Benar Salah Tingkat Akurasi Hijab Syar’i 50 48 2 96 % Hijab Non Syar’i 50 48 2 96 % Non Hijab 50 47 3 94 %
Dari hasil uji coba pada data tambahan yang berjumlah lima  pada  setiap  ketentuan  data  uji  tambahan.  Data  uji lima  gambar  pada  wanita  yang  berhijab  menggunakan warna yang sama dengan baju terdeteksi dengan sempurna. Pada  lima  gambar  data  uji  wanita  yang  menghadap  ke belakang  terdeteksi  dengan  sempurna.  Pada  data  lima gambar uji wanita yang menghadap ke samping terdeteksi dengan  sempurna  dan  pada  lima  gambar  data  uji  pada wanita  yang  berhijab  motif  terdeteksi  empat  gambar  dan satu  gambar  tidak  terdeteksi.  Tabel  II  merupakan  hasil data uji tambahan.
TABEL II H ASIL U JI C OBA D ATASET T AMBAHAN Data Uji Jumlah Benar Salah Hijab bermotif 5 1 1 Hijab warna sama dengan baju 5 5 0
Data Uji Jumlah Benar Salah Posisi wajah menghadap ke samping 5 5 0 Posisi badan menghadap ke belakang 5 5 0
Terdapat limitasi atau  perbatasan  dalam  model  ini sehingga  menyebabkan  tidak  keakurasian  deteksi  hijab syar’i, hijab non syar’i, dan  tidak  berhijab.  Limitasi  pada model ini adalah terletak jarak dan kualitas citra. Gambar. 14.  Merupakan  mempresentasikan  citra  akurat  dan  tidak akurat.  Pada  gambar  (a)  pengambilan  citra  wanita  tidak menggunakan  hijab  jarak  dan  kualitas  bagus  sehingga terdeteksi  wajah  dan  rambut  maka  dapat  disimpulkan pendeteksian  akurat.  pada  gambar  (b)  pengambilan  citra Wanita  tidak  berhijab  terlalu  jauh  sehingga  rambut  tidak terdeteksi,  maka  dapat  disimpulkan  pendeteksian  tidak akurat.
(a)
(b)
Gambar. 14 Limitasi (a) Citra Akurat Non Hijab, (b) Citra Tidak Akurat Non Hijab
(a) (b) (c) (d) (e)
(f)
(g)
(h) (i)
Gambar. 15 (a)-(i) Hasil Deteksi Hijab Syar’i
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i)
Gambar. 16 (a)-(i) Hasil Deteksi Non Hijab Syar’i (a) (b) (c) (d)
(e) (f) (g) (h)
(i) Gambar. 17 (a)-(i) Hasil Deteksi Non Hijab
Hasil deteksi data uji yang dilakukan pada dataset asli ditunjukkan  pada  Gambar  15.  Hasil dataset hijab  syar’i. dari  gambar  tersebut  terdeteksi  wajah  dan  hijab  syar’i, sehingga dapat disimpulkan citra akurat hijab syar’i. Hijab
non syar’i, ditunjukan pada Gambar 16. Hasil deteksi non hijab  syar’i.  dari  gambar  tersebut  terdeteksi  wajah  dan hijab non syar’i,  sehingga  dapat  disimpulkan  citra  akurat hijab non syar’i.  Deteksi  tidak  berhijab  ditunjukkan  pada Gambar 17. Hasil deteksi non hijab. Dari gambar tersebut terdeteksi  wajah  dan  tidak  berhijab,  sehingga  dapat disimpulkan citra akurat tidak berhijab. Hasil keseluruhan terangkum pada gambar tersebut.
Hasil  deteksi  data  uji  yang  dilakukan  pada dataset uji coba  ditunjukkan  pada  Gambar  15.  Hasil dataset hijab syar’i  dapat  dilihat  pada  Gambar  15  (a)-(c)  terdeteksi wajah  dan  hijab  syar’i,  sehingga  dapat  disimpulkan  citra akurat  hijab  syar’i.  Pada  Gambar  16  (d)-(f)  hasil  deteksi non hijab  syar’i  terdeteksi  wajah  dan  hijab non syar’i, sehingga  dapat  disimpulkan  citra  akurat  hijab non syar’i. Pada  Gambar17  (g)-(i)  hasil  deteksi non hijab  terdeteksi wajah  dan  tidak  berhijab,  sehingga  dapat  disimpulkan citra  akurat  tidak  berhijab.  Hasil  deteksi  terbaik  juga dilakukan  pada  data  tambahan  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  18.  Gambar.  18  merupakan  hasil  deteksi  pada data tambahan.
(a) (b) (c) (d)
Gambar.  18  Hasil  Deteksi  data  tambahan  (a)  wanita  menghadap  ke belakang, (b) wanita menghadap ke samping, (c) wanita berhijab motif, dan (d) wanita warna hijab dan baju sama.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini dapat dihasilkan sebuah model  yang dapat  mendeteksi w anita  menggunakan hijab ataupun  tidak.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa tingkat akurasi adalah hijab syar’i 96%, hijab tidak syar’i 96 %, dan tidak berhijab 94%. Pada model yang dilakukan pada  penelitian  ini  terdapat  limitasi  atau  perbatasan  yang memungkinkan terjadinya ketidakakuratan ketika melakukan  uji  coba  yaitu  citra  digital  yang  akan  diuji
harus fullbody. Jika  wajah  terpotong  atau  terlalu  dekat maka model belum dapat menghasilkan deteksi akurat.
Saran  untuk  memperbaiki  penelitian  ini  bisa  dengan menambahkan dataset pada  masing-masing  kategori  dan dataset objek non tunggal.

## R EFERENSI
[1] Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers.  Bangladesh Section  and  IEEE  Communications  Society, ICCIT :  2017  20th International  Conference  of  Computer  and  Information Technology : 22-24 December 2017.
[2] D.  M.  Madkour,  A.  Madani,  and  M.  W.  Fakhr,  “Automatic  face and  hijab  segmentation  using  convolutional  network,” International Journal of Integrated Engineering , vol. 11, no. 7, pp. 61–66, Nov. 2019, doi: 10.30880/ijie.2019.11.07.008.
[3] A.  Jahir,  K.  Indartono,  J.  Pol  Soemarto,  K.  jambu  Purwanegara, and  K.  Purwokerto  Utara,  “DETEKSI  KHIMAR  WANITA PADA CITRA WAJAH MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODEL,” 2019.
[4] A.  A.  Alashbi,  M.  Shahrizal  Sunar  Professor,  and  Z.  Alqahtani, “Deep-Learning-CNN for Detecting Covered Faces with Niqab”, doi: 10.22059/jitm.2022.84888.
[5] M.  Bizjak,  P.  Peer,  and  Ž.  Emeršič,  “Mask  R-CNN  for  Ear Detection.” [Online].
Available: https://github.com/matterport/Mask_RCNN/ [6] K. He, G. Gkioxari, P. Dollár, and R. Girshick, “Mask R-CNN.”
[7] J.  W.  Johnson,  “Adapting  Mask-RCNN  for  Automatic  Nucleus Segmentation,” May 2018, doi: 10.1007/978-3-030-17798-0.
[8] K.  Lin et  al. ,  “Face  Detection  and  Segmentation  Based  on Improved  Mask  R-CNN,” Discrete  Dynamics  in  Nature  and Society , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/9242917.
[9] R.  Imantiyar,  ;  Dhomas,  and  H.  Fudholi,  “Kajian  Pengaruh Dataset  dan  Bias  Dataset  terhadap  Performa  Akurasi  Deteksi Objek,” vol. 14, no. 2, 2021, doi: 10.33322/petir.v14i2.1150.
[10]  M.  D.  Pramita, B. Kurniawan,  and  N.  P.  Utama, “Mask  Wearing Classification using CNN,”
Sep. 2020.
doi:
10.1109/ICAICTA49861.2020.9429029.
[11]  D. Rahmawati, M. Adityas, H. Pratama, K. Aji, and W. Ab, “Alat Pendeteksi  Wajah  Mahasiswa  Universitas  Trunojoyo  Madura (Utm)  Menggunakan  Metode  Viola-Jones,”  2021.  [Online]. Available: http://dx.doi.org/
[12]  F.  S.  Mukti,  L.  Farokhah,  and  N.  L.  Aqromi,  “PEMODELAN
SISTEM DETEKSI WAJAH SEBAGAI PENGHITUNG JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI PUBLIK”, [Online]. Available: https://s.id/jurnalresistor
[13]  N.  Saubari,  “DETEKSI  CITRA  WAJAH  DENGAN  METODE HAAR FEATURE SELECTION.”
[14]  R.  R.  Hajar et  al. ,  “DETEKSI  WAJAH  BERBASIS  FACIAL LANDMARK  MENGGUNAKAN  OPENCV  DAN  DLIB,” Jurnal Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, 2021.
[15]  K.  Kärkkäinen  and  J.  Joo  UCLA,  “FairFace:  Face  Attribute Dataset  for  Balanced  Race,  Gender,  and  Age  for  Bias Measurement and Mitigation.” [Online]. Available: https://github.com/joojs/fairface.
[16]  H. Angriawan, “PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK UNTUK KLASIFIKASI  JENIS  KELAMIN  BERDASARKAN  CITRA WAJAH.” [Online]. Available: http://www.facevar.com
[17]  nadhifa  sofia,  “CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK,” 9 juni 2018 .
[18]  S. Pencatatan et al. , “Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  (CNN)  Face  Recognition-based  Automatic  Attendance Recording  System  in  Classroom  Using  Convolutional  Neural Network  (CNN)  Method,”  2018.  [Online].  Available: https://ejournal.upi.edu/index.php/JATIKOM