Jurnal Algoritme
Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 179 - 188 E – ISSN : 2775-8796 ◼ 179

## Deteksi Masker Pada Video CCTV Dengan Metode You Only Look Once
Dean Darmawan* 1 , Daniel Udjulawa 2 , Novan Wijaya 3
1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No.14, +62(711)376400/373630
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: * 1 deandarmawan@mhs.mdp.ac.id, 2 daniel@mdp.ac.id, 3 novan.wijaya@mdp.ac.id

## Abstrak
Pandemi  COVID-19  adalah  pandemi  virus  yang  mengancam  kesehatan  manusia  dengan menyerang  sistem  paru-paru  dalam  tubuh.  Pada  tanggal  11  Maret  2020,  Organisasi  Kesehatan Dunia (World Health Organisation) resmi menyatakan bahwa COVID-19 sudah menjadi pandemi virus  berskala  global.  Kasus  penyebaran  virus  COVID-19  pada  saat  penelitian  dilakukan, menyentuh angka 181 juta kasus yang telah terjadi di seluruh dunia dengan angka kematian sebesar 3.92 juta. Negara Indonesia sendiri menjadi salah satu negara yang mengalami penyebaran virus COVID-19  dengan  jumlah  kasus  2.09  juta  dan  angka  kematian  menyentuh  56,729  jiwa.  Untuk mengurangi angka penyebaran virus COVID-19, organisasi kesehatan dunia mengharuskan setiap individu untuk melakukan menjaga jarak antar sesama, menjaga kebersihan tubuh dan lingkungan, dan  juga  menggunakan  masker sebagai pelindung  dari  penyebaran virus.  Berdasarkan  apa yang telah  terjadi,  diusulkan  sebuah  program  yang  dapat  melakukan  deteksi  masker  melalui  video rekaman CCTV menggunakan metode deteksi objek You Only Look Once (YOLO). Hasil pengujian didapat berdasarkan nilai f-measure yaitu dengan nilai yang paling besar 0.59 dan yang paling kecil 0.19 pada video yang diambil dengan jarak 70 cm. Pada video dengan jarak lebih dari 90 cm didapat hasil akurasi sebesar 0.
Kata kunci — Masker, You Only Look Once, YOLO, Deteksi Objek

## Abstract
The COVID-19 pandemic is a global pandemic of corona virus that are endanger the lifes of humanity by affecting the lungs and affecting our breathing system. In 11 th March 2020, World Health Organisation (WHO) officially declared an ongoing global pandemic of COVID-19. COVID- 19 cases in the world itself is already reaching 181 million of cases with around 3.92 million deaths. Indonesia itself is one of the country that are affected by COVID-19 spread with 2.09 million cases and  56,729  deaths.  In  order  to  decrease  the  amount  of  COVID-19  cases,  WHO  require  each individuals to do social distancing, stay hygiene, and always wearing face mask to prevent even more spread of the virus. A method to do face mask detection is proposed using a object detection method, You Only Look Once (YOLO). The test results obtained by calculating f-measure with the highest accuracy of 0.59 and the lowest of 0.19 using CCTV video that are taken with 70 cm distance. In the second test using video that are recorded with more than 90 cm the program obtained it’s result of 0.
Keywords — Face Mask, You Only Look Once, YOLO, Object Detection
This is an open-access article under the CC-BY-CA license
180

## 1. PENDAHULUAN
Masker  merupakan  topeng  yang  digunakan  untuk  menutupi  area  hidung  dan  mulut  pada wajah manusia. Penggunaan Topeng sendiri  sudah dilakukan sejak awal oleh manusia purba yang menggunakan topeng sebagai alat perlindungan diri, alat berburu, dan upacara ritual. Pada saat ini, masker berfungsi untuk melindungi debu atau partikel yang masuk ke dalam pernapasan [1].
Ketika penulis sedang melakukan penelitian dan penulisan skripsi ini, dunia sedang dilanda pandemi virus bernama Coronavirus Disease 2019 (Covid-19). Covid-19 sendiri berasal dari virus Severe Acute Respiratory Snydrome Coronavirus 2 (SARS-Cov-2) yang dapat menginfeksi sistem paru-paru  manusia.  Pandemi  Covid-19  berawal  dari  kota  Wuhan  di  negara  China  dan  kemudian menyebar ke negara lainnya dimana negara Thailand adalah negara pertama diluar China yang telah mendapatkan infeksi dari virus Covid-19.  Pada saat penelitian ini dilakukan, jumlah kasus infeksi virus  COVID-19  di  Indonesia  sudah  mencapai  angka  lebih  dari  1.233,959  kasus  dengan  total kematian penduduk mencapai jumlah sebanyak 33.596 jiwa. Sedangkan untuk jumlah pasian yang dinyatakan sembuh mencapai angka 1.039,674 jiwa. Untuk mencegah terjadinya penambahan jumlah pasien  yang  terpapar  virus  COVID-19  di  Indonesia,  badan  kesehatan  Indonesia  memberikan peringatan  terhadap  masyarakat  di  seluruh  Indonesia  untuk  selalu  menggunakan  masker  Ketika berada di area terbuka dan melakukan jaga jarak antar sesama serta menjaga kebersihan diri sendiri maupun  lingkungan  sekitar  untuk  menghindari  terjadinya  infeksi  virus  COVID-19  semakin bertambah.
Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode deteksi objek yaitu You Only Look Once (YOLO) yang mana adalah bagian dari algoritma Deep Learning . Deep learning adalah salah satu bagian dari Artificial Intelligence dan machine learning yang merupakan pengembangan dari neural network  multiple  layer .  Proses  cara  kerja deep  learning sendiri  memiliki  kesamaan  dengan  cara pembelajaran yang dimiliki oleh manusia sejak lahir yaitu dengan mempelajari sesuatu baik itu teks, suara, atau gambar dengan memberikan contoh kepada mesin. Oleh karena itu deep learning biasa digunakan untuk memberi tugas seperti deteksi objek, pengenalan suara, dan lain-lain. Metode deep learning sendiri biasa menggunakan arsitektur neural network , yang mana hal tersebut menjadi alasan kenapa  model  deep  learning  biasa  disebut  dengan deep  neural  network . Convolutional  Neural Networks (CNN) adalah arsitektur dasar yang digunakan pada bidang deep learning yang digunakan untuk  melakukan  proses classification , image  segmentation ,  dan object  detection pada  citra  [5]. Secara  garis  besar  penggunaan  CNN  tidak  jauh  berbeda  dengan  neural  network  biasanya  [7]. Penggunaan CNN sendiri memiliki beberapa kelebihan diantaranya adalah ketiadaan proses ekstraksi fitur  secara  manual.  Ekstraksi  fitur  adalah  proses  pengambilan  ciri/fitur  yang  nantinya  nilai  yang didapat akan dianalisis dan digunakan untuk proses selanjutnya [10]. Sehingga dalam penggunaan metode CNN, user tidak perlu melakukan pengenalan fitur untuk melakukan proses klasifikasi citra. Kelebihan lain dari metode CNN adalah tingginya tingkat pengenalan fitur, metode seperti You Only Look  Once (YOLO)  dan Faster  R-CNN ( Regions  With  Convolutional  Neural  Networks )  sering digunakan oleh banyak user dalam melakukan proses deteksi objek. YOLO adalah sebuah metode yang dikembangkan dengan tujuan untuk melakukan proses pendeteksian objek yang dapat dilakukan secara real-time [2]. Dalam metode YOLO digunakan pendekatan jaringan saraf tiruan (JST) untuk mendeteksi objek pada sebuah citra. Metode YOLO sendiri sudah sering digunakan untuk melakukan pendeteksian  suatu  objek  dalam  citra  dikarenakan  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  oleh  metode YOLO memiliki nilai yang tinggi, membuat metode YOLO menjadi salah satu metode yang paling popular ketika melakukan pendeteksian objek.
Metode deteksi YOLO sudah banyak digunakan untuk melakukan pendeteksian objek seperti pendeteksian objek berupa mobil untuk mengerahui jumlah lahan parkir yang kosong menggunakan modified YOLO  yang  mendapatkan  tingkat  akurasi    sebesar  100%  [3],  hingga  melakukan
Darmawan (Deteksi Masker Pada Video CCTV Dengan Metode You Only Look Once) rst Author)
181
pendeteksian  objek  yang  berukuran  relatif  kecil  seperti  pendeteksian  senjata  tajam  berupa  pisau melalui aplikasi android dengan menggunakan algoritma YOLOv3-tiny yang mendapatkan tingkat akurasi sebesar 63.6% dan cocok digunakan secara real-time karena waktu inferensi yang cepat [8]. Pada penelitian deteksi makanan cepat saji melalui web-cam menggunakan YOLO didapatkan tingkat akurasi  mulai  dari  63%  sampai  dengan  100%  secara real-time [4].  Dalam  penelitian  ini,  penulis mencoba  melakukan  implementasi  metode  YOLO  untuk  melakukan  pendeteksian  objek  berupa masker dalam video CCTV untuk memudahkan pemantauan penggunaan masker di tempat publik agar  dapat  membantu  pengurangan  terjadinya  penyebaran  virus  COVID-19  yang  sudah  menyebar dengan luas.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Studi Literatur
Pada tahap awal penelitian penulis akan melakukan pengumpulan data atau informasi dari jurnal atau buku penelitian terdahulu untuk membantu penulis dalam melakukan penelitian ini.

## 2. 1.1 Image Labeling
Image labeling adalah sebuah tool yang digunakan untuk memberikan label terhadap suatu objek yang ingin dilakukan proses deteksi objek. Image labeling membantu pengguna program untuk memberikan  sorotan  terhadap  objek  yang  ingin  dikenali. Image  labeling memberikan  kemudahan terhadap  pengguna  untuk  melihat  objek  dalam  sebuah  gambar.  Objek  yang  telah  diberikan  label nantinya akan dapat dibaca oleh mesin dan mesin akan menggunakan data tersebut untuk melakukan proses pendeteksian suatu objek sesuai dengan label yang diberikan oleh pengguna.

## 2.1.2 YOLO (You Only Look Once)
You  Only  Look  Once (YOLO)  adalah  sebuah  algoritma  yang  dikembangkan  dengan tujuan untuk  melakukan  pendeteksian  objek  melalui  video  atau  secara  real-time.  Proses  pembelajaran YOLO sendiri memiliki kesamaan dengan proses pembelajaran yang dilakukan oleh manusia, yaitu melakukan pembelajaran melalui contoh yang diberikan. YOLO dapat melakukan suatu deteksi objek dengan  cara  pengguna  memberikan  data  yang  dapat digunakan  oleh sistem dan  kemudian melatih sistem tersebut agar sistem dapat melakukan pendeteksian objek sesuai dengan kebutuhan [2]. YOLO menggunakan pendekatan yang berbeda dengan dari algoritma lain, yaitu menerapkan sebuah syaraf jaringan tunggal pada keseluruha citra [9].
Algoritma  YOLO  sendiri  bekerja  dengan  cara  menerima  sebuah input citra  yang  dibagi menjadi sebuah grid SxS yang dikirim ke dalam sebuah neural network untuk membuat bounding box dan class prediction. Setiap grid memprediksi nilai B bounding box dan nilai confidence dari tiap kotak.  Nilai confidence menggambarkan  tingkat  akurasi  model  yang  menandakan  bahwa  benar adanya  sebuah  objek  di  dalam bounding  box tersebut.  Setiap bounding  box memiliki  5  parameter prediksi yaitu x,y,w,h. Parameter x,y merepresentasikan koordinat (x,y) yang mana merupakan pusat dari  kotak  relatif  ke  citra  dan  parameter  w,h  merepresentasikan  lebar  ( width )  dan  tinggi  ( height ) prediksi relatif dari suatu citra. Setiap cell grid memprediksi probabilitas kelas C. Setiap cell memiliki grid yang memprediksi nilai probabilitas pada kelas C. Probabilitas ini di kondisikan terhadap cell grid yang memuat objek sehingga hanya terdapat satu kelas probabilitas yang terdeteksi disetiap cell grid tanpa  memperhitungkan  jumlah  B bounding  box [6].  Dari  sekian  banyak bounding  box yang
182 dihasilkan, untuk mendapatkan bounding box beserta kelas objek dengan probabilitas yang tinggi, maka dari seluruh hasil prediksi tersebut, hanya yang melampaui threshold yang akan digunakan. Jika terdapat duplikasi bounding box , maka Non-Max Suppresion (NMS) berperan untuk menghilangkan duplikasi tersebut [5].

## 2. 2  Pengumpulan Data
Untuk melakukan penelitian deteksi masker penulis perlu melakukan pengambilan data latih dan data uji yang mana masing-masing di ambil di lokasi yang berbeda. Pengambilan data latih sendiri dapat dilakukan di berbagai lokasi yang berbeda selama objek yang ingin di deteksi terlihat jelas di dalam gambar. Proses pengambilan data latih sendiri dilakukan di dalam ruangan dan di luar ruangan. Pada dalam ruangan sumber pencahayaan berasal dari sinar matahari yang masuk melalui pintu dan jendela.  Selain  sinar  matahari  penulis  juga  menggunakan  sumber  pencahayaan  dari  lampu  yang berada di tengah ruangan. Jenis masker yang digunakan untuk pengambian data menggunakan tiga jenis masker yaitu masker medis, masker kain, dan masker N95.
Pengambilan data uji dilakukan di toko manisan Abang Jaya yang berlokasi di Gang Jaya, 16 Ulu,  Kecamatan  Seberang Ulu,  Kota  Palembang.  Alat  yang  digunakan dalam proses  pengambilan data uji menggunakan kamera CCTV V380 yang di ambil dari jarak 370 cm dari arah jalan masuk toko Abang Jaya.

## 2. 3  Perancangan
Untuk  melakukan  deteksi  objek  masker  penulis  menggunakan tools  Image  Labeler yang terdapat didalam aplikasi MATLAB R2020a untuk memberikan kotak label terhadap objek masker yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  data training. Setelah  itu  penulis  akan  melakukan  proses pelatihan  deteksi masker menggunakan  metode  deteksi  objek You  Only  Look Once (YOLO)  yang mana  data  yang  telah  didapatkan  akan  digunakan  sebagai  data  latih  dan  data  uji  metode  deteksi YOLO.  Dalam  metode  YOLO  sendiri  terdapat  beberapa  proses  yang  perlu  dilalui  sebelum dilakukannya proses training di  antaranya  adalah  proses  pemisahan  data latih  dan  data uji,  proses validasi data, tahap preprocessing, tahap pendefinisian deteksi YOLO yang nantinya akan digunakan dalam proses training YOLO.
Darmawan (Deteksi Masker Pada Video CCTV Dengan Metode You Only Look Once) rst Author)
183

## Gambar 1. Perancangan Sistem
2.4 Metode Pengujian
Berikut adalah beberapa metode pengujian yang diterapkan untuk mendapatkan nilai akurasi program yang telah dibuat :

## 2.4.1 Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah salah satu metode yang biasa digunakan untuk melakukan deskripsi kinerja model  dari  sebuah klasifikasi  objek pada  beberapa  data  uji  yang sudah diketahui  nilainya, sehingga memberikan suatu visualisasi bagaimana kinerja suatu algoritma dan melakukan identifikasi confusion antar  kelas  seperti  kesalahan  pemberian  label  terhadap  suatu  objek. Confusion  Matrix memberikan sebuah ringkasan hasil prediksi pada klasifikasi objek. Terdapat empat representasi hasil dari klasifikasi objek pada metode confusion matrix di antaranya adalah :
184
1. True Positive
2. True Negative
3. False Positive
4. False Negative

## 2.4.2 Intersection over Union
Intersection over Union (IoU) adalah metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur tingkat akurasi detektor objek pada dataset tertentu. IoU dapat digunakan dengan ketentuan sebagai berikut : 1. Memiliki ground-truth bounding box pada dataset objek 2. Prediksi bounding box pada dataset objek Berikut adalah persamaan dari IoU :
𝐼𝑜𝑈 = 𝐴  ∩ 𝐵 𝐴  ∪ 𝐵

## 2.4.2 Recall
Recall adalah rasio dari jumlah total contoh positif yang dapat diklasifikasikan secara benar dan dibagi dengan jumlah contoh total positif. Recall dapat dihitung dengan persamaan berikut :

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
TP = Nilai true positive FN = Nilai false negative
2.4.3 Precision
Precision adalah nilai yang didapatkan dari membagi jumlah total contoh positif yang dapat diklasifikasi secara benar dengan jumlah total contoh positif yang dapat diprediksi. Precision dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
FP = Nilai false positive
2.4.4 F-Measure F-Measure atau f-score adalah  metode  perhitungan  tingkat  akurasi  yang  didapat  dari perhitungan  nilai precision  dan  recall. Nilai  f-measure  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan berikut :
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2  × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
Darmawan (Deteksi Masker Pada Video CCTV Dengan Metode You Only Look Once) rst Author)
185

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi
Pada  tahap  ini  menunjukkan  hasil  dari  implementasi  metode Image  Labeling dan  YOLO dalam melakukan deteksi masker dalam video rekaman CCTV.

## 3.1.1 Implementasi Image Labeling
Pada tahap ini dilakukan pemberian label pada setiap objek yang ada di dalam gambar latih. Metode ini dilakukan agar program dapat mengenali objek yang ingin dilakukan deteksi.

## 3.1.2 Implementasi YOLO
Proses  deteksi  YOLO  sendiri  di  bagi  menjadi  beberapa  bagian  di  antaranya  adalah  proses pemasukkan data gambar yang sudah diberikan label menggunakan tool image labeling. Pemberian label pada gambar sendiri bertujuan untuk memperkenalkan program terhadap objek yang ingin di deteksi.  Gambar  yang  telah  diberikan  label  kemudian  diubah  menjadi  table  yang  nantinya  akan digunakan sebagai data latih dan data uji proses deteksi YOLO. Kemudian isi dari keseluruhan data table tersebut dibagi menjadi table latih dan data uji. Setelah itu, perlu dibuat sebuah tempat yang dinamakan datastore yang mana adalah tempat penyimpanan data yang memiliki jumlah dan ukuran file yang terlalu besar untuk ukuran memory. Kemudian dilanjutkan dengan pre-processing data dan setelah itu pengguna perlu mendefinisikan network YOLO seperti memasukkan ukuran anchors yang akan  dilatih.  Jika  objek  yang  ingin  di  deteksi  sudah  pernah  dilakukan  di  penelitian  sebelumnya program  dapat  menggunakan network yang  telah  dilatih  sebelumnya  untuk  mempercepat  proses training .  Lalu  YOLO  akan  melakukan  augmentasi  data  yang  mana  adalah  sebuah  proses  yang digunakan untuk meningkatkan performa akurasi network yang akan mengubah data original selama training tanpa  menghilangkan  kualitas  gambar.  Terakhir,  perlu  ditentukan  berapa  banyak  jumlah epoch yang perlu dilakukan. Epoch sendiri adalah proses pemasukkan semua data ke dalam proses training. Jika jumlah epoch yang ditentukan adalah 1 maka proses pemasukkan data ke dalam proses training hanya akan berlangsung selama 1 kali. Untuk sebuah program bisa melakukan deteksi suatu objek maka data perlu dilatih di network yang sama secara berulang kali.

## Gambar 3. Bounding Box
Pada penelitian ini sendiri proses pengujian program akan dilakukan secara manual dengan cara melakukan tes pada data uji yang telah dikumpulkan untuk mendapatkan nilai true positive, true negative, false positive, dan false negative. Untuk mendapatkan ke empat nilai tersebut maka suatu sistem  perlu  mendapatkan  nilai Intersection  Over  Union (IoU)  yang  mana  adalah  rasio  pengukur akurasi bounding box yang diberikan pada saat training dan bounding box yang dihasilkan pada saat pengujian.
186
Intersection over Union (IoU) pada proses deteksi objek adalah langkah awal pada deteksi objek untuk mendapatkan nilai confusion matrix yang dapat digunakan untuk mencari nilai precision dan recall pada suatu program deteksi objek. Apabila posisi bounding box tepat berada di posisi objek masker  maka  bounding  box  tersebut  bisa  dibilang  true  positive.  Jika  bounding  box  tidak  dapat mendeteksi objek masker yang terlihat jelas pada gambar maka bounding box tersebut bernilai false negative.  Untuk  bounding  box  mendeteksi  objek  yang  bukan  berupa  masker  maka  bounding  box tersebut bernilai false positive.
Gambar 4. True Positive
Gambar 5. True Positive & False Negative
Gambar 6. False Positive
3.2  Pengujian
Darmawan (Deteksi Masker Pada Video CCTV Dengan Metode You Only Look Once) rst Author)
187
Pada tahap ini dilakukan sebuah pengujian terhadap data video rekaman CCTV yang telah direkam di lokasi toko Abang Jaya dengan masing-masing video memiliki durasi sepanjang 30 detik dengan video Uji (1) diambil dari jarak 70 cm dan video Uji (2) diambil dari jarak lebih dari 90 cm. Pengujian dilakukan dengan menerapkan metode pencarian nilai confusion matrix berdasarkan IoU yang  nantinya  nilai  yang  telah  didapakan  akan  dihitung  menggunakan  metode  pengujian recall, precision, dan f-measure .
Tabel 1. Pengujian Deteksi Masker Uji (1) No Durasi TP FP FN Precision Recall F-Measure 1 00:00 – 00:05 1 1 6 0.5 0.14 0.21 2 00:06 – 00:10 2 0 6 1 0.25 0.40 3 00:11 – 00:15 3 1 4 0.75 0.42 0.53 4 00:15 – 00:20 6 0 8 1 0.42 0.59 5 00:25 – 00:30 5 3 8 0.62 0.38 0.37 Tabel 1. Pengujian Deteksi Masker Uji (2) No Durasi TP FP FN Precision Recall F-Measure 1 00:00 – 00:05 0 4 10 0 0 0 2 00:06 – 00:10 0 4 10 0 0 0 3 00:11 – 00:15 0 0 0 0 0 0 4 00:15 – 00:20 0 3 10 0 0 0 5 00:25 – 00:30 0 4 10 0 0 0

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan menggunakan metode deteksi objek YOLO v2  bisa  dilihat bahwa pada  video  Uji (1)  dengan jarak  70  cm didapatkan  nilai f-measure tertinggi sebesar 0.59 dan paling rendah sebesar 0.21. Sedangkan pada video Uji (2) yang diambil pada jarak lebih dari 90 cm bisa dilihat program sama sekali tidak dapat melakukan deteksi masker secara akurat dan didapatkan nilai f-mesaure sebesar 0.

## 5. SARAN
Berdasarkan  kesimpulan  tersebut,  adapun  saran  yang  nantinya  dapat  bermanfaat  untuk penelitian selannjutnya.
1. Penelitian deteksi masker ini menggunakan metode deteksi objek YOLO v2 yang mana memiliki kesulitan dalam melakukan deteksi objek berukuran kecil. Disarankan untuk penelitian berikutnya menggunakan YOLO v3.
2. Variasi  tampilan  masker  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  memiliki  jumlah  yang  sedikit, disarankan untuk penelitian berikutnya untuk menggunakan lebih banyak variasi masker.
188
3. Kamera CCTV yang digunakan pada penelitian ini memiliki kualitas 2 megapiksel dan resolusi video 720p dengan framerate 25 fps yang mana merupakan kamera dengan kualitas yang kurang mumpuni.  Penulis  menyarankan  untuk  penelitian  berikutnya  menggunakan  kamera  yang memiliki kualitas lebih baik.
4. Untuk penelitian selanjutnya disarankan perbanyak jumlah dataset masker yang akan digunakan sehingga program bisa mendapatkan hasil yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Amalia Muthia & Aldi Hendrawan (2017). Perancagan Masker Sebagai Alat Pelindung Diri Bagi Pengendara Sepeda Motor Wanita. Jurnal ATRAT Vol.5 No.3 (2017)
[2] Fitria Rachmawati & Dahlia Widhayestoeti (2020). Deteksi Jumlah Kendaraan di Jalur SSA Kota Bogor Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLO. Prosiding LPPM Uika Bogor (2020)
[3] Sisco Jupiyandi, Fadhil Rizqullah Saniputra, Yoga Pratama, Muhammad Robby Dharmawan, & Imam Cholissodin, (2018). Pengembangan Deteksi Citra Mobil Untuk Mengetahui Jumlah Tempat Parkir Menggunakan CUDA dan Modified YOLO. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Volume 6, No.4 (2018), 413-419.
[4]  Oktaviani  Ella  Karlina,  &  Dina  Indarti,  (2019).  Pengenalan  Objek  Makanan  Cepat  Saji  Pada Video dan Real Time Webcam Menggunakan Metode You Only Look Once (YOLO). JURTI, Vol.3 No.2 (2019), 139-146.
[5] Harits Al Asyhari, Suryo Adhi Wibowo, & Gelar Budiman, (2020). Implementasi dan Analisis Performansi  Metode  You  Only  Look  Once  (YOLO)  Sebagai  Sensor  Pornografi  Pada  Video.  E- Proceeding of Engineering, Vol.7, No.2 (2020), 3631-3638.
[6]  Yusuf  Umar  Hanafi,  (2020).  Deteksi  Penggunaan  Helm  Pada  Pengendara  Bermotor  Berbasis Deep Learning. Institut Teknologi Sepuluh Nopember (2020).
[7]  Calvin  Geraldy,  &  Chairisni  Lubis  (2020).  Pendeteksian  dan  Pengenalan  Jenis  Mobil Menggunakan  Algoritma  You  Only  Look  Once  dan  Convolutional  Neural  Network.  Jurnal  Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, Vol.8, No.2 (2020).
[8]  Christopher  Nathanel  Liunanda,  Silvia  Rostianingsih,  &  Anita  Nathania  Purbowo  (2020). Implementasi Algoritma Yolo Pada Aplikasi Pendeteksi Senjata Tajam di Android. Jurnal INFRA Vol.8, No.2 (2020).
[9]  Mada  Lazuardi  Nazilly,  Basuki  Rahmat,  &  Eva  Yulia  Puspaningrum  (2020).  Implementasi Algoritma  YOLO  (You  Only  Look  Once)  Untuk  Deteksi  Api.  Jurnal  Informatika  dan  Sistem Informasi Vol.1, No.1 (2020).
[10] Cucu Suhery & Ikhwan Ruslianto, (2017). Identifikasi Wajah Manusia untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan Menggunakan Ekstraksi Fitur Principal Component Analysis (PCA). Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Vol. 3, No. 1, (2017), 9-15.