## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3377
Submitted: 30/10/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022

## Klasifikasi Jenis Kelamin Wajah Bermasker Menggunakan Algoritma Supervised Learning
Faisal Dharma Adhinata 1 , Jaenal Arifin 2,*
1 Fakultas Informatika, Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 faisal@ittelkom-pwt.ac.id, 2 jaetoga@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: jaetoga@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Wajah  manusia  merupakan  contoh  data  biometric  unik  yang  dimiliki  setiap  orang.  Wajah  manusia  mengandung banyak informasi,  diantaranya  adalah bentuk  wajah, warna  kulit,  bentuk  mata,  bentuk  hidung,  bentuk  mulut, dan beberapa atribut  tambahan  seperti  jenggot,  kumis,  rambut,  dan  alis.  Informasi  biometric  ini  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan informasi lebih lanjut terkait identitas manusia itu sendiri. Pada penelitian ini menggunakan data sample citra wajah manusia berumur  20  sampai  dengan  30  tahun.  Tujuan  penelitian  ini  mengklasifikasi  jenis  kelamin  pada  citra  wajah  manusia menggunakan masker, adapun algoritma yang digunakan menggunakan supervised learnig. Proses penelitian yang dilakukan mengumpulkan data sample wajah manusia, melakukan tahapan training yang meliputi resize wajah, simpan data dalam array, ekstrasi fitur menggunakan faceNet, trainning data dan gender model. Melakukan tahapan testing yang meliputi akusisi video data, ekstrasi video menjadi frame, frame video, deteksi wajah, resixe citra wajah, simpan data dalam array, ekstraksi fitur menggunakan faceNet dan prediksi penentuan jenis kelamin. Manfaat dari penelitian ini dapat memberikan informasi dalam menentukan jenis kelamin wajah manusia bermasker, menerapkan aplikasi algoritma surpervised learning pada pengolahan citra wajah manusia dan dapat diterapkan pada deteksi wajah dijalan raya, daerah publik dan pusat perbelanjaan. Berdasarkan pengujian menggunakan metode K-NN didapatkan nilai akurasi train diatas 87% dan akurasi test diatas 96%. Pengujian menggunakan metode SVM didapatkan akurasi train diatas 99% dan akurasi test diatas 98%. Pengujian menggunakan metode random forest didapatkan akurasi train 100% dan akurasi test diatas 88%.
Kata Kunci : Klasifikasi; Metode K-NN; Metode SVM; Metode Random Forest
Abstract− The human face is an example of the unique biometric data that each person has. The human face contains a lot of information, including face shape, skin color, eye shape, nose shape, mouth shape, and some additional attributes such as beard, mustache,  hair,  and  eyebrows.  This  biometric  information  can  be  used  to  obtain  further  information  regarding  the  human identity itself. In this study, sample data of human faces aged 20 to 30 years were used. The purpose of this study is to classify gender in human facial images using masks, while the algorithm used uses supervised learning. The research process carried out was collecting human face sample data, conducting training stages which included face resizing, storing data in arrays, feature extraction using faceNet, training data and gender models. Perform testing stages which include video data acquisition, video extraction into frames, video frames, face detection, facial image resixing, storing data in arrays, feature extraction using faceNet and prediction of gender determination. The benefits of this research can provide information in determining the gender of human faces with masks, apply the application of supervised learning algorithms to processing human face images and can be applied to face detection on highways, public areas and shopping centers. Based on testing using the K-NN method, the train accuracy value is above 87% and the test accuracy is above 96%. Testing using the SVM method obtained train accuracy above 99% and test accuracy above 98%. Tests using the random forest method obtained 100% train accuracy and test accuracy above 88%.
Keywords : Classification; K-NN method; SVM method; Random Forest Method

## 1. PENDAHULUAN
Biometric  merupakan  teknik  yang  mempelajari  fisik  atau  tingkah  laku  manusia  yang  sering  digunakan  sebagai masukan pada pengenalan pola. Teknologi yang digunakan untuk masing-masing jenis biometrik tentunya berbeda- beda, beberapa telah dapat dilakukan dan dapat ditemui di pasaran namun beberapa masih dalam tahap penelitian. Untuk penggunaan sebagai otentikasi, biometrik harus terlebih dahulu dimasukkan ke dalam database sebuah sistem atau  program  aplikasi.  Dalam  penggunaannya  biometrik  dapat  digunakan  untuk  berbagai  keperluan  yang  biasa, namun  biometrik  juga dapat  digunakan untuk  hal-hal  yang bersifat rahasia.  Biometrik sangat  bagus dan berguna tetapi bukanlah sebuah kunci, karena tidak dapat disembunyikan, tidak dapat dilakukan pengacakan dan tidak dapat ditingkatkan  atau  dihancurkan  Ada  banyak  penerapan  teknologi  biometrik  yang  sudah  banyak  berkembang  saat ini.Wajah  manusia  merupakan  contoh  data  biometric  unik  yang  dimiliki  setiap  orang  [1].  Wajah  manusia mengandung banyak informasi, diantaranya adalah bentuk wajah, warna kulit, bentuk mata, bentuk hidung, bentuk mulut, dan beberapa atribut tambahan seperti jenggot, kumis, rambut, dan alis. Informasi biometric ini dapat diolah untuk mendapatkan informasi lebih lanjut pada diri seseorang. Perangkat lunak pengenalan wajah mengenali wajah seseorang setelah sebelumnya dilakukan proses pendeteksian wajah berdasarkan penanda-penanda tertentu seperti jarak antara mata, lebar hidung dan bentuk dari tulang pipi. Proses deteksi wajah ( face detection ) merupakan tahapan awal dari proses pengenalan wajah ( face recognition ) [2]. Salah satu isu terbesar teknologi pengenalan wajah adalah bahwa metode ini tidak seratus persen aman. Sistem-sistem tertentu dapat diretas dengan menggunakan foto target pengguna. Namun tidak semua sistim memiliki kelemahan. Aspek tunggal dan kenyamanan bukanlah masalah pada metode pengenalan wajah. Namun yang lebih penting dengan metode ini adalah perangkat lunak yang digunakan. Secara spesifiknya perangkat  lunak  dapat  digunakan  untuk  mengenali wajah pada berbagai kondisi pencahayaan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3377
Submitted: 30/10/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
dan manakala pada wajah terdapat berbagai aksesoris seperti penggunaan antara lain kacamata dan topi.
Salah  satu  bidang  ilmu  pengolahan  data  biometric  adalah  melalui  pengolahan  citra.  Pengolahan  data biometric  citra  wajah  dapat  digunakan  untuk  menentukan  jenis  kelamin  seseorang.  Klasifikasi  jenis  kelamin seseorang  menggunakan  data  citra  wajah  [3][4][5]  menjadi  topik  menarik  akhir-akhir  ini.  Beberapa  kegunaan aplikasi  klasifikasi  jenis  kelamin  diantaranya,  monitoring  sistem  keamanan  [6],  strategi  marketing  pusat perbelanjaan  [7],  pengawasan  untuk  target  iklan  [8],    dan  aplikasi human  computer  interaction [9][10] . Pada penelitian  pengenalan jenis kelamin  ini menggunakan data wajah keseluruhan. Namun, pada tahun 2019 sampai tahun 2021 ini pandemi coronavirus masih mewabah sejumlah negara, termasuk Indonesia [11]. Sebelum memakai masker, tentunya proses klasifikasi jenis kelamin sangat akurat [12] Oleh karena itu, penggunaan masker pada wajah ini memerlukan teknik khusus untuk klasifikasi jenis kelamin.
Tahap utama yang mempengaruhi hasil akurasi dan kecepatan pada sistem klasifikasi jenis kelamin adalah ekstraksi  fitur  dan  teknik  klasifikasinya.  Salah  satu  metode  ekstraksi  fitur  adalah  menggunakan  teknik transfer learning ,  yaitu  menggunakan pre-trained model.  Model  arsitektur  pre-trained  model FaceNet digunakan  untuk mengenali  identitas  wajah  seseorang  untuk  absensi  pegawai  [13]  dan  absensi  kehadiran  dikelas  [14]  yang menghasilkan akurasi diatas 95%. Tahapan setelah ekstraksi fitur adalah klasifikasi berdasarkan fitur jenis kelamin. Klasifikasi jenis kelamin adalah laki-laki dan perempuan, sehingga hanya ada dua kelas. Teknik machine learning yang  sudah  diketahui  kelasnya  menggunakan  algoritma supervised  learning .  Penggunaan pre-trained model FaceNe t  dan  beberapa  algoritma  klasifikasi supervised  learning dapat  diaplikasikan  pada  penelitian  ini.  Penulis mengkaji  algoritma supervised  learning KNN,  Random  Forest,  dan  SVM  untuk  mencari  akurasi  dan  waktu pemrosesan optimal klasifikasi jenis kelamin manusia. Klasifikasi merupakan suatu pekerjaan menilai objek data untuk memasukkannya ke dalam kelas tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia [15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  task  analisis  data  dimana  dibentuk  dalam  sebuah  model  ( classifier )  untuk menyatakan suatu  objek ke salah satu  kategori  atau kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya [16]. Klasifikasi data  merupakan  proses  yang  terdiri  atas  dua  langkah.  Pertama  adalah tahap  pelatihan  (learning),  dimana  sebuah algoritma  klasifikasi  akan  membentuk classifier dengan  menganalisis  atau  belajar  dari  sekumpulan  data  latih. Kedua, model yang terbentuk digunakan untuk mengklasifikasikan data uji. Akurasi dari sebuah classifier untuk sekumpulan data uji yang diberikan merupakan persentase dari  data-data uji yang diklasifikasikan dengan benar oleh classifier . Klasifikasi dapat diartikan sebagai pekerjaan yang melakukan pelatihan atau pembelajaran terhadap fungsi target f yang memetakan setiap set atribut (fitur) x ke satu dari sejumlah label kelas y yang tersedia. Berikut Gambar 1 menjelaskan kerangka kerja pemodelan klasifikasi penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Kerangka kerja pemodelan klasifikasi
Pada gambar terlihat  sejumlah data latih (x,y) untuk digunakan sebagai  data membangun model. Model  tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi kelas dari data uji (x,y) sehingga diketahui kelas y yang sesungguhnya. Model  yang sudah  dibangun pada saat  pelatihan  kemudian dapat  digunakan untuk  memprediksi  label  kelas data baru yang belum diketahui.
Penelitian ini menggunakan algoritma supervised learning sebagai bagian dari ilmu kecerdasan buatan [17]. Pada penelitian ini dilakukan proses pengumpulan data berupa citra wajah manusia bermasker. Citra wajah manusia (lak-laki dan perempuan) bermasker ini sebagai data input atau dataset yang merupakan data awal dari penelitian ini.  Berikut Metode Penelitian yang digunakan pada penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3377
Tahap Testing
Tahap Training Mulai Input dataset wajah bermasker (L dan P)
Training data dengan K-NN, SVM, atau Random Forest Resize citra wajah Simpan data dalam array
Gender Model Akuisisi Video Data Ekstraksi video menjadi frame Frame Video Ekstraksi Fitur menggunakan FaceNet Deteksi Wajah pada Frame Video Resize citra wajah
Simpan data dalam array Ekstraksi Fitur menggunakan FaceNet Prediksi Jenis Kelamin Hasil Jenis Kelamin Selesai
Gambar 2. Desain metode klasifikasi yang diusulkan.
Pada  penelitian  ini  ada  2  (dua)  tahapan  yang  dilakukan  yaitu  tahapan  training  dan  tahapan  testing.  Pada tahapan training dilakukan mentraining data masukan/input dari citra wajah bermasker yang terdiri dari lak-laki dan perempuan.  Kemudian  dilakukan  pengolahan  citra  dengan  resize  citra  wajah  tersebut,  selanjutnya  dilakukan ekstraksi  fitur,  training  data  dengan  K-NN,  SVM,  dan  Random  Forest.  Pada  proses  akhir  pada  tahapan  training didapatkan gender model. Pada tahapan testing dilakukan beberapa testing dari data citra yang sudah dikumpulkan. Tahapan  testing  dapat  dilakukan  dengan  akusisi  video  data,  ekstrasi  video  menjadi  frame,  frame  video,  deteksi wajah pada frame video, resize citra wajah jika diperlukan, ekstrasi fitur dengan menggunakan faceNet. Pada tahap akhir  pada  testing  didapatkan  prediksi  penentuan  jenis  kelamin  pada  citra  wajah  bermasker.  Warna  suatu  objek memberikan  berbagai  informasi  bagi  manusia.  Informasi  tersebut  dapat  berupa  informasi  untuk  proses mengidentifikasi suatu objek dan membedakan suatu objek dengan objek lainnya. Data original pada penelitian ini menggunakan data primer sebanyak 15 mahasiswa laki-laki, 15 mahasiswa perempuan, dan non-face. Data yang digunakan  berwarna  RGB  (Red,  Green,  Blue).  Informasi  terkait  RGB  (Red,  Green,  Blue)  adalah  apabila  setiap komponen  RGB  direpresentasikan  dalam  bentuk  data  citra  8  bit,  maka  sebuah  citra  RGB  direpresentasikan menggunakan 24 bit data. Dapat dikatakan bahwa citra RGB memiliki kedalaman piksel sejumlah 24 bit. Berikut gambar 3 yang menunjukkan contoh data pada penelitian ini.
a. Akuisisi data dan pre-processing data
Laki-laki Laki-laki Perempuan
Perempuan Non-face
Gambar 3 . Contoh data pada penelitian ini
Pada gambar 3 menunjukkan bahwa data citra wajah bermasker terdiri dari laki-laki, perempuan, dan non- face.  Data  non-face  ini  tidak  digunakan  pada  penelitian  ini,  sehingga  dilakukan  proses  cleaning  manual  untuk dihapus.  Data  citra  wajah  bermasker merupakan data  awal  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Pada  data  citra wajah bermasker tersebut  tampak bahwa data diambil dengan posisi  foto setengah badan. Selanjutnya dilakukan proses ekstraksi data wajah. Ekstraksi data wajah dapat dilakukan dengan segmentasi. Segmentasi citra merupakan proses  untuk  membagi  atau  memisahkan  sebuah  citra  kedalam  sub-sub  bagian  (regions)  unsur  pembentuknya. Segmentasi citra menjadi salah satu tahap yang penting dalam kegiatan pengolahan citra, bahkan hasil segmentasi menentukan  keberhasilan  proses  pengolahan  citra.  Pengolahan  citra  yang  dimaksud  disini  dapat  berupa  proses klasifikasi  atau  pengenalan.  Hasil  data cleansing dan pre-processing berupa  area  wajah  dengan  ukuran  yang seragam, yaitu 160 x 160. Berikut gambar 4 yang menunjukkan contoh hasil cleansing dan pre-processing.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3377
Laki-laki Laki-laki Perempuan Perempuan Gambar 4. Contoh hasil cleansing dan pre-processing
Pada gambar 4 menunjukkan hasil data cleansing dan pre-processing pada citra wajah bermasker. Hasil ini merupakan proses penting pada penelitian ini. Hasil cleansing dan pre-processing harus mendapatkan ukuran yang seragam  pada  masing-masing  subjek.  Hasil  cleasing  dan  precessing  ini  dapat  dijadukan  acuan  pada  proses selanjutnya.
b. Ekstraksi fitur
Pada  penelitian  ini  menggunakan  FaceNet  [18]  pretrained  model  sebagai  ekstraksi  fitur  data  wajah  hasil pre- processing .  FaceNet  merupakan  model  yang  ditemukan  oleh  peneliti  tim  Google  yang  berbasis  deep  learning Convolutional  Neural  Network  (CNN).  FaceNet  biasanya  digunakan  sebagai  pengenalan  wajah  atau  klasifikasi wajah yang digunakan sebagai teknik ekstraksi fiturnya. Metode ini akan memetakan setiap wajah ke dalam ruang Euclidean  yang  dikenal  dengan  istilah  embedding  sehingga  dapat  dihitung  jarak  kedekatan  atau  similaritas  dari wajahnya.  Jika  wajah  memiliki  similaritas  tinggi,  berarti  kemiripan  wajah  data  testing  dengan  database  semakin mirip, begitu juga sebaliknya [18]. Pada FaceNet terdapat  triplet loss function yang membagi citra-citra menjadi tiga bagian, yaitu citra anchor, positif, dan negative. Pada penelitian ini, anchor yang semakin dekat dengan positif berarti semakin dekat  kemiripannya (laki-laki dengan laki-laki, atau perempuan dengan perempuan).  Sebaliknya untuk anchor yang dekat dengan negatif, berarti semakin jauh kemiripan jenis kelaminnya. Gambar 5 menunjukkan contoh triplet loss function. Wajah yang mempunyai jenis kelamin sama (laki-laki dengan laki-laki, dan perempuan dengan perempuan) akan memiliki fitur yang sama, sehingga anchor akan mirip dengan citra positif. Sebaliknya ketika berbeda jenis kelaminnya, maka fitur-fiturnya akan semakin tidak mirip dan menhasilkan citra negatif.
Anchor positif
anchor negatif
Gambar 5. Contoh ilustrasi triplet loss function
c. Klasifikasi
Pada penelitian ini menggunakan supervised machine learning untuk mengklasifikasikan jenis kelamin berdasarkan wajah  yang  memakai  masker.  Jumlah  kelas  pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  kelas,  yaitu  laki-laki  dan perempuan. Penggunaan supervised machine learning pada penelitian ini akan dianalisis akurasi training dan testing yang  menggunakan  metode  K-NN,  SVM,  dan  Random  Forest.  Pada  penelitian  ini,  metode  K-NN  akan  diuji akurasinya dengan kombinasi nilai K dan algoritma jaraknya. Kemudian metode SVM akan diuji akurasinya dengan parameter kernel SVM. Selanjutnya, metode Random Forest akan diuji akurasinya dengan kombinasi jumlah pohon dan criterionya. Hasil pengujian ini untuk mendapatkan model terbaik dengan akurasi terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Hasil training menggunakan data citra
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  3  (tiga)  metode supervised  learning ,  yaitu  K-NN,  SVM  dan Random Forest . Model terbaik hasil klasifikasi ini akan digunakan untuk proses matching pada tahap testing. Berikut hasil eksperimen menggunakan metode K-NN. Data yang digunakan pada masing-masing percobaan menggunakan 15 data  perempuan  dan  15  data  laki-laki.  Masing-masing  mempunyai  identitas  yang  berbeda,  sehingga  terdapat  30 identitas orang. Semua data training berupa data citra.
Tabel  1  menunjukkan  eksperimen  dengan  menggunakan  metode  K-NN.  Pemilihan  nilai  K  menggunakan angka  ganjil  karena  jumlah  kelas  yang  digunakan  adalah  genap,  yaitu  laki-laki  dan  perempuan.  Dari  hasil eksperimen tersebut dilakukan evaluasi dari akurasi yang dihasilkan berdasarkan kombinasi nilai K dan algoritma jarak yang digunakan. Hasil terbaik diperoleh menggunakan nilai K=1 dan menggunakan jarak Euclidean Distance yang menghasilkan akurasi train dan test 100%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3377
Tabel 1. Eksperimen metode K-NN Nilai K Algoritma Jarak Akurasi Train (%) Akurasi Test (%) 1 Euclidean Distance Manhattan Distance 100 99,75 100 99,5 3 Euclidean Distance Manhattan Distance 99,25 99,25 99 99 5 Euclidean Distance Manhattan Distance 99 98,75 99 98 7 Euclidean Distance Manhattan Distance 98,75 99 98 98 9 Euclidean Distance Manhattan Distance 98 98,25 97 98
Kemudian  untuk  pengujian  menggunakan  SVM,  kami  menganalisis  penggunaan  kernel  SVM  untuk mengevaluasi  hasil  akurasi  train  dan  test.  Berikut  hasil  eksperimen  dengan  menggunakan  metode  SVM,  seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Eksperimen metode SVM Kernel SVM  Akurasi Train (%)  Akurasi Test (%) RBF 99,25 99 Polynomial 99,5 100 Linear 100 100
Berdasarkan  hasil  eksperimen,  penggunaan  kernel  linear  menghasilkan  akurasi  100%  pada  tahap  training dan  testing.  Hasil  terbaik  digunakan  untuk  testing  menggunakan  data  video.  Berikut  eksperimen  dengan menggunakan metode Random Forest ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Eksperimen metode Random Forest
Jumlah Pohon  Criterion  Akurasi Train (%)  Akurasi Test (%) Gini 100 89 10 Entropy 100 95 Gini 100 94 20 Entropy 100 95 Gini 100 96 30 Entropy 100 97 Gini 100 97 40 Entropy 100 99 Gini 100 98 50 Entropy 100 100
Evaluasi  metode Random  Forest menggunakan  kombinasi  jumlah  pohon  dan  parameter criterion. Hasil  terbaik diperoleh menggunakan jumlah pohon 50 dan criterion entropy. Selanjutnya proses pengaplikasian menggunakan data video. Tahapan ini dimulai dengan akusisi data video melalui kamera webcam. Video yang didapatkan kemudian diekstraksi menjadi frame-frame , yang kemudian dilakukan proses cleaning (segmentasi data) dengan mengambil pada area wajah menggunakan Haar Cascade classifier . Kemudian wajah yang terdeteksi dilakukan pre-processing resize , lalu menyimpannya dalam bentuk array (list). Sama halnya dengan tahap training, proses ekstraksi fitur juga menggunakan FaceNet model . Hasil ekstraksi fitur ini digunakan  untuk matching dengan model terbaik  yang  dihasilkan  pada tahap training. Pada tahap akhir testing dapat digunakan untuk  memprediksi penentuan jenis kelamin laki-laki dan perempuan pada wajah yang menggunakan masker.
b. Aplikasi web penerapan data video
Pembuatan aplikasi berbasis web ini menggunakan library dari Python, yaitu flask. Library flask ini mampu menghubungkan bahasa pemrograman Python dengan pemrograman web seperti HTML dan CSS. Aplikasi klasifikasi jenis kelamin wajah bermasker  dimulai  dengan  menu  login.  Pada  menu  tampilan  awal  dapat  dilakukan  login  untuk  masuk  ke  sistem.  Isikan username dan password untuk login. Namun pada aplikasi yang kami kembangkan belum terhubung ke database, sehingga untuk masuk ke dalam sistem dapat dilakukan dengan klik tombol LOGIN. Gambar 7 menunjukkan hasil deteksi jenis kelamin dari aplikasi yang dibuat.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3377
Submitted: 30/10/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
Gambar 6. Tampilan hasil deteksi jenis kelamin
Terdapat  pilihan  menggunakan  web  camera  atau  kamera  lainnya  pada  dropdown  pemilihan  input  data  kamera. Selanjutnya dilakukan analyze. Pada menu ini muncul penentuan klasifikasi wajah bermasker laki-laki atau perempuan. Pada gambar 6 tampilan menu face gender recognition menunjukkan bahwa deteksi yang diperoleh adalah wajah bermasker dengan identitas laki-laki atau male.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang sudah dilakukan dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma supervised learning dapat bekerja dengan baik untuk klasifikasi wajah bermasker dilihat dari hasil akurasi yang diperoleh. Klasifikasi ini membedakan jenis kelamin laki-laki atau perempuan ketika wajah manusia tersebut menggunakan masker. Pada sistem  pengenalan  jenis  kelamin  wajah  bermasker,  hasil  training  terbaik  masing-masing  metode  (K-NN,  SVM, Random  Forest )  digunakan  sebagai  testing  pada  data  video.  Pada  penelitian  ini  pengukuran  yang  dilakukan termasuk  pengukuran  akurasi,    menghitung  kecepatan  deteksi  pada  setiap  frame.  Model  yang  paling  akurat  dan tercepat dapat digunakan pada deployment website menggunakan library flask pada python. Berdasarkan pengujian yang  telah  dilakukan  didapatkan  nilai  pengujian menggunakan  metode  K-NN  nilai  akurasi  train  diatas  87%  dan akurasi test diatas 96%. Pengujian menggunakan metode SVM didapatkan akurasi train diatas 99% dan akurasi test diatas 98%. Pengujian menggunakan metode random forest didapatkan akurasi train 100% dan akurasi test diatas 88%.   Untuk penelitian selanjutnya, diharapkan dapat  menambahkan data sample wajah bermasker lebih banyak lagi yang dapat diklasifikasikan dengan menggunakan algoritma yang dapat dikombinasikan, seperti menggunakan CNN dan Support Vector Machine.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada semua pihak yang mendukung terlaksananya penelitian ini, yaitu; Kementrian Komunikasi dan Informatika  Republik Indonesia, pengajar pada pelatihan data science yang diadakan oleh Kominfo,  mahasiswa Institut Teknologi Telkom Purwokerto yang telah berkontribusi dalam penyediaan data penelitian.

## REFERENCES
[1] D. L. I. Candradewi, B. N. Prastowo, “Gender Classification from Facial Images Using Support Vector Machine,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology , vol. 97, pp. 2684–2692, 2019.
[2] F. D. Adhinata, N. Annisa, F. Tanjung, W. Widayat, and G. R. Pasfica, “Comparative Study of VGG16 and MobileNetV2 for Masked Face Recognition,” vol. 7, no. 2, pp. 230–237, 2021, doi: 10.26555/jiteki.v7i2.20758.
[3] G. D. K. Kishore and B. Mukamalla, “Detecting human and classification of gender using facial images MSIFT features based GSVM,” International  Journal  of  Recent  Technology  and  Engineering ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  1466–1471,  2019,  doi: 10.35940/ijrte.B3782.098319.
[4] M. V. G. Azzopardi, A. Greco, “Gender Recognition from Face Images Using a Fusion of SVM Classifier,” in International Conference on Image Analysis and Recognition , 2016, pp. 533–538, doi: 10.1007/978-3-319-41501-7.
[5] S.  C.  Satapathy,  K.  S.  Raju,  K.  Shyamala,  D.  R.  Krishna,  and  M.  N.  Favorskaya, Advances in  Decision  Sciences,  Image Processing, Security and Computer Vision: International Conference on Emerging Trends in Engineering (ICETE), Vol. 2 . Springer International Publishing, 2019.
[6] N. R. S. A. Khan, M. Nazir, S. Akram, “Gender classification using image processing techniques: A survey,” in Proceedings of  the  14th  IEEE  International  Multitopic  Conference  2011,  INMIC  2011 ,  2011,  pp.  25–30,  doi:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3377
Submitted: 30/10/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
10.1109/INMIC.2011.6151483.
[7] E. O. G. Ö. Özbudak, M. Kirci, Y. Çakir, “Effects of the facial and racial features on gender classification,” in Proceedings of the Mediterranean Electrotechnical Conference - MELECON , 2014, pp. 26–29, doi: 10.1109/MELCON.2010.5476346.
[8] I. K. Timotius and I. Setyawan, “sing edge orientation histograms in face-based gender classification,” in And, International Conference  on  Information  Technology  Systems  Innovation,  ICITSI  2014  -  Proceedings ,  2014,  pp.  93–98,  doi: 10.1109/ICITSI.2014.7048244.
[9] P. K. S. R. Sarkar, S. Bakshi, “A Real-time Model for Multiple Human Face Tracking from Low-resolution Surveillance Videos,” in Procedia Technology , 2012, pp. 1004–1010, doi: 10.1016/j.protcy.2012.10.122.
[10]  A.  Kaur  and  B.  V.  Kranthi,  “Comparison  between  YCbCr  Color  Space  and  CIELab  Color  Space  for  Skin  Color Segmentation,” International Journal of Applied Information Systems (IJAIS) , vol. 3, pp. 30–33, 2012.
[11]  W.  H.  Organization,  “WHO  Coronavirus  Disease  (COVID-19)  Dashboard  |  WHO  Coronavirus  Disease  (COVID-19) Dashboard,” 2021. .
[12]  Y. C. A. Swaminathan, M. Chaba, D. K. Sharma, “Gender Classification using Facial Embeddings: A Novel Approach,” in Procedia Computer Science , 2020, pp. 2634–2642.
[13]  F.  Cahyono,  W.  Wirawan,  and  R.  Fuad  Rachmadi,  “Face  Recognition  System  using  Facenet  Algorithm  for  Employee Presence,” pp. 57–62, 2020, doi: 10.1109/icovet50258.2020.9229888.
[14]  T. Nyein and A. N. Oo, “University Classroom Attendance System Using FaceNet and Support Vector Machine,” in 2019 International  Conference  on  Advanced  Information  Technologies  (ICAIT) ,  Nov.  2019,  pp.  171–176,  doi: 10.1109/AITC.2019.8921316.
[15]  E. Prasetyo, “Data mining konsep dan aplikasi menggunakan matlab,” Yogyakarta: Andi , 2012.
[16]  R. A. Asmara, B. S. Andjani, U. D. Rosiani, and P. Choirina, “Klasifikasi Jenis Kelamin Pada Citra Wajah Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jurnal Informatika Polinema , vol. 4, no. 3, p. 212, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.209.
[17]  A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) , vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[18]  F. Schroff, D. Kalenichenko, and J. Philbin, “FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering,” in 2015 IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  (CVPR) ,  Jun.  2015,  pp.  815–823,  doi: 10.1109/CVPR.2015.7298682.