## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 722 − 730 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3532

## Face Mask Recognition Menggunakan Model CNN (Convolutional Neural Network) Berbasis Python dan OpenCV
Chuy Mandala Putra, Agung Triayudi * , Sari Ningsih
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 dawdimasaryantowijaya@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 ariegunawan@civitas.unas.ac.id Email Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak- Di dalam masa pandemic COVID-19 masker adalah salah satu alat pengukur utama dalam melakukan protokol kesehatan, masker juga dijadikan prioritas utama dalam melakukan kegiatan diluar rumah maupun kantor. Karena masker cukup ampuh dalam menyaring  partikel-partikel  penyakit  yang  memungkinkan  penggunanya  tidak  tertular.  Oleh  sebab  itu  banyak  tempat  yang menjadikan masker sebagai suatu syarat penting dalam menjaga protokol kesehatan di masa pandemic COVID-19. Sebelumnya sudah ada system yang telah dibuat untuk membantu pemerintah dalam menerapkan aturan wajib memakai masker, akan tetapi masih terdapat kekurangan yang ada. Oleh karena itu penulis membuat sebuah system untuk mendeteksi pemakaian masker dengan memperbaharui dari peneliti sebelumnya dengan menggunakan algoritma convolutional neural network (CNN) . Untuk pembuatan system ini penulis menggunakan bahasa pemrograman PYTHON dan OPENCV.dimana akan menghasilkan empat bagian dalam pendetesian ini yaitu Mask(Pakai Masker), No Mask(Tidak Pakai Masker), Covered Mouth Chin(Menutup Mulut dan Dagu) dan Covered Nose Mouth(Menutup Hidung dan Mulut)
Kata Kunci: Masker; Deteksi Objek; Python; OpenCV 4.
Abstract- During the COVID-19 pandemic, masks are one of the main measuring tools in carrying out health protocols, masks are also a top priority when carrying out activities outside the home or office. Because masks are quite effective in filtering out disease particles that allow users not to get infected. Therefore, many places have made masks an important requirement in maintaining health protocols during the COVID-19 pandemic. Previously there was a system that had been created to assist the government in implementing the mandatory wearing of masks, but there were still deficiencies. Therefore the authors created a system to detect mask wearing by updating previous researchers using the convolutional neural network (CNN) algorithm. For making this system the author uses the PYTHON and OPENCV programming languages. which will produce four parts in this detection, namely Mask, No Mask, Covered Mouth Chin and Covered Nose Mouth.
Keywords: Masks; Object Detection; Python; OpenCV 4.

## 1. PENDAHULUAN
CORONA  Disease  2019  atau  yang  lebih  awam  dikenaliCOVID-19,  telah  dinyatakan  World  Health  Organization (WHO) sebagaiisebuah pandemii. DiiIndonesia, penyebaran COVID-19 sudah semakin meluas yang diiringi dengan bertambahnya  jumlah  kasus  positif  serta  jumlah  kematian.  Situasiiiiniimempengaruhiiseluruh  aspek  kehidupan masyarakat  baik  itu  ekonomii,  sosiali,  budaya,  pertahanani,  keamanani,  danipolitiki.  Oleh  karena  itui,  Presiden menetapkan  melaluii  Keputusan  Presiden  Nomor  12  Tahun  2020  tentang  Penetapan  Bencana  Non  alam PenyebaraniCOVID-19 sebagaiibencana nasional.
Sumber utama transmisiidari COVID-19 berasalidari percikan pernapasan atau droplet yang dikeluarkan saat manusia berbicarai, batuki, atauibersini. Ukuran droplet umumnya sebesar 5 um sampai 10 um.[1] Salah satu bentuk pencegahan  penyebaran  dan  perlindungan  terhadap  penyebaran  adalah  dengan  pemakaian  masker.  pada  sebuah studiisehingga mengurangiipenyebaran jika upaya pencegahan tersebut diilakukan dengan benar. Tetapiihal tersebut hanya berlaku apabila sebagian besar sampai seluruh masyarakat  mengikutinya, karena apabila banyak masyarakat yang tidak mengikutinya, pemakaian masker untuk pencegahan menjadiitidak terlalu efektif.[2]
Pemerintah  memberlakukan  New Normal, yaitu upaya menjaga produktivitas masyarakat  diitengah pandemi COVID-19 Setelah usainya pelaksanaan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) di Indonesia.[3] Oleh karena itu diibutuhkan kedisiplinan dari setiap masyarakat untuk mengikuti protokol yang ada. Mengingat pentingnya pemakaian masker ini, telah banyak dilakukan penelitian untuk mendeteksi pemakaian masker secara otomatis.[4]
Studi penelitian sebelumnya dengan deteksi masker wajah menggunakan metode Convolution Neural Network (CNN) dengani skenario komputasi. Arsitekturnya terdiri dari pengklasifikasi MobileNetV2 dan pengoptimal ADAM sebagai tulang punggung yang dapat digunakan untuk skenario komputasi tinggi dan rendah. Deteksi masker wajah yang  dilakukan  menggunakan  model  CV  Oven, Aliran  Sensor,  dan  python  untuk  mendeteksi  apakah  python  dapat mendeteksi seseorang, memakai masker atau tidak. Model diuji idengan gambar dan streaming video[5]
Pada  Akurasi  model  dan,  optimalisasi  model  adalah  prosesi  yang  berkelanjutan.  Model  khusus  ini  dapat digunakan  sebagai  penggunaan  model  tertentu  dan  dapat  digunakan  sebagai  penggunaan  kasus  analitik  tepi.  Pada penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Deteksi  Masker  Wajah  Covid-19  Menggunakan  TensorFlow,  Keras,  dan OpenCV”  dimana  sistem  yang  dibuat  hanya  mendeteksi  pengguna  memakai  masker  atau  tidak  dan  disini  penulis

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 722 − 730 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3532
membuat keterbaruan dimana penulis menambahkan sebuah fitur di sistem yang dapat mendeteksi pengguna memakai masker Covered Mouth Chin (Dagu Mulut Tertutup) dan Covered Nose Mouth  (Mulut Hidung Tertutup).[6]
Dari  rumusan  diatas,  penelitian  ini  mengajukan  metode  Convolution  Neural  Network  (CNN)  untuk mengiimplementasikan  pada  sistem  klasifikasi  pemakaian  masker.  Input  citra  yang  digunakan  pada  penelitiani  ini adalah sebuah citra yang diambil dari CCTV pada 30 orang per kategori kelas. Sistem terbagi menjadi dua tahapan utama yaitu tahap  deteksi  lokasi  wajah dani tahap klasifikasi  wajah. Input yang terdiri dari  banyak wajah dideteksi menggunakan metode Viola Jones.
Kemudian setiap wajah yang dideteksi, diklasifikasikan menggunakan metode CNN menjadi empat  kategori yaitu wajah tanpa masker, wajah dengan masker menaruh di dagu, wajah dengan masker menutup hidung tapi tidak menutupi mulut serta wajah dengan pemakaian masker yang tepat. Sistem ini diharapkan akan membantu melakukan pengawasan  diitempat-tempat  umum  untuk  mendeteksi  orang-orang  yang  tidak  mematuhi  protokol  kesehatan  dan membantu menangani masalah pandemic Covid-19, serta mengurangi penyebaran virus ini.[7]
Penelitian  ini  mengusulkan  untuk  membuat  masker  wajah  waktu  nyata  model  deteksi  menggunakan Convolution  Neural  Network  (CNN)  yang  merupakan  kelas  Deep  Neural  Network  (DNN),  kebanyakan  umum digunakan  dalam  klasifikasi  dan  pengenalan  citra.[8]  Sejak  ditetapkannya  virus  COVID-19  sebagai  pandemi  oleh WHO  dalam  studi  menyatakan  bahwa  berbagai  upaya  telah  dilakukan  oleh  berbagai  pihak  untuk  mengurangi penyebaran virus. Untuk saat ini, belum ada pengobatan atau vaksin tersedia. Sehingga, Indonesia dan negara-negara lain  tergantung  pada  intervensi  yang  dilaksanakan  oleh  otoritas,  misalnya,  menjaga  jarak  fisik  dan  mengenakan  a masker wajah di tempat umum untuk menghambat COVID-19 transmisi[9]. Karena COVID-19 orang meninggal dan setiap  hari  banyak  orang  terkena  virus  ini.  213  negara  terkena  dampaknya  coronavirus,  termasuk  semua  negara berkembang seperti AS, Inggris, Rusia, Cina, Jepang, Italia, dll.[10]
Penyakit  virus  corona  19  atau  COVID-19  adalah penyakit  pernapasan  yang  menyebabkan  parah  pneumonia pada orang yang terinfeksi dan tertular penyakit ini adalah melalui kontak langsung orang-ke-orang dengan dihasilkan tetesan pernapasan, tetesan air liur atau debit dari hidung ketika orang yang terinfeksi batuk atau bersin atau melalui menghirup  virus  jika  Anda  berada  dalam  jangkauan  yang  terinfeksi  orang[11]  Mengenakan  masker  wajah  telah direkomendasikan  untuk  mengurangi  penularan  virus  dan  menyelamatkan  nyawa  sejak  wabah  awal.[12]  Selama periode  waktu  bencana  ini  setiap  orang  harus  menaikkan  kesadaran  dan  secara  alami  harus  melakukan  beberapa kegiatan sendiri.[13]
Pemerintah  di  seluruh  dunia  telah  membuat  wajib  bagi  orang  untuk  memakai  masker  wajah  di  tempat umum.[14] pengamatan masker wajah adalah tugas yang membosankan terutama di tempat ramai seperti rumah sakit, bandara,  stasiun  kereta  api,  dan  pusat  perbelanjaan[15].  Namun,    masih    ada  masyarakat    yang  tidak      mematuhi protokol    kesehatan    dengan    tidak  menggunakan      maskerwajah.  Sistem      yang      dapat  mendeteksi    wajah    tidak bermasker  adalah  cara  yang efektif   untuk   meningkatkan   penerapan   protocol Kesehatan.[16]
Pemerintah  dari  berbagai  negara  telah  mewajibkan  penggunaan  masker.  Tag  ‘‘No  mask,  no  service’’  telah diinisialisasi untuk menyebar kesadaran. Dalam skenario ini, memastikan apakah seseorang masuk pertemuan publik atau  organisasi  mengenakan  topeng  atau  belum menjadi  area  penelitian  yang  luas.  Konvensional prosedur,  disebut sebagai kekuatan manusia atau penjaga, tidak selalu layak untuk dipantau jika seseorang memakai masker wajah. Oleh karena  itu,  deteksi  facemask  menggunakan  machine  learning  atau  pembelajaran  yang  mendalam  sangat diperlukan.[17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  tahapan-tahapan  yang  digunakan  peneliti  untuk memecahkan  masalah  klasifikasi.  Hasil  sistematis  dalam  penelitian  menggunakan  metode  kuantitatif,  yaitu  hasil masalah berupa nilai numerik dalam proses pemecahan masalah dan hasil penelitian terapan. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah seibagai berikut :
a) Melakukan  Pengumpulan  Data  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  data  dimulai  dari observasi, wawancara dan dokumentasi pada proyek atau bidang penelitian dengan mengetahui permasalahan yang ada, setelah mengetahui permasalahan dilakukan proses analisis dengan mengunakan studi pustaka pada penelitian sebelumnya  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan  menerapkan  langkah-langkah  selanjutnya  dalam  data pengolahan.
b) Analisa Tahapan Penelitian Tahapan analisis dalam  penelitian dilakukan dengan melihat masalah dan membuat perbandingan dengan beberapa solusi pemecahan masalah untuk lebih mencapai hasil dalam tujuan penelitian dan menyelaraskan dengan tujuan dan hasil penelitian.
Adai  beberapai  tahapani  yangi  diimilikii  padai  penelitiani  sistemi  deteksii  pemakaiani  maskeri  sepertii  pada Gambari 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 722 − 730 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3532
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap deteksi wajah diilakukan terlebih dahulu sebelum melakukan deteksi masker wajah. Melakukan deteksi wajah berguna untuk menerapkan model wajah dan baru melakukan deteksi pada wajah memakai masker dan tidak memakai  masker. Setelah citra wajah terdeteksi, maka pada proses selanjutnya adalah  melakukan  pengenalan pada wajah yang memakai masker dan tidak memakai masker. Pada tahapan ini ada proses klasifikasi citra menggunakan CNN. Data yang telah terdeteksi akan memberikan output pada sistem bahwa wajah seseorang memakai masker layak untuk dipakai dan wajah seseorang tidak memakai masker.

## 2.1 Face recognition
Face recognition (pengenalan wajah) adalah sebuah teknologi di bidang AI yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengonfirmasi identitas seseorang menggunakan wajah. Face recognition ini dilakukan dengan membandingkan citra  wajah  masukan  dari  suatu  database  wajah  dan  menemukan  wajah  yang  paling  cocok  dengan  citra  masukan tersebut.[18] Face recognition atau pengenalan wajah adalah teknik biometrik yang digunakan untuk mengidentifikasi individu dari gambar digital atau rekaman video. Teknologi ini mengandalkan algoritma komputer untuk mendeteksi dan mengidentifikasi  wajah seseorang. Sistem dari  face recognition  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  wajah seseorang baik dari gambar, video, atau secara real-time. Teknologi ini sudah banyak dipakai di berbagai negara di dunia.[19]Face recognition  atau pengenalan wajah adalah teknik biometrik  yang digunakan untuk  mengidentifikasi individu dari gambar digital atau rekaman video. Teknologi ini mengandalkan algoritma komputer untuk mendeteksi dan mengidentifikasi  wajah seseorang. Sistem dari  face recognition  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  wajah seseorang baik dari gambar, video, atau secara real-time. Teknologi ini sudah banyak dipakai di berbagai negara di dunia.

## 2.2 Mockup Sistem Deteksi Masker
Pada  perancangan  mockup  atau  antarmuka  merupakan  sebuah  tahapan  yang  harus  diilakukan  untuk  memudahkan proses pembuatan User Interface yang digunakan untuk mempermudahkan pengguna dalam merancang sistem deteksi masker. Desain antarmuka sistem akan disajikan pada gambar dibawah ini.

## Gambar 2. Mock Up Sistem Deteksi Masker

## 2.3 Convolutional Neural Networks  (CNN)
Convolution neural network (CNN) adalahi salahi satui arsitekturi laini dari Artificial Neural Network. Namun CNN sangat cocok untuk pencarian fitur pada pemrosesan gambar atau citra. Sebagai contoh CNN dapat digunakan untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 722 − 730 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3532
mempelajari  objek  (memproses)  pada  citra  gambar  pada  berbagai  macam  posisi  yang  mungkin  (translation invariance).[20]
Jika dilihat yang memiliki beberapa kondisi objek vektor simbol smiley, CNN akan melakukan pendeteksian objek pada citra tersebut dan memilihnya sebagai fitur atau regional tertentu (lokal). Motivasi Convolutional Neural Network CNN menggunakan filter atau aspek lokal paling informatif untuk mencari objek pada gambar. Filter tersebut akan terus digeser keseluruh area atau regional pada citra tersebut.

## Gambar 3. Sliding Window

## 2.3.1 Cara Kerja CNN
Seperti pada penjelasan sub bab diiatas, yaitu CNN mengandalkan sliding window atau filter. Selain itu convolutional layer juga mengadopsi prinsip weight sharing. Artinya setiap filter yang telah digeser pada citra akan membuat sebuah fitur baru pada citra tersebut. Seperti pada Gambari 3 diiatas menjelaskan bagaimana cara kerja kernel atau filter saat proses konvolusi pada citra. Kita dapat menggunakan beberapa layer konvolusi saat menggunakan metode CNN ini. Penggunaan  filter  atau  kernel  pada  masing-masing  layer  konvolusi  tersebut  beragam,  ada  yang  menggunakan  3x3, 5x5, dan 7x7 tergantung kasus yang ditangani.
Gambar 4. Konsep Weigth Sharing pada Ekstraksi Fitur Konvolusi
Ada beberapa layers yang dapat digunakan saat menggunakan CNN, diantaranya Convolutional Layers sendiri, Activation Layers, Pooling Layers, dan Dense Layer.
1. Convolutional  layers,  dapat  melakukan  convolutional  operation  yang  bermanfaat  untuk  fungsi  essential  feature extraction.  Convolutional  operation  adalahi  dot  product  diantara  weight  yang  ada  di  dalam filter  dengan  piksel yang diobservasi oleh filter tersebut dan kemudian akan dilakukan penjumlahan seperti pada Gambar 4.
2. Activation  layers  adalah  layer  yang  berisikan  operasi  non-linear  dari  fitur  yang  sudah  diperoleh  dari  proses ekstraksi  dari  layer convolutional layer. Layer ini disebut  juga fungsi aktivasi  (activation function) yang berupa

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 722 − 730 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3532
“ReLU”  (Rectified Linear Unit), softmax, ataupun sigmoid. Ilustrasi beberapa fungsi aktivasi dapat dilihat pada Gambari 5.
3. Pooling layers, merupakan layer yang digunakan untuk mengurangi jumlah fitur yang telah diperoleh dari layer sebelumnya.  Manfaat  untuk  meningkatkan  efektivitas  model  saat  ditraining  selanjutnya.  Umumnya,  metode pooling yang digunakan adalah max pooling yaitu mengambil nilai tersebut dari hasil konvolusi layer. Pooling lain adalah average pooling atau L2-norm pooling. Ilustrasi dari pooling layer dapat dilihat pada Gambari 6.
4. Dense  layer  (Fully  Connected  Layer),  merupakan  model  tradisional  neural  network  yang  berfungsi  untuk melakukan klasifikasi atau classifier sesuai kategori class pada output. layer memiliki satu input dan output yang jumlahnya tergantung kategori class yang diklasifikasi atau diprediksi. Selain Fully Connected Layer yang sering digunakan ada juga Partially Layer. Perbedaan dapat dilihat dari ilustrasi Gambar 7.
Gambar 5. Fungsi Aktivasi (activation function)
Gambar 6. Pooling
Gambar 7. Dense Layers

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Peneliti  memutuskan  untuk  membangun  model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  sangat  sederhana  dan mendasar  menggunakan  TensorFlow  dengan  perpustakaan  Keras  dan  OpenCV  untuk  mendeteksi  masker  wajah. Semua  aspek  pekerjaan  akan  dijelaskan  oleh  peneliti  di  bawah  ini.Analisa  Input  Data  yang  dimasukkan  ke  dalam sistem  untuk  diproses  disebut  sebagai  masukan  sistem  (Input).  Tidak  ada  yang  dimasukkan  ke  dalam  sistem  pada bagian ini karena merupakan sistem manual.
Deep  learning  arsitektur  mempelajari  berbagai  fitur  nonlinier  yang  sangat  penting  untuk  sebagai  sampel. Kemudian, arsitektur yang dipelajari ini digunakan untuk memprediksi sampel yang sebelumnya tidak terlihat menjadi terlihat.  Haar  Cascade  Classifier  akan  mendeteksi  input  dari  videocam.  Gambar  yang  diambil  oleh webcam  sistem memerlukan pra-pemrosesan  sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya. Dalam pra-pemrosesan langkah, gambar diubah  menjadi  gambar  grayscale  karena  gambar  warna  RGB  mengandung  demikian  banyak  informasi  berlebihan yang tidak diperlukan untuk deteksi  masker wajah. Kemudian, peneliti mengubah ukuran gambar ke dalam ukuran (150x150)  untuk  menjaga  keseragaman  gambar  input  ke  arsitektur.  Kemudian,  gambar  dinormalisasi  dan  setelah normalisasi, nilai piksel berada dalam kisaran dari 0 hingga 1. Normalisasi membantu algoritma pembelajaran untuk belajar lebih cepat dan menangkap yang diperlukan fitur dari gambar.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 722 − 730 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3532

## 3.2 Pengumpulan Data
Langkah  pertama  dalam  mendeteksi  masker  wajah  adalah  mengumpulkan  data  untuk  melatih  model  masker  wajah secara akurat. Untuk itu, diperlukan gambar orang yang memakai masker dan orang yang tidak memakai masker juga yang hanya menutup dagu,mulut dan hanya menutup mulut dan hidung. 10000 gambar yang diperoleh melalui sumber- sumber  seperti  Google  dan  Bing  dan  melalui  kumpulan  data  Kaggle  dan  kumpulan  data  RMFD.  Dataset  yang digunakan terdiri dari 2500 gambar orang-orang yang memakai masker(Mask), 2500 gambar orang-orang yang tidak memakai masker(No Mask), 2500  orang-orang menutup mulut dan hidung(Covered Nose Mouth) dan 2500 orang- orang menutup dagu dan mulut(Covered Mouth Chin).
Gambar 8. Pengumpulan Data wajah memakai masker dan tidak memakai masker
Deteksi masker wajah dapat dijelaskan dalam dua langkah sebagai berikut: 1. Pengenalan Wajah dan 2. Deteksi Masker.  Untuk  menerapkan  pengenalan  masker  wajah,  deteksi  objek  pembelajaran  mesin  algoritma  yang  disebut algoritma Viola-Jones dan pengklasifikasi kaskade berbasis fitur Haar diterapkan menggunakan OpenCV. Algoritma deteksi  wajah  diperkenalkan  oleh  Paul  Viola  dan  Michael  Jones  pada  tahun  2001  dalam  makalah,  "Deteksi  Objek Cepat  menggunakan  Rangkaian  Fitur  Sederhana  yang  Didorong".  Untuk  wajah  waktu  nyata  deteksi  yang  akan dilakukan dalam sebuah video, kita perlu melakukan deteksi wajah untuk setiap frame dalam video. Sebagai contoh kita bisa melihat
Gambar 9. Deteksi Masker Wajah
Sekarang, setelah pendeteksian wajah pada gambar, dilakukan preprocessing  dan diubah ukurannya menjadi 224x224 piksel ukuranya. Selanjutnya, pengklasifikasi kursus OpenCV spretrainedHaar digunakan untuk mulut dan hidung  untuk identifikasi  yang mencirikan jika seseorang mengenakan penutup  wajah. Jika mulut dan hidung tidak dalam  keadaan  tertutup  masker,  maka  akan  terdeteksi  tidak  mengenakan  masker,  dan  jika  seluruh  masker  dipakai menutupi mulut sampai hidung maka akan terdeteksi mengenakan masker.
Tujuan  dari  sistem  kami  adalah  untuk  menyaring  orang  yang  tidak  memakai  masker  wajah.  Arsitektur pembelajaran  menghasilkan  hasil  pada  gambar  input,  mengklasifikasikan  gambar  ke  dalam  kelas  mask  atau  tanpa

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 722 − 730 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3532
mask. Jika sebuah Jika seseorang terdeteksi tidak memakai masker maka peringatan bip akan dibuat sampai masker dipakai. Dan jika semua orang memakai masker maka mereka akan aman dari virus tersebut. Dengan cara ini sistem kami akan sangat membantu membatasi pertumbuhan COVID-19.
Gambar 10. Management Sistem
Perhitungan mencari jumlah ukuran
Size = 𝑁+2𝑥𝑝−𝑓 𝑆 + 1
Size = 300+2𝑥1−3 1 + 1 = 300
Jadi, ukuran yang didapat untuk mendeteksi objek gambar adalah 300 x 300. Perhitungan convolutional neural network
Size = 𝑆𝑖𝑧𝑒 𝑥 𝑆𝑖𝑧𝑒 𝑥 𝑛𝑢𝑚_𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡
2 = 300 𝑥 300 32 2 = 150 x 150 x 16
Jadi dari perhitungan convolutional diatas maka di dapat hasil size 300 x 300 x 32 menjadi 150 x 150 x 16 dan seterusnya hingga size terkecil.

## 3.3 Hasil Masker
Mask  disini  saya  akan  menjelaskan  tentang  bagian  pendeteksian  mask,  dimana  jika  terdeteksi  suatu  wajah  yang memakai masker dengan sangat tepat tanpa ada kesalahan dalam mengenakannya maka akan muncul kotak berwarna hijau dan juga tulisan mask. Itu akan menunjukan hasilnya bahwa pemakaian masker sudah benar. Seperti pada gambar 11.

## Gambar 11. Mask
No Mask pada tahap pendeteksian No Mask dimana jika terdeteksi suatu wajah yang memakai masker tetappi dengan pengenaan yang tidak benar seperti memakai masker dibawah dagu atau dikatakan membukannya maka akan muncul  kotak  berwarna  merah    dan  juga  tulisan  No  Mask.  Karena  tidak  mengenakan  masker,  atau  tidak  benar pengguanaanya. Seperti gambar 12.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 722 − 730 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3532
Gambar 12. No Mask
Covered Mouth Chin atau Masker yang  dikenakan hanya menutupi Mulut dan dagu saja tetapi hidung tidak tertutupi maka jika terdeteksi wajahnya aka  muncul kotak berwarna kuning juga dengan tulisan Covered Mouth Chin, itu menandakan bahwa penggunaan masker belum benar sepenuhnya. Seperti yang terjadi pada gambar 13

## Gambar 13. Covered Mouth Chin
Covered Nose  Mouth  atau jika diartikan penggunaan masker yang hanya menutupi  mulut  dan hidung tetapi bagian  bawahnya(dagu)  tidak  tertutupi   maka  jia terdekesi  ia  akan  muncul  kotak  berwara  biru  juga  dengan  tulisan Covered Nose Mouth, itu menandakkan bahwa penggunaan masker belum sepenuhnya benar. Seperti yang terjadi pada gambar 14.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 722 − 730 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3532

## 4. KESIMPULAN
Pendeteksian  wajah  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  memiliki  kemampuan  dan performance  yang  sangat  baik,  hal  ini  terlihat  berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  terhadap  identifikasi  masker wajah  dalam  kondisi  yang  memungkinkan  dapat  mempengaruhi  hasil  pendeteksian  masker  wajah.  Keakuratan pendekatan  face  mask  detection  yang  diusulkan  dengan  membagi  dataset  menjadi  dua  yaitu  dataset  Training  dan dataset Testing dengan  Mask, No Mask, Mask Mouth Chin dan Mask Nose Mouth.

## REFERENCES
[1] A. Dumala, A. Papasani, and S. Vikkurty, ‘COVID-19 Face Mask Live Detection Using OpenCV’, Smart Innovation, Systems and Technologies, vol. 224, pp. 347–352, 2021, doi: 10.1007/978-981-16-1502-3_35/COVER.
[2] H. Adusumalli, D. Kalyani, R. K. Sri, M. Pratapteja, and P. V. R. D. P. Rao, ‘Face Mask Detection Using OpenCV’, in Proceedings of the 3rd International Conference on Intelligent Communication Technologies and Virtual Mobile Networks, ICICV  2021,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Feb.  2021,  pp.  1304–1309.  doi: 10.1109/ICICV50876.2021.9388375.
[3] J. Vadlapati, S. Senthil Velan, and E. Varghese, ‘Facial Recognition using the OpenCV Libraries of Python for the Pictures of Human Faces Wearing Face Masks during the COVID-19 Pandemic’, 2021 12th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies, ICCCNT 2021, 2021, doi: 10.1109/ICCCNT51525.2021.9579712.
[4] R. Baghel, P. Pahadiya, and U. Singh, ‘Human Face Mask Identification using Deep Learning with OpenCV Techniques’, 7th International Conference on Communication and Electronics Systems, ICCES 2022 - Proceedings, pp. 1051–1057, 2022, doi: 10.1109/ICCES54183.2022.9835884.
[5] G.  Harriat  Christa,  J.  Jesica,  K.  Anisha,  and  K.  M.  Sagayam,  ‘CNN-based  mask  detection  system  using  OpenCV  and MobileNetV2’, 2021 3rd International Conference on Signal Processing and Communication, ICPSC 2021, pp. 115–119, May 2021, doi: 10.1109/ICSPC51351.2021.9451688.
[6] H. S. Upendra, S. Suman, S. S. Vishnu, and J. Dharani, ‘Real-Time Face Mask Detection using OpenCV and Deep Learning’.
[7] A. Das, M. Wasif Ansari, and R. Basak, ‘Covid-19 Face Mask Detection Using TensorFlow, Keras and OpenCV’, 2020 IEEE 17th India Council International Conference, INDICON 2020, Dec. 2020, doi: 10.1109/INDICON49873.2020.9342585.
[8] K. Suresh, M. Palangappa and S. Bhuvan, "Face Mask Detection by using Optimistic Convolutional Neural Network," 2021 6th International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT), Coimbatore, India, 2021, pp. 1084-1089, doi: 10.1109/ICICT50816.2021.9358653.
[9] S. A. Sanjaya and S. Adi Rakhmawan, "Face Mask Detection Using MobileNetV2 in The Era of COVID-19 Pandemic," 2020 International  Conference  on Data Analytics  for  Business  and  Industry:  Way  Towards  a  Sustainable  Economy  (ICDABI), Sakheer, Bahrain, 2020, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICDABI51230.2020.9325631.
[10]  M. S. Islam, E. Haque Moon, M. A. Shaikat and M. Jahangir Alam, "A Novel Approach to Detect Face Mask using CNN," 2020 3rd International Conference on Intelligent Sustainable Systems (ICISS), Thoothukudi, India, 2020, pp. 800-806, doi: 10.1109/ICISS49785.2020.9315927.
[11]  S. V. Militante and N. V. Dionisio, "Deep Learning Implementation of Facemask and Physical Distancing Detection with Alarm  Systems,"  2020  Third  International  Conference  on  Vocational  Education  and  Electrical  Engineering  (ICVEE), Surabaya, Indonesia, 2020, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICVEE50212.2020.9243183.
[12]  S.  Manzoor  et  al.,  "Edge  Deployment  Framework  of  GuardBot  for  Optimized  Face  Mask  Recognition  With  Real-Time Inference Using Deep Learning," in IEEE Access, vol. 10, pp. 77898-77921, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3190538.
[13]  M. R. Bhuiyan, S. A. Khushbu and M. S. Islam, "A Deep Learning Based Assistive System to Classify COVID-19 Face Mask for  Human  Safety  with  YOLOv3,"  2020  11th  International  Conference  on  Computing,  Communication  and  Networking Technologies (ICCCNT), Kharagpur, India, 2020, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICCCNT49239.2020.9225384.
[14]  I.  Q.  Mundial,  M.  S.  Ul  Hassan,  M.  I.  Tiwana,  W.  S.  Qureshi  and  E.  Alanazi,  "Towards  Facial  Recognition  Problem  in COVID-19  Pandemic,"  2020  4rd  International  Conference  on  Electrical,  Telecommunication  and  Computer  Engineering (ELTICOM), Medan, Indonesia, 2020, pp. 210-214, doi: 10.1109/ELTICOM50775.2020.9230504.
[15]  I. B. Venkateswarlu, J. Kakarla and S. Prakash, "Face  mask detection using MobileNet and Global Pooling Block," 2 020 IEEE  4th  Conference  on  Information  &  Communication  Technology  (CICT),  Chennai,  India,  2020,  pp.  1-5,  doi: 10.1109/CICT51604.2020.9312083.
[16]  Naufal,  Mohammad  Farid  and  Kusuma,  Selvia  Ferdiana  (2021)  PENDETEKSI  CITRA  MASKER  WAJAH MENGGUNAKAN CNN DAN TRANSFER LEARNING. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 8 (6). pp. 1293-1300. ISSN 2528-6579
[17]  A. Nowrin, S. Afroz, M. S. Rahman, I. Mahmud and Y. -Z. Cho, "Comprehensive Review on Facemask Detection Techniques in the Context of Covid-19," in IEEE Access, vol. 9, pp. 106839-106864, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3100070.
[18]  S. MacHiraju, S. Urolagin, R. K. Mishra, and V. Sharma, ‘Face Mask Detection using Keras, Opencv and Tensorflow by Implementing Mobilenetv2’, Proceedings - 2021 3rd International Conference on Advances in Computing, Communication Control and Networking, ICAC3N 2021, pp. 1485–1489, 2021, doi: 10.1109/ICAC3N53548.2021.9725546.
[19]  Q. Chen and L. Sang, ‘Face-mask recognition for fraud prevention using Gaussian mixture model’, J Vis Commun Image Represent, vol. 55, pp. 795–801, Aug. 2018, doi: 10.1016/J.JVCIR.2018.08.016.
[20]  G. Kaur et al., ‘Face mask recognition system using CNN model’, Neuroscience Informatics, vol. 2, no. 3, p. 100035, Sep. 2022, doi: 10.1016/J.NEURI.2021.100035.