JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 7, No. 1, Juni 2022, Hal. 17-24 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v7.i1.2022.17-24
Diterima: 3 Agustus 2021; Direvisi: 15 April 2021; Disetujui: 21 April 2022 JTERA, Vol. 7, No. 1, Juni 2022

## E-Pindai: Pengolahan Citra Wajah Pendeteksi Penggunaan Masker dengan Metode Convolution Neural Network
R. Wahyu Tri Hartono # , Regina Nur Shabrina, Nadya Sarah, Muhammad Yusuf Fadhlan, Rida Hudaya, Supriyanto, Adyatma
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung
Jl. Gegerkalong Hilir, Desa Ciwaruga, Kec. Parongpong, Kab. Bandung Barat, Jawa Barat 40559, Indonesia # tri.hartono@polban.ac.id

## Abstrak
Virus  yang menyebabkan  Covid-19 disebut  SARS-CoV-2  menyebar  secara  cepat  bila ada  kontak  erat  dalam  jarak sekitar 2 meter. Penggunaan masker merupakan salah satu cara menghindari penularan  penyakit ini. Dalam penelitian ini dikembangkan alat pendeteksi penggunaan masker  yang selanjutnya disebut E-Pindai. E-Pindai merupakan inovasi berbasis teknologi pengolahan citra menggunakan metoda Convolution Neural Network (CNN) dan Internet of Things (IoT).    Sistem  ini  dipasang  di  gerbang  masuk  area  publik  dimana  setiap  pengunjung  yang  masuk  wajahnya  akan dipindai. Jika terdeteksi tidak menggunakan masker maka pintu tetap tertutup, buzzer berbunyi, dan foto wajah dikirim ke Satuan Tugas Covid-19 melalui aplikasi Telegram sebagai notifikasi. Jika semua pengunjung menggunakan masker, pintu  akan  terbuka  secara  otomatis.  Pemrosesan  data  dilakukan  menggunakan  Raspberry  Pi  yang  telah  diisi  program menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Data  yang  diolah  akan  menghasilkan  bilangan  logika  1  atau  0  yang menjadi  kode  perintah  menggerakan  motor  servo  untuk  membuka  atau  menutup  gerbang,  serta  mengaktifkan  atau mematikan buzzer .  Hasil  pengujian  terhadap  17  jenis  masker  menggunakan  metode confusion  matrix dihasilkan persentase  akurasi  94%,  presisi  100%,  sensitivitas  94,11%,  spesifisitas  100%,  dan error  rate 5,56%.  Analisis  jarak penangkapan gambar dan respon waktu juga dilakukan untuk melihat respon dari perangkat yang dibuat.
Kata kunci: CNN, E-Pindai, masker, notifikasi, Raspberry Pi

## Abstract
The  virus  that  causes  Covid-19,  called  SARS-CoV-2,  spreads  quickly  when  there  is  close  contact  within  about  2 meters.  Wearing  a  mask  is  one  way  to  prevent  the  spread  of  this  disease.  In  this  study,  a  mask  detection  tool  was developed, hereinafter referred to as E-Scan. E-Scan is an innovation based on image processing technology using the Convolution Neural Network (CNN) and Internet of Things (IoT) methods. This system is installed at the entrance gate of  a  public area  where  every  visitor  who  enters  his  face  will be  scanned. If  it  is  detected  that you  are  not  wearing a mask, the door remains closed, the buzzer sounds, and a photo of the face is sent to the Covid-19 Task Force via the Telegram application as a notification. If all visitors wear masks, the door will open automatically. Data processing is carried out using a Raspberry Pi that has been filled with the program using the Python programming language. The processed data will produce a logic number 1 or 0 which becomes the command code to move the servo motor to open or close the gate, and activate or deactivate the buzzer. The results of testing on 17 types of masks using the confusion matrix  method  resulted  in  a  percentage  of  94%  accuracy,  100%  precision,  94.11%  sensitivity,  100%  specificity,  and 5.56% error rate. Analysis of image capture distance and response time was also carried out to see the response of the device made.
Keywords: CNN, E-Pindai, mask, notification, Raspberry Pi

## I. P ENDAHULUAN
Mengutip situs resmi World Health Organization (WHO), Corona  Virus  Disease (Covid-19)  merupakan  penyakit  menular  yang
disebabkan  oleh  jenis  virus  Corona  yang  baru ditemukan. Virus ini termasuk kelompok virus yang dapat  menyebabkan  penyakit  pada  manusia  dan hewan.  Pada  manusia,  virus  Corona  menyebabkan infeksi  saluran  pernapasan  mulai  dari  pilek,  batuk,
hingga lebih serius seperti Middle East Respiratory Syndrome (MERS)  dan Severe  Acute  Respiratory Syndrome (SARS).  Virus  baru  ini  pertama  kali ditemukan  di  Wuhan,  Tiongkok  pada  bulan Desember  2019.  Kini  Covid-19  menjadi  pandemi yang  terjadi  di  seluruh  dunia  termasuk  Indonesia [1].  Di  Indonesia  dalam  menghadapi  pandemi  ini telah dikeluarkan beberapa Kepres dan aturan, salah satunya  Keputusan  Presiden  (Keppres)  Republik Indonesia Nomor 12 Tahun 2020 tentang penetapan bencana  non  alam  penyebaran  Covid-19  sebagai bencana nasional tanggal 13 April 2020.
Penyebaran  Covid-19  dari  orang  ke  orang  melalui percikan  hidung  atau  mulut  ketika  orang  yang terinfeksi bersin, batuk, atau berbicara. Orang dapat terinfeksi  apabila  menghirup  percikan  dari  orang yang  terinfeksi.  Bagi  sebagian  orang  yang  berisiko tinggi  seperti  kelompok  lanjut  usia  dan  orang  yang memiliki  masalah  kesehatan  seperti  diabetes, tekanan  darah  tinggi,  dan  penyakit  jantung,  maka virus  ini  dapat  menyebabkan  masalah  kesehatan yang  lebih  serius  [2].  Berdasarkan  hasil  survei perilaku  masyarakat  di  masa  pandemi  oleh  Badan Pusat Statistik (BPS) yang dilakukan pada tanggal 7 sampai 14 September 2020 secara online dan diikuti oleh 90.967 responden, tingkat kepatuhan masyarakat dalam memakai masker selama seminggu  terakhir  ketika  berada  di  luar  rumah sebesar  91,98%  masyarakat  sering  menggunakan masker,  6%  masyarakat  jarang  menggunakan masker,  dan  2,02%  masyarakat  tidak  pernah menggunakan  masker  [3].  Presiden  mengimbau masyarakat  untuk  menggunakan  masker  ketika berada  di  luar  rumah.  Hal  ini  seiring  dengan imbauan terbaru organisasi kesehatan dunia (WHO) untuk  mengurangi  risiko  penyebaran  COVID-19. “Kita  ingin  setiap  warga  yang  harus  keluar  rumah untuk  wajib  pakai  masker  karena  di  awal  WHO menyampaikan  yang  pakai  masker  hanya  yang sakit,  tapi  sekarang  semua  yang  keluar  harus  pakai masker,”  tutur  Presiden  Joko  Widodo  ketika  rapat dengan  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan Corona, Senin (6/4/2020 ) [4], [5].
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk membuat sistem pendeteksi masker wajah, diantaranya  dengan  menggunakan  Raspberry  Pi  3B dan  Webcam  Logitech  C270  [6].  Selain  itu,  juga telah  dirancang  sistem  menggunakan  Raspberry  Pi 3B+,  Raspberry  Pi  Camera,  dan  sensor passive infrared (PIR) [7]. Telah disimulasikan menggunakan algoritma YOLOv3-Tiny [8], [9] juga telah  digunakan  kamera Closed-Circuit  Television (CCTV) [10],  simulasi  menggunakan machine learning dan  teknik  pengolahan  citra [11].  Telah dirancang  sistem  menggunakan deep  learning , dengan  jenis  pengujian,  yaitu  pengujian  jenis-jenis masker dan pengujian jarak [12], [13].
Berdasarkan  penelitan-penelitian  sebelumnya dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  kemiripan dengan  segala  kelebihan  dan  kekurangannya masing-masing. Dalam penelitian ini dikembangkan sebuah  sistem  yang  berbeda  dari  sistem  pada penelitian sebelumnya dengan menambahkan beberapa  fitur  yang  diharapkan  dapat  melengkapi kekurangan  yang  ada.  Fitur  tambahan  tersebut berupa  prototipe  pintu  otomatis  untuk  mencegah lolosnya  orang  yang  tidak  menggunakan  masker masuk  ke  area  wajib  masker.  Selain  itu  dilengkapi pula  fitur  peringatan  berupa buzzer serta  notifikasi ke  Satuan  Tugas  Covid-19  atau  satpam  ketika seseorang terdeteksi tidak menggunakan masker [5].

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan
Gambar  1  menunjukkan  blok  diagram  sistem. Kamera  sebagai input untuk  memindai  wajah kemudian  diproses  oleh  Raspberry  Pi  yang  telah diisi program Python untuk memprediksi menggunakan  masker  atau  tidak  dengan  cara membandingkan hasil prediksi dengan dataset yang telah  dilakukan training .  Selanjutnya,  keluaran Raspberry  Pi  berupa  logika  1  (satu)  atau  0  (nol) akan  memerintahkan  motor  servo  untuk  membuka pintu atau tetap menutup pintu.
Kamera Raspberry Pi
Motor Servo Pintu Otomatis Buzzer Mengambil Gambar Mengirim Gambar ke Satuan Tugas COVID-19 atau Satpam Gambar 1. Blok diagram yang digunakan
Apabila terdeteksi seseorang tidak menggunakan masker  maka  pintu  tidak  akan  terbuka  dan buzzer akan  berbunyi  kemudian  gambar  orang  yang  tidak menggunakan  masker  akan  diambil  lalu  dikirimkan ke  Satuan  Tugas  Covid-19  atau  satpam  melalui internet  sebagai output (logika  0),  sedangkan apabila  terdeteksi  seseorang  menggunakan  masker maka pintu akan terbuka secara otomatis (logika 1).

## B. Diagram Alir E-Pindai
Gambar  2,  Gambar  3,  dan  Gambar  4 menunjukan  diagram  alir  yang  secara  visual menampilkan  urutan  kegiatan  dalam  suatu  proses dan  siapa  yang  bertanggung  jawab  atas  kegiatan tersebut di sistem E-Pindai. Diagram alir sederhana ini, menunjukkan dengan jelas apa yang terjadi pada setiap  tahap  dan  bagaimana  hal  ini  mempengaruhi keputusan dan tindakan lainnya.
Gambar  2  menunjukkan  langkah  pertama diawali  dengan  mengetik  “/start”  pada  Telegram Bot  sehingga  kamera  akan  mulai  memindai  wajah kemudian  akan  diekstrak  ROI  ( Region  of  Interest ) dari  wajah.  ROI  merupakan  bagian  tertentu  yang diinginkan  dari  citra.  Ketika  wajah  terdeteksi  maka akan  ditentukan  apakah  pengunjung  menggunakan masker  atau  tidak  lalu  akan  diberi  label  dan bounding box . Apabila terdeteksi tidak menggunakan  masker  maka (logika 0), motor servo tidak  tidak  aktif  pintu  tetap  tertutup  dan buzzer berbunyi,  wajah  orang  yang  tidak  menggunakan masker  akan  dipindai  lalu  dikirimkan  ke  Satuan Tugas  Covid-19  melalui  Telegram  Bot.  Bila terdeteksi  para  pengunjung  menggunakan  masker (logika  1),  maka  motor  servo  akan  aktif  sehingga pintu  terbuka.  Dalam  kondisi  normal  (tidak  terjadi interupsi)  pendeteksian  penggunaan  masker  akan dilakukan terus-menerus.
Start Kamera Mendeteksi Wajah Menentukan Menggunakan Masker atau Tidak Mengekstrak ROI Wajah Hasil dengan Label dan Bounding Box End 1 1 Masker Motor Servo Membuka Pintu Motor Servo Tidak Membuka Pintu, Buzzer Berbunyi, dan Gambar Dikirim ke Telegram Bot Ketik /start pada Telegram Bot Sistem Normal Y T Y T
Gambar 2. Diagram alir sistem
Gambar  3  menunjukkan  diagram  alir  proses training .  Proses training diawali  dengan  inisialisasi nilai learning rate , epochs , dan batch size kemudian mengambil dataset dari directory . Learning  rate adalah  parameter  yang  mengontrol  seberapa  cepat atau  lambat  model  jaringan neural  network mempelajari  masalah. Epochs adalah  parameter yang  menentukan  jumlah  algoritma  pembelajaran untuk  mengolah  seluruh dataset . Batch  size adalah parameter  yang  mengontrol  jumlah  sampel  data yang  disebarkan  ke neural  network . Dataset yang digunakan diperoleh dari website Kaggle. Kemudian dilakukan dataset preprocessing . Dataset di- split sebesar  80%  untuk train dan  20% untuk test . Selanjutnya, dibuat model menggunakan jaringan Convolutional Neural Network (CNN) lalu akan  dilakukan training untuk  model.  Setelah selesai training ,  grafik  hasil train akan  ditampilkan dan model akan disimpan [5].
Gambar  4  menunjukkan  diagram  alir  deteksi penggunaan  masker.  Deteksi  penggunaan  masker diawali  dengan  memuat face  detector  model menggunakan  deploy.prototxt  dan  res10_300x300_ ssd_iter_140000.caffemodel,  sedangkan face  mask detector  model menggunakan file model  yang didapat dari hasil training .
Start Inisialisasi Learning Rate , Epochs , dan Batch Size Mengambil Dataset dari Directory Dataset Preprocessing Membuat Model Jaringan CNN Training Model Split Dataset Grafik Hasil Train dan Model End 1 1 Gambar 3. Diagram alir proses training Start Memuat Face Detector Model dan Face Mask Detector Model Kamera Mendeteksi Wajah Menentukan Menggunakan Masker atau Tidak Mengekstrak ROI Wajah Hasil dengan Label dan Bounding Box End 1 1 Ketik /start pada Telegram Bot
Gambar 4. Diagram alir deteksi penggunaan masker

## C. Metode Analisis
Pengujian  dilakukan  untuk  membuktikan  bahwa E-Pindai  yang  dibuat  telah  berfungsi  dengan  baik. Pengujian  terbagi  menjadi  tiga,  yaitu  pengujian jenis-jenis  masker,  pengujian  jarak,  dan  pengujian waktu. Pada pengujian jenis-jenis masker dilakukan tanpa  menggunakan  masker  dan  menggunakan masker  sebanyak  17  jenis  masker.  Setiap  satu  buah masker  dilakukan  pengujian  sebanyak  10  kali dengan  parameter  pengolahan  citra,  motor  servo, buzzer , dan notifikasi.
Data hasil pengujian dianalisis dengan menggunakan  metode confusion  matrix .  Pada pengujian  jarak  dilakukan  mulai  dari  50  cm  hingga 200 cm. Setiap pengujian  jarak dilakukan sebanyak 3  kali  dengan  tanpa  menggunakan  masker  dan menggunakan  17  jenis  masker. Pada  pengujian waktu yang diperlukan untuk pengolahan citra pada Raspberry  Pi  dengan  parameter  ketika  pertama  kali program  dijalankan  dan  ketika  pendeteksian selanjutnya  dilakukan  dengan  cara  menghitung waktu  menggunakan stopwatch dan timer dimulai dari  menghadap  Raspberry  Pi  Camera  hingga pengolahan  citra  terdeteksi.  Hasil  yang  diperoleh tentu  saja  terdapat  perbedaan  walaupun  tidak seignifikan,  hal  ini  dikarenakan  proses  reaksi motoric tidak setepat timer pada E-Pindai.

## D. Skema Elektronik
Skema  elektronik  E-Pindai  pada  Gambar  5 terdapat  4  komponen  yang  digunakan,  yaitu Raspberry  Pi  4,  Raspberry  Pi  Camera, buzzer ,  dan motor  servo.  Raspberry Pi  Camera  dihubungkan  ke port MIPI  CSI  pada  Raspberry  Pi  4. Buzzer memiliki 2 pin, yaitu positif dan negatif. Pin positif dihubungkan  ke  Vcc  pada  Raspberry  Pi  4, sedangkan pin negatif dihubungkan ke ground pada Raspberry Pi 4.  Motor  servo  memiliki  3 pin, yaitu positif, negatif, dan sinyal.
Pin  positif  dihubungkan  ke  GPIO27  pada  pada Raspberry Pi 4, pin negatif  dihubungkan ke ground pada  Raspberry  Pi  4,  sedangkan  pin  sinyal dihubungkan ke GPIO17 pada Raspberry Pi 4.

## E. Realisasi
Gambar  6  menunjukkan  rangkaian  yang  telah dirangkai.  Raspberry  Pi  Camera  dihubungkan  ke port MIPI  CSI  pada  Raspberry  Pi  4.  Buzzer memiliki 2 pin, yaitu positif dan negatif. Pin positif dihubungkan  ke  Vcc  pada  pada  Raspberry  Pi  4, sedangkan pin negatif dihubungkan ke ground pada Raspberry  Pi  4.  Motor  servo  memiliki  3  pin,  yaitu positif,  negatif,  dan  sinyal.  Pin  positif  dihubungkan ke  GPIO27  pada  pada  Raspberry  Pi  4,  pin  negatif dihubungkan  ke ground pada  Raspberry  Pi  4, sedangkan pin sinyal dihubungkan ke GPIO17 pada pada Raspberry Pi 4.
Prototipe  pintu  yang  telah  jadi  kemudian digabungkan  dengan  komponen  penunjang  seperti Raspberry Pi 4, Raspberry Pi Camera, motor servo, dan buzzer serta  bahan-bahan  penunjang  seperti sedotan, tusuk sate, paper clip , lem 3M, dan selotip. Prototipe  pintu  tampak  depan  dapat  dilihat  seperti pada  Gambar  7,  sedangkan  prototipe  pintu  tampak belakang dapat dilihat seperti pada Gambar 8.
Gambar 6. Rangkaian Raspberry Pi 4 dan kamera
Gambar 7. Prototipe pintu tampak depan
Gambar 8. Prototipe pintu tampak belakang
8 pin Raspberry Pi Camera terhubung ke port MIPI CSI pada Raspberry Pi

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian Jenis-Jenis Masker
Gambar 9 menunjukan pengujian 4 jenis masker, yaitu  KN95,  masker  bedah,  masker scuba motif wajah,  dan  masker scuba motif  batik.  Gambar  10 menunjukkan  grafik true  positive (TP)  pada pengujian  jenis-jenis  masker. True  positive adalah data  positif  yang  diprediksi  benar,  seseorang  yang menggunakan  masker  dan  dari  model  yang  dibuat memprediksi bahwa seseorang menggunakan masker.  Berdasarkan  pengujian,  jenis-jenis  masker yang true  positive terdapat  16  jenis,  yaitu  masker bedah,  masker  bedah  motif,  masker  KN95,  masker KF94,  masker duckbill putih,  masker duckbill hitam, masker duckbill ungu, masker scuba , masker scuba motif,  masker  kain  1,  masker  kain  2,  masker brukat, buff hitam, buff merah, buff motif 1, dan buff motif 2.
Gambar  11  menunjukkan  grafik false  positive pada  pengujian  jenis-jenis  masker. False  positive (FP)  adalah  data  negatif  tetapi  diprediksi  sebagai data  positif,  seseorang  tidak  menggunakan  masker tetapi  dari  model  yang  dibuat  memprediksi seseorang  menggunakan  masker.  Berdasarkan pengujian, tidak ada hasil false positive .
(a) (b) (c) (d)
Gambar 9. Jenis masker yang diuji: (a) masker KN95, (b) masker bedah, (c) masker scuba motif wajah, (d) masker scuba motif batik
Gambar  12  menunjukkan  grafik true  negative (TN)  pada  pengujian  jenis-jenis  masker. True negative adalah  data  negatif  yang  diprediksi  benar, seseorang  tidak  menggunakan  masker  dan  dari model  yang  dibuat  memprediksi  bahwa  seseorang tidak menggunakan masker. Berdasarkan pengujian, true  negative hanya  saat  tanpa  menggunakan masker.
Gambar 11. Grafik pengujian jenis-jenis masker false positive
Gambar 12. Grafik pengujian jenis-jenis masker true negative
Gambar 13. Grafik pengujian jenis-jenis masker false negative
Tabel 1. Confusion matrix
Aktual Positif  Negatif Prediksi Positif 160 0 Negatif 10 10
0 10 10 10 10 10 10 10 10 10 0 10 10 10 10 10 10 10 0 2 4 6 8 10 12 Ju m la h Jenis-Jenis Masker
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Tan p a M as ke r B ed ah B ed ah M o ti f KN 9 5 KF 9 4 D u ck b ill Pu ti h D u ck b ill H it am D u ck b ill Un gu Sc u b a Sc u b a M o ti f Sc u b a Kar ak te r W ajah Kai n 1 Kai n 2 B ru kat B u ff H it am B u ff M er ah B u ff M o ti f 1 B u ff M o ti f 2 Ju m la h Jenis-Jenis Masker 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 6 8 10 12 Tan p a M as ke r B ed ah B ed ah M o ti f KN 9 5 KF 9 4 D u ck b ill Pu ti h D u ck b ill H it am D u ck b ill Un gu Sc u b a Sc u b a M o ti f Sc u b a Kar ak te r W ajah Kai n 1 Kai n 2 B ru kat B u ff H it am B u ff M er ah B uf f M o ti f 1 B uf f M o ti f 2 Ju m la h Jenis-Jenis Masker 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 6 8 10 12 Tan p a M as ke r B eda h B ed ah M o ti f KN 9 5 KF 9 4 D u ck b ill Put ih D u ck b ill H it am D u ck b ill U n gu Sc uba Sc u b a M o ti f Sc u b a Kar ak te r… Kai n 1 Kai n 2 B ruk at B u ff H it am B u ff M er ah B u ff M o ti f 1 B u ff M o ti f 2 Ju m la h Jenis-Jenis Masker
Gambar  13  menunjukkan  grafik false  negative
(FN)  pada  pengujian  jenis-jenis  masker. False negative adalah data positif tetapi diprediksi sebagai data  negatif,  seseorang  menggunakan  masker  tetapi dari model  yang  dibuat  memprediksi  bahwa seseorang  tidak  menggunakan  masker.  Berdasarkan pengujian, false  positive hanya  saat  menggunakan masker scuba karakter wajah.
Tabel 1 menunjukkan confusion matrix . Terdapat  empat  istilah  sebagai  representasi  dari hasil  proses  klasifikasi  dalam confusion  matrix . Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dihitung  nilai  akurasi, presisi,  sensitivitas,  spesifisitas,  dan error  rate sebagai berikut.
a. Persentase akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN x 100 (1) = 160+10 160+10+0+10 x 100
= 94%
b. Persentase presisi = TP TP+FP x 100 (2)
= 160 160+0 x 100 = 100%
c. Persentase sensitivitas = TP
TP+FN x 100 (3)
= 160
160+10 x 100 = 94,11%
d. Persentase spesifisitas = TN TN+FP x 100 (4)
= 10 10 +0 x 100
= 100%
e. Persentase error rate = FP+FN TP+TN+FP+FN x 100  (5) = 10+0 160+10+0+10 x 100
= 5,56%
Berdasarkan  perhitungan  pengujian  jenis-jenis masker  menggunakan  metode confusion  matrix menghasilkan  160  data true  positive ,  10  data true negative ,  0  data false  positive ,  dan  10  data false negative . Persentase akurasi yang  dihasilkan adalah 94%, persentase presisi 100%, persentase sensitivitas  94,11%,  persentase  spesifisitas  100%, dan persentase error rate 5,56%.

## B. Pengujian Jarak
Gambar 14. Grafik pengujian jarak
(a) (b)
Gambar 15. Pengujian jarak sejauh 175 cm: (a) tanpa masker, (b) menggunakan masker
Gambar 14 menunjukkan grafik pengujian jarak, sementara  Gambar  15  menunjukan  uji  coba pengujian  jarak  baik  tanpa  masker  maupun menggunakan  masker.  Berdasarkan  pengujian,  saat tanpa  menggunakan  masker  dan  menggunakan  17 jenis  masker  dapat  terdeteksi  hingga  jarak  175  cm. Pada  jarak  200  cm,  sudah  tidak  dapat  terdeteksi tanpa  menggunakan  masker  atau  menggunakan masker.

## C. Pengujian Waktu yang Diperlukan
Waktu yang diukur dalam pengujian pengolahan citra  pada  Raspberry  Pi  meliputi  2  katagori,  yaitu saat  E-Pindai  pertama  kali  dijalankan  dan  deteksi selanjutnya. Masing-masing dicoba dengan menggunakan masker dan tanpa masker.
Gambar 16 menunjukkan pengujian waktu yang diperlukan  pengolahan  citra  pada  Raspberry  Pi ketika  pertama  kali  program  dijalankan.  Pengujian dilakukan  dengan  tanpa  menggunakan  masker sebanyak  10  kali  dan  menggunakan  masker sebanyak  10  kali.  Semua delay yang  dihasilkan  di bawah  7  detik.  Rata-rata delay saat  tanpa menggunakan masker adalah 5,69 detik, sedangkan saat menggunakan masker adalah 5,38 detik.
175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 Tan p a M as ke r B ed ah B eda h M o ti f KN 9 5 KF 9 4 D u ck b ill Put ih D u ck b ill H it am D u ck b ill U n gu Sc u b a Sc uba M o ti f Sc u b a Kar ak te r W ajah Kai n 1 Kai n 2 B ru kat B u ff H it am B u ff M er ah B u ff M o ti f 1 B u ff M o ti f 2 Ja ra k (c m ) Jenis-Jenis Masker
Gambar 16. Grafik pengujian waktu saat pertama kali program dijalankan
Gambar 17. Grafik pengujian waktu saat deteksi selanjutnya
Gambar  17  menunjukkan  pengujian  waktu  yang diperlukan  pengolahan  citra  pada  Raspberry  Pi ketika  deteksi  selanjutnya.  Pengujian  dilakukan dengan  tanpa  menggunakan  masker  sebanyak  10 kali  dan  menggunakan  masker  sebanyak  10  kali. Semua delay yang  dihasilkan  di  bawah  2  detik.
Rata-rata delay saat  tanpa  menggunakan  masker adalah  0,90  detik,  dan  saat  menggunakan  masker adalah 0,82 detik.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil ujicoba dan pengamatan dapat disimpulkan  bahwa  sistem  berfungsi  dengan  baik sesuai  yang  direncanakan,  dengan  perkecualian penggunaan  masker  berkarakter  wajah  ( scuba ).
Pada  pengujian  jenis  masker  dilakukan  tanpa menggunakan  masker  dan  menggunakan  masker sebanyak 17 jenis  masker. Setiap jenis  masker diuji sebanyak  10  kali  sehinggan  didapatkan  total  170 kali  pengujian.  Hasil  pengujian  jenis  masker menunjukkan  E-Pindai  memiliki  akurasi,  presisi, sensitivitas,  dan  spesifisitas  di  atas  93%,  dengan error  rate sekitar  5%.  E-Pindai  juga  dapat mendeteksi  hingga  jarak  175  cm  dengan  waktu pendeteksian  saat  pertama  kali  dijalankan  sekitar  5 detik dan pendeteksian berikutnya di bawah 1 detik. Waktu dibutuhkan lebih lama saat E-Pindai pertama
digunakan  karena  sistem  perlu  waktu  untuk inisialisasi.  Penelitian  selanjutnya  dapat  diterapkan algoritma pembelajaran lainnya untuk meningkatkan  keandalan dari sistem E-Pindai.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Politeknik  Negeri  Bandung  yang  telah  membiayai penelitian  ini  melalui  Skema  Penelitian  Mandiri dengan dana DIPA POLBAN 2022.

## R EFERENSI
[1] World  Health  Organization,  “QA  for  public,”
World  Health  Organization,  2020.  [Online]. Available: https://www.who.int/indonesia/news/novel- coronavirus/qa/qa-for-public. [Accessed 16 Februari 2021].
[2] Badan  Pengawas  Keuangan,  “Keputusan  Presiden (KEPPRES)  Nomor  12  Tahun  2020,”  13  April
2020. [Online]. Available:
https://peraturan.bpk.go.id/Home/
Details/135718/keppres-no-12-tahun-2020.
[Accessed 18 Februari 2021].
[3] Badan  Pusat  Statistik,  “Perilaku  Masyarakat  Di Masa  Pandemi  Covid-19,”  28  September  2020. [Online].
Available: https://www.bps.go.id/publication/2020
/09/28/f376dc33cfcdeec4a514f09c/perilaku- masyarakat-di-masa-pandemi-covid-19.html.
[Accessed 18 Februari 2021].
[4] Ihsanuddin,  “Jokowi:  Semua  Orang  yang  Keluar Rumah  Wajib  Pakai  Masker,”  Kompas,  6  April
2020. [Online]. Available: https://nasional.kompas.com/ read/2020/04/06/10130561/jokowi-semua-orang- yang-keluar-rumah-wajib-pakai-masker.
[Accessed 18 Februari 2021].
[5] R.  N.  Sabrina,  “e-Detect:  Deteksi  Non-Pengguna Masker  Berbasis  Pengolahan  Citra  Menggunakan Metode  Convolution  Neural  Network,” Tugas Akhir  Prog.  Studi  Sarjana  Terapan  Teknik Telekomunikasi Politeknik Negeri Bandung , Bandung, 2021.
[6] M.  A.  R.  I.  Harfi  and  A.  D.  Prasetya,  “Prototipe Pendeteksi  Masker  Pada  Ruangan  Wajib  Masker Untuk  Kendali  Pintu  Otomatis  Berbasis  Deep Learning  Sebagai  Pencegahan  Penularan  COVID- 19,” Simposium Nasional RAPI XIX , 2020, pp. 47- 55
[7] M.  M.  Lambacing,    Ferdiansyah,  “Rancang Bangun New Normal COVID-19 Masker Detektor dengan  Notifikasi  Telegram  Berbasis  Internet  of Things,” Jurnal  DINAMIK ,  vol.  25,  pp.  77-84, 2020.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tanpa Masker 1.15 1.25 0.78 0.66 1.02 0.78 0.81 0.76 1.08 0.8 Masker 1.16 0.8 0.67 0.87 0.77 0.93 0.61 0.68 1.02 0.75 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 W akt u ( d e ti k) Uji Coba ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tanpa Masker 5.78 5.5 5.58 5.03 5.78 6.06 6.38 5.46 5.84 5.51 Masker 5.41 5.61 5.61 5.63 5.23 6.16 4.84 5.38 4.24 5.73 0 1 2 3 4 5 6 7 W akt u ( d e ti k) Uji Coba ke-
[8] G.  Cheng,  “A  Mask  Detection  System  Based  on Yolov3-Tiny,” Journal  of  The  Frontiers  of Society,  Science  and  Technology ,  vol.  2,  no.  11, pp. 33-41, 2020.
[9]  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) , 2020, pp. 1-5.
[10]  K.  Podbucki,  “CCTV  based  system  for  detection of  anti-virus  masks,” Conference  Proceedings, Poznan , 23rd-25th September 2020, pp. 97-91.
[11]  A.  K.  Bhadani  and  A.  Sinha,  “A  Facemask Detector  Using  Machine  Learning  and  Image Processing Techniques,” Engineering Science and Technology, an International Journal (JESTECH) , pp. 1-8, 2020.
[12]  M. Loey, G. Manogaran, M. H. N. Taha and N. E. M.  Khalifa,  “A  Hybrid  Deep  Transfer  Learning Model  with  Machine  Learning  Methods  for  Face Mask  Detection  in  The  Era  of  the  COVID-19 Pandemic,” Measurement ,  vol.  167,  pp.  1-11, 2020.
[13]  R.  W.  Tri  Hartono,  N.  Sarah,  R.  N.  Shabrina  and E. Lokajaya, “e-Detect: Non-User Mask Detection Based  on  Image  Processing  Using  Convolutional Neural  Network  Method,” 13 th International Conference  on  Information  &  Communication Technology  and  System  (ICTS) ,  Surabaya, Indonesia, 2021, pp. 271-276.