Vol. 12. No. 2, Mei 2021: 80-87 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086‐9479   e-ISSN: 2621-8534

## Rancang Bangun Pendeteksi Wajah Bermasker Dan Tidak Bermasker Dalam Absensi Di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Convolutional Neural Network
Ahmad Prasetya * , Eko Ihsanto, Akhmad Wahyu Dani
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta ahmadprasetya58@gmail.com
Abstrak — Pada  awal  tahun  2020  dunia  dikejutkan  dengan Penemuan virus baru yaitu Coronavirus yang dapat mengakibatkan kematian. Penyebaran virus tersebut ialah dengan kontak  lansung  antara  individu,  batuk,  dan  flu.  Oleh  sebab  itu pencegahaan ialah agar menggunakan masker apabila beraktivitas diluar rumah maupun di keramaian. Oleh sebab itu teknologi  ikut  peran  dalam  mengatasi  penyebarannya  dengan sebuah pendeteksian terhadap orang yang menggunakan masker dan  tidak  menggunakan  masker  yang  menggunakan  sebuah kamera.  Pendeteksian  dalam  menggunakan  sebuah  kamera banyak diterapkan menggunakan konsep dari Deep learing. Deep learing  (DL)  merupakan  bagian  dari  ilmu  komputer  yang mempelajari  bagaimana  menjadikan  mesin  (komputer)  dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia, bahkan  bisa  lebih  baik.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  salah satu dari Deep Learning yaitu Convolutional Neural Network yang dirancang  menggunakan  filter  pertama  32  dengan  Kernel  3x3 berikutnya  menggunakan  filter  64  dengan  kernel  yang  3x3. Berdasarkan  hasil  pengujian  training  menggunakan  model Convolutional Neural Network memiliki akurasi 95% pada testing menghasilkan  akurasi  91%  dalam  hal  ini  Convolutional  Neural Network  mempunyai  potensi  untuk  mendeteksi  wajah  dengan performa yang optimal dalam mengklasifikasi Wajah bermasker dan Tidak Bermasker.
Kata kunci: Coronav, Deep Learning, Coronavirus,

## Convolutional Neural Network
DOI: 10.22441/jte.2021.v12i2.006

## I.   PENDAHULUAN
Virus  merupakan  suatu  partikel  yang  termasuk  makhluk hidup  atau  benda  mati.  Virus  dianggap  benda  mati  karena  ia dapat  dikristalkan,  sedangkan  virus  dikatakan  benda  hidup, karena virus dapat memperbanyak diri (replikasi) dalam tubuh inang.  Pada  Awal  2020  berita  menggemparkan  dunia  dengan ada nya virus baru yakni coronavirus jenis baru (SARS-CoV-2) dan penyakitnya disebut juga Coronavirus diasease 2019(COVID-19).  Diketahui  asal  mula  penyebaran  virus  dari
Wuhan,Tiongkok  ditemukan pada akhir Desember 2019 sampai saat ini.
Menurut  Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia (KEMENKES) Coronavirus (CoV) adalah keluarga besar virus yang  menyebabkan  penyakit  mulai  dari  gejala  ringan  sampai berat.  Ada  setidaknya  dua  jenis  coronavirus  yang  diketahui menyebabkan  penyakit  yang  dapat  menimbulkan  gejala  berat seperti  Middle  East  Respiratory  Syndrome  (MERSCoV)  dan Severe  Acute  Respiratory  Syndrome (SARS-CoV).  [8] Viruscorona adalah zoonosis (ditularkan  antara  hewan  dan manusia). Penelitian menyebutkan bahwa SARS-CoV ditransmisikan  dari  kucing  luwak  (civetcats)  ke  manusia  dan MERS-CoV  dari  unta  ke  manusia. Novel coronavirus (2019- nCoV) adalah virus jenis baru yang belum pernah diidentifikasi sebelumnya pada manusia dan belum diketahui hewan penular 2019- nCoV.
Dalam antisipasi penularan Coronavirus yaitu tidak kontak langsung  dengan    orang  yang  terpapar  atau  sedang  batuk flu,menggunakan  masker  apabila  imun  dalam  tubuh  kita menurun karena bisa memperkecil penyebaran Viruscorona . Saat  Transisi New Normal Pemerintah  menganjurkan kepada  Masyarakat  Indonesia  agar  mematuhi  protokol  – protokol  yang  telah  disampaikan  terutama  pada  penggunaan masker saat keluar dari rumah walaupun alangkah lebih baik nya dirumah  saja.  Penggunaan  masker  sangat  efektif  dalam meminalisir penularan Viruscorona. Oleh sebab itu Masyarakat yang  sudah  mulai  beraktivitas  ke  kantor  atau  lainnya  untuk masuk  kedalam  biasa  nya  pasti  ada  pengecekkan  Kesehatan terlebih dahulu.
Pada  perkembangan  teknologi  yang  pesat  dimana  hampir setiap aspek di  dalam kehidupan manusia sangat berhubungan erat  dengan  teknologi  komputasi.  Semakin  berkembangnya zaman,  manusia  terus  mengembangkan  pengetahuan  dan teknologi  untuk  membantu  dan  meringankan  pekerjaannya. Salah  satu  bidang  penelitian  yang  sampai  saat  ini  masih berkembang adalah kecerdasan buatan atau yang lebih dikenal dengan  sebutan Artificial  Intelligence (AI).  Deteksi  Objek dengan  Pengolahan  citra  [1]  merupakan  pemrosesan  citra, khususnya  menggunakan  komputer,  menjadi  citra  yang
kualitasnya  lebih  baik  dan  sesuai  dengan  keinginan  pemakai. Pengolahan  citra  bertujuan  memperbaiki  kualitas  citra  agar mudah  diinterpretasi  oleh  manusia  atau  mesin  (dalam  hal  ini komputer). Teknik-teknik pengolahan citra mentransformasikan citra  ke  citra  yang  lain.  Jadi  masukannya  adalah  citra  dan keluarannya  juga  citra,  namun  citra  keluaran  atau  hasil mempunyai kualitas lebih baik dari pada citra masukan.
Pada penelitian ini penulis mencoba menerapkan algoritma Convolutional  Neural  Network  untuk  mendeteksi  wajah bermasker  dan  tidak  bermasker  [10]  dalam  absen  di  masa pandemi  COVID-19  telah  banyak  digunakan  dalam  penelitian pengolahan  citra  (image  processing).  Metode  ini  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  mendeteksi  objek  maupun image classification. Sehingga pada penelitian ini mengembangkan teknologi Rancang Bangun Pendeteksi Wajah Bermasker dan Tidak Bermasker dalam Absen di Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Convolutional Neural Network [2].

## II.   PENELITIAN TERKAIT
Beberapa  acuan  data  ataupun  beberapa  penelitian  yang pernah dilakukan sebelumnya dan memiliki keterkaitan dengan penelitian  yang  dapat  menunjang  proses  perancangan  alat. Adapun  tinjauan  pustaka  yang  didapatkan  adalah  sebagai berikut:
Tabel 1. Jurnal Perbandingan No Judul Spesifikasi Arsitektur Tujuan Model [3] Real Time Object Detection using Convolutional Neural Network Convolutio nal Neural Networks (CNN), Mengintegrasik an Convolutional Neural Networks (CNN) dengan algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Convolutional Neural Networks (CNN) , Scale Invariant Feature Transform (SIFT). [4] A Review of
Convolutional Neural Network Applied to
Fruit Image
Processing
Convolutio nal Neural Network . Meningkatkan kualitas Buah – buahan dengan cara menggunakan algortima Convolutional Neural Network . Convolutional Neural Network , AlexNet,
GoogLeNet
[5] Fire detection with infrared images using cascaded Neural Network Cascaded Neural Network, Convolutio nal Neural Network Mendeteksi api pada tahap awal kebakaran yang berlaku untuk deteksi kebakaran di kargo pesawat sipil. Cascade Neural
Network , AlexNet
[6] Forest fire
image recognition based on Convolutional Convolutio nal Neural Network Mendeteksi kebakaran secara otomatis, metode pengenalan citra kebakaran hutan berdasarkan AlexNet,
Convolutional
Neural Network
Neural
Network [7] Detection Of Disease On Neural Convolutional Using Corn Plantsnetwor k Methods Convolutio nal Neural Network Proses diagnosa penyakit tanaman jagung menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan mendeteksi penyakit pada tanaman jagung. Convolutional Neural Network

## A. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network merupakan  salah  satu metode yang digunakan untuk klasifikasi gambar, dimana pada metode  ini  terinspirasi  oleh  korteks  mamalia  visual  sel sederhana dan komplek. Model ini dapat mengurangi sejumlah parameter bebas dan dapat menangani deformasi gambar input seperti skala, rotasi, dan translasi [1].

## B.  Convolutional Layer
Convolution  layer merupakan  bagian  dari  tahap  pada arsitektur  CNN.  Tahap  ini  melakukan  operasi  konvolusi  pada output  dari  layer  sebelumnya.  Layer  tersebut  adalah  proses utama  yang  mendasari  jaringan  arsitektur  CNN.  Konvolusi adalah istilah matematis dimana pengaplikasian sebuah fungsi pada  output  fungsi  lain  secara  berulang.  Operasi  konvolusi merupakan operasi pada dua fungsi argumen bernilai nyata. [2] Operasi ini menerapkan fungsi output sebagai Feature Map dari input  citra.  Input  dan  output  ini  dapat  dilihat  sebagai  dua argumen  bernilai  riil.  Operasi  konvolusi  dapat  dituliskan sebagai berikut :
𝑠(𝑡) = (𝑥 × 𝑡)(𝑡) =   ∑𝑥(𝛼) × 𝑤(𝑡 − 𝛼) (1)
Keterangan :
S(t) = Fungsi hasil operasi konvolusi X = Input W = bobot (kernel)
Fungsi s(t) memberikan output tunggal berupa feature Map. Argumen pertama adalah input yang merupakan x dan argumen kedua w sebagai kernel atau filter. Apabila dilihat input sebagai citra  dua  dimensi,  maka  bisa  dikatakan  t  sebagai  piksel  dan menggantinya  dengan  i  dan  j.  Maka  dari  itu,  operasi  untuk konvolusi ke input dengan lebih dari satu dimensi dapat menulis sebagai berikut : Fungsi s(t) memberikan output tunggal berupa feature Map. mengurangi bau dalam kandang dan kandang yang lembab.

## C.  Coronavirus
Menurut  Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia (KEMENKES) Coronavirus (CoV) adalah keluarga besar virus yang  menyebabkan  penyakit  mulai  dari  gejala  ringan  sampai berat.  Ada  setidaknya  dua  jenis  coronavirus  yang  diketahui
menyebabkan  penyakit  yang  dapat  menimbulkan  gejala  berat seperti  Middle  East  Respiratory  Syndrome  (MERSCoV)  dan Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS-CoV).Virus corona adalah  zoonosis  (ditularkan  antara  hewan  dan  manusia). Penelitian menyebutkan bahwa SARS-CoV ditransmisikan dari kucing luwak (civetcats) ke manusia dan MERS-CoV dari unta ke manusia. Novel coronavirus (2019-nCoV) adalah virus jenis baru  yang  belum  pernah  diidentifikasi  sebelumnya  pada manusia dan belum diketahui hewan penular 2019- nCoV [8].

## III.   PERANCANGAN SISTEM
Pada  perancangaan  sistem  ada  beberapa  komponen  yang mendukung untuk tercapainya sebuah alat yang mana webcam sebagai input setelah itu di proses dengan menggunakan laptop dan menghasilkan sebuah output ditampilkan kelayar monitor.

## A.  Metode Analisis Data
Pada  perancangan  ini  Software  yang  digunakan  dalam penelitian kali ini yaitu,Command Prompt, IDLE python 3.6.5, Tensorflow  2.3.0,  Keras  2.4.3,Imulits,Numpy,dan  OpenCV. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Model  dari  Convolutional  Neural  Network  yang  digunakan untuk  mendeteksi  objek  Wajah  yang  bermasker maupun  tidak pada saat melakukan absensi dimasa Pandemi Covid-19.

## B.  Alur Penelitian
Alur  Penelitian  merupakan  rangkaian  diagram  untuk menggambarkan      bagaimana  berjalannya  penelitian  yang penulis  lakukan  dari  awal  hingga  akhir.  Maka  digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 1. Diagram Penelitian

## C.  Perancangan Sistem
Pada  perancangaan  sistem  ada  beberapa  komponen  yang mendukung untuk tercapainya sebuah alat yang mana webcam sebagai input setelah itu di proses dengan menggunakan laptop dan  menghasilkan  sebuah  output  ditampilkan  melalui  monitor laptop.
Gambar 2. Rancangan Blok diagram sistem

## D.  Perancangaan Dataset
Sampel yang digunakan dalama penelitian ini adalah gambar Wajah tak bermasker dan tidak bermasker yang memiliki 1.376 gambar  sampel  untuk  memenuhi  kebutuhan  pada  penelitian. Berikut cara diagram alur pengambilan data.
Gambar 3. Rancangan Dataset

## E.  Flowchart Model Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Setelah  dilakukan pembuatan  data,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan pelatihan  model  CNN.  Umumnya  dalam  CNN  memiliki  2 tahapan, yaitu tahap Feature Learning dan classification. Input gambar  pada  model  CNN  menggunakan  citra  yang  berukuran 64x64x3. Angka tiga yang dimaksud adalah sebuah citra yang memiliki  3  channel  yaitu  Red,  Green,  dan  Blue  (RGB)  Citra masukan kemudian akan diproses terlebih dahulu melalui proses konvolusi dan proses pooling pada tahapan Feature Learning.
Gambar 4. Flowchart Model Convolutional Neural Network
Berdasakan Gambar  4  dijelaskan terdapat dua tahap dalam arsitektur  CNN,  yaitu  Feature  Learning  dan  classification. Feature  Learning  adalah  teknik  yang  memungkinkan  sebuah system berjalan secara otomatis untuk menentukan representasi dari  sebuah  image  menjadi  features  yang  berupa angka-angka yang  merepresentasikan  image  tersebut.  Tahap  Classification adalah  sebuah  tahap  dimana  hasil  dari  Feature  Learning  akan digunakan  untuk  proses  klasifikasi  berdasarkan  subclass  yang sudah ditentukan.
Pada  konvolusi  pertama  menggunakan  jumlah  filter sebanyak  32  dan  kernel  dengan  matriks  3x3.  Kemudian dilakukan  proses  pooling  menggunakan  ukuran  pooling  2x2 dengan pergeseran mask sebanyak dua langkah. Kemudian pada tahapan  konvolusi  kedua  dengan  menggunakan  jumlah  filter sebanyak  64  dan  kernel  dengan  matriks  3x3.  Kemudian  di lanjutkan  dengan  flatten  yaitu  merubah  output  dari  proses konvolusi  yang  berupa  matriks  menjadi  sebuah  vector  yang selanjutnya  akan  diteruskan  pada  proses  klasifikasi  dengan menggunakan  MLP  (Multi  Layer  Perceptron)  dengan  jumlah neuron pada lapisan tersembunyi yang telah ditentukan. Kelas dari  citra  kemudian  diklasifikasikan  berdasarkan  nilai  dari neuron pada lapisan tersembunyi dengan menggunakan fungsi aktivasi softmax. Filter dalam topik CNN juga dikenal dengan nama lain seperti kernel, convolution matrix, mask, atau feature detector.  Tujuan  dari  penggunaan  filter  ini  adalah  untuk mendapatkan  feature  dari  gambar.  Dalam  praktiknya,  feature yang dicari oleh CNN filter dapat berupa tepi (edge) atau pola (pattern) lainnya dari obyek dalam gambar

## F.  Perancangaan Training Dataset
Setelah melakukan pembuatan dataset, Langkah berikutnya selanjutnya  adalah  melakukan  pemodelan  CNN.  Berikut  ini Diagram alur dari perancangan Diagram Alur training .
Gambar 5. Diagram Alir Testing dataset
Training merupakan pelatihan Model Convolutional Neural Network terhadap  input  dataset  akan  menghasilkan  sebuah diagram yaitu Loss dan Accuary.

## G.  Perancangaan Testing Gambar
Setelah melakukan pembuatan dataset, Langkah berikutnya selanjutnya  adalah  melakukan  pemodelan  CNN.  Berikut  ini Diagram alur dari perancangan Diagram Alur testing .
Gambar 6. Diagram Alir Testing gambar
Testing merupakan  pengujian  terhadap  gambar  dengan menggunakan  pemodelan  dari Convolutional  Neural  Network akan menghasilkan sebuah bounding  box jika objek terdeteksi testing  juga  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  akurasi jika di uji melalui gambar.

## IV.   ANALISA DAN PENGUJIAN
Pada  bab  ini,  akan  membahas  mengenai  pengujian  Model Convolutional  Neural  Network yang  telah  dirancang sebelumnya  pada  bab  3.  Pengujian  dilakukan  secara training dataset , testing gambar  hingga realtime untuk  mengetahui akurasi  yang  dihasilkan  dan  mengetahui  hasilnya  melalui analisa. Berikut ini merupakan gambaran diagram perancangaan Prediksi secara langsung melalui Webcam( Real - Time ).
Gambar 7. Diagram Alur secara Realtime
A. Prasetya, et al., Rancang Bangun Pendeteksi Wajah Bermasker Dan Tidak Bermasker Dalam Absensi Di Masa Pandemi
Pada Gambar 7 merupakan Diagram alur dari perancangan prediksi  secara  real  time  dalam  pembacaan  objek  yang terdeteksi pada sensor kamera dan akan terlihat nilai kearuasian dan presisi dari hasil deteksi objek.

## A.  Spesifikasi Alat dan Bahan
Dalam pengujian Model Convolutional Neural Network dari training , testing ,dan realtime mengunakkan  sebuah device berupa Laptop yang memiliki speksifikasi sebagai berikut:
1. AMD Ryzen 3300H
2. 16 GB RAM
3. GPU NVIDIA GeForce GTX 1050
4. Sistem operasi Windows 10
5. Bahasa Pemrograman python 3.6.5

## B.  Penentuan Parameter
Penentuan Parameter Model Penentuan model terbaik, harus dicari  nilai  terbaik  parameter  parameter  dalam  model  CNN. Parameter  yang  dimaksud  adalah  hasil  pengujian  training diantaranya  ada  pengaruh  jumlah  Epochs,  pengaruh  jumlah Layer, pengujian testing model,hasil pengujian secara realtime,. Tujuan dari penentuan parameter model ini ingin membandingkan  model  mana  yang  paling  terbaik  dengan memperhatikan nilai parameternya.

## C.  Pengujian Training
Pada  pengujian  Training  dibagi  beberapa  Pengaruh  yang dihasilkan dari beberapa parameter yang telah dilakukan seperti Pengaruh  Jumlah  Epochs  dan  Pengaruh  Jumlah  Layer Konvolusi  dengan  adanya  beberapa  parameter  untuk  training akan menghasilkan sebuah performa terbaik untuk pendeteksian dan  memiliki  keakurasian  yang  bagus  dan  stabil  dalam melakukan learning.Dilakukan dengan Jumlah 20 Epochs.
Gambar 8. Hasil training nilai Loss
Gambar 9. Hasil training nilai Accuracy
Berdasarkan  gambar  diatas Epochs merupakan  seluruh dataset  sudah  melalui  proses  training  pada Neural  Netwok sampai dikembalikan ke awal untuk sekali putaran, karena satu Epochss  terlalu  besar  untuk  dimasukkan  ( feeding )  kedalam komputer maka dari itu kita perlu membaginya kedalam satuan kecil  ( batches ).  Hasil  training  model  mencapai  0.95  sesuai dengan  garis  merah  karena  merupakan  nilai  training  accuracy yang di kalikan dengan angka 100% menjadi 95% begitu dengan nilai  Loss  sebesar  0.249  sesuai  garis  merah.  Proses  training disini  menggunakan  learning  rate  0.001  dengan  input  gambar sebesar  100x100  piksel  dan  Jumlah  3x3  konvolusi  .  Waktu pelatihan yang dibutuhkan untuk 20 Epochs dalam menjalankan training model ini yaitu 4 menit.

## D.  Pengaruh Jumlah Epoch
Epochs merupakan  seluruh dataset yang  sudah  melalui proses  training  pada Neural  Network sampai  dikembalikan  ke awal  dalam  satu  putaran.  Dalam Neural  Network satu Epochs itu  terlalu  besar  dalam  proses  pelatihan  karena  seluruh  data diikutkan kedalam proses training sehingga akan membutuhkan waktu  cukup  lama.Untuk  mempermudah  dan  mempercepta proses training biasanya, dataset dibagi per batch ( Batch Size ). Penentuan  nilai  dari batch  size biasanya  tergantung  peneliti dengan  melihat  banyak  sampel.  Berikut  adalah  hasil perbandingan Epochs dari hasil training.
Tabel 2. Akurasi terhadap Epochs Epochs Akurasi Loss Validasi Waktu(Sekon) 20 0.941 0.249 186 30 0.963 0.177 234 40 0.971 0.392 293
Berdasarkan table 2 dengan menggunakan nilai learning rate 0.001  didapatkan  akurasi  yang  cukp  tinggi  yakni  0.95  jika dipersenkan  mencapai  95%  Jika  dilihat  dari  tabel  dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi nilai epochs yang digunkan
maka  akurasi  dari  hasil  testing  semakin  tinggi.  Tetapi  ketika ditambahkan  epoch  lebih  dari  seratus  nilai  akurasi  akan mengalami penurunan. Ini dapat disebabkkan oleh jumlah epoch yang  terlalu  banyak  bisa  juga  dipengaruhi  oleh  banyaknya dataset.

## E.  Pengaruh Jumlah Layer Konvolusi
Layer  Konvolusi  adalah  bagian  terepenting  dalam Convolutional  Neural  Network .  Tujuan  digunakannya  layer konvolusi untuk proses ekstraksi fitur pada gambar. Penggunaan dari  banyaknya  layer  konvolusi  yang  digunakan  dapat mempengaruhi tingkat akurasi dari model.
Tabel 3. Akurasi terhadap jumlah layer konvolusi
Layer Akurasi Loss Validasi Waktu(Sekon) 2 0.931 0.169 245 3 0.959 0.285 324 4 0.973 0.037 437
Berdasarkan  tabel  3  menunjuakan  bahwa  penggunaan  dari banyaknya  layer  konvolusi  pada  penelitian  ini  dapat meningkatkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibanding dengan  menggunakan  dua  layer  konvolusi.  Namun  ketika semakin  banyak  layer  konvolusi  dapat  memperlambat  proses pelatihan  model,  hal  ini  disebabkan  oleh  banyaknya  tahap ekstraksi  dari  fitur/gambar  yang  dilakukan  oleh  komputer sehingga memakan waktu yang cukup lama. Sehingga dari tabel dapat  dilihat  semakin  banyak  jumlah  layer  konvolusi,  waktu yang  dibutuhkan  dalam  proses  pelatihan  model  akan  semakin banyak. Sehingga penelitian ini hanya menggunakan dua layer konvolusi  untuk  meminimalkan  waktu  pada  proses  pelatiahan model.Menghasilkan  97%  Akurasi  dari  empat  layer  konvolusi  yang mana  0.97  dikalikan  dengan  100%  akan  menghasilkan  nilai  yang presentasi akurasi.

## F.  Pengujian Testing
Pada  pengujian  dibagian  testing  penulis  menggunakan beberapa  foto  wajah  Proses  testing  menggunakan  data  uji sebanyak 35 Objek, untuk setiap kelas jenis Wajah sebanyak 20 gambar. Hasil confusion matriks adalah sebagai berikut
Tabel 4. Pengujian Testing Gambar
Matriks Kelas Prediksi Bermasker Tidak Bermasker Aktual Kelas Bermasker 20 2 Tidak Bermasker 3 10
Berdasarkan  tabel  4  diatas  hasil  hasil  prediksi  dari  model terhadap  data  testing  data  baru  menunjukan  hasil  yang  baik.
Prediksi terhadap Wajah Bermasker dan Tidak Bermasker dari 35 Objek dan 20 Gambar. Menghasilkan Wajah diklasifikasikan Bermasker  mendapatkan  sebanyak  20  dan  missing  data  2 sedangkan  Wajah  Tidak  Bermasker  Mendapatkan  10  dan missing data sebanyak 3. Perhitungan akurasi dari keseluruhan matriks diatas adalah sebagai berikut :
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = TTPall Total Number of Testing Entries (2)
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 32 35 =  91%
Jadi  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  model  dengan  input gambar  100x100  piksel,  nilai  learning  rate  sebesar  0.001  dan jumlah sampel testing 20 data gambar didapatkan nilai akurasi sebsesar 91%

## G.  Pengujian  Terhadap Wajah Bermasker
Pengujian  secara  realtime  dalam  pendeteksian  wajah dilakukan untuk  mengetahui seberapa cepat  mendeteksi  wajah dan berapa jarak yang di perlukan.
Gambar 10. Deteksi Wajah Bermasker
Tabel 10. Deteksi Wajah bermasker
A. Prasetya, et al., Rancang Bangun Pendeteksi Wajah Bermasker Dan Tidak Bermasker Dalam Absensi Di Masa Pandemi
No Jumlah Orang Jumlah Orang Terdeteksi Waktu (detik) Jarak (cm) Akurasi (%) 1 1 Orang 1 Orang 00.05 40 82,83 2 1 Orang 1 Orang 00.05 40 95,77 3 1 Orang 1 Orang 00.05 40 97,99 4 1 Orang 1 Orang 00.05 40 99,88 5 1 Orang 1 Orang 00.05 40 96,55
Berdasarkan dari  lima kali percobaan terhadap  wajah yang menggunakan  masker  memiliki  presentasi  95%  dengan  wajah yang  berbeda  –  beda.  Gambar  ini  diambil  hasil  tangkap  layar menggunakan  Laptop  yang  telah  di  videokan  jadi  kualitas gambar akan menurun apabila video di jadikan sebuah foto.

## H.  Pengujian  Terhadap Wajah Bermasker
Pengujian  secara  realtime  dalam  pendeteksian  wajah dilakukan untuk  mengetahui seberapa cepat  mendeteksi  wajah dan berapa jarak yang di perlukan.
Gambar 11. Deteksi Wajah Tidak Bermasker
Tabel 11. Deteksi Wajah Tidak Bermasker
No Jumlah Orang Jumlah Orang Terdeteksi Waktu (detik) Jarak (cm) Akurasi (%) 1 1 Orang 1 Orang 00.05 40 94,31 2 1 Orang 1 Orang 00.05 40 81,32 3 1 Orang 1 Orang 00.05 40 99,99 4 1 Orang 1 Orang 00.05 40 99,95 5 1 Orang 1 Orang 00.05 40 94,46
Berdasarkan dari  lima kali percobaan terhadap wajah yang tidak menggunakan masker memiliki presentasi 93,4% dengan wajah yang berbeda  – beda. Gambar ini diambil hasil tangkap layar menggunakan Laptop yang telah di videokan jadi kualitas gambar akan menurun apabila video di jadikan sebuah foto.

## V.   KESIMPULAN
Penulis  menyusun  beberapa  kesimpulan  berdasarkan Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:
1. Model CNN pada penelitian ini menggunakan input shape berukuran  64x64,  nilai  learning  rate  0.001,  ukuran  filter 3x3,  Jumlah  Epochs  20,  Data  training  1376,  dan  data testing  20.  Menghasilkan  tingkat  akurasi  training  dan testing  dalam  melakukan  klasifikasi  gambar  wajah bermasker dan tidak bermasker sebesar 95 % training dan 91 % testing.
2. Penerapan Convolution  Neural  Network (CNN)  pada klasifikasi Wajah Bermasker dan Tidak Bermasker dimana kasus  ini  menggunakan  gambar  hanya  Wajah  Bermasker dan  Tidak  Bermasker.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan bahwa arsitektur CNN yang digunakan menggunakan tiga layer konvolusi, dengan beberapa activation function.
3. Pada Pengujian secara realtime dalam jarak 40 cm dengan waktu  respon  0.05  Detik  menghasilkan  sebuah  akurasi sebesar  96%  Setiap  pendeteksian  Wajah  Terhadap bermasker  maupun  tidak  bermasker  sama  menghasilkan rata -rata akurasi 96%
4. Dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  maka  bisa dikatakan program ini bisa membantu dalam mengurangi penyebaran Coronavirus yang melanda di  seluruh negara terutama di Indonesia dalam masa New Normal.
5. Dalam  pengumpulan  data  sampel  penulis  melakukan unduh  gambar  dari google  image dan  beserta  GitHub menggunakan web  scrapping yang  dibantu  dengan beberapa tools seperti Download All Images yang berada di browser Chrome.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucakan  terima  kasih  terhadap  kepada  teman- teman angakatan dan Dosen di Teknik Elektro serta pihak-pihak lain yang membantu terselesaikannya penelitian ini dan terima kasih  juga  kepada  tim  editorial  Jurnal  Teknologi  Elektro  atas dipublikasikannya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Lionnie and Mudrik Alaydrus, “Studi Performansi Image Denoising Menggunakan  Persamaan  Turunan  Parsial,” Jurnal  Teknologi  Elektro , vol. 11, no. 3, pp. 138–141, 2020, doi: 10.22441/jte.2020.v11i3.005. [2] M.  H.  Romario,  E.  Ihsanto,  and  T.  M.  Kadarina,  “Sistem  Hitung  dan Klasifikasi  Objek  dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network,”
Jurnal  Teknologi  Elektro ,  vol.  11,  no.  2,  p.  108,  Jun.  2020,  doi:
10.22441/jte.2020.v11i2.007.
[3] A. Tripathi, T. V. Ajay Kumar, T. Kanth Dhansetty, and J. Selva Kumar, “Real  Time  Object  Detection  using  CNN,” International  Journal  of Engineering  &  Technology ,  vol.  7,  no.  2.24,  p.  33,  Apr.  2018,  doi: 10.14419/ijet.v7i2.24.11994.
[4] J.  Naranjo-Torres, M.  Mora,  R.  Hernández-García,  R.  J. Barrientos,  C. Fredes, and A. Valenzuela, “A Review of Convolutional Neural Network Applied to Fruit Image Processing,” Applied Sciences , vol. 10, no. 10, p. 3443, May 2020, doi: 10.3390/app10103443.
[5] L. Deng, Q. Chen, Y. He, X. Sui, Q. Liu, and L. Hu, “Fire detection with infrared images using cascaded neural network,” Journal of Algorithms
& Computational Technology , vol. 13, p. 174830261989543, Jan. 2019, doi: 10.1177/1748302619895433.
[6] Y. Wang, L. Dang, and J. Ren, “Forest fire image recognition based on convolutional neural network,” Journal of Algorithms & Computational Technology ,  vol.  13,  p.  174830261988768,  Jan.  2019,  doi: 10.1177/1748302619887689.
[7] A. Hidayat, U. Darusalam, and I. Irmawati, “Detection Of Disease On Corn Plants Using Convolutional Neural Network Methods,” Jurnal Ilmu Komputer  dan  Informasi ,  vol.  12,  no.  1,  p.  51,  Mar.  2019,  doi: 10.21609/jiki.v12i1.695.
[8] Kemenkes,  “Kenali  Wuhan  Corona  Virus  (2019-nCov)  dan  Cegah Penularannya,” Simposium PAPDI 2020 , Papdi.or.id, 2019. https://www.papdi.or.id/berita/info-papdi/814-kenali-wuhan-corona- virus-2019-ncov-dan-cegah-penularannya (accessed April 20, 2021). [9] P. Dutta, T. Roy and N. Anjum, “COVID-19 Detection using Transfer Learning with Convolutional Neural Network,” 2021 2nd International Conference  on  Robotics,  Electrical  and  Signal  Processing  Techniques
(ICREST) , 2021, pp. 429-432, doi: 10.1109/ICREST51555.2021.9331029.
[10] A.  Oumina,  N.  El  Makhfi  and  M.  Hamdi,  "Control  The  COVID-19 Pandemic: Face Mask Detection Using Transfer Learning," 2020 IEEE 2nd International Conference on Electronics, Control, Optimization and
Computer Science (ICECOCS), 2020, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICECOCS50124.2020.9314511.