ISSN 2407-4322
E- ISSN 2503-2933         2305

## Deteksi Ketepatan Pengunaan Masker Wajah Dengan Algoritma CNN Dan Haar Cascade
Afu Ichsan Pradana* 1 , Robi Wariyanto Abdullah 2 , Harsanto 3 1,2,3 Universitas Duta Bangsa Surakarta; Jl. Bhayangkara, No55, Tipes, Serengan, Surakarta,0271- 719552
1 Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Surakarta
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Surakarta
3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Surakarta e-mail: * 1 afu_ichsan@udb.ac.id, 2 robi_wariyanto@udb.ac.id, 3 harsanto@udb.ac.id

## Abstrak
Penggunaan  masker  wajah  di  ruang  publik  merupakan  upaya  pemerintah  dalam menekan  penyebaran  COVID-19.  Saat  ini  pengawasan  penggunaan  masker  wajah  masih dilakukan  oleh  petugas  yang  melakukan  pemantauan  langsung  dilapangan,  dan  tidak  dapat dilakukan  sepanjang  waktu,  sehingga  diperlukannya  sebuah  sistem  yang  dapat  mendeteksi penggunaan  masker  wajah.  Dari  beberapa  penerapan  algoritma  deteksi  penggunaan  masker wajah,  pada  penelitian  sebelumnya  belum  mendeteksi  ketepatan  penggunaan  masker  wajah yaitu masker wajah digunakan dibawah hidung, dagu terlihat, tidak menutup hidung dan mulut, diletakkan  dibawah  dagu,  dikalungkan  pada  leher,  melepas  saat  berbicara,  sehingga  masih berpeluang  dalam  penyebaran  virus.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  CNN  dan Haar  Cascade  untuk  mendeteksi  ketepatan  penggunaan  masker  wajah  dengan  3  kelas  yaitu menggunakan masker, menggunakan masker tidak tepat, dan tidak menggunakan masker. Pada penelitian ini menghasilkan sebuah sistem deteksi ketepatan penggunaan masker wajah, dengan nilai  akurasi  sebesar  97%  dengan  jumlah  epoch  sebanyak  15.  Berdasarkan  evaluasi  model CNN  dengan  menggunakan  confusion  matrix  menghasilkan  nilai  rata-rata  F1-score  sebesar 0,97 hal ini menunjukan performa dari model yang digunakan sudah baik.
Kata kunci —Deteksi, Masker, Wajah, CNN, Haar Cascade

## Abstract
The use of face masks in public spaces is an effort by the government to suppress the spread  of  COVID-19.  Currently,  supervision  of  the  use  of  face  masks  is  still  carried  out  by officers who carry out direct monitoring in the field and cannot be done all the time, so a system is  needed  that  can  detect  the  use  of  face  masks.  From  several  applications  of  the  detection algorithm for the use of face masks, previous studies have not detected the accuracy of the use of face masks, namely the face mask is used under the nose, the chin is visible, does not cover the nose, and mouth is placed under the chin, worn around the neck, removed when speaking, so there is still a chance in the spread of the virus. This study uses the CNN and Haar Cascade Algorithms to detect the accuracy of the use of face masks with 3 classes, namely using masks, using inappropriate masks, and not using masks. This study produces a detection system for the accuracy  of  the  use  of  face  masks,  with  an  accuracy  value of  97%  with  several  epochs  of  15. Based on the evaluation of the CNN model using the confusion matrix, it produces an average F1 score of 0.97, this shows the performance of the model. used is good.
Keywords — Detection, Mask, Face, CNN, Haar Cascade
2306 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
unia  sedang  menghadapi  krisis  kesehatan  yang  besar  karena  pesatnya  penularan  virus corona  (COVID-19).  Beberapa  pedoman  dikeluarkan  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO)  untuk  perlindungan  terhadap  sebaran  virus  corona  [1].  Pemerintah  Indonesia juga  telah  melakukan  beberapa  upaya  untuk  menekan  penyebaran  COVID-19  di  antaranya adalah mewajibkan penggunaan masker di ruang publik[2]. Salah satu ruang publik yang sering terjadi  keramaian  adalah  pasar,  yang  merupakan  tempat  pertemuan  proses  transaksi  antara penjual dan pembeli [3]. Pasar merupakan tempat penyebaran yang paling cepat, karena adanya interaksi  sosial  dan  kerumunan  [4],  oleh  karena  itu  perlu  adanya  pemantauan  penggunaan masker. Dalam pemantauan penggunaan masker masih dilakukan secara manual yaitu dilakukan dengan  cara  membutuhkan  tenaga  manusia.  Pemantauan  seperti  ini  memiliki  beberapa keterbatasan  yaitu  keterbatasan  tenaga  petugas  pemantau  karena  pemantauan  seperti  ini  tidak dapat  dilakukan  sepanjang  waktu  [5].  Untuk  menghadapi  masalah  tersebut,  maka  dibutuhkan sistem pendeteksi penggunaan masker yang dapat bekerja sepanjang waktu.
Dalam  sistem  pendeteksian  penggunaan  masker  wajah  telah  mengalami  kemajuan  yang signifikan  dalam  domain  pemrosesan  gambar  dan  visi  komputer,  sejak  maraknya  pandemi Covid-19[6],  karena  visi  komputer  telah  terbukti  sebagai  aspek  revolusioner  dari  teknologi modern[7].  Saat  ini  ada  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam  mendeteksi  penggunaan masker  wajah  diantaranya  yaitu Convolutional  Neural  Network  (CNN) [8][2][6][9], Viola- Jones atau Haar  Cascade [5][10][4][11][12][13][14], You  Look  Only  Once(YOLO) [15][16][17],  dan  menggunakan  teknik Hybrid  Deep  Transfer  Learning [1][6].  Dari  berbagai macam  metode  yang  digunakan  dalam  deteksi  wajah  dan  pengenalan  citra  untuk  mendeteksi penggunaan  masker  wajah  [10],  kemampuan Convolutional  Neural  Network  (CNN) diklaim sebagai  metode  terbaik  dalam  hal  deteksi  objek  dan  pengenalan  objek[8][18].  CNN  adalah jaringan saraf yang paling banyak digunakan dalam deteksi gambar dan pengenalan objek [19]. Proses  pada  CNN  yaitu  mengambil  gambar  sebagai  input,  melatih  fitur  berdasarkan  bias  dan bobot,  yang  nilainya  dipilih  secara  acak.  Setiap  gambar  input  melewati  urutan  kernel,  lapisan penyatuan,  lapisan  konvolusi,  lapisan  yang  sepenuhnya  terhubung  dan  menggunakan  Softmax untuk mendefinisikan gambar dengan nilai stokastik antara 0 dan 1 [20].
CNN  memiliki  keunggulan  yaitu  dapat  menemukan  fitur  yang  efektif  di  dalam  gambar yang lebih berfungsi daripada dengan seluruh gambar, sehingga proses deteksi lebih akurat [21]. Dari  hasil-hasil  penelitian  sebelumnya  telah  menghasilkan  pendeteksian  dengan  nilai  akurasi tinggi  mencapai  99.82%  [21].  Namun  dalam  proses  pendeteksian  masker  wajah  peneliti sebelumnya belum melakukan pendeteksian ketepatan penggunaan masker wajah, karena dalam penggunaan masker wajah masih ditemukan permasalahan dalam penggunaannya, antara lain : digunakan dibawah hidung, dagu terlihat, tidak menutup hidung dan mulut, diletakkan dibawah dagu, dikalungkan pada leher, melepas saat berbicara [22]. Sehingga ketidaktepatan penggunaan masker  dapat  meningkatkan  kerentanan  terpapar  virus  karena  area  hidung  dan  mulut  tidak terlindungi  [23].  Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah  sistem  pendeteksian  ketepatan  dan penggunaan masker wajah untuk mengurangi resiko penularan virus(Covid-19).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Nagrath,dkk  [6]  melakukan  penelitian  menggunakan  model Hybrid  Deep  Transfer Learning untuk  pendeteksian  penggunaan  masker  wajah  secara real-time .  Model  ini menggunakan  metode  SSDMNV2  menggunakan  Single  Shot  Multibox  Detector  sebagai
D
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN  2503-2933 2307
pendeteksi wajah dan arsitektur MobilenetV2 sebagai framework untuk klasifikasi penggunaan masker. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 92,64%.
Purnama,  dkk  [8]  melakukan  penelitian  dengan  mengklasifikasi  jenis  masker  yang digunakan  oleh  masyarakat  menggunakan Convolutional  Neural  Network(CNN) .  Berdasarkan hasil penelitian ini telah mendapatkan nilai akurasi sebesar 90% dengan menggunakan optimasi ADAM  dan  80%  dengan  menggunakan  optimasi gradient  descent. Ahmad,  dkk[5]  melakukan penelitian  deteksi  pemakai  masker  menggunakan  metode Haar  Cascade atau Viola-Jones sebagai  pencegahan  Covid-19.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  penerapan  metode Viola-Jones yang digunakan untuk mendeteksi objek mulut dan wajah sebagai acuan pendeteksi. Metode ini mampu mendeteksi pemakai masker dengan tingkat akurasi sebesar 93,33%.
Sivakumar, dkk [19] melakukan penelitian dengan membandingkan metode CNN dengan Viola-Jones  untuk  mendeteksi  penggunaan  masker  wajah.  Hasil  dari  pengujian  menunjukan bahwa  dengan  metode  CNN  memperoleh  nilai  akurasi  98%,  sedangkan  dengan  Viola-Jones sebesar  97%. Tidak  begitu jauh  perbandingan  dari  penggunaan  kedua  metode tersebut,  namun Viola-Jones  lebih  cepat  dalam  pendeteksian  objek.  Shamrat,  dkk  [21]  melakukan  penelitian deteksi  penggunaan  masker  wajah  menggunakan  CNN  untuk  mengurangi  persebaran  virus COVID-19. Dalam penelitian ini menghasilkan nilai akurasi 99,72% untuk training, dan 99,82% untuk validasi.
Hartono,  dkk  [22]  melakukan  kajian  terhadap  kepatuhan  dan  ketepatan  penggunaan masker  wajah.  Dari  hasil  investigasi  bahwa  sebesar  94,2%  taat  menggunakan  masker,  tetapi hanya  43,3%  masyarakat  yang  menggunakan  masker  dengan  tepat.  Kesimpulan  dari  beberapa penelitian adalah metode Convolutional Neural Network (CNN) memiliki tingkat akurasi yang lebih  baik  dibanding  dengan  metode  lain  dalam  pendeteksian  penggunaan  masker  wajah,  dan menggunakan algoritma Haar Cascade untuk mendeteksi wajah manusia dengan akurat.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian merupakan penelitian experimental dengan tahapan sebagai berikut:
2.1   Tahapan penelitian

## Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  menunjukan  tahapan  penelitian  pada  makalah  ini  yang  meliputi pengumpulan  dataset,  data  preprocessing,  pembuatan  model  Convolutional  Neural  Network, menggunakan  Algoritma  Haar  Cascade,  dan  Pendeteksian  ketepatan  penggunaan  masker  yang terdiri  dari  :  menggunakan  masker,  menggunakan  masker  tidak  tepat,  dan  tidak  menggunakan masker.
2308 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN 2503-2933

## 2.2   Dataset
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  dataset  publik penggunaan  masker  wajah  yang  diambil  dari  kaggle  [24].  Dari  dataset  tersebut  diambil  3344 gambar untuk mengurangi proses komputasi saat melakukan pelatihan. Dalam proses pelatihan data  gambar  tersebut  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  menjadi  80%  data  latih  sebanyak  2675 gambar dan 20% data testing sebanyak 669 gambar. Pada Gambar 2 merupakan deksripsi dari dataset yang digunakan.
Gambar 2.  Deskripsi Dataset Penggunaan Masker Wajah

## 2.3   Data Preprocessing
Pada  tahapan  ini  yaitu  dengan  merubah  ukuran  gambar  sebelum  dilakukan  pelatihan dengan  ukuran  60  x  60  pixel.  Setelah  gambar  dirubah  ukuran  tahapan  berikutnya  adalah merubah  skala  warna  menjadi grayscale. Pada  gambar  3.  merupakan  hasil  dari  tahapan data preprocessing.
Gambar 3. Data Preprocessing

## 2.4   Model Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (CNN )  merupakan  varian  dari  standar  neural  network yang dirancang khusus untuk memproses data sekuens [25]seperti citra[19]. Ada dua komponen
1040 1060 1080 1100 1120 1140 1160 Menggunakan
Masker Menggunakan Masker Tidak Tepat Tidak Menggunakan Masker
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN  2503-2933 2309
utama  CNN,  yaitu convolutional  layer dan pooling  layer .  Komponen  tersebut  adalah  lapisan konvolusi  yang  memiliki  medan  reseptif  dan  secara  lokal  tidak  berubah  terhadap  posisi  tepat pola,  dan  sel  lapisan  penyatuan  yang  merespon  secara  maksimal  terhadap  tepi  tertentu[26]. Dalam neuron jaringan saraf Convolutional diatur dalam 3 dimensi lebar, tinggi dan kedalaman di  mana  kedalaman  mengacu  pada  jumlah  filter.  Jaringan  terdiri  dari  tiga  lapisan  konvolusi masing-masing diikuti oleh lapisan maxpooling dan tiga lapisan yang terhubung penuh. Dalam jaringan  saraf convolutional ,  ukuran  volume  output  untuk  setiap  lapisan  dapat  dihitung menggunakan rumus (1) :
1 (1)
Dimana  W  adalah  ukuran  input,  F  adalah  ukuran  filter  ,  S  adalah  nilai  langkah  yang digunakan  dalam  lapisan  maxpooling,  P  adalah  jumlah  padding  nol  yang  digunakan  di perbatasan.  Setelah  melakukan  operasi  convolution  dan  pooling,  output  dari  maxpooling  layer diratakan menjadi satu vektor seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4. Kemudian lapisan yang terhubung penuh digunakan untuk menghitung skor untuk 3 kelas.
Gambar 4.  Model Convolutional Neural Network
Tabel 1. Deskripsi model CNN yang digunakan
Layer (Type) Output Shape Parameters Conv2D_1 58,58,100  1000 Max Pooling2D_1 29,29,100  0 Conv2D_2 27,27,200  180200 Max Pooling2D_2 13,13,200  0 Conv2D_3 11,11,64 115264 Max Pooling2D_3 5,5,64 0 Flatten 1600 0 Droupout_1 1600 0 Dense_1 512 819712 Droupout_2 512 0 Dense_2 3 1539
Sehingga  jumlah  parameter  total  yang  telah  ditangani  oleh  model  CNN  ini  sebanyak 1.117.715.
2310 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN 2503-2933

## 2.4   Algoritma Haar Cascade
Algoritma  ini  merupakan  penggunaan  pendekatan  model  statistikal.  Pendekatan untuk mendeteksi objek dalam gambar manggabungkan empat kunci utama yaitu Haar like  feature,  Integral  Image,  Adaboost  learning dan Cascade  Classifier [5].    Pada Gambar 5 merupakan proses pada algoritma Haar Cascade
Gambar 5.  Algoritma Haar Cascade
Dalam penelitian ini menggunakan algoritma tersebut dalam bentuk format (.xml) yang ditunjukan pada gambar 6 untuk mendeteksi wajah pada manusia saat melakukan identifikasi penggunaan masker wajah.
Gambar 6.  Penggunaan Algoritma Haar Cascade

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Hasil Percobaan
Pada  penelitian  ini  untuk  mengukur  kinerja  dari  algoritma  yang  digunakan  maka digunakan  pengukuran  akurasi  dan loss  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  keberhasilan dari jaringan CNN yang digunakan.

## 3. 1.1 Hasil Akurasi
Berikut  ini  pada  gambar  7    merupakan  hasil  akurasi  dari  data  training  dan  data  testing dengan  jumlah  iterasi  ( epoch) sebanyak 15  pada  data  penggunaan  masker  wajah.  Pada pengukuran  akurasi  semakin  besar  nilai  nya  atau  mendekati  100%  maka  kinerja  dari  model CNN tersebut semakin baik.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN  2503-2933 2311
Gambar 7. Nilai Akurasi Pelatihan Dataset Masker Wajah Dengan CNN
Dari  model  CNN  yang  digunakan  dalam  pelatihan  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 97%.

## 3. 1.2 Hasil Loss
Nilai Loss digunakan untuk mengetahui nilai seberapa besar error pada model CNN yang digunakan. Dalam hal ini nilai Loss yang baik nilai paling kecil atau mendekati angka 0. Pada Gambar 8 ditunjukan nilai Loss dari model yang digunakan.
Gambar 8. Nilai Loss Pelatihan Dataset Masker Wajah Dengan CNN
Dari model CNN yang digunakan dalam pelatihan menghasilkan nilai loss sebesar 0,08%.

## 3. 1.2 Hasil Deteksi
Pada  gambar  9  ini  merupakan  hasil  dari  pendeteksian  ketepatan  penggunaan  masker wajah  dengan  hasil  deteksi  menggunakan  masker,  pada  gambar  10  deteksi  menggunakan masker tidak tepat, dan gambar 11 deteksi tidak menggunakan masker:
2312 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN 2503-2933
Gambar 9. Hasil Deteksi Menggunakan Masker
Gambar 10. Hasil Deteksi Menggunakan Masker Tidak Tepat
Gambar 11. Hasil Deteksi Tidak Menggunakan Masker
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN  2503-2933 2313

## 3.2 Evaluasi
Metode evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan pengukuran perfoma matrix yaitu dengan Confusion Matrix.

## 3. 1.2  Confusion Matrix
Confusion matrix digunakan untuk menyajikan hasil prediksi dalam  model CNN secara menyeluruh [27]. Dalam penelitian ini dilakukan pengukuran tambahan, yaitu recall , precision , dan f1-score ,  untuk  mengevaluasi  model  CNN  yang  di  gunakan.  Rumus confusion  matrix (2),(3),(4) adalah sebagai berikut:
= (2) = (3) 1 −  = × !"×#$%% !"#$%% (4)
dimana  tp  adalah  benar  positif  (TP),  fp  adalah  positif  palsu  (FP),  dan  fn  adalah  negatif  palsu (FN)[28].  F1-score  mewakili  rata-rata  precision  dan  recall,  menunjukkan  kinerja  dari  model CNN  dalam  klasifikasi  relatif  akurat.  Pada  Tabel  2  menunjukan  hasil  pengukuran  dengan Confusion Matrix:
Tabel 2. Confusion Matrix Precision Recall F1-Score Support Menggunakan Masker 0,94 1,00 0,97 205 Menggunakan Masker Tidak Tepat 0,98 0,94 0,96 230 Tidak Menggunakan Masker 0,98 0,97 0,98 234 Accuracy 0,97 669 Macro avg 0,97 0,97 0,97 669 Wighted avg 0,97 0,97 0,97 669
Dari  Tabel  2  terlihat  bahwa  pada  pada  prediksi  kelas  ”Tidak  Menggunakan  Masker” memiliki nilai F1-Score tertinggi yaitu 0,98 , kerena pada data pelatihan tersebut gambar wajah terlihat  jelas  sebagai  pembanding  dengan  gambar  “Menggunakan  Masker”.  Sedangkan  pada kelas  “Menggunakan  Masker  Tidak  Tepat”  memiliki  nilai  terendah  yaitu  0,96,  dalam  hal  ini dikarenakan  adanya  kemiripan  dengan  gambar  “Menggunakan  Masker”  namun  dalam  posisi yang berbeda atau tidak tepat menutup hidung dan mulut.

## 5. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan  bahwa  penggunaan  algoritma Convolutional  Neural Network  (CNN) dan Haar  cascade dengan  menggunakan  dataset  penggunaan  masker  wajah telah  berhasil  melakukan  pendeteksian  ketepatan  penggunaan  masker  wajah.  Dalam  sistem deteksi ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 97%, yang mana didapatkan pada iterasi (epoch) sebanyak 15. Hasil evaluasi model dengan menggunakan confusion matrix menunjukan bahwa nilai rata-rata F1-score sebesar 0,97 dalam hal ini menunjukan performa dari model CNN yang diusulkan sudah baik.
2314 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN 2503-2933

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  penulis  kepada  Direktorat  Akademik  Pendidikan Tinggi  Vokasi  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  yang  telah mendanai penelitian dosen pemula  ini pada tahun pelaksanaan 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Jignesh  Chowdary,  N.  S.  Punn,  S.  K.  Sonbhadra,  and  S.  Agarwal, “Face  Mask Detection Using Transfer Learning of InceptionV3,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , Vol. 12581 LNCS, pp. 81– 90, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-66665-1_6.
[2] R.  A.  A.  Ramdhani  Reza  Rizqi,  Adam  Riza  Ibnu, “Deep  Learning  Implementation  For Face Mask Detection,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , Vol. 4, No. 2, 2021.
[3] F. Haqiqi, R. E. Rosady, and N. Azura, “Comparative Analysis of Staretegi Traditional Market  and  Modern  Markets  of  Consumer  Valuation,” Int.  J.  Multicult.  Multireligious Underst. , pp. 18–25, 2021.
[4] R.  P.  M.  D.  Labib,  S.  Hadi,  and  P.  D.  Widayaka, “Low  Cost  System  for  Face  Mask Detection  Based  Haar  Cascade  Classifier  Method,”  MATRIK    J.  Manajemen,  Tek. Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  Vol.  21,  No.  1,  pp.  21–30,  2021,  doi: 10.30812/matrik.v21i1.1187.
[5] F. Luthfillah Ahmad, A. Nugroho, and  dan Alfa Faridh Suni, “Deteksi Pemakai Masker Menggunakan Metode Haar Cascade Sebagai Pencegahaan COVID 19,” Edu Elektr. J. , Vol. 10, No. 1, pp. 13–18, 2021.
[6] P. Nagrath, R. Jain, A. Madan, R. Arora, and P. Kataria, “SSDMNV2: A Real Time DNN- Based  Face  Mask  Detection  System  Using  Single  Shot  Multibox  Detector  and MobileNetV2,” Sustain. Cities Soc. , No. January, 2021.
[7] A. Chavda, J. Dsouza, S. Badgujar, and A. Damani, “Multi-Stage CNN Architecture for Face  Mask  Detection,”  2021  6th  Int.  Conf.  Converg.  Technol.  I2CT  2021 ,  2021,  doi: 10.1109/I2CT51068.2021.9418207.
[8] P.  Nyoman  and  Putu  Kusuma  Negara, “Deteksi  Masker  Pencegahan  Covid19 Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  Berbasis  Android,”  J.  RESTI  (Rekayasa Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  Vol.  5,  No.  3,  pp.  576–583,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i3.3103.
[9] P.  R.  Togatorop  and  A.  Fauzi, “Klasifikasi  Penggunaan  Masker  Wajah  Menggunakan Squeezenet,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  Vol.  9,  No.  1,  pp.  397– 406, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.642.
[10]  C.-  Di  Politeknik  and  P.  Indonesia, “Penerapan  Algoritma  Viola-Jones  Untuk  Deteksi Masker,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 8, No. 4, pp. 2030–2040, 2021.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN  2503-2933 2315
[11]  G. Aprilian Anarki, K. Auliasari, and M. Orisa, “Penerapan Metode Haar Cascade pada Aplikasi  Deteksi Masker,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  Vol.  5,  No.  1,  pp. 179–186, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3214.
[12]  A. Thariq and R. Y. Bakti, “Sistem Deteksi Masker Dengan Metode Haar Cascade pada Era New Normal COVID-19,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , Vol. 9, No. 2, pp. 241–244, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.44309.
[13]  M. Ulum, M. Imaduddin, H. Sukri, and A. F. Ibadillah, “Deteksi Suhu Tubuh dan Masker Otomatis Dengan Metode Haar Casecade Sebagai Solusi Pencegahan Penularan Covid- 19,” J. Ris. Rekayasa Elektro , Vol. 3, No. 2, pp. 119–126, 2021.
[14]  T.  Arifianto, “Penerapan  Algoritma  Viola-Jones  Untuk  Deteksi  Masker  Covid-19  di Politeknik  Perkeretaapian  Indonesia  Madiun,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , Vol. 8, No. 4, pp. 2030–2040, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1106.
[15]  M.  Loey,  G.  Manogaran,  M.  Hamed,  and  N.  Taha, “Fighting  Against  COVID-19:  A Novel Deep Learning Model Based on YOLO-v2 with ResNet-50 for Medical Face Mask Detection,” Sustain. Cities Soc. , No. January, 2021.
[16]  S. Abbasi, H. Abdi, and A. Ahmadi, “A Face-Mask Detection Approach Based on YOLO Applied  for  a  New  Collected  Dataset,” 26th  Int.  Comput.  Conf.  Comput.  Soc.  Iran, CSICC 2021 , pp. 1–6, 2021, doi: 10.1109/CSICC52343.2021.9420599.
[17]  S.  Singh,  U.  Ahuja,  M.  Kumar,  K.  Kumar,  and  M.  Sachdeva, “Face  Mask  Detection Using  YOLOv3  and  Faster  R-CNN  Models:  COVID-19  Environment,”  Multimed.  Tools Appl. , Vol. 80, No. 13, pp. 19753–19768, 2021, doi: 10.1007/s11042-021-10711-8.
[18]  M.  F.  Naufal  and  S.  F.  Kusuma, “Pendeteksi  Citra  Masker  Wajah  Menggunakan  CNN dan Transfer Learning,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 8, No. 6, p. 1293, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021865201.
[19]  M.  Sivakumar,  N.  Saranprasath,  N.  S.  Sridharan,  and  V.  Shanmuga  Praveen, “Comparative  Analysis  of  CNN  and  Viola-Jones  for  Face  Mask  Detection,” J.  Phys. Conf. Ser. , Vol. 1916, No. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1916/1/012043.
[20]  U.  Upadhyay,  B.  Rudra,  U.  Upadhyay,  U.  Upadhyay,  and  B.  Rudra, “Face  Mask Detection Using Convolutional Neural Network (CNN),” 2021.
[21]  F. M. J. Mehedi Shamrat, S. Chakraborty, M. M. Billah, M. Al Jubair, M. S. Islam, and R. Ranjan, “Face Mask Detection using Convolutional Neural Network (CNN) to Reduce The Spread of Covid-19,” Proc. 5th Int. Conf. Trends Electron. Informatics, ICOEI 2021 , pp. 1231–1237, 2021, doi: 10.1109/ICOEI51242.2021.9452836.
[22]  I. M. Apriliani, N. P. Purba, L. P. Dewanti, H. Herawati, and I. Faizal, “Compliance and Accuracy  of  The  Use  of  Face  Masks  by  Buyers  in  Surakarta  Traditional  Market,” Indones. J. Heal. Promot. , vol. 2, no. 1, pp. 56–61, 2021.
2316 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2305-2316 E-ISSN 2503-2933
[23]  N.  M.  D.  Purnamayanti  and  N.  K.  E.  Astiti, “Pengetahuan,  Sikap  dan  Kepatuhan Penggunaan Masker oleh Ibu Hamil pada Masa Pandemi CoVid-19 di Kota Denpasar,” J.  Ilm.  Kebidanan ,  Vol.  9,  No.  1,  pp.  28–37,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.poltekkes-denpasar.ac.id/index.php/JIK.
[24]  LIM YIXEN, “Facemask,” kaggle , 2022.
https://www.kaggle.com/datasets/limyixen/facemask.
[25]  J. Kurniawan, C. K. Dewa, and Afiahayati, “Traffic Congestion Detection: Learning from CCTV  Monitoring  Images  Using  Convolutional  Neural  Network,” Procedia  Comput. Sci. , Vol. 144, pp. 291–297, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.10.530.
[26]  H. Il Suk, An Introduction to Neural Networks and Deep Learning , 1st ed. Elsevier Inc., 2017.
[27]  H.  K.  Lim,  J.  B.  Kim,  J.  S.  Heo,  K.  Kim,  Y.  G.  Hong,  and  Y.  H.  Han, “Packet-based Network  Traffic  Classification  Using  Deep  Learning,”  1st  Int.  Conf.  Artif.  Intell.  Inf. Commun. ICAIIC 2019 , pp. 46–51, 2019, doi: 10.1109/ICAIIC.2019.8669045.
[28]  Y. Gao and G. Xiao, “Real-Time Chinese Traffic Warning Signs Recognition Based On Cascade  and  CNN,”  J.  Real-Time  Image  Process. ,  Vol.  18,  No.  3,  pp.  669–680,  2021, doi: 10.1007/s11554-020-01003-9.