Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 5 No.2   Mei 2021

## IMPLEMENTASI  FACE  MASK  DETECTION  UNTUK
MENGHAMBAT LAJU

## PENYEBARAN
COVID-19 BERBASIS MACHINE LEARNING
Reza Marwansyah 1 , Astriana Mulyani 2
Program Studi Teknik Informatika 1 , Program Studi Teknik Informatika 2
Universitas Nusa Mandiri 1 , Universitas Nusa Mandiri 2 rezakatsuhiko@gmail.com 1 , astriana.atm@nusamandiri.ac.id 2
Abstrak: Terus  meningkatnya  kasus Coronavirus  Disease -2019  (COVID-19)  di  Indonesia disebabkan karena masyarakat selama ini tidak disiplin dalam menerapkan protokol kesehatan khususnya  dalam  penggunaan  masker.  Dalam  hal  ini,  upaya  pemerintah  Indonesia  untuk menghambat  laju  penyebaran  COVID-19  yaitu  dengan  melakukan  razia  masker.  Kurangnya personel dalam menjalankan operasi razia masker menjadi kendala yang harus dihadapi. Agar penerapan  disiplin  dalam  menggunakan  masker  berjalan  dengan  baik,  maka  dibuatlah Face Mask  Detection . Face  Mask  Detection ini  berbasis Machine  Learning dengan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  berarsitektur  MobileNetV2.  MobileNetV2  mampu mengefisiensi  penggunaan computing  resource yang  tinggi  dibandingkan  dengan  arsitektur CNN  lainnya. Hasil training tersebut  menghasilkan  model  dengan  nilai accuracy 93%. Hasil dari penelitian ini adalah sistem yang mampu mendeteksi apakah orang tersebut menggunakan masker atau tidak.
Kata kunci: COVID-19, Haar Cascade Classifier, Machine Learning, Masker, MobileNetV2
Abstract: The  continued  increase  in  cases  of  Coronavirus  Disease-2019  (COVID-19)  in Indonesia  is  since  that  community  has  undisciplined  in  implementing  health  protocols, especially in the use of masks. In this case, the Indonesian government’s efforts to inhibit the spread  of  COVID-19  are  by  carrying  out  mask  raids.  The  lack  of  personnel  in  carrying  out mask raids is an obstacle that must be faced. For the application of discipline in using masks to run well, Face Mask Detection was made. The Face Mask Detection is based on Machine Learning  with  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm  with  the  MobileNetV2 architecture. MobileNetV2 is capable of efficient computing resource usage compared to other CNN  architectures.  The  training  results  resulted  in  a  model  with  an  accuracy  value  of 93%. The  result  of  this  study  is  a  system  that  can  detect  whether  the  person  is  wearing  a  mask  or not.
Keywords: COVID-19, Haar Cascade Classifier, Machine Learning, Masker, MobileNetV2

## I. PENDAHULUAN
Ancaman  virus Corona atau Servere  acute  Respiratory  Coronavirus 2  (SARS-CoV-2)  kini  telah menyebar  ke  sejumlah  negara  termasuk  Indonesia.  Penyakit Coronavirus  Disease -2019  (COVID-19)  telah menjadi  pandemi  di  Indonesia  sebagai  bencana  non  alamiah  berupa  wabah  penyakit  yang  harus  dilakukan penanggulangannya.  Badan  Kesehatan  Dunia  PBB,  WHO  ( World  Health  Organization )  mendeklarasikan keadaan  darurat  internasional  terkait  virus  mematikan Corona [1].  WHO  pun  memberikan  panduan  untuk mecegah penularan virus yaitu dengan cara menjaga kebersihan, menjaga interaksi sosial ( physical distancing ), memakai masker dan melakukan lockdown wilayah atau karantina wilayah.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 5 No.2   Mei 2021
Dalam  penerapannya,  masyarakat  masih  belum  semua  menerapkan  himbauan  tersebut.  Hal  ini  terlihat ketika masih banyak masyarakat ekonomi kelas menengah bawah yang masih beraktifitas diluar rumah. Mereka beralasan  karena  harus  mencari  nafkah  seperti  pedagang  kaki  lima,  ojek online maupun  masyarakat  yang mengandalkan  upah  harian.  Jika  hal  ini  masih  terjadi,  potensi  penularan  virus  pun  tidak  dapat  dicegah penyebarannya.  Presiden  Republik  Indonesia  Joko  Widodo  mengeluarkan  kebijakan  melalui  himbauan  yang dikeluarkan  oleh  WHO,  untuk  melakukan  upaya  mencegah  penyebaran  virus  [2],  salah  satunya  adalah penggunaan masker. Dalam penerapannya, masyarakat masih belum semua menerapkan himbauan tersebut. Jika hal ini masih terjadi, potensi penularan virus pun tidak dapat dicegah penyebarannya.
Selama  ini,  salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  masker  yang  dilakukan  oleh  pihak  pemerintah  dengan melakukan  razia  masker  di  berbagai  lokasi  untuk  menekan  penyebaran  COVID-19.  Misalnya,  guna  menekan angka penyebaran COVID-19 di DKI Jakarta, Satuan Polisi Pamong Praja (Satpol PP) menggelar operasi tertib masker  [3].  Dalam  pelaksanaanya,  kurangnya  personel  [4]  dalam  menjalankan  operasi  razia  masker  menjadi kendala  yang  dialami.  Hal  ini  menyebabkan  razia  masker  menjadi  tidak  maksimal  seperti  yang  diharapkan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  keefektifitas  dalam  memantau  warga  yang  tidak  menggunakan masker dibandingkan dengan razia masker oleh pihak pemerintah.

## 1.1. Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dijelaskan, dapat diidentifikasikan sebagai berikut :
1.   Bagaimana  permasalahan  penggunaan  masker  khusus  nya  di  area  RW.  06  Kelurahan  Utan  Panjang, Kecamatan Kemayoran, Jakarta Pusat?
2.  Bagaimana  cara  kerja Face  Mask  Detection di  area  RW.  06  Kelurahan  Utan  Panjang,  Kecamatan Kemayoran, Jakarta Pusat dengan menggunakan Machine Learning ?
1.2. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Membuat Face Mask Detectio n untuk mempermudah memantau warga yang tidak memakai masker.
2. Face Mask Detectio n meningkatkan keefektifitas dalam memantau warga yang tidak menggunakan masker dibandingkan dengan razia masker oleh pihak pemerintah.
3. Untuk  implementasi  di camera  device seperti  CCTV  khususnya  di  area  RW.  06  Kelurahan  Utan  Panjang Kecamatan Kemayoran Jakarta Pusat.
1.3. Ruang Lingkup Untuk lebih memfokuskan pembahasan, yang menjadi batasan masalah dalam penelitian ini, antara lain :
1.  Sistem  yang  dibangun  berbasis Terminal ( Command  Line  Interface /CLI)  pada  Sistem  Operasi  Linux Ubuntu.
2.  Menggunakan  2  (dua)  dataset  yaitu  dataset  wajah  yang  memakai  masker  dan  dataset  wajah  yang  tidak memakai masker.
3. Face Mask Detection dilakukan dengan menggunakan bahasa pemograman Python versi 3.0 keatas.
4.  Model Machine Learning yang diimplementasikan dalam sistem Face Mask Detectio n  menggunakan salah satu arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu MobileNetV2. 5.  Objek yang dideteksi hanya wajah yang menggunakan masker dan tanpa menggunakan masker.

## II. METODE DAN MATERI

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
1. Data Primer
Data  yang  digunakan  adalah  data  gambar  wajah  di  area  RW.  06  Kelurahan  Utan  Panjang  Kecamatan Kemayoran  Jakarta  Pusat  dengan  menggunakan  beberapa camera  device .  Data  wajah  yang  didapatkan
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 5 No.2   Mei 2021
menggunakan  format  JPEG  yang  nantinya  akan  diolah  menggunakan Machine  Learning untuk  mendeteksi apakah warga RW. 06 tersebut menggunakan masker atau tidak.
2. Data Sekunder Data sekunder yang diperlukan adalah Masked Face Recognition Dataset [5]. Dataset ini adalah gabungan dari Masked  Face  Detection  Dataset (MFDD), Real-world  Masked  Face  Recognition (RMFRD)  dan Simulated Masked  Face  Recognition  Dataset (SMFRD).  Dataset  ini  telah  diuji  dalam  penelitian  sebelumnya  dimana mencapai akurasi pengenalan sebesar 95%. Dataset tersebut menjadi 2 label, antara lain Masker sebanyak 1916 gambar dan Tanpa Masker sebanyak 1930 gambar. Berikut ini kumpulan dataset tersebut pada Gambar 1.
Gambar 1. Banyaknya Dataset Masker dan Dataset Tanpa Masker
2.2. Proses Pembuatan Model

## 1. Data Preparation
Pada  tahapan  ini,  akan  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  data  yang  telah  dikumpulkan.  Data  yang dimaksud  adalah Masked  Face  Recognition  Dataset yang  didapatkan  oleh  peneliti  berdasarkan  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Zhongyuan Wang dan rekan-rekan.
Gambar 2. Banyaknya Dataset Masker dan Dataset Tanpa Masker
2. Data Preprocessing
Data  preprocessing merupakan  beberapa  proses  persiapan  data  sebelum  dilakukan  proses training untuk pembuatan model Machine Learning .
1) Data Selection
Proses  ini  dilakukan  untuk  menganilisis  data-data  yang  relevan  karena  sering  ditemukan  bahwa  tidak  semua data  dibutuhkan  dalam  proses Machine  Learning .  Dari  semua  data  yang  digunakan  hanya  gambar  wajah memakai masker dengan label Masker dan gambar wajah tidak memakai masker dengan label Tanpa Masker.

## 2) Data Cleaning
Hal  ini  dilakukan  agar  tidak  ada  duplikasi  data  sehingga  data  tersebut  dapat  diolah  dan  dilakukan  proses pembuatan model Machine Learning .
3) Face Cropping
Pembagian pada bagian wajah ini terdiri dari 2 (dua) label yaitu bagian wajah yang memakai masker dan bagian wajah  yang  tidak  memakai  masker.  Hal  ini  bertujuan  agar  saat  proses  pengolahan  dataset  menjadi  model Machine  Learning hanya  bagian  wajah  saja  yang  kan  dilakukan  proses  training  sehingga  bagian  selain  wajah tidak  perlu  dilakukan  pencocokan.  Proses face  cropping ini  menggunakan  algoritma Haar  Cascade sebagai pendeteksi wajahnya.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 5 No.2   Mei 2021
Gambar 3. Face cropping menggunakan algoritma Haar Cascade pada dataset Tanpa Masker 4) Resize Ukuran Image pada Dataset Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengolahan  dataset  dengan  cara  mengecilkan  atau  mengatur image  size dari dataset  yang  telah  dikumpulkan.  Hal  ini  bertujuan  agar  saat  penginputan  dan  proses classification pada arsitektur  MobileNetV2  menjadi  seragam  dan  mengatasi loss  accuracy atau  kehilangan  tingkat  akurasi  pada proses training . Pada proses ini image akan di resize menajadi ukuran 224 x 224 pixel .
Gambar 4. Resize image size pada dataset
3. Requirement Python Packages Didalam penelitian ini, packages Machine Learning yang dibutuhkan sebagai berikut :
Gambar 5. List Requirement Python Package

## 4. Validation Machine Learning Model
Untuk membuat sebuah model Machine Learning yang merupakan model terbaik yang akan memberikan hasil maksimal  dan  akurat,  perlu  dilakukan  validasi  terhadap  model  sebelum  memasuki  proses training .  Pada penelitian  ini,  validasi  model  yang  digunakan  adalah Split  Validation dengan hyperparameter  test sebesar  0.2 atau 20% (untuk hyperparameter train sebesar 0.8 atau 80%) dan hyperparameter random_state = 42.
Gambar 6. Validation Model dengan Split Validation

## 5. Proses Training
Pada langkah selanjutnya adalah melakukan proses training untuk menghasilkan model Machine Learning yang nantinya  akan  digunakan  untuk Face  Mask  Detection . Hyperparameter  tunung pada  proses training yang digunakan penulis adalah epochs sebanyak 20 kali dan batch size sebanyak 32 sample .
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 5 No.2   Mei 2021
Gambar 7. Hyperparameter tuning untuk proses training

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## 3.1. Perancangan Sistem
Flowchart rancangan  pembuatan  model Machine  Learning yang  dibangun  dalam  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 8.

## START

## Input Dataset
(Masker dan Tanpa Masker)
Data Preprocessing Data Selection Data Cleaning Face Cropping (Haar Cascade) Resize Image Validation Model (Split Validation) Hyperparameter Tuning Training Model Model END
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 5 No.2   Mei 2021
Gambar 8. Flowchart pembuatan model Machine Learning

## 3.2. Evaluasi Model
Metode  evaluasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan Confusion  Matrix . Evaluasi ini dilakukan untuk mengetahui seberapa baik model tersebut.
Gambar 9. Evaluasi model menggunakan Confusion Matrix
Untuk mengetahui apakah model tersebut baik yaitu memiliki nilai loss yang rendah dan memiliki nilai accuracy yang tinggi (tidak overfitting dan tidak underfitting ), berikut ini grafik hasil dari proses training tersebut.
Gambar 10. Grafik Training Loss and Accuracy
Berdasarkan dari Gambar 10, dapat disimpulkan bahwa model tersebut adalah baik karena model ini memiliki nilai nilai loss yang rendah dan memiliki nilai accuracy yang tinggi.

## 3.3. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  sistem  yang  diimplementasikan.  Parameter  yang digunakan dalam penelitian ini meliputi :
1.  Pengujian di beberapa camera device antara lain dengan menggunakan Webcam Laptop HP True Vision HD (0,92 MP) dan Smartphone Realme 3 (13 MP).
2.  Nilai keakuratan pendeteksian disajikan dalam bentuk presentase di masing-masing camera device .
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 5 No.2   Mei 2021
3.  Posisi  sudut  wajah  memakai  masker  dan  tanpa  memakai  masker  dalam  pendeteksian  di  masing-masing camera device .
Tabel 1. Pengujian Pendeteksian Masker Berdasarkan Posisi Face Image dengan Perbandingan 2 Camera
Device Tabel 2. Pengujian Pendeteksian Tanpa Masker Berdasarkan Posisi Face Image dengan Perbandingan 2 Camera Device

## IV. KESIMPULAN
Face  Mask  Detection berbasis Machine  Learning dapat  berjalan  dengan  baik,  dimana  mampu  untuk mendeteksi wajah memakai masker dan wajah tanpa memakai masker.  Untuk Face  Mask  Detection yang optimal,  perlu  memperhatikan  faktor  krusial  dalam  proses  pendeteksian.  Antara  lain  kualitas  pengambilan gambar, kemiringan sudut posisi wajah, dan intensitas cahaya.
REFERENSI
Posisi Wajah Laptop HP True Vision HD (0,92 MP) Hasil Smartphone Realme 3 (13 MP) Hasil Tegak Lurus 99,90% 99.95% Rotasi 30 0 Kanan 98,53% Tidak terdeteksi Rotasi 30 0 Kiri Tidak terdeteksi 89,97% Rotasi 15 0 Atas Tidak terdeteksi 100% Rotasi 15 0 Bawah Tidak terdeteksi 99,81% Posisi Wajah Laptop HP True Vision HD (0,92 MP) Hasil Smartphone Realme 3 (13 MP) Hasil Tegak Lurus 90,91% 99.95% Rotasi 30 0 Kanan 88,36% 99,50% Rotasi 30 0 Kiri 97.85% 89,97% Rotasi 15 0 Atas 99,88% 100% Rotasi 15 0 Bawah 89,41% 99,96%
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 5 No.2   Mei 2021
[1]  R.  Sebayang,  “Awas!  WHO  Akhirnya  Tetapkan  Corona  Darurat  Global,” www.cnbcindonesia.com ,  2020. [Online]. Tersedia pada: https://www.cnbcindonesia.com/news/20200131060856-4-134146/awas-who- akhirnya-tetapkan-corona-darurat-global. [Diakses: 14-Okt-2020].
[2]  N. Nurhalimah, “UPAYA BELA NEGARA MELALUI SOSIAL DISTANCING DAN LOCKDOWN UNTUK MENGATASI WABAH COVID-19 (Efforts to Defend the Country Through Social Distancing and Lockdown to Overcome the COVID-19 plague),” SSRN Electron. J. , vol. 19, 2020.
[3]  Wandi,  “Kecamatan  Kemayoran  Gelar  Razia  Masker  Malam  Hari  -  Poskota  News,” 12  Mei  2020 ,  2020. [Online]. Tersedia pada: https://poskota.co.id/2020/5/12/kecamatan-kemayoran-gelar-razia-masker-malam-hari. [Diakses: 28-Okt-2020].
[4]  W.  Marison,  “Jalankan  Operasi  Yustisi,  Pemkot  Jaktim  Mengaku  Kekurangan  Personel  Satpol  PP,” 23 September 2020 , 2020. [Online]. Tersedia pada:
https://megapolitan.kompas.com/read/2020/09/23/12453361/jalankan-operasi-yustisi-pemkot-jaktim-mengaku- kekurangan-personel-satpol. [Diakses: 27-Okt-2020].
[5]  Z. Wang dkk. , “Masked face recognition dataset and application,” arXiv . 2020.
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 5, No.2,  Mei  2021

## SURAT PERNYATAAN KEASLIAN NASKAH
(Statement of Authenticity of Status)
Yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa:
Judul naskah: “IMPLEMENTASI FACE MASK DETECTION UNTUK MENGHAMBAT LAJU PENYEBARAN COVID-19 BERBASIS MACHINE LEARNING ”
Penulis: 1. Nama : Reza Marwansyah
e-mail : rezakatsuhiko@gmail.com
2. Nama : Astriana Mulyani e-mail : astriana.atm@nusamandiri.ac.id
Nama dan alamat penulis 1 (perwakilan) untuk korespondensi: Nama   : Reza Marwansyah Alamat : Universitas Nusa Mandiri, Jalan Kramat Raya No. 18, Senen, Jakarta Pusat Telp.   : 085694011850 e-mail  : rezakatsuhiko@gmail.com
 Jurnal/Artikel tersebut di atas merupakan naskah asli, hasil karya  penulis, dan bukan merupakanplagiat dari artikel atau karya ilmiah orang lain.
 Jurnal/Artikel tersebut di atas belum pernah dipublikasikan atau tidak sedang diajukan untukdimuat pada jurnal atau media lainnya.
 Apabila  kemudian  hari  pernyataan  ini  tidak  benar,  maka  penulis  bersedia  menerima sanksi dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku.
Jakarta, 3 Mei 2021
Penulis 1, Reza Marwansyah
Penulis 2,
Astriana Mulyani
Note : * Hapus yang tidak perlu (disesuaikan)

## SURAT PERNYATAAN KESEDIAAN PUBLIKASI
(Statement of Publication Availability)
Saya yang bertandatangan di bawahini :
Nama  (Penulis 1) : Reza Marwansyah Asal Institusi : Universitas Nusa Mandiri No.Telepon : 085694011850 Email : rezakatsuhiko@gmail.com
Bersama  ini  saya  menyatakan BERSEDIA/TIDAK  BERSEDIA *)  untuk  publikasi  paper dengan judul :
“IMPLEMENTASI FACE MASK DETECTION UNTUK MENGHAMBAT LAJU
PENYEBARAN COVID-19 BERBASIS MACHINE LEARNING ”
Di JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research) : Vol 5, No 2, Tahun 2021 .
Saya  menyatakan  bahwa  karya  ilmiah  tersebut  di  atas  terbebas  dari  unsure  plagiarism  dan publikasi  ganda  (belum  pernah  dipublikasikan  ke  media  manapun).Serta  tidak  akan diterbitkan ulang padaJ urnal/Buku dan atau majalah lainnya.
Saya  juga  bersedia  membayar  biaya  publikasi  pada JISAMAR  (Journal  of  Information  System, Applied, Management, Accounting and Research) sesuai ketentuan dan aturan yang berlaku**).
Demikian surat pernyataan ini dibuat dalam keadaan sehatwal'afiat tanpa paksaan dari pihak manapun dan agar dapat dipergunakan sebagaimana mestinya.
Jakarta, 3 Mei 2021 Yang Membuat Pernyataan Penulis 1,
(Reza Marwansyah)
Penulis 2,

## (Astriana Mulyani)
Note : * :Coret yang tidak sesuai(disesuaikan) ** :Dibayar setelah artikel dinyatakan SIAP PUBLISH. Biaya publikasi bisa dilihat di web JISAMAR
Materai 10.000