Vol. 16, No. 4, Dec 2023, pp. 340~350 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i4.20073  340
Penerapan Metode Convolution Neural Network (CNN) Dalam Proses Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Cacat Produksi Pada Produk Masker
Yozika Arvio 1 , Dine Tiara Kusuma 2 , Iriansyah Sangadji 3 , Erno Kurniawan Dewantara 4 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Telematika Energi, Institut Teknologi PLN, Indonesia
4 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia
1 yozika@itpln.ac.id, 2 dinetiara@itpln.ac.id, 3 iriansyah@itpln.ac.id, 4 ernokurniawandewantara@gmail.com
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received Aug 29, 2023 Revised Nov 04, 2023 Accepted Dec 01, 2023
A  mask  manufacturer  in  Indonesia  with  a  production  of  4  million masks per day for various types of masks. However, in the production process there are still many defective and unsalable masks that enter the stock of goods to be sent, this is due to the quality control process that is still manual. So that to reduce product defects, it is necessary to mitigate by creating a system that can detect defective products, to facilitate the quality control process, an intelligent computing system is needed so that it is expected to reduce mask production defects to build this computational model  will be carried out in several stages. The first stage will be a field study to obtain samples of defective and perfect products. The second stage builds a computational model, this model  is  built  based  on  the  Convolution  Neural  Network  (CNN) method and the third stage builds a system that suits the needs in the field and tests the system against the company's needs. The purpose of this  research  is  to  produce  a  good  and  perfect  defective  product detection system so that it can be useful for reducing defective products that pass the quality control stage. From this research, if the process is run by entering existing data, it produces an accuracy percentage of 99% of the 750 data tested. While in real time testing, a percentage of 96.4% was obtained using 28 data.
Keywords:
Mask Convolution  Neural  Network
Quality Control Image Classification Smart Computing
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Yozika Arvio, Teknik Informatika Institut Teknologi PLN Jl. Lingkar Luar Barat Duri Kosambi, Cengkareng, Jakarta Barat 11750 Email: yozika@itpln.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Dalam lima tahun terakhir, industri alat kesehatan dalam negeri tumbuh sebanyak 698 industri atau meningkat  361,66%  (Sumber  :  Direktorat  Jenderal  Kefarmasian  dan  Alat  Kesehatan  Kemkes).  Sesuai dengan hal tersebut maka industri   di bidang kesehatan perlu  mengembangkan teknologi yang digunakan, bukan  hanya  aktivitas kesehariannya  saja  tetapi  sistem  dan  kontrol  produksinya  pun  telah  memasuki teknologi yang  maju. Pandemi Covid 19 selama kurang lebih 2 tahun menjadikan kebutuhan akan alat medis seperti masker, hand sanitizer hingga alat swab antigen mengalami permintaan yang sangat tinggi sehingga membuat kegiatan produksi menjadi meningkat. Dengan meningkatnya       produksi harus di imbangi dengan quality control yang tinggi juga. Terlebih di era new normal     ini  penjualan  masker  masih  dalam  katagori stabil.
Penerapan Metode Convolution Neural Network (CNN) Dalam Proses Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Cacat Produksi Pada Produk Masker (Yozika Arvio)
341
Proses produksi yang sangat cepat dan banyak membuat proses quality control yang masih manual tidak efektif. Banyaknya mesin produksi yang beroperasi yaitu 70 mesin untuk produksi masker dan hasil produksi 1 mesin mengeluarkan 100 masker yang sudah siap di kemas, namun selalu di temukan 1-3 masker cacat produksi seperti panjang tali yang tidak sesuai standard (14cm), tali terputus pada masker, nose clip tidak  terpasang,  dan  yang  terakhir nose  clip tidak  pada  posisi  tengah.  Jika  proses quality  control masih menggunkan metode manual berkemungkinan besar masker dengan kualitas cacat dapat kelolosan sampai tahap pengemasan karena dengan jumlah 10 orang dalam team quality control untuk memilah 4 juta masker setiap  harinya.  Untuk  mengatasi  permasalahan quality  control pada  Perusahaan  distribusi  masker  ini  di perlukan sistem yang dapat membantu operator dalam menentukan kualitas hasil produksi dan membantu pemilahan antara product sempurna dan reject [1] . Pendekatan Pemecahan Masalah adalah dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN)  dalam  proses  membangun  aplikasi  pendeteksi  hasil  produksi  masker  yang  nantinya  proses  pada pengolahan  citra  yaitu  kamera  akan  diletakkan  pada  posisi  atas  menghadap  objek  masker  yang  akan  di deteksi, kemudian masker di letakkan pada lokasi tangkap kamera. Selanjutnya sistem akan mengolah data menggunakan metode CNN dan didapatkan hasil deteksi yaitu produk sempurna atau produk cacat. CNN dapat digunakan untuk menganalisis gambar visual, mendeteksi dan mengenali objek pada gambar yang merupakan  vektor  berdimensi tinggi yang akan   melibatkan banyak parameter untuk mencirikan jaringan [2].
Berikut adalah Jurnal penelitian yang dijadikan sebagai referensi utama dalam melakukan penelitian. Pada penelitian [3], penelitian tersebut mendeteksi objek dalam bentuk citra dengan membandingkan Fast R-CNN,  Faster  R-CNN,  dan  SSD  pada  gambar  mangga.  Pada  penelitian  [4]  [5]  mendeteksi  objek  citra rambu lalu lintas menggunakan CNN Tiny YOLO V3 dan pengelompokan objek menggunakan R-CNN .
Selanjutnya  penelitian  [6]  [7]  menerapkan  sistem  deteksi  objek  menggunakan  metode  CNN  pada pengguna  masker  namun  lebih  kepada  pemakaian  masker  terhadap  objek  manusia,  pada  penelitian  [8] dilakukan deteksi objek untuk produk retail dan penelitian [9] [10] [11] penerapan CNN untuk mendeteksi gambar pada botol plastik dan cacat pada botol minuman.
Keterbaruan  penelitian  ini  jika  dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah,  penelitian  ini dapat mendeteksi cacat masker yang lebih detail yaitu data diambil dengan cara foto langsung objek yang akan di deteksi, selanjutnya data dikelompokan  menjadi 3 objek  yaitu  Normal,Cacat dan No objek, dan sebelum proses training dilakukan data tersebut dilakukan proses ekstraksi fitur dari objek masker, resize data, pengelompokan gambar hingga proses deteksi dilakukan dengan tahapan dalam CNN sehingga jika dibandingkan penelitian terdahulu, proses deteksi  yang dilakuan pada penelitian  ini  mempertimbangkan katagori pada masker sempurna (normal dan no objek) dan masker cacat yang dijadikan sebagai set data training,  testing  dan  validasi  pada  neural  network,  hal  ini  menyempurnakan  riset  yang  telah  dilakukan sebelumnya  yang hanya  membahas deteksi penggunaan  masker pada  yang  langsung digunakan  manusia tanpa mendeteksi masker tersebut layak atau tidak untuk digunakan.

## 2. METODE
Untuk memperoleh model yang diharapkan berikut ini adalah alur kerja dari penelitian ini:
Gambar 1. Alur Kerja

## a. Pengumpulan Dataset
Pengumpulan dataset dilakukan dengan observasi  langsung ke tempat riset study dengan  mengambil sampel foto masker secara langsung. Sampel yang diambil yaitu berupa sampel masker Normal,Cacat dan No objek
b. Preprocessing
Preprocessing adalah tahap awal yang diterapkan untuk meningkatkan kesesuaian gambar dengan krite- ria yang dapat diterima oleh system. Tahapan ini dilakukan dengan mengkonversi gambar dan mengu- bah ukuran gambar agar dapat lebih mudah di olah oleh istem. Mengubah ukuran ini dapat di mulai dari
Pengumpulan Dataset Preprocessing
Pelatihan CNN
342
kualitas gambar sebesar 75%, 50% dan 25% [12]. Ukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah 320 x 240
c. Convolutional Neural Network (CNN)
Jaringan saraf konvolusional (CNN) adalah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan foto untuk mengekstrak fitur dengan menggabungkannya dengan kernel atau filter [13]. Secara praktis CNN memiliki arsitektur yang dapat dilatih dan terdiri dari beberapa tahap. Input dari CNN dapat berupa citra yang di deskripsikan. Yang membedakan CNN dengan jaringan syaraf lainnya adalah Proses  ekstraksi citra  menjadi  fitur  yang dapat dipahami  oleh neural networks  [14]. Dalam klasifikasi gambar, CNN menerima gambar input untuk diproses dan dimasukkan ke dalam kategori tertentu, berikut ini adalah tahapan dari CNN untuk klasifikasi citra : [15]–[17] 1. Convolution Layer
2. Pooling Layer
3. Fully Connected Layer
4. Dropout
Berikut ini adalah gambar proses CNN
Gambar 2. Proses CNN [15], [17]
d. Perancangan Sistem
Gambar 3. Perancangan Sistem

## e. Perancangan Software
Dalam  perancangan  software,  akan  aplikasi  akan  menampilkan  secara  langsung  dari  kamera yang ada pada prototipe sistem deteksi. Akan  tampilan  itu akan  muncul pada  human  machine interface (HMI). Pada perancangan ini terdapat 2 tahap yaitu perncangan HMI dan perancangan pengolahan  citra.  Pada  gambar  4  akan  dijelaskan  tentang  rencangan  yang  rencananya  akan dibuat. Akan rancangan software ini akan ditampilkan pada HMI . HMI  ini  berfungsi sebagai alat monitoring. HMI yang digunakan langsung melalui program Python dan tersambung pada mikrokontroler dan webcam . Webcam akan selalu menampilkan data sampai sistem dimatikan secara otomatis. Webcam akan menampilkan data secara real time dan pada HMI akan  terlihat apakah masker tersebut sempurna atau cacat.
Penerapan Metode Convolution Neural Network (CNN) Dalam Proses Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Cacat Produksi Pada Produk Masker (Yozika Arvio)
Gambar 4. Rancangan Software
Pada gambar 4 yang ditampilkan pada HMI adalah data real time objek yang akan di identifikasi, dan untuk keterangan hasil klasifikasinya ditampilkan di sebelah pojok kiri atas.
Gambar 5. Gambaran Proses CNN
Gambar  4  merupakan gambaran proses CNN.  Struktur pada proses ini terdahap  4  alur proses, pre-processing , processing , dan klasifikasi. Sebelum mengetahui rancangan arsitektur yang akan digunakan, alur sistem pada CNN harus dibuat terlebih dahulu. Pada tahapan awal, jumlah dan kualitas  dataset  harus  ditentukan  terlebih  dahulu.  Karena  ini  akan  mempengaruhi  hasil  dari Training . Setelah dataset telah ditentukan, tahap selanjutnya yaitu  perubahan gambar  menjadi grayscale .  Perubahan  ini  dilakukan  karena  pada  tahapan  program.  yang  dibutuhkan  adalah Input berupa grayscale .  Setelah itu masuklah ketahapan inti yaitu processing . Di tahapan inilah arsitektur CNN akan  mulai dibuat. Input image akan  dikonvolusikan dengan  filter  yang telah ditentukan. Setelah selesai, Input image akan mendapatkan resolusi citra yang baru. Resolusi ini akan melalui tahapan maxpooling . Tahapan ini  akan mengambil nilai pixel terbesar yang ada pada Input image yang baru. Setelah itu, dataset atau Input image tersebut akan dilatih dengan neural  network untuk  mendapatkan  bobot.  Bobot  inilah  yang  dapat  menentukan  dan menghasilkan nilai Output pada system.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Alur Proses Training dan Testing
Dalam proses training dataset menggunakan arsitektur CNN dapat di jelaskan alurnya sebagai berikut :
1. Mempersiapklan dataset
Langkah  awal  dalam  melakukan  Training  CNN  yaitu  menyiapkan  dataset  gambar  yang merepresentasikan gambar yang akan dideteksi. Dataset merupakan acuan dalam proses training dan validasi sehingga proses pengambilan dataset ini harus memenuhi seluruh kondisi atau posisi
344
masker setelah proses produksi selesai. Gambar dataset  dapat  diperoleh dengan cara  memfoto langsung  pada  ojek  yang  akan  di  deteksi.  Dalam  proses  mempersiapkan  dataset  terdapat  dua langkah utama yaitu pengambilan atau pengumpulan gambar dan pengelompokan gambar sesuai kelas yang di deteksi.
a. Pengambilan Gambar
Pengambilan gambar dataset  pada penelitian  ini dilakukan dengan cara memfoto langsung objek  yang akan di deteksi, Cara ini di pilih karena dengan  memfoto langsung  maka akan mendapatkan  dataset  yang  relevan  dengan  objek  yang  akan  di  deteksi.  Gambar  di  ambil berupa  foto  setengah  bagian  masker  dengan  kondisi  normal  maupun  cacat  dan  foto tanpa adanya masker. Foto masker diperoleh dengan memotret langsung menggunakan web cam dengan resolusi 640 x 480 pixel sesuai pada gambar 5.
Gambar 6. Dataset yang di ambil
b. Pengelompokan gambar
Pengelompokan  gambar  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengelompokkan  gambar menjadi 3 kelas  yaitu Normal,Cacat dan No objek lalu dari tiga kelas tersebut dilakukan pembagian dengan presentasi 80% data di gunakan sebagai data training lalu 20 % untuk validasi  data.  Pembagian  data  ini  dilakukan  dengan  cara  menempatkan  data  folder  yang berbeda beda yaitu data train masuk pada folder train yang berisi 3 folder yang mewakili 3 kelas gambar begitu pula dengan data validasi.
2. Training data Proses training data  pada  penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  preprosesing  data  pada seluruh  dataset training dan testing .  Preprosesing  data  bertujuan  untuk  menyesuaikan  dataset terhadap  kebutuhan  model  CNN.  Pada  penelitian  ini  preprosesing  dilakukan  dengan  cara melakukan resizesing gambar dari ukuran 640 x 480 menjadi 320 x 240 pixel atau sebesar 50% dari  ukuran  yang  sebenarnya  [12]  sesuai  gambar  6. Resizesing ke  resolusi  320x240  pixel bertujuan  untuk  meperkecil  resolusi  citra,  agar  proses  pengolahan  citra  masker  lebih  ringan. Dikarenakan bentuk masker yang melebar sehingga pada saat perangkat kamera mengambil citra masker dengan rasio 1:1 dan 4:3 maka di gunakan resolusi 320 x 240 pixel sebagai ukuran citra dataset training dan testing.
Gambar 7. Resizing Gambar
Setelah objek gambar masker di lakukan resizing, terbentuklah total dataset training adalah 1500 gambar masker dengan pembagiannya adalah 500 gambar untuk dataset katagori normal dengan penempatan folder 0, kemudian 500 gambar untuk dataset katagori cacat yang terdiri dari masker cacat tali putus bawah, cacat tali putus atas dan tanpa tali  yang di tempatkan di  folder 1. Dan dataset tanpa objek sebanyak 500 gambar di tempatkan di folder 2. Sama halnya dengan dataset validasi di bagi menjadi 3 folder yaitu folder 0 untuk masker normal dengan jumlah 150 gambar, folder 1 untuk masker cacat 150 gambar dan folder 2 untuk tanpa masker 150 gambar.
Gambar 8. Detail dataset training dan validasi

## 3.2.  Komputasi Arsitektur CNN Pada Objek Masker
Dalam proses awal data input (objek citra) di bagi menjadi bagian kecil untuk di lakukan pre-processing agar medapatkan nilai pixel pada bagian gambar. Seperti pada gambar 8 objek masker di ambil gambarnya oleh webcam dan kemudian di lakukan pre-processing
Gambar 9. Pengambilan gambar input masker
Selanjutnya dari hasil pre-processing awal terbentuklah nilai pixel dari hasil pengambilan gambar objek masker oleh webcam yang nantinya akan di hitung dengan gabungan nilai Gussian Karnel 5x5. Dari perhitungan seperti gambar 9 di dapatkan hasil konvolusi antara nilai pre-processing potongan objek masker dengan gaussian kernel.
346
Gambar 10 . Processing nilai pixel objek denga n gussian karnel
Proses komputasi secara lengkap di perlihatkan pada gambar 10 yang di lakukan 2 langkah yang pertama di lakukan gausan filter kemudan di lanjutkan dengan memproses hasil konvolusi dengan cara max pooling. Langkah pertama merupakan proses dari gausan filter. Pada proses ini citra akan dilakukan reduksi noise , namun  filter  ini  memiliki  kelemahan  yaitu  menghasilkan  citra  yang  blur.  Dari  Langkah  pertama  ini dihasilkanlah nilai konvolusi dari objek citra yang di ambil.
Setalah  dilakukan  konvolusi,  Langkah  kedua  dilakukan  poling  yang  mereduksi  citra  digital  dengan menggabungkan beberapa pixel menjadi satu pixel dengan mengambil nilai tertinggi dari nilai pixel yang digabungkan.  Kedua  Langkah  tersebut  di  ulangi  kembali  sehingga  menghasilkan  sebuah  citra  dengan ukuran 77x57 pixel.
Gambar 11. Proses Komputasi Pengolahan Citra

## 3.3.  Tampilan Aplikasi
Aplikasi yang dihasilkan dari penelitian ini adalah sebuah  sistem yang dapat mendeteksi kecacatan pada produksi  masker  bedah  yang  di  produksi  oleh  Perusahaan  distribusi  masker  yang  mempunyai  kecacatan  di bagian  tali  yaitu  tali  putus  bagian  atas,  bawah  dan  tanpa  tali.  Proses training  dan  testing  untuk  membentuk model Convolusional  Neural  network menggunakan  tools  python  dengan  klasifikasi  yang  digunakan  untuk mendeteksi kualitas masker yaitu sempurna, cacat tali, dan tanpa objek . Berikut hasil yang diperoleh :
1. Halaman Home
Halaman  home  merupakan  halaman  utama  pada  saat  pengguna  pertama  kali  mengakses  aplikasi pendeteksi cacat produk masker. Halaman ini berisi tombol pilihan menu untuk menjalankan proses
Penerapan Metode Convolution Neural Network (CNN) Dalam Proses Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Cacat Produksi Pada Produk Masker (Yozika Arvio)
347
deteksi secara langsung / real time dan pilihan menjalankan proses menggunakan unggah foto masker yang sudah di ambil sebelumnya dan tersimpan di folder PC.
Gambar 12. Halaman Home
2. Halaman Hasil Deteksi Masker
a. Live Detection
Hasil deteksi secara real time dilakukan dengan cara meletakkan kamera pada plan yang telah dibuat. Tahapan deteksi dilakukan dengan mengambil gambar secara real time menggunakan kamera pada  objek  yang  akan  diklasifikasikan.  Pada  proses  pengujian  jarak  antara  kamera  dengan  objek sejauh 30 cm dengan objek berada di atas tatakan khusus yang berfungsi untuk menyinari objek dari bawah. Gambar diambil  langsung dengan resolusi  320x240 pixel dengan  format warna RGB. Lalu Gambar  yang  diambil  akan  memasuki  proses  konvolusi,  subsampling,  pooling,  samplai  flatten, dengan  bobot  hasil  dari  trining  yang  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  gambar.  Pengujian dilakukan dengan mengganti objek setelah objek terklasifikasi dengan benar atau tidak. Dari proses ini menghasilkan sebuah klasifikasi seperti pada tabel berikut :
Tabel 1. Proses Live Detection No Klasifikasi Input Citra Live Output Deteksi
1 Sempurna Terdeteksi Normal
2 Sempurna Terdeteksi Normal 3 Cacat Terdeteksi Cacat
348 No Klasifikasi Input Citra Live Output Deteksi
4 Cacat Terdeteksi Cacat 5 No Object Terdeteksi Tanpa Objek
b. Photo Detection
Pada tahap deteksi masker menggunakan photo didapat dari hasil unggahan photo yang telah di  ambil  sebelumnya  menggunakan  kamera  dengan  resolusi  320x240  dan  disimpan  pada direktori  yang  sama  dengan  aplikasi  deteksi  masker  yang  sudah  terinstall.  Berikut  hasil deteksi menggunakan photo detection . Pada proses ini terdapat persentase kecocokan image citra yang akan di deteksi dengan dataset per klasifikasi. Semakin cocok antara image citra yang  di  deteksi  dengan  dataset  yang  ada  maka  persentase  yang  dihasilkan  semakin  besar, klasifikasi yang dihasilkan yaitu sempurna, cacat tali, dan tanpa objek.
Gambar 13 . Halaman Proses Photo Detection
Penerapan Metode Convolution Neural Network (CNN) Dalam Proses Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Cacat Produksi Pada Produk Masker (Yozika Arvio)
Gambar 14. Halaman Hasil Deteksi Masker dengan Proses Photo Detection
Dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  maka  akan  didapatkan  hasil  presentasi  keberhasilan  yang  akan ditampilkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Persentase Keberhasilan No. Kategori Percobaan Total Hasil Klasifikasi Benar Salah 1. No Objek 4 4 0 2. Sempurna 8 8 0 3. Cacat 16 15 1 Total 28 27 1 Tingkat Keberhasilan 96,4% 3,6%

## 3.4 Pembahasan
Hasil  uji  coba  di  lakukan  dengan  berbagai  kondisi  masker  dari  masing  -  masing  klasifikasi.  Pada masing masing klasifikasi di uji coba dengan berbagai kemiringan masker saat di conveyor yaitu 0 0 , 40 0 , 90 0 , 140 0 , 180 0 , 220 0 , 270 0 dan 330 0 . Untuk klasifikasi cacat di uji coba dengan tali putus pada kondisi lurus dan melengkung sehingga di dapat 8 sudut di kali 2 kondisi maka total 16 skenario pengujian untuk scenario cacat. Untuk  kodisi  sempurna  hanya  1  kondisi  yaitu  tali  menempel  sempurna  menggunakan  8  sudut  maka total  8 skenario untuk klasifikasi sempurna. Yang terakhir adalah kondisi tanpa objek hanya dengan 4 kondisi yaitu kamera menghadap atas, bawah, kanan dan kiri total skenario tanpa objek adalah 4. Sehingga total skenario dari seluruh klasifikasi adalah 28.
Nilai Persentase keberhasilan didapatkan dari persentase tiap kondisi yaitu cacat dengan 16 skenario yaitu 15 uji coba berhasil dan 1 uji coba gagal. Selanjutnya untuk kondisi normal dengan 8 skenario uji coba di dapat 8 percobaan  berhasil  dan  tanpa  objek  dengan  4  skenario  di  dapat  4  percobaan  berhasil.    Jadi,  persentase keberhasilan merupakan rata rata dari persentase dari ke 3 kondisi yang ada. Data tingkat keberhasilan ini telah mencapai tingkat yang sempurna dan berhasil.

## 4. PENUTUP
Berdasarkan pengujian  yang telah dilakukan  maka didapatkan  hasil  hasil arsitektur CNN  yang  hampir sempurna.  Dari  hasil  analisa  arsitektur  pada  hasil  dan  pembahasan,  didapatkan  kernel  yang  sesuai  dengan arsitektur, yaitu kernel 5 x 5 dengan jumlah 2 layer yang terdiri dari 2 kali proses konvulasi dan 2 kali proses maxpooling . Proses konvolusi pada arsitektur ini terjadi 2 kali dan pada akhirnya menghasilkan Vektor Input sebanyak 131.670 data untuk proses Training dengan neural network . Dari penelitian ini didapatkan jumlah Hidden layer yang cocok untuk penelitian ini yaitu sebanyak 128 Hidden layer . Jika proses dijalankan dengan memasukkan  data  yang  telah  ada,  maka  menghasilkan  persentase  akurasi  sebesar  99%  dari  450  data  yang diujikan. Sedangkan dalam pengujian secara real time didapatkan persentase sebesar 96,4% menggunakan 28 data.

## DAFTAR PUSTAKA
350
[1] M.  Park  and  J.  Jeong,  “Design  and  Implementation  of  Machine  Vision-Based  Quality  Inspection System  in  Mask  Manufacturing  Process,” Sustainability  (Switzerland) ,  vol.  14,  no.  10,  2022,  doi: 10.3390/su14106009.
[2] P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto,  “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Pada Ekspresi Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[3] H. Yanagisawa, T. Yamashita, and H. Watanabe, “A study on object detection method from manga images using CNN,” 2018 International Workshop on Advanced Image Technology, IWAIT 2018 , pp. 1–4, 2018, doi: 10.1109/IWAIT.2018.8369633.
[4] R. Gopal, S. Kuinthodu, M. Balamurugan, and M. Atique, “Tiny object detection: Comparative study using single stage CNN object detectors,” 2019 5th IEEE International WIE Conference on Electrical and  Computer  Engineering,  WIECON-ECE  2019  -  Proceedings ,  pp.  1–3,  2019,  doi: 10.1109/WIECON-ECE48653.2019.9019951.
[5] D.  Zheng,  J.  Yan,  Y.  Liu,  and  T.  Xue,  “A  Simultaneous  Object  Detection  and  Component Segmentation  Approach  Based  on  Mask  R-CNN,” 10th  IEEE  International  Conference  on  Cyber Technology  in  Automation,  Control  and Intelligent  Systems,  CYBER  2020 ,  pp.  105–110,  2020,  doi: 10.1109/CYBER50695.2020.9279114.
[6] T.  Septiana,  N.  Puspita,  M.  Al  Fikih,  and  N.  Setyawan,  “Face  Mask  Detection  Covid-19  Using Convolutional Neural Network ( CNN ),” Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa (SENTRA) 2020 , vol. 3, pp. 27–32, 2020.
[7] R. P. M. D. Labib, A. Soetedjo, and M. Suriansyah, “Pengembangan Algoritma Convolutional Neural Network pada Sistem Klasifikasi Penggunaan Masker,” Prosiding SENIATI , vol. 6, no. 2, pp. 243– 249, 2022, doi: 10.36040/seniati.v6i2.5010.
[8] M. Kuo, H. T. Chan, and C. H. Hsia, “Study on Mask R-CNN with Data Augmentation  for Retail Product  Detection,” ISPACS  2021  -  International  Symposium  on  Intelligent  Signal  Processing  and Communication  Systems:  5G  Dream  to  Reality, Proceeding ,  pp.  1–2,  2021,  doi: 10.1109/ISPACS51563.2021.9651028.
[9] I.  K.  Trisiawan,  F.  Supegina,  and  S.  Attamimi,  “Penerapan  Multi-Label  Image  Classification Menggunakan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ) Untuk Sortir Botol Minuman,” vol. 13, no. 01, pp. 48–54, 2022, doi: 10.22441/jte.2022.v13i1.009.
[10] R. Valentina, S. Rostianingsih, A. N. Tjondrowiguno, and J. S. Surabaya, “Pengenalan Gambar Botol Plastik dan  Kaleng Minuman Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Jurnal  Infra , vol. 8, no. 1, pp. 249–254, 2020.
[11] A.  S.  Nugroho,  “Sistem  Pengenalan  Botol  Plastik  Berdasarkan  Label  Merek  Menggunakan  Faster- RCNN,” Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) , vol. 21, no. 2, p. 111, 2020, doi: 10.30595/techno.v21i2.8635.
[12] “Klasifikasi Jenis Kulit Wajah Menggunakan Modifikasi Convolutional Neural Network (CNN) Facial Skin Type Classification Using Modified Convolutional Neural Network (CNN).”
[13] R.  Chauhan,  K.  K.  Ghanshala,  and  R.  C.  Joshi,  “Convolutional  Neural  Network  (CNN)  for  Image Detection and Recognition,” 2018  First  International  Conference  on  Secure  Cyber  Computing  and Communication (ICSCCC) , 2018.
[14] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “KLASIFIKASI  CITRA  DIGITAL  BUMBU  DAN REMPAH DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” JURNAL GAUSSIAN , vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[15] A. Peryanto, A. Yudhana, and D. R. Umar, “Rancang  Bangun  Klasifikasi  Citra Dengan  Teknologi Deep  Learning  Berbasis  Metode  Convolutional  Neural  Network,”  2019.  [Online].  Available: https://www.mathworks.com/discovery/convolutional-neural-network.html
[16] A.  Rohim  and  Y.  Arum  Sari,  “Convolution  Neural  Network  (CNN)  Untuk  Pengklasifikasian  Citra Makanan Tradisional,” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[17] A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural Network dan K Fold Cross Validation,” 2020. [Online]. Available:
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC