Jurnal ELECTRON , Vol. 2, No.2, November 2021, Hal. 89-96 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v2i2.6

## Sistem Pendeteksi Penggunaan Masker dengan Metode Convolutional Neural Network pada Sistem Portal Otomatis
Alwifran Fahlifi 1 , Heriansyah 1 , Afit Miranto 3
1 Institut Teknologi Sumatera
2 Institut Teknologi Bandung
3 Universitas Lampung * alwifran.13117068@student.itera.ac.id

## ABSTRACT
The very fast spreading process of COVID-19 has made this virus a pandemic in various countries. To reduce the spread of the COVID-19 virus, it is mandatory for everyone to follow health protocol rules such as social distancing and wearing masks. The health protocol examination is carried out by special personnel before entering the mandatory area to use a mask, which of course this examination will require more energy and cannot be done every time. In this study, a tool was made that could detect health protocols which would later reduce the workload of special workers. This  tool  can  detect  the  use  of  masks  on  a  person,  which  is  made  using  the  MobileNetV2  architecture  and  the Convolutional Neural Network (CNN) method that classifies people as not wearing masks and wearing masks. This tool uses the Raspberry Pi as a mini computer which is the main brain by adding a camera sensor to detect someone using a mask in real-time, RGB LEDs as a marker of whether the mask is detected or not, and the LCD as a display when the system is running. The effective distance that can detect the use of masks is as far as 30-200 cm.
Keywords: CNN, COVID-19, mask, MobileNetV2, Raspberry Pi, camera sensor.

## INTISARI
Proses  penyebaran  sangat  cepat  pada  COVID-19  membuat  virus  ini  menjadi  pandemi  di  berbagai  negara.  Untuk mengurangi  penyebaran  pada  virus  COVID-19,  diwajibkan  untuk  setiap  orang  mengikuti  aturan  protokol  kesehatan seperti, sosial  distancing dan  menggunakan  masker.  Pemeriksaan  protokol  kesehatan  dilakukan  oleh  tenaga  khusus sebelum memasuki area wajib menggunakan masker, dimana tentunya pemeriksaan ini akan membutuhkan tenaga yang lebih banyak dan tidak dapat dilakukan setiap waktu. Pada penelitian ini, dibuatlah sebuat alat yang dapat mendeteksi protokol kesehatan yang nantinya dapat mengurangi beban kerja dari tenaga khusus. Alat ini dapat mendeteksi pemakaian masker pada seseorang, yang dibuat menggunakan arsitektur MobileNetV2 dan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang mengklasifikasikan orang tidak menggunakan masker dan menggunakan  masker. Alat ini menggunakan Raspberry Pi sebagai mini computer yang menjadi otak utamanya dengan menambahkan sensor kamera untuk mendeteksi seseorang menggunakan masker secara real-time, LED RGB sebagai penanda apakah masker terdeteksi atau tidak, dan LCD sebagai display ketika sistem dijalankan. Jarak efektif yang bisa untuk mendeteksi penggunaan masker adalah sejauh 30 – 200 cm.
Kata kunci: CNN, COVID-19, masker, MobileNetV2 , Raspberry Pi, sensor kamera.

## I. PENDAHULUAN
Pada akhir tahun 2019, terdapat sebuah virus yang  menyebabkan  kematian  dengan  tingkat penyebaran  yang sangat tinggi  yaitu Severe  Acute
Respiratory  Syndrome  Virus  Corona 2 (SARS- CoV-2).  Berdasarkan  data  dari  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  penyebaran virus  COVID-19  di  Indonesia  sudah  mencapai
Jurnal ELECTRON , Vol. 2, No.2, November 2021, Hal. 89-96 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v2i2.6
Jurnal ELECTRON , Vol. 2, No.2, November 2021: 89-96
16.006  kasus  positif  dan  1.043  dinyatakan meninggal dunia.
World Health
Organization (WHO) menganjurkan  menggunakan  masker  ketika beraktivitas  di  luar  untuk  mengurangi  dampak penyebaran  dan  penularan  dari  COVID-19,  akan tetapi ketidakpatuhan sebagian masyarakat Indonesia  terhadap  protokol  kesehatan  menjadi keresahan bagi masyarakat lainnya. Oleh karena itu, perlu adanya sebuah sistem pendeteksi penggunaan masker untuk mencegah orang yang tidak memakai masker masuk ke wilayah wajib bermasker.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  saat ini, dibuatlah alat untuk mendeteksi masker, dimana alat  ini  merupakan  bagian  dari  Sistem  Portal Otomatis Deteksi Wajah, Suhu Tubuh dan Masker (SPOTKASTER).  Alat  ini  diperuntukkan  untuk pegawai, dimana nantinya portal akan terbuka dan tertutup secara otomatis ketika mendeteksi apakah pegawai  tersebut  menggunakan  masker,  memiliki suhu  tubuh  di  bawah  37 o C  dan  juga  akan mendeteksi wajah sebagai presensi pegawai. Sistem ini  dibuat  menggunakan  Raspberry  Pi  sebagai microcontroller yang  menjadi  otak  utamanya dengan  menambahkan  sensor  kamera  untuk mendeteksi seseorang menggunakan masker secara real-time dan  juga  sistem  ini  menggunakan arsitektur MobileNetV2 dengan metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang mengklasifikasikan  orang  menggunakan  masker dan tidak menggunakan masker.

## II. LANDASAN TEORI

## A. COVID-19
Pertama  kali  penyebaran  virus  Covid-19 terjadi di kota Wuhan, China pada akhir Desember 2019.  Karena  proses  penyebarannya  yang  sangat cepat,  membuat  virus  ini  menyebar  hampir  ke semua  negara,  termasuk  Indonesia.  Virus  ini menyebar  melalui  tetesan  kecil  yang  dihasilkan selama berbicar, bersin, dan batuk.
Adapun  gejala  awal  yang  muncul  ketika terinfeksi virus COVID-19, yaitu seperti gejala flu, sakit tenggorokan, batuk kering, demam, dan sakit kepala.  Sedangkan  gejala  berat  yang  dialami  oleh penderita adalah batuk berdahak sampai berdarah, nyeri dada, sesak napas, dan demam tinggi. Semua
gejala  yang  disebutkan  akan  didapatkan  ketika tubuh bereaksi melawan virus tersebut kurang lebih dalam waktu 2 hari sampai 2 minggu.

## B. SPOTKASTER
Sistem Portal Otomatis Deteksi  Wajah, Suhu Tubuh  dan  Masker  (SPOTKASTER)  merupakan sebuah  alat  yang  menerapkan  sistem  kendali otomatis pada portal berbasis penggunaan masker, pengecekan  suhu  tubuh,  dan  pengecekan  wajah untuk  melakukan  presensi.  Alat  ini  digunakan khusus  untuk  pegawai  karena  nantinya  ketika melakukan  presensi,  datanya  akan  tersimpan  ke dalam database sebagai pegawai. Sedangkan untuk orang  yang  bukan  pegawai,  hanya  akan  diperiksa dan di cek protokol kesehatannya, yaitu pengecekan suhu tubuh dan penggunaan masker. Alat ini dibuat untuk memutus rantai penyebaran virus COVID-19, meningkatkan  efisiensi  waktu  dalam  antrian,  dan memudahkan petugas dalam melakukan pengecekan protokol kesehatan.
Cara  kerja  dari  SPOTKASTER  adalah  user mendekatkan  wajahnya  ke  depan  LCD  untuk dilakukan  pengecekan  penggunaan  masker,  suhu tubuh  dan  wajah  sebagai  presensi.  Apabila semuanya sudah sesuai dengan sistem, maka portal akan terbuka secara otomatis dengan notifikasi dari buzzer yang berbunyi selama satu detik dan lampu LED yang berwarna hijau. Akan tetapi ketika sistem mendeteksi  user  tidak  memenuhi  salah  satu  dari protokol  kesehatan  yang  ada,  maka  lampu  LED akan  berwarna  merah dan buzzer tidak  akan berbunyi dan,  sehingga  user tidak  diberikan akses untuk masuk.

## C. Convolutional Neural Network
CNN memiliki neuron yang terdiri dari bias, weight,  dan  activation  function.  Cara  kerja  dari CNN  adalah  menggunakan  proses  konvolusi dengan  menggerakan  kernel  konvolusi  (filter) berukuran  tertentu  ke  citra  atau  gambar,  maka komputer  akan  menerima  informasi  dari  hasil perkalian  filter  yang  digunakan  dengan  bagian gambar.  CNN  memiliki  3  layer  yang  digunakan, yaitu:
1. Convolution Layer
Konvolusi  adalah  operasi  matematika  yang menggeser  satu  fungsi  ke  fungsi  lainnya  dan
Jurnal ELECTRON , Vol. 2, No.2, November 2021, Hal. 89-96 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v2i2.6
mengukur  integral  dari  perkalian  titik  –  titiknya. Tujuan  dari  konvolusi  ini  adalah  mengekstraksi fitur dari citra input.
2. Pooling Layer
Pooling  layer  merupakan  filter  yang  bergeser pada seluruh area feature map. Tujuan dari pooling layer  ini  adalah  untuk  mempercepat  komputasi dengan mengurangi dimensi dari feature map.
3. Fully Connected Layer Fully  connected  layer  diimplementasikan  di akhir jaringan karena kalau diimplementasikan dari awal  nantinya  data  akan  kehilangan  informasi spasialnya  dan  tidak  reversibel.  Tujuan  dari  fully connected  layer  adalah  untuk  mentrasformasi dimensi data agar bisa diklasifikasikan secara linear

## D. Komponen Penelitian
Sistem  pendeteksi  masker  ini  memiliki beberapa  komponen  hardware  dan software yaitu sensor kamera, Raspberry Pi, LCD, LED, Python, OpenCV, TensorFlow.
1. Raspberry Pi
Raspberry  pi  adalah  mini  computer  yang fiturnya  sama  dengan  komputer  pada  umumnya, seperti  memprogram,  office,  dan  juga  terdapat HDMI,  port  USB,  dan  LAN.  Untuk  mendeteksi masker menggunakan Raspberry Pi 4 model B
2. Sensor kamera
Sensor  kamera  berfungsi  untuk  mendeteksi pemakaian masker pada seseorang, dimana sensor kamera  dapat  mengambil  video  dan  foto  dengan definisi  tinggi.  Sensor  kamera  yang  digunakan adalah OmniVision OV5647.
3. LED Light Emitting Diode (LED) ketika diberikan tegangan  maju  akan  memancarkan  cahaya monokromatik.  Pada  alat  ini,  LED  yang  dipakai adalah LED RGB yang berfungsi sebagai pemberi informasi ketika user menggunakan masker dengan lampu berwarna hijau dan lampu berwarna merah ketika tidak menggunakan masker.
4. LCD
Liquid  Crystal  Display (LCD)  merupakan sebuah  display  yang  menampilkan  output  dari sistem  pada  sebuah  layar.  LCD  yang  digunakan adalah  LCD  7 inch dan  berfungsi  sebagai display ketika sistem sudah mulai dijalankan.
5. Python
Python  merupakan  bahasa  pemrograman tingkat  tinggi,  sehingga  banyak  digunakan  untuk membuat  program  GUI,  web,  game,  dsb.  Python merupakan  bahasa  pemograman  resmi  dari Raspberry Pi.
6. OpenCV
OpenSource  Computer  Vision  Library (OpenCV) adalah library software yang digunakan untuk  mengolah  citra  dinamis  secara  real-time. OpenCV  juga  merupakan  sebuah  aplikasi komersial  berbasis  penginderaan  citra.  Adapun beberapa pengembangan dan project – project dari OpenCV  yaitu  face  recognition,  face  detection, object tracking, dll.
7. TensorFlow
Tensorflow ini adalah sebuah tool yang dapat melakukan machine learning (neural network, dan sebagainya) dan komputasi numerik.

## III. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  rancangan  alat  pendeteksi masker pada SPOTKASTER berbasis kesehatan ini, akan  dibuat  menggunakan  sensor,  komponen pendukung dan software.
Gambar 1. Metodologi penelitian
Jurnal ELECTRON , Vol. 2, No.2, November 2021, Hal. 89-96 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v2i2.6
Pada  tahap  awal  penelitian,  diperlukan peninjauan  terhadap  penelitian  –  penelitian terdahulu  mengenai  pembuatan  alat  pendeteksi masker,  cara  kerja,  serta  kelebihan  dan kekurangannya. Dengan membandingkan beberapa pengalaman penelitian terdahulu, maka diharapkan penelitian  ini  memiliki  nilai  lebih.  Pada  tahap  ini juga, penulis perlu melakukan peninjauan terhadap apa  aja  komponen  yang  akan  dipakai  pada  tahap perancangan dan meninjau metode pengujian yang tepat untuk digunakan.
Pada tahap perancangan, penulis akan memilih komponen  apa  saja  yang  digunakan  untuk mendukung sistem bekerja menjadi lebih baik. Pada tahap  ini,  penulis  akan  membuat  rancangan  untuk desain alat SPOTKASTER.
Pada  tahap  verifikasi  perancangan,  semua komponen  yang  dibutuhkan  akan  diverifikasi dengan  menguji  masing  –  masing  komponen. Tujuan  dilakukan  pengujian  adalah  untuk memastikan bahwa komponen dapat bekerja dengan baik dan sesuai dengan yang kita mau.
Pada  tahap implementasi,  penulis  melakukan proses  assembly  menggunakan  semua  komponen yang  ada  pada  tahap  perancangan  agar  sesuai dengan desain alat SPOTKASTER. Setelah semua selesai  dirakit,  SPOTKASTER  siap  untuk dilakukan pengujian.
Pada  tahap  akhir  penelitian,  penulis melakukan pengujian secara menyeluruh pada alat SPOTKASTER.  Dimana  setelah  pengujian  akan didapatkan  hasil  data  sesuai  dengan  kondisi  yang diinginkan ketika pertama kali membuat alat ini.

## A. Diagram Blok
Gambar 2. Diagram blok sistem
Dapat  dilihat  bahwa  sumber  tegangan  utama SPOTKASTER  berasal  dari  PLN  dengan  220V, dimana sumber tegangan itu akan tersambung ke 4 buah adaptor, yaitu 3 buah adaptor 5V dan 1 buah adaptor  12V.  Masing  –  masing  adaptor  ini terhubung ke komponen yang berbeda – beda, yaitu LCD,  mini  computer  Raspberry  Pi  4  model  B, servo,  dan  kipas.  Untuk  menggerakkan  kipas supaya  bekerja  dengan  optimal  digunakanlah adaptor  12V,  supaya  nantinya  ketika  sistem dijalankan  dapat  mengurangi  panas  dari  LCD  dan mini  computer.  Untuk  komponen  lainnya,  seperti sensor  kamera,  sensor  thermal  image,  LED,  dan buzzer  akan  terhubung  ke  mini  computer  dengan pin  –  pin  yang  ada  pada  mini  computer.  Hasil inputan yang didapatkan dari sensor akan diproses dan  diolah  datanya  oleh  mini  computer,  dimana nanti  hasilnya  akan  ditampilkan  pada  LCD  dan servo  untuk  menggerakkan  portal  ketika  syarat sistem sudah terpenuhi atau belum terpenuhi.

## B. Flowchart Sistem
Jurnal ELECTRON , Vol. 2, No.2, November 2021, Hal. 89-96 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v2i2.6
Sistem  pendeteksi  masker  ini  menggunakan metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN). Untuk  bisa  mendeteksi  pemakaian  masker  pada seseorang  dibutuhkan  dataset,  dimana  dataset  ini berupa  wajah  orang  memakai  masker  dan  wajah orang  tidak  menggunakan  masker.  Dataset  yang digunakan  dibuat  oleh  Prajna  Bhandary  dengan total gambar sebanyak 1376 foto, dengan 690 foto yang menggunakan masker dan 686 foto yang tidak menggunakan  masker.  Pada  tahap  pre-processing data  terdiri  dari  pengolahan  dan  pengondisian gambar  seperti,  ukuran,  pelabelan  antara  gambar dengan  objek,  dan  pemfilteran.  Pada  tahap membuat  model  untuk  mendeteksi  masker, menggunakan  arsitektur  MobileNetV2.  Arsitektur ini memiliki kelebihan untuk mengatasi kebutuhan resource  komputasi  yang  tinggi  dan  nilai  akurasi yang  tergolong  baik.  Selanjutnya  melakukan training data dari model yang telah dibuat. Training dataset  yang  dilakukan  dibagi  menjadi  20  untuk validasi  pengujian  dan  80%  untuk  training.  Hasil dari  training  berupa  nilai  akurasi  dan  loss. Selanjutnya melakukan pendeteksian wajah dengan menggunakan  masker  dan  tanpa  menggunakan masker secara real-time.

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian  untuk  Mendeteksi  Penggunaan Menggunakan Masker
Dengan  membuat  model  untuk  masker  dan melakukan  training  setelah  itu,  didapatkan  hasil seperti  pada gambar (d) yang  berhasil mendeteksi masker  secara  real-time  dan  akan  muncul  tulisan pada  LCD  “Terima  kasih,  Masker  terdeteksi”  dan lampu LED berwarna hijau. Sedangkan gambar (e) berhasil mendeteksi seseorang tidak menggunakan masker secara real-time dengan muncul tulisan pada LCD “Perhatian !!! Silahkan gunakan masker” dan lampu LED berwarna merah.
Gambar 4. Implementasi seseorang menggunakan masker
Gambar 5. Implementasi user tidak menggunakan masker

## B. Pengujian Berdasarkan Banyak Orang
Pengujian yang dilakukan ini bertujuan untuk mengetahui  berapa  banyak  orang  yang  dapat dideteksi dan berapa persen tingkat keberhasilannya.  Ketika  5  orang  berdiri  di  depan alat  untuk  dideteksi  maskernya,  terlihat  bahwa frame  pada  sensor  kamera  sudah  hampir  terisi penuh,  kecuali  mereka  berdiri  agak  jauh  dari  alat dan kemungkinan jumlah orang yang terdeteksi bisa melebihi  dari  5  orang.  Apabila  dari  5  orang  yang akan  dideteksi  maskernya  hanya  menggunakan masker  sebanyak  4  orang,  maka  tampilan  yang muncul  pada  LCD  adalah  “Terima  kasih,  Masker terdeteksi” dan LED berwarna hijau. Apabila dari 3 orang  yang  akan  dideteksi  maskernya  hanya menggunakan  masker  sebanyak  1  orang,  maka tampilan  yang  muncul  pada  LCD  adalah “Perhatian!!! Silahkan gunakan masker” dan LED berwarna  merah.  Jadi  sistem  akan  bekerja berdasarkan banyaknya atau mayoritas orang yang tidak  menggunakan  masker  atau  menggunakan masker.
Jurnal ELECTRON , Vol. 2, No.2, November 2021, Hal. 89-96 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v2i2.6
Tabel 1. Pengujian berdasarkan banyak orang N o Banyak Orang Percobaan ke - Persentase Keberhasila n 1 2 3 4 5
1
√  √ √ √ √ 100%
2 √ √ √ √ √ 100%
3 √ √ √ √ √ 100%
4 √ √ √ √ √ 100%
5 √ √ √ √ √ 100%
6 4 orang masker dan 1 orang tidak - - - - - Sistem akan mendeteksi berdasarkan banyaknya yang menggunakan masker atau tidak menggunakan masker
7 1 orang masker dan 2 orang tidak -  -  -  -  -

## C. Pengujian Berdasarkan Benda selain Masker
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  benda  selain  masker  dapat  dideteksi  oleh
sistem atau tidak. Dari data yang didapatkan, ketika hidung dan mulut tertutup menggunakan apa saja, sistem  akan  menganggap  bahwa  user  sudah menggunakan  masker.  Itu  terjadi  karena  ketika mengklasifikasikan masker wajah hanya terdiri dari 2  kelas  yaitu  kelas  untuk  tidak  menggunakan masker  dan  kelas  untuk  menggunakan  masker, sehingga  dibutuhkan  satu  kelas  untuk  benda  yang meragukan ketika berada di wajah atau outline dari maskernya yang tidak jelas.
Tabel 2. Pengujian berdasarkan selain masker
No Benda selain masker Percobaan ke - Persentase Keberhasilan 1 2 3 4 5 1 Baju √ √ √ × √ 80%
2 Buku √ √ √ √ √ 100%
3 Tangan × × × × × 0%

## D. Pengujian Berdasarkan Jarak
Pengujian yang dilakukan ini bertujuan untuk mendapatkan berapa jarak efektif dari alat ini untuk bisa mendeteksi masker pada user. Pada pengujian ini  dilakukan  percobaan  sebanyak  5  kali.  Pada pengujian ini jarak paling jauh yang dapat dideteksi penggunaan  maskernya  adalah  sejauh  240  cm dengan  persentase  keberhasilan  sebesar  40% sedangkan jarak paling dekat yang dapat dideteksi penggunaan maskernya adalah sejauh 20 cm dengan persentase  keberhasilan  sebesar  60%.  Dari  data yang didapatkan, jarak efektif yang dapat membuat sistem bekerja lebih optimal adalah sejauh 30 – 200 cm dengan persentase keberhasilan sebesar 100%. Ketika berada pada jarak 20 cm, sistem mendeteksi selain  user  di  sebelah  kanan  atau  kiri  yang
Jurnal ELECTRON , Vol. 2, No.2, November 2021, Hal. 89-96 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v2i2.6
memungkinkan  terjadinya  error  karena  terlalu dekatnya  wajah  ke  sensor  kamera  yang  membuat frame  pada  sensor  kamera  penuh  dan  sulit  untuk dideteksi.
Tabel 3. Pengujian berdasarkan jarak
No Jarak Percobaan ke - Persentase Keberhasila n 1 2 3 4 5 1 240 cm √  × √ × × 40% 2 160 cm √  √ √ √ √ 100% 3 100 cm √  √ √ √ √ 100%
4 50 cm √  √ √ √ √ 100%
5 20 cm √  × √ ×  √ 60%

## E. Pengujian Deteksi Masker Berdasarkan Jenis Masker
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah alat ini bisa mendeteksi jenis – jenis masker biasa ditemui. Pada pengujian ini jenis masker yang digunakan adalah masker non-medis, masker scuba, masker  bedah,  masker  KN95,  dan  masker  dengan gambar  hidung  dan  mulut.  Dari  data  yang didapatkan, sistem berhasil mendeteksi semua jenis
masker  dan  variasi  warnanya  kecuali  masker dengan  gambar  hidung  dan  mulut.  Pada  masker dengan  gambar  hidung  dan  mulut  didapatkan persentase  keberhasilan  sebesar  20%,  itu  terjadi karena  outline  dari  masker  yang  tidak  jelas  dan menyerupai  seperti  hidung  dan  mulut.  Untuk mendeteksi  penggunaan  masker  pada  user,  sistem akan  mendeteksi  apakah  hidung  dan  mulut  sudah tertutup  dengan  benar  atau  belum,  sedangkan bentuk  dari  masker  tersebut  membuat  sistem mendeteksi tidak menggunakan masker.
Tabel 4. Pengujian berdasarkan jenis masker
No Jenis Masker Percobaan ke - Persentase Keberhasilan 1 2 3 4 5 1 Masker non – medis warna hitam √ √ √ √ √ 100%
2 Masker scuba √ √  √  √  √
100%
3
Masker dengan gambar hidung dan mulut
× ×  ×  ×  √ 20%
4
Masker bedah warna hijau √ √  √  √  √
100%
5 Masker KN95 √ √  √  √  √
100%
Jurnal ELECTRON , Vol. 2, No.2, November 2021, Hal. 89-96 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v2i2.6

## F. Pengujian Penyimpanan Data Deteksi Masker pada Database
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  setelah  mendeteksi  masker  pada  user, datanya  tersimpan  di  dalam  database  atau  tidak. Ketika user menggunakan atau tidak menggunakan masker  akan  tersimpan  di  dalam  database  pada localhost.  Ketika  user  sudah  melakukan  deteksi masker, deteksi suhu tubuh, dan terdeteksi sebagai pegawai, maka akan tersimpan di dalam database. Akan tetapi, ketika user tidak dikenali oleh sistem karena bukan pegawai, maka tidak akan tersimpan di dalam database. Untuk tampilan dari database ini terdiri  dari  nama,  jabatan, keterangan  suhu  tubuh, waktu  melakukan  presensi  (jam  dan  tanggal), keterangan  penggunaan  masker,  dan  keterangan berhasil atau tidaknya presensi.
Gambar 6. Tampilan database deteksi masker pada localhost

## V. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  beberapa  pengujian, didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Rancangan sistem untuk mendeteksi seseorang menggunakan masker yang dibuat berhasil dan bekerja dengan baik,
2. Sensor  kamera  yang  digunakan  untuk mendeteksi user menggunakan masker berhasil diimplementasikan,
3. Ketika masker terdeteksi akan muncul tulisan pada LCD “Terima kasih, Masker terdeteksi” dan  lampu  LED  berwarna  hijau  dan  ketika masker  tidak  terdeteksi  akan  muncul  tulisan pada  LCD  “Perhatian!!!  Silahkan  gunakan masker” dan lampu LED berwarna merah,
4. Jarak  efektif  yang  dapat  membuat  sistem bekerja lebih optimal  adalah sejauh 30 – 200 cm.

## REFERENSI
[1] Yuliana,  "Corona  Virus  Disease  (Covid-19)," Wellness  and  Healty  Magazine, vol.  2,  pp.  1-6, 2020.
[2] F. M. d. S. N. Putri Puspita, "Face Mask Detection Covid-19  Using  Convolutional  Neural  Network (CNN)," Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa (SENTRA), vol. 2, pp. 27 - 32, 2020.
[3] L. C. d. P. J. N. Budirman Bunardi, "Pendeteksian Penggunaan  Masker  Wajah  dengan  Metode Convolutional  Neural  Network," Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Sistem  Informasi, vol.  1,  pp.  1-8, 2020.
[4] K.  d.  L.  T.  Rahim  Arham,  "Convolutional  Neural Network  untuk  Klasifikasi  Penggunaan  Masker," Megister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta, vol. 1, p. 8, 2020.
[5] Yuliana, "Wellness and Healty Magazine," Corona Virus  Diseases  (COVID-19), vol.  2,  pp.  1-6, February 2020.
[6] W. Y.  d.  S.  R. Suartika  Wayan, "Klasifikasi  Citra Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (Cnn) pada Caltech 101," JURNAL TEKNIK ITS , vol. 5, pp. 1-5, 2016.
[7] D.  Vincent,  "Pengenalan  Wajah  Menggunakan Convolutional  Neural  Network," Tugas  Akhir Institut Teknologi Sepuluh November, vol. 1, pp. 1- 134, 2018.
[8] S. Agus, "PERATURAN MENTERI
PERDAGANGAN  REPUBLIK  INDONESIA,"
hukumonline.com, vol. 2, pp. 1-3, 2020.
[9] A.  D.  Nazwa,  "Makalah  Corona  Virus  Disease 2019," PENDIDIKAN  JASMANI  OLAHRAGA KESEHATAN, vol. 1, pp. 1-15, 2020.
[1 0] Faiz,  “Pengenalan  Teknologi  dan  Informasi,” Raspberry Pi, 13 oktober 2017. [Online]. Available: http://17416255201065faizhariyanto.blogspot.com/ 2017/10/raspberry-pi.html.  [Diakses  15  Maret 2021].