Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 397-406 E- ISSN 2503-2933 397

## Klasifikasi Penggunaan Masker Wajah Menggunakan Squeezenet
Parmonangan R. Togatorop* 1 , Ahmad Fauzi 2
1 Fakultas Informatika dan Teknik Elektro, Institut Teknologi Del, Laguboti, Sumatera Utara
2 Sistem informasi, UIN Imam Bonjol, Koto Tangah, Padang, Sumatera Barat e-mail: * 1 mona.togatorop@del.ac.id, 2 ahmadfauzi@uinib.ac.id

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  yang  disebabkan  oleh  Virus  Sars-Cov2  menyebabkan  kerusakan fatal  terhadap  system  pernafasarn  manusia.  Oleh  karena  itu,  anjuran  pemerintah  tentang penggunaan  alat  pelindung  diri  (APD)  ketika  seseorang  beraktivitas  di  luar  ruangan  untuk menanggulangi  penyebaran  virus  Sars-Cov2,  termasuk  di  dalamnya  penggunaan  masker. Tujuan  penelitian  ini  yaitu  membangun  model  klasifikasi  untuk  dapat  menentukan  apakah seseorang  menggunakan  masker  atau  tidak.  Pemodelan  klasifikasi  dilakukan  dengan menggunakan  SqueezeNet  untuk  proses  ekstraksi  fitur  dan  Naïve  Bayes,  Support  Vector Machine untuk proses klasifikasi. Data yang digunakan untuk membuat model klasifikasi terdiri dari 658 gambar wajah yang menggunakan masker dan 656 gambar wajah tanpa menggunakan masker. Hasil evaluasi model dengan 10-Fold Validation, untuk Naïve Bayes diperoleh akurasi 0.958,  presisi  0.981,  dan  recall  0.938.  Sedangkan  pemodelan  dengan  menggunakan  SVM, akurasi secesar 0.992, presisi 0.994, dan recall 0.990.
Kata kunci — Klasifikasi, Convolutional Neural Network, Support Vector Machine, Naïve Bayes, SqueezeNet.

## Abstract
The  Covid-19  pandemic  caused  by  Sars-Cov2  virus  has  caused  the  damage  of  the human  respiratory  system.  Therefore,  the  government  give  a  recommendation  to  all  of  us  for using a personal protective equipment like a face mask when everyone is doing an activity in the outdoor  to  prevent  the  spread  of  the  Sars-Cov2.  The  purpose  of  this  study  is  to  build  a classification model to be able to determine whether someone uses a mask or not. The building model used in this study is SqueezeNet for feature extraction and Naïve Bayes, Support Vector Machine for the classification process. Research data to build the model consist of 658 facial images  using  masks  and  656  facial  images  without  masks.  The  evaluation  using  10-Fold Validation  is  the  accuracy  of  the  model  using  Naïve  Bayes  is  0.958,  precision  is  0.981,  and recall is 0.938. Using SVM, the evaluation result is for the accuracy is 0.992, precision is 0.994, and recall is 0.990.
Keywords — Classification, Convolutional Neural Network, Support Vector Machine, Naïve Bayes, SqueezeNet.
398 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 397-406 E-ISSN 2503-2933
1. PENDAHULUAN
andemi Corona Virus Disease 19 (Covid-19) yang terjadi pada akhir 2019 sampai saat ini hampir diseluruh belahan dunia, telah menyebabkan banyak korban jiwa. Berdasarkan data dari  World  Health  Organization  (WHO),  sampai  tanggal  10  Agustus  2020,  jumlah kematian yang disebabkan oleh pandemi Covid-19 mencapai 722,285 jiwa, dan yang terinfeksi mencapai  19,462,112 jiwa di  seluruh  dunia  [1].  Tingkat  penyebaran  virus  ini  termasuk  sangat cepat,  nilai  penyebaran  virus  SARS-Cov-2  direntang  nilai  2.0  sampai  2.5  [2],  namun  dalam beberapa kasus, nilai penyebarannya dapat lebih tinggi.
Indonesia  sebagai  salah  satu  negara  yang  terkena  dampak  dari  penyebaran  virus  ini sudah  melakukan  beberapa  penanggulangan  penyebaran  virus  SARS-Cov-2,  salah  satunya dengan  mengeluarkan  edaran  Nomor  HK.02.02/I/385/2020  tahun  2020  tentang  penggunaan masker  dan  penyediaan  Sarana  Cuci  Tangan  Pakai  Sabun  (CTPS)  untuk  mencegah  penularan Covid-19  [3].  Salah  satu  butir  yang  tertuang  di  dalam  protokol  tersebut  adalah  mewajibkan setiap  individu  yang  beraktivitas  di  luar  rumah  untuk  menggunakan  masker.  Namun,  anjuran pemerintah  tersebut  tidak  serta  merta  dapat  dipatuhi  oleh  masyrakat,  hal  ini  terbukti  banyak ditemui  masyarakat  yang  beraktivitas  di  luar  rumah  tanpa  menggunakan  masker.  Mendeteksi pemakaian  masker  wajah  secara    manual  adalah  tugas  yang  melelahkan.  Hal  ini  memotivasi peneliti untuk melakukan penelitian untuk mendeteksi masker wajah.
Pada  era  saat  ini  dimana  penggunaan  dan  perkembangan  Teknologi  Informasi  (TI) sangat  pesat,  termasuk  di  dalamnya  bidang computer  vision ,  hal  tersebut  dapat  dimanfaatkan untuk  proses  pendeteksian  secara  otomatis  terhadap  objek  tertentu,  dalam  hal  ini  penggunaan masker.  Pendekatan  yang  banyak  digunakan  dalam  bidang computer  vision saat  ini  salah satunya menggunakan Deep Learning. Convolutional Neural Network (CNN) sebagai salah satu algoritme  di  dalam  Deep  Learning,  memiliki  popularitas  yang  bagus  dalam  hal  klasifikasi gambar.  Hal  ini  juga  tidak  lepas  dari  hasil  yang  sangat  memuaskan  pada  ajang  kompetisi ImageNet yang mana kompetisi selalu dimenangkan dengan menggunakan arsitektur CNN.
[5]  di  dalam  penelitiannya  menggunakan  CNN  untuk  melakukan  identifikasi  spesies burung  dari  200  kategori  burung  yang  terdapat  di  Amerika  Utara.  Hasil  klasifikasi  dengan menggunakan CNN diperoleh akurasi sebesar 93% untuk data latih, sedangkan akurasi dengan menggunaka  data  uji  mencapai  80%.  Penelitian  [6]  menggunakan  CNN  untuk  melakukan klasifikasi terhadap rambu lalu lintas. Model yang dibangun pada penelitian [6] menggunakan CNN dengan arsitektur AlexNet. [6] menggunakan lebih dari 360 gambar yang dibagi menjadi data  latih  dan  data  uji.  Hasil  [6]  menunjukkan  hasil  akurasi  terbaik  untuk  klasifikasi  dengan menggunakan data latih diperoleh akurasi sebesar 93%.  Namun begitu, penggunaan CNN pada dasarnya  menghabiskan resource karna  peningkatan  layer  pada  arsitekturnya.  [7]  dalam penelitiannya  membangun  arsitektur  SqueezeNet  dengan  cara  mengkompress  arsitektur  CNN sehingga cost yang digunakan lebih kecil dibandingkan menggunakan arsitektur CNN AlexNet. Penelitian terkait deteksi penggunakan masker wajah telah banyak dilakukan. Penelitian [4] melakukan deteksi penggunaan masker wajah menggunakan Deep Learning.  [5] melakukan deteksi  penggunaan  masker  menggunakan  deep  transfer  learning  model.  Dalam  [9],  penulis menggunakan  algoritma  YOLOv3  untuk  deteksi  wajah.  YOLOv3  menggunakan  Darknet-53 sebagai backbone .  Penulis  pada  penelitian  [10]  melakukan  deteksi  penggunaan  masker  wajah menggunakan  single  shot multibox  detector  and  MobileNetV2.  [11]  melakukan  deteksi  secara real time menggunakan Transfer Learning.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  membangun  model  klasifikasi  penggunaan  masker wajah  dengan  menggunakan  arsitektur  SqueezeNet  pada  proses  ekstraksi  fitur.  Penelitian  ini menggunakan  Naïve  Bayes  (NB)  dan  juga  Support  Vector  Machine  (SVM)  pada  proses klasifikasi untuk melihat performa dari SquezeeNet terhadap dua algorithm klasifikasi tersebut. Diharapkan  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  pihak  yang  berkepentingan  terkait

## P
ISSN 2407-4322
t and clear, implies research results (First Author)
penanggulangan  pendemi  Covid-19  untuk  dapat  mendeteksi  masyarakat  yang  tidak menggunakan masker.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1   SqueezeNet
Popularitas  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  meningkat  pertama  kali  ketika LeCun  dkk  menggunakan  Back  Propagation  untuk  pengenalan  digit  [12].  Popularitas  CNN semakin  meningkat di tahun 2012 ketika Alex Krizhevsky  memenangkan  kompetisi ImageNet dengan  menggunakan  arsitektur  AlexNet  dengan  dasar  arsitektur  CNN.  Pengaplikasian  CNN banyak diterapkan untuk objek berupa gambar [13].
Gambar 1.  Arsitektur SqueezeNet (Modifikasi) [6]
Arsitektur  SqueezeNet  pada  dasarnya  adalah  menggunakan  arsitektur  CNN.  Arsitektur SqueezeNet  dibangun  bertujuan  untuk  mengurangi  cost  komputasi  pada  proses  klasifikasi gambar [6]. Arsitektur SqueezeNet dimulai dengan sebuah convolutional layer dan diikuti oleh 8 fire  module ,  dan  diakhiri  oleh  sebuah  convolutional  layer  ( Error!  Reference  source  not found. ). Fire module merupakan sebuah layer squeeze convolutiona l yang memiliki hanya 1 x 1 filte r,  kemudian  masuk  ke  dalam layer yang  terdiri  dari  1x1  dan  3x3 convolutional  filter [6]. Pada  arsitektur  SqueezeNet,  peningkatan  secara  bertahap  terhadap  jumlah filter dilakukan  di setiap fire module [6].

## 2. 2 Naïve Bayes
Naïve Bayes (NB) merupakan salah satu algoritme yang popular digunakan untuk proses klasifikasi  [14].  NB  pada  dasarnya  adalah  Bayes  Rule  yang  mengasumsikan  semua  attribute saling  independent.  Banyaknya  penelitian  yang  menggunakan  NB  bukanlah  tanpa  alasan. Menurut [11], alasan NB popular untuk proses klasifikasi yaitu:
400 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 397-406 E-ISSN 2503-2933
1. Komputasi yang relatif efisien dibandingkan algoritme klasifikasi lainnya. Hal ini karena waktu proses pembelajaran berbanding linear dengan jumlah data latih dan jumlah attribute.
2. Memiliki variance yang rendah.
3. Incremental learning
4. Tidak terpengaruh dengan missing value

## Persamaan Naïve Bayes didasarkan pada Bayes Rule
| = | 1
Dimana  P(y) prior  probability ,  P(x|y) likelihood ,  P(x) evidence ,  dan  P(y|x) posterior probability . Karena pada Naïve Bayes mengasumsikan semua atribut saling independent , maka Likelihood |
= |                                                                         2
dimana xi adalah atribut ke-i.

## 2.3   Support Vector Machine
SVM dikembangkan pertama kali oleh Vapnik dkk pada tahun 1992 untuk menentukan hyperplane  yang  dapat  memisahkan  dua  kumpulan  data  secara  optimal  ( Error!  Reference source not found. ). Persamaan SVM ditunjukkan oleh persamaan 3.
=  +                                                                     3
dengan adalah  fungsi  yang  memetakan  input  x  kedalam  ruang  fitur,  b  adalah  koefisien bias, dan W adalah faktor bobot. Galat terkecil diperoleh ketika
min 1 2 ‖‖ 4 dengan contraint
− 〈. 〉 −  ≤ #                                                               5
〈. 〉 +  −
≤ #                                                                            6
Kernel SVM yang banyak  digunakan di dalam penelitian adalah Radial Basis Function (RBF) (persamaan (7)).
&' , ) * = exp +− 1 2, - − ) - .                                                          7
ISSN 2407-4322
t and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Margin Support Vector [12]
Evaluasi  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix  ( Error! Reference  source  not  found. ).  Confusion  Matrix  terdiri  dari  data  aktual  yang  dibandingan dengan data prediksi. Isi Confusion Matrix terdiri dari True Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive  (FP),  False  Negative  (FN).  TP  jika  data  klasifikasi  prediksi  bernilai  positif  dan nilai data aktual bernilai positif. TN jika data klasifikasi prediksi bernilai negaitf dan nilai data aktual  bernilai  negative.  FP  jika  data  klasifikasi  prediksi  bernilai  positif  dan  nilai  data  aktual bernilai  negatif.  FN jika  data  klasifikasi  prediksi  bernilai  negatif  dan  nilai  data  aktual  bernilai positif.  Nilai  nilai  di  dalam  Confusion  Matrix,  dapat  diturunkan  menjadi  parameter  lainnya seperti akurasi, presisi, dan recall.
Tabel 1. Confusion Matrix Prediksi Aktual P N P TP FN N FP TN Akurasi
= 0 + 01 0 + 01 + 2 + 21                                                                             8
Presisi = 0
2 + 0                                                                                                       9 Recall = 0 21 + 0                                                                                                    10
402 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 397-406 E-ISSN 2503-2933

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  terdiri  dari  658  gambar  wajah  yang  menggunakan masker  dan  656  gambar  wajah  tanpa  menggunakan  masker  ( Error!  Reference  source  not found. dan Error! Reference source not found. ) 1 . Proses pembuatan model ditunjukkan oleh Error!  Reference source not found. .  Ekstraksi  fitur  gambar  dilakukan  dengan  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  arsitektur  SqueezeNet.  Pada  tahap  tersebut, gambar  akan  mengalami  proses convolution dan  filter  di  dalam fire  modul .  Setelah  ekstraksi fitur  selesai,  fitur  tersebut  dikelompokkan  menjadi  dua  kelas  dengan  menggunakan  K-Means tanpa  masker  wajah  ( without  mask )  dan  dengan  masker  wajah  ( with  mask ).  Proses  klasifikasi dilakukan  dengan  menggunakan  NB  dan  SVM  berdasarkan  hasil  data  yang  sudah dikelompokkan.
Klasifikasi dengan SVM menggunakan hyperparameter Cost 1, epsilon 0.1 dengan kernel RBF.  Proses  evaluasi  menggunakan  10-Fold  Cross  Validation  yang  kemudian  dianalisis menggunakan Confusion Matrix dan dapat digambarkan juga dengan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC). Data yang telah mengalami proses klasifikasi, selanjutnya dijadikan dasar pembuatan  model.  Model  disimpan  dalam  format pickle .  Proses  Uji  coba  model  dilakukan terhadap  71  gambar  tanpa  menggunakan  masker  ( without  mask )  dan  71  gambar  dengan menggunakan masker ( with mask ).
Gambar 3.  Data Sample Tanpa Masker
Gambar 4.  Data Sample Menggunakan Masker
1 https://github.com/prajnasb/observations, diakses 06 Juni 2020
ISSN 2407-4322
t and clear, implies research results (First Author)
Gambar 5.  Proses Pembuatan Model

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Confusion  Matrix  evaluasi  model  klasifikasi  dengan  menggunakan  Naïve  Bayes  untuk 10-Fold Validation ditunjukkan oleh Tabel 1. TP model klasifikasi dengan Naïve Bayes sebesar 98.10%,  TN  93.50%,  FP  1.90%,  dan  FN  6.50%.  Akurasi,  presisi,  recall  dari  model  dengan menggunakan NB secara berurut sebesar 0.958, 0.981, dan 0.938.
Tabel 1. Confusion Matrix Menggunakan NB
Tabel  2  menunjukkan  Confusion  Matrix  hasil  pembelajaran  menggunakan  SVM, diperoleh  TP  sebesar  99.40%,  TN  98.90%,  FP  0.60%,  dan  FN  1.10%.  Dari  nilai  TP,  TN,  FP, dan  FN  tersebut  diperoleh  akurasi  0.992,  presisi  0.994,  dan  recall  0.990.  Hal  yang  sama  juga dapat dilihat pada kurva ROC. Jika dilihat dari kurva ROC
Gambar 1 dan
Gambar  2,  pada  saat  pembuatan  model,  True  False  Rate  untuk  prediksi  dengan menggunakan  masker  dan  tidak  menggunakan  masker  menunjukkan  hasil  kurva  ROC  untuk SVM lebih baik dibandingkan kurva ROC Naïve Bayes. Namun kedua pendekatan baik dengan menggunakan NB ataupun SVM menunjukkan hasil yang sangat baik, yaitu di atas 0,90.
Hasil model NB dan SVM kemudian dilakukan pengujian untuk meprediksi 142 gambar yang terdiri dari 71 gambar menggunakan  masker dan 71 gambar tidak menggunakan masker. Hasil  uji  model  menunjukkan  hasil  klasifikasi  terhadap  gambar  yang  masuk  ke  dalam  model, baik dengan menggunakan NB ataupun SVM tepat diprediksi 100% (Tabel 3 Error! Reference source not found. ).
Tabel 2. Confusion Matrix Menggunakan SVM Prediksi Dengan Masker Tanpa Masker ∑ A k tu al Dengan Masker 99,4% 1,10% 658 Tanpa Masker 0,60% 98,90% 656 ∑ 625 689 1314 Prediksi Dengan Masker Tanpa Masker ∑ A k tu al Dengan Masker 98,10% 6,50% 658 Tanpa Masker 1,90% 93,50% 656 ∑ 625 689 1314
404 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 397-406 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. ROC Dengan Menggunakan Masker (Ungu: NB, Hijau SVM)
Gambar 2. ROC Tanpa Menggunakan Masker (Ungu: NB, Hijau SVM)
Tabel 3. Confusion Matrix NB dan SVM Dengan Menggunakan Data Eksternal
Prediksi Dengan Masker Tanpa Masker ∑ A k tu al Dengan Masker 71 0 71 Tanpa Masker 0 71 71 ∑ 625 689 1314
ISSN 2407-4322
t and clear, implies research results (First Author)

## 4. KESIMPULAN
Pemodelan klasifikasi penggunaan masker pada wajah dengan menggunakan Squeezenet untuk proses ekstraksi fitur menunjukkan hasil yang sangat significant. Evaluasi model dengan menggunakan  Naïve  Bayes  (NB)  dengan  10-Fold  Validation,  diperoleh  akurasi  0.958,  presisi 0.981,  dan  recall  0.938.  Sedangkan  pemodelan  dengan  menggunakan  SVM,  akurasi  secesar 0.992,  presisi  0.994,  dan  recall  0.990.  Dari  hasil  pengujian  model terhadap  data  ekternal  yang belum diberi label menunjukkan bahwa 100% gambar eksternal tersebut dapat di klasifikasikan secara tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   WHO, "Corona ," WHO, 2020 07 2020. [Online]. Available:
https://covid19.who.int/?gclid=EAIaIQobChMIst2G56Ps6QIVSQ4rCh2M0wJeEAAYAS AAEgKb5fD_BwE. [Accessed 10 08 2020].
[2]   WHO,  2020, "Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19)  Situation  Report  –  46 ,"  WHO, Geneva.
[3]   Kementerian  Kesehatan  RI,  2020.  " Surat  Edaran  Kementerian  Kesehatan  Republik
Indonesia Nomor HK.02.02/I/385/2020 ," 14 04 [Online]. Available: https://covid19.go.id/p/regulasi/surat-edaran-nomor-hk0202i3852020.  [Accessed  14  04 2020].
[4]   P.  Gavali,  P.  A.  Mhetre  and  N.  C.  Patil,  2019. "Bird  Species  Identification  Using  Deep Learning," International Journal of Engineering Research and Technology, Vol. 8, No. 4, pp. 69-72.
[5]   N. Jmour, S. Zayen and A. Abdelkrim, 2018. "Convolutional Neural Networks for Image Classification," IEEE, pp. 397-402,
[6]   F. N. Landola, S. Han, M. W. Moskewicz, K. Ashraf, W. J. Dally and K. Keutzer, 2016 "Squeezenet:  Alexnet-Level  Accuracy  With  50x  Fewer  Parameters  and  <0.5mb  Model Size," Arxiv, .
[7]   S. Yadav, 2020, "Deep Learning based Safe Social Distancing and Face Mask Detection in  Public  Areas  for  COVID-19  Safety  Guidelines  Adherence," International  Journal  for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET), Vol. 8, No. VII.
[8]   M.  Loey,  G.  Manogaran,  M.  H.  N.  Taha  and  N.  E.  M.  Khalifa,  2021. "A  Hybrid  Deep Transfer  Learning  Model  With  Machine  Learning  Methods  for  Face  Mask  Detection  In The Era of The COVID-19 Pandemic," Measurement, Vol. 167.
[9]   R.  W.  J.  L.  L.  F.  C.  Li,  2020, "Face  Detection  Based  on  YOLOv3," Recent  Trends  in Intelligent Computing, Communication and Devices, p. 277–284.
406 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 397-406 E-ISSN 2503-2933
[10]   P. Nagrath, R. Jain, A. Madan, R. Arora, P. Kataria and J. Hemanth, 2021. "SSDMNV2: A Real Time DNN-Based Face Mask Detection System Using Single Shot Multibox Detector and MobileNetV2," Sustainable Cities and Society, Vol. 66.
[11]   S.  Asif,  Y.  Wenhui,  Y.  Tao,  S.  Jinhai  and  K.  Amjad,  2021. "Real  Time  Face  Mask Detection System using Transfer Learning with Machine Learning Method in The Era of Covid-19  Pandemic," in 4th  International  Conference  on  Artificial  Intelligence  and  Big Data (ICAIBD) .
[12]   Y. LeCun, L. E. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. E. Hubbard and L. D.  Jackel,  1989.  " Handwritten  Digit  Recognition  with  a  Back-Propagation  Network, " NISP.
[13]   C. C. Aggarwal, 2018. Neural Networks and Deep Learning, Springer, Gewerbestrasse
[14]   S.  Theodoridis,  2015. Machine  Learning:  A  Bayesian  and  Optimization  Perspective , Academic Press,