Dharmaputra, A., Cahyanti, M., Septian, M. R. D. and Swedia, E. R. (2021) “Aplikasi Face Mask
Detection Menggunakan Neural Network Mobilenetv2 Berbasis Android”, Sebatik, 25(2). Submitted:2021/10/10 Accepted: 2021/11/19 Published: 2021/12/01
ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY
DOI:10.46984/sebatik.v25i2.1503

## APLIKASI FACE MASK DETECTION MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK MOBILENETV2 BERBASIS ANDROID
Azizulhaq Dharmaputra 1) , Margi Cahyanti 2) , M Ridwan Dwi Septian 3) , dan Ericks Rachmat Swedia 4)
1,3 Teknik Informatika, Universitas Gunadarma
2,4 Sistem Informasi, Universitas Gunadarma
1,2,3,4 Jalan Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : azizdharma18@gmail.com 1) , margi@staff.gunadarma.ac.id 2) , ridwandwiseptian@staff.gunadarma.ac.id 3) , ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id 4)

## ABSTRAK
Adanya  pandemi  Covid-19  memberikan  dampak  yang  luar  biasa  kepada  hampir  seluruh  masyarakat  di  dunia,  tidak terkecuali di Indonesia di mana Kementerian Kesehatan serta pemerintah yang terkait menerbitkan protokol kesehatan guna meminimalisasikan  paparan  yang  diakibatkan  oleh  virus  Covid-19.  Salah  satu  protokol  kesehatan  tersebut  yaitu menganjurkan  masyarakat untuk selalu  menggunakan  masker saat beraktivitas baik itu di dalam  maupun di luar ruangan. Dalam konteks ini, semua masyarakat dapat memainkan perannya masing-masing dengan berkontribusi untuk memerangi virus  ini.  Hal  ini  merupakan  kesempatan  yang  bagus  untuk  para  peneliti  dalam  bidang  teknologi  informasi  untuk memanfaatkan  kemajuan  teknologi  dalam  membantu  memerangi  penyebaran  virus  corona,  seperti  pembuatan  aplikasi untuk  mendeteksi  penggunaan  masker.  Penelitian  ini  membuat  sebuah  aplikasi  untuk  mendeteksi  apakah  objek  yang terdapat pada preview image menggunakan masker atau tidak menggunakan masker. Pengumpulan data training dilakukan dengan pengambilan data dari situs kaggle berjumlah 1000 data citra yang terdiri dari 500 data citra menggunakan masker dan 500 data citra tidak menggunakan masker. Hasil yang diperoleh berdasarkan uji coba yang dilakukan terhadap 60 orang yang  tidak  terdapat  dalam  data training .  Arsitektur MobileNetV2 digunakan  dalam  penelitian  ini  dan  diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Kotlin yang dapat digunakan oleh semua smartphone berbasis android. Akurasi pendeteksian penggunaan masker dari 30 data uji coba yang didapatkan adalah sebesar 90%.
Kata Kunci: Covid-19, Deep Learning, Face Mask, Mobilenet, Virus

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus  corona  dan  menimbulkan  gejala  berupa  gangguan pernapasan (Hasan, G., & Kelly, K., 2021). Penyakit ini menjadi  sorotan  karena  kemunculan  nya  di  akhir  tahun 2019 di Wuhan, China. Dengan adanya penyebaran virus corona,  penduduk  di  seluruh  dunia  diharuskan  untuk mencegah tertular nya virus corona ini dengan cara rutin mencuci  tangan  menggunakan  sabun,  menggunakan masker, menjaga jarak antar satu sama lain, dan lain-lain. Pandemi  virus  Corona  telah  mendorong  penduduk  di seluruh  dunia  untuk  terjun  ke  tantangan  baru.  Dalam konteks  ini  kita  semua  dapat  memainkan  peran  kita dengan berkontribusi untuk memerangi virus ini. Hal ini merupakan  kesempatan  yang  bagus  bagi  para  peneliti untuk memanfaatkan kemajuan teknologi dalam membantu memerangi penyebaran virus corona (Mubah, A.  S.,  &  Anabarja,  S.,  2020)  seperti  membuat  aplikasi Face Mask Detection .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Das,  A.,  Ansari, M.W., & Basak, R., 2020) yang berjudul “ Covid-19 Face Mask  Detection  Using  Tensor  Flow,  Keras,  and OpenCV ”  yang  bertujuan  untuk  menyajikan  pendekatan yang  disederhanakan  menggunakan  beberapa  paket
Machine  Learning dengan  metode  untuk  mendeteksi wajah  dari  gambar  yang  kemudian  diidentifikasi  apakah menggunakan  masker  atau  tidak.  Dengan  menggunakan metode  ini  diperoleh  akurasi  hingga  95.77%  dan  94.58 masing-masing  pada  dua  dataset  yang  berbeda.  Mereka mengeksplorasi  nilai  parameter  yang  dioptimalkan menggunakan  model Sequential  Convolutional  Neural Network untuk mendeteksi keberadaan masker.
Arsitektur  MobileNetV2  digunakan  oleh  (S.A. Sanjaya  & S.  Adi Rakhmawan, 2020) dengan penelitian yang berjudul “ Face Mask Detection Using MobileNetV2 in  The  Era  of  COVID-19  Pandemic ”  yang  bertujuan untuk  mendeteksi  masker  wajah  dan  nantinya  dapat digunakan oleh pihak yang berwenang untuk melakukan mitigasi, evaluasi, pencegahan, dan perencanaan tindakan  terhadap  COVID-19.  Model  arsitektur  yang dibangun ini dapat mendeteksi orang yang menggunakan masker  dan  tidak  menggunakan  masker  dengan  akurasi 96.85%.  Setelah  model  diterapkan  di  25  kota  dari berbagai  sumber  citra,  persentase  penduduk  yang menggunakan  masker  di  kota  memiliki  korelasi  yang kuat  dengan  indeks  kewaspadaan  COVID-19  sebesar 0.62.
Arsitektur  MTCNN  dilakukan  oleh  (A.  Joshi,  et.al., 2020)  dengan  penelitian  “ Deep  Learning  Framework  to
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Detect Face Masks from Video Footage ” yang bertujuan untuk  mendeteksi  citra  masker  wajah  dalam  video dengan menggunakan Deep Learning untuk mengidentifikasi wajah dan landmark wajah yang sesuai dengan  yang  ada  dalam frame video  menjadi  citra. Metodologi  yang  diusulkan  menunjukkan  keefektifan nya  dalam  mendeteksi  masker  wajah  dengan  mencapai presisi, daya ingat, dan akurasi yang tinggi.
Arsitektur  ResNet-50  dilakukan  (Mandal,  B., Okeukwu,  A.,  &  Theis,  Y.,  2021)  dengan  penelitian “ Masked  Face  Recognition  using  ResNet-50 ”  yang bertujuan  untuk  menyelidiki  masalah  penggunaan masker  wajah  dengan  mengembangkan  model  berbasis Deep  Learning yang  mampu  mengidentifikasi  orang- orang  dengan  masker  wajah  secara  akurat.  Arsitektur berbasis  ResNet-50  bekerja  dengan  baik  dalam mengenali  wajah  yang  menggunakan  masker.  Hasilnya dapat  berintegrasi  dengan  mulus  ke  dalam  program pengenalan  wajah  yang  dirancang  untuk  mendeteksi wajah untuk tujuan verifikasi keamanan.
Arsitektur  Hybrid Deep  Learning juga  dilakukan oleh  (Wang,  B.,  Zhao,  Y.,  &  Chen,  C.L.,  2021)  dengan penelitian “Hybrid  Transfer  Learning  and  Broad Learning  System  for  Wearing  Mask  Detection  in  the COVID-19 Era ” yang bertujuan untuk mendeteksi orang- orang  yang  menggunakan  masker  dengan  menggunakan pendekatan  dua  tahap Hybrid  Transfer  Learning dan Broad Learning System. Setelah dilakukan pengumpulan data dan dilakukan uji coba didapatkan pendekatan yang mencapai akurasi keseluruhan 97.32% untuk scene yang sederhana  dan  akurasi  keseluruhan  91.13%  untuk scene yang kompleks.
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  arsitektur Deep  Learning MobileNetV2 yang  merupakan  arsitektur terbaru dari MobileNet dan diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Kotlin yang bersumber  dari  bahasa  pemrograman Java (Hansun,  S., Kristanda,  M.  B.,  &  Saputra,  M.  W.,  2018),  sehingga pendeteksian  dapat  dilakukan  di  mana  saja  dan  kapan saja  dengan  menggunakan smartphone yang  berbasis sistem operasi Android.

## 2. RUANG LINGKUP
Adapun  yang  menjadi  batasan  masalah  dalam implementasi  arsitektur  M obileNetV2 ini  di  antaranya sebagai berikut:
1. Hanya dapat mendeteksi satu orang per waktu.
2. Aplikasi  ini  hanya  dapat  berjalan  pada smartphone yang memiliki sistem operasi Android.
3. Output berupa tulisan di dalam border dengan warna yang mendeteksi penggunaan masker atau tidak.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  ini  menjelaskan  bahan-bahan  dan metode  apa  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini, diantaranya:

## 3.1 Neural Network
Neural  Network merupakan  sebuah  teknologi komputasi, tidak memberikan suatu keajaiban tetapi jika digunakan  secara  tepat  akan  menghasilkan  suatu  hasil yang  luar  biasa.  Kemampuan Neural  Network dalam menyelesaikan  masalah  yang  rumit  telah  dibuktikan dalam  berbagai  macam  penelitian,  seperti  analis  data, meteorologi, pengenalan pola, sistem kontrol, pendeteksian, prediksi, dan sebagainya.
Neural  Network atau  yang  sering  disebut  juga dengan  jaringan  saraf  tiruan  merupakan  bagian  dari Machine Learning dan  merupakan  inti  dari  algoritma Deep Learning . Struktur Neural Network ini meniru cara kerja  otak  manusia  dimana  neuron  biologis  saling memberi  sinyal  (Chen,  T.,  Peng,  L.,  Yin,  X.,  Rong,  J., Yang, J., & Cong, G., 2020).

## 3.2 Masker
Masker merupakan alat bantu perlindungan pernafasan  yang  digunakan  untuk  melindungi  individu dari  zat-zat  berbahaya yang  berada  di  udara. Perlindungan pernafasan atau masker tidak dimaksudkan untuk  menggantikan  metode  pilihan  yang  dapat menghilangkan  penyakit,  tetapi  digunakan  untuk melindungi  secara  memadai  kepada  penggunanya (Untari, S., & Kodiyah, N., 2020).
Masker  mempunyai  beberapa  tipe  yang  salah satunya adalah Air Purifying Respirators (APR). Masker ini  menggunakan filter atau cartridge yang  dapat mencegah  zat-zat  berbahaya  yang  berada  di  udara. Masker  mempunyai  jenis  yang  dapat  melindungi bergantung  dengan  tingkat  bahaya  dari  paparan  aerosol atau  partikel  yang  berada  di  udara.  (Rosyanti,  L.,  & Hadi,  I.,  2020)  masker  memiliki  beberapa  jenis  di antaranya  sebagai  berikut  (Atmojo,  J.  T.,  Iswahyuni,  S., Rejo, R., Setyorini,  C., Puspitasary, K., Ernawati, H., & Mubarok, A. S., 2020):
1. Masker Untuk Pekerja Kesehatan
1) Masker N95 Masker N95 merupakan masker yang terpasang erat  di  sekitar  wajah.  Masker  N95  dapat menyaring  95%  atau  lebih  partikel  terkecil  di udara.
2) Masker Bedah Masker  bedah  seringkali  berwarna  biru  dengan pinggiran  putih.  Masker  ini  melindungi  dari tetesan besar yang berasal dari batuk atau bersin orang  sakit,  tetapi  terlalu  longgar  untuk melindungi  dari  semua  kuman  dan  tidak  dapat memblokir  partikel  terkecil  yang  mungkin membawa virus corona.
2. Masker Untuk Pekerja Non-Kesehatan Masker  kain  merupakan  masker  paling  baik  untuk orang  yang  tidak  bekerja  di  bidang  kesehatan. Masker  kain  pun  dapat  dibuat  sendiri  dengan memperhatikan  beberapa  hal  di  antaranya  sebagai berikut.
1) Kain  dapat  dijahit  dan  diikat  di  sekitar  wajah atau  melipatnya  di  sekitar  ikat  rambut  untuk membuat simpul di telinga.
2) Menggunakan setidaknya material dua lapis.
3) Dapat menambahkan kantong untuk filter.
4) Menambahkan  pita  tembaga  atau  kawat  pada bagian hidung masker agar lebih pas.

## 3.3 MobileNetV1
MobileNet merupakan salah satu arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  dapat digunakan  untuk  mengatasi  kebutuhan  komputasi  pada sumberdaya  yang  berlimpah  (Qin,  Z.,  Zhang,  Z.,  Chen, X.,  Wang,  C.,  &  Peng,  Y.,  2018),  sehingga MobileNet cocok digunakan untuk melakukan training pada dataset yang berjumlah besar.
Perbedaan  mendasar  antara  arsitektur  MobileNet dan  arsitektur  CNN  pada  umumnya  adalah  penggunaan lapisan  konvolusi  dengan  ketebalan  filter  yang  sesuai dengan  ketebalan  dari input  image (Hendriyana,  H.,  & Maulana,  Y.  H.,  2020).  Perbedaan  arsitektur  CNN  dan MobileNet yang  membagi konvolusi  menjadi depth wise dan point wise pada gambar 1 dan gambar 2.

## Gambar 1. Arsitektur Lapisan Konvolusi CNN

## Gambar 2. Arsitektur Lapisan Konvolusi MobileNet

## 3.4 MobileNetV2
MobileNetV2 yang dirilis pada tahun 2018 (Sandler,
M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen, L. C.
(2018))  masih  menggunakan depth  wise dan point  wise konvolusi  seperti  pada  versi  sebelumnya,  namun MobileNetV2 menambahkan  dua  fitur  baru  yaitu linear bottleneck dan shortcut connections antar layer. Struktur dasar  dari  arsitektur MobileNetV2 dapat  di  lihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur MobileNetV2 ( sumber : Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen, L. C. (2018))
Berdasarkan  Gambar  3  pada MobileNetV2 terdapat dua tipe blok. Yang pertama blok residual dengan stride of 1 dan blok kedua dengan stride of 2 untuk downsizing citra.  Terdapat  tiga layers untuk  tiap-tiap  blok. Layer pertama  adalah  konvolusi  1x1  dengan  ReLU6, layer kedua  adalah depth konvolusi,  dan layer ketiga  adalah konvolusi 1x1.
3.5 Kotlin
Kotlin biasanya  dikaitkan  dengan  pengembangan Android. Kotlin adalah  bahasa Java  Virtual  Machine (JVM),  sehingga  kompiler  akan  menjalankan byte  code Java. Karena itu, tentu saja kode Kotlin dapat memanggil kode  Java,  dan  sebaliknya  (Samuel,  S.,  &  Bocutiu,  S., 2017).

## 4. PEMBAHASAN
Tahapan  perancangan  dari  aplikasi  yang  akan dibuat,  berupa  rancangan  tampilan  dan  diagram  alur. Pada  Gambar  4  merupakan  diagram  alur  dengan keterangan.
1. Rancangan  Tampilan Capture Kamera  dan Preview
Image 2. Pseudo code
3. Output
4. Hasil Uji Coba

## Gambar 4. Diagram Alur
2.1. Rancangan  Tampilan Capture Kamera  dan Preview Image
Rancangan  tampilan capture kamera  pada  aplikasi terlihat  seperti  pada  Gambar  5.  Terdapat icon kamera yang  dapat  digunakan  oleh  user  untuk  memilih  apakah ingin menggunakan kamera depan atau kamera belakang.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Gambar 5. Rancangan Tampilan Capture Kamera
Rancangan  tampilan preview  image pada  aplikasi terlihat  seperti  pada  Gambar  6.  Terlihat preview dari image yang  di  ambil  dari  kamera  lalu  di  bagian output akan menampilkan tulisan with mask atau without mask .
Gambar 6. Rancangan Tampilan Preview Image

## 2.2. Pseudo Code
Berikut merupakan algoritma dari cara kerja aplikasi
Face Mask Detection .

## Facemask Detection
If tekan tombol front camera then Preview front camera Deteksi figur pada camera
If figur menggunakan masker then
Tampilkan teks “with mask”
Else Tampilkan teks “without mask”
Else
Preview rear camera Deteksi figur pada camera
If figur menggunakan masker then Tampilkan teks “with mask” Else Tampilkan teks “without mask” Finish
2.3. Proses Learning Dataset diunduh dari Kaggle dengan url ( https://www.kaggle.com/vijaykumar1799/face-mask- detection )  yang  berjumlah  1000  data  citra,  500  citra adalah  objek  yang  menggunakan  masker  dan  500  citra merupakan  objek  yang  tidak  menggunakan  masker. Langkah  awal  dari  proses  melatih dataset ini  adalah menginisialisasikan parameter learning rate, dan number
of epochs . Hasil training pada gambar 7 merupakan hasil dari  kode  program  dengan learning rate  sebesar  0.0001, epochs sebesar 20, dan batch size sebesar 32, serta akan mengambil file citra dari dataset , dan akan mengategorikan  nya  menjadi  dua  yaitu with mask atau without mask .
Langkah  selanjutnya  melakukan pre-processing image yang  diambil  dari  direktori  citra  tersebut  berada dan berdasarkan kategorinya. Lalu citra tersebut nantinya akan  berubah  menjadi  ukuran  224  x  224  pixel  dan  akan diberikan  label with  mask dan  label without  mask berdasarkan  kategori  folder  citra  tersebut  disimpan. Training dataset sesuai  dengan  ketentuan  inisialisasi yang sudah di deskripsi pada blok program sebelumnya.

## Gambar 7. Training Dataset
Hasil  dari training dapat  dilihat  dalam  dua  model, model  akurasi  dan  model loss .  Akurasi  menunjukkan hasil training dengan  nilai  maksimum  100%,  yang didapatkan dari perbandingan antara data validasi dengan data training , Loss menunjukkan training yang  telah mencapai  batas  learning-rate  yang  diinginkan  sebesar 0.0001.  Aplikasi  selanjutnya  akan  menampilkan  grafik hasil training dataset terhadap  model  akurasi  dan loss yang ditunjukkan pada gambar 8 dan 9.

## Gambar 8. Grafik Model Akurasi

## Gambar 9. Grafik Model Loss
Dari  gambar  8  dan  9,  terlihat  bahwa  proses  melatih data  dari  1000  data  citra,  telah  mencapai  akurasi maksimum sebesar 100% atau error loss di angka 0.0001 pada epoch ke-20.

## 2.4. Output
Pada  tahapan  akhir  membuktikan  apakah  aplikasi yang  dirancang  telah  sesuai  dengan  rancangan  pada sistem  alur,  di  mana  akan  menampilkan  keluaran  dari objek yang menggunakan master atau tidak menggunakan masker, gambar 10 dan gambar 11 dengan output yang  menampilkan  menggunakan  masker  dan tidak menggunakan masker.
Gambar 10. Tampilan Objek Menggunakan Master
Gambar 11. Tampilan Objek Tidak Menggunakan
Masker

## 2.5. Hasil Uji Coba
Uji  coba  aplikasi  dilakukan  pada  60  objek  yang berbeda yang tidak terdapat dalam dataset training . Dari 60 objek ini dibagi menjadi dua, 30 objek menggunakan master  dan  30  objek  yang  tidak  menggunakan  master, tabel 2 dan tabel 3 di merupakan hasil dari uji coba yang dilakukan.
Tabel 2. Hasil Uji Coba Menggunakan Masker No Hasil Uji Coba Penjelasan 1 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 2 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 3 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 4 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 5 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 6 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 7 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 8 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 9 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 10 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100%
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
11 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 12 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 13 Dapat dilihat bahwa progress bar tidak terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya kurang lebih sebesar 90% 14 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya kurang lebih sebesar 50% 15 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 16 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 17 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 18 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 19 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 20 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 21 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 22 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 23 Dapat  dilihat  bahwa progress bar tidak  terisi  penuh  yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat  keakuratannya  kurang lebih sebesar 90%
24
Dapat  dilihat  bahwa progress bar terisi  penuh  yang  berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 25 Dapat  dilihat  bahwa progress bar terisi  penuh  yang  berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 26 Dapat  dilihat  bahwa progress bar terisi  penuh  yang  berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 27 Dapat  dilihat  bahwa progress bar terisi  penuh  yang  berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 28 Dapat  dilihat  bahwa progress bar terisi  penuh  yang  berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 29 Dapat  dilihat  bahwa progress bar terisi  penuh  yang  berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 30 Dapat  dilihat  bahwa progress bar terisi  penuh  yang  berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100%
Tabel 3. Hasil Uji Coba Tidak Menggunakan Masker
No Hasil Uji Coba Penjelasan 1 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 2
Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 3 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 4 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 5 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti
aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 6 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100%
7 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 8 Dapat dilihat bahwa progress
bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 9
Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 10 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 11 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 12 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 13 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 14 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 15 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 16 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 17 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 18
Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 19
Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 20 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100%
21 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 22 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 23 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 24 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 25 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 26 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 27 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 28 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 29 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100% 30 Dapat dilihat bahwa progress bar terisi penuh yang berarti aplikasi mendeteksi tingkat keakuratannya sebesar 100%
Dari  hasil  uji  coba,  untuk  objek  yang  tidak menggunakan  masker  terlihat  bahwa  aplikasi  dapat mendeteksi keseluruhan data uji coba. Untuk objek yang menggunakan  masker,  aplikasi  dapat  mendeteksi penggunaan  masker  di  27  data  dari  30  data  yang  diuji coba.  Tiga  data  objek,  data  bernomor  13,  14  dan  23 aplikasi tidak dapat menampilkan pendeteksian penggunaan  masker  yang  sempurna.  Objek  nomor  13 dan  14  menggunakan  aksesoris  kepala  (topi)  yang hampir  menutupi  keseluruhan  citra,  sedangkan  pada objek nomor 23, aplikasi tidak dapat mendeteksi dengan sempurna  karena  warna  masker  yang  mirip  dengan warna pada background citra.
Akurasi  aplikasi  dapat  dihitung  menggunakan formula,  data  yang  dapat  dideteksi  dibagi  dengan
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
keseluruhan data uji coba, sehingga tingkat akurasi  yang didapatkan adalah 27 dibagi 30, sebesar 90%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, aplikasi  yang  dibangun  dapat  menangkap  wajah  objek yang  menggunakan  masker  dan  tidak  menggunakan masker  pada  aplikasi Face  Mask  Detection. Pengujian real-time yang  telah  dilakukan,  aplikasi  menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi yaitu sebesar 90%.

## 6. SARAN
Adapun  saran  yang  dianjurkan  agar  dapat  menjadi masukan  dalam  pengembangan  bagaimana  menangkap lebih  banyak  wajah  dalam  layar,  dapat  menggunakan kamera night  vision karena  pencahayaan  juga  menjadi salah satu faktor dalam akurasi pendeteksian terutama di malam  hari,  dan  meningkatkan  akurasi  untuk  warna masker yang mirip dengan background warna citra.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Atmojo,  J.  T.,  Iswahyuni,  S.,  Rejo,  R.,  Setyorini,  C.,
Puspitasary,  K.,  Ernawati,  H.,  &  Mubarok,  A.  S. (2020). Penggunaan Masker Dalam Pencegahan Dan Penanganan  Covid-19:  Rasionalitas,  Efektivitas, Dan  Isu  Terkini.  Avicenna:  Journal  of  Health Research, 3(2).
Chen, T., Peng, L., Yin, X., Rong, J., Yang, J., & Cong, G.  (2020,  September).  Analysis  of  user  satisfaction with online education platforms in China during the COVID-19 pandemic. In Healthcare  (Vol.  8,  No.  3, p.  200).  Multidisciplinary  Digital  Publishing Institute.
Das, A., Ansari, M. W., & Basak, R. (2020, December).
Covid-19  Face  Mask  Detection  Using  TensorFlow, Keras  and  OpenCV.  In  2020  IEEE  17th  India Council  International  Conference  (INDICON)  (pp. 1-5). IEEE.
Hansun, S., Kristanda, M. B., & Saputra, M. W. (2018). Pemrograman Android dengan Android Studio IDE. Yogyakarta: Andi.
Hasan,  G.,  &  Kelly,  K.  (2021,  May).  Perancangan Promotion  Mix  pada  PT.  Rambun  Pratama Metalindo.  In  ConCEPt-Conference  on  Community Engagement Project (Vol. 1, No. 1, pp. 2590-2595).
Hendriyana, H., & Maulana, Y. H. (2020). Identification of  Types  of  Wood  using  Convolutional  Neural
Network with Mobilenet Architecture. Jurnal RESTI (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi),  4(1), 70-76.
Joshi,  A.  S.,  Joshi,  S.  S.,  Kanahasabai,  G.,  Kapil,  R.,  & Gupta,  S.  (2020,  September).  Deep  learning framework to detect face masks from video footage. In 2020 12th International Conference on Computational  Intelligence  and  Communication Networks (CICN) (pp. 435-440). IEEE.
Mandal,  B.,  Okeukwu,  A.,  &  Theis,  Y.  (2021).  Masked Face  Recognition  using  ResNet-50.  arXiv  preprint arXiv:2104.08997.
Mubah, A. S., & Anabarja, S. (2020). From Big Data to Mask  Diplomacy:  Taiwan’s  Effort  to  Strengthen International Role. Jurnal Global & Strategis, 14(2), 15-28.
Qin,  Z.,  Zhang,  Z.,  Chen,  X.,  Wang,  C.,  &  Peng,  Y. (2018, October). Fd-mobilenet: Improved mobilenet with  a  fast  downsampling  strategy.  In  2018  25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (pp. 1363-1367). IEEE.
Rosyanti,  L.,  &  Hadi,  I.  (2020).  Dampak  psikologis dalam memberikan perawatan dan layanan kesehatan pasien COVID-19 pada tenaga profesional  kesehatan.  Health  Information:  Jurnal Penelitian, 12(1), 107-130.
Samuel,  S.,  &  Bocutiu,  S.  (2017).  Programming  kotlin. Packt Publishing Ltd.
Sandler,  M.,  Howard,  A.,  Zhu,  M.,  Zhmoginov,  A.,  & Chen, L. C. (2018). Mobilenetv2: Inverted residuals and  linear  bottlenecks.  In  Proceedings  of  the  IEEE conference  on  computer  vision  and  pattern recognition (pp. 4510-4520).
Sanjaya,  S.  A.,  &  Rakhmawan,  S.  A.  (2020,  October). Face  Mask  Detection  Using  MobileNetV2  in  The Era  of  COVID-19  Pandemic.  In  2020  International Conference  on  Data  Analytics  for  Business  and Industry:  Way  Towards  a  Sustainable  Economy (ICDABI) (pp. 1-5). IEEE.
Untari, S., & Kodiyah, N. (2020). Gambaran Penggunaan Masker Di Masa Pandemi Covid-19 Pada Masyarakat  Di  Kabupaten  Grobogan.  The  Shine Cahaya Dunia Kebidanan, 5(2).
Wang,  B.,  Zhao,  Y.,  &  Chen,  C.  P.  (2021).  Hybrid Transfer  Learning  and  Broad  Learning  System  for Wearing  Mask  Detection  in  the  COVID-19  Era. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70, 1-12.
p