Hal 1183−1190 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Pengembangan Sistem Deteksi Memakai Masker Menggunakan Open CV, Tensorflow dan Keras
Johanes Christianto Tiku, Wahyu Andi Saputra * , Novian Adi Prasetyo
Fakultas Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 17102059@ittelkom.ac.id, 2,* andi@ittelkom-pwt.ac.id, 3 novian@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: andi@ittelkom-pwt.ac.id Submitted 23-08-2022 ; Accepted 30-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Pada tahun 2020 indonesia telah terjangkit virus covid 19. Penyebaran yang sangat signifikan membuat pemerintah harus mengeluarkan regulasi mengenai pemberlakuan protokol kesehatan pemakaian memakai masker untuk menghambat perkembangan virus covd 19 di masyarakat secara realtime. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi pada bidang deeplearning dan computer vision, penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi  memakai masker pada wajah masyarakat berdasarkan klafikasi yang dibuat dalam sistem memakai memakai masker dan tidak memakai memakai masker. Penelitian ini menggunakan tensorflow/keras , opencv dan deeplearning untuk melakukan  klasifikasi  dan  deteksi  pada  wajah.  Berdasarkan  hasil  pengujian  confusion  matrix  menggunakan  data  test  100  dengan pengelompokan 50 memakai memakai masker dan 50 tidak memakai memakai masker menghasilkan akurasi 91% untuk mendeteksi memakai masker pada wajah.
Kata Kunci: Covid19; Deeplearning; CNN; Opencv; Tensorflow/Keras

## Abstract
In 2020 the country had contracted the covid 19 virus. The very significant spread made the government have to issue regulations regarding the implementation of health protocols for wearing mask to inhibit the development of the covid 19 virus in the community in real time. By utilizing technological developments in the field of deeplearning and computer vision, this study aims to detect mask on people's faces based on the classification made in the system of wearing mask and not wearing memakai maskers. This study used tensorflow/hard, opencv and deeplearning to perform classification and detection on faces. Based on the results of the confusion matrix test using 100 test data with a group of 50 wearing maskand 50 not wearing memakai maskers, it resulted in 91% Accuracy to detect maskon the face.
Keywords : Covid19; Deeplearning; CNN; Opencv; Tensorflow/Keras

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2020  bulan  september  pemerintah  jawa  tengah  telah  mengeluarkan  keputusan  peraturan  daerah  nomor 440.1/108  tahun  2020  mengenai  standar  operasional  dan  prosedur  penegakan  hukum  protokol  covid  19[1].  Standar operasional tersebut dikeluarkan karena Indonesia dan jawa tengah sendiri telah terkontaminasi oleh virus COVID-19. Penyebaran virus ini sangat pesat sehingga mempengaruhi seluruh aspek kehidupan yang terjadi di Indonesia. Kondisi ini sangat memprihatinkan karena banyak pegawai dan pengusaha mengalami kemunduran ekonomi karena banyak usaha yang ditutup dan karyawan yang dirumahkan untuk menghindari kenaikan statistik penyebaran virus COVID-19.
Namun pengawasan tersebut masih memiliki titik buta karena tiap pengawas tidak dapat selalu mengidentifikasi secara cepat masyarakat yang memakai memakai masker atau tidak memakai memakai masker. Dengan memanfaatkan perkembangan  teknologi  pada  bidang deeplearning dan  computer  vision  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi memakai masker pada wajah masyarakat berdasarkan klafikasi yang dibuat dalam sistem memakai memakai masker dan tidak memakai memakai masker.
Dalam menangani COVID-19 pemerintah telah mengantisipasi di tiap daerah atau lingkungan dengan mendirikan gugus tugas COVID-19 untuk  memantau area sekitar agar protokol kesehatan tetap berjalan. Pada tempat wisata atau tempat titik kumpul masyarakat juga diterapkan protokol kesehatan. Di dalam kawasan tersebut beberapa masyarakat di tugaskan untuk memantau keadaan lingkungan tersebut agar masyarakat yang datang atau berkumpul tetap menerapkan protokol kesehatan yaitu menggunakan memakai masker dan tetap menjaga jarak.
Namun pengawasan tersebut masih memiliki titik buta karena tiap pengawas tidak dapat selalu mengidentifikasi secara cepat masyarakat yang memakai memakai masker atau tidak memakai memakai masker. Untuk identifikasi dalam lingkungan kecil masih bisa di tempat pengawas secara langsung. Namun ketika cakupan lingkungan menjadi besar dan kuota  pengunjung  meningkat  maka  diperlukan  suatu  teknologi  informasi  untuk  membantu  pengawas  untuk mengidentifikasi setiap pengunjung yang memakai memakai masker atau tidak memakai memakai masker.
Sistem ini menggunakan Computer vision yang merupakan cabang ilmu dengan fokusan utamanya agar computer dapat mengenali suatu objek yang sedang diamati atau diobservasi[2]. Dasar utama dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan  Deep  learning  dengan  sistem  dari Opencv untuk  melakukan  pendeteksian  memakai  masker  dan menggunakan metode transfer learning, serta tensorflow untuk melakukan traning dengan kumpulan gambar yang terdiri dari dua class yaitu memakai masker dan non-memakai masker[2].
Algoritma  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  sebuah  wajah  yang  cukup  banyak  digunakan  adalah Convutional Neural  Network  (  CNN  )[3].  CNN  mempunya  fungsi  secara  luas,  salah  satu  fungsinya  yaitu  deteksi  gambar,  pada penelitian  Paula  Violda  dan  Michael  jones[4].  Pendekatan  yang  diajukan  oleh  paula  viola  dan  Michael  jones  dengan membuat variasi jumlah network pada input, proses dan output jaringan meningkatkan efisiensi dari CNN dan berakibat
Hal 1183−1190 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
pada  peningkatan  kecepatan  waktu  proses  dan  proses  pengenalan.  CNN  telah  banyak  digunakan  yang  terkait  dengan penelitian  aplikasi  pengenalan  gambar  dengan  kecerdasan  buatan  [5][6][7][2].  Sebagai  salah  satu  pemanfaatan  CNN dalam  pengenalan  wajah,  saat  ini  telah  banyak  diimplementasikan  pada  banyak  perangkat  genggam  seperti  telepon genggam dan sistem tertanam[6]. Pada tahun 2015, Tensorflow mengenmbangkan sejumlah algoritma Machine Learning terintegrasi dalam bentuk pustaka elektronik seperti CNN, RNN dan jaringan syaraf tiruan lainnya.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Xiao-Ling  Xia,  Cui  Xu,  Bing  Nan  dalam  implementasi  Tensorflow  untuk mendapatkan perbandingan antara algoritma-algoritma yang ada pada Tensorflow menunjukkan bahwa algoritma CNN pada  Tensorflow  memiliki  akurasi  tertinggi  yakni  97.81%  saat  digunakan  pada  pengenalan  wajah[2].Berdasarkan permasalahan yang ada pada paragraph sebelumnya dibuatlah penelitian dengan memanfaat teknologi informasi untuk membuat sistem pendeteksi memakai masker. Sistem ini dirancang untuk mempermudah pemantaun protokol kesehatan sehingga  tidak  menggunakan  sumber  daya  manusia  lagi  untuk  memantau  langsung  pada  daerah  terkait  yang  wajib  di pantau.
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini,  penelitian  ini  akan  berfokus  pada  perancangan  sistem  klasifikasi  citra untuk pendeteksi memakai masker dengan menerapkan metode CNN pada Pustaka digital Tensorflow/keras untuk dapat mendeteksi  wajah  dan  menentukan  apakah  wajah  memakai  memakai  masker  atau  tidak.    Secara  garis  besar,  CNN menggunakan  proses  konvolusi  dengan  mendorong  kernel  konvolusi  (filter)  dengan  ukuran  tertentu  ke  dalam  sebuah gambar.  Komputer  memperoleh  informasi  representatif  baru  dari  hasil  mengalikan  bagian  gambar  dengan  filter  yang digunakan[8].  Mekanisme  kerja  sistem  ini  adalah  ketika  dataset  yang  telah  di  training  yang  telah  tersedia  tadi  akan menghasilkan keluaran klasifikasi  apakah orang menggunakan  memakai  masker  atau tidak. Jika orang tidak memakai memakai masker maka keluaran akan mengklasifikasikan bahwa orang tersebut tidak memakai memakai masker begitu juga sebaliknya. Untuk mengukur kinerja algoritma baik atau tidak akan dilakukan pengujian menggunakan confusion matrix agar rancangan sistem dapat bekerja sesuai dengan solusi untuk membuat sistem otomatis mendeteksi memakai masker pada wajah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Implementasi deteksi wajah menggunakan Tensorflow/keras dapat ditemukan pada banyak penelitian. Beberapa upaya untuk menerapkan Pustaka Tensorflow telah dilakukan dengan penyesuaian terhadap arsitektur dan konfigurasi sistem operasi  yang  dikembangkan.  Pada  implementasi  jaringan  CNN  di  dalam  penelitian  ini,  CNN  akan  digunakan  untuk mendeteksi wajah bermemakai masker dan wajah tidak bermemakai masker. Gambar 1 menunjukkan diagram alir dari penelitian.
Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1. Kegiatan pertama dalam diagram alur penelitian yaitu melakukan
Hal 1183−1190 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
studi literatur untuk lebih memperdalam teori yang berhubungan dengan topik penelitian atau permasalahan yang terjadi pada distributor melalui kajian-kajian literatur yang terdapat pada jurnal, artikel maupun buku-buku. Tahap selanjutnya yaitu mengumpulkan dataset dalam tahapan dataset akan di bagi menjadi 2 kelas yaitu memakai masker dan non memakai masker.langkah  selanjutnya  pembuatan  model  sistem  pada  tahap  ini  akan  merangkai  sebuah  model  sistem  yang  di implementasikan pada penelitian. Setelah model sistem telah dibuat dataset yang telah dikumpulkan di input ke dalam sistem.  Setelah  dataset  telah  diinput  akan  di  training  menggunakna  tensorflow/keras.  Setelah  melalui  proses  training sistem akan melakukan training lagi untuk melakukan testing pada sistem menggunakan data test. Setelah melakukan traning pada data testing akan dilakukan pengujian keakuratan sistem menggunakan confusion matrix. Setelah keakuratan telah di dapatkan sistem dan keakuratan akan di tinjau jika sistem tidak berjalan dengan baik dan akurasi tidak baik maka akan di lakukan perbaikan dan kembali ke pemodelan sistem, namun jika sistem berjalan dengan baik dan akurasi baik maka tahapan proses telah selesai. Berikut adalah penjeleasan secara detail mengenai proses diagaram alur penelitian :

## 2.1 Studi literatur
Penelitian ini diawali dengan studi literatur. Pada tahap ini, peneliti melakukan pengumpulan referensi, data dan teori  – teori yang berkaitan dengan Deep learning, tensorflow dan Opencv sebagai dasar penelitian ini. Informasi diperoleh dari jurnal, buku, paper dan artikel. Studi literatur bertujuan untuk memperkuat sebuah masalah yang diangkat pada penelitian ini dan juga bisa menjadi dasar penelitian berikutnya.
a. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  merupakan    salah  satu  jenis  neural  network  yang  biasanya  digunakan  dalam pengolahan data image. Konvolusi atau biasa yang disebut dengan convolution adalah matriks yang memiliki fungsi melakukan filter pada gambar[9]. Convolutional Neural Network mempunyai  beberapa layer yang difungsikan untuk melakukan  filter  di  setiap  prosesnya.  Prosesnya  dianggap  menggunakan  proses  pelatihan.  pada  proses  pelatihan terdapat tiga tahapan yaitu Convolutional Layer, Pooling layer, serta Fully Connected Layer.
b. OpenCV
Opencv (Open Source Computer Vision) adalah pustaka visi komputer populer yang dimulai oleh Intel pada 1999. Pustaka  lintas  platform  menetapkan  fokusnya  pada  pemrosesan  gambar  waktu  nyata  dan  mencakup  implementasi bebas  paten  dari  algoritma  visi  komputer  terbaru.  Pada  tahun  2008  Willow  Garage  mengambil  alih  dukungan  dan Opencv 2.3.1 kini hadir dengan antarmuka pemrograman untuk C, C++, Python dan Android . Opencv dirilis di bawah lisensi  BSD  sehingga  digunakan  dalam  proyek  akademik  dan  produk  komersial[10].  Open  Computer  Vision merupakan salah satu library open source yang bertujuan untuk melakukan pengolahan citra agar dapat mempunyai kesamaan fungsi seperti pengolahan visual pada manusia [11]. Opencv memiliki banyak bahasa pemrograman yang mendukung dan dapat digunakan. Opencv dapat digunakan untuk mengidentifikasi suatu objek, wajah, gerakan hingga gestur[12].
c. Tensorflow/keras
Tensorflow  [13]  adalah  generasi  kedua  dari  sistem  penelitian  dan  pengembangan  kecerdasan  buatan  yang dikembangkan oleh Google, yang mendukung jaringan saraf convolutional (CNN) [14]. Tensor adalah unit data pusat dalam tensorflow. Tensor terdiri dari sekumpulan tipe data primitif yang dibentuk menjadi array dari dimensi apa pun. Tipe data primitif tensor seperti bilangan bulat, titik pecahan, karakter, string, dan sebagainya [15]. Dalam penggunaan tensorflow  terdapat  satu  packages  yang  dapat  digunakan  yaitu  keras.  Penggunaan  keras  untuk  mendukung  kinerja tensorflow  sebagai  optimizer  agar  mendapatkan  hasil  yang  cepat  dan  bagus.  Jadi  keras  merupakan  wrapper  dari tensorflow untuk lebih mengefisienkan atau memudahkan[16].
d. Deeplearning
Deep learning  adalah bagian dari metode machine learning  yang menggunakan Deep neural network berfungsi untuk mengatasi  masalah  yang  ada  pada  machine  learning[17].  Salah  satu  neural  network  yang  dapat  digunakan  untuk mengenali atau mendeteksi sebuah objek pada gambar adalah Convutional Neural Network (CNN).

## 2.2 Pengumpulan Dataset
Pada  proses  ini merupakan  tahap  untuk  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  untuk  klasifikasi  gambar.  Dataset  yang diperlukan adalah foto dengan kriteria foto orang yang memakai memakai masker dan tidak memakai memakai masker. Dalam dataset tersebut juga dibagi menjadi dua kelas yaitur kelas memakai memakai masker dan tidak memakai memakai masker. Dataset yang diperlukan 1000.

## 2.3 Pembuatan model sistem
Pada  proses  ini  dilakukan  perancangan  model  sistem  pendeteksi  memakai  masker  menggunakan  Deep  learning  dan tensorflow.  Pada  langkah  awal  untuk  perancangan  sistem  prototipe  menggunakan  flowchart  dimana  fungsi  flowchart sendiri menguraikan proses atau aktivitas yang terjadi pada sistem tersebut.

## 2.4 Implementasi model sistem
Penelitian  ini  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  sebagai  bahasa  utama  yang  digunakan.  Alasan digunakannya bahasa pemrograman Python adalah untuk mempermudah penggunaan berbagai library yang dibutuhkan dalam skripsi ini. Untuk proses image processing dilakukan menggunakan library OpenCV. Selain library OpenCV juga
Hal 1183−1190 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
digunakan  library-library  lain  sebagai  pendukung  numpy,  scikit-learn,  dan  pandas  yang  hanya  tersedia  dalam  bahasa pemrograman Python  saja. Langkah pertama untuk  implementasi  neural  network adalah dengan menggunakan library tensorflow.
Instalasi  dan  konfigurasi  tensorflow  dilakukan  pada  laptop  OS  Windows  10  dengan  spesifikasi  amd  radeon  r7 graphics.  Tensorflow  yang  digunakan  adalah  tensorflow  pack  versi  2.2.0.  Tensorflow  diakses  menggunakan  Google Colaboratory.

## 2.5 Input dataset

## Gambar 2. Sampel Citra Dari Dataset
Sample  dataset  diperoleh  dari  Github  dengan  user  prajnasb.  Dataset  dibagi  menjadi  dua  kelas  yaitu  dataset with_memakai  masker  dengan  jumlah  696  dan  without_memakai  masker  dengan  jumlah  686.  Gambar  2  merupakan sampel dari dataset. Selanjutnya dataset tersebut di input pada directory Google Colab untuk menginisialisasi data dan class label pada setiap gambar.

## 2.6 Traning Menggunakan tensorflow/keras
Setelah  Dataset  dikumpulkan,  dataset  tersebut  perlu  di  training  untuk  mendapatkan  akurasi  dan  loss  saat  melakukan testing. Dataset tersebut di training melalui Google Collab dengan menggunakan Epoch sebesar 30, Learning Rate 0,001 dan  Batchsize  32,  Proses  dilakukan  memakan  waktu  hingga  60  menit  untuk  mencangkup  keseluruhan  sample  pada dataset.

## 2.7 Traning dataset
Setelah dilakukanya training pada dataset, perlu dilakukanya pengetesan pada salah satu sample tersebut. Gunanya untuk mengetahui apakah training tersebut berjalan dengan sempurna dan mengetahui akurasi dan probablitas yang dihasilkan dan juga menampilkan hasil dengan label dan frame.

## 2.8 Klasifikasi Memakai masker
Setelah dataset memakai masker selesai di traning. Maka akan di input penggolongan model dari dua kelas dataset yang telah di traning dan program akan memuat penggolongan kelas dari dataset yang telah di traning.

## 2.9 Pengujian Program
Pada  proses  ini  dilakukan  dijelaskan  tentang  pengujian  terhadap  sistem  dan  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset yang sama pada masing-masing percobaan
a. Pengujian Kelayakan Program
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  sistem  dengan  metode  debugging,  dimana  mencari  dan  menghapus  suatu  bug dalam sebuah program atau sistem agar semua sistem dapat berjalan dengan lancar dari screening data hingga dapat menghasilkan data yang dapat mendeteksi memakai masker.
b. Pengujian Akurasi
Pengujian  akurasi  menggunakan  confusion  matrix  untuk  mengukur  performa  dari  model  yang  selesai  di-train. Confusion  matrix  digunakan  untuk  menghitung Accuracy ,miscalculation, Recall , Precision dan  juga  F1-score. Confusion  matrix  yang  ditampilkan  berdasarkan  model  yang  sudah  di-train  lalu  akan  memprediksi  data  test  yang sudah disediakan bersama labelnya. Confusion matrix yang dibuat akan terdiri dari 2 kelas yaitu jumlah jenis golongan memakai  memakai  masker  dan  tidak  memakai  memakai  masker.  Tabel  1  menunjukkan  Confusion  Matrix  yang digunakan pada penelitian.
Tabel 1. Klasifikasi Dataset Confusion Matrix Nilai Aktual Nilai Prediksi Positive Negative Positive True Positive (TP) False Positive (FP) Negative False Negative (FN) True Negative (TN)
Hal 1183−1190 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel diatas merupakan sebuah ilustrasi dari confusion matrix dimana dibagi  menjadi dua kelompok yaitu nilai actual dan nilai prediksi dan menghasilkan empat nilai yaitu true positive, False positive, False negative dan true negative. Untuk  implementasi  perhitungan  algoritma  empat  nilai  tersebut  akan  digunakan  untuk  mengklasifiaksi  dataset  sesuai dengan klasifikasi empat nilai. Berikut penjelasan mengenai klasifikasi empat nilai : a. True positive
Merupakan  jumlah  record  data  memakai  masker/positive  yang  diklasifikasikan  sebagai  nilai  memakai masker/positive.
b. False positive
Merupakan  jumlah  record  data  tidak memakai  memakai  masker/negative  yang  diklasifikasikan  sebagai  nilai  salah memakai masker/positive.
c. False Negative
Merupakan  jumlah  record  data  memakai  masker/postive  yang  diklasifikasikan  sebagai  tidak  memakai  memakai masker/negative.
d. True Negative
Merupakan  jumlah  record  data  tidak  memakai  memakai  masker/negative  yang  diklasifikasikan  sebagai  nilai  tidak memakai memakai masker/negative

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari masalah yang dibahas. Menurut penulis, mengikuti protokol kesehatan merupakan upaya yang harus kita lakukan untuk  menekan  jumlah  kasus  positif  Covid-19.  Aplikasi  atau  program  ini  dapat  mengenali  wajah  yang  diambil  atau direkam  oleh  kamera  atau  perangkat  apa  pun  yang  mampu  merekam  peristiwa.  Dari  sini,  aplikasi  akan  menampilkan informasi tentang apakah wajah memakai memakai masker. Dengan cara ini, aplikasi memudahkan pekerjaan manusia, sehingga memudahkan pemantauan masyarakat sesuai dengan protokol kesehatan.

## Gambar 3. Model Sistem Deteksi Memakai Masker
Alur  sistem  deteksi  memakai  masker  mempunya  dua  fase  yaitu  untuk  fase  pertama  adalah  traning  detektor memakai masker wajah pada tahap ini Langkah awal yang dilakukan adalah memuat facememakai masker dataset yang terdiri dari dua kelas yaitu memakai masker dan tidak memakai memakai masker. Lalu traning klasifikasi facememakai masker dengan tensorflow, setelah  traning selesai, sistem akan mengevaluasi model yang dihasilkan pada set pengujian. Berikutnya tahap serialize dalam tahap ini facememakai masker akan di klasifikasi sesuai dengan dataset memakai masker dan non memakai masker yang akan dimasukan ke dalam disk. Pada tahap berikutnya masuk ke dalam fase kedua yaitu terapan detektor memakai masker wajah. Untuk tahap ini Langkah awal sistem akan memuat terlebih dahulu klasifikasi facememakai  masker  dari  disk  yang  telah  dimasukan  pada  fase  pertama.  Lalu  setelah  dimuat  sistem  akan  melakukan pendeteksian muka pada gambar atau video. Setelah itu sistem mengekstrak tiap wajah yang telah di traning ke dalam roi. Setelah penerapan traning dataset ke dalam roi sistem akan mengklasifikasi setiap dataset facememakai masker ke dalam roi untuk menentukan class memakai masker atau non memakai masker. Tahap terakhir sistem telah mengenali kedua  kelas  dengan  menjalan  tiap  –  tiap  proses,  selanjutnya  program  akan  menampilkan  hasil  pendeteksian  memakai masker.
Hal 1183−1190 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.1 Implementasi Aplikasi yang Digunakan
Penelitian  ini  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  sebagai  bahasa  utama  yang  digunakan.  Alasan digunakannya bahasa pemrograman Python adalah untuk mempermudah penggunaan berbagai library yang dibutuhkan dalam skripsi ini. Untuk proses image processing dilakukan menggunakan library OpenCV. Selain library OpenCV juga digunakan  library-library  lain  sebagai  pendukung  numpy,  scikit-learn,  dan  pandas  yang  hanya  tersedia  dalam  bahasa pemrograman Python  saja. Langkah pertama untuk  implementasi  neural  network adalah dengan menggunakan library tensorflow.
Instalasi  dan  konfigurasi  tensorflow  dilakukan  pada  laptop  OS  Windows  10  dengan  spesifikasi  amd  radeon  r7 graphics.  Tensorflow  yang  digunakan  adalah  tensorflow  pack  versi  2.2.0.  Tensorflow  diakses  menggunakan  Google Colaboratory.

## 3.2 Traning dataset
Pengujian  terhadap  hasil  training  akan  mengevaluasi  performa  daripada  sistem  training  yang  telah  dibuat. Pencatatan pengujian akan dibedakan berdasarkan orang yang memakai memakai masker dan tidak memakai memakai masker. Performa klasifikasi akan ditampilkan menggunakan confusion matrix beserta dengan grafik tiap klasifikasi.
Pengujian dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network dilakukan berdasarkan nilai learning rate, banyaknya epoch training serta batch size. Pengujian dilakukan dengan nilai epoch yaitu 20 untuk mencapai hasil prediksi yang memuaskan. Learning  rate yang digunakan untuk  pengujian adalah 1.e-4. Batch size yang digunakan adalah 32. nilai parameter optimal, dropout 0,5; dengan akurasi traning 99,91%; akurasi validasi 99,64%; traning loss 0,71%; dan validasi loss 1,16%.Grafik tingkat akurasi dan tingkat error VGG dapat dilihat di gambar 4.6 dan 4.7.

## 3.3 Traning datatest
Berikut adalah hasil dari datatest yang telah di traning yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Dalam proses training datatest yang dapat dilihat pada gambar 4.8 terdiri dari dua klasifikasi yaitu pakai memakai masker dan tidak pakai memakai masker. Proses training untuk klasifikasi pakai memakai masker menghasilkan akurasi 99,98% dan tidak pakai memakai masker 99,99%.

## Gambar 4. Sampel Datatest

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  menggunakan  webcam  dari  laptop  yang  berfungsi  sebagai  pendeteksi  memakai  masker.  Pengujian menggunakan  variabel  seperti  akurasi  pengujian  ini  juga  di  uji  melalui  tampak  depan  dan  samping.  Hasil  pengujian terlihat seperti gambar 2.
Hal 1183−1190 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 4 untuk tiga kotak sebelah kiri merupakan hasil dari mendeteksi tidak memakai  memakai  masker  dengan  akurasi  85%-100%  sedangkan  untuk  3  kotak  sebelah  kanan  merupakan  hasil  dari pengujian mendeteksi memakai memakai masker dengan akurasi 85%-100%. Pengujian tersebut menggunakan webcam yang di eksekusi melalui command prompt. Berikut tampilan eksekusi program pada command prompt.

## 3.5 Hasil perfomansi sistem
Setelah  melakukan  pengujian  dari  sistem  tersebut,  perfomansi  juga  di  perulkan  agar  bisa  mengetahui  titik  ukur  dari klasifikasi CNN tersebut. Perfomansi dilakukan menggunakan confusion matrix dan evaluation matrix.

## 3.6 Confusion matrix
Pada tabel 1 terlihat pengelompokan data hasil datatesting yang akan di uji akurasinya menggunakan confusion matrix.
Table 2. Hasil Confusion Matrix Case Jumlah True Positif (TP) 41 True Negatives (TN) 50 False Negatives (FN) 9 False Positive (FP) 0 Total Data 100
Gambar 6. Eksekusi Sistem Melaui CMD
Dari hasil diatas menunjukan bahwa nilai dari TP dan TN tidak jauh berbeda. Artinya model dapat menklasifikasi foto dengan baik dan benar dengan nilai true yang besar dan nilai false yang sedikit. Dari 100 gambar di dapatkan hasil berikut : a. Klasfikasi  true  positive  karena record  data  Memakai  masker/positive  yang  diklasifikasikan  sebagai  nilai  Memakai masker/positive menghasilkan 41 gambar.
b. Klasifikasi true negative karena record data Tidak memakai memakai masker/negative yang diklasifikasikan sebagai nilai Tidak memakai memakai masker/negative menghasilkan 50 gambar
c. Klasifikasi  False  negative  karena  record  data  diatas  merupakan  Memakai  masker/positive  sedangkan  sistem  tidak dapat mengklasifikasi record data tersebut menjadi Memakai masker/positive sehingga akan di klasifiaksikan sebagai Tidak memakai memakai masker/ negative menghasilkan 9 gambar.
d. Jumlah  record  data  tidak  memakai  memakai  masker  yang  diklasifikasikan  sebagai  nilai  salah  memakai  masker menghasilkan 0 gambar.

## 3.7 Evaluation matrix
Setelah mendapatkan nilai confusion matrix, hasil dari evaluation matrix yang di dapatkan adalah :
Table 3. Perhitungan Evaluation Matrix Accuracy True positif + True Negatives 0 0.91 Total data 100 Precision True positif 41 1 True positif + False Positive 0 Recall True Positive 41 0.82
True Positive + False Negatives  0
Dari hasil daitas menunjukan bahwa nilai kaurasi , presisi dan recall tidak terlalu jauh karena nilai dari FP dan FN tidak terlalu besar. Hasil yang di dapatkan adalah :
a. 91%  orang  benar  diprediksi  menggunakan  memakai  masker  dan  tidak  menggunakan  memakai  masker  dari keseluruhan data.
Hal 1183−1190 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
b. 100%  orang  benar  menggunakan  memakai  masker  dari  keseluruhan  data  orang  yang  diprediksi  menggunakan memakai masker.
c. 82%  orang  benar  diprediksi  menggunakan  memakai  masker  dari  keselurhan  orang  yang  menggunakan  memakai masker.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  klasifikasi  memakai  masker  pada  wajah  menggunakan  metode  Convolutional NeuralNetwork (CNN) menggunakan library TensorFlow telah berhasil diimplementasikan untuk mengenali  memakai masker pada wajah melalui video dan gambar. Menghasilkan nilai parameter optimal epoch 20, batch 32 dan dropout 0,5; dengan akurasi traning 99,91%; akurasi validasi 99,64%; traning loss 0,71%; dan validasi loss 1,16% dari hasil akurasi tersebut dapat disimpulkan bahawa sistem mengalami overfit karena nilai akurasi validasi lebih besar dari nilai akurasi training.  Parameter  Optimal  tersebut  diujikan  kepada  data  asing  yang  belum  pernah  di  deteksi  sebelumnya  dan menghasilkan nilai akurasi deteksi 91%, presisi 100% dan recall 82%

## REFERENCES
[1] A. P. Hukum and O. Prosedur, 440.1/108. 2020.
[2] X.-L. Xia, C. Xu, and B. Nan, “Facial Expression Recognition Based on TensorFlow Platform,” ITM Web Conf., vol. 12, p. 01005, 2017, doi: 10.1051/itmconf/20171201005.
[3] J. Lee, T. Won, T. K. Lee, H. Lee, G. Gu, and K. Hong, “Compounding the Performance Improvements of Assembled Techniques in a Convolutional Neural Network,” 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2001.06268.
[4] M. L. R. Chandra, B. V. Kumar, and B. Sureshbabu, “IoT enabled home with smart security,” 2017 Int. Conf. Energy, Commun. Data Anal. Soft Comput. ICECDS 2017, pp. 1193–1197, 2018, doi: 10.1109/ICECDS.2017.8389630.
[5] I. W. Suartika E. P, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) Pada Caltech 101,” J. Tek. ITS, vol. 5, no. 1, p. 76, 2016, [Online]. Available: http://repository.its.ac.id/48842/.
[6] Z. Sembiring et al., “DETEKSI WAJAH BERMEMAKAI MASKER BERBASIS TENSORFLOW-KERAS,” vol. 02, no. 02, 2020.
[7] K. H. Mahmud, Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Klasifikasi Citra Multi-Kelas Menggunakan Convolutional Neural Network,” e- Proceeding Eng., vol. 6, no. 1, pp. 2127–2136, 2019.
[8] “Apa  itu  Convolutional  Neural  Network?  |  by  QOLBIYATUL  LINA  |  Medium.”  https://medium.com/@16611110/apa-itu- convolutional-neural-network-836f70b193a4 (accessed Aug. 15, 2022).
[9] J. Ludwig, “Image Convolution, slides,” pp. 1–8, 2007, [Online]. Available:
http://web.pdx.edu/~jduh/courses/Archive/geog481w07/Students/Ludwig_ImageConvolution.pdf.
[10]  “Face  Recognition  with  Python  and  OpenCV  |  Face  Recognition.”  https://www.mygreatlearning.com/blog/face-recognition/ (accessed Oct. 04, 2021).
[11]  T. C. A.-S. Zulkhaidi, E. Maria, and Y. Yulianto, “Pengenalan Pola Bentuk Wajah dengan OpenCV,” J. Rekayasa Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, p. 181, 2020, doi: 10.30872/jurti.v3i2.4033.
[12]  M. Fuadi and U. Darusalam, “Face Recognition Menggunakan Opencv Dengan Bahasa Pemograman Python Oop Untuk Sistem,” vol. 2, no. 3, pp. 180–184, 2021.
[13]  M.  Abadi  et  al.,  “TensorFlow:  Large-Scale  Machine  Learning  on  Heterogeneous  Distributed  Systems,”  2016,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1603.04467.
[14]  A. Saxena, “Convolutional neural networks: an illustration in TensorFlow,” XRDS Crossroads, ACM Mag. Students, vol. 22, no. 4, pp. 56–58, 2016, doi: 10.1145/2951024.
[15]  V. Garchar and S. Chudhary, “Image Classification using Advanced CNN Based on Tensorflow,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol., pp. 1329–1335, 2019, doi: 10.32628/cseit2064121.
[16]  S. Sena, “Pengenalan Deep Learning Part 4 : Deep Learning Framework Introduction (TensorFlow & Keras) | by Samuel Sena | Medium,”  medium,  2017.  https://medium.com/@samuelsena/pengenalan-deep-learning-part-4-deep-learning-framework- introduction-tensorflow-keras-b8f00b146f06 (accessed Jul. 05, 2021).
[17]  S. Sena, “Pengenalan Deep Learning Part 7 : Convolutional Neural Network (CNN) | by Samuel Sena | Medium,” Samuel Sena, 2017. https://medium.com/@samuelsena/pengenalan-deep-learning-part-7-convolutional-neural-network-cnn-b003b477dc94 (accessed Jul. 05, 2021).