## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 3, Desember 2022 Hal 298-302 https://djournals.com/klik

## Implementasi Algoritma YOLOv5 dalam Mendeteksi Penggunaan Masker Pada Kantor Biro Umum Gubernur Sulawesi Barat
Muhammad Harun Ashar * , Dedi Suarna
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Tomakaka, Mamuju, Indonesia Email: 1,* haruntomakaka@gmail.com, 2 Dedisuarna@gmail.com Email Penulis Korespondensi: haruntomakaka@gmail.com
Abstrak −Pelaksanaan  protokol  kesehatan  terkhususnya  penggunaan  Masker  merupakan  kewajiban  yang  harus  di  jalankan  oleh masyarakat di Indonesia saat ini dalam mencegah Pandemi Covid-19. Namun dalam pelaksanaannya masih sering ditemukan berbagai ketidakpatuhan  masyarakat  dalam  menjalankan  kewajiban  mereka  untuk  memakai  masker  ketika  sedang  berada  di  luar  rumah. Penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana kinerja algortima  YOLOv5 dalam mendeteksi penggunaan masker di masyarakat khusus pada kantor biro umum Provinsi Sulawesi Barat yang menjadi area yang selalu dikunjungi oleh banyak pegawai lingkup daerah Provinsi Sulawesi Barat. Adapun Hasil yang didapatkan adalah algoritma YOLOv5 dapat mendeteksi banyak gambar dari satu orang maupun dengan banyak orang dalam satu gambar. Terlihat pada hasil implementasi pada lingkungan kantor Gubernur Sulawesi barat terlihat dalah video di dapatkan hasil box prediksi yang tepat dalam mendeteksi citra masker pada wajah.
Kata Kunci : YOLOv5; Masker; Covid19; Kantor; Sulawesi Barat
Abstract −The implementation of health protocols, especially the uses of masks, is an obligation that must be carried out by the people in Indonesia at that time in preventing the Covid-19 Pandemic. However, in practice it is still common to find various non-compliances by the community in carrying out their obligation to wear masks when outside the home. This study aims to see how the performance of the YOLOv5 algorithm in detecting the use of masks in the community specifically at the West Sulawesi Province is an area that is always visited by many regional employees of the Province of West Sulawesi. The results obtained are that the YOLOv5 algorithm can detect multiple images of one person or multiple people in one image. It can be seen from the implementation results in the West Sulawesi governor's office environment, it can be seen from the video that the results of the prediction box are correct in detecting the image of a mask on the face.
Keywords : YOLOv5; Masks; Covid19; Office; West Sulawesi

## 1. PENDAHULUAN
Ditengah pandemi covid-19 yang terjadi saat ini masyarakat diwajibkan untuk patuh terhadap pelaksanaan dan penerapan protokol Kesehatan yang ada, salah satunya adalah memakai masker saat beraktivitas di luar rumah. Peraturan Kewajiban penggunaan  masker  di  Indonesia  di  atur  pada  Keputusan  Presiden  Nomor  11  Tahun  2020,  berdasarkan  rekomendasi World  Health  Organization (WHO)  menyatakan  bahwa  seluruh  masyrakat  wajib  menggunakan  masker  dalam menjalankan aktivitas di luar rumah[1]. Namun dalam pelaksanaannya masih sering ditemukan berbagai ketidakpatuhan masyarakat dalam menjalankan kewajiban mereka untuk memakai masker ketika sedang berada di luar rumah [2].
Perkembangan Teknologi saat ini memungkinkan untuk dibuatnya sebuah sistem kamera yang dapat menangkap masyarakat  yang  patuh  dalam  memakai  masker  dan  yang  tidak  memakai  masker[3].  Dengan  implementasi Machine Learning ,  Sebuah  sistem  dapat  belajar  untuk  mengenali  suatu  citra  objek  dalam  membedakan  seseorang  yang menggunakan masker dan tidak menggunakan masker [4].
Algoritma You  Only  Look  Once (YOLO),  merupakan  algoritma deep  learning yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  objek    yang  menggunakan  pendekatan  berbeda  dari  algoritma  yang  lain,  yaitu  menerapkan  jaringan  saraf tiruan ( Neural Network )  pada sebuah citra secara real-time [5]. Algoritma Yolo telah banyak digunakan pada berbagai macam  kasus  penelitian.  Algoritma  yolo  saat  ini  tahun  2022  telah  memiliki  5  versi  yang  telah  rilis  yaitu:  YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, dan YOLOv5[6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  bagaimana  kinerja  algortima  YOLOv5  dalam  mendeteksi  penggunaan masker di masyarakat khusus nya pada area perkantoran. Terutama pada kantor biro umum prov. Sulawesi Barat yang menjadi area yang selalu dikunjungi oleh banyak pegawai. Penelitian ini di harapkan dapat memberikan penggambaran bagaimana cara kerja algoritma YOLOv5 dalam mendeteksi citra penggunaan masker pada kantor biro umum provinsi Sulawesi Barat yang berlokasi di kompleks kantor Gubernur Jln. H.Abdul Malik Pattana Endeng.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  verifikatif  dan  eksperinmentasi  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan pengetahuan  baru  dari  teori-teori  yang  sudah  ada.  Algoritma  YOLOv5  menjadi  algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Adapun tahapan penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut.
Muhammad Harun Ashar, Implementasi Algoritma YOLOv5 dalam Mendeteksi Penggunaan Masker Pada Kantor Biro Umum Gubernur Sulawesi Barat
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian terbagi atas 3 proses  yaitu data preparation, training process, dan implementation. Tahapan pertama data preparation dilakukan dengan pengumpulan data sample dan data set yang akan digunakan. Data set dan data  sample  merupakan  kumpulan  gambar  atau  foto  yang  berhubungan  dengan  penggunaan  masker.  Sumber  data  di dapatkan di website https://kaggle.com . Selanjutnya setiap gambar akan diberikan labelisasi dan bonding box berupa label “dengan masker” dan “tanpa masker”. Selanjutnya tahap training process bertujuan untuk membuat weight data atau data hasil  prediksi  melalui  proses training .  Terakhir  adalah  implementation  process  yaitu  melakukan  pengetesan  dan implementasi pada lokasi terkait dengan image dan video yang telah di ambil melalui device kamera handphone.

## 2.2  Cara Kerja YOLOv5
YOLOv5  adalah  tambahan  terbaru  untuk  seri  YOLO.  YOLOv5  ditingkatkan  di  atas  dasar  YOLOv4  dan  kecepatan eksekusi sangat ditingkatkan, kecepatan tercepat mencapai 10 fps. Sementara itu, ukuran YOLOv5 kecil dan ukuran file hampir  90%  lebih  kecil  dari  YOLOv4,  yang  memungkinkan  implementasi  YOLOv5  untuk  perangkat  terintegrasi. Dibandingkan dengan YOLOv4, YOLOv5 memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dan pengenalan objek kecil yang lebih baik [5], [7].
Berbeda dengan Yolo versi sebelumnya, YOLOv5 menjadi rilisan keluarga YOLO pertama yang ditulis kedalam PyTorch. Berbeda dari versi sebelumnya yang menggunakan Darknet dari Redmon, pada versi ke-5 ini YOLO menjadi lebih  fleksibel.  Kelebihan  penggunaan  PyTorch  yang  memiliki  arsitektur  yang  lebih  kecil  dan  ringkas  menjadikan penggunaan implementasi algoritma YOLO menjadi lebih cepat dan ringan. Penggunaan beban pada GPU yang menjadi semakin  berkurang  menambah  kecepatan  dalam  proses  running.  Terlihat  pada  proses  komputasi  yang  diteumukan implementasi YOLOv5 mempunyai latensi GPU yang sangat cepat [8].
Cara kerja kedua dalam implementasi algoritma yolo adalah membagi objek menjadi beberapa bagian atau, grid tersebut  bisa menjadi  9 grid atau lebih.  dari setiap grid dilakukan konvolusi-konvolusi  untuk  mendapatkan garis-garis prediksi yang digunakan yolo untuk mendeteksi benda yang terdapat didalam grid [6].
Gambar 2. Proses konvolusi Gambar
Setelah mendapatkan grid pada objek maka disetiap grid dilakukan proses perhitungan matriks, masing-masing grid memiliki  matriks.  Proses  selanjutnya  yakni  melakukan  pengisian  matriks  pada  setiap grid ,  dalam  1 grid akan dilakukan pengecekan jumlah objek didalam grid , kemudian grid keberapa, titik engker dan pencarian kriteria.  Proses selanjutnya adalah mengisi matriks yang memiliki prediksi objek dengan propabilitas tinggi didalam grid [4][9]. Seperti mendapatkan ciri-ciri yang dimiliki oleh objek yang dicari. Setalah mendapatkn bonderis disetiap grid maka dilakukan proses  menghilangkan  prediksi  yang  memiliki  propabilitas  rendah  dan  menjadikan  1  bonderis.  Dan  terakhir  adalah menggunakan teknologi INTERSECTION OVER UNION AND NON-MAX Untuk menghasilkan prediksi akhir [9].
Muhammad Harun Ashar, Implementasi Algoritma YOLOv5 dalam Mendeteksi Penggunaan Masker Pada Kantor Biro Umum Gubernur Sulawesi Barat

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Data Preparation (Persiapan Data)
Sebelum memulai proses training terlebih dahulu perlu menyiapkan data untuk proses training penggunaan masker. Data training di  ambil  dari  website  Kaggle  yang  menawarkan  begitu  banyak  data training yang  cocok  dalam  persiapan pengolahan  data  pada  implementasi Machine  Learning .  Data  yang  didapatkan  berjumlah  853 images dengan  anotasi kategori menggunakan masker dan tidak. Seluruh objek telah di pasangkan anotasi bonding box pada setiap bagian gambar yang memakai masker dan pada bagian yang tidak memiliki masker.
Gambar 3. Original Gambar 4. Dengan Bonding box
Pemberian bonding  box di  tentukan  dengan  mengklasifikasikan  2  kelas  yaitu,  kelas  menggunakan  masker  dan tidak menggunakan. Setiap image untuk training diperlukan dalam mengenali pemilihan klasifikasi yang akan diproses. Setelah melakukan klasifikasi pada objek maka di dapatkan total sebesar 2933 label dengan pembagian 70% untuk kelas ”memakai masker” dan  30%  label “Tanpa Masker”.
Gambar 5. Class “Tanpa Masker”
Gambar 6. Class “Memakai Masker”
Tabel 1. Label Data Training Label Class Jumlah Tanpa Masker 881 Memakai masker 2052 Total 2933

## 3.2 Training Process (Proses Latih Data)
Proses Training dilakukan dengan bantuan komputer Google Colab dengan GPU bawaan Nvidia GEForce 930 Mx yang ada  di  komputer  peneliti.  Sebelum  melakukan  proses training diperlukan  menginstall  requirement  dependencies  pada pada  komputer  Google  Colab  seperti  PyTorch  ,  OpenCV,  PyYaml,  dan  lain-lain.    Setelah  semua  telah  terpasang selanjutnya memasukkan model YOLOv5 kedalam direktori Komputer Google Colab.

## Gambar 7. YOLOv5 pada direktori
Proses Training dilakukan sebanyakn 3 kali dengan setting berbeda pada model YOLOv5, yaitu 10 kali Epoch, 20 kali Epoch, dan 50 kali Epoch. Setiap epoch memproses 1 batch image dengan Images label 682, menggunakan GPU memory 1GB.  Adapun hasil proses training adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Training
Training Batch  Epoch Images Label  GPU Memory  Accuracy  Box Loss Training Time w1 1 10x 682 11441MiB 79.4% 0.06 % 20 minutes w2 1 20x 682 11441MiB 82.2% 0.04% 40 minutes
Muhammad Harun Ashar, Implementasi Algoritma YOLOv5 dalam Mendeteksi Penggunaan Masker Pada Kantor Biro Umum Gubernur Sulawesi Barat
w3 1 50x 682 11441MiB 95.9% 0.03% 100 minutes w4 1 70x 682 11441MiB 98.8% 0.002% 140 minutes
Berdasarkan tabel  hasil training , didapatkan bahwa semakin tinggi iterasi  (Epoch) yang diberikan pada proses training maka  akurasi  akan  semakin  meningkat, namun training time  yang  dibutuhkan  semakin  lama.  Weight  data  di dapatkan setelah proses training selesai. Weight data kemudian dapat digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan model CNN YOLOv5. Adapun hasil testing dari proses deteksi masker menggunakan YOLOv5 berdasarkan hasil Best Weight (hasil training terbaik) yang didapatkan  adalah sebagai berikut.
Gambar Asli :
Gambar 8. Gambar Asli Pengetesan
Gambar Hasil Deteksi Masker :
Gambar 9. Gambar Hasil Deteksi

## 3.3 Implementation Process (Proses Implementasi)
Implementasi dilakukan pada data set yang merupakan foto dan video yang direkam di lokasi kantor  Biro Umum Provinsi Sulawesi  Barat  yang  berlokasi  di  kompleks  kantor  Gubernur  Jln.  H.Abdul  Malik  Pattana  Endeng.  Data  di  ambil menggunakan kamera smartphone Oppo F9  dengan ukuran 640x380 dan rata-rata size per-image adalah 64Kb. Foto dan video  diambil  pada  3  bagian  yaitu:  halaman  depan  kantor,  ruang  bagian  kepegawaian,  dan  ruang  bagian  persuratan. Adapun hasil foto dan video yang didapatkan adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Data yang diperoleh Lokasi Foto  Video  Total Size Halaman Depan Kantor 20 2 200mb Bagian Kepegawaian 20 4 235mb Bidang persuratan 10 4 185mb TOTAL 50 10 630mb
Proses selanjutnya adalah mengimplementasikan hasil training YOLOv5 kedalam data set yang telah di dapatkan. Adapun hasil implementasi YOLOv5 dalam mengenali penggunaan masker pada lingkungan kantor gubernur Sulawesi barat dapat di lihat melalui gambar berikut.
a. Depan Kantor Gubernur :
Gambar 10. Hasil Implementasi Depan Kantor Gubernur Sulawesi Barat.
b. Dalam Kantor Biro Umum:
Gambar 11. Hasil Implementasi Pada Kantor Biro Umum Provinsi
Berdasarkan  gambar  hasil  implementasi  dapat  dilihat  bahwa  Algoritma  YOLOv5  dapat  digunakan  dalam mendeteksi  penggunaan masker pada kantor lingkungan provinsi  disulawesi  barat, dimana citra wajah  akan di  deteksi apakah  memakai  masker  atau  tidak.  Jika  memakai  masker  maka bonding  box akan  muncul  pada  area  citra  dengan
Muhammad Harun Ashar, Implementasi Algoritma YOLOv5 dalam Mendeteksi Penggunaan Masker Pada Kantor Biro

## Umum Gubernur Sulawesi Barat
keterangan  “dengan  masker”,  sedangkan  jika  tidak  memakai  masker  maka bonding  box akan  muncul  pada  area  citra dengan keterangan “tanpa masker”. Adapun citra hanya akan mencari area wajah objek sehingga pada implementasi ini hanya mengambil pada area masker pada wajah namun tidak pada area lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa,  Algoritma  YOLOv5  dapat  berhasil mendeteksi orang-orang  yang menggunakan masker dan yang tidak menggunakan masker berdasarkan gambar dan video yang telah di dapatkan pada lingkungan Kantor Biro Umum Provinsi Sulawesi  Barat.  Terlihat  pada  hasil bonding box yang baik  dan presisi  dalam menangkap  wajah yang menggunakan masker dan tidak pada hasil implementasi  dengan akurasi hasil uji training sekitar 98.8% setelah melakukan 4 kali percobaan dengan meninggikan Epoch atau iterasi dari model training YOLOv5.

## REFERENCES
[1] WHO,  “Materi  Komunikasi  Risiko  COVID-19  untuk Fasilitas  Pelayanan  Kesehatan,”  World Heal.  Organ.,  pp.  1–11,  2020, [Online]. Available: https://www.who.int/docs/default-source/searo/indonesia/covid19/risk-communication-for-healthcare- facility.pdf?sfvrsn=9207787a_2.
[2] N. Kadek, S. Sanistya, F. Hukum, and U. Udayana, “Masyarakat Kota Denpasar Dalam Pengenaan Masker ?,” Vol., vol. 10, no. 10, pp. 984–993, 2022.
[3] S. A. Sanjaya and S. A. Rakhmawan, “How Can Machine Learning Help the Authorities?,” Semin. Nas. Off. Stat., vol. 2020, no. 1, pp. 370–376, 2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.497.
[4] M. Harahap, M. Suryani, and C. E. Situmeang, “Identification of Face Mask with YOLOv4 Based on Outdoor Video,” vol. 6, no. 1, pp. 127–134, 2021.
[5] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified, real-time object detection,”  Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., vol. 2016-Decem, pp. 779–788, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.91.
[6] J.  Nelson  and  J.  Solawetz,  “YOLOv5  is  Here:  State-of-the-Art  Object  Detection  at  140  FPS,”  roboflow,  2020. https://blog.roboflow.com/yolov5-is-here/.
[7] J.  Redmon  and  A.  Farhadi,  “YOLOv3:  An  Incremental  Improvement,”  2018,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1804.02767.
[8] J.  Solawetz,  “YOLOv5  New  Version  -  Improvements  And  Evaluation,”  roboflow,  2020.  https://blog.roboflow.com/yolov5- improvements-and-evaluation/.
[9] A. R. Wasril, M. S. Ghozali, and M. B. Mustafa, “Pembuatan Pendeteksi Obyek Dengan Metode You Only Look Once (Yolo) Untuk Automated Teller Machine (Atm),” Maj. Ilm. UNIKOM, vol. 17, no. 1, pp. 69–76, 2019, doi: 10.34010/miu.v17i1.2240.
[10]  R. Lubis, “Machine Learning ( Convolutional Neural Networks ) for Face Mask Detection in Image and Video,” pp. 1–20, 2020.
[11]  D. Hussain, M. Ismail, I. Hussain, R. Alroobaea, S. Hussain, and S. S. Ullah, “Face Mask Detection Using Deep Convolutional Neural  Network  and  MobileNetV2-Based  Transfer  Learning,”  Wirel.  Commun.  Mob.  Comput.,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/1536318.
[12]  J. Pradipta and A. M. Nazaruddin, Antipanik! Buku Panduan Virus Corona. Elex Media Komputindo, 2020.
[13]  D. Annisa, “Situasi Terkini Perkembangan Coronavirus Disease (COVID-19) 18 Juli 2021,”  Situasi Infeksi Emerging, 2021. https://covid19.kemkes.go.id/situasi-infeksi-emerging/situasi-terkini-perkembangan-coronavirus-disease-covid-19-18-juli- 2021.
[14]  S. N. Aidah, KITAB Sejarah Covid-19. Indoensia: PENERBIT KBM INDONESIA, 2021.
[15]  C.  Münker  and  O.  Stenroos,  “Object  detection  from  images  using  convolutional  neural  networks,”  Thesis,  pp.  1–87,  2017, [Online]. Available: https://www.ke.tu-darmstadt.de/lehre/arbeiten/master/2016/Muenker_Christoph.pdf.