Abstrak—Cuci tangan merupakan langkah awal dalam menjaga kesehatan tubuh. Dengan mencuci tangan kita dapat mencegah penyebaran  penyakit.  Akan  tetapi,  masih  banyak  masyarakat yang  tidak  sadar  akan  tata  cara  mencuci  tangan  yang  baik, sehingga tidak bersih sepenuhnya. Pemanfaatan teknologi Deep Learning  dapat  menjadi  solusi  untuk  mengetahui  apakah masyarakat telah mencuci tangan dengan benar. Menggunakan kamera  sebagai  input  yang  kemudian  di  proses  menggunakan algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  kita  dapat mengklasifikasikan  gerakan  -  gerakan  yang  dilakukan pengguna saat mencuci tangan. Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  99%  pada  fase Training.  Pada  pengujiannya,  sistem  ini  menghasilkan  tingkat akurasi prediksi tertinggi sebesar 12/12 gerakan (100%) dengan tingkat inkonsistensi sebesar 2/12 prediksi (16,67%). Harapannya  penelitian  ini  dapat  membantu  dalam  memantau dan  memastikan  apakah  masyarakat  mencuci  tangan  dengan benar, khususnya di tempat umum dimana tingkat penyebaran penyakit cukup tinggi.
Kata  Kunci—CNN,  Cuci  Tangan,  EfficientNet,  Klasifikasi, Moving Average.

## I. PENDAHULUAN
ENJAGA  kebersihan  merupakan  salah  satu  kunci untuk  menjaga  kesehatan  tubuh.  Tubuh  yang  bersih dapat  menghindarkan  kita  dari  berbagai  penyakit  terutama yang  berasal  dari  lingkungan  di  sekitar.  Kita  sering  kali menyentuh benda - benda di sekitar seperti gadget, komputer, gagang pintu, meja, lemari, dan lain sebagainya. Akan tetapi, banyak yang tidak sadar bahwa benda-benda tersebut sering kali  menjadi  sarang  bagi  bakteri  &  virus  yang  dapat menyebabkan penyakit.
Ketika  menyentuh  benda-benda  tersebut,  kuman-kuman yang  ada  akan  berpindah  dan  menyebar  di  kulit  tangan, kemudian  ketika  menyentuh  orang  lain,  maka  kuman penyebab penyakit itu akan berpindah dan menyebar ke tubuh orang  tersebut.  Pada  akhirnya  ketika  menyentuh  bagian  – bagian di tubuh seperti mata, hidung dan mulut, maka kuman tersebut  akan  masuk  ke  tubuh  kita  dan  menyebabkan penyakit.  Oleh  karena  itu  mencuci  tangan  merupakan  hal yang  paling  utama  dalam  menjaga  kesehatan  tubuh  dan mencegah penyebaran penyakit.
Pada saat penelitian ini berlangsung, 2020 - 2021, sedang marak terjadinya pandemi virus SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome – Corona Virus – 2) atau yang biasa disebut COVID-19 (Corona Virus Disease – 2019). Virus ini menyerang sistem pernafasan yang menyebabkan pengidapnya  kesulitan  bernafas,  hingga  kematian.  Adapun jumlah  kasus  kenaikan  harian  dari  varian  jenis  virus  ini diperlihatkan pada Gambar 1.
Virus ini sangat mudah untuk menyebar terutama melalui droplets (percikan air) yang terjadi ketika bersin, batuk, dan bicara  sekalipun.  Droplets  ini  akan  menempel  ke  benda  -
benda dan tubuh kita. Hanya dengan menyentuh benda atau bagian  tubuh  yang  terkontaminasi  kemudian  tanpa  sadar menyentuh mata, hi-dung ataupun mulut, maka virus tersebut akan  masuk  ke  tubuh  dan  merusak  sel  paru-paru  yang akhirnya  menyebabkan  gangguan  pernafasan  bahkan kematian [1].
Walaupun  kebiasaan  cuci  tangan  meningkat  selama pandemi COVID-19, banyak orang yang masih asal-asalan ketika  mencuci  tangan  lantaran  terburu-buru  maupun  hal lainnya.  Menurut  laman  hallosehat.com,  masih  banyak kesalahan dalam mencuci tangan yang sering dilakukan oleh masyarakat, di antaranya waktu mencuci tangan yang terlalu cepat  dan  kebiasaan  masyarakat  yang  hanya  menggosok telapak  tangan  saja  ketika  sedang  mencuci  tangan.  Akan tetapi, tidak memungkinkan untuk dilakukannya pemantauan 7x24  jam  oleh  manusia  terhadap  pengunjung  di  tempat umum,  seperti mall dan  tempat  wisata  lainnya  demi memastikan pengunjung telah mencuci tangan dengan benar, terutama  di  masa  pandemi  COVID-19  ini  yang  mana masyarakat dihimbau untuk menjaga jarak untuk mencegah penularan.
Pada  2007,  D.  F.  Llorca et  al mencoba  sebuah  metode untuk  melacak  ( tracking )  gerakan  tangan  saat  seseorang sedang  mencuci  tangan  [2].  menggunakan Particle  Filter (PF) yang  dikombinasikan  dengan k-means  Based Clustering , outputnya adalah  sebuah eliptical model  yang merupakan  hasil  segmentasi  dari  kedua  tangan.  Hasil segmentasi tersebut kemudian dimasukkan ke dalam sebuah algoritma  supervisi  yang  mengukur  jumlah  objek  yang berhasil dilacak ( tracking ) dan kualitas dari hasil tracking itu sendiri.  Performa  dari  penggunaan  PF  pada  model  ini kemudian  dibandingkan  dengan  penggunaan Kalman  Filter (KF). Dari  perbandingan  ini  ditemukan  bahwa  PF  dapat mendeteksi  objek  tangan  yang  bergerak  dengan  cepat, sedangkan  KF  hanya  dapat  mendeteksi  objek  tangan  yang bergerak lambat.
Pada  2011  D.  F.  Llorca et  al kembali  menyempurnakan metode yang mereka buat sebelumnya dan membuat sebuah

## `Klasifikasi Gerakan Cuci Tangan Berbasis Convolutional Neural Network (CNN)
Habibul Rahman Qalbi, Eko Mulyanto Yuniarmo, dan Reza Fuad Rachmadi Departemen Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ekomulyanto@ee.its.ac.id
M
Gambar 1. Kasus harian COVID-19.
sistem berbasis citra ( vision-based ) untuk penilaian kualitas cuci tangan yang kini disebut sebagai project SureWash [3]. Sistem  ini  mengimplementasikan single  multi-modal particle  filter  (PF) dan k-means-based  clustering yang mereka  buat  sebelumnya  pada  2007  [2].  kemudian diklasifikasikan  dengan Multi-class  SVM .  Sistem  tersebut menunjukkan tingkat akurasi setara ahli kesehatan.
Pada  2011,  S.  Ameling et  al membuat  sebuah  sistem pendeteksi  kualitas  cuci  tangan  dengan realtime  feedback . Sistem ini menggunakan metode Skin Filtering dan ROI Pose detection untuk mengekstrak bagian tangan dari keseluruhan citra. Dengan metode tersebut, sistem ini berhasil mencapai tingkat  akurasi  hingga  84,66%  [4].  Pada  2017,  D.  Nuniez- Fernandez  dan  B.  Kwolek  membuat  sebuah  sistem Hand Posture  Recognition menggunakan Convolutional  Neural Network .  Sistem  ini  memanfaatkan  dan  membandingkan penggunaan Skin  Color  Hand  Segmentation dengan penggunaan Gabor  Filter .  Ditemukan  bahwa  penggunaan Gabor  Filter memberikan  akurasi  yang  lebih  baik  (0.992) dibandingkan  dengan  penggunaan Skin  Color  Hand Detection (0.950) [5].
Pada tahun 2020, H. F. Hanafi et al menciptakan sebuah aplikasi  berbasis Augmented  Reality untuk  memberikan petunjuk dan meningkatkan efektivitas mencuci tangan demi melawan wabah virus Corona. Sistem ini memanfaatkan AR View,  AR  Hand  Marker dan AR  Preset  Tracker untuk mendeteksi  sekaligus  menunjukkan  cara  cuci  tangan  yang baik dan benar di smartphone pengguna. akan tetapi Aplikasi ini masih cukup sulit untuk digunakan oleh awam, sehingga masih dibutuhkan pengembangan lebih lanjut [6].
Di  tahun  yang  sama,  C.  Wang et  al melakukan  studi instrumen  penggunaan Myo  Armband pada  20  partisipan mengenai  tingkat  akurasi  deteksi  kualitas  cuci  tangan. Ditemukan bahwa penggunaan Armband pada lengan bawah maupun  penggunaan  dua  Armband  sekaligus  dapat meningkatkan akurasi pendeteksian [7].
Masih di Tahun 2020, E. Prakasa dan B. Sugiarto dari LIPI Bandung menciptakan sistem analisa video untuk mengevaluasi kelengkapan gerakan cuci tangan. Menggunakan  CNN  sederhana  dan  dengan  implementasi Binary  Segmentation ,  mereka  melakukan  klasifikasi  pada video  gerakan  tangan  dengan  latar  terkendali  seperti green screen .  Dari  pengujian  yang  dilakukan,  didapat  akurasi  sis- tem  hingga  maksimum  98.81%  dengan average  precission mencapai 98.89% [8].
Di tahun 2020, perusahaan teknologi asal jepang, Fujitsu, membuat sebuah teknologi berbasis AI (Artificial
Intelligence) untuk mengklasifikasikan gerakan cuci tangan. Sistem ini berbasis dari teknologi AI kamera CCTV mereka yaitu Actlyzer  behavioral  analysis  technology yang  dapat mendeteksi adanya pencurian. sistem ini dikembangkan lebih lanjut dengan menggunakan High Durability Learning . Teknologi AI Learning milik Fujitsu sendiri. dengan cara tersebut,  sistem  ini  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi klasifikasi  hingga  95%  pada  6  langkah  cuci  tangan  yang benar  dan  tingkat  akurasi  penilaian  dari  6  gerakan  tersebut sebesar 90%.

## II. DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
Penelitian ini merupakan salah satu bentuk penerapan dari disiplin  ilmu Deep  Learning yang  bertujuan  untuk mengklasifikasikan  gerakan  cuci  tangan  menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)
A. Pengumpulan Dataset Cuci Tangan
Dataset yang digunakan pada sistem klasifikasi ini berasal dari Kaggle  Hand  Wash  Dataset .  Sampel  dari  dataset  ini dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Dataset  ini  berisi  potongan- potongan video gerakan cuci tangan seperti yang tertera pada Tabel 1.
Pada dataset ini, masih terdapat kesalahan pelabelan pada video  gerakan  yang  mana  beberapa  video  gerakan ditempatkan  pada  folder  yang  tidak  seharusnya.  Terdapat pula kontaminasi gerakan berbeda pada beberapa video yang dapat menyebabkan kesalahan pada fase training . Untuk itu, dataset  ini  perlu  diperbaiki  terlebih  dahulu  sebelum digunakan.
Pada  dataset  ini,  masing-masing  label  terdiri  dari  25 gerakan  yang  terbagi  atas  5  latar  wastafel  berbeda.  Hal  ini dirasa  kurang  mencukupi  untuk  menggeneralisasi  model dalam mengklasifikasikan gerakan cuci tangan. Oleh karena itu,  penulis  melakukan  penambahan  dataset  pribadi  dengan latar berbeda.
Pengambilan  dataset  yang  pertama  yaitu  menggunakan kamera Webcam  M-TECH  WB500 ,  Sebuah  webcam  USB eksternal dengan resolusi FullHD 1080p. Setup pengambilan dan  sampel  video  menggunakan  webcam  ini  dapat  dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Pengambilan  dataset  pribadi  yang  kedua  adalah  dengan menggunakan Kamera DSLR Canon EOS 100D dengan lensa Canon  EFs  18-55  F/3.5  IS  STM .  Setup  pengambilan  video dari DSLR ini dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Pada Machine  Learning ,  sebelum  melakukan  proses algoritma,  dataset  dibagi  menjadi  tiga subset seperti  pada Gambar  6.  Pada  umumnya,  pembagian  dataset  memiliki komposisi sebagai berikut:
1. 80% Training Set, 10% Validation Set, dan 10% Test Set.
2. 70% Training Set, 20% Validation Set, dan 10% Test Set.
3. 80% TrainVal (80% Training + 20% Validation) Set, dan 10% Evaluation / Test Set.
Masing-masing pembagian dari dataset ini dapat dijelaskan sebagai berikut:

## 1) Training Set
Training  Set  merupakan  bagian  dari  dataset  yang digunakan  pada  proses training untuk  melatih  model  dari sebuah algoritma Machine Learning .
Tabel 1.
Isi dataset Kaggle No. Label Jumlah 1 Step_1 25 2 Step_2_Left 25 3 Step_2_Right 25 4 Step_3 25 5 Step_4_Left 25 6 Step_4_Right 25 7 Step_5_Left 25 8 Step_5_Right 25 9 Step_6_Left 25 10 Step_6_Right 25 11 Step_7_Left 25 12 Step_7_Right 25

## 2) Validation Set
Validation  Set  digunakan  untuk  melakukan  validasi  dan mencegah overfitting .

## 3) Test atau Evaluation Set
Test  Set  merupakan  bagian  dari  dataset  yang  digunakan pada proses testing untuk menguji sebuah model.

## B. Frame Extraction
Pada  dasarnya,  sebuah  video  adalah  sekumpulan  gambar ( Frame ) yang di  satukan dan di  tampilkan secara berurutan dalam satuan waktu yang biasa disebut Frame Rate dengan satuan Frame-Per-Second (FPS). Misalnya  sebuah  video dengan Frame Rate 30 FPS , maka video tersebut sebenarnya adalah  urutan  gambar  yang  ditampilkan  secara  bergantian dengan kecepatan 30 gambar per detik. Semakin tinggi FPS video,  semakin  halus  gerakan  yang  dihasilkan  pada  video tersebut.
Frame  Extraction adalah  proses  ekstraksi frame dari
sebuah  video  menjadi  sekumpulan  gambar.  Ini  diperlukan karena  CNN  tidak  mampu  melakukan  training  secara langsung pada sebuah video. CNN Hanya dapat melakukan training  pada  setiap  satuan  gambar  untuk  dapat  mengenali objek pada gambar tersebut.

## C. Pembuatan Arsitektur CNN
Convolutional  Neural  Network  (CNN) merupakan  salah satu  jenis Neural  Network yang  biasa  digunakan  untuk mengolah  data  dua  dimensi.  CNN  biasa  digunakan  untuk mendeteksi  dan  mengenali  suatu  objek  pada  sebuah  citra. Secara  garis  besar,  CNN  hampir  sama  dengan Neural Network lainnya.  Hal  yang  membedakannya  terletak  pada arsitekturnya.  CNN  memiliki  sebuah  proses  untuk mengekstraksi  fitur  dari  sebuah  gambar.  Proses  tersebut terdiri  dari  dua  bagian,  yaitu Convolutional  Layer dan Pooling Layer seperti pada Gambar 7.
Gambar 5. Sampel hasil video DSLR. Gambar 6. Visualisasi pembagian dataset. Gambar 7. Visualisasi arsitektur CNN.
Gambar 8. Grafik nilai akurasi pada proses training dan validation.
Gambar 2. Setup pengambilan dengan webcam.
Gambar 3. Sampel hasil video webcam.
Gambar 4. Setup pengambilan dengan DSLR.

## D. Proses Training
Sebelum  melakukan  proses training ,  perlu  dilakukan penentuan ukuran batch size , iteration dan epoch .
1) Batch size
Batch  size mendefinisikan  banyaknya  sampel  yang  akan disebarkan  ke neural  network dalam  sekali  iterasi.  Pada proses ini, batch size yang digunakan sebesar 12.
2) Iteration
Iteration merupakan jumlah batch yang diperlukan untuk menyelesaikan satu epoch .
3) Epoch
Epoch adalah ketika seluruh dataset sudah melalui proses training  pada neural  network sampai  dikembalikan  ke  awal ( Backpropagation )  untuk  sekali  putaran.  Beberapa epoch diperlukan pada proses training agar mendapatkan kesalahan ( loss )  sekecil  mungkin.  Pada  proses  ini, epoch yang digunakan sebanyak 25 kali.

## E. Proses Validation
Proses Validation berjalan  bersamaan  dengan  proses training .  Pada  setiap epoch ,  proses training dan validation dilakukan  secara  berurutan.  Proses  ini  dilakukan  untuk melihat  perkembangan  model  dan  mencegah overfitting . Dataset  diproses  ke neural  network untuk  menghitung loss tanpa melakukan update bias dan weight .

## F. Proses Testing
Setelah  proses validation dilakukan,  langkah  selanjutnya adalah  proses testing .  Proses  ini  merupakan  sebuah  proses untuk  memprediksi  hasil  dari  apa  yang  diinginkan  melalui arsitektur CNN yang dibuat.

## G. Moving Average
Setelah  model  berhasil  mengklasifikasikan  frame  pada Video, masing masing frame pada video tersebut kemudian dimasukkan  kedalam Double-ended  Queue  (Deque) sesuai
urutannya  dengan  jumlah  antrian (Window  Size) yang ditentukan. Setelah mencapai Window Size yang ditentukan, hasil  klasifikasi  pada  Deque,  kemudian  akan  di  ambil  rata- ratanya. Hasil rata rata tersebut kemudian akan menjadi label prediksi  baru,  menimpa  hasil  prediksi  sebelumnya,  pada setiap  frame  tersebut.  Setelah  label  prediksi  baru  di cantumkan, maka Deque akan kembali dikosongkan dan siap menerima antrian selanjutnya

## H. Proses Output Video
Setelah  mendapatkan  label  dari Moving  Average, urutan urutan  frame  tersebut  akan  kembali  dimasukkan  kedalam sebuah  array.  Masing-masing  label  prediksi  yang  sudah didapatkan  akan  dituliskan  pada  masing  masing  frame. Akhirnya  frame-frame  tersebut  disatukan  kembali  menjadi sebuah video output

## III. PENGUJIAN DAN ANALISA

## A. Pembagian Dataset
Total keseluruhan dataset yang didapatkan berjumlah 516 video  atau  49  video  pada  setiap  kelas.  Agar  tidak  terjadi overfitting pada  salah  satu  kelas,  setiap  video  dibatasi durasinya  kurang  lebih  ±10  Detik.  Masing-masing  kelas kemudian akan di ekstrak sebanyak 6000 frame yang diambil secara acak. Pembagian dataset pada artikel ini menggunakan komposisi 80% TrainVal (80% Training & 20% Validation) Set dan 20% Test Set . Detail Pembagian dataset pada artikel ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.
Pembagian dataset
No. Label Total Video n-Frame Training Validation Test 1 Step_1 25 3840 960 1200 2 Step_2_Left 25 3840 960 1200 3 Step_2_Right 25 3840 960 1200 4 Step_3 25 3840 960 1200 5 Step_4_Left 25 3840 960 1200 6 Step_4_Right 25 3840 960 1200 7 Step_5_Left 25 3840 960 1200 8 Step_5_Right 25 3840 960 1200 9 Step_6_Left 25 3840 960 1200 10 Step_6_Right 25 3840 960 1200 11 Step_7_Left 25 3840 960 1200 12 Step_7_Right 25 3840 960 1200 Tabel 3.
Spesifikasi arsitektur CNN yang digunakan Layer (type) Output Shape Parameter InputLayer (None, 224, 224, 3) 0 Image_augmentation (None, 224, 224, 3) 0 efficientnetb0 (None, 7, 7, 1280) 4049571 global_average_pooling_2d (None, 1280) 0 batch_normalization (None, 1280) 5120 dropout (None, 1280) 0 dense (None, 12) 15372
Gambar 9. Confusion matrix hasil testing.
Gambar 10. Sampel standard FOV.

## B. Arsitektur CNN
Pada  artikel,  digunakan EfficientNet-B0 dengan weight NoisyStudent sebagai  base  model.  EfficientNet  merupakan sebuah pretrained  model yang  diciptakan  menggunakan algoritma AutoML-MNAS ,  sebuah  algoritma  yang  ditujukan untuk  mencari  model neural  network terbaik  untuk menyelesaikan  suatu  masalah  klasifikasi  (dalam  hal  ini ImageNet ).  Ditemukanlah  EfficientNet-B0  yang  pada dasarnya  merupakan  MobileNetV2  dengan  penambahan Squeeze-and-Excite  Block didalamnya.  EfficientNet-B0 kemudian  dikembangkan  menjadi  model  yang  lebih  besar (varian B1 s.d B7) menggunakan Compound Scaling, sebuah metode  yang  melakukan  scaling  pada Depth,  Width dan Resolution dari model sekaligus [9].
EfficientNet pada  sistem  ini  diatur  dengan  konfigurasi Trainable pada Layer ke  21  dan  seterusnya,  kecuali  pada lapisan Batch  Normalization .  Diaplikasikan  pula Image Augmentation sebelum memasuki EfficientNet , di antaranya Random  Rotation  (0.15),  Random  Translation  (0.1,  0.1), Random  Flip dan Random  Contrast  (0.1). Detail  arsitektur dari model ini dapat dilihat pada Tabel 3.
C. Hasil Training dan Validation
Proses training dan validation dilakukan  dengan  jumlah epoch sebanyak  25  dan batch  size sebesar  12.  Dari  hasil
training, didapatkan tingkat akurasi training sebesar 99% dan tingkat akurasi validation sebesar 99%. Terlihat pula bahwa ada penurunan drastis pada rentang epoch 17-20  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8.

## D. Hasil Testing
Menggunakan Test  Dataset ,  Sistem  di  Evaluasi performanya. Pada tahap ini, didapatkan hasil akurasi sebesar 99%.  Gambar  9  merupakan Confusion  Matrix dari  hasil testing .

## E. Pengujian berdasarkan Window Size
Pengujian  berdasarkan Window  Size dilakukan  untuk mengetahui Windows Size (dinyatakan dalam second ) yang paling optimal dalam penggunaan sistem ini. Pada pengujian ini,  di  uji  Window  Size  1s,  2s  dan  3s.  Pada  pengujian  ini didapat Window  Size  1s memberikan  inkonsistensi  paling tinggi  sedangkan Window  Size  3s tidak  memberikan  hasil yang  lebih  baik  dibandingkan Window  Size  2s .  Hasil pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 4.
F. Pengujian Berdasarkan FOV
Pengujian  Berdasarkan Field  of  View ,  sebagai  hasil  dari jarak  kamera  terhadap  objek,  dilakukan  untuk  mengetahui jarak kamera yang tepat terhadap objek. Pada pengujian ini, sistem  diuji  menggunakan  3  FOV  berbeda,  yakni Standard
Tabel 4. Hasil pengujian berdasarkan window size
Predicted Label Predicted Label(s) 1 Second 2 Second 3 Second Step 1 Step 1, Step 5 Right Step 1 Step 1 Step 2 Left Step 2 Left Step 2 Left Step 2 Left Step 2 Right Step 2 Right Step 2 Right Step 2 Right Step 3 Step 3, Step 1 Step  3,  Step 1 Step 3, Step 1 Step 4 Left Step 4 Left Step 4 Left Step 4 Left Step 4 Right Step 4 Right Step 4 Right Step 4 Right Step 5 Left Step 5 Left Step 5 Left Step 5 Left Step 5 Right Step 5 Right Step 5 Right Step 5 Right Step 6 Left Step 6 Left Step 6 Left Step 6 Left Step 6 Right Step 6 Right Step 6 Right Step 6 Right Step 7 Left Step 7 Left Step 7 Left Step 7 Left Step 7 Right Step 7 Right, Step 5 Right Step 7 Right, Step 5 Right Step 7 Right, Step 5 Right Correct /Predicted 12  / 12 12 / 12 12 / 12 Inconsistent 3  / 12 2 / 12 2 / 12 Tabel 5.
Hasil pengujian standard FOV True Label Predicted  Label(s) Standard FOV Step 1 Step 1 Step 2 Left Step 2 Left Step 2 Right Step 2 Right Step 3 Step 3, Step 1 Step 4 Left Step 4 Left Step 4 Right Step 4 Right Step 5 Left Step 5 Left Step 5 Right Step 5 Right Step 6 Left Step 6 Left Step 6 Right Step 6 Right Step 7 Left Step 7 Left Step 7 Right Step 7 Right, Step 5 Right Correct / Predicted 12 / 12 Inconsient 2 / 12
Gambar 11. Sampel wide FOV.
Gambar 12. Sampel shallow FOV.
Gambar 13. Sampel video sudut 30°.
(Gambar 10), Wide (Gambar 11) dan Shallow FOV (Gambar 12).  Pada  pengujian  ini  terlihat  bahwa Wide  FOV memberikan  inkonsistensi  tertinggi  (3/12)  dibandingkan Standard dan Shallow FOV (2/12). Hasil Pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 5, Tabel 6 dan Tabel 7.
G. Pengujian Berdasarkan Sudut
Pengujian berdasarkan sudut dimaksudkan untuk mengetahui  performa  sistem  pada  kondisi  pengambilan dengan  sudut  yang  tidak  seharusnya.  Pada  pengujian  ini, didapat  bahwa  pengambilan  video  pada  sudut  30° memberikan akurasi yang lebih rendah dari pada video cuci tangan  dengan  sudut  normal  (video Standard  FOV ).  Hasil Pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 8 dan Gambar 13.

## H. Pengujian Berdasarkan Latar
Pada  Pengujian  ini,  sistem  akan  diuji  performanya terhadap  video  dengan  latar  berbeda  dari  dataset  yang  ada.
Terlihat bahwa klasifikasi pada video Metal Sink , yakni video dengan latar wastafel berbahan Stainless Steel , memberikan akurasi yang jauh lebih rendah, yakni 6/10 (60%), dari video dengan latar wastafel keramik (video Standard FOV ), yakni 12/12 (100%). Hasil Pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 9 dan Gambar 14.

## IV. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  Metode  yang  digunakan  dapat menghasilkan  tingkat  akurasi  klasifikasi  yang  cukup  baik yakni 12/12 (100%) dengan inkonsistensi 2/12 (16,67%) pada setup  dan  latar  yang  sesuai.  Penggunaan EfficientNet-B0 dengan Weight  NoisyStudent mampu  menghasilkan  model dengan  akurasi  di  atas  90%  pada  fase  evaluasi training dengan  kurang  dari  20 epoch .  Window  Size  terbaik  untuk digunakan  pada  sistem  ini  adalah  2s (Second), Penggunaan pada  video  dengan  sudut  30°  akan  meningkatkan inkonsistensi hingga ke 6/10 (60%) dari hasil prediksi akibat tidak  terlihatnya  bagian  tangan,  oleh  karena  itu  diperlukan penempatan  kamera  yang  sesuai.  Penggunaan  sistem  pada video dengan  latar  yang berbeda dari dataset menyebabkan penurunan  akurasi  ke  10/12  (83,33%),  ini  menandakan perlunya  penambahan  dataset  yang  lebih  beragam. Penempatan  kamera  yang  terlalu  jauh  juga  akan meningkatkan inkonsistensi dari sistem ini, ini menandakan jarak  kamera  terhadap  objek  sangat  berpengaruh  terhadap performa sistem.
Tabel 6.
Hasil pengujian wide FOV
True Label Predicted  Label(s) Wide FOV Step 1
Step 1
Step 2 Left Step 2 Left Step 2 Right Step 2 Right Step 3 Step 3 Step 4 Left Step 4 Left, Step 5 Right Step 4 Right Step 4 Right Step 5 Left Step 5 Left Step 5 Right Step 5 Right Step 6 Left Step 6 Left Step 6 Right Step 6 Right, Step 4 Right Step 7 Left
Step 7 Left
Step 7 Right
Step 7 Right, Step 5 Right Correct / Predicted 12  / 12
Inconsistent
3  / 12
Tabel 7. Hasil pengujian shallow FOV
True Label Predicted  Label(s) Shallow FOV Step 1
Step 1
Step 2 Left Step 2 Left Step 2 Right Step 2 Right Step 3
Step 3
Step 4 Left Step 4 Left Step 4 Right Step 4 Right Step 5 Left Step 5 Left, Step 7 Left
Step 5 Right
Step 5 Right Step 6 Left Step 6 Left
Step 6 Right Step 6 Right, Step 4 Right
Step 7 Left Step 7 Left Step 7 Right Step 7 Right
Correct / Predicted 12 / 12 Inconsistent 2  / 12
Gambar 14. Sampel pengujian latar metal sink.
Tabel 8. Hasil pengujian sudut
True Label Predicted  Label(s)
30° Angle Step 1 Step  1,  Step  7  Right,  Step  5  Right, Step 2 Left, Step 2 Right, Step 3, Step 7 Left Step 2 Left Step  2 Left Step 2 Right
Step 2 Right, Step 2 Left Step 3 Step 3 Step 4 Left Step 4 Left, Step 5 Right Step 4 Right
Step  4 Right
Step 5 Left - Not included in the video - Step 5 Right - Not included in the video -
Step 6 Left Step 6 Left, Step 5 Left, Step 4 Left, Step 7 Left Step 6 Right Step 6 Right, Step 2 Left Step 7 Left Step  7 Left Step 7 Right Step 7 Right, Step 7 Left, Step 5 Right, Step 2 Left Correct / Predicted 10/10 Inconsistent 6  / 10 Tabel 9.
Hasil pengujian latar
True Label Predicted  Label(s) Metal Sink Step 1
Step 1, Step 7 Left Step 2 Left Step 2 Left Step 2 Right Step 2 Right Step 3 Step 7 left Step 4 Left Step 6 Left Step 4 Right Step 4 Right Step 5 Left Step 5 Left Step 5 Right Step 5 Right Step 6 Left Step 6 Left Step 6 Right
Step 6 Right, Step 6 Left Step 7 Left Step 7 Left Step 7 Right Step 7 Right, Step 5 Right Correct / Predicted 10  / 12 Inconsistent 3  / 10

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  WHO,  “Coronavirus  Disease  (Covid-19)  Pandemic,” World  Health Organization , 2020. who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus- 2019.
[2]  I. Parra, D. Fernandez, M. A. Sotelo, M. Marron, M. Gavilan, and G. Lacey, “Tracking using Particle and Kalman Filters in Hand Washing Quality Assessment System,” in 2007 IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing , 2007, pp. 1–6.
[3]  D.  Fernandez  Llorca,  I.  Parra,  M.  Angel  Sotelo,  and  G.  Lacey,  “A vision-based system for automatic hand washing quality assessment,” Mach. Vis. Appl. , vol. 22, no. 2, pp. 219–234, 2011.
[4]  S.  Ameling et  al. ,  “A  vision-based  system  for  handwashing  quality assessment with realtime feedback,” 2011.
[5]  D.  N.  Fernández  and  B.  Kwolek,  “Hand  Posture  Recognition  using Convolutional  Neural  Network,”  in Iberoamerican  Congress  on Pattern Recognition , 2017, pp. 441–449.
[6]  H. F. Hanafi, M. H. Abd Wahab, K.-T. Wong, A. Z. Selamat, M. H. M. Adnan,  and  F.  H.  Naning,  “Mobile  augmented  reality  Hand  wash (MARHw):  Mobile  application  to  guide  community  to  ameliorate handwashing  effectiveness  to  oppose  COVID-19  disease,” Int.  J. Integr. Eng. , vol. 12, no. 5, pp. 217–223, 2020.
[7]  C. Wang, Z. Sarsenbayeva, X. Chen, T. Dingler, J. Goncalves, and V. Kostakos, “Accurate measurement of handwash quality using sensor armbands: Instrument validation study,” JMIR mHealth uHealth , vol. 8, no. 3, p. e17001, 2020.
[8]  E.  Prakasa  and  B.  Sugiarto,  “Video  Analysis  on  Handwashing Movement  for  the  Completeness  Evaluation,”  in 2020  International
Conference  on  Radar,  Antenna,  Microwave,  Electronics,  and Telecommunications (ICRAMET) , 2020, pp. 296–301.
[9]  M.  Tan  and  Q.  Le,  “Efficientnet:  Rethinking  Model  Scaling  for Convolutional  Neural  Networks,”  in International  Conference  on Machine Learning , 2019, pp. 6105–6114.