## Identifikasi Penggunaan Masker yang Tepat pada Wajah Berbasis Deteksi Mulut dan Hidung
Denny Hardiyanto 1 , Ihtiari Prastyaningrum 2 , Umi Kholifah 3 , Dyah Anggun Sartika 4
Intisari—Saat masa pandemi, penggunaan masker yang tepat pada wajah merupakan hal yang sangat penting guna mengurangi dan  mencegah  penularan  COVID-19  antarmanusia.  Namun, fenomena  yang  sering  terlihat  di  lingkungan  masyarakat menunjukkan  bahwa  banyak  masyarakat  yang  belum  peduli terhadap  penggunaan  masker  yang  tepat.  Contoh  penggunaan masker  yang  salah  adalah  masker  digunakan  untuk  menutup mulut saja. Bahkan mayoritas masyarakat menggunakan masker pada  dagu  saja.  Saat  ini  masih  banyak  juga  masyarakat  yang tidak  menggunakan  masker  saat  bepergian  maupun  saat berbicara dengan orang lain. Dapat dikatakan bahwa kepedulian penggunaan  masker  masih  sangat  rendah.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  mendapatkan  algoritme identifikasi  penggunaan  masker  yang  tepat  pada  wajah  melalui foto atau gambar digital. Algoritme dasar yang digunakan adalah algoritme deteksi wajah, deteksi hidung, dan deteksi mulut yang dikembangkan  oleh  Viola  dan  Jones.  Kemudian,  algoritme- algoritme  tersebut  dikombinasikan  sehingga  menjadi  algoritme yang kuat dalam mendeteksi penggunaan masker yang tepat pada wajah.  Data-data  yang  diujikan  diklasifikasikan  ke  dalam  lima kategori,  yakni  citra  bermasker  dengan  tepat,  citra  bermasker dengan  hidung  terlihat,  citra  bermasker  dengan  mulut  terlihat, citra wajah dengan masker di dagu, dan citra campuran dengan berbagai aksesori. Dari penelitian menggunakan enam puluh citra uji  dengan  berbagai  variasi  atribut,  diperoleh  hasil  akhir  nilai akurasi  sebesar  90%,  nilai  sensitivitas  sebesar  100%,  dan  nilai spesifisitas  sebesar  62,5%. Nilai  spesifisitas  yang  rendah diakibatkan  oleh  masih  banyaknya  kesalahan-kesalahan  deteksi pada  atribut  false  positive  (FP),  yang  artinya  sistem  masih mendeteksi objek lain yang bukan objek mulut dan objek hidung. Diharapkan penelitian ini dapat dikembangkan dan disinergikan dengan  aplikasi  lain  sehingga  dapat  menumbuhkan  kesadaran masyarakat tentang penggunaan masker yang tepat.
Kata  Kunci—Identifikasi  Masker,  COVID-19,  Viola-Jones, Deteksi Wajah.

## I. P ENDAHULUAN
COVID-19  adalah  jenis  penyakit  yang  disebabkan  oleh Coronavirus , yaitu SARS-CoV-2 yang disebut juga “Corona”. Virus  ini  dapat  menyebabkan  gangguan  sistem  pernapasan, mulai dari gejala ringan hingga gejala berat, yakni infeksi paru- paru seperti pneumonia. Bahkan infeksi virus yang lebih parah
dapat  menyebabkan  kematian.  Menurut  data  yang  dihimpun Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  COVID-19  Republik Indonesia, jumlah kasus terkonfirmasi positif sampai 25 Maret 2021  sebanyak  1.476.452  orang,  dengan  jumlah  kematian sebanyak  39.983  orang.  Tingkat  kematian  ( case  fatality  rate ) yang  disebabkan  oleh  COVID-19  adalah  sekitar  2,7%  [1]. Kasus COVID-19 pertama kali muncul di Wuhan, China. Virus ini menular antarmanusia dengan sangat cepat dan menyebar di sebagian besar negara termasuk Indonesia. Pada 2 Maret 2020, pemerintah  Indonesia  mengumumkan  dua  kasus  pertama pasien positif COVID-19 di negara Indonesia [2]. Sudah lebih dari dua tahun Indonesia memerangi wabah COVID-19. Untuk memerangi  wabah  ini,  pemerintah  mengeluarkan  kebijakan untuk melaksanakan protokol kesehatan 3M, yang selanjutnya menjadi  5M,  yang  meliputi  memakai  masker,  menjaga  jarak, mencuci  tangan,  menjauhi  kerumunan,  hingga  mengurangi mobilitas  [3].  Protokol  kesehatan  ini  harus  dipatuhi  oleh seluruh  lapisan  masyarakat  guna  mengurangi  dan  mencegah penularan virus.
Di  masa  pandemi,  penggunaan  masker  dengan  tepat merupakan  hal  yang  sangat  penting  guna  mengurangi  dan mencegah  penularan  COVID-19  antarmanusia. Coronavirus berpotensi  menyebar  melalui  percikan  ludah  [4].  Namun, fenomena  di  masyarakat  menunjukkan  bahwa  masih  banyak masyarakat  yang  belum  peduli  terhadap  penggunaan  masker yang  tepat,  padahal  masker  tersebut  sangat  penting  untuk menjaga  kesehatan  dan  mencegah  penularan  COVID-19  di masa  pandemi  saat  ini.  Di  antara  penggunaan  masker  yang salah adalah hanya menutup mulut saja, hanya menutup dagu saja, dan menutup lubang hidung saja, seperti yang ditunjukkan pada  Gbr.  1.  Bahkan  masih  banyak  masyarakat  yang  tidak menggunakan masker saat berkumpul atau berkerumun [5].
Hal-hal  tersebut  melatarbelakangi  dilakukannya  penelitian untuk  membuat  sistem  identifikasi  penggunaan  masker  yang tepat  guna  meningkatkan  kepedulian  masyarakat  terkait pentingnya  menggunakan  masker  di  saat  pandemi.  Untuk
1,2,3 Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Elektro,  Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas PGRI Madiun, Jln. Auri No.14-16, Kanigoro, Kec. Kartoharjo  Madiun, INDONESIA. (email: 1 denny.hardiyanto@unipma.ac.id, 2 ihtiari.prastya@unipma.ac.id , 3 umikholifah@unipma.ac.id)
4 Program  Studi  Teknik  Komputer  Kontrol,  Jurusan  Teknik, Politeknik Negeri Madiun, Jln. Serayu No.84, Pandean, Kec. Taman, Madiun, Jawa Timur, INDONESIA (email: dyahanggun@pnm.ac.id)
[Diterima: 25 Oktober 2021, Revisi: 27 Agustus 2022]
Gbr. 1 Masker tidak digunakan secara tepat (sumber: Republika).
mencapai  tujuan  tersebut,  dilakukan  proses  pengembangan algoritme  deteksi  masker  wajah  berdasarkan  penelitian- penelitian sebelumnya dan dikembangkan untuk meningkatkan akurasi  proses  deteksi  serta  agar  mampu  mendeteksi penggunaan masker yang tepat atau tidak tepat. Pada penelitian ini  juga  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah dikembangkan tersebut. Selanjutnya, dilakukan sosialisasi dan pengenalan  sistem  yang  telah  dibangun  kepada  masyarakat melalui  forum-forum  ilmiah,  sehingga  algoritme  yang  telah dikembangkan dapat digunakan secara langsung di masyarakat.

## II. P ERKEMBANGAN A LGORITME D ETEKSI M ASKER
Penelitian ini didasari oleh beberapa penelitian penting yakni penelitian tentang deteksi wajah yang pertama kali dikenalkan oleh Viola dan Jones pada tahun 2001 [6] dan dikembangkan selama  beberapa  tahun  kemudian  [7].  Selanjutnya,  penelitian ini semakin berkembang karena memiliki banyak manfaat dan aplikasi, seperti deteksi wajah untuk sistem keamanan, sistem keselamatan,  sistem  pengenalan,  sistem  presensi  [8],  dan dikembangkan pula untuk aplikasi lainnya.
Pada tahun selanjutnya, penelitian deteksi wajah berkembang  seiring  perkembangan  aplikasi-aplikasi  yang mendukung,  seperti  aplikasi  Android  pada smartphone .  Saat ini, smartphone telah banyak menggunakan fitur deteksi wajah untuk sistem keamanan maupun sistem kamera [9]. Sementara itu,  perkembangan  algoritme  deteksi  wajah  semakin  rumit, dilanjutkan  dengan  adanya  algoritme  pengenalan  wajah  [10], deteksi  mata  [11],  deteksi  hidung  dan  mulut  [12],  bahkan kombinasi  beberapa  algoritme  sehingga  diperoleh  algoritme untuk mendeteksi ekspresi wajah manusia melalui citra digital maupun video (citra bergerak) [13].
Penelitian  sebelumnya  tentang  deteksi  masker  adalah pengembangan  deteksi  wajah  melalui  analisis  video  [14]. Penelitian  tersebut  berfokus  pada  deteksi  wajah  bertopeng menggunakan empat langkah yang berbeda untuk memperkirakan jarak dari kamera, deteksi garis mata, deteksi bagian  wajah  dan  deteksi  mata.  Dalam  penelitian  tersebut diuraikan prinsip-prinsip yang digunakan dalam setiap langkah serta  penggunaan  algoritme  deteksi  orang  dan  deteksi  wajah yang  tersedia  secara  umum.  Referensi  [15]  melakukan penelitian  tentang  pengaplikasian  YOLO  dalam  mendeteksi masker.  Penelitian  ini  berfokus  pada  pendeteksian  masker menggunakan  model  YOLO  untuk  meningkatkan  kecepatan pemrosesan deteksi masker wajah secara real-time . Kemudian, sebuah  penelitian  membahas  penghilangan  objek  masker  dan melakukan  identifikasi  wajah  tersebut  [16].  Penelitian  ini cukup  menarik  karena  mampu  melakukan  identifikasi  dan pengenalan  wajah  pengguna  masker.  Penelitian  selanjutnya melakukan  deteksi framework untuk  mengetahui  penggunaan masker  pada  wajah  [17].  Penelitian  ini  berfokus  pada deteksi kondisi  penggunaan  masker  yang  tepat  menggunakan algoritme region-based  convolutional  neural  network (R- CNN).  Selain  itu,  telah  dilakukan  juga  penelitian  tentang pengenalan masker wajah menggunakan algoritme convolutional neural network (CNN) [18]. Penelitian ini juga cukup  menarik  karena  berfokus  pada  pengenalan  wajah  saat menggunakan masker atau topeng. Identifikasi wajah ini sangat bermanfaat  untuk  mengungkap  identitas  seseorang  melaui
kamera  CCTV  saat  melakukan  kejahatan.  Metode  yang digunakan  meliputi multi-task  cascaded  convolutional  neural networks (MTCNN),  Google  FaceNet,  dan support  vector machine (SVM).  Selanjutnya,  penelitian  tentang  deteksi masker menggunakan algoritme MobileNet dan global pooling block merupakan penelitian yang berfokus pada deteksi wajah bermasker  secara  otomatis  [19].  Penelitian  berikutnya mengembangkan  sebuah  sistem  pendeteksi  wajah  bermasker berbasis perangkat lunak dengan data hasil deteksi yang dapat disimpan dalam sistem cloud [20]. Sistem yang dikembangkan juga dilengkapi dengan fitur identitas personal seperti gender dan usia pemakai masker. Selain itu, terdapat penelitian yang mendeteksi wajah bermasker dan tidak bermasker menggunakan  algoritme principle  component  analysis (PCA) [21]. PCA merupakan algoritme yang sering digunakan dalam identifikasi  wajah  dan  ekspresi  wajah  karena  mempunyai akurasi yang tinggi.
Dari penelitian-penelitian yang telah disebutkan sebelumnya,  terdapat  gap,  yakni  belum  banyak  peneliti  yang mengembangkan  algoritme  untuk  mendeteksi  penggunaan masker  yang  tepat  pada  wajah.  Makalah  ini  mencoba meningkatkan  akurasi  dari  penelitian  sebelumnya  tentang penggunaan  masker  yang  tepat.  Hasil  penelitian  sangat bermanfaat terutama untuk menghadapi masa pandemi seperti saat  ini.  Penggunaan  masker  dengan  tepat  merupakan  hal penting  untuk  mencegah  penularan  COVID-19  di  masa pandemi.

## III. M ETODOLOGI

## A. Dataset
Citra yang digunakan pada penelitian difokuskan pada citra pengujian.  Citra  latih  tidak  diperlukan  karena  penelitian  ini
Gbr. 2 Sampel citra penelitian.
menggunakan  algoritme  Viola-Jones.  Algoritme  Viola-Jones ini telah melatihkan sebanyak 10.000 lebih citra anggota tubuh, seperti citra wajah, hidung, mulut, dan mata, pada suatu sistem deteksi  yang  selanjutnya  disimpan  dalam  sebuah  basis  data pengolahan  citra  dan  dapat  digunakan  untuk  penelitian  dan pengembangan.
Selanjutnya, citra pengujian dibatasi hanya untuk citra wajah dengan kategori wajah menghadap ke depan ( frontal face ) dan tidak dilakukan pengujian wajah dari sudut pandang yang lain. Citra pengujian yang digunakan pada penelitian ini terdiri atas enam puluh citra yang dipisahkan menjadi beberapa kelompok sebagai berikut.
• Citra  wajah  bermasker  secara  tepat  berjumlah  sepuluh citra.
• Citra  wajah  bermasker  terlihat  hidung  saja  berjumlah sepuluh citra.
• Citra  wajah  bermasker  terlihat  mulut  saja  berjumlah sepuluh citra.
• Citra wajah dengan masker yang diletakkan di leher atau dagu dan tidak mengenakan masker (terlihat hidung dan mulut) berjumlah sepuluh citra.
• Citra  campuran  berjumlah  dua  puluh  citra  (terdiri  atas berbagai kondisi, berbagai varian masker, serta berbagai kondisi pengguna yang mengenakan atribut lain, seperti hijab).
Adapun  sampel  citra  yang  digunakan  diperlihatkan  pada Gbr.  2.  Gbr.  2(a)  sampai  Gbr.  2(c)  merupakan  citra  wajah bermasker dengan tepat, sedangkan Gbr. 2(d) hingga Gbr. 2(f) merupakan  citra  wajah  bermasker  dengan  kondisi  terlihat hidungnya saja. Gbr. 2(g) menunjukkan citra wajah bermasker
dengan  mulut  terlihat,  Gbr.  2(h)  menunjukkan  citra  wajah bermasker  terlihat  mulut  dan  hidung,  dengan  masker  yang diletakkan  di  leher  atau  dagu,  dan  Gbr.  2(i)  memperlihatkan wajah terbuka tanpa menggunakan masker.

## B. Algoritme Penelitian
1) Algoritme  yang  Dikembangkan: Algoritme  yang dibangun  atau  ditanamkan  pada  sistem  identifikasi  dijelaskan pada  Gbr.  3.  Citra  masukan  berupa  enam puluh  data  citra  uji yang telah dikelompokkan dalam lima kategori. Tahapan yang pertama merupakan tahapan deteksi wajah pada citra tersebut. Jika terdapat objek wajah pada sebuah citra masukan, region of interest (ROI) dicari dan dilakukan cropping pada objek wajah tersebut,  sehingga  objek  yang  akan  dideteksi  dapat  lebih terfokus pada wajah.
Tahapan yang dilakukan selanjutnya adalah deteksi hidung. Jika  objek  hidung  terdeteksi,  sistem  akan  menandai  objek hidung  tersebut  dengan  kotak  kuning  dan  menampilkan peringatan berupa tulisan “Mohon Gunakan Masker dg Tepat”. Jika  tidak  terdeteksi  objek  hidung,  dilanjutkan  tahapan berikutnya,  yakni  deteksi  mulut.  Apabila  sistem  mendeteksi adanya mulut, sistem akan menandai objek mulut tersebut dan menampilkan  peringatan  berupa  tulisan  yang  sama  “Mohon Gunakan  Masker  dg  Tepat”.  Kemudian,  jika  tidak  terdeteksi mulut dan  hidung,  sistem  akan  menampilkan  tulisan  “Terima Kasih sudah Menggunakan Masker dg Tepat”. Seluruh tahapan tersebut  dilakukan  secara  berurutan,  mulai  deteksi  wajah, deteksi  hidung,  dan  deteksi  mulut,  sehingga  dapat meminimalkan kesalahan deteksi.
Gbr. 3 Diagram alir tahapan algoritme yang dibangun.
2) Algoritme  Viola-Jones: Deteksi  anggota  badan  seperti hidung dan mulut pada penelitian ini dilakukan menggunakan algoritme  Viola-Jones.  Algoritme  ini  merupakan  algoritme pengklasifikasian  gambar  berdasarkan  nilai  fitur  sederhana. Alasan  penggunaan  fitur  tersebut  adalah  karena  pemrosesan fitur lebih cepat jika dibandingkan dengan pemrosesan citra per piksel  [6].  Terdapat  sedikitnya  tiga  tipe  fitur  yang menggunakan  bentuk  persegi  panjang  berwarna  hitam  dan putih.
Terdapat tiga fitur yang digunakan dalam algoritme Viola- Jones,  yakni  fitur  dua  persegi  panjang,  fitur  tiga  persegi panjang,  dan  fitur  empat  persegi  panjang.  Fitur  pada  Gbr.  4 dihitung dengan cara mengurangi nilai piksel pada area putih dengan  nilai  piksel  pada  area  hitam  atau  abu-abu.  Resolusi dasar detektor yang digunakan adalah 24 × 24 [6], [22].
Fitur persegi panjang  tersebut dapat dihitung  dengan  cepat menggunakan representasi untuk gambar yang disebut gambar integral  ( integral  image ).  Gambar  integral  pada  lokasi  ( 𝑥, y) berisi jumlah piksel di atas dan di sebelah kiri ( 𝑥, 𝑦 ) dan dapat dihitung menggunakan (1).
𝑖𝑖(𝑥, 𝑦) = ∑ 𝑖(𝑥 ′ , 𝑦 ′ ) 𝑥 ′ ≤𝑥,𝑦 ′ ≤𝑦 (1)
dengan 𝑖𝑖(𝑥, 𝑦) merupakan  gambar  integral  dan 𝑖(𝑥, 𝑦) merupakan gambar asal.
𝑠(𝑥, 𝑦) = 𝑠(𝑥, 𝑦 − 1) + 𝑖(𝑥, 𝑦) (2) 𝑖𝑖(𝑥, 𝑦) = 𝑖𝑖(𝑥 − 1, 𝑦) + 𝑠(𝑥, 𝑦) (3)
dengan 𝑠(𝑥, 𝑦) adalah  jumlah  baris  kumulatif, 𝑠(𝑥, −1) = 0 , dan 𝑖𝑖(−1, 𝑦) = 0 . Gambar integral dapat dihitung dalam satu lintasan melewati gambar asli [6].
Dengan menggunakan gambar integral, jumlah persegi apa pun dapat dihitung dalam empat larik ( array ) referensi, seperti pada  Gbr.  5.  Nilai  gambar  integral  pada  lokasi  1  merupakan jumlah  piksel  pada  persegi  panjang  A,  nilai  gambar  integral
pada  lokasi  2  adalah  A  +  B,  sedangkan  nilai  pada  lokasi  3 adalah A + C, dan pada lokasi 4 adalah A + B + C + D. Jumlah D dapat dihitung sebagai 4 + 1 - (2 + 3).
Perbedaan antara dua jumlah persegi panjang dapat dihitung menggunakan  delapan  referensi.  Karena  fitur  dua  persegi panjang yang didefinisikan di atas melibatkan jumlah persegi panjang  yang  berdekatan,  maka  fitur  tersebut  dapat  dihitung dalam  enam  referensi  larik,  delapan  untuk  fitur  tiga  persegi panjang, dan sembilan untuk fitur empat persegi panjang [6].
Selanjutnya,  untuk  proses  klasifikasi,  Viola  dan  Jones menggunakan  algoritme  yang  disebut  kaskade  ( cascade classifier ).  Algoritme  klasifikasi  kaskade  ini  memiliki karakteristik  klasifikasi  bertingkat.  Algoritme  ini  terdiri  atas beberapa  tingkatan,  dengan  tingkatan  pertama  menggunakan pengklasifikasi yang sederhana untuk menolak sebagian besar subwindows sebelum  pengklasifikasi  yang  lebih  kompleks dipanggil  untuk  mencapai  tingkat  positif  palsu  yang  rendah. Hal  ini  menyebabkan  rangkaian  pengklasifikasi  ini  menjadi rangkaian  kuat  yang  dapat  mengklasifikasi  wajah.  Bentuk keseluruhan  proses  deteksi  adalah  pohon  keputusan  yang mengalami degenerasi, yang disebut sebagai “kaskade”, seperti ditunjukkan  pada  Gbr.  6.  Hasil  positif  dari  pengklasifikasi pertama  akan  memicu  evaluasi  pengklasifikasi  kedua  yang disesuaikan untuk mencapai tingkat deteksi sangat tinggi. Lalu, hasil positif dari pengklasifikasi kedua memicu pengklasifikasi ketiga,  dan  seterusnya.  Hasil  negatif  pada  titik  mana  pun mengarah pada penolakan langsung terhadap subwindow [6]. Tahapan kaskade  dibangun dengan  melatih pengklasifikasi menggunakan machine learning AdaBoost dan menyesuaikan nilai  ambang  batas  untuk  meminimalkan  negatif  palsu.  Perlu diperhatikan  bahwa  ambang  batas  AdaBoost  ini  dirancang untuk menghasilkan tingkat kesalahan yang rendah pada data pelatihan.  Gbr.  6  menunjukkan  gambaran  dari  klasifikasi kaskade [6].

## C. Analisis
Pada  tahap  ini,  dilakukan  analisis  menggunakan  parameter nilai akurasi, nilai sensitivitas, dan nilai spesifisitas. Parameter akurasi adalah ukuran keberhasilan sistem dalam mengidentifikasi dengan benar, sedangkan parameter sensitivitas  adalah  persentase  jumlah  objek  teridentifikasi secara benar ( object of interest ) di dalam sebuah dataset citra atau  data  pengujian  yang  memang  mengandung object  of interest .  Kemudian,  parameter  spesifisitas  adalah  persentase jumlah objek selain object of interest di dalam semua dataset yang tidak mengandung object of interest . Dalam menghitung nilai akurasi, spesifisitas, dan sensitivitas, digunakan nilai true
Gbr. 4 Fitur persegi panjang.
Gbr. 5 Gambar integral.
Gbr. 6 Cascade classifier.
positive (TP),  yang  menunjukkan  bahwa  sistem  telah mendeteksi dengan benar; nilai true negative (TN), yaitu sistem dapat  membedakan  dengan  benar  bahwa  selain  objek  tidak akan terdeteksi oleh sistem; nilai false positive (FP), yaitu ada objek  selain  hidung  dan  mulut  yang  terdeteksi  oleh  sistem sebagai hidung dan mulut; serta nilai false negative (FN), yaitu kesalahan  deteksi  yang  artinya  terdapat  objek  hidung  dan mulut,  tetapi  tidak  terdeteksi  oleh  sistem.  Perhitungan parameter  akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  ditunjukkan pada (4) hingga (6).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 𝑥 100% (4) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (5)
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝐹𝑃+𝑇𝑁 𝑥 100% . (6)

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Terdapat lima varian gambar pengujian dengan kondisi yang berbeda-beda,  sesuai  yang  telah  disebutkan  pada  bagian dataset .  Dari  sistem  yang  telah  dibangun  menggunakan perangkat  lunak  MATLAB  2017a  dengan  lisensi  kampus Unipma,  yang  di  dalamnya  telah  ditanamkan  algoritme pendeteksi hidung dan mulut, diperoleh hasil yang cukup baik dalam mendeteksi keadaan masker seseorang. Hasil identifikasi ditampilkan  langsung  menggunakan  antarmuka  MATLAB. Gbr. 7 menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dengan benar wajah bermasker secara tepat, sehingga muncul notifikasi “Terima Kasih sudah Menggunakan Masker dg Tepat”.
Gbr.  8  memperlihatkan  bahwa  sistem  mampu  mendeteksi dengan  benar  objek  hidung  pada  wajah  dengan  masker  yang diletakkan  di  leher  atau  dagu,  sehingga  muncul  notifikasi “Mohon  Gunakan  Masker  dg  Tepat”.  Objek  hidung  yang terdeteksi  selanjutnya  diberi  label  dengan  kotak  berwarna kuning.  Selanjutnya,  Gbr.  9  menunjukkan  bahwa  sistem mampu  mendeteksi  dengan  benar  objek  hidung  pada  wajah dengan masker yang dikenakan secara kurang tepat, sehingga
Gbr. 9 Terdeteksi hidung pada wajah bermasker yang tidak tepat.
Gbr. 10 Terdeteksi mulut pada wajah bermasker yang tidak tepat.
Gbr. 7 Sistem mampu mendeteksi dengan benar wajah bermasker secara tepat.
Gbr. 8 Terdeteksi hidung pada wajah dengan masker di dagu.
muncul notifikasi “Mohon Gunakan Masker dg Tepat”. Gbr. 10 juga  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  mendeteksi  dengan benar objek mulut pada wajah dengan masker yang dikenakan secara  kurang  tepat,  sehingga  muncul  notifikasi  “Mohon Gunakan Masker dg Tepat”.
Gbr.  11  dan  Gbr.  12  menunjukkan  kesalahan-kesalahan deteksi  yang  dilakukan  oleh  sistem.  Gbr.  11  menunjukkan kesalahan  deteksi  mulut  pada  objek  mata,  sehingga  muncul notifikasi  “Mohon  Gunakan  Masker  dg  Tepat”.  Hal  ini disebabkan oleh posisi wajah yang tidak tegak dan kemiripan pola  atau  tekstur  mata  dengan  objek  mulut,  sehingga mengakibatkan  munculnya  nilai  FP  pada  analisis  sistem deteksi.
Gbr.  12  menunjukkan  kesalahan deteksi  mulut pada  wajah bermasker  secara  tepat,  sehingga  muncul  notifikasi  “Mohon Gunakan  Masker  dg  Tepat”.  Hal  ini  disebabkan  oleh  motif masker yang aneh, sehingga mengganggu proses deteksi oleh sistem. Hal  tersebut  mengakibatkan munculnya nilai FP pada tahapan analisis sistem deteksi. Aksesori seperti variasi motif masker,  aksesori  lain  seperti  jilbab  yang  dikenakan  oleh seorang  perempuan,  serta  gambar  latar  objek  dapat mengganggu sistem deteksi ini sehingga menghasilkan deteksi yang kurang akurat.
Dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh nilai TP, TN, FP, dan FN, yang disajikan pada Tabel I. Pada Tabel I terlihat bahwa  banyak  terjadi  kesalahan  deteksi  (FP)  pada  kelompok citra  wajah  bermasker  dengan  terlihat  mulut  saja.  Hal  ini disebabkan  oleh  tata  letak  masker  yang  kurang  tepat,  yakni hanya  menutup  hidung  saja,  ketika  pengambilan  data  citra. Akibatnya,  sistem  mengalami  kesulitan  dalam  mendeteksi objek  mulut  karena  sempitnya  ROI  daerah  mulut.  Pada  citra campuran  juga  masih  terdapat  kesalahan  deteksi  berupa  FP, yang artinya sistem masih mendeteksi objek-objek mirip mulut dan  hidung  yang  disebabkan  oleh  aksesori  wajah  lainnya, seperti  motif  jilbab,  motif  masker,  faktor  pencahayaan,  dan sudut pengambilan foto.
Tabel  II  menunjukkan  nilai  akurasi,  spesifisitas,  dan sensitivitas. Dalam data yang disajikan pada Tabel II, diperoleh nilai akurasi sebesar 90%, nilai sensitivitas sebesar 100%, dan nilai spesifisitas sebesar 62,5%. Nilai pengukuran parameter ini diperoleh berdasarkan nilai TP, TN, FP, dan FN yang ada pada Tabel I dan merupakan hasil confusion matrix pengujian citra. Pada  Tabel  II,  terlihat  bahwa  parameter  sensitivitas  bernilai 100%.  Hal  ini  terjadi  karena  parameter  ini  merupakan perbandingan hasil deteksi secara benar (TP) dengan kesalahan deteksi  negatif  (FN).  Faktor  yang  paling  berpengaruh  pada parameter  sensitivitas  adalah  faktor  kesalahan  negatif  (FN), yang pada sistem ini bernilai 0, sehingga diperoleh sensitivitas sebesar  100%.  Parameter  spesifisitas  bernilai  62,5%  karena masih banyak kesalahan deteksi yang disebabkan oleh FP, yang artinya  sistem  telah  mendeteksi  objek  lain  yang  bukan merupakan object of interest , yakni objek-objek selain hidung dan  mulut.  FP  muncul  karena  beberapa  faktor,  di  antaranya terdapat  kemiripan  motif  atau  pola  dari  objek  lain  pada  citra
T ABEL I H ASIL I DENTIFIKASI C ITRA B ERDASARKAN C ONFUSION M ATRIX Kelompok TP TN FP FN Citra wajah bermasker dengan tepat (sepuluh citra uji) 8 0 2 0 Citra wajah bermasker dengan hidung terlihat (sepuluh citra uji) 10 0 0 0 Citra wajah bermasker dengan mulut terlihat (sepuluh citra uji) 8 0 2 0 Citra wajah dengan masker yang diletakkan di leher atau dagu dan tidak mengenakan masker (terlihat hidung dan mulut) sebanyak sepuluh citra 10 0 0 0 Citra campuran sebanyak dua puluh citra (terdiri atas berbagai kondisi, berbagai varian masker, berbagai kondisi pengguna yang mengenakan atribut lain) 8 10 2 0 Total 44 10 6 0 T ABEL II P ERBANDINGAN N ILAI A KURASI , S ENSITIVITAS , DAN S PESIFISITAS Sistem yang Dikembangkan Akurasi Sensitivitas Spesifisitas Sistem identifikasi masker berbasis hidung dan mulut 90% 100% 62,5%
Gbr. 11 Kesalahan deteksi pada objek mata.
Gbr. 12 Kesalahan deteksi objek mulut pada wajah bermasker.
dengan object  of  interest (hidung  dan  mulut),  motif  masker yang  digunakan  hampir  sama  dengan  hidung  atau  mulut,  dan faktor  pencahayaan  yang  kurang  ataupun  berlebihan.  Dengan nilai  parameter-parameter  tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa sistem  mampu  mendeteksi  dengan  baik  penggunaan  masker yang tepat maupun tidak tepat.
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  belum  ada penelitian  yang  menerapkan  algoritme  deteksi  masker berdasarkan  deteksi  hidung  dan  mulut.  Hal  tersebut  yang menjadi gap penelitian ini dengan penelitian sebelumnya. Oleh karena  itu,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  bermanfaat  untuk pengembangan aplikasi-aplikasi lainnya yang berkaitan dengan sistem proteksi terhadap COVID-19 di masa pandemi.

## V. K ESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa  algoritme  deteksi  hidung  dan  mulut  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  penggunaan  masker  yang  tepat  pada wajah. Dengan menggunakan enam puluh citra uji, penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 90%, sensitivitas sebesar 100%, dan spesifisitas sebesar 62,5%.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat  ditambahkan dataset pengujian dengan berbagai variasi dan aksesori yang digunakan di  wajah.  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  aplikasi  lainnya . Disarankan  juga  agar algoritme ini dapat diujikan pada gambar dengan banyak objek wajah yang bermasker ( multi-face ) dalam satu citra yang sama.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  penelitian  ini  dikerjakan  dan ditulis dengan tidak terdapat konflik kepentingan.
K ONTRIBUSI P ENULIS Konseptualisasi, Denny Hardiyanto dan Ihtiari Prastyaningrum;  metodologi,  Denny  Hardiyanto;  perangkat lunak,  Umi  Kholifah;  validasi,  Denny  Hardiyanto,  Ihtiari Prastyaningrum; analisis formal, Denny Hardiyanto; investigasi,  Ihtiari  Prastyaningrum;  sumber  daya,  Denny Hardiyanto;  akurasi  data,  Denny  Hardiyanto;  penulisan— penyusunan draf asli, Ihtiari Prastyaningrum dan Dyah Anggun Sartika;  penulisan—peninjauan  dan  penyuntingan,  Umi Kholifah dan Dyah Anggun Sartika.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan kepada LP2M Universitas PGRI Madiun yang telah mendukung kegiatan penelitian ini, rekan- rekan  sejawat  di  prodi  PTE  Unipma  yang  sudah  mendukung secara  penuh,  dan  juga  kepada  seluruh  tim  yang  telah membantu guna kelancaran dan terselesaikannya penelitian ini.
R EFERENSI [1]  M.D.C. Pane (2021) “Virus Corona,” [Online], https://www.alodokter.com/virus-corona, tanggal akses: 4-Apr-2021.
[2]  (2020  “Kilas  Balik  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia,”  [Online], https://www.cnnindonesia.com/nasional/20201110123516-25-
568018/kilas-balik-pandemi-covid-19-di-indonesia,  tanggal  akses:  4-
Apr-2021.
[3]  T. Anastasia (2021) “Mau Pandemi Usai? Ketahui Pentingnya Gerakan 5M COVID-19,” [Online], https://www.klikdokter.com/info- sehat/read/3644583/mau-pandemi-usai-ketahui-pentingnya-gerakan-5m- covid-19, tanggal akses: 4-Apr-2021. [4]  M.N.  Afifah  (2020)  “Virus  Corona  Berpotensi  Menyebar  Melalui Percikan Ludah,” [Online],
https://health.kompas.com/read/2020/04/10/134800768/virus-corona- berpotensi-menyebar-melalui-percikan-ludah?page=all,  tanggal  akses: 26-Mar-2021.
[5]  N. Azizah (2020) “Warga Bogor tak Pakai Masker Didenda Rp 50.000,” [Online],  https://www.republika.co.id/berita/qdmdn1463/warga-bogor- tak-pakai-masker-didenda-rp-50000, tanggal akses: 2-Apr-2021.
[6]  P. Viola dan M. Jones, “Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comp. Vis., Pattern Recognit. , 2001, hal. I-511-518.
[7]  P.  Viola  dan  M.J.  Jones,  “Robust  Real-Time  Face  Detection,” Int.  J. Comput. Vis. , Vol. 57, No. 2, hal. 137–154, Mei 2004.
[8]  D.  Hardiyanto  dan  D.A.  Sartika,  “Optimalisasi  Metode  Deteksi  Wajah Berbasis  Pengolahan  Citra  untuk  Aplikasi  Identifikasi  Wajah  pada Presensi Digital,” Setrum , Vol. 7, No. 1, hal. 107–116, 2018.
[9]  P.  Indrawan,  “Implementasi  Sistem  Pengenalan  Wajah  sebagai Penghubung  Jejaring  Sosial:  Aplikasi  Mobile  untuk  Deteksi  Wajah dengan Android Face Detector API dan Komunikasi REST ke Komputer Awan,” Skripsi, Universitas Indonesia, Jakarta, Indonesia, 2012.
[10]  W. Ge, Z. Xu, C. Shi, dan W. Zhan, “Recognition of Expression-Variant Faces  Using  SIFT  Method,” 2012  Fourth  Int.  Conf.  Comput.  Intell., Commun. Netw. , 2012, hal. 398–401.
[11]  P. Saikia, G. Janam, dan M. Kathing, “Face Detection Using Skin Colour Model  and  Distance  Between  Eyes,” Int.  J.  Comput.  Commun.,  Netw. , Vol. 1, No. 3, hal. 102–105, Nov.-Dec. 2012.
[12]  K. Vikram dan S. Padmavathi, “Facial Parts Detection Using Viola Jones Algorithm,” 2017 4th Int. Conf. Adv. Comput., Commun. Syst. (ICACCS) , 2017, hal. 1–4.
[13]  A.  Tawari  dan  M.  Trivedi,  “Audio-Visual  Data  Association  for  Face Expression  Analysis,” Proc.  21st  Int.  Conf.  Pattern  Recognit. (ICPR2012) , 2012, hal. 1120–1123.
[14]  G. Deore, R. Bodhula, V. Udpikar, dan V. More, “Study of Masked Face Detection  Approach  in  Video  Analytics,” Conf.  Adv.  Signal  Process. (CASP) , 2016, hal. 196–200.
[15]  R. Liu dan Z. Ren, “Application of Yolo on Mask Detection Task,” 13th Int. Conf. Comput. Res. Develop. (ICCRD) , 2021, hal. 130–136.
[16]  N.U. Din, K. Javed, S. Bae, dan J. Yi, “A Novel GAN-Based Network for Unmasking of Masked Face,” IEEE  Access ,  Vol.  8,  hal.  44276–44287, Mar. 2020.
[17]  J. Zhang, F. Han, Y. Chun, dan W. Chen, “A Novel Detection Framework About Conditions of Wearing Face Mask for Helping Control the Spread of COVID-19,” IEEE Access , Vol. 9, hal. 42975–42984, Mar. 2021.
[18]  M.S.  Ejaz  dan  M.R.  Islam,  “Masked  Face  Recognition  Using Convolutional  Neural  Network,” 2019  Int.  Conf.  Sustain.  Technol. Industry 4.0 (STI) , 2019, hal. 1–6.
[19]  I.B.  Venkateswarlu,  J.  Kakarla,  dan  S.  Prakash,  “Face  Mask  Detection Using MobileNet and Global Pooling Block,” 2020 IEEE 4th Conf. Inf., Commun. Technol. (CICT) , 2020, hal. 1–5.
[20]  B.  Yilmazer  dan  S.  Solak,  “Cloud  Computing  Based  Masked  Face Recognition Application,” 2020 Innov. Intell. Syst., Appl. Conf. (ASYU) , 2020, hal. 1–5.
[21]  M.S. Ejaz, M.R. Islam, M. Sifatullah, dan A. Sarker, “Implementation of Principal  Component  Analysis  on  Masked  and  Non-masked  Face Recognition,” 2019  1st  Int.  Conf.  Adv.  Sci.,  Eng.,  Robot.  Technol. (ICASERT) , 2019, hal. 1–5.
[22]  M.D.  Putro,  T.B.  Adji,  dan  B.  Winduratna,  “Sistem  Deteksi  Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones,” Semin. Nas. Science, Eng., Technol. , 2012, hal. 1–5.