## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250

## Pengembangan Sistem Pendeteksi Masker Sesuai Protokol Kesehatan dengan Algoritma Mobilenetv2 dan Raspberry Pi
Imam M. Shofi 1 , Luh Kesuma Wardhani 1 , Nenny Anggraini 1 , Nashrul Hakiem 1 , Denny Saputra 1 , Ariq Cahya Wardhana 2,*
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Tangerang Selatan, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas, Indonesia Email: 1 imam@uinjkt.ac.id, 2 luhkesuma@uinjkt.ac.id, 3 nenny.anggraini@uinjkt.ac.id , 4 deny.saputra@uinjkt.ac.id,
5 deny.saputra@uinjkt.ac.id, 6,* ariq@ittelkom-pwt.ac.id Email penulis Korespondensi: ariq@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 07/09/2022 ; Accepted: 24/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Corona virus jenis baru ditemukan manusia sejak Desember 2019 di Wuhan Cina. Pada manusia, biasanya corona virus menyebabkan penyakit infeksi saluran pernapasan, mulai flu biasa hingga penyakit serius seperti Middle East Respiratory (MERS) dan Sindrom Pernafasan Akut Berat atau Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS). Coronavirus jenis baru ini kemudian diberi nama Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-COV2) dan menyebabkan penyakit Coronavirus Disease-2019 (COVID-19). COVID-19 dapat menyebabkan gejala ringan hingga berat. Jadi, pemakaian masker dan jaga jarak  sangat penting untuk  menghentikan  penyebaran  COVID-19.  Pada  penelitian  sebelumnya,  sudah  dikembangkan  model  deep  learning  untuk mengenali apakah orang tersebut mengenakan masker atau tidak. Dalam penelitian sebelumnya, klasifikasi terbatas pada apakah manusia  mengenakan  masker  atau  tidak.  Belum  terdapat  klasifikasi  apakah  penggunaan  masker  tersebut  benar  atau  salah  dan apakah  masker  yang  dikenakan  merupakan  masker  yang  sesuai  dengan  rekomendasi  Kementerian  Kesehatan.  Sehingga  pada penelitian  kali  ini,  sistem  deteksi  penggunaan  masker  mampu  mendeteksi  penggunaan  masker  yang  sesuai  dengan  anjuran Kementerian Kesehatan RI yang merujuk pada Panduan WHO interim 5 Juni 2020 tentang ajuran mengenai penggunaan masker dalam  konteks  COVID-19,  yaitu  penggunaan  masker  kain,  masker  medis,  dan  dapat  memastikan  masker  menutupi  mulut  dan hidung, sesuaikan dengan batang hidung. Hasilnya sistem dengan model SSDLite Mobilenet V2 memiliki FPS yang paling tinggi dibandingkan dengan sistem yang menggunakan sistem dengan SSDMNV2. Yaitu FPS maksimal yang didapatkan adalah 3.57 FPS dan minimal FPS adalah 3.45 FPS.
Kata Kunci: Klasifikasi; Masker; MobileNetV2; Raspberry pi; Prototyping; Deep Learning
Abstract −A new type of human coronavirus was discovered in December 2019 in Wuhan, China. In humans, coronaviruses usually cause respiratory tract infections, ranging from the common cold to serious diseases such as Middle East Respiratory (MERS) and Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS). This new type of coronavirus was later named Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-COV2) and caused Coronavirus Disease-2019 (COVID-19). COVID-19 can cause mild to severe symptoms. So, wearing a mask and keeping a distance is very important to stop the spread of COVID-19. In previous research, a deep learning model has been developed to identify whether the person is wearing a mask or not. In previous studies, the classification was limited to whether humans wore masks or not. There is no classification as to whether the use of masks is right or wrong and whether the masks worn are masks that are in accordance with the recommendations of the Ministry of Health. So that in this study, the  detection  system  for  the  use  of  masks  is  able  to  detect  the  use  of  masks  in  accordance  with  the  recommendations  of  the Indonesian Ministry of Health which refers to the interim WHO Guidelines June 5, 2020, regarding recommendations regarding the use of masks in the context of COVID-19, namely the use of cloth masks, medical masks, and masks. can ensure the cover of the mouth and nose, and adjust to the bridge of the nose. The result is a system with the SSDLite Mobilenet V2 model has the highest  FPS  compared to  a system using  a  system  with  SSDMNV2. That  is,  the  maximum  FPS  obtained  is 3.57  FPS  and the minimum FPS is 3.45 FPS.
Keywords: Classification; Mask; MobileNetV2; Raspberry pi; Prototyping; Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Corona virus jenis baru ditemukan  manusia sejak Desember 2019 di  Wuhan Cina. Pada manusia, biasanya corona virus menyebabkan penyakit infeksi saluran pernapasan, mulai flu biasa hingga penyakit serius seperti Middle East Respiratory  (MERS)  dan  Sindrom  Pernafasan  Akut  Berat  atau  Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  (SARS). Coronavirus jenis baru ini kemudian diberi nama Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-COV2) dan menyebabkan penyakit Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) [1]. COVID-19 dapat menyebabkan gejala ringan hingga  berat.  Penyakit  ini  dapat  menyebar  melalui  tetesan  kecil  (droplet)  dari  hidung  atau  mulut  pada  saat  batuk, bersin,  atau  berbicara.  Menurut  Michal  Tal,  PhD,  ahli  imunologi  di  Universitas  Stanford  mengatakan  orang  yang sudah divaksinasi belum tentu kebal dari virus COVID-19. Serta Anne Rimoin, PhD,MPH, Profesor Epidemiologi di UCLA Fielding School of Public Health mengungkapkan bahwa perlu waktu untuk mendistribusikan vaksin secara luas  dan  mencapai  kekebalan  tubuh  pada  sekelompok  orang.  Jadi,  pemakaian  masker  dan  jaga  jarak  tetap  penting untuk menghentikan penyebaran COVID-19.
Pemakaian  masker  diwajibkan  untuk  semua  orang,  baik  orang  sehat  maupun  sakit.  Orang  yang  sehat disarankan untuk menggunakan masker kain. Bagi orang yang memiliki gejala infeksi pernapasan (batuk atau bersin), dicurigai infeksi COVID-19 dengan gejala ringan, merawat orang yang bergejala seperti demam dan batuk, dan para petugas  kesehatan  menggunakan  masker  bedah  [2].  Direktur  Jenderal  Pencegahan  dan  Pengendalian  Penyakit  dr.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250
Achmad Yurianto menjelaskan, ada 3 jenis masker yang direkomendasikan, yaitu masker N95, masker bedah, dan masker kain. Untuk masker kain tidak boleh menggunakan kain yang tipis seperti masker scuba dan buff [3] . Pada update  terbarunya,  menurut  [4],  ditemukan  penggunaan  masker  dengan  mengkombinasikan  masker  kain  di  atas masker bedah dapat meningkatkan tingkat perlindungan terhadap virus. Pada simulasi menggunakan Fugaku. Fugaku adalah superkomputer tercepat di dunia. Pelindung pelastik atau yang lebih dikenal dengan face shield tidak efektif untuk  menahan  droplets.  Dalam  pengujiannya  dengan  tetesan  aerosol,  tetesan  tersebut  dapat  bergerak  di  sekitar pelindung dengan mudah [5]
Penggunaan  masker  yang  salah  juga  ditemukan  dengan  tidak  menutupi  bagian  hidung  atau  mulut  secara sempurna [6]. Himbauan dr. Achmad Yurianto menyerukan agar masyarakat tidak menurunkan maskernya ke area dagu, baik saat bersantai, menyetir, maupun makan, dikarenakan hal tersebut dapat mencemari bagian dalam masker dengan berbagai virus yang mungkin menempel di dagu [7]. Menurut [4], penggunaan masker yang memiliki lubang ventilasi tidak disarankan, karena dapat menjadi media masuknya virus. Masker yang dapat memblokir cahaya saat diarahkan ke sumber cahayanya, dalam arti lain, masker tidak boleh menggunakan kain yang tipis.
Menurut [8] metode deteksi objek terbagi menjadi 2 jenis, yaitu dua tahap dan satu tahap. Deteksi objek dua tahap memiliki tingkat akurasi yang tinggi namun kecepatan deteksinya lebih lambat dari objek deteksi satu tahap. Sedangkan deteksi objek satu tahap memiliki tingkat akurasi yang lebih rendah, namun memiliki kecepatan deteksi yang lebih cepat dibandingkan dengan metode objek deteksi dua tahap.
Dari  studi  literatur  yang  peneliti  lakukan,  terdapat  2  metode  yang  dilakukan  untuk  klasifikasi  penggunaan masker, yaitu, klasifikasi objek dan deteksi objek.  Metode klasifikasi objek terdapat pada penelitian [9]  mengunakan Xception dan penelitian [10] menggunakan MobileNetV2. Untuk metode deteksi objek terdapat pada penelitan [11] menggunakan YOLOV3-Tiny, penelitian [12] mengunakan YOLOV2, penilitan [13] menggunakan basis YOLOV3, penelitian  [14]  menggunakan VGG-16, dan  penelitian [15]  serta  [16]  menggunakan Haar Cascade serta penelitian [17]dan  [18]    menggunakan  deteksi  wajah  manusia  dari  OpenCV  dan  diklasifikasikan  penggunaan  maskernya menggunakan MobileNetV2. Pada penelitian [18] algoritma ini disebut dengan SSDMNV2.
Dalam penelitian sebelumnya, klasifikasi terbatas pada apakah manusia mengenakan masker atau tidak. Belum terdapat  klasifikasi  apakah  penggunaan  masker  tersebut  benar  atau  salah  dan  apakah  masker  yang  dikenakan merupakan  masker  yang  sesuai  dengan  rekomendasi  Kementerian  Kesehatan.  Sehingga  pada  penelitian  kali  ini diharapkan bahwa  sistem deteksi  penggunaan masker mampu  mendeteksi  penggunaan masker yang sesuai  dengan anjuran Kementerian Kesehatan RI yang merujuk pada Panduan WHO interim 5 Juni 2020 tentang ajuran mengenai penggunaan masker dalam konteks COVID-19, yaitu penggunaan masker kain, masker medis, dan dapat memastikan masker menutupi mulut dan hidung, sesuaikan dengan batang hidung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Komunikasi
Paradigma prototyping dimulai dengan adanya komunikasi antra aktor yang akan menggunakan sistem tersebut untuk menentukan sasaran hasil keseluruhan dari alat/sistem, mengindentifikasi kebutuhan dan lingkungan dimana sistem akan  digunakan.  Pada  tahapan  ini  komunikasi  yang  dilakukan  adalah  dengan  mencari  informasi  terkait,  melalui referensi berita online, jurnal dan skripsi tentang sistem klasifikasi masker dan penggunaan masker di masyarakat.

## 2.2 Pemanasan Global
Pada tahap ini penulis membuat rencana sistem bekerja dengan menggunakan beberapa analisa sebagaimana di bawah ini.
a. Analisis Klasifikasi Penggunaan Masker
Klasfikasi penggunaan masker yang penulis akan buat pada sistem adalah 3 klasifikasi, menggunakan masker, tidak menggunakan masker, menggunakan masker dengan cara yang salah.
b. Analisis Dataset
Pada  algoritma  SSDMNV2,  model  untuk  pendeteksi  wajah  sudah  tersedia  dari  OpenCV,  sehingga  pada algortima  SSDMNV2,  penulis  hanya  melakukan  latihan  pada  model  untuk  klasifikasi  penggunaan  masker menggunakan algoritma MobilenetV2. Penulis menggunakan model pra latih dari Keras untuk dilatih dengan dataset dari penulis. Tujuan menggunakan model pra latih ini agar proses pelatihan lebih cepat. Proses pelatihan untuk model klasifikasi  penggunaan  masker,  membutuhkan  dataset  berupa  gambar  yang  diberi  label  dengan  folder. Tiap folder merupakan satu label dari klasifikasi tersebut.
Pada  algoritma  SSDLite  MobilenetV2,  SSDLite  MobilenetV3  Large.  Pelatihan  model  untuk  algoritma  ini berbeda dari yang sebelumnya. Jika sebelumnya melakukan pelatihan untuk model klasifikasi objek, untuk algoritma ini melakukan pelatihan untuk model deteksi objek. Label tidak dibuat dengan folder, tetapi perlu dilakukan notasi bounding  box  untuk  setiap  target  objek  pada  contoh  gambar.  Notasi  ini  nantinya  diberi  label,  sesuai  dengan klasifikasinya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250
Oleh karena itu, dataset yang digunakan pada pelatihan MobilenetV2 dengan algoritma objek deteksi satu tahap berbeda. Untuk pelatihan objek deteksi satu tahap, memerlukan proses lebih banyak dibandingkan dengan pelatihan klasifikasi objek dalam menyiapkan datasetnya.
Penulis  menggunakan  dataset  [12]  yang  sudah  terbagi  menjadi  dataset  latih  dan  dataset  uji.  Dataset  latih memiliki 7385 gambar yang terdiri atas 6702 anotasi menggunakan masker (withmask), 9680 anotasi tanpa masker (without_mask)  dan  320  anotasi  menggunakan  masker  yang  salah  (incorrect_mask).  Sementara  itu,  dataset  uji memiliki  1820  gambar  yang  terdiri  atas  993  anotasi  menggunakan  masker  (withmask),  791  anotasi  tanpa  masker (without_mask) dan 46 anotasi menggunakan masker yang salah (incorrect_mask).
Selain dataset di atas, penulis juga menggunakan dataset [17] untuk melatih model klasifikasi masker dengan MobileNetV2, yang terdiri dari 5521 gambar menggunakan masker dengan label with_mask dan 5521 gambar tanpa menggunakan masker dengan label without_mask.
Selanjutnya dari dataset tersebut, penulis menambahkan 5521 gambar penggunaan masker yang salah, yang didapat dari [18]. Dataset ini diberi nama dengan MaskedFace-Net. Terdapat 70.000 gambar pada dataset tersebut. Pada dataset ini, dari foto wajah manuisa, masker diberikan secara otomatis melalui program. Untuk menyesuaikan dengan jumlah dataset yang digunakan oleh[6]. Penulis mengambil 1841 gambar dengan label Mask_Mouth_Chin di mana masker hanya menutup bagian mulut dan dagu. 1840 gambar dengan label Mask_Nose_Mouth di mana masker hanya menutup bagian hidung dan mulut. Dan 1840 gambar dengan label Mask_Chin di mana masker hanya menutup bagian dagu.
c. Analisis Kebutuhan Fungsional Sistem
Kebutuhan  sistem  adalah  mampu  mengklasifikasikan  penggunaan  masker  dan  memberikan  output  berupa suara. Seperti yang digambarkan pada flowchart di bawah ini:

## 2.3 Pemodelan Cepat
Pada tahap pemodelan cepat ini, penulis membuat blok diagram dari sistem klasifikasi penggunaan masker :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250
Gambar 2. Blok diagram alat

## 2.4 Konstruksi
Tahapan selanjutnya adalah konstruksi, pada tahap ini penulis bagi menjadi 2, yaitu pembuatan model deteksi di mana model ini nanti akan digunakan sistem untuk mendeteksi penggunaan masker.
a. Model Deteksi
Dalam pembuatan model deteksi, pada penelitian ini dibagi menjadi  2, yaitu pelatihan untuk  model deteksi satu tahap dan pelatihan untuk model deteksi dua tahap. Pada gambar 7 ditunjukkan proses pembuatan model deteksi satu tahap.

## Gambar 7. Tahapan pembuatan model satu tahap
Proses  dimulai  dengan  mengunduh  dataset.  Untuk  model  deteksi  satu  tahap,  dataset  yang  digunakan  sudah dibagi menjadi 7385 gambar untuk proses pelatihan dan 1820 gambar untuk proses validasi. Setelah dataset diunduh, dilakukan pembuatan file yang bernama labelmap, labelmap ini berisi kategori klasifikasi untuk proses pelatihan nanti. Setelah dataset dan labelmap sudah ada, dilanjutkan dengan proses konversi keduanya menjadi file .record. Sebuah file yang nantinya akan digunakan dalam proses pelatihan dengan Tensorflow Object Detection API.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250
Dalam pelatihan ini, pengujian model deteksi objek satu tahap memiliki 2 kategori, yaitu dengan menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya atau disebut dengan fine tuning dan melakukan proses pelatihan dari awal, tanpa bantuan model yang sudah dilatih sebelumnya. Jika menggunakan fine tuning maka diharuskan mengunduh model yang  sudah  dilatih  sebelumnya  terlebih  dahulu.  Setelah  itu,  dilakukan  konfigurasi  pipeline.  Pipeline  di  sini  berisi konfigurasi  mengenai  pelatihan  yang  akan  dilakukan.  Konfigurasi  mencakup,  model  apa  yang  digunakan, menggunakan  fine  tuning  atau  tidak,  berapa  jumlah  stepsnya,  lokasi  penyimpanan  dataset,  dan lokasi  penyimpana labelmap. Setelah selesai dengan persiapan dan konfigurasi. Maka dilakukan pelatihan.
Setelah  pelatihan  selesai,  model  yang  sudah  dilatih  akan  dikonversi  menjadi  frozen  graph.  Setelah menjadi frozen  graph,  dilakukan  proses  konversi  lagi  menjadi  .tflite.  Di mana  file  .tflite  ini  nantinya  akan digunakan  pada Raspberry Pi. Pada gambar 4.10 dijelaskan mengenai tahapan pembuatan model deteksi dua tahap. Pada pembuatan model deteksi dua tahap, dalam penelitian ini hanya membuat bagian untuk mengklasifikasikan penggunaan masker. Jadi  pada model deteksi  dua tahap, tahap pertama adalah mengenali wajah manusia terlebih dahulu. Setelah wajah manusia dikenali, nantinya akan diambil daerah dari wajah tersebut yang selanjutnya akan dilakukan proses klasifikasi pada daerah tersebut. Proses dua tahap ini terjadi pada Raspberry Pi. Pada penelitian ini menggunakan SSD sebagai pendeteksi wajah yang sudah ada modelnya. Dan MobilenetV2 untuk mengklasifikasikan penggunaan masker yang pada penelitian ini penulis membuatnya sendiri.

## Gambar 8. Tahapan pembuatan model klasifikasi penggunaan masker
Proses  pembuatan  klasifikasi  penggunaan  masker  untuk  model  deteksi  dua  tahap  diawali  dengan  persiapan dataset.  Dataset  ini  merupakan  gabungan  dari  beberapa  dataset  sebagaimana  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya. Dataset  masih  berupa  gambar  biasa,  oleh  karena  itu  ditambahkan  proses  augmentasi  untuk  menambah keanekaragaman bentuk. Setelah itu, dataset dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji.
Selanjutnya, siapkan model MobilenetV2 yang sudah dilatih sebelumnya. Gunanya menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya adalah untuk mempercepat proses pengenalan objek sehingga tidak membutuhkan waktu yang lama untuk mendapatkan hasil yang baik. Setelah model disiapkan, maka model akan di-compile untuk nantinya digunakan pada tahap pelatihan. Setelah semuanya  siap, proses pelatihan dapat  dilakukan. Terkahir, setelah proses pelatihan selesai, konversi model yang telah dilatih menjadi format .tflite. Format ini nantinya akan digunakan pada Raspberry Pi.
b. Alat
Alat  di  susun  berdasarkan  blok  diagram  pada  pemodelan.  Pada  bagian  atas,  terdapat  kipas  yang  dipasang menggunakan baut, kipas berguna untuk mendinginkan Raspberry Pi ketika suhunya mulai panas. Pada bagian depan, terdapat kamera yang dipasang menggunakan baut, kamera menghadap ke depan agar dapat menangkap objek dengan baik. Pada bagian bawah, tidak terdapat komponen, hanya nampak 4 baut yang digunakan untuk mengunci Raspberry Pi  ke casing. Pada bagian belakang, terdapat  tombol  daya, port power, port micro-hdmi, dan port jack audio. Pada bagian  kanan  terdapat  port  usb  yang  dapat  dimanfaatkan  sebagai  penghubung  ke  keyboard  dan  mouse  serta  port ehternet agar dapat terhubung ke jaringan melalui kabel LAN.
Pada bagian kiri tidak terdapat komponen. Jika dilihat bagian dalamnya, terdapatnya raspbery pi 4 model b, kabel  jumper,  dan  resistor.  Untuk  komponen  pendukung  kipas, tidak  nampak,  karena  sudah  dilapisi  dengan  flame tube. Berikut adalah penampakannya, ditunjukkan pada gambar dalam tabel :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250
Tabel 3. Penampakan alat Posisi Tampak Atas Depan Bawah Belakang Kanan Kiri Dalam

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi ini dilakukan pada lingkungan dengan tingkat cahaya sebesar 250-257 lux. Pengujian ini dilakukan sampai mendapatkan output yang diinginkan. Ketika sudah beberapa kali percobaan,  klasifikasi  tetap tidak berhasil, maka hasil itu yang dimasukan ke dalam tabel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250

## 3.1 Hasil
Dalam satu kemasan terdapat kamera, Raspberry Pi 4 Model B, led, dan tombol daya, tombol program, kipas, beserta dengan perangkat pendukungnya. Kemasan ini sebagai inti dari sistem. Sementara di bagian terpisah terdapat speaker dan monitor sebagai perangkat keluaran. Serta sumber daya yang diambil dari listrik AC (listrik PLN) menggunakan adaptor. Baik adaptor untuk monitor dan adaptor untuk Raspberry Pi 4 Model B. Pemasangan perangkat lain dengan Raspberry Pi 4 Model B akan dijelaskan lebih rinci di bawah ini :
a. Kamera
Pemasangan kamera dilakukan dengan menghubungkan kabel kamera dengan port CSI camera pada Raspberry Pi 4 Model B.utama, persegi panjang hitam dan lingkaran adalah lubang untuk port dan sensor.
Gambar 3. Port CSI
b. Tombol Daya dan Tombol Program
Menghubungkan tombol  dengan Raspberry Pi 4 Model  B memerlukan perangkat  pendukung, yaitu resistor. Masing  –  masing  tombol  yang  digunakan  memiliki  jenis  yang  berbeda.  Untuk  tombol  daya  menggunakan  tombol tekan tanpa momentary switch. Sementara tombol program menggunakan tombol tekan dengan momentary switch.
Untuk tombol daya, hubungkan pin GPIO 3 ke salah satu kaki tombol, dan untuk kaki yang satunya, hubungkan dengan resistor 470 Ohm, setelahnya hubungkan ke pin 9 pada papan Raspberry Pi 4 Model B.
Gambar 4. Rangkaian Tombol
c. Kipas
Menghubungkan  kipas  dengan  Raspberry  Pi  4  Model  B  memerlukan  perangkat  pendukung,  yaitu,  resistor, dioda, dan transistor. Hubungkan kabel  positif kipas dengan pin  4 pada papan Raspberry Pi  4 Model  B dan kutub katoda diode. Untuk  kabel negative kipas, akan dihubungkan dengan collector transistor. Base dari  transistor akan terhubung  dengan  resistor  sebelum  menyambung  dengan  pin  GPIO  14.  Untuk  emitter  transistor  akan  terhubung dengan pin 6 pada papan Raspberry Pi 4 Model B.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250
Gambar 5 . Rangkaian Kipas
d. Monitor dan Sumber Daya
Sumber  daya  akan  terhubung  dengan  port  usb  Type  C  (1)  yang  terhubung  dengan  adaptor.  Monitor  akan terhubung dengan micro-HDMI 1 (2).
Gambar 6. Port USB Type-C, Micro HDMI
Percobaan SSDLite Mobilenet V2 Menggunakan Fine Tuning dengan 20.000 Steps. Selama proses evaluasi, FPS maksimal yang didapatkan adalah 3.52 FPS dan minimal FPS 3.33 FPS. Serta konsumsi daya yang digunakan adalah 8.0 – 8.5 Watt. Pada tabel 10 di bawah ini  adalah hasil dari evaluasi kemampuan deteksinya.
Table 4. Percobaan SSDLite MobileNetV2 Menggunakan Fine Tuning dengan 20.000 Steps No. Input Keterangan 1 Menggunakan masker medis Mudah terdeteksi 2 Penggunaan masker medis salah Mudah terdeteksi 3 Tidak menggunakan masker Mudah terdeteksi 4 Menggunakan masker kain Mudah terdeteksi 5 Menggunakan masker kain salah Mudah terdeteksi 6 Menutup dengan tangan Mudah terdeteksi 7 Menutup dengan koran Mudah terdeteksi
Percobaan  SSDLite  Mobilenet  V2  Tanpa  Menggunakan  Fine  Tuning  dengan  20.000  Steps.  Selama  proses evaluasi,  FPS  maksimal  yang  didapatkan  adalah 3.44 FPS  dan  minimal  FPS  3.31  FPS.  Serta  konsumsi  daya  yang digunakan adalah 7.7 – 8.5 Watt. Pada tabel 11 di bawah ini  adalah hasil dari evaluasi kemampuan deteksinya.
Tabel 5. Percobaan SSDLite MobileNet V2 Tanpa Menggunakan Fine Tuning dengan 20.000 Steps
No.  Input Keterangan 1 Menggunakan masker medis Mudah terdeteksi 2 Penggunaan masker medis salah Terdeksi benar, seharusnya terdeteksi salah 3 Tidak menggunakan masker Mudah terdeteksi 4 Menggunakan masker kain Mudah terdeteksi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250
5 Menggunakan masker kain salah
Terkadang terdeteksi tidak menggunakan masker, terkadang terdeteksi benar, seharusnya terdeteksi salah 6 Menutup dengan tangan Mudah terdeteksi 7 Menutup dengan koran Mudah terdeteksi
Percobaan SSD Mobilenet V2 Menggunakan Fine Tuning dengan 20.000 Steps. Selama proses evaluasi, FPS maksimal yang didapatkan adalah 3.39 FPS dan minimal FPS 3.11 FPS. Serta konsumsi daya yang digunakan adalah 7.7 – 8.5 Watt. Pada tabel 12 di bawah ini  adalah hasil dari evaluasi kemampuan deteksinya.
Tabel 6. Percobaan SSD MobileNetV2 Menggunakan Fine Tuning dengan 20.000 Steps No.  Input Keterangan 1 Menggunakan masker medis Mudah terdeteksi 2 Penggunaan masker medis salah Terkadang terdeteksi salah, terkadang terdeteksi benar, terkadang tidak terdeteksi
3 Tidak menggunakan masker Mudah terdeteksi 4 Menggunakan masker kain Mudah terdeteksi 5 Menggunakan masker kain salah Terdeteksi tanpa masker, seharusnya terdeteksi salah 6 Menutup dengan tangan Tidak terdeteksi 7 Menutup dengan koran Tidak terdeteksi
Percobaan SSD Mobilenet V2 Tanpa Menggunakan Fine Tuning dengan 20.000 Steps. Selama proses evaluasi, FPS maksimal yang didapatkan adalah 3.37 FPS dan minimal FPS 3.21 FPS. Serta konsumsi daya yang digunakan adalah 7.7 – 8.5 Watt. Pada tabel 13 di bawah ini  adalah hasil dari evaluasi kemampuan deteksinya.
Tabel 7. Percobaan SSD MobileNetV2 Tanpa Menggunakan Fine Tuning dengan 20.000 Steps No. Input Keterangan 1 Menggunakan masker medis Mudah terdeteksi
2 Penggunaan masker medis salah Terdeteksi benar, seharusnya terdeteksi salah 3 Tidak menggunakan masker Mudah terdeteksi 4 Menggunakan masker kain Mudah terdeteksi 5 Menggunakan masker kain salah Mudah terdeteksi 6 Menutup dengan tangan Mudah terdeteksi 7 Menutup dengan koran Mudah terdeteksi
Percobaan SSDMNV2. Selama proses evaluasi, FPS maksimal yang didapatkan adalah 1.42 FPS dan minimal FPS 0.78 FPS. Serta konsumsi daya yang digunakan adalah 8.1 – 9.2 Watt. Pada tabel 16 di bawah ini  adalah hasil dari evaluasi kemampuan deteksinya.
Tabel 8. Percobaan SSDMNV2 No. Input Keterangan 1 Menggunakan masker medis Mudah terdeteksi
2 Penggunaan masker medis salah
Harus mendekatkan wajah ke kamera
3 Tidak menggunakan masker Mudah terdeteksi 4 Menggunakan masker kain Mudah terdeteksi
5 Menggunakan masker kain salah
Berhasil terdeteksi namun sulit 6 Menutup dengan tangan Mudah terdeteksi
7 Menutup dengan koran Terdeteksi benar, seharusnya terdeteksi tanpa masker
Berdasarkan tabel hasil evaluasi deteksi pada bab metode di evaluasi, untuk klasifikasi menggunakan masker medis, tidak menggunakan masker, menggunakan masker kain, menutup wajah dengan tangan, menutup wajah dengan koran  mudah  terdeteksi  oleh  hampir  semua  sistem.  Kecuali  menutup  wajah  dengan  koran  pada  sistem SSDMNV2 terdeteksi  benar,  seharusnya  terdeteksi  tanpa  masker.  Perlu  menjadi  catatan.  Dataset  yang  digunakan  pada  sistem SSDMNV2 berbeda  dengan  sistem  yang  menggunakan  model  deteksi  satu  tahap.  Untuk  klasifikasi  menggunakan masker yang salah, baik dengan masker medis maupun masker kain sulit untuk dideteksi.
Terlihat  juga  perbedaan  FPS  yang  didapatkan  selama  percobaan  berlangsung  .  Dalam  percobaan  tersebut, peneliti mengambil nilai FPS maksimum dan minimum selama percobaan berlangsung.
Tabel 9. Hasil evaluasi FPS No. Percobaan FPS 1 SSDLite Mobilenet V2 Fine Tuning 3.43 – 3.57 FPS 2 SSDLite Mobilenet V2 Tanpa Fine Tuning 3.33 – 3.49 FPS 3 SSD Mobilenet V2 Fine Tuning 3.40 – 3.83 FPS 4 SSD Mobilenet V2 Tanpa Fine Tuning 3.27 – 3.42 FPS

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250
5 SSDMNV2 0.78 – 1.42 FPS
Serta, berikut adalah tabel pengujian daya yang dibutuhkan saat menjalankan sistem.
Tabel 10. Hasil evaluasi daya No. Percobaan FPS 1 SSDLite Mobilenet V2 Fine Tuning 7.2 – 7.9 W 2 SSDLite Mobilenet V2 Tanpa Fine Tuning 7.3 – 8.0 W 3 SSD Mobilenet V2 Fine Tuning 7.3 – 8.0 W 4 SSD Mobilenet V2 Tanpa Fine Tuning 7.7 – 8.1 W 5 SSDMNV2 8.1 – 9.2 W

## 3.2 Diskusi
Hasil evaluasi deteksi bisa terdapat perbedaan karena adanya berbeda dataset, posisi masker salah pada sistem yang menggunakan deteksi objek satu tahap dan deteksi dua tahap berbeda. Pada sistem yang menggunakan deteksi objek satu  tahap  posisi  masker  tidak  menutup  hidung, namun  masih  menutup  mulut.  Selain  itu,  maka  deteksinya  bukan salah. Sementara pada sistem yang menggunakan deteksi objek dua tahap, posisi masker tidak menutupi hidung dan mulut. Selain itu, maka deteksinya bukan salah.
Berdasarkan tabel 9, hasil evaluasi FPS di atas terlihat bahwa SSDLite Mobilenet V2 memiliki FPS yang lebih tinggi  dibandingkan  dengan  model lainnya  serta  sistem  deteksi  penggunaan  masker  yang  menggunakan  dua  tahap yang memiliki FPS paling kecil dibandingkan dengan yang lainnya. Hasil ini juga menunjukkan sistem deteksi satu tahap  memang  benar  lebih  cepat  jika  dibandingkan  dengan  sistem  deteksi  yang  menggunakan  dua  tahap  dalam mendeteksinya.
Berdasarkan tabel 10, daya yang dibutuhkan untuk menjalankan sistem relatif sama untuk setiap percobaan. Hanya saja terlihat perbedaan daya maksimal yang dibutuhkan pada saat percobaan dengan model SSDMNV2. Naik turunnya  daya  juga  berakaitan  dengan  kipas  yang  ada  pada  sistem,  kipas  tersebut  akan  menyala,  ketika  sistem menyentuh suhu 60 derajat Celsius dan akan berhenti ketika suhu di bawah itu.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah peneliti uraikan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem dapat mendeteksi penggunaan masker yang benar sesuai rekomendasi kementrian kesehatan, yaitu dapat memastikan masker medis atau kain mampu menutupi mulut dan hidung. Setelah dilakukan percobaan, sistem dengan model SSDLite Mobilenet V2 memiliki FPS yang paling tinggi dibandingkan dengan sistem yang menggunakan sistem dengan SSDMNV2. Yaitu FPS maksimal yang didapatkan adalah 3.57 FPS dan minimal FPS 3.43 FPS. Artinya semakin banyak gambar dan semakin cepat transisi antara satu gambar dengan gambar berikutnya, semakin nyata gerakan dari gambar-gambar tadi. Kemampuan deteksi  yang  diperoleh  dengan  model  SSDLite  Mobilenet  V2  dapat  mendeteksi  menutup  wajah  dengan  koran terdeteksi tanpa masker, sementara pada penelitian [17] menutup wajah dengan koran masih terdeteksi menggunakan masker.

## REFERENCES
[1] P. D. H. Tandra, VIRUS CORONA BARU COVID-19: Kenali, Cegah, Lindungi Diri Sendiri & Orang Lain. Rapha Publishing, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=-7AfEAAAQBAJ
[2] Kementrian Kesehatan, “QnA : Pertanyaan dan Jawaban Terkait COVID-19,” 2020.
https://infeksiemerging.kemkes.go.id/uncategorized/qna-pertanyaan-dan-jawaban-terkait-covid-19 (accessed Feb. 23, 2021).
[3] Kementrian Kesehatan, “Kemenkes Sarankan 3 Jenis Masker untuk Dipakai,” 2020.
https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20200921/2434977/kemenkes-sarankan-3-jenis-masker-dipakai/  (accessed Feb. 05, 2021).
[4] CDC, “Type of Masks,” 2021. https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/prevent-getting-sick/types-of-masks.html#print (accessed Feb. 24, 2021).
[5] S. Verma, M. Dhanak, and J. Frankenfield, “Visualizing droplet dispersal for face shields and masks with exhalation valves,” Physics of Fluids, vol. 32, no. 9, 2020, doi: 10.1063/5.0022968.
[6] HUFFPOST, “The Face Mask Mistakes People Make Without Realizing It,” 2021. https://www.huffpost.com/entry/face- mask-mistakes-covid-19_l_5ff35c27c5b65a92291089df (accessed Feb. 05, 2021).
[7] klikdokter, “Benarkah Mengenakan Masker di Dagu Bisa Membahayakan Kesehatan?,” 2020. https://www.klikdokter.com/info-sehat/read/3641494/benarkah-mengenakan-masker-di-dagu-bisa-membahayakan- kesehatan (accessed Feb. 05, 2021).
[8] M. Elgendy, Deep Learning for Vision Systems. Manning Publications Co, 2020.
[9] Darmasita, “Deteksi Penggunaan Masker Menggunakan Xception Transfer Learning,” JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi), vol. 5, pp. 279–288, 2020, doi: https://doi.org/10.24252/instek.v5i2.20132.
[10]  M.  M.  Lambacing  and  F.  Ferdiansyah,  “Rancang  Bangun  New  Normal  Covid-19  Masker  Detektor  Dengan  Notifikasi Telegram Berbasis Internet of Things,” Dinamik, vol. 25, no. 2, pp. 77–84, 2020, doi: 10.35315/dinamik.v25i2.8070.
[11]  D. Giancini, E. Y. Puspaningrum, and Y. V. Via, “Identifikasi Penggunaan Masker Menggunakan Algoritma CNN YOLOv3- Tiny,” Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), vol. 1, pp. 153–159, 2020.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1061 − 1071 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2250
[12]  M. Loey, G. Manogaran, M. H. N. Taha, and N. E. M. Khalifa, “Fighting against COVID-19: A novel deep learning model based on YOLO-v2 with ResNet-50 for medical face mask detection,” Sustainable Cities and Society, vol. 65, no. June 2020, p. 102600, 2021, doi: 10.1016/j.scs.2020.102600.
[13]  X. Jiang, T. Gao, Z. Zhu, and Y. Zhao, “Real-time face mask detection method based on yolov3,” Electronics (Switzerland), vol. 10, no. 7, pp. 1–17, 2021, doi: 10.3390/electronics10070837.
[14]  S. v. Militante and N. v. Dionisio, “Real-Time Facemask Recognition with Alarm System using Deep Learning,” 2020 11th IEEE Control and System Graduate Research Colloquium, ICSGRC 2020  - Proceedings, no. August, pp. 106–110, 2020, doi: 10.1109/ICSGRC49013.2020.9232610.
[15]  G. Aprilian Anarki, K. Auliasari, and M. Orisa, “Penerapan Metode Haar Cascade Pada Aplikasi Deteksi Masker,”  JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 5, no. 1, pp. 179–186, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3214.
[16]  A. Thariq and R. Yusliana, “Sistem Deteksi Masker dengan Metode Haar Cascade pada Era New Normal COVID-19 Mask Detection System using Haar Cascade Method in New Normal Era of COVID-19,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 9, no. 2, pp. 241–244, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.44309.
[17]  M. Abdul, R. Irham, and D. A. Prasetya, “PROTOTIPE PENDETEKSI MASKER PADA RUANGAN WAJIB MASKER UNTUK  KENDALI  PINTU  OTOMATIS  BERBASIS  DEEP  LEARNING  SEBAGAI  PENCEGAHAN  PENULARAN COVID-19,”  Simposium  Nasional  RAPI  XIX  Tahun  2020  FT  UMS,  pp.  47–55,  2020,  [Online].  Available: http://hdl.handle.net/11617/12377
[18]  P.  Nagrath,  R.  Jain,  A.  Madan,  R.  Arora,  P.  Kataria,  and  J.  Hemanth,  “SSDMNV2:  A  real  time  DNN-based  face  mask detection  system  using  single  shot  multibox  detector  and  MobileNetV2,”  Sustainable  Cities  and  Society,  vol.  66,  no. December 2020, p. 102692, 2021, doi: 10.1016/j.scs.2020.102692.
[19]  A. Cabani, K. Hammoudi, H. Benhabiles, and M. Melkemi, “MaskedFace-Net – A dataset of correctly/incorrectly masked face  images  in  the  context  of  COVID-19,”  Smart  Health,  vol.  19,  no.  November  2020,  p.  100144,  2021,  doi: 10.1016/j.smhl.2020.100144.