Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## IMPLEMENTASI DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI MASKER
DEEP LEARNING IMPLEMENTATION FOR FACE MASK DETECTION
Reza Rizqi Ramdhani 1 , Riza Ibnu Adam 2 , Azhari Ali Ridha 3
123 Universitas Singaperbangsa Karawang reza.rizqi17177@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Coronavirus  Disease-19  (COVID-19)  has  had  a  major  impact  on  many  countries  in  the  world  since December 2019. The Indonesian government has made several efforts to suppress the spread of COVID- 19, including the mandatory use of masks. But there are still some areas where the percentage of people who do not use masks reaches more than 30%. Therefore we need a mask detection system that is connected to the government so that the government can supervise the public in public places. The purpose of this study was to implement and test the face mask detection model with the single shot multibox detector and mobilenetv2 algorithms. This research consists of several stages, namely data collection, pre-processing, model training, model testing, and model implementation. The model built can achieve an accuracy of 99% both at the training and testing stages.
Keywords: COVID-19, Single Shot Multibox Detector, MobileNetV2, Mask.

## ABSTRAK
Coronavirus Disease-19 (COVID-19) telah memberikan dampak yang besar pada banyak Negara di dunia sejak Desember 2019. Pemerintah Indonesia telah melakukan beberapa upaya untuk menekan penyebaran COVID-19  di  antaranya  adalah  mewajibkan  penggunaan  masker.  Tetapi  masih  terdapat  pada  beberapa daerah dimana presentase orang yang tidak menggunakan masker mencapai lebih dari 30%. Maka dari itu diperlukan  sebuah  sistem  pendeteksi  masker  yang  terhubung dengan  pemerintah, agar  pemerintah  dapat melakukan  pengawasan  terhadap  masyarakat  di  tempat  umum.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengimplementasi  dan  menguji  model  deteksi  masker  wajah  dengan  algoritma  single  shot  multibox detector  dan  mobilenetv2.  Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  yaitu  pengumpulan  data,  pre- processing, training model, testing model, dan implementasi model. Model yang dibangun dapat mencapai akurasi sebesar 99% baik pada tahap training maupun tahap testing.
Kata kunci: COVID-19, Single Shot Multibox Detector, MobileNetV2, Masker

## PENDAHULUAN
Coronavirus  Disease-19 (COVID- 19)  telah  memberikan  dampak  yang besar pada banyak Negara di dunia sejak Desember 2019. Pertama kali ditemukan di  Wuhan,  China  COVID-19  menyebar dengan  sangat  cepat  ke  seluruh  Dunia (Abdullah  2021).  Organisasi  Kesehatan
Dunia (WHO) telah menetapkan
COVID-19 sebagai penyakit mematikan per tanggal 11 Maret 2020 (Putri 2020). Pemerintah  Indonesia  sendiri  pada tanggal 2 Maret 2020 telah menetapkan COVID-19  sebagai  bencana  nasional (Abdullah,  2021).  Kasus  COVID-19  di
Indonesia  merupakan  kasus  tertinggi  di antara  Negara  ASEAN  dan  kedua diantara  Negara  Asia  dengan  total 2.072.867 kasus aktif. COVID-19 dapat mengakibatkan kesulitan bernafas
hingga  kematian  pada  orang  yang terinfeksi.  (Hanoatubun,  2020)  pada penelitiannya  menyatakan  COVID-19
memiliki dampak pada sektor perekonomian.  Selain  itu  COVID-19 juga berdampak pada sektor pendidikan (Aji, 2020). Pemerintah sudah melakukan beberapa upaya untuk menekan  penyebaran  COVID-19  di antaranya adalah mewajibkan
penggunaan  masker  dan  penyediaan sarana cuci tangan pakai sabun.
Tetapi  berdasarkan  penelitian  yang dilakukan oleh (Sanjaya & Rakhmawan, 2020)  masih  terdapat  pada  beberapa daerah  dimana  presentase  orang  yang tidak  menggunakan  masker  mencapai lebih dari 30% seperti Surabaya, Jakarta
Pusat, dan Malang. Sedangkan penggunaan  masker  wajah  berpotensi tinggi  untuk  mengurangi  penularan COVID-19  (Eikenberry,  et.  al.,  2020). Untuk  memenangi  perang  melawan COVID-19  pemerintah  memerlukan pembinaan  dan  pengawasan  terhadap masyarakat  yang  berada  di  tempat  uum untuk  memastikan  bahwa  masyarakat tetap  menuruti  aturan  pemerintah  untuk memakai masker (Loey, et. al., 2021b).
Namun, terdapat beberapa kesulitan yang  dihadapi  oleh  pemerintah  dalam proses  pemantauan  populasi  besar  yang memiliki  kebiasaan  yang  berbeda-beda (Loey,  et.  al.,  2021a).  Untuk  mengatasi masalah  tersebut  dibutuhkan  sebuah sistem pendeteksi masker yang terhubung  dengan  pemerintah,  agar pemerintah dapat melakukan pengawasan  terhadap  masyarakat  di tempat  umum.  Sistem  atau  teknologi diperlukan untuk mendapatkan informasi yang cepat dan tepat sehingga dapat  mengatasi masalah yang dihadapi
dengan cara manual(Ridha and
Puspitodjati, 2018).Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk melakukan deteksi  objek  adalah Convolutional Neural  Network (CNN).  CNN  dapat digunakan  untuk  melakukan  deteksi objek pada sebuah citra dan  merupakan salah satu metode dari deep learning .
CNN telah diklaim memiliki kemampuan sebagai model terbaik untuk memecahkan permasalahan
object detection dan object  recognition .  CNN dapat  diterapkan  pada real-time  object detection ,  akan  tetapi  seringkali noise muncul  pada  saat  pengambilan  citra
yang  dapat  mengurangi  informasi  yang terdapat  pada  citra.  Terdapat  beberapa metode  yang  dapat  digunakan  untuk menghilangkan noise pada  citra,  salah satunya adalah metode filtering .
Terdapat dua buah arsitektur CNN dan  sebuah  metode filtering yang digunakan  pada  penelitian  ini,  yaitu arsitektur Single shot Multibox Detector (SSD),  arsitektur MobileNetV2 ,  dan Gaussian  filtering. SSD  adalah  salah satu arsitektur dari CNN yang digunakan untuk  melakukan object  detection .  SSD mirip  dengan  algoritma You  Only  Look Once (YOLO), SSD melakukan satu kali scanning secara  menyeluruh  pada sebuah  citra  input,  dan  melakukan banyak  deteksi  menggunakan multibox (Nagrath,  et.  al.,  2021).  Sedangkan MobileNetV2 merupakan arsitektur CNN
yang dikembangkan oleh Google
(Sanjaya & Rakhmawan, 2020). Kelebihan  dari MobileNetV2 adalah arsitektur  ini  sangat  ringan  untuk digunakan  pada real-time  detection. Gaussian  filter adalah  metode filtering yang diterapkan dengan cara melakukan konvolusi citra dengan sebuah Gaussian kernel dengan ukuran tertentu dari pojok kiri atas hingga pojok kanan bawah citra. Gaussian  filter  sangat  bagus  diterapkan untuk  menghilangkan  noise  pada  citra (Prathama and Wibawa, 2020).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasi  dan  menguji  model deteksi  masker  wajah  dengan  algoritma single  shot  multibox  detector  dan mobilenetv2.

## METODE
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan yaitu pengumpulan data, preprocessing , training model, testing model, dan implementasi model.
Langkah  selengkapnya  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian.

## 1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan pengambilan  data  yang  akan  digunakan untuk  melatih  model  deteksi  masker wajah.  Data  yang  diambil  berupa  citra dengan  2  kelas,  yaitu  “with-mask”  dan “no-mask”,  data  ini  akan  diambil  dari website kaggle.com.

## 2. Preprocessing
Pada  tahap  ini  dataset  yang  telah dikumpulkan  akan  melewati  beberapa tahap preprocesing. Dimensi  citra  pada dataset akan dirubah mennjadi 224 x 224 pixel  karena  citra  yang  diukumpulkan memiliki dimensi yang beragam. Setelah itu,  citra  pada  dataset  akan  diterapkan gaussian  filtering  untuk  menghilangkan noise yang terdapat pada citra. Lalu citra akan  dirubah  menjadi  array  dan  pixel pada  citra  akan  dirubah  menjadi  skala antara  -1  dan  1.  Setelah  itu  akan dilakukan data splitting terhadap dataset dengan  rasio  80%  untuk  data  training dan 20% untuk data testing.

## 3. Training Model
Pada  tahap  ini  akan  dibangun sebuah model untuk melakukan
klasifikasi  masker  wajah.  Data  yang digunakan  untuk  membangun  model adalah  data  yang  telah  melewati  tahap preprocessing. Terdapat beberapa tahapan untuk membangun model, yaitu memuat base model untuk MobileNetV2, membuat image
generator  untuk  data  augmentation, menambahkan  beberapa  layer  pada
model,  compile  model,  training  model, dan  yang  terakhir  adalah  menyimpan model yang telah dilakukan training.
4. Testing Model
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan pengujian  terhadap  performa  model yang telah dibuat pada tahap sebelumnya.  Pengujian  pertama  yaitu dengan  melakukan  prediksi  pada  data testing.  Setelah  itu,  maka  akan  dibuat evaluasi untuk model.

## 5. Implementasi Model
Pada  tahap  ini,  model  yang  telah diuji  akan  diimplementasikan  untuk melakukan deteksi masker wajah secara real time pada video stream. Setelah itu, sistem  akan  diintegrasikan  dengan telegram agar sistem dapat mengirimkan notifikasi melalui telegram jika terdeteksi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian yang dilakukan adalah  sistem  deteksi  masker  dengan metode single shot multibox detector dan mobilenetv2  yang  terhubung  dengan pemerintah  melalui  telegram.  Berikut adalah  pembahasan  mengenai  tahapan penelitian yang telah dilakukan:
1. Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan pada penelitian  ini  diambil  dari website Kaggle.  Dataset  yang  digunakan  berisi 7553  file  gambar  dengan  2  kelas,  yaitu “with-mask” dan “no-mask”.
Sumber : https://www.kaggle.com/omkargurav/face-mask- dataset
Gambar 2. Dataset dengan kelas with-mask
Gambar  2  menunjukan  contoh dataset dengan kelas with-mask . Sedangkan untuk contoh dataset dengan kelas no-mask dapat dilihat pada Gambar 3.
Sumber : https://www.kaggle.com/omkargurav/face-mask- dataset
Gambar 3. Dataset dengan kelas no-mask
Dataset  yang  diambil  terdiri  dari 3725 gambar wajah dengan masker, dan 3828 gambar wajah tanpa masker. Grafik perbandingan  dataset  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik perbandingan dataset
2. Preprocessing
Proses pertama pada tahap preprocessing adalah mengubah dimensi citra menjadi 224 x 224 pixel. Proses ini dilakukan untuk menyeragamkan dimensi  dari  citra  dataset,  selain  itu proses training model akan berlangsung lebih  cepat  pada  citra  yang  berukuran kecil.

## Gambar 5. Citra setelah dimensinya diubah
Setelah citra diubah dimensiya, akan diterapkan Gaussian  filtering terhadap citra  untuk  menghilangkan noise yang terdapat pada citra.

## Gambar 6. Penerapan Gaussian filtering pada citra
Setelah  itu  citra  akan  dirubah menjadi  array,  dan  nilai  pixel  nya  akan diubah menjadi skala -1 sampai 1. Proses scaling  ini  dilakukan  karena  algoritma MobileNetV2  menerima  input  untuk training  berupa  citra  dengan  nilai  -1
sampai 1.

## Gambar 7. Citra setelah melewati proses scaling
Proses terakhir pada tahap ini adalah melakukan  data splitting terhadap dataset  dengan  rasio  80%  untuk  data training dan 20% untuk data testing .

## 3. Training Model
Proses pertama yang dilakukan pada tahap ini adalah memuat base model dari mobilenetv2  tetapi  tanpa  menyertakan fully connected layer dari base
modelnya. Setelah itu, proses selanjutnya  adalah  membuat image generator untuk  data augmentation . Data  augmentation  dilakukan  untuk meningkatkan  keragaman  dari  dataset dengan  menerapkan  transformasi  acak terhadap data training.
Gambar 8. Data augmentation
Gambar 8 adalah contoh  citra yang telah diterapkan transformasi horizontal flip . Proses selanjutnya adalah
menambahkan beberapa layer pada base model  yang  telah  dimuat  sebelumnya. Proses  selanjutnya  adalah  melakukan compiling model ,  training model,  dan langkah  terakhir  adalah  menyimpan model.

## 4. Testing Model
Untuk  memastikan  model  yang dibangun  dapat  melakukan  prediksi dengan  baik,  terdapat  beberapa  proses yang  dilakukan  pada  tahap  ini.  Proses pertama adalah melakukan prediksi pada data testing .  Hasil  yang  dicapai  model saat  melakukan  prediksi  pada  data testing dalam  20  iterasi  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil prediksi pada data testing I teratio n L oss A ccurac y V al_los s V al_acc 1 0 .2634 7 0 .91459 0 .07287 0 .9774 9 2 0 .0855 4 0 .97782 0 .05075 0 .9808 0 3 0 .0632 8 0 .98195 0 .04477 0 .9834 5 4 0 .0557 1 0 .98328 0 .04034 0 .9861 0 5 0 .0511 4 0 .98394 0 .03783 0 .9874 2 6 0 .0436 6 0 .98758 0 .03640 0 .9867 6 7 0 .0472 2 0 .98675 0 .03385 0 .9874 2 8 0 .0452 6 0 .98609 0 .03316 0 .9880 8 9 0 .0376 6 0 .98824 0 .03244 0 .9867 6 1 0 0 .0387 4 0 .98692 0 .03278 0 .9887 4 1 1 0 .0353 3 0 .98857 0 .03153 0 .9880 8 1 2 0 .0314 6 0 .99056 0 .03228 0 .9894 1 1 3 0 .0332 4 0 .99023 0 .03109 0 .9887 4
1 4 0 .0309 4 0 .99023 0 .03152 0 .9887 4 1 5 0 .0308 1 0 .98957 0 .03093 0 .9880 8 1 6 0 .0271 1 0 .99122 0 .03057 0 .9874 2 1 7 0 .0265 2 0 .99073 0 .02970 0 .9880 8 1 8 0 .0272 6 0 .99172 0 .02986 0 .9887 4 1 9 0 .0271 9 0 .99106 0 .02901 0 .9887 4 2 0 0 .0270 8 0 .99155 0 .03035 0 .9913 9
Dapat  dilihat  pada  Tabel  1  bahwa nilai akurasi pada mulai meningkat dari iterasi  ke  2.  Langkah  selanjutnya  pada tahap  ini  adalah  membuat  evaluasi model. Evaluasi untuk model yang telah dibangun dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Evaluasi Model
P recisio n R ecall F 1- Scor e S upport W
ith_mask 0 .99 0 .99 0
.99 7 45 W ihout_m ask 0 .99
0 .99 0
.99 7 66 A ccuracy 0 .99 1 511 M acro avg 0 .99 0 .99 0 .99 1 511 W eighted avg 0 .99 0 .99 0
.99
1 511

## 5. Implementasi Model
Pada  tahap  ini,  model  yang  telah dibangun dan diuji akan diimplementasikan  untuk  melakukan deteksi  secara real-time pada  sebuah video  stream .  Pertama  akan  diterapkan Gaussian filtering pada citra input untuk
menghilangkan noise ,  lalu  algoritma SSD akan melakukan deteksi wajah pada citra input.
Wajah yang terdeteksi akan melalui beberapa  tahap preprocessing seperti resize, dan scaling pixel.  Selanjutnya adalah melakukan prediksi terhadap citra input  menggunakan  model  yang  telah dibuat sebelumnya.
Jika terdeteksi wajah yang menggunakan masker,  maka  akan diberikan bounding-box berwarna  hijau pada wajah yang terdeteksi seperti pada Gambar 9.

## Gambar 9. Hasil prediksi dengan masker
Namun  jika  terdeteksi  wajah  yang tidak  menggunakan  masker,  maka  akan diberikan bounding-box berwarna merah pada wajah seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil deteksi tanpa masker
Langkah  terakhir  pada  tahap  ini adalah  melakukan  integrasi  dengan Telegram  API  agar  sistem  dapat mengirimkan  notifikasi  jika  terdeteksi wajah yang tidak menggunakan masker. Untuk contoh notifikasi yang dikirimkan oleh  sistem  dapat  dilihat  pada  Gambar 11.

## Gambar 11. Notifikasi telegram

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  algoritma  single  shot multibox  detector  dan  mobilenetv2 untuk deteksi masker wajah dilakukan  dalam  beberapa  tahapan.
Pertama  akan  dilakukan  scanning secara  menyeluruh  terhadap  citra input,  lalu  SSD  akan  melakukan deteksi wajah. List dari wajah yang telah  terdeteksi  oleh  SSD  akan menjadi citra input untuk diklasifikasi oleh algoritma mobilenetv2. 2. Setelah dilakukan pengujian terhadap  model  yang  dibangun, model dapat mencapai nilai accuracy sebesar  99%  baik  untuk tahap training ,  maupun tahap testing.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, V. I. (2021). Peran Perempuan Dalam  Pemutusan  Mata  Rantai Covid-19 Melalui Gerakan Pembagian  1  Juta  Masker. Jurnal
Ilmiah  Abdi  Mas  TPB  Unram,
3 (1).
Aji, R. H. S. (2020). Dampak COVID-19 pada  pendidikan  di  indonesia: Sekolah, keterampilan, dan proses pembelajaran. Jurnal  Sosial  & Budaya Syar-i, 7 (5), 395-402. Eikenberry, S. E., Mancuso, M., Iboi, E.,
Phan,  T.,  Eikenberry,  K.,  Kuang, Y., ... & Gumel, A. B. (2020). To mask or not to mask: Modeling the potential for face mask use by the
general  public  to  curtail  the COVID-19  pandemic. Infectious Disease Modelling, 5 , 293-308. Hanoatubun, S. (2020). Dampak Covid– 19 terhadap Prekonomian Indonesia. EduPsyCouns: Journal of  Education,  Psychology  and Counseling, 2 (1), 146-153.
Loey,  M.,  Manogaran,  G.,  Taha,  M.  H. N., & Khalifa, N. E. M. (2021). A hybrid  deep  transfer  learning model  with  machine  learning methods for face mask detection in the era of the COVID-19
pandemic. Measurement,  167 , 108288.
Nagrath, P., Jain, R., Madan, A., Arora, R.,  Kataria,  P.,  &  Hemanth,  J. (2021).  SSDMNV2:  A  real  time
DNN-based  face  mask  detection system using single shot multibox detector and MobileNetV2. Sustainable cities and society, 66 , 102692.
Prathama,  W.  A.,  &  Wibawa,  I.  G.  A.
Noise  Qualification  in  Bali  Palm Leaf  Image  with  Gaussian  Filter Method. Jurnal  Elektronik  Ilmu Komputer Udayana p-ISSN, 2301,
5373. Putri,  Gloria  Setyvani.  (2020).  “WHO Resmi  Sebut  Virus  Covid-19 Sebagai Pandemi Global.” Retrieved April 4, 2021 (https://www.kompas.com/sains/re ad/2020/03/12/083129823/who- resmi-sebut-virus-corona-covid- 19-sebagai-pandemi- global?page=all). Ridha,  A.,  &  Puspitodjati,  S.  (2018).
Decision Support System of Fulfillment the Number of
Lecturers  based  on  Dikti  Form Using  Expert  System  Approach.
International Journal  of  Modern Education  &  Computer  Science,
10 (12).
Sanjaya,  S.  A.,  &  Rakhmawan,  S.  A.
(2020, October). Face Mask
Detection  Using  MobileNetV2  in The  Era  of  COVID-19  Pandemic. In 2020  International  Conference on Data Analytics for Business and Industry: Way Towards a Sustainable  Economy (ICDABI) (pp. 1-5). IEEE.