Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## DETEKSI WAJAH JENIS KELAMIN DENGAN FITUR HIJAB DAN TIDAK BERHIJAB MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF KONVOLUSI

## GENDER FACE DETECTION WITH HIJAB AND NON-HIJAB FEATURES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
M Fauzan Aziz Ilhami 1 , Aji Supriyanto 2
1,2 Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang, Indonesia m.fauzanazizilhami@mhs.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
This study aims to detect gender based on facial images with hijab and without hijab features using AlexNet and SqueezeNet  architectures.  There  are  a  total  of  170  facial  images,  consisting  of  127  images  from  previous researchers and 43 images taken directly. The data is divided into two classes, with 68 images of male faces and 102 images of female faces. Of the 102 images of female faces, there are 78 images with hijab features and 24 images without hijab features. In validation, with 40 images (15 male and 25 female), the AlexNet model achieved 100% validation accuracy, while the SqueezeNet model achieved 92.50% validation accuracy. In testing with 40 testing images (20 males and 20 females), 10 female images had hijab features and 10 images did not have hijab features. The test results showed that AlexNet successfully classified 37 images correctly, the accuracy obtained was 92.5%, while SqueezeNet successfully classified 36 images correctly, the accuracy obtained was 90%.
Keywords: Gender Detection, Facial Image, Hijab Feature, AlexNet, SqueezeNet.

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi jenis kelamin berdasarkan citra wajah dengan fitur hijab dan tanpa hijab menggunakan arsitektur AlexNet dan SqueezeNet. Total ada 170 gambar citra wajah, terdiri dari 127 gambar dari peneliti sebelumnya dan 43 gambar diambil langsung. Data tersebut terbagi menjadi dua kelas, dengan 68 gambar wajah laki-laki dan 102 gambar wajah perempuan. Dari 102 gambar wajah perempuan, terdapat 78 gambar dengan fitur hijab dan 24 gambar tanpa fitur hijab. Dalam validasi, dengan 40 gambar (15 laki-laki dan 25 perempuan), model AlexNet mencapai akurasi validasi 100%, sementara model SqueezeNet mencapai akurasi validasi 92,50%. Pada pengujian dengan 40 gambar testing (20 laki-laki dan 20 perempuan), 10 gambar perempuan memiliki fitur hijab  dan  10  gambar  tidak  memiliki  fitur  hijab.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  AlexNet  berhasil mengklasifikasikan 37 gambar secara tepat, akurasi yang didapat sebesar 92,5%, sementara SqueezeNet berhasil mengklasifikasikan 36 gambar secara tepat, akurasi yang didapat sebesar 90%.
Kata Kunci: Deteksi Jenis Kelamin, Citra Wajah, Fitur Hijab, AlexNet, SqueezeNet

## PENDAHULUAN
Setiap  manusia  dianugerahi  oleh Allah  SWT  memiliki  satu  buah  jenis kelamin (gender). Jenis  kelamin (gender) pada manusia dapat dikategorikan menjadi dua  yaitu jenis  kelamin  laki-laki  dan  jenis kelamin  perempuan.  Pada  dasarnya  jenis kelamin manusia sudah dapat diidentifikasi sejak  lahir  dengan  melihat  alat  reproduksi yang dimiliki. Namun setelah bertambahnya usia laki-laki dan perempuan memiliki  perbedaan  yang  signifikan  baik dalam segi bentuk tubuh, wajah, suara, dan lain sebagainya (Zaini, 2018).
Wajah merupakan bagian tubuh yang dapat digunakan untuk mengenali
seseorang  (Budi  dkk.,  2018).  Pada  area wajah memiliki banyak informasi atau fitur yang  dapat  digunakan  untuk  mengenali jenis kelamin manusia, diantaranya seperti bentuk rahang, variasi wajah, rambut, mata, kumis, dan lain sebagainya (Sumijan dkk., 2021).  Pada  dasarnya  manusia  dapat membedakan jenis  kelamin  seseorang  dari segi  wajah  dan  ciri-ciri  fisik  lainnya. Namun,  beda  halnya  dengan  perangkat komputer,  perangkat  ini  memerlukan teknologi  seperti face  detection . Face detection merupakan teknologi pengolahan citra  yang  dapat  digunakan  untuk  melatih perangkat  komputer  agar  dapat  mengenali seseorang  baik  identitas,  usia,  jenis
kelamin, dan lain sebagainya (Raharjo dkk., 2019). Dalam penggunaannya teknologi ini memiliki  beberapa  kendala  terkait  akurasi pendeteksian yang belum optimal. Kendala tersebut disebabkan karena adanya perbedaan ciri-ciri pada area wajah, seperti: perbedaan  jenis  rambut,  perbedaan  kulit, perbedaan  bentuk  wajah,  dan  penggunaan fitur tambahan pada area wajah perempuan, seperti  perempuan  berhijab  dan  tidak berhijab
Pada  penelitian  sebelumnya  dengan menggunakan  teknologi face  detection untuk  mengenali  jenis  kelamin  seseorang pernah  dilakukan  (nengsih,  2020)  untuk mengenali jenis kelamin seseorang
berdasarkan
citra wajah dengan menggunakan
metode
Convolutional Neural  Network (CNN)  dan  arsitektur
InceptionV3. Dari
hasil pengujian
didapatkan akurasi sebesar 92,6%.
Penelitian face detection jenis kelamin selanjutnya dilakukan oleh (Adinata & Arifin, 2022) tentang klasifikasi jenis kelamin dengan wajah bermasker dan tidak  bermasker  menggunakan  algoritma K-NN,  SVM, Random  Forest .  Dari  hasil pengujian  menggunakan  metode  K-NN didapatkan  akurasi training sebesar  87% dan akurasi testing sebesar 96%. Sedangkan dengan metode SVM
didapatkan  akurasi training sebesar  99% dan akurasi testing sebesar 98%. Sedangkan  dengan  menggunakan  metode Random  Forest akurasi training yang didapatkan yaitu 100% dan akurasi testing yang didapatkan yaitu 88%.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  penulis  ingin menguji coba keakuratan metode Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan arsitektur AlexNet dan SqueezeNet untuk  mengenali  jenis  kelamin  manusia berdasarkan  citra  wajah  dengan  fitur tambahan  hijab  dan  tidak  berhijab  pada citra wajah perempuan.

## METODE
Metode penelitian merupakan langkah-langkah sistematis yang ada dalam
suatu  penelitian  guna  mencapai  tujuan penelitian  yang  telah  di  tetapkan.  Berikut merupakan  Gambar  1  yang  menerangkan tahapan  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian face detection jenis kelamin ini.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## Identifikasi Masalah
Jenis  kelamin  adalah  sebuah  ciri biologis yang digunakan untuk membedakan  seseorang  sebagai  laki-laki atau  perempuan  berdasarkan  ciri-ciri  fisik dan  alat  reproduksinya  (Handayani  dkk., 2021).  Jenis  kelamin  secara  fisik  dapat dibedakan  salah  satunya  melalui  wajah. Wajah  pada  manusia  memiliki  fitur-fitur tertentu  yang  dapat  membedakan  antara jenis  kelamin  laki-laki  dan  perempuan (Anggriawan & Hikmah, 2021). Contohnya seperti  pada  wajah  laki-laki  terdapat  fitur kumis sedangkan pada perempuan umumnya tidak memiliki kumis.
Metode Convolutional Neural Network (CNN)  pada  penelitian  ini digunakan  untuk  membuat  model  yang dapat  mengklasifikasikan  jenis  kelamin laki-laki  dan  perempuan.  Pada  kelas perempuan  terdapat  fitur  tambahan  yaitu hijab dan tidak berhijab. Penelitian ini akan menguji  keakuratan  dua  arsitektur  CNN
yaitu  AlexNet  dan  SqueezeNet,  kemudian model  yang  telah  dibuat  akan  dievaluasi berdasarkan hasil klaifikasi terbaik.

## Studi Literatur
Pada  tahap  studi  literatur,  dilakukan untuk  memperoleh  pemahaman  tentang face  detection untuk  klasifikasi  jenis kelamin laki-laki dan perempuan menggunakan  metode  CNN.  Tahap  ini melibatkan pencarian, dan analisis literatur yang  relevan  tentang  penggunaan  metode CNN  dalam face  detection jenis  kelamin. Peneliti  mencari  sumber-sumber  jurnal ilmiah yang membahas penggunaan metode CNN  dalam  pengenalan  wajah  untuk membedakan  jenis  kelamin  laki-laki  dan perempuan.  Tujuan  dari  studi  literatur  ini adalah  untuk  memahami  konsep  dasar, arsitektur  CNN,  teknik  pengolahan  citra, dan  pendekatan  yang  telah  digunakan sebelumnya  dalam face  detection jenis kelamin menggunakan metode CNN.

## Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan  data  gambar  dengan  dua kelas  klasifikasi  yaitu  laki-laki  dan perempuan.  Data  gambar  keseluruhan berjumlah  170  data,  dengan  pembagian data  gambar  wajah  laki-laki  sebanyak  68 gambar, dan data gambar wajah perempuan sebanyak  102  gambar.  Berdasarkan  170 data  gambar  yang  sudah  ada,  127  data didapat  dari  skripsi  yang  telah  dilakukan sebelumnya  oleh  (Almahmud,  2022) dengan judul “ Pengenalan Ekspresi Wajah Pengucapan  Huruf  Vocal  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN) ”. sementara  43  data  lainnya  diperoleh melalui  foto  objek  wajah  menggunakan kamera smartphone Infinix.  Berikut Tabel
1  yang  menerangkan  jumlah  data  yang digunakan secara ringkas.
Tabel 1. Jumlah Data
Jenis Kelamin Jumlah Gambar Wajah Sumber Data Penelitian Sebelumnya Sumber Data Langsung 1 Laki-laki 68 45 23 2 Perempuan 102 82
20 Total 170 127 43

## Analisis
Berdasarkan  data  citra  wajah  yang telah  dikumpulkan  sebelumnya,  kemudian akan  di  lakukan  analisis  agar  mengetahui tentang data yang digunakan. Dari 170 citra wajah  keseluruhan,  memiliki  dua  kelas yaitu  citra  wajah  laki-laki  dan  citra  wajah perempuan.  Pada  kelas  wajah  laki-laki terdapat  68  citra  sedangkan  pada  kelas wajah perempuan terdapat 102 citra dengan fitur  hijab  dan  tidak  berhijab.  Berikut merupakan  Tabel  2  dan  Tabel  3  yang menerangkan pembagian data dan sumbernya.
Tabel 2. Analisis Data Keseluruhan Kelas Perempuan Proses Data Didapatkan Hijab Tidak
Berhijab Jumlah 1 Riset Sebelumnya 68 14 82
2 Secara langsung 10 10 20 Total 78 24 102 Tabel 3. Analisis Data Keseluruhan Kelas

## Laki-laki
Proses Data Didapatkan Jumlah 1 Riset Sebelumnya 45 2 Secara Langsung 23 Total 68
Berdasarkan  Tabel  2  dan  Tabel  3 menunjukkan  bahwa  data  yang  diperoleh dari  riset  sebelumnya  sejumlah  127  (45 citra  wajah  laki-laki  dan  82  citra  wajah perempuan) dan data pengambilan langsung sejumlah 43 (23 citra wajah laki- laki  dan  20  citra  wajah  perempuan)  akan digunakan semua dalam tahap implementasi, dikarenakan untuk mengoptimalkan  dalam  proses  pelatihan dan proses pengujian.

## Implementasi
Pada penelitian ini penulis menggunakan tahapan dari metode SEMMA ( Sample, Explore, Modify, Model, Assess ) untuk implementasi dan pembuatan model  pendeteksian  jenis  kelamin  pada citra  wajah  menggunakan  metode  CNN. Menurut  (Suwitono  &  Kaunang,  2022) SEMMA  merupakan  metode  yang  mudah untuk  dipahami  dalam  melakukan  proses data mining serta berfokus pada
pengembangan  sebuah  model.  Berikut merupakan gambar flowchart implementasi program  yang  dibagi  menjadi  3  gambar flowchart yaitu  Gambar  2  menerangkan proses  implementasi  dengan  arsitektur AlexNet,  Gambar  3  menerangkan  proses implementasi
dengan arsitektur
SqueezeNet,  dan  Gambar  4  menerangkan proses evaluasi dari kedua model yang telah dibuat
menggunakan arsitektur sebelumnya.
Gambar 2. Flowchart Implementasi AlexNet
Gambar 3. Flowchart Implementasi SqueezeNet
Gambar 4. Flowchart Evaluasi Arsitektur
AlexNet dan SqueezeNet
1. Sample Sample merupakan  tahap  pengumpulan dan  pemilihan  data  yang  akan  digunakan dalam  analisis  (Hermanto  &  Muhyidin,
2020). Data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  gambar  wajah manusia. Gambar wajah ini akan dibedakan menjadi  2  kelas  yaitu  kelas  gambar  wajah laki-laki  dan  gambar  wajah  perempuan. Dataset  ini  akan  dibagi  menjadi  tiga  yaitu untuk data training sebanyak 90 data, data validasi sebanyak 40 data, dan data testing sebanyak 40 data. Pembagian ini dilakukan untuk mengoptimalkan proses pembelajaran  dan  evaluasi  model  yang dikembangkan. Berikut merupakan Tabel 4 pembagian  data training ,  validasi  dan testing . Tabel 4. Pembagian Data Jenis Data Data Laki- laki Data Perempuan Jumlah Agregat 1 Training 33 57 90 2  Validasi 15 25 40 3 Testing 20 20 40 68 102 170

## 2. Explore
Explore adalah  langkah  awal  dalam analisis  data  untuk  mengidentifikasi  pola, tren, dan karakteristik data yang dikumpulkan  (Santoso  dkk.,  2022).  Pada penelitian  ini  tahap explore melakukan pengecekan ukuran resolusi dan pengecekan jumlah data gambar.
3. Modify
Modify merupakan tahap yang bertujuan untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan  permodelan  (Nurhalimah  dkk., 2022).  Pada  penelitian  ini  proses modify akan melakukan perubahan ukuran gambar yang  sebelumnya  memiliki  beraneka
macam  ukuran  akan  disamakan  dan diperkecil  menjadi  227  x  227  x  3.  Fungsi dari perubahan ukuran ini agar data gambar dapat  diproses  pada layer  input arsitektur AlexNet dan SqueezeNet.
4. Model Tahap  model  pada  penelitian  ini menggunakan metode Convolutional
Neural  Network (CNN)  dengan  dua arsitektur yang berbeda, yaitu AlexNet dan SqueezeNet. CNN digunakan untuk memproses  data  secara  berlapis,  dengan setiap  lapisan  mengekstraksi  fitur-fitur yang semakin kompleks.
Melalui penggunaan arsitektur AlexNet dan SqueezeNet  model  dapat  dikembangkan dengan  kemampuan  yang  berbeda-beda dalam  mempelajari  pola  dan  representasi visual dari data yang digunakan.
a) AlexNet
AlexNet  merupakan  arsitektur  yang menjadi  terobosan  dalam  pengenalan gambar.  Arsitektur  AlexNet  terdiri  dari delapan lapisan yaitu lima lapisan konvolusi dan tiga lapisan fully connected . AlexNet  menggunakan  fungsi  aktivasi ReLU  serta  teknik max  pooling untuk mengurangi  dimensi  gambar.  Arsitektur AlexNet  memperkenalkan  konsep dropout untuk  menangani overfiting (Tanuwijaya dkk.,  2021).  Berikut  desain  arsitektur AlexNet yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur AlexNet (Satyo dkk., 2021)
b) SqueezeNet SqueezeNet  merupakan arsitektur  CNN
yang  terkenal  karena  memiliki  ukuran model  sangat  kecil  dibandingkan  dengan arsitektur  CNN  lainnya.  Fokus  utama  dari SqueezeNet adalah mengoptimalkan ukuran model tanpa mengorbankan kinerja dalam pengenalan(Rao dkk., 2022).
Arsitektur  SqueezeNet  cocok  digunakan untuk  perangkat  dengan  sumber  daya terbatas.  Walaupun  memiliki  jumlah parameter  lebih  sedikit,  SqueezeNet  tetap memberikan  akurasi  yang  baik  dalam klasifikasi gambar. Berikut desain arsitektur  SqueezeNet  yang  dapat  dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Arsitektur SqueezeNet
(Togatorop & Fauzi, 2022)
5. Assess
Tahap assess dalam  analisis  data merupakan langkah evaluasi dan penilaian terhadap  model  yang  telah  dibangun (Riansyah & Mirza, 2023). Pada tahap ini, dilakukan  pengujian  menggunakan  data testing untuk  menguji  model  yang  telah dibuat.

## Evaluasi
Evaluasi  bertujuan  untuk  mengukur tingkat  keberhasilan  dan  kualitas  model yang  telah  dikembangkan.  Proses  evaluasi ini  menggunakan confusion  matrix untuk mendapatkan  berbagai  metrik  seperti accuracy,  precission,  recall ,  dan f1  score dari  arsitektur  CNN  yang  digunakan  pada penelitian ini(Pradana dkk., 2022). Rumus dari accuracy,  precission,  recall,  f1  score dapat  dilihat  pada  rumus  (1),  (2),  (3),  dan (4) berikut:
Accuracy = (TP+TN) TP+FP+FN+TN 𝑥100%
Precission = (TP) TP+FN
Recall = (TP)

## FP+TP
F1 score = 2 x (recall x precission) (recall+pecission)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  tahap  pelatihan  model  akan
mengunakan metode CNN dengan arsitektur AlexNet dan SqueezeNet dengan parameter  pelatihan  adam, learning  rate 0,0001, max  epoch 10,  dan batch  size 18. Pada  tahap  ini  model  akan  dilatih  dan divalidasi setiap 5 itersi pelatihan. Berikut merupakan  Gambar  7  dan  Gambar  8  dari proses pelatihan dan validasi menggunakan arsitektur AlexNet dan SqueezeNet.

## Gambar 7. Training dan Validasi AlexNet

## Gambar 8. Training dan Validasi SqueezeNet
Grafik merah dan biru pada Gambar 5  dan  Gambar  6  diatas  merepresentasikan performa  model  pada  data  pelatihan  dan data  validasi  secara  berturut-turut.  Kurva merah mencerminkan peningkatan performa model seiring dengan iterasi atau epoch pada data pelatihan, sementara kurva biru  menunjukkan  sejauh  mana  model dapat  menggeneralisasi  pola  yang  telah dipelajari  dari  data  pelatihan  ke  data validasi.  Melalui  analisis  kedua  kurva  ini, dapat  dievaluasi  apakah  model  terlalu terlatih ( overfitting ), tidak terlatih ( underfitting ),  atau  dapat  melakukan generalisasi yang baik pada data baru.

## Hasil Validasi AlexNet
Berikut merupakan Gambar 9 confusion  matrix hasil  validasi  dari  model yang  telah  di  bangun  menggunakan arsitektur AlexNet.
Gambar 9. Confusion Matrix Validasi
AlexNet Berdasarkan confusion matrix validasi arsitektur AlexNet pada Gambar 7.
Dari 40 data yang digunakan untuk validasi model,  model  dapat  mengkasifikasikan dengan  benar  semua  sesuai  dengan Kelasnya. Berikut Tabel 5 yang merangkan hasil perhitungan accuracy, presisi, recall , dan f1  score dari  hasil confusion  matrix AlexNet.
Tabel 5 . Hasil Validasi AlexNet Kelas Accurac y Preciss ion Recall F1 Score 1 Laki-laki 100% 1,0000 1,0000 1,0000 2 Perempuan 100% 1,0000 1,0000 1,0000 Rata-rata 100% 1,0000 1,0000 1,0000
Berdasarkan  Tabel  5  hasil  validasi menggunakan menggunakan model dengan arsitektur  AlexNet,  didapat  nilai  rata-rata accuracy 100%, precission 1, recall 1, dan f1 score 1.

## Hasil Validasi SqueezeNet
Berikut  merupakan  Gambar  10 confusion  matrix hasil  validasi  dari  model yang  telah  di  bangun  menggunakan arsitektur SqueezeNet.

## Gambar 10. Confusion Matrix Validasi SqueezeNet
Berdasarkan confusion  matrix pada Gambar  10.  Dari  40  data  yang  digunakan untuk  validasi  model,  37  citra  dapat diklasifikasikan  dengan  benar  dan  3  citra diklasifikasikan  salah,  yaitu  14  citra diklasifikasikan benar kelas laki-laki dan 1
citra  yang  seharusnya  kelas  laki-laki diklasifikasikan  sebagai  perempuan,  23 citra diklasifikasikan benar kelas perempuan  dan  2  citra  yang  seharusnya kelas  perempuan  diklasifikasikan  kelas laki-laki. Berikut Tabel 6 yang merangkan hasil perhitungan accuracy, presisi, recall , dan f1  score dari  Gambar  8 confusion matrix validasi SqueezeNet.
Tabel 6. Hasil Validasi SqueezeNet Kelas Accurac y Preciss ion Recall F1 Score 1 Laki-laki 92,50% 0,875 0,933 0,9031 2 Perempuan 92,50% 0,9583 0,92 0,9388 Rata-rata 92,50% 0,9167 0,9265 0,921
Berdasarkan  Tabel  6  hasil  validasi menggunakan  model  dengan  arsitektur Squeezenet, didapat nilai rata-rata accuracy 92,5%,  precission  0,9167,  recall  0,9265, dan f1 score 0,921.

## Hasil Testing
Testing merupakan  proses  pengujian model menggunakan data baru yang belum pernah  dilihat  sebelumnya.  Pada  proses testing ini  model  akan  diuji  menggunakan 40 data citra wajah, dengan pembagian 20 citra  wajah  laki-laki  dan  20  citra  wajah perempuan. Dari 20 citra wajah perempuan, 10  citra  wajah  perempuan  memiliki  fitur hijab dan 10 citra wajah perempuan lainnya tanpa  hijab.  Berikut  merupakan  Tabel  7 hasil pengujian pada arsitektur AlexNet dan SqueezeNet.
Tabel 7. Hasil Testing Model AlexNet dan
SqueezeNet No Arsitektur Hasil Testing Benar Salah 1 AlexNet 37 3 2 SqueezeNet 36 4
Dari  Tabel  7  hasil  pengujian menggunakan  40  citra  wajah  dengan  20 citra  laki-laki  dan  20  citra  perempuan dengan  pembagian  10  citra  dengan  fitur hijab  dan  10  citra  tanpa  hijab.  Arsitektur AlexNet dari 40 citra wajah yang diujikan dapat  mengklasifikasikan  benar  sebanyak 37  citra  dan  3  citra  lainnya  salah pengklasifikasian.  Arsitektur  SqueezeNet dari  40  citra  wajah  yang  diujikan  dapat mengklasifikasikan benar sebanyak 36 citra wajah  dan  4  citra  lainnya  diklasifikasikan salah.

## Hasil Evaluasi
Berdasarkan perhitungan dan pengujian  yang  telah  dilakukan  pada validasi  dan  testing  maka  dapat  dibuatkan Tabel 8 evaluasi model sebagai berikut:
Tabel 8. Evaluasi Model AlexNet Dan
SqueezeNet Arsitektur Validasi Rata-Rata Testing Accuracy  Precission Recall F1 Score Benar salah 1 AlexNet 100% 1,0000 1,0000  1,0000 37 3 2 SqueezeNet  92,5% 0,9167 0,9265  0,921 36 4
Berdasarkan Tabel 8 evaluasi model, dari  kedua  model  yang  telah  dibuat menggunakan  arsitektur  AlexNet  dan SqueezeNet.  Model  AlexNet  memiliki kualitas  model  lebih  baik  dibandingkan dengan model SqueezeNet pada studi kasus penelitian ini,  AlexNet memiliki accuracy validasi sebesar 100% dan hasil pengujian menggunakan data testing dapat diklasifikasikan  benar  sebanyak  37  citra dan salah sebanyak 3 citra. Kemudian untuk model  Squeezenet  memiliki accuracy validasi  sebesar  92,50%  dengan  hasil testing pada data baru dapat mengklasifikaskan  36  citra  dengan  benar dan 4 citra lainnya salah.

## SIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  dan analisis yang mendalam, berikut ini adalah kesimpulan  yang  bisa  diperoleh  dari penelitian ini:
1. Penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN) untuk  deteksi  jenis  kelamin  wajah dengan  fitur  hijab  dan  tidak  berhijab. Model  CNN  dilatih  menggunakan parameter  adam, learning  rate 0,0001, max  epoch 10,  dan batch  size 18.  Pada tahap  validasi,  terdapat  40  data  yang digunakan,  dengan  15  data  merupakan wajah  laki-laki  dan  25  data  merupakan wajah  perempuan.  Model  AlexNet mencapai  tingkat  akurasi  rata-rata validasi  sebesar  100%.  Hasil  testing arsitektur  AlexNet  menggunakan  40 data,  37  data  berhasil  diklasifikasikan dengan  benar  dan  3  data  gagal diklasifikasikan,  akurasi testing yang didapatkan  sebesar  92,5%.  Sementara itu, model SqueezeNet mencapai tingkat
akurasi rata-rata validasi sebesar 92,50%. Hasil testing arsitektur SqueezeNet  menggunakan  40  data,  36 data  berhasil  diklasifikasikan  dengan benar dan 4 data gagal diklasifikasikan, akurasi testing yang didapatkan sebesar 90%.
2. Model  AlexNet  mengungguli  performa model SqueezeNet dalam deteksi wajah dengan  mencapai  tingkat  akurasi  yang lebih tinggi dan kemampuan yang lebih baik  dalam  mempelajari  fitur-fitur kompleks, sedangkan model
SqueezeNet  memiliki  performa  yang lebih rendah karena ukuran model yang lebih kecil mengorbankan kompleksitas dan kedalaman dalam mempelajari fitur- fitur  penting,  menghasilkan  hasil  yang kurang akurat dalam tugas deteksi wajah

## DAFTAR PUSTAKA
Adinata,  F.  D.,  &  Arifin,  J.  (2022).
Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Wajah
Bermasker  Menggunakan  Algoritma Supervised Learning. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (1), 229. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.33 77 Almahmud, D. (2022). Pengenalan Ekspresi  Wajah  Pengucapan  Huruf Vocal  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  (CNN) .  Universitas Stikubank.
Anggriawan,  H.,  &  Hikmah,  N.  (2021).
Penelitian Pembuatan Perangkat
Lunak Untuk Klasifikasi Jenis Kelamin  Berdasarkan  Citra  Wajah. Information  System  Journal , 4 (2),
14–20.
Budi,  A.,  Suma’inna,  &  Maulana,  H. (2018).  Pengenalan  Citra  Wajah Sebagai Identifier Menggunakan
Metode Principal Component Analysis  (PCA). Jurnal  Teknik Informatika UIN Syarif Hidayatullah ,
9 (2), 166–175.
Handayani, L., Wildan, & Bahry, R. (2021). Bias Gender Dalam Novel Sabil Dan
Cut Nyak Dien Karya Sayf
Muhammad  Isa. Jurnal  Master Bahasa , 9 (1), 522–529. http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/MB
Hermanto,  T.  I.,  &  Muhyidin,  Y.  (2020).
Analisis  Data  Sebaran  Bandwidth Menggunakan  Algoritma  Dbscan Untuk Menentukan Tingkat Kebutuhan Bandwidth Di Kabupaten
Purwakarta. Rabit:  Jurnal  Teknologi dan  Sistem  Informasi  Univrab , 5 (2), 130–137. https://doi.org/10.36341/rabit.v5i2.1 388 nengsih,  warnia.  (2020).  CNN  Modelling Untuk  Deteksi  Wajah  Berbasis Gender Menggunakan Python. Jurnal Komputer  Terapan , 6 (2),  190–199. https://doi.org/10.35143/jkt.v6i2.367
9
Nurhalimah,  L.,  Hermanto,  T.  I.,  & Kaniawulan,  I.  (2022).  Analisis Prediksi  Mood  Genre  Musik  Pop Menggunakan  Algoritma  K-Means dan  C4.5. JURIKOM  (Jurnal  Riset
Komputer) , 9 (4), 1006. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i 4.4597
Pradana,  A.  I.,  Abdullah,  R.  W.,  & Harsanto.  (2022).  Deteksi  Ketepatan Pengunaan  Masker  Wajah  Dengan Algoritma  CNN  Dan  Haar  Cascade. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 9 (3), 2305–2316. Raharjo, A. S., Saputra, A., & Irianto, S. Y. (2019).  Pengembangan  Pengolahan Citra Face Recognition, Face Counting dan Age Gender Detection Secara  Real  Time  di  Python. Prosiding Seminar Nasional Darmajaya , 1 , 68–77.
Rao,  S.,  Amarnadh,  Anu,  Sanjay,  V.  S., Kalyan,  P.,  &  Sunny.  (2022).  Face Recognition using Deep Convolution Neural  Networks  Based  on  Transfer Learning. NeuroQuantology , 20 (10), 5985–6000. https://doi.org/10.14704/nq.2022.20.
10.NQ55598
Riansyah,  A.,  &  Mirza,  A.  H.  (2023). Pendeteksi Mobil Berdasarkan Merek dan  Tipe  Menggunakan  Algoritma YOLO  Car  Detector  by  Brand  and
Type  Using  the  YOLO  Algorithm. SMATIKA: STIKI Informatika Jurnal , 13 (1), 43–52. https://doi.org/10.32664/smatika.v13 i01.719
Santoso, H., Magdalena, H., & Wardhana, H. (2022). Aplikasi Dynamic Cluster pada  K-Means  BerbasisWeb  untuk Klasifikasi  Data  Industri  Rumahan. MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik
Informatika dan Rekayasa Komputer ,
21 (3),
541–554. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i
3.1720 Satyo, A., Karno, B., Hastomo, W., Efendi, Y.,  Diyah,  D.,  &  Irawati,  R.  (2021). Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK)  2021  Arsitektur  Alexnet Convolution Neural Network (CNN) Untuk  Mendeteksi  Covid-19  Image
Chest-Xray. Konferensi  Nasional
Ilmu Komputer (KONIK) , 5 (1), 482– 485. https://prosiding.konik.id/index.php/ konik/article/view/105 Sumijan,  S.,  Widya  Purnama,  P.  A.,  & Arlis,  S.  (2021). Buku-Teknologi Biometrik: Impementasi pada Bidang
Medis Menggunakan Matlabs.
Suwitono, Y. A., & Kaunang, F. J. (2022).
Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)  Untuk  Klasifikasi  Daun Dengan Metode Data Mining SEMMA Menggunakan Keras.
Jurnal  Komtika  (Komputasi  dan
Informatika) , 6 (2), 109-121.
Tanuwijaya,  E.,  Kartamihardja,  D.  C.,  & Lianoto,  T.  L.  (2021).  Deteksi
Ekspresi Wajah Manusia Menggunakan  Convolution  Neural Network  Pada  Citra  Pembelajaran
Daring. JURNAL  ILMIAH  BETRIK:
Besemah  Teknologi  Informasi  dan
Komputer , 12 (3), 224–230.
Togatorop,  P.  R.,  &  Fauzi,  A.  (2022).
Klasifikasi Penggunaan Masker
Wajah  Menggunakan  Squeezenet.
Jatisi:Jurnal Teknik Informatika dan
Sistem Informasi , 9 (1), 397–406.
Zaini, M. (2018). Pendidikan remaja dalam perspektif  psikologi  pendidikan. EL- BANAT:  Jurnal  Pemikiran  Dan Pendidikan Islam , 8 (1), 99-117.