## IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK MENDETEKSI PENGGUNAAN MASKER PADA GAMBAR
Reyhan Adi Saputra 1* , Davito Rasendriya Rizqullah Putra 2 , Muhammad Alaika Asyrofi 3
Universitas Muhammadiyah Sidoarjo/Sains Dan Teknologi;Jl. Mojopahit No. 666 B, Sidowayah, Celep, Kec. Sidoarjo, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur 61271; +62-31-8945444
Riwayat artikel: Received: 8 Juli 2023 Accepted: 30 Juli 2023
Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Mask detection; Image Classification; Convolutional Neural Network; Accuracy; COVID-19 pandemic.
Corespondent Email: adireyhansaputra@gmail.com
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Dalam era pandemi COVID-19, penggunaan masker telah menjadi langkah penting dalam mencegah  penyebaran virus. Namun, secara manual, seringkali sulit untuk mendeteksi apakah seseorang menggunakan masker atau tidak dalam gambar atau foto. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Convolutional  Neural  Network  (CNN) guna mendeteksi penggunaan masker pada gambar secara otomatis. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.828 gambar orang yang tidak memakai masker dan 3.725  gambar  orang  yang  memakai  masker.  Proses  pelatihan  model  yang dikembangkan mencapai tingkat akurasi sebesar 93% pada data uji. Melalui penelitian ini, diharapkan implementasi CNN untuk mendeteksi penggunaan masker  pada  gambar  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  memantau  dan memastikan  kepatuhan  terhadap  protokol  kesehatan  yang  sangat  penting selama masa pandemi ini.[1]
Abstract. During the COVID-19 pandemic, the use of masks has become a crucial step in preventing the spread of the virus. However, manually detecting whether  someone  is  wearing  a  mask  or  not  in  images  or  photos  can  be challenging.  Therefore,  this  study  aims  to  implement  Convolutional  Neural Network  (CNN)  to  automatically  detect  the  usage  of  masks  in  images.  The dataset used consists of 3,828 images of people not wearing masks and 3,725 images of people wearing masks. The developed model achieved an accuracy rate  of  93%  on  the  test  data.  Through  this  research,  it  is  expected  that  the implementation  of  CNN  for  mask  detection  in  images  can  contribute  to monitoring  and  ensuring  compliance  with  essential  health  protocols  during this pandemic.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era pandemi COVID-19, penggunaan masker  telah  menjadi  salah  satu  langkah penting  dalam  mencegah  penyebaran  virus. Deteksi  penggunaan  masker  pada  gambar merupakan  topik  yang  menarik  untuk  diteliti karena  memberikan  solusi  otomatis  dalam memantau kepatuhan terhadap protokol
kesehatan.  Selain  itu,  deteksi  ini  juga  dapat digunakan  untuk  memantau  penyebaran  virus serta mengevaluasi efektivitas kebijakan penggunaan masker.[2]
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN) sebagai metode  yang  efektif  dalam  memahami  dan mengolah  gambar.  Dataset  kami  terdiri  dari
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
3.828  gambar  orang  yang  tidak  memakai masker dan 3.725 gambar orang yang memakai masker. Data tersebut telah dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20%.
Proses  pelatihan  model  CNN  melibatkan langkah-langkah  seperti  memuat  gambar, mempersiapkannya  sebagai  input  model,  dan mengubah  label  menjadi  kategori.  Arsitektur model  CNN  yang  kami  bangun  melibatkan beberapa lapisan Convolutional Layers, Pooling  Layer,  Dense  Layer,  dan  Activation
Layers. Setelah membangun
model, kami
melatihnya menggunakan data latih selama 20 epoch (iterasi). Kami menggunakan fungsi loss binary_crossentropy dan  algoritma  optimasi Adam untuk mengukur akurasi dan loss model. Hasil yang dicapai menunjukkan akurasi sekitar 93% pada data uji.[3]
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  bahwa implementasi CNN untuk mendeteksi penggunaan  masker  pada  gambar  dapat memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam memantau dan memastikan kepatuhan terhadap protokol kesehatan yang sangat penting selama masa pandemi ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Deep Learning deep learning adalah metode pembelajaran mesin  yang  memungkinkan  komputer untuk belajar secara mandiri dan mengidentifikasi  pola-pola  yang  rumit dalam data. Ini memungkinkan pengenalan objek dan pemodelan yang lebih baik, serta meningkatkan  akurasi  dan  kemampuan prediktif dalam berbagai aplikasi.
Convolutional Neural Network. [4]

## 2.2 Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (CNN) adalah  sebuah  jenis  arsitektur  jaringan saraf  yang  khusus  dirancang  untuk pengolahan  dan  analisis  data  berbentuk grid,  seperti  gambar  atau  video.  CNN didasarkan  pada  konsep  konvolusi,  yang merupakan  operasi  matematis  untuk menggabungkan  dua  set  data  menjadi satu.[5]
CNN  memiliki  kemampuan  untuk  secara otomatis mengekstraksi  fitur-fitur penting dari data inputnya. Hal ini dicapai melalui penggunaan lapisan konvolusi yang bertugas untuk menerapkan filter pada data input dengan tujuan mengidentifikasi pola- pola  yang  penting.  Lapisan  konvolusi  ini diikuti oleh lapisan aktivasi yang mengaktifkan fitur-fitur yang terdeteksi. Selain  itu,  CNN  juga  menggunakan lapisan pooling untuk mengurangi dimensi data dan mempertahankan fitur-fitur yang paling  signifikan.  Hal  ini  membantu mengurangi kompleks. [6]

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, dilakukan pengembangan  sebuah  model Convolutional Neural  Network (CNN) untuk  mendeteksi apakah  seseorang  menggunakan  masker  atau tidak  berdasarkan  gambar  wajah.  Metode penelitian  ini  mencakup  analisis,  arsitektur model, metode yang digunakan untuk menyelesaikan  masalah,  dan  implementasi model CNN.

## 3.1. Pengumpulan Dataset
Data  yang  terkumpul  terdiri  dari  3.828 gambar orang yang tidak memakai masker dan 3.725  gambar  orang  yang    memakai  makser, total  gambar  tersebut  yaitu  sebanyak  7.553 gambar. dataset yang kami gunakan berasal dari kaggles  dan  bersumber  di  github  (prajna bhandary).

## 3.2. Pembagian Dataset
Dataset  dibagi menjadi  data  latih  (80%) dan data uji (20%). Data latih digunakan untuk melatih  model,  sedangkan  data  uji  digunakan untuk menguji performa model.

## 3.3. Pra-pemrosesan Data
Setelah  pembagian  dataset,  langkah selanjutnya  yaitu  Nilai  piksel  dalam  gambar dinormalisasi  dengan  membaginya  dengan 255.0 agar berada dalam rentang 0-1.

## 3.4. Arsitektur Model
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Convolutional  Neural  Network (CNN). Arsitektur  model  CNN  terdiri  dari  beberapa lapisan  yang  bertujuan  untuk  melakukan ekstraksi  fitur  pada  gambar  wajah.  Arsitektur
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  beberapa  lapisan Convolutional layers,  Activation  layers,Pooling  Layers, Flatten, dan Dense Layers . [7]

## Gambar 1.Ilustrasi Arsitektur CNN
a. Convolutional layers
Layer konvolusi digunakan untuk mengekstraksi  fitur-fitur  penting  dari  citra input.  Pada  setiap  layer  konvolusi,  terdapat filter  yang  digeser  melintasi  citra  untuk melakukan  operasi  konvolusi.  Operasi  ini mengalikan  bobot  dalam  filter  dengan  piksel yang diamati dan kemudian menjumlahkannya. Pada  gambar  1,  terdapat  beberapa  layer Conv2D  yang  menerapkan  konvolusi  dengan kernel  size  berukuran  3x3  dan  jumlah  filter yang  berbeda-beda  seperti  pada  gambar  1 terdapat  600,400,  dan  200  filter  yang digunakan.

## b. Activation layers
Layer aktivasi ditempatkan setelah setiap layer  konvolusi  untuk  memperkenalkan  non- linearitas  pada  model.  Pada  gambar  1,  fungsi aktivasi  yang  umum  digunakan  adalah  "relu" ( Rectified Linear Unit ). Fungsi ini menghasilkan  keluaran  positif  jika  masukan lebih  besar  dari  nol,  dan  sebaliknya.  Fungsi aktivasi  ini  membantu  model  CNN  dalam mempelajari pola yang kompleks dari fitur-fitur yang diekstraksi.
Gambar 2. Ilustrasi ReLu

## c. Pooling layers
Layer-layer  pooling  digunakan  untuk mengurangi dimensi spasial dari fitur-fitur yang diekstraksi oleh layer konvolusi. Pada Gambar 1,  digunakan  metode  max  pooling  dengan ukuran pooling (2, 2). Max pooling mengambil nilai  maksimum  dari  setiap  wilayah  pooling yang  melintasi  fitur-fitur.  Hal  ini  membantu mengurangi  jumlah  fitur dan mempertahankan fitur-fitur penting.
Gambar 3. Ilustrasi Pooling Layers

## d. Flatten
Dengan  melakukan  flatten,  informasi spasial dari gambar yang ada dalam matriks dua dimensi diubah menjadi representasi fitur linear yang  dapat  diolah  lebih  lanjut  oleh  lapisan- lapisan fully  connected  layer yang  terdapat setelahnya.  Vektor  hasil  flatten  ini  akan menjadi  input  untuk  lapisan-lapisan  Dense ( fully connected layer ) di dalam model.
Gambar 4. Ilustrasi Flatten
e. Dense layer Dense  layer,  juga  dikenal  sebagai fully connected  layer ,  digunakan  di  akhir  model untuk melakukan klasifikasi berdasarkan fitur- fitur yang telah diekstraksi sebelumnya. Dense layer  memiliki  koneksi  penuh  antara  setiap neuron  dalam  layer  sebelumnya  dengan  setiap neuron  dalam  layer  dense.  Pada  gambar  1, terdapat  beberapa  dense  layer.  Dense  layer pertama  memiliki  64  neuron  dengan  aktivasi "relu". Dense layer terakhir memiliki 2 neuron dengan  aktivasi  "softmax".  Fungsi  softmax menghasilkan  probabilitas  untuk  setiap  kelas yang mewakili output model, dalam hal ini ada dua kelas yaitu masker dan non masker.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Gambar 4. Ilustrasi Dense Layer

## 3.5. Pelatihan Model
Model  dilatih  menggunakan  data  latih dengan  batch  size  128  dan  20  epoch.  Selama pelatihan,  sebagian  kecil  data  latih  (20%) digunakan  sebagai  data  validasi.  Data  validasi digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  baik model  melakukan  klasifikasi  gambar  yang belum  pernah  dilihat  sebelumnya,  tetapi  tidak digunakan untuk memperbarui model.

## 3.6. Menyimpan Model
Model  yang  telah  dilatih  selanjutnya disimpan  di  google  drive  dengan  format  file (h5).  Model  yang  telah  di  simpan  dapat  di  uji riwayat  history  pelatihanya  untuk  melihat  loss dan accuracy model tersebut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam
penelitian
ini, kami
mengimplementasikan Convolutional  Neural Network (CNN) untuk mendeteksi penggunaan masker  pada  gambar  secara  otomatis.  Dataset yang digunakan terdiri dari 3.828 gambar orang yang tidak memakai masker dan 3.725 gambar orang  yang  memakai  masker  dengan  total gambar  sebanyak  7553  gambar.  Proses pelatihan  model  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 93% pada data uji.
Gambar 5. Ilustrasi Model Accuracy

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  kami  berhasil mengimplementasikan Convolutional  Neural
Network (CNN) untuk mendeteksi penggunaan masker pada gambar secara otomatis. Proses  pelatihan  model  CNN  mencapai tingkat  akurasi  sebesar  93%  pada  data  uji. Implementasi CNN untuk mendeteksi penggunaan  masker pada  gambar memberikan kontribusi  penting  dalam  memantau  dan memastikan  kepatuhan  terhadap  protokol kesehatan selama pandemi COVID-19.
Kelebihan  dari  penelitian  ini  adalah kemampuan  untuk  mendeteksi  penggunaan masker secara otomatis dalam gambar atau foto, sehingga  memudahkan  dalam  memonitor kepatuhan terhadap protokol kesehatan.
Kekurangan  dari  penelitian  ini  mungkin terletak pada kecocokan model terhadap variasi posisi wajah, pencahayaan, atau aksesori yang mempengaruhi penampilan masker.
Model  CNN  yang  telah  dilatih  dapat digunakan  dalam  aplikasi  praktis,  seperti memantau  kepatuhan  penggunaan  masker dalam  tempat  umum  atau  memperkuat  sistem pemantauan kepatuhan protokol kesehatan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih  yang  tulus  kepada  dosen  pembimbing, kampus,  dan  lab  Universitas  Muhammadiyah Sidoarjo atas dukungan dan bantuannya dalam penulisan  jurnal  ini.  Tanpa  bimbingan,  saran, dan pengetahuan yang berharga yang diberikan oleh  dosen  pembimbing,  penelitian  ini  tidak akan terlaksana dengan baik.
Selain itu, penulis juga ingin berterima kasih kepada kampus dan lab Universitas Muhammadiyah  Sidoarjo  atas  fasilitas  dan kesempatan  yang  diberikan  untuk  melakukan penelitian  ini.  Dukungan  yang  diberikan  oleh institusi ini telah memberikan lingkungan yang kondusif  untuk  penelitian  dan  pengembangan ilmu pengetahuan.
Penulis sangat berterima kasih atas dukungan  dan  kerjasama  yang  diberikan  oleh semua  pihak  terkait.  Semoga  penelitian  ini dapat  memberikan  kontribusi  positif  dan bermanfaat  dalam  memantau  dan  memastikan kepatuhan terhadap protokol kesehatan selama pandemi  COVID-19.  Terima  kasih  atas  segala bantuan dan dukungan yang diberikan.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. D. Payana, D. Ria, Y. Tb, Z. Musliyana, and M.  B.  Wibawa,  “Deteksi  Masker  Wajah
Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network ( CNN ) Meningkatkan Nilai Akurasi Melalui  Arsitektur  Layer  Konvolusi,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 8, no. 1, pp. 30– 35, 2022.
[2]  T.  Septiana,  N.  Puspita,  M.  Al  Fikih,  and  N. Setyawan,  “Face  Mask  Detection  Covid-19 Using  Convolutional  Neural  Network  (  CNN ),” Semin.  Nas.  Teknol.  dan  Rekayasa  2020 , vol. 3, pp. 27–32, 2020.
[3]  R. Kurniawan, Y. Mulyani, P. B. Wintoro, M. Komarudin, T. Informatika, and U. Lampung, “IMPLEMENTASI ARSITEKTUR XCEPTION  PADA  MODEL  MACHINE
LEARNING  KLASIFIKASI  SAMPAH,”  vol.
11, no. 2, pp. 233–236, 2023.
[4]  T.  Tirupal,  N.  C.  Reddy,  M.  J.  Raj,  and  S. Jeelan,  “Face  Mask  Detection  Using Convolutional  Neural  Network,” J.  Analog Digit.  Commun. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  1–7,  2022, doi: 10.46610/joadc.2022.v07i02.001.
[5]  F.  A.  Hermawati  and  R.  A.  Zai,  “Sistem Deteksi  Pemakaian  Masker  Menggunakan Metode Viola-Jones dan Convolutional Neural Networks  (CNN),” Proceeding KONIK (Konferensi  Nas.  Ilmu  Komputer) ,  vol.  5,  pp. 182–187, 2021.
[6]  H. Goyal, K. Sidana, C. Singh, A. Jain, and S. Jindal, “A real time face mask detection system using convolutional neural network,”
Multimed.  Tools  Appl. ,  vol.  81,  no.  11,  pp. 14999–15015, 2022, doi: 10.1007/s11042-022-
12166-x.
[7]  P. Nyoman and Putu Kusuma Negara, “Deteksi Masker  Pencegahan  Covid19  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Berbasis Android,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan
Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 576–583, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3103.