## Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer
Vol. 14, No. 3, Mei 2024, pp. 150 – 233 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## APLIKASI DETEKSI MASKER WAJAH MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING DAN IMAGE PROCESSING PADA MODEL AI SEDERHANA
Novran 1 , Evan Febrian *2 , Nathania Calista Hallatu 3 , Putri Hidayahni 4 , Muhammad Raihan Arrasyid 5 , Abdiansah 6 1,2,3,4,5,6 Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya
* evanfebrian1806@gmail.com 2

## Abstrak
Deteksi  masker  wajah  menggunakan deep  learning dan image  processing telah menjadi  hal  yang  penting  dalam  upaya  mengurangi  penyebaran  virus,  terutama selama pandemi COVID-19. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model AI sederhana  untuk  deteksi  masker  wajah.  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengimplementasikan sistem yang dapat mengidentifikasi keberadaan masker pada wajah dengan akurasi tinggi. Dengan memanfaatkan Convolutional Neural Network (CNN) dan teknik image processing , model ini menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam mendeteksi masker dengan akurasi tinggi. Namun, terdapat tantangan seperti kebutuhan akan dataset besar, komputasi intensif, dan risiko overfitting yang perlu diatasi.  Aplikasi  teknologi  deteksi  masker  dapat  meningkatkan  langkah-langkah keamanan dengan mengidentifikasi individu yang tidak menggunakan masker dan memantau kepatuhan terhadap protokol kesehatan. Penelitian masa depan sebaiknya mengeksplorasi  sistem  deteksi  multi-wajah  dan  skenario  yang  lebih  kompleks. Secara  keseluruhan,  integrasi deep  learning dan image  processing dalam  deteksi masker wajah memiliki potensi besar untuk aplikasi keamanan dan kesehatan yang lebih  luas.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  algoritma  CNN  dengan  arsitektur MobileNetV2 memiliki potensi untuk deteksi masker dengan tingkat akurasi yang tinggi dengan Uji Akurasi dan Skor F1 sebesar 0,99.
Kata Kunci: deteksi masker wajah, deep learning, image processing, Convolutional Neural Network, protokol kesehatan

## Abstract
Face  mask  detection using deep  learning and image  processing has  become important in efforts to reduce the spread of the virus, especially during the COVID- 19 pandemic. This research focuses on developing a simple AI model for face mask detection . The goal of this research is to implement a system that can identify the presence of masks on faces with high accuracy. By utilizing Convolutional Neural Network (CNN)  and image  processing techniques,  this  model  shows  promising results in detecting masks with high accuracy. However, there are challenges such as the need for large datasets, intensive computation, and the risk of overfitting that need to be overcome. Applications of mask detection technology can enhance safety measures  by  identifying  individuals  who  are  not  wearing  masks  and  monitoring compliance  with  health  protocols.  Future  research  should  explore  multi-face detection  systems  and  more  complex  scenarios.  Overall,  the  integration  of deep learning and image processing in face mask detection has great potential for wider security  and  healthcare  applications.  The  analysis  results  show  that  the  CNN
Novran, Evan Febrian, Nathania Calista Hallatu,
Putri Hidayahni, Muhammad Raihan Arrasyid, Abdiansah
algorithm with MobileNetV2 architecture has the potential for mask detection with a high level of accuracy, with an Accuracy Test and F1 Score of 0.99. Keywords:  face  mask  detection,  deep  learning,  image  processing,  Convolutional Neural Network, health protocols

## 1. Pendahuluan
Dalam era pandemi COVID-19, deteksi masker  wajah  telah  menjadi  teknologi  yang krusial  dalam  upaya  mengurangi  penyebaran virus. Aplikasi deteksi masker wajah menggunakan  metode  deep  learning  dan image  processing  pada  model AI sederhana menjadi  topik  yang  menarik  dan  relevan dalam  bidang  teknologi  dan  kesehatan. Teknologi  ini  memungkinkan  identifikasi apakah seseorang memakai masker atau tidak secara otomatis melalui analisis gambar wajah (Li  et  al.,  2020).  Metode deep  learning memungkinkan sistem untuk belajar fitur-fitur yang  berkaitan  dengan  masker  wajah, sedangkan image processing membantu dalam memproses gambar untuk deteksi yang akurat.
Penerapan deep learning dalam deteksi masker  wajah  memungkinkan  sistem  untuk mengenali  pola  dan  karakteristik  masker dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Dengan menggunakan  model AI sederhana,  deteksi masker  dapat  dilakukan  secara  efisien  tanpa memerlukan  algoritma  yang  rumit.  Hal  ini memungkinkan  pengembangan  aplikasi  yang dapat  digunakan  secara  luas  dalam  berbagai lingkungan,  baik  dalam  ruangan  maupun  di luar ruangan (Chavda et al., 2023).
Pentingnya deteksi masker wajah dalam konteks  pandemi  COVID-19  terletak  pada kemampuannya untuk membantu mengidentifikasi individu yang tidak
mematuhi  protokol  kesehatan  dengan  tidak memakai  masker  (Yu  dan  Zhang,  2021). Dengan adanya sistem deteksi ini, pengawasan  terhadap  penggunaan  masker dapat  ditingkatkan  secara  efektif,  sehingga meminimalkan  risiko  penularan  virus  di tempat umum. Selain itu, penggunaan metode deep  learning dan image  processing juga memungkinkan  pengembangan  sistem  yang adaptif terhadap berbagai
kondisi pencahayaan dan sudut pandang kamera.
Dengan  demikian,  aplikasi  deteksi masker  wajah  menggunakan metode  deep learning dan image processing pada model AI
sederhana tidak hanya relevan dalam konteks pandemi  COVID-19,  tetapi  juga  memiliki potensi besar untuk digunakan dalam berbagai aplikasi  keamanan  dan  kesehatan  di  masa depan  (Suresh  et  al.,  2021).  Kombinasi teknologi  ini  memberikan  harapan  untuk meningkatkan  kesadaran  akan  pentingnya penggunaan  masker  dan  memperkuat  upaya pencegahan penyebaran penyakit menular.

## 2. Metode Penelitian
Adapun  penelitian  terdahulu  berguna sebagai  acuan  dalam  proses  pengembangan sistem yang akan dibuat dan sebagai referensi- referensi  terkait  sistem  yang  akan  dibuat. Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh Muhammad  Abdul  Rahman  Irham  Harfi  dan Dedi  Ari  Prasetya  dengan  judul  “Prototipe Pendeteksi  Masker  Pada  Ruangan  Wajib Masker ntuk Kendali Pintu Otomatis Berbasis Deep Learning Sebagai Pencegahan Penularan  Covid-19”  (Harfi  &  Prasetya,
2020).  Dan  juga  penelitian  yang  dilakukan oleh Zakaria Sembiring dan Habibi Ramdani Safitri  dengan  judul  “Deteksi  Wajah Bermasker Berbasis Tensorflow-Keras Untuk Pengendalian Gerbang Akses Masuk Menggunakan Rasberry  Pi4 ”.  Penelitian  ini bertujuan untuk merancang sebuah pengendalian  gerbang  akses  masuk  otomatis yang  dapat  membedakan  orang  atau  wajah dengan bermasker dan wajah tidak bermasker. Sistem  ini  akan  diimplementasikan  pada Raspberry (Sembiring & Safitri, 2020).

## 2.1. Deep Learning
Deep  learning merupakan  bagian ( subset )  dan  pengembangan  dari machine learning . Deep learning terdiri  dari beberapa lapisan tersembunyi ( hidden layers ) yang juga merupakan  bagian  dari  kecerdasan  buatan ( artificial  intellegence ).  Metodologi deep learning menerapkan  transformasi non-linier dan  abstraksi  model  tingkat  tinggi  dalam database  yang  besar.  Perkembangan  yang
Novran, Evan Febrian, Nathania Calista Hallatu,
Putri Hidayahni, Muhammad Raihan Arrasyid, Abdiansah
pesat pada arsitektur deep learning di berbagai bidang telah memberikan kontribusi signifikan  di  dalam  kecerdasan  buatan ( artificial  intelligence ).  Hal  tersebut  ditandai dengan  banyaknya  algoritma-algoritma  pada deep  learning  yang  digunakan  di  berbagai aplikasi (Jurjawi, 2020).
Deep Learning telah merevolusi industri  teknologi.  Penerjemahan  mesin modern, mesin pencari, dan asisten komputer semuanya  didukung  oleh deep  learning .
Kecenderungan ini hanya akan terus berlanjut seraya  proses  pembelajaran  yang  mendalam memperluas  jangkauannya  menuju  robotika, farmasi  yang  diperalat,  energi,  dan  semua bidang  teknologi  modern  lainnya.  Ini  segera menjadi penting bagi perangkat lunak modern profesional untuk mengembangkan pengetahuan  bekerja  tentang  prinsip-prinsip pembelajaran mendalam (Ramsundar, 2018).
Deep Learning adalah semacam metode pembelajaran  mesin  yang  didasarkan  pada representasi data pembelajaran yang bertentangan dengan algoritma spesifik tugas (Sewak, 2018). Deep Learning
memungkinkan  komputer  untuk  membangun konsep  yang  rumit  dari  konsep  yang  lebih sederhana  dan  lebih  kecil.  Misalnya,  sistem belajar  yang  dalam  mengenali  gambar seseorang  dengan  menggabungkan  ujung- ujung label yang lebih rendah dan menggabungkannya ke dalam berbagai bagian tubuh  dengan  cara  yang  hierarkis.  Waktunya tidak  begitu  jauh  ketika Deep  Learning akan diperluas  ke  aplikasi  yang  memungkinkan mesin untuk berpikir sendiri.
2.1.1. Arsitektur Deep Learning
Sebagian  besar  arsitektur  yang  dalam dibangun dengan menggabungkan dan menggabungkan  kembali  satu  set  terbatas arsitektur primitive . Primitif seperti  itu, biasanya disebut lapisan jaringan saraf, adalah blok bangunan dasar dari jaringan yang dalam (Ramsundar, 2018). Jaringan yang terhubung sepenuhnya  mengubah  daftar  input  menjadi daftar output. Transformasi disebut terhubung penuh  karena  nilai  input  apapun  dapat memengaruhi nilai output apapun. Lapisan ini akan  memiliki  banyak  parameter  yang  dapat dipelajari,  bahkan  untuk  input  yang  relatif kecil.

## 2.1.2. Model Deep Learning
Deep  learning  memiliki  banyak  jenis model,  dan  setiap  model  jenis  nya  memiliki algoritma  dan  fungsi  yang  berbeda  –  beda. Jenis-jenis model deep learning dan kegunaannya ditunjukan pada Tabel berikut:
TABEL 1.
M ODEL D EEP L EARNING No Model Deep Learning Aplikasi dan Kegunaan 1. ANN ( Artificial Nerual Network ) Untuk  regresi  (teknik untuk menghetahui data  dimasa  yang  akan datang  atau  prediksi data dimasa depan) dan klasifikasi. 2. CNN ( Convulutional Nerual Network ) Dapat digunakan untuk aplikasi computer vision, face recognition, object detection, image recognition, visual recognition dimana CNN dapat mempelajari bagaimana mesin dengan  algoritma  bisa mengenali  objek  baik berupa  gambar  array video. 3. RNN  ( Recurrent Nerual Network ) Dapat diaplikasikan untuk pengenalan suara ( voice recognition ) dan analisis data kontinu. 4. RNTN  ( Recursive Neural Tensor Network) Untuk pemrosesan teks ( text processing ) seperti analisis sentiment,  penguraian dan  pengenalan  entitas ( entity recognition ). 5. RBM  ( Restricted Bolzmann Machine ) Untuk mengekstrak data yang tidak berlabel ( unlabelled ) dengan menggunakan pendetakatan unsupervised serta secara  otomatis  dapat menemukan pola dalam data dengan merekontruksi input. 6. DBN ( Deep Belief Network ) Untuk mempelajari himpunan  fitur  data tingkat tinggi dan lebih kompleks secara bertahan  dari  distribusi data. 7. Autoencoders Digunakan untuk mereduksi dimensi fitur ( dimentionality
Novran, Evan Febrian, Nathania Calista Hallatu,
Putri Hidayahni, Muhammad Raihan Arrasyid, Abdiansah
reduction ). Autoencoder menerima data tidak berlabel untuk dilakukan pengkodean dan selanjutnya merekontruksi data seakurat mungkin. Dari  Tabel  diatas  diketahui  bahwa model deep learning yang paling sesuai untuk pendeteksi masker wajah yaitu CNN (Convolution  Neural  Network) .  Pemilihan model ini seusuai dengan fungsi model CNN yaitu  sebagai  pengenalan  wajah  ( face recognition )  dan  objek  deteksi (object detection) .

## 2.2. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  mengacu  pada penggunaan  komputer  untuk  memproses gambar  dua  dimensi  (Putra,  2010).  Dalam konteks  yang  lebih  luas,  pengolahan  citra digital  mengacu  pada  pengolahan  data  dua dimensi. Citra digital adalah larik yang berisi nilai nyata atau kompleks yang diwakili oleh deretan bit tertentu.
Suatu  citra  dapat  didefinisikan  sebagai suatu fungsi (x, y) dengan ukuran M baris dan N  kolom,  dimana  x  dan  y  adalah  koordinat spasial,  dan  amplitudo  f  pada  titik  koordinat (x, y¬) disebut intensitas atau abu-abu gambar pada tingkat derajat saat itu. Jika nilai x dan y serta besar f diskrit berhingga, maka bayangan tersebut dapat dikatakan sebagai citra digital. adalah citra digital (Putra, 2010).

## 2.2.1. Resolusi Citra
Resolusi  gambar  adalah  tingkat  detail dalam  gambar  (Putra,  2010).  Semakin  tinggi resolusi gambar, semakin besar tingkat detail gambar.  Satuan  untuk  mengukur  resolusi gambar  dapat  berupa  ukuran  fisik  (garis  per milimeter/garis per inci) atau ukuran keseluruhan gambar (garis per tinggi gambar). Resolusi  sebuah  citra  dapat  di  ukur  dengan berbagai cara sebagai berikut:
1. Resolusi pixel
2. Resolusi spasial
3. Resolusi spectral
4. Resolusi temporal
5. Resolusi radiometric
2.2.2. Jenis Citra
Menurut Darma Putra (2010), terdapat 5 Jenis citra yang berdasarkan nilai pixel yaitu : Citra biner , Citra Grayscale, Citra warna 8 bit, Citra warna 16 bit, citra warna 24 bit.
1. Citra  biner  merupakan  Sebuah  citra digital dengan hanya dua kemungkinan nilai piksel, yaitu hitam dan putih. Gambar biner disebut juga gambar hitam putih (black and white) atau gambar monokrom.  Hanya 1 bit yang dibutuhkan untuk merepresentasikan  nilai  setiap  piksel dalam  citra  biner.  Citra  biner  sering muncul  sebagai  hasil  dari  proses pemrosesan seperti segmentasi, ekspansi, morfologi, atau pengaburan.
2. Citra  Grayscale  Untuk  citra  digital, setiap piksel hanya memiliki satu nilai kanal,  yaitu  nilai  RED  =  GREEN  = BLUE.  Nilai  ini  digunakan  untuk menunjukkan tingkat intensitas.
3. Citra  warna  (8  bit)  hanya  diwakili oleh  8  bit  dengan  jumlah  warna maksimum  yang  dapat  digunakan adalah 256 warna. Ada dua jenis citra warna 8 bit. Pertama, citra warna 8 bit dengan menggunakan palet warna 256 dengan  setiap  paletnya  memiliki pemetaan  nilai  (colormap)  RGB tertentu.
4. Citra Warna (16 bit) biasanya disebut sebagai citra high color dengan setiap pixelnya  diwakili  dengan  2  byte memory  (16  bit).  Warna  16  Bit memiliki  65.536  warna.  Dalam formasi bitnya , nilai merah dan biru mengambil  tempat  di  5  bit  dikanan dan kiri. Komponen hijau memiliki 5 bit  ditambah  1  bit  ekstra.  Pemilihan komponen  hijau  dengan  deret  6  bit dikarenakan  penglihatan  manusia lebih sensitive terhadap warna hijau.
5. Citra Warna (24 bit) setiap pixel dari citra warna 24 bit diwakili dengan 24 bit  sehingga  total  16.777.216  variasi warna.  Variasi  ini  sudah  lebih  dari cukup untuk memvisualisasikan seluruh  warna  yang  dapat  dilihat penglihatan  manusia.  Penglihatan manusia  dipercaya  hanya  dapat
Novran, Evan Febrian, Nathania Calista Hallatu,
Putri Hidayahni, Muhammad Raihan Arrasyid, Abdiansah
membedakan  hingga  10  juta  warna saja.  Setiap  point  informasi  pixel (RGB) disimpan ke dalam 1 byte data. 8  bit  pertama  menyimpan  nilai  biru, kemudian  di  ikuti  dengan  nilai  hijau pada  8  bit  kedua  dan  8  bit  terakhir merupakan warna merah.

## 3. Hasil
Penelitian  ini  mengevaluasi  algoritma deteksi kanker kulit menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)
berdasarkan  arsitektur  MobileNetV2.  Model dilatih  dengan  dataset  gambar  wajah  yang dikategorikan  sebagai  Masker  dan  non- Masker. Evaluasi dilakukan dengan parameter epoch 20, batch size 32, dan input image size 224x224  piksel.  Metrik  yang  digunakan adalah  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score. Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  algoritma CNN dengan arsitektur MobileNetV2 memiliki potensi untuk deteksi masker dengan tingkat akurasi yang tinggi dengan Uji Akurasi dan  Skor  F1  sebesar  0,99.  Hasil  ini membuktikan kualitas yang unggul.
Gambar 1. Kumpulan Dataset
Gambar 2. Gambar Plot Hasil Training
3.1. Hasil Masker
Dari percobaan, dapat dilihat jika
pendeteksi  akan  mendeteksi  bahwa  masker digunakan pada gambar orang yang memakai masker  dengan  benar  di  bawah  pencahayaan yang terang.
Gambar 3. Deteksi Ketika Wajah Menggunak Masker
Sebaliknya,  pendeteksi  akan  memberikan tanda  bahwa  orang  yang  ada  pada  gambar tidak memakai masker ditandai dengan kotak berwarna merah jika pengguna tidak mengenakan masker.
Gambar 4. Deteksi Ketika Wajah Tidak Menggunak Masker

## 4. Diskusi
4.1 Metode Deteksi yang Digunakan Adapun  metode  yang  kami  gunakan setelah  berdiskusi,  yaitu  mendeteksi  masker pada wajah ini menggunakan Deep Learning
dengan Model Convolutional Neural Network dan  Teknik  Pengolahan  Citra.  Pemilihan model  ini  sesuai  dengan  fungsi  model  CNN yaitu  sebagai  pengenalan  wajah  ( face recognition )  dan  objek  deteksi  ( object detection ).
Novran, Evan Febrian, Nathania Calista Hallatu,
Putri Hidayahni, Muhammad Raihan Arrasyid, Abdiansah
4.2 Performa Deteksi Performa deteksi yang kami pakai yaitu:
1. Akurasi  merupakan  metrik  yang mengukur seberapa sering model memberikan prediksi yang benar. Hasilnya  menunjukan  akurasi
yang selalu mencapai nilai 1. 2. Presisi  mengukur  proporsi  dari hasil positif yang relevan, sedangkan recall mengukur proporsi  instance  positif  yang telah  diidentifikasi  secara  benar.
Kedua  metrik  ini  penting  untuk memahami  seberapa  baik  model dalam  mengklasifikasikan  antara masker  dan  non-masker.  Pada deteksi  masker  kami,  recall  dam presisi mencapai angka 1.
3. Kecepatan  dari  deteksi  masker kami kurang lebih membutuhkan waktu 10 detik per Epoch.
4. Kami  menggunakan  F1-score yaitu  rata-rata  harmonik  dari presisi  dan  recall.  Metrik  ini memberikan  gambaran  holistik tentang  kinerja  deteksi,  karena menggabungkan informasi tentang  presisi  dan  recall  dalam satu  angka.  Hasilnya  kami  juga mencapai angka 1. 4.3 Pengujian dan Validasi
1. Dataset  yang  terdiri  dari  dua kategori,  yaitu  foto  orang  yang memakai  masker  dan  foto  orang yang  tidak  memakai  masker. Disini kami memilih dan menekankan dataset yang seimbang dan representatif untuk meningkatkan keakuratan deteksi. 2. Validasi  yang  digunakan  untuk menguji  kinerja model, termasuk pembagian  dataset  menjadi  data pelatihan  (train),  validasi  (val), dan pengujian. Penggunaan teknik  seperti  validasi  silang (cross-validation) untuk menghindari overfitting dan memastikan  generalisasi  yang baik.
3. Kami mengevaluasi kinerja deteksi menggunakan metrik seperti  akurasi,  recall,  dan  F1- score,  dan  support  baik  untuk kelas masker maupun non- masker. Hasil dari deteksi masker kami sudah baik jika melihat dari nilai-nilai.

## 4.4 Keunggulan dan Kelemahan

## 4.4.1 Keunggulan
CNN  dalam  mengekstraksi  fitur  yang relevan  dari  citra,  sehingga  dapat  secara efektif  mengidentifikasi  keberadaan  masker pada wajah. CNN juga dapat belajar pola dan struktur yang kompleks dalam citra.

## 4.4.2 Kelemahan
Pembahasan  tentang  kerumitan  dalam melatih model CNN yang memerlukan jumlah data yang besar dan komputasi yang intensif. Selain  itu,  model  CNN  mungkin  rentan terhadap overfitting jika tidak dikelola dengan baik.
4.5 Aplikasi dan Implikasi 4.5.1 Aplikasi Potensi  penggunaan  deteksi  masker dalam sistem keamanan untuk mengidentifikasi individu yang tidak
mengenakan masker di tempat-tempat tertentu,  seperti  bandara,  stasiun,  atau  area publik lainnya. 4.5.2 Implikasi Implikasi deteksi masker dalam
mengawasi  kepatuhan  terhadap  kebijakan kesehatan, seperti penggunaan masker selama pandemi,  dan  mengidentifikasi  area  atau populasi di mana kepatuhan rendah.

## 4.6 Riset Masa Depan
Hasil  diskusi  kami  yaitu  ada  baiknya untuk riset kedepannya dengan memanfaatkan model  yang  sudah  ada  lalu  dikembangkan untuk  system  deteksi  multi-wajah,  yang
Novran, Evan Febrian, Nathania Calista Hallatu,
Putri Hidayahni, Muhammad Raihan Arrasyid, Abdiansah
memungkinkan  deteksi  masker  pada  banyak wajah  secara  bersamaan  dalam  video.  Lalu penelitian  lebih  lanjut  tentang  penerapan deteksi  masker  dalam  skenario  yang  lebih kompleks, misalnya dalam lingkungan dengan pencahayaan  yang  bervariasi  atau  dengan variasi  posisi  dan  ekspresi  wajah  yang  lebih besar.

## 5. Kesimpulan dan Saran
Pengembangan deteksi masker wajah menggunakan  metode deep  learning dan image processing merupakan langkah penting dalam  menghadapi  tantangan  penyebaran virus,  terutama  selama  pandemi  COVID-19.
Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan Convolutional  Neural  Network (CNN)  dan  teknik  pengolahan  citra  efektif dalam  mendeteksi  keberadaan  masker  pada wajah  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi. Meskipun demikian, terdapat beberapa kendala  seperti  kebutuhan  akan  dataset  yang besar,  komputasi  yang  intensif,  dan  risiko overfitting yang perlu diperhatikan.
Aplikasi  deteksi  masker  memiliki potensi besar dalam meningkatkan keamanan dengan  mengidentifikasi  individu  yang  tidak mematuhi protokol kesehatan terkait penggunaan  masker.  Selain  itu,  deteksi masker juga dapat digunakan untuk memantau kepatuhan terhadap kebijakan kesehatan, serta mengidentifikasi  area  atau  populasi  di  mana kepatuhan  rendah.  Untuk  riset  masa  depan, disarankan  untuk  mengembangkan  sistem deteksi multi-wajah dan melakukan penelitian lebih  lanjut  dalam  skenario  yang  lebih kompleks, seperti lingkungan dengan pencahayaan  yang  bervariasi  atau  variasi posisi dan ekspresi wajah yang lebih besar.
Dengan  demikian,  integrasi deep learning dan image processing dalam deteksi masker  wajah  tidak  hanya  relevan  dalam konteks  pandemi  COVID-19,  tetapi  juga memiliki  potensi  besar  untuk  aplikasi keamanan  dan  kesehatan  yang  lebih  luas  di masa depan.

## Daftar Pustaka
Li, L., Xia, Z., Jiang, X., Ma, Y., Roli, F. & Feng,  X.  (2020). 3d  Face  Mask
Presentation  Attack  Detection  Based On  Intrinsic  Image  Analysis,  Iet Biometrics , Vol. 9, No. 3, Pp. 100–108, Doi: 10.1049/Iet-Bmt.2019.0155.
Chavda,  A.,  Dsouza,  J.,  Badgujar,  S.  & Damani,  A.  (2021). Multi-Stage  Cnn Architecture For Face Mask Detection, In  2021  6 th International  Conference For Convergence In Technology (I2ct), Pp. 1–8, Doi: 10.1109/I2ct51068.2021.9418207. Yu,  J.  &  Zhang,  W.  (2021). Face  Mask Wearing Detection Algorithm Based On Improved  Yolo-V4,  Sensors ,  Vol.  21, No. 9, P. 3263, Doi: 10.3390/S21093263. Suresh,  K.,  Palangappa,  M.,  &  Bhuvan,  S. (2021). Face Mask Detection By Using Optimistic Convolutional Neural Network,  In  2021  6th  International Conference  On  Inventive  Computation Technologies  (Icict), Pp.  1084–  1089, Doi: 10.1109/Icict 50816.2021.9358653. Ramsundar,  B.,  &  Zadeh,  R,  B.  (2018). TensorFlow  for  Deep  Learning  From
Linear  Regressionto  Reinforcement Learning .  United  States  Of  America  :
O’Reilly Media, Inc.
Friendly,  Sembiring,  Z.,  &  Safitri,  H.  R.
(2020). Deteksi  Wajah  Bermasker Berbasis    Tensorflow-Keras  Untuk Pengendalian  Gerbang  Akses  Masuk Menggunakan  Rasberry  Pi4. Jikstra Vol. 2, 45-55.
Harfi, M, A, R, I., & Prasetya, D, A. (2020). Prototipe  Pendeteksi  Masker  pada Ruangan  Wajib  Masker  untuk  Kendali Pintu Otomatis berbasis Deep Learning sebagai Pencegahan Penularan COVID-19 . Surakarta: Portal Publikasi Ilmiah UMS. Jurjawi,  I.  (2020). Implementasi  Pengenalan Wajah  Secara  Real  Time  untuk  Sistem Absensi Menggunakan Metode Pembelajaran  Deep  Learning  dengan Pustaka  Open  CV  (Computer  Vision) . Medan: Repositori Institusi Universitas
Sumatera Utara.
Novran, Evan Febrian, Nathania Calista Hallatu,
Putri Hidayahni, Muhammad Raihan Arrasyid, Abdiansah
Sewak, M., Karim, M, D., & Pujari, P. (2018). Practical Convolutional Nerual Networks .  Mumbai:  Packt  Publishing Ltd.
Putra,  D.  (2010). Pengolahan  Citra  Digital . Yogyakarta: ANDI.
Budiman,  B.,  Lubis,  C.  &  Perdana,  N.  J. (2021). Pendeteksian penggunaan masker wajah dengan metode convolutional  neural  network. Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Sistem  Informasi, 9(1), pp. 40-47
Hadiprakoso, R. B. & Qomariasih, N. (2022). Deteksi  masker  wajah  menggunakan deep transfer learning dan augmentasi gambar . Bogor: JIKO
(Jurnal Informatika  dan  Komputer),  5(1),  pp. 12-18
Payana, M. D., TB, D. R. Y., Musliyana, Z. & Wibawa, M. B. (2022). Deteksi masker wajah menggunakan metode Convolutional  Neural  Network  (CNN) meningkatkan  nilai  akurasi  melalui arsitektur  layer  konvolusi .  Journal  of Informatics  and  Computer  Science, 8(1), pp. 30-35
Adhayanti, N., Nugroho, F. T. &
Susiloatmadja, R. (2023). Sistem Pendeteksi  Wajah  Bermasker  Secara Real Time Menggunakan Metode CNN . Bekasi: Jurnal Ilmiah Teknik, 2(1), pp. 29-34
Putra,  M.  C.,  Triayudi,  A.,  &  Ningsih,  S. (2023). Face Mask Recognition Menggunakan Model CNN (Convolutional Neural Network) Berbasis Python dan OpenCV. Jakarta:
Journal  of  Computer  System  and
Infromatics (JoSYC), 4(3), pp. 722-730