## YOLO-V8 PENINGKATAN ALGORITMA UNTUK DETEKSI PEMAKAIAN MASKER WAJAH
Yanto 1 , Faruq Aziz 2 , Irmawati 3 1,3 Universitas Bina Sarana Informatika
2 Universitas Nusa Mandiri Irmawati.iat@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Pandemi COVID-19 telah menyebabkan penyebaran infeksi serius, termasuk pneumonia dan kematian, yang disebabkan  oleh  gejala  seperti  demam,  batuk,  dan  sesak  napas.  Tindakan  pencegahan  termasuk  jarak  fisik, kebersihan tangan, dan memakai masker. Vaksinasi juga tersedia sebagai upaya pengendalian pandemi. Dalam situasi saat ini, perusahaan memainkan peran penting dalam memastikan kesehatan dan keselamatan pekerja dan pelanggan. Di era pandemi, penggunaan masker yang tepat menjadi hal yang krusial dalam mencegah penyebaran virus. Untuk mengatasi masalah ini, sebuah solusi diusulkan dalam penelitian ini: menggunakan AI untuk deteksi masker di perusahaan guna memastikan bahwa setiap pekerja mengenakan masker dengan benar selama bekerja. Algoritme YOLO-v8 diusulkan untuk mendeteksi penggunaan masker yang tepat. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memfasilitasi deteksi masker dan memastikan bahwa masker digunakan dengan benar, sehingga memastikan keselamatan dan kesehatan semua orang di lingkungan dengan pendekatan AI menggunakan metode YOLO. Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi yaitu 94% untuk kelas badmask, 97% untuk mask, dan 95%  untuk  kelas  nomask.  Nilai  F1-Confidence,  Precision,  dan  Recall  untuk  semua  kelas  juga  tinggi,  masing- masing sebesar 0,94, 0,96, dan 0,978. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan oleh algoritma hanya 17ms. masing-masing sebesar 0,94, 0,96, dan 0,978. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan oleh algoritma hanya 17ms. masing-masing sebesar 0,94, 0,96, dan 0,978. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan oleh algoritma hanya 17ms.
Keyword : Covid-19, Yolov8, Masker Wajah, Deteksi

## 1. PENDAHULUAN
COVID-19  adalah  pandemi  virus  corona  yang pertama kali terdeteksi di Wuhan, Tiongkok pada akhir 2019. Virus ini menyebar dengan cepat dan sekarang tersebar di seluruh dunia. Gejala COVID-19 meliputi demam,  batuk,  dan  sesak  napas,  dan  dapat menyebabkan infeksi yang serius, termasuk pneumonia,  serta  kematian.  Pencegahan  meliputi menjaga  jarak  fisik,  menjaga  kebersihan  tangan,  dan mengenakan  masker.  Vaksinasi  juga  tersedia  sebagai upaya  untuk  membantu  mengendalikan  pandemi  ini [1].
Mengenakan  masker  yang  dimaksud  yaitu masker medis yang mana penting dalam masa pandemi untuk  membantu  mengurangi  penyebaran  virus  dan melindungi  diri  dan  orang  lain  dari  infeksi.  Masker medis  dapat  memfilter  partikel  virus  dan  membantu mencegah  penularan  melalui  tetesan  udara.  Oleh karena  itu,  mengenakan  masker  medis  adalah  bagian penting dari upaya kolektif untuk mengatasi pandemi [2].
Menjaga  kebersihan  dan  mengenakan  masker selain  penganjuran  vaksinasi  merupakan  himbauan dari pemerintah yang selaras dengan dunia kesehatan, namun  dalam  praktiknya,  terkadang  ada  masyarakat yang  tidak  menggunakan  masker  atau  menggunakan masker  namun  tidak  tepat,  seperti  memakai  masker hanya  menutupi  hidung,  masker  yang  digunakan secara  terbalik,  penggunaan  masker  yang  kotor  atau bahkan  sudah  rusak.  Penggunaan  masker  yang  tepat
dan  tidak  tepat  dapat  mempengaruhi  efektivitas masker  dalam  melindungi  diri  dan  orang  lain  dari infeksi.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  mengikuti petunjuk  penggunaan  yang  benar  dan  memastikan masker  dalam  kondisi  baik.  seperti  Mengenakan masker  saat  beraktivitas  di  tempat  umum,  Menutup hidung dan  mulut saat  mengenakan  masker, idealnya Mengganti masker setiap 4-6 jam atau saat basah serta Pastikan  masker  cocok  dan  tidak  menyebabkan masalah  pernapasan  [3].  Pada  saat  ini,  perusahaan memainkan  peran  penting  dalam  memastikan kesehatan dan keamanan para pekerja dan pelanggan. Dalam era pandemi, menggunakan masker yang tepat menjadi  hal  yang  sangat  penting  untuk  membantu mencegah penyebaran virus [4].
Pada saat karyawan melakukan absensi misalnya, perusahaan memiliki tanggung jawab untuk memastikan  bahwa  setiap  karyawan  mematuhi protokol  kesehatan  yang  ditentukan.  Dalam  era pandemi,  salah  satu  hal  paling  penting  adalah memastikan  bahwa  setiap  karyawan  menggunakan masker  dengan  benar  dan  terus-menerus.  Namun, bagaimana  perusahaan  dapat  memastikan  bahwa setiap  karyawan  melakukannya?  Inilah  di  mana  AI memainkan  peran  penting. Dengan  menggunakan  AI untuk  deteksi  penggunaan  masker,  perusahaan  dapat memastikan  bahwa  setiap  karyawan  benar-benar menggunakan masker mereka saat melakukan absensi. AI  dapat  memproses  data  dan  menganalisis  gambar dengan  sangat  cepat,  mempercepat  proses  deteksi
penggunaan masker. Ini memastikan bahwa tidak ada human  error  dan  memperkuat  akurasi  dalam memastikan penggunaan masker yang benar. AI juga dapat  memantau  penggunaan  masker  secara  terus- menerus  saat  karyawan  melakukan  absensi  dan menyediakan laporan yang akurat bagi perusahaan. Ini memastikan  bahwa  lingkungan  kerja  tetap  aman  dan membantu  memastikan  kesehatan  para  karyawan. Menggunakan AI dapat mempermudah proses absensi dan memastikan bahwa setiap karyawan menggunakan masker  dengan  benar.  Ini  membantu  perusahaan menghemat  biaya  dan  memfokuskan  sumber  daya mereka  pada  tugas-tugas  penting  lainnya.  Dengan semua manfaat ini, jelas bahwa penggunaan AI untuk deteksi penggunaan masker yang tepat saat karyawan melakukan  absensi  adalah  hal  yang  sangat  penting bagi perusahaan. Ini membantu memastikan kesehatan dan keamanan para karyawan, membantu perusahaan beroperasi  dengan  aman,  dan  membantu  memastikan bahwa  lingkungan  kerja  tetap  sehat  dan  aman  bagi semua orang [5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian sebelumnya yang dilakukan [6] Sistem Deteksi  Penggunaan  masker  (Face  Mask  Detection) Menggunakan  Algoritma  Deep  Learning  YOLOv4 untuk metode deteksi wajah, pre-trained menggunakan VGGFace  model  sebagai  pengembangan  metode ekstraksi  fitur  dan  artificial  neural  network  sebagai metode  klasifikasi.  Ketika  menggunakan  metode teknik  training  dilakukan  maka  hasil  testing  didapat 99.55%.  menujukkan  bahwa  hasil  performa  cukup baik  ketika  menyesuiakan  dengan  teknik  training dalam sistem deteksi penggunaan masker diwajah.
Adapun  penelitian  [7]  Pemanfaatan  Google Colab  Untuk  Aplikasi  Pendeteksian  Masker  Wajah Menggunakan  Algoritma  Deep  Learning  YOLOv7. Hasil  training  pada  penelitian  ini  menunjukkan  nilai Precision  konsisten  berada  pada  angka  0,4  –  0,8. Sedangkan nilai Recall maksimum pada angka 0,6.
Pemanfaatan  YOLO  yang  di  terapkan  pada penelitian  identifikasi  wajah  yang  dilakukan  [8]. Prediksi  wajah  pada  manajemen  absensi  akan dikirimkan  ke  sebuah  website  monitoring  presensi mahasiswa.  Hasil  pengujian  didapatkan  rata-rata akurasi  0,9793  dengan  memperhatikan  parameter berupa  pencahayaan  dan  real  time  mengirimkan  ke website.  Melalu  penelitian  ini  diharapkan  proses absensi  menjadi  lebih  efektif  dan  dapat  dimonitoring oleh dosen.
Berikut  adalah  beberapa  keunggulan  metode YOLOv8 [9]:
1. Performa tinggi. YOLOv8  memiliki  performa  yang  lebih  baik dibandingkan  versi  sebelumnya,  dengan  deteksi objek yang lebih cepat dan akurat.
2. Model yang lebih kecil.
Model YOLOv8 memiliki ukuran yang lebih kecil dibandingkan  versi  sebelumnya,  sehingga  lebih mudah untuk digunakan dan diimplementasikan.
3. Ekstraksi fitur yang lebih baik. YOLOv8  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur yang  lebih  baik  dibandingkan  versi  sebelumnya, sehingga  menghasilkan  deteksi  objek  yang  lebih akurat.
4. Kemampuan multi-skala. YOLOv8  memiliki  kemampuan  multi-skala, sehingga  dapat  menangani  objek  dengan  ukuran berbeda pada gambar yang sama.
5. Kemampuan deteksi banyak objek. YOLOv8  dapat  melakukan  deteksi  banyak  objek pada  gambar  yang  sama,  mempermudah  proses deteksi objek.
6. Kemampuan deteksi objek pada gambar berukuran besar.
YOLOv8  dapat  melakukan  deteksi  objek  pada gambar berukuran besar dengan akurasi yang baik, mempermudah proses deteksi objek.
Dengan  keunggulan-keunggulan  ini,  YOLOv8 menjadi metode deteksi objek yang sangat populer dan banyak  digunakan.  Ini  membantu  mempermudah proses deteksi objek dan memastikan hasil yang akurat dan tepat.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mempermudah  deteksi  pemakaian  masker  wajah  dan memastikan bahwa individu yang dikenai pembatasan memakai  masker  secara  benar.  Algoritma  ini membantu perusahaan dan organisasi dalam memastikan keselamatan dan  kesehatan semua orang yang  berada  di  lingkungan  tersebut.  Dengan menggunakan  YOLO-v8,  perusahaan  dan  organisasi dapat  memastikan  bahwa  semua  individu  yang memasuki  lingkungan  tersebut  memakai  masker dengan  benar.  Algoritma  ini  memastikan  bahwa deteksi  masker  dilakukan  dengan  akurat  dan  tepat, sehingga  memastikan  keselamatan  dan  kesehatan semua  individu  yang  berada  di  lingkungan  tersebut. Pemakaian  masker  yang  tepat  sangat  penting  dalam mengurangi  risiko  penyebaran  penyakit,  seperti COVID-19. Algoritma YOLO-v8 membantu memastikan  bahwa  individu  memakai  masker  secara benar  dan  memastikan  bahwa  perusahaan  dan organisasi  dapat  mengikuti  aturan  dan  regulasi  yang berlaku.  Dengan  demikian,  tujuan  utama  dari penelitian ini yaitu implementasi AI untuk mempermudah  deteksi  pemakaian  masker  wajah  dan memastikan  bahwa  pemakaian  masker  dilakukan secara  benar  dan  tepat,  memastikan  keselamatan  dan kesehatan  semua  orang  yang  berada  di  lingkungan tersebut. Novelty pada penelitian ini adalah:
1. Implementasi Yolov8 untuk deteksi penggunaan masker yang tepat
2. Kemampuan deteksi dan kecepatan waktu yang lebih cepat dibanding dengan penelitian serupa
3. Weight  model  yang  telah  dilatih  dapat diintegrasikan  kedalam  sistem  bagi  perusahaan yang membutuhkan.

## 3. METODE PENELITIAN
YOLO (You Only Look Once) adalah algoritma pendeteksi  objek  yang  dirilis  pada  tahun  2015.  Itu dibuat  oleh  Joseph  Redmon  dan  Ali  Farhadi.  YOLO memproses  seluruh  citra  dalam  satu  lintasan  maju melalui  jaringan  saraf  convolutional  (CNN)  dan memprediksi  kotak  pembatas  objek  dan  probabilitas kelas secara real-time [10].
Arsitektur  YOLO  v1  memiliki  24  layer,  terdiri dari 9 strata konvolusi dan 3 strata full connected layer. Dimana arsitektur dasar seperti pada gambar di bawah ini:
Gambar 1.  Arsitektur Yolo v1
20 lapisan konvolusi pertama dari model dilatih sebelumnya menggunakan ImageNet dengan menghubungkan lapisan penyatuan rata-rata sementara  dan  lapisan  yang  terhubung  sepenuhnya. Kemudian,  model  pretrained  ini  dikonversi  untuk melakukan  deteksi  karena  penelitian  sebelumnya menunjukkan bahwa menambahkan lapisan konvolusi dan terhubung ke jaringan pra-pelatihan meningkatkan kinerja.  Lapisan  akhir  YOLO  yang  sepenuhnya terhubung  memprediksi  probabilitas  kelas  dan koordinat kotak pembatas.
YOLO membagi citra input menjadi kisi S × S. Jika  pusat  objek  jatuh  ke  dalam  sel  kisi,  sel  kisi tersebut  bertanggung  jawab  untuk  mendeteksi  objek tersebut. Setiap sel kisi  memprediksi kotak pembatas B  dan  hasil  konfiden  untuk  kotak  tersebut.  Hasil konfiden  ini  mencerminkan  seberapa  yakin  model bahwa kotak tersebut berisi objek dan seberapa akurat perkiraan kotak tersebut menurutnya.
YOLO  memprediksi  beberapa  kotak  pembatas per  sel  kisi.  Pada  waktu  pelatihan,  kami  hanya  ingin satu  prediktor  kotak  pembatas  bertanggung  jawab untuk setiap objek. YOLO menugaskan satu prediktor untuk "bertanggung jawab" untuk memprediksi objek berdasarkan  prediksi  mana  yang  memiliki  IOU  arus tertinggi dengan kebenaran dasar. Ini  mengarah pada spesialisasi  antara  prediktor  kotak  pembatas.  Setiap prediktor  menjadi  lebih  baik  dalam  meramalkan ukuran, rasio aspek, atau kelas objek tertentu, sehingga meningkatkan skor recall keseluruhan.
Salah  satu  teknik  utama  yang  digunakan  dalam model  YOLO  adalah  non-maximum  suppression (NMS). NMS adalah langkah pasca-pemrosesan yang
digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi deteksi objek. Dalam deteksi objek, biasanya beberapa kotak  pembatas  dihasilkan  untuk  satu  objek  dalam sebuah gambar. Kotak pembatas ini mungkin tumpang tindih  atau  terletak  di  posisi  yang  berbeda,  tetapi semuanya mewakili objek yang sama. NMS digunakan untuk  mengidentifikasi  dan  menghapus  kotak pembatas  yang  berlebihan  atau  salah  dan  untuk mengeluarkan satu kotak pembatas untuk setiap objek dalam citra.
Selama bertahun-tahun, YOLO telah mengalami beberapa perbaikan dan variasi, antara lain[11]:
YOLOv2 (2016) memperkenalkan kotak jangkar dan meningkatkan akurasi deteksi. dimana pada versi ini  YOLOv2  menggunakan  teknik  anchor  box  yang membantu dalam mengatasi masalah pembuatan bbox yang tidak akurat pada sebelumnya, lalu menggunakan teknik  upsampling  feature  map  dalam  proses  deteksi objek,  sehingga  memperbaiki  akurasi  deteksi  pada YOLOv1.  YOLOv2  memiliki  arsitektur  yang  lebih kompleks  dan  memiliki  lebih  banyak  layer  daripada YOLOv1  dan  juga  YOLOv2  memiliki  performa deteksi  yang  lebih  baik  daripada  YOLOv1,  namun membutuhkan  waktu  komputasi  yang  lebih  lama. Sehingga  YOLOv2  ini  mempunyai  peningkatan seperti:
1. Lebih akurat dalam mendeteksi objek
2. Lebih  cepat  dalam  melakukan  proses  deteksi objek
3. Mendukung deteksi objek pada resolusi gambar yang lebih tinggi
4. Mampu melakukan deteksi objek pada beberapa skala ukuran yang berbeda dalam satu frame
YOLOv3  (2018)  [12]  -  memperkenalkan pemrosesan  multi  skala  dan  meningkatkan  kinerja secara  keseluruhan.  Pada  versi  ini,  mempunyai beberapa kelebihan seperti:
1. Lebih  akurat  dalam  mendeteksi  objek,  terutama pada objek kecil dan sulit dideteksi.
2. Mendukung deteksi objek pada resolusi gambar yang lebih tinggi dan menggunakan lebih banyak anchor box untuk memperbaiki akurasi deteksi.
3. Mampu melakukan deteksi objek pada beberapa skala  ukuran  yang  berbeda  dalam  satu  frame, sehingga  memperbaiki  performa  deteksi  pada objek yang berukuran besar dan kecil.
4. Menggunakan  teknik  FPN  (Feature  Pyramid Network)  yang  membantu  mengatasi  masalah skala objek yang berbeda.
Kelebihan  ini  didasarkan  pada  perbedaan YOLOv3 dengan YOLOv2:
1. YOLOv3  memiliki  arsitektur  yang  lebih kompleks  dan  memiliki  lebih  banyak  layer daripada YOLOv2
2. YOLOv3 menggunakan teknik anchor box yang lebih  kompleks  daripada  YOLOv2,  sehingga memperbaiki akurasi deteksi objek
3. YOLOv3  memiliki  performa  deteksi  yang  lebih baik  daripada  YOLOv2,  namun  membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama.
4. YOLOv3  memiliki  tingkat  false  positive  yang lebih rendah daripada YOLOv2.
YOLOv4  (2021)  [13]  -  memperkenalkan berbagai  pengoptimalan  dan  peningkatan  akurasi. diperbaharui lagi pada tahun  2021 dengan  Kelebihan YOLOv4:
1. Lebih  akurat  dan  mampu  mendeteksi  objek dengan lebih baik, termasuk objek kecil dan sulit dideteksi
2. Menggunakan  teknik  meshing  yang  membantu dalam mengatasi masalah pembuatan bbox yang tidak akurat
3. Mendukung deteksi objek pada resolusi gambar yang lebih tinggi dan menggunakan lebih banyak anchor box untuk memperbaiki akurasi deteksi
4. Mampu melakukan deteksi objek pada beberapa skala  ukuran  yang  berbeda  dalam  satu  frame, sehingga  memperbaiki  performa  deteksi  pada objek yang berukuran besar dan kecil.
5. Menggunakan  teknik  SPP  (Spatial  Pyramid Pooling)  dan  PAN  (Path  Aggregation  Network) untuk  memperbaiki  performa  deteksi  dan mengatasi masalah skala objek yang berbeda
yang  mana  mempunyai  beberapa  perbedaan dengan versi sebelumnya, seperti:
1. YOLOv4  memiliki  arsitektur  yang  lebih kompleks  dan  memiliki  lebih  banyak  layer daripada YOLOv3
2. YOLOv4  menggunakan  teknik  anchor  box  dan meshing yang lebih kompleks daripada YOLOv3, sehingga memperbaiki akurasi deteksi objek
3. YOLOv4  memiliki  performa  deteksi  yang  lebih baik  daripada  YOLOv3,  namun  membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama.
4. YOLOv4  memiliki  tingkat  false  positive  yang lebih rendah daripada YOLOv3.
YOLOv5  (2021)  [14]  -  memperkenalkan arsitektur model baru dan metode pelatihan yang lebih baik.  Pada  versi  ini  sebenarnya  secara  kinerja,  sama saja  dengan  YOLOv4  namun  dibuat  dalam  versi bahasa Python sehingga lebih bisa diimplementasikan kedalam sebuah sistem.
YOLOv6  (2022)  [11]  -  memperkenalkan  model yang  lebih  ringan  untuk  perangkat  edge.  Kelebihan YOLOv6:
1. Lebih  akurat  dan  mampu  mendeteksi  objek dengan lebih baik, termasuk objek kecil dan sulit dideteksi
2. Mendukung deteksi objek pada resolusi gambar yang lebih tinggi dan menggunakan lebih banyak anchor box untuk memperbaiki akurasi deteksi
3. Mampu melakukan deteksi objek pada beberapa skala  ukuran  yang  berbeda  dalam  satu  frame, sehingga  memperbaiki  performa  deteksi  pada objek yang berukuran besar dan kecil.
4. Menggunakan  teknik  SPP  (Spatial  Pyramid Pooling)  dan  PAN  (Path  Aggregation  Network) untuk  memperbaiki  performa  deteksi  dan mengatasi masalah skala objek yang berbeda
5. Mampu  mengoptimalkan  performa  deteksi dengan  menggunakan  teknik-teknik  terbaru seperti  Light-Weight  Refinement  Network, Cross-Scale Feature Aggregation, dll.
Perbedaan YOLOv6 dengan YOLOv5:
1. YOLOv6  memiliki  arsitektur  yang  lebih kompleks  dan  memiliki  lebih  banyak  layer daripada YOLOv5
2. YOLOv6  menggunakan  teknik  anchor  box  dan meshing yang lebih kompleks daripada YOLOv5, sehingga memperbaiki akurasi deteksi objek
3. YOLOv6  memiliki  performa  deteksi  yang  lebih baik  daripada  YOLOv5,  namun  membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama.
4. YOLOv6  memiliki  tingkat  false  positive  yang lebih rendah daripada YOLOv5.
YOLOv7 (2022) [15] memperkenalkan pengoptimalan  lebih  lanjut  dan  peningkatan  akurasi. Kelebihan YOLOv7:
1. Lebih  akurat  dalam  deteksi  objek  dan  memiliki tingkat kegagalan deteksi yang lebih rendah.
2. Kemampuan  untuk  mengatasi  masalah  deteksi pada gambar resolusi tinggi.
3. Memiliki  performa  yang  lebih  baik  dan  lebih cepat dibandingkan dengan versi sebelumnya.
Perbedaan YOLOv7 dan YOLOv6:
1. YOLOv7  memiliki  arsitektur  yang  lebih kompleks dibandingkan YOLOv6.
2. YOLOv7  menggunakan  metode  anchor-free untuk  deteksi  objek,  sementara  YOLOv6 menggunakan metode anchor-based.
3. YOLOv7  memiliki  lebih  banyak  lapisan pemrosesan gambar dibandingkan YOLOv6.
4. YOLOv7 memiliki kapasitas deteksi objek yang lebih  baik  dan  lebih  akurat  dibandingkan YOLOv6.
YOLOv8 (2023) [16] memperkenalkan pengoptimalan  tambahan  dan  modul  baru  untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi.
Arsitektur YOLOv8 adalah evolusi dari YOLOv7  yang  memperkenalkan  beberapa  perbaikan dan  kelebihan  baru.  Salah  satu  kelebihan  utama YOLOv8  adalah  peningkatan  performa  dan  akurasi dalam deteksi objek. Ini dicapai melalui penambahan lapisan  pemrosesan  gambar  dan  penggunaan  teknik pembelajaran  mesin  yang  lebih  canggih.  Perbedaan
lain  antara  YOLOv8  dan  YOLOv7  adalah  dalam  hal penggunaan anchor boxes. YOLOv8 memperkenalkan teknik  anchor-free  yang  lebih  sederhana  dan  lebih efisien  dibandingkan  dengan  teknik  anchor-based yang digunakan oleh YOLOv7. Ini membuat YOLOv8 lebih mudah diimplementasikan dan lebih cepat dalam melakukan  deteksi  objek.  Selain  itu,  YOLOv8  juga memiliki kapasitas deteksi objek yang lebih baik dan lebih  akurat  dibandingkan  YOLOv7.  Ini  karena penambahan lapisan pemrosesan gambar dan penggunaan  teknik  pembelajaran  mesin  yang  lebih canggih.  Secara  keseluruhan,  arsitektur  YOLOv8 adalah  perbaikan  dari  YOLOv7  dan  memiliki kelebihan  yang  lebih  baik  dalam  performa,  akurasi, dan kapasitas deteksi objek.

## 3.1. Arsitektur YOLOv8
YOLOv8  adalah  versi  terbaru  dari  algoritme YOLO dan dirilis pada tahun 2020. Ini menampilkan beberapa peningkatan dibandingkan versi sebelumnya, termasuk jaringan tulang punggung yang lebih efisien, prediksi  multi-skala,  dan  sistem  jangkar  baru. Arsitektur  YOLOv8  terdiri  dari  jaringan  tulang punggung  (backbone  network),  leher  (neck),  dan kepala (head). Jaringan tulang
punggung menggunakan Feature Pyramid Network (FPN) untuk mengekstraksi  fitur  dari  gambar  input,  sedangkan leher menggunakan serangkaian Cross-Layer Connection  (CLC)  untuk  menyempurnakan  fitur  ini. Kepala  mengambil  fitur  yang  disempurnakan  dan memprediksi  kotak  pembatas,  skor  kelas  objek,  dan akurasi untuk setiap objek dalam citra. Memiliki 105 layer.
Arsitekturnya sendiri dapat dilihat di bawah ini:
Gambar 2. Arsitektur Yolov8
dimana  model  ini  memiliki  Anchor  Free Detection.  Ini  berarti  memprediksi  langsung  pusat objek bukan offset dari kotak jangkar (anchor box).
Gambar 3. Visualisasi anchor box dalam YOLO
Anchor  Box  adalah  bagian  yang  terkenal  rumit dari  model  YOLO  sebelumnya,  karena  mereka mungkin  mewakili  distribusi  kotak  tolok  ukur  target tetapi bukan distribusi kumpulan data khusus.
Gambar 4. Head pada YOLOv8
YOLOv8  ini  mempunyai  konvolusi  baru  (New Convolution)  Konv  pertama  batang  `6x6`  diganti dengan a `3x3`, blok penyusun utama diubah, dan C2f diganti C3 . Modul dirangkum dalam gambar di bawah ini, di mana "f" adalah jumlah fitur, "e" adalah tingkat ekspansi dan CBS adalah blok yang terdiri dari a Conv, a BatchNorm dan a SiLU kemudian.
Di  `C2f`,  semua  output  dari  `Bottleneck`  (nama  lain untuk  `dua  3x3`  `convs`  dengan  koneksi  residual) digabungkan. Sementara `C3` hanya output dari yang terakhir `Bottleneck` yang digunakan.
Gambar 5. Konsep baru dari YOLOv8
Model  yang  diusulkan  yaitu  YOLOv8  dimana dalam  proses  penelitiannya  terdiri  dari  beberapa tahapan seperti terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Alur Penelitian
a. Akuisisi Citra Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 1422 citra imana citra akuisisi sendiri dengan 3 kelas (mask,  nomask, badmask)  sebanyak 1422 citra yang terdiri dari 671 citra berlabel mask, 525 citra  berlabel  nomask,  dan  260  citra  berlabel badmask.  Dataset  dikumpulkan  dari  secara mandiri.
b. Anotasi Citra
Setiap citra dianotasi menggunakan alat Roboflow untuk  membuat  kotak  pembatas  di  sekitar  objek. Proses  anotasi  dilakukan  secara  manual  oleh seorang ahli di domain untuk memastikan akurasi dan kelengkapan.
c. Prapemrosesan
Prapemrosesan meliputi resize citra menjadi 640 x 640 piksel, kemudian dilakukan augmentasi berupa Flip,  Brightness,  Exposure  guna  menghindari terjadinya  underfitting  pada  model.  Dari  hasil augmentasi sehingga menghasilkan data sebanyak
3407 citra yang kemudian kemudian displit (80% untuk training, 20% untuk validation).
d. Implementasi Model Pelatihan  dan  pengujian  model  yang  diusulkan dilakukan pada dataset tersebut. Sebelum memperdalam
tentang, dilakukan studi
perbandingan  antara  model  yang  diusulkan  dan pendekatan  berbasis  deep  learning  lainnya  untuk pengenalan pola objek dengan mask, nomask dan badmask,  hasilnya  ditampilkan  dalam  Tabel  1. Terlihat  bahwa  model  yang  diusulkan  telah mencapai  nilai  mAP  (mean  Average  Precision) tertinggi dibandingkan dengan pendekatan lainnya seperti  terlihat  pada  tabel  2.  Selain  itu,  model terbukti mampu melakukan operasi deteksi dengan kecepatan frame yang sangat tinggi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  yang  diusulkan  yaitu  YOLOv8  dimana dalam  proses  penelitiannya  terdiri  dari  beberapa tahapan,  dibawah  ini  hasil  inferensi  AP  Model  dan komparasai dengan model lain.
Tabel 1. Hasil Inferensi AP Model Kelas AP mask 0.97 nomask 0.95 badmask  0.94 Tabel 2. Komparasi dengan Model Lain Model mAP Yolov7 [18] 81% Yolov3 [16] 87.36% Mobilenetv2 [17] 90% Model Usulan 95%
Terlihat  pada  tabel  2  model  yang  diusulkan berhasil  mengungguli  model  sebelumnya  dengan waktu  komputasi  rata-rata  yang  dibutuhkan  oleh algoritma hanya 17ms.

## Gambar 7. Kurva Precision Recall
Pada  gambar  7  merupakan  kurva  precision  dan recall  yang  berfungsi  untuk  mengevaluasi  performa pada model, dimana pada kurva terlihat bahwa model mendekati  1  antara  recall  dan  precision.  Ini
menunjukkan model memiliki keseimbangan performa  dengan  baik,  dan  ditunjukkan  juga  oleh gambar  8  yaitu  F1  Score  yang  mana  konsisten mendekati  1  kemudian  evaluasi  lainnya  juga  dapat dilihat seperti pada gambar 9.
Gambar 8. Kurva F1 Score
Gambar 9. Variasi Metrik dengan 100 epoch
Hasil  dari  deteksi  pada  citra  dapat  dilihat  pada gambar  10  dan  gambar  11.  Dimana  model  mampu mendeteksi objek dengan 3 kelas secara multiple kelas.
Gambar 10. Hasil Deteksi
Gambar 11. Hasil Deteksi Percitra

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  memperlihatkan  bahwa  YOLO-v8 Improved Algorithm memiliki hasil akurasi yang tinggi untuk  mendeteksi  penggunaan  masker  muka,  dengan akurasi kelas badmask sebesar 94%, mask sebesar 97% dan  nomask  sebesar  95%.  Nilai  F1-Confidence, Precision, dan Recall semua kelasnya juga tinggi, yaitu masing-masing  sebesar  0.94,  0.96,  dan  0.978.  Waktu komputasi rata-rata yang diperlukan oleh algoritma ini hanya  17ms.  Sehingga  diharapkan  mempermudah deteksi  pemakaian  masker  wajah  dan  memastikan bahwa pemakaian  masker dilakukan secara benar dan tepat,  memastikan  keselamatan  dan  kesehatan  semua orang yang berada di lingkungan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  M.  .  Santoso,  “Covid-19 :  Varian  Dan Mutasi,” J.  Med.  Hutama ,  vol.  3,  no.  02,  pp. 1980–1986, 2022.
[2]  Y. Wulandari and Junia, “Gerakan Mutasi Covid- 19Upaya  Pemutusan  Rantai  Penularan  Covid- 19Pada  Anak  Di  Paud  Tunas  Ceria  Bandar Lampung,” J. Pengabdi. Masy. , vol. 1, no. 1, pp. 17–23, 2022.
[3]  M.  A.  Shereen,  S.  Khan,  A.  Kazmi,  N.  Bashir, and R. Siddique, “COVID-19 infection: Origin, transmission,  and  characteristics  of  human coronaviruses,” J. Adv. Res. , vol. 24, pp. 91–98, 2020.
[4]  I.  B.  G.  Paramita,  “Mengelola  Komunikasi Efektif Public Relation Sektor Pariwisata Di Bali Pada  Masa  Pandemi  Covid-19,” Communicare , pp. 135–144, 2021.
[5]  Muhammad Arifin and A. Widiyarta, “Efektifitas Absensi  Online  dalam  Disiplin  Kerja  di  Kantor Imigrasi  Khusus  TPI  Surabaya  Saat  Pandemi Covid-19,” Sawala  J. Adm. Negara , vol. 9, no.
1, pp. 35–57, 2021.
[6]  B.  Hardiansyah  and  A.  Primasetya,  “Sistem Deteksi  Penggunaan  masker  (Face  Mask Detection)  Menggunakan  Algoritma  Deep Learning  YOLOv4,” Stain.  (SEMINAR  Nas. Teknol.  &amp;  SAINS) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  313– 318, 2023.
[7]  R.  Gelar  Guntara,  “Pemanfaatan  Google  Colab Untuk  Aplikasi  Pendeteksian  Masker  Wajah Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLOv7,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 55–60, 2023.
[8]  I.  Salamah,  M.  R.  A.  Said,  and  S.  Soim, “Perancangan  Alat  Identifikasi  Wajah  Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Presensi  Mahasiswa,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1492, 2022.
[9]  A.  Aboah,  B.  Wang,  U.  Bagci,  and  Y.  Adu- Gyamfi, “Real-time Multi-Class Helmet Violation  Detection  Using  Few-Shot  Data Sampling  Technique  and  YOLOv8,”  pp.  5349– 5357, 2023.
[10]  L. Rahma, H. Syaputra,  A. H. Mirza, and S. D. Purnamasari,  “Objek  Deteksi  Makanan  Khas Palembang  Menggunakan  Algoritma  YOLO (You Only Look Once),” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 213–232, 2021.
[11]  M.  Gao,  Y.  Du,  Y.  Yang,  and  J.  Zhang,
“Adaptive anchor box mechanism to improve the accuracy  in  the  object  detection  system,” Multimed.  Tools  Appl. ,  vol.  78,  no.  19,  pp.
27383–27402, 2019.
[12]  Z. Hong et al. , “Multi-Scale Ship Detection from SAR and Optical Imagery Via A More Accurate YOLOv3,” IEEE  J.  Sel.  Top.  Appl.  Earth  Obs. Remote Sens. , vol. 14, pp. 6083–6101, 2021.
[13]  S.  Du,  P.  Zhang,  B.  Zhang,  and  H.  Xu,  “Weak and  Occluded  Vehicle  Detection  in  Complex Infrared  Environment  Based  on  Improved YOLOv4,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  25671– 25680, 2021.
[14]  W. Ji, Y. Pan, B. Xu, and J. Wang, “A Real-Time Apple  Targets  Detection  Method  for  Picking Robot Based on ShufflenetV2-YOLOX,” Agric. , vol. 12, no. 6, pp. 1–23, 2022.
[15]  Y. Zhou et al. , “Adaptive Active Positioning of Camellia oleifera Fruit Picking Points: Classical Image Processing and YOLOv7 Fusion Algorithm,” Appl. Sci. , vol. 12, no. 24, 2022.
[16]  H. Wang, X. Xu, Y. Liu, D. Lu, B. Liang, and Y. Tang,  “Real-Time  Defect  Detection  for  Metal Components:  A  Fusion  of  Enhanced  Canny– Devernay and YOLOv6 Algorithms,” Appl. Sci. , vol. 13, no. 12, p. 6898, 2023.