## Sistem Deteksi Masker Berbasis Jetson Nano dengan Deep Learning Framework TensorFlow
Muhammad Luqman Bukhori 1 , Erwan Eko Prasetiyo 2
1 Teknik Dirgantara, Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan, Jl. Parangtritis KM 4,5 Druwo, Bangunharjo, Sewon, Bantul, 55143 (tel.: (0274) 418 248, 439 6163; email: m.luqman@sttkd.ac.id)
2 Aeronautika, Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan, Jl. Parangtritis KM 4,5 Druwo, Bangunharjo, Sewon, Bantul, 55143 (tel.: (0274) 418 248, 439 6163; email: erwan.eko@sttkd.ac.id)
[Diterima: 8 September 2022, Revisi: 20 Oktober 2022] Corresponding Author : Muhammad Luqman Bukhori
INTISARI — Indonesia merupakan salah satu negara yang mengalami dampak virus  COVID-19. Segala upaya dilakukan untuk menanggulangi penyebaran virus ini. Salah satu langkah yang efisien guna menanggulangi dampak ini adalah dengan menerapkan  protokol  kesehatan  yang  ketat  dan  pemakaian  masker  dengan  benar.  Pemantauan  penggunaan  masker  terus dilakukan  di  gedung  perkantoran,  supermarket,  maupun  ruang  publik  lainnya.  Peran  pengawas  sangat  diperlukan  untuk mengawasi  pemakaian  masker  dengan  benar.  Namun,  seorang  pengawas  mempunyai  keterbatasan  dalam  melakukan pengawasan, sehingga menimbulkan celah bagi orang-orang untuk tidak mematuhi aturan pemakaian masker dengan benar. Oleh karena itu, perlu adanya sistem yang bekerja secara otomatis untuk membantu pengawas dalam memantau pemakaian masker  dengan  benar.  Tujuan  makalah  ini  adalah  merancang  sebuah computer  vision yang  dapat  mendeteksi  seseorang bermasker atau tidak menggunakan deep learning framework TensorFlow. TensorFlow digunakan karena efisiensinya dalam mengolah  data  citra  digital.  Klasifikasi  data  citra  digital  pada  TensorFlow  menggunakan  struktur deep  learning Keras, sehingga ringan dan mampu digunakan pada perangkat tertanam seperti Jetson Nano untuk mendeteksi penggunaan masker secara real-time . Tahapan sistem pendeteksian masker terdiri atas pengumpulan dataset citra, ekstraksi ciri, pemisahan data, pembuatan  model,  pelatihan  model,  dan  penerapan  model. Deep  learning  framework TensorFlow  memproses  data  citra secara langsung melalui kamera web ( webcam ). Ketika kamera menangkap objek orang yang sedang tidak menggunakan masker  dengan  benar,  layar  monitor  menampilkan  kotak  merah  pada  wajah.  Tanda  ini  dapat  membantu  pengawas  saat melakukan pengawasan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mendeteksi dengan benar orang yang tidak menggunakan masker,  dengan  akurasi  sebesar  99,48%.  Selain  itu, sistem  juga  berhasil  mendeteksi  orang  yang  memakai masker dengan benar dan mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 99,12%. Monitor akan menampikan kotak hijau pada wajah jika orang yang dideteksi memakai masker dengan benar.
KATA KUNCI — Computer Vision , Jetson Nano, Deteksi Masker, Deep Learning , Keras, Framework , TensorFlow.

## I. PENDAHULUAN
COVID-19 adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus  SARS-CoV-2.  Orang  yang  tertular  COVID-19  akan mengalami gejala ringan hingga sedang dan dapat pulih tanpa perawatan khusus. Namun, beberapa orang dapat menjadi sakit parah  dan  memerlukan  bantuan  medis,  bahkan  sampai meninggal [1]. Sementara itu, jumlah kasus infeksi COVID-19 semakin  meningkat.  Data  per  akhir  Juli  2022  menunjukkan bahwa kasus COVID-19 di Indonesia telah mencapai lebih dari 6  juta  kasus,  sedangkan  secara  global  telah  terjadi  lebih  dari 550 juta kasus [2]. Virus COVID-19 dapat menyebar dari mulut atau hidung orang yang terinfeksi melalui partikel cairan kecil ketika orang tersebut batuk, bersin, berbicara, bernyanyi, atau bernapas.
Penyebaran  virus  COVID-19  dapat  dikendalikan  dengan menerapkan  protokol  kesehatan,  antara  lain  menjaga  jarak, memakai  masker,  sering  mencuci  tangan,  menghindari kerumunan,  melakukan  vaksinasi,  dan  menjaga  kebersihan. Penggunaan  masker  medis  sangat  efektif  dalam  mencegah penularan COVID-19 karena dapat menyaring partikel hingga 95%  [3].  Namun,  sebuah  penelitian  menunjukkan  bahwa banyak orang mengabaikan atau enggan menggunakan masker di area publik hingga di dalam ruangan [4]. Sikap masyarakat yang  tidak  mematuhi  penerapan  protokol  kesehatan  ini  perlu mendapatkan perhatian. Situasi tersebut dapat membahayakan orang  lain  karena  meningkatkan  risiko  penularan  virus COVID-19  [5].  Upaya  pencegahan  telah  dilakukan  dengan menyediakan  tempat  cuci  tangan,  memasang  kamera  termal untuk  memeriksa  suhu  tubuh,  serta  menempatkan  petugas
khusus  untuk  mengawasi  penggunaan  masker  dan  penegakan protokol  kesehatan  [6].  Keterbatasan  petugas  pengawas  yang memantau penggunaan masker tiap orang menyebabkan masih adanya  kemungkinan  masyarakat  mengabaikan  aturan pemakaian masker di area publik, khususnya di dalam ruangan.
Dengan mempertimbangkan beberapa hal terkait pengendalian  protokol  kesehatan  di  area  publik,  diperlukan sebuah  sistem  kecerdasan  buatan  untuk  mendeteksi  orang bermasker  secara real-time . Computer vision merupakan jawaban  untuk  sistem  tersebut  karena  dapat  digunakan  untuk tugas-tugas  seperti  pengenalan  objek,  pelacakan  visual, segmentasi  semantik,  hingga  restorasi  gambar  [7].  Pada penelitian sebelumnya, telah diterapkan computer vision pada sistem deteksi objek manusia untuk membangun interaksi robot dengan manusia [8]. Data dideteksi berdasarkan bagian tubuh, seperti kepala, bahu, lengan, dan kaki, dengan beberapa kondisi gerak  tubuh.  Hasil  eksperimen  memperlihatkan  bahwa  dua dataset (INRIA  dan  Caltech)  menunjukkan  efektivitas  yang baik  sesuai  yang  ditentukan  sebelumnya.  Selain  itu,  telah dilakukan juga deteksi objek pejalan kaki berganda secara real- time [9].  Metode  yang  diusulkan  memutuskan  bahwa  objek yang terdeteksi dalam bingkai saat ini sama dengan yang ada di bingkai  sebelumnya  atau  tidak,  serta  memperbarui  koordinat beberapa  objek  dan  histogram  yang  sesuai  selama  proses pelacakan.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  metode pelacakan  objek  ganda  yang  diusulkan  mengungguli  metode yang ada dalam situasi yang menantang dengan oklusi parsial.
Di era pandemi COVID-19, telah dilakukan penelitian yang mengembangkan sistem deteksi objek untuk mendeteksi orang
yang  mengenakan  masker  wajah  [10].  Deteksi  masker  wajah yang dibangun menggunakan teknik deep learning . Teknik ini telah terbukti mendapatkan akurasi hingga 98%. Referensi [11] menyatakan  bahwa  dalam  melakukan  identifikasi  orang bermasker  perlu  dikumpulkan  data  citra  hingga  ribuan  dan perlu  dilakukan  pemisahan  kelas  data  citra  berwajah.  Sebuah sistem lain dikembangkan menggunakan convolutional neural network (CNN) sederhana dengan modul Raspberry Pi 4 [12]. Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan CNN,  dapat  dilakukan  pengenalan  wajah  bermasker  dengan akurasi  97,67%.  CNN  merupakan  salah  satu  jenis  arsitektur deep  neural  network karena  kedalaman  jaringan  yang  tinggi dan banyak diaplikasikan pada data citra [13]. Beberapa jenis arsitektur deep neural network lainnya adalah artificial neural network (ANN)  [14], recurrent  neural  network (RNN)  [15], long short term memory network (LSTM), serta self-organizing maps (SOM).  Arsitektur  ini  memiliki  beberapa  tantangan, termasuk ketidakjelasan jaringan saraf, jaminan kualitas data, keamanan  data,  dan  kelas  produksi  kecerdasan  buatan  [16]. Masing-masing memiliki kekurangan dan kelebihan tersendiri, tetapi  arsitektur  yang  cocok  untuk computer vision dalam mengolah  citra  (gambar  atau  video)  adalah  CNN  [17]  karena mampu  mengklasifikasikan  bagian  terkecil node yang  saling terhubung [18], dan telah dipakai oleh beberapa deep learning framework , salah satunya adalah TensorFlow [19]. TensorFlow telah dikemas menjadi library Python yang dapat difungsikan dalam machine learning [20], karena mempunyai sumber daya yang  kompleks  dan  waktu  yang  relatif  singkat  untuk mengidentifikasi  orang  bermasker  atau  tidak  bermasker. Referensi [21] menyimpulkan bahwa Tensorflow-Keras dapat mendeteksi  wajah  bermasker  dengan  akurasi  sebesar  93% dengan  menggunakan  perangkat  modul  Raspberry  Pi  4. Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan,  terdapat  kekurangan kinerja  dari  perangkat  yang  digunakan.  Hasil benchmark menunjukkan  bahwa  Raspberry  Pi  hanya  dapat  mencapai  8.1 frame  per  second (FPS),  sedangkan  perangkat  lainnya,  yaitu NVIDIA Jetson Nano, dapat mencapai 11,4 FPS [22].
Terdapat berbagai macam metode dalam penelitian sistem deteksi masker. Pengujian deteksi masker pada wajah berhasil telah  dilakukan  dengan  baik  menggunakan  algoritme  YOLO [23]. YOLO sendiri merupakan algoritme yang menggunakan metode single-stage  detection (SSD),  berbeda  dengan multi- stage detection (MSD) yang dimiliki oleh CNN [24], R-CNN, Faster R-CNN [25], dan Mask R-CNN. Adapun penerapannya pada machine learning menggunakan  PC  mini  seperti  modul Raspberry Pi [26], tetapi hasilnya kurang efektif dan kecepatan deteksinya sangat lambat karena hanya mengandalkan central processing  unit (CPU)  saat  pemrosesannya.  Penelitian  ini bertujuan  merancang  sistem  deteksi  penggunaan  masker menggunakan Jetson Nano, yang merupakan alternatif PC mini yang berbasis graphical processor unit (GPU) internal.
Makalah  ini  menyajikan  teknik  pembelajaran computer vision yang  dibantu  dengan library OpenCV,  Keras,  dan TensorFlow. Computer vision yang dikembangkan menggunakan  perangkat  tertanam  NVIDIA  Jetson  Nano Developer  Kit.  Perangkat  ini  mempunyai  sebuah  GPU  yang tertanam di dalamnya untuk mengolah dan memproses segala data citra digital. Perangkat ini mempunyai ukuran yang kecil sehingga  dapat  diletakkan  di  berbagai  lokasi  untuk  merekam video  secara real-time .  Implementasi  ini  dibantu  dengan kamera  Logitech  C920  sebagai  sumber  data  citra  yang berkualitas tinggi. Data citra yang ditangkap oleh kamera akan diproses  menggunakan library Python  yaitu  TensorFlow  dan
Keras.  TensorFlow  dan  Keras  ini  akan  mengolah  semua data citra video yang masuk dan mengidentifikasi setiap orang yang tidak memakai masker dengan benar.
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah:  1)  mengembangkan sebuah computer vision yang  dapat  mendeteksi  orang bermasker atau tidak; 2) menerapkan metode identifikasi yang menghasilkan informasi visual berupa kotak merah bagi orang yang tidak bermasker dan kotak hijau bagi yang menggunakan masker dengan benar; 3) dapat mengidentifikasi jumlah orang yang terdeteksi memakai masker atau tidak; dan 4) melakukan pengujian  deteksi  masker  menggunakan  jenis  masker  yang berbeda warna.
Penelitian  ini  menyajikan  empat  bagian  utama  sebagai berikut.  Bagian  pendahuluan  menjelaskan  latar  belakang masalah,  kesenjangan  penelitian,  dan  tujuan  penelitian. Kemudian,  pada  bagian  metodologi  ditunjukkan  solusi permasalahan penelitian terkait sistem deteksi pada perangkat tertanam  dan  tahapan deep  learning  framework .  Bagian  hasil dan  analisis  menjelaskan  pengujian  deteksi  menggunakan model  dan  melalui  kamera  web  secara  langsung,  sedangkan kesimpulan  menyampaikan  hasil  temuan  yang  didapatkan berdasarkan analisis yang dilakukan.

## II. METODOLOGI
CNN  adalah  bagian  dari  suatu  jaringan  saraf  tiruan  yang umum digunakan dalam pengenalan dan pemrosesan data citra [27].  Algoritme  CNN  memiliki  neuron  yang  didesain  untuk bekerja  layaknya  lobus  frontal,  khususnya  area visual cortex pada  otak  manusia  dan  hewan  [28].  Pada  penelitian sebelumnya, computer vision digunakan untuk mengekstraksi karakteristik secara manual agar dicapai klasifikasi yang lebih baik.  Penggunaan  CNN  dapat  mencapai  tujuan  klasifikasi dengan  menghasilkan  lapisan  konvolusi,  pengecilan  dimensi, hingga ekstraksi ciri wajah.

## A. MODEL YANG DIKEMBANGKAN
Algoritme pembelajaran yang diterapkan ini menggunakan model MobileNetV2. MobileNetV2 merupakan pengembangan  model  arsitektur  CNN  sebelumnya  yang bernama  MobileNetV1.  MobileNet  merupakan  salah  satu arsitektur CNN yang didesain untuk mengatasi kebutuhan akan komputasi yang tinggi [29]. Perbedaan yang mendasar antara arsitektur  MobileNet  dengan  arsitektur  CNN  lainnya  adalah penggunaan  lapisan  ( layer )  konvolusi dengan  ketebalan  filter hampir  sama  dengan  citra  masukannya.  MobileNet  membagi konvolusi  menjadi depthwise convolution dan pointwise convolution . Depthwise convolution dan pointwise convolution merupakan gagasan kedalaman dan dimensi spasial filter yang dapat dipisahkan. Sebagai contoh, filter Sobel digunakan dalam pemrosesan  gambar  untuk  mendeteksi  tepi.  Filter  yang digunakan memiliki sembilan parameter dengan konvolusi 1 × 1  terhadap  segi  salurannya.  MobileNetV2  memiliki  dua  fitur tambahan,  yaitu:  1) linear  bottleneck ,  dan  2) shortcut connections antar bottlenecks .  Referensi  [30]  menyebutkan bahwa pada bagian bottleneck terdapat masukan dan keluaran antar  model,  sedangkan  lapisan  bagian  dalam  melakukan enkapsulasi kemampuan model untuk mengubah masukan dari konsep  tingkat  yang  lebih  rendah  ke descriptor tingkat  yang lebih  tinggi.  Seperti  halnya  koneksi residual pada  CNN tradisional, shortcut bottleneck memungkinkan pelatihan yang lebih  cepat  dan  akurasi  yang  lebih  baik. Model  yang dikembangkan dimulai dengan memuat dataset untuk deteksi
masker. Library deep  learning Python yang  digunakan untuk persiapan  data  adalah  OpenCV,  Keras,  dan  TensorFlow. Library ini difungsikan untuk melatih klasifikasi dengan model MobileNetV2, seperti yang diperlihatkan pada Gambar 1.
Terdapat  dua  tahapan  dalam  pengenalan  model,  yaitu pelatihan ( training ) dengan library TensorFlow dan pengujian ( testing )  dengan library TensorFlow.Keras  [31].  Sebelum pelatihan  dimulai,  semua dataset perlu  diekstrak  terlebih dahulu  berdasarkan  fitur  wajah,  yaitu  lingkar  wajah,  mata, hidung,  dan  mulut. Dataset yang  sudah  dilatih  langsung disimpan  sebagai  data  model  dengan  ekstensi .model .  pada tahapan  percobaan,  model  yang  telah  disimpan  sebelumnya dipanggil  dengan library TensorFlow.Keras.  Implementasi model diterapkan pada perangkat tertanam Jetson Nano melalui kamera web untuk membaca citra video secara real-time . Jika seseorang  tertangkap  kamera  memakai  masker,  hasil menunjukkan  bermasker.  Sebaliknya,  jika  tidak,  hasil menunjukkan tanpa masker.

## B. DATASET CITRA
Sistem  deteksi  yang  dikembangkan  mempunyai  beberapa tahapan.  Tahap  awal  sistem  adalah  mengumpulkan dataset berupa citra orang yang bermasker dan orang tidak bermasker. Dataset yang  dikumpulkan  merupakan  beberapa  data  yang sudah  ada  di  internet  dan  data  citra  tambahan  dari  seorang model.  Tidak  ada  standar  jumlah  yang  ditentukan  dalam penentuan dataset ini.  Hal  terpenting  dari dataset adalah mengategorikan jenis data citra yang dipakai, memakai masker menutup  hidung,  atau  tidak  menutup  hidung,  atau  tidak memakai masker sama sekali. Penelitian ini menggunakan total 1.360 data citra yang terdiri atas 680 data citra menggunakan
masker,  120  data  citra  menggunakan  masker  tanpa  menutup hidung, dan 560 data citra tanpa menggunakan masker. Setelah semua  data  terkumpul,  data  dibagi  menjadi  dua  kelompok, yaitu  bermasker  dan  tanpa  masker.  Kategori  kelompok bermasker  adalah  data  citra  yang  benar-benar  menggunakan masker  dengan  menutupi  mulut  dan  hidung.  Kategori  tanpa masker adalah data citra yang tanpa menggunakan masker serta citra yang menggunakan masker tetapi tidak menutupi hidung. Semua data citra yang dikumpulkan dapat dikenali oleh sistem.

## C. EKSTRAKSI CIRI
Ekstraksi  ciri  adalah  tahapan  kedua  dari  model  yang dikembangkan. Data citra diubah ukurannya menjadi 224 × 224 piksel, kemudian dikonversi ke data larik ( array ) menggunakan encoding MobileNetV2.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  titik koordinat region of interest (ROI) wajah pada data citra yang diperoleh dengan kalkulasi ciri lingkar wajah, mulut, hidung, dan  mata.  Data  yang  telah  diketahui  koordinat  ROI-nya kemudian  disimpan  ke  dalam  larik  untuk  digunakan  pada fungsi loop. Data disimpan ke dalam label sesuai kategori yang telah  ditetapkan  sebelumnya.  Berikut  merupakan  cuplikan script untuk membuat label data.
# perform encoding on the labels
lb = LabelBinarizer()
labels = lb.fit_transform(labels) labels = to_categorical(labels)
Karena  data  larik  hanya  dapat  membaca  data  angka, kategori  yang  telah  ditentukan  dikonversi  ke  dalam  bentuk angka.  Angka  0  merupakan  kategori  label  tanpa  masker, sedangkan angka 1 merupakan kategori label untuk data citra bermasker.

## D. PEMISAHAN DATA DAN PEMBUATAN MODEL
Tahap  ini  merupakan  satu  kesatuan  tahapan  yang  kedua. Total data yang diujikan pada tahap ini adalah 20%, sedangkan 80% sisanya digunakan untuk pelatihan data. Pembuatan model mempunyai  beberapa  tahapan,  yaitu  melatih  generator  citra, penambahan parameter model, kompilasi, pelatihan model, dan penyimpanan  model  untuk  prediksi  lebih  lanjut  dengan perangkat  Jetson  Nano.  Berikut  ini  adalah  cuplikan  program pembuatan label dari dataset untuk melatih generator citra.
# partition the data into splits using 80%
# training and 20% for testing (trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(data, labels, test_size=0.20, stratify=labels, random_state=42)
# construct the training image generator
# for augmentation
aug = ImageDataGenerator(rotation_range=20, zoom_range=0.15, width_shift_range=0.2, shear_range=0.15, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode="nearest")

## E. PELATIHAN MODEL
Pelatihan model dilakukan untuk mendapatkan satu berkas berbentuk namafile.model . Berkas ini berfungsi sebagai model pendeteksi wajah untuk menentukan bahwa citra yang diambil dari  kamera  merupakan  citra  yang  bermasker  atau  bukan. Pelatihan dilakukan melalui perangkat Jetson Nano Developer Kit 4GB, langsung dengan beberapa pengaturan. Jumlah iterasi ditentukan sebanyak 50 iterasi dan batch sample (BS) sebesar 32  data.  Hasil  evaluasi  model  disajikan  pada  Tabel  I  dan
Gambar 1. Diagram alir yang dikembangkan.
ditunjukkan  pula  dengan  tampilan  grafik  pada  Gambar  2. Untuk  menghitung  evaluasi  hasil  pelatihan  model,  dapat digunakan (1)-(3) [32].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = [𝑇𝑃] [𝑇𝑃 + 𝐹𝑃] (1)
dengan TP adalah true positive , TN a dalah true negative , dan FP adalah false positive .
Presisi merupakan metrik yang menunjukkan jumlah nilai positif  yang  diharapkan  atau  nilai  yang  sebenarnya  adalah benar.  Sebagai  contoh,  jika  TP  bernilai  1  dan  FP  bernilai  1, hasil  yang  didapatkan  untuk  nilai  sebenarnya  adalah  0,5. Statistik recall digunakan  sebagai  skala  kuantitas  sebuah kemampuan algoritme dalam mengklasifikasikan semua kasus positif, untuk mempermudah mengingat proporsi positif yang diidentifikasi dengan benar. Secara matematis, recall dituliskan pada (2).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = [𝑇𝑃] [𝑇𝑃 + 𝐹𝑁] (2)
dengan FN adalah false negative .
𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × [𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙] [𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙] . (3)
Akurasi  tes 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 lalu dikuantifikasikan.  Langkah evaluasi  ini memberikan  temuan yang  paling  akurat  terhadap dataset yang  seimbang.  Tahapan  ini  merupakan  tahap verifikasi  terhadap  prediksi  yang  akurat.  Nilai  positif  pada persamaan  menandakan  citra  yang  masuk  pada  label  benar- benar  sesuai  dengan  prediksi  label  yang  telah  ditentukan. Sementara  itu,  citra  negatif  sebenarnya  adalah  citra  sesuai dengan kategori benar, tetapi mendapatkan prediksi yang salah.
Gambar  2  memperlihatkan  hasil  evaluasi pelatihan  model terhadap akurasi dengan data yang tidak dapat terbaca. Grafik menunjukkan bahwa data akurasi memperlihatkan nilai antara 0,8  hingga  1.  Akurasi  yang  didapatkan  sangat  bagus  karena nilainya  lebih  dari  0,8. Data loss merupakan  data  yang  tidak boleh terlihat di atas angka 0,2. Gambar 2 menunjukkan bahwa data loss hampir menuju nilai 0. Hasil ini membuktikan bahwa pelatihan dapat mengidentifikasi citra model dengan benar.

## F. IMPLEMENTASI MODEL
Implementasi  model  diterapkan  pada  perangkat  Jetson Nano. Perangkat ini merupakan komputer mini portabel dengan ukuran  yang  relatif  kecil.  Jetson  Nano  dibuat  oleh  NVIDIA dengan tujuan untuk pengembangan sistem tertanam yang kecil dan  tangguh  dalam  menjalankan  beberapa  aplikasi  jaringan saraf,  seperti  klasifikasi  citra,  deteksi  objek,  segmentasi,  dan pemrosesan ucapan [33].
Spesifikasi  Jetson  Nano yang  digunakan  adalah  Jetson Nano Developer Kit 4GB. Jetson Nano merupakan kit dengan harga yang terjangkau, tetapi memiliki kualitas yang mumpuni dalam pengolahan citra, berbekal inti GPU 128 core Maxwell, CPU quad-core ARM  A57  @1,43GHz,  dengan  kemampuan encode dan decode video maksimum 1080p (FHD).
Implementasi model pada perangkat sistem deteksi masker akan bekerja setelah kamera web aktif mendeteksi seseorang. Jika  wajah  terdeteksi,  pemrosesan  ulang  dilakukan  dengan melakukan resize ukuran piksel citra, konversi ke matriks larik, kemudian pemrosesan menggunakan MobileNetV2. Setelah itu, model  masukan  disimpan  untuk  memprediksi  data  banding dengan model yang telah dikenai proses pelatihan sebelumnya. Jika prediksi yang didapatkan lebih dominan memakai masker, hasil  yang  ditampilkan  adalah  kotak  hijau  dengan  tulisan “Masker.” Jika prediksi yang didapatkan lebih dominan tanpa memakai masker, hasil yang ditampilkan adalah kotak merah yang bertuliskan “No Masker”.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. PENGUJIAN DETEKSI MASKER TERHADAP MODEL
Pengujian  model  dari dataset perlu  dilakukan  untuk membuktikan bahwa hasil prediksi yang diproses benar-benar menghasilkan data uji yang valid. Berdasarkan Gambar 3, hasil pengujian  terhadap  data  model  sebelumnya  menunjukkan bahwa  model  yang  menggunakan  masker  tanpa  menutup hidung  dikenali  oleh  sistem  sebagai  tidak  bermasker.  Hal  ini sudah  sesuai  dengan  metode  yang  diterapkan.  Model  yang menggunakan  masker  dengan  menutup  hidung  juga  dikenali dengan benar, yaitu bermasker dengan benar.
Gambar  3(a)  memperlihatkan  bahwa  citra  model  yang memakai  masker  tanpa  menutupi  hidung  berhasil  dideteksi oleh  sistem,  yaitu  model  tidak  mengenakan  masker,  yang ditandai dengan kotak merah berlabel “No Masker.” Pengujian dilakukan  sebanyak  lima  kali  dan  mendapatkan  akurasi  dan presisi sebesar  99,18%.  Algoritme  yang  dilatih  berhasil mengisyaratkan  bahwa  setiap  model  yang  tidak  memakai masker ataupun memakai masker tetapi tidak menutup hidung dianggap tidak memakai masker.
Gambar  3(b)  memperlihatkan  bahwa  citra  model  yang memakai  masker  dengan  menutupi  hidung  berhasil  dideteksi oleh  sistem  dengan  prediksi  bahwa  model  menggunakan masker  dengan  benar,  yang  ditandai  dengan  kotak  hijau
Gambar  3. Hasil  pengujian  deteksi  masker  terhadap  model  menggunakan masker, (a) tanpa menutup hidung, (b) menutup hidung.
Gambar 2. Penampilan grafik training loss dan akurasi model.
T ABEL I E VALUASI J ARINGAN M ODEL
Precision Recall F1-score Support Bermasker 93% 100% 99% 413 Tidak bermasker 100% 93% 97% 498 Rata-rata 97% 97% 98% Total 911
berlabel “Masker.” Pengujian dilakukan sebanyak lima kali dan mendapatkan akurasi dan presisi sebesar 99,85%.

## B. PENGUJIAN DETEKSI MASKER MELALUI KAMERA LANGSUNG
Pada  pengujian  ini,  model  yang  diuji  merupakan  model yang  sebelumnya  tidak  digunakan  sebagai dataset pelatihan. Dengan  kata  lain,  model  yang  digunakan  adalah  orang  lain. Pengujian deteksi masker pada kamera langsung dikategorikan dengan  dua  kriteria.  Kriteria  pertama  adalah  tanpa menggunakan masker dan kriteria kedua adalah menggunakan masker.  Pada  kriteria  pertama,  terdapat  dua  kondisi  yang menyatakan orang tidak bermasker, yaitu ketika orang benar- benar  tidak  bermasker  seperti  pada  Gambar  4(a)  dan  orang yang mengenakan masker tanpa menutupi hidung, seperti yang ditunjukkan Gambar 4(b).
Gambar 4(a) memperlihatkan hasil pengujian deteksi tanpa mengenakan masker dengan tiga model, yaitu satu laki-laki dan dua perempuan. Didapatkan hasil pengujian berupa dua model dinyatakan  tidak  bermasker  dengan  akurasi  100%  dan  satu model  lainnya  dinyatakan  tidak  bermasker  dengan  akurasi 99,70%. Pada kondisi ini, semua model yang diuji dinyatakan tidak bermasker, sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Data pengujian disajikan pada Tabel II.
Gambar 4(b) memperlihatkan hasil pengujian deteksi orang yang  mengenakan  masker  tanpa  menutupi  hidung.  Terdapat empat  model  yang  dideteksi  dan  dinyatakan  tidak  bermasker dengan  ditandai  kotak  warna  merah.  Dua  model  sebelah  kiri (laki-laki  dan  perempuan)  memberikan  hasil  akurasi  sebesar 100%  tidak  bermasker,  sedangkan  dua  model  lainnya memberikan  hasil  akurasi  yang  berbeda,  yaitu  model  ketiga 90,70% dan model keempat  sebesar  62%.  Hasil  akurasi pada model keempat ini menandakan bahwa antara model dan objek yang  dideteksi  mempunyai  kemiripan  di  bawah  rata-rata  saat proses dikalkulasi oleh sistem. Kedua kondisi pada Gambar 4(a) dan  Gambar  4(b)  yang  telah  diujikan  berhasil  menunjukkan bahwa  semua  model  tidak  mengenakan  masker,  walaupun kondisi sebenarnya mengenakan masker tetapi tanpa menutupi hidung, seperti yang diperlihatkan pada Tabel III.
Berdasarkan rata-rata akurasi prediksi deteksi model yang tidak  menggunakan  masker  dan  model  yang  menggunakan
masker tanpa menutup hidung, diperoleh total rata-rata akurasi sebesar 99,48%. Semua pengujian menunjukkan bahwa model yang  dideteksi  secara  langsung  menggunakan  kamera  dan model  yang  telah  melalui  pelatihan  sebelumnya  sama-sama menunjukkan  prediksi  yang  tepat,  yaitu  hasil  deteksi  “No Masker.”
Pengujian selanjutnya terlihat pada Tabel IV, yaitu semua model  mengenakan  masker  dengan  benar  hingga  menutupi hidung.  Pengujian  ini  dilakukan  sebanyak  lima  kali  pada masing-masing  jumlah  model.  Pengujian  pertama  dilakukan oleh  satu  model  dengan  memakai  masker  warna  putih.  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  mendeteksi orang yang memakai masker dengan benar dan rata-rata akurasi deteksi yang diperoleh sebesar 99,80%.
Pengujian  kedua  dilakukan  oleh  dua  model  dengan memakai  masker  warna  putih  dan  abu-abu.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  mendeteksi  orang  yang memakai  masker,  yang  ditandai  dengan  kotak  warna  hijau, dengan rata-rata akurasi sebesar 99,84%.
Pengujian  ketiga  dilakukan  oleh  tiga  model  dengan  tiga warna  masker  yang  berbeda.  Hasil  yang  didapatkan menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi masker dengan benar,  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  98,87%.  Pengujian keempat  dilakukan  oleh  empat  model,  tetapi  dua  model  di antaranya  menggunakan  masker  dengan  warna  yang  sama, yaitu  warna  putih.  Pengujian  yang  dilakukan  berhasil mendeteksi dengan rata-rata akurasi sebesar 98,87%.
Pengujian kelima dilakukan oleh lima orang model dengan menerapkan empat warna masker yang berbeda. Warna masker yang digunakan adalah warna putih digunakan oleh dua orang, warna abu-abu satu orang orang, warna hitam satu orang, dan warna  biru  muda  satu  orang.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  sistem  berhasil  mendeteksi  masker,  dengan  ditandai munculnya  lima  buah  kotak  hijau,  dengan  rata-rata  akurasi deteksi sebesar 98,54%. Persentase keberhasilan ini didapatkan dari model yang terdiri atas dua model laki-laki dan tiga model perempuan.  Masing-masing  model  mengenakan  masker  yang berbeda warna. Model pertama dinyatakan bermasker dengan akurasi sebesar 68,56%, sedangkan pada model lainnya akurasi yang didapatkan lebih dari 90%. Berdasarkan hasil pengujian yang  dilakukan,  semua  model  dapat  terdeteksi  mengenakan masker, walaupun masker yang digunakan mempunyai warna yang  berbeda-beda.  Berdasarkan  kalkulasi  dari  lima  kali pengujian  yang  dilakukan,  rata-rata  akurasi  yang  didapatkan pada sistem adalah 99,12%.
Hasil  pengujian  deteksi  dari  semua  kategori  yang  telah ditetapkan sebelumnya berhasil dilakukan. Pengujian selanjutnya  adalah  mendeteksi  model  yang  bermasker  dan tidak  bermasker  yang  berada  dalam  satu  kondisi,  yaitu bersamaan di depan kamera. Model yang bermasker dan tidak bermasker  dapat  diidentifikasi  dengan  benar.  Terdapat  lima
Gambar  4. Hasil  pengujian  deteksi  masker  langsung  dengan  model,  (a) tanpa masker dan (b) bermasker tanpa menutup hidung.
T ABEL II P ENGUJIAN P REDIKSI D ETEKSI T ANPA M ASKER No. Jumlah Model Pengujian Deteksi Langsung Kamera Jumlah Wajah Prediksi Deteksi Akurasi 1 1 orang 1 kotak merah No Masker 100,00% 2 2 orang 2 kotak merah No Masker 100,00% 3 3 orang 3 kotak merah No Masker 99,93% 4 4 orang 4 kotak merah No Masker 99,90% 5 5 orang 5 kotak merah No Masker 100,00% Rata-rata akurasi 99,97%
model  pada  pengujian  ini,  yaitu  dua  model  laki-laki  dan  tiga model  perempuan.  Pengujian  berhasil  mendeteksi  salah  satu model  perempuan  tidak  mengenakan  masker,  dengan  akurasi sebesar 100%. Sementara itu, empat model lainnya terdeteksi menggunakan masker dengan benar.
Sistem yang dikembangkan menggunakan Jetson Nano ini dapat  mengolah  data  citra  langsung  dengan  waktu  proses mencapai 0,114 detik. Data ini didapatkan dari rata-rata setiap FPS  citra  dari  kamera  web.  Kecepatan  proses  ini  jauh  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  proses  pada  perangkat  komputer mini lainnya.  Sebagai  contoh,  penelitian  sebelumnya  yang menggunakan  komputer  mini  Raspberry  Pi  4  versi  4GB membutuhkan waktu proses kurang lebih 7 detik. Oleh karena itu,  dapat  dikatakan  bahwa  perangkat  Jetson  Nano  ini  lebih bagus kinerjanya untuk mengolah dan mengidentifikasi objek secara langsung.

## IV. KESIMPULAN
Telah  berhasil  dirancang  dan  dibuat  sebuah  perangkat, menggunakan Jetson Nano, untuk mendeteksi objek atau orang yang bermasker dan tidak bermasker. Pengujian menunjukkan bahwa  model  yang  diuji,  yang  terdiri  atas  laki-laki  dan perempuan,  berhasil  dideteksi  dengan deep  learning framework TensorFlow.  Pengujian  model  tidak  bermasker berhasil  dideteksi  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  99,48%, dengan  jumlah  model  yang  diuji  sebanyak  lima  orang. Pengujian  model  bermasker  juga  berhasil  dideteksi  dengan rata-rata akurasi sebesar 99,12% dari lima orang yang dideteksi. Masker yang dipakai oleh model terdiri atas warna hitam, abu- abu,  putih,  dan  biru  muda.  Semua  masker  dapat  dideteksi dengan benar oleh TensorFlow.
Penelitian ini baru melakukan pengujian untuk mendeteksi orang  bermasker  atau  tidak.  Perlu  adanya  penelitian  lanjutan terkait akurasi jarak jangkau yang dapat dideteksi oleh sistem berdasarkan kondisi di luar ruangan maupun di dalam ruangan. Pada  penelitian  selanjutnya,  perlu  dikembangkan  pengujian dengan jarak jangkau perangkat terhadap model yang dideteksi, supaya mendapatkan hasil prediksi yang optimal.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Selama  pelaksanaan  penelitian  dan  penulisan  makalah dengan  judul  “Sistem  Deteksi  Masker  Berbasis  Jetson  Nano
dengan Deep  Learning  Framework TensorFlow”  ini,  tim penulis tidak memiliki konflik kepentingan dengan pihak mana pun.

## KONTRIBUSI PENULIS
Berikut  merupakan  pembagian  kontribusi  masing-masing penulis  yang  berperan  dalam  pelaksanaan  penelitian  ini. Konseptualisasi  dan  implementasi  program  perangkat  keras, Muhammad  Luqman  Bukhori;  perancangan  alat,  Erwan  Eko Prasetiyo;  penulisan−penyusunan  draf  asli,  Muhammad Luqman Bukhori dan Erwan Eko Prasetiyo; pengumpulan data, Muhammad Luqman Bukhori.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Lembaga Pengolah  Dana  Pendidikan  Kementerian  Keuangan  dan Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Kementerian Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  Nomor:  PRJ- 79/LPDP/2021  dan  6/E1/HK.02.06/2021  atas  bantuan  dan dukungan  dana  dalam  pelaksanaan  Program  Riset  Keilmuan. Peneliti juga mengucapkan terima kasih kepada Sekolah Tinggi Teknologi  Kedirgantaraan  (STTKD)  Yogyakarta  yang  telah memberi  dukungan  pendanaan  penelitian  sesuai  dengan kontrak  nomor Skep/63/XII/2021/STTKD. Terima kasih  juga disampaikan kepada rekan-rekan taruna/i serta karyawan yang terlibat sebagai model pengujian  dan semua pihak  yang turut menyiapkan  dan  mendukung  ketersediaan  tempat  pengujian penelitian.

## REFERENSI
[1]  (2021)  “Coronavirus  disease  (COVID-19):  How  is  it  transmitted?” [Online], https://www.who.int/news-room/questions-and- answers/item/coronavirus-disease-covid-19-how-is-it-transmitted,
tanggal akses: 6-Jul-2022. [2]  (2022) “Virus corona (COVID-19),” [Online], https://news.google.com/covid19/map?hl=id&mid=%2Fm%2F03ryn&g l=ID&ceid=ID%3Aid, tanggal akses: 6-Jul-2022).
[3]  (2020) “Anjuran mengenai penggunaan masker dalam konteks COVID- 19,” [Online], https://www.who.int/docs/default- source/searo/indonesia/covid19/anjuran-mengenai-penggunaan-masker- dalam-konteks-covid-19-june-20.pdf, tanggal akses: 6-Jul-2020.
[4]  H.E.  Siahaineinia  dan  T.L.  Bakara,  “Persepsi  Masyarakat  tentang Penggunaan Masker dan Cuci Tangan selama Pandemi Covid-19 di Pasar Sukaramai  Medan,” Wahana  Inov.:  J.  Penelit.  dan  Pengabdi.  Masy.
T ABEL III P ENGUJIAN P REDIKSI D ETEKSI M ENGGUNAKAN M ASKER T ANPA M ENUTUPI H IDUNG
No Kondisi Wajah Jumlah Model Jumlah Warna Masker Pengujian Deteksi Langsung Kamera Jumlah Wajah Prediksi Deteksi Akurasi 1 Bermasker tanpa menutup hidung 1 orang 1 warna 1 kotak merah No Masker 100,00% 2 2 orang 2 warna 2 kotak merah No Masker 100,00% 3 3 orang 3 warna 3 kotak merah No Masker 98,80% 4 4 orang 3 warna 4 kotak merah No Masker 98,18% 5 5 orang 4 warna 5 kotak merah No Masker 98,00% Rata-rata akurasi 98,99% T ABEL IV
P ENGUJIAN P REDIKSI D ETEKSI M ENGGUNAKAN M ASKER M ENUTUPI H IDUNG
No Kondisi Wajah Jumlah Model Jumlah Warna Masker Pengujian Deteksi Langsung Kamera Jumlah Wajah Prediksi Deteksi Akurasi 1 Bermasker menutup hidung 1 orang 1 warna 1 kotak hijau Masker 99,80% 2 2 orang 2 warna 2 kotak hijau Masker 99,84% 3 3 orang 3 warna 3 kotak hijau Masker 98,87% 4 4 orang 3 warna 4 kotak hijau Masker 98,55% 5 5 orang 4 warna 5 kotak hijau Masker 98,54% Rata-rata akurasi 99,12%
UISU , Vol. 9, No. 1, hal. 172–176, Jan.-Jun. 2020.
[5]  S.F.  Rizqah,  Haeruddin,  dan  A.R.  Amelia,  “Hubungan  Perilaku Masyarakat  dengan  Kepatuhan  Penggunaan  Masker  untuk  Memutus Rantai  Penularan  Covid-19  di  Kelurahan  Bontoa  Maros,” J.  Muslim Community  Health ,  Vol.  2,  No.  3,  hal.  165–175,  Jul.-Sep.  2021,  doi:
10.52103/jmch.v2i3.553.
[6]  E.  Lubis,  “Peran  Protokoler  dalam  Menunjang  Keberhasilan  Kinerja
Kepala  Bagian  Umum  Pemerintahan  Kabupaten  Deli  Serdang,” Perspektif ,  Vol.  7,  No.  2,  hal.  362–373,  Jul.  2014,  doi: 10.31289/perspektif.v4i2.165.
[7]  J. Chai, H. Zeng, A. Li, dan E.W.T. Ngai, “Deep Learning in Computer Vision:  A  Critical  Review  of  Emerging  Techniques  and  Application Scenarios,” Mach.  Learn.  Appl. ,  Vol.  6,  hal.  1–13,  Des.  2021,  doi: 10.1016/j.mlwa.2021.100134.
[8]  S.C.  Hsu,  Y.W.  Wang,  dan  C.L.  Huang,  “Human  Object  Identification for Human-Robot Interaction by Using Fast R-CNN,” 2018 Second IEEE Int.  Conf.  Robot.  Comput.  (IRC) ,  2018,  hal.  201–204,  doi: 10.1109/IRC.2018.00043.
[9]  D. Kim dkk., “Real-Time Multiple Pedestrian Tracking Based on Object Identification,” 2019  IEEE  9th  Int.  Conf.  Consum.  Electron.  (ICCE- Berlin) , 2019,
hal. 363–365, doi: 10.1109/ICCE-
Berlin47944.2019.8966205
[10]  S.I.  Ali,  S.S.  Ebrahimi,  M.  Khurram,  dan  S.I.  Qadri,  “Real-Time  Face Mask Detection in Deep Learning Using Convolution Neural Network,” 2021 10th IEEE Int. Conf. Commun. Syst., Netw. Technol. (CSNT) , 2021, hal. 639–642, doi: 10.1109/CSNT51715.2021.9509704.
[11]  M.I.  Amin,  M.A.  Hafeez,  R.  Touseef,  dan  Q.  Awais,  “Person Identification with Masked Face and Thumb Images under Pandemic of COVID-19,” 2021  7th  Int.  Conf.  Control,  Instrum.,  Automat.  (ICCIA) , 2021, hal. 1-4, doi: 10.1109/ICCIA52082.2021.9403577.
[12]  M.R.  Alwanda,  R.P.K.  Ramadhan,  dan  D.  Alamsyah,  “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet- 5 untuk Pengenalan Doodle,” Algoritm. , Vol. 1, No. 1, hal. 45–56, Okt. 2020, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.434.
[13]  J. Pujoseno, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Alat Tulis,” Tugas Akhir, Universitas Islam Indonesia, Indonesia, Mar. 2018.
[14]  M.N.H.  Siregar,  “Model  Arsitektur  Artificial  Neural  Network  pada Pelanggan Listrik Negara (PLN),” InfoTekJar (J. Nas.  Inform., Teknol. Jar.) , Vol. 3, No. 1, hal. 1–5, Sep. 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.642.
[15]  M.B.  Herlambang  (2019)  “Deep  Learning:  Recurrent  Neural  Networks homepage on website Epam,” [Online], https://www.megabagus.id/deep- learning-recurrent-neural-networks/, tanggal akses: 6-Jul-2022.
[16]  G.  Kaur  dkk.,  “Face  Mask  Recognition  System  Using  CNN  Model,” Neurosci.  Inform. ,  Vol.  2,  No.  3,  hal.  1-9,  Sep.  2022,  doi: 10.1016/j.neuri.2021.100035.
[17]  O.  Kembuan,  G.C.  Rorimpandey,  dan  S.M.T.  Tengker,  “Convolutional Neural  Network  (CNN)  for  Image  Classification  of  Indonesia  Sign Language Using Tensorflow,” 2020 2nd Int. Conf. Cybern., Intell. Syst. (ICORIS) , 2020, hal. 1-5, doi: 10.1109/ICORIS50180.2020.9320810.
[18]  R. Tineges (2021) “Algoritma Deep Learning : Kenalan dengan Bagian- Bagian Deep Learning, Yuk!” [Online], https://www.dqlab.id/algoritma- deep-learning-machine-learning, tanggal akses: 6-Jul-2022.
[19]  (2021)  “Convolutional  Neural  Network  With  Tensorflow  and  Keras,”
[Online], https://medium.com/geekculture/introduction-to- convolutional-neural-network-with-tensorflow-and-keras-cb52cdc66eaf, tanggal akses: 6-Jul-2022.
[20]  R.M. Pradistya (2021) “Mengenal Tensorflow, Library untuk Keperluan Machine  Learning  Python”  [Online],  https://www.dqlab.id/mengenal- tensorflow-library-untuk-keperluan-machine-learning-python, tanggal akses: 8-Jul-2022.
[21]  Friendly,  Z.  Sembiring,  dan  H.R.  Safitri,  “Deteksi  Wajah  Bermasker Berbasis  Tensorflow-Keras  untuk  Pengendalian  Gerbang  Akses  Masuk Menggunakan Rasberry Pi4,” JIKSTRA , Vol. 2, No. 2, hal. 45–55, Okt. 2020.
[22]  (2021) “TensorFlow_Lite_Face_Mask_Jetson-Nano,” [Online], https://github.com/Qengineering/TensorFlow_Lite_Face_Mask_Jetson- Nano, tanggal akses: 6-Jul-2022.
[23]  F.A.M. Ali, dan M.S.H. Al-Tamimi, “Face Mask Detection Methods and Techniques: A Review,” Int. J. Nonlinear Anal., Appl. , Vol. 13, No. 1, hal. 3811-3823, Jan. 2022, doi: 10.22075/ijnaa.2022.6166.
[24]  V.K. Pandey, V.K. Gupta, dan S. Kumar, “Face Mask Detection Using Convolutional  Neural  Network,” 2021  3rd  Int.  Conf.  Adv.  Comput., Commun.  Control,  Netw.  (ICAC3N) ,  2021,  hal.  951–954,  doi: 10.1109/ICAC3N53548.2021.9725689.
[25]  S. Singh dkk., “Face Mask Detection Using YOLOv3 and Faster R-CNN Models: COVID-19 Environment,” Multimed. Tools, Appl. , Vol. 80, No. 13, hal. 19753–19768, Mar. 2021, doi: 10.1007/s11042-021-10711-8.
[26]  V. Saminathan dkk., “Face  Mask Detection  Using Raspberry Pi,” Ann. Romanian Soc. Cell Biol. , Vol. 25, No. 4, hal. 9982–9988, Apr. 2021.
[27]  E.N.  Arrofiqoh  dan  Harintaka,  “Implementasi  Metode  Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Tanaman pada Citra Resolusi Tinggi,” Geomatika ,  Vol.  24,  No.  2,  hal.  61-68,  Nov.  2018,  doi: 10.24895/jig.2018.24-2.810.
[28]  Trivusi  (2022)  “Pengertian  dan  Cara  Kerja  Algoritma  Convolutional Neural Network (CNN),” [Online],
https://www.trivusi.web.id/2022/04/algoritma-cnn.html,  tanggal  akses: 11-Agu-2022.
[29]  J. Feriawan dan D. Swanjaya, “Perbandingan Arsitektur Visual Geometry Group  dan  MobileNet  pada  Pengenalan  Jenis  Kayu,” Sem.  Nas.  Inov.
Teknol. , 2020, hal. 185–190, doi: /10.29407/inotek.v4i3.84.
[30]  P.  Nyoman  dan  P.K.  Negara,  “Deteksi  Masker  Pencegahan  Covid19 Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  Berbasis  Android,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.,  Teknol.  Inf.) ,  Vol.  5,  No.  3,  hal.  576–583,  Jun. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3103.
[31]  A.  Rosebrock  (2020)  “COVID-19:  Face  Mask  Detector  with  OpenCV, Keras/TensorFlow, and Deep Learning,” Online],
https://pyimagesearch.com/2020/05/04/covid-19-face-mask-detector- with-opencv-keras-tensorflow-and-deep-learning/,  tanggal  akses:  6-Jul- 2022.
[32]  F.R.  Lumbanraja  dkk.,  “An  Evaluation  of  Deep  Neural  Network Performance on Limited Protein Phosphorylation Site Prediction Data,” Procedia  Comput.  Sci. ,  Vol.  157,  hal.  25–30,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2019.08.137.
[33]  (2021) “Jetson Nano Developer Kit,” [Online],
https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit, tanggal akses: 7-Jul-2022.