Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2487-2494
E- ISSN 2503-2933 2487

## Analisis Penggunaan Model EfficientNetV2 Dalam Memprediksi Jenis Kelamin Pada Wajah Pengguna Masker
Novendra Adisaputra Sinaga* 1 , Ramadani 2 , Rika Rosnelly 3 , Wanayumini 4 1 Program Studi Komputeriasi Akuntansi, Politeknik Bisnis Indonesia; Jalan Sriwijaya No 9 Pematangsiantar, Indonesia
2,3,4 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Potensi Utama, Jl.K.L  Yos Sudarso KM.6,5 No. 3A Tj.Mulia, Medan, Indonesia e-mail: * 1 mrnoven@gmail.com, 2 ramadans.ordinary@gmail.com, 3 rikarosnelly@gmail.com,
4 wanayumini@gmail.com

## Abstrak
Biometrik merupakan metode untuk mengenali karakteristik fisik atau perilaku manusia yang  digunakan  sebagai  input  untuk  pengenalan  pola.  Setiap  bentuk  biometrik  tentunya menggunakan  teknologi  yang  berbeda  dalam  mengidentifikasikannya.  Sebuah  gallery  atau pertujukan  seperti  bioskop,  pusat  perbelanjaan,  pameran  membutuhkan  informasi  pengunjung dari  acara  tersebut  untuk  dilakukan  sebuah  kajian  dalam  menawarkan  atau  menjual  produk sesuai  dengan  jenis  kelamin  dari  pengunjung.  Model  EfficientNetV2  merupakan  Family  Baru dalam  kelompok  Covolution  Neural  Network  (CNN)  yang  memiliki  kecepatan  pelatihan  lebih cepat  dan  efisiensi  parameter  yang  lebih  baik  daripada  model  sebelumnya. Dalam  uji  coba menunjukkan bahwa model EfficientNetV2 berlatih jauh lebih cepat daripada model tercanggih dengan ukuran hingga 6,8x lebih kecil. Hasil dengan memanfaatkan model EfficientNetV2 yang dilakukan 25 epoch dan terdapat 2 class yaitu laki-laki dan perempuan dimana masing-masing terdiri  dari  72.318  data  training  dan  16.813  data  testing.  Didapatkan  nilai  akurasi  untuk training 0.9455 (94.5 %) dan untuk data testing nilai akurasinya didapatkan 0.9475 (94.7 %). Untuk  Niilai  loss  untuk  training  0.1375  (13.75  %)  dan  untuk  data  testing  nilai  loss  nya didapatkan 0.1277 (12.7 %).
Kata kunci —CNN, EfficientNetV2, Jenis Kelamin, Masker

## Abstract
A technique for identifying physical traits or human behavior that is utilized as input for pattern  recognition  is  called  biometrics.  Each  type  of  biometric  identification  undoubtedly employs  a  unique  technology.  In  order  to  do  research  on  how  to  promote  or  sell  items  in accordance with visitor gender, a gallery or exhibition, such as a movie theater, retail mall, or exposition, needs visitor information from the event. The EfficientNetV2 model, a New Family in the  Covolution  Neural  Network  (CNN)  family,  outperforms  the  previous  model  in  terms  of parameter efficiency and training speed. According to tests, the EfficientNetV2 model can learn up to 6.8.The results using the EfficientNetV2 model were carried out for 25 epochs and there were 2 classes, namely male and female, each of which consisted of 72,318 training data and 16,813 testing data. The accuracy value for training is 0.9455 (94.5%) and for data testing the accuracy value is 0.9475 (94.7%). The loss value for training is 0.1375 (13.75%) and for testing data the loss value is 0.1277 (12.7%).
Keywords —CNN, EfficientNetV2, Gender, Mask
2488 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2487-2494 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Biometrik merupakan metode untuk mengenali karakteristik fisik atau perilaku manusia yang  digunakan  sebagai  input  untuk  pengenalan  pola.  Setiap  bentuk  biometrik  tentunya menggunakan  teknologi  yang  berbeda  dalam  mengidentifikasikannya  [1].  Pengenalan  wajah adalah salah satu bidang studi saat ini dalam computer vision yang telah diteliti selama beberapa dekade  karena  memiliki  banyak  kegunaan  di  dunia  nyata,  seperti  di  mobil  pintar,  keamanan, ritel, kecantikan, dan jejaring sosial. Tujuan dari sistem pengenalan ekspresi wajah adalah untuk secara otomatis menerjemahkan dan memahami gerakan wajah dari input visual [2] Salah satu contoh informasi biometrik khas yang dimiliki setiap individu adalah wajah. Konstruksi wajah, warna kulit, bentuk mata, hidung, dan mulut, serta fitur lain seperti janggut, kumis, rambut, dan alis,  semuanya  merupakan  informasi  yang  dapat  diperoleh  dari  wajah  manusia  [1],  [3] . Pengolahan citra merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengolah data biometric [4].  Dengan  metode  pengolahan  citra  dapat  lebih  jauh  digunakan  sebagai  tahap  untuk pengolahan  data  biometric  [5].  Dengan  memanfaatkan  biometrik  dapat  memprediksi  jenis kelamin    [1],  [2],  [6].  Hampir  setiap  aktivitas  manusia  selalu  mengharapkan  hasil  yang maksimal  sehingga  diperlukan  pernan  teknologi  [7].  Peningkatan  luar  biasa  dalam perkembangan  teknologi  interaksi  manusia-komputer  yang  canggih  memungkinkan  persoalan yang berhubungan dengan biometrik dapat diselesaikan bukan hanya sekedar mendeteksi jenis kelamin melainkan situasi mood seseorang juga dapat dipredisksi [8]. Sebuah gallery atau  pertujukan  seperti  bioskop,  pusat  perbelanjaan,  pameran membutuhkan  informasi  pengunjung  dari  acara  tersebut  untuk  dilakukan  sebuah  kajian  dalam menawarkan atau menjual produk sesuai dengan jenis kelamin dari pengunjung. Data ini sangat dibutuhkan dalam menentukan dominasi produk yang akan dijual. Covid-19 sangat memberikan dampak  dalam  dalam  kebiasaan  sehari-hari.  Selain  mencegah  penularan  virus  covid  19  juga merupakan  anjuran  dari  pemerintah  untuk  tetap  menggunakan  masker.  Hal  ini  tentu mempengaruhi  sistem  beometrik  untuk  menentukan  jenis  kelamin  dari  pengunjung  karena sebagaian  dari  objek  biometrik  sudah  tertutup  oleh  masker  yang  mempersulit  dalam memprediksi jenis kelamin pengunjung.
Model EfficientNetV2 merupakan  famili  baru  dalam  kelompok Covolution  Neural Network (CNN)  yang  memiliki  kecepatan  pelatihan  lebih  cepat  dan  efisiensi  parameter  yang lebih  baik  daripada  model  sebelumnya.  Model  ini  dikembangkan  menggunakan  kombinasi pencarian  dan  penskalaan  arsitektur  pelatihan  jaringan,  untuk  bersama-sama  mengoptimalkan kecepatan pelatihan dan efisiensi parameter. Model dicari dari ruang pencarian yang diperkaya dengan  operasi  baru  seperti Fused-MB  Conv .  Dalam  uji  coba  menunjukkan  bahwa  model EfficientNetV2 berlatih jauh lebih cepat daripada model tercanggih dengan ukuran hingga 6,8x lebih kecil [9].
Pada penelitian sebelumnya pengenalan wajah dengan menggunakan  metode Learning Vector  Quantization  (LVQ) dengan  10  skenario  percobaan  diperoleh  akurasi  81,3%  dan  juga belum  dapat  membedakan  masing-masing  pose  [10].  Pada  penelitian  dengan  menggunakan model EfficientNetV2 dalam mendeteksi penyakit tanaman kapulaga dan menghasilkan akurasi sebesar  98,26%  [11].  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  peneliti  tertarik  menganalisis  model dengan  menggunakan EfficientNetV2 dalam  memprediksi  jenis  kelamin  pada  wajah  pengguna masker.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2487-2494 E- ISSN  2503-2933 2489
Novendra, et., al [Analisis Penggunaan Model EfficientNetV2 Dalam Memprediksi Jenis Kelamin Pada Wajah Pengguna Masker]

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah seperti Gambar 1 dibawah ini:
Resize Gambar Mulai Input Dataset Training Ekstraksi Fitur EfficientNetV2 Input Dataset Testing Model Jenis Kelamin Hasil Akurasi
Resize Gambar
Gambar 1. Metode Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan Data Sekunder yang merupakan dataset yang ada pada CelebFaces Attributes Dataset (CelebA). CelebA adalah kumpulan data atribut wajah berskala besar  dengan  lebih  dari  200  ribu  gambar  selebriti,  masing-masing  dengan  40  anotasi  atribut. Gambar  dalam  kumpulan  data  ini  mencakup  variasi  pose  yang  besar  dan  kekacauan  latar belakang.  CelebA  memiliki  keragaman  ukuran  dengan  jumlah  banyak  [12].  Setelah  itu dilakukan  resize  pada  gambar  sehingga  tidak  teralu  berat  untuk  dilakukan  komputasi  untuk melakukan eksraksi fitur. Setalah dilakukan resize gambar maka dilakukan proses ekstraksi fitur dengan  menggunakan  model EfficientNet2 sehinga  dari  tapan terssebut  diperolah  model  untuk jenis  kelamin.  Untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  dari  model  yang  sudah  dibentuk  makan dilakukan juga input data testing dan dilakukan tahapan resize gambar dan setalah itu dilakukan pengujian kedalam model jenis kelamin. Dari hasil model yang telah diuji setelah dimasukkan data  testing  maka  akan  di  dapatkan  hasil  akurasi  dari  masing  masing  data  training  dan  data testing gambar wajah dengan menggunakan masker baik laki-laki maupun perempuan.
a. Akusisi dan Preprocesing Data
Gambar wajah laki-laki menggunakan masker sebelum dilakunkan proprocesing data seperti pada Gambar 2 dibawah ini:
Gambar 2. Contoh Data Laki-Laki ber Masker
2490 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2487-2494 E-ISSN 2503-2933
Pemotongan gambar dilakukan untuk menghilangkan daerah eksternal yang tidak diinginkan dari gambar. Pada Gambar 2 tampak seorang laki-laki berfose setengah badan. Selanjutnya dilakukan proses ekstraksi data wajah. Pada penelitian ini melakukan random flip horizontal, random rotation dan random zoom. Setelah itu dilakukan resize gambar menjadi ukuran 128 x  128  pixel  untuk  seluruh  gambar.  Setelah  itu  dilakukan    pengambilan  area  wajah  dengan ukuran  96 x 96 pixel pada gambar yang telah di resize seperti Gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Hasil Ekstraksi Data Wajah
Pada Gambar 3 menunjukkan hasil ektraksi data wajah laki laki yang menggunakan masker. Tahapan  penelitian  ini  merupkan  tahap  yang  sangat  penting  karena  menjadi  sumber informasi dalam melakukan awal dalam melakukan tahap selanjutnya.
b. Ekstraksi Fitur
Dalam  penelitian  ini  untuk  mengekstrak  fitur  memanfaatkan  model EfficientNetV2 yang merupakan  famili  baru  dalam  kelompok Covolution  Neural  Network (CNN).  Penggunaan model  ini.  Kombinasi  pencarian  neural architecture  searc h  (NAS)  dan  penskalaan  yang digunakan bersama-sama mengoptimalkan kecepatan pelatihan dan efisiensi parameter.Pemanfaatan  Model EfficientNet2 pada  saat training data  akan  mendapatkan model jenis kelamin pada orang yang menggunakan masker diwajah.
c. Model
Tahapan ekstraksi fitur akan menghasilkan model jenis kelamin. Pada proses pembentukan model  dilakukan  dengan  menggunakan  Bahasa  pemrograman python dan  menggunakan librarary keras dengan tahap pengujian sebanyak 25 epoch.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  terdapat  2  class  yaitu  laki-laki  dan  perempuan  dimana  masing-masing terdiri  dari  72.318  data  training  dan  16.813  data  testing.  Tabel  1  menunjukkan  perbandingan akurasi untuk data traning dan testing .
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2487-2494 E- ISSN  2503-2933 2491
Novendra, et., al [Analisis Penggunaan Model EfficientNetV2 Dalam Memprediksi Jenis Kelamin Pada Wajah Pengguna Masker]
Tabel 1. Perbandingan Akurasi Traning dan Testing Epoch  Training  Testing 1 0.7071 0.8640 2 0.8632 0.8909 3 0.8884 0.9021 4 0.8960 0.9019 5 0.9027 0.8895 6 0.9093 0.9185 7 0.9108 0.9201 8 0.9178 0.9312 9 0.9178 0.9318 10 0.9242 0.9426 11 0.9270 0.9338 12 0.9281 0.9401 13 0.9303 0.9440 14 0.9326 0.9384 15 0.9326 0.9443 16 0.9350 0.9381 17 0.9367 0.9450 18 0.9385 0.9443 19 0.9395 0.9411 20 0.9403 0.9478 21 0.9404 0.9346 22 0.9432 0.9435 23 0.9433 0.9495 24 0.9448 0.9420 25 0.9455 0.9475
Setelah menerapkan model EfficientNetV2 dan membentuk model baru untuk menentukan jenis kelamin sebanyak 25 epoch maka dapat dilihat perbandingan akurasi antara data training dan testing seperti pada Gambar 4 dibawah ini :
2492 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2487-2494 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4. Grafik Nilai Akurasi Data Training dan Testing
Dari  Gambar  4  nilai  akurasi  untuk  data  traning  tetap  semakin  membaik  selama epoch . Dan  untuk  data  testing  pada  grafik  dengan  warna  orange  menunjukkan  semakin  tinggi epoch semakin konsisnten nilai akurasinya.
Perbandingan Nilai Loss untuk data traning dan testing dalam pembentukan model yang dilakukan sebanyak 25 epoch dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini
Tabel 2. Perbandingan Nilai Loss Traning
dan Testing Epoch  Loss Traning  Loss Testing 1 0.5682 0.3098 2 0.3055 0.2469 3 0.2586 0.2193 4 0.2397 0.2367 5 0.2297 0.2483 6 0.2161 0.1797 7 0.2108 0.1904 8 0.2008 0.1679 9 0.2010 0.1600 10 0.1863 0.1392 11 0.1810 0.1574 12 0.1770 0.1407 13 0.1708 0.1378 14 0.1675 0.1494 15 0.1668 0.1459 16 0.1612 0.1523 17 0.1582 0.1343 18 0.1560 0.1365 19 0.1531 0.1375
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2487-2494 E- ISSN  2503-2933 2493
Novendra, et., al [Analisis Penggunaan Model EfficientNetV2 Dalam Memprediksi Jenis Kelamin Pada Wajah Pengguna Masker]
ar,esearch results (First Author)
20 0.1504 0.1375 21 0.1482 0.1626 22 0.1436 0.1344 23 0.1428 0.1262 24 0.1400 0.1400 25 0.1375 0.1277
Dalam proses pembentukan model baru untuk menentukan jenis kelamin mengalamani nilai loss data yang dilakukan data training dan testing seperti pada Gambar 5 dibawah ini:
Gambar 5. Grafik Nilai Loss Data Training dan Testing
Dari  Gambar  5  nilai  loss  untuk  data  traning  semakin  tinggi epoch semakin  turung  nilai loss nya  sementara  pada  data testing pada  grafik  dengan  warna orange menunjukkan  semakin tinggi epoch semakin rendah dan konsisten nilai lossnya.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  pengujian  yang  dilakukan  dalam  pembetukan  model  baru  dengan  memanfaatkan model EfficientNetV2 yang  dilakukan  25 epoch .  Penelitian  ini  terdapat  2 class yaitu  laki-laki dan perempuan dimana masing-masing terdiri dari 72.318 data training dan 16.813 data testing . didapatkan nilai akurasi untuk training 0.9455 (94.5 %) dan untuk data testing nilai akurasinya didapatkan 0.9475 (94.7 %). Untuk Niilai loss untuk training 0.1375 (13.75 %) dan untuk data testing  nilai loss nya  didapatkan  0.1277  (12.7  %).  Untuk  penelitian  selanjutnya,  diharapkan untuk  meningkatkan  100 epoch atau epoch yang  lebih  tinggi  diharapkan  dapat  meningkatkan nilai akurasi dan semakin rendah nilai loss nya.
2494 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2487-2494 E-ISSN 2503-2933

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. D. Adinata and J. Arifin, “Klasifikasi Jenis Kelamin Wajah Bermasker Menggunakan Algoritma  Supervised  Learning,”  J.  Media  Inform.  Budidarma ,  Vol.  6,  No.  1,  p.  229, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3377.
[2] M. M. Islam, J.-H. Baek, and N. Tasnim, “Gender Prediction from Masked Face Images using  Deep  Learning  towards  Smart  Store  Customer  Management,” No.  February,  pp. 67–71, 2021, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/350106387.
[3] D. D. Darmansah, N. W. Wardani, and M. Y. Fathoni, “Perancangan Absensi Berbasis Face  Recognition  pada  Desa  Sokaraja  Lor  Menggunakan  Platform  Android,”  JATISI (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  Vol.  8,  No.  1,  pp.  91–104,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i1.629.
[4] A.  Prasetio  and  R.  Rosnelly, “Identification  of  Malaria  Parasite  Patterns  With  Gray Level Co-Occurance,” Resti , Vol. 5, No. 158, pp. 359–369, 2022.
[5] T.  Arifianto, “Penerapan  Algoritma  Viola-Jones  Untuk  Deteksi  Masker  Covid-19  di Politeknik  Perkeretaapian  Indonesia  Madiun,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , Vol. 8, No. 4, pp. 2030–2040, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1106.
[6] V. S. Patel, Z. Nie, T. N. Le, and T. V. Nguyen, “Masked Face Analysis Via Multi Task Deep Learning,” J. Imaging , Vol. 7, No. 10, 2021, doi: 10.3390/jimaging7100204.
[7] N.  A.  Sinaga,  B.  H.  Hayadi,  and  Z.  Situmorang, “Perbandingan  Akurasi  Algoritma Naïve  Bayes,  K-Nn  dan  Svm  Dalam  Memprediksi  Penerimaan  Pegawai,”  Tekinkom , Vol. 5, No. 1, pp. 27–34, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.446.
[8] T.  S.  Gunawan et  al. , “Development  of  Video-Based Emotion  Recognition  Using  Deep Learning  with  Google  Colab,”  Telkomnika  (Telecommunication  Comput.  Electron. Control. , Vol. 18, No. 5, pp. 2463–2471, 2020, doi:
10.12928/TELKOMNIKA.v18i5.16717.
[9] B.  Z.  Demiray,  M.  Sit,  and  I.  Demir, “DEM  Super-Resolution  with  EfficientNetV2,” arxiv , pp. 1–7, 2021, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2109.09661.
[10] A. Dinda, B. Sudirman, Y. A. Sari, and F. Utaminingrum, “Pengenalan Wajah Dengan Pose  Unik  Menggunakan Metode  Learning  Vector  Quantization,”  J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , Vol. 3, No. 1, pp. 884–891, 2019.
[11] C. K. Sunil, C. D. Jaidhar, and N. Patil, “ Cardamom Plant Disease Detection Approach Using  EfficientNetV2,” IEEE  Access ,  Vol.  10,  pp.  789–804,  2022,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3138920.
[12] M.  A.  I.  Miraj, “Celeb_A  Dataset  with  Male  and  Female  Separate.” 2022,  doi: 10.17632/zvr4jwvcrc.2.