## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Sistem Pendeteksi Masker pada Pengemudi Kendaraan Menggunakan Kecerdasan Artifisial
Alief Wikarta #1 , M Khoirul Effendi #2 , Agus Sigit Pramono #3
# Departemen Teknik Mesin, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih, Surabaya 60111
1 wikarta@me.its.ac.id
2 khoirul_effendi@me.its.ac.id
3 pramono@me.its.ac.id
Abstrak —  Deteksi  penggunaan  masker  pada  pengemudi kendaraan termasuk tugas klasifikasi yang dapat diselesaikan  secara  otomatis  oleh  kecerdasaan  artifisial. Untuk  implementasi  pada  perangkat mobile ,  arsitektur neural  network MobileNetV2  dipilih  dengan  pertimbangan akurasi  yang  baik.  Penambahan  teknik data  augmentation dan  pemilihan optimizer ADAM  semakin  meningkatkan akurasi  klasifikasi  dari  MobileNetV2.  Proses  deteksi dilakukan  pada  13  foto  pengemudi  dengan  masker  dan  13 pengemudi  tanpa  masker.  Untuk  pengemudi  tanpa  masker, sistem  pendeteksi  berhasil  100%,  meskipun  ada  salah  satu kondisi  saat  pengemudi  memakai  masker  di  dagu,  tingkat akurasi hanya sebesar 65,59%. Sedangkan untuk pengemudi tanpa masker, ada 1 foto yang salah, disebabkan oleh warna gelap  yang  digunakan  sebagai  masker,  sehingga  sistem pendeteksi  mengklasifikasikan  sebagai  pengemudi  tanpa masker dengan tingkat akurasi hingga 97,76%. Hasil analisis lebih  dalam  menunjukkan  bahwa  aksesoris  seperti  jilbab dan  kacamata  mempengaruhi  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  oleh  sistem  pendeteksi.  Sementara  itu,  tingkat akurasi juga lebih dipengaruhi oleh warna dari masker yang dipakai ketimbang pemilihan masker medis ataupun masker kain.
Kata kunci — Pendeteksi Masker, Kecerdasan Artifisial, Pengemudi Kendaraan, Tingkat Akurasi.

## I. P ENDAHULUAN
Pengemudi kendaraan taksi yang konvensional maupun online menerima  dampak  pandemi  Covid-19  seperti halnya  pekerja  sektor  lain.  Untuk  mencegah  penyebaran virus  corona,  pemakaian  masker  menjadi  salah  satu protokol  kesehatan  yang  harus  dipenuhi  [1],  [2]. Pendeteksian  penggunaan  masker  oleh  pengemudi kendaraan  dapat  dilakukan  secara  manual  maupun otomatis. Deteksi secara manual seringkali kurang efisien karena  membutuhkan  pengamat  dalam  jumlah  yang banyak. Sementara pendeteksian secara otomatis membutuhkan  program  yang  akurat  supaya  lebih memaksimalkan  efektifitas  dan  efisiensi  yang  sudah dimiliki.
Semenjak  mulai pandemi tahun 2020 hingga sekarang, telah  ada  beberapa  publikasi  deteksi  masker,  yang dilakukan  oleh  peneliti  di  dalam  negeri.  Dalam penelitiannya,  Lambacing  dan  Ferdiansyah  (2020) menggunakan  raspberry  pi  sebagai  pendeteksi  masker dengan notifikasi telegram berbasis Internet of Things [3]. Sementara  Anarki,  dkk  (2021)  menerapkan  metode haar cascade untuk aplikasi deteksi masker [4]. Metode deteksi lain  secara  otomatis  adalah  dengan  menerapakan neural network dan deep learning . Putri, dkk (2021) menggunakan  metode Convolutional  Neural  Networks (CNN) dengan  dataset  yang  diambil  bervariasi  dari berbagai  negara  seperti  Asia,  Eropa  dan  Amerika  [5]. Arwindo,  dkk  (2020)  menggunakan  arsitektur  YOLOv3, untuk mewujudkan deteksi masker yang robust dan presisi [6].  Sedangkan  Harfi,  dkk  (2021)  menerapkan deep learning untuk deteksi penggunaan  masker pada berbagai jenis masker, beberapa kondisi pencahayaan, serta kondisi diam maupun berjalan [7].
Selain  publikasi  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam negeri, pendeteksi  masker secara otomatis  juga dilakukan oleh peneliti dari luar negeri. Yadav (2020), menggunakan computer  vision yang  efisien  berbasiskan  algoritma deep learning untuk  mendeteksi  pemakaian  masker  dan  jaga jarak [8]. Inamdar (2020) membuat tiga klasifikasi berupa memakai  masker,  menggunakan  masker  tapi  tidak  tepat, dan tanpa masker berdasarkan pada metode deep learning [9].  Kemudian  Chowdary  (2020)  mengaplikasikan  model transfer  learning dari  Inception  V3  dengan  teknik data augmentation untuk mendeteksi penggunaan masker [10]. Loey (2021) memakai  model hybrid antara deep learning dengan machine  learning untuk  mendeteksi  masker  [11]. Jiang  (2020)  membuat  deteksi  penggunaan  masker menggunakan  MobileNet  untuk  perangkat mobile dengan akurasi yang bagus [12].
Penggunaan  metode deep  learning terutama  dengan arsitektur MobileNet untuk perangkat mobile menunjukkan akurasi yang baik. Untuk itu perlu ada studi yang  mendalami  tentang  pengaruh  dari  bermacam parameter  dari  MobileNet  terhadap  akurasi  dari  model
deep  learning .  Hasil  studi  tersebut  akan  membantu terwujudnya pendeteksi masker yang akurat menggunakan perangkat  mobile  dengan  spesifikasi  terbatas.  Studi  oleh peneliti  telah  dilakukan  untuk  menganalisa  pengaruh  dari parameter ukuran data testing dan augmentation [13] serta bermacam optimizer [14]  terhadap  akurasi  pendeteksi masker  yang  menggunakan  arsitektur  MobileNet maupun MobileNetV2.  Hasil  studi  menunjukkan  bahwa optimizer tipe  ADAM  pada  arsitektur  MobileNetV2  dengan menggunakan  ukuran data  augmentation menghasilkan akurasi yang baik saat proses training maupun testing . Oleh  karena  itu  pada  artikel  ini  akan  melanjutkan penelitian  dengan  melakukan  pengujian  pendeteksi masker  untuk  beberapa  kondisi  pengemudi  kendaraan, yakni  memakai  masker  kain,  masker  medis,  pengemudi berjilbab, maupun memakai kacamata.

## II. M ETODE
Proses  pendeteksian  masker  menggunakan  kecerdasan artifisial  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Dimana  ada  2 proses  utama  yang  perlu  dilakukan.  Pertama,  adalah proses training dan testing dari  arsitektur  MobileNetV2 dengan  optimizer  ADAM  menggunakan  teknik data augmentation pada  dataset  hingga  didapatkan  sebuah model pendeteksi. Proses kedua adalah mendeteksi region of  interest  (ROI) yaitu  posisi  wajah  dari  pengendara kendaraan. Kemudian pada ROI tersebut dijalankan model pendeteksi  dari deep  learning yang  telah  ditraining sehingga  didapatkan  hasil  pendeteksian  berupa  wajah
pengendara menggunakan masker atau tidak menggunakan masker.
Kecerdasan  artifisial,  khususnya deep  learning ,  telah banyak  digunakan  untuk  berbagai  macam  aplikasi computer  vision ,  diantaranya  untuk autonomous  car maupun smart  CCTV .  Keunggulan  dari deep  learning adalah  kemampuannya  untuk  mendeteksi object dengan akurat lewat convolutional neural network (CNN) . Namun demikian,  arsitektur  CNN  biasanya  membutuhkan komputer  dengan  spesifikasi Graphical  Processor  Unit (GPU) yang  tinggi.  Padahal  dalam  beberapa  aplikasi computer  vision memakai  pendekatan edge  computing dengan spesifikasi GPU  yang terbatas. Untuk itu, peneliti di  Google  mengembangkan  arsitektur  yang  disebut MobileNet,  yang  ramah  untuk edge  computing serta aplikasi  mobile,  sesuai  dengan  namanya  [15].  Perbedaan utama  antara  MobileNet  dengan  arsitektur  CNN  pada umumnya  terletak  pada  penggunaan  lapisan  atau  layer konvolusi  dengan  ketebalan  filter  yang  sesuai  dengan ketebalan dari input image [16].
Pada  tahun  2017,  Google  meluncurkan  versi  terbaru yang  disebut  dengan  MobileNetV2  dimana  ada  2 tambahan  fitur,  yaitu linear  bottleneck dan shortcut connection antar bottleneck [17]. Gambar 2 menunjukkan arsitektur  dari  MobileNetV2,  dimana  dengan  kedua  fitur baru  tersebut,  proses training pada neural  network dapat berjalan  dengan  lebih  cepat  dan  menghasilkan  akurasi yang  lebih  baik.  Dengan  mempertimbangan  kelebihan tersebut,  maka  pendeteksian  masker  pada  pengemudi kendaraan menggunakan arsitektur MobileNetV2.
Gambar 1. Proses pendeteksian masker menggunakan kecerdasan artifisial
Umumnya arsitektur pada deep learning membutuhkan jumlah  data  yang  sangat  banyak  dibandingkan  dengan algoritma  kecerdasan  artifisial  yang  lain.  Sementara  itu, jumlah dataset yang  digunakan  untuk  pendeteksian masker masih terbatas, sehingga masih belum cukup guna mendapatkan  akurasi  yang  baik.  Salah  satu  teknik  untuk memperbanyak  jumlah  dataset  tanpa  kehilangan  esensi dari  data  tersebut  adalah data  augmentation [18].  Pada studi  kasus  sebuah  gambar, data  augmentation yang
dilakukan  berupa rotate,  flip,  crop,  zoom,  shear ,  ataupun shifting .
Untuk  menentukan  kondisi  optimum  dari  arsitektur MobileNetV2, ada beberapa pilihan optimizer yang dapat digunakan,  diantaranya Stochastic  Gradient  Descent (SGD), RMSProp,  dan  ADAM.  Kelebihan  dari  optimizer ADAM  adalah  kemampuannya  untuk  mengkombinasikan fitur  terbaik  dari  SGD  dan  RMSProp  sehingga  dapat bekerja  dengan  baik  pada  berbagai  permasalahan  [19],
[20].  Untuk  implementasi  pendeteksi  masker  pada pengemudi  kendaraan,  optimizer  ADAM  menghasilkan akurasi  tertinggi  sebesar  0,9654,  lebih  baik  ketimbang SGD  maupun  RMSProp  dengan  akurasi  0,7577  dan 0,9577 [14].
Gambar 2. Arsitektur dari MobileNetV2 [21]

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sistem  kerja  dari  pendeteksi  adalah  mengidentifikasi area wajah dari pengemudi, yang selanjutnya menerapkan model deep learning untuk mendeteksi pakai masker atau tidak  pakai  masker.  Gambar  3  adalah  hasil  dari  sistem pendeteksi  masker  menggunakan  kecerdasan  artifisial. Dimana pada gambar tersebut tampak kotak di area wajah dari  pengemudi  dengan  angka  persentase  tingkat  akurasi. Untuk  kotak  warna  merah  menandakan  bahwa  sistem pendeteksi  mengklasifikasikan  wajah  tanpa  memakai masker. Sementara untuk kotak warna hijau menunjukkan hasil klasifikasi berupa wajah yang pakai masker.
Pada  artikel  ini,  proses  deteksi  masker  dilakukan  pada foto-foto  pengemudi  kendaraan  yang  didapatkan  dari penelusuran  di google  image .  Foto-foto  pengemudi
tersebut  digunakan  sebagai  input  gambar  yang  akan dideteksi  oleh  kecerdasan  artifisial.  Hasil  deteksi ditampilkan  berupa  kotak  warna  yang  disertai  tingkat akurasi untuk tiap input gambar.
Gambar 3. Hasil deteksi pada pengemudi kendaraan
Pembahasan  lebih  mendalam  tentang  hasil  deteksi tersebut  disajikan  pada  Tabel  1  dan  Tabel  2  untuk memudahkan  analisis.  Tabel  1  menunjukkan  tingkat akurasi  untuk  bermacam  foto  pengemudi  yang  tanpa masker.  Sedangkan  Tabel  2  menunjukkan  tingkat  akurasi untuk bermacam  foto pengemudi dengan  masker maupun tidak memakai masker.
Pada  Tabel  1,  seluruh  foto  pengemudi  tanpa  masker dapat  diklasifikasikan  dengan  akurat,  dengan  kata  lain tidak  ada  kesalahan  pada  hasil  deteksi.  Meskipun demikian,  pengamatan  lebih  dalam  terhadap  tingkat akurasi  menunjukkan  beberapa  hasil  yang  menarik  untuk didiskusikan.  Untuk  pengemudi  nomer  11  yang  memakai masker di dagu, tingkat akurasi hanya sebesar 65,59%. Ini berarti  sistem  pendeteksi  dapat  mengklasifikasikan dengan  benar  namun  cukup  tersamarkan  oleh  adanya masker  di  daerah  ragu,  terutama  saat  identifikasi  bagian wajah dari pengemudi.
Gambar 4. Hasil deteksi pada 13 pengemudi yang tidak memakai masker
Gambar 5. Hasil deteksi pada 13 pengemudi yang memakai masker
Hal  menarik  lainnya  adalah  2  dari  3  foto  pengemudi berjilbab  (nomer  3  dan  8)  memiliki  tingkat  akurasi 68,35%  dan  82,66%  seperti  terlihat  pada  Gambar  4. Tingkat  akurasi  itu  tidak  sebaik  klasifikasi  pada perempuan  tanpa  jilbab  yang  berada  di  atas  95%.  Ini menunjukkan bahwa penentuan Region of Intereset (ROI) pada bagian wajah dari pengemudi akan lebih mudah dan akurat  jikaa  tidak  ada  aksesoris.  Hal  yang  serupa  juga ditunjukkan pada foto pengemudi nomer 1, dimana hanya memiliki  akurasi  81,6%  karena  pengemudi  memakai kacamata.
TABEL I
T INGKAT A KURASI PADA D ETEKSI P ENGEMUDI T ANPA M ASKER
Untuk  deteksi  pada  foto  pengemudi  yang  memakai masker,  penggunaan  masker  medis  ataupun  masker  kain bukan  menjadi  faktor  utama  dalam  menentukan  tingkat akurasi. Penggunaan aksesoris seperti kacamata dan jilbab lebih  memberikan  pengaruh  pada  tingkat  akurasi  deteksi pengemudi  yang  memakai  masker.  Pada  Tabel  2 menunjukkan  bahwa  pengemudi  nomer  1  dan  3  yang berjilbab  dan  memiliki  tingkat  akurasi  di  kisaran  89%. Kemudian  pada  pengemudi  nomer  13  yang  berkacamata memiliki tingkat akurasi sebesar 74%  seperti ditunjukkan
Gambar 5. Hal ini sesuai dengan pembahasan pada sistem deteksi  pengemudi  tanpa masker,  dimana  untuk pengemudi  dengan  memakai  jilbab  dan  kacamata  akan mampu terklasifikasikan dengan baik namun menghasilkan tingkat akurasi yang kurang.
TABEL II T INGKAT A KURASI PADA D ETEKSI P ENGEMUDI Y ANG M EMAKAI
M ASKER No Foto Pengemudi Akurasi (%) Hasil Deteksi Keterangan 1 pakai masker 89,61 pakai masker masker kain, jilbab 2 pakai masker 98 pakai masker masker medis, jilbab 3 pakai masker 89,92 pakai masker masker kain, jilbab 4 pakai masker 99,9 pakai masker masker kain, jilbab 5 pakai masker 97,27 pakai masker masker medis, jilbab 6 pakai masker 98,3 pakai masker masker kain 7 pakai masker 97,75 pakai masker masker medis 8 pakai masker 99,38 pakai masker masker medis 9 pakai masker 99,57 pakai masker masker medis 10 pakai masker 97,76 tanpa masker masker kain warna gelap 11 pakai masker 82,42 pakai masker masker kain warna gelap 12 pakai masker 97,22 pakai masker masker kain 13 pakai masker 74 pakai masker masker medis, kacamata
Ada  satu  pengemudi  nomer  10  yang  tidak  berhasil diklasifikasikan  dengan  baik  oleh  sistem  pendeteksi. Pengemudi  tersebut  harusnya  memakai  masker,  namun dideteksi  tanpa  masker  dengan  tingkat  akurasi  hingga 97%.  Penyebab  dari  kegagalan  deteksi  ini  lebih disebabkan  oleh  warna  gelap  yang  digunakan  sebagai masker.  Dimana  hal  tersebut  menyulitkan  sistem pendeteksi  untuk  menentukan Region  of  Interest  (ROI) sekaligus  mendeteksi  pemakaian  masker.  Hal  ini diperkuat  dengan  tingkat  akurasi  yang  kurang  baik  pada pengemudi  nomer  11,  yang  memakai  masker  kain  warna gelap.  Meskipun  hasil  klasifikasi  berhasil  dengan  bagus, namun  tingkat  akurasinya  hanya  82,42%.  Ini  berarti sistem  pendeteksi  berbasiskan  kecerdasaran  artifisial
mudah tersamarkan oleh warna masker dalam mendeteksi penggunaan masker oleh pengemudi kendaraan.

## IV. K ESIMPULAN
Pada artikel  ini telah disajikan hasil deteksi pemakaian masker pada pengemudi kendaraan dengan  menggunakan kecerdasan  artifisial.  Untuk  pengemudi  tanpa  masker, sistem  pendeteksi  mampu  mengklasifikasikan  dengan tepat  13  dari  13  foto  pengemudi  tanpa  masker,  meskipun ada salah satu kondisi saat pengemudi memakai masker di dagu,  tingkat  akurasi  hanya  sebesar  65,59%.  Sementara untuk pengemudi dengan masker, sistem pendeteksi gagal mengklasifikasikan  dengan  benar  1  dari  13  foto pengemudi  kendaraan  dengan  masker.  Penyebab  dari kegagalan  deteksi  ini  lebih  disebabkan  oleh  warna  gelap yang  digunakan  sebagai  masker,  sehingga  sistem pendeteksi  malah  mengklasifikasikan  sebagai  pengemudi tanpa masker dengan tingkat akurasi hingga 97,76%.  Foto pengemudi  dengan  memakai  aksesoris  seperti  jilbab  dan kacamata  mempengaruhi  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan oleh  sistem  pendeteksi.  Sedangkan  untuk  pengemudi dengan  masker,  warna  dari  masker  yang  dipakai  lebih berpengaruh  pada  tingkat  akurasi,  ketimbang  pemilihan masker medis ataupun masker kain.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Artikel ini merupakan bagian dari hibah penelitian dana ITS (Departemen) dengan nomer kontrak: 1697/PKS/ITS/2020.
R EFERENSI
[1] T.  Greenhalgh,  M.  B.  Schmid,  T.  Czypionka,  D.  Bassler,  and  L. Gruer,  “Face  masks  for  the  public  during  the  covid-19  crisis,” BMJ, vol. 369, Apr. 2020, doi: 10.1136/bmj.m1435.
[2] [2]  V. C.-C. Cheng et al., “The role of community-wide wearing of face mask for control of coronavirus disease 2019 (COVID-19) epidemic  due  to  SARS-CoV-2,”  Journal  of  Infection,  Apr.  2020, doi: 10.1016/j.jinf.2020.04.024.
[3] M.  M.  Lambacing  and  F.  Ferdiansyah,  “RANCANG  BANGUN NEW  NORMAL  COVID-19  MASKER  DETEKTOR  DENGAN NOTIFIKASI TELEGRAM BERBASIS INTERNET OF THINGS,”  Dinamik,  vol.  25,  no.  2,  Art.  no.  2,  Jul.  2020,  doi: 10.35315/dinamik.v25i2.8070.
[4] G.  A.  Anarki,  K.  Auliasari,  and  M.  Orisa,  “PENERAPAN METODE  HAAR  CASCADE  PADA  APLIKASI  DETEKSI MASKER,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 5, no. 1, Art. no. 1, Feb. 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3214.
[5] T. S. N. P. Putri, M. A. Fikih, and N. Setyawan, “FACE MASK DETECTION COVID-19 USING CONVOLUTIONAL
NEURAL  NETWORK  (CNN),”  Prosiding  SENTRA  (Seminar Teknologi dan Rekayasa), vol. 0, no. 6, Art. no. 6, Jan. 2021, doi: 10.22219/sentra.v0i6.3801.
[6] D. G. Arwindo, E. Y. Puspaningrum, and Y. V. Via, “Identifikasi Penggunaan  Masker  Menggunakan  Algoritma  CNN  YOLOv3- Tiny,” Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara, vol. 1, pp. 153–159, 2020.
[7] M.  A.  R.  I.  Harfi  and  D.  A.  Prasetya,  “Prototipe  Pendeteksi Masker  pada  Ruangan  Wajib  Masker  untuk  Kendali  Pintu Otomatis  berbasis  Deep  Learning  sebagai  Pencegahan  Penularan COVID-19,”  Dec.  2020,  Accessed:  Mar.  06,  2021.  [Online]. Available: http://publikasiilmiah.ums.ac.id/handle/11617/12377
[8] S. Yadav, “Deep Learning based Safe Social Distancing and Face Mask Detection in Public Areas for COVID-19 Safety Guidelines Adherence,”  International  Journal  for  Research  in  Applied
Science  and  Engineering  Technology,  vol.  8,  no.  7,  pp.  1368– 1375, Jul. 2020, doi: 10.22214/ijraset.2020.30560.
[9] M.  Inamdar  and  N.  Mehendale,  “Real-Time  Face  Mask Identification  Using  Facemasknet  Deep  Learning  Network,”
Social  Science  Research  Network,  Rochester,  NY,  SSRN Scholarly Paper ID 3663305, Jul. 2020. doi:
10.2139/ssrn.3663305.
[10] G.  J.  Chowdary,  N.  S.  Punn,  S.  K.  Sonbhadra,  and  S.  Agarwal, “Face  Mask  Detection  using  Transfer  Learning  of  InceptionV3,” Sep.  2020,  Accessed:  Oct.  20,  2020.  [Online].  Available: https://arxiv.org/abs/2009.08369v1
[11] M. Loey, G. Manogaran, M. H. N. Taha, and N. E. M. Khalifa, “A hybrid  deep  transfer  learning  model  with  machine  learning methods  for  face  mask  detection  in  the  era  of  the  COVID-19 pandemic,”  Measurement,  vol.  167,  p.  108288,  Jan.  2021,  doi: 10.1016/j.measurement.2020.108288.
[12] M.  Jiang,  X.  Fan,  and  H.  Yan,  “RetinaMask:  A  Face  Mask detector,”  arXiv:2005.03950  [cs],  Jun.  2020,  Accessed:  Aug.  24, 2020. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2005.03950
[13] A.  Wikarta,  I.  B.  Suryo,  and  M.  K.  Effendi,  “Analisa  Pengaruh Ukuran  Testing  Data  dan  Data  Augmentation  pada  Tingkat Akurasi  Deteksi  Pemakaian  Masker  oleh  Pengemudi  Kendaraan menggunakan Deep Learning,” SENTER, pp. 20–24, Jan. 2021.
[14] A.  Wikarta,  A.  S.  Pramono,  and  J.  B.  Ariatedja,  “ANALISA BERMACAM OPTIMIZER PADA CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORK  UNTUK  DETEKSI  PEMAKAIAN MASKER  PENGEMUDI  KENDARAAN,”  Seminar  Nasional Informatika (SEMNASIF), vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Dec. 2020.
[15] A. G. Howard et al., “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks  for  Mobile  Vision  Applications,”  arXiv:1704.04861 [cs],  Apr.  2017,  Accessed:  May  21,  2021.  [Online].  Available:
http://arxiv.org/abs/1704.04861
[16] R.  O.  Ekoputris,  “MobileNet:  Deteksi  Objek  pada  Platform Mobile,” Medium, May 09, 2018.
https://medium.com/nodeflux/mobilenet-deteksi-objek-pada- platform-mobile-bbbf3806e4b3 (accessed May 21, 2021).
[17] M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L.-C. Chen, “MobileNetV2:  Inverted  Residuals  and  Linear  Bottlenecks,” arXiv:1801.04381  [cs],  Mar.  2019,  Accessed:  May  21,  2021. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1801.04381
[18] C.  Shorten  and  T.  M.  Khoshgoftaar,  “A  survey  on  Image  Data Augmentation for Deep Learning,” Journal of Big Data, vol. 6, no. 1, p. 60, Jul. 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[19] D.  P.  Kingma  and  J.  Ba,  “Adam:  A  Method  for  Stochastic Optimization,”  Dec.  2014,  Accessed:  Nov.  23,  2020.  [Online]. Available: https://arxiv.o  rg/abs/1412.6980v9
[20] S.  Ruder,  “An  overview  of  gradient  descent  optimization algorithms,”  Sep.  2016,  Accessed:  Nov.  23,  2020.  [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1609.04747v2
[21] S.-H.  Tsang,  “Review:  MobileNetV2  —  Light  Weight  Model (Image Classification),” Medium, Aug. 01, 2019. https://towardsdatascience.com/review-mobilenetv2-light-weight- model-image-classification-8febb490e61c  (accessed  May  21, 2021).