e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 76

## Klasifikasi Penggunaan Masker dengan Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur MobileNetv2
Ihsan Mudzakir 1 , Toni Arifin 2 * 1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Sangga Buana 2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Adjirajasa Reswara Sanjaya
Bandung, Indonesia ihsanmzkr@gmail.com, toni.arifin@ars.ac.id*
Abstract – In the current pandemic situation caused by the COVID-19 virus. The spread of the virus comes from droplets or splashes attached to objects or public facilities. The use of masks is an effort to minimize the spread of this virus. The use of masks is required when carrying out activities in public places that allow spread. However, there are still  people  who  are  ignorant  of  this,  so  there  must  be  officers  who  carry  out  supervision  to  bring  order  to  the community so that they always wear masks. Classification by using Deep Learning to detect the use of masks is one way to help bring order to the community and assist officers in conducting surveillance. In this research, the Deep Learning model is made using the Convolutional Neural Network method and the MobileNetv2 architecture. The selection of this method is based on the effectiveness of the method in resource utilization that is not too heavy and can produce maximum accuracy. The dataset used is sourced from an open. The results of the model test for real-time mask detection succeeded in detecting objects in 2 classes, namely, mask and without a mask, and displayed excellent and accurate results with an average value of 0.99 on precision, recall, f1-score, and support.
Keywords: Classification; Machine Learning; Convolutional Neural Network; MobileNetv2.
Abstrak – Pada  situasi  pandemi  saat  ini  yang  diakibatkan  virus  COVID-19,  peran  kita  untuk  senantiasa  menjaga protokol kesehatan menjadi sangat penting. Penyebaran virus yang berasal dari droplet atau percikan yang menempel pada benda bisa atau fasilitas umum. Penggunaan masker menjadi salah satu upaya meminimalisir penyebaran virus ini. Penggunaan  masker  diwajibkan  saat  akan  melakukan  aktifitas  ditempat  umum  yang  memungkinkan  penyebaran. Namun  masih  ada  masyarakat  yang  abai  dengan  hal  ini.  Klasifikasi  dengan  menggunakan  Deep  Learning  untuk mendeteksi penggunaan  masker menjadi salah satu cara untuk membantu menertibkan masyarakat dan membantu petugas dalam melakukan pengawasan. Pada penelitian ini, model Deep Learning menggunakan Convolutional Neural Network  dan  arsitektur  MobileNetv2.  Pemilihan  metode  ini  didasari  pada  efektifitas  metode  dalam  pemanfaatan resource yang tidak terlalu berat dan bisa menghasilkan akurasi yang maksimal. Dataset yang digunakan bersumber dari dataset open source. Hasil pengujian model untuk deteksi masker secara realtime berhasil melakukan deteksi objek pada 2 kelas yaitu mask dan without_mask dan menampilkan hasil yang baik dan akurat dengan rata-rata nilai 0,99 pada precision, recall, f1-score dan support.
Kata Kunci: Klasifikasi; Deep Learning; Convolutional Neural Network; MobileNetv2.

## 1. PENDAHULUAN
Penyebaran Corona  Virus  Desease  (Covid-19) terjadi melalui cairan atau cipratan liur (Droplet) yang berasal dari saluran  pernapasan  dan  kontak  lansung.  Infeksi droplet terjadi ketika berada kurang dari jarak 1 meter dari orang yang  terinfeksi  yang  dapat  menyebabkan  infeksi  seperti batuk, bersin, atau kontak yang sangat dekat dengan virus melalui mulut atau mata [1] . Penggunaan masker menjadi salah  satu  upaya  yang  bisa  dilakukan  untuk  mencegah penularan  penyakit-penyakit  atau  virus  melalui  saluran pernapasan,  salah  satunya  adalah  Covid-19 [2] .  Pada sebuah  penelitian  pada  pedagang  UMKM  di  alun-alun Kutoharjo  Kaliwungu  yang  bertujuan  untuk  meneliti kedisiplinan penggunaan masker, didapatkan kesimpulan yaitu  adanya  hubungan  antara  tingkat  pengetahuan  dan
sikap  terhadap  pemakaian  masker [3] .  Menurut  dr. Riskiyana  Sukandhi  Putra  selaku  Direktur  pada  bagian promosi kesehatan dan pemberdayaan kepada masyarakat di  kementerian  kesehatan  RI  menyampaikan  bahwa sebanyak 80% masyarakat  yang ada di  Indonesia  sudah disiplin  menggunakan  masker  dan  20%  masyarakat  lain masih  belum  menggunakan  masker  sesuai  dengan peraturan  yang  telah  dibuat [4] .  Oleh  karena  itu pengawasan  menjadi  hal  yang  harus  dilakukan  agar masyarakat  lebih  tertib  dalam  mematuhi  protokol kesehatan  khususnya  penggunaan  masker.  Salah  satu caranya  adalah  dengan  menggunakan  deteksi  otomatis penggunaan masker dengan klasifikasi pada image processing [5][6] . Image  processing atau  pengolahan  citra  merupakan suatu  teknik  dimana  pengolahan  citra  dapat  dilakukan
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020
Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
dengan  menggunakan  masukan (input )  (berupa gambar/citra) dan  keluaran ( output ) juga berupa gambar ( image ) [7] .  Pada  awalnya  Teknik  pengolahan  citra bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  dari  suatu gambar/citra,  tapi  dengan  berkembangnya  dunia komputer yang telah ditandai dengan meningkatnya daya pemrosesan  dan  juga  kecepatan  komputer,  serta munculnya  komputasi  yang  lebih  baik,  memungkinkan manusia/pengguna  untuk  mendapatkan  informasi  lebih detail dari sebuah citra yang membuat image processing atau pengolahan citra tidak dapat dipisahkan dari bidang ilmu computer vision [ 8] . Dalam sebuah penelitian yang berjudul “ Convolutional Neural Network u ntuk Klasifikasi Penggunaan Masker” [9] dibuat  suatu  penelitian  untuk  melakukan  klasifikasi gambar/citra wajah yang menggunakan masker dan tidak. Skenario pengujian yang dilakukan dengan menggunakan algoritma  CNN  menggunakan  dataset  yang  berjumlah 1000  gambar  dan  dilatih  dengan  beberapa scenario .  dari penelitian itu dihasilkan nilai akurasi terbaik yaitu 96%.
Convolutional Neural Network atau yang biasa disingkat menjadi CNN ini merupakan salah satu jenis Algoritma Deep  Learning yang  memiliki  kemampuan  menerima inputan  berupa  gambar/citra  untuk  dipelajari  dan  bisa menentukan aspek atau objek apa saja yang ada di dalam sebuah  gambar/citra  dan  dapat  digunakan  atau  diolah oleh mesin untuk “belajar” mengenali gambar, dan dapat membedakan suatu gambar dengan gambar lainnya [10] . Penerapan CNN pada umumnya menggunakan Tensorflow [11] . Tensorflow merupakan sebuah library dari Python yang bersifat open  source ,  digunakan  untuk  proses  komputasi numerik yang bisa mempercepat dan memudahkan dalam pembelajaran  di  machine learning atau deep  learning . Tensorflow banyak  menggabungkan  model  dan  algoritma machine learning termasuk juga deep learning ( neural network ) [5] .  Dalam image  processing juga  kita  bisa  menggunakan arsitektur agar lebih optimal. Salah satu arsitektur CNN yang bisa digunakan adalah MobileNet [12] . MobileNet adalah salah satu arsitektur dari algoritma CNN yang biasa digunakan dalam mengatasi kebutuhan resource yang  berlebih  pada  proses  komputasi.  Karena penggunaan deep learning sangat membutuhkan perangkat yang mempuni untuk menjalankannya. Perbedaan umum antara  arsitektur MobileNet dan  algoritma  CNN  adalah penggunaan layer konvolusi. Versi kedua dari MobileNet dirilis pada april 2017 dan diberi nama MobileNetv2 . Pada versi ini terdapat 2 fitur tambahan yang terdiri dari Linear Bottleneck dan Shortcut Connecions antar Bottlenecks [13] . Dalam penelitian lainnya yang berjudul “Identifikasi
Penggunaan  Masker  Menggunakan  Algoritma  CNN YOLOv3- Tiny”
mendapatkan
hasil akurasi menggunakan MAP ( Mean Average Precision ) pada dataset yang  tidak  diaugmentasi  mengalami  kesulitan  dalam akurasi  yaitu  dibawah  25%,  dan  mencapai  puncaknya pada  iterasi  ke-6000  disekitar  45%  -  50%.  Dan  dari dataset  yang  diaugmentasikan  mendapatkan  hasil  dari iterasi ke-2000 sebesar 77%, dan mencapai puncak pada iterasi ke-6000 disekitar 88% [ 14] .
Berdasarkan uraian lata belakang masalah yang sudah dijelaskan,  maka  dalam  penelitian  ini  akan  melakukan pembuatan  model deep  learning untuk  mendeteksi penggunaan masker dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan  arsitektur  MobileNetv2  untuk meningkatkan  akurasi  dan  efektifitas  dari  pemrosesan data  yang  tidak  terlalu  membebani source tetapi menghasilkan nilai akurasi yang baik.

## 2. DASAR TEORI
Penelitian  tentang  klasifikasi  penggunaan  masker dengan Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan Dataset  yang  berasal  dari  www.kaggle.com,  berjumlah 4326  gambar  dan  dibagi  menjadi  5  kelas.  Dataset  ini sudah  melalui  proses pre-processing dan  menghasilkan dataset berjumlah 1000 dan diberi label menjadi 500 mask dan 500 non mask . Dari hasil pengujian, didapatkan hasil terbaik saat menggunakan rasio dataset 90:10 dan epoch 50 mendapatkan accuracy sebesar 96% [9] . Penelitian lainnya membahas tentang deteksi masker dengan  CNN.  Dataset  yang  digunakan  berjumlah  2000 sampel dan digunakan sebanyak 95,2% untuk training dan 4,8%  untuk testing .  Menghasilkan  akurasi  tertinggi  yang didapat sebesar 0.9933% dan training loss 0.0213% [15] . Penelitian  selanjutnya  membahas  tentang  rancang bangun  masker  detektor  menggunakan  notifikasi telegram yang berbasis internet of things (IOT). Arsitektur pada penelitian ini menggunakan arsitektur MobileNetV2 dengan dataset sebanyak 1915 dengan masker dan 1918 tanpa  masker.  Dari  hasil  training  didapatkan  akurasi sebesar 0.9981% dan loss 0.0094% [16] . Penelitian  lain  membahas  tentang  analisa optimizer pada CNN untuk mendeteksi penggunaan masker pada pengguna  kendaraan. Optimizer yang  dapat  dianalisa antara  lain  SGD,  RMSprop  dan  ADAM.  Dari  hasil penelitian  didapatkan  penggunaan optimizer SGD mendapat akurasi paling rendah yaitu 0.7577 dan ADAM mendapat akurasi paling tinggi yaitu 0.9654 [17] . Penelitian selanjutnya membahas tentang identifikasi masker secara real-time dengan menggunakan Facemasknet deep learning network . Dataset yang digunakan sebanyak 35  gambar.  Setelah  dataset  dikakukan training menggunakan Facemasknet  model ,  didapatkan  akurasi sebesar 98.6% [18] .

## 3. METODOLOGI
Dalam  penelitian  ini  metode  penelitian  yang digunakan  ialah  metode  Eksperimen,  yaitu  penelitian yang melibatkan hubungan sebab akibat dengan kontrol test mandiri yang biasanya dipakai dalam pengembangan, evaluasi dan proyek pemecahan masalah [19] . Penelitian ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  pemahaman  baru mengenai  penerapan MobileNetv2 dan  algoritma  CNN. Tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  antara  lain pengumpulan  data,  pengolahan  data  awal,  model  yang diusulkan, eksperimen dan pengujian model, evaluasi dan validasi hasil.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1

## A. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  bersifat umum  dan  bisa  digunakan  oleh  siapapun,  Dataset didapatkan  dari  seorang Engineer asal  India  bernama Prajna  Bhandari  yang  melakukan  uji  coba  dan membagikannya di laman Github [20] .

## B. Pengolahan Data Awal
Pada bagian ini tahapan preprocessing digunakan untuk inisialisasi  data  dan  list  label,  melakukan resize gambar, mengkonversi ke format array , dan melakukan scaling pada
pixel  intensities .  Selanjutnya  melakukan pre-processed  image dan label terkait pada data dan list label masing – masing, dan memastikan  proses training data dalam format array NumPy.

## C. Model yang Diusulkan
Pada  penelitian  ini  menggunakan scikit- learn’s convenience  method untuk  membagi  data  menjadi  80% training dan  20%  untuk testing .  Arsitektur  MobileNetV2 juga digunakan untuk meningkatkan proses generalization pada proses data augmentation .

## Gambar 1 . Model yang diusulkan

## D. Eksperimen dan Pengujian Model
Pada  bagian  ini  dilakukan  proses  pengujian  pada model  yang  telah  diusulkan  sebelumnya  untuk mendapatkan hasil kinerja. dataset yang sudah disiapkan akan  diuji  dengan  menggunakan MobileNetV2 classifier untuk fine-tuning . Fine tuning merupakan proses untuk tweak sebuah  model pre-trained sehingga  parameter  akan beradaptasi dengan model baru. Data yang diuji sebanyak 80% dari total dataset yaitu 690 data with_mask , dan 686 data without_mask . Dari proses pelatihan atau training ini akan menghasilkan nilai accuracy dan nilai loss untuk data training dan juga data testing .

## E. Evaluasi dan Validasi Hasil
Tahap  evaluasi  pada  model  yang  diusulkan  yaitu dengan penerapan arsitektur MobileNetV2 dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Setelah data  dilatih
akan terlihat nilai accuracy dan loss yang nantinya menjadi bahan  evaluasi  apakah  metode  yang  digunakan  pada model cocok untuk digunakan pada penelitian ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  akan  dikelompokan  menjadi  dua  yaitu with_mask dan whitout_mask seperti  pada Gambar  2 , selanjutnya proses training dilakukan untuk menghasilkan file model yang nantinya di generate otomatis saat training selesai dan model bisa digunakan untuk proses klasifikasi, seperti yang dijelaskan pada Gambar 1 . Saat proses training model, ada beberapa tahap yang dilalui seperti initializing data , resizing image , conversion images to numpy array , dan scalling pixel intensities . Dari hasil training akan didapatkan akurasi beserta grafik plot pada Gambar 3 dan Gambar 4 .
3. Testing
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1

## Gambar 2. Sample Dataset
Gambar 3. Training Model
Gambar 4. Hasil Plot Training model
Pada proses deteksi yang bisa dilihat di Gambar 1 , sumber inputan citra yang akan dideteksi didapatkan dari video stream yang  diambil per-frame lalu  dilakukan extract ROI  pada frame tersebut.  Setelah  mendapatkan  ROI, proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan model yang sudah dibuat dan diberikan inputan image dari frame
tersebut.  Selanjutnya frame akan  diberikan  label “ Mask ” berwarna hijau saat terdeteksi menggunakan masker dan label  “ No  Mask ”  berwarna  merah  saat  terdeteksi  tidak menggunakan masker. Hasil proses pengujian bisa dilihat pada Tabel 1 .
With Mask
Without Mask
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
Tabel 1. Hasil Pengujian
No  Pengujian Gambar 1 Sekenario Uji: Tidak pakai masker Deteksi: No Mask Akurasi: 100%
2 Sekenario Uji: Berkerudung dan tidak pakai masker Deteksi: No Mask Akurasi: 100%
3 Sekenario Uji: Pakai Masker Deteksi: Mask Akurasi:
99.99%
4 Sekenario Uji: Berkerudung dan pakai masker
Deteksi: Mask Akurasi: 99.47%
5 Sekenario Uji: Pakai masker dan menghadap samping Deteksi: Mask Akurasi: 83.70%
6 Sekenario Uji: Pakai masker dan Hoodie Deteksi: Mask
Akurasi: 99.94% No  Pengujian Gambar 7 Sekenario Uji: Menutup mulut dengan tangan Deteksi:
No Mask Akurasi:
100% 8 Sekenario Uji: Menutup mulut dengan hoodie Deteksi:
No Mask Akurasi:
81.28% 9 Sekenario Uji: 2 orang pakai masker 1 tidak pakai masker Deteksi: Mask Mask and No Mask Akurasi: 98.56% 99.98% 100% 10 Sekenario Uji: 2 orang tidak pakai masker Deteksi: No Mask Akurasi:
100%
99.99% 11 Sekenario Uji: 2 orang dengan masker dan tidak Deteksi: Mask No Mask Akurasi: 99.95% 100% 12 Sekenario Uji: Menggunakan masker bergambar mulut
Deteksi:
No Mask
Akurasi: Gagal Mendeksi
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1

## 5. KESIMPULAN
Hasil implementasi dari model yang diusulkan yaitu Convolutional  Neural  Network  (CNN) menggunakan arsitektur MobileNetv2 berhasil mendeteksi objek pada dua kelas yaitu mask dan without_mask dan menampilkan hasil yang baik dan akurat. Model yang dibuat mendapat hasil yang  baik  dan  hasil training juga  tidak  menunjukan overfitting karena  menghasilkan  nilai  loss  paling  rendah pada epoch pertama.
Daftar Pustaka
[1] K. N. Azizah, “Apa yang Dimaksud dengan Droplet? Ini Penjelasannya,” https://health.detik.com/ , 2020. https://health.detik.com/berita-detikhealth/d- 5091352/apa-yang-dimaksud-dengan-droplet-ini- penjelasannya
[2] WHO, “Anjuran mengenai penggunaan masker dalam konteks Covid- 19,” World Heal. Organ , pp.
1 – 17, 2020.
[3] F. Istyanto and A. Maghfiroh, “Peran Mikronutrisi Sebagai Upaya Pencegah Covid- 19,” J. Ilm. Permas J. Ilm. STIKES Kendal , vol. 11, pp. 1 – 10, 2021.
[4]  T. K. P. S. T. P. Covid- 19, “Lindungi Sesama dari Penularan Covid-19 dengan Disiplin Pakai Masker,” https://covid19.go.id/ , 2021.
https://covid19.go.id/p/berita/lindungi-sesama- dari-penularan-covid-19-dengan-disiplin-pakai- masker
[5] M. Z. Asy’ari, “Apa itu tensorflow? 3 Hal Pen ting Untuk Dipahami,” https://auftechnique.com/ , 2020. https://auftechnique.com/apa-itu-tensorflow/
[6] T. Arifin, “Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk klasifikasi sel Pap Smear,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 572 – 579, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.361.
[7] T. Arifin, D. Riana, and G. I. Hapsari, “Klasifikasi Statistikal Tekstur Sel Pap Smear Dengan Decesion Tree,” J. Inform. , vol. 1, no. 1, 2014, doi: 10.31311/ji.v1i1.180.
[8]  H. Mulyawan, M. Z. H. Samsono, and Setiawardhana, “Identifikasi Dan Tracking Objek Berbasis Image,” pp. 1– 5, 2011, [Online].
Available: http://repo.pens.ac.id/1324/1/Paper_TA_MBA H.pdf
[9]  A. Rahim, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Convolutional Neural Network untu k Kalasifikasi Penggunaan Masker,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 109, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2569.
[10] P. Arfienda, “ Materi Pendamping Memahami
Convolutional Neural Networks dengan
Tensorflow ,” https://algorit.ma/ , 2019. https://algorit.ma/blog/convolutional-neural- networks-tensorfflow/
[11] R. D. Nurfita and G. Ariyanto, “Implementasi Deep Learning Berbasis Tensorflow Untuk Pengenalan Sidik Jari,” Emit. J. Tek. Elektro , vol.
18, no. 01, pp. 22 – 27, 2018, doi: 10.23917/emitor.v18i01.6236.
[12] N. H. A.E. and M. I. Zul, “Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia Menjadi Suara Berbasis Android Menggunakan Tensorflow,” J. Komput. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 74 – 83, 2021, [Online]. Available:
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757- 899X/732/1/012082
[13] R. O. Ekoputris, “MobileNet: Deteksi Objek pada Platform Mobile,” https://medium.com/ , 2018. https://medium.com/nodeflux/mobilenet- deteksi-objek-pada-platform-mobile- bbbf3806e4b3
[14]  D. G. Arwindo, E. Y. Puspaningrum, and Y. V. Via, “Identifikasi Penggunaan Masker Menggunakan Algoritma CNN YOLOv3- Tiny,” Pros. Semin. Nas. Inform. Bela Negara , vol. 1, pp. 153 – 159, 2020, doi: 10.33005/santika.v1i0.41.
[15]  T. Septiana, N. Puspita, M. Al Fikih, and N. Setyawan, “Face Mask D etection Covid-19 Using Convolutional Neural Network ( CNN ),” Semin.
Nas. Teknol. dan Rekayasa 2020 , pp. 27 – 32, 2020.
[16] 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, pp. 77 – 84, 2020, doi: 10.35315/dinamik.v25i2.8070.
[17]  A. Wikarta, A. S. Pramono, and J. B. Ariatedja, “Analisa Bermacam Optimizer Pada Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Pemakaian Masker,” Semin. Nas. Inform. 2020 (SEMNASIF 2020) , vol. 2020, no. Semnasif, pp. 69 – 72, 2020.
[18] M. Inamdar and N. Mehendale, “ep rin t n ot Pr pe er r ie we d Pr rin t n ot ep pe er we”.
[19]  C. Dawson, A practical Guide to Research Methods: A user-friendly manual for mastering research techniquies and projects , 2nd editio. How to Books, 2006.
[20] P. Bhandari, “Dataset,” https://github.com/ , 2020. https://github.com/prajnasb/observations/tree/ master/experiements/