Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi PENDETEKSIAN PENGGUNAAN MASKER WAJAH DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Bunardi Budiman 1 Chairisni Lubis 2 Novario Jaya Perdana 3 1 2 3 Teknik Informatika Universitas Tarumanagara Jl Letjen S Parman No 1 Jakarta 1 2 3 bunardi 535170016 stu untar ac id charisnil fti untar ac id novariojp fti untar ac id ABSTRACT Face Mask Detection Using the Convolutional Neural Network is a PC based program that aims to detect and classify human beings whether a person is using a mask or not with access through a webcam camera This program is created using the Python language with several libraries The classification of face masks uses the Convolutional Neural Network method with the MobileNetV2 architecture Meanwhile human face detection uses the Haarcascade Classifier How the program works is by accessing the connected camera and if the person detected is wearing a mask the person will be labeled using a mask and given a green box to mark the detection along with the analysis value whereas if not it will be labeled not using a mask and a red box with also the predicted value From the test results it can be proven that the accuracy program is good enough to detect the use of face masks with an average object detection accuracy of 88 53 and the classifier for the use of mask an average of 84 45 Key words Convolutional Neural Network Face Mask Haarcascade Class Python 1 Pendahuluan Pada masa pandemi seperti saat ini pemerintah sangat menganjurkan kepada warganya untuk menggunakan masker di tempat umum berdasarkan anjuran dari World Health Organization WHO untuk mengurangi dampak penyebaran dan penularan dari COVID 19 atau dikenal juga sebagai Corona Alasan dianjurkan penggunaan masker dikarenakan virus COVID 19 atau Corona dapat menyebar oleh orang yang positif tertular COVID 19 melalui kontak langsung yang salah satunya melalui udara Virus ini sangat mematikan sehingga banyak menimbulkan korban jiwa yang menyebabkan seluruh dunia termasuk pemerintah setempat menaruh fokus utama pandemi COVID 19 Dilakukan penelitian ini dikarenakan masih banyak orang yang tidak mengikuti anjuran pemerintah dan WHO untuk menggunakan masker dampak penyebaran COVID 19 1 guna mengurangi terhadap menggunakan Pendeteksian penggunaaan masker wajah dilakukan melalui kamera berupa webcam sehingga input data pengujian bersifat real time Dalam rekaman webcam tersebut akan terdapat seorang atau beberapa manusia yang wajahnya tertangkap oleh kamera dalam sebuah ruangan Dari rekaman webcam tersebut akan diuji apakah orang dalam rekaman webcam tersebut menggunakan masker wajah atau tidak di wajah mereka untuk melindungi diri dari virus COVID 19 dengan menggunakan metode Machine Learning yang bernama Convolutional Neural Network yang akan memproses citra input tersebut dengan arsitektur yang dipilih adalah MobileNetV2 Pembelajaran yang akan dilakukan untuk mengklasifikasi orang sedang masker dan tidak menggunakan masker 2 Convolutional Neural Network atau yang biasa disingkat sebagai CNN adalah salah satu jenis neural network yang merupakan dari Multilayer pengembangan Perceptron yang biasa digunakan untuk mendeteksi dan pada data image Convolutional Neural mengenali sendiri adalah pengembangan dari Network CNN objek ANN yang algoritma Artificial Neural Network umum input menerima Convolutional Neural Network tidak jauh berbeda dengan metode neural network biasanya CNN memanfaatkan cara menggerakan sebuah kernel konvolusi filter berukuran tertentu ke gambar atau citra komputer mendapatkan informasi representatif baru dari hasil perkalian bagian gambar tersebut dengan filter yang digunakan 3 MobileNetV2 merupakan salah satu arsitektur dari metodologi convolutional neural network atau yang biasa dikenal juga dengan singkatan CNN yang dapat digunakan untuk mengatasi kebutuhan akan computing resource berlebih atau yang memerlukan komputasi tinggi Para peneliti dari Google membuat arsitektur CNN yang dapat digunakan untuk perangkat seperti ponsel arsitektur MobileNetV2 dan arsitektur CNN pada umumnya adalah penggunaan lapisan atau convolution layer dengan ketebalan filter yang sesuai dengan ketebalan dari input konvolusi menjadi image MobileNetV2 membagi depthwise convolution dan convolution Arsitektur MobileNetV2 dapat dilihat pada Gambar 1 4 Pada bagian bottleneck terdapat input dan output antara model sedangkan lapisan atau layer bagian dalam meng enkapsulasi kemampuan model untuk mengubah input Perbedaan mendasar konvolusi pointwise gambar dengan CNN berupa Secara proses antara 40 Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi dari konsep tingkat yang lebih rendah contohnya seperti piksel ke deskriptor tingkat yang lebih tinggi Pada akhirnya seperti halnya koneksi residual pada CNN tradisional shortcut antar bottlenecks memungkinkan pelatihan yang lebih cepat dan akurasi yang lebih baik Gambar 1 Arsitektur MobileNetV2 Sumber Rizqi Okta Ekoputris https miro medium com max 444 1 gpB2G2JsJ0mk1 c 1dG0TLg png pendeteksian wajah manusia menggunakan Untuk ini Haarcascade Viola Jones Metode metode merupakan algoritma tergolong ke dalam metode Machine Learning yang biasa digunakan untuk deteksi objek dan mengidentifikasi objek dalam gambar atau video berdasarkan konsep fitur yang diusulkan oleh Paul Viola dan Michael Jones dalam makalah mereka Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features pada tahun 2001 Cara kerja pendekatan Machine Learning pada metode Haarcascade fungsi Cascade dilatih dari banyak gambar positif dan dimana negatif Menurut beberapa jurnal metode Haarcascade tergolong sebagai metode yang baik dan akurat dalam pendeteksian terutama pendeteksian wajah 5 ini adalah Batasan pendeteksian sedang menggunakan masker dan tidak menggunakan masker Jumlah orang yang dapat dideteksi maksimal 4 dengan akses citra input melalui kamera webcam Data orang latih yang digunakan berasal dari website Kaggle dengan jumlah dataset total sebanyak 1400 data yang dibagi menjadi 700 data orang menggunakan masker dan 700 tidak menggunakan masker Tipe masker yang dapat dideteksi oleh program untuk menentukan apakah orang yang terdeteksi tersebut menggunakan masker atau tidak menggunakan masker adalah masker bertipe masker medis seperti masker bedah dan masker non medis seperti kain atau Scuba dan perancangan pada klasifikasi orang penelitian yang 2 Dasar Teori Hal hal perancangan proses digunakan 2 1 Metode Perancangan yang perlu dijelaskan adalah metode yang pembuatan data