Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Masker

Penyebaran virus COVID-19 yang begitu pesat membuat negara Indonesia terkena dampak virus tersebut. Sehingga pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan terkait protokol kesehatan yang harus digunakan agar penyebaran virus COVID-19 dapat dikontrol. Penggunaan masker saat beraktivitas di tempat umum menjadi salah satu protokol kesehatan yang harus dilakukan. Namun, masih ada masyarakat yang mengabaikan penggunaan masker saat beraktivitas. Di sisi lain, penggunaan masker penting karena penyebaran virus COVID-19 yang menyebar melalui udara. Agar pemakaian masker lebih disiplin maka penelitian ini melakukan pendeteksian wajah yang menggunakan masker dan tidak menggunakan masker menggunakan algoritma Convolutuional Neural Network. Proses dimulai dengan mengumpulkan data set yang didapat pada website kaggle dengan jumlah data citra sebanyak 3.857. Kemudian, dibagi menjadi dua kelas yaitu citra yang memakai masker dan tidak memakai masker, citra tersebut akan dilakukan proses preprocessing dengan mengubah ukuran dan bentuk menjadi array. Selanjutnya, proses pelatihan dilakukan sebanyak 20 epoch, menghasilkan akurasi 99% dan bounding box yang memiliki dua warna yaitu warna hijau memakai masker lalu warna merah tidak memakai masker, akurasi pada bounding box sebesar 100%. Pengujian juga dilakukan dengan menggunakan webcam secara real-time sebanyak 18 pengujian memakai skenario sudut dengan wajah menoleh ke beberapa arah yang menghasilkan akurasi sebesar 89%.

Kata Kunci: CNN, COVID-19, Model Identifikasi, Masker