Convolutional Neural Network untuk Kalasifikasi Penggunaan Masker

Abstract

Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) merupakan coronavirus jenis baru yang menjadi pandemi di berbagai negara. Salahsatu upaya pemerintah dalam mencegah penularan virus ini adalah dengan mewajibkan masyarakat untuk menggunakan masker serta memantau penggunaan maskar oleh masyarakat dalam kehidupan sehari-hari. Ketidak patuhan masyarakat menjadi masalah dalam mencegah penyebaran virus ini sehingg membutuhkan sebuah sistem yang dapat melakukan pengawasan. Pada penelitian ini, dibangun sebuah model dengan dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan 1000 dataset untuk melakukan pelatihan terhadap sistem deep learning serta melakukan pengujian untuk mendapatkan nilai akurasi dari hasil klasifikasikan terhadap gambar wajah yang menggunakan masker dan tanpa menggunakan maskaer. Hasil penelitian ini menunjukkan skenario kedua yang menggunakan epoch 50 dan rasio dataset 90% data latih dan 10% data uji mendapatkan akurasi terbaik mencapai 96%. Pengujian pada gambar wajah yang menggunakan masker memperoleh nilai precision 98%, recall 94% dan gambar wajah yang tidak menggunakan masker memperoleh nilai precision 94%, recall 98. Skenario satu dan tiga memperolah nilai akurasi terendah yaitu 94% sehingga dapat disimpulkan bahwa jumlah data latih sangat mempengaruhi nilai akurasi. Kata Kunci: CNN, Deep Learning, Image Processing.