Abstract:
Pada saat ini Indonesia sedang menghadapi pandemi COVID19, anjuran pemeritah guna untuk
menekan penyebaran virus adalah dengan cara menggunakan masker. Pada penelitian
sebelumnya, pendeteksian masker hanya ditujukan untuk mendeteksi menggunakan masker dan
tidak menggunakan masker. Namun, pada kenyatannya saat penggunaan masker harus dengan
cara yang benar, sehingga manfaat yang didapat dalam menggunakan masker bisa maksimal. Oleh
karena itu, pada penelitian ini ditambahkan satu kelas baru sehingga menjadi 3 kelas yaitu
menggunakan masker dengan benar, tidak menggunakan masker, dan menggunakan masker tidak
benar. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan model pretrained keras Convolutional
Neural network (CNN), yaitu VGG16, Mobilenetv2 dan Inceptionv3 untuk mendapatkan hasil
akurasi terbaik dan mengimplementasikannya untuk sistem deteksi masker secara otomatis.
Selain itu, penelitian ini juga menjelaskan bagaimana karakteristik arsitektur ketiga model
tersebut. Setalah dilakukan pengujian,diketahui bahwa hasil akurasi yang didapatkan dengan
dataset yang sama namun model CNN berbeda mendapatkan hasil yang berbeda juga.
Mobilenetv2 mendapatkan hasil akurasi tertinggi dengan persetase 100%.
