PEMBUATAN MODEL FACE MASK DETECTOR DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Pada 11 Maret Tahun 2020 lalu, induk organisasi kesehatan dunia atau World Health Organization (WHO) secara resmi menetapkan COVID-19 sebagai pandemi global. Dengan adanya pandemi global ini, muncul sebuah kebiasaan baru atau biasa disebut dengan istilah new normal yang dilakukan untuk mengurangi penularan COVID-19 yang diantaranya adalah mencuci tangan setelah beraktivitas, menjaga jarak yang aman, dan menggunakan masker. Beberapa aturan juga telah dibuat oleh pemerintah Indonesia untuk mengurangi penyebaran virus COVID-19 yang salah satunya adalah protokol kesehatan khusus untuk pencegahan dan pengendalian COVID-19 di tempat dan fasilitas umum dimana pengunjung harus menggunakan masker dan melakukan pemeriksaan suhu tubuh dimana suhu yang diizinkan untuk memasuki tempat umum adalah <37,3 °C. Berdasarkan hal tersebut, dalam tugas akhir ini dibuatlah sebuah sistem untuk mendeteksi penggunaan masker dan pengukuran suhu tubuh manusia dengan menggunakan metode deep learning. Untuk membuat sistem tersebut, akan dibuat sebuah model deep learning menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dalam melatih model, diperlukan hyperparameter yang mempengaruhi akurasi dari model tersebut, salah satunya adalah learning rate. Untuk mencari model dengan akurasi terbaik dan tidak overfit atau underfit, maka akan dilakukan pengujian dengan mencari nilai learning rate yang optimal. Dalam pengujian yang menggunakan nilai learning reate sebesar 0.001, 0.0001, 0.00001, 0.00003, 0.00005, didapatkan model dengan akurasi terbaik yaitu model yang menggunakan learning rate sebesar 0.00003 dimana model mendapatkan nilai akurasi (f1-score) sebesar 0.94 dan tidak mengalami overfitting yang berlebih.