COVID-19 menjadi salah satu pandemi global yang bertanggung jawab atas tingginya angka kematian dan penurunan stabilitas ekonomi selama dua tahun terakhir. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mencegah penyebaran virus penyebab pandemi tersebut adalah dengan memakai masker saat berada di tempat umum. Namun dalam kenyataan di lapangan, masih banyak orang yang memakai masker dengan cara yang salah dan bahkan ada yang tidak memakai masker saat berada di tempat umum. Dari permasalah tersebut, dibutuhkan suatu sistem klasifikasi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi penggunaan masker berbasis citra. Dalam artikel ini, dijelaskan suatu penelitian mengenai pengembangan algoritma pengolahan citra yang dipadukan dengan pembelajaran mesin berbasis jaringan syaraf tiruan mendalam untuk proses klasifikasi penggunaan masker. Model dari jaringan syaraf tiruan mendalam yang digunakan adalah LeNet. Dalam proses pembelajaran mesin digunakan dataset sebanyak 400 gambar yang dibagi menjadi 240 gambar untuk kebutuhan training dan 160 gambar untuk kebutuhan validasi. Penelitian ini menghasilkan sistem klasifikasi penggunaan masker dengan tingkat akurasi sebesar 98,75%.

No abstract