Wajah manusia merupakan contoh data biometric unik yang dimiliki setiap orang. Wajah manusia mengandung banyak informasi, diantaranya adalah bentuk wajah, warna kulit, bentuk mata, bentuk hidung, bentuk mulut, dan beberapa atribut tambahan seperti jenggot, kumis, rambut, dan alis. Informasi biometric ini dapat digunakan untuk mendapatkan informasi lebih lanjut terkait identitas manusia itu sendiri. Pada penelitian ini menggunakan data sample citra wajah manusia berumur 20 sampai dengan 30 tahun. Tujuan penelitian ini mengklasifikasi jenis kelamin pada citra wajah manusia menggunakan masker, adapun algoritma yang digunakan menggunakan supervised learnig. Proses penelitian yang dilakukan mengumpulkan data sample wajah manusia, melakukan tahapan training yang meliputi resize wajah, simpan data dalam array, ekstrasi fitur menggunakan faceNet, trainning data dan gender model. Melakukan tahapan testing yang meliputi akusisi video data, ekstrasi video menjadi frame, frame video, deteksi wajah, resixe citra wajah, simpan data dalam array, ekstraksi fitur menggunakan faceNet dan prediksi penentuan jenis kelamin. Manfaat dari penelitian ini dapat memberikan informasi dalam menentukan jenis kelamin wajah manusia bermasker, menerapkan aplikasi algoritma surpervised learning pada pengolahan citra wajah manusia dan dapat diterapkan pada deteksi wajah dijalan raya, daerah publik dan pusat perbelanjaan. Berdasarkan pengujian menggunakan metode K-NN didapatkan nilai akurasi train diatas 87% dan akurasi test diatas 96%. Pengujian menggunakan metode SVM didapatkan akurasi train diatas 99% dan akurasi test diatas 98%. Pengujian menggunakan metode random forest didapatkan akurasi train 100% dan akurasi test diatas 88%.