Deteksi masker wajah berdasarkan metode deteksi objek Deep Learning memainkan peran penting dalam perang melawan COVID-19, yang mencapai hasil yang baik dengan akurasi yang tinggi. Dari tinjauan komprehensif teknik deteksi masker wajah [2], ada beberapa algoritma berbasis deep learning, yakni You Only Look Once (YOLO) [3], Single Shot Detector (SSD) [4], RetinaFace [5], and (Faster Recurrent Convolutional Neural Network) Faster R-CNN [6]. Studi sebelumnya berfokus pada akurasi deteksi masker wajah menggunakan model deteksi dua tahap (yaitu, Faster R-CNN), sementara detektor satu tahap (yaitu, YOLO) tercapai waktu inferensi yang cepat tetapi akurasi lebih rendah. Hasil training pada penelitian ini menunjukkan nilai Precision konsisten berada pada angka 0,4 – 0,8. Sedangkan nilai Recall maksimum pada angka 0,6. Untuk penelitian kedepannya akan berfokus pada pemanfaatan YOLOv7 untuk deteksi objek lainnya.