ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL
KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE

## HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)
Program Studi D4 Teknik Telekomunikasi, Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya Jl. Srijaya Negara, Bukit Lama, Bukit Besar, Kota Palembang, Sumatera Selatan 30139 email: alifbayu19@gmail.com 1) , osorus11@gmail.com 2) , sholihin@polsri.ac.id 3)

## ABSTRAK
COVID-19  is  the  biggest  health  problem  that  occurs  in  the  world  today,  this  virus  with  its  rapid  spread  and strong resistance has claimed many lives. One way to prevent the rapid spread of this virus is to break the chain of  its  spread,  and  always  complying  with  the  COVID-19  Health  protocol.  Some  examples  of  the  COVID-19 Health Protocol are the  use of  masks,  normal body temperature, always  washing  hands, and others.  However, public awareness of compliance is still very low, so the COVID-19 pandemic has not ended until now. The best solution  at  this  time  is  to  monitor  and  ensure  the  use  of  the  COVID-19  Health  protocol.  However,  with  the advancement of technology now and minimizing human contact, the author created a MONITORING SYSTEM FOR  THE  USE  OF  COVID-19  HEALTH  PROTOCOL  USING  HAAR  CASCADE  AND  NEURAL NETWORK METHODS that use machine learning technology so that there will be no contact between humans. With this tool, the author hopes that it can reduce the spread of COVID-19 and can end it so that all people can return to normal activities without being disturbed by virus disturbances.

## Keywords: COVID-19, Mask Detection, Prototype, Monitoring, Machine Learning

## PENDAHULUAN
Penyakit  virus  korona  (COVID-19)  merupakan  infeksi  saluran  pernapasan.  Penyebaran  COVID-19 bermula  dari  Kota  Wuhan  di  Tiongkok,  dimulai  dari  Desember  2019.  Penyebaran  yang  pesat  ini  sudah menyebar  ke  beberapa  negara  di  Amerika,  Asia,  Eropa,  dan  Afrika  dalam  beberapa  bulan  saja.  Dan  akhirnya WHO (World Hearth Organization menyatakan COVID-19 sebagai pandemi pada tanggal 11 Maret 2020.
Pandemi  COVID-19  ini  menyebar  hingga  ke  daerah-daerah  di  Indonesia.  Menurut  data  Kementrian Kesehatan  periode  Juli  2021  kasus  COVID-19  di  Indonesia  tercatat  sebanyak  2,9  juta  kasus,  dengan  angka kematian  lebih  dari  77  ribu  jiwa.  Salah  satu  wilayah  yang  menunjukkan  angka  positif  COVID-19  terparah adalaha Provinsi Sumatera Selatan, ditandai dengan penetapan oleh pemerintah pusat.
Proses  pencegahan  COVID-19  dilakukan  dengan  penerapan  protokol  Kesehatan  yang  dilakukan  pada pusat  keramaian  serta  fasilitas  umum  dan  tempat  umum,  ditetapkan  oleh  Kementerian  Kesehatan  dengan menerbitkan KEPUTUSAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR HK.01.07/MENKES/382/2020. Dalam menganggulangi wabah tersebut, masyarakat   berperan penting   dalam mencegah  penularan  COVID-19  sehingga  tidak  menambah  angka  penyebaran  pada  masyarakat  di  tempat umum.  Kegiatan  dan  aktivitas  masyarakat  harus  segera  kembali  normal  dan  masyarakat  harus  cepat  terbiasa menyesuaikan diri dengan kondisi saat ini yang selalu menerapkan protokol Kesehatan [2].
Sebagai  insan  yang  berpendidikan,  Mahasiswa  diharapkan  dapat  berkontribusi  maksimal  dalam membantu menanggulangi kasus COVID-19 di Indonesia bahkan dunia. Peran Mahasiswa melalui kajian ilmiah dan penelitian yang nyata diharapkan dapat menciptakan solusi kongkrit yang efektif dan efisien. Salah satunya melalui pembelajaran mesin ( Machine Learning ). Pembelajaran  Mesin  ( Machine  Learning )  diartikan  sebagai  suatu  aplikasi  komputer  dan  algoritma matematika  yang  menggunakan  cara  pembelajaran  yang  berasal  dari  data  yang  diolah  dan  akan  menghasilkan prediksi  di  masa  yang  akan  datang  (Goldberg  &  Holland,  1988  dalam  Ahmad  Roihan,  2020:76).  Tentunya dengan  pembelajaran  ini  dapat  memberikan  pengetahuan  dalam  pemecahan  masalah  berbasis  teknologi  yang mengikuti  perkembangan  zaman.  Pembelajaran  ini  juga  dirasa  efektif  dalam  mengatasi  COVID-19,  karena didukung  teknologi  Kesehatan  yang  mumpuni.  Salah  satunya  melalui  metode  Haar  Cascade  dan  Neural Network.
Perpaduan  kedua  metode  dirasa  efektif  dan  efisien  karena  dapat  meminimalisir  biaya  dengan  tingkat efektivitas yang lebih tinggi. Hal ini dikuatkan dengan ketersediaan alat yang mudah ditemui dengan biaya yang
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
minimum  disbanding  produk  lainnya.  Namun,  pengelolaan  alat  ini  membutuhkan  kejelian  dan  pengawasan tinggi.

## TINJAUAN PUSTAKA
A. Protokol Kesehatan COVID-19
Virus korona termasuk jenis virus yang dapat yang menyerang manusia dan hewan. Dampak yang terjadi yang  diakibatkan  virus  ini  pada  manusia  mengakibatkan  infeksi  saluran  pernapasn,  dari  flu  biasa  hingga penyakit  serius  seperti  Middle  East  Respiratory  Syndrome  (MERS)  dan  Severe  Acute  Respiratory  Syndrome (SARS).  Jenis  baru  virus  ini  yang  ditemukan  di  Wuhan  Cina  pada  Desember  2019,  yang  diberi  nama  Severe Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-COV2),  dan  akhirnya  menjadi  penyakit  Coronavirus Disease-2019 (COVID-19)[1].
Penyebaran COVID-19 terjadi dikarenakan masuknya droplet SARS-CoV-2 ke dalam tubuh dan akhirnya menginfeksi  manusia.  Beberapa  tindakan  yang  dapat  mencegah  masuknya  droplet  ialah  dengan  menggunakan alat  pelindung  seperti  masker,  selalu  membersihkan  tangan  dengan  mencuci  tangan  atau  menggunakan handsanitizer, dan yang terkahir  yaitu selalu  menjaga jarak sehingga dapat terhindar dari percikan droplet dari orang lain[2].
B. Internet of Things
Internet  of  Things  merupakan  suatu  konsep  yang  memiliki  tujuan  untuk  memperluas  kegunaan  dari konektivitas internet yang tersambung secara terus-menerus. Internet of Things yang biasa disebut IoT memiliki kemampuan seperti remote control, sharing data, dan lainnya. Internet of Things sangat membantu di kehidupan sehari hari karena dapat mengontrol dan mentransfer data tanpa ada inter. IoT merupakan perangkat node yang memiliki  sistem  cerdas  (embedded)  yang  dapat  mengendalikan  beberapa  objek  fisik  dilingkup  manusia. Rangkaian harus terkoneksi pada jarinngan internet agar dapat  terhubung dan terkoneksi satusama lain
IoT (Internet of Thing) mulai berkembang pada tahun 1999  yang dipaparkan Kevin Ashton, cofounder and executive director of  the  Auto-ID Center di MIT. Penemuan ini disebut sebagai  sebuah lompatan besar dalam commercializing IoT[1].
Interkoneksi pada jaringan sebuah benda sehari-hari, serta dilengkapi dengan  sistem cerdas. Oleh karna itu jaringan  internet  akan  meningkat  untuk  berinteraksi  pada  sistem  tersebut.  Dengan  begitu  kemajuan  teknologi akan  mempermudah  kehidupan  sehari-hari.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  IoT  telah  mendapatkan  banyak perhatian dari para peneliti dan praktisi dari seluruh dunia[4].
C. Metode Haar Cascade Metode  Haar  Cascade  adalah    salah  satu  jenis  machine  learning  yang  sering  digunakan  sebagai  object dection,  pada  video  maupun  gambar.  Haar  Cascade  mengunakan  cascade  function  untuk  mengambil  gambar melalui 4 tahapan pertama: (1) menentukan Haar features, (2) mengambil gambar integral, (3) Adaboost training dan (4) melakukan klasifikasi dengan cascading classifier [5]. Haar dalam mendeteksi objek memanfaatkan Algoritma statistic. Metode ini menerapkan sample haar like features . Classifier ini  akan  menggunakan  gambar  yang  ukurannya  tetap  (pada  umumnya  berukuran  24x24). Haar dalam mendeteksi objek mempunyai cara kerja yaitu menggunakan teknik sliding window yang memiliki ukuran  24x24 pada semua gambar dan mencari ada atau tidaknya bagian pada gambar yang berbentuk seperti objek.  Pada  metode  Haar  ini  juga  memiliki  kemampuan  untuk  menggunakan scaling yang  menyebabkan terdeteksinya objek yang memiliki ukuran lebih  kecil  ataupun  lebih  besar  dari  gambar  pada classifier[5].
Metode ini akan berjalan efektif jika menggunakan RaspberryPi. Hal ini dikarenakan metode Haar Cascade lebih  ringan  jika  dijalankan  pada  RaspberryPi.  RassberryPi  merupakan  sebuah  modul  mikro computer yang memiliki port input dan output digital seperti board mikrokontroller.
D. Metode Neural Network Neural Network (NN)  merupakan bagian dari Algoritma Deep learning yaitu suatu  metode pembelajaran untuk  meniru  bagaimana  cara  kerja  sistem  dasar  otak  manusia  yang  mana  hal  tersebut  dilakukan  oleh  mesin, pengertian lain dari Neural  network yaitu satu set unit input ataupun output yang terhubung  yang mana setiap relasinya  memiliki  bobot  [8].  Neural  Network  digunakan  untuk  mensimulasikan  perilaku  sistem  biologi susunan   syaraf   manusia, yang tersusun dari sejumlah  besar  unit  pemroses (neuron), yang  beroperasi  secara paralel. Dengan menggunakan Neural Network ditujukan untuk dapat membedakan orang memakai masker atau tidak.  Salah  satu  jenis  Neural  Network  ialah Convolutional  Neural  Network , Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah jenis neural network yang biasanya digunakan unnutk data image. CNN dapat digunakan dalam
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
mengenali  dan  mendeteksi  objek  pada  suatu  gambar.  CNN  merupakan  teknik  yang  terinspiraasi  dari  cara mamalia-manusia, yang memiliki hasil persepsi visual diatas seperti yang tersebut diatas.
Convolutional Neural Network (CNN) Secara garis besar tidak berbeda jauh dari neural network, biasanya CNN terdiri dari  neuron  yang  mempunyai weight , bias dan activation function . Selain itu Convolutional layer juga  terdiri  dari  neuron  yang  tersusun  sehingga  akan  membentuk  filter  dengan  tinggi  dan  Panjang(pixels)[9]. Salah satu Algoritma yang termasuk Algoritma CNN adalah MobileNetV2 yang akan digunakan pada penelitian ini.
E. Multisensor sistem monitoring protocol Kesehatan COVID-19 Monitoring  merupakan  kegiatan  menganalisis  dan  mengumpulkan  data  dengan  indikator  yang  tersusun secara  kontinu  dan  sistematis  tentang  suatu  program/kegiatan  sehingga  dapat  melakukan  suatu  koreksi  dan Tindakan  selanjutnya.  Monitoring  dalam  melaksanakan  tugasnya,  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  masalah yang ada, mengkaji kegiatan yang sedang ataupun telah dilaksanakan, melakukan penilaian pada pola kerja yang digunakan, untuk mengetahui relasi atau hubungan antara kegiatan dan tujuan sebagai tolak ukur dari kemajuan yang  diperoleh  serta  menyelesaikan  kegiatan  yang  bersesuaian  dengan  tujuan  awal.  Tujuan  dari  perancangan monitoring adalah memantau kinerja suatu sistem yang dipakai terhadap sensor-sensor [6].
Sensor adalah sebuah pendeteksi/detektor yang berguna dalam mengukur berbagai jenis kualitas fisik yang terjadi.  Sensor  akan  menghasilkan  sinyal  yang  dapat  dibaca.  Perangkat  elektronik  sebgaian  besar  berfungsi sebgai pengukur dan perekam yang dapat berkomunikasi dengan sensor. Sensor merupakan Suatu elemen yang dapat  menghasilkan  output  yang  sesuai  dengan  variabel  yang  diukur  atau  bergantung  pada  input  dari  suatu variabel  dan  sistem  pengukuran  lain  dapat  menggunakan  hasil    atau  nilai  dari  sensor  untuk  mengenali  nilai variabel [7]. Pada penelitian ini digunakan beberapa sensor pada tabel dibawah ini :
Tabel 1. Daftar Sensor yang digunakan NO Sensor Deskripsi 1 Modul Kamera Raspberry Pi 5MP Modul  ini  hanya  dibuat  untuk  Raspberry. Dimana  terdapat  konektor    yang  dipasang langsung  pada  papan  Raspberry    serta mendukung    video  yang  memiliki  kualitas HD    sampai  1080p.  Sudut    pengambilan video    disarankan    dipasang  tegak    lurus terhadapobjek atau ± 90 derajat. 2 Sensor Ultrasonik Sensor  ini  memiliki  cara  kerja  berdasarkan prinsip  dari  pantulan  sebuah  gelombang suara  sehingga  bisa  digunakan  dalam menafsirkan  eksistensi  atau  jarak  sebuah benda  dengan  frekuensi  tertentu.  Sensor ultrasonik  menggunakan  gelombang/bunyi ultrasonic  yaitu  sebuah  gelombang  bunyi yang memiliki frekuensi 20.000 Hz.
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
3 Sensor suhu tubuh MLX90614 (Contactless) 1. MLX90614 terdiri dari 2 chip, yaitu Infrared Thermophile Detector MLX81101 dan  ASSP  MLX90302 yang  mana  di  desain  khusus  untuk memproses  output  dari  sensor infrared. 2. Akurasi  yang  tinggi  disebabkan karena memiliki low noise amplifier, ADC 17 bit dan unit DSP MLX90302. 3. Memiliki  resolusi  0,01 o C  untuk suhu  dari  objek  yang  diukur  dan suhu lingkungan. 4. Kedua  data  suhu  dapat  diakses melalui output 10-bit PWM dengan resolusi  0,140 o C  atau  dengan  TWI dengan resolusi 0,200 o C

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  proses  perancangan  dibagi  menjadi  dua  tahapan.  Tahapan  pertama  yaitu  perancangan perangkat keras. Dalam merancang hardware, Langkah pertama diawali dengan merancang diagram blok sistem secara  keseluruhan.  Perancangan  blok  sistem  secara  keseluruhan  merupakan  salah  satu  hal  penting  dalam perancangan  alat.  Hal  ini  dikarenakan  alur  kerja  rangkaian  secara  keseluruhan  dapat  diketahui  melalui  blok diagram rangkaian. Tahapan selanjutnya adalah perancangan perangkat lunak. Sistem pemantauan penggunaan protokol Kesehatan COVID-19 dikendalikan oleh software sehingga hardaware dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan tujuannya..
Untuk  kerangka penelitian secara keseluruhan dibuat dalam bentuk diagram. Dengan  menggunakan bentuk diagram  kita  dapat  mengetahui  tahapan-tahapan  yang  akan  dicapai  dalam  perancangan  Sistem  Pemantauan Penggunaan Protokol Kesehata COVID-19 ini.
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
Gambar 1. Tahapan Penelitian Secara Keseluruhan
A. Perancangan Perangkat Keras ( Hardware )
Perancangan  perangkat  keras  (Hardware)  yaitu  alat  yang  akan  di  buat diawali dengan pembuatan diagram blok sistem secara keseluruhan.
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
(a)

## (b)
Gambar 2. (a) Blok Diagram Sistem untuk alat di luar ruangan (b) Blok Diagram Sistem untuk alat di dalam ruangan
Dari  gambar  2  dapat  diketahui  bahwa  pada  Blok  Diagram  Sistem  untuk  alat  di  luar  ruangan  input mikrokontroler terdiri atas sensor suhu MLX90614, sensor Ultrasonik, sensor obstacle dan Pi Camera. Output dari mikrokontroler ini berupa LCD dan pompa hand sanitizer. Sedangkan, pada  Blok Diagram Sistem  untuk  alat  di  dalam  ruangan  input  mikrokontroler  ini  berupa  Pi  Camera  saja  dan  outputnya berupa data foto yang akan dikirimkan dan ditampilkan ke email.
Gambar 3. Skema Rangkaian Alat di luar ruangan Keseluruhan
Pada  gambar    merupakan  skema  rangkaian  secara  keseluruhan  sistem  monitoring  sebelum  memasuki ruangan.  Sistem  Pemantauan  Penggunaan  Protokol  COVID-19  dengan  menggunakan  metode  Haar
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
Cascade  dan  Neural  Network  ini  menggunakan  sensor  suhu  MLX90614,  Raspberry  Pi  3  B+,  sensor Ultrasonik  HC  SR-04,  Pi  Camera,  LCD  16x2  I2C,  DC  12V  Pompa  Motor,  Motor  Driver  L298N. Infrared  Obstacle  Sensor  berfungsi  sebagai  pendeteksi  keberadaan  tangan  pada  sensor  suhu MLX90614.  Dan  untuk  Raspberry  Pi  3B+  menggunakan  adaptor  5V  3A  serta  untuk  suplai  daya  ke Motor Driver L298N menggunakan adaptor 12V.
Gambar 4. Skema Rangkaian Alat di dalam ruangan Keseluruhan
Pada  gambar    merupakan  skema  rangkaian  secara  keseluruhan  sistem  monitoring  didalam  ruangan. Sistem Pemantauan Penggunaan Protokol COVID-19 dengan menggunakan metode Haar Cascade dan Neural Network ini menggunakan Raspberry Pi Zero W dan Pi Camera. Dan untuk Raspberry Pi Zero W menggunakan adaptor 5V 2A.
B. Perancangan Perangkat Lunak ( Software )
Perancangan    perangkat    lunak    dilakukan    untuk    mengontrol alat    dan mengirimkan  laporan untuk    ditampilkan    di    email.  Disini  terbagi  terbagi  dua  sistem  yaitu  yang  pertama  merupakan flowchart  untuk  alat  yang  terdapat  di  luar  ruangan,  dan  yang  kedua  merupakan  flowchart  untuk  alat yang terdapat di dalam ruangan.
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
Gambar 5. Blok Diagram Sistem Perangkat Lunak ( Software ) Alat di luar ruangan
Pada  gambar  ini,  menjelaskan  sistem  monitoring  pemakaian  protocol  kesehatan  COVID-19  sebelum memasuki  ruangan  yang  dirancang    untuk  menampilkan  hasil  pengecekan  dari  pemakaian  protocol  Kesehatan COVID-19  berdasarkan  sensor-sensor  pada Hardware .  Sistem  monitoring  dirancang  agar  dapat  mengetahui keadaan    masyarakat    dalam  pemakaian  protocol  Kesehatan  COVID-19  atau  tidak.  Jika  tidak  maka  akan memberi respon bahwa masyarakat tersebut dikategorikan tidak sehat.
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
Gambar 6. Blok Diagram Sistem Perangkat Lunak ( Software ) Alat di dalam ruangan
Pada  gambar  ini,  menjelaskan  sistem  monitoring  pemakaian  protocol  kesehatan  COVID-19 didalam  ruangan  yang  dirancang  untuk  mengidentifikasi  pemakaian  protocol  Kesehatan  COVID-19.  Sistem monitoring  dirancang  agar  dapat  mengetahui  keadaan    masyarakat    dalam  pemakaian  protocol  Kesehatan COVID-19  atau  tidak.  Jika  tidak  maka  akan  menangkap  foto  dan  mengirimkan  laporan  foto  ke  email  bahwa masyarakat tersebut tidak memakai protocol Kesehatan COVID-19.

## C. Teknik Pengumpulan Data
Pada  penelitian,  data  yang  akan  diambil  dan  di  identifikasi  terbagi  menjadi  dua  yaitu  data  sebelum memasuki ruangan dan dalam ruangan. Untuk data sebelum memasuki ruangan berupa suhu tubuh ( ℃ ) dan  data  pendeteksian  wajah  memakai  masker  atau  tidak.    Sedangkan  untuk  data  pada  dalam  hanya berupa tangkapan wajah yang tidak memakai masker yang akan dikirimkan ke email. Perangkat keras (Hardware) ditempatkan  pada  luar  ruangan  dan  dalam  ruangan.  Selanjutnya,  data  yang  didapat  dari Hardware tersebut  akan  diidentifikasi  kelengkapan  penggunaan  protokol  Kesehatan  sebelum memasuki ruangan dan untuk dalam ruangan akan ditangkap dan dikirimkan ke email.

## D. Analisis Pembahasan
Dalam penelitian ini, analisis data dilakukan dengan menguji data yang dikumpulkan serta melakukan analisis  terhadap  hasil  kinerja  alat.  Sistem  akan  diujicobakan  dengan  menempatkan  hardware  pada dalam dan luar ruangan. Selanjutnya, hasil pemantauan akan ditampilkan melalui lcd sistem monitoring dalam tulisan dan juga berupa foto yang akan dikirimkan ke email.
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  perancangan  sistem  berupa  integrasi  antara  hardware  dan  software  yang  terbentuk  dalam  suatu  alat berupa  sistem  monitoring  protocol  Kesehatan  COVID-19.  Untuk  mencegah  kerusakan  pada  perangkat  keras maka  alat  diletakkan  di  dalam  box.  Hal  ini  bertujuan  agar  alat  tetap  bekerja  secara  optimal  saat  proses pengambilan data dilakukan.
Gambar 7. (a) Hasil Perancangan Perangkat Keras alat luar ruangan (b) Hasil Perancangan Perangkat Keras alat dalam ruangan
Pada  proses  pengujian  alat,  alat  akan  di  letakkan  di  dalam  dan  luar  ruangan.  Kemudian,  sistem  akan dihidupkan  sehingga  dapat  memantau  penggunaan  protokol  Kesehatan  COVID-19,  yang  dimana  alat  pada dalam ruangan akan mengirimkan data laporan foto yang melepas penggunaan protokol Kesehatan COVID-19 (masker).
A. Langkah – Langkah Pengujian
Adapun langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk mengatasi dan mengurangi kesalahan pada saat proses melakukan pengujian, diantaranya :
1. Tentukan lokasi atau tempat pengujian dilakukan.
2. Siapkan seluruh rangkain alat yang digunakan pada saat akan dilakukan pengujian.
3. Periksa  terlebih  dahulu  seluruh  rangkaian  alat  sebelum  diujikan  untuk  memastikan  bahwa  keseluruhan alat dalam keadaan baik.
4. Posisikan alat sesuai target yang dituju dan mendapat pencahayaan yang memadai
B. Hasil Pengujian Monitoring Kesehatan
1. Hasil Pengujian Alat pada Luar Ruangan
a) Pendeteksian Masker
i. Tidak Menggunakan Masker
(a) (b)
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
Gambar 8. Pendeteksian Masker Alat luar Ruangan
Terdapat  10  orang  dalam  sampel  pengujian  dengan  4  orang  laki-laki  dan  6  orang perempuan,  pengujian  dilakukan  dimulai  dengan  menghadapkan  wajah  ke  arah  kamera untuk  menguji  apakah  alat  dapat  mengidentifikasi  wajah  manusia  dan  memantau penggunaan protokol Kesehatan COVID-19.
ii. Menggunakan Masker
Gambar 9. Pendeteksian Masker Alat luar Ruangan
No.
Jenis Kelamin Jenis Masker yang digunakan Warna Masker Status Penggunaan Masker 1. Perempuan Masker Medis Pink Terdeteksi 2. Laki-Laki Masker Medis Hijau Muda Terdeteksi 3. Laki-Laki Masker Medis Biru Muda Terdeteksi 4. Laki-Laki Masker Medis Biru Muda Terdeteksi 5. Perempuan Masker Medis Biru Muda Terdeteksi 6. Perempuan Masker Medis Biru Muda Terdeteksi 7. Laki-laki Masker Medis Hitam Terdeteksi 8. Perempuan Masker Duckbill Putih Terdeteksi 9. Perempuan Masker Kain Custom Pink Terdeteksi 10. Perempuan Masker Kain Custom Putih Terdeteksi
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
b) Pendeteksian Suhu
i. Suhu Normal
Gambar 10. Pendeteksian suhu alat luar ruangan
No. Jenis Kelamin Suhu Tubuh Kategori Suhu Tubuh 1. Perempuan 36.55 Normal 2. Laki-Laki 37.12 Normal 3. Laki-Laki 35.89 Normal 4. Laki-Laki 35.92 Normal 5. Perempuan 37.33 Normal 6. Perempuan 36.52 Normal 7. Laki-laki 36.10 Normal 8. Perempuan 35.78 Normal 9. Perempuan 36.57 Normal 10. Perempuan 36.22 Normal
ii. Suhu tidak Normal
Gambar 11. Pendeteksian suhu alat luar ruangan Pengujian Suhu tidak Normal disini diuji dengan menggunakan panas yang dihasilkan dari solder sehingga dapat terdeteksi suhu berlebihan.
c) Penggunaan Handsanitizer
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
Gambar 12. Pemberian Handsanitizer otomatis alat luar ruangan 2. Hasil Pengujian Alat pada Dalam Ruangan
a) Posisi alat untuk melakukan pemantauan
Gambar 13. Posisi alat pemantauan dalam ruangan
Alat  ditempatkan  yang  berhadapan  dengan  wajah  sehingga  dapat  membuat  alat  bekerja dengan lebih baik dan akurat.
b) Hasil Uji Coba pendeteksian serta pengiriman pada saat melepas protokol Kesehatan (masker)
Gambar 14. Pengujian alat dalam ruangan dengan keadaan ruangan sebenarnya
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46
Terdapat  4  orang  dalam  sampel  pengujian,  pengujian  dilakukan  dengan  membuat  satu  per  satu  orang bergantian  melepas  masker  untuk  menguji  apakah  alat  dapat  mendeteksi  penggunaan  masker  dan mengirimkan laporannya lewat email. Untuk hasilnya dapat dilihat pada foto-foto berikut :
Gambar 15. Subjek pada laporan di email
Gambar 16. Lampiran laporan foto di email
Gambar 17. Hasil Laporan yang tertangkap dengan alat dalam ruangan
ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Alif Yudhistira Putra Bayu 1) , Suroso 2) , Sholihin 3)

## SISTEM PEMANTAUAN PENGGUNAAN PROTOKOL KESEHATAN COVID-19 MENGGUNAKAN
METODE HAAR CASCADE DAN NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 32-46

## C. ANALIS
Dari pengujian dan hasil yang didapatkan pada sistem pemantauan penggunaan protokol kesehatan COVID- 19 ini. untuk alat di luar ruangan ini cukup akurat dalam membedakan orang yang memakai masker atau tidak, walaupun masker yang digunakan menggunakan berbagai jenis masker alat masih mampu mengidentifkasi masker tersebut, namun terdapat beberapa kenda seperti alat ini sedikit lambat memproses data dikarenakan metode neural network yang cukup berat jika dijalankan pada Raspberry Pi, dan juga pada pendeteksian suhu sudah cukup baik hanya di beberapa waktu jika tangan terlalu dekat dan terlalu jauh dari sensor suhu maka hasilnya sedikit tidak akurat. Sedangkan, pada alat di dalam ruangan, keakuratan pendeteksiannya sedikit dibawah alat di luar ruangan dikarenakan perbedaan metode yang digunakan tetapi sudah cukup baik jika objek terkena cahaya yang mencukupi dan untuk pengiriman data laporan ke email tidak terdapat masalah selama terkoneksi ke internet.

## SIMPULAN
Dalam penelitian ini telah berhasil membuat Sistem Pemantauan Penggunaan Protokol COVID-19 dengan menggunakan  Metode  Haar  Cascade  dan  Neural  Network.  Pengaplikasian  teknologi  ini  meliputi  pendeteksian masker,  pendeteksian  suhu,  pemberian  handsanitizer  secara  otomatis,  dan  pengiriman  laporan  ketidakpatuhan dalam  penggunaan  protokol  Kesehatan(masker).  Selanjutnya,  hasil  data  pengujian  dapat  dilihat  melalui  LCD pada  alat  dan  laporan  dapat  dilihat  di  email.  Penerapan  dari  alat/sistem  ini  bertujuan  untuk  memantau penggunaaan  protokol  Kesehatan  COVID-19  sehingga  dapat  mengetahui  kefektifan  penggunaan  protokol Kesehatan untuk dapat meminimalisir penyebaran COVID-19.

## REFERENSI
[1] Kemenkes. (2020, March 01). “Apakah Coronavirus dan COVID-19 itu?”: https://www.kemkes.go.id/
[2] KEPUTUSAN
MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIANOMOR HK.01.07/MENKES/382/2020
[3] Yudhanto,  Yudha.  2007.  “Apa  itu  IOT  (Internet  Of  Things)?”  Komunitas  eLearning IlmuKomputer.Com
[4] Xia,  Feng.  Yang,  Laurence  T.,  Wang,  Lizhe,  &  Vinel,  Alexey.  2012.  “Internet  of  Things”. Internasional Journal of Communication Systems.
[5] Wisesa,  Lintang  (2019,  November  25).  Retrieved  February  12,  2021,  “OpenCV  Face  Recognition Berbasis  Algoritma  Haar  Cascade”  :  https://medium.com/purwadhikaconnect/opencv-face- recognition-berbasis-algoritma-haar-cascade-1a5e23d9e8cb
[6] R. Syam, Dasar Dasar Teknik Sensor . 2013.