## Sistem Deteksi Masker Menggunakan Algoritma Haar Cascade dalam Menghadapi Era New Normal

## Mask Detection System Using Haar Cascade Algorithm in Facing the New Normal Era
Rudi Suhirja 1* Jemakmun 2
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma, Sumatra Selatan, Indonesia 1 rudisuhirja@gmail.com, 2 jemakmun@binadarma.ac.id
*Penulis Korespondensi:
Rudi Suhirja rudisuhirja@gmail.com Riwayat Artikel: Diterima : 5 Agustus 2022 Direview : 9 Agustus 2022 Disetujui : 19 Agustus 2022 Terbit : 8 Desember 2022

## Abstrak
Wabah covid-19 itu berasal dari sekelompok kasus pneumonia manusia di kota Wuhan, China, pada akhir Desember 2019.Covid-19telahmenjadiwabahdi negaraIndonesia sejakMaret2020. Tidak hanya di negara kita, penyebaran virus covid-19jugatelahmempengaruhisetiapnegaradi dunia.Olehkarenaitusaatiniberbagaitempattelahmenerapkanaturan khususuntukmematuhi protokol kesehatan. Salah satunya adalah pemerintahan gubernur (pub) 2020, di mana seluruh Sumaterabagianselatanharusmengikutiprotokolkesehatandenganmemakaimasker.Program sistem deteksi masker ini merupakan cara untuk mengatasi kesadaran masyarakat, khususnya mahasiswa di Universitas Bina Darma, bahwa betapa pentingnya penggunaan masker saat ini. dengan memanfaatkan kecerdasan buatan penulis membuat sistem untuk mendeteksi masker. Dalam menulis program ini, penulis menggunakan python dan menggunakan algoritma haar cascade. Algoritma haar cascade ini merupakan gagasan dari Paul Viola dan Michael Jones di tahun 2001, mereka mempresentasikan sebuah makalah yang disebut “Deteksi Objek Cepat Menggunakan Perangkat Tambahan Sederhana”. Dari percobaan menggunakan metode haar cascade, sistem dapat mendeteksi orang yang memakai masker dan tidak memakai masker. pengujian ini melibatkan gambar dan video secara real-time menggunakan boundingbox.
Kata Kunci:Kecerdasan buatan , Covid-19, Haar Cascade, Deteksi Masker, OpenCV

## Abstract
The covid-19 outbreak originated from a cluster of human pneumonia cases in the Chinese city of Wuhan in late December 2019. Covid-19 has been an outbreak in Indonesia since March 2020. Not only in our country, but the spread of the covid-19 virus has also affected every country in the world. Therefore, currently, various places have implemented special rules to comply with health protocols. One of them is the 2020 governor's (pub) government, where all southern Sumatra must follow health protocols by wearing masks. This mask detection system program is a way to overcome public awareness, especially among students at Bina Darma University, that how important the use of masks is today. by utilizing artificial intelligence the author created a system to detect masks. In writing this program, the author used python and used the haar cascade algorithm. This haar cascade algorithm was the brainchild of Paul Viola and Michael Jones in 2001, they presented a paper called "Fast Object Detection Using Simple Enhancements". From experiments using the haar cascade method, the system can detect people who wear masks and do not wear masks. This test involves images and videos in real-time using bounding boxes.
Keywords: Artificial Intelligence, Covid-19, Haar Cascade, Mask Detection, OpenCV

## 1. Pendahuluan
Selama pandemi COVID-19, banyak orang yang terkena penyakit yang disebabkan oleh penyebaran virus corona. Selain berdampak pada kesehatan, wabah ini juga berdampak pada perekonomian masyarakat dan juga berdampak pada pendidikan. Oleh karena itu, berbagai tempat telah menerapkanregulasi untukmematuhi protokolkesehatan. Saat iniduniaberadadi eradigital .Dimana setiap pekerjaan manusia berkaitan dengan teknologi, salah satunya di bidang kesehatan yang menerapkanteknologi ComputerVision . ComputerVision merupakansalahsatu cabang pengembangan dari Ilmu Kecerdasan Buatan [1]. Kecerdasan buatan adalah beberapa teknologi paling menarik dan kontroversial di dunia moderen. Banyak yang takut dengan konsekuensinya. Oleh karena itu, penulis menggunakan teknologi Computer Vision untuk merancang sistem deteksi masker.
Dalam penelitian ini penulis menggunakan open CV dalam Bahasa python. Open CV sebagai library tambahan seperti fungsi dari library algoritme Haar Cascade Classifier dan numpy dalam mengelola program sistem. Open CV juga telah banyak membantu pengelolaan citra atau gambar dan proses- proses lain yang berhubungan dengan objek [2]. Jadi computer vision itu merupakan bidang yang memungkinkan komputer atau sistem untuk memperoleh informasi dari gambar digital, video, dan input visual lainnya.
Sistem deteksi masker ini merupakan teknologi dari Artificial Integilince (AI) dan Computer Vision yang akan dirancang menggunakan bahasa python dengan algoritma haar cascade dalam mengidentifikasi objek wajah, metode ini merupakan salah satu model Machine Learning yang sering digunakan sebagai pengklasifikasi dalam sebuah gambar. Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data wajah mahasiswa Bina Darma University yang memakai masker dan tidak menggunakan masker. Desain Sistem Deteksi Masker ini akan diimplementasikan secara real-time menggunakan webcam dari laptop [3]. Metode ini digunakan untuk mengenali area yang ada di wajah manusia menggunakan Open CV, Tujuan dari pemeriksaan ini adalah untuk memungkinkan komputer menganalisis gambar dan menerjemahkan informasi dari gambar ke dalam perintah tertentu [4]. Kecerdasan buatan adalah contoh dari kepintaran yang dipunyai manusia lalu dibuat didalam mesin dan diprogram agar bisa berkerja seperti mirip manusia. Artificial Inteligence merupakan teknologi yang juga memebutuhkan data untuk dibuat pengetahuan, sama seperti manusia. Program kecerdasan buatan dapat ditulis dengan berbagai macam Bahasa komputer, baik dalam Bahasa python, Bahasa C, C+, Pascal, Basic, Bahasa pemrogram lainnya [5].
Penelitian yang berhubungan dengan bidang ilmu Aritificial Inteligent seperti penelitian yang dilakukan oleh Suhepy Abidin pada tahun 2018. Isi dari penelitian ini tentang “ Deteksi Wajah Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier Berbasis Webcam pada Matlab ”. Penelitian ini bermaksud untuk melihatkan hasil algoritma Haar Cascade Classifier kedalam sebuah sistem deteksi wajah dengan menggunakan aplikasi MATLAB R2017a [6], namun penelitian ini berfokus dengan klasifikasi wajah menggunakan aplikasi Matlab saja sedangkan penelitian yang dilakukan oleh penulis menggunakan aplikasi ANACONDA. Penelitian tentang deteksi masker juga dilakukan oleh Ivan Hartono, Agustinus Noertjahyana dan Leo Willyanto Santoso melakukan penelitian berjudul “Deteksi Masker Wajah dengan Metode Convolutional Neural Network”. Penelitian ini menggunakan modul SSD ResNet bisa menghasilkan hasil performa yang bagus [7]. Ada juga tentang pendeteksian masker pada pengemudi yang dilakukan oleh Alief Wikarta, M Khoirul Effendi, Agus Sigit Pramono [8]. Ada penelitian yang membahas metode Haar Cascade yang dilakukan oleh Rastri Prathivi dan Yunita Kurniawati 2020 membuat penelitian yang berjudul “Sistem Presensi kelas Menggunakan Pengenalan Wajah dengan Metode Haar Cascade Classifier”. Pada penelitian ini menghasilkan sistem yang mempermudah dalam memantau kehadiran seluruh siswakelassecaraakuratdanefisien [9]. Oleh karena itu, peneliti merancang Sistem Deteksi Masker Menggunakan Algoritma Haar Cascade Dalam Menghadapi Era New Normal , Peneliti akan menampilkan output dari sistem deteksi wajah dengan masker dan tanpa masker dengan bounding

## Sistem Deteksi Masker Menggunakan Algoritma Haar Cascade dalam Menghadapi Era New Normal
box . Selain itu peneliti juga akan mendeteksi masker akurat atau tidak jika wajah bagian mulut ditutup dengan benda.

## 2. Metode Penelitian Pengumpulan Data
Ada tiga cara untuk mengumpulkan data yaitu : mengekstraksi data (dari internet, riset, survey, dll), mengumpulkan dan membuat dataset sendiri, menggunakan dataset yang telah ada.
Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan database yang akan dipakai sebagai data wajah user. Data yang dikumpulkan merupakan data yang berbeda-beda lalu dipisahkan menjadi dua folder, satu folder data gambar menggunakan masker dan satunya data gambar tidak memakai masker. Oleh karena itu untuk penelitian ini, penulis menggunakan dataset sendiri dari hasil capture sebuah kamera handphone , dataset yang dibuat adalah dataset dari wajah mahasiswa Universitas Bina Darma Prodi Teknik Informatika. Mengingat bahwa sekarang masih sedang mengalami pandemi dan untuk mengurangi penularan virus Corona (COVID-19). Universitas Bina Darma Palembang melakukan pembalajaran daring. Maka Penulis juga mengumpulkan data sebuah gambar secara online memalui akun media sosial seperti melalui chat untuk meminta poto wajah memakai masker dan tidak memakai masker yang menghadap kamera depan dengan jarak 40cm.

## Training Data
TrainingdataBagiandarikumpulandatayang dilatihuntukmembuatprediksiataumenjalankan fungsi algoritmesupayamemberikaninstruksimelaluialgoritme,sehinggamesinyangAndalatih dapatsecara mandirimenemukankoneksidanmempelajaripoladaridatayangAndaberikan.

## Gambar 1. Hasil train
Pada saat training data, dari seluruh gambar yang sudah dikumpulkan akan dipelajari dengan cara memakai algoritma Haar Casacade dan akan menghasilkan hasil training bisa digunakan atau terjadinya error .
Menentukan Haar Feature Kegunaan dari Haar Feature untuk membedakan nilai beda antara hasil-hasil nilai piksel gray level ditentukan dengan cara mengurangi rata-rata nilai pada daerah terang. Sebelum himpunan dataset digunakan dalam proses pelatihan, himpunan data mengalami proses augmentasi termasuk flip acak, acak zoom, rotasi acak, meningkatkan kecerahan, dan rentang pergeseran acak [10]. Pelatihan pertama-tama harus dilakukan untuk menghasilkan pohon keputusan, yang disebut pengklasifikasi kaskade, sebagai penentu apakah suatu objek ada di setiap bingkai yang diproses. Fitur Haar digunakan dalam Computer Vision untuk mengklasifikasikan intensitas piksel di suatu wilayah dengan cara yang dapat dilacak. Fitur haar direpresentasikan sebagai wilayah persegi panjang dari gambar, dan pengklasifikasi terdiri dari dua atau tiga fitur persegi panjang untuk terus memindai fitur di jendela [11]. Dari kegunaan dapat di simpulkan bahwa Fitur haar adalah fitur persegi yang memberikan petunjuk khusus pada gambar. Ide dari Haar Feature adalah untuk mengenali objek berdasarkan nilai fitur sederhana. Keuntungan dari metode ini adalah perhitungannya sangat cepat
karena hanya jumlah piksel dalam persegi yang penting,bukannilaisetiappikselpadagambar.Metode inimenggunakanmodelstatistik classifier [12][13] .
Gambar 2. Fitur haar (Viola & Jones, 2001)

## Haar Cascade
Algoritma haar cascade adalah salah satu model pembelajaran mesin yang banyak digunakan sebagai dasar untuk aplikasi deteksi objek gambar atau video [14]. Algoritma ini lahir dari ide PaulViola dan Michael Jones [15]. Mereka mempresentasikan sebuah makalah yang disebut “Deteksi Objek Cepat Menggunakan Perangkat Tambahan Sederhana”. Cara ini dilakukan agar dapat mempercepat deteksi objek dengan menggabungkan pengklasifikasi kompleks ke dalam struktur multi-level yang hanya berfokus pada area gambar di mana Anda memiliki kesempatan. Metode ini memiliki keuntungan sangat cepat karena hanya jumlah piksel dalam kotak yang penting, tidak semuanilaipikseldalamgambar.Metodeinimenggunakanmodelstatistik Classifer [16] .
Deteksi Wajah Menurut Richard Dharmadi “ Image Detection Untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori tertentu. Lokalisasi gambar adalah pengembangan tugas yang output yang dihasilkan bukan lagi kategori atau kelas gambar, umumnya dalam bentuk bounding box [17]. Deteksi wajah adalah teknologi komputer yang menentukan lokasi dan ukuran wajah manusia dalam gambar digital [18]. Fitur wajah terdeteksi dan benda- benda lain seperti pohon,bangunan dan tubuh diabaikan dari citra digital . Ini dapat dianggap sebagai kasus tertentu deteksi kelas objek, di mana tugasnya adalah menemukan lokasi dan ukuran semua objek digambar yang termasuk dalam kelas tertentu [19]. Seperti mengenali beberapa wajah manusia yang diinputkan atau yang terdeteksi.
Dari pengertian diatas disimpulkan bahwa deteksi Gambar merupakan salah satu teknik kecerdasan buatan atau machine learning yang dapat dengan cepat mengenali gambar. Gambar yang diambil diekstraksi dari wajah setiap gambar, apakah wajah terdeteksi seleuruh bagian wajah atau tidak. Jika bagian wajah terdeteksi maka klasifikasi pengenalan seluruh wajah berhasil,tujuandari penelitianiniuntukmendeteksiwajahorangmenggunakanmaskerdantidak menggunakan masker.
Saat di run fungsi dari pendeteksi masker tidak dikenali, fungsi pengenalan wajah akan dilakukan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3. Saat wajah terdeteksi, gambar dengan kotak berwarna di areawajahakandikeluarkan. Areawajahbisaterdeteksisemuanya denganditandai olehobjekpersegi yang ada disekitar wajah, keberhasilan hasil deteksi bergantung pada posisi wajah yang lurus menghadap ke kamera.

## Gambar 3. Deteksi Wajah

## Deteksi Masker
Jika di jalankan masker terdeteksi maka kotak persegi akan muncul bewarna merah, dikarenakan keseluruhan wajah tidak dapat terdeteksi. Maka hasil yang didapat dari deteksi wajah yang menggunakan masker adalah kebalikan dari hasil deteksi wajah.

## Gambar 4. Deteksi masker
Deteksi masker menghasilkan hasil deteksi yang akan dirancang pada penelitian ini. poto di atas adalah salah satu hasil perancangan deteksi masker, kecehayaan atau pencerahan cahaya juga menjadi pengaruh akurat tidaknya suatu pendeteksian masker ini.

## Flowchart Sistem Deteksi

## Gambar 5. Flowchart sistem deteksi
Flowchart pada gambar 5 mengartikan struktur jalan Sistem Pendeteksi Masker. Awal jalannya
dimulai dengan start dilanjutkan dengan penginputan gambar secara real time dengan posisi wajah lurus menghadap kamera. Lalu citra tersebut dilakukan proses pada gambar untuk menentukan area yang akan dideteksi menggunakan algoritma Haar cascade classifier , kemudian daripenentuanarea yang akan dideteksi penulis dapat mengetahui hasil Ya atau Tidaknya suatu objek terdeteksi, jika hasilnya Ya maka dilanjutkan dengan hasil objek terdeteksi menggunakan masker, dan jika hasilnya Tidak terdeteksi maka akan dilakukan kembali proses gambar dari penentuan area yang dideteksi.
3. Hasil dan Pembahasan
Dataset
Gambar 6. Dataset
Hasil pada gambar 6 diatas dari pengumpulan dataset untuk penelitian ini. data yang menggunakanmaskerditunjukandenganfolder(p) sebanyak 161 data wajah menggunakan masker , sedangkan dataset yang tidak menggunakan masker dilihatkan pada folder(n) sebanyak 144 data wajah tidak menggunakan masker.

## Hardware Testing
Pertama, ketika saya menguji komponen internal laptop, yaitu webcam untuk deteksi waktu nyata, berfungsi dengan baik. untuk pengujian dengan webcam laptop acer Aspire E 14 hasilnya dapat dilihat pada gambar7.
Gambar 7. Camera result Gambar di atas adalah hasil menjalankan deteksi real-time komponen internal laptop yaitu webcam , dalam kondisi pemotretan sore hari.Selain hasil uji webcam, peneliti juga mencoba secara real time dengan dua objek wajah.
Hasilujicobayangdieksekusidenganmelakukanpengambilanpendeteksianduawajahdantiga wajah

## Sistem Deteksi Masker Menggunakan Algoritma Haar Cascade dalam Menghadapi Era New Normal
secara bersamaan dua objek terdeteksi menggunakan masker dan objek wajah duanya terdeteksi tidak menggunakan masker, sedangkan pengujian dengan tiga wajah juga terdeteksi tidak menggunakan masker. pengujian juga dilakukan menggunakan kamera internal atau kamera laptop.
Tabel 1. Deteksi objek secara bersamaan Jumlah Objek Hasil Deteksi
Dua Objek Bermasker Dua Objek Tidak Bermasker

## Tiga Objek Tidak Bermasker

## Pengujian Berdasarkan Jarak Dan Sudut
Pengujian dilakukan dengan dua cara yaitu pengujian berdasarkan jarak dan sudut. Jarak dari objek ke kamera laptop adalah antara 20cm dan 150cm seperti yang dilihatkan pada tabel 2 dan 3. Pengujian ini dilakukan dengan 5 variasi posisi sudut objek saat difoto yaitu : (1) Objek tegak lurus dengan kamera. (2) Objek bergeser 45 0 miring ke kanan. (3) Objek bergeser 45 0 miring ke kiri. (4) Objek bergeser 45 0 ke atas. (5) Objek bergeser 45 0 ke bawah
Tabel 2. Hasil Jarak dan Sudut Jarak Sudut Hasil 20, 100, dan <= 180cm Tegak lurus Terdeteksi 20, 100, dan<= 180cm Miring kanan 45 Terdeteksi 20, 100, dan<= 180cm Miring kiri 45 Terdeteksi 20, 100, dan<= 180cm Nunduk 15 Terdeteksi 20, 100, dan<= 180cm Dongak 15 Terdeteksi 20cm dan >180cm Tegak lurus Tidak terdeteksi 20cm dan >180cm Miring kanan 45 Tidak terdeteksi 20cm dan >180cm Miring kiri 45 Tidak terdeteksi 20cm dan >180cm Nunduk 15 Tidak terdeteksi 20cm dan >180cm Dongak 15 Tidak terdeteksi

## Tabel 3. Hasil objek posisi sudut
P OSISI O BJEK T EGAK L URUS MIRINGKANAN M IRING K IRI N UNDUK DONGAK M ENGGUNAKAN M ASKER T IDAK

## M ENGGUNAKAN M ASKER
Berdasarkan tabel Maka dapat disimpulkan hasil dari sistem pendeteksi masker ini dapat mendeteksi objek bermasker dan tidak bermasker dengan bagus, Berdasarkan jarak dan posisi wajah. Jarak minimum untuk aplikasi pendeteksi topeng ini adalah 20 cm dan jarak maksimum adalah150cm.Jika jaraknyamelebihi 150cm, aplikasitidakakandapatmendeteksi masker.

## Objek Wajah Manusia Dan Hewan
Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem pengenalan hanya mengenali objek pada wajah manusia. Peneliti melakukan uji coba dengan empat objek wajah. wajah manusia, wajah anjing, kucing dan tikus yang diambil dari google. Akan tetapi yang terdeteksi hanya objek wajah manusia saja. Peneliti melakukan pendeteksian dengan dua objek bersamaan, objek wajah manusia bersebalahan dengan objek wajah hewan, agar hasinya dapat dibedakan karena wajah hewan tidak terdeteksi.

## Tabel 4. Pendeteksian objek wajah
M ANUSIA A NJING K UCING T IKUS

## Objek Bermasker
Pengujian dengan macam variasi masker ini akan melihatkan hasil sistem pendeteksi yang mampu mendeteksi jenis masker.

## Gambar 8. Ditutup dengan tangan
Padagambar8.Dapatdilihathasildarisistempendeteksiyangkitarancangbahwahasilnyatetap tidak terdeteksi. Pengujian dilanjutkan dengan mencoba objek wajah yang memakai masker scuba, jika system dapat mendeteksi masker jenis scuba bearti dapat disimpulkan bahwa sistem ini sudah pasti bisa mendeteksi jenis masker seperti masker medis.

## Gambar 9. Masker scuba
Pendeteksi masker dengan jenis masker scuba mendapatkan hasil deteksi yang akurat bahwa masker terdeteksi. Selain jenis masker penulis juga mencoba pengujian dengan cara menutup bagian mulut denganbenda.

## Gambar 10 . tutup dengan benda
Pengujian yang ditunjukkan pada Gambar 11 dapat menyimpulkan bahwa sistem pendeteksi masker ini masih memiliki kekurangan. Ini karena benda mirip masker salah memprediksi pendeteksi masker saat menutupi hidung dan mulut dan dibaca sebagai syarat untuk menggunakan masker. Solusi dari permasalahan ini adalah mencari metode yang lebih baik yang hanya mendeteksi varian masker saja . Setelah melakukan beberapa pengujian peneliti mendapatkan hasil bahwa metode haar cascade ini sangat bagus dan mudah dirancang untuk digunakan dalam hal klasifikasi sebuah objek seperti deteksi masker ini, metode ini dapat mengenali objek bermasker dari sebuah video atau gambar dengan ketentuan daya pancar cahaya. Semakin terang pencahayaan semakin akurat juga hasil yang akan didapatkan, selain itu sistem ini
juga berhasil mendeteksi wajah manusia saja sesuai dengan yang diharapkan.
4. Penutup Setelah melakukan pengujian pada sistem pendeteksi masker dengan secara real time , penulis menyimpulkan bahwa sistem ini dapat berjalan dengan baik menggunakan kamera internal atau kamera laptop. Metode Haar Cascade ini dapat lakukan dengan cara mentrain data terlebih dahulu. Posisi dan pencahayaan sangat mempengaruhi sistem pendeteksi masker ini, pencahayaan yang terang dan kualitas kamera yang bagus akan mendapatkan hasil yang lebih baik juga. Posisi jarak paling dekat dan paling jauh juga mempegaruhi keakuratan hasil pendeteksian.
Sistem pendeteksi ini mampu mendeteksi masker dan tidak memakai masker dengan minimal jarak 20cm sampai 150cm, berdasarkan pengujian yang dilakukan sistem mampu mendeteksi objek dengan jarak tersebut. Namun pada sistem ini juga banyak memiliki kekurangan seperti objek bermasker yang ditutup dengan benda dapat terdeteksi berdasarkan hasil sama dengan menggunakan masker. Selain itu sistem ini juga tidak mampu untuk menyimpan atau merekam video pendeteksian secara real time, dan sistem pendeteksian ini tidak bisa di pantau dari kejauhan untuk melihat orang memakai masker dan tidak menggunakan masker.

## 5. Referensi
[1] D. Hadi Prayitna and A. Djajadi, “Perancangan Prototype Deteksi Kelengkapan Atribut Siswa Berbasis Computer Vision,” J. Inov. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 57–69, 2022, doi: 10.51170/jii.v7i1.235.
[2] M. Iqbal Firdaus, I. Innar Ridho, I. Kalimantan MAB Jl Adhyaksa No, and K. Tangi Banjarmasin, “Aplikasi Pendeteksi Wajah Menggunakan Metode Haar (Application of Face Detection Which Using Haar Method),” Media Sains , vol. 9, no. April, pp. 27–31, 2016.
[3] D. Yusyahnur, “Pengukuran Jarak Kendaraan Dengan Metode Haar Cascade Measurement Of Vehicle Distance With Haar Cascade Method Using Opencv,” vol. 9, no. 3, pp. 1145–1158, 2022.
[4] M. K. Scheuerman, A. Hanna, and E. Denton, “Do Datasets Have Politics? Disciplinary Values in Computer Vision Dataset Development,” Proc. ACM Human-Computer Interact. , vol. 5, no. CSCW2, p. 2, 2021, doi: 10.1145/3476058.
[5] Nasri, “Kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ),” Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 1–10, 2014.
[6] S. Abidin et al. , “Deteksi Wajah Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier Berbasis Webcam Pada Matlab,” J. Teknol. Elekterika , vol. 2, 2018.
[7] I. Hartono, A. Noertjahyana, and L. W. Santoso, “Deteksi Masker Wajah dengan Metode Convolutional Neural Network,” J. Infra , vol. 10, no. 1, 2022.
[8] K. Menggunakan, K. Artifisial, A. Wikarta, M. K. Effendi, and A. S. Pramono, “Sistem Pendeteksi Masker pada Pengemudi,” vol. 7, no. 2, pp. 250–254, 2021.
[9] R. Prathivi and Y. Kurniawati, “Sistem Presensi Kelas Menggunakan Pengenalan Wajah Dengan Metode Haar Cascade Classifier,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 135–142, 2020, doi: 10.24176/simet.v11i1.3754.
[10] T. Karlita, N. A. Choirunisa, R. Asmara, and F. Setyorini, “Cat Breeds Classification Using Compound Model Scaling Convolutional Neural Networks.,” Proc. Int. Conf. Appl. Sci. Technol. Soc. Sci. 2021 (iCAST-SS 2021) , vol. 647, pp. 909–914, 2022, doi: 10.2991/assehr.k.220301.150. [11] D. R. H. putra C Rahmad, R A Asmara, H. D. and I Dharma, and Muhiqqin, “Comparison of Viola- Jones Haar Cascade Classifier and Histogram of Oriented Gradients (HOG) for face detection,” IOP , 2020, doi: 10.1088/1757-899X/732/1/012038.
[12] Y. Ferik, H. Octavianto, and D. H. Wahyu, “Deteksi Wajah Menggunakan Algoritma Viola-Jones”.
[13] A. Priadana and M. Habibi, “Face Detection using Haar Cascades to Filter Selfie Face Image on Instagram Deteksi Perubahan Citra Pada Video Menggunakan Illumination Invariant Change Detection View project Adri Priadana Face Detection using Haar Cascades to Filter Selfie Face Image on,” IEEE , 2019, doi: 10.1109/ICAIIT.2019.8834526.
[14] A. Singh and F. Furtado, “Modified Haar-Cascade Model for Face Detection Issues,” Int. J. Res. Ind. Eng. , vol. 9, 2020, doi: 10.22105/riej.2020.226857.1129.
[15] N. M. Hussien, M. Ali, M. Al-Obaidi, and R. A. Abtan, “Comparison of Paul Viola-Michael Jones algorithm and HOG algorithm for Face Detection You may also like Semantic Gap Reduction From Mouth Feature Threshold Value Using Viola Jones Algorithm Aparna Joshi, Vinay Chavan and Parag Kaveri-Smart System for Dete,” ICCSSS 2020 , 2021, doi: 10.1088/1757- 899X/1084/1/012014.
[16] M. Syarif and Wijanarto, “Deteksi Kedipan Mata Dengan Haar Cascade Classifier Dan Contour Untuk Password Login,” Techno.com , vol. 14, no. 4, pp. 242–249, 2015.
[17] R. Dharmadi, “CNN: Beyond Image Classification. Di era dimana Deep Learning sudah… | by Richard Dharmadi | Nodeflux | Medium,” 2018. https://medium.com/nodeflux/cnn-beyond- image-classification-3b9b0af021a9 (accessed Jul. 27, 2022).
[18] N. Heryana, “View of Penerapan Haar Cascade Classification Model Untuk Deteksi Wajah, Hidung, Mulut, dan Mata Menggunakan Algoritma Viola-Jones,” Jurnal Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi , 2020. https://journal.ubpkarawang.ac.id/index.php/TeknikInformatikaSistemInfor/article/view/1 064/865 (accessed Jul. 28, 2022).
[19] A. Kumar, A. Kaur, M. Kumar, and · Munish Kumar, “Face detection techniques: a review,” Artif. Intell. Rev. , 2018, doi: 10.1007/s10462-018-9650-2.