## PENDETEKSI PEMAKAIAN MASKER MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI ALTERNATIF PENCEGAHAN COVID-19 DI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG

## Busran
Jurusan Teknik Informatika S1 Fakultas Teknik Institut Teknologi Padang E-mail : busran.nofit@gmail.com

## Abstract
The use of masks during the COVID-19 pandemic is a requirement in a person's health protocol if they want to travel out of the house, such as to the office, campus and other crowded places. Wearing a mask can reduce the spread of COVID-19. Currently, the detection of the use of masks is still done manually by local officers. The purpose of this study is to implement face detection in the use of masks for health protocol purposes. Mask detection is done by camera. In taking the face using the camera is done in real time. The captured image will be converted to grayscale in order to avoid unnecessary bits. After obtaining grayscale, then this grayscale is converted into data form. The data obtained will be matched with the existing data on the facial harcascade. If the face harcascade data is the same as the data that has been converted from grayscale earlier, it is considered that the area has faces. The presence of a face, then proceed to the nose, the data obtained will be matched with the nose harcascade. If the nose is covered it is considered to be wearing a mask. On the other hand, if the nose is detected, it will not use a mask. The conclusion of this study is that the tool can work well in detecting masks according to the health protocol requirements.
Keywords - Detection mask, Face Detection, Haar Cascade, Covid-19

## Intisari
Pemakaian masker disaat pandemi COVID-19 merupakan hal yang menjadi syarat dalam protokol kesehatan seseorang jika igin bepergian keluar rumah, seperti ke kantor, kampus dan ketempat keramaian lainnya. Dengan menggunakan masker dapat menggurangi penyebaran COVID-19. Di Institut Teknologi Padang, pendeteksian pemakaian masker dilakukan secara manual oleh petugas keamanan sewaktu memasuki kampus. Tujuan dari penelitian ini untuk mengimplementasikan pendeteksian wajah dalam penggunaan masker untuk keperluan protokol kesehatan. Pendeteksian masker dilakukan dengan kamera. Dalam penggambilan wajah menggunakan kamera dilakukan secara real time. Gambar yang diambil akan dikonversikan ke grayscale tujuannya menghindari bit-bit yang tidak diperlukan. Setelah didapatkan grayscale selanjutnya grayscale ini dikonversikan menjadi bentuk data. Data yang didapatkan akan dicocokan dengan data yang ada pada harcascade wajah. Apabila data harcascade wajah sama dengan data yang sudah dikonversikan dari grayscale tadi maka dianggap wilayah tersebut ada wajah. Adanya wajah, maka dilanjutkan pada bagian hidung, data yang didapat akan dicocokan dengan harcascade hidung. Apabila hidung tertutup maka dianggap menggunakan masker, sebaliknya hidung terdeteksi maka tidak menggunakan masker. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa prototype alat bekerja dalam mendeteksi masker dengan bantuan kamera. Kata Kunci — Masker deteksi, Face Detection,Haar Cascade,Covid-19

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi Corona Virus-19 ( Covid-19) , membuat lahirnya kebiasaan baru ( new normal ) yang diterapkan pada berbagai institusi termasuk kampus. Institut Teknologi Padang sebagai institusi yang juga menerapkan protokol kesehatan dalam pencegahan covid ini melakukan protokol kesehatan yaitu pemakaian
masker [2]. Pengecekan masker di kampus Institut Teknologi Padang masih dilakukan dengan cara manual. Kendala yang dialami, jika masuk ramai maka tidak dapat terdeteksi dengan baik dalam pemakaian masker.
Penggunaan teknologi saat ini mampu membantu manusia dalam pendeteksian masker. Untuk dapat mengenali beberapa bagian yang akan dideteksi, diperlukan mekanisme yang
mampu membantu dalam pendeteksian masker seperti hidung.
Penelitian yang dilakukan menggunakan Raspberry Pi 3 model B+ untuk memproses citra yang direkam menggunakan kamera webcam , lcd 3.5 inchi untuk menampilkan hasil pendeteksiannya dan perangkat lunak yang digunakan di penelitian ini ialah OpenCv yang dapat melakukan pengolahan citra dinamis secara realtime .
Penelitian yang pernah dilakukan berkaitan dengan pendeteksian masker oleh Muzakkar Mu’minin, dkk [1]. Penelitian ini membahas tentang rancangan bangun new normal covid-19 dalam penggunaan masker dengan hasil pendeteksiannya dikirim lewat telegram kepada keamanan setempat sebagai pemberitahuan kepada petugas keamanan.
Fathul, dkk Deteksi pemakai masker menggunakan metode Haar cascade sebagai pencegahan Covid-19 [2]. Hasil dari penelitian ini apabila wajah dan mulut terdeteksi maka program mengeluarkan output berupa teks yang diperingati dengan alarm. Jika mulut tidak terdeteksi maka program akan mengeluarkan output berupa teks yang menyatakan sudah memakai masker.
Galang, dkk [3] menggunakan metode Haar cascade pada aplikasi deteksi masker. Tujuan penelitian ini merancang alat yang mampu mengenali pemakaian masker untuk meminimalisir penularan Covid-19 di kampus Institut Teknologi Padang

## 2. METODOLOGI
2.1. Haar cascade Haar cascade adalah kumpulan fungsi haar-like, yang digabungkan untuk membentuk pengklasifikasi. Fiturnya adalah jumlah nilai piksel putih yang dikurangkan dari nilai piksel pada area hitam.
Fungsi haar-like feature disebut juga dengan haar cascade classifier adalah fungsi persegi panjang yang memberikan indikasi spesifik pada gambar. Pengklasifikasi haar cascade berasal dari gabungan piksel hitam dan piksel putih yang membentuk kotak.[4]
Haar cascade classifier berasal dari gagasan Paul Viola dan Michael Jhon, karena itu dinamakan metode Viola dan Jhon. Ide dari haar like feature adalah mengenali objek berdasarkan nilai sederhana dari fitur tetapi bukan merupakan nilai piksel dari image objek tersebut. Metode ini memiliki kelebihan yaitu
komputasi yang sangat cepat, karena hanya tergantung pada jumlah piksel dalam persegi bukan nilai piksel dari sebuah image [4].
Pendekatan untuk mendeteksi objek dalam gambar menggabungkan empat kunci utama yaitu Haar Like Feature, Integral Image, Adaboost Learning dan Cascade Classifier .
2.2. Haar like feature Haar like feature merupakan fitur yang didasarkan pada algoritma wavelet haar . Setiap haar like feature terdiri dari gabungan kotak hitam dan putih. Haar adalah gelombang tunggal bujur sangkar(satu interval tinggi dan satu interval rendah) [5]. Untuk dua dimensi, satu terang dan satu gelap selanjutnya kombinasi-kombinasi kotak yang digunakan untuk pendeteksian objek visual yang lebih baik.
Pengelompokan image/citra dilakukan berdasarkan nilai fitur, ini bertujuan untuk memisahkan citra yang tidak diperlukan, dalam kasus ini warna latar tidak ikut dihitung[4]. Terdapat tiga jenis fitur berdasarkan jumlah persegi panjang (terang dan gelap) yang terdapat di dalamnya yaitu pola dua ( edge features ), pola tiga ( line features ), dan pola empat persegi panjang ( four-rectangle features ) seperti gambar 1.
Gambar 1. Haar Like Feature
(https://docs.opencv.org/3.4/d2/d99/tutorial_js_fa ce_detection.html)
Dengan adanya fitur haar ditentukan dengan cara menggurangi rata-rata piksel pada daerah gelap dari rata-rata piksel pada daerah terang. Jika nilai perbedaanya itu diatas nilai ambang atau threshold , maka dapat dikatakan bahwa difitur tersebut ada. Nilai dari haar like feature adalah perbedaan antara jumlah nilai piksel greycale level dalam daerah kotak hitam dan daerah kotak putih.
2.3. Integral Image Integral Image digunakan untuk
menentukan ada atau tidaknya dari ratusan fitur Haar pada sebuah gambar dan pada skala yang berbeda secara efisien. Proses pencarian nilai fitur ini dilakukan secara interatif mulai dari ujung kiri atas hingga ujung kanan bawah dengan pergeseran sebesar x dan y. semakin kecil nilai x dan y maka semakin akurat deteksi citra tersebut. Nilai x dan y yang sering digunakan adalah 1.
Untuk menentukan ada tidaknya Haar Feature disetiap lokasi gambar , Viola dan Jones memakai teknik yang disebut integral image . Nilai dari integral pada masing-masing piksel adalah penjumlahan dari semua piksel diatasnya dan disebelah kirinya. Dimulai dari integral pada masing-masing piksel adalah jumlah dari semua piksel diatasnya dan disebelah kirinya. Dimulai dari kiri atas sampai kanan bawah, gambar bisa diintegrasikan sebagai operasi matematika perpiksel.
2.4. Adaboost Learning
Adaboost menggabungkan banyak classifier untuk membuat satu classifier . Masing-masing classifier menetapkan satu bobot dan gabungan dari bobot inilah yang akan membentuk satu classifier yang kuat. Viola dan jones [6] menggabungkan serangkaian adaboost classifier sebagai rantai filter.
Dalam prakteknya tidak satupun fitur yang mampu melakukan pengklasifikasian dengan error yang kecil. Algoritma adaboost berfungsi untuk mencari fitur-fitur yang memiliki tingkat pembeda yang tinggi. Hal ini dilakukan dengan mengevaluasi setiap fitur terhadap terbesar antara wajah dan non wajah.
2.5. Cascade Classifier
Karakteristik dari haar cascade adalah adanya klasifikasi bertingkat ( cascade classifier ). Klasisfikasi pada algoritma ini terdiri dari beberapa tingkatan dan tiap tingkatan mengeluarkan subcitra yang diyakini bukan wajah. Hal ini dilakukan karena lebih mudah untuk menilai subcitra yang bukan wajah daripada menilai apakah tersebut berisi wajah.
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("/home/pi/o pencv/data/haarcascades/haarcasca de_frontalface_default.xml")
dari code ini dapat dijelaskan bahwa kumpulan data wajah sudah dimasukkan dalam file xml bernama haarcascade_frontalface_default.xml Seperti gambar 2, dijelaskan bahwa setiap subwindows dibandingkan dengan setiap fitur di setiap stage . Jika tidak mencapai target maka subwindows akan bergerak ke subwindows berikutnya dan melakukan perhitungan yang sama dengan proses sebelumnya. Pada proses selanjutnya didapatkan hasil yaitu subwindows yang terdeteksi sebagai wajah dan berlanjut ke subcitra berikutnya sampai pada akhirnya didapatkan kandidat kuat yang terdeteksi sebagai wajah.
Gambar 2. Cascade Classifier https://towardsdatascience.com/viola-jones- algorithm-and-haar-cascade-classifier- ee3bfb19f7d8

## 2.6. Alur Pembacaan Sistem

## Gambar 3. Alur Pembacaan system

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Mengaktifkan Kamera
Pendeteksian wajah dilakukan dengan OpenCv yang telah diinstalkan terlebih dahulu dengan menggunakan sebuah typeface detector yang disebut dengan Haar-cascade classifier , Classifier terus menerus membaca beberapa kali untuk mencari wajah pada gambar tersebut. Classifier menggunakan data yang disimpan pada file XML. Pembacaan wajah pada sistem menggunakan aplikasi python yang dibantu dengan library opencv dan numpy .
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

## Gambar 4. Kamera Aktif
Setelah kamera diaktifkan pada raspberry seperti gambar 4, kemudian atur resolusi kamera yang akan digunakan untuk pendeteksian wajah pada objek, berikut program untuk mengatur resolusi kamera:
video_capture.set(3,320) video_capture.set(4,480)
Agar sistem dapat mencocokan dengan harcascade yang diinputkan, sistem mengubah citra warna ke grayscale . Seperti gambar 5.
Gambar 5. Konversi Ke grayscale
3.2. Pendeteksian Wajah
Dalam pengambilan wajah menggunakan kamera yang dilakukan secara realtime . Gambar yang diambil akan dikonversikan ke grayscale tujuannya adalah menghindari bit-bit yang tidak diperlukan. Setelah didapatkan grayscale tahap selanjutnya dikonversikan menjadi bentuk data. Data yang didapatkan akan dicocokan dengan data yang ada pada harcascade . Apabila data harcascade wajah sama dengan data yang sudah dikonversikan dari grayscale tadi maka dianggap wilayah tersebut ada wajah.
faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.09, minNeighbors=3,
minSize=(50, 50) )
Selanjutnya membuat brooding box di area sekitar wajahnya, agar sistem mengetahui wajahnya. Sehingga dibuat perulangan seperti program berikut:
for (x, y, w, h) in faces: roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_color = frame[y:y+h, x:x+w] cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 250, 0), 1)
Akan muncul kotak persegi pada wajah, seperti gambar 6.

## Gambar 6. Wajah terdeteksi
Jika wajah sudah terdeteksi selajutnya bagian hidung, data yang didapat akan dicocokan dengan harcascade hidung yang diambil datanya dari file haarcascade_mcs_nose.xml .
nose_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/o pencv/data/haarcascades/haarcasca de_mcs_nose.xml')
Pola msc_nose.xml apabila hidung tertutup maka dianggap menggunakan masker pada gambar 7. Sebaliknya hidung terdeteksi maka tidak menggunakan masker seperti gambar 8.

## Gambar 7. Masker Terdeteksi
Gambar 8. Masker Tidak Terdeteksi
hidung = nose_cascade.detectMultiScale(roi_g ray)
for (sx,sy,sw,sh) in hidung: cv2.rectangle(roi_color, (sh, sy),(sx+sw, sy+sh),(0,0,250),1)
Gambar 9. Deteksi Wajah Masker On atau Off program diatas dapat dijelaskan bahwa jika sistem mendeteksi hidung maka akan muncul boarding box berwarna merah.

## 3.3. Pengujian Jarak dan Resolusi
Pengujian jarak dilakukan untuk mengabil kondisi terbaik antara kemampuan kamera (resolusi) terhadap konversi citranya menjadi data.
Tabel 1. Resolusi Kamera
Resolusi Kamera Jarak Objek Waktu Pembacaan 320x480 ± 20 cm 5 s 320x480 ± 40 cm 5 s 320x480 320x480 320x480 320x480 ± 60 cm ± 80 cm ± 100 cm ± 120 cm 5 s 5 s 5 s 5 s

## Gambar 10. Grafik Jarak dan Resolusi
Dari gambar 10, grafik tentang pengujian jarak dan resolusi yang akan digunakan untuk pendeteksian masker, dari grafik diatas pada resolusi 320x480 piksel dapat mendeteksi masker dengan cepat tanpa harus menunggu waktu yang lama dan dari pengujian jarak 20 sampai 120 cm dapat mendeteksi selama 5 detik.

## 3.4. Pengujian Warna Masker
pengujian ini menggunakan variabel untuk membantu sistem dalam mendeteksi masker. Potongan kode untuk variabel pendeteksian masker.
mask_on = False
Gambar 11. Warna Masker Terdeteksi if mask_on: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 250, 0), 1) cv2.putText(frame,'Masker OK',(x, (y-10)),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.50,(0,255,0),1) else:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 250), 1) cv2.putText(frame,'NO
Masker',(x, (y-10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.50,(0,0,255),1)
Variabel mask_on tersebut digunakan saat sistem mendeteksi hidung pada wajah yang ada di depan kamera.
if len(hidung) > 0: mask_on = False else: mask_on = True
Program pembaca masker terdapat di logika hidung yang menggunakan len (hidung), jika sistem mendeteksi hidung maka objek tidak menggunakan masker dan sebaliknya jika sistem tidak mendeteksi hidung maka sistem akan menganggap objek menggunakan masker.

## Gambar 12. Warna Masker Tidak Terdeteksi
Dari pengujian yang dilakukan terdapat warna masker yang dapat dideteksi dan sulit untuk dideteksi. Warna masker yang dapat dideteksi yaitu warna masker yang terang seperti gambar 11, sedangkan warna yang sulit dideteksi yaitu warna hitam seperti gambar 12.
4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian ini berupa alat prototype yang dapat bekerja mendeteksi masker sesuai syarat protokol kesehatan, alat bekerja dengan baik pada resolusi 320x480 piksel dan jarak 20 cm hingga 120 cm. sistem bekerja dengan baik mendeteksi masker berwarna terang serta dipengaruhi oleh cahaya sekitar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lambacing, Musakkarul Mu'minaim, and Ferdiansyah Ferdiansyah,” Rancang
Bangun New Normal Covid-19 Masker
Detektor Dengan Notifikasi Telegram Berbasis Internet of Things “, Dinamik,
vol 25, pp. 77-84,2020. [2] Ahmad, Fathul Luthfillah, Anan Nungroho and Alfa Faridh Suni,” Deteksi Pemakaian Masker Menggunakan Metode Haar Cascade Sebagai Pencegahan COVID 19”, Edu Elektrika, Vol 10, 2021.
[3] Anarki,Galang Aprilian, Karina Auliasari and Mira Orisa,” Penerapan Metode Haar Cascade Pada Aplikasi Deteksi Masker”, Jati, vol.5, 2021.
[4] Muhammad, Syarif, Wijanarto,” Deteksi Kedipan Mata Dengan Haar Cascade Classifier Dan Contour Untuk Password Login Sistem”, Techno.COM,vol 14, pp. 242-249,2015.
[5] Al-Aidid, S., & Pamungkas, D. (2018).
Sistem Pengenalan Wajah dengan Algoritma Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram. Jurnal Rekayasa Elektrika, 14(1), 62–67. https://doi.org/10.17529/jre.v14i1.9799
[6] Tyagi, Mrinal, (2021). Viola Jones Algorithm and Haar Cascade Classifier. Internet : https://towardsdatascience.com/ viola-jones-algorithm-and-haar-cascade- classifier-ee3bfb19f7d8