## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  149-154 e-ISSN: 2686-3154

## Identifikasi Masker pada Face Detection dengan Menggunakan Metode Haar Cascade dan CNN
Vebri Dores 1 
1 Independent Researcher
responsiblevebri@gmail.com

## Abstract
The  World  Health  Organization  (WHO)  provides  standard  recommendations  for  the  prevention  and  spread  of COVID-19  with  the  importance  of  face  masks  for  protection  from  the  virus.  Technology  can  be  used  to  help prevent  viruses  from  spreading  quickly  through  direct  contact.  Utilizing  Internet  of  Things  (IoT)  based technology tools for public place entrances can be designed to perform rapid inspections. This can be done using image classification methods, namely Haar Cascade and Convolutional Neural Network (CNN). This study aims to detect masks on the face using the python programming language and input data via a webcam camera. A total of 500 datasets of photos of  faces without masks and 500 datasets of photos of faces with masks were used as training  data.  The  test  results  using  the  Haar  Cascade  method  have  an  accuracy  of  80%  while  using  CNN  the accuracy is 100%. So that this study becomes a reference in identifying obedience in wearing masks.
Keywords: Face Detection, Mask, Face Photo, Convolutional Neural Network (CNN), Python.

## Abstrak
World  Health  Organization  (WHO)  memberikan  rekomendasi  standar  pencegahan  dan  penyebaran  COVID-19  dengan pentingnya  masker  wajah  untuk  perlindungan  dari  virus.  Teknologi  dapat  digunakan  untuk  membantu  mencegah  virus menyebar dengan cepat yang melalui kontak langsung. Memanfaatkan alat teknologi berbasis Internet of Things (IoT) untuk pintu  masuk  tempat  umum  dapat  dirancang  untuk  melakukan  pemerikasaan  yang  cepat.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode  klasifikasi  citra yaitu Haar  Cascade  dan  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Penelitian  ini bertujuan mendeteksi masker pada wajah dengan menggunakan bahasa pemograman  pytho n dan input data melalui kamera webcam. Sebanyak 500 dataset foto wajah tanpa masker dan 500 dataset foto wajah dengan masker digunakan sebagai data training . Hasil pengujian penggunakan metode Haar Cascade memiliki akurasi sebesar 80% sedangkan menggunakan CNN akurasinya sebesar 100%. Sehingga penelitian ini menjadi rujukan dalam mengidentifikasi ketaatan dalam memekai masker.
Kata kunci: Deteksi Wajah, Masker, Foto Wajah, Convolutional Neural Network (CNN), Python.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Transformasi digital di bidang kesehatan sudah banyak dilakukan baik yang bersifat klinis maupun non klinis. Teknologi  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  kontak langsung  karena  virus  dapat  menyebar  dengan  cepat melalui  kontak  langsung.  Mengenai  pencegahan penyebaran  COVID-19, World  Health  Organization (WHO)  memberikan  rekomendasi  standar  pencegahan dan pentingnya masker wajah untuk perlindungan dari virus  [1].  Penggunaan  sistem  desinfeksi  manual  yang berlebihan  juga  menjadi  sumber  infeksi.  Oleh  karena itu, merancang dan mengembangkan sistem pengendalian  dan  skrining  penyebaran  virus  yang murah, cepat, terukur, dan efektif untuk meminimalkan peluang  dan  risiko  penyebaran  COVID-19  sangat penting  dilakukan.  Memanfaatkan  alat  teknologi berbasis Internet  of  Things (IoT)  untuk  semua  pintu masuk tempat umum dapat dirancang untuk melakukan
pemerikasaan  yang  cepat,  termasuk  pengukuran  suhu menggunakan  sensor  bebas  kontak  dan  menyimpan catatan  individu  yang  dicurigai.  Sistem  pemeriksaan berbasis  IoT  dapat  juga  diterapkan  untuk  model deep learning deteksi dan klasifikasi masker wajah [2].
Berdasarkan  fakta  tersebut  maka  perlu  dilakukan pengawasan  kepada  masyarakat  dalam  menjalankan protokol  kesehatan  COVID-19.  Misalnya  membuat alat yang dapat mendeteksi secara otomatis menggunakan  sistem  komputer  terhadap  orang  yang tidak  menggunakan  masker.  Solusi  yang  dapat diberikan  pengawasan  yang  lebih  baik  dengan memanfaatkan teknologi Computer Vision .
Ilmu  yang  berhubungan  erat  dengan object  detection adalah  computer  vision  [3].  Computer    Vision umumnya  membahas  tentang  klasifikasi  objek  dan deteksi objek pada gambar [4]. Computer Vision yang digunakan  umumnya  terdari  dari  pengumpulan
gambar, pre - processing , training dan deploy [5]. Setelah  semua  proses    tersebut    dilalui    maka    akan dihasilkan  model  yang    akan  digunakan  untuk klasifikasi  atau  deteksi  gambar  yang  baru  [6]. Pembuatan model   didalam computer    visionbiasanya didasari pada metode Convolutional Neural Network(CNN) [7].
Banyak  metode  telah  dibuat  dan  dikembangkan  untuk melakukan  deteksi  wajah.  Dua  metode  populer  yang digunakan  saat  ini  adalah Haar  Cascade dan Convolutional  Neural  Network (CNN). Haar  Cascade adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  mendeteksi wajah  secara  cepat  dan real  time .  Sedangkan  CNN memanfaatkan proses konvolusi dengan memindahkan kernel  konvolusi  ( filter )  dengan  ukuran  tertentu  ke gambar berikutnya dari hasil perkalian gambar dengan filter yang digunakan [8].
Metode  CNN  dapat  digunakan  untuk  mengenali  dan mendeteksi  sebuah  objek  pada  sebuah  citra  digital. Algoritma  CNN  sudah  banyak  digunakan  peneliti  dan disebut  sebagai  algoritma  terbaik  untuk object detection dan object recognition . Namun seperti model deep learning lainnya, CNN memiliki kelemahan yaitu proses  training  yang  membutuhkan  kinerja hardware yang  mumpuni. Deep  Learning telah  menunjukan performa  yang luar biasa beberapa tahun  terakhir. Hal Ini  dipengaruhi  faktor  perkembangan  komputasi  yang lebih  baik, dataset yang  lebih  besar  dan  arsitektur jaringan yang lebih dalam [9].
Metode Haar Cascade , yang menggunakan fitur Haar- like , diusulkan oleh Paul Viola dan Michael Jones pada tahun  2001.  Metode  ini  sering  juga  disebut  metode Viola-Jones. Metode  ini  banyak  digunakan  untuk deteksi  objek  karena  strukturnya  yang  sederhana, tingkat deteksi yang tinggi, dan kecepatan deteksi yang cepat.  Hal  ini  menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik dalam  deteksi  wajah  manusia.  Fitur Haar-like menghitung  nilai  fitur  area  melalui  perbedaan  nilai kecerahan. Fitur Haar-like mengklasifikasikan berbagai  fitur  yang  ada  pada  objek  dengan  posisi, ukuran,  dan  bentuk  yang  berbeda.  Saat  menggunakan fitur Haar-like dimungkinkan  untuk  mendeteksi  objek tertentu  dalam  sebuah  gambar.  Wajah  manusia memiliki  fitur  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi (misalnya,  mata,  hidung,  dan  mulut).  Oleh  karena  itu, wajah manusia dapat
dideteksi dengan membandingkan  nilai  fitur  yang  dihitung  dan  dilatih sebagai nilai referensi [10].
Penggunaan  metode  CNN  dalam  mendeteksi  wajah dan  mulut  terdapat  dalam  penelitian  yang  dilakukan oleh  Raden  Budiarto  Hadiprakoso  dan  Nurul Qomariasih.  Setelah  melalui  proses  augmentasi gambar  dan deep  transfer  learning ,  model  yang dibangun  menggunakan  metode  CNN  dapat  mencapai akurasi  98,3%  dan  skor  F1  98,7%  pada dataset validasi.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  pendekatan augmentasi  gambar  terbukti  dapat  meningkatkan
kinerja  model  dengan  melakukan  diversifikasi  data latih.  Selanjutnya, transfer learning telah  terbukti meningkatkan akurasi model secara keseluruhan [11].
Penelitian oleh Radimas Putra Muhammad Davi Labib dkk,  dengan  menggunakan  metode Haar  Cascade Classifier menunjukkan  bahwa  sistem  yang  dirancang mampu  mendeteksi  wajah,  hidung,  dan  bibir  pada intensitas  cahaya  80-140  lux.  Wajah  terdeteksi  pada jarak  30-120  cm,  hidung  pada  jarak  30-60cm, sedangkan  bibir  pada  jarak  30-70cm.  Sistem  yang dirancang  dapat  melakukan  proses  pendeteksian  pada kecepatan  5  fps.  Hasil  pengujian  secara  keseluruhan diperoleh tingkat keberhasilan sebesar 88,89% [12].
Berdasarkan  hal  itu,  maka  penulis  tertarik  untuk meneliti metode pendeteksi masker pada wajah dengan menggunakan  dua  metode  klasifikasi  citra  yaitu Haar Cascade dan  CNN  dengan  menggunakan  foto  wajah pegawai  sebagai  dataset  sebanyak  500  foto  bermasker dan 500 foto tanpa masker yang akan ditraining untuk mendapatkan  model  dan classifiers .  Hal  ini  untuk mengetahui  proses  yang  terjadi  pada  metode Haar Cascade dan  CNN  dalam  melakukan  deteksi  masker pada  wajah  dan  untuk  mengetahui  perbandingan tingkat  akurasi  sistem  deteksi  masker  pada  wajah dengan  menggunakan  metode  CNN  dan Haar Cascade .  Implementasinya  akan  menggunakan  bahasa pemograman python .

## 2. Metodologi Penelitian
Langkah  awal  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah mengidentifikasi masalah, menganalisa masalah,  menentukan  tujuan,  mempelajari  literatur, mengumpulkan  data  dan  analisa,  mendesain  sistem, melakukan  implementasi  dengan  metode Haar Cascade dan  CNN,  dan  menguji  hasil  penelitian. Kerangka  kerja  dalam  penelitian  ini  dijelaskan  seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Identifikasi Masalah
Tahap ini dilakukan dalam rangka menggali informasi dan  untuk  mengetahui  kendala-kendala  yang  dihadapi oleh  petugas  penjaga  pintu  kantor.  Hasil  identifikasi masalah akan dianalisa lebih lanjut.
2.2. Menganalisa masalah
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  analisa  masalah, dari  hasil  indentifikasi  masalah  sebelumnya  diketahui bahwa pemeriksaan penggunaan masker menggunakan tenaga  manusia  dalam  melakukan  pemeriksaan  satu per  satu.  Tata  cara  pemeriksaan  seperti  ini  memiliki beberapa  keterbatasan  yaitu  bergantung  ke  para petugas  pemeriksa  yang  tidak  bisa  dilakukan  setiap waktu  dan  juga  memiliki  keterbatasan  tenaga,  maka dibutuhkan suatu penelitian untuk menerapkan metode yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
2.3. Menentukan Tujuan
Tahapan  ini  menentukan  tujuan  penelitian  yaitu identifikasi masker pada Face Detection menggunakan metode CNN dan Haar Cascade. Bagaimana penerapan metode  CNN  dan  Haar  Cascade  untuk  sistem pengenalan  wajah  dan  bagaimana  hasil  dan  analisa akurasi  pengenalan  wajah  dengan  menggunakan metode CNN dan Haar Cascade tersebut.
2.4. Mempelajari Literatur
Literatur  yang  digunakan  berupa  buku  referensi  atau buku penunjang, jurnal internasional dan nasional serta konsep-konsep yang mendukung dalam menyelesaikan penelitian ini.
2.5. Pengumpulan dan Analisa Data
Penelitian  ini  membutuhkan  data dataset berupa  foto wajah  pegawai  yang  akan  ditraining  menggunakan metode Haar  Cascade dan  CNN.  Data  yang dibutuhkan  untuk dataset adalah  500  foto  wajah pegawai  yang  memakai  masker  dan  500  foto  wajah pegawai yang tidak memakai masker.
2.6. Desain Sistem
Tahap  desain  sistem  diawali  dengan  cara  menentukan software dan hardware apa yang akan digunakan untuk penelitian berdasarkan analisa masalah yang sebelumnya sudah dilakukan.
2.7. Implementasi Sistem
Aplikasi  untuk  mendeteksi  masker  pada  wajah  dibuat dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python. Aplikasi  yang  dibuat  terdiri  dari  aplikasi  untuk mendeteksi  wajah  dengan  data  sumber  dari  video webcam secara live .
2.8. Pengujian Hasil
Tahap  pengujian  dilakukan  menggunakan  aplikasi yang  sudah  dibuat . Aplikasi  akan  diuji  menggunakan menggunakan data dari webcam secara live .

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Haar Cascade
Tahapan  yang  ditempuh  untuk  klasifikasi  citra menggunakan metode Haar Cascade adalah sebagaimana  ditampilkan  dalam flowchart disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Metode Haar Cascade
Penjelasan lebih langkap dari flowchart pada Gambar 2 diatas adalah sebagai berikut:
a. Training dataset
Proses training  dataset pada  metode Haar  Cascade Classifier dalam  Bahasa  pemograman python adalah dengan menggunakan file haarcascade_frontalface_default.xml yang  sudah disediakan  dalam library OpenCV .  Proses  melatih data  menjadi classifier membutuhkan  sejumlah gambar  positif  dan  negatif.  Hal  ini  sudah  tersedia langsung dalam OpenCV sehingga pengguna program tidak  perlu  men training ulang  karena  sudah  siap untuk digunakan.
b. Load file model haar cascade classifier
Load  file  model  haar  cascade  cassifier dapat dilakukan dengan cara, pertama perintah mengimport library yang dibutuhkan yaitu numpy , cv2 dan imtulis kemudian mendeklarasikan classifier yaitu classifier wajah  dan  mulut,  membaca input gambar  dari  video webcam dengan  perintah cv2.VideoCapture(1) dan selanjutnya menampilkan pada layar.
c. Konversi citra RGB ke Gray
Konversi  citra  RGB  ke Gray dilakukan  setelah  input video  dari webcam berhasil  dilakukan.  Perintah  yang digunakan adalah cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) akan  mengubah  gambar RGB menjadi Grayscale.
d. Deteksi citra wajah
Tahap  selanjutnya  perintah  untuk  mendeteksi  wajah. Berikut  perintah  yang  digunakan  untuk  deteksi  wajah menggunakan bahasa python disajikan pada Algoritma 1.

## Algoritma 1. Deteksi citra wajah
if( len(faces)==0 and len(faces_bw)==0): cv2.putText (gray,'WAJAH TIDAK TERDETEKSI',org,font,font_scale, weared_mask_font_color,thickness, cv2.LINE_AA)
else:
cv2.putText (gray, 'WAJAH TERDETEKSI', org, font,font_scale, not_weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA)
e. Membuat ROI pada wajah
Tahap  selanjutnya  membuat  ROI  ( Region  of  Interest ) berupa  kotak  persegi  yang  akan  berada  pada  wajah. Hal  ini  digunakan  untuk  memudahkan  mengenali  jika benar  wajah  terdeteksi  dan  di  bagian  mana  terdeteksi. Menampilkannya ke layar output akan diubah kembali menjadi  image  RGB  karena  proses  menggunakan image gray tidak  diperlukan  lagi.  Perintah  program yang digunakan disajikan pada Algoritma 2

## Algoritma 2. ROI Wajah
for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_color = img[y:y + h, x:x + w]
Berikut  hasil  yang  ditampilkan  dari  program  yang dijalankan disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Membuat ROI pada Wajah
f. Deteksi citra mulut
Tahap  selanjutnya  mendeteksi  apakah  memakai masker atau tidak. Jika terdapat mulut maka output nya tidak  memakai  masker sebaliknya jika tidak terdeteksi mulut  maka output nya  memakai  masker.  Perintah program  yang  digunakan  yang  digunakan  disajikan pada Algoritma 3.

## Algoritma 3. Deteksi citra mulut
mouth_rects = mouth_cascade.detectMultiScale(gray, 1.5, 5) if(len(mouth_rects) == 0): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (mx, my, mw, mh) in mouth_rects: if(y < my < y + h): cv2.putText(img, not_weared_mask, org, font, font_scale, not_weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) break
Berikut  hasil  yang  ditampilkan  dari  program  yang dijalankan pada Gambar 5.
Gambar 5. Program Mampu Membedakan yang Memakai Masker dan yang Tidak Memakai Masker
g. Menampilkan output teks atau menyalakan alarm
Tapah  terakhir  menampilkan  hasil  keputusan  dari deteksi  program,  jika  program  tidak  mendeteksi masker pada wajah maka akan menyalakan suara alarm dan  jika  masker  terdeteksi  tidak  menyalakan  alaram, hanya menampikan pesan Memakai Masker di layar.

## 3.2. CNN
Tahapan  yang  ditempuh  untuk  klasifikasi  citra menggunakan  metode  CNN  adalah  sebagaimana ditampilkan  dalam flowchart yang  disajikan  pada Gambar 6.
Gambar 6. Flowchart Metode CNN
Penjelasan lebih langkap dari flowchart pada Gambar 6 di atas adalah sebagai berikut:
a. Training CNN
Proses  training  ini  akan  dijalankan  menggunakan bahasa  pemograman python di  mana  data  yang  akan digunakan  untuk input  training adalah  foto  pegawai
dalam folder with _ mask dan without_mask ,  sehingga mendapatkan hasil training seperti Gambar 7 berikut:
Gambar 7. Hasil Trining CNN
Setelah  proses training selesai,  didapatkan  nilai loss terkecil  sebesar  0.0144,  akurasi  tertinggi  sebesar 1.0000, loss pada data validasi terkecil sebesar 0.0065, dan akurasi tertinggi pada data validasi sebesar 0.9950. Model  ini  nantinya  akan  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi masker pada wajah.

## b. Load file model CNN
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengimport library yang dibutuhkan  diantaranya tensorflow , keras , numpy , cv2 dan imtulis kemudian mendeklarasikan  classifier yaitu classifier wajah dan mulut.
c. Input citra video webcam
Proses selanjutnya adalah  membaca input gambar dari video
webcam,
dengan perintah
vs=VideoStream(src=1).start() lalu menampilkan pada layar.
d. Deteksi citra wajah dan mengekstrak ROI wajah
Tapah  selanjutanya  adalah  mendeteksi  wajah  yang dilakaukan  dengan  perintah  if  len(faces)  >  0:  dimana jika  wajah  ditemukan  maka  akan  dilanjutkkan  dengan perintah  selanjutnya  dan  jika  tidak  ditemkukan  yang digunakan disajikan pada Algoritma 4.

## Algoritma 4. Deteksi wajah dan ROI
face = frame[startY:endY, startX:endX] face = img_to_array(face) face = preprocess_input(face) faces.append(face) locs.append((startX, startY, endX, endY))
if len(faces) > 0: faces = np.array(faces, dtype="float32") preds = maskNet.predict(faces, batch_size=32) return (locs, preds)
e. Melakukan resize citra 224x224
Tahap resize ini  dilakukan  dengan  perintah face  = cv2.resize(face,  (224,  224)). Hasil  dari  perintah  ini berupa  gambar  dengan  ukuran  224x224 pixel seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Resize Citra ke 224x224 Pixel
f. Mengkonversi citra BGR ke RGB
Tahap  selanjutnya  adalah  proses  konversi  warna  citra dari  BGR  ke  RGB.  Perintah  yang  digunakan  adalah face = cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_BGR2RGB).
g. Memprediksi Masker
Tahap  terakhir  adalah  memprediksi  masker  dengan menggunakan perintah
(locs,  preds)  =  detect_and_predict_mask  (frame, faceNet,  maskNet) kemudian  dilakukan loop dari  data prediksi  wajah  untuk  menemukan  masker  dengan perintah yang digunakan disajikan pada Algoritma 5.

## Algoritma 5. Deteksi wajah dan ROI
for (box, pred) in zip(locs, preds): (startX, startY, endX, endY) = box (mask, withoutMask) = pred
Tahap  selanjutkan  dilakukan  pelabelan  untuk  prediksi wajah  ditemukan  dibuat  label  Mask  dan  yang  tidak ditemukan dibuat label No Mask . Hasil yang diperoleh dari  menjalankan  program  ini  disjaikan  pada  Gambar 9.
Gambar 9. Program Mampu Membedakan yang Memakai Masker dan yang Tidak Memakai Masker
h. Menampilkan output atau menyalakan alarm
Tapah  terakhir  menampilkan  hasil  keputusan  dari deteksi  program,  jika  program  tidak  mendeteksi masker pada wajah maka akan menyalakan suara alarm dan  jika  masker  terdeteksi  tidak  menyalakan  alaram, hanya menampikan pesan Memakai Masker di layar.
3.3 Pengujian Sistem
Hasil  analisis dan perancangan  yang telah  dilakukan dapat  diuji  menggunakan  aplikasi  yang  hasilnya disajikan pada Gambar 10.
Gambar 10. Tangkapan Layar Hasil Saat Pengujian Metode Haar Cascade
Tabel 1. Terdeteksi Menggunakan Metode Haar Cascade 10 Orang Pegawai Wajah Masker Keberhasilan Memakai Masker 8 6 6 Tanpa Masker 10 0 10 Akurasi 80%
Berdasarkan  tingkat  keberhasilan  deteksi  masker  pada wajah  dengan  menggunaan  metode Haar  Cascade mendapatkan hasil 80% untuk akurasi kerberhasilan.
Dilanjutkan  untuk  pengujian  menggunakan  metode CNN dengan data dari 10 orang  memakai  masker dan 10 orang yang tidak memakai masker. Hasil pengujian deteksi masker metode CNN ini terdapat pada Gambar 11 dan Tabel 2.
Gambar 11. Tangkapan Layar Hasil Saat Pengujian Metode CNN

## Tabel 2. Terdeteksi Menggunakan Metode CNN
10 Orang Pegawai Wajah   Masker   Keberhasilan Memakai Masker 10 10 10 Tanpa Masker 10 0 10 Akurasi 100%
Berdasarkan  tingkat  keberhasilan  deteksi  masker  pada wajah dengan menggunaan metode CNN mendapatkan hasil 100% untuk akurasi kerberhasilan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian   yang   telah dilakukan dapat ditarik  kesimpulan    bahwa    identifikasi  masker  pada face detection menggunakan metode CNN mendapatkan nilai lebih baik yaitu dengan nilai akurasi 100%, sedangkan menggunakan metode Haar Cascade nilai akurasi yang diperoleh adalah 80%. Aplikasi yang dibangun  menggunakan  Bahasa  pemograman  python dapat  berjalan  dengan  baik  untuk  implementasi  kedua metode yang dipakai yaitu Haar Cascade dan CNN.

## Daftar Rujukan
[1] WHO.  (2020).  Advice  on  the  use  of  masks  in  the  context  of covid-19:  interim  guidance,  5  june  2020  (Tech.  Rep.).  World Health Organization.
[2] Hussain, S., Yu, Y., Ayoub, M., Khan, A., Rehman, R., Wahid, J. A., & Hou, W. (2021). IoT and deep learning based approach for rapid screening and face mask detection for infection spread control  of  COVID-19. Applied  Sciences , 11 (8),  3495. https://doi.org/10.3390/app11083495
[3] Du,  J.  (2018).  Understanding  of  Object  Detection  Based  on CNN  Family  and YOLO . Journal  of  Physics:  Conference Series ,1004. DOI:
https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1004/1/012029
[4] Effendi, M., Fitriyah, F., & Effendi, U. (2017). Identifikasi Jenis dan    Mutu    Teh    Menggunakan    Pengolahan    Citra    Digital dengan  Metode    Jaringan    Syaraf    Tiruan. Jurnal    Teknotan, 11(2).  DOI: https://doi.org/10.24198/jt.vol11n2.7
[5] Liu, L., Ouyang, W., Wang, X., Fieguth, P., Chen, J., Liu, X., & Pietikäinen,      M.      (2019).      Deep      Learning      for      Generic
Object  Detection:    A    Survey. International    Journal  of Computer Vision, 128(2), 261–318. DOI:
https://doi.org/10.1007/s11263-019-01247-4
[6] Santoso,   A.,   &Ariyanto,   G.   (2018).   Implementasi   Deep Learning      Berbasis      Keras      Untuk      Pengenalan      Wajah.
Emitor: Jurnal Teknik Elektro, 18(1), 15–21.DOI:
https://doi.org/10.23917/emitor.v18i01.6235
[7] Danukusumo, K.P., Pranowo.,& Maslim, M. (2017).  Indonesia Ancient      Temple      Classification      Using      Convolutional Neural  Network .  International      Conference      on      Control, Electronics,  Renewable      Energy      and      Communications (ICCREC).DOI: http://dx.doi.org/10.1109/iccerec.2017.8226709
[8] Asmara,  R.  A.,  Ridwan,  M.,  &  Budiprasetyo,  G.  (2021, September).  Haar  Cascade  and  Convolutional  Neural  Network Face  Detection  in  Client-Side  for  Cloud  Computing  Face Recognition.  In 2021  International  Conference  on  Electrical and  Information  Technology  (IEIT) (pp.  1-5).  IEEE ,  2021. https://doi.org/10.1109/IEIT53149.2021.9587388
[9] Hussain, N., Khan, M. A., Kadry, S., Tariq, U., Mostafa, R. R., Choi,  J.  I.,  &  Nam,  Y.  (2021).  Intelligent  deep  learning  and improved  whale  optimization  algorithm  based  framework  for object  recognition. Hum.  Cent.  Comput.  Inf.  Sci , 11 ,  34 ,  2021. https://doi.org/10.1109/HCIS.2021.11.034
[10] Choi,  C.  H.,  Kim,  J.,  Hyun,  J.,  Kim,  Y.,  &  Moon,  B.  (2022). Face  Detection  Using  Haar  Cascade  Classifiers  Based  on Vertical  Component  Calibration. Human-Centric  Computing And Information Sciences , 12 , 2022. https://doi.org/10.22967/HCIS.2022.12.011
[11] Hadiprakoso,  R.  B.,  &  Qomariasih,  N.  (2022).  Deteksi  Masker Wajah Menggunakan  Deep  Transfer Learning  Dan  Augmentasi Gambar. Jiko  (Jurnal  Informatika  dan  Komputer) , 5 (1),  12-18 , 2022. https://doi.org/10.33387/jiko.v5i1.3591
[12] Labib,  R.  P.  M.  D.,  Hadi,  S.,  &  Widayaka,  P.  D.  (2021).  Low Cost  System  for  Face  Mask  Detection  Based  Haar  Cascade Classifier  Method. MATRIK:  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika  dan  Rekayasa  Komputer , 21 (1),  21-30 ,  2021. https://doi.org/https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.11