How to cite: Hendri  Farliza,  Yuwaldi  Away,  Fitri  Arnia  (2022)  Sistem  Pendeteksi  Masker  Wajah  dan  Suhu  Tubuh Menggunakan  Teknik Computer  Vision dan  Sensor  Infrared  Non-Contact, (7) 09. Doi: 10.36418/syntax- literate.v7i9.13422
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398

## Vol. 7, No. 09, September 2022 SISTEM PENDETEKSI MASKER WAJAH DAN SUHU TUBUH MENGGUNAKAN  TEKNIK  COMPUTER  VISION  DAN  SENSOR  INFRARED NON-CONTACT
Hendri Farliza, Yuwaldi Away, Fitri Arnia
Fakultas Teknik Elektro dan Komputer, Universitas Syiah Kuala, Indonesia E-mail: hendrifarliza17@gmail.com

## Abstrak
COVID-19 merupakan  penyakit  yang  diakibatkan  oleh virus  corona (Cov-2) sehingga mengakibatkan pemerintah dan lingkungan masyarakat harus menerapkan protokol kesehatan seperti menggunakan masker, cuci tangan menggunakan sabun, jaga jarak, dan protokol pencegahan penyebaran penyakit COVID-19 lainnya. Salah satu  protokol  yang  harus  diterapkan  dalam  kehidupan  sehari-hari  adalah  dengan memeriksa suhu tubuh dan pengecekan penggunaan masker ketika memasuki atau menggunakan fasilitas umum. Umumnya setiap gedung atau bangunan pemerintah maupun swasta menggunakan jasa petugas keamanan untuk memeriksa orang yang akan  memasuki  gedung,  namun  hal  tersebut  tidak  sepenuhnya  dijalankan  dalam kondisi  krisis  seperti  saat  ini.  Hasil  penelitian  didapatkan  bahwa algoritma  haar cascade dapat  mendeteksi  masker (dengan tidak mendeteksi mulut) pada masker medis dan non medis yang tidak bermotif gambar wajah, namun sistem mendeteksi mulut pada masker bermotif gambar mulut pada itensitas cahaya di atas 175 lux. Hasil pembacaan sensor MLX90614 didapat Galat dengan nilai minimum -1.28°C dan  maksimal  1,66°C  terhadap  multimeter  digital.  Pengujian  keseluruhan menunjukkan sistem mendeteksi suhu dan masker dan memberikan akses dengan membuka kunci pintu dengan mengaktifkan selenoid.
Kata Kunci: COVID-19, computer vision , Raspberry Pi , relay , selenoid

## Abstract
COVID-19 is a disease caused by the corona virus (Cov-2) so that the government and  the  community  must  implement  health  protocols  such  as  wearing  masks, washing hands using soap, maintaining distance and other protocols to prevent the spread of COVID-19. One of the protocols that must be applied in everyday life is to check body temperature and check the use of masks when entering or using public facilities.  Generally,  every  government  or  private  building  or  building  uses  the services of security guards to inspect people who will enter the building, but this is
not fully implemented in a crisis situation like today. The results showed that the haar cascade algorithm can detect masks (without detecting the mouth) on medical and non-medical masks that do not have a face image pattern, but the system detects the mouth on a mask with a mouth image pattern at a light intensity above 175 lux. The MLX90614 sensor readings obtained an error with a minimum value of -1.28 ° C and a maximum of 1.66 ° C against a digital multimeter. Overall testing showed the system detected temperature and mask and provided access by unlocking the door by activating the solenoid.
Keywords: COVID-19, computer vision, Raspberry Pi, relay, selenoid

## Pendahuluan
Penyebaran  virus  Corona (Cov-2)  yang  mulai  terjadi  pada  akhir  tahun  2019  di Wuhan  (Susilo  et  al.,  2022).  Negara  Cina  yang  menyebabkan  penyakit  yang  disebut COVID-19 sehingga mengakibatkan pandemi global dan semua pihak baik pemerintah maupun swasta harus menerapkan protokol kesehatan yang ditetapkan oleh WHO ( Word Health  Organisation )  berupa  penjagaan  jarak  ( physical  distancing ),  mencuci  tangan dengan  sabun,  menghindari  pusat  keramaian,  dan  yang  paling  penting  dalam  protokol pencegahan penyebaran virus corona adalah selalu menggunakan masker dan cek suhu tubuh (Tosepu et al., 2021).
Langkah  pencegahan  berupa  penggunaan  masker  dan  pengecekan  suhu  tubuh kerap dilakukan oleh pihak keamanan dari sebuah fasilitas gedung atau bangunan yang selama  ini  dilakukan  secara  manual  dengan  menggunakan  perangkat  pengecekan  suhu tubuh dan melihat langsung penggunaan masker pada pengunjung (Amtha et al., 2020). Dibutuhkan  sebuah  sistem  pendeteksi  yang  dapat  berkerja  secara  otomatis  sehingga pemeriksaan secara manual tidak lagi dibutuhkan.
Prosedur  pencegahan  penyebaran  virus  Corona  (Cov-2)  berupa  pemeriksaan penggunaan masker dan pemeriksaan suhu tubuh diharapkan dapat diminimalisir (Amelia et  al.,  2020).  Sistem  yang  dibangun  diharapkan  dapat  bekerja  secara  mandiri  tanpa melibatkan  manusia  secara  langsung  (Sobri  et  al.,  2020).  Pentingnya  prosedur pencegahan  penyebaran  virus  Corona  (Cov-2)  ini  menjadi  pertimbangan  paling  utama dalam melakukan penelitian ini (Santoso et al., 2021).

## Metede Penelitian
A. Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode computer vision untuk mendeteksi apakah objek deteksi mengunakan masker atau tidak, dan pembacaan dari modul sensor suhu non-contact sebagai  media  deteksi  suhu  tubuh  (Ismamudi  &  Pramusinto,  2023). Penelitian ini diterapkan dengan membangun sistem deteksi masker dan suhu tubuh berupa aplikasi dekstop yang ditanamkan pada perangkat raspberry pi disertai dengan kamera/ webcam ,  modul  sensor  suhu non-contact,  relay, dan selenoid .  Adapun  alur
kerja dari sistem pendeteksi masker dan suhu tubuh dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Blok diagram system
Sistem  deteksi  dimulai  dengan  mengambil  frame  video  dari  kamera  untuk melakukan  deteksi  apakah  frame  tersebut  memiliki  wajah  atau  tidak,  setelah  wajah dideteksi,  maka  sistem  akan  membaca  frame  wajah  untuk  mendeteksi  mulut/bibir untuk menetukan objek yang sedang dideteksi memakai masker atau tidak. Jika objek deteksi  tidak  menggunakan  masker,  maka  sistem  akan  menampilkan  peringatan berupa  “ANDA  TIDAK  BOLEH  MASUK”  pada  layar  monitor.  Jika  objek  deteksi menggunakan  masker,  maka  sistem  akan  melakukan  pembacaan  sensor  suhu non- contact untuk mendapatkan suhu tubuh dari objek yang deteksi. Jika suhu tubuh berada diatas 38° C elcius , maka sistem juga akan meberikan peringan berupa teks “ANDA TIDAK  BOLEH  MASUK”  pada  layar  monitor.  Sebaliknya  jika  objek  deteksi menggunakan masker dan suhu tubuh dibawah sama dengan 38° Celcius , maka sistem akan menampilkan teks berupa “ANDA BOLEH MASUK” pada layar monitor dan sistem akan memerintahkan relay untuk mengaktifkan selenoid sehingga kunci pintu terbuka.

## B. Objek dan Alur Penelitian
Objek dari penelitian ini adalah frame wajah manusia yang didapat dari kamera beserta suhu  tubuh  yang didapat  dari modul sensor suhu non-contact . Penelitian ini dilakukan dengan percobaan deteksi wajah dan mulut/bibir untuk penggunaan masker dan mendeteksi suhu tubuh dari manusia.
Hasil  penelitian  ini  berupa  aplikasi  desktop  yang  bisa  digunakan  untuk menggantikan  petugas  keamanan  dalam  memeriksa  pengunjung  yang  masih  secara manual  sehingga  dengan  adanya  penelitian  ini,  pemeriksaan  bisa  dilakukan  secara otomatis.

## C. Teknik yang digunakan
Teknik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan algoritma haar  cascade untuk  mendeteksi  wajah  dan  mulut,  dan  melakukan pembacaan  sensor  suhu non-contact untuk  untuk  mendapatkan  suhu  tubuh  dari manusia.  Teknik  selanjutnya  adalah  dengan  membangun  aplikasi  desktop  yang dijalankan pada perangkat  raspberry pi  yang dapat  difungsikan sebagai  sistem  yang bekerja secara mandiri.

## D. Alat penelitian
Adapun alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1 unit laptop dengan spesifikasi:
1. Prosesor Intel i-5
2. RAM 8 GB
3. SSD 1 TB
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menggunakan  perangkat  elektronik  berupa
Raspberry Pi dengan spesifikasi :
1. Prosesor ARM Cortex-A72 @ 1.5 GHz
2. RAM 4 GB
3. Memory Card 16 GB
Penelitian  ini  juga  menggunakan  komponen  elektronik  dan  mekanik  yang dibutuhkan untuk menunjang pembangunan sistem deteksi yaitu berupa :
1. Modul Sensor suhu non-contact
2. Modul relay 12 Volt
3. Selenoid 12 Volt

## Hasil dan Pembahasan
A. Perancangan Sistem
Perancangan sistem pendeteksi masker dan suhu tubuh dilakukan (Imaduddin
&  Ulum,  2021).  Sistem  yang  dirancang  terdiri  atas Raspberry  Pi yang  berfungsi sebagai  central  processing  unit  untuk  memproses frame gambar  yang  diterima  dari model kamera (Lestariningati & Agusdian, 2018). Raspberry Pi juga berfungsi untuk membaca sensor MLX90614 untuk  mendapatkan nilai  suhu tubuh  dari oebjek  yang akan  dideteksi  (Hernanda  &  Yulanda,  2022). Raspberry  Pi menjalankan  program aplikasi  yang  dibangun  menggunakan  bahasa  C#  dengan Framework  Winforms dijalankan dengan mono framework yang bisa berjalan di Linux . Raspberry Pi yang merupakan  minicomputer  dipasangkan  sistem  operasi Raspbian (varian  dari Debian/Linux )  menjalankan  aplikasi  yang  kemudian  aplikasi  tersebut  bertindak sebagai sistem aplikasi utama pada penelitian ini. Hasil perancangan komponen sistem dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Skema Perancangan Sistem
Pada gambar 2 terdiri dari komponen utama yaitu Raspberry Pi sebagai central processing unit kemudian dihubungkan dengan modul kamera yang berfungsi sebagai penangkap  frame  gambar  (video)  dihubungkan  menggunakan  port  camera  interface yang  ada  pada  Raspbery  Pi.  Sensor  suhu  MLX90614  yang  merupakan  sensor inframerah  yang dapat  membaca suhu tanpa harus tersentuh langsung dengan objek yang akan dideteksi dihubungkan dengan interface I2C (Inter Integrated Circuit) pada pin SDA (data), SCL (clock), VCC dan GND (power). Monitor LCD dengan interface HDMI dihubungkan dengan Raspberry Pi yang berfungsi untuk menampilkan Aplikasi yang  dijalankan.  Modul  relay  dihubungkan  dengan  Raspberry  Pi  melalui  GPIO (general  purpose  input  output)  yang  berfungsi  untuk  mengaktifkan  relay  yang dihubungkan  dengan  selenoid.  Selenoid  berfungsi  sebagai  pengunci  pintu  sehingga ketika objek yang dideteksi memenuhi syarat yang ditetapkan dalam metode penelitian dapat masuk ke sebuah gedung/ruang. Selenoid dihubungkan dengan catu daya 12 Volt DC. Raspberry Pi dihidupkan dengan memberi catu daya sebesar 5 Volt DC dengan arus 3 Ampere. Monitor LCD dihidupkan dengan catu daya 220 Volt AC. Objek yang akan dideteksi harus berada didepan kamera dan sensor supaya dapat dideteksi oleh sistem seperti yang diperlihatkan pada gambar 2.
1. Pengujian Relay Module Dan Selenoid Kunci Pintu
Pengujian  modul relay yang  dirangkai  dengan selenoid kunci  pintu dilakukan. Pengujian ini dilakukan dengan memberikan logika HIGH pada pin 23 pada Raspberry  Pi.  Selenoid dirangkai  dengan power  supply 12 Volt DC  yang dihubungkan  dengan relay melalui  terminal  COMMON  dan  terminal NO ( Normally Open ) sehingga ketika relay aktif ( ON) maka selenoid juga bergerak ke mode membuka kunci. Sebaliknya jika relay non-aktif ( OFF ) maka selenoid akan  melepas  tautan  kunci  sehingga  pintu  dalam  keadaan  terkunci.  Gambar  3 menunjukkan  hasil  pengujian  ketika relay CH1  ( channel 1)  yang  dihubungkan dengan solenoid non-aktif  ( OFF ),  dan  gambar  4  menunjukkan  hasil  pengujian ketika relay CH1 (channel 1) dalam keadaan aktif ( ON).
Gambar 3 . Pengujian modul relay dan selenoid kondisi OFF (non-aktif)
Gambar 4. Kondisi modul relay dan selenoid kondisi ON (Aktif)
2. Pengujian Deteksi Wajah
Pengujian  deteksi  wajah  dilakukan  menggunakan  kamera  dengan implementasi algoritma  haar cascade.  Modul  kamera  dirangkai  dengan Raspberry  Pi melalui camera  interface yang  disediakan  oleh Raspberry  Pi .
Pengujian dimulai dengan meletakkan wajah di depan kamera dan aplikasi yang dibangun pada Raspberry Pi akan mendeteksi wajah dan memberi tanda disekitar wajah.  Penanda  hasil  deteksi  wajah  (yang  ditandai  dengan  warna  hijau) mendeteksi  wajah  dengan  diberi  batasan  wajah  yang  terdeteksi  kamera  dengan minimal panjang 256 pixel dan lebar 256 pixel, hal ini bertujuan untuk meminalisir wajah  yang  tidak  dideteksi  akurat  jika  objek  wajah  yang  akan  dideteksi  terlalu jauh.
Raspberry Pi Modul Relay Selenoid OFF (Non-aktif) Modul Relay Raspberry Pi Selenoid ON (Aktif) Indikator relay
Dari hasil pengujian, sistem berhasil mendeteksi wajah jika objek wajah memiliki pancaran cahaya yang baik yaitu tidak berada ditempat yang gelap atau kamera  tidak  berhadapan  langsung  dengan  sumber  cahaya  seperti  lampu  dan matahari. Dengan demikian alangkah baiknya jika sumber cahaya koheren dengan kamera yaitu sumber cahaya harus berhadapan dengan objek yang akan dideteksi. Gambar 5 menunjukkan hasil pengujian deteksi wajah. Dari hasil pengujian ini, didapatkan bawah objek deteksi yang berdiri didepan kamera dapat dideteksi oleh sistem.  Aplikasi  yang  dijalankan  pada Raspberry  Pi ditampilkan  pada  layar monitor.  Aplikasi  menampilkan  hasil  pembacaan  wajah  ditandai  dengan  kotak persegi berwarna hijau. Objek yang sedang memakai masker dapat dideteksi oleh sistem  meskipun  tidak  mendapatkan  gambar  wajah  secara  keseluruhan menandakan  bahwa algoritma  haar  cascade dapat  mendeteksi  wajah  meskipun objek sedang memakai masker. Dari gambar 5 juga dapat dilihat bahwa aplikasi menampilkan  informasi  objek  sedang  memakai  masker  yang  ditandai  dengan informasi “MASKER : ADA”. Sistem juga menunjukkan nilai hasil pembacaan suhu  yaitu  ditandai  dengan  informasi  “SUHU:  33.76”  yang  merupakan  angka dalam format derajat celcius.
3. Pengujian Deteksi Mulut
Pengujian  deteksi  mulut  dilakukan  menggunakan  kamera  dengan implementasi algorima haar cascade . Deteksi mulut terjadi ketika wajah sudah terdeteksi  sebelumnya sehingga objek  yang akan  dideteksi  oleh sistem menjadi lebih kecil yaitu hanya mendeteksi mulut yang ada di dalam bounding box wajah. Hasil  deteksi  ditandai  dengan  penanda  berwarna  merah  yang  bertujuan  supaya sistem mendeteksi bahwa wajah yang sedang dideteksi tidak memakai masker.
Gambar 6. Pengujian deteksi mulut
Dari  hasil  pengujuan  deteksi  mulut  didapatkan  bahwa  pendeteksi  dapat lebih  akurat  dapat  berjalan  dengan  baik  jika  objek  yang  dideteksi  mendapat pancaran cahaya yang baik seperti halnya deteksi wajah. Gambar 6 menunjukkan ketika sistem mendeteksi mulut di sekitar wajah yang menandakan bahwa objek yang sedang dideteksi tidak memakai masker.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi mulut yang berada di dalam frame wajah  yang ditandai dengan kotak persegi panjang  yang berwarna merah. Dari gambar 6 juga dapat dilihat bahwa aplikasi menampilkan informasi  objek  sedang tidak memakai  masker  yang  ditandai  dengan  informasi “MASKER:  TIDAK  ADA”.  Sistem  juga  menunjukkan  nilai  hasil  pembacaan suhu  yaitu  ditandai  dengan  informasi  “SUHU:  34.56”  yang  merupakan  angka dalam format derajat celcius.
4. Pengujian Objek Memakai Masker
Pengujian  objek  memakai  masker  dilakukan  melalui  kamera  sistem. Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  efektifnya  sistem  yang dibangun  dalam  mendeteksi  masker  baik  berupa  masker  medis,  masker  biasa (non-medis),  dan  masker  yang  memiliki  gambar  mulut.  Pengujian  dilakukan dengan masker medis yang diperlihatkan pada gambar 7 Hasil pengujian dengan masker  medis  berhasil  dideteksi  oleh  sistem  yaitu  ditandai  dengan  tidak dideteksinya mulut pada sekitar wajah.
Gambar 7. Pengujian objek memakai masker medis
Dari hasil pengujian yang ditunjukkan pada gambar 7 dapat dilihat bahwa sistem dapat mendeteksi wajah yang ditandai dengan kotak persegi yang berwarna hijau.  Hasil  pengujian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  sistem  mendeteksi  adanya masker  (dengan  tidak  mendeteksi  mulut)  yang  ditandai  dengan  informasi “MASKER:  ADA”,  beserta  informasi  suhu  yang  titandai  dengan  informasi “SUHU: 34.22” yang merupakan nilai suhu dalam format derajat celcius. Selain itu  juga  dapat  dilihat  bahwa  sistem  memberikan  informasi  “ANDA  BOLEH MASUK” karena objek yang sedang dideteksi memiliki suhu dibawah 38 °C dan objek memakai masker. Ketika objek sudah melengkapi syarat maka objek dapat memasuki  sebuah  gedung/ruang  yang  ditandai  dengan  terbukanya  pintu  yang dibuka oleh selenoid .
5. Pengujian Sensor Suhu Non-Contact
Pengukuran  suhu  tubuh  objek  yang  sedang  dideteksi  dilakukan pengukuran suhu menggunakan sensor MLX90614 yang dapat mendeteksi suhu tanpa  tersentuh  langsung  dengan  objek  yang  akan  dideteksi.  Hasil  pengujian
dicatat  dan  dibandingkan  dengan  termometer  digital  yang  banyak  tersedia  di pasaran  digunakan  sebagai  referensi  pengukuran.  Hasil  pencatatan  pengukuan sensor MLX90614 dan hasil pengukuran suhu menggunakan termometer digital ditampilkan  pada  tabel  1  Dari  hasil  pengujian  didapat  bahwa  hasil  pembacaan sensor  MLX90614  yang  dibandingkan  dengan  termometer  digital  tidak  terlalu jauh. Hasil ini menunjukkan bahwa sensor MLX90614 dapat digunakan sebagai pendeteksi  suhu  tubuh  dikarenakan  sistem  hanya  perlu  mendeteksi  objek  yang berada dalam range dibawah 38° celcius.
Tabel 1 Hasil Pengujian No  Pembacaan  Sensor MLX960624 Hasil Pembacaan Termometer Digital Galat 1 33.67 34.29 0.62 2 33.58 34.54 0.95 3 33.27 34.07 0.8 4 34.06 33.07 -0.99 5 33.72 34.58 0.86 6 33.69 34.42 0.73 7 34.22 34.65 0.44 8 34.59 33.94 -0.65 9 33.45 33.9 0.45 10 33.6 33.62 0.02
Pengujian  untuk  melihat  perbandingan  pembacaan  sensor  suhu MLX90624  dengan  termometer  digital  manual  juga  dilakukan  sampai  100  kali percobaan.  Hasil  analisa  pengujian  disajikan  dalam  tabel  dan  statistik  hasil pengukuran pun dihitung. Hasil pengukuran seperti mean, standard deviasi (STD- DEV), root  means  squeare  error (RMSE),  dan  grafik  hasil  perbandingan  pun dilakukan.
6. Pengujian Deteksi Masker Dengan Itensitas Cahaya Bertingkat
Pengujian deteksi masker dengan variasi cahaya bertingkat pun dilakukan.
Variasi  itensitas  cahaya  dilakukan  dengan  mengubah  tingkat  kecerahan  lampu pijar  dengan  menggunakan  perangkat  dimmer  seperti  yang  diperlihatkan  pada gambar 8 untuk melihat respon sistem terhadap perubahan itensitas cahaya dalam mendeteksi masker.
Tingkat variasi cahaya dibagi dalam tiga range yaitu rendah (15 s/d 25 lux ), menengah (40 s/d 60 lux ), dan tinggi (175 s/d 185 lux ) dan diukur menggunakan perangkat pembaca itensitas cahaya ( lux meter) seperti  yang diperlihatkan pada gambar  9  Pengujian  juga  membandingkan  respon  deteksi  wajah  dan  masker dengan menggunakan beberapa jenis masker seperti masker scuba, masker medis, masker  bergambar  wajah,  dan  masker  berwarna  lainnya. Gambar 10
menunjukkan  salah  satu  hasil  pengujian  disaat  itensitas  cahaya  51 lux (tingkat menengah), hasil pembacaan sensor suhu pada nilai 34,22° Celcius, jenis masker medis, dan masker terdeteksi sehingga keputusan berupa teks “ANDA BOLEH MASUK”.
Gambar 8 . Modul dimmer pengendali itensitas cahaya lampu
Gambar 9. Alat pengukur itensitas cahaya UT383-BT (UNI-T)
1. Cahaya rendah 2. Cahaya sedang
Gambar 10. Salah satu pengujian masker bergambar wajah dengan 3 tingkat kecerahan
cahaya
Pengujian  lainnya  dilakukan  hingga  30  kali  percobaan  dengan  10 (sepuluh)  jenis  masker  seperti  yang  diperlihatkan  pada  gambar  11  dan  3  (tiga) tingkat  kecerahan  lampu.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  tabel  2  Hasil pengujian pada itensitas cahaya rendah (15 s/d 25 lux ) menunjukkan bahwa mulut tidak  terdeteksi  pada  masker  yang  bermotif  gambar  mulut,  kemudian  hasil pengujian  pada  tingkat  kecerahan  cahaya  sedang  (40  s/d  60 lux )  menunjukkan bahwa  sistem  mendeteksi  mulut  pada  masker  dengan  motif  gambar  model  3. Sedangkan pada pengujian tingkat cahaya tinggi (175 s/d 185 lux ) menunjukkan bahwa  sistem  mendeteksi  mulut  pada  semua  model  masker  bermotif  gambar mulut  (model  1,  model  2,  model  3,  dan  model  4).  Pengujian  ini  menunjukkan bahwa  algoritma haar  cascade mendeteksi  mulut  (probabilitas  tinggi)  pada masker bergambar mulut ketika itensitas cahaya tinggi yaitu pada tingkat cahaya diatas 175 lux .
Tabel 2 Pengujian Deteksi Masker Dengan Itensitas Cahaya Bervariasi No Suhu Jenis Masker Masker Terdeteksi Itensitas Cahaya Keputusan 1 34.44 Kain Ya 16 Boleh Masuk 2 34.44 Scuba Hitam Ya 15 Boleh Masuk 3 34.08 Scuba Loreng Ya 14 Boleh Masuk 4 34.56 Scuba Merah Ya 15 Boleh Masuk 5 34.64 Medis Hitam Ya 14 Boleh Masuk 6 34.44 Medis Hijau Ya 17 Boleh Masuk 7 33.88 Model 1 Ya 20 Boleh Masuk 8 34.36 Model 2 Tidak 23 Tidak Boleh Masuk 9 34.34 Model 3 Ya 21 Boleh Masuk 10 34.56 Model 4 Ya 19 Boleh Masuk 11 34.18 Kain Ya 48 Boleh Masuk 12 34.02 Scuba Hitam Ya 46 Boleh Masuk
3. Cahaya tinggi
13 33.84 Scuba Loreng Ya 47 Boleh Masuk 14 34.3 Scuba Merah Ya 48 Boleh Masuk 15 34.22 Medis Hijau Ya 51 Boleh Masuk 16 34.48 Medis Hitam Ya 45 Boleh Masuk 17 34.1 Model 1 Tidak 53 Tidak Boleh Masuk 18 34.22 Model 2 Ya 51 Boleh Masuk 19 34.28 Model 3 Tidak 62 Tidak Boleh Masuk 20 33.96 Model 4 Ya 67 Boleh Masuk 21 34.16 Kain Ya 171 Boleh Masuk 22 34.5 Scuba Hitam Ya 143 Boleh Masuk 23 34.1 Scuba Loreng Ya 161 Boleh Masuk 24 34.92 Scuba Merah Ya 133 Boleh Masuk 25 34.82 Medis Hitam Ya 152 Boleh Masuk 26 34.58 Medis Hijau Ya 132 Boleh Masuk 27 34.04 Model 2 Tidak 192 Tidak Boleh Masuk 28 34.02 Model 1 Tidak 184 Tidak Boleh Masuk 29 33.76 Model 3 Tidak 180 Tidak Boleh Masuk 30 33.84 Model 4 Tidak 185 Tidak Boleh Masuk Rata-rata  34.26933 77.5 Std-dev  0.293551 64.70237
Gambar 11. Jenis masker yang digunakan pada pengujian deteksi masker dengan itensitas cahaya bertingkat
Model 2 Model 3 Medis Medis Hitam Kain Scuba Merah Scuba Loreng Scuba Hitam Medis Medis Hitam Kain Scuba Merah Scuba Loreng Scuba Hitam Model 1 Model 4
7. Pengujian Sistem Keseluruhan
Pengujian  sistem  keseluruhan  dilakukan  dengan  memasang  semua komponen  pendukung  sistem  seperti power  supply  Raspberry  Pi (5  Volt  DC), power supply  selenoid (12  Volt  DC),  kamera module ,  sensor  MLX90614,  dan relay  module .  Sistem  diuji  dengan  menggunakan  objek  wajah  manusia  yang memakai masker dan objek wajah manusia ketika tidak memakai masker. Sistem bekerja  dengan  mendeteksi  wajah  dari  frame  gambar  yang  didapat  dari  modul kamera.  Ketika  wajah  terdeteksi,  sistem  akan  menampilkan  penanda  dilayar berupa kotak berwarna hijau disekitar wajah yang menandakan bahwa ada wajah yang  sedang  terdeteksi.  Ketika  wajah  dideteksi,  maka  sistem  akan  memulai mendeteksi mulut yang berada dalam frame wajah. Jika sistem mendeteksi mulut, maka sistem akan menampilkan status MASKER: TIDAK ADA. Sebaliknya jika sistem tidak mendeteksi mulut di frame wajah, maka sistem akan menampilkan status  MASKER:  ADA.  Jika  sistem  mendeteksi  masker  maka  sistem  akan memulai mendeteksi suhu melalui sensor MLX90614. Jika suhu tubuh berada di kisaran lebih dari 38 derajat celcius, maka sistem akan menampilkan warna merah pada display suhu, sebaliknya jika sistem mendeteksi suhu dibawah sama dengan 38  derajat  celcius,  maka  sistem  menampilkan  warna  hijau  pada display suhu. Ketika objek yang sedang dideteksi memakai masker dan suhu tubuh objek berada dibawah sama dengan 38 derajat celcius, maka sistem akan mengaktifkan relay yang  membuat selenoid membuka  pintu  dan  menampilkan  pesan  “ANDA BOLEH  MASUK”  pada  layar  monitor  dan  menunggu  hingga  5  detik  untuk mengunci  pintu  seperti  semula,  sebaliknya  jika  objek  tidak  memakai  masker dan/atau suhu tubuh berada dikisaran lebih dari 38 derajat celcius, maka sistem tidak  mengaktifkan  relay  sehingga  pintu  tetap  dalam  keadaan  terkunci  dan menampilkan  pesan  “ANDA  TIDAK  BOLEH  MASUK”  pada  layar  monitor.
Gambar  12  menunjukkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  ketika  objek  yang dideteksi memakai masker dan suhu tubuh dibawah 38 derajat celcius. Dari hasil pengujian  dapat  disimpulkan  bawah  penelitian  ini  dapat  berjalan  sesuai  seperti yang diharapkan.
Gambar 12 . Pengujian ketika sistem tidak mendeteksi mulut (memakai masker) dan suhu di bawah 38° Celcius
Hasil pengujian pada gambar 12 menunjukkan hasil pendeteksi objek yang sedang  memakai  masker  yang  ditandai  dengan  informasi  “MASKER  :  ADA”. Hasil pengujian juga menunjukkan hasil pembacaan suhu yaitu “SUHU : 34.22” dalam format derajat Celcius. Sistem juga menunjukkan bahwa objek bisa masuk ke  dalam  gedung/ruang  yang  ditandai  dengan  informasi  “ANDA  BOLEH MASUK”  dikarenakan  objek  telah  memenuhi  syarat  yaitu  suhu  dibawah  38° Celcius dan memakai masker.
Gambar 13. Pengujian ketika sistem mendeteksi mulut (tidak memakai masker) dan suhu dibawah 38 °Celcius
Hasil  pengujian  seperti  yang  diperlihatkan  pada  gambar  13  menunjukkan informasi  bahwa  objek  yang  sedang  dideteksi  memakai  masker  yang  ditandai dengan informasi “MASKER: TIDAK ADA”. Hasil pengujian suhu ditunjukkan pada informasi “SUHU : 34.44 “ dalam format derajat celcius. Hasil pengujian juga  menunjukkan  informasi  “ANDA  TIDAK  BOLEH  MASUK”  dikarenakan objek yang sedang dideteksi tidak memakai masker.

## Kesimpulan
Hasil  pengujian algoritma  haar  cascade untuk  mendeteksi  wajah  dan  mulut didapatkan setelah melakukan pengujian sebanyak 30 kali dengan 10 jenis masker. Jenis masker  yang digunakan terdiri dari masker medis, non medis, dan non medis bermotif gambar mulut. Pengujian dilakukan dengan mengatur itensitas cahaya sebanyak 3 tingkat yaitu rendah (15 s/d 25 lux ), sedang (40 s/d 60 lux ), dan tinggi (175 s/d 185 lux ). Hasil pengujian masker menunjukkan masker medis dan non medis dapat dideteksi namun pada masker bermotif gambar mulut, algoritma haar cascade keliru dalam mendeteksi mulut yaitu pada tensitas cahaya rendah, haar cascade mendeteksi mulut pada 1 dari 4 model masker  motif  gambar  mulut,  pada  itensitas  cahaya  sedang, haar  cascade mendeteksi mulut  pada  2  dari  4  model  masker,  dan  pada  itensitas  cahaya  tinggi haar  cascade mendeteksi 4 dari 4 model masker. Hal tersebut menunjukkan bahwa sistem mendeteksi mulut pada masker bergambar mulut ketika itensitas cahaya yang tinggi sehingga objek deteksi  dianggap  tidak  memakai  masker  sehingga  ini  menjadi  salah  satu  kelemahan sistem pada penelitian ini.
Hasil  pengujian  sensor  MLX90614  didapat  setelah  melakukan  100  kali  dengan membandingkan nilai suhu yang didapat dari termometer digital. Hasil pembacaan suhu dari  sensor  memiliki  perbedaan  dengan  termometer  digital  yaitu  dengan  nilai  ralat minimum  sebesar  -1,28 ° C  dan  nilai  ralat  maksimum  sebesar  1,66 ° C.  Nilai  rms  ( root means square ) dari nilai observasi (hasil pembacaan sensor) dan nilai ekspektasi (hasil pembacaan termometer digital) sebesar 0.575093905 ° C.
Hasil  pengujian  sistem  keseluruhan  didapatkan  bahwa  sistem  dapat  mendeteksi masker  (dengan  keterbatasan  seperti  yang  disebutkan  di  atas)  dan  suhu  (dengan  nilai galat) dan dapat mengambil keputusan ketika objek memakai masker dan suhu tubuh di bawah 38°C maka pintu dibuka dengan mengaktifkan selenoid begitu juga sebaliknya.

## BIBLIOGRAFI
Amelia, D. S., Suwarni, L., & Mawardi, M. (2020). Kesiapan Rumah Makan di Era New Normal. Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat , 9 (04), 216–221.
Amtha,  R.,  Gunardi,  I.,  Dewanto,  I.,  Widyarman,  A.  S.,  &  Theodorea,  C.  F.  (2020). Panduan dokter gigi dalam era new normal. Monograph Press , 1 (1).
Hernanda, M., & Yulanda, E. A. (2022). Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Masker dan Suhu Tubuh Sebagai Kontrol Akses Masuk Ruangan Berbasis Raspberry Pi 4 Model B. Prosiding SEINTEK Universitas Pamulang , 1 (2), 356–370.
Imaduddin, M., & Ulum, M. (2021). Deteksi Suhu Tubuh dan Masker Otomatis Dengan Metode  Haar  Casecade  Sebagai  Solusi  Pencegahan  Penularan  Covid-19. Jurnal Riset Rekayasa Elektro , 3 (2), 119–126.
Ismamudi,  A.,  &  Pramusinto,  W.  (2023).  Penerapan  Nodemcu  dan  Sensor  Suhu Mlx90614  untuk  Hand  Sanitizer  Otomatis  Berbasis  IoT. SKANIKA:  Sistem Komputer Dan Teknik Informatika , 6 (1), 1–11.
Lestariningati,  S.  I.,  &  Agusdian,  A.  (2018).  Perancangan  Sistem  Pengamanan  Data Video  CCTV  ATM  (Anjungan  Tunai  Mandiri)  Secara  Diskrit  dan  Terdistribusi Menggunakan  WLAN  dan  Sistem  NAS. KOMPUTIKA-Jurnal  Sistem  Komputer UNIKOM , 7 (2), 55–62.
Santoso, S., Putro, S. S., Fatmawati, A. A., & Putri, C. G. (2021). Disain Mitigasi Risiko Penularan COVID-19 di Lingkungan Industri Padat Karya dengan Metode FMEA. JKBM (Jurnal Konsep Bisnis Dan Manajemen) , 7 (2), 149–166.
Sobri,  M.,  Nursaptini,  N.,  &  Novitasari,  S.  (2020).  Mewujudkan  kemandirian  belajar melalui  pembelajaran  berbasis  daring  diperguruan  tinggi  pada  era  industri  4.0. Jurnal Pendidikan Glasser , 4 (1), 64–71.
Susilo, A., Jasirwan, C. O. M., Wafa, S., Maria, S., Rajabto, W., Muradi, A., Fachriza, I., Putri, M. Z., & Gabriella, S. (2022). Mutasi dan Varian Coronavirus Disease 2019 (COVID-19):  Tinjauan  Literatur  Terkini. Jurnal  Penyakit  Dalam  Indonesia , 9 (1), 59–81.
Tosepu,  R.,  Effendy,  D.  S.,  Yuniar,  N.,  &  Mey,  D.  (2021).  Pelaksanaan  pencegahan primer  di  masa  pandemi  COVID-19  melalui  pendidikan  kesehatan  di  Kelurahan Tobimeita,  Kota  Kendari. Karya  Kesehatan  Journal  of  Community  Engagement , 2 (01), 1–8.

## Copyright holder:
Hendri Farliza, Yuwaldi Away, Fitri Arnia (2022)
First publication right:

## Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: