p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sistem Deteksi Masker dengan Metode Haar Cascade pada Era

## New Normal COVID-19
Ahmad Thariq a1 , Rizki Yusliana Bakti b2
a Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Ambon Jl. Ir. M. Putuhena, Rumah Tiga, Tlk. Ambon, Kota Ambon, Maluku
1 ahmadthariq07@gmail.com
b Universitas Muhammadiyah Makassar Jl. Sultan Alauddin No.259, Gn. Sari, Kec. Rappocini, Kota Makassar, Sulawesi Selatan
2 rizkiyusliana@unismuh.ac.id

## Abstrak
Pandemi  COVID-19  telah menyebabkan  ribuan  manusia terinfeksi  virus COVID-19 dan  meninggal dunia.  Pada saat ini telah di berlakukan peraturan di mana setiap orang wajib menggunakan masker dan melakukan physical distancing  pada  saat  keluar  rumah.  Penggunaan  masker  dan  physical  distancing  telah  beroperasi  pada lingkungan  perusahaan  yang mewajibkan  karyawannya menggunakan  masker sebelum masuk ke  kantor. Agar kebiasaan  disiplin  menggunakan  masker  di  kantor  dapat  berjalan  dengan  baik,  maka  dibuatlah  sistem  deteksi masker dengan metode haar cascade pada era new normal COVID-19. Sistem deteksi masker ini menggunakan tools  pycharm  community  edition  2020  dan  python  3.8  module  docs.  Metode  haar  cascade    digunakan  untuk mendeteksi  objek  bermasker  dan  tidak  bermasker.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  dapat  mendeteksi orang  yang  menggunakan  masker  dan alarm      akan  berbunyi  jika  ada  salah  satu  karyawan  yang  tidak menggunakan masker pada saat di dalam kantor.
Kata kunci: Pandemi COVID-19, Haar Cascade, masker

## Mask Detection System using Haar Cascade Method in New Normal Era of COVID-19

## Abstract
The  COVID-19  pandemic  has  caused  thousands  of  people  to  be  infected  with  the  COVID-19  virus  and  die. Currently,  a  regulation  has  been  enforced  where  everyone  is  required  to  wear  a  mask  and  carry  out  physical distancing when leaving the house. The use of masks and physical distancing has been applied to companies that require employees to wear masks before entering the office. For the discipline to use masks in the office to run well, a mask detection system with the haar cascade method was created in the new normal era of  COVID-19. This mask detection system uses the pycharm community edition 2020 tools and the python 3.8 module docs. The haar cascade method is used to detect masked and non-masked objects. The result of this research is that the system can detect people using masks and an  alarm will sound if there is one employee who is not wearing a mask while in the office.
Keywords: COVID-19 pandemic, Haar Cascade, mask

## I. P ENDAHULUAN
Sejak  Desember  2019,  dunia  digemparkan  dengan munculnya COVID-19 yang merupakan penyakit pernafasan  akut.  Penyakit  ini  disebabkan  oleh  virus corona  yang  bernama severe  acute  respiratory  syndrome coronavirus 2 atau disingkat SARS CoV-2 [1]. Hingga 17 Juni  2020, World  Health  Organization (WHO)  mencatat bahwa terdapat 8.061.550 orang terinfeksi COVID-19 dan 440.290 orang meninggal dunia [2].
COVID-19  melanda  Indonesia  sejak  Maret  2020. Jumlah  kasus  baru  di  indonesia  setiap  harinya  masih terjadi peningkatan. Pemerintah selaku pembuat kebijakan,
memberlakukan  peraturan  bagi  setiap  orang  yang  akan keluar  rumah  wajib  menggunakan  masker  dan  juga  tetap melakukan physical  distancing agar  setiap  orang  dapat keluar  rumah  dan  melakukan  pekerjaan  tanpa  harus khawatir  terpapar  virus  COVID-19  ini.  Dengan  adanya himbauan ini, diharapkan setiap masyarakat mampu untuk mematuhi penggunaaa masker. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi kepatuhan masyarakat termasuk pengetahuan,  motivasi,  persepsi,  dan  keyakinan  terhadap upaya  pengontrolan  dan  pencegahan  penyakit,  variabel lingkungan,  kualitas  intruksi  kesehatan,  dan  kemampuan mengakses  sumber  yang  ada  [3].  Ketidakpatuhan  adalah
kondisi ketika individu atau kelompok berkeinginan untuk patuh,  tetapi  ada  sejumlah  faktor  yang  menghambat kepatuhan  terhadap  saran  tentang  kesehatan  yang diberikan  oleh  tenaga  kesehatan  [4].  Selain  itu ketidakpatuhan  juga  berarti  sejauh  mana  perilaku seseorang  dan  atau  pemberi  asuhan  sejalan  atau  tidak sejalan  dengan  rencana  promosi  kesehatan  atau  rencana terapeutik  yang  disetujui  antara  orang  tersebut  (atau pemberi  asuhan)  dan  professional  layanan  Kesehatan  [5]. Penularan  virus  COVID-19  ini  sendiri  dapat  terjadi melalui  percikan  saat  bersin  atau  batuk  antar  manusia. Oleh  karena  itu  penggunaan  masker  dan physical distancing telah  beroperasi  pada  lingkungan  perusahaan yang  mewajibkan  karyawannya  menggunakan  masker sebelum masuk ke kantor.
Untuk  mencegah  persebaran  COVID-19  yang  tidak terkendali  ini,  maka  dibuatlah  penelitian  sistem  deteksi masker dengan metode haar cascade pada era new normal COVID-19. Sistem deteksi masker ini menggunakan tools pycharm community edition 2020 dan python 3.8 module docs 8. Sistem ini menggunakan beberapa library dengan meng- upgrade pip  seperti scipy,  pillow,  matplotlib dan opencv contrib python .
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah haar cascade dimana algoritma ini merupakan salah satu model machine  learning yang  kerap  kali  digunakan  sebagai pondasi  aplikasi object  detection (terutama face recognition ) dalam sebuah gambar maupun video. Metode ini  sering  digunakan  untuk  mengenali  area  mana  saja terdapat  wajah  manusia  ( face  recognition )  pada  sebuah gambar menggunakan OpenCV  [6]. Data yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  data  dari  orang  yang menggunakan  masker  dan  tidak  menggunakan  masker. Objek yang menggunakan dataset  melalui proses training kemudian  dideteksi  oleh haar  cascade apakah  orang tersebut  menggunakan  masker  atau  tidak.  Jika  salah  satu karyawan ada yang tidak menggunakan masker pada saat di dalam kantor maka alarm akan berbunyi.

## II. M ETODOLOGI
Tahapan  awal  yang  dilakukan  pada  penelitian  sistem deteksi masker dengan metode haar cascade pada era new normal COVID-19  ini  adalah  melakukan  studi  literatur. Studi  literatur  dilakukan  untuk  menganalisa  dan  mencari sistem  yang  tepat  untuk  di  aplikasikan,  dan  dapat memenuhi tujuan penelitian juga menyelesaikan permasalahan yang ada.
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  perancangan sistem.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  perancangan  sistem deteksi masker dengan metode haar cascade pada era new normal COVID-19.  Algoritma Haar menggunakan metode statistical dalam  melakukan  pendeteksian  wajah. Metode  ini  menggunakan  sample haarlike  fetures [7]. Haarlike fetures digunakan dalam mendeteksi  objek pada sebuah  citra  digital.  Awalnya  pengolahan  gambar  hanya dengan  melihat  nilai  dari  nilai  RGB  dari  setiap pixel , namun  metode  ini  ternyata  tidaklah  efektif. Viola dan Jones kemudian  mengembangkannya  sehingga  terbentuk Haar-Like  feature . Haar-Like  feature memproses gambar dalam  kotak-kotak,  dimana  dalam  satu  kotak  terdapat
beberapa pixel ,  per  kotak  itu  pun  kemudian  diproses  dan didapatkan  perbedaan  nilai  yang  menandakan  daerah gelap  dan  terang.  Nilai-nilai  inilah  yang  nantinya dijadikan  dasar image  processing .  Proses  alur  deteksi wajah  dengan Haar  cascade ditunjukkan  pada  gambar  1 [8].

## Gambar 1. Alur deteksi wajah dengan Haar cascade
Sistem  ini  menggunakan  dataset  yang  datanya  di tranning ke dalam tools pycharm community edition 2020 dan python 3.8 module  docs 8. Pycharm adalah Integrated Development Environment (IDE) yang berfokus  pada  pengembangan project dengan  Bahasa pemograman python . Pycharm di  kembangkan  oleh jetBrains , Pycharm merupakan  IDE cross-platfrom yang artinya  dapat  dijalankan  pada  berbagai  sistem  informasi seperti Windows,  Linux,  dan  Mac [9].  Terdapat  beberapa library  yang  digunakan  dengan  mengupgrade  pip  seperti scipy,  pillow,  matplotlib dan opencv  contrib python . Python dapat  digunakan  untuk  berbagai  keperluan pengembangan  perangkat  lunak  dan  dapat  berjalan  di berbagai  macam  sistem  operasi  karena  sifatnya  yang multiplatform .  Pada  kebanyakan  sistem  operasi linux , bahasa  pemrograman  ini  menjadi  standarisasi  untuk disertakan  dalam  paket  distribusinya.  Seperti  halnya bahasa  pemrograman  dinamis, python seringkali digunakan  sebagai  bahasa  skrip  [10].  Metode haar cascade digunakan  untuk  mendeteksi  orang  dan maskernya  sehingga  menghasilkan  2  kondisi  bermasker atau  tidak  bermasker.  Jika  kondisi  tidak  bermasker  maka alarm akan  berbunyi  hingga  orang  tersebut  memakai masker. Tombol ESC digunakan untuk keluar dari aplikasi. Diagram  proses  dari  rancangan  sistem  ini  ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar  2  menunjukkan  diagram  proses  dari  sistem deteksi  masker.  Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah pengambilan  gambar  wajah  menggunakan  kamera. Selanjutnya  sistem  akan  mendeteksi  apakah  wajah menggunakan  masker  atau  tidak  menggunakan  masker. Sistem  akan  mendeteksi  wajah  yang  tidak  menggunakan masker  berdasarkan  dataset  wajah  yang  sudah  dibuat sebelumnya. Dataset berisi data training wajah orang yang menggunakan masker dan tidak menggunakan masker.
Ketika  wajah  yang  tertangkap  kamera  adalah  wajah yang menggunakan masker, maka proses akan dihentikan. Sebaliknya,  jika  wajah  yang  tertangkap  kamera  adalah wajah  yang  tidak  menggunakan  masker,  maka  gambar wajah  akan  ditandai  dengan bounding  box.  Alarm akan berbunyi jika ada wajah yang dikenali tidak menggunakan masker.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam penelitian sistem deteksi masker dengan metode haar  cascade pada  era new  normal COVID-19  ini menggunakan  sekelompok  data  yang  kemudian  dibagi menjadi 2 variabel,  yaitu gambar orang pakai masker dan gambar orang yang tidak pakai masker. Kumpulan dataset tersebut ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Kumpulan dataset
Pada  penelitian  ini  identifikasi  dilakukan  dengan source  code  cascadeclasifier  yang  berfungsi  untuk klasifikasi  pengenalan  wajah  dengan  menggunakan masker  serta  wajah  tanpa  menggunakan  masker.  Pada souce  code  path  =  ‘dataset’  proses  ini  dilakukan pembacaan  gambar  yang  di  peroleh  pada  proses  training untuk pengenalan sehingga gambar yang dimasukkan dari kamera  dicocokkan  dengan  gambar  yang  terdapat  pada dataset dengan algoritma haarcascade
Gambar 4. Path database gambar
Pengujian  deteksi  dilakukan  menggunakan  metode haar  cascade yang  telah  melakukan training wajah dengan  mengambil  wajah  orang  melalui  kamera  laptop seperti  ditunjukkan  pada  gambar  5.  Kemudian  dengan menampilkan wajah tanpa menggunakan masker dan juga menggunakan  masker  pada  kamera.  Dari  hasil  pengujian
terlihat  bahwa  sistem  berjalan  dengan  baik  dengan menampilkan  pesan  “Tanpa  Masker”  ketika  tidak menggunakan  masker,  dan  “Dengan  Masker”  ketika menggunakan  masker.  Hasil  pengujian  ditunjukkan  pada Gambar 6.
Gambar 5. Objek deteksi menggunakan masker

## Gambar 6. Objek deteksi  tidak menggunakan masker
Pengujian  deteksi  masker  selanjutnya  dilakukan dengan menampilkan 2 orang sebagai objek deteksi. Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  berjalan  dengan baik  dengan  menampilkan  pesan  “Tanpa  Masker”  ketika ada salah satu orang yang tidak menggunakan masker, dan “Dengan  Masker”  ketika  kedua  orang  tersebut menggunakan  masker.  Hasil  pengujian  ditunjukkan  pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Pengujian untuk 2 objek yang berbeda
Gambar 8. Pengujian untuk 2 objek yang sama
Pengujian alarm pada  saat  orang  tanpa  masker  dapat dilihat  melalui source  code pada  gambar  9  sirine.wav. Pada source  code    winsound.playsound berfungsi  untuk memainkan  suara  dengan  format  .wav  di  windows. Sehingga alarm akan  berbunyi  pada  saat  mendeteksi orang tanpa masker.
Gambar 9. Source code alarm

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  deteksi  masker  dengan  metode haar  cascade pada  era new  normal COVID-19    dapat  berjalan  dengan baik,  mampu  mendeteksi  masker  yang  digunakan  oleh manusia  dan  juga  dapat  membunyikan alarm jika  ada manusia  yang  tidak  menggunakan  masker  untuk memberitahukan  kepada  petugas  keamanan.  Kekurangan
dari sistem ini adalah pengambilan datasetnya yang belum realtime .  Agar  masker  wajah  terdeteksi  dengan  baik dibutuhkan  kondisi  cahaya  yang  lebih  baik,  karena  jika lokasi  pemasangan  dilakukan  di  lokasi  yang  tidak  cukup cahaya,  masker  detektor  tidak  cukup  baik  untuk mendeteksinya.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  Sistem deteksi masker dengan metode haar cascade pada era new normal COVID-19    pengambilan  datasetnya  harus realtime .  Selain  itu,  perlu  menambahkan  detail  informasi posisi  manusia  yang  tidak  menggunakan  masker  dan mendeteksi  lebih  detail  informasi  data  diri  manusia  yang tidak menggunakan masker.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. Gorbalenya et al. , “Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus :  The  species  and  its  viruses  –  a  statement  of  the Coronavirus Study Group,” Nat. Microbiol. , pp. 1–15, Feb. 2020.
[2] WHO,  “WHO  Coronavirus  Disease  (COVID-19)  Dashboard  | WHO Coronavirus Disease (COVID-19) Dashboard,” Who , 2020. [Online]. Available: https://covid19.who.int/?gclid=Cj0KCQjwoPL2BRDxARIsAEM m9y_SgyYl34pvGeOELLPw4QQZM9nnugUYKmGOCQgVCA
1tmYAEzcpp3IaAnKREALw_wcB. [Accessed: 25-Jun-2020].
[3] R. K. Sinuraya, D. P. Destiani, I. M. Puspitasari, and A. Diantini, “Pengukuran Tingkat Kepatuhan Pengobatan Pasien Hipertensi di Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama di Kota Bandung,” Indones. J. Clin. Pharm. , vol. 7, no. 2, pp. 124–133, 2018.
[4] A.  S.  Prihantana  and  S.  S.  Wahyuningsih,  “Hubungan pengetahuan  dengan  tingkat  kepatuhan  pengobatan  pada  pasien tuberkulosis di RSUD Dr. Soehadi Prijonegoro Sragen,” J. Farm.
Sains dan Prakt. , vol. 2, no. 1, pp. 46–52, 2016.
[5] D.  H.  Wulandari,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang  Berhubungan dengan  Kepatuhan  Pasien  Tuberkulosis  Paru  Tahap  Lanjutan Untuk Minum Obat di RS Rumah Sehat Terpadu Tahun 2015,” J. Adm. Rumah Sakit Indones. , vol. 2, no. 1, pp. 17–28, 2018.
[6] L. Wisesa, “OpenCV Face Recognition Berbasis Algoritma Haar Cascade,” Purwadhika  Connect ,  2019.  [Online].  Available: https://medium.com/purwadhikaconnect/opencv-face-recognition- berbasis-algoritma-haar-cascade-1a5e23d9e8cb.  [Accessed:  26- Jun-2020].
[7] V.  K.  Gudipati,  O.  R.  Barman,  M.  Gaffoor,  and  A.  Abuzneid, “Efficient  facial  expression  recognition  using  adaboost  and  haar cascade  classifiers,”  in 2016  Annual  Connecticut  Conference  on Industrial  Electronics,  Technology  &  Automation  (CT-IETA) , 2016, pp. 1–4.
[8] M.  Kim,  D.  Lee,  and  K.-Y.  Kim,  “System  architecture  for  real- time face detection on analog video camera,” Int. J. Distrib. Sens.
Networks , vol. 11, no. 5, p. 251386, 2015.
[9] PyCharm,  “PyCharm:  the  Python  IDE  for  Professional Developers  by  JetBrains,” Jetbrains.Com ,  2020.  [Online]. Available:  https://www.jetbrains.com/pycharm/.  [Accessed:  25- Jun-2020].
[10]  J.  W.  Shipman,  “Tkinter  8.5  reference:  a  GUI  for  Python,”  in Computer , 2013, pp. 1–118.