## DETEKSI ALAT PELINDUNG KEPALA (HELM) MENGGUNAKAN METODE
HAAR CASCADE CLASSIFIER
Sugianto 1 , Endang Setyati 2 , Hendrawan Armanto 3
1 Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit
,2,3 Teknologi Informasi, Sekolah Tinggi Teknik Surabaya
1 Sugik2007@yahoo.com

## ABSTRAK
Penggunaan alat  pelindung  kepala  helm seringkali  dianggap  tidak  penting  dan  remeh  oleh  pekerja.  Padahal penggunaan alat pelindung kepala helm ini sangat penting dan berpengaruh terhadap keselamatan dan kesehatan kerja  pekerja.  Kedisiplina  para  pekerja  dalam  menggunakan  alat  pelindung  kepala  tergolong  masih  rendah sehingga  resiko  terjadinya  kecelakaan  kerja  yang  dapat  membahayakan  pekerja  cukup  besar.  Dalam  penelitian ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  alat  pelindung  kepala  helm  pada  video.  Pada  penelitian  ini  metode  yang digunakan adalah Haar Cascade Classifier . Sistem terdiri dari dua proses utama yaitu proses training data dan proses deteksi. Proses training metode ini mempunyai empat proses utama yaitu, haar-like feature , citra integral, ada-boost dan cascade classifier . Haar-like feature merupakan kumpulan  fitur khusus  yang  mempresentasikan kepala,wajah  dan  helm.  Citra  integral  adalah  cara  cepat  menghitung  haar  feature.  Sedangkan  ada-boost  adalah pembobotan  secara  statistik  nilai-nilai  fitur  yang  didapat  dan  di-filter  mengunakan  cascade  classifier.  Proses deteksi dalam penelitian ini ada dua proses, yang pertama proses deteksi apakah manusia atau bukan, jika hasil yang dideteksi manusia akan dilanjutkan proses deteksi apakah menggunakan helm atau tidak.  Pengujian sistem pendeteksi  dilakukan  secara  individu  dengan  menggunakan    warna  helm  merah,  biru  dan  kuning  diperoleh tingkat keakuratan sebesar  92%, sedangkan pengujian secara kelompok diperoleh tingkat keakuratan sebesar 71 % .
Kata kunci: Alat pelindung kepala, deteksi helm, Haar Cascade Classifier.

## ABSTRACT
Use of protective gear helmet head is often considered unimportant and trivial by workers. Whereas the use of protective headgear helmet is very important and affect the safety and health of workers. Kedisiplina workers to use protective gear head is still low so that the risk of accidents that could endanger workers large enough. In this  research  aims  to  detect  protective  equipment  head  helmet  on  video.  In  this  study,  the  method  used  is  the Haar Cascade Classifier. The system consists of two main processes, namely the process of training data and the detection  process.  This  method  of  training process  has  four  main  processes,  haar-like  feature,  integral  image, no-boost and cascade classifier. Haar-like feature is a collection of special features presented the head, face and helmet. Citra is how to quickly calculate integrals haar feature. While no-boost are statistically weighted feature values  are  obtained  and  filtered  using  a  cascade  classifier.  The  detection  process  in  this  study  there  are  two processes,  the  first  detection  process  whether  human  or  not,  if  the  result  of  human  detected  will  continue  the process of detection of whether to use a helmet or not. Detection system testing is done individually using helmet colors red, blue and yellow. It obtained accuracy rate of  92%, while the testing group obtained the degree of accuracy of  71%.
Keywords :  head protective equipment, detection helmets, Haar Cascade Classifier.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latarbelakang
Kecelakaan  kerja  dapat  terjadi  sewaktu-waktu  dan dapat menimpa  siapa pun, sedangkan tingkat kesadaran pekerja  menggunakan  alat  pelindung  kepala  masih kurang  dan  masih  menggangap  remeh  fungsinya sehingga  resiko  terjadinya  kecelakaan  kerja  cukup besar.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  sistem    yang digunakan  untuk  mendeksi  dan  mengetahui  pekerja menggunakan  alat  pelindung  kepala  helm.  Sehingga dapat  dilakukan  pencegahan  dan  meminimalkan terjadinya  kecelakaan  kerja  akibat  tidak  disiplinya pekerja  dalam  pemakaian  alat  pelindung  kepala,  disini peneliti  mencoba  membuat  sistem  dekteksi  Alat Pelindung Kepala helm di  PT Trias.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Haar Cascade Classifier ,  metode ini  memiliki kecepatan dan keakurantan  yang  tinggi  karena  menggabungkan beberapa  konsep  ( Haar  Feature,  Integral  Image, AdaBoost,  dan  Cascade  Classifier )  menjadi  sebuah metode  utama  untuk  mendeteksi  obyek  alat  pelindung kepala helm. Hasil akhir   yang ingin didapatkan adalah sistem mampu mendeteksi apakah pekerja menggunakan  alat  pelindung  kepala  helm  atau  tidak. Adapun  data  yang  diolah  dalam  penelitian  ini  adalah video rekaman pekerja ketika memasuki area produksi.

## 1.2. Referensi Cascade Classifier
Berikut ini  merupakan tahapan proses   mengunakan algoritma cascade classifier ada empat tahapan:
1. Fitur Haar [6]. Fitur haar-like merupakan fitur sederhana berbentuk  kotak  ydimana  fitur  ini  menggunakan menggunakan haar-like  features yang  perlu  dilakukan training terlebih dahulu untuk mendapatkan suatu pohon keputusan  dengan  nama cascade  classifier sebagai penentu  apakah  ada  obyek  atau  tidak  dalam  tiap  frame yang di proses.
Haar  Feature adalah  fitur  yang  didasarkan  pada Wavelet  Haar (Viola,  Paul  and  Michael  Jones,  2001). Wavelet  Haar  adalah  gelombang  tunggal  bujur  sangkar (satu  interval  tinggi  dan  satu  interval  rendah).  Untuk dua  dimensi,  satu  terang  dan  satu  gelap.  Selanjutnya kombinasi-kombinasi  kotak  yang  digunakan  untuk pendeteksian objek visual yang lebih baik. Setiap Haar- like feature terdiri dari gabungan kotak-kotak hitam dan putih.
Untuk  mempercepat  perhitungan Haar-like  feature [6]  dapat  menggunakan  teknik  citra  integral  seperti Gambar 1.
3 tipe kotak (rectangular) feature :  A dan B Tipe two-rectangle feature (horisontal/vertikal).
 C adalah Tipe three-rectangle feature .
 D adalah Tipe four-rectangle feature . Adanya  fitur Haar ditentukan  dengan  cara mengurangi rata-rata piksel pada daerah gelap dari rata- rata  piksel  pada  daerah  terang.  Jika  nilai  perbedaannya itu  diatas  nilai  ambang  atau treshold ,  maka  dapat dikatakan bahwa fitur tersebut ada. Nilai dari Haar-like feature adalah perbedaan antara jumlah nilai-nilai piksel gray level  dalam  daerah  kotak  hitam  dan  daerah  kotak putih.  Untuk  kotak  pada  Haar-like  feature  dapat dihitung secara cepat menggunakan “ integral image ”.
2. Integral image .
Integral  Image digunakan  untuk  menentukan  ada atau  tidaknya  dari  ratusan  fitur  Haar  pada  sebuah gambar  dan  pada  skala  yang  berbeda  secara  efisien. Pada  umumnya,  pengintegrasian  tersebut  berarti menambahkan  unit-uit  kecil  secara  bersamaan.  Dalam hal  ini  unit-unit  kecil  tersebut  adalah  nilai-nilai  piksel. Nilai  integral  untuk  masing-masing  piksel  adalah jumlah dari semua piksel-piksel dari atas sampai bawah.
Integral image adalah representasi tengah (intermediate ) untuk suatu citra yang terdiri dari jumlah nilai  keabu-abuan  ( grayscale  pixel )  dari  citra  tersebut dengan tinggi y dan lebar x. Integral image pada lokasi x,y  merupakan  jumlah  dari  pixel-pixel  mulai  dari  atas sampai piksel sebelah kiri dari x,y. lihat rumus dibawah ini :
𝑥, 𝑦  = i(x ′ , y ′ ) 𝑥 ′ < 𝑥,𝑦 ′ < 𝑦 …................ (1)
Gambar 2. Citra integral. (a) konsep citra integral; (b) penerapan menghitung intensitas citra integral.
Setelah  citra  integral  terbentuk  maka  jumlah intensitas  piksel  region  kotak  pada  citra  asli  dapat dengan  mudah  dihitung  dengan  melihat  empat  titik referensi  pada  citra  integral.  Misal  ada  empat  region yang  saling  bertetangga  A,  B,  C,  D  dengan  masing- masing piksel ujung kanan bawah region tersebut adalah
1, 2, 3, 4 (Gambar 3.3), maka untuk mencari akumulasi intensitas  piksel  dari  region  D  diperoleh  dengan  cara menghitung  piksel-piksel  kanan  bawah  region  D  dan tiga region tetangga lainnya pada citra integral  yaitu : 4 – 2 – 3 + 1.
3. Cascade AdaBoost
Fitur  Haar-like menghasilkan  jumlah  fitur  yang sangat  besar.  Semua  fitur  diseleksi  menggunakan algoritma adaboost .  Melalui  proses  iterasi  dan pembobotan  citra  latih,  tiap  fitur  satu  persatu  diuji seberapa  baik  dalam  memisahkan  sample  positif  dan negatif.
Training data pada Haar memerlukan 2 tipe gambar objek dalam proses training yang dilakukan, yaitu : a. Positive  samples ,  Berisi  gambar  obyek  yang  ingin di  deteksi.  Berisi  gambar  obyek  yang  ingin  di  deteksi. Dalam  penelitian  ini, positive samples merupakan gambar  pekerja  yang  menggunakan  alat  pelindung kepala berupa helm.
b. Negative  samples ,  Berisi  gambar  obyek  selain obyek  yang  ingin  dideteksi  (gambar  pekerja  yang menggunakan  alat  pelindung  kepala  berupa  helm). Dalam  penelitian  ini, negative samples merupakan gambar umumnya berupa gambar background (tembok, pemandangan, lantai, pekerja yang tidak memakai helm dan  gambar  lainnya).  Resolusi  untuk  sampel  negatif disarankan  untuk  memiliki  resolusi  yang  sama  dengan resolusi kamera.
Informasi  dari  hasil training ini  lalu  dikonversi menjadi  sebuah  parameter  model  statistik.  Deteksi obyek  mempekerjakan  varian  dari AdaBoost algoritma untuk pembelajaran atau machine learning memilih fitur
yang  terbaik  dan  untuk  melatih  pengklasifikasi  yang menggunakannya  algoritma  ini  membangun  sebuah classifier  kuat  sebagai  kombinasi  dari  pengklasifikasi yang lemah.
4. Pengklasifikasi bertingkat ( Cascade Classifier ). Cascade  classifier adalah  sebuah  rantai  stage classifier ,  dimana  setiap  stage classifier digunakan untuk  mendeteksi  apakah  di  dalam image  sub  window terdapat  obyek  yang  diinginkan  ( object  of  interest ). Stage  classifier dibangun  dengan menggunakan algoritma adaptive-bosst (Adaboost ). Algoritma tersebut mengkombinasikan  performansi  banyak weak  classifier untuk  menghasilkan strong  classifier.  Weak  classifier dalam  hal  ini  adalah  nilai  dari haar-like  feature .  Jenis Adaboost yang digunakan adalah Gentle Adaboost .
2. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Arsitektur Sistem
Secara  umum  sistem  yang  dibangun  mempunyai struktur yang ditunjukan pada Gambar 3.

## 3.1.2  Training
Pada  proses  training  ini  menggunakan  data  gambar negatif sebanyak 1627 dan data gambar positif sebanyak 1026,  dengan parameter detection rate =1 dan maxFalseAlarm  rate =0,5  dengan  jumlah  tingkat cascade  adaboost =20,  mode  ALL      sedangkan  ukuran obyek  manusia  memiliki  lebar  40  pixel  dan  tinggi  30 pixel.
Gambar 3. Arsitektur Sistem
Gambar 4. Data Sampel Positif
Gambar 5. Data Sampel Negatif

## 3.2. Hasil  Uji  Coba
Berikut beberapa hasil uji coba yang dilakukan pada penelitian  ini  untuk  proses  deteksi  pada  video  pekerja sebanyak 20 frame ketika memasuki area produksi.
Pada  Gambar  6  untuk  hasil  uji  coba  1,  kondisi pekerja  berjumlah  satu  orang  dengan  menggunakan helm  warna  merah,  sistem  berhasil  mendeteksi  dengan benar  beserta  penghitungan  yaitu  jumlah  people  1 orang,  jumlah  yang  menggunakan  helm  1  orang  dan jumlah  yang  tidak  menggunaan  helm  1  orang.  Pada gambar  7  untuk  hasil  uji  coba  2,  menunjukkan  kondisi yang  berbeda  yaitu  jumlah  pekerja  sebanyak  dua  orang saling  sejajar.  Ini  menjadi  tantangan  tersendiri  untuk proses deteksi karena objek yang bergerak sangat cepat. Pada hasil uji coba ini, sistem dapat mendeteksi dengan benar untuk orang yang sebelah kiri yang menggunakan helm  warna  biru  dan  untuk  orang  yang  sebelah  kanan dalam kondisi tidak menggunakan helm.

## Gambar 6. Hasil  Uji Coba 1

## Gambar 7. Hasil Uji Coba 2
Tabel  1  dibawah  ini  merupakan  ringkasan  hasil  uji coba  yang  dilakukan  dengan  mengkondisikan  pekerja sesuai dengan pola kedatangan pekerja (secara individu atau  kelompok  ataupun  pada  saat  masuk  secara berkelompok  apakah  mereka  berjalan  sejajar  atau berderet  dari  sebagian  di  depan  dan  sebagian  di belakang) ketika memasuki area kerja serta kemungkinan  tingkah  laku  mereka  ketika  membawa helm  (digunakan  atau  ditenteng)  serta  jenis  helm  yang dikategorikan  berdasarkan  warnanya  (merah,  kuning, hijau).
Tabel 1. Data Hasil Pengujian Video Kondisi Precision (%) Recall (%) F1-Score (%) Individu Vid 1 Jumlah pekerja 1 orang dan Helm berwarna merah. 100 100 100 Vid 2 Jumlah pekerja 1 orang dan Helm berwarna kuning. 85 85 85 Vid 3 Jumlah pekerja 1 orang dan Helm berwarna biru. 90 95 92 Rata-rata 92 93 92 Kelompok Vid 4 Jumlah pekerja 2 orang, tidak  menggunakan helm dengan kondisi helm dibawa dan ditentang tegak lurus. 100 100 100 Vid 5 Jumlah pekerja 2 orang,1 orang menggunakan helm dan 1 orang tidak dgn kondisi helm ditentang tegak lurus. 52 60 55 Vid 6 Jumlah pekerja 2 orang, keduanya menggunakan  helm. 87 87 87 Vid 7 Jumlah pekerja 4 orang, kondisi 2 orang menggunakan helm dan 2 orang tidak menggunakan helm. 100 25 40 Rata-rata 85 68 71

## 3. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  pada  Tabel  1  terhadap  7  video seo sebanyak 20 frame yang dilakukan diperoleh tingkat akurasi  penilaian  sebesar  92%  untuk  kondisi  jumlah pekerja  1  orang  dan  memakai  helm  dengan  warna merah,  kuning  dan  biru.  Sedangkan  untuk  jumlah pekerja kondisi lebih dari satu  memiliki tingkat akurasi sebesar 71 %.

## PUSTAKA
Dewiani  Djamaluddin,  Tantri  Indrabulan,  Andani, Indrabayu,  Siti  Wetenriajeng  Sidehabi.,  2014,  ”The Simulation of Vehicle Counting System  for  Traffic Surveillance using viola jones method,” Proceedings Conference  on    Makassar  International  Conference on Electrical Engineering and Informatics.
Krishna  M.G  &  Srinivasulu,  A.,  2012.  Face  Detection System  On  AdaBoost  Algorithm  Using  Haar Classifiiers.  ,  Vol.  2,  Issue.  5.  Sept  2012  pp-3556- 3560. http://pc01.lib.ntust.edu.tw/ETD-db/ETD- search/view_etd?URN=etd-0801114-211844 ,”
A  Cascade  Classifier  Using  the  Adaboosting Algorithm  for  Real-time  On-road  Motorcycle Detection and Tracking”, 2014. Mahdi  Rezaei,”Creating  a  Cascade  of  Haar-Like
Classifiers:Step  by  Step”  Departement  of  computer
Science, the university of Auckland, 2014.
D'Souza,  D.,  &  Yampolskiy,  R.  V.,  2010.  Avatar  Face Detection  using  an  Extended  Set  of  Haar-like Features.  [Journal  Abstract].  Kentucky  Academy  of Science, 71(1-2), 108.
P. Viola and M. Jones., 2001.  “Robust real-time object detection,”  International  Journal  of  Computer Vision, 57(2), 137-154.
Aijuan Dong, Athena Johnson, George Dimitoglou, and Joshua  Shelley.,  2014.  ”  Automatic  Solar  Cavity Detection Using Haar Cascade Classifier”, Conference paper. http://hitamandbiru.blogspot.co.id/2012/08/makala h-keselamatan-dan-kesehatan-kerja.html . Mokhtar., 1992. Keselamatan dan Kesehatan Kerja pada pekerja. Bandung: CV Medika.
.