## Deteksi Jumlah Pengunjung Dan Penggunaan Masker Dengan Menggunakan Metode YOLO Dan Haar Cascade Classifier
1 Achmad Ubaidillah Ms, 2 Achmad Fiqhi Ibadillah. 3 Muhammad Mukhlis Febriansyah
1,2,3 Teknik Elektro, Universitas Trunojoyo Madura, Kabupaten Bangkalan
1 ubaidillah.ms@trunojoyo.ac.id, 2 fiqhi.achmad@gmail.com, 3 mfebriansyah119@gmail.com
Abstract  -  Technological  developments  in  the  current  era  of globalization are very rapid. This makes technology a basic need for  every  human  being.  In  2022  new  regulations  will  emerge regarding the use of masks when indoors and limiting the number of visitors while indoors. There are restrictions on the number of visitors  and  also  the  use  of  masks  in  this  room  as  an  effort  to prevent and control Covid-19 so that the spread of Covid-19 does not occur as in previous years. Therefore, in this study, the authors designed an image processing-based tool to detect the number of visitors and use of masks using the You Only Look Once (YOLO) method and the Haar Cascade Classifier where the results of the two  methods  will  be  compared.  Using  a  camera  that  is  used  as input for detection which will output from this tool in the form of Led  televisions  and  speakers  for  information  on  visitors.  After testing,  the  results  obtained  from  this  system  using  the  YOLO method have a success rate of 93.3% for detecting the number of visitors.  As  for  the  Haar  Cascade  Classifier  method,  the  success rate is 85.7% for detecting the number of visitors.
Keywords  —  Number  of  visitors,  Use  of  masks,  YOLO,  Haar Cascade Classifier.
Abstrak — Perkembangan  teknologi  pada  era  globalisasi  saat  ini sangat pesat. Hal ini membuat teknologi menjadi kebutuhan dasar setiap manusia. Pada tahun 2022 muncul peraturan baru tentang penggunaan  masker  saat  didalam  ruangan  dan  pembatasan jumlah  pengunjung  saat  didalam  ruangan.  Adanya  pembatasan jumlah  pengunjung  dan  juga  penggunaan  masker  didalam ruangan ini sebagai upaya pencegahan dan pengendalian Covid- 19 supaya tidak terjadi penyebaran Covid-19 seperti tahun-tahun sebelumnya.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  penulis merancang  alat  berbasis  image  processing  untuk  deteksi  jumlah pengunjung  dan  penggunaan  masker  dengan  menggunakan metode You Only Look Once (YOLO) dan Haar Cascade Classifier yang  hasil  dari  kedua  metode  tersebut  akan  dibandingkan hasilnya.  Menggunakan  kamera  yang  digunakan  sebagai  input dari  pendeteksian  yang  nantinya  output  dari  alat  ini  berupa Display  Led  dan  speaker  untuk  informasi  terhadap  pengujung. Setelah  dilakukan  pengujian  didapatkan  hasil  dari  sistem  ini dengan menggunakan metode YOLO tingkat keberhasilan 93,3 % untuk deteksi jumlah pengunjung. Sedangkan untuk metode Haar Cascade  Classifier  tingkat  keberhasilan  85,7  %  untuk  deteksi jumlah pengunjung.
Kata  Kunci— Jumlah  pengunjung,  Penggunaan  masker,  YOLO, Haar Cascade Classifier,.

## I. Pendahuluan
Perkembangan teknologi pada era globalisasi saat ini sangat pesat dan masyarakat pun telah bergantung pada teknologi. Hal ini  membuat  teknologi  menjadi  kebutuhan  dasar  setiap manusia.  Banyak  teknologi  komputer  yang  digunakan  untuk memudahkan  setiap  pekerjaan.  Pada  tahun  2020  muncul peraturan  baru  tentang  pembatasan  jumlah  pengunjung  pada tempat tertentu dan fasilitas umum yang diatur oleh Kementrian Dalam Negeri Republik Indonesia. Adanya pembatasan jumlah pengunjung  yang  masuk  didalam  ruangan  sebagai  upaya pencegahan  dan  pengendalian Corona  Virus  Disease 2019 (COVID-19) [1].
Penanganan  untuk  kondisi  darurat  seperti  pandemi membutuhkan  bantuan  teknologi  lainnya  untuk  mengetahui jumlah  pengunjung  yang  berada  didalam  ruangan  dan  juga pengunjung yang tidak memakai masker yang akan memasuki ruangan dengan menggunakan kamera. Hasil video dari kamera digunakan  sebagai  bahan  data  uji  untuk  dihubungkan  dengan sistem  teknologi  yang  lebih  tinggi  untuk  mendeteksi  jumlah manusia.  Tempat  dan  fasilitas  umum  merupakan  salah  satu tempat  masyarakat  beraktivitas  yang  akan  mendukung keberlangsungan  perekonomian,  namun  berpotensi  menjadi tempat  penyebaran  Covid-19  sehingga  diperlukan  protokol kesehatan  dalam  pelaksanaan  kegiatan  di  tempat  dan  fasilitas umum.  Berdasarkan  peraturan  Intruksi  Mentri  Dalam  Negeri nomor  53  Tahun  2021,  yaitu  terkait  upaya  pemerintah  dalam mencegah  terjadinya  penyebaran  Covid-19  yaitu  dengan membatasi jumlah pengunjung di tempat-tempat tertentu.
Berkembangnya  dunia  komputasi  serta  meningkatnya kapasitas  dan  kecerdasan  proses  komputer,  saat  ini  muncul ilmu-ilmu  komputasi  yang  memungkinkan  komputer  dapat mengambil  informasi  dari  suatu  citra  untuk  keperluan pengenalan objek secara otomatis.
Seperti  pada  penelitian  Ilham  Nurjabar,  Muhamad  Nicky pada tahun 2022 menciptakan aplikasi yang dapat mendeteksi penggunaan  masker  untuk  meminimalisir  penularan  virus Covid-19 yang saat ini menjadi wabah di Indonesia dengan fitur mengeluarkan peringatan yang berupa audio dan memotret jika ada  terdeteksi  tidak  mengenakan  masker,  sehingga  dapat meringankan beban kerja petugas di lapangan. Pada penelitian ini  metode  yang  digunakan  ialah Haar  Cascade .  Hasil  dari penelitian ini adalah aplikasi dapat mendeteksi masker dari citra yang  bersumber  dari  foto  atau  video  dari webcam internal
maupun  eskternal  dengan  baik,  dengan  total  keakuratan tertinggi 88,7% dan terendah 44,9% [2].
Pada  penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Bathija  pada tahun  2019  yang  membahas  tentang  pelacakan  objek  dengan pendekatan  deteksi  menggunakan  YOLO  dan  pelacakan menggunakan algoritma SORT . Menggunakan masukan video untuk mengenali kendaraan dan pejalan kaki untuk analisis lalu lintas. Dataset yang digunakan sebanyak 800 gambar dengan 6 kelas.  Akurasi  dan  presisi  dapat  terdeteksi  dengan  melatih sistem  dengan  menggunakan  lebih  banyak epoch .  Kinerja SORT untuk pelacakan tergantung pada kinerja detector [3].
Sehingga  pada  penelitian  kali  ini,  penulis  menggunakan pembaruan  dengan  melakukan  pendeteksian  masker  dan perhitungan  jumlah  pengunjung  yang  masuk  dan  keluar ruangan,  dengan  menggunakan  metode You  Only  Look  Once (YOLO) dan Haar Cascade Classifier yang hasil dari penelitian akan  dibandingan  antara  metode  YOLO  dan Haar  Cascade Classifier berdasarkan presentase keberhasilan pendeteksian.

## II. Metode Penelitian
A. Alir Penelitian
Alur  penelitian  adalah  uraian  beberapa  tahap  yang dilakukan pada saat melakukan perancangan dan pengujian. Gambaran  umum  tahapan  tersebut  dapat  dilihat  dalam gambar  1  sebagai  berikut.  Memulai  penelitian  dengan mencari literatur yang berhubungan dengan penelitian. Dari hasil  literatur  dilakukan  pembuatan  sistem.  Setelah melakukan pembuatan, pengujian terhadap simulasi apabila sudah  memenuhi  tujuan  yang  dicapai,  tahap  selanjutnya yang dilakukan adalah implementasi. Apabila telah selesai maka penelitian selesai.
Gambar  1. Alur penelitian
B. Dasar Teori Berdasarkan definisi dari United Nations World Tourism Organization (UNWTO)  pengunjung  ( visitor )  merupakan bagian  dari  orang  yang  melakukan  perjalanan  berkunjung pada  suatu  tempat  yang  terdiri  dari  banyak  orang  dengan tujuan yang berbeda-beda [4]. Namun saat adanya pandemi yang disebabkan oleh penyebaran suatu virus yang disebut dengan  SARS-COV2  atau  sering  disebut  dengan  virus Corona, oleh sebab itu adanya peraturan pembatasan jumlah pengunjung yang masuk didalam ruangan dan penggunaan masker  sebagai  upaya  pencegahan  dan  pengendalian Covid19.  Berikut  beberapa  materi  yang  digunakan  dalam sistem ini :
1) Metode You Only Look Once (YOLO)
You  Only  Look  Once (YOLO)  adalah  salah  satu pendekatan  untuk  melakukan  pendeteksian  objek secara real-time berbasis Convolutional  Neural Network (CNN).  YOLO  menggunakan  pendekatan jaringan syaraf tunggal ( Single neural network ) untuk melakukan pendeteksian objek pada sebuah citra [5].

## Gambar  2. Deteksi YOLO
Tahapan  yang  perlu  dilakukan  dalam  mendeteksi objek dengan metode YOLO adalah sebagai berikut : 1. Citra akan dibagi menjadi grid dengan ukuran s x s, bounding  box selanjutnya  melakukan  prediksi tiap grid dan  nilai confidence .  Nilai Confidence merupakan  nilai  keyakinan bounding  box yang berisi rencana dan akurasi prediksi.
(1)
2. Dari persamaan diatas Pr(class) adalah objek yang memiliki kemungkinan muncul dalam suatu region dan  IOU  merupakan Intersection  Of  Union atau bisa  disebut  rasio  tumpang  tindih  antara  kotak prediksi  dengan  kota  kebenaran  ( truth ).  Tingkat akurasi  dari  pendeteksian  objek  bergantung  pada besar  tidaknya  nilai  IOU,  jika  nilai  IOU  semakin besar maka tingkat keakuratannya juga bertambah.
(2)
Conf Class = Pr Class xIOU Truth Pred
IOU Truth Pred = Area of overlap
Area of union
3. Kemudian  dari  tiap bounding  box akan  diperoleh lima variable yaitu x, y, w, h dan c. Dimana x dan y adalah nilai koordinat dari titik tengah bounding box objek  yang  terdeteksi  dalam  citra.  Untuk  w dan  h  merupakan  nilai  ukuran  lebar  dan  tinggi, sedangkan  c  merupakan  nilai confidence dari bounding box .
4. Tahap  selanjutnya  tiap grid melakukan  prediksi nilai  probabilitas  jika  didalam  citra  tersebut  pada objek.  Nilai  probabilitas  dan  nilai confidence dikalikan untuk memperoleh nilai confidence pada tiap bounding box di kelasnya dengan akurat.
(3)
2) Metode Haar Cascade Classifier
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].  Konsep  yang  menjadi Algoritma  Haar Cascade Classifier , yakni :
1. Fitur rectangular yang  disebut Haar-like  feature untuk  memproses  gambar  dalam  kotak-kotak,  di mana  dalam  satu  kotak  bisa  terdiri  dari  beberapa pixel [7]. Per kotak itu pun lalu diproses dan di cari perbedaan  nilai  ( threshold )  yang  menandakan daerah gelap dan terang. 2. Integral image untuk menambahkan nilai dari pixel secara bersamaan,. Nilai dari integral pada masing- masing pixel adalah penjumlahan dari semua pixel di atasnya dan di sebelah kirinya [8]. Dimulai dari kiri atas sampai kanan bawah sampai gambar bisa diintegrasikan  sebagai  operasi  matematika  per pixel . 3. Metode machine  learning  AdaBoost digunakan untuk  menggabungkan  banyak classifier lemah untuk membuat sebuah classifier kuat [9]. dengan menggabungkan  beberapa AdaBoost classifier sebagai rangkaian filter  yang  cukup efisien  untuk menggolongkan daerah image .
4. Cascade  classifier digunakan  untuk  filter  pada bobot yang diberikan oleh AdaBoost . Filter dengan bobot paling besar diletakkan pada proses pertama kali,  bertujuan  untuk  menghapus  daerah  gambar bukan wajah secepat mungkin [10].
C. Perancangan Sistem
Dalam  perancangan  sistem  ini  terdapat  beberapa perangkat  yang  akan  di  integrasikan.  Berikut  adalah  blok diagram untuk pengujian sistem deteksi jumlah pengunjung dan penggunaan masker.
Gambar  3. Diagram Blok Sistem
Dalam  perancangan  alat  pada  sistem  ini  menggunakan berbagai macam hardware yang terintegrasi pada gambar 3. Proses  pertama  dari  sistem  ini  adalah  pengambilan  citra manusia  dan  masker  menggunakan  kamera  sebagai  data input .  Kemudian  data  akan  diproses  dengan  pengolahan citra  menggunakan  Mini  Pc  untuk  dilakukan  pemrosesan data  dengan  menggunakan  metode  YOLO  dan Haar Cascade  Classifier .  Setelah  itu,  data  akan  diidentifikasi untuk  menentukan  jumlah  pengunjung  yang  ada  pada tempat tersebut dan penggunaan masker pada pengunjung. Display  Led  pada  sistem  ini  digunakan  sebagai Graphic User  Interface (GUI)  untuk  menampilkan  hasil  jumlah pengunjung yang ada didalam ruangan dan speaker sebagai notifikasi  jika  pengunjung  telah  mencapai  batas  kapasitas maksimal yang telah ditentukan, dan pengunjung yang tidak menggunakan masker.
Gambar  4. Perancangan Hardware
Pada gambar 4 merupakan perancangan hardware yang terdiri dari 2 buah kamera, Display Led, Mini PC, adaptor, dan speaker . 2 buah kamera  terhubung ke mini PC dengan menggunakan slot  usb ( universal serial bus ). Display  Led terhubung  ke  Mini  PC  dengan  menggunakan  konektor HDMI  ( high  definition  multimedia  interface ).  Adaptor terhubung  ke  mini  PC  melalui  konektor charger . Speaker terhubung ke mini PC melalui earphone jack .
Pr (Class i Object ×Pr Object ×IOU Pred Truth Pr(Class i )× IOU Pred Truth

## III. Hasil dan Pembahasan
Dalam bab ini akan dijelaskan mengenai hasil dan Analisa dari  pengujian  sistem  deteksi  jumlah  pengunjung  dan penggunaan masker. Dalam pengujian sistem untuk mendeteksi jumlah  pengunjung  dan  penggunaan  masker  kali  ini  akan didapatkan  sebuah  hasil  berupa  persentase  keberhasilan  dan kegagalan  dalam  mendedeksi  jumlah  pengunjung.  Berikut adalah perhitungan untuk menentukan persentase keberhasilan dan kegegalan dari sistem tersebut :
(4) (5)
A. Perancangan Sistem
Pada  pengujian  deteksi  masker  ini  dilakukan  3  kali pengujian,  yang  pertama  yaitu  pengujian  deteksi  masker berdasarkan  posisi  wajah,  yang  kedua  deteksi  masker berdasarkan  jarak,  dan  yang  terakhir  pengujian  deteksi masker  berdasakan  tingkat  kecerahan  cahaya.  Tujuan  dari pengujian ini untuk mengetahui keakuratan dari sistem, saat alat  mendeteksi  masker,  dan  juga  sebagai output untuk notifikasi  suara  dari speaker kepada  pengunjung  ketika pengunjung  tidak  menggunakan  masker.  Pada  hasil pengujian didapatkan hasil pengujian sebagai berikut :
1) Pengujian Masker Berdasarkan Posisi
Tabel  1. Pengujian berdasarkan posisi No Hasil Pengujian Kondisi Keterangan 1 Dari depan Terdeteksi 2 Dari kanan Terdeteksi
3
Dari kiri Terdeteksi 4 Hadap ke atas Tidak Terdeteksi 5 Hadap ke bawah Tidak Terdeteksi Pada hasil pengujian deteksi masker dengan menggunakan  5  citra  sebagai  pengujian,  didapatkan  hasil tidak  semua  masker  dapat  terdeteksi,  hanya  3  citra  yang dapat terdeteksi maskernya, kondisi yang bisa dideteksi oleh alat  yaitu,  deteksi  dari  depan,  dari  kanan,  dan  dari  kiri. Kemudian 2 citra dengan  kondisi  menghadap  ke atas, dan menghadap ke bawah tidak dapat dideteksi oleh alat.

## 2) Pengujian Masker Berdasarkan Jarak
Tabel  2. Pengujian berdasarkan jarak No Hasil Pengujian Kondisi Keterangan 1 Jarak 1 Meter Terdeteksi 2 Jarak 2 Meter Terdeteksi 3 Jarak 3 Meter Terdeteksi 4 Jarak 4 Meter Terdeteksi
Pada hasil  pengujian deteksi  masker berdasarkan jarak dengan 4 citra, didapatkan hasil yang maksimal dikarenakan semua  masker  dapat  terdeteksi,  citra  yang  terdeteksi menggunakan masker yakni dengan jarak 1 meter,2 meter,3 meter, dan 4 meter.
3) Pengujian Masker Berdasarkan Faktor cahaya Tabel  3. Pengujian berdasarkan faktor cahaya No Hasil Pengujian Kondisi Keterangan 1 Lux <50 Terdeteksi 2 Lux 50- 150 Terdeteksi 3 Lux >
150 Terdeteksi Keberhasilan % = jumlah data benar total data uji x100% Kegagalan % = jumlah data salah total data uji x100%
Pada hasil pengujian deteksi masker berdasarkan tingkat kecerahan cahaya dengan satuan lux menggunakan 3 citra, didapatkan hasil semua masker dapat terdeteksi dengan lux dibawah 50, lux antara 50-150, dan lux di atas 150.
B. Pengujian Perhitungan Pengunjung
Pada pengujian perhitungan pengunjung ini dilakukan 2 kali pengujian, dengan menggunakan input video pengujian yang  sama,  yang  pertama  yaitu  pengujian  perhitungan pengunjung  menggunakan  metode  YOLO  dan  pengujian kedua  menggunakan  metode Haar  Cascade  Classifier . Berikut  merupakan  hasil  dari  pengujian  perhitungan pengunjung :
1) Pengujian Perhitungan Pengunjung YOLO Tabel  4. Pengujian pengunjung YOLO No Masuk Keluar Lok Ket 1 1  2 1  3 1  4 1  5 2  6
2  7 2 
8
2  9 2  10
2 
Berdasarkan hasil uji dari 15 citra pengunjung diperoleh hasil keberhasilan dan kegagalan seperti dibawah ini :
Dari pengujian tersebut didapatkan hasil kesalahan data uji  dari  15  citra,  ada  1  citra  yang  mengalami  kesalahan dikarenakan  1  pengujung  dengan  nomor  urut  pengujian  9 saat memasuki ruangan pengujung tersebut terhitung 2 kali oleh  sistem.  Namun  untuk  sisanya  sistem  mampu mendeteksi 14 citra tersebut dengan benar dan  melakukan perhitungan dengan benar.
2) Perhitungan Pengunjung Haar Cascade Classifier
Tabel  5. Pengujian perhitungan Haar Cascade No Masuk Keluar Lok Ket 1 1  2 1  3
1  4
1 
5
2 
6
2 
7
2 
8
2 
9
2 
10 2 
Keberhasilan % = 14
15 x 100%=93,3% Kegagalan % = 1 15 x 100%=6,7%
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  proses  uji, diperoleh  nilai  tingkat  keberhasilan  dan  kegagalan  dari proses data uji seperti dibawah ini :
Dari pengujian tersebut didapatkan hasil kesalahan data uji  dari  15  citra,  ada  2  citra  yang  mengalami  kesalahan, untuk  kesalahan  pertama  dikarenakan  pengunjung  yang memasuki ruangan dan tertutup objek lain. Untuk kesalahan kedua  seperti  pada  pengujian  nomor  4  yaitu  kesalahan perhitungan  keluar.    Namun  untuk  sisanya  sistem  mampu mendeteksi 13 citra lainnya dengan benar.
C. Analisa Perhitungan
Untuk analisa perhitungan dilakukan 2 kali perhitungan, yaitu  perhitungan  YOLO  dan Haar  Cascade  Classifier . Berikut merupakan hasil dari perhitungan :
1) Perhitungan YOLO
Pada perhitungan YOLO langkah awal yang harus dilakukan  adalah  melakukan resize citra.  Data input awal dari citra yang ukurannya bervariasi kemudian di ubah menjadi ukuran 416 x 416 dengan 3 channel . Citra  yang  sudah  di resize dengan  ukuran  416  x 416  kemudian  dilakukan  pembagian grid sel dengan ukuran 7 x 7 seperti gambar 5.
Gambar  5. Pembagian grid 7 x 7
Perhitungan Intersection Over Union (IoU) Sesuai dengan  rumus  IoU  pada  persamaan  2  maka  dihitung sebagai berikut: A n Gtruth = 50 x 50 = 2500
A u TruthP = (51 x 50) + (51 x 51) = 2550 + 2601 = 5151
Convolution dilakukan  pada  jaringan  YOLO setelah melalui proses resize dan pencarian IoU. Titik RGB (x,y) = (152,100)
Lebar (w) = (51) Tinggi (h) = (51) Tabel  6. Hasil Konvolusi x,y 1 2 …. 50 51 1 0 0 …. 0 0 2 0 1 …. 1 0 …. …. …. …. …. …. 6 0 1 …. 1 0 7 0 0 …. 0 0 Tabel  7. Matrix Konvolusi x,y 1 2 …. 44 45 1 755 756 …. 746 649 2 732 727 …. 524 606 …. …. …. …. …. …. 44 766 761 …. 201 217 45 743 752 …. 178 211
ReLu suatu  fungsi  yang  digunakan  untuk mengubah  nilai  piksel negative menjadi  0  dan  nilai yang lebih dari 255 di ubah menjadi 255 [11].
Tabel  8. Matrix ReLu x,y 1 2 …. 44 45 1 255 255 …. 255 255 2 255 255 …. 255 255 …. …. …. …. …. …. 44 255 255 …. 201 217 45 255 255 …. 178 211
Max  Pooling adalah  proses  penyeleksian  nilai matriks  yang  lebih  besar  (maksimal)  diantara  nilai tetangganya  [12].  Operasi max  pooling dengan menggeser  matrik  2  x  2  atau  disebut stride .  Hasil operasi max  pooling yang    sudah  melalui  proses konvolusi dan ReLu maka akan menghasilkan matrik baru dengan ukuran 23 x 23 seperti pada tabel 9.
Tabel  9. Max Pooling x,y 1 2 …. 22 23 1 255 255 …. 255 255 2 255 255 …. 255 255 …. …. …. …. …. …. 22 255 255 …. 232 198 23 743 255 …. 201 204 Setelah  semua  proses  selesai  maka Fully
Connected Layer baru bisa dilakukan , fully connected layer merupakan layer yang  berfungsi  sebagai pengklasifikasian  kelas  objek,  dengan  pencocokan data  citra  yang  sudah  di  proses  pada step-step
Keberhasilan % = 13
15 x 100%=86,6% Kegagalan % = 2 15 x 100%=13,4%
IoU= A ∩ Gtruth A ∪ TruthP = 2500 5151 =0,4853
Pr Class =Pc0 x IoU  =1 x 0,48=0,48
sebelumnya  dengan  data training kelas  yang  sudah dilabel [13].
Gambar  6. Fully Connected Layer
2) Perhitungan Haar Cascade Classifier
Pada  perhitungan  Haar  hal  pertama  yang  harus dilakukan  dalam  metode haar  cascade  classifier adalah  dengan  mengubah  citra  rgb  menjadi  citra grayscale, citra greyscale adalah citra dengan gradasi warna hitam dan putih dengan nilai paling besar 255 berwarna  putih  hingga  warna  hitam  dengan  nilai intensitas paling kecil (0) [14].
Gambar  7. Rgb ke grayscale
Setelah  citra  warna  diubah  menjadi grayscale , proses  selanjutnya  mendapatkan  nilai  fitur  dengan melakukan  pemindaian  pada  citra grayscale .  Teknik yang  dilakukan  yaitu  memindai  bagian  citra  dengan haar-like feature setiap daerah image dari mulai ujung kiri  atas  sampai  kanan  bawah.  Proses  ini  dilakukan untuk  mencari  nilai  fitur  yang  menyatakan  objek wajah.
Gambar  8. Haar-like feature
Proses  selanjutnya  melakukan integral  image digunakan  untuk  proses  perhitungan integral  image
secara cepat dan akurat. Nilai pixel yang akan dihitung merupakan  nilai  dari pixel citra  yang  sudah  diproses oleh fitur haar .
Gambar  9. Pengambilan sub-window
Dari  nilai pixel yang  didapatkan  dilakukan perhitungan integral image .
Gambar  10. Nilai asli dari sub-window 7 x 7
Gambar  11. Hasil integral dari sub-window
Gambar  12. Hasil pembentukan fitur
Kemudian dilakukan kalkulasi untuk mendapatkan nilai  fitur  berdasarkan  gambar  diatas.  Prosesnya sebagai berikut :
Nilai  Fitur  =  |(total  piksel  hitam)  –  (total  piksel putih)|
= |{(68 + 108) - (83 + 64)} - (56 + 72) - (58 + 122)| = |29 - 52 = 23
Nilai haar feature yang didapatkan diatas yaitu 23 adalah  nilai  perbedaan  antara  kotak  (fitur  putih  dan fitur  hitam)  yang  biasa  disebut  dengan threshold . Treshold digunakan  sebagai  parameter  klasifikasi objek yang terdeteksi sebagai wajah atau tidak [15].
Adaboost digunakan  untuk  membentuk classifier kuat  dengan  menentukan  beberapa  fitur  dari  banyak fitur, fitur yang ditentukan weak classifier yang akan diberikan penambahan bobot dan gabungan dari weak classifier lainnya  untuk  membentuk strong  classifier yang  akan  memberikan  prediksi  pendeteksian  lebih baik.
Proses cascade  classifier digunakan  sebagai klasifikasi. Haar-like feature mempunyai sifat learner dan classifier yang  lemah,  jika  ingin  mendapatkan hasil  yang  lebih  akurat  maka  harus  dilakukan  proses haar-like feature secara masal. Semakin banyak proses haar-like feature yang dilakukan maka akan semakin akurat hasil yang dicapai. Dibawah ini merupakan alur cascade classifier .
Pada  klasifikasi  pertama  tiap  subcitra  akan diklasifikasi  menggunakan  satu  fitur.  Jika  hasil  nilai fitur  dari  filter  tidak  memenuhi  kriteria  yang diinginkan, maka hasil akan ditolak.
Algoritma    kemudian  bergerak  ke sub-window selanjutnya  dan  menghitung  nilai  fitur  kembali.  Jika didapat hasil sesuai dengan threshold yang diinginkan, maka  dilanjutkan  ke  tahap  filter  selanjutnya.  Hingga jumlah sub-window yang  lolos  klasifikasi  pun  akan berkurang    hingga  mendekati  citra  yang  ada  pada sampel.

## Gambar  13. Proses Cascade Classifier
Pada  gambar  13  di  atas,  dapat  dijelaskan  secara keseluruhan  proses cascade  classifier -nya  sebagai berikut :
1. Filter pertama ( First classifier )
1 fitur
Detection rate : 100%, false positive rate : 50%. 2. Filter kedua ( second classifier )
5 fitur Detection rate : 100%, false positive rate : 80%.
3. Filter  ketiga  dan  keempat  ( third  and  fourth classifiers )
20 fitur
Sedangkan  hasil  dari  filter  pada  proses cascade classifier dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar  14. Hasil deteksi

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian dan analisa pada sistem deteksi jumlah pengunjung dan penggunaan masker didapatkan sebuah kesimpulan bahwa :
1. Dalam  pengujian  sistem  hasil  pendeteksian  dengan metode  YOLO  dan Haar  Cascade  Classifier didapatkan hasil yang cukup baik dikarenakan presentase keberhasilan pendeteksian dari alat masih di atas 80%.
2. Dari  hasil  pengujian  deteksi  masker  kedua  metode mendapatkan  hasil  yang  sama,  sehingga  peneliti  hanya memasukan 1 metode saja untuk deteksi masker.
3. Untuk deteksi jumlah pengunjung  menggunakan  metode YOLO  mendapatkan  tingkat  keberhasilan  93,3%  dan Haar Cascade Classifier mendapatkan tingkat keberhasilan 85,7% dengan sama-sama menggunakan 15 data uji.
Dengan adanya kesimpulan seperti diatas, ada beberapa hal yang  perlu  diperhatikan,  oleh  karena  itu  ada  beberapa  saran yang perlu diperhatikan :
1. Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  penggunaan hardware terutama  Mini  PC  menggunakan  spesifikasi yang  lebih  tinggi,  dikarenakan  pada  penelitian  kali  ini menggunakan 2 buah kamera secara bersamaan sehingga masih ada delay / lag saat proses pengujian.

## V. Daftar Pustaka
[1]  B. Putra, G. Pamungkas, B. Nugroho, and F. Anggraeny, “Deteksi  dan  Menghitung  Manusia  Menggunakan YOLO-CNN,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 02, no. 1, pp. 67–76, 2021.
[2]  A.  R.  Wasril,  M.  S.  Ghozali,  and  M.  B.  Mustafa, “Pembuatan Pendeteksi Obyek Dengan Metode You Only Look  Once  (Yolo)  Untuk  Automated  Teller  Machine (Atm),” Maj.  Ilm.  UNIKOM ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  69–76, 2019.
[3]  A. Bathija, “Visual Object Detection and Tracking using YOLO and SORT,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 8, no. 11, pp. 705–708, 2019.
[4]  S.  E.  Priyanto  and  E.  Sugiarto,  “Preferensi  Pengunjung Terhadap Pelayanan Di Grhatama Pustaka Yogyakarta,” Pringgitan , vol. 1, no. 02, pp. 87–97, 2020.
[5]  J.  Redmon  and  A.  Farhadi,  “YOLOv3:  An  Incremental Improvement,” 2018.
[6]  A.  Thariq  and  R.  Y.  Bakti,  “Sistem  Deteksi  Masker dengan  Metode  Haar  Cascade  pada  Era  New  Normal COVID-19,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 241, 2021.
[7]  Syarif,  “Deteksi  Kedipan  Mata  Dengan  Haar  Cascade Classifier  Dan  Contour  Untuk  Password  Login,” Techno.com , vol. 14, no. 4, pp. 242–249, 2017.
[8]  A.  R.  Syafira  and  G.  Ariyanto,  “Sistem  Deteksi  Wajah dengan  Modifikasi  Metode  Viola  Jones,” Emit.  J.  Tek. Elektro , vol. 17, no. 1, pp. 26–33, 2017.
[9]  A.  Byna  and  M.  Basit,  “Penerapan  Metode  Adaboost Untuk  Mengoptimasi  Prediksi  Penyakit  Stroke  Dengan Algoritma  Naïve  Bayes,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 9, no. 3, pp. 407–411, 2020.
[10]  M. F. Sitorus, R. Fatharani, N. Fadhillah, T. Informatika, F. Teknik, and U. Samudra, “Sistem Deteksi Multi Wajah
Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier,” vol. 01, no. 01, 2020.
[11]  Y. Achmad, R. C. Wihandika, and C. Dewi, “Klasifikasi emosi berdasarkan ciri wajah wenggunakan convolutional neural  network,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 3, no. 11, pp. 10595–10604, 2019.
[12]  A.  Hibatullah  and  I.  Maliki,  “Penerapan  Metode Convolutional  Neural  Network  Pada  Pengenalan  Pola Citra Sandi Rumput,” pp. 1–8, 2019.
[13]  M.  R.  Alwanda,  R.  P.  K.  Ramadhan,  and  D.  Alamsyah, “Implementasi  Metode  Convolutional  Neural  Network Menggunakan  Arsitektur  LeNet-5  untuk  Pengenalan Doodle,” J. Algoritm. , vol. 1, no. 1, pp. 45–56, 2020.
[14]  N.  Nafi’iyah,  “Algoritma  Kohonen  dalam  Mengubah Citra  Graylevel Menjadi Citra Biner,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 9, no. 2, pp. 49–55, 2015.
[15]  E.  Ambar  Pambudi  and  F.  Abdul  Rosyid,  “Penerapan Segmentasi  Citra  Dengan  Metode  Threshold  Niblack Pada  Daun  Janda  Bolong  (Monstera  Adansonii),”  no. November, pp. 76–86, 2021.