## RANCANG BANGUN NEW NORMAL COVID-19 MASKER DETEKTOR DENGAN NOTIFIKASI TELEGRAM BERBASIS INTERNET OF THINGS
Musakkarul Mu’minim Lambacing 1 , Ferdiansyah 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur e-mail: 1 Musakkarul.lambatjing@gmail.com, 2 Ferdiansyah@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Dimasa  pandemi  COVID-19  saat  ini  diberlakukanlah  peraturan  di  mana  setiap  orang wajib  menggunakan  masker  dan  melakukan  physical  distancing  pada  saat  keluar  rumah  di Jakarta.  Ini  merupakan  salah  satu  kebiasaan  baru  yang  akan  dibiasakan  ke  masyarakat  oleh pemerintah. Pada lingkungan perusahaan yang sudah mulai beroperasi 50%, juga mewajibkan karyawannya  menggunakan  masker  dan  physical  distancing  saat  di  kantor.  Agar  kebiasaan disiplin menggunakan masker di tempat umum ini dapat berjalan dengan baik, maka dibuatlah New  Normal  COVID-19  Masker  Detektor  dengan  Notifikasi  Telegram  berbasis  Internet  Of Things  ini  agar  lingkungan  seperti  perusahaan  dapat  mendisiplinkan  karyawannya  untuk menggunakan masker sebelum masuk ke kantor. Sistem ini dibuat menggunakan Raspberry Pi sebagai otak utamanya, dengan menambahkan modul kamera dan juga sensor PIR, yang akan mendeteksi apakah orang tersebut menggunakan masker atau tidak. Kemudian akan dikirimkan pesan notifikasi telegram kepada keamanan setempat agar orang tersebut diperbolehkan masuk ke kantor jika sudah menggunakan masker. Metode penelitian yang dilakukan adalah dengan merumuskan  masalah  yang  ada,kemudian  merumuskan  tujuan  penelitian,  melakukan  studi literatur, melakukan perancangan sistem dan melakukan pengujian sistem. Hasil dari penelitian ini  adalah  sistem  dapat  mendeteksi  orang  yang  menggunakan  masker  dan  notifikasi  dapat dikirimkan ke keamanan melalui aplikasi telegram dengan baik.
Kata Kunci : COVID-19, Raspberry Pi, Masker, Object Detection, Telegram

## 1.  PENDAHULUAN
COVID-19  melanda  Indonesia  sejak  Maret  2020  hingga  saat  tulisan  ini  dibuat. Pemerintah selaku pembuat kebijakan, memberlakukan peraturan baru agar setiap orang dapat keluar  rumah  dan  melakukan  pekerjaan  tanpa  harus  khawatir  terpapar  virus  COVID-19  ini. Salah satunya adalah peraturan yang dibuat oleh Gubernur DKI Jakarta yaitu bagi setiap orang yang  akan  keluar  rumah  wajib  menggunakan  masker  dan  juga  tetap  melakukan physical distancing [1]. Kondisi tersebut juga berlaku untuk para pekerja di kantornya masing-masing. Di  mana  setiap  karyawan  wajib  menggunakan  masker  saat  bekerja  dan  juga  melakukan physical  distancing guna  menghindari  penyebaran  virus  COVID-19  ini.  Penularan  virus COVID-19 ini sendiri dapat terjadi melalui percikan saat bersin atau batuk antar manusia[2]. Oleh karena itu penggunaan masker menjadi sangat penting untuk melakukan kegiatan sehari- hari saat keluar rumah.
Dari isu tersebut dibuatlah penelitian dengan memanfaatkan Teknologi Informasi dengan membuat New  Normal  COVID-19  Masker  Detektor  dengan  Notifikasi  Telegram  berbasis Internet  Of  Things ini.  Dengan  memanfaatkan  mini  komputer  seperti  Raspberry  Pi  yang merupakan sebuah mini  komputer seukuran kartu kredit  yang mempunyai cukup spesifikasi untuk  melakukan  banyak  hal[3],[4].  Sistem  pada chip (SoC)  Raspberry  Pi  memiliki kemampuan  untuk  membaca  sensor-sensor  yang  dihubungkan  pada  pinnya.  Sehingga  dapat digabungkan dengan bermacam-macam sensor elektronik, seperti sensor suhu, sensor gerak, sensor pir, sensor kamera, dan lainnya. Kelebihan utama Raspberry Pi adalah dapat melakukan segala  hal  yang  dapat  dilakukan  oleh  komputer/laptop  seperti  mengedit  dokumen,  memutar
video HD, bermain game, coding, dengan sistem operasi Linux[3]. Selain itu Raspberry Pi juga dapat membuat program dengan berbagai macam bahasa, terutama bahasa tingkat tinggi seperti Python.
Metode  yang  digunakan  adalah  dengan  menggunakan Deep  Learning  Convolutional Neural  Network untuk  mengklasifikasikan  data  yang  sudah  di  label  dengan  menggunakan metode supervised learning. Di mana cara kerjanya adalah dengan melatih data yang memiliki variabel  sendiri  untuk  ditargetkan  dan  kemudian  nantinya  akan  dikelompokkan  berdasarkan variabel data tersebut. Metode ini sering digunakan untuk mengenali benda, pemandangan dan melakukan  deteksi  juga  segmentasi  objek[5],[6].  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah data dari orang yang menggunakan masker dan tidak menggunakan masker.
Model yang sudah dilatih kemudian akan dijalankan oleh Raspberry Pi, untuk kemudian akan  mendeteksi  apakah  orang  menggunakan  masker  atau  tidak.  Jika  orang  tersebut menggunakan  masker,  maka  akan  dikirimkan  notifikasi  melalui  telegram  ke  keamanan setempat agar orang tersebut dapat diberikan akses masuk ke dalam kantor.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Smart Motion Detection Menggunakan Raspberry Pi dan PIR sensor
Pada  penelitian  ini  Venkat  Margapuri  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan Raspberry Pi dan PIR Sensor juga Kamera untuk keperluan keamanan di dalam rumah. Dalam penelitiannya dibahas bahwa PIR Sensor memiliki 2 bagian, di mana setiap bagiannya memiliki sensitivitas terhadap sinar infra merah dan juga lensa. Kedua bagian tersebut dapat mendeteksi pergerakan manusia dengan jarak tertentu tergantung dengan sensitivitas dan jaraknya[7]. Cara kerja dari PIR Sensor sendiri ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Cara Kerja PIR Sensor

## 2.2 Penelitian RetinaMask Detection
Pada penelitian ini Mingjie Jiang, Xinqi Fan, dan Hong Yan , membuat sistem bernama Retina  Face  Mask ,  sebuah  masker  detector  dengan  menggunakan ResNet dan MobileNet sebagai algoritma utama untuk melakukan Deep Learning nya[8]. Di mana setiap gambar yang dilatih memiliki perbandingan masing-masing dari hasilnya, seperti ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Presisi deteksi Masker
Backbone Transfer Learning Face Mask Precision  Recall  Precision  Recall MobileNet Imagenet 80.5% 93.0% 82.8% 89.0% 79.0% 92.8% 78.9% 89.1% Wilder Face 83.0% 95.6% 82.3% 89.1% 82.5% 95.4% 82.4% 89.3% ResNet Imagenet 91.0% 95.8% 93.2% 94.4% 91.5% 95.6% 93.3% 94.4% Wilder Face 91.9% 96.3% 93.4% 94.5% 91.9% 95.7% 92.9% 94.8%
Dari  hasil  di  atas  menunjukkan ResNet memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik ketimbang MobileNet . Namun kekurangannya adalah ResNet membutuhkan sumber daya yang cukup  besar  terutama  kartu  grafis  dari  PC  untuk  melakukan  pelatihan  terhadap  data  yang ada.[9]

## 2.3 Raspberry Pi Sebagai Processor Pada Pendeteksian Dan Pengenalan Pola Wajah
Pada penilitian ini Fadli Sirait dan Yoserizal menggunakan Raspberry Pi sebagai otaku tama  dala  sistem  pendeteksian  dan  pengenalan  citra  wajah.  Raspberry  Pi  yang  digunakan adalah tipe Raspberry Pi 3 B+ seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Raspberry Pi 3 B+
Perancangan sistem  yang dibuat menggunakan metode pengenalan citra wajah dengan Haar Cascade Classifier yang diimplementasikan pada library OpenCV, sedangkan metode pengenalan  pola  wajah  menggunakan  metode  PCA( Principal  Component  Analysist) dan LDA( Linear Discriminant Analysist ).[10]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  untuk  membangun  sistem  New  Normal  COVID-19 Masker  Detektor  dengan  notifikasi  Telegram  berbasis  Internet  Of  Things  ini  meliputi, merumuskan masalah, merumuskan tujuan penelitian, studi literatur, merancang sistem, dan pengujian sistem.

## 3.1 Merumuskan Masalah
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perumusan  masalah  yang  terjadi  di  lapangan.  Pada  masa pandemi  seperti  sekarang  adalah  kebiasaan  masyarakat  yang  harus  diubah,  di  mana  setiap orang harus menggunakan masker dan melakukan physical distancing untuk dapat menekan penyebaran virus COVID-19 ini. Terutama ketika masuk ke dalam lingkungan kantor di mana terkadang orang lupa untuk menjaga jarak ataupun menggunakan masker ketika bekerja.

## 3.2 Merumuskan Tujuan Penelitian
Setelah kita mengetahui masalah yang ada, tujuan penelitian mulai dirumuskan. Yaitu, agar setiap orang dapat melaksanakan peraturan yang berlaku dan juga menjaga dirinya sendiri dengan menggunakan masker saat akan bekerja, juga tetap menjaga jarak saat di lingkungan pekerjaan.

## 3.3 Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  untuk  menganalisa  dan  mencari  sistem  yang  tepat  untuk  di aplikasikan, dan dapat memenuhi tujuan penelitian juga menyelesaikan masalah yang ada.

## 3.4 Perancangan Sistem
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perancangan  sistem  New  Normal  COVID-19  Masker Detektor dengan notifikasi Telegram berbasis Internet Of Things . Dengan Raspberry Pi sebagai otak utamanya yang sudah di install Tensorflow dan Keras sebagai Deep Learning Computer Vision nya, dan juga menggunakan modul kamera juga PIR sensor sebagai deteksi orang dan maskernya.  Kemudian  notifikasinya  akan  dikirim  menggunakan  aplikasi  Telegram  kepada petugas keamanan yang berjaga. topologi dan flow chart dari rancangan sistem ini ditunjukkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
MULAI BACA SENSOR PIR STREAM VIDEO DARI KAMERA APAKAH ADA ORANG? MENGGUNAKAN MASKER? NOTIFIKASI KE TELEGRAM SELESAI YA TIDAK YA TIDAK Gambar 3. Topologi System Gambar 4. Flow Chart Sistem

## 3.5 Pengujian Sistem
Pada tahapan ini dilakukan pengujian sistem dengan metode black-box, di mana semua fungsi  diuji  apakah  semua  sistem  dapat  berjalan  dengan  lancar  dari  mulai  pendeteksian maskernya sampai dengan notifikasi Telegram yang akan di terima.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  Rancang  Bangun  New  Normal  Masker  COVID-19  Detektor  dengan Notifikasi  Telegram  berbasis  Internet  Of  Things  ini  menggunakan  sekelompok  Data  yang kemudian dibagi menjadi 2 variabel,  yaitu with masker sebanyak 1915 gambar , dan without masker sebanyak 1918 gambar . Kumpulan dataset tersebut ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Kumpulan Dataset

## Gambar 6. Blok Arsitektur MobileNetV2
Dataset  tersebut  dilakukan  pelatihan  dengan Deep  Learning menggunakan  algoritma MobileNetV2  yang  merupakan  versi  terbaru  dari  MobileNet  dalam  arsitektur CNN( Convolutional Neural Network) di mana memiliki memory yang kecil sehingga dapat di aplikasikan  dalam  Raspberry  Pi.[11]  MobileNet  membagi convolution menjadi depthwise convolution dan pointwise convolution [12] seperti ditunjukan pada gambar 6.
Proses  latih  data  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama,  tergantung  dari  seberapa baiknya perangkat yang digunakan untuk proses latihan data ini. Tampilan proses saat pelatihan ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Training Dataset
Dari  proses  latih  tersebut  menunjukkan  akurasi  yang  cukup  tinggi  dalam  mendeteksi masker  COVID-19  dengan  dataset  yang  ada,  dari  hasil  tersebut  kita  bisa  mengaplikasikan model yang sudah ada tersebut ke dalam Raspberry Pi. Grafik dari hasil  proses latih dataset masker detektor ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Training Loss dan Accuracy COVID-19 dataset
Pengujian deteksi dilakukan menggunakan Raspberry Pi yang sudah dipasangkan kamera dan juga PIR sensor seperti ditunjukkan pada gambar 9. 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 “ No Mask Detected” ketika tidak menggunakan masker, dan “ Mask Detected” ketika menggunakan masker. Hasil pengujian ditunjukkan pada Gambar 10 dan Gambar 11.
Gambar 9. Raspberry Pi, Kamera dan PIR
Gambar 10. Masker Tidak Terdeteksi
Gambar 11. Masker Terdeteksi
Pengujian  notifikasi  pada  Telegram  dilakukan  dengan  menggunakan  BOT  Telegram yaitu BotFather[13], yang akan mengirimkan pesan otomatis berupa pesan dan gambar ketika masker terdeteksi. Hasil ini ditunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12. Notifikasi Telegram Masker Terdeteksi

## 5. KESIMPULAN
Rancang Bangun New Normal COVID-19 Masker Detektor dengan Notifikasi Telegram berbasis  Internet  Of  Things  dapat  berjalan  dengan  baik,  mampu  mendeteksi  masker  yang digunakan  oleh  manusia  juga  dapat  mengirimkan  notifikasi  langsung  ke  Telegram  sebagai pemberitahuan ke petugas keamanan.
Kekurangan Utama dari  sistem ini adalah streaming  video yang sedikit  lambat  karena Raspberry  Pi  memiliki memory  yang  terbatas,  di  mana  hanya  dapat  menjalankan streaming video 20-32  fps,  sehingga  gambar  terlihat  sedikit  tersendat.  Solusi  terbaik  adalah  dengan menambahkan modul Accelerator seperti Google Coral,Intel’s Neural Compute Stick sebagai processor tambahan yang digunakan untuk implementasi AI.
Kemudian, 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.

## 6. SARAN
Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  Rancang  Bangun  New  Normal  COVID-19  Masker Detektor dengan Notifikasi Telegram berbasis Internet Of Things bisa diintegrasikan dengan Akses Kontrol masuk ruangan di mana jika orang menggunakan masker bisa langsung masuk tanpa harus menunggu petugas keamanan membuka pintu ruangan.
Selain  itu,  untuk  memperbaiki  masalah streaming  video yang  sedikit  lambat  karena kurangnya  memory  Raspberry  Pi,  bisa  digunakan  modul Accelerator seperti Google  Coral TPU  USB  Accelerator [14] ,  Intel’s  Movidius  Neural  Compute  Stick [15]sebagai  processor tambahan yang sangat cocok untuk implementasi AI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Peraturan  Gubernur,  “Peraturan  Gubernur  Provinsi  Daerah  Khusus  Ibukota  Jakarta,” Corona.Jakarta.Go.Id , vol. 7, pp. 583–606, 2020.
[2]  Kementerian  Kesehatan,  “Kesiapan  Kemenkes  Dalam  Menghadapi  Outbreak  Novel Coronavirus  (  2019-NCov  ),” Ditjen  Pencegah.  Dan  Pengendali.  Penyakit  Kementeri. Kesehat. , pp. 1–26, 2020.
[3]  R. Novrianda Dasmen, “Implementasi Raspberry Pi 3 Sebagai Wireless Access Point Pada STIPER Sriwigama Palembang,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 3, pp. 387–393, 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i3.943.
[4]  G. Kutukian and M. Husain, “Raspberry Pi 3 Home Network Monitoring Tool,” 2016.
[5]  W. S. Eka Putra, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[6]  S. R. DEWI, “Deep Learning Object Detection Pada Video,” Deep Learn. Object Detect. Pada Video Menggunakan Tensorflow Dan Convolutional Neural Netw. , 2018.
[7]  P.  B.,  V.  M.,  S.  Jadhav,  and  M.  B.  Potdar,  “Smart  Motion  Detection  System  using Raspberry  Pi,” Int.  J.  Appl.  Inf.  Syst. ,  vol.  10,  no.  5,  pp.  37–40,  2016,  doi: 10.5120/ijais2016451506.
[8]  M. Jiang, X. Fan, and H. Yan, “RetinaMask: A Face Mask detector,” 2020.
[9]  K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , vol. 2016-December, pp. 770– 778, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[10] F.  Sirait  and  Y.  Yoserizal,  “Pemanfaatan  Raspberry  Pi  Sebagai  Processor  Pada Pendeteksian Dan Pengenalan Pola Wajah,” J. Teknol. Elektro , vol. 7, no. 3, pp. 146–150, 2016, doi: 10.22441/jte.v7i3.892.
[11] M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , pp. 4510–4520, 2018, doi: 10.1109/CVPR.2018.00474.
[12] F. Evan, “Penerapan Image Classification Dengan Pre-Trained Model Mobilenet Dalam Client-Side  Machine  Learning  Pen  `  Erapan  Image  Classification  Dengan  Pre-Trained Model Mobilenet Dalam Client-Side Machine Learning,” 2020.
[13] G. Francis, M. Kishorekumar, T. Thilakram, and R. Hariprasath, “Home Automation Chat Bot using IOT ISSN NO : 0042-9945 Home Automation Chat Bot using IOT Page No : 92,” no. March, 2020.
[14] M. G. S. Murshed, C. Murphy, D. Hou, N. Khan, G. Ananthanarayanan, and F. Hussain, “Machine Learning at the Network Edge: A Survey,” no. February 2020, 2019.
[15] A. Author and A. Address, “Embedded Deep Learning for Face Detection and Emotion Recognition with Intel R Movidius TM Neural Compute Stick,” no. Nips, pp. 32–35, 2018.