Volume 5 Nomor 1, Juni 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## METODE PENDETEKSI MASKER MENGGUNAKAN METODE HAAR CASCADE, GUNA MEMINIMALISIR PENULARAN COVID-19

## MASK DETECTION METHOD USING THE HAAR CASCADE METHOD, TO MINIMIZE COVID-19 INFECTION
Ilham Nurjabar 1 , Muhamad Nicky 2
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jakarta 14002451@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
At this time wearing a mask is a mandatory thing that must be carried out to minimize or prevent the spread of the COVID-19 virus outbreak which is still spreading. Inspection of the use of masks certainly requires human labor to carry out inspections one by one. This inspection procedure has several limitations, namely it cannot be done every time, if at night conditions in public places it is not possible because the officers also have limited manpower. The purpose of this research is to create an application that can detect the use of masks to minimize the transmission of the Covid-19 virus which is currently an outbreak in Indonesia with the feature of issuing warnings in the form of audio and taking pictures if one is detected not wearing a mask, so as to ease the workload of officers in the field. . In this study the method used is Haar Cascade. Haar  Cascade  is  an  object  detection  method  created  by  Paul  Viola  and  Michael  Jones.  In  2001,  they presented a paper called "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple". The result of this study is the application can detect  masks from images sourced from photos or videos from internal  and external webcams properly, with the highest total accuracy of 88.7% and the lowest 44.9%. Alert features in the form of audio and photographing can also work well.
Keywords : Mask Detection, Haar casacade, Covid-19 Infection

## ABSTRAK
Pada  Saat  ini  memakai  masker  suatu  hal  wajib  yang  harus  dilaksanakan  untuk  meminimalisir  atau mencegah penyebaran wabah virus covid-19 yang masih terus menyebar. Pemeriksaan penggunaan masker tentunya membutuhkan tenaga manusia dalam melakukan pemeriksaan satu per satu. Tata cara pemeriksaan seperti ini memiliki beberapa keterbatasan yaitu tidak bisa dilakukan setiap waktu, jika pada kondisi malam hari di tempat-tempat umum tidak mungkin dilakukan karena petugas juga memiliki keterbatasan tenaga. Dilakukannya  penelitian  ini  bertujuan  untuk  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. Haar Cascade adalah sebuah metode deteksi objek yang dibuat oleh Paul Viola dan Michael Jones. Pada tahun 2001, mereka mempresentasikan makalah yang disebut "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple". 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%.  Fitur  peringatan  yang  berupa  audio  dan memotret juga dapat berkerja dengan baik.
Kata Kunci : Deteksi Masker, Haar Cascade, Penularan Covid-19.

## PENDAHULUAN
Deteksi  wajah  merupakan  salah
satu teknologi yang banyak dikembangkan seiring dengan berkembangnya  teknologi  komputer.
Deteksi  wajah  merupakan  satu  tahapan
awal  yang  sangat  penting  dalam pengenalan  wajah.  Saat  ini,  penelitian mengenai  pengenalan  wajah  dengan cepat  berkembang.  Aplikasi  komersial tentang ini telah banyak diimplementasikan.(Fraser, 2003)
Saat  ini  menggunakan  masker merupakan  hal  wajib  yang  harus dilaksanakan  untuk  meminimalisir  atau mencegah wabah virus covid-19
(Atmojo  et  al.,  2020)  yang  terus menyebar.  Pada  kawasan  perkantoran, tempat perbelanjaan, rumah sakit maupun  tempat-tempat  lain  selalu  ada proses pemeriksaan yang dilakukan pada setiap  orang  apakah  memakai  masker atau tidak. Selain pada beberapa tempat umum, pemeriksaan juga dilakukan pada pengendara kendaraan baik mobil, motor maupun transportasi umum untuk memakai masker.
Pemeriksaan  penggunaan  masker tentunya  membutuhkan  tenaga  manusia dalam  melakukan  pemeriksaan  satu  per satu.  Tata  cara  pemeriksaan  seperti  ini memiliki  beberapa  keterbatasan  yaitu tidak  bisa  dilakukan  setiap  waktu,  jika pada  kondisi  malam  hari  di  tempat- tempat  umum  tidak  mungkin  dilakukan karena petugas juga memiliki keterbatsan  tenaga.  Selain  keterbatasan waktu pemeriksaan, tempat pemeriksaan juga  terbatas  tidak  bisa  dilakukan  di semua  tempat  secara  mendetail  karena keterbatasan  jumlah  petugas  yang bersiaga maupun berkeliling melakukan pemeriksaan penggunaan masker.
Melihat  beberapa  keterbatasan yang  ada  pada  proses  pemeriksaan masker, peneliti
berinisiatif mengembangkan  suatu  metode  yang dapat  mendeteksi  penggunaan  masker atau  tidak  pada  suatu  tempat.  Metodi pendeteksi  penggunaan  masker  ini memiliki fitur peringatan dengan mengeluarkan suara jika ada orang yang terdeteksi  tidak  menggunakan  masker. Metode  yang  dikembangkan  nantinya menggunakan  metode  haar  cascade (Abidin,  2018)  (Agustian  et  al.,  2016) yang  akan  mendeteksi  mulut  yang melalui  beberapa  tahapan  mulai  dari input frame citra dari webcam, prapemrosesan,  pemrosesan  utama  dan
output  deteksi.  Diharapkan  dengan dikembangkannya aplikasi deteksi masker ini dapat membantu meringankan  peran  petugas  pemeriksa masker di tempat-tempat umum.
Penelitian  Studi  Pendeteksian Wajah  dengan  Metode  Viola  Jones, menyimpulkan  metode  Viola  Jones adalah benar, mampu mendeteksi secara realtime  dan  mempunyai  keakuratan yang  tinggi  (Viola  &  Jones,  2001). Selain  itu  juga  menggunkan  Haar-like feature  yang  merupakan  metode  yang dikembangkan  oleh  Viola  Jones  untuk mendeteksi  objek  pada  citra  digital, namun  untuk  gambar  dalam  bentuk video harus ditambahkan fungsi integral image  untuk  mendapatkan  hasil  yang cepat dan akurat (Puteri & Utaminingrum,  2020).  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  di-proses  dan  didapatkan perbedaan nilai (threshold) yang menandakan  daerah  gelap  dan  terang. Nilai  –  nilai  inilah  yang  nantinya dijadikan dasar dalam image processing (Purwanto et al., 2015).
Banyak  penelitian  terkait  tentang bidang  ilmu  ekstraksi  bentuk  seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  Galang Aprilian  dkk  pada  Maret  tahun  2021. Penelitian ini membahas tentang
“Penerapan Metode Haar Cascade pada Aplikasi Deteksi Masker”. Penelitian ini mampu  mendeteksi  dan  mengenali wajah dengan kamera handphone dengan jarak 0 hingga 180cm. (Aprilian Anarki et al., 2021)

## METODE
Analisis Sistem Sistem  ini  dibangun  menggunakan Bahasa Pemrograman Python (Kuhlman, 2013)  dengan  menggunakan  Library
OpenCV, (Prasetya & Nurviyanto, 2012) (Nurviyanto, 2012) citra inputan berupa gambar  dan  video,  gambar  didapatkan dari  citra  latih  sedangkan  untuk  video diambil langsung menggunakan webcam yang lalu diolah tiap framenya.
Penelitian  Studi  Pendeteksian  Wajah dengan Metode Viola Jones (Florestiyanto et al., 2020),
menyimpulkan  metode  Viola  Jones adalah benar, mampu mendeteksi secara realtime  dan  mempunyai  keakuratan yang tinggi.
Tahap akhir dilakukan pencocokan nilai  fitur  yang  akan  membedakan apakah  objek  mengenakan  masker  atau tidak,  jika  tidak  mengenakan  masker maka  aplikasi  akan  menjalankan  fitur peringatan  yang  berupa  tulisan  “Harap Benarkan  Masker”,  memainkan  audio yang  telah  disediakan  dan  memotret objek tersebut.
ROI Masker Langkah terakhir adalah melakukan perulangan semua koordinat yang  dikembalikan  dan  menggambar
Region of Interest dalam persegi panjang. Dalam contoh ini, penulis telah menggambar  persegi  merah  dengan ketebalan  2.  Sehingga  menghasilkan seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Deteksi Masker
Deteksi Wajah
Jika  masker  tidak  terdeteksi  maka akan dijalankan fungsi untuk mendeteksi wajah.  Sama  seperti  proses  Deteksi Masker,  apabila  wajah  terdeteksi  maka akan dibuat sebuah kotak di area wajah seperti  gambar  2.  Jika  tidak  terdeteksi maka akan memunculkan tulisan “Wajah tidak terdeteksi” seperti gambar 3.
Gambar 2. Deteksi Wajah
Gambar 3. Wajah Tidak Terdeteksi

## Deteksi Mulut dan Masker
Proses  terakhir  yaitu,  apabila wajah terdeteksi dan mulut serta masker terdeteksi  berarti  orang  itu  tidak  salah dalam menggunakan masker. Maka akan muncul  tulisan  “Harap  Benarkan Masker”.

## Gambar 4. Deteksi Wajah dan Masker
Diagram  alur  pada  gambar  8  ini menjelaskan proses berjalananya metode pendeteksian masker pada wajah.
Gambar 5.  Flowchart Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Hardware
Pertama dilakukan pengujian komponen  internal  dari  laptop  yaitu webcam  untuk  pendeteksian  secara realtime  dapat  berjalan  dengan  baik. Untuk pengujain menggunakan beberapa webcam/handycam hasilnya dapat dilihat pada table 1.
Gambar 6. Webcam Laptop Pada  gambar  diatas  Gambar  6. merupakan hasil eksekusi pengambilan pendeteksian secara real time dari  komponen internal dari laptop yaitu webcam pada kondisi pagi hari. Tabel 1. Pengujian Kamera/Webcam/Handycam No Merk Resolu si Gambar Hasil Time 1. Logitech Rally Camera 4K ✓ 1s 2 DSLR Cannon  EOS E50 4K ✓ 3s 3. Handycam Sony FDR-
AXP55 4K ✓ 2s
Keterangan: ✓ = terdeteksi
Berdasarkan  tabel  pengujian  1, dapat  disimpulkan  aplikasi  tetap  dapat berjalan dan mendeteksi masker dengan baik walaupun menggunakan webcam Pengujian Aplikasi Pengujian  dilakukan  dengan  total  data yang diujikan yaitu secara Real Time/langsung,  pengujian  dilakukan dengan 2 cara; manual dan otomatis. Untuk  cara  manual,  citra  yang  diuji  di antaranya: a. Pengujian berdasarkan jarak
terdekat & terjauh
b. Pengujian  berdasarkan  kebutuhan daya pancar cahaya.
Pengujian  Berdasarkan  Jarak  &

## Sudut
Pengujian dilakukan dengan dipengaruhi  oleh  2  kondisi  yaitu  jarak dan  sudut.  Pertama  dengan  jarak  objek ke  kamera  webcam  yaitu  mulai  dari 20cm hingga 100cm. Pengujian
dilakukan  dengan  5  varia  posisi  sudut objek saat pengambilan gambar sebagai berikut;
1. Objek tegak lurus dengan kamera.
2. Objek bergeser 45° miring ke kanan
3. Objek bergeser 45° miring ke kiri
4. Objek bergeser 15° ke atas
5. Objek bergeser 15° ke atas
Tabel 2. Pengujian Berdasarkan Jarak & Sudut No  Jarak Sudut Hasil 1 50, 100, &
<=180 cm Tegak Lurus ✓
2 50, 100, & <=180 cm Miring Kanan 45° ✓ 3 50, 100, & <=180 cm Miring Kiri 45° ✓ 4 50, 100, &
<=180 cm Nunduk 15° ✓
5 50, 100, & <=180 cm Dongak 15° ✓
6 20cm &
>180cm Tegak Lurus 🗴 7 20cm &
>180cm Miring
Kanan 45° 🗴
8 20cm & >180cm Miring Kiri 45° 🗴
9 20cm &
>180cm
Nunduk 15° 🗴
10  20cm & >180cm Dongak 15°

## 🗴
Keterangan:
✓ = terdeteksi 🗴 = tidak terdeteksi
Berdasarkan  tabel  2  maka  dapat disimpulkan aplikasi  deteksi  masker  ini dapat  mendeteksi  masker  dengan  baik berdasarkan jarak dan juga posisi objek. Dapat disimpulkan pula jarak minimum untuk  aplikasi  deteksi  masker  ini  yaitu 25cm dan maksimum yaitu 150cm, lebih dari 150cm aplikasi tidak bisa mendeteksi masker lagi.
Pengujian  Berdasarkan  Daya  Pancar Cahaya Pengujian ini dilakukan berdasarkan kondisi intensitas cahaya, di mana  terdapat  3  kondisi  saat  pengujian dilakukan,  yaitu  gelap,  normal,  dan terang.
Gambar 7. Pengujian Outdoor
Gambar 8. Pengujian Indoor Gambar 9. Pengujian Tanpa Cahaya
Tabel 3. Pengujian Berdasarkan Daya Pancar Cahaya No Warna Masker Kondisi  Lux Hasil Waktu Deteksi 1 Biru Terang  13000 ✓ < 1 detik 2 Biru Normal  400 ✓ < 1 detik 3 Biru Gelap 5 ✓ < 5 detik 4 Putih Terang  10000 ✓ < 1 detik 5 Putih Normal  400 ✓ < 1 detik 6 Putih Gelap 5 ✓ < 3 detik 7 Hitam  Terang  10000 ✓ < 1 detik
8 Hitam  Normal  30 ✓ 20 detik 9 Hitam  Gelap 5 🗴 53 detik Keterangan:
✓ = terdeteksi 🗴 = tidak terdeteksi
Berdasarkan  tabel  3  maka  dapat disimpulkan  Metode  deteksi  masker  ini dapat  mendeteksi  masker  dengan  baik jika  masker  yang  digunakan  berwarna terang. Intensitas cahaya juga berpengaruh  pada  proses  pendeteksian, karena  semakin  baik  intensitas  cahaya semakin  baik  kinerja  aplikasi  dalam mengenali masker dan tidak memerlukan waktu yang lama.

## KESIMPULAN
Setelah melakukan beberapa scenario pengujian didapatkan kesimpulan berupa : Hasil pengujian fungsional menunjukkan hasil 100%, artinya semua fitur  program  dapat  berjalan  sesuai dengan  fungsinya  walaupun  di  browser berbeda. Berdasarkan pengujian, aplikasi  dapat  mengenali  objek  masker dari  sebuah  video/gambar  yang  didapat langsung dari webcam dengan
mengenali  nilai  fitur  yang  telah  dilatih dengan  jarak  minimum  20cm  dan maksimum 180cm.
Berdasarkan  pengujian,  aplikasi dapat  mengenali  objek  masker  dari sebuah  video/gambar  dengan  ketentuan daya  pancar  cahaya  minimal  5lx  untuk citra masker berwarna terang, sedangkan untuk  gelap  yaitu  10  lx.  Sedangkan 13000lx  merupakan  maksimal  saat aplikasi ini diuji.
Berdasarkan  pengujian,  aplikasi dapat  dijalan  pada  sistem  operasi  W indows  7,  Windows  8.1,  hingga Windows  10  dengan  penggunaan  RAM terendah 107MB dan tertinggi 117MB. Berdasarkan  pengujian,  aplikasi  dapat berjalan  dengan  baik  dengan  kamera internal maupun eksternal.
Berdasarkan pengujian kepada responden,  aplikasi  deteksi  masker  ini mudah digunakan. Metode  Haarcascade  bisa  diterapkan untuk  aplikasi  pendeteksi  sebuah  objek dengan melakukan training data terlebih dahulu.
Aplikasi  dapat  mendeteksi  masker dengan berbagai warna dan bahan yang telah diuji.
Posisi objek sangat mempengaruhi hasil pendeteksian,  objek  sebaiknya  berada pada  posisi  tegak  lurus  dari  sumber pengambilan citra.
Intensitas  cahaya  berperan  penting dalam  mendeteksi  objek,  pencahayaan yang bagus akan menghasilkan pendeteksian yang baik.
Jarak  objek  dari  sumber  pengambilan citra mempengaruhi proses deteksi, jarak yang terlalu dekat atau terlalu jauh akan mengurangi hasil pendeteksian.
Hasil  pengujian  menggunakan  faktor skala 1.2 saat ini merupakan yang terbaik dengan tingkat keakuratan tertinggi yaitu sebesar  88,7%  sedangkan  factor  skala 1.3 adalah yang terburuk dengan tingkat keakuratans sebesar 44,9%.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  S.  (2018).  Deteksi  Wajah Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier Berbasis Webcam  Pada  Matlab. Jurnal Teknologi  Elekterika , 15 (1),  21. https://doi.org/10.31963/elekterika. v15i1.2102
Agustian, I., Hidayat, R., & Widodo, T. S.  (2016).  Mouse  Kamera  Dengan Deteksi  Wajah  Realtime  Dan Deteksi  Kedip  Berbasis  Metode Haarcascade. July 2012 , 1–5.
Aprilian  Anarki,  G.,  Auliasari,  K.,  & Orisa, M. (2021). Penerapan
Metode Haar Cascade Pada Aplikasi  Deteksi  Masker. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 5 (1), 179–186.
https://doi.org/10.36040/jati.v5i1.3
214 Atmojo,  J.  T.,  Iswahyuni,  S.,  Rejo,  R., Setyorini,  C.,  Puspitasary,  K.,
Ernawati,  H.,  Syujak,  A.  R., Nugroho, P., Putra, N. S.,
Nurrochim,  N.,  Wahyudi,  W., Setyawan,  N.,  Susanti,  R.  F., Suwarto, S., Haidar, M., Wahyudi,
W.,  Iswahyudi,  A.,  Tofan,  M., Bintoro, W. A., … Mubarok, A. S. (2020). Penggunaan Masker Dalam Pencegahan Dan Penanganan Covid-19: Rasionalitas, Efektivitas, Dan Isu Terkini. Avicenna : Journal of  Health  Research , 3 (2),  84–95. https://doi.org/10.36419/avicenna. v3i2.420 Florestiyanto, M. Y., Pratomo, A. H., & Sari,  N.  I.  (2020).  Penguatan
Ketepatan Pengenalan Wajah Viola-Jones  Dengan  Pelacakan. Teknika , 9 (1), 31–37.
https://doi.org/10.34148/teknika.v9
i1.241 Fraser, F. (2003). Exploring The Use of Face  Recognition  Technology  for Border Control Applications. Biometric Consorsium Conference .
Kuhlman, D. (2013). A Python Book. A
Python Book , 1–227. Nurviyanto, I. (2012). Naskah publikasi deteksi wajah dengan metode . Prasetya, D. A., & Nurviyanto, I. (2012). Deteksi  wajah  metode  viola  jones pada opencv menggunakan pemrograman python . Purwanto, P., Dirgantoro, B., & Jati, A. N.  (2015).  Implementasi  Face Identification Dan Face Recognition Pada Kamera Pengawas Sebagai Pendeteksi Bahaya. EProceedings of Engineering , 2 (1), 718–724.
https://libraryeproceeding.telkomu niversity.ac.id/index.php/engineeri ng/article/view/2045 Puteri,  R.  T.,  &  Utaminingrum,  F.
(2020). Deteksi Kantuk Menggunakan  Kombinasi  Haar Cascade dan Convolutional Neural Network. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 4 (3), 816–821. Viola,  P.,  &  Jones,  M.  (2001).  Rapid object  detection  using  a  boosted cascade of simple features.
Proceedings  of  the  2001  IEEE Computer  Society  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern Recognition. CVPR 2001 , 1 , I--I.