© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional Terjemahan dari 10.22146/jnteti.v13i1.9292

## Implementasi Deteksi Penggunaan Masker Menggunakan SVM dan Haar Cascade P ada OpenCV
Hustinawaty 1 , Muhammad Farell 1
1 Departemen Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia
[Diserahkan: 8 September 2023, Direvisi: 28 November 2023, Diterima: 8 Desember 2023] Penulis Korespondensi: Muhammad Farell (email: moeh.farell@gmail.com)
INTISARI — Meskipun terjadi penurunan kasus COVID-19 secara global, masih adanya ancaman SARS-CoV-2 dan makin menurunnya kesadaran masyarakat terhadap ancaman virus ini telah menimbulkan kekhawatiran tersendiri. Banyak orang yang  masih  mengabaikan  penggunaan  masker  ataupun  menggunakannya  dengan  tidak  tepat.  Hal  ini  sangat mengkhawatirkan  mengingat  COVID-19  memiliki  tingkat  penularan  yang  tinggi,  terutama  di  tempat  yang  ramai  seperti pusat perbelanjaan. Petugas penegak hukum sering menghadapi kesulitan dalam mengidentifikasi masyarakat yang memakai masker dengan tidak tepat. Inilah pentingnya deteksi masker otomatis, yaitu untuk membantu petugas dalam membendung penyebaran  virus.  Oleh  karena  itu,  makalah  ini  bertujuan  untuk  menyoroti  pentingnya  deteksi  masker  otomatis  dalam memerangi penularan COVID-19. Algoritma pendeteksi masker sebelumnya sangatlah rumit karena sangat bergantung pada banyak algoritma dan library pembelajaran mesin. Sayangnya, algoritma ini tidak mampu mengatasi masalah penggunaan masker yang tidak tepat secara memadai, sehingga, meskipun telah menggunakan masker, virus tetap berhasil menemukan jalur penularan. Sebaliknya, penelitian ini berfokus pada pembuatan algoritma yang mampu mengidentifikasi penggunaan masker yang tidak tepat dan mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya tanpa mengurangi kualitas deteksi. Algoritma Haar cascade digunakan untuk mendeteksi wajah dan support vector machine (SVM) digunakan untuk melatih dataset . Model ini menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 95,8%, presisi sebesar 99,7%, recall sebesar 92,3%, dan F 1- score sebesar 93,7%. Metrik  ini  selaras  dengan  penelitian  sebelumnya,  sehingga  dapat  menegaskan  keandalannya.  Namun,  model  ini  masih memiliki  kekurangan  dalam  mendeteksi  fitur  wajah  yang  tertutupi,  sehingga  memerlukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk meningkatkan  kemampuan  deteksinya.  Penelitian  ini  berkontribusi  dalam  upaya  berkelanjutan  untuk  meningkatkan teknologi pendeteksian masker guna mencegah penyebaran virus yang lebih efektif.
KATA KUNCI — Pemrosesan Citra, Pemrosesan Video, OpenCV, Pengklasifikasi Haar Cascade , Deteksi Masker Wajah.

## I. PENDAHULUAN
Coronavirus  disease ,  atau  yang  lebih  dikenal  sebagai COVID-19,  muncul  dan  menyebar  dengan  cepat  sejak  tahun 2019.  Wuhan,  Cina,  teridentifikasi  sebagai  pusat  penyebaran awal  COVID-19  ini.  Penyakit  ini  mendapat  perhatian  dunia karena  sifatnya  yang  sangat  mudah  menular.  Orang  yang terpapar  COVID-19  dapat  mengalami  gejala  ringan  hingga berat. Untuk beberapa pasien, gejala ringan dapat berkembang menjadi  kondisi  yang  lebih  serius  [1].  Pada  banyak  kasus, orang tanpa sadar menjadi pembawa virus karena selama masa inkubasi  virus  (14  hari),  gejala  COVID-19  sering  dianggap sebagai  flu  biasa,  sehingga  menyebabkan  makin  cepatnya penyebaran  virus.  Sebagai  bentuk  tindakan  pencegahan, banyak  negara  menutup  perbatasan  dan  memberlakukan karantina wilayah untuk mengendalikan jumlah kasus COVID- 19  yang  terus  meningkat.  Kebijakan  tersebut  mengakibatkan terjadinya krisis ekonomi global [2].
Peningkatan signifikan kasus COVID-19 yang terjadi pada tahun  2020  telah  mengejutkan  banyak  negara,  sehingga mendorong  penerapan  langkah-langkah  pengendalian  yang lebih  ketat.  Wabah  ini  tidak  hanya  berdampak  besar  di  Asia, tetapi juga di Eropa dan Amerika Serikat, dengan jutaan kasus yang dilaporkan. Pada awal 2022, World Health Organization (WHO)  mencatat  23  juta  kasus  COVID-19  di  seluruh  dunia, yang  kemudian  mencapai  40  juta  kasus  di  akhir  tahun  yang sama. Tindakan abai terhadap protokol keamanan COVID-19, seperti  penggunaan  masker  dan  menjaga  jarak  sosial,  turut menyebabkan  terjadinya  lonjakan  kasus  COVID-19  ini. Namun,  penggunaan  masker  tidak  serta-merta  menjamin kekebalan  terhadap  COVID-19  karena  efektivitas  masker  di
dalam ruangan bervariasi [3]. Hasil ini mengindikasikan bahwa orang yang menggunakan masker masih berisiko tertular virus, apalagi jika tidak menggunakan masker ataupun menggunakan masker dengan cara yang tidak tepat. Kemampuan virus SARS- CoV-2 yang menyebabkan COVID-19 bermutasi dengan cepat makin  memperburuk  wabah  ini  [4].  Kurangnya  suplai kebutuhan  medis  dan  keterbatasan  ketersediaan  tenaga medis untuk menangani peningkatan jumlah pasien COVID-19 yang terus bertambah karena kurangnya persiapan dan keengganan banyak  warga  untuk  mematuhi  protokol  kesehatan  yang dikeluarkan  pemerintah  telah  meningkatkan  jumlah  pasien yang  dirawat  di  rumah  sakit  [5].  Sejumlah  sistem  peringatan dini telah diterapkan di beberapa negara, seperti Korea Selatan; tetapi  beberapa  di  antaranya  tidak  efektif  dalam  mencegah penularan  COVID-19.  Berbagai  penelitian  telah  dilakukan untuk  mengatasi  dan  meningkatkan  efektivitas  sistem peringatan dini ini [6].
Meningkatnya jumlah kasus yang terkonfirmasi COVID-19 juga  disebabkan  oleh  tradisi  budaya  atau  agama,  misalnya ritual  keagamaan  di  India.  Ketika  kasus  COVID-19  menurun hingga  cukup  stabil,  ribuan  umat  berkumpul  di  tepi  Sungai Gangga, India utara, pada tanggal 14 Januari 2022 untuk mandi suci  di  sungai  tersebut  dalam  rangka  ritual  Makar  Sankranti. Makar Sankranti dirayakan dengan cara mandi di sungai untuk membersihkan  dosa-dosa.  Meskipun  telah  ada  imbauan  dari pemerintah  setempat,  ribuan  orang  tetap  melaksanakan  ritual suci ini. Akibatnya, penyebaran virus makin meluas, sementara kasus  COVID-19  sendiri  telah  meningkat  sejak  sebulan sebelumnya.  Peristiwa  ini  menyebabkan  lonjakan  signifikan kasus  COVID-19  hanya  dalam  beberapa  minggu,  sehingga
terjadilah puncak kasus COVID-19 pada tahun 2022 di India. Hal ini sangat disayangkan mengingat India berhasil menekan jumlah  kasus  terkonfirmasi  pada  bulan-bulan  sebelumnya, seperti pada akhir 2021 setelah lonjakan dahsyat pada Mei 2021. Peristiwa seperti ini disebut sebagai superspreader [7].
Pada  Maret  2023,  transformasi  besar  terjadi  di  seluruh dunia.  Transformasi  ini  merupakan  hasil  dari  kampanye vaksinasi  yang  ekstensif  dan  pemahaman  COVID-19  yang lebih  baik  melalui  upaya  penelitian  yang  intensif.  Upaya bersama ini menghasilkan penurunan signifikan kasus COVID- 19  yang  sebelumnya  tersebar  luas,  menandai  harapan  baru dalam  upaya  melawan  wabah  ini.  Landasan  penting  dalam kemajuan ini adalah investigasi komprehensif model klasifikasi yang  dirancang  untuk  secara  efektif  mengidentifikasi  pasien yang  terinfeksi  virus,  seperti  yang  diuraikan  dalam  studi sebelumnya [8]. Pada langkah paralel pencegahan, penerapan algoritma deep learning yang mutakhir mendapatkan perhatian karena algoritma ini mampu mendeteksi ketaatan penggunaan masker  wajah  secara real-time .  Namun,  pengadopsian algoritma ini tidaklah mudah, terutama karena tuntutan sumber daya  komputasi  yang  besar.  Meskipun  pelatihan deep  neural network sangat  efektif,  pelatihan  ini  membutuhkan  daya pemrosesan  dan  alokasi  waktu  yang  banyak  [9].  Dengan demikian, hasil penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan adanya  dinamika  yang  rumit  dalam  memilih  tujuan  antara solusi  teknologi  revolusioner  dan  kendala  pragmatis  yang ditimbulkan oleh keterbatasan sumber daya.
Penelitian  ini  berfokus  pada  implementasi  model  terlatih menggunakan  algoritma  yang  lebih  sederhana  untuk menghasilkan deteksi penggunaan masker yang tepat dan tidak tepat  yang  lebih  akurat  dengan  meminimalkan  sumber  daya komputasi. Penelitian sebelumnya tidak mampu mengidentifikasi  penggunaan  masker  yang  tidak  tepat karena hanya  berfokus  pada  identifikasi  individu  yang  memakai masker dan yang tidak memakai masker. Model yang diusulkan dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi penggunaan  masker  yang  tepat  dan  tidak  tepat  tanpa bergantung  pada  algoritma  yang  rumit,  yaitu  dengan menggunakan  OpenCV  sebagai  pengganti  metode deep learning .

## II. PENGENALAN MASKER WAJAH
Pengenalan  masker  wajah  melibatkan  identifikasi  contoh penggunaan  masker,  khususnya  dalam  kaitannya  dengan pandemi  COVID-19.  Pengenalan  masker  wajah  bertujuan untuk mendeteksi penggunaan masker dalam upaya memerangi penularan COVID-19 yang pada umumnya ditularkan melalui udara  dan  beberapa  titik  masuk,  seperti  hidung  dan  mulut. Beberapa  penelitian  yang  dilakukan  di  tahun  2020  sampai dengan  2022  berfokus  pada  model  pelatihan  untuk membedakan antara orang yang menggunakan masker dengan tepat  dan  yang  tidak  menggunakan  masker  sama  sekali. Sayangnya, pendekatan ini tidak dapat mengatasi aspek penting dalam  mengidentifikasi  masker  yang  tidak  dipakai  dengan tepat,  yang  secara  signifikan  dapat  berkontribusi  terhadap potensi penularan COVID-19 di lingkungan sekitar [10], [11].
Model yang diusulkan penelitian pada tahun 2022 berhasil mencapai  nilai  100%  untuk  akurasi,  presisi, recall ,  dan F 1- score [12]. Namun, sebagaimana penelitian sebelumnya, model ini  tidak  mampu  mengenali  contoh  penggunaan  masker  yang tidak  tepat.  Teknik-teknik  yang  digunakan  dalam  melatih model  pendeteksi  masker  wajah  meliputi  pemanfaatan  model c onvolutional  neural  network (CNN)  yang  sudah  terlatih, seperti  MobileNetV2,  InceptionV3,  atau  bahkan  perpaduan strategis keduanya [13].
Pada  penelitian  lainnya  di  tahun  2021,  diusulkan  model yang memanfaatkan sinergi teknik multibox single shot sebagai pendeteksi wajah yang mahir dan arsitektur MobilenetV2 yang ringan  sebagai  pengklasifikasi  utama  [14].  Perpaduan  yang disebut  SSDMNV2  ini  mampu  menghasilkan  akurasi  sebesar 92,64%, presisi sebesar 94%, recall sebesar 93%, dan F 1- score sebesar 93%. Namun, seperti penelitian sebelumnya, model ini tidak  dapat  membedakan  contoh  penggunaan  masker  yang tidak  tepat,  sehingga  membatasi  efektivitasnya  secara komprehensif dalam skenario dunia nyata.

## III. METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan open-source  computer  vision (OpenCV) karena keandalannya dalam pemrosesan citra yang telah terbukti. OpenCV berfungsi sebagai kerangka kerja kuat yang memenuhi persyaratan penelitian ini karena menawarkan perangkat serbaguna untuk mendeteksi kompleksitas penggunaan masker.
Pengklasifikasi Haar cascade dipilih  sebagai  komponen inti  desain  model  karena  merupakan  pengklasifikasi  yang paling  sesuai  untuk  membedakan  atribut  wajah  yang menandakan  cara  memakai  masker  yang  tepat  ataupun  yang salah.  Pengklasifikasi Haar cascade ,  yang  terkenal  karena efisiensi  dan  efektivitasnya  dalam  mendeteksi  objek,  juga selaras  dengan  tujuan  pengidentifikasian  konfigurasi  wajah yang bervariasi.
Penamaan  pengklasifikasi Haar cascade sesuai  dengan konsep dasarnya yang menyerupai fitur Haar ( Haar-like ), yang menyerupai  templat  pola  yang  digunakan  untuk  mengenali atribut tertentu dalam lanskap visual. Pada penelitian ini, fitur- fitur  ini  berfungsi  sebagai  templat  untuk  membedakan beberapa indikator penting seperti kontur dan proporsi wajah, sehingga  memungkinkan  penelitian  ini  untuk  memastikan ketepatan penggunaan masker.
Dengan  memanfaatkan  pengklasifikasi Haar cascade dalam  kerangka  kerja  OpenCV,  model  ini  memanfaatkan sinergi kemampuan pemrosesan citra dan analisis berbasis fitur yang  cerdas.  Integrasi  kedua  alat  ini  memudahkan  analisis komposisi wajah, sehingga memungkinkan model untuk secara efektif  membedakan  beragam  skenario  penggunaan  masker yang  tepat  dan  tidak  tepat.  Pada  intinya,  pemilihan  OpenCV sebagai  fondasi  dan  pengklasifikasi Haar cascade sebagai mekanisme pemanduan mewakili perpaduan teknologi canggih dan metodologi yang cerdik. OpenCV dan pengklasifikasi Haar cascade digunakan  untuk  menemukan  dan  mengekstrak  data deteksi penggunaan masker yang tepat.
Makalah  ini  berfokus  pada  pendekatan  yang  berorientasi pada  optimasi  dalam  mengevaluasi  metrik  kinerja. Support vector machine (SVM) digunakan karena dapat menilai model yang dilatih secara efisien dan akurat. SVM unggul dalam hal klasifikasi,  sehingga  menjadikannya  algoritma  yang  ideal untuk mengukur kinerja model secara presisi dalam mendeteksi penggunaan  masker  yang  tepat  dan  tidak  tepat  dengan mengidentifikasi hyperplane optimal  yang  memaksimalkan margin di antara kelas-kelas ini, sehingga menghasilkan model klasifikasi yang mampu membedakan detail yang tidak kentara. Dalam  hal  kapasitas,  SVM  menawarkan  kapasitas  untuk menangani data berdimensi tinggi. Oleh karena itu, SVM cocok untuk  menangani  data  visual  seperti  deteksi  penggunaan masker.  SVM  juga  mengoptimalkan  kemampuannya  dalam membedakan  setiap  kelas  dengan  mengubah  data  ke  dalam ruang dimensi yang lebih tinggi.
Dalam hal efisiensi, SVM merupakan pilihan optimal yang sesuai dengan tujuan penelitian ini, yaitu menilai kinerja model
yang  dilatih.  Efisiensi  ini  terlihat  terutama  ketika  trik kernel digunakan  karena  trik  ini  memungkinkan  SVM  untuk memproses  data  secara  efisien,  bahkan  dalam  kasus keterpisahan nonlinear.
Pemilihan  SVM  untuk  melatih  dan  mengevaluasi  kinerja menekankan  pentingnya  mencapai  ketepatan,  efisiensi,  dan ketahanan.  Melalui  pemanfaatan  atribut-atribut  khas  SVM, makalah ini berusaha untuk menyajikan analisis komprehensif mengenai efektivitas model yang dilatih dalam mengidentifikasi penggunaan masker yang tepat dan tidak tepat. Dengan  menggunakan  metode  ini,  makalah  ini  bermaksud untuk memberikan kontribusi pemahaman kinerja model yang lebih  bervariasi,  sehingga  mendorong  kemajuan  deteksi penggunaan masker.
Metodologi  penelitian  ini  menggabungkan  percabangan operasi yang terstruktur dengan baik, yang mencakup dua tahap yang  berbeda.  Tahapan-tahapan  ini  dirancang  untuk  secara sinergis  mencapai  tujuan  penelitian  secara  menyeluruh,  yaitu deteksi penggunaan masker wajah yang akurat.
Tahap awal penelitian ini adalah pengumpulan data, yang merupakan  langkah  yang  mendasari  analisis  selanjutnya. Tahap ini dilakukan dengan memanfaatkan salah satu dari dua program  yang  dibuat  khusus,  yang  masing-masing  program dibuat  dengan  cermat,  sehingga  mampu  mengumpulkan  data yang  relevan  untuk dataset .  Program-program  ini  bertindak sebagai  agen  pengumpul  data  yang  secara  sistematis memperoleh  citra  wajah  yang  dapat  mewakili  beragam skenario  penggunaan  masker,  terutama  yang  tepat  dan  yang tidak tepat.
Pada Gambar 1, fungsi inti program pelatihan adalah proses pengumpulan dataset yang  terdiri  atas  500  citra.  Program  ini mengategorikan citra berdasarkan kontennya dan memisahkannya  menjadi  dua dataset spesifik,  yaitu dataset
penggunaan masker yang tepat dan dataset penggunaan masker yang tidak tepat.
Pada  Gambar  2,  tujuan  dari  program  utama  adalah memanfaatkan atau memuat dataset penggunaan masker yang tepat  dan  tidak  tepat  yang  sudah  ada.  Program  ini menggabungkan  kedua dataset menjadi  satu  dan  kemudian melatih dataset gabungan  tersebut.  Setelah  itu,  program  ini menggunakan dataset yang  baru  digabungkan  pada feed kamera  video,  sehingga  kamera  dapat  mengidentifikasi  dan mendeteksi penggunaan masker.
Pada  Gambar  3,  seluruh  sistem  dirancang  untuk  memuat dataset citra  yang  diproses  dalam  program  pelatihan  dan kemudian  mengintegrasikan dataset yang  baru  diproses  ke dalam program utama. Integrasi ini memudahkan pemanfaatannya  bersama  dengan  kamera  video  untuk mendeteksi masker wajah secara real-time . Setelah pengumpulan dataset , penelitian berlanjut ke tahap kedua,  dengan  fokus  pada  inti  proses  deteksi  masker  wajah. Program  khusus  dibuat  dengan  menggunakan dataset yang telah  dikurasi.  Program  ini  mampu  membedakan  antara penggunaan masker yang tepat dan tidak tepat pada citra wajah yang diperoleh.
Kerangka  kerja  dua  tahap  ini  menunjukkan  desain penelitian,  pelaksanaan  metodis,  dan  ketelitian  ilmiah. Pembedaan  antara  tahap  pengumpulan  data  dan  deteksi memastikan  keakuratan  dalam  mencapai  tujuan  penelitian. Metode terstruktur ini mengungkap seluk-beluk deteksi masker wajah  dengan  tetap  mempertahankan  proses  investigasi berdasarkan tujuan.
Tahap penelitian selanjutnya dimulai dengan pengujian dan akuisisi hasil. Dengan menggunakan dataset yang dikumpulkan, tahap ini mengevaluasi kemampuan model yang telah dilatih untuk mengenali penggunaan masker wajah yang tepat dan tidak tepat di berbagai skenario dunia nyata.
Fase  pengujian  menilai  kemampuan  model  untuk mendeteksi  masker  wajah  di  berbagai  skenario  dengan
Gambar 1 . Diagram alir program pelatihan.
Gambar 2 . Diagram alir program utama.
menggunakan dataset komprehensif  yang  mewakili  beragam contoh penggunaan masker. Setiap  citra wajah  dalam dataset berfungsi  sebagai  kasus  uji  untuk  mengevaluasi  akurasi prediktif  model  dalam  mengidentifikasi  penggunaan  masker. Untuk memastikan hasil yang baik, penelitian ini mengevaluasi 30 subjek uji dengan beragam fitur wajah dan aksesori seperti kacamata.  Keberagaman  ini  bertujuan  untuk  memvalidasi kinerja model di berbagai situasi dunia nyata.
Evaluasi  komprehensif  yang  dilakukan  berdasarkan keragaman  dunia  nyata  pada  makalah  ini  memberikan pemahaman  menyeluruh  tentang  efektivitas  model  dalam mendeteksi  masker  wajah.  Melalui  evaluasi  ini,  makalah  ini bertujuan  mengungkap  potensi  asli  model  dan  kemampuan kinerjanya  untuk  diterapkan  secara  luas  di  berbagai  skenario praktis.
Penelitian ini menggunakan serangkaian metrik yang telah ditetapkan untuk mengevaluasi kinerja model yang telah dilatih secara sistematis, yang meliputi akurasi, presisi, recall , dan F 1- score.  Akurasi  berfungsi  sebagai  metrik  utama.  Metrik  ini mengukur tingkat kesesuaian prediksi model dengan data yang sebenarnya.  Nilai  akurasi  yang  tinggi  menandakan  prediksi model yang konsisten dan benar.
Presisi  menilai  kemampuan  model  untuk  meminimalkan false  positive .  Penelitian  ini  menyelidiki  ketepatan  model dalam  mengklasifikasikan  contoh  penggunaan  masker  yang tepat atau tidak tepat. Makin tinggi skor presisi, makin sedikit contoh false positive . Hal ini menunjukkan bahwa model dapat mendeteksi penggunaan masker yang tidak tepat.
Recall menilai  kemampuan  model  dalam  melakukan identifikasi semua contoh kelas tertentu. Dalam penelitian ini, recall digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kemampuan  model dalam  mendeteksi  penggunaan  masker  yang  tepat  dan  tidak tepat. Nilai recall yang tinggi mengindikasikan bahwa model mampu  mendeteksi  penggunaan  masker  yang  tidak  tepat dengan baik.
Selanjutnya, F 1- score menggabungkan  presisi  dan recall , sehingga menghasilkan  ukuran  konsolidasi efektivitas model. Skor  ini  menunjukkan  pertukaran  antara  presisi  dan recall , sehingga  menghasilkan  metrik  seimbang  yang  menekankan kinerja model secara keseluruhan.

## A. OPENCV
OpenCV  merupakan  sumber  daya  yang  kuat  yang  dapat diakses secara bebas dan dirancang khusus untuk pemrosesan citra dinamis secara real-time . OpenCV mencakup serangkaian fungsi  visi  komputer  ( computer  vision )  yang  luas  dan menawarkan application  programming  interface (API)  yang dapat melakukan pemrosesan citra, baik tingkat tinggi maupun rendah.  Kerangka  kerja  multifaset  ini  sangat  penting  untuk mengoptimalkan  aplikasi  secara real-time melalui  fitur  dan fungsi yang komprehensif.
Bagi  para  profesional  yang  terlibat  dalam  domain  visi komputer,  OpenCV  adalah  pilihan  utama.  Kemampuan OpenCV  mencerminkan  kemampuan  pemrosesan  visual
manusia,  sehingga  menjadikannya  perangkat  yang  ideal  bagi para  pengembang  untuk  membuat  aplikasi  yang  dapat diandalkan  [15].  OpenCV  secara  signifikan  menyatu  dengan kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence ,  AI),  sehingga mampu  menyederhanakan  eksekusi  tugas-tugas  rumit,  seperti deteksi  objek  [16],  penerapan augmented  reality [17],  dan pengembangan  gim  komputer  interaktif  [18].  Di  antara berbagai macam aplikasinya, salah satu fungsi OpenCV yang paling  menonjol  adalah  deteksi  masker.  OpenCV  sering dikombinasikan dengan library lain seperti TensorFlow. Pada kombinasi tersebut, OpenCV berfungsi sebagai landasan untuk membangun model pendeteksian masker wajah yang kuat dan akurat [19].

## B. PENGKLASIFIKASI HAAR CASCADE
Pengklasifikasi Haar cascade adalah algoritma efisien yang digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  manusia.  Algoritma  ini unggul  dalam  pendeteksian  wajah  karena  kecepatannya bergantung  pada  jumlah  piksel  dalam  citra  [20].  Selain  itu, untuk  mengembangkan  pendeteksian  wajah,  pengklasifikasi Haar cascade telah  berhasil  digabungkan  dengan  CNN  [21]. Algoritma  ini  menggunakan  teknik  yang  disebut Haar-like , yang  dilatih  untuk  membangun decision  tree yang  dikenal sebagai pengklasifikasi cascade . Pengklasifikasi Haar cascade kemudian  digunakan  untuk  menentukan  keberadaan  objek dalam setiap frame yang diproses.
Gambar 4 menunjukkan fitur Haar-like . Fitur ini mencakup beragam  orientasi  fitur:  (a)  kiri-kanan,  (b)  atas-bawah,  (c) vertikal-tengah,  (d)  horizontal-tengah,  dan  (e)  diagonal. Masing-masing  orientasi  ini  memainkan  peran  yang  berbeda dalam mendeteksi dan mengenali wajah dengan menggunakan metodologi fitur Haar-like .
Untuk memulai proses ini, citra masukan menjalani langkah transformatif  yang  melibatkan  transisi dari komposisi  aslinya ke  representasi grayscale .  Transformasi  ini  mempertahankan fitur wajah  intrinsik sekaligus  menyamakan  informasi warna, sehingga  terbentuk  landasan  untuk  langkah  pemrosesan selanjutnya. Setelah itu, algoritma memanipulasi kontras citra, sehingga  struktur  wajah  terlihat  lebih  jelas.  Peningkatan kontras yang dinamis ini mempertajam kontur citra, sehingga kontur yang menentukan wajah dapat terlihat.
Dengan  dasar  yang  sudah  ada,  algoritma  ini  melakukan integrasi fitur Haar-like ke  dalam  kanvas  citra.  Fitur-fitur ini dirancang untuk menangkap karakteristik visual spesifik yang melekat  pada  struktur  wajah.  Dengan  mendeteksi  variasi intensitas piksel dalam  citra wajah yang terdeteksi, algoritma Haar  dapat  menemukan  dan  mendeteksi  pola-pola  yang berbeda, yaitu mata, hidung, mulut, dan alis. Fitur-fitur Haar- like kemudian akan menetapkan area persegi panjang pada citra, masing-masing diposisikan untuk menunjukkan atribut wajah, sebagaimana telah disebutkan sebelumnya.
Pada  Gambar  5,  algoritma  Haar  melakukan  proses klasifikasi untuk mendeteksi fitur wajah yang berbeda, seperti alis, mata, hidung, dan mulut, di dalam frame citra. Algoritma
(a) (b) (c) (d) (e) Gambar 4 . Tipe-tipe fitur Haar-like .
Gambar 3 . Diagram blok sistem.
ini  menggunakan  pengklasifikasi cascade yang  secara berurutan  memproses  citra  melalui  serangkaian  tahap.  Setiap tahap makin menyempurnakan proses pendeteksian yang akan digunakan untuk menyaring area nonwajah di dalam citra.
Algoritma Haar menavigasi berbagai fitur yang menjadi ciri khas wajah. Analisis algoritma ini meliputi dahi dan alis hingga mata dan kontur pipi, melintasi bibir atas hingga kontur dagu. Setiap elemen ini merupakan bagian dari teka-teki yang lebih besar dan proses klasifikasi algoritma mengintegrasikan setiap elemen  tersebut  untuk  mendapatkan  profil  wajah  yang komprehensif.

## IV. RESULTS AND DISCUSSION
Untuk  memperoleh  deteksi  masker  yang  efektif,  banyak dataset yang  dikumpulkan. Dataset ini  mencakup  500  citra wajah  individu  yang  mengikuti  protokol  penggunaan  masker yang tepat dan 500 citra tambahan untuk individu yang tidak mematuhi praktik penggunaan masker yang direkomendasikan. Kombinasi citra-citra ini menghasilkan repositori komprehensif  seribu  citra  wajah  dan  berfungsi  sebagai  dasar dari  proses  pembelajaran  model.  Tabel  I  menyajikan  model gabungan  dari  kinerja  model  penggunaan  masker  yang  tepat dan tidak tepat, yang didasarkan pada rata-rata 50 pengukuran. Pengukuran ini dilakukan dengan menggunakan dataset yang berisi seribu citra.
Pembagian dataset dilakukan  untuk  memastikan  bahwa model kuat dan tidak bias. Pembagian ini membedakan dataset menjadi  dua  segmen,  yaitu  75%  porsi  substansial  untuk pelatihan  dan  25%  segmen  dicadangkan  untuk  pengujian berikutnya.  Pembagian  ini  memungkinkan  model  untuk dihadapkan  pada  berbagai  skenario  selama  fase  pelatihan, dengan  tetap  mempertahankan  beragam  citra  yang  belum diproses  untuk  validasi  selama  fase  pengujian.  Pembagian dataset ini  sangat  penting  untuk  menyempurnakan  kinerja model karena dapat menjamin kemampuan beradaptasi model pada data baru yang belum pernah ada sebelumnya.
Pada  Gambar  6  dan  Gambar  7,  program  diintegrasikan dengan  model  yang  telah  dilatih  dan  digunakan  untuk mendeteksi penggunaan masker. Program dengan model yang telah  dilatih  berhasil  membedakan  penggunaan  masker  yang tepat dan yang tidak tepat ketika dihadapkan dengan citra wajah yang menggunakan masker.
Pada  Gambar  8  dan  Gambar  9,  program  mampu membedakan antara individu yang mengenakan masker dengan tepat dan yang tidak. Program juga mampu membedakan ketika berbagai  jenis  masker  digunakan  oleh  subjek  serta  ketika subjek memakai kacamata dan tidak memakai kacamata.
Pada Gambar 10, program yang dilengkapi dengan model unggul  dalam  mendeteksi  fitur  wajah  pada  individu  dengan
fitur wajah yang berbeda. Sebagai contoh, program ini berhasil mengidentifikasi  fitur  wajah  seperti  mata  dan  alis,  bahkan ketika fitur wajah tersebut berwarna keabu-abuan.
Gambar  11  menunjukkan  kemampuan  program  untuk mendeteksi  penggunaan  masker  pada  individu  yang mengenakan berbagai jenis masker, bahkan model awal tidak dilatih  secara  khusus  untuk  mendeteksi  tipe  masker  tertentu. Selain  itu,  program  dapat  mendeteksi  penggunaan  masker ketika  hanya  dua  fitur  wajah  yang  terlihat  menonjol,  seperti mata  dan  alis,  sementara  sebagian  besar  fitur  wajah  tertutup oleh masker.
Gambar 5 . Proses klasifikasi wajah menggunakan Haar cascade .
T ABEL I K INERJA M ODEL Y ANG D IGABUNGKAN M ENJADI S ATU D ATASET Metrik Kinerja Akurasi Presisi Recall F1-Score 95,8% 99,7% 92,3% 93,7% Gambar 6 . Program yang terintegrasi dengan model yang telah dilatih berhasil mendeteksi penggunaan masker yang tepat.
Gambar 7 . Program yang terintegrasi dengan model terlatih berhasil mendeteksi penggunaan masker yang tidak tepat.
(a)
(b) Gambar  8 . Program  berhasil  mendeteksi  wajah  yang  menggunakan  masker secara tepat, (a) mengenakan kacamata, (b) tidak mengenakan kacamata.
Pada Tabel II, mask detection model with face recognition (MDMFR) mencapai skor 100% di semua metrik kinerja utama, yaitu akurasi, presisi, recall , dan F 1- score [12]. Namun, seperti pada  penelitian  lainnya,  penelitian  tersebut  hanya  berfokus pada  pendeteksian  masker  yang  dikenakan  dengan  tepat  dan tidak dapat mengidentifikasi penggunaan yang tidak tepat.
Model  di  penelitian  ini  meningkatkan  kemampuan pendeteksiannya,  yaitu  mencakup  penggunaan  masker  yang tepat  dan  tidak  tepat,  bahkan  ketika  subjek  mengenakan kacamata.  Desainnya  memastikan  implementasi  yang  efisien dengan  kode  minimal  dan  pemanfaatan  sumber  daya  yang optimal. Dengan menggunakan pengklasifikasi Haar cascade untuk deteksi fitur wajah dan mengintegrasikan OpenCV untuk fungsionalitas kamera, model dilatih secara konsisten, sehingga memberikan hasil yang baik.
Berdasarkan  analisis  dari  30  subjek  uji  yang  beragam, model  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam membedakan antara penggunaan masker yang tepat dan tidak tepat,  selaras  dengan  iterasi  sebelumnya  dalam  pengenalan masker. Metrik tersebut menghasilkan akurasi sebesar 95,8%, presisi  sebesar  99,7%, recall sebesar  92,3%,  dan F 1- score sebesar 93,7%.
Selain  itu,  model  yang  dilatih  mampu  melampaui  tolok ukur  kinerja  yang  diharapkan,  sehingga  dapat  melakukan identifikasi  penggunaan  masker  yang  tepat  dan  tidak  tepat  di berbagai jenis masker. Namun, penting untuk diketahui bahwa model  ini  mengalami  kesulitan  saat  mendeteksi  individu dengan  fitur  wajah  yang  tidak  kentara,  seperti  alis  yang  tipis atau  berwarna  terang.  Selain  itu,  model  ini  juga  mengalami kesulitan  dalam  mendeteksi  fitur  wajah  yang  terhalang  oleh benda-benda  seperti  rambut,  sehingga  mengurangi  visibilitas alis atau mata. Individu dengan mata yang lebih sipit juga sulit dideteksi  oleh  model.  Keterbatasan  ini  muncul  karena kurangnya  pelatihan  khusus  bagi  model  untuk  mengatasi skenario tersebut.

## V. KESIMPULAN
Model  yang  dilatih  mencapai  akurasi  yang  baik  dalam membedakan antara penggunaan masker yang tepat dan tidak tepat  pada  pengujian  terhadap  30  subjek,  dengan  tingkat akurasi rata-rata sebesar 95,8%, presisi sebesar 99,7%, recall sebesar 92,3%, dan F 1- score sebesar 93,7%. Metrik ini sangat sesuai  dengan  tolok  ukur  sebelumnya,  sehingga  menegaskan ketangguhan model ini. Aspek yang menarik adalah model ini
(a) (b) Gambar  9 . Program  berhasil  mendeteksi  wajah  yang  mengenakan  masker secara tidak tepat, (a) mengenakan kacamata, (b) tidak mengenakan kacamata.
(a) (b)
Gambar  10 . Program  mendeteksi  dengan  tepat pada seseorang  yang memiliki mata sipit dan alis berwarna terang, (a) penggunaan masker wajah yang tepat, (b) penggunaan masker wajah yang tidak tepat.
(a)
(b)
Gambar 11 . Program mendeteksi dengan benar pada orang yang menggunakan masker  yang  pada  awalnya  tidak  dilatih  untuk  mendeteksi,  (a)  penggunaan masker yang tepat, (b) penggunaan masker yang tidak tepat.
T ABEL II H ASIL D ARI M ODEL P ADA M AKALAH I NI T ERHADAP P ENELITIAN S EBELUMNYA Objek Metrik Kinerja Akurasi Presisi Recall F1-Score Makalah ini 95,8% 99,7% 92,3% 93,7% [10] 97% 100% 94% - [12] 100% 100% 100% 100% [14] 92,64% 94% 93% 93%
mampu  melampaui  ekspektasi  awal.  Model  ini  dapat mengidentifikasi penggunaan berbagai jenis masker yang tepat dan  tidak  tepat.  Meskipun  tidak  dilatih  secara  khusus  untuk variasi  tersebut,  model  ini  secara  efektif  mendeteksi  variasi masker yang memiliki potensi implikasi di dunia nyata.
Meskipun demikian, penting untuk mengenali kekurangan model  ini.  Hambatan  muncul  selama  proses  pendeteksian wajah,  terutama  ketika  rambut  panjang  menutupi  fitur  wajah utama, seperti mata, hidung, mulut, dan alis. Selain itu, akurasi menurun ketika fitur-fitur tersebut tertutupi atau hampir tidak terlihat  karena  alis  yang  berwarna  terang  atau  tipis  dan  mata yang sipit.
Langkah-langkah  yang  ketat  memastikan  lingkungan pengujian  terkendali,  sehingga  meminimalkan false  positive . Iterasi  di  masa  mendatang  dapat  menyempurnakan  ketepatan model  dengan  membedakan  antara true  positive dan false positive . Selain itu, model yang mengenali wajah tanpa masker dapat meningkatkan kemampuan sistem.
Dapat disimpulkan bahwa model yang dilatih menunjukkan kemampuan  yang  baik  dalam  mengidentifikasi  penggunaan masker. Metrik dan kemampuan beradaptasinya menunjukkan signifikansinya dalam memerangi COVID-19. Model ini juga berpeluang untuk dikembangkan lebih lanjut guna meningkatkan  kemampuan  dan  keserbagunaannya  melalui fitur-fitur  yang  disempurnakan  dan  peningkatan  yang ditargetkan.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi, Muhammad Farell; metodologi, Muhammad  Farell;  perangkat  lunak,  Muhammad  Farell; validasi, Hustinawaty; investigasi, Muhammad Farell; sumber daya,  Muhammad  Farell;  kurasi  data,  Muhammad  Farell; penulisan—penyusunan draf asli, Muhammad Farell; penulisan—peninjauan  dan  penyuntingan,  Hustinawaty; visualisasi,  Muhammad  Farell;  pengawasan,  Hustinawaty; administrasi  proyek,  Hustinawaty;  akuisisi  pendanaan, Muhammad Farell.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan puji syukur kepada Allah SWT atas terselesaikannya  tesis  dengan  tepat  waktu  untuk  memenuhi persyaratan  kelulusan  program  magister  di  Universitas Gunadarma. Meskipun terdapat banyak tantangan, karya yang berjudul “Implementasi  Deteksi  Penggunaan  Masker Menggunakan  SVM  dan Haar  Cascade P ada  OpenCV”  ini telah  memberikan  kontribusi  yang  sangat  berarti  bagi  ilmu pengetahuan  yang  lebih  luas.  Penulis  juga  menghargai bimbingan  dan  dorongan  yang  tak  ternilai  dari  semua  orang yang  telah  berkontribusi  dalam  perjalanan  akademis  yang bermakna dan bermanfaat ini.

## REFERENSI
[1] Y.  Zhu  dkk . ,  “Mix  contrast  for  COVID-19  mild-to-critical  prediction,” IEEE Trans. Biomed. Eng. , vol. 68, no. 12, hal. 3725–3736, Des. 2021, doi: 10.1109/TBME.2021.3085576.
[2] M. Akay dkk . , “Healthcare Innovations to address the challenges of the COVID-19 pandemic,” IEEE J. Biomed., Health Inform. , vol. 26, no. 7, hal. 3294–3302, Jul. 2022, doi: 10.1109/JBHI.2022.3144941.
[3] S.  Chiera  dkk . ,  “Measuring  total  filtration  efficiency  of  surgical  and community  face  masks:  Impact  of  mask  design  features,” IEEE  Trans.
Instrum., Meas. , v 72, ol. hal 1 . –17,  Mar. doi: 2023,
10.1109/TIM.2023.3257326.
[4] A.C. Morales dkk . , “Causes and consequences of purifying selection on SARS-CoV-2,” Genome Biol., Evol. , vol. 13, no. 10, hal. 1-17, Okt. 2021, doi: 10.1093/gbe/evab196.
[5] S.  Taylor  dan  G.J.G.  Asmundson,  “Negative  attitudes  about  facemasks during  the  COVID-19  pandemic:  The  dual  importance  of  perceived ineffectiveness and psychological reactance,” PloS ONE , vol. 16, no. 2, hal. 1-15, Feb. 2021, doi: 10.1371/journal.pone.0246317.
[6] S. Lee dan D. An, “Applying a deep learning enhanced public warning system to deal with COVID-19,” J. Commun., Netw. , vol. 23, no. 5, pp. 350–359, Okt. 2021, doi: 10.23919/JCN.2021.000036.
[7] E.  Cave,  “COVID-19  super-spreaders:  Definitional  quandaries  and implications,” Asian Bioeth. Rev. , vol. 12, no. 2, pp. 235–242, Jun. 2020, doi: 10.1007/s41649-020-00118-2.
[8] Y. Pathak, P.K. Shukla, dan K.V. Arya, “Deep bidirectional classification model  for  COVID-19  disease  infected  patients,” IEEE/ACM  Trans.
[9] N.A. Nainan dkk., “Real time  face  mask detection using  MobileNetV2 and  InceptionV3  models,” 2021  IEEE  Mysore  Sub  Sect.  Int.  Conf.
(MysuruCon) 2021, ,
hal 341 . – doi: 345, 10.1109/MysuruCon52639.2021.9641675.
[10] I.M.D.P.  Asana,  G.A.  Pradana,  I.P.S.  Handika,  dan  S.I.  Murpratiwi, “Mask detection system using convolutional neural network method on surveillance camera,” Telemat., J. Inform., Teknol. Inf. , vol. 19, no. 2, hal. 201–214, Jun. 2022, doi: 10.31315/telematika.v19i2.7246.
[11] A.  Das,  M.W.  Ansari,  dan  R.  Basak,  “COVID-19  face  mask  detection using TensorFlow, Keras and OpenCV,” 2020 IEEE 17th India Counc.
Int. Conf. (INDICON) , 2020, hal. 1–5,
doi:
10.1109/INDICON49873.2020.9342585.
[12] N. Ullah dkk., “A novel DeepMaskNet model for face mask detection and masked facial recognition,” J. King Saud Univ. Comput., Inf. Sci. , vol. 34, no. 10, hal. 9905–9914, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2021.12.017.
[13] A. Sharma, J. Pathak, M. Prakash, dan J.N. Singh, “Object detection using OpenCV  and  Python,” 2021  3rd  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Commun. Control, Netw. (ICAC3N) , 2021, hal. 501–505, doi: 10.1109/ICAC3N53548.2021.9725638.
[14] P.  Nagrath  dkk.,  “SSDMNV2:  A  real  time  DNN-based  face  mask detection system using single shot multibox detector and MobileNetV2,” Sustain.  Cities  Soc. ,  vol.  66,  pp.  1–13,  Mar.  2021,  doi: 10.1016/j.scs.2020.102692.
[15] S.O.  Adeshina,  H.  Ibrahim,  S.S.  Teoh,  dan  S.C.  Hoo,  “Custom  face classification model for classroom using Haar-like and LBP features with their performance comparisons,” Electron. , vol. 10, no. 2, hal. 1–15, Jan. 2021, doi: 10.3390/electronics10020102.
[16] H. Adusumalli dkk., “Face mask detection using OpenCV,” 2021 3rd Int. Conf. Intell. Commun. Technol. Virtual Mob. Netw. (ICICV) , 2021, hal. 1304–1309, doi: 10.1109/ICICV50876.2021.9388375.
[17] D.S.A.  Gundala,  S.S.  Alamuri,  A.  Firdaus,  dan  G.K.  Kumar, “Implementing augmented reality using OpenCV,” 2022 IEEE Delhi Sect.
Conf. (DELCON) , 2022, hal. 1–4, doi: 10.1109/DELCON54057.2022.9753233.
[18] I.  Ralev  dan  G.  Krastev,  “Application  of  OpenCV  in  serious  games,” 2022 Int. Symp. Multidiscip. Studies Innov. Technol. (ISMSIT) , 2022, pp. 484–487, doi: 10.1109/ISMSIT56059.2022.9932804.
[19] R.A.  Asmara,  M.  Ridwan,  dan  G.  Budiprasetyo,  “Haar  cascade  and convolutional  neural  network  face  detection  in  client-side  for  cloud computing face recognition,” 2021 Int. Conf. Elect., Inf. Technol. (IEIT) , 2021, hal. 1–5, doi: 10.1109/IEIT53149.2021.9587388.
[20] S. Abidin, “Deteksi wajah menggunakan metode Haar cascade classifier berbasis webcam pada MATLAB,” J. Elekterika , vol. 15, no. 1, hal. 21– 27, Mei 2018, doi: 10.31963/elekterika.v15i1.2102.
[21] R.Y.  Adhitya  dkk.,  “Applied  Haar  cascade  and  convolution  neural network  for  detecting  defects  in  the  PCB  pathway,” 2020  Int.  Conf. Comput. Eng. Netw. Intell. Multimedia (CENIM) , 2020, hal. 408-411, doi: 10.1109/CENIM51130.2020.9297996.
Comput. Biol. Bioinform. , vol. 18, no. 4, pp. 1234–1241, Jul./Agu. 2021, doi: 10.1109/TCBB.2020.3009859.