[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2]
[ Agustus 2021]

## RANCANG BANGUN APLIKASI NEW NORMAL COVID-
19 DETEKSI PENGGUNAAN MASKER

## MENGGUNAKAN HAAR CASCADE CLASSIFIER
Ahmadi a,1,* , Ade Chandra Saputra b,2 , Ariesta Lestari c,3 a Universitas Palangka Raya, T. Tilung XXII, Palangka Raya
b Universitas Palangka Raya, Yos Sudarso 3, Palangka Raya
1 dataahmadi2020@gmail.com *; 2 adechandra@it.ac.upr.id; 3 aries22ta@gmail.com * corresponding author
ARTICLE INFO ABSTRACT Keywords During the COVID-19 pandemic, when in public places, it is required to  apply  the  4M  health  protocol,  namely  wearing  masks,  washing hands,  maintaining  distance,  and  avoiding  crowds.  In  its implementation, there are officers who always maintain and remind people not to violate health protocols. Like remembering to wear a mask.
The  mask  detection  application  is  made  as  a  computerized surveillance system that can store images of violations of the use of masks  and  provide  warning  sounds.  Observations,  discussions  and literature studies are sources of data in this empirical research. Using Python as a programming language assisted with OpenCV for image processing. After passing through the 4 stages of Waterfall, namely Analysis, Design, Manufacturing and Development and Testing, an application is produced where the Raspberry Pi is a processing tool and images are captured from the camera module with a resolution of 1080x1024 px. This application can detect the use of masks with an accuracy  of  90.5%  using  the  Machine  Learning  Haar  Cascade Classifier method. Where the condition of the face is a maximum of 30 degrees turned to the side and looked up.
1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pada Desember 2019, kasus pneumonia misterius pertama kali dilaporkan di Wuhan, Provinsi Hubei[1]. Selanjutnya virus ini diberi nama Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-COV 2).  Transmisi SARS-CoV-2 dari pasien simptomatik terjadi melalui droplet yang keluar  saat  batuk  atau  bersin[1].  Cara  menghindar  dari  terpapar  Covid-19  adalah  dengan menghindari kontak langsung atau menjaga jarak dan menggunakan masker. pada tempat umum biasanya  masih  terdapat  pelanggaran  yang  terjadi,  Sehingga  akan  ada  petugas  yang  senantiasa menjaga  dan  mengingatkan  agar  orang  tidak  melanggar  protokol  kesehatan,  hal  ini mengakibatkan  terjadinya kontak  langsung  antara  petugas  dan  pengunjung.  Agar  pada proses  pengawasan  dapat  dilakukan  menyeluruh  dan  menghindari  kontak  langsung. Selain  itu  ketika  menggunakan  komputer,  hasil  pengawasan  dapat  disimpan  berupa gambar  pada  penyimpanan  komputer,  atau  dikirim  melalui  sosial  media  salah  satunya adalah  Telegram  dimana  gambar  tersebut  digunakan  sebagai  bukti  dikemudian  hari. Seperti halnya pada penelitian oleh Galang Aprilian Anarki, Karina Auliasari, Mira Orisa, dengan  judul  “PENERAPAN  METODE  HAAR  CASCADE  PADA  APLIKASI DETEKSI MASKER” dapat mendeteksi masker dengan total keakuratan tertinggi 88,7% dan terendah 44,9%.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]

## 1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini yaitu mengimplementasikan Machine Learning dalam pengawasan sebagai  pendeteksi  penggunaan  masker  menggunakan  Metode  Haar  Cascade  Classifier. Menerapkan Haar Cascade Classifier dalam mendeteksi objek.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Bagian ini memuat teori-teori pendukung dari metode yang diusulkan untuk pemecahan suatu masalah dan/atau pengembangan dari metode tersebut, yang didasarkan dari referensi yang jelas (buku, jurnal, prosiding dan artikel ilmiah lainnya).

## 2.1 Tinjauan Pustaka

## 2.1.1 Penerapan Metode Haar Cascade Pada Aplikasi Deteksi Masker
Pada  penlitian  oleh  Galang  Aprilian  Anarki,  Karina  Auliasari,  Mira  Orisa,  dengan  judul “PENERAPAN METODE HAAR CASCADE PADA APLIKASI DETEKSI MASKER” hasil dari penelitian ini adalah aplikasi dapat mendeteksi masker dari citra yang bersumber dari foto atau video dari webcam internal maupun eksternal dengan baik, dengan total keakuratan tertinggi 88,7% dan terendah 44,9%. Fitur peringatan yang berupa audio dan memotret juga dapat bekerja dengan baik[2].
2.1.2 Sistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones
Penelitian ini mendapatkan nilai akurasi sistem deteksi wajah sebesar 90,9%. Hasil lain yang didapatkan adalah posisi wajah yang tegak/tidak tegak menentukan keberhasilan deteksi wajah tersebut[6].
2.1.3 Desain sistem deteksi objek real time dengan Metode Haar Cascade Classifi
Objek yang ingin diamati dapat dideteksi langsung oleh CCTV secara detail. Sistem ini dapat memberikan  informasi  kepada  pengguna  secara  real-time  untuk  mengamati  langsung  keadaan barang  barang  berharga  di  dalam  suatu  ruangan  dengan  CCTV  yang  sudah  di  beri  desain algoritma, hal ini dapat meminimalkan aksi kriminal seperti pencurian dan pengrusakan barang barang berharga[3].
2.2 Teori-Teori Pendukung

## 2.2.1. COVID-19
Virus Corona atau severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV 2) adalah virus yang menyerang sistem pernapasan. Penyakit karena infeksi virus ini disebut COVID-19. Virus Corona bisa menyebabkan gangguan ringan pada sistem pernapasan, infeksi paru-paru yang berat, hingga kematian. COVID-19 pertama dilaporkan di Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020 sejumlah dua kasus. Data 31 Maret 2020 menunjukkan kasus yang terkonfirmasi berjumlah 1.528 kasus  dan  136  kasus  kematian.  Saat  ini,  penyebaran  SARS-CoV-2  dari  manusia  ke  manusia menjadi sumber transmisi utama sehingga penyebaran menjadi lebih agresif[1].

## 2.2.2. Computer Vision
Virus  Computer  Vision  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  pengetahuan  yang  bertujuan untuk  membuat  suatu  keputusan  yang  berguna  mengenai  objek  fisik  nyata  dan  keadaan berdasarkan sebuah gambar atau citra.

## 2.2.3. Machine Learning
Machine Learning merupakan cabang ilmu dari Artificial Intelligence yang memungkinkan komputer  memiliki  kemampuan  untuk  belajar  tanpa  perlu  di  program  lagi.  Machine  learning berhubungan dengan computational statistics yang berfokus pada suatu prediksi atau pembuatan keputusan  berdasarkan  penggunaan  komputer.  Beberapa  implementasi  dari  machine  learning adalah  text  analysis,  image  processing,  finance,  search  and  recommendation  engine,  speech understanding.
2.2.4. Haar Cascade Classifier
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
Haar  Cascade  classifier  merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  pendeteksian  obyek. Metode ini juga dikenal dengan metode viola jones. Salah satu metode pendeteksian objek yang cukup populer adalah metode Viola Jones, yang diusulkan oleh Paul Viola dan Michael Jones pada tahun 2001. Terdapat empat kunci utama di dalam metode pendeteksian objek Viola Jones, yaitu: Fitur segi empat sederhana disebut sebagai fitur Haar. Integral image (citra integral) untuk pendeteksian  fitur  secara  cepat.  Metoda  machine  learning  AdaBoost  (algoritma  boosting). Cascade Classifier (Classifier bertingkat) untuk menghubungkan dan mengelompokkan banyak fitur secara efisien.
Secara  umum  Haar-Like  Feature  digunakan  dalam  mendeteksi  objek  pada  image  digital. Nama  Haar  merujuk  pada  suatu  fungsi  matematika  (Haar  Wavelet)  yang  berbentuk  kotak, prinsipnya sama seperti pada fungsi Fourier. Awalnya pengolahan gambar hanya dengan melihat dari nilai RGB tiap pixel, namun metoda ini ternyata tidaklah efektif.
Fitur  haar (haar like  feature) adalah  pengambilan  pixel pada  citra  membentuk segi  empat sederhana yang dibagi menjadi dua bagian, satu bagian gelap dan satu bagian terang. Adanya fitur haar ditentukan dengan cara mengurangi rata-rata pixel pada daerah gelap dari rata-rata pixel dari daerah terang. Jika nilai perbedaan itu diatas nilai ambang atau threshold, maka dapat dikatakan bahwa fitur itu ada. Untuk menentukan ada tidaknya dari ratusan fitur haar pada sebuah citra dan pada skala yang berbeda secara efisien, Viola Jones menggunakan teknik yang dinamakan citra integral atau integral image.
Integral Image adalah sebuah citra yang nilai tiap pikselnya merupakan penjumlahan dari nilai piksel kiri atas hingga kanan bawah. Untuk memudahkan proses perhitungan nilai dari setiap fitur Haar pada setiap lokasi gambar digunakan teknik yang disebut citra integral. Secara umum integral mempunyai makna menambahkan bobot, bobot merupakan nilai-nilai piksel yang akan ditambahkan ke dalam gambar asli. Dengan mendapatkan nilai dari citra integral maka jumlah dari  seluruh  piksel  yang  ada  dalam  setiap  persegi  panjang  dapat  dihitung  dengan  empat  nilai. Nilai-nilai ini merupakan piksel pada citra integral yang bertepatan dengan sudut-sudut persegi panjang yang ada pada citra masukkan.
Algoritma AdaBoost (Adaptive Boosting) adalah algoritma Machine learning untuk memilih subset fitur terbaik di antara semua fitur yang tersedia. Keluaran dari algoritma ini adalah sebuah pengklasifikasi  (Fungsi  Prediksi,  Fungsi  Hipotesis)  yang  disebut  “Strong  Classifiers”.  Strong Classifiers terdiri  dari  kombinasi linier  "Weak  Classifiers" (fitur terbaik).  Untuk memilih  fitur yang spesifik yang akan digunakan dan untuk mengatur nilai ambangnya (threshold), Viola dan Jones menggunakan sebuah metode machine learning yang disebut AdaBoost.
Cascaded classifier merupakan suatu metode pengklasifikasian bertingkat, dimana input dari setiap  tingkatan  merupakan  output  dari  tingkatan  sebelumnya.  Cascade  classifier  dirancang sedemikian rupa untuk meningkatkan tingkat pendeteksian dan mengurangi jumlah positif palsu.

## 2.2.5. Raspberry Pi
Raspberry Pi, sering disingkat dengan nama Raspi, adalah komputer papan tunggal (single- board circuit; SBC) yang seukuran dengan kartu kredit yang dapat digunakan untuk menjalankan program perkantoran, permainan komputer, dan sebagai pemutar media hingga video beresolusi tinggi.

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian ini  adalah penelitian  empiris,  yaitu penelitian dengan  adanya  data-data lapangan sebagai sumber data utama, seperti hasil  wawancara dan observasi. Metodologi yang diperlukan untuk tugas akhir ini terdiri dari beberapa tahap seperti: tahap pengumpulan data, tahap pengembangan, hingga menghasilkan kesimpulan.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]

## 3.1 Model Pengembangan Sistem
Metode  yang  digunakan  pada  pengembangan  Aplikasi  Deteksi  Masker  menggunakan waterfall. Model ini sering disebut juga dengan classic life cycle atau metode waterfall. Namun pada  penelitian  kali  ini,  peneliti  mengembangkan  Metode  Pengembangan  Perangkat  Lunak menurut Rosa dan Shalahuddin, agar dapat sesuia dengan penelitian yang dilakukan.

## Gambar 1 pengembangan MPPL Rosa dan Salahuddin

## 3.2 Analysis
Tahap  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  dengan  studi  literatur  dan  studi  pustaka.  Melalui pengumpulan  kebutuhan  tersebut,  peneliti  memperoleh  data  mengenai  keamanan  pengawasan pintu  masuk  dengan  diawasi  langsung.  komponen  untuk  membangun  produk,  tools  untuk pengembangan sistem, teori yang akan digunakan, serta data untuk desain dan proses pembuatan alat  dan  sistem.  Hal  yang  dilakukan  yaitu  Mendefinisikan  Ruang  Lingkup,  Analisis  Sistem Berjalan, Analisis Sistem Usulan, Analisis Kebutuhan Fungsional Sistem dan Analisis Kebutuhan Hardware.

## Gambar 2 pengembangan MPPL Rosa dan Salahuddin
Gambar ilustrasi diatas menunjukan bahwa sistem yang berjalan saat ini masih menggunakan data  manusia  untuk  selalu  memperhatikan  pengunjung  yang  datang  ke  Gedung  rektorat Universitas Palangka Raya.
Gambar 3 pengembangan MPPL Rosa dan Salahuddin

## Gambar 4 pengembangan MPPL Rosa dan Salahuddin
Terlihat pada gambar penempatan akan berada tepat di depan pintu, dengan ketinggian dari 1.5 hingga 2 m disangga oleh tripod. pengunjung dapat masuk dengan melewati kiri dan kanan Aplikasi.

## 3.3 Design
Pada penelitian ini beberapa tahapan yang akan dilakukan adalah pengambilan dataset, proses training,  implementasi  pada  proses  Pendeteksi  penggunaan  masker  dan  proses  pemberian peringatan.  Desain  sistem  real  time  deteksi  objek  ini  menggunakan  beberapa  perangkat  lunak yang sangat penting untuk proses pembuatan desain algoritmanya. Proses pembuatan perancak lunak dan instalasi perangkat lunak dapat dilihat dari diagram alir dibawah ini.

## Gambar 5 Flowchart model klasifikasi
Selanjutnya adalah pengimplemtasian model pada perangkat keras. Berikut desain Perangkat Lunak yang diterapkan pada perangkat keras.
[Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]

## Gambar 6 Flowchart model klasifikasi
Sistem pada Raspberry Pi dimulai dengan Input Citra melalui Modul Kamera, lalu dari input citra  ini  akan  diambil  Capture  gambar  yang  akan  dilakukan  Konvolusi  Citra,  apakah  orang menggunakan  masker  atau  tidak  dimana  akan  memberikan  peringatan  melalui  Speaker  dan mengirim gambar wajah orang tanpa masker ke telegram.
Desain  perangkat  keras  yang  akan  dirancang  berdasarkan  gambar  3.2  dimana  Modul Kamera, Raspberry Pi dan Speaker terintegrasi dan saling terhubung.

## Gambar 7 Flowchart model klasifikasi
4. PEMBAHASAN
4.1 Manufackture and Development
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2]
[ Agustus 2021]
Terlihat  pada  rancangan,  Modul  kamera Raspberry  Pi dihubungkan  pada  port  kamera. Output suara dikeluarkan oleh Speaker yang dihubungkan menggunakan kabel 3.5 mm melalui lubang jack audio pada Raspberry  Pi .  Sedangkan  untuk  penyimpanan  gambar  dikirim melalui internet dimana dihubungkan melalui LAN atau WIFI. Untuk menghidupkan sistem ini diperlukan daya listrik yang didapat melalui port USB tipe C pada Raspberry Pi.

## Gambar 9 peletakan alat
Dataset  yang  digunakan  untuk  tahapan  pelatihan  pembuatan  model  adalah  dataset  yang didapat  website  penyedia  dataset  yaitu  web  kaggle  dengan  situs  www.kaggle.com  berjudul dataset Face Mask ~12K Images Dataset dengan alamat www.kaggle.com/ashishjangra27/face- mask-12k-images-dataset yang diupload oleh pemilik akun kaggle ashish jangra.

## Gambar 10 dataset pada website Kaggle
Dataset yang digunakan sebanyak 3900 untuk label Positive dan 4000 untuk label Ngative, dikarenakan  keterbatasan  dari  device  untuk  melatih  model  sehingga  memerlukan  waktu  yang lama dalam melakukan training.Untuk melakukan training sebanyak 3900 dataset dengan label WithMask dan 4000 dataset negative, diperlukan waku 3 hari 19 jam 7 menit training. Berikut tampilan waktu akhir training model.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2]
[ Agustus 2021]
Untuk  mendapatkan  model Machine  Learning yang  dapat  memberikan  hasil  yang diinginkan, diperlukan tahapan evaluasi model yang telah ditraining. Salah satu cara mengetahui kinerja  model  adalah  dengan  mengukur  akurasinya.  Ada  dua  konsep  pada split validation: training  error dan test  error.  Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode Split Validation training  error. Dalam  mengevaluasi  performance algoritma  dari  Machine  Learning (ML)  (khususnya  supervised  learning),  digunakan  acuan  Confusion  Matrix.  Confusion  Matrix merepresentasikan  prediksi  dan  kondisi  sebenarnya(aktual)  dari  data  yang  dihasilkan  oleh algoritma ML.
Gambar 11 Matriks Confusion
Data test yang digunakan paling besar yaitu 30% dari total data antara data training dan data test atau 3.386 data dari 11.286, yang terbagi lagi menjadi dua label. Jadi 30% data test merupakan 30% dari data total.
Tabel 1 hasil uji model
Terlihat pada tabel diatas, model dapat mendeteksi objek sebesar 88,28% untuk persentasi terendah  mendeteksi  objek  berlabel  positif.  sedangkan  untuk  rata-rata  persentasi  terdeteksinya objek dengan berbagai macam jumlah data uji dari dua label, model memiliki persentasi akurasi sebesar  90,5%.  pada  data  diatas  terlihat  juga  bahwa  perbedaan  jumlah  data  uji  tidak  banyak berpengaruh terhadap nilai akurasi dari model.

## Tabel 2 Data Uji dengan data kerumunan
Citra Keterangan
Terdeteksi
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
Terdeteksi
terdeteksi
terdeteksi Tabel 3 hasil uji kemiringan
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
Setelah melakukan pengujian menggunakan Blackbox terhadap fungsi-fungsi yang terdapat pada Aplikasi baik yang dapat dikontol  atau diberi perintah melalui Telegram petugas  maupun  fungsi  otomatis  dari  Aplikasi,  dihasilkan  keluaran  atau  hasil  yang diharapkan sesuai dimana pengguna dapat menggunakan fungsi dari sistem sebagai mana mestinya.

## 5. KESIMPULAN
Terdapat  permasalahan  dalam  pengawasan  dan  penjagaan  pintu  pada  saat  New  Normal, dimana pengawas diharuskan memberi peringatan dengan mendekat serta pengawas tidak mampu memberikan bukti bahwa seorang pengunjung pernah berada disana tidak menggunakan masker. Hingga dilakukanlah penelitian dengan judul “Rancang Bangun Aplikasi New Normal COVID- 19 Deteksi Penggunaan Masker Menggunakan Haar Cascade Classifier”. Dimana telah dibahas pada  bab  sebelumnya  penelitian  ini  menggunakan  Waterfall  sebagai  Metode  Pengembangan Perangkat  Lunak.  Empat  tahapan  yang  dilalui  yaitu  Analisis,  Desain,  Manfacture  dan Development    serta  pengujian.  Sistem  ini  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  Python  dan OpenCV sebagai Library pemeroses citra, yang diimplementasikan pada rangkaian Raspberry Pi dan modul kamera sebagai alat komputasi dan input citra. Kamera yang digunakan beresolusi 8 mp.  Digunakan  pula  Speaker  dan  Telegram  sebagai  Output  yang  dapat  dikelola  oleh  Petugas.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 2] [ Agustus 2021]
Karena OS yang digunakan pada Raspberry adalah Raspbian maka IDE yang digunakan adalah Thonny IDE. Kemudian system diuji menggunakan pengujian Black Box.
Pada saat Development, model hasil training demgan rasio data uji dan data test 70 : 30 diuji menggunakan metode Split validation. Didapat hasil uji model dengan akurasi dapat mendeteksi objek sebesar 90,5%. Model tersebut memiliki dataset 3900 untuk label positive dan 4000 untuk dataset  label  negative.  Dan  pada  implementasi  pada  perangkat  keras,  didapatkan  hasil  bahwa Aplikasi dapat mendeteksi objek dengan metode Haar Cascade Classifier, dimana pada penelitian ini  adalah  Wajah  dengan  masker  dan  Wajah  Tanpa  Masker  dengan  jarak  3  Meter  jika menggunakan resolusi 640 x 480 dimana persentasinya adalah 100% namun pada jarak lebih dari 3 meter aplikasi tidak mampu mendeteksi objek dengan benar. Sedangkan untuk resolusi 1240 x 1024 dapat mendeteksi objek dalam jarak 5 meter sebesar 90%. Besar sudut kemiringan wajah yang dapat dideteksi oleh aplikasi sebesar 30 derajat untuk menoleh keatas dan kesamping dan 45 derajat untuk menoleh kebawah. Aplikasi juga dapat mendeteksi beberapa objek wajah dalam satu citra ketika didalam satu citra tersebut terdapat beberapa orang. Setelah mendeteksi objek, Aplikasi berhasil memberi Output berupa suara melalui speaker dan gambar wajah orang tanpa masker ketelegram.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Susilo et  al. ,  “Coronavirus  Disease  2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini,” J.  Penyakit Dalam Indones. , vol. 7, no. 1, p. 45, 2020, doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[2] G. Aprilian Anarki, K. Auliasari, and M. Orisa, “Penerapan Metode Haar Cascade Pada Aplikasi Deteksi Masker,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  179–186, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3214.
[3] I.  S.  Pratama,  Muhammad  Rizky;  Rizal,  Achmad;  Sumaryo,  “Desain  Sistem  Deteksi Objek Real Time Dengan Metode Haar Cascade Classifier Real Time Object Detection System Design Using Haar Cascade Classifier Method,” vol. 7, no. 1, pp. 26–34, 2020.
[4] P.  Viola  and  M.  Jones,  “Rapid  object  detection  using  a  boosted  cascade  of  simple features,” Proc.  IEEE  Comput.  Soc.  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  vol.  1,  no. February, pp. 1–8, 2001, doi: 10.1109/cvpr.2001.990517.
[5] K.  Pemprov et  al. ,  “SK  Gubernur  kalimantan  tengah,”  vol.  NOMOR  43  T,  no. PERATURAN GUBERNUR KALIMANTAN TENGAH, pp. 1–6, 2020.
[6] A. R. Syafira, “Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones,” Emit. J. Tek. Elektro , vol. 17, no. 1, pp. 26–33, 2017, doi: 10.23917/emitor.v17i1.5964.