## PENERAPAN METODE HAAR CASCADE PADA APLIKASI DETEKSI MASKER
Galang Aprilian Anarki, Karina Auliasari, Mira Orisa Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718125@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Saat  ini  menggunakan  masker  merupakan  hal  wajib  yang  harus  dilaksanakan  untuk  meminimalisir  atau mencegah wabah virus covid-19 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 : haar cascade, deteksi masker, deteksi mulut, deteksi objek

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  menggunakan  masker  merupakan  hal wajib  yang  harus  dilaksanakan  untuk  meminimalisir atau mencegah wabah virus covid-19 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 aplikasi yang dapat mendeteksi penggunaan  masker  atau  tidak  pada  suatu  tempat. Aplikasi pendeteksi penggunaan  masker  ini  memiliki fitur  peringatan  dengan  mengeluarkan  suara  jika  ada orang  yang  terdeteksi  tidak  menggunakan  masker. Aplikasi  yang  dikembangkan  nantinya  menggunakan metode  haar  cascade  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.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Banyak  penelitian  terkait  tentang  bidang  ilmu ekstraksi bentuk seperti penelitian yang dilakukan oleh Annga  Wahyu  Wibowo  dkk  pada  tahun  2020. Penelitian  ini  membahas  tentang  “Pendeteksian  dan pengenalan  wajah  pada  foto  secara  real  time  dengan Haar  cascade  dan  local  Binary  Pattern  Histogram”. Penelitian  ini  mampu  mendeteksi  dan  mengenali wajah  secara  realtime  dengan  jarak  0  hingga  40  cm. (Wibowo et al. 2020)
Mahmudi  Ali  pada  tahun  2014  pada  penelitian yang  judul  “Deteksi  Senjata  Tajam  Dengan  Metode Haar Cascade Classifier Menggunakan Teknologi Sms Gateway”. Tujuan penelitian ini yaitu untuk membuat aplikasi  pendeteksi  senajata  tajam.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  sistem  dapat  mengenali  objek senjata  tajam  dengan  akurasi  63,3%  pada  cahaya remang-remang,  70%  pada  cahaya  normal  dan  86% pada cahaya terang. (Mahmudi 2014)
Agustian  di  tahun  2012  membuat  penelitian dengan judul “Mouse Kamera Dengan Deteksi Wajah Realtime  Dan  Deteksi  Kedip  Berbasis  Metode Haarcascade Dan Surf”. Tujuan penelitian  ini adalah untuk  membuat  sistem  pengganti  penggunaan  mouse
pada  penyandang  disabilitas,  untuk  menggerakkan mouse  menggunakan  metode  haarcascade  dengan mendeteksi wajah, sedangkan untuk klik pada mouse menggunakan  kedipan  mata  dideteksi  menggunakan SURF.  Pengendalian  kursor  mouse  dapat  dilakukan dengan  baik  melalui  penggunaan  deteksi  wajah realtime  haarcascade,  tanpa  harus  menggunakan optical flow, komputasi sistem menjadi lebih optimal. (Agustian,2012)
Puteri  Rahma  Tiara  pada  penelitian  selanjutnya dengan  judul  “Deteksi  Kantuk  Menggunakan Kombinasi  Haar  Cascade  dan  Convolutional  Neural Network”.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mendeteksi wajah  mengantuk.  Hasil  penelitian  ini  sistem  dapat mendeteksi  wajah  dan  kantuk  dengan  sangat  baik. (Puteri and Utaminingrum 2020)
Selanjutnya  pada  paper  “Penerapan  Haar Cascade  Classification  Model  untuk  Deteksi  Wajah, Hidung,  Mulut,  dan  Mata  Menggunakan  Algoritma Viola-Jones”. Pada penelitiannya penulis menggunakan  algoritma  Viola-Jones  dengan  metode Haarcascade untuk mendeteksi Wajah, Hidung, Mulut, dan  Mata  dengan  Bahasa  Pemrograman  Matlab. Sistem ini dapat mengenali dengan baik setiap bagian wajah yang disebutkan tadi. (Heryana, Rini Mayasari, and Kiki Ahmad Baihaqi 2020)
Muhammad  Syarif  pada  penelitiannya  yang berjudul  “Deteksi  Kedipan  Mata  Dengan  Haar Cascade  Classifier  Dan  Contour  Untuk  Password Login  Sistem”.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk membuat  deteksi  kedip  mata  sebagai  metode  sandi baru untuk masuk ke dalam suatu sistem. Cara ini tidak lagi  menggunakan  keyboard  sebagai  alat  masukan karena  rawan  untuk  terjadi  pencurian  sandi  dengan menekan tombol. (Syarif and Wijanarto 2015).

## 2.2 Face Recognition
Deteksi wajah adalah metode untuk menemukan dan mengekstrak sebuah fitur pada daerah wajah untuk keperluan  pengenalan  atau  pendeteksian  wajah. Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  teknologi dalam pengolahan citra (computer vision) yang dapat mengenali  identitas  seseorang  atau  informasi  dari sebuah  wajah  (Hjelmås  and  Low  2001).    Dari  segi kegunaannya  di  bidang  lain,  teknologinya  masih sangat  luas,  antara  lain:  keselamatan,  robotika,  atau Kesehatan (Zhao and Wei 2017)
Beberapa  faktor  yang  bisa  mempengaruhi pengenalan wajah meliputi:
a.  Daerah  pada  wajah  ditunjukkan  pada  gambar pose mungkin berbeda (bagia depan terlihat jelas, beberapa wajah tidak terlihat).
b.  Bagian wajah seperti jenggot, kumis, menggunakan  kacamata,  warna  kulit  berbeda, dll.
c.  Mimik Wajah yang muncul pada gambar. d.  Arah  gambar  untuk  mengambil  gambar  pada objek gambar. (Sinaga et al. 2017).
2.3 Haar Cascade
Deteksi  objek  menggunakan  fungsi  Haar berdasarkan  cascade  classifier  adalah  metode  deteksi objek Paul Viola dan Michael Jones. Pada tahun 2001, mereka  mempresentasikan  makalah  yang  disebut "Deteksi  Objek  Cepat  Menggunakan  Perangkat Tambahan Sederhana". Haar Cascade adalah kumpulan fungsi Haar-Like, yang digabungkan untuk membentuk  pengklasifikasi.  Fiturnya  adalah  jumlah nilai  piksel  putih  yang  dikurangkan  dari  nilai  piksel pada area hitam.
Fungsi Haar-like-feature atau biasa disebut juga dengan  Haar  cascade  classifier  adalah  fungsi  persegi panjang  (persegi)  yang  memberikan  indikasi  spesifik pada  gambar.  Pengklasifikasi  Haar  Cascade  berasal dari  gabungan  piksel  hitam  dan  piksel  putih  yang membentuk kotak. (Muhammdad Syarif, 2015)
Untuk proses deteksi masker digunakan algoritma  Haar  Cascade.  Umumnya,  fungsi  seperti haar digunakan untuk mendeteksi objek dalam gambar digital.  Kata  Haar  sendiri  dinyatakan  sebagai  fungsi matematika  dalam  bentuk  kotak  (wavelet  Hhaar). Awalnya,  pengolahan  citra  hanya  didasarkan  pada nilai  RGB  dari  setiap  piksel,  tetapi  cara  pengolahan seperti  itu  tidak  efektif.  Kemudian,  Viola  dan  Jones mengembangkan  dan  membentuk  fungsi  Haar-Like. Fitur  Haar-like  menangani  gambar  dalam  kotak,  di mana  ada  beberapa  piksel  dalam  satu  bingkai. Kemudian proses setiap kotak dan hasilkan nilai yang berbeda  untuk  menunjukkan  area  gelap  dan  terang. Nilai-nilai  ini  akan  digunakan  sebagai  dasar  untuk pengolahan citra. (Rahim Abdur, 2013)
Gambar 1. Haar Like Features

## 2.4 Klasifikasi Cascade
Pengklasifikasi kaskade adalah langkah penghitungan  berulang  kali  nilai  Fitur  Haar  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat.  Gambar  2 menunjukkan alur kerja dari pengklasifikasi Cascade. Pada  tahap  klasifikasi  1,  setiap  sub-citra  akan diklasifikasikan  dengan  ciri,  jika  hasilnya  tidak memenuhi  standar  maka  hasilnya  akan  ditolak.  Pada klasifikasi tahap 2, setiap sub-citra akan direklasifikasi.  Jika  ambang  batas  yang  diperlukan diperoleh, tahap filter berikutnya (tahap klasifikasi 3) dimasukkan. Sampai sub-gambar yang lewat dikurangi  menjadi  mendekati  gambar  dalam  sampel yang telah diuji.
Pengklasifikasi  Cascade  terdiri  dari  setiap langkah yang berisi pengklasifikasi yang kuat. Karena itulah, semua fungsi dibagi menjadi beberapa langkah,
dan  setiap  tahapan  memiliki  sejumlah  fungsi. Pekerjaan  setiap  tahap  digunakan  untuk  menentukan apakah  sub-jendela  yang  diberikan  itu  adalah  sebuah objek  atau  bukan.  Jika  proses  tidak  menemui kesamaan  nilai  fitur,  maka  akan  ditandai  sebagai bukan objek.
Penulis menggunakan pustaka OpenCV
Haarcascade untuk proses deteksi.
Gambar 2. Alur Klasifikasi Haar

## 2.5 OpenCV
OpenCV  ( Open  Source  Computer  Vision Library ) adalah library computer vision dan machine learning (Opencv) yang berbasis open source project . Ini  dibuat  oleh  Intel,  yang  berspesialisasi  dalam pemrosesan citra, baik berupa gambar ataupun video.
OpenCV  memiliki  lebih  dari  2500  algoritme pengoptimalan,   termasuk satu set lengkap algoritme pembelajaran  mesin  dan  pembelajaran  komputer klasik  dan  mutakhir.  Algoritma  ini  dapat  digunakan untuk   keperluan  pendeteksi  dan  pengenalan  wajah manusia  ataupun  hewan,  mengetahui  jenis  objek, mengenali  perilaku  manusia  dalam  sebuah  citra  baik berupa  video  ataupun  gambar,  melacak  pergeseran kamera, melacak pergerakan objek, dll.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Sistem
Sistem  ini  dibangun  menggunakan  Bahasa Pemrograman  Python  dengan  menggunakan  Library OpenCV,  citra  inputan  berupa  gambar  dan  video, gambar  didapatkan  dari  citra  latih  sedangkan  untuk video  diambil  langsung  menggunakan  webcam  yang lalu diolah tiap framenya.
Citra  latih  berupa  citra  yang  telah  disiapkan dengan  total  736  citra  dengan  objek  menggunakan masker.  Sedangkan  citra  latih  yang  berupa  citra masker  untuk  dimasukkan  ke  dalam  klasifikasi berjumlah 150 citra, selanjutnya klasifikasi dilakukan menggunakan software cascade training GUI sehingga akan  menghasilkan  sebuah  file  berformat  .xml  yang berisi fitur dari citra masker.
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  “Tolong  Pakai  Masker  Anda”, memainkan audio yang telah disediakan dan memotret objek tersebut.
3.2. Pengujian Datav
Pengujian data latih dilakukan dengan menyiapkan  data  latih  yang  dibagi  menjadi  2  tipe, yaitu positif dan negative dengan total citra latih yaitu sebanyak:
● Total  data  latih  positif  sebanyak:  192  citra masker.
● Total  data  latih  negative  sebanyak:  900  citra tanpa masker

## 3.3. Citra RGB
Langkah  pertama  pada  proses  ini  ialah memasukkan  citra  yang  akan  diuji,  di  sini  penulis menguji citra RGB.
Citra  RGB  atau  biasa  dikenal  dengan  citra berwarna  merupakan  sebuah  kumpulan  piksel  yang mempunyai 3 warna (Biru, Hijau, Merah). Mempunyai nilai ( range) dari 0 (hitam) hingga 255 (putih).
Gambar 3. Citra RGB

## 3.4. Konversi Citra RBG ke Gray
Citra  Grayscale  atau  biasa  juga  disebut  dengan citra  skala  keabuan  merupakan  sebuah  kumpulan piksel  yang  terdiri  dari  2  warna  yaitu Black (hitam) , White (Putih) . Mempunyai nilai ( range) dari 0 (hitam) hingga 255 (putih).
Mengubahan  citra  dari  RGB  ke  Grayscale  bisa dengan cara membagikan total nilai pada piksel dibagi 3.
Gray = (R + G + B) /3 Atau bisa juga menggunakan persamaan 1: Abu = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B …...(1)
Gambar 4 Citra Abu

## 3.5. Deteksi Masker
Deteksi adalah proses menentukan apakah suatu gambar  berisi  masker.  Sebagai  contoh,  penulis menggunakan  gambar  seperti  yang  ada  di  gambar  3 yang  telah  diubah  ke  dalam grayscale sehingga menjadi seperti pada gambar 4.
OpenCV  hadir  dengan  banyak  pengklasifikasi terlatih.  Kita  dapat  menggunakan  pengklasifikasi wajah  frontal  untuk  mendeteksi  posisi  wajah.  Dalam
pengklasifikasi  ini,  ada  modul  detectMultiScale. Fungsi  ini  akan  mengembalikan  persegi  panjang dengan  koordinat  (x,  y,  w,  h)  yang  mengelilingi wilayah yang diinginkan. Parameternya yaitu:
● Scalefactor = Value menunjukkan seberapa besar ukuran  gambar  dikurangi  di  bawah  setiap  rasio gambar.
● minNeighbours  =  tentukan  berapa  banyak "tetangga"  yang  harus  dimiliki  setiap  calon persegi panjang.
● minSize = ukuran objek minimum.
Di sini penulis menggunakan nilai yang berbeda untuk ScaleFactor dan minNeighbours.
mask = masker.detectMultiScale(gray,1.2,4)

## 3.6. 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 panjang biru dengan ketebalan 2 dengan garis berwarna biru.
Sehingga menghasilkan seperti pada gambar 5
Gambar 5. Deteksi Masker

## 3.7. 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  4.  Jika  tidak  terdeteksi  maka akan memunculkan tulisan “Wajah tidak terdeteksi”.
Gambar 6. Deteksi Wajah

## 3.8. Deteksi Mulut
Proses terakhir yaitu, apabila wajah terdeteksi dan mulut terdeteksi berarti orang itu tidak menggunakan masker. Maka akan muncul tulisan “Tolong Pakai Masker Anda”.

## 3.9. Diagram Alir Aplikasi
Diagram  alir  pada  gambar  3  ini  menjelaskan proses berjalananya aplikasi.

## Gambar 7 Flowchart Sistem
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Hardware
Pertama dilakukan pengujian komponen internal dari  laptop  yaitu  webcam  untuk  pendeteksian  secara realtime dapat berjalan dengan baik. Untuk pengujain menggunakan kamera eksternal hasilnya dapat dilihat pada table 1.
Gambar 8. Webcam
Gambar 8 merupakan hasil capture dari webcam pada kondisi malam hari.
Tabel 1. Pengujian Kamera Eksternal
No Merk Resolu si Gambar Hasil 1 Mi Max 3 64 MP ✓
2 Realm e XT 64MP ✓ 3 Samsu
ng J7 Pro 13MP ✓ 4 Xiao mi Redmi Note 3 Pro 16MP ✓ Keterangan: ✓ = terdeteksi
Berdasarkan table pengujian 1, dapat disimpulkan  aplikasi  tetap  dapat  berjalan  dan mendeteksi masker dengan baik walaupun menggunakan kamera eksternal.

## 4.2. Pengujian Aplikasi
Pengujian  dilakukan  dengan  total  data  yang diujikan yaitu 723 citra, pengujian dilakukan dengan 2 cara; manual dan otomatis.
Untuk cara manual, citra yang diuji di antaranya:
● Pengujian  berdasarkan  jarak  terdekat  & terjauh
● Pengujian  berdasarkan  kebutuhan  daya pancar cahaya.
● Pengujian berdasarkan warna masker
● Pengujian File Executable

## 4.3. 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
Gambar 9. Pengujian Jarak & Sudut 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  20cm  dan  maksimum  yaitu 180cm,  lebih  dari  180cm  aplikasi  tidak  bisa mendeteksi masker lagi.

## 4.4. 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 10. Pengujian Berdasarkan Daya Pancar 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 aplikasi  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.

## 4.5. Pengujian File Executable
Untuk  mempermudah  penggunaan,  pembuatan file  executable  diperlukan,  agar  pengguna  dapat langsung  menggunakannya  tanpa  perlu  menjalankan sebuah IDE/Server terlebih dahulu
Gambar 11. Pengujian File Exe
Pada gambar 11 dapat dilihat pengujian file exe dapat berjalan dengan baik dan menjalankan fitur deteksi masker.
Tabel 4. Pengujian File Exe
Berdasarkan hasil pengujian pada table 4.8 dapat disimpulkan  aplikasi  dapat  berjalan  dengan  lancar walaupun  pada  laptop  dengan  spesifikasi  tergolong rendah.

## 4.6. Pengujian Dengan Data Citra Gambar
Dilakukan pengujian secara manual yaitu dengan menguji citra berupa gambar satu persatu. Didapatkan hasil seperti pada table 5.
Tabel 5. Pengujian Citra Gambar
Dari  tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  total  data  uji sebanyak  48  citra,  citra  masker  yang  dapat  dideteksi sebanyak  41  citra  (positif).  Dilakukan  perhitungan dengan  menggunakan  persamaan  4.1  dan  didapatkan nilai keakuratannya sebesar:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡 = 41 48 × 100 = 83%
Sedangkan  untuk  pengolahan  secara  otomatis  1 folder  dataset,  berisi  723  citra  positif.  Di  dapatkan hasil  yang  berbeda-beda  tergantung  dengan  factor skala.
Tabel 6. Hasil Pengujian Otomatis
Berdasarkan  pengujian  didapatkan  hasil  seperti pada  table  5  dan  didapatkan  kesimpulan  bahwa aplikasi  deteksi  masker  ini  memiliki  tingkat  deteksi yang  tinggi  pada  factor  skala  1.2  dengan  tinggkat keakuratan sebesar 88,7% dengan waktu penyelesaian 172 detik.

## 4.7. Pengujian Fungsional Aplikasi
Pengujian  fungsionalitas  aplikasi  dilakukan dengan melakukan uji pada fitur yang ada di aplikasi sesuai  dengan  kebutuhan  dan  rancangan  aplikasi seperti  pada  tabel  7.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan peramban Google Chrome v87 (64bit), Mozilla  Firefox  v75  (64  bit),  Microsoft  Edge  v 44.18362.449.0 (64bit), dan Opera v73 (64 bit).
Tabel 7. Pengujian Fungsional Aplikasi
Keterangan: ✓ = Bekerja x   = Tidak bekerja
Dilihat dari tabel 7 di atas menunjukkan bahwa keseluruhan fungsional aplikasi dapat bekerja dengan sangat baik di browser berbeda.

## 4.2.6 Pengujian User
Tabel 8. Pengujian User

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Setelah  melakukan  beberapa scenario pengujian didapatkan kesimpulan berupa :
1. Hasil pengujian fungsional menunjukkan hasil 100 %,  artinya  semua  fitur  program  dapat  berjalan sesuai  dengan  fungsinya  walaupun  di  browser berbeda.
2. 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.
3. 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.
4. Berdasarkan pengujian, aplikasi dapat dijalan pada sistem  operasi  Windows  7,  Windows  8.1,  hingga Windows  10  dengan  penggunaan  RAM  terendah 107MB dan tertinggi 117MB.
5. Berdasarkan  pengujian,  aplikasi  dapat  berjalan dengan  baik  dengan  kamera internal maupun eksternal.
6. Berdasarkan pengujian kepada responden, aplikasi deteksi masker ini mudah digunakan.
7. Metode Haarcascade bisa diterapkan untuk aplikasi pendeteksi  sebuah  objek  dengan  melakukan training data terlebih dahulu.
8. Aplikasi  dapat  mendeteksi  masker  dengan berbagai warna dan bahan yang telah diuji.
9. Aplikasi  dapat  berjalan  baik  di  browser  Opera, Chrome, Edge, dan Firefox.
10. Posisi objek sangat mempengaruhi hasil pendeteksian, objek  sebaiknya  berada pada posisi tegak lurus dari sumber pengambilan citra.
11. Intensitas  cahaya  berperan  penting  dalam mendeteksi  objek,  pencahayaan  yang  bagus  akan menghasilkan pendeteksian yang baik.
12. Jarak  objek  dari  sumber  pengambilan  citra mempengaruhi  proses  deteksi,  jarak  yang  terlalu dekat  atau  terlalu  jauh  akan  mengurangi  hasil pendeteksian.
13. Hasil  pengujian  bisa  berbeda-beda  hasilnya tergantung  parameter  yang  digunakan  seperti faktor skala atau minNeighbour.
14. 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%.

## 5.2 Saran
Beberapa  saran  yang  dapat  penulis  berikan setelah melakukan penelitian ini untuk pengembangan berikutnya antara lain :
1. Memberikan notifikasi kepada petugas terdekat.
2. Menambahkan citra masker untuk dilatih lagi agar hasil lebih maksimal.
3. Menambahkan GUI agar tampilan lebih menarik.
4. Menambahkan fitur untuk CCTV/IPCAM.
5. Bisa dipadukan dengan metode LBPH.
6. Bisa dikembangkan menggunakan Bahasa Pemrograman lain seperti C++, Matlab, Java.
7. Bisa dipadukan dengan Internet of Things (IOT).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abidin,  Suhepy.  2018.  “Deteksi  Wajah Menggunakan  Metode  Haar  Cascade  Classifier Berbasis  Webcam  Pada  Matlab.” Jurnal Teknologi Elekterika 15(1): 21.
[2] Agustian,  Indra,  Risanuri  Hidayat,  and  Th  Sri Widodo.  “Mouse  Kamera  Dengan  Deteksi Wajah  Realtime  Dan  Deteksi  Kedip  Berbasis Metode Haarcascade.”: 1–5.
[3] Heryana, Nono, Rini Mayasari, and Kiki Ahmad Baihaqi.  2020.  “Penerapan  Haar  Cascade Classification  Model  Untuk  Deteksi  Wajah, Hidung,  Mulut,  Dan  Mata  Menggunakan Algoritma Viola-Jones.” Techno Xplore: Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi 5(1): 21–25.
[4] Hjelmås, Erik, and Boon Kee Low. 2001. “Face Detection:  A  Survey.” Computer  Vision  and Image Understanding 83(3): 236–74.
[5] Kadir,  Abdul,  and  Adhi  Susanto.  2013.  Buku Image Pengolahan  Citra  Teori  Aplikasi . Yogyakarta: Andi.
[6] Kuhlman,  Dave.  2009.  “A  Python  Book: Beginning  Python,  Advanced  Python,  and Python Exercises.” A Python Book .
[7] Kurniawan,  Luthfi  Maslichul.  2015.  “Metode Face  Recognition  Untuk  Identifikasi  Personil Berdasar Citra Wajah Bagi  Kebutuhan Presensi Online Universitas Negeri Semarang.” Scientific Journal of Informatics 1(2): 210–20.
[8] Madenda,  Sarifuddin.  2013.  Teori  Aplikasi  dan Pemrograman Menggunakan
Matlab
Pengolahan Citra Dan Video Digital . ed. Ade M.
Drajat. Erlangga.
[9] Mahmudi,  Ali.  2014.  “Deteksi  Senjata  Tajam Dengan  Metode  Haar  Cascade  Classifier Menggunakan Teknologi Sms Gateway.” Matics 1(1): 27–30.
[10] Nugroho,  Hendro.  2017.  “Deteksi  Citra  Objek Lingkaran Dengan Menggunkan Metode Ekstraksi Bentuk Circularity.” 2(1): 54–59.
[11] Pavani,  Sri  Kaushik,  David  Delgado,  and Alejandro  F.  Frangi.  2010.  “Haar-like  Features
with  Optimally  Weighted  Rectangles  for  Rapid Object Detection.” Pattern Recognition .
[12] Purwanto,  Panji,  Burhanuddin  Dirgantoro,  and Agung Nugroho Jati. 2015. “Implementasi Face Identification  Dan  Face  Recognition  Pada Kamera Pengawas Sebagai Pendeteksi Bahaya.” eProceedings of Engineering .
[13] Puteri,  Rahma  Tiara,  and  Fitri  Utaminingrum.
2020. “Deteksi Kantuk Menggunakan Kombinasi  Haar  Cascade  Dan  Convolutional Neural Network.” 4(3): 816–21.
[14] Rahim,  Abdur,  N.  Hossain,  T.  Wahid,  and  S. Azam.  2013.  “Face  Recognition  Using  Local Binary  Patterns  (LBP).” Global  Journal  of Computer  Sience  and  Technology  Graphics  & Vision .
[15] Sinaga,  Ijon  Posmarohatta,  Ig  Prasetya,  Dwi Wibawa, and Ekki Kuniawan. 2017.
“Background  Substraction  Dan  Haar  Cascade People  Counter  and  Face  Identification  System With Background.” e-Proceeding of
Engineering 4(2): 1544–51.
[16] Sutoyo, T. et al. 2009. 1 Teori Pengolahan Citra Digital . Andi.
[17] Syarif,  Muhammad,  and  Wijanarto.  2015. “Deteksi  Kedipan  Mata  Dengan  Haar  Cascade Classifier Dan Contour Untuk Password Login.” Techno.com 14(4): 242–49.
[18] Viola,  Paul,  and  Michael  Jones.  2001.  “Rapid Object  Detection  Using  a  Boosted  Cascade  of Simple  Features.”  In Proceedings  of  the  IEEE Computer  Society  Conference  on  Computer Vision and Pattern Recognition .
[19] Wibowo, Angga Wahyu et al. 2020. “Pendeteksian Dan Pengenalan Wajah Pada Foto Secara  Real  Time  Dengan  Haar  Cascade  Dan Local Binary Pattern Histogram.” JTET (Jurnal Teknik Elektro Terapan) Vol. 9 No.: 6 – 11.
[20] Zhao, Xue Mei, and Cheng Bing Wei. 2017. “A Real-Time  Face  Recognition  System  Based  on the Improved LBPH Algorithm.” In 2017 IEEE 2nd  International  Conference  on  Signal  and Image Processing, ICSIP 2017 .