Metode Pendeteksi Masker Menggunakan Metode Haar Cascade, Guna Meminimalisir Penularan Covid-19

Abstract

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.