Rancang Bangun Aplikasi Face Tracking dan Filter Berdasarkan Raut Wajah Menggunakan Algoritma Fisher-Yates Berbasis iOS
1 Malik Abdul Ghani, 2 Andre Rusli, 3 Ni Made Satvika Iswari.
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara malik.abdul@student.umn.ac.id andre.rusli@umn.ac.id satvika@umn.ac.id
Diterima 21 Februari 2019 Disetujui 24 Juni 2019
Abstract — Expressions of facial expressions in addition to providing  important  emotional  indicators,  are  very important objects in our daily lives too. Real-time video processing on mobile devices is gaining popularity these days, in addition to that,  images  that have used  various filters  have  21%  more  possibilities  to  be  seen  and  45% more likely to be commented on by photo consumers. Our research develops an iOS mobile application for tracking and giving filters to real time moving face images  using the Fisher-Yates algorithm as a filter scrambler for each facial expression emotion. It is developed using the Swift programming language that also utilizes the CoreML and Vision  framework.  Custom  Vision  is  used  as  a  tool  for creating  and  training  models.  In  making  a  model,  this study  uses  a  dataset  from  Cohn-Kanade  AU-Coded Facial  Expression  Database  and  Karolinska  Directed Emotional Faces. Custom Vision can provide performance  result  training  and  provide  precision  and recall values for data that has been trained. The detected facial  expression  is  then  determined  by  the  highest confidence  level  value.  The  resulting  application  is  then evaluated  by  calculating  its  confidence  level  regarding several  face  expressions  and  by  measuring  its  user acceptance  following  the  Hedonic  Motivation  System Adoption Model, showing that 79.39% of the users agree that the application provides joy.
Index  Terms —face  tracking and filter,  confidence  level , HMSAM, Fisher-Yates, iOS

## I. P ENDAHULUAN
Di  zaman  sekarang  ini, smartphone merupakan perangkat mobile yang memiliki teknologi paling maju dan paling banyak digunakan [1]. Menurut RapidValue [2], 80% pengguna internet memiliki smartphone dan global market share untuk mobile/tablet dengan sistem operasi  iOS  adalah  25.02%  per  september 2016 . IOS adalah  sistem  operasi  seluler  yang  dibuat  dan dikembangkan  oleh  Apple.  Apple  telah  mendesain platform iOS dengan keamanan pada intinya sehingga, menyediakan  fitur  keamanan  tingkat  lanjut,  namun begitu juga tetap mudah untuk digunakan [3]. Menurut penelitian yang telah dilakukan oleh Robert, dkk. [4], platform iOS memiliki waktu eksekusi rata-rata yang
lebih cepat dibandingkan Android yang membutuhkan dua kali jumlah waktu untuk memproses jumlah data yang sama. Menurut survei Morgan Stanley [5], 92% dari pemilik iPhone yang berencana untuk mendapatkan  ponsel  baru  dalam  12  bulan  ke  depan mengatakan  mereka  sangat  mungkin  untuk  tetap menggunakan Apple kembali [6].
Apple  sebagai  pengembang  sistem  operasi  iOS telah  mengumumkan  sebuah  kumpulan  produk  dan services baru  pada  acara  WWDC 2017 . Apple meluncurkan  Core  ML  sebagai framework yang  di desain  untuk  memudahkan  menjalankan machine learning models pada perangkat mobile [7] . Core ML dapat  digunakan  pada  Vision framework untuk mengklasifikasikan  sebuah  foto  dengan  pengukuran confidence pada input yang  diterima. Confidence merupakan estimasi keyakinan untuk landmarks yang terdeteksi  [8].  Menurut  George  Tzanis,  dkk.  [9], Machine  Learning  adalah one  of  the  older  areas  of artificial  intelligence dan  menyangkut  studi  tentang metode komputasi untuk penemuan pengetahuan baru dan untuk manajemen pengetahuan yang ada. WWDC 2017  mengenalkan  Vision  sebagai high-performance framework untuk  menerapkan  analisis  gambar  dan teknik computer vision untuk mengidentifikasi wajah, mendeteksi  fitur,  dan  pemrosesan  adegan  dalam gambar  atau  video  [10] . Vision  merupakan  solusi High-level on-device untuk menyelesaikan permasalahan computer  vision melalui  sebuah  API yang sederhana [11].
Pemrosesan video secara real-time pada perangkat mobile merupakan  topik  hangat  dan  memiliki penerapan  yang  sangat  luas.  Dengan  layar  resolusi tinggi  dan  kamera high-performance ,  perangkat mobile  modern dapat  menjadi platform yang  bagus untuk  penerapan computer  vision seperti landmark detection,  motion  recognition dan face  tracking [12] . Menurut  Nguyen  [13],  berbeda  dengan face recognition yang  membedakan  wajah  manusia  yang berbeda, face tracking hanya menunjukkan keberadaan

## ISSN 2355-3286
sebuah  wajah  pada  gambar  serta  menentukan  lokasi wajah dengan tepat. Menurut Rogério, dkk. [14], face tracking dalam video  sequence adalah  masalah mendasar sekaligus menantang dalam computer vision . Area penelitian ini memiliki banyak penerapan dalam sistem identifikasi wajah, pengkodean berbasis model, deteksi  pandangan,  interaksi  manusia-komputer, telekonferensi, dll.
Salah  satu  aplikasi  yang  menggunakan  teknologi face  tracking adalah  Instagram  [15].  Dalam mengunggah  foto  atau  video,  Instagram  memberikan fitur filter untuk  melakukan enhancement pada  foto atau  video  yang  telah  dipilih.  Menurut  Bakhshi  [16], foto  yang  telah  menggunakan filter memiliki  21% lebih  banyak  untuk  dilihat  dan  45%  lebih  mungkin untuk dikomentari oleh konsumen foto. Secara khusus, filter yang  meningkatan warmth , exposure dan constrast akan  meningkatkan  presentase  kedua  hal tersebut.  Di  sisi  lain , filter merupakan  alat  yang memberi  pengguna  kesempatan  untuk  meningkatan foto mereka tanpa harus melalui professional software.
Menurut  Aleix  Martinez  [17],  raut  wajah merupakan  objek  yang  sangat  penting  dalam kehidupan  kita  sehari-hari.  Emosi  pada  raut  wajah mempunyai  peran  mendasar  dalam human  cognition [18]. Ekspresi emosi raut wajah juga dapat memainkan peran penting dalam komunikasi manusia [19], hal ini juga telah berspekulasi bahwa ekspresi emosi relevan dalam evolusi manusia [20]. Menurut Bill Thompson [21],  emosi  pada  raut  wajah  melibatkan  perubahan dalam subsystems di  luar  perasaan,  seperti:  kognisi, motivasi,  reaksi  fisiologis  &  ekspresi  motorik.  Salah satu kontribusi penelitian ini adalah untuk menggabungkan  teknologi face  tracking  and  filter dengan deteksi raut wajah yang akan dibangun dengan pendekatan machine learning menggunakan teknologi CoreML, Vision Framework, dan Custom Vision.
Untuk  mendukung  filter  yang  ditampilkan berdasarkan  raut  wajah,  algoritma  Fisher-Yates Modern  dipilih  karena  metode  ini  memang  khusus digunakan untuk pengacakan dengan sistem komputerisasi,  dikarenakan  hasil  pengacakan  bisa lebih  variative  [22].  Menurut  Bendersky  [23], algoritma  Fisher-Yates  merupakan generator angka acak  yang  baik  karena  algoritma  ini  menghasilkan array acak  yang  setiap  permutasinya  kemungkinan sama. Menurut Axel Bacher, dkk. [24], the well-known Fisher-Yates  Algorithm ini  membutuhkan  sangat sedikit langkah sehingga efisiensi dan kesederhanaannya  sampai  sekarang  bertahan  dalam ujian  waktu.  Menurut  Gayathri,  dkk.  [25],  di  antara semua  algoritma shuffling ,  Fisher-Yates  adalah algoritma yang paling optimal dan yang paling banyak digunakan.  Banyak  penelitian  telah  dilakukan  dan masih  berlangsung  untuk  meningkatkan  algoritma Fisher-Yates  dan  telah  diterapkan  ke  berbagai kehidupan nyata. Pemakaian Fisher-Yates Shuffle bisa
melalui  dua  cara  yaitu :  original  method  dan  modern method .
Menurut  Pavel  Micka  [26],  metode  original dipublikasikan  pada  tahun  1938,  pada  metode  ini dilakukan dengan cara penarikan secara berulang dari unsur  daftar  masukan  kemudian  menuliskannya  ke daftar  keluaran  kedua.  Pendekatan  ini  dilakukan  oleh manusia dengan secarik kertas dan sebuah pensil. Pada metode modern dijabarkan untuk penggunaan komputerisasi yang dikenalkan oleh Richard Durstenfield  pada  tahun  1964 . Metode  modern dikenalkan karena lebih optimal dibandingkan dengan metode original.
Berdasarkan  latar  belakang  dan  literatur  terkait, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan teknologi  deteksi  raut  wajah  dengan  menggunakan pendekatan machine learning dengan CoreML, Vision Framework,  Custom  Vision,  dan  algoritma  shuffle Fisher-Yates  pada  aplikasi face  tracking  and  filter berbasis  iOS,  serta  untuk  mengetahui  tingkat confidence  level dan  penerimaan  pengguna  terkait aplikasi face  tracking  and  filter yang  dibangun, terutama sebagai aplikasi yang menghasilkan kesenangan.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Raut Wajah
Bagi  manusia,  ekspresi  raut  wajah  memberikan indikator emosi yang penting. Emosi dasar diungkapkan  dan  diakui  dengan  cara  yang  sama  di seluruh  dunia  [27].  Raut  wajah  memberi  tahu  kita identitas  orang  yang  kita  lihat  dan  memberikan informasi  seperti gender , emotion , attractiveness ,  dan usia, di antara banyak lainnya. Emosi pada raut wajah mempunyai  peran  mendasar  dalam human  cognition [18]. Pada penelitian ini, untuk menampilkan filter yang telah di shuffle dengan algoritma Fisher-Yates, aplikasi harus  dapat  menentukan  emosi  dari  raut  wajah pengguna  terlebih  dahulu.  Aplikasi  dapat  mendeteksi emosi yang tersirat pada raut wajah pengguna baik itu marah, senang, sedih, atau terkejut.
B. Algoritma Fisher-Yates
Algoritma Fisher-Yates merupakan metode pengacakan yang lebih baik atau dapat dikatakan sesuai untuk pengacakan angka, dengan waktu eksekusi yang cepat serta tidak memerlukan waktu yang lama untuk melakukan  proses  pengacakan  ( shuffle ).  Algoritma Fisher-Yates dibagi menjadi dua metode, yaitu original dan modern. Pada penelitian ini akan digunakan metode modern yang khusus untuk pengacakan dengan sistem komputerisasi.  Fisher-Yates modern sedikit  berbeda dalam kecepatannya, hal ini dapat dibedakan pada sifat algoritma  Fisher-Yates modern yang  memindahkan angka yang telah tereliminasi ke urutan array terakhir. Berikut  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam melakukan pengacakan dengan algoritma Fisher-Yates modern [28].

## ISSN 2355-3286
1. Siapkan array berisi angka 1-N.
2. Pilih sebuah angka acak K diantara 1 sampai dengan jumlah angka yang belum dieliminasi.
3. Dihitung  dari  bawah,  tukar  angka  yang  akan dieliminasi  dengan  angka  terakhir  pada array , kemudian  masukkan  angka  yang  tereliminasi  ke array temp (Result).
4. Ulangi  langkah  kedua  dan  ketiga  sampai  semua angka tereliminasi
5. Urutan angka yang terdapat pada array temp adalah hasil permuasi acak.

## C. Color Theory
Penelitian  telah  menunjukkan  bahwa  warna  yang berbeda  memiliki  efek  yang  berbeda  pula  seperti psikologis,  emosional  dan  fisik.  Manusia  dalam merespon sebuah warna berada pada tingkat sadar dan tidak  sadar.  Mereka  adalah  alat  yang  hebat  untuk memanipulasi cara kita merasakan [29].

## D. Core ML
Core ML adalah framework yang  memungkinkan aplikasi untuk terintegrasi dengan beragam jenis model machine  learning .  Selain  mendukung deep  learning yang  mendalam  dengan  lebih  dari  30 layer  types , framework ini  mendukung  model  standar  seperti tree ensembles , SVMs, dan generalized linear models [30]. Dengan  menggunakan  Core  ML, developer dapat mengintegrasikan model machine  learning yang  telah dilatih kedalam aplikasi. Model machine learning yang telah dilatih adalah hasil penerapan algoritma machine learning untuk set dari training data .
E. Vision
Vision  adalah framework yang  memungkinkan aplikasi  untuk  dapat  melakukan face  tracking,  face detection,  text  detection,  rectangle  detection,  barcode detection,  object  tracking dan image registration (Apple,  2018) . Dengan  Core  ML  Framework , Vision dapat menggunakan model machine learning yang telah di training untuk  mengklasifikasikan  input  data, seperti, menerapkan klasifikasi model kepada foto dan melakukan preprocess image tersebut untuk membuat tugas machine  learning lebih  mudah  dan  dapat diandalkan [31].

## F. Custom Vision
Custom  Vision  adalah tool yang  dibuat  oleh Microsoft untuk membangun custom image classifiers . Tool ini  memudahkan  serta  mempercepat  untuk membangun,  menyebarkan,  dan  mengimprove image classifiers . Tool ini  menyediakan  REST  API  dan antarmuka  web  untuk  mengunggah  gambar  dan melakukan training .  Custom  Vision  dapat  meng- export model yang telah di training ke dalam CoreML model yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini. Custom  Vision  akan  memberikan  hasil training performance yang  menampilkan  nilai precision serta
nilai recall sebagai  indicator  seberapa  bagus  dari sebuah model [32].

## G. Hedonic Motivation System Adoption Model
Hedonic  Motivation  System  Adoption  Model (HMSAM)  merupakan  model  yang  digunakan  untuk mengukur  sebuah  sistem  informasi  dalam  memenuhi kebutuhan  intrinsik  pengguna. HMSAM  merupakan sebuah  model  pengembangan  dari  Heijden  [33]  yang digabungkan dengan cognitive absorption oleh Lowry yang dinamakan Hedonic Motivation System Adoption  Model  (HMSAM)  [34].  Berdasarkan penelitian  tersebut,  disimpulkan  bahwa kemudahan yang dirasakan ketika menggunakan sistem ( perceived ease  of  use )  bukan  merupakan  faktor  yang mempengaruhi  secara  langsung  pada  keinginan seseorang menggunakan sistem informasi ( behavioral intention  to  use )  dan  perasaan  seseorang  terbawa suasana ketika menggunakan sistem ( immersion ) tetapi faktor perceived usefulness, curiosity, joy, dan control yang berdampak langsung pada behavioral intention to use dan immersion.

## H. Skala Likert
Menurut  Sugiyono  [35]  skala  Likert  digunakan untuk  mengukur  sikap,  pendapat,  dan  persepsi seseorang  atau  sekelompok  orang  tentang  fenomena sosial.  Dalam  memberi  jawaban,  responden  dapat memberi  tanda checklist atau  tanda  silang  pada jawaban  yang  dipilih  sesuai  pertanyaan.  Skala  Likert umumnya  menggunakan  5  angka  penelitian,  dan dihitung dengan cara sebagai berikut.
(1)
PS    = Persentase Skor SS  = Sangat Setuju
S = Setuju RR   = Ragu- ragu TS   = Tidak Setuju STS  = Sangat Tidak Setuju

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metodologi Penelitian
Penerapan  aplikasi  Face  Tracking  dan  Filter berdasarkan raut wajah menggunakan algoritma Fisher- Yates, dapat dipecah menjadi beberapa tahapan utama, yaitu  Studi  Pustaka,  Pengumpulan  Data,  Proses Pembersihan  Data,  Proses  Transformasi  Data, Perancangan  dan  Pembangunan  Aplikasi,  Uji  Coba Aplikasi,  Evaluasi  Hasil  Aplikasi  dan  Penulisan  dan Konsultasi.

## B. Perancangan Aplikasi
Dalam  perancangan  aplikasi  pada  penelitian  ini, dibuatlah  Data  Flow  Diagram,  Flowchart,  dan Rancangan  Antarmuka.  Data  Flow  Diagram  (DFD)

## ISSN 2355-3286
dirancang untuk menggambarkan sistem sebagai suatu jaringan proses yang terhubung satu sama lain dengan alur  data.  Entitas  pada  Data  Flow  Diagram  berupa pengguna dan CustomVision. Gambar 1 menampilkan alur aplikasi yang digambarkan dengan flowchart yang menjelaskan  aksi  yang  dilakukan  ketika  mendeteksi raut wajah pada aplikasi.
Gambar 1. Flowchart Deteksi Raut Wajah Pengguna

## IV. I MPLEMENTASI DAN U JI C OBA

## A. Implementasi Program dan Antarmuka
Pada  halaman  pertama  yang  ditampilkan  pada aplikasi,  ditunjukkan  beberapa introduction  pages untuk  memandu  pengguna  yang  baru  pertama  kali membuka aplikasi. Pengguna dapat mengusap layar ke arah  kanan  atau  menekan  tombol Prev untuk  melihat slide sebelumnya,  mengusap  layar  ke  arah  kiri  atau menekan tombol Next untuk melihat slide selanjutnya, dan menekan tombol Skip pada ujung kanan atas untuk melewati  semua slide pada  Landing  Page  tersebut. Landing Page hanya dimunculkan saat aplikasi baru di install .  Sebelum  menggunakan  aplikasi face  tracking and filter , pengguna dapat memilih opsi untuk sign in, sign  up, atau forgot  password. Jika  pengguna  akan melakukan sign  in ,  pengguna  perlu  memasukan  data email dan password lalu  menekan  tombol  SIGN  IN. Untuk melakukan sign up, pengguna cukup memasukan email dan password . Fitur forgot password juga  disediakan  bagi  pengguna  yang  lupa  kata  sandi akunnya.
Gambar 2. Halaman Utama Face Tracking and Filter
Pada  halaman  utama  aplikasi  seperti  yang  dilihat pada gambar 2 di atas, terdapat logo dari aplikasi pada header  atas,  tombol  messages  pada  ujung  kiri  atas, tombol  settings  pada  ujung  kanan  atas,  tombol  about dibawah  tombol  messages,  tombol  record  options, tombol  record  video,  dan  tombol  switch  camera.  Jika
pengguna menekan tombol messages, maka pengguna akan  diarahkan  ke  Messages  Page.  Tombol  messages akan  menampilkan  jumlah  dari  pesan  yang  belum  di baca  oleh  pengguna.  Jika  pengguna  menekan  tombol settings  makan  pengguna  akan  diarahkan  ke  Settings Page.  Jika  pengguna  menekan  tombol  about,  maka pengguna  akan  diarahkan  ke  About  Page.  Jika pengguna  menekan  tombol  record  options,  maka aplikasi  akan  menampilkan  beberapa  opsi  untuk memilih kualitas video yang akan direkam dan dikirim, opsi  kualitas  video  diantaranya  adalah  high,  medium dan low. Jika pengguna menekan dan menahan tombol record, maka aplikasi akan mulai melakukan recording selama 15 detik. Jika pengguna menekan tombol switch camera aplikasi akan menukar posisi kamera.
Gambar 3. Halaman Friends Page
Gambar  3  merupakan  implementasi  rancangan antarmuka  Friends  Page.  Pada  Friends  Page,  terdapat list teman  dari  pengguna. List teman  pengguna  di urutkan  berdasarkan full  name dari  teman  secara alfabetis.  Pada  setiap  baris,  di  tampilkan user  id , full name dan  informasi last active dari  teman  pengguna. Pengguna  dapat  melakukan  pencarian  teman  dengan memasukan kata kunci pada search bar yang tersedia.
Gambar 4. Halaman Profile Page
Gambar  4  merupakan  implementasi  rancangan antarmuka  Profile  Page.  Pada  Profile  Page,  terdapat informasi dari pengguna seperti foto profil, nama user id, full name , email , tanggal kapan account dibuat dan list dari video emosi  raut  wajah  yang  telah  diambil. Pada Profil Page, terdapat tombol untuk mengganti foto profil  di  bawah  foto  profil,  jika  pengguna  menekan
tombol  tersebut  maka  pengguna  akan  diarahkan  pada Edit Photo Profile Page. Terdapat tombol Edit Profile pada ujung kanan atas untuk mengubah informasi dari pengguna,  jika  pengguna  menekan  tombol  tersebut maka  pengguna  akan  diarahkan  ke  Edit  Profile  Page. Jika  pengguna  menekan  tombol statistic ,  maka pengguna akan diarahkan ke Statistik Page.
Gambar 5. Halaman Statistics
Gambar  5  merupakan  implementasi  antarmuka halaman  Statistics.  Pada  halaman  inis,  terdapat pie chart yang  menampilkan  informasi  dari  video  raut wajah yang telah direkam. Jika pengguna belum pernah melakukan  record  video  maka  empty  state  akan ditampilkan. Pengguna dapat menghapus data statistic dengan menekan tombol Clear All Statistics pada ujung kanan bawah. Pengguna dapat menutup Statistic Page dengan  cara  menekan  tombol  Exit  pada  ujung  kanan atas dan akan diarahkan kembali ke Profile Page.
Pengguna  dapat  pula  mengedit  data  diri  yang terdaftar  pada  aplikasi,  pengguna  dapat  mengganti nama  lengkap, user  id, dan  juga password . Saat mengganti user id ,  terdapat  limitasi  bahwa  pengguna tidak boleh memasukan karakter spasi. Saat pengguna mengetik nama user id yang akan hendak dipakai, akan muncul  informasi  di  atas textfield yang  menunjukan apakah user id tersebut tersedia atau tidak tersedia. Saat mengganti password, pengguna diwajibkan memasukan  minimal  8  karakter,  jika  kurang  dari  8 karakter  maka  akan  muncul  informasi  diatas textfield yang  memberitahukan  bahwa password tidak  bisa kurang dari 8 karakter.
Gambar 6. Halaman Messages Page
Gambar  6  merupakan  implementasi  rancangan antarmuka  Messages  Page.  Messages  Page  akan menampilkan pesan pesan informasi seperti teman baru atau video yang  diterima  dari  teman  pengguna.  Pada tiap baris pesan terdapat informasi seperti, judul pesan, deskripsi pesan, tanggal pesan diterima dan thumbnail video jika pengguna  menerima video dari  teman.  Jika pengguna menerima video yang dikirimkan dari teman, pengguna  dapat  menekan  baris  pesan  tersebut  untuk melihat video yang dikirimkan.

## B. Skenario Pengujian
Untuk  menguji  aplikasi,  sebanyak  30  responden, yang  merupakan  mahasiswa  dan  staf  di  Universitas Multimedia Nusantara, dilibatkan sebagai sampel untuk memberikan  tanggapan  serta  informasi  terkait  data yang  dibutuhkan  serta  memberikan  masukan  untuk penelitian.  Selanjutnya,  dalam  skenario  pengujian penelitian  ini,  nilai  yang  diuji  adalah  nilai confidence level yang muncul dari tiap raut wajah responden.
Gambar 7. Uji Coba Confidence Level Responden Sebelum  mendapatkan  nilai confidence  level dari setiap  responden,  responden  akan  diajarkan  cara penggunaan  aplikasi  hingga  nilai confidence  level muncul untuk setiap raut wajah. Nilai confidence level pada  responden  yang  diambil  adalah  pada  saat responden telah melakukan raut wajah yang ditentukan. Dalam mengambil nilai confidence level, posisi kamera dalam mengambil emosi raut wajah responden adalah tegak  lurus  dengan  wajah  responden  dan  tidak  terlalu dekat dengan wajah responden. Gambar 7 menunjukkan tampilan aplikasi yang digunakan untuk menampilkan confidence level aplikasi untuk mendeteksi  raut  wajah  pengguna.  Nilai  confidence level  yang  paling  tinggi  yang  menunjukkan  bahwa aplikasi mendeteksi suatu raut wajah tertentu, dan dari nilai  itu  pula  ditentukan  kemampuan  aplikasi  untuk mendeteksi raut wajah dengan tepat.
Tabel 1. Perbandingan Nilai Hasil Benar Dan Salah Raut Wajah Nilai Benar Nilai Salah Marah 15 15 Senang 23 7 Sedih 7 23 Terkejut 26 4

## ISSN 2355-3286
Tabel  1  memberikan  penjelasan  mengenai  nilai benar  dan  salah  untuk  tiap tag dari  hasil  pengujian dengan 30 responden sebelumnya. Nilai dari tiap rate untuk  setiap tag ditentukan  dengan  jumah  hasil tag yang bernilai benar dibagi dengan jumlah  responden. Penjelasan  penentuan  nilai  dari  tiap rate serta  hasil perhitungan untuk setiap tag dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Persentase True Rate
Marah Senang Sedih Terkejut 𝟏𝟓 𝟑𝟎 × 𝟏𝟎𝟎 = 𝟓𝟎%
23 30 × 100
= 76.6% 7 30 × 100
= 23.3%
26 30 × 100
= 86.6%
Selain pengujian pada confidence level, pada tahap pengujian  ini  dilakukan  pengukuran  untuk  mengukur tingkat rasa kesenangan ( joy ) dalam memakai aplikasi dengan  menggunakan  metode  HMSAM.  Pengujian mengukur  tingkat  rasa  kesenangan  ( joy )  aplikasi dilakukan  kepada  30  responden  yang  dipilih  secara acak.  Dalam  pengujian  ini  responden  diminta  untuk menggunakan aplikasi, kemudian kuisioner diberikan kepada  responden  yang  telah  mencoba  menggunakan aplikasi.  Daftar  pertanyaan  yang  dibuat  berdasarkan literatur  terkait  HMSAM  [34]  untuk  menguji  tingkat penerimaan  pengguna  terkait  aplikasi  yang  dibangun pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Daftar Pertanyaan Penerimaan Pengguna

## Pertanyaan
Kesenangan ( joy ) 1. Saya menikmati bermain permainan
2. Saya merasa senang memainkan permainan
3. Memainkan permainan ini membosankan
4. Permainan ini sangat membuat saya kesal
5. Pengalaman dari permainan ini menyenangkan
6. Permainan ini membuat saya tidak puas

## C. Evaluasi Pengujian
Gambar 8. Hasil Training Performance Custom Vision
Dengan  menggunakan  dataset  dari  Cohn-Kanade (CK)  dan  Karolinska  Directed  Emotional  Faces (KDEF),  setelah  melakukan  training  pada  Custom Vision, Custom Vision memberikan hasil performance secara  keseluruhan.  Pada  hasil  training  performance keseluruhan ini terdapat nilai precision sebesar 84.1% dan  nilai recall sebesar  84.1%.  Selain  itu  dapat  pula dilihat  bahwa  nilai precision pada  tag sad atau  sedih sebagai nilai precision yang paling rendah diantara tag yang  lainnya,  maka  dengan  mengacu  pada  arti  dari nilai precision sebelumnya,  hasil  True  Rate  Per  Tag untuk  30  responden  pada  raut  wajah  sedih  (23.3%) menjadi terkecil dapat diambil kesimpulan karena hasil nilai precision value pada training performance memiliki nilai yang kecil (69.10%). Sedangkan, hasil True Rate Per Tag untuk 30 responden pada raut wajah terkejut  (86.6%)  menjadi  tertinggi  dapat  diambil kesimpulan karena nilai precision value pada training performance memiliki  nilai  yang  tertinggi  (94.40%) diantara  tag  yang  lainnya  seperti  senang,  marah  dan sedih. Gambar 8 menunjukkan informasi hasil training performance  secara  keseluruhan  yang  dilakukan Custom Vision setelah melakukan training.
Selain confidence level , hasil pengukuran penerimaan  pengguna  pada  faktor  kesenangan  juga mendapatkan  hasil  yang positif.  Tabel  4  menunjukan data  hasil  pengukuran  yang  didapatkan  dari  aspek kesenangan  ( Joy )  pada  kuisioner  yang  telah  disebar. Pertanyaan ke-3, ke-4, dan ke-6 memiliki perhitungan skala  likert  yang  terbalik  yaitu  1  untuk  sangat  setuju dan 5 untuk sangat tidak setuju. Berdasarkan data yang didapat,  nilai  rata-rata  yang  diperoleh  untuk  aspek kesenangan  sebesar  79.39%.  Dapat  disimpulkan bahwa  responden  setuju  bahwa  penggunaan  aplikasi memberikan kesenangan.
Tabel 4. Hasil Rekapitulasi Evaluasi Kesenangan ( Joy ) Pertanyaan Ke- Persentase per Pertanyaan Hasil 1. 88.80% Sangat Setuju 2. 89.33% Sangat Setuju 3. 73.30% Setuju 4. 74.66% Setuju 5. 92.00% Sangat Setuju 6. 58.60% Setuju V. S IMPULAN
Dalam  penelitian  ini  aplikasi  Face  Tracking  dan Filter berdasarkan raut wajah menggunakan algoritma Fisher-Yates berbasis iOS telah berhasil dirancang dan di bangun. Namun, penggunaan dataset Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Database dan Karolinska Directed  Emotional  Faces  (KDEF)  yang  digunakan untuk training pada Custom Vision menghasilkan nilai
precision  level yang  rendah  (69.10%) untuk tag  sad , nilai precision yang  rendah  ini  menimbulkan confidence  level pada  pengguna  juga  menjadi  lebih kecil  saat  melakukan  emosi  raut  wajah  sedih dibandingkan dengan emosi raut wajah lainnya seperti marah,  senang  dan  terkejut.  Sedangkan  hasil training Custom  Vision  dapat  menghasilkan  nilai precision yang  tinggi  (94.40%)  untuk tag  surprised ,  nilai precision yang  tinggi  ini  membuat model mengenal emosi  raut  wajah  terkejut  pengguna  lebih  presisi dibandingkan dengan raut wajah lainnya.
Berdasarkan  hasil  rekapitulasi  kuesioner  yang dibuat dengan menggunakan model Hedonic Motivation  System  Adoption  Model  (HMSAM)  dan skala  Likert,  menghasilkan  persentase  rasa  senang dalam  memakai  aplikasi (joy) sebesar  79.39%. Penelitian selanjutnya dapat meningkatkan confidence level deteksi raut wajah dengan memperbanyak dataset dari  berbagai  sudut  wajah  serta  menambahkan kemampuan  untuk  melakukan  deteksi  lebih  dari  satu wajah ( multi-face tracking) .

## D AFTAR P USTAKA
[1] GlobalWebIndex.  (2015). 80%  of  internet  users  own  a smartphone . Retrieved Maret 12, 2018, from
https://www.globalwebindex.net/blog/80-of-internet-users- own-a-smartphone
[2] RapidValueSolutions.  (2016). Mobile  Usage  Statistics  and
Trends 2016 . Retrieved Maret 12, 2018, from https://www.rapidvaluesolutions.com/wp-
content/uploads/2016/10/Mobile-Usage-Statistics-and- Trends-2016.pdf
[3] Apple.  (2018). iOS  Security .  Retrieved  April  23,  2018,  from https://www.apple.com/bussiness/docs/iOSSecurityGuide.pdf
[4] Robert, G., Doina, Z., Vlad, G. A., & Cornelia, G. (2017). A Comparative  Study  between  Applications  Developed  for Android  and  iOS. International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications , 176-182.
[5] Dunn,  J.  (2017,  May  22). iPhone  owners  are  far  more  loyal than  Android  users .  Retrieved  from  Business  Insider Singapore: https://www.businessinsider.sg/apple-iphone- more-loyal-android-chart-2017-5/?r=US&IR=T
[6] Dunn,  J.  (2017,  May  22). iPhone  owners  are  far  more  loyal than  Android  users .  Retrieved  from  Business  Insider Singapore: https://www.businessinsider.sg/apple-iphone- more-loyal-android-chart-2017-5/?r=US&IR=T
[7] Kiser,  M.  (2017). Apple  Core  ML,  Kaggle  Competitions, Projects  to  Try  at  Home .  Retrieved  Maret  12,  2018,  from https://medium.com/emergent-future/apple-core-ml-kaggle- competitions-projects-to-try-at-home-3dfadb286d79
[8] Apple.  (2018). Confidence  -  VNLandmarks .  Retrieved  April
23, 2018, from https://developer.apple.com/documentation/vision/vnfaceland marks/2909054-confidence
[9] Tzanis, G. I., Ioannis, P., & I. V. (2006). Modern Applications of Machine Learning. Thessaloniki: Department of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki.
[10] Kravtsov,  I.  (2017). iOS  11  Tutorial:  Vision  framework. Retrieved Maret 23, 2018, from
https://medium.com/@kravik/ios-11-tutorial-vision- framework-3c836d5ecadd
[11] Pandya, M. (2018). Real-Time Face Detection And Tracking. Introduction  to  Face  Detection  in  iOS  11  using  Vision Framework . Retrieved April 23, 2018, from https://www.moveoapps.com/blog/face-detection-ios-11- vision-framework/
[12] Cao,  Q.,  &  Liu,  R.  (2014).  Real-Time  Face  Tracking  and Replacement. Stanford: .
[13] Nguyen,  T.-T.  (2012). Real-Time  Face  Detection  And Tracking. New York: Cornell University. Retrieved Maret 12, 2018, from https://www.rapidvaluesolutions.com/wp- content/uploads/2016/10/Mobile-Usage-Statistics-and- Trends-2016.pdf
[14] Feris, R. S., Campos, T. E., & Junior, R. M. (2000). Detection and Tracking of Facial Features in Video Sequences. Springer- Verlag press, 1793 (1), 197-206.
[15] Constine, J. (2017). Instagram launches selfie filters, copying the last big Snapchat feature . Retrieved Maret 12, 2018, from https://techcrunch.com/2017/05/16/instagram-face-filters
[16] Bakhshi,  S.,  Shamma,  D.  A.,  Kennedy,  L.,  &  Gilbert,  E. (2015). Why  We  Filter  Our  Photos  and  How  It  Impacts Engagement. Atlanta.
[17] Shichuan,  D.,  &  Aleix,  M.  (2011). The  Resolution  of  Facial Expressions of Emotion. Columbus: PubMed.
[18] Damasio,  A.  R.  (1995).  Descartes’  Error:  Emotion,  Reason, and the Human Brain. G. P. New York: Putnam's Sons.
[19] Willey  Online  Library.  (2002).  Human  facial  expressions  as adaptations:  Evolutionary  questions  in  facial  expression research. Retrieved Maret 10, 2018, from https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/ajpa.20001.
[20] Darwin, C. (1872). The Expression of the Emotions in Man and Animal (1 ed.). London: J. Murray.
[21] Thompson, B. (2007). The Role of Facial Expressions in Vocal Emotional  Communiccation .  Retrieved  April  23,  2018,  from http://www.unige.ch/emotionalpowerofmusic/conference/tho mpson.pdf
[22] Nugraha,  R.  E.,  Edo,  &  Hendri,  S.  (2012).  Penerapan Algoritma  Fisher-Yates  pada  Aplikasi  The  Lost  Insect  untuk Pengenalan  Jenis  Serangga  berbasis  Unity  3D.  Palembang: STMIK GLOBAL INFORMATIKA MDP.
[23] Eli Bendersky's Website. (2010). The intuition behind Fisher- Yates shuffling Retrieved Maret 10, 2018, from https://eli.thegreenplace.net/2010/05/28/the-intuition-behind- fisher-yates-shuffling
[24] Bacher, A., Bodini, O., Hollender, A., & Lumbruso, J. (2015). MergeShuffle:  A  Very  Fast,  Parallel  Random  Permutation Algorithm. Ithaca. New York.: .
[25] Gayathri, P., Gupta, G., H., S., Naseera, S., Ahmed Siddiqui, A.,  G.,  G.,  &  amali,  G.  B.  (2017).  Music  Playlist  Manager Using  Fisher-Yates  Shuffling  Algorithm  and  Sorting. World Wide Journal of Multidisciplinary Research and Development, 3 (12), 131-138.
[26] Pavel,  M.  (2016). Fisher-Yates-Shuffle  Algorithm:Founder and  administrator  of  web  encyclopedia  Algorithm.net .
Retrieved April 23, 2018, from http://en.algoritmy.net/article/43676/Fisher-Yates-shuffle.
[27] Young,  A.,  Perrett,  D.,  Calder,  A.,  Sprengelmeyer,  R.,  & Ekman, P. (2002). Facial Expressions of Emotion – Stimuli and Tests (1 ed.). California: Thames Valley Test Company.
[28] Nugraha,  R.  E.,  Edo,  &  Hendri,  S.  (2012).  Penerapan Algoritma  Fisher-Yates  pada  Aplikasi  The  Lost  Insect  untuk Pengenalan  Jenis  Serangga  berbasis  Unity  3D.  Palembang: STMIK GLOBAL INFORMATIKA MDP.

## ISSN 2355-3286
[29] Rhynard, S. (2012). Colors and Our Moods. Montpelier: THE BRIDGE.
[30] Apple.  (2018). Bahasa  Pemograman  Swift .  Retrieved  14 Maret, 2018, from https://www.apple.com/id/swift/
[31] Microsoft. (2018). Custom Vision Service . Retrieved Maret 12, 2018,  from  https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive- services/custom-vision-service/home
[32] Roth, A. S. (2018, February 05). How to build a classifier with Custom Vision . Retrieved from Microsoft Azure: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-
services/custom-vision-service/getting-started-build-a- classifier
[33] Heijden,  H.  v.  (2004).  User  Acceptance  of  Hedonic Information Systems. MIS Quarterly , 10.
[34] Lowry, P., Gaskin, J., Twyman, N., Hammer, B., & Roberts, T. (2013). Talking "Fun and Games" Seriously: Proposing the Hedonic-Motivation  System  Adoption  Model  (HMSAM). Journal of the Association for Information Systems , 11.
[35] Sugiyono.  (2010). Metode  Penelitian  Pendidikan. Bandung: Alfabeta