Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.4.1.491 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 179-186 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS OF APPLICATION HAAR CASCADE CLASSIFIER AND LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM ALGORITHM IN RECOGNIZING FACES WITH REAL- TIME GRAYSCALE IMAGES USING OPENCV
Rio Aditya P *1 , Bayu Setiaji 2
1 Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia
1 Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia Email: 1 rio.pahlevi@students.amikom.ac.id , 2 bayusetiaji@amikom.ac.id
(Naskah masuk: 25 Juli 2022, Revisi: 13 Agustus 2022, Diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
Face detection and recognition systems have been developed with the various application of algorithms. Based on the literature study that has been carried out, the researcher will analyze the performance between the HCC (Haar Cascade  Classifier)  and  LBPH  (Local  Binary Pattern  Histogram)  Algorithms  with  real-time  grayscale  images using the OpenCV library. The test is carried out based on a sample of facial images with external conditions in the form of lighting conditions which are divided into morning, afternoon, and evening, as well as varying face rotation  angles.  Parameters  observed  were  accuracy  values,  FAR  (False  Acceptance  Rate),  and  FRR  (False Rejection Rate). Based on the results of the tests that have been carried out, the average value of accuracy is 56%, while the average value of FAR is 22% and FRR is 23%. Judging from the average accuracy value obtained is 56%, then to be able to be detected and recognized properly the face position must be in frontal condition and with normal lighting. Thus, the final results of this study can be considered for other researchers who want to use a similar algorithm to develop a detection and recognition system.
Keywords : Haar Cascade Classifier, FAR, FRR, Local Binary Pattern Histogram.

## ANALISIS PENERAPAN ALGORITMA HAAR CASCADE CLASSIFIER DAN LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM DALAM MENGENALI WAJAH DENGAN IMAGE GRAYSCALE SECARA REAL-TIME MENGGUNAKAN OPENCV

## Abstrak
Sistem  pendeteksian  dan  pengenalan  wajah telah banyak  dikembangkan  dengan  berbagai  penerapan  algoritma. Berdasarkan studi literatur yang telah dilakukan peneliti akan menganalisis kinerja antara Algoritma HCC ( Haar Cascade  Classifier )  dan  LBPH  ( Local  Binary  Pattern  Histogram )  dengan image  grayscale secara real-time menggunakan  library  OpenCV.  Pengujian  dilakukan  berdasarkan  sampel  citra  wajah  dengan  kondisi  eksternal berupa  kondisi  pencahayaan  yang  terbagi  pada  waktu  pagi,  siang  dan  sore  hari,  serta  sudut  rotasi  wajah  yang bervariasi. Parameter yang diamati adalah nilai akurasi, FAR ( False Acceptance Rate ) dan FRR ( False Rejection Rate ). Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh rata-rata nilai akurasi sebesar 56%, sedangkan rata-rata nilai FAR 22% dan FRR 23%. Dilihat dari rata-rata nilai akurasi yang diperoleh sebesar 56%, maka untuk dapat terdeteksi dan dikenali secara baik posisi wajah harus dalam kondisi frontal dan dengan pencahayaan yang normal. Dengan demikian, hasil akhir dari penelitian ini dapat menjadi pertimbangan bagi para peneliti lainnya yang ingin menggunakan algoritma serupa untuk mengembangkan sebuah sistem pendeteksian dan pengenalan.
Kata kunci : Haar Cascade Classifier, FAR, FRR, Local Binary Pattern Histogram.

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  ilmu  pengetahuan  dengan pengimplementasian teknologi yang canggih, menyebabkan  semakin  pesat  munculnya  inovasi- inovasi  terbaru  pada  disiplin  ilmu  Visi  Komputer ( Computer Vision ). Pada penerapannya disiplin ilmu
ini merupakan sub bidang studi yang berfokus terkait permasalahan  dalam  hal  membantu  komputer  untuk ‘melihat’  serta  mengenali  informasi  penting  yang terdapat dalam sebuah citra ataupun vidio.
Dalam  memahami  sebuah  citra,  diperlukan teknologi  pendukung  dengan  kemampuan  yang cukup  baik.  Hal  ini  akan  meningkatkan  kapabilitas
2 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 179-186
pendeteksi objek dalam menemukan dan mengidentifikasi  keberadaan  objek-objek  pada  citra digital. Oleh karena itu, dengan penerapan Algoritma HCC  ( Haar  Cascade  Classifier )  disertai  fitur haar- like implementasi  LBPH  ( Local  Binary  Pattern Histogram )  akan  dapat  meningkatkan  ketelitian dalam  proses  pendeteksian  dan  pengenalan  sebuah citra inputan.
Berbagai  penelitian  terdahulu  telah  dilakukan dengan  menerapkan  berbagai  algoritma  dalam pembuatan sistem pengenalan citra, seperti; pengaplikasian  algoritma  CNN  ( Convolutional Neural  Networks ) dengan hasil akurasi  sebesar 97%
[1],    LDA ( Linear  Discriminant  Analysis )  97,29%
[2],  HOG  ( Histogram  of  Oriented  Gradients )  dan
SVM ( Support  Vector  Machine )  90% [3],  PCA ( Principal  Component  Analysis )    62,9%  [4],  PCA
( Principal  Component  Analysis )  dan  KNN  ( K- Nearest  Neighbor )  89,38%  [5], Fisherface 77,42%
[6], Feature  Extraction dan Feature  Selection [7],
MG-CN  ( Multi-Graph  Convolutional  Networks ) 97.9% [8] serta DCN ( Deep Convolutional Networks ) dan Filter Algorithm 99.7% [9]. Metode DCN ( Deep Convolutional  Networks )  dan Filter  Algorithm memiliki tingkat akurasi yang tinggi sehingga banyak digunakan  dan  dikembangkan  para  peneliti  dalam proses pengenalan sebuah citra.
Pada  penelitian  ini,  Algoritma  HCC  ( Haar Cascade Classifier ) dan haar-like serta LBPH ( Local Binary  Pattern  Histogram )  akan  diimplementasikan bersama  dengan library OpenCV  untuk  digunakan dalam  melakukan  pendeteksian  dan  pengenalan wajah,  dimana  hasil  akhir  dari  penelitian ini  berupa perolehan  rata-rata  nilai  akurasi  dalam  penerapan algoritma  tersebut,  serta  perhitungan  nilai  FAR ( False  Acceptance  Rate )  dan  FRR  ( False  Rejection Rate .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Pelaksanaan Penelitian
1. Studi  Literatur:  Pada  tahap  pertama, penulis melakukan sebuah prosedur berupa pengumpulan  serta  pembelajaran  terkait informasi  mengenai  Algoritma  HCC  dan LBPH  dengan image  grayscale secara real-time  menggunakan library OpenCV yang  penulis  dapatkan  melalui  jurnal terakreditasi dan sumber referensi lainnya yang  memiliki  keterkaitan  sekaligus pendukung pelaksanaan penelitian.
2. Penguraian  Masalah:  Pada  tahap  kedua, penulis melakukan proses analisis informasi  terhadap  studi  literatur  yang telah diperoleh. Sehingga, dengan metode yang  diajukan  penulis  diharapkan  dapat menjadi penyelesaian masalah yang diangkat dalam penelitian ini.
3. Perancangan Arsitektur Sistem: Pada tahap ketiga,  penulis  melakukan  sebuah  proses
terkait  perancangan  bangun  arsitektur dengan  sistem  penyelesaian  masalah berdasarkan hasil analisis sebelumnya.
4. Penerapan: Pada tahapan keempat, penulis mulai melakukan penerapan yang sebelumnya berasal dari sebuah rancangan arsitektur  sistem,  akan  dibuat  menjadi sebuah program.
5. Pengujian:  Pada  tahap  kelima,  penulis melakukan  proses  pengujian  pada  sistem yang  telah  selesai  dibangun.  Hal  ini bertujuan  untuk  melihat  bahwa  luaran yang  telah  dihasilkan  sudah  sesuai  serta tepat  dengan  kualifikasi  yang  telah direncanakan.
6. Dokumentasi  dan  Penyusunan  Laporan: Pada tahapan keenam, penulis melakukan pendokumentasian  terkait  dengan  proses dan  hasil  penelitian  yang  dilakukan berbentuk sebuah dokumen.

## 2.2 Perancangan Data
Pengujian  dilakukan  untuk  mencari  rata-rata nilai  akurasi,  FAR,  dan  FRR  pendeteksian  dan pengenalan Berikut merupakan rumus yang digunakan  dalam  menghitung  nilai  akurasi  sebagai berikut:
ACC  = True Positive Total face images tested × 100% (7)
FAR ( False Acceptance Rate ) merupakan nilai persentase dari ketidaktepatan, dimana kondisi sistem yang  seharusnya  mengenali  informasi  citra  inputan dari  dalam  database,  namun  citra  yang  terdeteksi adalah citra yang berada dalam luar database tersebut, pun sebaliknya. Rumus yang dapat digunakan sebagai berikut:
FAR = True Negative Total face images tested × 100% (8)
FRR  ( False  Rejection  Rate )  merupakan  nilai persentase  ketidaktepatan,  dimana  kondisi  sistem yang  menolak  citra  inputan.  Citra  inputan  yang umumnya  dikenali  karena  informasinya  terdapat dalam  sebuah  database,  berubah  menjadi  citra  yang sama  sekali  tidak  dapat  dikenal  oleh  sistem.  Rumus yang dapat digunakan sebagai berikut:
FRR = False Negative Total face images tested × 100% (9)
OpenCV  digunakan  sebagai library dalam mengimplementasikan Algoritma HCC ( Haar Cascade Classifier ) untuk dapat mendeteksi komponen  wajah.  Sebelum  pendeteksian  dilakukan, terlebih  dahulu  data  berupa  image  yang  ditangkap melalui  webcam  dan  diolah  menjadi  citra  keabuan ( grayscale ) oleh library cv2.COLOR_BGR2GRAY.
Kemudian,  tahapan  selanjutnya  adalah  proses training untuk melatih dataset dengan menggunakan Algoritma LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) serta  tahapan recognition hingga  akhirnya  sistem dapat mengenali citra wajah.

## 2.3 Perancangan Sistem
Pada  arsitektur  sistem  yang  dirancang,  tahap awal pendeteksian berupa pengambilan citra inputan dengan  berbagai  pose  dan  rotasi  kepala  penting dilakukan,  untuk  mempermudah  sistem  dalam mencari  pola  unik  pada  setiap  citra.  Perancangan sistem lebih lanjut dijelaskan pada gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Sistem
Terdapat  beberapa  alat  dan  bahan  yang dibutuhkan  dalam  penelitian.  Beberapa  alat  dan bahan  meliputi hardware (perangkat  keras)  dan software (perangkat  lunak).  Perangkat  keras  yang digunakan  meliputi:  CPU  1.70GHz  Intel  Core  i3- 4005U,  RAM  6GB,  Intel(R)  HD  Graphics  Family, Sistem  Operasi  Windows  10  serta  penyimpanan berupa  SSD  dengan  kapasitas  250  GB.  Perangkat lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah PyCharm  versi  2021.2.2, Python versi  3.8, OpenCV 4.5.3, Numpy 1.19.5, PIL 8.4.0.

## 2.4 Image (Citra)
Image (citra)  dikenal  memiliki  fungsi  dua dimensi  yang  terdiri  atas  f(x,y).  Nilai  f  dalam koordinat  (x,y)  dikenal  dengan  derajat  intens  dari level  keabuan  ( grayscale )  citra  pada  titik  tersebut, sedangkan  (x,y)  merupakan  titik  koordinat  dari bidang  datar  [10].  Jika  nilai  f(x,y)  berhingga  dan diskrit,  citra  tersebut  dapat  dikatakan  sebagai  citra digital  [11].  Citra  digital  memiliki  tiga  ragam  jenis yaitu  citra  biner  ( binary  image ),  citra  keabuan
( grayscale  image )  dengan  rentang  warna  putih  dan hitam, serta citra warna ( color image ).

## 2.1.1. Citra Biner (Binary Image)
Binary image mencakup dua warna yaitu hitam dan putih, misal dalam 1 bit per piksel bernilai 0 dan 1 [12]. Penerapan binary image biasanya digunakan pada input/output seperti; laser printer dan mesin fax. Pada  gambar  2  merupakan  contoh  dari  penerapan citra biner dimana putih untuk tepian dan hitam untuk latar belakang.
Gambar 2.Binary Image

## 2.1.2. Citra Keabu-abuan (Grayscale)
Setiap piksel citra digital grayscale mempunyai spektrum  warna putih hingga hitam. Rentang warna tersebut  biasa  digunakan  dalam  dunia  kedokteran misalnya pada proses CT-Scan ( Computed
Tomography  Scanner )  menggunakan  sinar  X.
Grayscale merupakan hasil rata-rata pengkalkulasian sebuah color  image .  Pada  gambar  3  merupakan contoh  citra grayscale yang  telah  melalui  tahapan grayscaling .
Gambar 3. Grayscale Image
I BW (x,y) = I R (x,y)+ I G (x,y)+ I B (x,y) 3 (1)
Dimana: IRed (x,y) = pixel value berwarna merah IGreen (x,y) = pixel value berwarna hijau IBlue (x,y) = pixel value berwarna biru IBW  (x,y)  =  pixel  value  berwarna  hitam  dan putih

## 2.1.3. Citra Berwarna (Color Image)
Citra berwarna biasa disebut sebagai citra RGB adalah  jenis  citra,  dimana  dalam  model  penyajian warnanya  terdiri  atas  beberapa  komponen  warna seperti;  merah  ( red ),  hijau  ( green )  dan  biru  ( blue ). Setiap  komponen  warna  tersebut  menggunakan  8 binary digit dimana nilainya berkisar antara 0 sampai dengan 255. Hal ini, memungkinan warna yang dapat disajikan  berkisar  antara  2553  atau  (16K)  warna. Pada  gambar  4  merupakan  contoh  citra  berwarna dimana  suau  piksel  memiliki  nilai  intensitas  yang berbeda pada setiap kanal.
. Gambar 4. RGB Image

## 2.5 HCC (Haar Cascade Classifier)
HCC  merupakan  algoritma  pendeteksi  objek yang pertama kali disampaikan oleh Paul  Viola dan Michael  Jones  pada  tahun  2001  [13].  Algoritma dengan  pendekatan  berbasis  pembelajaran  mesin ini menggunakan  fungsi  kaskade,  fungsi  ini  dilatih berdasarkan citra positif dimana citra memiliki objek yang  akan  dideteksi  dan  citra  negatif  kondisi  pada saat citra yang tidak memiliki objek.
HCC  akan  mengekstrak  sebuah  fitur  dari  citra menggunakan  sebuah  “filter”  yang  menyerupai konsep convolutional kernels dalam sebuah pengolahan citra digital [14]. Pengaplikasian fitur ini dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Fitur Haar
Pengklasifikasi  kaskade  terdiri  dari  beberapa tahap, dimana setiap tahap terdapat pengklasifikasian berupa  pemberian  label  pada  wilayah  tertentu  yang ditentukan oleh lokasi jendela saat ini sebagai positif atau negatif – positif yang berarti bahwa suatu objek ditemukan  atau  negatif  berarti  bahwa  objek  yang ditentukan tidak ditemukan dalam gambar.

## 2.6 Local Binary Pattern Histogram (LBPH)
LBPH  merupakan  sebuah  teknik  terbaru  dari metode  sebelumnya  yaitu  LBP  ( Local  Binary Pattern )  [15].  Penerapan  LBPH  dapat  menambah performa  hasil  dari  proses  pengenalan  citra, dikarenakan  metode  ini  memanfaatkan  nilai  biner histogram  yang  telah  diekstraksi  dari  sebuah  citra sehingga mendapatkan nilai prediksi dalam mengidentifikasikan  pemilik  citra.  Pada  gambar  6 menunjukkan proses dari pengaplikasian LBPH.
Gambar 6. LBPH Processing
Pada  proses  ekstraksi  menggunakan  metode LBPH  terdapat  beberapa  tahap  seperti  halnya menerapkan operator LBPH menggunakan fungsi:
LBPH = (x c ,y c ) = ∑ 2 p P-1 p=0 s(i p −  i c ) (2)
Dapat terlihat bahwa, (x c ,y c ) berarti nilai piksel pusat  dengan  intensitas  i c sedangkan  i p adalah intensitas piksel lingkungan sekitarnya. Pada tahapan ini nilai piksel (median) akan diproses menjadi nilai ambang,  hal  ini  bertujuan  untuk  membandingkan piksel  pusat  dengan  piksel  terdekatnya  dengan menerapkan fungsi:
s(x) =  { 1, x ≥0 0, x <0 (3)
Pada persamaan fungsi tersebut diartikan bahwa apabila  nilai  lingkungan  sekitar i p = i c maka ditetapkan menjadi 1, namun sebaliknya apabila i p = i c ditetapkan  sebagai  nilai  0.  Setelah  nilai  ini digabungkan  dan  dikalkulasi,  proses  selanjutnya adalah perubahan angka biner kedalam angka desimal (LBPH  piksel)  yang  berkisar  antara  0-255. Dikarenakan  jumlah  perbedaan  dari  lingkungan sekitar,  maka  radius  variabel  ditetapkan  dari  posisi (x c ,x y )  dimana  titik  lingkungan  sekitar  (x p ,y p )  dapat dikalkulasikan dengan fungsi :
x p = x c + R cos ( 2πp p ) (4)
y p = y c − R sin ( 2πp p ) (5)
Pada  fungsi  tersebut,  r  sebagai  jari-jari berbentuk  lingkaran  disebabkan  variasi  yang  timbul pada  skala.  Sedangkan  p  berarti  jumlah  dari banyaknya titik sampel. Namun, jika tidak didapatkan letak  koordinat  titik  pada  lingkaran  yang  sesuai
berdasarkan  koordinat  gambar,  akan  digunakan metode interpolasi dua variabel atau dikenal  dengan interpolasi bilinear:
f(x,y) ≈ [1-x x]  [ f(0,0) f(0,1) f(1,0) f(1,1) ] [ 1-y y ]  (6)

## 2.7 OpenCV
OpenCV dikenal sebagai library dari computer vision yang  cukup  terkenal  serta  biasa  digunakan pada  saat  pemrosesan  dan  penganalisisan  terhadap sebuah citra [16]. Terdapat lebih 2000 algoritma yang telah  teroptimasi  dan  dapat  digunakan  dalam memanipulasi,  memproses,  serta  mengedit  sebuah citra. OpenCV mendukung beragam bahasa pemrograman seperti C, C++, dan sudah dikembangkan  ke  Python,  Java,  Matlab,  ataupun PHP.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengujian Sistem
Tahapan  awal  berupa  pengambilan  citra  pada smartphone penulis,  kemudian  dideteksi  dengan menggunakan webcam dan  bantuan  fitur haar-like untuk mendeteksi bagian komponen objek yang akan diambil untuk tahapan grayscaling , dimana citra akan dikonversi  ke  dalam  bentuk image  grayscale dan kemudian terkumpul dalam sebuah dataset. Proses ini dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Proses Pengujian Awal
Setelah  pembuatan  dataset,  proses  selanjutnya adalah training dan recognition . Pada proses training setiap piksel  yang ada pada komponen wajah dalam dataset tersebut akan diekstrak setiap nilai histogram nya.  Nilai  inilah  yang  akan  dimasukan  ke  dalam sebuah variabel berbentuk data berupa array_id yang tersimpan  dalam  sebuah  file  dengan  format  .yml dimana akan terdapat sebuah pattern (pola). Tahapan selanjutnya  adalah  proses  pengenalan  ( recognition ) citra dengan menggunakan LBPH sebagai recognizer , dimana citra akan dideteksi dan kemudian dikenali sesuai dengan data inputan yang seharusnya. Hasil pengenalan citra dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Pengenalan Citra
Pada  tahap  pengenalan  ini  akan  diperoleh informasi  terkait  citra  yang  dideteksi,  dimana informasi  ini  berguna  sebagaimana  dengan  tujuan awal pengguna yang akan menerapkan sistem ini.

## 3.2. Analisa
Pada tabel dibawah ini menunjukkan hasil dari pengujian citra inputan, dengan jumlah objek wajah dalam  citra  dan  posisi  sudut  rotasi  wajah  yang bervariasi sehingga akan diperoleh rata-rata ketepatan pendeteksian  dan  pengenalan  wajah  beserta  nilai akurasi,  FAR  ( False  Acceptance  Rate )  dan  FRR ( False Rejection Rate ). Pada tabel 1, 2, dan 3 dibawah ini dapat dilihat hasil dari pengujian sistem yang telah dibangun.
Tabel 1 Hasil Pengujian Pagi Hari (08.00-09.00 WIB)
Number of inputs HCC & LBPH Total number face images tested TP TN FN Accuracy (%) FAR (%) FRR (%)
1 2 1 1 0 50 50 0 2 1 1 0 0 100 0 0 3 2 1 1 0 50 50 0 4 5 2 1 1 40 20 20 5 3 1 0 2 33 0 67
6 3 2 0 1 67 0 33 7 2 1 1 0 50 50 0 8 4 1 2 1 25 50 25
9 4 2 1 1
50
25
25 10 5 2 0 3
40 0 60 Average 51 25 23
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.4.1.491 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 179-186 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Tabel  1  menunjukkan  hasil  yang  dilakukan dengan  kondisi  pencahayaan  normal,  dimana  selain penerangan  menggunakan  lampu  kamar  juga ditambah  dengan  cahaya  yang  masuk  melalui
ventilasi  dan  jendela.  Sehingga,  pada  tabel  1 diperoleh  rata-rata  nilai  akurasi  sebesar  51%,  FAR 25%, dan FRR 23%. Tabel 2 Hasil Pengujian Siang Hari (13.00-14.00 WIB) Number of inputs HCC & LBPH Total number face images tested TP TN FN Accuracy (%) FAR (%) FRR (%) 1 2 2 0 0 100 0 0
2 2 1 1 0 50 50 0 3
3 2 1 0 67 33 0 4
0 0 0 0 0 0 0 5
1 1 0 1 100 0 100 6
3 2 1 0 67 33 0
7 4 2 0 2 50 0 50
8 5 2 0 3 40 0 60 9
5 2 2 1 40 40
20 10 4 2 2 0
50 50 0 Average 56 21 23
Tabel  2  menunjukkan  hasil  pengujian  pada siang  hari  dengan  kondisi  pencahayaan  normal, dimana selain peneranganmenggunakan lampu kamar juga  ditambah  dengan  cahaya  terik  yang  masuk
melalui ventilasi dan jendela. Sehingga, pada tabel 2 diperoleh  rata-rata  nilai  akurasi  sebesar  56%,  FAR
21%, dan FRR 23%. Tabel 3 Hasil Pengujian Sore Hari (16.00-17.00 WIB) Number of inputs HCC & LBPH Total number face images tested TP TN FN Accuracy (%) FAR (%) FRR (%) 1 3 2 0 1
67 0 0 2 4 3 1 0
75 25 0 3 4 1 1 2
25 25 50 4 2 2 0 0
100 0 0
5 3 2 0 1
67 0 33 6 5 2 1 2
40 20 40 7 5 2 2 1
40 40 20 8 5 2 3 1
40 60 20 9 4 2 1 1
50 25 25 10 2 2 0 0
100 0 0 Average 60 20 19
Tabel  3  menunjukkan  hasil  pengujian  di  sore hari  dengan  kondisi  pencahayaan  normal,  dimana penerangan  hanya  menggunakan  lampu  kamar dikarenakan cahaya yang masuk melalui ventilasi dan
jendela  mulai  meredup.  Sehingga,  pada  tabel  3 diperoleh rata-rata nilai akurasi sebesar 60.3%, FAR 19.5%, dan FRR 18.8%.

## Gambar 9 PivotChart Hasil Akhir Pengujian
Berdasarkan pengujian 10 citra inputan dengan parameter  berupa  kondisi  pencahayaan  dan  sudut rotasi  wajah diperoleh rata-rata nilai akurasi  sebesar 56% dengan nilai FAR 22% dan FRR 23%. Akurasi dinilai  dari  jumlah  wajah  terdeteksi  dan  dapat
dikenali dengan informasi yang tepat, tentunya untuk dapat terdeteksi secara baik maka posisi wajah harus dalam kondisi frontal.
Gambar 10. Orientasi sudut rotasi
Umumnya,  sebuah  wajah  dicirikan  oleh  tiga sudut  rotasi  seperti;  yaw  (ψ)  rotasi  yang  dilakukan pada sumbu Z, pitch (θ) rotasi yang dilakukan pada sumbu  Y,  dan  roll  (ϕ)  rotasi  yang  dilakukan  pada sumbu  X  [17].  Sehingga  dapat  diketahui  bahwa dikatakan kondisi frontal apabila sudut rotasi kepala relatif terhadap kamera = ± 0° ψ ataupun mendekati frontal = ±90° ψ .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Penerapan  metode  HCC  dan  LBPH menunjukkan rata-rata nilai akurasi sebesar  56%  dengan  nilai  FAR  22%  dan FRR  23%,  semakin  kecil  nilai  FAR  dan FRR  maka  akan  semakin  besar  tingkat akurasi  pengenalan  wajah  dari  metode yang diujikan
2. Komponen  citra  wajah  merupakan  hal yang  penting  dalam  proses  pendeteksian pembuatan  dataset,  hal  ini  ditunjukan dengan  mudahnya  pendeteksian  tersebut pada saat kondisi sudut rotasi kepala = ± 0° ψ  atau  mendekati  =  ±90°  ψ  terhadap kamera
3. Objek  citra  wajah  dapat  terdeteksi  dan dikenali  mulai  dari  jarak  0-50  cm  dengan kondisi  pencahayan  yang  normal,  lebih dari  jarak  50  cm  dan  pencahayaan  yang cenderung gelap objek terkadang terdeteksi namun dengan informasi pengenalan yang salah, bahkan sama sekali tidak terdeteksi

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Farayola  and  A.  Dureja,  “A  Proposed Framework:  Face  Recognition  With  Deep Learning,” Int.  J.  Sci.  Technol.  Res. ,  vol.  9, no.  07,  p.  7,  2020,  [Online].  Available: www.ijstr.org.
[2] D.  Sunaryono,  J.  Siswantoro,  and  R. Anggoro,  “An  android  based  course attendance system using face recognition,” J.
King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 33, no. 3, pp. 304–312, 2021, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.01.006. [3] L.  G.  Muradkhanli  and  E.  A.  Mammadov, “Real-time face detection on a Raspberry PI,” vol. 13, no. 2, pp. 38–45, 2022. [4] F.  Safdar,  “A  Comparison  of  Face Recognition Algorithms for Varying Capturing Conditions,” UIJRT | United Int. J. Res.  Technol.  | ,  vol.  02,  no.  03,  pp.  2582– 6832, 2021. [5] S.  Sutarti,  A.  T.  Putra,  and  E.  Sugiharti, “Comparison of PCA and 2DPCA Accuracy with  K-Nearest  Neighbor  Classification  in Face Image Recognition,” Sci. J. Informatics , vol.  6,  no.  1,  pp.  64–72,  2019,  doi: 10.15294/sji.v6i1.18553.
[6] N.  Salman  and  I.  Intan,  “Sistem  Presensi Kehadiran Menggunakan Metode Fisherface,” SENSITIf  Semin.  Nas.  Sist.  … , pp.  915–923,  2019,  [Online].  Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/se nsitif/article/view/458.
[7] S. Saini and P. Malhotra, “A Comprehensive Survey  of  Feature  Extraction  and  Feature Selection  Techniques  of  Face  Recognition System,” vol. 2, 2021, doi: 10.4108/eai.16-5- 2020.2303968.
[8] A.  Alguzo,  A.  Alzu’Bi,  and  F.  Albalas, “Masked  Face  Detection  using  Multi-Graph Convolutional  Networks,” 2021  12th  Int.
Conf.  Inf.  Commun.  Syst.  ICICS  2021 ,  pp. 385–391, 2021, doi: 10.1109/ICICS52457.2021.9464553.
[9] M.  Alghaili,  Z.  Li,  and  H.  A.  R.  Ali, “FaceFilter:  Face  Identification  with  Deep Learning  and  Filter  Algorithm,” Sci.
Program. , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/7846264. [10] J. Zhang, “Reversible Data Hiding of Digital Image Based on Pixel Combination Algorithm,” vol. 2022, 2022.
[11] R.  C.  Gonzalez  and  R.  E.  Woods, 4TH EDITION Digital image processing . 2018.
[12] C. Gupta, V. K. Tewari, R. Machavaram, and P.  Shrivastava,  “An  image  processing approach  for  measurement  of  chili  plant height  and  width  under  field  conditions,” J. Saudi Soc. Agric. Sci. , vol. 21, no. 3, pp. 171– 179, 2022, doi: 10.1016/j.jssas.2021.07.007.
[13] P. Viola and M. Jones, “Managing work role performance:  Challenges  for  twenty-first century organizations and their employees.,”
Rapid Object Detect. using a Boost. Cascade Simple Featur. , pp. 511–518, 2001.
[14] M. A. Mohammed et al. , “Machine Learning Algorithm for Developing Classroom Attendance  Management  System  Based  on Haar  Cascade  Frontal  Face,” 2021  IEEE
Symp.  Ind.  Electron.  Appl.  ISIEA  2021 ,  no. August, 2021, doi:
8 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 179-186
10.1109/ISIEA51897.2021.9509990.
[15] M. M. Ahsan, Y. Li, J. Zhang, M. T. Ahad, and  K.  D.  Gupta,  “Evaluating  the Performance  of  Eigenface,  Fisherface,  and
Local Binary Pattern Histogram-Based Facial Recognition Methods under Various Weather Conditions,” Technologies ,  vol.  9,  no.  2,  p.
31, 2021, doi: 10.3390/technologies9020031.
[16] K.  D.,  “Multiple  Object  Recognition  Using OpenCV,” Rev.  Gestão  Inovação  e  Tecnol. , vol.  11,  no.  2,  pp.  1736–1747,  2021,  doi:
10.47059/revistageintec.v11i2.1795.
[17] S.  Chen,  Y.  Zhang,  B.  Yin,  and  B.  Wang, “TRFH: towards real-time face detection and head  pose  estimation,” Pattern  Anal.  Appl. , vol.  24,  no.  4,  pp.  1745–1755,  2021,  doi: 10.1007/s10044-021-01026-3.