Vol. 5, No. 1 April 2024 E-ISSN: 2745-3758,  P-ISSN : 2776-8546 DOI: 10.46576/djtechno
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.

## PENERAPAN DEEP LEARNING PADA FACE RECOGNITION (LITERATURE REVIEW)
Zelvi Gustiana 1 , Ananda Hadi Elyas 2
1) Teknologi Informasi, Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Indonesia
2) Sistem Informasi, Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received: 15 April 2024 Revised: 23 April 2024 Accepted: 30 April 2024

## Abstrak
Penelitian ini mengkaji penggunaan teknologi Convolutional Neural Networks (CNN) untuk  pengenalan  wajah,  dengan  fokus  pada  penerapan  teknologi  3D,  Generative Adversarial  Networks  (GAN),  dan  Deep  Convolutional  Neural  Networks  (DCNN). Teknologi  3D  menawarkan  solusi  atas  batasan  metode  2D,  memperbaiki  akurasi pengenalan  di  kondisi  pencahayaan  yang  beragam  dan  orientasi  wajah  yang berubah-ubah.  Integrasi  GAN  dan  DCNN  meningkatkan  kemampuan  generalisasi model,  yang  esensial  dalam  menghadapi  variasi  data  nyata.  Penelitian  ini  juga mengeksplorasi pengembangan CNN yang ringan, cocok untuk aplikasi mobile, yang mengoptimalkan  kinerja  tanpa  mengorbankan  efisiensi  penggunaan  sumber  daya. Kajian  ini  menyoroti  pentingnya  mengembangkan  dataset  yang  variatif  untuk melatih  model  dengan  efektif,  mendorong  keakuratan  yang  lebih  tinggi  dalam pengenalan  wajah.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  teknologi pengenalan wajah memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam berbagai aplikasi, mulai dari keamanan hingga layanan personalisasi, memperkuat perlunya penelitian lebih lanjut untuk terus meningkatkan teknologi ini.
Kata Kunci: Pengenalan Wajah, Convolutional Neural Networks, Teknologi 3D, GAN, DCNN

## Abstract
Recent research in face recognition using Convolutional Neural Networks (CNN) has shown substantial progress through the application of 3D technology, GAN, and DCNN. This study highlights how 3D technology can overcome the limitations of traditional 2D methods, especially in addressing issues of lighting and orientation. Furthermore, the integration of GAN and DCNN enhances the accuracy and generalization ability of face recognition  models,  opening  new  opportunities  for  security  applications  and personalized services. The research also examines the development of lightweight CNN models  for  use  on  mobile  devices,  offering  efficient  solutions  without  compromising performance. Additionally, this study emphasizes the importance of developing diverse and  representative  datasets  to  train  models,  enabling  them  to  operate  effectively  in real-world  environments.  These  results  indicate  a  great  potential  for  broader implementation  across  various  sectors,  underscoring  the  importance  of  continuous innovation in face recognition technology.
Keywords:  Face  Recognition,  Convolutional  Neural  Networks,  3D  Technology, GAN, DCNN
Djtechno:  Jurnal  Teknologi  Informasi  oleh  Universitas Dharmawangsa  Artikel  ini  bersifat  open  access  yang didistribusikan  di  bawah  syarat  dan  ketentuan  dengan  Lisensi Internasional  Creative  Commons  Attribution  NonCommerciaL ShareAlike 4.0 ( CC-BY-NC-SA ) .
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.

## Corresponding Author:
E-mail : zelvi@dharmawangsa.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Wajah menyajikan rangsangan visual yang kompleks dan memberikan informasi mengenai identitas individu, jenis kelamin, umur, ras, emosi, dan maksud seseorang (Febriya & Network, 2023). Pengenalan wajah bisa dilakukan melalui gambar statis atau video, dimulai dari pengenalan via gambar statis. Setiap wajah memiliki dua mata, satu mulut, satu hidung, dan fitur wajah lain yang posisinya tetap (Dewi & Ismawan, 2021). Algoritma pengenalan wajah berperan dalam dua fungsi utama dalam sistem biometrik: verifikasi dan identifikasi. Algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi kejujuran pengguna di sekolah, mengeluarkan data mengenai identitas pengguna yang tidak jujur yang bisa dijadikan bukti pelanggaran (Wiguna et al., 2022). Identitas yang dihasilkan  mencakup  nama  dan  kelas.  Studi  pengenalan  wajah  mesin  berkembang terpisah dari pengenalan wajah manusia. Pada tahun 1970-an, metode klasifikasi pola yang umum digunakan berdasarkan pengukuran fitur wajah atau profil. Pada dekade 1980-an, penelitian tentang pengenalan wajah cukup stabil dan semenjak awal tahun 1990-an, fokus pada  pengenalan wajah oleh mesin meningkat signifikan (Cnn et al., 2020).
Jaringan  Neural  Konvolusional  adalah  jenis  dari  Jaringan  Neural  Dalam  yang dirancang untuk memproses data dua dimensi dengan kedalaman jaringan yang besar, sering  digunakan  untuk  data  gambar.  CNN  digunakan  untuk  menganalisis  gambar, mendeteksi, dan mengenali objek dalam gambar . Penggunaan CNN dalam pengenalan wajah  akan  diterapkan  dalam  program  galon  kejujuran  untuk  mendeteksi  identitas pengguna. Galon kejujuran adalah model pendidikan antikorupsi untuk pelajar yang mengajarkan  nilai  kejujuran  yang  mencakup  kejujuran,  ketulusan,  dan  integritas, sementara air dianggap tidak hanya penting secara fisik tapi juga spiritual, membawa kemurnian, kecerdasan, kesehatan, dan kebahagiaan. Kebenaran atau kejujuran adalah pilar utama dalam masyarakat yang mendukung pemahaman mutual, kerjasama, dan komunikasi yang efektif. Dalam dunia pendidikan, pengembangan nilai kejujuran vital untuk menghasilkan individu yang menjunjung tinggi nilai tersebut, dimana pendidik dan dosen memiliki peran krusial dalam membentuk karakter dan kecerdasan peserta didik (Setiawan, n.d.).
Djtechno : Jurnal Teknologi Informasi
p-Issn: 2776-8546

## 2. METODE PENELITIAN
Pengenalan  wajah  adalah  metode  untuk  mengidentifikasi  seseorang  hanya dengan  melihat  wajahnya,  melalui  berbagai  langkah  yang  menggunakan  algoritma untuk  mengekstraksi  identitas  dari  data  pelatihan  yang  ada.  Proses  ini  melibatkan beberapa  tahapan  pengenalan  pola  yang  penting  untuk  menentukan  identitas  yang akurat  dan  sesuai  dengan  posisi  yang  dibutuhkan.  Seleksi  untuk  posisi  tersebut biasanya  meliputi  tahapan  seperti  seleksi  administratif,  tes  tertulis,  tes  praktik,  tes psikologi,  pemeriksaan  kesehatan,  dan  wawancara.  Khususnya  dalam  tes  psikologi, analisis  profil  sangat  vital  sebagai  dukungan  dalam  memilih  kandidat  yang  tepat. Pendekatan  statistik  digunakan  untuk  menentukan  variabel  yang  esensial  dalam memprofilkan seseorang.
Metodologi  penelitian,  yang  mencakup  prosedur  dan  teknik  yang  digunakan, berbeda  antar  studi  untuk  menjamin  keunikan  dan  inovasi  dalam  penelitian, menghindari pengulangan penelitian yang sudah ada sebelumnya.
1. Dalam konteks pengenalan wajah, prosesnya bisa diuraikan menjadi tiga langkah  utama:  deteksi  wajah,  ekstraksi  fitur,  dan  pengenalan  wajah, sebagaimana diilustrasikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Proses Pengenalan Wajah
2. Prosedur  pengenalan  wajah  dimulai  dengan  beberapa  langkah  utama, yaitu pengumpulan data awal, diikuti oleh pra-pemrosesan, dan ekstraksi fitur menggunakan matriks gambar 2D serta model CNN. Untuk evaluasi, metode yang digunakan adalah validasi silang (fold-cross validation).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Studi  yang  diulas  menyoroti  berbagai  aspek  dan  kemajuan  dalam  teknologi pengenalan wajah, menggunakan pendekatan yang berbeda melalui penggunaan CNN, GAN, dan teknologi 3D. Adjabi menekankan bagaimana teknologi 3D dapat mengatasi
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
batasan  metode  2D  tradisional,  sementara  Fime  et  al.  menunjukkan  bagaimana penggunaan GAN dan DCNN telah meningkatkan akurasi pengenalan wajah. Liu et al. berhasil mengembangkan CNN yang lebih ringan untuk aplikasi mobile, meningkatkan efisiensi  penggunaan  sumber  daya.  He  et  al.  dan  Chowanda  masing-masing mengexplore penggabungan CNN dengan teknologi Transformer dan penggunaan CNN yang  dapat  dipisahkan  untuk  pengenalan  ekspresi  wajah,  keduanya  menunjukkan peningkatan  efisiensi  dan  akurasi.  Akhirnya,  Alturki  et  al.  berhasil  menggunakan teknik  deep  learning  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  masker  wajah,  yang  sangat relevan untuk kondisi pandemi saat ini.
Tabel 1. Face Recognition
Peneliti Judul Artikel Tujuan dari Paper Kesimpulan Saran / Kelemahan (Adjabi, 2020) Past, Present, and Future of Face Recognition: A Review Meninjau perkembangan teknologi pengenalan wajah Teknologi 3D mengatasi batasan 2D Perlu penelitian lebih lanjut untuk memperbaiki algoritma 3D (Fime et al., 2021) Recent Advances in Deep Learning Techniques for Face Recognition Menjelaskan kemajuan terkini pada penggunaan CNN dan GAN GAN dan DCNN meningkatkan akurasi Membutuhkan data yang lebih variatif untuk pengujian (Liu et al., 2021) Face Recognition Based on Lightweight Convolutional Neural Networks Pengembangan CNN yang efisien untuk penggunaan mobile CNN ringan efektif untuk penggunaan mobile Optimalisasi dan pengurangan beban komputasi (He et al., 2023) CFormerFaceNet: Efficient Lightweight Network Merging a CNN and Transformer Menggabungkan CNN dengan Transformer Model hibrid meningkatkan efisiensi dan akurasi Penelitian lebih lanjut untuk aplikasi di perangkat terbatas (Chowanda, 2021) Separable Convolutional Neural Networks for Facial Expressions Recognition Penggunaan CNN terpisah untuk pengenalan ekspresi wajah
Efisiensi dalam pengenalan ekspresi Membutuhkan penyesuaian untuk berbagai kondisi (Alturki et al., 2021) Deep Learning Techniques for Detecting and Recognizing Face Masks Memanfaatkan deep learning untuk deteksi dan pengenalan masker wajah Teknik ini efektif dalam pengenalan masker Peningkatan algoritma untuk keakuratan lebih tinggi
Efektivitas  teknologi  3D  dalam  mengatasi  keterbatasan  teknologi  2D memberikan  wawasan  baru  dalam  desain  algoritme  yang  lebih  canggih  untuk pengenalan  wajah,  tetapi  masih  memerlukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk mengoptimalkan algoritme tersebut, seperti yang diusulkan oleh Adjabi (2020). Di sisi lain,  Fime  et  al.  mengidentifikasi  kebutuhan  untuk  data  yang  lebih  variatif  dalam pengujian untuk meningkatkan generalisasi model GAN dan DCNN. Ini menekankan pentingnya  memiliki  dataset  yang  kaya  untuk  mengembangkan  model  yang  robust terhadap variasi nyata yang terjadi dalam penggunaan sehari-hari.
Djtechno : Jurnal Teknologi Informasi
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
Liu et al. dan He et al. menunjukkan bahwa efisiensi bisa dicapai tanpa mengorbankan kinerja  melalui  pengembangan  model  CNN  yang  lebih  ringan  dan  penggabungan dengan teknologi Transformer, yang bisa sangat berguna untuk aplikasi di perangkat dengan  sumber  daya  terbatas.  Namun,  masih  ada  tantangan  untuk  mengadaptasi teknologi  ini  di  semua  platform  karena  keterbatasan  perangkat.  Chowanda  juga mencatat  bahwa  efisiensi  dalam  pengenalan  ekspresi  wajah  dapat  ditingkatkan melalui CNN yang dapat dipisahkan, tetapi memerlukan penyesuaian lebih lanjut untuk kondisi pencahayaan dan pose yang bervariasi. Ini menunjukkan ruang yang signifikan untuk  peningkatan  dalam  penyesuaian  model  terhadap  kondisi  operasional  yang berbeda.
Pada  akhirnya,  Alturki  et  al.  menunjukkan  kemampuan  teknik  deep  learning untuk tidak hanya mengenali wajah tetapi juga atribut penting lainnya seperti masker, yang kritis dalam konteks kesehatan masyarakat saat ini. Mereka menyarankan bahwa algoritma ini masih bisa ditingkatkan lebih lanjut untuk mencapai keakuratan yang lebih  tinggi,  menyoroti  kebutuhan  untuk  terus  mendorong  batas-batas  teknologi pengenalan wajah. Keseluruhan penelitian menunjukkan kemajuan signifikan dalam teknologi pengenalan wajah dan menetapkan fondasi yang kuat untuk eksplorasi lebih lanjut yang dapat mengarah pada aplikasi praktis yang lebih luas dan efisien.

## 4. SIMPULAN
Pengenalan  wajah  menggunakan  teknologi  Convolutional  Neural  Networks (CNN)  telah  mengalami  kemajuan  substansial  melalui  penerapan  metode-metode canggih  seperti  3D,  GAN,  dan  DCNN.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dengan menggunakan teknologi 3D dan metode deep learning, batasan-batasan yang ada pada metode  pengenalan  wajah  2D  tradisional,  seperti  sensitivitas  terhadap  kondisi pencahayaan dan pose, dapat diatasi dengan efektif. Ini mengarah pada peningkatan akurasi  dalam  pengenalan  wajah,  yang  memungkinkan  aplikasi  yang  lebih  luas  dan lebih  reliabel  dalam  kehidupan  sehari-hari  serta  dalam  konteks  keamanan  dan personalisasi layanan.
Pengembangan  model  CNN  yang  lebih  ringan  untuk  aplikasi  mobile  dan perangkat  dengan  sumber  daya  terbatas  menunjukkan  potensi  besar  dalam menjadikan teknologi pengenalan wajah lebih aksesibel dan praktis untuk penggunaan sehari-hari. Namun, masih terdapat tantangan dalam optimasi dan pengurangan beban komputasi, yang menuntut penelitian lebih lanjut untuk mencapai efisiensi operasional tanpa mengorbankan akurasi pengenalan.
Selanjutnya,  kebutuhan  akan  dataset  yang  lebih  variatif  dan  representatif menjadi kritis untuk melatih model-model ini agar dapat beroperasi secara efektif di
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
lingkungan nyata. Masa depan penelitian dalam pengenalan wajah akan bergantung pada  kemampuan  untuk  mengintegrasikan  teknologi  ini  dengan  sistem  yang  lebih besar  dan  lebih  kompleks,  mengatasi  tantangan-tantangan  praktis  yang  ada,  dan memanfaatkan  kemajuan  dalam  teknologi  AI  dan  machine  learning  untuk  terus meningkatkan keakuratan dan keandalan sistem pengenalan wajah.

## PUSTAKA
Adjabi, I. (2020). Past, Present, and Future of Face Recognition: A Review .
Alturki, R., Alharbi, M., & Alanzi, F. (2021). Deep learning techniques for detecting and recognizing face masks : A survey . March 2020 .
Chowanda, A. (2021). Separable convolutional neural networks for facial expressions recognition.
Journal of Big Data . https://doi.org/10.1186/s40537-021-00522-x
Cnn, D. M., Arsal, M., Agus, B., & Anggraini, D. (2020). Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning . 01 , 55 – 63.
Dewi, N., & Ismawan, F. (2021). Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network untuk Sistem Pengenalan Wajah . 14 (1), 34 – 43. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v14i1.8989
Febriya, F., & Network, C. C. N. (2023). PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK . 2 (2).
Fime, A. A., Sikder, D., Rabbi, J., Al-rakhami, M. S., Sen, O., & Fuad, M. (2021). Recent Advances in Deep Learning Techniques for Face Recognition . July .
He, L., He, L., & Peng, L. (2023). applied sciences CFormerFaceNet : Efficient Lightweight Network Merging a CNN and Transformer for Face Recognition .
Liu,  W.,  Zhou,  L.,  &  Chen,  J.  (2021). Face  Recognition  Based  on  Lightweight  Convolutional  Neural Networks .
Setiawan, D. (n.d.). 66 Dhanny S., Andikha D.P., Kezia S., Jenisa F. 66 – 79.
Wiguna, C. W., Irawan, J. D., Orisa, M., & Industri, F. T. (2022). PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI DETEKSI WAJAH BURONAN BERBASIS WEB . 6 (2).