Virtual  Mouse  Menggunakan  Algoritma  Haarcascade  dan  Hough  Transform  Sebagai Media Interaksi Manusia dengan Komputer Bagi Penyandang Disabilitas

## VIRTUAL MOUSE MENGGUNAKAN ALGORITMA HAARCASCADE DAN HOUGH TRANSFORM SEBAGAI MEDIA INTERAKSI MANUSIA DENGAN KOMPUTER BAGI PENYANDANG DISABILITAS
Oleh:
Fandy Setyo Utomo 1 , Moch. Hari Purwidiantoro 2
1 Dosen Program Studi Teknik Informatika, STMIK AMIKOM Purwokerto
2 Dosen Amik Cipta Darma Surakarta

## ABSTRAK
Komputer  adalah  salah  satu  media  untuk  pencarian  informasi.  Dalam mengoperasikan  komputer  seseorang  harus  dapat  menggerakkan  pointer  pada layar  komputer  dengan  mouse.  Hal  ini  menjadi  sulit  untuk  dilakukan  bagi penderita  disabilitas  gerak  tangan.  Penelitian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk membuat  aplikasi  virtual  mouse  yang  dapat  digunakan  sebagai  media  interaksi antara penyandang disabilitas dengan komputer. Proses penjejakan wajah untuk mengendalikan  pointer  menggunakan  algoritma  Haarcascade  Classifier, sedangkan  untuk  operasi  click  event  mouse  menggunakan  deteksi  kedipan  mata dengan algoritma Hough Transform. Penelitian dilakukan dalam beberapa tahap yaitu  melakukan  analisis  kebutuhan  fungsional,  membuat  desain  aplikasi, implementasi,  dan  pengujian  aplikasi.  Pengujian  dilakukan  terhadap  kecepatan aplikasi  dalam  mendeteksi  wajah  berdasarkan  sudut  kemiringan  wajah  tertentu. Selain  itu,  pengujian  dilakukan  pula  terhadap  kecepatan  aplikasi  dalam mendeteksi  iris  mata  berdasarkan  nilai  threshold  tertentu.  Berdasarkan  hasil pengujian aplikasi  dapat  disimpulkan bahwa nilai  pergeseran memiliki  toleransi 10 o hingga  25 o untuk  pendeteksian  wajah,  sedangkan  nilai  threshold  yang  baik untuk pendeteksian iris mata berkisar antara 90 sampai dengan 100.
Kata  Kunci:  Virtual  Mouse,  Haarcascade,  Hough  Transform,  Blink detection, Face Tracking

## A. PENDAHULUAN
Dalam Undang-undang Republik Indonesia Nomor 19, Tahun 2011, mengenai Pengesahan Convention  On  The  Rights  Of  Persons  With  Disabilities (Konvensi Mengenai  Hak-Hak  Penyandang  Disabilitas),  menjelaskan  bahwa  penyandang disabilitas adalah mereka yang mempunyai kelainan fisik, mental dan intelektual, atau  sensorik  secara  permanen  yang  dalam  interaksinya  dengan  berbagai hambatan  dapat  merintangi  partisipasi  mereka  dalam  masyarakat  secara  penuh dan efektif berdasarkan  pada asas kesetaraan dengan orang lain. Akibat  kelainan tersebut,  melalui penelitian  yang dilakukan oleh  Irwanto et  al . (2010),  mengenai analisis  situasi  penyandang  disabilitas  di  Indonesia,  menjelaskan  bahwa penyandang  disabilitas  sering  dianggap  sebagai  warga  masyarakat  yang  tidak produktif, tidak mampu menjalankan tugas dan tanggung jawabnya sehingga hak- haknya diabaikan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Irwanto et  al .  (2010),  menjelaskan  bahwa Badan Pusat Statistik (BPS) membagi penyebab disabilitas menjadi 3 jenis, yaitu akibat  kelainan  kongenital  atau  cacat  bawaan,  kecelakaan,  dan  penyakit. Berdasarkan  survey  yang  dilakukan  oleh  BPS  di  tahun  2008,  pada  program Pendataan Program Perlindungan Sosial (PPLS) untuk mengetahui informasi jenis kecacatan  pada  rumah  tangga  miskin,  diperoleh  data  bahwa  cacat  anggota  gerak memiliki  jumlah  terbesar  di  tiap  kategori  rumah  tangga  miskin.  Tabel  1 menjelaskan hasil survey BPS secara rinci :
Tabel 1. Jumlah Penyandang Disabilitas Berdasarkan Rumah Tangga Miskin
Jenis Kecacatan Status Kemiskinan Sangat Miskin Miskin Hampir Miskin Total Tuna Netra/ Buta 46,146 82,242 78,699 207,087 Tuna Rungu/ Tuli 24,746 54,747 66,468 145,961 Tuna Wicara/ Bisu 20,678 33,822 27,054 81,554 Tuna Rungu & Wicara 7,616 13,700 12,703 34,019 Cacat Anggota Gerak 51,857 106,042 116,981 274,880 Lumpuh 19,985 42,167 45,755 107,907 Cacat Mental 39,439 76,280 66,571 182,290 Total Cacat 210,467 409,000 414,231 1,033,698
(Sumber: BPS – PPLS, tahun 2008)
Berdasarkan  data  statistik  pada  Tabel  1,  maka  fokus  penelitian  kami  untuk membantu penyandang disabilitas dengan cacat fisik berjenis cacat anggota gerak agar  mampu  berinteraksi  dengan  komputer  untuk  kepentingan  berkomunikasi secara sosial melalui jejaring sosial, media hiburan, dan menggali informasi yang ada di internet, sehingga para penyandang disabilitas mampu memenuhi hasratnya sebagai makhluk sosial.
Gambar 1. Penyandang Disabilitas dengan Cacat Anggota Gerak
Manusia  sebagai  makhluk  sosial  memiliki  rasa  saling  ketergantungan  antara yang  satu  dengan  yang  lain,  akibatnya  mereka  pun  saling  berinteraksi.  Manusia ingin  mengetahui  lingkungan  sekitarnya,  bahkan  ingin  mengetahui  apa  yang terjadi dalam dirinya. Rasa ingin tahu ini memaksa manusia perlu berkomunikasi. Komunikasi  adalah  suatu  kebutuhan  yang  sangat  fundamental  bagi  seseorang dalam  hidup  bermasyarakat.  Di  era  teknologi  informasi,  komputer  merupakan teknologi yang dapat digunakan antara lain untuk berinteraksi dan berkomunikasi, sebagai media hiburan, media belajar, serta sumber informasi.
Salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  penyandang  disabilitas  (seperti pada  Gambar  1)  dalam  memanfaatkan  komputer  sebagai  sarana  untuk berinteraksi,  berkomunikasi,  belajar,  hiburan,  dan  menggali  informasi,  yaitu mereka  kesulitan  mengendalikan  kursor  dan  melakukan  operasi click  event menggunakan mouse . Mouse merupakan  kategori  unit  masukan  ( input  device ) pada  komputer.  Tanpa  perangkat mouse ,  manusia  kesulitan  untuk  berinteraksi dengan  komputer.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  fokus  penelitian
kami  untuk  membuat  aplikasi virtual  mouse menggunakan  anggota  tubuh penyandang disabilitas sebagai pengganti mouse .
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  interaksi  penyandang  disabilitas  dengan komputer  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  terdahulu.  Penelitian  yang bertujuan membuat aplikasi untuk mengendalikan pointer dan melakukan operasi click  event mouse  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  Agustian et  al .  (2012) menggunakan  algoritma Haarcascade untuk  mengendalikan  pointer  dengan penjejakan  wajah  dan  algoritma  SURF  untuk  operasi click  event dengan  deteksi kedipan mata. Penelitian berikutnya dilakukan oleh Królak dan Strumillo (2012), menggunakan  algoritma Haarcascade untuk  penjejakan  wajah  dan  algoritma Template  Matching untuk  deteksi  kedipan  mata.  Sedikit  berbeda  dengan penelitian  sebelumnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kocejko et  al .  (2009), Gupta et al . (2012), Syarif et al . (2013), berfokus pada pengendalian pointer dan operasi click  event menggunakan  pupil  mata.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Kocejko et  al .  (2009),  menggunakan Longest  Segment  Algorithm (LSD)  dan Modified  Longest  Segment  Algorithm (MLSD),  Penelitian  Gupta et  al .  (2012) menggunakan  algoritma  SSR  filter  ( Six  Segmented  Rectangular )  dan  SVM ( Support  Vector  Machine ),  sedangkan  penelitian  Syarif et  al .  (2013) menggunakan algoritma Lucas Kanade .
Perbedaan  penelitian  kami  dengan  penelitian  terdahulu,  yaitu  pada  penelitian ini  algoritma  untuk  penjejakan  wajah  ( face  tracking )  menggunakan  algoritma Haarcascade ,  sedangkan  untuk  mendeteksi  kedipan  mata  ( blink  detection ), melalui iris mata, menggunakan algoritma Lucas Kanade .

## B. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dapat digolongkan sebagai penelitian Terapan. Penelitian terapan adalah  penelitian  yang  dikerjakan  dengan  maksud  untuk  menerapkan,  menguji, dan  mengevaluasi  kemampuan  suatu  teori  yang  diterapakan  dalam  pemecahan permasalahan praktis.
1. Alat Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  perangkat  keras.  Tabel  2 menjelaskan spesifikasi perangkat keras tersebut.
Virtual  Mouse  Menggunakan  Algoritma  Haarcascade  dan  Hough  Transform  Sebagai Media Interaksi Manusia dengan Komputer Bagi Penyandang Disabilitas
Tabel 2. Spesifikasi Perangkat Keras No Spesifikasi Jumlah (Unit) 1. PC ( Personal Computer ) : Processor Core i3 RAM DDR3 2 GB Harddisk SATA2 500 GB 1 Unit 2. Genius FaceCam 320, 640x480 pixel 1 Unit 3. Lux Meter 1 Unit
Perangkat  Lux  Meter  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  intensitas  cahaya, sedangkan  perangkat Genius  FaceCam digunakan  sebagai  perangkat input device pada sistem aplikasi.
Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  Microsoft Visual  Studio  2012  dan  Emgu  CV  v2.2.  Emgu  CV  v2.2  digunakan  sebagai library  Computer  Vision ,  algoritma Haarcascade dan Hough  Transform diambil dari library tersebut. Microsoft Visual Studio 2012 digunakan sebagai tools developer untuk membangun aplikasi virtual mouse .
2. Tahapan Penelitian
a. Analisis Kebutuhan Fungsional
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  kebutuhan  fungsional  yang membahas fitur aplikasi yang dibutuhkan oleh penyandang disabilitas untuk berinteraksi  dengan  komputer.  Dokumentasi  kebutuhan  fungsional menggunakan diagram use case .
b. Desain Aplikasi
Terdapat  beberapa  tahapan  dalam  membuat  aplikasi  media  interaksi dengan  deteksi  wajah  dan  kedip  mata.  Gambar  2  menjelaskan  mengenai tahapan tersebut.
Gambar 2. Alur Kerja Aplikasi Virtual Mouse
Berdasarkan Gambar 2, dapat dijelaskan bahwa aplikasi menggunakan input berupa video  realtime yang  diambil  dari webcam .  Input  video  tersebut digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  dengan  algoritma haarcascade classifier ,  kemudian  deteksi  wajah  digunakan  sebagai  navigasi  untuk menggerakkan  kursor  pada  layar  monitor.  Setelah  wajah  terdeteksi, dilakukan proses pencarian area mata. Setelah area mata ditemukan, langkah berikutnya  yaitu  mendeteksi  mata  dengan  menggunakan  algoritma haarcascade  classifier .  Proses  selanjutnya  yaitu thresholding atau binerisasi,  dimana  proses  binerisasi  dilakukan  hanya  pada  area  mata  untuk mencari  bentuk  lingkaran  iris  mata.  Selanjutnya  dengan  menggunakan metode  morfologi  berupa erosi ,  dilakukan  pembuangan  bagian  yang  tidak diperlukan,  dan  proses dilasi untuk  menambah  bagian  yang  diperlukan.
Setelah  dilakukan  proses thresholding dan  morfologi,  langkah  selanjutnya adalah deteksi kedip mata. Pada proses deteksi kedip mata, algoritma Hough Transform digunakan untuk mencari bentuk lingkaran iris mata. Setelah iris mata  ditemukan,  maka  hasilnya  diberi  nilai  integer  1  dimana  mata  tidak berkedip atau terbuka, dan 0 untuk mata berkedip.
1) Face Detection
Face Detection (deteksi wajah) merupakan proses untuk
mengidentifikasi  keberadaan  wajah  dalam  citra  digital,  apabila ditemukan citra wajah, maka sistem memberikan nilai kembalian berupa lokasi dan ukuran setiap citra wajah (Yang, 2009; Huang dan Hu, 2009; Bevilacqua et al ., 2008).
Pada  penelitian  ini  deteksi  wajah  menggunakan  algoritma haarcascade .  Fitur Haar-like di  dalam  layar  berukuran  W  x  H  Pixel dapat  dirumuskan  dengan  persamaan  berikut  (Lienhart et  al .,  2002;
Kasiński dan Schmidt, 2007; Kasiński dan Schmidt, 2010) :
Gambar 3. Kalkulasi Haar-like Feature
Dimana  w i adalah  faktor  bobot,  RecSum(r i )  merupakan  penjumlahan nilai  intensitas  persegi  secara  tegak  lurus  atau  berotasi  yang  terdapat  di dalam window . Persegi didefinisikan memiliki 5 parameter, yaitu x, y, w, h, dan  ɸ, dimana x dan  y  merupakan titik koordinat kiri atas persegi,  w dan  h  merupakan  dimensi  dari  persegi,  dan  ɸ  merupakan  sudut  rotasi persegi. Gambar 4 menjelaskan deskripsi persegi tersebut.
Gambar 4. Persegi Tegak Lurus dan Persegi Berotasi 45 o di Dalam Window (Sumber : Kasiński dan Schmidt, 2010)
Gambar 5. Penerapan Face Detection pada Aplikasi
Gambar 5 menjelaskan pada aplikasi, proses deteksi wajah menggunakan haarcascade classifier yang tersimpan dalam bentuk file XML. Langkah pertama,  melakukan  perekaman video  Sequence ,  selanjutnya  dilakukan proses grayscaling untuk  proses  deteksi  wajah.  Kemudian  aplikasi mengakses file  haarcascade.xml untuk  melakukan training file haarcascade.xml untuk  menentukan  fitur haar pada  video  input  dan mempelajari  fitur haar , sehingga  dapat  menentukan  gambar  wajah  dan bukan wajah.

## 2) Set Cursor Position
Setelah  melakukan  proses  deteksi  wajah,  langkah  berikutnya  adalah melakukan penyetelan pergerakan mouse pointer menggunakan hasil dari deteksi  wajah.  Pada  proses  ini  langkah  pertama  yang  dilakukan menentukan center  point  face ,    setelah  proses  penentuan center  point face , langkah selanjutnya membuat rectangle untuk navigasi pointer, jika center  point  face berada di  dalam rectangle navigasi,  maka set  cursor position aktif.  Gambar  6  menjelaskan  mengenai  proses set  cursor position .

## Gambar 6. Setting Cursor Position
3) Eye and Blink Detection
Proses  deteksi  mata  menggunakan  algoritma haarcascade  classifier , namun  untuk  menghasilkan  keakuratan  dalam  deteksi  mata,  terlebih dahulu  dilakukan  ekstraksi  ROI  ( Region  Of  Interest )  dari  mata.  Proses ekstraksi  ROI  mata  menggunakan facial  grid ,  seperti  yang  dilakukan oleh  Poornima et  al .  (2014).  Setelah  penentuan  ROI  mata,  langkah selanjutnya  aplikasi  melakukan  training  data  menggunakan file haarcascade.xml untuk  mengidentifikasi  mata.  Setelah  mata  terdeteksi, proses  berikutnya  adalah blink  detection . Blink  detection menggunakan algoritma hough  transform untuk  mencari  bentuk  lingkaran  iris  mata.
Hough  Transform dapat  digunakan  untuk  menentukan  parameter lingkaran  ketika  sejumlah  poin  yang  jatuh  pada  perimeter  diketahui (Rhody,  2004).  Lingkaran  dengan  radius  R  dan  pusat  (a,  b)  dapat
Virtual  Mouse  Menggunakan  Algoritma  Haarcascade  dan  Hough  Transform  Sebagai Media Interaksi Manusia dengan Komputer Bagi Penyandang Disabilitas
digambarkan  dengan  persamaan  parametrik  seperti  pada  Gambar  7 berikut:
Gambar 7. Persamaan Circle Hough Transform
Berdasarkan  persamaan  tersebut,  R  adalah  jari-jari  lingkaran  yang  akan dicari, a dan b adalah titik pusat lingkaran. Gambar 8 merupakan ilustrasi Circle Hough Transform .
Gambar 8. Ilustrasi Circle Hough Transform (Supriyanti et al . (2012))
Aplikasi  mampu  mendeteksi  kedipan  mata  melalui  beberapa  tahapan. Proses  awal blink  detection ,  yaitu  melakukan  binerisasi  citra  mata  yang terdeteksi, kemudian dilakukan proses erosi dan dilasi. Pada proses akhir digunakan  algoritma hough  circle untuk  mendeteksi  bentuk  lingkaran mata.  Gambar  9  menjelaskan  tentang  proses  deteksi  mata  dan  deteksi kedipan mata.
Gambar 9. Alur Kerja Aplikasi untuk Deteksi Kedipan Mata
c. Implementasi
Implementasi  terhadap  desain  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Pada  fase  ini, implementasi  menggunakan tools  developer ,  Visual  Studio.NET  dengan platform aplikasi desktop.
d. Pengujian
Pengujian  aplikasi  dilakukan  terhadap  kecepatan  aplikasi  dalam mendeteksi  wajah berdasarkan sudut kemiringan  wajah tertentu. Selain itu, pengujian dilakukan pula terhadap kecepatan aplikasi dalam mendeteksi iris mata berdasarkan nilai threshold tertentu.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisis Kebutuhan Fungsional
Penyandang  disabilitas  gerak  tangan  memiliki  kesulitan  untuk  berinteraksi dengan  komputer.  Hal  ini  dikarenakan  keterbatasan  mereka  dalam mengoperasikan mouse . Gambar 10 menjelaskan tentang kebutuhan fungsional aplikasi virtual mouse bagi penyandang disabilitas.
Gambar 10. Kebutuhan Fungsional Aplikasi Virtual Mouse
Berdasarkan  Gambar  10,  dapat  dijelaskan  bahwa  aplikasi  virtual  mouse memiliki  kemampuan  untuk  menerima  input  berupa  video,  mendeteksi  dan melakukan  penjejakan  wajah,  mengendalikan  kursor  dengan  gerakan  wajah, mendeteksi mata, dan mendeteksi kedipan mata untuk event click .

## 2. Implementasi Aplikasi
a. Face Detection
Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  untuk  mendeteksi  wajah  pada  aplikasi virtual mouse , yaitu :
1) Greyscale Image
Sebelum  melakukan  pendeteksian  wajah,  terlebih  dahulu  dilakukan proses  konversi  citra  berwarna  ke  dalam  citra greyscale ,  hal  ini dikarenakan proses pengklasifikasian dilakukan pada citra greyscale .
2) Klasifikasi Haar Feature
Proses klasifikasi fitur Haar menggunakan file Haarcascade.xml yang terdapat pada pustaka computer vision EmguCV. Fitur Haar pada wajah akan  digunakan  dalam  proses  pendeteksian  wajah.  Proses  perhitungan nilai fitur menggunakan integral image .
3) Face Training
Proses face training pada EmguCV menggunakan beberapa parameter untuk  mendeteksi  objek  dengan  algoritma haarcascade ,  parameter tersebut,  yaitu scale  factor , min  neighbors , flag,  dan  min  size . Scale factor merupakan  parameter  yang  menentukan  seberapa  besar  ukuran gambar  diturunkan  nilainya  pada  tiap  skala  gambar, min  neighbors merupakan  jumlah  minimal  persegi  di  sekitar  yang  akan  membentuk suatu  objek, flag merupakan  tipe  pendeteksi Haarcascade yang  akan digunakan, sedangkan min size merupakan parameter untuk menentukan ukuran minimal wajah yang dapat terdeteksi.
File  haarcascade_frontalface_alt.xml yang  terdapat  pada  pustaka EmguCV  digunakan  untuk  melatih  dan  mendeteksi  wajah.  Pada penelitian ini ukuran sub window yang digunakan 20x20 ( min size ), nilai min neighbors =3, nilai scale factor 1.1, sedangkan flag yang digunakan bertipe  CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT  untuk  mencari  satu objek dengan ukuran besar.
b. Set Cursor Position
Setelah  proses  pendeteksian  wajah  dilakuakan  langkah  selanjutnya adalah  mengalokasikan cursor  position. Pengalokasian cursor  position dilakukan  pada  sebuah cursor  navigation dimana  alokasi cursor bertumpu pada titik tengah dari wajah. Beberapa tahapan untuk mengendalikan kursor pada aplikasi dengan gerakan wajah, yaitu sebagai berikut :
1) Penentuan Titik Tengah Wajah
Pencarian titik tengah wajah sendiri adalah dengan membagi dua lebar dan  tinggi rectangle. Adapun  proses  penghitungan  secara  matematik adalah  dengan  menggunakan  perhitungan  koordinat  cartesius,  dimana sebuah frame diasumsikan sebagai koordinat sumbu x dan sumbu y.
Gambar 11. Penentuan Koordinat Titik Tengah
Gambar  11  menjelaskan  bahwa  koordinat  P  (titik  tengah  wajah) diperoleh dari perhitungan x3=((x2-x1)/2)+x1; dan  y3 = ((y2-y1)/2)+y1; sehingga P((((x2-x1)/2) + x1), (((Y2-Y1)/2) + Y1).
2) Proses Penentuan Rectangle Navigation
Rectangle navigation digunakan sebagai navigasi kursor. Navigasi ini dibuat  dengan  menentukan  nilai  lebar  dan  panjang rectangle dan menentukan  titik  awal  untuk  menggambar rectangle .  Proses  penentuan panjang  dan  lebar rectangle dengan  membagi  dua,  lebar  dan  panjang image, sedangkan  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  titik  awal pengambaran rectangle .
Gambar 12. Rectangle Navigation
Berdasarkan Gambar 12, dapat dijelaskan bahwa Navx merupakan lebar frame,  sedangkan  Navy  merupakan  tinggi  frame.  Posisi  awal  untuk menggambar rectangle yaitu, lebar frame/2–navx /2; dan tinggi frame/2– navy/2,  dimana  penggambaran rectangle dimulai  pada  titik  yang ditunjukkan dengan garis patah berwarna biru.
c. Eye and Blink Detection
Setelah  proses  pengendalian  kursor,  tahapan  selanjutnya,  aplikasi memiliki  kemampuan  untuk  mendeteksi  kedipan  mata  pengguna  untuk melakukan click event mouse . Tahapan dalam mendeteksi mata, yaitu :
1) Ekstraksi ROI Mata
Pada  penelitian  ini  ekstraksi  mata  menggunakan facial  grid .  Dalam facial grid terdapat tiga garis yang akan membentuk area mata kanan dan area  mata  kiri.  Diantara  garis  tersebut  ialah  garis  batas  atas,  garis  batas bawah,  dan  garis  pemisah  mata  kanan  dan  mata  kiri.  Gambar  13 menunjukkan ketiga garis tersebut.
Gambar 13. Pencarian ROI Mata
2) Deteksi Mata
Setelah  melakukan  pencarian  ROI  mata,  langkah  selanjutnya  adalah mendeteksi  mata.  Algoritma haarcascade  classifier digunakan  untuk pendeteksian mata. File EmguCV yang digunakan haarcascade_eye.xml,
pada file tersebut pengklasifikasian dilakukan sebanyak 24 kali.
3) Deteksi Kedipan Mata
Setelah  mata  terdeteksi  selanjutnya  adalah  deteksi  kedipan  mata.
Tahapan  dalam  deteksi  mata, yaitu thresholding ,  erosi  dan  dilasi,  serta operasi hough  circle .  Gambar  14  menunjukkan  hasil thresholding citra, sedangkan Gambar 15 menunjukkan hasil proses erosi dan dilasi.
Gambar 14. Hasil Thresholding
Gambar 15. Hasil Erosi dan Dilasi
Hough  circle digunakan  untuk  mendeteksi  bentuk  lingkaran  iris  mata, dimana hough  circle bernilai  1  yang  menandakan  mata  terbuka  dan bernilai 0 untuk menandakan mata tertutup.
d. Hasil Akhir
Gambar 16. Tampilan Antarmuka Pengguna
Pada  Gambar  16, rectangle kuning  menunjukkan  wajah  yang  terdeteksi. R ectangle biru adalah  merupakan rectangle navigasi.  Dua  garis biru diatas mata  merupakan  garis  batas  pencarian  ROI  mata,  2  garis  merah  di  bawah mata  merupakan  garis  batas  bawah  pencarian  ROI  mata,  sedangkan  garis vertical  warna hijau merupakan  garis batas ROI  mata kanan dan mata kiri. Gambar  pada  dua image  box merupakan  representasi  gambar  mata  yang telah di thresholding .
3. Pengujian Aplikasi
Pengujian aplikasi dilakukan terhadap kecepatan aplikasi dalam mendeteksi wajah  berdasarkan  sudut  kemiringan  wajah  tertentu  dan  kecepatan  aplikasi dalam  mendeteksi  iris  mata  berdasarkan  nilai threshold tertentu.  Pada  proses pengujian deteksi wajah dan iris mata, pengujian dilakukan dalam pencahayaan sebesar 29 lux dengan jarak 30 cm, background berwarna orange, dan sample 7 wajah yang berbeda.
a. Pengujian Deteksi Wajah
Tabel 3. Hasil Pengujian Kecepatan Deteksi Wajah
sudut wajah 10 o 15 o 20 o 25 o 30 o 35 o 40 o 45 o Wajah 1 0.038 0.045 0.060 0.121 0.066 0.507 - - Wajah 2 0.029 0.027 0.035 0.027 0.036 0.038 0.042 - Wajah 3 0.023 0.034 0.025 0.030 0.033 - - - Wajah 4 0.041 0.046 0.046 0.041 0.044 - - -
Wajah 5 0.038 0.031 0.039 0.044 - - - - Wajah 6 0.037 0.036 0.038 0.045 0.042 0.049 - - Wajah 7 0.035 0.035 0.031 0.038 - - - -
Dari  hasil  percobaan  pada  Tabel  3,  disimpulkan  bahwa  nilai  pergeseran terbaik dimana wajah dapat terdeteksi antara 10 o dengan kecepatan rata-rata 0.035 millisecond sampai 25 o dengan rata-rata kecepatan 0.049 milisecond , sedangkan untuk nilai kemiringan >30 o wajah masih dapat terdeteksi hanya saja kestabilan deteksi wajah sudah mulai tidak baik, sedangkan untuk nilai kemiringan >35 o wajah sulit terdeteksi.
b. Pengujian Deteksi Iris Mata
Tabel 4. Hasil Pengujian Kecepatan Deteksi Iris Mata
Threshold Wajah 30 40 50 60
70 80 90 100 Wajah 1 - - 0.002 0.001 0.001 0.0035 0.002 0.001 Wajah 2 - - - 0.0025 0.002 0.0015 0.001 0.001 Wajah 3 - - 0.002 0.001 0.0015 0.003 0.0029 0.001 Wajah 4 - 0.002 0.001 0.0015 0.001 0.001 0.0015 0.001 Wajah 5 - - 0.002 0.0025 0.003 0.001 0.0015 0.001 Wajah 6 - - - 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 Wajah 7 - - - - - 0.001 0.001 0.001
Dari  hasil  percobaan  pada  Tabel  4,  menunjukkan  bahwa  kecepatan  deteksi iris  mata  terbaik  dengan  nilai  threshold  90,  dengan  kecepatan  rata-rata 0.00155 milisecond ,  dan  nilai  threshold  100  dengan  kecepatan  rata-rata 0.001 milisecond .

## D. KESIMPULAN DAN SARAN
1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil beberapa kesimpulan yaitu :
a. Nilai  pergeseran  wajah  yang  masih  baik  untuk  dapat  mendeteksi  wajah antara 10 o sampai 25 o .
b. Nilai  minimal threshold yang  baik  untuk  mendeteksi  iris  mata  antara  90 sampai 100

## 2. Saran
Berdasarkan  hasil  yang  ditemukan  dan  dicapai  pada  penelitian  ini,  maka terdapat beberapa saran yang dapat diberikan, antara lain:
a. Melakukan pengujian dengan intesitas cahaya yang berbeda
b. Melakukan  pengujian  berdasarkan  pengaruh  jarak  terhadap  intensitas pencahayaan.
c. Menambahkan fungsi mouse event drag and drop ke dalam aplikasi.
d. Menambahkan  fungsi speech  to  text ke  dalam  aplikasi  sebagai virtual keyboard untuk penyandang disabilitas.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustian,  I.,  Hidayat  R.,  dan  Widodo,  Th.  S.,  2012,  Mouse  Kamera  dengan Deteksi Wajah Realtime dan Deteksi Kedip Berbasis Metode Haarcascade dan  SURF,  Conference  on  Information  Technology  and  Electrical Engineering (CITEE 2012), Gadjah Mada University : Yogyakarta, ISSN : 2085-6350, pp. 146-151
Bevilacqua  V.,  Filograno  G.,  dan  Mastronardi  G.,  2008,  Face  Detection  by Means  of  Skin  Detection,  Advanced  Intelligent  Computing  Theories  and Applications-With  Aspects  of  Artificial  Intelligence  Vol.  5227,  pp.  1210-
1220
Gupta,  A.,  Rathi,  A.,  dan  Radhika,  Y.,  2012,  "Hands-Free  PC  Control" Controlling of Mouse Kursor Using Eye Movement,  International  Journal of Scientific and Research Publications Vol. 2, Issue : 4, pp. 1-5.
http://www.batamtoday.com, diakses tanggal 29 April 2014 http://www.hug-your-dream.blogspot.com, diakses tanggal 29 April 2014 http://www.padang.ppdi.co/en, diakses tanggal 29 April 2014 http://www.ppdi.co/, diakses tanggal 29 April 2014
Huang, Han-min., dan Hu, G., 2009, A Face Detection Based on Face Features,
Fuzzy  Information  and  Engineering  Vol.2,  Advances  in  Intelligent  and Soft Computing Vol. 62, pp. 173-180
Irwanto.,  Kasim,  E.R.,  Fransiska  A.,  Lusli  M.,  dan  Okta  S.,  2010,  Analisis Situasi  Penyandang  Disabilitas  di  Indonesia:  Sebuah  Desk-Review,  Pusat Kajian  Disabilitas  Fakultas  Ilmu-Ilmu  Sosial  dan  Politik  Universitas Indonesia
Kasiński,  A.,  dan  Schmidt,  A.,  2007,  The  Architecture  of  the  Face  and  Eyes Detection  System  Based  on  Cascade  Classifiers,  Computer  Recognition Systems 2-Advances in Soft Computing Vol. 45, pp 124-131
Kasiński,  A.,  dan  Schmidt,  A.,  2010,  The  architecture  and  performance  of  the face  and  eyes  detection  system  based  on  the  Haar  cascade  classifiers, Pattern Analysis and Applications Vol. 13, Issue : 2, pp. 197-211
Kocejko  T.,  Bujnowski  A.,  dan  Wtorek  J.,  2009,  Eye  Mouse  for  Disabled,
Human-Computer  System  Interraction,  Advances  in  Intelligent  and  Soft Computing Vol. 60, pp. 109-122
Królak  A.,  dan  Strumillo  P.,  2012,  Eye  Blink  Detection  System  for  Human- Computer  Interraction,  Universal Access  in  The  Information  Society Vol. 11, Issue : 4, pp. 409-419
Lienhart,  R.,  Kuranov,  A.,  dan  Pisarevsky,  V.,  2002,  Empirical  Analysis  of
Detection  Cascades  of  Boosted  Classifiers  for  Rapid  Object  Detection, Link : http://videoanalysis.org/Prof._Dr._Rainer_Lienhart/Publications_files/MR L-TR-May02-revised-Dec02.pdf, diakses tanggal 2 Mei 2014
Poornima,  K.M.,  Danti,  A.,  dan  Narasimhamurthy,  S.K.,  2014,  Novel  Feature Extraction  for  Face  Recognition  using  Multiscale  Principal  Component Analysis,  International  Journal  of  Computer  Science  and  Engineering
Communications- IJCSEC Vol.2, Issue : 1, pp. 121-128
Rhody,  H.,  2005,  “Lecture  10:  Hough  Circle  Transform”,  Chester  F.  Carlson
Center for Imaging Science, Rochester Institute of Technology
Supriyanti,  R.,  Setiawan,  B.,  Widodo,  H.  B.,  dan  Murdyantoro,  E.,  2012, Detecting  Pupil  and  Iris  under  Uncontrolled  Illumination  using  Fixed- Hough Circle Transform, International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol. 5, No. 4, pp. 175-188
Syarif,  Y.,  Isnanto,  R.R.,  dan  Satoto,  K.I.,  2013,  Perangkat  Lunak  Pengendali Pointer  Menggunakan  Pelacakan  Mata  (Eye  Tracking)  dengan  Algoritma LUCAS KANADE, Jurnal TRANSIENT Vol. 2, No. 3, pp. 714-719
Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  19,  Tahun  2011,  mengenai Pengesahan Convention On The Rights Of Persons With Disabilities
Yang,  Ming-Hsuan.,  2009,  Face  Detection,  Encyclopedia  of  Biometrics, Springer : USA, pp. 303-308.