Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Sistem Pengenalan Wajah pada Keamanan Ruangan Berbasis Convolutional Neural Network
Sunardi 1 , Abdul Fadlil 2 , Denis Prayogi 3* 1,2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta 3 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta Penulis Korespondensi: *denis2107048007@webmail.uad.ac.id

## Abstract
Face recognition is a biometric system that is widely applied in various fields especially in the security  for  identify  and  verify  purposes.  For  every  method  of  face  recognition,  they  have  a unique  ways  on  the  process  with  their  advantages  and  disadvantages  themselves.  This  study designs  a  face  recognition  system  that  is  applied  to  a  room  security  system  using  the Convolutional Neural Network (CNN). This method works by imitating the way nerve cells  to communicate with interrelated neurons or rather mimics how artificial neural networks work in  humans.  The  process  of  taking  images  as  training  data  and  the  face  recognition  process using  a  webcam  camera  installed  on  a  Raspberry  pi-based  device  and  python  programming language  with  tensorflow  library.  Based  on  the  results  of  research  obtained  using  875  data samples  which  were  divided  into  75%  for  training  and  25%  (or  219  data)  for  testing  data produce predictions with 100% accuracy that means all data were successfully recognized.
Keywords : face recognition, security, convolutional neural network.

## Abstrak
Pengenalan wajah merupakan salah satu sistem biometri yang banyak diterapkan  khususnya pada  bidang  pengamanan  untuk  tujuan  identifikasi  dan  verifikasi.  Pada  setiap  metode pengenalan  wajah  memiliki  cara  tertentu  dalam  melakukan  proses  dengan  kelebihan  dan kekurangannya  masing-masing.  Penelitian  ini  merancang  sistem  pengenalan  wajah  yang diterapkan pada sistem keamanan pintu menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode ini bekerja dengan meniru cara sel saraf dalam berkomunikasi dengan neuron yang  saling  terkait  atau  lebih  tepatnya  meniru  cara  kerja  jaringan  syaraf  tiruan  pada manusia.  Proses  pengambilan  citra  sebagai  data  latih  dan  proses  pengenalan  wajah menggunakan  kamera  webcam  yang  terpasang  pada  perangkat  berbasis  Raspberry  pi  dan bahasa  pemrograman  python  dengan  library  tensorflow.  Berdasarkan  penelitian  dengan jumlah sampel sebanyak  875 data yang terbagi menjadi 75% untuk training dan 25% untuk data  testing  atau  219  data  mendapatkan  hasil  prediksi  dengan  akurasi  100%  yang  berarti semua data dapat direkognisi dengan benar.
Kata kunci : pengenalan wajah, keamanan, convolutional neural network.

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  tahun  belakangan  ini  sistem  biometri  seperti  retina  (mata), sidik  jari,  suara,  dan  pengenalan  wajah  berkembang  pesat  dan  banyak diterapkan di berbagai bidang yang salah satunya adalah  pada pengamanan dalam  hal  identifikasi  dan  verifikasi.  Wajah  merupakan  bagian  tubuh manusia yang unik yang memiliki ciri tersendiri [1] sehingga dapat dijadikan sebagai identifikasi dan verifikasi seperti presensi, pembuatan Kartu Tanda Penduduk, dan sistem keamanan. Bagi manusia, mengenali wajah orang lain sangat  mudah  dilakukan  hanya  dengan  melihat  orang  tersebut,  akan  tetapi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
bagi  mesin  seperti  komputer  sangat  sulit  dilakukan  dan  membutuhkan program yang akurat dan teruji.
Bidang  ilmu  komputer  yang  mempelajari  sistem  pengenalan  wajah adalah computer vision . Computer vision menggabungkan artificial intellegent dan maching  learning [2].  Proses  pengenalan  wajah  pada computer  vision dilakukan dengan cara membandingkan suatu citra dengan citra  wajah lain yang  ada  di  dalam database sehingga  mendapatkan  kecocokan  wajah  [3].
Citra  wajah  dalam database sebelumnya  dilakukan  proses training, yaitu dengan  memasukkan  citra  wajah  seseorang  sebanyak-banyaknya  untuk mendapatkan akurasi lebih baik.
Beberapa motede klasifikasi dan ekstraksi citra yang dapat  digunakan dalam proses pengenalan wajah diantaranya adalah Support Vector Machine (SVM), Principal  Component  Analysis (PCA), Local  Binary  Pattern (LBP),
Eigenface,  Face  Features, dan Convolutional  Neural  Network (CNN).  CNN merupakan  salah  satu  metode  dari  model deep  learning yang  mampu mengenali wajah dengan akurasi yang tinggi secara statik maupun real-time [4].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Al-Aidid  dan  Pamungkas meneliti  tentang  pengenalan  wajah  menggunakan Haar  Cascade  Classifier dengan Local  Binary  Pattern  Histogram. Data  latih  wajah  dengan  dengan jarak  50-100  cm  dapat  melakukan  deteksi  wajah  secara  berkelompok ataupun  sendiri  dengan  komputasi  sistem  yang  cukup  efektif  [5].  Purwati dan  Ariyanto  melakukan  penelitian  terkait  pengenalan  wajah  manusia menggunakan algoritma LBP. Dalam penelitian ini dilakukan pengembangan LBP dengan cara menggabungkan dengan Histogram Equalization, SVM, dan K-fold  cross  validation.  Hasil  penelitian  ini  yaitu  pengenalan  wajah  yang optimal  menggunakan  dataset  wajah  dari  JAFFE  dengan  resolusi  yang diturunkan menjadi 92 x 112 piksel [6].
Peryanto,  dkk  melakukan  penelitian  menggunakan  metode  CNN  yang diterapkan  untuk  mengklasifikasi  citra  dengan  objek  berupa  bunga  mawar, tulip,  dan  matahari.  Hasil  penelitian  menunjukkan  akurasi  metode  CNN tertinggi  sebesar  80,36%  dan  rata-rata  tertinggi  yaitu  76,49%  [7].  Siti Khotimul  Wildah,  dkk  melakukan  penelitian  tentang  pengenalan  wajah menggunakan ekstraksi fitur pada citra wajah kualitas rendah menggunakan dataset  dari Yale  Face sebanyak  165  citra  dengan  15  kelas  individu. Penelitian  ini  memanfaatkan  metode  ekstraksi Hu-Moments,  Histogram  of Oriented  Gradients  (HOG) dan Haralick. Sedangkan  klasifikasi  menggunakan Logistic  Regression  (LR), Linear  Discriminant  Analysis (LDA), Decision  Tree Classifier , Random  Forest  Classifier , Gaussian  NB ,  KNN,  dan  SVM.  Hasil penelitian    didapatkan  gabungan Hu-Moment ,  HOG,  dan Haralick dengan klasifikasi algoritma LDA menghasilkan akurasi terbaik sebesar 79,71% [8]. Sriyati, dkk melakukan studi literature review terkait pengenalan wajah menggunakan CNN yang diaplikasikan pada kejujuran untuk identitas siswa. Hasil  penelitian  menunjukkan  akurasi  98,8%  pada  citra  wajah  berukuran 64x64x3.  Hasil  akurasi  sangat  tergantung  pada  ukuran,  kualitas,  dan  pola
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
citra yang mempengaruhi proses pengenalan wajah [9]. Andrianto Sukusvieri mengimplementasikan pengenalan wajah menggunakan metode Single Shot Detector  (SSD)  yang  merupakan  salah  satu  jenis  CNN.  Hasil  penelitian didaptkan  akurasi  100%  pada  sudut  pandang  hadap  depan  dan  akurasi tertinggi  88%  ketika  wajah  tidak  hadap  depan.  Jarak  akurasi  yang  baik menurut  penelitian  ini  adalah  60-250  cm  [10].  Pulung  Adi  Nugroho,  dkk melakukan  penelitian  menggunakan  CNN  pada  ekspresi  manusia  dengan klasifikasi senang, sedih, takut, jijik, netral, marah, dan kaget. Hasil percobaan total  35  ekspresi  didapatkan  28  ekspresi  dinyatakan  benar  dengan  akurasi 80%  [11].  Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  pada  studi  ini  merancang sistem  pengenalan  wajah  menggunakan  CNN  yang  diterapkan  pada  pintu untuk keamanan ruangan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengenalan Wajah
Deteksi  wajah  merupakan  proses  mengenali  bentuk  citra  wajah  pada manusia  melalui  pencocokan  tekstur  lekuk  wajah  dengan  citra  digital  yang tersimpan  pada database .  Identifikasi  wajah  merupakan  salah  satu  topik yang  banyak  diteliti  pada  bidang computer  vision dengan  penerapan  di berbagai  bidang  seperti  fitur  keamanan  pada  aplikasi  seperti  media  sosial [6],  aplikasi  berbasis  keuangan,  dan  bidang  lainnya  yang  menggunakan deteksi  wajah.  Terdapat  tiga  bagian  dalam  sistem  pengenalan  wajah  [12], yaitu:
a) Mendeteksi dan menormalisasi wajah
b) Mengekstraksi dan normalisasi wajah dengan akurat
c) Klasifikasi untuk hasil identifikasi

## 2.2. Haar Cascade Classifier
Haar  Cascade atau  dikenal  juga  dengan  sebutan Haar-like  feature merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  pada  citra digital. Istilah ini merujuk pada fungsi matematika ( Haar Wavelet ) berbentuk kotak. Pada  awalnya pengolahan  citra  hanya dengan melihat dari  nilai RGB pada setiap titik piksel, akan tetapi ternyata metode ini tidaklah efektif. Viola dan  Jones  kemudian  mengembangkan  algoritma  yang  disebut Haar-like feature untuk  memproses  gambar  dalam  kotak-kotak  dimana  didalamnya terdapat beberapa piksel. Perbedaan nilai pada kotak tersebut menandakan adanya  daerah  yang  gelap  dan  terang  sehingga  nilai  inilah  yang  dijadikan dasar  dalam  memproses  citra  [5]. Haar  Cascade merupakan  salah  satu algoritma yang mampu mendeteksi wajah manusia secara cepat, akurat, dan realtime karena sistem komputasinya hanya bergantung pada piksel persegi pada suatu citra [13].
Fitur Haar merupakan filter yang digunakan untuk mengekstraksi citra. Filter  ini  terdiri  dari  satu  nilai  interval  tinggi  dan  rendah  pada  citra  dua dimensi  yang  disebut  daerah  terang  dan  gelap.  Kelebihan  fitur  ini  adalah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kinerja  komputasinya  yang  sangat  cepat.  Fitur Haar dapat  dilihat  pada Gambar 1 [14].

## Gambar 1. Fitur Haar
Gambar  1  merupakan  jenis-jenis edge  feature pada Haar yang  terdiri dari kotak hitam dan putih yang digunakan untuk memindai objek citra yang mengandung  wajah. Edge  feature ini  akan  memindai  berdasarkan  kondisi tingkat  kecerahan  berdasarkan  nilai  pikels  dari  objek grayscale .  Fitur  Haar akan  memindai  menggunakan  1a  untuk  mencari  perbedaan  tingkat kecerahan.  Jika  tidak  ditemukan  bentuk  1a  maka  fitur Haar akan menggunakan  jenis  1b.  Jika  tidak  ditemukan  juga  jenis  1b  maka  fitur  akan mencoba memindai menggunakan fitur 1c dan 1d.

## 2.3. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan  jenis deep  learning yang didesain untuk mengolah data dua dimensi dengan kedalaman jaringan yang  tinggi  [9].  Jaringan  yang  dimaksud  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  yang digunakan  untuk  memproses  citra  dalam  hal  ini  mengklasifikasi  dan mengenali  objek.  CNN  bekerja  dengan  meniru  cara  sel  saraf  dalam berkomunikasi  dengan  neuron  yang  saling  terkait.  CNN  menggunakan operasi  konvolusional  yang  menerapkan  filter  di  setiap  bagian  input sebelumnya  untuk  mengekstrasi  pola  dan  ini  membuat  CNN  unik dibandingkan jaringan syaraf tiruan lainnya [7].  CNN menggunakan Graphics Processing  Unit (GPU)  untuk  proses  komputasi,  dengan  kata  lain  apabila menggunakan platform Nvidia Cuda maka pemrosesan dapat jauh lebih cepat dibandingkan menggunakan Central Processing Unit (CPU).

## Gambar 2. Proses pada CNN
Gambar 2 menunjukkan tahapan proses pada CNN yang terdiri dari dua tahapan, yaitu feature learning dan classification . Feature learning terdiri dari
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
input  layer sebagai  data  matriks  dari  suatu  citra  yang  kemudian  dilakukan abstraksi  menjadi  nilai feature  map convolution  layer dua dimensi .  Output dari convolution  layer berupa  kernel  akan  dilakukan pooling untuk memperkecil  atau  mengurangi  parameter  dari layer tersebut.  Hasil pooling akan menjadi input layer baru yang akan diproses sama seperti sebelumnya. Hal  ini  dapat  dilakukan  beberapa  kali  untuk  meningkatkan  banyaknya neuron dan beragam kombinasi variasi pada layer .
Lebih detail mengenai komponen utama pada CNN yaitu [15]:
1) Convolution  Layer, merupakan backbone dari  CNN. Layer ini mengambil  data  citra,  kemudian  mengaplikasikan filter atau  kernel diatas  citra.  Kernel  atau filter ini  mengekstraksi  fitur  dengan melakukan dot-product .  Kemudian dot-product akan  diserahkan  ke layer berikutnya.

## Gambar 3. Convolution layer
Gambar  3  merupakan  proses convolving  scanning yang  terjadi  pada layer input menggunakan kernel atau filter dari pojok kiri atas hingga kanan  bawah  pada layer  input .  Kernel  merupakan  representasi  nilai dari layer  input yang  dilakukan  proses  perhitungan  sehingga  hasil nilainya  diletakkan  pada layer  output .  Antara layer input dan output memiliki dimensi yang sama antara lebar, tinggi, dan kedalaman atau banyaknya channel .
2) Pooling  Layer, digunakan  untuk  mengurangi  parameter  dari  tensor input sehingga dapat mengurangi perhitungan dan efisiensi. Gambar 4 mengilustrasikan  cara  kerja  dari pooling  layer pada layer  maximum pooling .

## Gambar 4. Layer maximum pooling
Gambar  4  menunjukkan  contoh layer ukuran  4x4  yang  dilakukan reduksi  atau  mengurangi  dimensi  citra  menjadi  2x2.  Ada  beberapa teknik  yang  digunakan  pada pooling salah  satunya  adalah  dengan mencari  nilai  maksimum  pada  matriks layer .  Contoh  pada  Gambar  4 yang  blok  merah  yaitu  nilai  pikels  ukuran  2x2  kemudian  dicari  nilai
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
terbesar pada matriks tersebut yaitu nilai 20 sebagai nilai maksimum. Nilai maxpolling ini  kemudian  dimasukkan  ke  matriks  yang  baru berukuran  2x2.  Begitu  juga  yang  terjadi  pada  blok  kuning,  biru,  dan hijau dicari nilai piksel terbesar pada blok tersebut sehingga didapat nilai maxpolling 20, 30, 122, dan 37 pada layer yang baru.
3) Fully  Layer, hasil  dari convolutional  layer dan final  pooling berupa matriks dua dimensi di- flatened kemudian dimasukkan ke dalam fully connected  layer . Flatened merupakan  proses  merubah  semua  nilai menjadi vector seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Proses flatening
Proses flattening yang  mengubah layer dua  dimensi  menjadi  satu dimensi berupa nilai vektor. Pada tahap ini nilai pada fully layer akan dijadikan urutan array satu dimensi yang dimulai dari sisi paling kiri atas  hingga  sisi  paling  kanan  bawah  pada  matriks  dua  dimensi. Gambar  5  menunjukkan  matriks  [[78,94],  [62,83]]  diubah  menjadi matriks [78,94,62,83].
4) Dropout, merupakan  teknik  di  dalam  jaringan  syaraf  tiruan  untuk mencegah  terjadinya overfitting dan  mempercepat  proses learning .
Dropout menghilangkan  sementara  atau  membuang  neuron  secara acak  dalam  jaringan.  Setiap  neuron  diberikan  probabilitas  yang memiliki  nilai  nol  dan  satu.  Contoh  penerapan dropout dapat  dilihat pada Gambar 6.
a) jaringan syaraf biasa  b) Jaringan syaraf teknik dropout Gambar 6. Contoh penerapan dropout
Pada Gambar 6a terlihat contoh jumlah neuron terlalu banyak yang biasanya menyebabkan overfitting pada  proses training. Teknik dropout dilakukan untuk membuat satu layer baru dan akan membuang neuron yang dianggap probabilitasnya  kurang.  Gambar  6b  dilakukan  proses dropout sehingga
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
neuron  menjadi  lebih  sederhana.  Pada  CNN  banyaknya  neuron  yang  di- dropout dapat diatur sesuai dengan kebutuhan.

## 2.4. Preprocessing Data Wajah
Penelitian ini menggunakan dataset wajah yang diambil menggunakan kamera  webcam.  Sebelum  melakukan  proses training data,  terlebih  dahulu mendaftarkan  citra wajah kedalam dataset. Ada total lima kelas wajah yang digunakan dengan masing-masing kelas terdiri dari 175 citra wajah sehingga total terdapat 875 data citra. Dari dataset ini kemudian dibagi menjadi dua bagian,  yaitu  data training menggunakan  656  (75%)  dan  data testing menggunakan  219  (25%)  dari  total  sampel  populasi  dataset.  Pembagian dataset  diambil  secara  acak  sehingga  masing-masing  kelas  memiliki  jumlah data training dan testing yang  berbeda.  Proses  pengambilan  dataset  wajah lebih jelasnya seperti alur pada Gambar 7.
Gambar 7. Alur pengambilan dataset wajah

## 2.5. Proses Training Dataset
Proses training merupakan  tahapan  CNN  untuk  membentuk  suatu model  yang  nantinya  digunakan  untuk  proses  klasifikasi.  Proses  ini melibatkan sampel data training kemudian parameter-parameter  CNN yang harus diatur.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data sampel citra wajah sebanyak 875 yang terbagi dalam lima kelas dengan masing-masing kelas data berjumlah 175.

## 3.1. Hasil Klasifikasi
Proses training menggunakan  656  citra  dengan  ukuran  layer  64x64, 128x128, dengan epoch 7, BATCH_SIZE 32 menggunakan activation relu dan optimizer adam  menghasilkan  model  dari training data  seperti  Gambar  8. Proses training yang  dilakukan  menggunakan  parameter  yang  telah  diatur menghasilkan akurasi mencapai 100% dan loss sekitar 0,18%.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 8. Hasil proses training data
Dari  konfigurasi epoch sebanyak  tujuh  kali,  perlahan  tingkat  akurasi menanjak  dari  0.2337  menjadi  1.0000  yang  menandakan  hasil training dengan  keakuratan  100%.  Sedangkan loss mengalami  penurun  dari epoch kesatu  3.9967  menjadi  0.0018  menandakan  tingkat  kesalahan  yang  rendah pada saat training .

## 3.2. Evaluasi Model
Evaluasi model diperlukan untuk melihat tingkat akurasi dan loss dari model  yang  ditraining  oleh  CNN.  Lebih  jelas  evaluasi  model  dari  akurasi seperti pada Gambar 9.
a) Accuration
b) Loss
Gambar 9. Grafik evaluasi acc dan loss model training
Grafik  pada  Gambar  9a  terlihat accuration pada  garis training dan validation sama-sama menanjak keatas dan mendekati nilai 1 atau 100%. Hal ini  berarti  bahwa  model  yang  dihasilkan  dari  proses training sudah  sangat baik karena untuk prediksi atau klasifikasi wajah memiliki akurasi yang baik. Gambar  9b  menunjukkan loss dengan  tingkat  yang  sangat  rendah  yaitu 0,18%.  Garis training dan validation sama-sama  menurun  kebawah mendekati  angka  nol.  Grafik  antara acc dan loss berbanding  terbalik menandakan proses training sudah berjalan dengan baik.
3.3. Pengujian Data menggunakan Confusion Matrix
Tahap  selanjutnya  adalah  menguji  model  yang  telah  dilatih menggunakan  data  yang  sebelumnya  tidak  pernah  dilihat  oleh  model  atau data  wajah  yang  tidak  ada  di  data training .  Proses  ini  seperti  memprediksi citra  kemudian  melihat  dengan  kemiripan  yang  ada  pada  model  kemudian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menentukan  citra  tersebut  ada  di  kelas  mana.  Gambar  10  menampilkan confusion matrix dari pengujian citra yang dilakukan.
Gambar 10. Pengujian data
Tabel 1. Hasil Prediksi Kelas Data Testing Hasil Prediksi Persentase Denis 41 41 100 Husainy 50 50 100 Rahmat 43 43 100 Rudi 38 38 100 Ryan 47 47 100 Total Data 219 219 100 Confusion matrix pada Gambar 10 menunjukkan hasil prediksi masing- masing  kelas  data  yang  digunakan  sebagai  data testing dengan total  data yang digunakan berjumlah 219 citra wajah. Dari matrix tersebut dapat dilihat bahwa  jumlah  sampel  wajah  dengan True  Label “denis”  sebanyak  41  citra dengan  hasil  prediksi  juga  41  benar.  Ini  ditandai  dengan  nilai  “0”  pada predicted label di kelas yang lain. Nilai pada kotak warna merah menandakan bahwa  terjadi  kesalahan  prediksi.  Lebih  jelasnya  kesimpulan  hasil  prediksi ada pada Tabel 1.
3.4. Pengujian menggunakan webcam sebagai fitur keamanan ruangan Implementasi  pengenalan  wajah  menggunakan  webcam  dengan membandingkan antara objek wajah yang ditangkap kamera secara real-time kemudian dibandingkan dengan model yang telah dibuat dari proses training CNN. Pada implementasi ini menggunakan perangkat raspberry Pi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Wajah dikenali b) Wajah terdeteksi jauh Gambar 11. Implementasi pengenalan wajah
Dari  ujicoba  menggunakan  video  secara real-time ,  sistem  mampu mendeteksi  adanya  citra  wajah  pada  video  dengan  bantuan Haar  Cascade . Setelah mendeteksi adanya objek wajah, kemudian sistem melakukan proses klasifikasi  pengenalan  wajah  untuk  mengenali  objek  seperti  pada  Gambar 11a  yang  termasuk  dalam  kelas  “denis”  dengan  probabilitas  kemiripan 99,93%  dari  model  yang  dibuat.  Kemudian  pada  Gambar  11b sistem  juga mendeteksi  adanya  objek  wajah,  namun  terlalu  jauh  dari  kamera  sehingga menyulitkan  proses  pengenalan  wajah  untuk  akses  keamanan.  Pada implementasi ini objek wajah hanya dapat dikenali di dalam kotak biru saja untuk menghindari deteksi objek lebih dari satu wajah.

## 4.  SIMPULAN
Dari total data sebanyak 875 citra wajah yang terbagi dalam lima kelas wajah dengan porsi data training sebesar 656 (75%) dan data testing sebesar 219  (25%)  menghasilkan  akurasi  dari  proses training  accuracy 100%  dan loss 0,18%.  Hasil  prediksi  menggunakan  data  testing  sebanyak  219  data dengan  tingkat  akurasi prediksi 100%, karena semua gambar hasil uji coba bernilai benar berdasarkan confussion matrix. Ujicoba menggunakan webcam sebagai fitur keamanan mendeteksi dan mengenali wajah dengan baik pada posisi hadap depan berdasarkan model yang telah dilatih. Penelitian lanjutan dapat  dilakukan  dengan  variasi  data  citra  wajah  yang  lebih  banyak  dan berbagai variasi posisi, misal hadap kiri atau kanan. Hal ini diperlukan agar sistem  dapat  melakukan  mendeteksi  dan  mengenali  wajah  dari  berbagai sudut  pandang.  Penggunaan  kamera  untuk  mengambil  citra  dan  proses mengenali pada video  dapat dilakukan  menggunakan spesifikasi yang sama karena perangkat kamera yang berbeda menghasilkan nilai-nilai piksel yang berbeda antara data yang dilatih dengan objek wajah yang ditangkap secara real-time .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Heryana, Rini Mayasari, and Kiki Ahmad Baihaqi, “Penerapan Haar
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Cascade Classification Model Untuk Deteksi Wajah, Hidung, Mulut, dan Mata  Menggunakan  Algoritma  Viola-Jones,” Techno  Xplore    J.  Ilmu Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  21–25,  2020,  doi: 10.36805/technoxplore.v5i1.1064.
[2] S. Yulina, “Penerapan Haar Cascade Classifier dalam Mendeteksi Wajah dan  Transformasi  Citra  Grayscale  Menggunakan  OpenCV,” J.  Politek. Caltex Riau , vol. 7, no. 1, pp. 100–109, 2021.
[3] W.  Anggraini,  “Deep  Learning  untuk  Deteksi  Wajah  yang  Berhijab Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn)  dengan Tensorflow,” Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Darussalam, 2020.
[4] V.  D.  WIN,  “Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Convolutional  Neural Network,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2018.
[5] S.  Al-Aidid  and  D.  Pamungkas,  “Sistem  Pengenalan  Wajah  dengan Algoritma  Haar  Cascade  dan  Local  Binary  Pattern  Histogram,” J. Rekayasa  Elektr. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  62–67,  2018,  doi: 10.17529/jre.v14i1.9799.
[6] R.  Purwati  and  G.  Ariyanto,  “Pengenalan  Wajah  Manusia  berbasis Algoritma Local Binary Pattern,” Emit. J. Tek. Elektro , vol. 17, no. 2, pp. 29–38, 2017, doi: 10.23917/emitor.v17i2.6232.
[7] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional  Neural  Network  dan  K  Fold  Cross  Validation,” J.  Appl. Informatics  Comput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  45–51,  2020,  doi: 10.30871/jaic.v4i1.2017.
[8] S. K. Wildah, S. Agustiani, A. Mustopa, N. Wuryani, M. Nawawi, and R. A. Safitri,  “Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Pembelajaran  Mesin Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  pada  Gambar  Wajah  Berkualitas  Rendah Face Recognition Using Machine Learning Based on Feature Extraction on Low Quality Face Images,” INFOTECH J. Inform. Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 95–103, 2021.
[9] Sriyati,  A.  Setyanto,  and  E.  T.  Luthfi,  “Literature  Review:  Pengenalan Wajah  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.463.
[10]  A.  Sukusvieri,  “Implementasi  Metode  Single  Shot  Detector  untuk Pengenalan Wajah,” Universitas Dinamika, 2020.
[11]  P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto,  “Implementasi  Deep Learning  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (  Cnn  )  Pada Ekspresi Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[12]  Y.  R.  W.  Utami  and  T.  Susyanto,  “Unjuk  Kerja  Metode  Klasifikasi Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  Learning  Vector  Quantization (LVQ) pada Aplikasi Pengenalan Wajah,” J. Ilm. SINUS , pp. 9–18, 2012.
[13]  S.  Abidin,  “Deteksi  Wajah  Menggunakan  Metode  Haar  Cascade Classifier Berbasis Webcam Pada Matlab,” J. Teknol. Elekterika , vol. 15, no. 1, p. 21, 2018, doi: 10.31963/elekterika.v15i1.2102.
[14]  A. R. Syafira and G. Ariyanto, “Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 636-647 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Metode Viola Jones,” Emit. J. Tek. Elektro , vol. 17, no. 1, pp. 26–33, 2017, doi: 10.23917/emitor.v17i1.5964.
[15]  A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar,  “Rancang  Bangun  Klasifikasi Citra Dengan Teknologi Deep Learning Berbasis Metode Convolutional Neural Network,” Format  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, p. 138, 2020, doi: 10.22441/format.2019.v8.i2.007.