## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 488-492 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## METODE IDENTIFIKASI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE HAAR FEATURE
1 Marissa Utami, 2 Erwin Dwika Putra
1,2 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia
1 marissautami@umb.ac.id ; 2 erwindwikap@gmail.com
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-04-16 Revised, 2023-10-18 Accepted, 2023-11-20 Proses  pengenalan  wajah  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  beberapa kebutuhan  dasar  dari  sistem  dan  mempelajari  teknik  yang  diperlukan  untuk pengembangan  sistem  pengenalan  wajah  secara  realtime.  Pengenalan  wajah merupakan  salah  satu  pendekatan  pengenalan  pola  untuk  keperluan identifikasi wajah seseorang dengan pendekatan biometric. Dalam hal ini Haar Feature  merupakan  salah  satu  metode  untuk  mengidentifikasi  pengenalan wajah,  Haar  feature  digunakan  untuk  mengenali  objek  berdasarkan  nilai sederhana dari sebuah fitur, bukan nilai piksel yang terdapat dari image objek tersebut.  Pada  pengujian  system  ini  Diketahui  tingkat  keberhasilan  pada perhitungan  Confusion  Matriks  pada  citra  adalah  antara  nilai  actual  dan prediksi dengan nilai Precission 93% untuk, artinya tingkat ketepatan antara informasi  yang  diminta  oleh  pengguna  dengan  jawaban  yang  diberikan oleh sistem adalah sama. Recall hasil dari nilai Precission cenderung terbalik dari hasil nilai Recall. Jika hasil Precission kecil maka hasil Recall besar, karena tingkat  keberhasilan  system  Recall  dalam  menemukan  kembali  sebuah informasi yang diberikan sebesar 98%. Hasil Precission dan Recall bukan lah hasil  dari  Accuracy.  Perbedaanya  adalah  tingkat  kedekatan  antara  hasil prediksi  dengan hasil actual  dari  Precission  dan  Recall.  Dimana  hasil  actual yaitu  hasil  yang  ditemukan/relevan  (True  Positive)  dan  tidak  adanya  hasil yang  benar/tidak  ditemukan  (True  Negative)  dan  hasil  tersebut  dihitung berdasarkan hasil yang ditemukan. Hasil prediksi yang diinginkan pengguna, maka hasil dari Accuarcy adalah sebesar 93% yang didapatakan berdasarkan pertambahan hasil actual dibagi dengan hasil prediksi.
Kata Kunci: Haar feature Precision Recall
Accuracy

## ABSTRACT
Keywords: Haar feature Precision Recall Accuracy The face recognition process aims to identify some of the basic requirements of  the  system  and  learn  the  techniques  required  for  the  development  of  a realtime  face  recognition  system.  Facial  recognition  is  one  of  the  pattern recognition  approaches  for  the  purpose  of identifying a person's  face  with a biometric approach. In this case Haar Feature is one of the methods to identify face recognition, Haar feature is used to recognize objects based on the simple value of a feature, not the pixel value contained in the object image. In testing this  system,  it  is  known  that  the  success  rate  in  the  Confusion  Matrix calculation  on  the  image  is  between  the  actual  and  predicted  values  with  a Precission  value  of  93%,  meaning  that  the  level  of  accuracy  between  the information requested by the user and the answer given by the system is the same. Recall results from the Precission value tend to be inverse to the results of  the  Recall  value.  If  the  Precission result is  small then  the  Recall result is large, because the success  rate  of the  Recall system  in finding  back  a  given information  is  98%.  Precission  and  Recall  results  are  not  the  result  of Accuracy.  The  difference  is  the  level  of  closeness  between  the  predicted results and the actual results of Precission and Recall. Where the actual results are the results found / relevant (True Positive) and the absence of true results / not found (True Negative) and these results are calculated based on the results found.  The  prediction  results that  users  want,  then  the  result  of  Accuarcy is 93% which is obtained based on the addition of actual results divided by the prediction results.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 488-492 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Penulis Korespondensi:
Marissa Utami, Program Studi Sistem Infornmasi, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Email: marissautami@umb.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Wajah  merupakan  bagian  dari  tubuh  manusia  yang  menjadi  fokus  perhatian  di  dalam  interaksi  sosial, wajah memainkan peranan vital dengan menunjukan identitas dan emosi [1]–[3]. Kemampuan manusia untuk mengetahui seseorang dari wajahnya sangat luar biasa. Kita dapat mengenali ribuan wajah karena frekuensi interaksi yang sangat sering ataupun hanya sekilas bahkan dalam rentang waktu yang sangat lama. Bahkan kita mampu mengenali seseorang walaupun terjadi perubahan pada orang tersebut karena bertambahnya usia atau pemakaian kacamata atau perubahan gaya rambut [4]–[7]. Oleh karena itu wajah digunakan sebagai organ dari tubuh manusia yang dijadikan indikasi pengenalan seseorang atau face recognition.
Proses  pengenalan  wajah  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  beberapa  kebutuhan  dasar  dari  sistem  dan mempelajari  teknik  yang  diperlukan  untuk  pengembangan  sistem  pengenalan  wajah  secara  realtime. Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  pendekatan  pengenalan  pola  untuk  keperluan  identifikasi  wajah seseorang dengan pendekatan biometric [8]–[12].
Pengenalan  identitas  pada  bentuk  wajah  seseorang  memiliki  beberapa  keunggulan  karena kesederhanaanya dalam mengidentifikasi, dapat berupa foto maupun data citra yang diambil langsung melalui kamera pada jarak tertentu. Pengenalan bentuk wajah ini juga mempunyai kerumitan yang cukup tinggi karena wajah termasuk bagian tubuh seseorang yang sering berubah [5], [13]–[16]. Masalah yang kerap kali timbul pada pengenalan wajah tersebut seperti :
1.  Perubahan skala
2.  Perubahan posisi wajah
3.  Kondisi pencahayaan wajah, dan
4.  Perubahan detail serta ekspresi wajah.
Dalam  hal  ini  Haar  Feature  merupakan  salah  satu  metode  untuk  mengidentifikasi  pengenalan  wajah,  Haar feature digunakan untuk mengenali objek berdasarkan nilai sederhana dari sebuah fitur, bukan nilai piksel yang terdapat dari image objek tersebut. Penggunaan Haar Feature dapat diterapkan sebagai segmentasi pada objek sangat efektif digunakan untuk mendeteksi objek karena dapat memproses gambar dalam kotak-kotak, dimana dalam satu kotak terdapat beberapa pixel [2], [6], [7], [11], [17]–[20].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  eksperimen  yang  dilakukan,  akan  menggunakan dataset  wajah  sebanyak  564  dataset,  yang terdiri dari  dataset  testing  dan  dataset  training.  Dataset yang  digunakan  ini  diambil  sempel  dengan  berbagai  sudut pandang dan ekspresi untuk mendapatkan hasil pengenalan yang baik.

## Gambar 1 Contoh Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  metode haar  feature diamana  pada  metode  ini  akan  diambil  nilai  feature sederhana    dari  perhitungan  nilai  matrix  pada  gambar.  Kinerja  hasil  eksperimen  dataset  ini  akan  diuji menggunakan  metode confusion  matrix ,  diamana  pada metode  ini  akan diambil nilai Precision, Recall dan Accuracy . Adapun tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar berikut ini:

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 488-492 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 2 Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan tahapan penelitian yang telah dikemukan apda metode penelitian, dari seluruh dataset yang digunakan akan di ujicobakan pada metode haar feature untuk mendapatkan hasil penelitian ini. Tahapan yang dilakukan  setelah  mendapatkan  dataset  yaitu  mengolah  data  gambar  wajah  menjadi  informasi  sehingga karakteristik data tersebut bisa dipahami. Nilai intensitas citra yang lebih dari atau sama dengan nilai threshold akan diubah menjadi 1 (berwarna putih) sedangkan nilai intensitas citra yang kurang dari nilai threshold akan diubah menjadi 0 (berwana hitam). Sehingga citra keluaran dari hasil thresholding adalah berupa citra biner. Adapun tahapan untuk mendapatkan nilai ambang pada citra biner maka akan ditentukan langsung nilai tengah dari level keabuan yaitu 127 dan menentukan nilai mean threshold value .
Untuk  merumuskan  pengenalan  wajah,    nilai  prediksi  dan  actual  akan  diambil  berdasarkan  citra pengenalan wajah yang relevan dan citra pengenalan wajah yang tidak relevan serta citra pengenalan wajah yang  negative  ditemukan  oleh  pengguna  dan  jawaban  yang  diberikan  dari  hasil  output  pengenalan  wajah menggunakan  Metode  Haar  Feature.  Berikut  ini  adalah  contoh  beberapa  gambar  dari  hasil  penelitian pengenalan wajah menggunakan Metode Haar Feature :

## Gambar 3 Contoh hasil citra uji yang tidak relevan
Pada  gambar  diatas  terlihat  bahwa  citra  wajah  yang  diujikan  tidak  dapat  dikenali  dengan  baik  dan memunculkan citra wajah yang tidak relevan sehingga dibutuhkannya ketepatan pada saat pengambilan citra agar mendapatkan citra yang lebih signifikan tingkat keberhasilan/yang relevan seprti gambar dibawah ini :

## Preparing Dataset

## Training and Testing Validation Test Dataset
Training and Testing Dataset Metode Haar Feature
Evalution Confusion Matrix

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 488-492 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 4 Contoh hasil citra uji yang relevan
Hasil pengujian dari semua dataset yang digunakan untuk diuji dan ditesting, dengan menggunakan pengujian confusion matrix mendapatkan hasil tingkat precision recall dan accuracy dapat dilihat dari table hasil uji coba penelitian berikut ini :
Jumlah seluruh citra 564 Citra Uji 64 Citra Testing 500 Hasil Relevan 460 Hasil Tidak Relevan 34 Hasil Tidak Ditemukan 6 Precision 0.93 Recall 0.98 Accuracy 0.93

## 4. KESIMPULAN (11 PT)
Pada  pengujian  system  ini  Diketahui  tingkat  keberhasilan  pada  perhitungan  Confusion  Matriks  pada  citra adalah  antara  nilai  actual  dan  prediksi  dengan  nilai  Precission  93%  untuk,  artinya  tingkat  ketepatan  antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem adalah sama. Recall hasil dari  nilai  Precission  cenderung  terbalik dari  hasil  nilai  Recall. Jika  hasil  Precission kecil maka  hasil  Recall besar, karena tingkat keberhasilan system Recall dalam menemukan kembali sebuah informasi yang diberikan sebesar 98%. Hasil Precission dan Recall bukan lah hasil dari Accuracy. Perbedaanya adalah tingkat kedekatan antara  hasil  prediksi  dengan  hasil  actual  dari  Precission  dan  Recall.  Dimana  hasil  actual  yaitu  hasil  yang ditemukan/relevan  (True  Positive)  dan  tidak adanya  hasil  yang  benar/tidak  ditemukan  (True  Negative) dan hasil tersebut dihitung berdasarkan hasil yang ditemukan. Hasil prediksi yang diinginkan pengguna, maka hasil dari Accuarcy adalah sebesar 93% yang didapatakan berdasarkan pertambahan hasil actual dibagi dengan hasil prediksi.

## REFERENSI
[1] I. Akil, “FACE DETECTION PADA GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN OPENCV HAAR CASCADE,” INTI Nusa Mandiri , 2023, [Online]. Available: https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/inti/article/view/4000
[2] D. Ceme, N. M. Faizah, and L. Koryanto, “APLIKASI PRESENSI KEHADIRAN GURU DI SMKN PAKISJAYA BERBASIS FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN OPENCV,” J. Indones. … , 2023, [Online]. Available: http://www.journal.amikindonesia.ac.id/index.php/jimik/article/view/104
[3] A. Jalaluddin and S. Mulyono, “RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER DAN LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM …,” Pros. Semin. Ris. … , 2023, [Online]. Available: http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/serima/article/view/30609
[4] R. J. Subita, I. H. Rahman, M. R. Pratama, and ..., “Pengujian Identifikasi Jumlah Kerumunan Face Recognition Menggunakan Haar Cascade Clasifier,” J. Ilm. … , 2023, [Online]. Available: http://journal.admi.or.id/index.php/JUKIM/article/view/432
[5] M. Tri, A. Kusworo, and G. Rahmat, “SISTEM PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST),” Berk. Fis. , vol. 15, no. 1, pp. 15–20, 2012.
[6] D. A. Prasetyo, RANCANG BANGUN SISTEM PRESENSI DENGAN FACE RECOGNITION BERBASIS MIKROKONTROLER . library.universitaspertamina.ac.id, 2023. [Online]. Available: https://library.universitaspertamina.ac.id/xmlui/handle/123456789/8337
[7] D. A. Ayubi, D. A. Prasetya, and I. Mujahidin, “Pendeteksi Wajah Secara Real Time Pada 2 Degree Of Freedom (Dof) Kepala Robot Menggunakan Deep Integral Image Cascade,” CYCLOTRON , 2020, [Online]. Available: http://journal.um-surabaya.ac.id/index.php/cyclotron/article/view/4306
[8] T. Rijanandi, A. A. Rizaldy, and ..., “Penerapan Hair Recognition menggunakan metode Haar Cascade Classifier dan CNN Deep Learning,” J. Ilm. … , 2022, [Online]. Available:

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 488-492 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
http://ejournal.fikom-unasman.ac.id/index.php/jikom/article/view/214
[9] A. Nurhopipah and A. Harjoko, “Motion Detection and Face Recognition for CCTV Surveillance System,” IJCCS (Indonesian J. … , 2018, [Online]. Available: https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/18198
[10] F. Y. Sitorus, U. A. Ahmad, and ..., “Desain Dan Implementasi Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Recognition Dengan Metode Fisherface,” eProceedings … , 2022, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/18248
[11] Z. Fauzan, PERANCANGAN SISTEM ABSENSI DENGAN FACE DETECTION KEPADA MAHASISWA UNIVERSITAS DARMA PERSADA MENGGUNAKAN METODE VIOLA … . repository.unsada.ac.id, 2022. [Online]. Available: http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/4969
[12] D. Yusup, IMPLEMENTASI FACE RECOGNITION PADA SISTEM KEAMANAN RUMAH BERBASIS INTERNET OF THINGS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA … . repositori.unsil.ac.id, 2022. [Online]. Available: http://repositori.unsil.ac.id/id/eprint/7612
[13] W. Dwiparaswati and S. V Hilmawan, “Implementasi Face Recognition secara Real-time dengan Metode Haar Cascade Classifier menggunakan OpenCV-Python,” UG Journal . ejournal.gunadarma.ac.id, 2022. [Online]. Available:
https://ejournal.gunadarma.ac.id/index.php/ugjournal/article/download/6211/2464
[14] M. S. Bartlett, G. Littlewort, C. Lainscsek, I. Fasel, and J. Movellan, “Machine learning methods for fully automatic recognition of facial expressions and facial actions,” pp. 592–597, 2005, doi: 10.1109/icsmc.2004.1398364.
[15] G. N. Matre and S. K. Shah, “Facial expression detection,” 2013 IEEE Int. Conf. Comput. Intell. Comput. Res. IEEE ICCIC 2013 , pp. 2–4, 2013, doi: 10.1109/ICCIC.2013.6724242.
[16] A. S. MUHAROM, IMPLEMENTASI ALGORITMA HAAR-CASCADE CLASSIFIER PADA SISTEM ABSENSI PENGENALAN WAJAH . repository.mercubuana.ac.id, 2022. [Online]. Available: https://repository.mercubuana.ac.id/72608/
[17] U. Aditiawarman, D. Erlangga, T. Mantoro, and ..., “Face Recognition of Indonesia’s Top Government Officials Using Deep Convolutional Neural Network,” … (Rekayasa Sist. dan … , 2023, [Online]. Available: http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/4437
[18] R. Faulianur, I. Salfikar, and R. Mulyawan, “Mesin Absensi Face Recognition Berbasis Raspberry Pi,” … Tek. Elektron. dan … , 2022, [Online]. Available: http://ejournal.unp.ac.id/index.php/voteknika/article/view/119557
[19] E. Firasari, F. L. D. Cahyanti, F. Sarasati, and ..., “COMPARISON OF EIGENFACE AND FISHERFACE METHODS FOR FACE RECOGNITION,” Techno Nusa … , 2022, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/techno/article/view/3470
[20] E. SAKTIAWAN, PENGUJIAN PERFORMA REAL TIME SIDE FACE RECOGNITION DENGAN METODE LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM (LBPH) DAN LIBRARY OPENCV . repository.unj.ac.id, 2021. [Online]. Available: http://repository.unj.ac.id/id/eprint/31728