## Aplikasi Try-On Hairstyle Berbasis Augmented Reality
Pinasthika Aulia Fadhila 1 , Ledya Novamizanti 2 , Fat’hah Noor Prawita 3
1,2 Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Bandung
1 pinasthikauliaf@student.telkomuniversity.ac.id, 2 ledyaldn@telkomuniversity.ac.id
3 Program Studi D3 Rekayasa Perangkat Lunak Aplikasi, Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom, Bandung fathah@tass.telkomuniversity.ac.id

## Abstrak
Teknologi  augmented  reality  mempermudah  hidup  manusia  dan  dapat  diaplikasikan  di berbagai  macam  bidang  seperti  pengelola  jasa  pangkas  rambut.  Ketidakpastian  pemilihan model  rambut  oleh  pelanggan  membuat  penata  rambut  dan  pelanggan menjadi  ragu.  Try- On  Hairstyle  merupakan  aplikasi  berbasis  Android  yang  dapat  memberikan  gambaran secara virtual berbagai jenis model rambut pria maupun wanita, dan sesuai dengan bentuk wajah  pengguna.  Aplikasi  ini  menerapkan  algoritma  Viola-Jones  untuk  tahap  face detection dan  Face  Tracking  secara  markerless.  Setelah  melakukan  deteksi  wajah,  sistem  akan mengkategorikan  wajah  pelanggan  berdasarkan  bentuk  wajah  dan  aplikasi  ini  akan menampilkan  berbagai  model  rambut  yang  tersedia  berdasarkan  bentuk  wajah  pelanggan dengan  teknologi  augmented reality.  Sistem  ini  diuji  dengan  pengujian  Black Box,  pengujian berdasarkan  jarak,  pengujian  berdasarkan  intensitas  cahaya,  pengujian  berdasarkan  rotasi kepala, dan pengujian user acceptance. Hasil dari aplikasi ini adalah dapat mendeteksi wajah dan  menampilkan  model  rambut  yang  sesuai  dengan  akurasi  100%  dengan  jarak  terbaik pada 30 cm - 40 cm, sudut wajah terhadap kamera sebesar 0°, dan cahaya dengan intensitas cahaya lebih  besar  dari  10  lux.  Tingkat  kepuasan pelanggan  dalam  menggunakan  aplikasi ini sebesar 91,7625%.
Kata kunci: Android, augmented reality, face detection, model rambut, Viola-Jones

## Abstract
Augmented  Reality  technology  simplifies  human  life  and  can  be  applied  in  various  fields such  as  barber  services.  Uncertainty  about  the  choice  of  hairstyles  by  customers  makes hairstylists and customers confused. Try-On Hairstyle is an android-based application that can provide a virtual picture of various types of male and female hair models, and matches the  user's  face  shape.  This  application  applies  the  Viola-Jones  algorithm  for  the  face detection and face tracking stages in a markerless manner. After doing face detection stage, the system categorizes the customer's face based on the face shape, and then the application displays various hair models available based on the customer's face shape using augmented reality technology. This system was tested by  Black Box testing, testing based on distance, testing  based  on  the  light  intensity,  testing  based  on  head  rotation,  and  user  acceptance
testing. The results of this application can detect faces and display hair models that match 100% of accuracy with the best distance at 30-40 cm, face angle to the camera by 0°, and light intensity  above  10  lux.  The  level  of  customer  satisfaction  in  using  this  application  is 91.7625%.
Keywords: Android, augmented reality, face detection, hairstyle, Viola-Jones

## 1. Pendahuluan
Tatanan rambut merupakan sebuah kebutuhan bagi para pria maupun wanita untuk penampilan  yang  lebih  maksimal.  Pemilihan  model  rambut  yang  tidak  sesuai  akan menghasilkan  penampilan  yang  kurang  bagus.  Augmented  Reality  (AR)  dapat didefinisikan  sebagai  sistem  di  mana  dunia  nyata  dan  virtual  telah  digabungkan  dan dilakukan secara real time [1]. Defenisi lain, AR adalah teknologi di antara realitas nyata dan  realitas  virtual.  Saat  ini,  teknologi  sudah  diterapkan  di  berbagai  bidang,  seperti  di bidang  pendidikan  untuk  mendukung  pembelajaran  di  sekolah  [2],  sebagai  katalog rumah  secara  digital  [3],  sebagai  media  untuk  promosi  properti  [4],  dan  lain-lain.  Salah satu  contoh  pengaplikasian  lain  teknologi  AR  adalah  dapat  menampilkan  berbagai pilihan  model  rambut  secara  virtual.  Teknologi  AR  membantu  pelanggan  dalam memilihkan  model  rambut  yang  sesuai  dengan  bentuk  wajah  mereka.  Penyedia  jasa pangkas  rambut  hanya  perlu  menyiapkan  perangkat  telpon  pintar  berbasis  Android, yang  mendukung  teknologi  AR  dan  pelanggan  dapat  memilih  dan  mencoba  model rambut  yang  direkomendasikan  berdasarkan  bentuk  wajah  pelanggan  secara  virtual sebelum  proses  pemangkasan  rambut  dilaksanakan.  Penelitian  yang  dihasilkan  oleh  [5] menggunakan  webcam  sebagai  media  untuk  pengambilan  foto  pengguna  dan menggunakan komputer sebagai media untuk mengolah hasil penggabungan antara foto dan  model  rambut.  Peneliti  [6]  mengajukan  aplikasi  model  tatanan  rambut  untuk  pria berbasis  Android.  Namun,  aplikasi  yang  dirancang  masih  memperlukan  brosur  sebagai marker. Kelemahan dari hasil perancangan aplikasi pada penelitian [6] adalah tidak bisa dicoba secara virtual dan real time oleh pelanggan.
Penelitian  ini  dirancang  sebuah  aplikasi  Try-On  Hairstyle,  yang  dapat  mendeteksi wajah pengguna yang kemudian dapat mengkategorikan bentuk wajah dan memberikan rekomendasi  model  rambut  sesuai  bentuk  wajah.  Aplikasi  ini  berbasis  Android  dan dapat  digunakan  oleh  pengguna  pria  maupun  pengguna  wanita.  Dasar  dari  penelitian ini  adalah  pendeteksian  bentuk  wajah  menggunakan  metode  Viola-Jones  yang diterapkan  pada  library  OpenCV  dan  tambahan  library  dlib  serta  rekomendasi  model rambut  yang  ditampilkan  menggunakan  teknologi  AR  berbentuk  objek  3D. Penggabungan  antara  metode  Viola-Jones  dan  teknologi  AR  dapat  dimanfaatkan  untuk pembuatan  aplikasi  yang  bisa  dimanfaatkan  dalam  kehidupan  sehari-hari,  contohnya adalah digunakan pada jasa pangkas rambut.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1.   Klasifikasi Bentuk Wajah dan Hairstyle Setiap Bentuk Wajah
Bentuk  wajah  manusia  bisa  diklasifikasikan  menjadi  7  jenis  untuk  bentuk  wajah, yaitu:  oval,  round,  square,  oblong,  diamond,  inverted  triangle,  dan  heart-shape  [7].  Bentuk wajah diilustrasikan pada Gambar 1 (a) untuk bentuk wajah pria [7] dan pada Gambar 1 (b) untuk bentuk wajah wanita [8].
Gambar 1. Klasifikasi bentuk wajah (a) pria, (b) wanita
Setiap  bentuk  wajah  tersebut  dapat  diidentifikasi  dengan  beberapa  syarat  sebagai berikut [7].
1. Oval-shaped face: Ukuran panjang wajah adalah ukuran yang paling panjang di antara ukuran  lainnya.  Ukuran  lebar  dahi  dan  lebar  tulang  pipi  kurang  lebih  sama  tetapi masih lebih besar daripada ukuran panjang rahang.
2. Round-shaped face:  Panjang  wajah  dan  panjang  tulang  pipi  kurang  lebih  sama  tetapi lebih  besar  daripada  lebar  dahi  dan  panjang  rahang  yang  ukurannya  kurang  lebih sama.
3. Square-shaped  face:  Ukuran  keseluruhan  fitur,  yaitu  panjang  wajah,  lebar  dahi,  lebar tulang pipi, dan panjang rahang, memiliki ukuran yang kurang lebih sama.
4. Oblong-shaped face: Ukuran panjang wajah memiliki nilai yang paling besar di antara fitur  lain,  yaitu  lebar  dahi,  lebar  tulang  pipi,  dan  panjang  rahang,  yang  memiliki panjang kurang lebih sama.
5. Diamond-shaped  face:  Ukuran  panjang  wajah  adalah  ukuran  yang  paling  besar  di antara  ukuran  yang  lain,  dengan  ukuran  panjang  rahang  yang  memiliki  ukuran paling  kecil  dan  ukuran  lebar  pipi  lebih  kecil  dari  panjang  wajah  tetapi  lebih  besar dibandingkan dengan lebar dahi.
6. Triangle-shaped  face:  Ukuran  panjang  rahang  merupakan  ukuran  paling  besar  di antara  yang  lain,  dengan  ukuran  lebar  dahi  yang  memiliki  ukuran  paling  kecil. Ukuran  lebar  tulang  pipi  lebih  kecil  daripada  panjang  rahang  dan  lebih  besar daripada lebar dahi.
7. Heart-shaped face:  Ukuran  lebar  dahi  merupakan  ukuran  paling  besar  di  antara  yang lain,  dengan  ukuran  panjang  rahang  yang  memiliki  ukuran  paling  kecil.  Ukuran lebar  tulang  pipi  lebih  kecil  daripada  lebar  dahi  dan  lebih  besar  daripada  panjang rahang.
Beberapa tahap yang harus dilakukan  untuk menentukan model rambut yang cocok dengan bentuk wajah, yaitu: (1) ukur wajah; (2) identifikasi bentuk wajah yang dimiliki; dan (3) tentukan model rambut yang cocok untuk setiap bentuk wajah.

## Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 55 - 70

## 2.2.   Augmented Reality (AR)
AR merupakan suatu tampilan dari sudut pandang pengguna dari dunia nyata yang bersifat  real-time  dengan  menggabungkan  objek  nyata  dan  virtual  menjadi  3D  [1]. Teknologi AR ini sangat berguna untuk mempermudah penggunanya untuk mengetahui keadaan  sekitar  secara  virtual yang  sedemikian  rupa  dibuat  mirip  seperti  keadaan  pada dunia nyata. Menurut Ronald T Azuma, ada tiga karakteristik yang harus dipenuhi oleh suatu  teknologi  AR,  yaitu  [2]:  terdapat  proses  penggabungan  antara  dunia  nyata  dan virtual,  interaktif  secara  real-time,  dan  disajikan  dalam  3D.  Berdasarkan  cara pendeteksiannya,  AR  dibagi  menjadi  dua  metode,  yaitu  markerless  tracking  dan  marker- based tracking. Sesuai dengan namanya, metode marker-based tracking membutuhkan suatu marker atau penanda sebagai penentunya, biasa juga dikenal sebagai image recognition [1]. Hasil  dari  metode  marker-based  tracking  adalah  objek  3D  yang  menempel  pada  marker yang  digunakan  sebagai  penentu.  Metode  markerless  tracking  menggunakan  algoritma tertentu  sebagai  penentunya  dan  algoritma  hanya  perlu  mengidentifikasi  pola,  warna, dan fitur lainnya untuk memberikan hasil [1].

## 2.3. Face Detection dan Face Tracking
Face detection atau deteksi wajah merupakan proses identifikasi manusia berdasarkan wajah  menggunakan  kamera  secara  otomatis  dengan  melihat  wajah  yang  ada  di  suatu gambar  dibantu  dengan  sistem  komputer  yang  ada  [9].  Face  tracking  merupakan  suatu cara  untuk  mengidentifikasi  dan  memverifikasi  wajah  dari  suatu  gambar  dengan mengenali  posisi  mata,  mulut,  dan  hidung  manusia,  serta  mengabaikan  objek  lain  yang tidak menyerupai wajah manusia [10].

## 2.4. Object Detection Viola-Jones
Viola-Jones merupakan suatu metode yang bertujuan untuk mendeteksi suatu objek. Metode  tersebut  diusulkan  pertama  kali  pada  tahun  2001  oleh  Paul  Viola  dan  Michael Jones.  Metode  Viola  Jones  merupakan  salah  satu  metode  deteksi  wajah  yang  memiliki tingkat akurasi tinggi dan komputasi cepat [11]. Gambar 2 menunjukkan tahapan utama metode Viola-Jones [12].
Gambar 2. Blok diagram Algoritma Viola-Jones
Tahap  pertama,  Haar-Like Feature  memproses  gambar  dalam  bentuk  kotak-kotak,  di mana  dalam  satu  kotak  terdapat  beberapa  pixel.  Pada  tampilan  tersebut,  diperoleh perbedaan  nilai  (threshold)  yang  menandakan  daerah  gelap  dan  terang.  Kemudian, integral image  menentukan  ada  atau  tidaknya  fitur  Haar  pada  sebuah  gambar  dan  pada skala  yang  berbeda.  Selanjutnya,  algoritma  AdaBoost  melakukan  pemilihan  fitur  dalam jumlah banyak dengan hanya memilih fitur tertentu [12]. Evaluasi setiap fitur dilakukan terhadap  data  latih  dengan  menggunakan  nilai  dari  fitur  tersebut.  Fitur  terbaik,  yaitu fitur yang memiliki batasan terbesar antara objek dan non-objek. Tahap terakhir, Cascade classification  mengkombinasikan  classifier  yang  kompleks  dalam  sebuah  struktur bertingkat,  sehingga  dapat  meningkatkan  kecepatan  pendeteksian  obyek  dengan memfokuskan pada daerah citra yang berpeluang [12].

## 3. Pembahasan

## 3.1. Spesifikasi Sistem dan Skema Proses
Spesifikasi  sistem  yang  dibangun  adalah  suatu  program  yang  melatih  suatu  sistem sehingga  dapat  dapat  mendeteksi  suatu  citra  wajah  pada tubuh  manusia  menggunakan metode  Viola-Jones.  Dalam  membangun  sistem  ini,  digunakan  Open  Source  Computer Vision  Library  (OpenCV)  dan  Microsoft  Visual  Studio  2019.  OpenCV  telah  mempunyai banyak  fitur,  antara  lain:  pengenalan  wajah,  deteksi  wajah,  pelacakan  wajah,  dan berbagai jenis metode  Artificial Intellegence (AI) [13]. Microsoft Visual Studio merupakan perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  suatu  aplikasi,  salah satunya  adalah  aplikasi  berbentuk  console.  Gambar  3  merupakan  skema  proses  dari aplikasi Try-On Hairstyle.

## Gambar 3. Blok sistem aplikasi Try-On Hairstyle
Tahap  pertama  yang  dilakukan  oleh  sistem  adalah  melakukan  akuisisi  citra menggunakan  kamera  smartphone.  Setelah  dilakukan  akuisisi  citra  dan  didapatkan  citra digital,  sistem  melakukan  face  detection  menggunakan  algoritma  Viola-Jones  dan ditentukan juga  kategori bentuk wajah pengguna secara bersamaan. Setelah didapatkan hasil  dari  kategori  bentuk  wajah  pengguna,  sistem  menampilkan  rekomendasi  model rambut  sesuai  dengan  gender  pengguna,  pria  atau  wanita.  Gambar  4  mengilustrasikan tahapan-tahapan utama dari algoritma Viola-Jones [14].
Gambar 4. Framework dasar Algoritma Viola-Jones
Berdasarkan  Gambar  4,  proses  Viola-Jones  dimulai  dari  tahapan  training.  Pada tahapan  training,  dibutuhkan  data  citra  pelatihan  positif  dan  negatif  dengan  ukuran pixel.  Maksud  data  positif  yaitu  sampel  dari  citra  wajah  dengan  posisi  lurus menghadap  ke  depan.  Sedangkan  untuk  data  pelatihan  negatif  yaitu  sampel  dari  citra non  wajah.  Setelah  tahapan  pelatihan  ini  selesai,  diperoleh  nilai  akhir  berupa  data statistik  hasil  training.  Nilai  akhir  inilah  yang  menentukan  apakah  nantinya  citra  yang dideteksi  tersebut  terdapat  citra  wajah  atau  tidak.  Setelah  dilakukan  face  detection menggunakan  algoritma  Viola-Jones,  selanjutnya  proses  pengkategorian  bentuk  wajah. Pengkategorian  bentuk  wajah  didasari  oleh  jarak  dlib  point  dan  ukuran  rectangle  yang dihasilkan  pada  saat  pendeteksian  wajah.  Dlib point yang  digunakan  adalah  point  0  dan point  16  untuk  jarak  lebar  dahi,  point  1  dan  point  15  untuk  jarak  lebar  tulang  pipi,  serta point 8 dan point 14 untuk panjang rahang, dengan tambahan panjang sumbu x rectangle
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 55 - 70
untuk  panjang  wajah.  Gambar  5  menampilkan  diagram  alir  untuk  penentuan  kategori bentuk wajah.
Gambar 5. Flowchart kategori bentuk wajah
Pada  Gambar  5,  terdapat  4  variabel  penentu  bentuk  wajah,  yaitu  variabel  a  untuk panjang  wajah,  variabel  b  untuk  lebar  dahi,  variabel  c  untuk  lebar  tulang  pipi,  dan variabel  d  untuk  panjang  rahang.  Dari  hasil  pengkategorian  bentuk  wajah,  system menampilkan rekomendasi model rambut sesuai dengan bentuk wajah yang terbaca oleh sistem dan sesuai dengan gender yang dipilih oleh pengguna. Apabila pengguna memilih gender  pria,  rekomendasi  model  rambut  yang  ditampilkan  oleh  sistem  adalah rekomendasi  model  rambut  untuk  pria  sesuai  dengan  bentuk  wajah  yang  terdeteksi. Apabila pengguna memilih gender wanita, rekomendasi model rambut yang ditampilkan oleh  sistem  adalah  rekomendasi  model  rambut  untuk  wanita  sesuai  dengan  bentuk wajah yang terdeteksi.

## 3.2. Use-Case Diagram
Use-Case  Diagram  menyatakan  visualisasi  interaksi  yang  terjadi  antara  pengguna (aktor)  dengan  sistem  [15].  Use-Case  Diagram  merupakan  gambaran  yang  menjelaskan konteks dari sebuah sistem sehingga terlihat jelas batasan dari sistem. Terdapat 2 elemen penting  yang  harus  digambarkan,  yaitu  aktor  dan  use-case.  Aktor  merupakan  segala sesuatu yang berinteraksi langsung dengan sistem. Aktor dapat berupa orang atau sistem komputer yang lain. Aktor dinotasikan dengan simbol gambar stick-man dengan nama di bagian  bawah  yang  menyatakan  peran  atau  sistem.  Use-case  dinotasikan  dengan  simbol elips,  dan  diberi  kata  kerja  aktif  di  bagian  dalam  yang  menyatakan  aktivitas  dari perspektif  aktor.  Setiap  aktor  dimungkinkan  untuk  berinteraksi  dengan  sistem  dalam banyak use-case dan setiap use-case bisa dijalankan oleh lebih dari satu aktor [15]. Gambar 6  menunjukkan  Use-Case  Diagram  untuk  aplikasi  Try-On  Hairstyle.  Terdapat  aktor  atau pengguna dan sistem dari aplikasi Try-On Hairstyle.
Gambar 6. Use-Case Diagram untuk aplikasi Try-On Hairstyle

## 3.3. User Acceptance
User  acceptance  merupakan  pengujian  secara  objektif,  di  mana  diuji  oleh  target pengguna aplikasi secara langsung, yaitu pelanggan jasa pangkas rambut. User acceptance ini  dilakukan  untuk  melihat  kesiapan  aplikasi  yang  dirancang  berdasarkan  pendapat langsung  dari  target  pengguna  aplikasi.  Pengujian  user acceptance dilakukan  melalui  uji coba langsung, uji perspektif, dan kuisioner.

## 3.3.1.  Uji Coba Langsung
Uji  coba  kepada  pengguna  secara  langsung  terhadap  aplikasi  dilakukan  agar  dapat mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  tersebut.  Parameter  yang menjadi  patokan  untuk  uji  coba  secara  langsung  adalah  tampilan,  fungsionalitas,  hasil, dan tingkat kepuasan. Parameter tampilan merupakan parameter yang menilai tampilan aplikasi  secara  keseluruhan.  Parameter  fungsionalitas  merupakan  parameter  yang menilai  fungsi  aplikasi  secara  keseluruhan,  baik  dari  fitur-fitur  yang  ada  maupun  dari fungsi  utama  aplikasi.  Performansi  aplikasi  diuji  berdasarkan  hasil  deteksi  wajah, pengkategorian  bentuk  wajah,  dan  model  rambut  yang  ditampilkan.  Parameter  akurasi digunakan  untuk  menilai  ketepatan  sistem  dalam  mendeteksi  objek  citra.  Perhitungan akurasi  yaitu  total  data  yang  terdeteksi  benar  dibagi  total  data  keseluruhan  [16],  [17]. Tingkat  kepuasan  merupakan  parameter  yang  menilai  mengenai  kepuasan  pengguna secara  keseluruhan  terhadap  aplikasi  Try-On  Hairstyle.  Range  nilai  untuk  setiap parameternya  adalah  1  sampai  dengan  100.  Terdapat  empat  kategori  penilaian,  yaitu kurang, cukup, baik, dan sangat baik. Range nilai yang diberikan untuk kategori kurang, adalah  1-25.  Range  nilai  untuk  kategori  cukup,  adalah  26-50.  Range  nilai  yang  diberikan untuk kategori baik, adalah 51-75. Range nilai untuk kategori sangat baik, adalah 76-100.

## Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 55 - 70

## 3.3.2.  Uji Perspektif
Uji  perspektif  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  yang terlihat dari pandangan mata. Uji perspektif dilakukan dari dua sisi, yaitu perspektif diri sendiri  dan  perspektif  orang  lain.  Uji  perspektif  dilakukan  untuk  melihat  kesesuaian hasil  deteksi  aplikasi  dengan  perspektif  atau  penilaian  secara  langsung  dari  diri  sendiri dan  dari  orang  lain.  Untuk  uji  perspektif  dari  orang  lain,  digunakan  6  penilaian  dari  6 orang yang berbeda untuk 1 koresponden.

## 3.3.3.  Kuisioner
Pengujian  menggunakan  kuisioner  merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengetahui kepuasan  pengguna  secara  subjektif.  Pada  pengujian  ini,  responden  diberikan  5 pertanyaan  terkait  aplikasi  Try-On  Hairstyle  yang  diikuti  dengan  5  buah  pilihan,  yaitu Sangat  Setuju  (SS),  Setuju  (S),  Cukup  Setuju  (CS),  Kurang  Setuju  (KS),  dan  Tidak  Setuju (TS).  Berdasarkan  data  hasil  kuisioner,  dapat  dicari  persentase  dari  setiap  penilaian dengan menggunakan Persamaan 1, yaitu [18]:
(1)
di mana Y merupakan hasil penilaian dari koresponden dalam persentase, P merupakan banyaknya jawaban responden setiap soal, dan Q merupakan total jumlah responden.

## 4. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  perangkat  lunak  yang dirancang  telah  memenuhi  kriteria  dan  sesuai  dengan  tujuan  perancangan  perangkat lunak  tersebut.  Adapun  parameter  pengujian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  pengujian  black  box,  pengujian  berdasarkan  jarak,  pengujian  berdasarkan intensitas cahaya, pengujian berdasarkan rotasi kepala, dan pengujian user acceptance.

## 4.1. Hasil Pengujian Black Box
Pengujian black box merupakan pengujian secara fungsionalitas dari setiap tampilkan pada  aplikasi  Try-On Hairstyle.  Berikut  merupakan  hasil  pengujian  black box  dari  setiap item yang diuji:

## 1. Pengujian Halaman Utama
Pada  halaman  utama,  terdapat  judul  aplikasi,  tombol  start,  dan  tombol  exit. Tombol  start  berfungsi  untuk  memulai  aplikasi,  yaitu  beralih  ke  halaman  kamera. Tombol  exit  berfungsi  untuk  keluar  dari  aplikasi.  Tabel  1  menampilkan  skenario pengujian black box pada halaman utama aplikasi Try-On Hairstyle.
Tabel 1. Hasil pengujian halaman utama Skenario Pengujian Pengamatan Hasil Uji Uji tombol start Berhasil masuk ke halaman kamera Berhasil Uji tombol exit Berhasil keluar dari aplikasi Berhasil

## 2. Pengujian Halaman Kamera
Tampilan  kamera  berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  pengenalan  wajah  dan pendeteksian  wajah.  Pada  halaman  kamera,  terdapat tampilan  kamera,  tombol  back, tombol play, tombol pause, tombol change camera, tombol exit, tombol man, dan tombol
woman.  Gambar  7  merupakan  tampilan  halaman  kamera  untuk  mendeteksi  wajah pada aplikasi Try-On Hairstyle.
Gambar 7. Tampilan halaman kamera
Tombol back berfungsi  untuk kembali ke halaman  utama. Tombol  play berfungsi untuk  memulai  kembali  pendeteksian  apabila  pendeteksian  dihentikan  sementara. Tombol pause berfungsi untuk menghentikan sementara pendeteksian wajah. Tombol change camera  berfungsi  untuk  mengganti  kamera  yang  digunakan,  menjadi  kamera depan  ataupun  menjadi  kamera  belakang.  Tombol  exit  berfungsi  untuk  keluar  dari aplikasi. Tombol man berfungsi untuk menampilkan model rambut pria yang sesuai dengan bentuk wajah  yang dihasilkan, lalu beralih ke  halaman kamera AR. Tombol woman  berfungsi  untuk  menampilkan  model  rambut  wanita  yang  sesuai  dengan bentuk  wajah  yang  dihasilkan,  lalu  beralih  ke  halaman  kamera  AR.  Tabel  2 menampilkan  skenario  pengujian  black  box  pada  halaman  kamera  aplikasi  Try-On Hairstyle.
Tabel 2. Hasil pengujian halaman kamera Skenario Pengujian Pengamatan Hasil Uji Pendeteksian wajah Berhasil mendeteksi wajah pengguna Berhasil Uji tombol back Berhasil kembali ke halaman utama Berhasil Uji tombol play Berhasil memulai kembali saat pendeteksian di pause Berhasil Uji tombol pause Berhasil pause pendeteksian wajah Berhasil Uji tombol change camera Berhasil mengubah ke kamera depan atau belakang Berhasil Uji tombol exit Berhasil keluar dari aplikasi Berhasil Uji tombol man Berhasil masuk ke halaman kamera AR untuk model rambut pria Berhasil Uji tombol woman Berhasil masuk ke halaman kamera AR untuk model rambut wanita Berhasil
3. Pengujian Kotak Deskripsi
Kotak  deskripsi  merupakan  kotak  pada  halaman  kamera  yang  berfungsi  untuk menampilkan hasil pengkategorian bentuk wajah sesuai dengan hasil deteksi. Kotak deskripsi  ini  bekerja  secara  real-time.  Gambar  8  merupakan  bentuk  kotak  deskripsi pada  aplikasi  Try-On  Hairstyle.  Tabel  3  menampilkan  skenario  pengujian  black  box pada kotak deskripsi pada halaman kamera aplikasi Try-On Hairstyle.
Gambar 8. Tampilan kotak deskripsi
Tabel 3. Hasil pengujian kotak deskripsi
Skenario Pengujian Pengamatan Hasil Uji Menampilkan hasil deteksi bentuk wajah Berhasil mengkategorikan sesuai bentuk wajah Berhasil

## 4. Pengujian Halaman Kamera AR
Pada  halaman  kamera  AR,  terdapat  tampilan  kamera,  tombol  back,  tombol  play, tombol  pause,  tombol  change  camera,  dan  tombol  exit.  Tampilan  kamera  berfungsi untuk menampilkan  hasil model  rambut  yang sesuai dengan  kategori bentuk wajah yang  terdeteksi  pada  halaman  kamera.  Pada  aplikasi  ini,  terdapat  4  model  rambut pria  dan  5  model  rambut  wanita. Tombol  back  berfungsi  untuk  kembali  ke  halaman utama.  Tombol  play  berfungsi  untuk  memulai  kembali  pendeteksian  apabila pendeteksian  dihentikan  sementara.  Tombol  pause  berfungsi  untuk  menghentikan sementara  pendeteksian  wajah.  Tombol  change  camera  berfungsi  untuk  mengganti kamera yang digunakan, menjadi kamera depan ataupun menjadi kamera belakang. Tombol  exit  berfungsi  untuk  keluar  dari  aplikasi.  Gambar  9  merupakan  gambar tampilan  halaman  kamera  AR  pada  aplikasi  Try-On  Hairstyle.  Sedangkan  Tabel  4 menampilkan skenario pengujian black box pada halaman kamera AR aplikasi Try-On Hairstyle.

## Gambar 9. Tampilan halaman kamera AR
Tabel 4. Hasil pengujian halaman kamera AR Skenario Pengujian Pengamatan Hasil Uji Menampilkan AR Rambut Berhasil menampilkan bentuk rambut Berhasil Uji tombol back Berhasil kembali ke halaman utama Berhasil Uji tombol play Berhasil memulai kembali saat pendeteksian di pause Berhasil Uji tombol pause Berhasil pause pendeteksian wajah Berhasil Uji tombol change camera Berhasil mengubah ke kamera depan atau belakang Berhasil Uji tombol exit Berhasil keluar dari aplikasi Berhasil

## 4.2. Hasil Pengujian Berdasarkan Jarak
Pengujian  berdasakan  jarak  dilakukan  untuk  mengetahui  jarak  maksimum,  jarak minimum,  serta  jarak  terbaik  wajah  manusia  terdeteksi  oleh  aplikasi.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  jarak  10  cm  sampai  dengan  100  cm  antara  kamera  depan  ponsel dengan wajah pengguna. Wajah akan terdeteksi oleh sistem apabila sistem bisa membaca bentuk  wajah  beserta  fitur-fitur  lainnya  secara  sempurna.  Tabel  5  merupakan  hasil pengujian jarak.
Tabel 5. Hasil pengujian berdasarkan jarak Jarak Hasil Uji Akurasi (%) 10 - 40 cm Terdeteksi 100 50 - 70 cm Terdeteksi 100 80 - 100 cm Terdeteksi 100
Berdasarkan hasil pengujian pada jarak 10 cm hingga 100 cm terhadap kamera depan ponsel,  sistem  dapat  mendeteksi  bagian  wajah  dengan  baik.  Oleh  karena  itu,  diperoleh akurasi 100% pada pengujian jarak 10 – 100 cm.

## Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 55 - 70

## 4.3. Hasil Pengujian Berdasarkan Intensitas Cahaya
Pengujian  berdasarkan  cahaya  dilakukan  untuk  mengetahui  intensitas  maksimum cahaya  dan  intensitas  minimum  cahaya  yang  menyebabkan  wajah  dapat  terdeteksi dengan  aplikasi.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  berbagai  intensitas  cahaya,  yaitu intensitas cahaya sangat tinggi (24000 lux), tinggi (450 lux), sedang (150 lux), rendah (15 lux),  dan  sangat  rendah  (10  lux).  Wajah  akan  terdeteksi  apabila  kamera  depan  ponsel dapat  menampilkan  wajah  pengguna  dengan  sempurna  dengan  intensitas  cahaya  yang digunakan. Tabel 6 merupakan hasil pengujian berdasarkan intensitas cahaya.
Tabel 6. Hasil pengujian berdasarkan intensitas cahaya Intensitas Cahaya Hasil Uji Akurasi (%) Sangat Tinggi (24000 lux) Terdeteksi 100 Tinggi (450 lux) Terdeteksi 100 Sedang (150 lux) Terdeteksi 100 Rendah (15 lux) Terdeteksi 100 Sangat Rendah (10 lux) Tidak Terdeteksi 0
Berdasarkan  hasil  pengujian  berdasarkan  intensitas  cahaya,  pada  intensitas  cahaya rendah,  yaitu  15  lux,  sampai  sangat  tinggi,  yaitu  24000  lux,  wajah  masih  bisa  terdeteksi dengan  baik  oleh  sistem.  Sehingga,  diperoleh  akurasi  100%  pada  pengujian  intensitas cahaya  15  –  24000  lux.  Sedangkan,  pada  intensitas  cahaya  sangat  rendah,  yaitu  10  lux, wajah sudah tidak bisa terdeteksi oleh sistem.

## 4.4. Hasil Pengujian Berdasarkan Rotasi Kepala
Pengujian berdasarkan rotasi kepala dilakukan untuk mengetahui derajat maksimum dan  derajat  minimum  rotasi  kepala  yang  menyebabkan  wajah  dapat  terdeteksi  dengan aplikasi. Pengujian dilakukan dengan uji deteksi wajah pengguna dengan kamera depan ponsel  dengan  rotasi  kepala
.  Sudut  0°  merupakan  sudut  wajah  frontal  dengan kamera.  Wajah  akan  terdeteksi  oleh  sistem  apabila  sistem  bisa  membaca  bentuk  wajah beserta  fitur-fitur  lainnya  secara  sempurna.  Tabel  7  menampilkan  hasil  pengujian berdasarkan rotasi kepala.
Tabel 7. Hasil pengujian berdasarkan rotasi kepala Rotasi Kepala Hasil Uji Akurasi (%) 0° Terdeteksi 100 30° Terdeteksi 100 45° Terdeteksi 100 60° Tidak Terdeteksi 0 90° Tidak Terdeteksi 0
Berdasarkan hasil pengujian berdasarkan rotasi kepala, sistem masih bisa mendeteksi wajah dengan baik  hingga sudut 45°. Sehingga, diperoleh akurasi 100% pada pengujian berdasarkan  rotasi  kepala  0°  -  45°.  Sedangkan,  apabila  posisi  kepala  terhadap  kamera depan ponsel lebih dari 45°, sistem sudah tidak bisa mendeteksi wajah dengan baik.

## 4.5. Hasil Pengujian User Acceptance

## 4.5.1.  Hasil Pengujian Berdasarkan Uji Coba Langsung
Uji  coba  kepada  pengguna  secara  langsung  terhadap  aplikasi  dilakukan  agar  dapat mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  tersebut.  Parameter  yang menjadi patokan untuk uji coba secara langsung adalah tampilan aplikasi, fungsionalitas
aplikasi,  hasil  yang  ditampilkan  oleh  aplikasi,  dan  tingkat  kepuasan  pengguna.  Range nilai untuk setiap parameternya adalah 1 hingga 100. Terdapat 4 kategori penilaian, yaitu kurang, cukup, baik, dan sangat baik.
Berdasarkan hasil uji coba secara langsung kepada 10 pria dan 10 wanita, didapatkan nilai rata-rata uji coba secara langsung sebesar 91,7625%. Hasil rata-rata setiap parameter dihitung  dan  menghasilkan  nilai  rata-rata  dari  parameter  tampilan  sebesar  91,5%,  nilai rata-rata dari parameter fungsionalitas sebesar 91,2%, nilai rata-rata dari parameter hasil yang  ditampilkan  sebesar  91,15%,  dan  nilai  rata-rata  dari  parameter  tingkat  kepuasan pengguna sebesat 93,2%.

## 4.5.2.  Hasil Pengujian Berdasarkan Uji Perspektif
Uji  perspektif  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  yang terlihat dari pandangan mata. Uji perspektif ini dilakukan dari dua sisi, yaitu perspektif pribadi dan perspektif orang lain. Uji perspektif dilakukan dengan cara  survey langsung kepada pengguna dan orang-orang disekitar pengguna. Uji perspektif dilakukan kepada 10  koresponden  pria  dan  10  koresponden  wanita  dengan  6  perspektif  orang  lain  dari setiap koresponden.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  antara  hasil  pengujian  berdasarkan  rata-rata  dari perspektif  orang  lain  dengan  hasil  deteksi  aplikasi,  hasil  akurasi  yang  diperoleh  adalah 80% atau 16 dari 20 koresponden yang hasil deteksi dengan aplikasi sesuai dengan rata- rata perspektif dari orang lain. Ketidaksesuaian tersebut dapat disebabkan oleh berbagai hal, seperti sudut wajah yang tidak pas pada saat pendeteksian dan perbedaan perspektif terhadap 7 bentuk wajah manusia yang menjadi patokan dalam penelitian ini.

## 4.5.3.  Hasil Pengujian Berdasarkan Kuisioner
Pengujian  aplikasi  dengan  kuisioner  dilakukan  untuk  memberikan  hasil  persentasi dari  kepuasan  pengguna  selain  dari  uji  coba  secara  langsung.  Dari  hasil  kuesioner tersebut,  kemudian  dilakukan  perhitungan  persentase  dari  setiap  poin  jawaban  dari setiap pertanyaan menggunakan (1) untuk dapat diambil kesimpulan terhadap penilaian penerapan sistem aplikasi. Untuk pertanyaan yang diajukan kepada koresponden adalah sebagai berikut:
1. Apakah  anda  setuju  bahwa  aplikasi  Try-On  Hairstyle  dapat  melakukan  pemilihan model rambut yang sesuai dengan bentuk wajah?
2. Apakah anda setuju aplikasi aplikasi Try-On Hairstyle memudahkan pengguna dalam menentukan model rambut?
3. Apakah anda setuju tampilan dari aplikasi Try-On Hairstyle menarik?
4. Apakah anda setuju aplikasi Try-On Hairstyle berfungsi dengan baik?
5. Apakah anda setuju aplikasi Try-On Hairstyle memberikan hasil sesuai dengan  yang diharapkan?
Untuk  penilaian,  digunakan  5  indeks  sebagai  acuan,  yaitu  sangat  setuju  (SS),  setuju (S),  cukup  setuju  (CS),  kurang  setuju  (KS),  dan  tidak  setuju  (TS).  Tabel  8  menampilkan data  hasil  kuisioner.  Gambar  10  menampilkan  persentase  jawaban  setiap  pertanyaan dengan kategori baik.
Tabel 8. Data hasil kuisioner Pertanyaan SS S CS KS TS 1 9 11 0 0 0 2 10 9 1 0 0 3 12 6 2 0 0 4 11 8 1 0 0 5 8 10 2 0 0
Gambar 5. Persentase jawaban dengan kategori baik
Berdasarkan hasil pengujian dengan kuisioner oleh 20 responden, yang ditampilkan pada Tabel 8 dan Gambar 10, dapat disimpulkan bahwa seluruh koresponden atau 100% setuju  dengan  digunakannya  teknologi  Augmented  Reality  untuk  aplikasi  Try-On Hairstyle,  95%  setuju  dengan  aplikasi  Try-On Hairstyle  mempermudah  pengguna  dalam menentukan  model  rambut,  90%  setuju  dengan  tampilan  aplikasi  yang  menarik,  95% setuju  dengan  fungsi  aplikasi  yang  berfungsi  dengan  baik,  dan  90%  setuju  dengan aplikasi ini memberikan hasil sesuai dengan yang diharapkan oleh pengguna.

## 5. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  dirancang  aplikasi  Try-On  Hairstyle  berbasis  Android dengan  metode  Viola-Jones  dan  teknologi  Augmented  Reality.  Aplikasi  Try-On  Hairstyle ini  dapat  mengkategorikan  bentuk  wajah  dan  dapat  menampilkan  rekomendasi  model rambut  berdasarkan  kategori  bentuk  wajah  pria  atau  wanita.  Sistem  aplikasi  Try-On Hairstyle bekerja  dengan  baik  dengan  tingkat  akurasi  100%.  Berdasarkan  pengujian  user acceptance, tingkat kelayakan dan kepuasan pengguna terhadap aplikasi Try-On Hairstyle ini adalah 91,7625%.
Parameter  yang digunakan dalam pengujian  ini adalah jarak, intensitas cahaya, dan rotasi  kepala  atau  sudut  wajah  terhadap  kamera.  Pengujian  berdasarkan  jarak menghasilkan akurasi sebesar 100% dengan uji jarak 10 cm-100 cm, dengan jarak terbaik yang  menghasilkan  hasil  deteksi  wajah  yang  optimal  adalah  pada  jarak  30  cm-40  cm. Pengujian  berdasarkan  intensitas  cahaya  menghasilkan  akurasi  sebesar  100%  dengan intensitas cahaya yang dapat terdeteksi >10 lux. Pengujian berdasarkan rotasi kepala atau sudut wajah terhadap kamera menghasilkan akurasi 100% dengan keadaan sudut wajah terhadap  kamera,  dengan  0°  merupakan  sudut  wajah  terhadap  kamera  yang menghasilkan hasil deteksi terbaik.

## Daftar Pustaka
[1] R. Aggarwal and A. Singhal, “Augmented Reality and Its Effect on Our Life,” Proc. 9th  Int.  Conf.  Cloud  Comput.  Data  Sci.  Eng.  Conflu.  2019,  pp.  510–515,  2019,  doi: 10.1109/CONFLUENCE.2019.8776989.
[2] I.  Mustaqim  and  N.  Kurniawan,  “Pengembangan  Media  Pembelajaran  Pai Berbasis Augmented Reality,” J. Edukasi Elektro, vol. 1, no. 1, pp. 36–48, 2017, doi: 10.24252/lp.2018v21n1i6.
[3] M.  Muntahanah,  R.  Toyib,  and  M.  Ansyori,  “Penerapan  Teknologi  Augmented Reality  Pada  Katalog  Rumah  Berbasis  Android  (Studi  Kasus  Pt.  Jashando  Han Saputra),” Pseudocode, vol. 4, no. 1, pp. 81–89, 2017, doi: 10.33369/pseudocode.4.1.81-89.
[4] F.  Lenurra  and  D.  Pratiwi,  “Penerapan  Teknologi  Augmented  Reality  Sebagai Media Promosi Apartemen Dengan Metode Markerless,” Semin. Nas. Cendikiawan, vol. 3, pp. 77–83, October 2017, [Online]. Available: https://www.trijurnal.lemlit.trisakti.ac.id/semnas/article/view/2167/1849.
[5] Y.  Indrawaty,  U.  Ungkawa,  and  D.  Sofia,  Pengembangan  Aplikasi  Simulasi  Model Rambut  Menggunakan  Augmented  Reality.  Bandung:  Institut  Teknologi  Nasional Bandung, 2018.
[6] P.  A.  T.  R.  Karda,  I.  M.  A.  Suyadnya,  and  D.  C.  Khrisne,  “Rancang  Bangun Aplikasi  Augmented  Reality  Sebagai  Media  Promosi  Model  Tatanan  Rambut Pada Barbershop Berbasis Android,” SINTECH (Science Inf. Technol. J., vol. 1, no. 1, pp. 16–24, 2018, doi: 10.31598/sintechjournal.v1i1.226.
[7] C. Philippe, “What Is My Face Shape? A Gentleman’s Guide To Find It In 5 Easy Steps,”  Bespoke  Unit,  2018.  https://bespokeunit.com/face-shapes/identifying/ (accessed Jun. 22, 2020).
[8] Headcurve, “9 Face Shapes for Women and  Best Hairstyles for Each,”  Headcurve, 2019. https://www.headcurve.com/hair/rose-byrne/ (accessed Jun. 22, 2020).
[9] Akanksha, J. Kaur, and H. Singh, “Face detection and Recognition : A Review,” in 6th  International  Conference  on  Advancements  in  Engineering  &  Technology  (ICAET- 2018), 2018, pp. 138–140.
[10] Sightcorp, “Face Tracking,” Sightcorp. https://sightcorp.com/knowledge-base/face- tracking/ (accessed Jun. 22, 2020).
[11] A. R. Syafira and G. Ariyanto, “Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola  Jones,”  Emit.  J.  Tek.  Elektro,  vol.  17,  no.  1,  pp.  26–33,  2017,  doi:
10.23917/emitor.v17i1.5964. [12] Arman Basir, “Algoritma Viola Jones,” TutorialsWB, 2017. https://www.tutorialswb.com/2017/07/algoritma-viola-jones.html (accessed Jun. 22,
2020).
[13] Hanugra  Aulia  Sidharta,  “Introduction  to  Open  CV,”  Binus  University,  2017. https://binus.ac.id/malang/2017/10/introduction-to-open-cv/  (accessed  Jun.  22, 2020).
[14] H.  Kusumo,  Analisis  Dan  Implementasi  Face  Detection  Menggunakan  Metode  Viola Jones. Bandung: Institut Teknologi Telkom, 2010.
[15] T.  A.  Kurniawan,  “Pemodelan  Use  Case  (UML):  Evaluasi  Terhadap  beberapa Kesalahan dalam Praktik,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 1, p. 77, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201851610.
[16] P. D. Wananda, L. Novamizanti, R. D. Atmaja, Sistem Deteksi Cacat Kayu dengan Metode  Deteksi  Tepi  SUSAN  dan  Ekstraksi  Ciri  Statistik,  ELKOMIKA:  Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi & Elektronika, vol 6, no 1, 2018.
[17] M. S. Ramadhan, L. Novamizanti, E. Susatio, Sistem Pengenalan Individu Berbasis Citra  Wajah  3D  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Techné:  Jurnal  Ilmiah Elektroteknika vol. 18, no. 01, pp. 1-14, 2019.
[18] R.  A.  Nabawi,  Aplikasi Augmented Reality untuk Memilih Model Rambut di Headcore Barbershop  Dengan  Metode  Face  Recognition  Sebagai  Pendeteksi  Marker.  Bandung: Universitas Komputer Indonesia, 2012.