## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## PENERAPAN  ALGORITMA CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK DAN HAAR CASCADE UNTUK PRESENSI DENGAN VIDEO REKAMAN ZOOM
Muhammad Verdiansyah 1) , Achmad Solichin 2)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur 2 Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi LUhur
email: 1 verdiansyah1404@gmail.com, 2 achmad.solichin@budiluhur.ac.id
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  9 September 2022 Accepted   :  17 January 2023 Published  :  22 January 2023 The COVID-19 pandemic that is engulfing the world is one of the situations  that  urges  the  use  of  and  even  human  dependence  on technology to become higher. This pandemic that can cause death by  spreading  through  droplets  or  water  droplets,  so  many countries have implemented social restrictions by prohibiting their citizens from doing many activities outside. The use of technology such as the Google Meet and Zoom applications has become a new habit  for  the  community,  especially  in  learning  and  teaching. Attendance  is  important  to  know  and  control  the  presence  of students  in  the  teaching  and  learning  process.  Currently, attendance at online lectures is still mostly done by calling students one  by  one  or  asking  students  to  fill  out  certain  forms.  It  has weaknesses  and  is  less  effective.  Therefore,  this  study  proposes presence  with  face  identification  using  a  web-based  application system.  The  method  used in  this research  are  Haar  Cascade face detection  for  facial  image  extraction  and  Convolutional  Neural Network  (CNN)  algorithm  for  face  identification  process.  The contribution given from this research in the form of identification can  be  done  using  video  recordings  of  zoom  and  images  or screenshots from zoom and displaying student attendance. In this study,  the  dataset  was  sourced  from  taking  photos  directly  on individuals.  There  are  20  labels  used  in  this  study.  The identification results of 1119 facial images (test data) on the CNN custom  model,  obtained  88%  accuracy,  88%  precision,  and  83% recall. Keywords: Student presence, Face recognition Haar Cascade Convolutional Neural Network Inception-V3 IEEE style in citing this article: M. Verdiansyah and A. Solichin , “ Penerapan Algoritma Convolutional Neural  Network  dan  Haar Cascade Untuk Presensi Dengan Video Rekaman Zoom ”,
Jurnal.ilmiah.informatika ,  vol.  7, no. 2, pp. 117-125, Dec. 2022.
Corresponding Author: Muhammad Verdiansyah Universitas Budi Luhur
© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  dunia  sedang  dalam  masa pemulihan  dari  pengaruh Corona  Virus Disease 2019  (COVID-19)  selama  3  tahun belakangan  ini  yang  telah  merubah kebiasaan manusia secara signifikan. Pada Desember  2019  pertama  kali  pandemi bermulai  yang  dimulai  dari  kota  Wuhan provinsi Hubei Republik Rakyat Tiongkok [1].
Virus COVID-19 memiliki penyebaran infeksi yang cukup tinggi yaitu penyebaran  Aerosol  yang  penyebarannya melalui  udara.  Partikel  ini  melayang  di udara  sebelum  mendarat  di  permukaan benda ataupun makhluk hidup.
Penyebaran  virus  COVID-19  adalah melalui  air  liur  ( droplets ),  dalam  kontak dekat  tanpa  pelindung  memiliki  tingkat penularan  yang  tinggi.  World  Health Organization  (WHO)  menyatakan  bahwa langkah  pencegahan  lain  dalam  melawan COVID-19 adalah membiasakan jaga jarak dengan anggota masyarakat lain sehingga risiko  tertular  virus  COVID-19  bisa ditekan.
Pencegahan  yang  dilakukan  untuk melawan  virus  COVID-19  antara  lain dengan  cara  pembatasan  interaksi  antar individu  atau  biasa  disebut  sebagai Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB) [2].  Dalam  pembatasan  sosial  tersebut masyarakat  diharuskan  melaksanakan kegiatan sosial seperti bekerja, belajar, dan berkomunikasi  dengan  teman  melalui aplikasi  komunikasi  jarak  jauh  seperti Zoom dan Google Meet .
Pada implementasinya, banyak universitas  yang  melakukan  pencegahan penyebaran  virus  COVID  19  dengan melarang  mahasiswanya  untuk  belajar dari  universitas  dan  melakukan  belajar dan mengajar melalui aplikasi komunikasi jarak jauh seperti Zoom dan Google Meet . Hasil survei yang dilakukan Sukawati dkk. menunjukkan efektivitas zoom meeting
dan Google  Classroom (GCR)  berada  di kategori  cukup  baik.  Sebanyak  71% mahasiswa menyatakan zoom  meeting dan GCR  bermanfaat  dalam  perkuliahan  [3]. Namun  demikian,  permasalahan  yang sering  muncul  dalam  pemanfaatan  media Zoom  adalah  pencatatan  kehadiran  yang dilakukan oleh dosen. Pada saat melakukan presensi, dosen harus melakukan  presensi  dengan  memanggil nama mahasiswa satu per satu. Selain itu, kehadiran dan partisipasi mahasiswa pada saat kuliah daring seringkali sulit diverifikasi  karena  banyak  mahasiswa yang tidak menyalakan kamera.
Pada  penelitian  ini  dikembangkan sistem presensi yang dapat mengidentifikasi  wajah  mahasiswa  saat wajah mahasiswa muncul di dalam video rekaman  zoom  atau  tangkapan  layar  saat perkuliahan  berlangsung.  Aplikasi  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  wajah mahasiswa  berdasarkan  video  rekaman maupun tangkapan layar dari perkuliahan pada  zoom  meeting.  Pada  sistem  aplikasi yang  dirancang  oleh  penulis,  sistem aplikasi  dapat  mengenali  beberapa  wajah mahasiswa secara bersamaan pada sebuah video  dan  menyimpan  hasil  identifikasi wajah  mahasiswa  yang  digunakan  untuk presensi  perkuliahan.  Dengan  sistem aplikasi  ini  penulis  berharap  akan bermanfaat  dalam  melakukan  presensi terhadap pengajar saat perkuliahan daring.

## 2. METODE PENELITIAN
Dataset  atau  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  data foto  mahasiswa  yang  diperoleh  mulai tanggal  20  April  2022  -25  Mei  2022 sejumlah  389  citra  foto  berekstensi  .jpg, .png,  dan  .jpeg.  Data  tersebut  diperoleh melalui pengambilan foto terhadap individu secara langsung. Dataset
disimpan  ke  dalam  20  folder  terpisah
sesuai  dengan  masing-masing  kelas  atau individu. Contoh dataset citra yang dapat
dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Cuplikan Dataset Penelitian
Jumlah  total  dataset  yang  terkumpul sejumlah  389  citra  wajah.  Lalu  dilakukan tahap augmentation flip left-right citra dan rotation citra 10, 25, serta 35 derajat ke kiri dan ke kanan sehingga menghasilkan citra yang lebih variasi dan jumlah citra setelah diaugmentasi sebanyak 5554 buah.
Haar  cascade  adalah  sebuah  metode deteksi objek yang dibuat oleh Paul Viola dan  Michael  Jones.  Pada  tahun  2001,  dari hasil  penelitian  “Rapid  Object  Detection using  a  Boosted  Cascade  of  Simple Features” mereka  dapat  mendeteksi masker  dari  citra  yang  berasal  dari  foto atau  video  dari  webcam  dengan  baik,
dengan  nilai  akurasi  tertinggi  88,7%  dan terendah 44,9% [4], [5].
Algoritma Haar
Cascade menggunakan  algoritma  tepi atau  deteksi garis  dimana  algoritma  tersebut  dilatih dengan menerima banyak gambar berupa gambar  positif  yang  berisi  wajah  dan gambar  negatif  yang  tidak  berisi  wajah untuk dilatih. Dibawah ini adalah konsep fitur  yang  diajukan  oleh  Paul  Viola  dan Michael  Jones  metode  haar  cascade menggunakan teknik deteksi citra dengan membandingkan  intensitas  piksel  pada citra.  Pada  gambar  2  adalah  contoh  dari fitur haar cascade untuk deteksi wajah [6].

## Gambar 2. Fitur Haar
Edge  Features  adalah  fitur  yang membandingkan 2 nilai yang berbeda dari penjumlahan matriks piksel yang ditempatkan pada 2 bagian persegi secara vertikal maupun horizontal dengan ukuran  dan  bentuk  matriks  yang  sama antar  pembanding.  Fitur  ini  dapat digunakan  untuk  menentukan  posisi  alis mata pada citra. Line Features adalah fitur yang mengkalkulasi jumlah dari nilai fitur yang  berada di tengah  line  Features,  fitur ini  digunakan  untuk  menentukan  posisi hidung  dan  mulut  pada  citra.  Kemudian adalah  four  rectangle  features  yang bertujuan  untuk  melakukan  kalkulasi terhadap  perbedaan  intensitas  piksel secara  diagonal  [7].  Dari  beberapa  jenis fitur dengan bagian tertentu yang berbeda-
beda  ukuran  menghasilkan  matriks  yang cukup rumit.
Sehingga untuk mendapatkan  multiple  filter  yang  akan diaplikasikan pada fitur diperlukan algoritma  tambahan,  algoritma  tambahan yang digunakan pada haar cascade adalah AdaBoost.  Dalam  hal  ini  nilai  fitur  yang telah didapatkan sebelumnya akan menjadi  sebuah  input  pada  algoritma AdaBoost. Tetapi kalkulasi dengan menggunakan Teknik ini akan membutuhkan  komputasi  yang  tinggi. Sehingga  untuk  mengurangi  tinggi  nya tingkat komputasi ini. Digunakan pendekatan integral image. Ilustrasi proses integral image dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Integral Image
Proses integral dilakukan pada gambar dengan  menambah  kan  1  kolom  dan  1
baris baru di sebelah kiri dan atas matriks, dengan perhitungan pada matriks orisinil
(1,1)  ditambahkan  dengan  nilai  diatasnya yaitu 0 dan di kirinya 0 menjadi 1+0+0 = 1 dan  pada  matriks  orisinil  (1,2)  kalkulasi yang dilakukan tetap sama yaitu menambakan dengan nilai diatasnya 0 dan nilai  disebelah  kirinya  1  sehingga  dapat menghasilkan  5+0+1=6.  Untuk  matriks orisinil (2,2) perlakuan tetap sama dengan menambahkan  nilai  diatasnya  5  (sebelum penjumlahan) dan nilai 3 (setelah penjumlahan) disebelah kiri menjadi 4+5+3
= 12 [8].
Penerapan boosting pada haar cascade dapat  memberikan  bobot  pada  tingkat
error klasifikasi yang dapat mempengaruhi  distribusi  data.  Dengan memilih  fitur  yang  terbaik  dan  melatih classifers  untuk  menggunakan  fitur  yang telah terpilih. Serta menggunakan kombinasi  weak  classifer  untuk membuat strong  classifier  sehingga  algoritma  haar cascade dapat mendeteksi objek. Algoritma  Adaboost  akan  melakukan iterasi  pertama  untuk  membuat  weak classifer lalu dari hasil iterasi tersebut akan digabungkan  menjadi  strong  classifer  [9]. Ilustrasi dari penjelesan dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Adaboost
Setelah  proses  boosting  dilakukan, selanjutnya  akan  menerapkan  cascade classifier  yang  terdiri  dari  beberapa tingkatan,  dimana  setiap  tingkatan  berisi weak learners. Weak learners akan dilatih
menggunakan  boosting,  sehingga  bisa mendapatkan akurasi tinggi classifier dari rata-rata  seluruh  weak  learners.  Pada Gambar 5 merupakan ilustrasi alur cascade classifier.
Gambar 5. Cascade Classifier
Dari  hasil  cascade  classifier  tersebut akan  menjadi  sebuah  model  yang  dapat melakukan  pendeteksian  citra,  dalam  hal ini  adalah  model  pendeteksi  wajah.
Convolutional Neual Network adalah proses ekstraksi  fitur  dari  citra  wajah  yang  telah dilakukan preprocessing sebelumnya. Dalam penelitian ini modeling
menggunakan  arsitektur  Convolutional Neural  Network  (CNN).  Penulis  dalam menerapkan convolutional neural network akan  menggunakan  arsitektur  model inception-v3  sebagai  feature  model  atau base model dengan melakukan modifikasi
pada  layer  tertentu  terutama  pada  layer terakhir model. Setelah itu akan melakukan  training  dengan  dataset  citra wajah,  maka  dapat  custom  model  CNN. Pada  Gambar  6  merupakan  ilustrasi arsitektur inception-v3.

## Gambar 6. Arsitektur Inception-V3
Inception-v3  pada  layer-layer  nya melakukan  operasi  yang  sama  dengan arsitektur  CNN  dasar.  Namun  jumlahnya saja  yang  lebih  banyak  dan  kompleksitas yang lebih tinggi. Pada arsitektur terdapat beberapa bagian utama yang membedakan dengan versi inception sebelumnya, antara lain:  RMSProp  Optimizer,  Factorized  7x7 convolutions,  BatchNormalization  pada Auxillary Classifiers, dan Label Smoothing [10].
Inception-v3  merupakan  salah  satu model deep convolutional network.
Arsitektur ini diperkenalkan oleh Szegedy. Dikembangkan  pada  tahun  2014  dengan judul paper “Going Deeper with Convolutions”.  Model  Inception -V3  ini pernah dilatih dengan data pada ImageNet dan  mampu  untuk  mengidentifikasikan 1000  kelas  dalam  ImageNet  dengan  error rate  terendah  yaitu  3,5%  dan  error  rate tertinggi yaitu 17.3 [11].
Pada prinsipnya, inception berfokus
kepada modul yang meningkatkan jumlah layer Neural Network secara paralel untuk mengekstraksi  fitur  yang  ada  pada  fitur sebelumnya, untuk meningkatkan kapabilitas  pembelajaran  sistem.  Tujuan inception adalah ekstraksi harus dilakukan secara  bersama-sama  atau  paralel.  modul Inception  akan  melakukan  ekstraksi  fitur dari  satu  layer  ke  beberapa  layer  yang berbeda secara bersamaan dan setelahnya akan  disatukan  Kembali  dengan  filter concatenation.  Arsitektur  inception-v3 memiliki 3 modul utama yang digunakan untuk mereduksi dimensi citra.
Pada Penelitian ini, penulis menerapkan  Inception-V3  sebagai  base model dengan perubahan pada layer-layer akhir  dan  melakukan  training  dengan dataset citra wajah, sehingga menghasilkan custom model CNN.
Berikut  pada  tabel  1  merupakan  susunan layer  arsitektur  yang  digunakan  pada penelitian ini.
Tabel 1. Custom Model CNN Tipe Size/Stride Input Size Conv 3 x 3 / 2 299 x 299 x 3 Conv 3 x 3 / 1 149 x 149 x 32
Tipe Size/Stride Input Size Conv Padded 3 x 3 / 1 147 x 147 x 32 Pool 3 x 3 / 2 147 x 147 x 64 Conv 3 x 2 / 1 73 x 73 x 64 Conv 3 x 3 / 2 71 x 71 x 80 Conv 3 x 3 / 1 35 x 35 x 192 3 x Inception Modul 1 35 x 35 x 288 5 x Inception Modul 2 17 x 17 x 768 2 x Inception Modul 3 8 x 8 x 1280 Pool 8 x 8 8 x 8 x 2048 Linear Logits 1 x 1 2048 Dropout FC layer 0.2 Softmax Classifier 20 Pada  Tabel  1,  layer  terakhir  dihapus, dengan
menggunakan perintah include_top = false. Sehingga layer terakhir bisa  ditambahkan,  Dalam  penelitian  ini, penulis menambahkan 2 layer baru yaitu, Dropout,  dan  dense  layer  (20)  untuk melakukan klasifikasi berjumlah 20 label.
Sebelum melakukan modeling, dataset sebelumnya  dilakukan  proses  rescale  = 1./255  terlebih  dahulu    yang  akan mengkonversi  rentang  citra  dari  [0.255] menjadi  [0.1].  dimana  orisinil  citra  RGB memiliki  rentang  0-255,  nilai  tersebut dapat  mempengaruhi  proses  hasil  dari
modeling  sehingga  penulis  mengkonversi rentang tersebut menjadi [0,1] menggunakan rescale = 1./255.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  Modeling  yang  dilakukan dengan  dataset  yang  sebelumnya  sudah dibagi (data latih: 80% dan data uji: 20%), dengan model yang berbeda menggunakan program yang
dikembangkan oleh penulis dalam penelitian ini dan menghasilkan informasi sebagai berikut:

## Tabel 2. Hasil Training
Model Loss Accuracy Val Loss Val Accuracy Epoch Durasi Waktu Custom Model Inception-V3 0.1557 0.9712 0.2055 0.9559 100 145 Menit Mobilenet-V2 0.1424 0.9882 1.0589 0.7120 44 16 Menit Dari hasil modeling mobilenet-v2 yang bersumber  dari  tabel  2  berhenti  di  epoch ke-44 dikarenakan tidak adanya perkembangan  dari  val  loss  saat  proses modeling.  model  mobilenet-v2  dapat digunakan dan memiliki kecepatan proses training  yang  lebih  cepat  tetapi  memiliki akurasi  yang  lebih  rendah  daripada inception-v3 sehingga penulis
menggunakan inception-v3 sebagai custom model CNN.
Pengujian  merupakan  salah  satu  hal yang  perlu  dilakukan  dalam  setiap pengembangan sistem yang
mengevakuasi, menganalisa dan
mengetahui keakuratan sistem yang telah dirancang.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan pengujian  dari  sisi  akurasi,  presisi  dan recall  pada  implementasi  CNN  dalam
memprediksikan  atau  mengidentifikasi label  untuk  data  uji.  Pada  penelitian  ini juga menguji tingkat presisi dan recall dari
masing-masing  label  atau  kelas.  Pada Tabel  3.  Berikut  adalah  sampel  data prediksi.
Tabel 3. Contoh hasil pengujian (prediksi sistem dan data sebenarnya) Gambar Data Prediksi Data Aktual
Juan Kalyzta Juan Kalyzta Nur Fahmi Aziz Nur Fahmi Aziz Yogi Angga Putra  Yogi Angga Putra Agung Ma’Ruf
Yogi Angga Putra Selfiana Halfiani Selfiana Halfiani … … … Benita Raissa Benita Raissa Keseluruhan  hasil  prediksi  data  uji (1119 data uji) kemudian direpresentasikan  ke  dalam  confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Confusion Matrix
Pada Tabel 4 Adalah hasil pengukuran akurasi  keseluruhan,  presisi,  dan  recall
pada  masing-masing  label  atau  kelas dengan molel custom model CNN. Tabel 4. Hasil Pengujian Label Precision  Recall  F1 Score  Support Juan Kalyzta 0,97 0,7 0,81 54 Yogi Angga Putra 0,8 0,88 0,84 126 Muhammad Verdiansyah 0,84 0,88 0,86 129 Selfiana Halfiani 0,71 0,75 0,73 20 Sanding Riyanto 0,82 0,89 0,85 107 Muhamad Rifki Adnan 0,93 0,76 0,84 17 Irennada 0,95 0,99 0,97 126 Nur Fahmi Aziz 0,71 0,6 0,65 20 Erika Nur Komalasari 0,76 0,84 0,80 31 Amirudin 0,73 0,82 0,77 79 Nurul Azzahra 0,96 0,74 0,84 34 Muhammad Iqbal Aryabima 1 0,5 0,67 20 Fakhrunnisa Alfani 0,92 0,98 0,95 59 Agung Ma’ruf 0,95 1 0,97 79 Sulthan Laksono Ramadhan 1 1 1,00 31
Muhammad Ajie 1 1 1,00 56 Armand 0,94 0,81 0,87 34 Ibnu Ramadhan 0,92 0,96 0,94 23 Benita Raissa 0,82 0,7 0,76 20 Muhammad Azhali Akbar 1 0,82 0,90 34 Accuracy 0,88 1119 Macro Avg 0,89 0,83 0,85 1119 Weighted Avg 0,88 0,88 0,87 1119
Perolehan  nilai  akurasi,  presisi  dan recall menggunakan rumus yang dijabarkan berikut:
a. Akurasi 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 980 1119 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 0.87578

## b. Presisi
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 (2)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 17,73 20
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 0.8865

## c. Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙
(3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 17,73 20 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 0.831
Keterangan:
a. True  Positive (TP)  merupakan  data positif yang diprediksi benar.
Misalnya:  citra  1  berlabel  positif  dan dari model latih yang dibuat memprediksi  citra  1  bernilai  positif juga.
b. True  Negative (TN)  merupakan  data negatif yang diprediksi benar.
Misalnya:  citra  1  berlabel  negatif  dan dari model latih yang dibuat memprediksi  citra  1  bernilai  negatif juga.
c. False  Positive (FP)  merupakan  data negatif namun diprediksi sebagai data positif.  Misalnya:  citra  1  berlabel negatif  namun  dari  model  latih  yang dibuat  memprediksi  citra  1  bernilai positif.
d. False  Negative (FN)  merupakan  data positif  namun  diprediksi  sebagai  data negatif.  Misalnya:  citra  1  berlabel positif  namun  dari  model  latih  yang dibuat  memprediksi  citra  1  bernilai negatif

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pengujian  dataset  menggunakan  metode serta algoritme yang telah dilakukan maka dapat  disimpulkan.  Pendeteksian  wajah dengan menggunakan metode haar cascade berhasil dilakukan dengan parameter  scalefactor=1.1  atau  mereduksi ukuran gambar sebesar 10% dan minNeighbors=5 atau mengambil bagian/matriks  dari  gambar  sedikitnya berukuran 5 x 5 piksel. Algoritma custom model  CNN  dapat  diimplementasikan serta  dapat  mengidentifikasi  citra  wajah
dengan 2 media inputan yaitu gambar dan video  rekaman.  Proses  Identifikasi  citra wajah  data  uji  dilakukan  menggunakan model  custom  model  CNN  based  model Inception-V3  dengan  data  uji  sejumlah 1119  buah diperoleh  akurasi  sebesar  88%, presisi  88%,  dan  recall  83%.  Algoritma CNN dalam melakukan modeling berhasil dilakukan  dengan  model  custom  model CNN  Inception-V3  yang  berhasil  dibuat dengan  durasi  waktu  (ETA:  145  menit), dengan Val Loss 0.2055 dan Val Accuracy 0.9559
Adapun  saran  yang  dapat  peneliti berikan  sebagai  pengembangan  lebih lanjut  untuk  aplikasi  ini,  agar  dapat berjalan lebih baik lagi adalah pengembangan  sistem  dapat  dipadukan dengan  metode  lain,  agar  hasil  yang diberikan dapat lebih baik, dapat melakukan training ulang  model  CNN dengan  mengambil  hasil  prediksi  dan mengecek  kebenaran  dari  hasil  prediksi (menentukan  secara  manual  data  aktual gambar). Sehingga dapat dijadikan dataset baru  dengan  variasi  yang  lebih  banyak, dan custom  model CNN  dapat  dibuat application programming interface (API) agar model  bisa  digunakan  pada  beberapa sistem aplikasi berbeda.

## 5. REFERENSI
[1]  World Health
Organization, “Coronavirus  disease  (COVID - 19),” 2022. .
[2]  W.  H.  L.  Stevany  Afrizal1,  Septi Kuntari,  Rizki  Setiawan,  “Perubahan
Sosial  Pada  Budaya  Digital  Dalam Pendidikan  Karakter  Anak,” Pros. Semin. Nas. Pendidik. FKIP, vol. 3, no.
1, pp. 429 – 436, 2020.
[3] S.  Sukawati,  “Pemanfaatan  Zoom
Meeting  Dan  Google  Classroom Dalam Mata Kuliah Inovasi,” Semantik,  vol.  10,  no.  1,  pp.  45 – 54,
2021.
[4]  G. Aprilian Anarki, K. Auliasari, and M.  Orisa,  “Penerapan  Metode  Haar Cascade Pada Aplikasi Deteksi Masker,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  179 – 186,
2021.
[5] A.  Solichin  and  A.  Harjoko,  “Deteksi Pejalan  Kaki  pada  Video  dengan Metode Fastest Pedestrian Detector in The West (FPDW),” TICOM, vol. 2, no.
1, pp. 202 – 205, 2013.
[6] G.  S.  Behera,  “Face  Detection  with Haar Cascade,” 2020. .
[7] Open CV, “Cascade Classifier,” 2022.
[8] Mathworks.com, “integralImage,”
2022. [9] A. Desarda,
“Understanding
AdaBoost,” Towards  Data  Science, 2019. .
[10] G.  Cloud,  “Advanced  Guide  to Inception v3,” 2022.
[11]  M. Baihaqy, A. T. Wibowo, and D. Q. Utama, “Klasifikasi Tanaman Anggrek jenis Phalaenopsis berdasarkan  Citra  Labellum  Bunga
Menggunakan  Metode  Convolutinal Neural Network (CNN),” e-Proceeding Eng. , vol. 9, no. 3, pp. 1942 – 1951, 2022.