## PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI DETEKSI WAJAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN
Ricky Adytya P., Sentot Achmadi, Karina Auliasari Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia jrs.jrs225@gmail.com

## ABSTRAK
Perpustakaan  Institut  Teknologi  Nasional  (ITN)  Malang  merupakan  salah  satu  fasilitas  sarana  prasarana yang menyediakan berbagai layanan penyedia informasi akademik. Perpustakaan ITN Malang dalam pendataan menggunakan scan barcode dimana pengunjung harus menempelkan KTM ke sensor scan barcode untuk dapat dikenali  identitasnya.  Namun  sistem  ini  memiliki  kelemahan  yaitu  apabila  pengunjung  perpustakaan  lupa membawa atau kehilangan KTM maka pengunjung tidak dapat memasuki perpustakaan. Oleh karena itu dengan Metode Convolution Neural Network (CNN) yang menggunakan citra inputan berupa detekasi wajah kemudian diproses  menggunakan  konvolusi  dilanjutkan  proses  klasifikasi  berdasarkan  data  yang  disimpan  sehingga mampu  mengenali  wajah  pengunjung  yang  datang.  Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah  system berbasis  web  yang  dapat  mendeteksi  wajah  pengunjung.  Dengan  total  200  kali  uji  coba  terhadap  10  relawan, akurasi  benar  87%  dan  akurasi  kesalahan  13%  sehingga  model  untuk  pengenalan  wajah  ini  sudah  memiliki kecocokan yang  cukup  baik. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa pengenalan wajah sudah  menghasilkan akurasi yang akurat.
Kata kunci : Perpustakaan, Deteksi wajah, Convolutional Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan  Institut  Teknologi  Nasional  (ITN) Malang  merupakan  salah  satu  fasilitas  sarana prasarana  yang  menyediakan  berbagai  layanan penyedia informasi akademik.
Perpustakaan  ITN  Malang  dalam  pendataan menggunakan scan barcode dimana pengunjung harus menempelkan  KTM  ke  sensor  scan  barcode  untuk dapat  dikenali  identitasnya.  Namun  sistem  ini memiliki  kelemahan  yaitu  apabila  pengunjung perpustakaan  lupa  membawa  atau  kehilangan  KTM maka pengunjung tidak dapat memasuki perpustakaan. Masalah lain yang dapat terjadi apabila scan  tidak  dapat  mendeteksi  barcode  karena  KTM rusak  maka  pengunjung  juga  tidak  dapat  memasuki perpustakaan  sehingga  mahasiswa  harus  mengurus pembuatan ktm telebih dahulu.
Oleh  karena  itu,  penulis  tertarik  untuk menerapkan  Metode Convolutional Neural Network pada Aplikasi Deteksi Wajah Pengunjung Perpustakaan.  Metode  Convolution  Neural  Network (CNN)  menggunakan  citra  inputan  yang  diproses menggunakan  konvolusi  kemudian  di  klasifikasikan berdasarkan  data  yang  disimpan  sehingga  dapat mengenali wajah pengunjung. Aplikasi ini diharapkan dapat  membantu  pengelola  perpustakaan  dalam pendataan pengunjung perpustakaan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penilitian Terkait
Sujud  Satwikayana.  Pada  penelitian  yang berjudul  “Sistem Presensi Mahasiswa Otomatis Pada Zoom  Meeting  Menggunakan  Face  Recognition Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network
Berbasis  Web”.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang digunakan untuk identifikasi wajah adalah Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Metode diimplementasikan  dengan  bantuan  library  Keras untuk  proses  training  data.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  sistem  berbasis  web  yang  dapat  mendeteksi wajah  mahasiswa  yang  berpartisipasi  dalam  ruang Zoom  meeting.  Pengujian  yang  dilakukan  kepada  10 orang  relawan  munggunakan  model  hasil  training data  metode  CNN  dari  total  150  kali  uji  coba,  total benar  sebanyak  138  kali  dan  total  salah  sebanyak  12 kali,  menunjukkan  kinerja  pengenalan  wajah  meraih rata-rata tingkat akurasi benar sebesar 92% dan salah sebesar  8  %  yang  berarti  sudah  menghasilkan kecocokan yang baik.

## 2.2. Computer Vision
Computer  Vision  adalah  bidang  kecerdasan buatan  dan  Ilmu  Komputer  dan  teknologi  yang mempunyai  kombinasi  dengan  deep  learning  yang bertujuan  untuk  memberikan  komputer  pemahaman untuk  mengenali  objek  yang  diamati  dengan  cara mengambil  informasi  yang  terdapat  pada  objek tersebut. [1].
Gambar 1. Komputer Vision [1]
Pada  gambar  1  menggambarkan  bahwa  proses computer  vision  berawal  dari  dunia  nyata  yang kemudian dikonversi menjadi citra dan menghasilkan informasi.  Tujuan  dari  computer  vision  adalah  untuk
meniru  vision  dari  dunia  nyata  ke  dalam  sistem computer  secara  otomatis  menggunakan  gambar digital  melalui  tiga  komponen  pemprosesan  utama yang  dijalankan  satu  persatu  yaitu  Pengambilan gambar, pemrosesan gambar, analisis dan pemahaman gambar [2].

## 2.3. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan  pengembangan  dari  metode  Multi-layer Perceptron  (MLP)  yang  didesain  untuk  proses pengolahan  data  dua  dimensi  [3].  Konsep  CNN mendasar pada pemodelan  Artificial Neural Network (ANN)  yang  dapat  digunakan  sebagai  image recognition  atau  video  recognition  [4]  CNN tergabung  dalam  jenis  Deep  Neural  Network  karena tingkat  kedalaman  model  jaringan  yang  tinggi  dan terstruktur  dan  sering  diaplikasikan  pada  data  citra gambar  baik  secara  langsung  (realtime)  maupun secara tidak langsung.
Gambar 2. Convolutional Neural Network [3]
Gambar 2 merupakan konsep dari CNN Gambar 2  merupakan  konsep  dari  CNN  dengan  input  awal yang akan ditranformasikan kedalam feature learning. Citra input akan di prosen menggunakan convolution dan  proses  Relu  dimana  diambil  aktivasi  ambang batasyang  berada  pada  nilai  0,  kemudian  proses Pooling  digunakan untuk  menentukan  nilai  maks tiap  filter.  Proses  classificatisi  yaitu  menghubungkan nilai  dari  vector  citra  dengan  vector  citra  yang  ada dalam data.

## 2.4. Face Recognition
Face  recognition  adalah  salah  satu  teknologi yang  terangkum  dalam  sistem  biometrik  yang  telah banyak  diaplikasikan  dalam  proses  autentikasi maupun  identifikasi,  selain  pengenalan  retina  mata, pengenalan  sidik  jari  dan  iris  mata.  Dalam  ruang lingkup  aplikasinya  sendiri  pengenalan  citra  wajah dalam  proses  pengambilan  gambarnya  dibantu perangkat  lain  yaitu  kamera  untuk  menangkap  citra wajah  seseorang  kemudian  dibandingkan  dengan wajah  yang  sebelumnya  ( Data  Training )  yang  telah disimpan di dalam database sistem [6].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Diagram Blok Sistem
Gambar 3. Blok Diagram Aplikasi Deteksi Wajah
Pada  gambar  3.  merupakan  blok  diagram  yang digunakan  untuk  system  aplikasi.  Berawal  dari pengunjung  yang  dating  kemudian  melakukan registrasi  dimana  dalam  registrasi  wajah  pengunjung akan  direkam  dan  menyimpan  data  pengunjung selanjutnya  pada  proses  CNN  akan  mengolah  citra wajah tersebut kemudian melakukan proses convolusion,  maxpooling,  flatten,  dan  full  connect layer.  dari  proses  cnn  tersebut  hasil  identifikasi  akan dicocokan  dengan  dataset  untuk  login  pengunjung perpustakaan.

## 3.2. Perancangan Sistem
Gambar 4. Flowchart System Website
Gambar 4 Merupakan alur dari aplikasi website system.  Di  mulai  dari  membuka  halaman  login kemudia  pengecekan  wajah  apabila  wajah  dikenali sebagai  admin  maka  akan  masuk  ke  halaman  admin, apabila  tidak  maka  akan  dikenali  sebagai  user  dan dimunculkan halaman user.

## 3.3. Struktur Menu
Aplikasi  ini  memiliki  menu  yang  dapat digunakan  untuk  menunjang  kebutuhan  admin. Dibawah ini merupakan struktur menu.
Gambar 5. Admin Menu
Gambar  5  merupakan  gambar  struktur  menu dari  aplikasi.  Terdapat  menu  data  pengunjung  dan sampel  citra  wajah.  Data  pengunjung  digunakan untuk  melihat informasi dari pengunjung dan  sampel citra  wajah  digunakan  untuk  menyimpan  wajah  dari pengunjung.  Admin  dapat  menambah,  menghapus, dan mengubah data pengunjung.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Sistem
Merupakan  proses  penerapan  dan  rancangan sistem  yang  telah  dikembangkan  menjadi  suatu aplikasi  yang  bisa  diterapkan.  Pada  penelitian  ini, implementasi  sistem  menggunakan  CodeIgniter  3 sebagai  framework  websitenya,  flask  python  untuk pembuatan  API  (application  programming  Interface) dari proses pengolahan citra.

## 4.2. Tampilan Halaman Cek Wajah
Halaman  cek  wajah  ini  terdapat  proses identifikasi wajah yang berfungsi sebagai pengenalan wajah pengunjung maupun admin.
Gambar 6. Tampilan Cek Wajah
Pada  gambar  6  adalah  tampilan  dari  cek  wajah pengunjung. Terdapat proses identifikasi yaitu proses untuk mengenali identitas pengunjung yang digunakan  sebagai  data  kehadiran  apabila  wajah dapat dikenali.

## 4.3. Tampilan Selamat Datang Pengunjung
Pada  halaman  dashboard  menampilkan  hasil dari proses wajah yang sudah teridentifikasi. halaman dashboard memiliki 2 tampilan yaitu pengunjung dan admin.
Gambar 7. Selamat Datang Pengunjung
Pada halaman Selamat Datang Pengunjung akan dimunculkan nama dan nim dari hasil cek wajah yang sudah teridentifikasi
Gambar 8. Selamat Datang admin
Pada  gambar  8  Selamat  Datang  admin  akan dimunculkan nama dan nim dari hasil cek wajah yang sudah  teridentifikasi  dan  masuk  kehalaman  admin dimana  admin  dapat  melihat  data  kehadiran,  data pengunjung dan sampel citra warna.

## 4.4. Tampilan Halaman Kehadiran (Admin)
Pada  halaman  kehadiran  menampilkan  data pengunjung yang telah teridentifikasi wajahnya.
Gambar 9. Tampilan Halaman Kehadiran (Admin)
Gambar  9  merupakan  tampilan  dari  data pengunjung  yang  telah  teridentifikasi  wajahnya. Terdapat  tabel  yang  berisi  informasi  pengunjung seperti  nomor  induk  mahasiswa  (nim),  nama pengunjung,  jurusan,  alamat,  nomor  handphone  dan tanggal masuk. Fitur yang ada pada halaman meliputi pencarian.

## 4.5. Tampilan Menu Data Pengunjung
Pada  halaman  pengunjung  menampilkan  data pengunjung yang telah tersimpan dalam database.
Gambar 10. Tampilan Menu Data Pengunjung
Gambar  10  merupakan  tampilan  dari  data pengunjung  yang  sudah  terdaftar.  Isi  dari  informasi data  pengunjung  seperti  nomor  induk  mahasiswa (nim),  nama  pengunjung,  jurusan,  alamat  dan  nomor handphone.  Fitur  yang  ada  pada  halaman  meliputi tambah data pengunjung, edit pengunjung, hapus dan pencarian.

## 4.6. Pengujian Model
Pengujian dilakukan kepada 10 orang pengunjung  perpustakaan  diantaranya  8  orang  pria dan 2 orang wanita. Dari pengujian model didapatkan hasil pada tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Model
Nim Gambar Benar Salah Citra Total pengujian 1818015 20 0 20 1818027 16 4 20 1818035 20 0 20 1818052 17 3 20 1818088 19 1 20 1918057 20 0 20 1818043 20 0 20 1818007 14 6 20 1818023 8 12 20 1818033 20 0 20 Total 174 26 200 Akurasi 87 % 13 % Berdasarkan  tabel  1  kemungkinan  benar  paling banyak
adalah nim 1818015,1818035, 1918057,1818043,1818033. Dan salah paling banyak adalah  nim  1818023.  Kesalahan  pada  proses identifikasi  13%  dikarenakan  beberapa  sukarelawan memiliki  jumlah  data  set  yang  sedikit  sehingga  dari
hasil  tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa semakin  banyak  jumlah  citra  dalam  dataset  yang ditrain maka semakin tinggi tingkat kebenaran.
Dalam 200 pengujian terdapat 174 benar dan 26 salah.  Sehingga  dapat  disimpulan  akurasi  benar  87% dan kesalahan 13% sehingga model untuk pengenalan wajah  ini  sudah  memiliki  kecocokan  yang  cukup baik.

## 4.7. Pengujian pada aksesoris wajah dan hijab
Pengujian  dilakukan  oleh  3  relawan  2  orang laki-laki  dan  1  orang  perempuan  yaitu  menggunakan kacamata, masker dan hijab.  pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Pengujian Aksesoris Wajah Dan Hijab
No Gambar Pengujian dataset citra Hasil 1 10 kali 9 kali Benar 2 10 kali 7 kali benar 3 10 kali 10 kali Benar
Tabel  2  menunjukan  bahwa  hasil  pengujian pada pengguna aksesoris kacamata, masker dan hijab masih  dapat  dikenali.  Dengan  demikian  hijab  tidak berpengaruh  dalam  proses  identifikasi,  sedangkan pengguna  masker  memiliki  keberhasilan  paling rendah.  Sehingga  dapat  disimpulkan  aksesoris  tidak terlalu berpengaruh besar pada proses identifikasi

## 4.8. Pengujian Pada Itensitas Cahaya
Pengujian  ini  dilakukan  berdasarkan  itensitan cahaya  yang  terkena  wajah  sehingga  di  sebut  lux meter.  Perhitungan  lux  meter  menggunakan  aplikasi smartphone  “luxmeter”.  Dari  pengujian  tersebut didapatkan hasil pada tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Berdasarkan Itensitas Cahaya
NO Gambar 1 Gambar 2 Lux Hasil 1 5 salah 2 12 salah 3 35 benar
NO Gambar 1 Gambar 2 Lux Hasil 4 170 benar 5 700 benar 6 3000 salah
Berdasarkan tabel 3 Uji coba ke-1, ke-2 dan ke- 6  dengan  nilai  itensitas  5,  12  dan  3000  lux  meter, citra wajah tidak dapat di identifikasi. Maka intensitas cahaya  rendah  dan  terlalu  tinggi  berpengaruh  dalam proses mengenali wajah.

## 4.9. Pengujian Pengunjung Yang Tidak Memiliki
Citra Pengujian ini
dilakukan berdasarkan pengunjung  yang  tidak  memiliki  citra  dataset  dalam penyimpanan  sistem.  Pengujian  dilakukan  pada  5 relawan yang tidak  memiliki  citra pada system. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Pengunjung Yang Tidak
Memiliki Citra No Gambar Hasil
1 Di kenali sebagai pengguna lain 2 Di kenali sebagai pengguna lain 3 Di kenali sebagai pengguna lain 4 Dikenali sebagai pengguna lain 5

## Dikenali sebagai pengguna lain
Berdasarkan  tabel  4  dapat  dilihat  uji  coba  1 sampai  4  terdeteksi  namun  di  kenali  sebagai pengguna  lain.  Sehingga  dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  model  untuk  pengenalan  wajah
ini akan mendeteksi wajah siapapun untuk dicocokan pada dataset yang ada pada sistem.

## 4.10. Pengujian kinerja Metode
Pengujian  akurasi  dari  metode  yang  digunakan terhadap  pengunjung  dan  sistem  dapat  dilihat  pada tabel 5
Tabel 5. Nilai Confussion Matrix Nim Mahasiswa Hasil Sistem TP TN FP FN Benar Salah
1818007 1 0 1 1 0 0 1818015 1 0 1 1 0 0 1818023 1 0 1 1 0 0
1818027 1 0 1 1 0 0 1818033 1 0 1 1 0 0 1818035 1 0 1 1 0 0 1818052 1 0 1 1 0 0 1818088 1 0 1 1 0 0 1918057 1 0 1 1 0 0 1818043 1 1 1 1 0 0 1818032 0 1 0 0 1 1 1818040 0 1 0 0 1 1 1818079 0 1 0 0 1 1 1818072 0 1 0 0 1 1 10 10 4 4 True Positive (TP) : 10 False Positve (FP) : 4
True Negative (TN) : 10   False Negative (FN) : 4
Accuracy = Sensitivity = % Specificity = % Precesion = % Recall = %
Berdasarkan  pengujian  pada  tabel  4.6  akurasi yang  dihasilkan  dari  metode  yang  digunakan  dapat disimpulkan  untuk  accuracy,  sensitivity,  specificity, precesion dan recall adalah 71 %.

## 4.11. Pengujian Pengguna
Tahap  pengujian  pengguna  untuk  mengetahui aplikasi  ini  dapat  bekerja  dengan  baik  dengan  fitur yang  memadai.  Pengisian  kuisioner  di  lakukan kepada  pengguna  yang  telah  melakukan  uji  coba aplikasi. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Kuisioner Pengujian Pengguna
No Pertanyaan Jawaban Ya Mungkin Tidak 1
Apakah Aplikasi Deteksi Wajah
Pengunjung Perpustakaan mudah di gunakan?
68,8 % 31,3%
2
Apakah Fitur Aplikasi Deteksi Wajah Pengunjung Perpustakaan mudah di 62,5% 37,5%
No Pertanyaan Jawaban Ya Mungkin Tidak pahami? 3 Apakah hasil dari Aplikasi Deteksi Wajah Pengunjung Perpustakaan Akurat? 31,3% 62,5% 6,3%
4 Apakah Tampilan Aplikasi Deteksi Wajah
Pengunjung Perpustakaan terlihat jelas dan sesuai? 62,5% 37,5%
Berdasarkan  tabel  6  hasil  dari  kuisioner  yang dilakukan  oleh  16  orang  adalah  jawaban  iya  57,2  %, mungkin  42,2%  dan  tidak  0  %.  Hasil  pengujian pengguna  memiliki  hasil  mungkin  sebanyak  42,2  % dikarenakan  pada  saat  uji  coba  ada  kemungkinan tempat  yang  dilakukan  pengujian  memiliki  itensitas yang  rendah  sehingga  mempengaruhi  hasil  proses identifikasi wajah.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  rancangan  dan  pengujian  yang telah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:  Model  train  data  sudah  memiliki  kecocokan yang  baik  apabila accuracy dan val _ accuracy mendekati  1  dan loss dan val_loss mendekati  0. Dengan  total  200  kali  uji  coba  terhadap  10  relawan akurasi  benar  87%  dan  kesalahan  13%  sehingga model  untuk  pengenalan  wajah  ini  sudah  memiliki kecocokan  yang  baik.  sehingga  dapat  ditarik kesimpulan bahwa pengenalan wajah sudah menghasilkan kecocokan yang baik. Dari total 30 kali uji  coba  terhadap  relawan  yang  menggunakan aksesoris  kacamata,  masker  dan  hijab,  total  benar menunjukan  9  kali  untuk  kacamata,  7  kali  untuk masker,  dan  10  kali  untuk  hijab.  Sehingga  dapat disimpulkan  memakai  kacamata  dan  hijab  memiliki akurasi tinggi dari pada memakai masker pada proses identifikasi.  Pada  nilai  itensitas  cahaya  5,  12  dan 3000 lux meter, citra wajah pengunjung tidak dapat di indentifikasi.  sehingga  intensitas  cahaya  rendah maupun  terlalu  tinggi  pada  proses  pendeteksian berpengaruh  dalam  mengenali  wajah.  Hasil  dari kinerja  Metode Convolutional  Neural  Network pada sistem  yaitu accuracy 71%, sensitivity 71%,
specificity 71%, precesion 71%  dan recall 71  %. Aplikasi  dapat  bekerja  dengan  baik  di web browser yang  berbeda-  beda  dari  google chrome , firefox browser ataupun microsoft edge .  Kuisioner  yang dilakukan  oleh  16  orang  adalah  jawaban  iya  57,2  %, mungkin 42,2% dan tidak 0 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. H. A, "IMPLEMENTASI DEEP
CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK
UNTUK  MENDETEKSI  WAJAH," INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL BANDUNG, 2020
[2] M.  N.  IRWANSYA,  "IMPLEMENTASI  FACE DETECTETION MENGGUNAKAN METODE
VIOLA JONES UNTUK MEMBANTU MEMPERMUDAH PROSES COUNTER PENGUNJUNG  GEUNG,"  JATI,  pp.  8-16, 2017
[3] S.  A  and  A.  G,  "IMPLEMMENTASI  DEEP LEARNING  BERBASIS  KERAS  UNTUK PENGENALAN WAJAH," JURNAL
ELEKTRO, pp. 15-21, 2018
[4] A.  A.  J  H  ABHIRAWA,  "PENGENALAN WAJAH  MENGGUNAKAN  CONVOLUTION NEURAL NETWORK," e-proceeding of engineering, 2017
[5] A.  Muhammad  ,  B.  A.  Wardijono  and  D. Anggraini  ,  "Face  Recognition  Untuk  Akses Pegawai  Bank  Menggunakan  Deep  Learning Dengan  Metode  CNN," JURNAL  TEKNOLOGI DAN SISTEM INFORMASI, pp. 51-56, 2020
[6] R.  F.  Pradipta,  "Face  Recognition  Sebagai Sistem  Pendataan," Prosiding  SEMNASTERA, 2020
[7] M. L. PRASETYO, "AUTENTIKASI BIOMETRIK BERBASIS FACE RECOGNITION," 2020 [8] S. Satwikayana, "SISTEM PRESENSI MAHASISWA  OTOMATIS  PADA  ZOOM MEETING MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION DENGAN METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK
BERBASIS WEB," 2021