Abdillah, Fahmi F. dan Agustin, S. — Penerapan Biometric Face Recognition dengan CNN pada Android

## PENERAPAN BIOMETRIC FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI BERBASIS ANDROID
Fahmi Fauzi Abdullah 1) , Soffiana Agustin 2)
1, 2) Teknik Informatika,  Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, 661121 e-mail: fahmifauziabdullah26@gmail.com 1) , soffiana@umg.ac.id 2 )
(Naskah masuk : 20 Desember 2022 Diterima untuk diterbitkan : 16 April 2024)

## ABSTRAK
Sistem kemanan dengan tingkat akurasi tinggi sangat diperlukan untuk mencegah kebocoran data, salah satu cara mencegah kebocoran data adalah dengan menerapkan sistem keamanan biometrik face recognition pada sebuah sistem login. Pada penelitian ini, dilakukan penerapan face recognition pada sistem login aplikasi bengkel online  (Mecha).  Penerapan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  yang diterapkan  pada  aplikasi  berbasis  android  dengan  menggunakan  tensorflow  lite  melalui  penambahan  assets berekstenti .tflite pada Integrated Development environment (IDE) Android Studio serta library google ML kit yang  digunakan  sebagai  proses  pre-  processing.    Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  keamanan biometrik face recognition dapat diterapkan pada aplikasi berbasis android dan metode Convolutional Neural Network dapat digunakan untuk mengenali wajah meskipun dalam kondisi gelap pada aplikasi bengkel online (Mecha), penerapan metode Convolutional Neural Network pada aplikasi bengkel online (Mecha) memberikan rata – rata akurasi sebesar 88,25%. Dengan pengujian dari pengguna asli sebesar 99,25% dan pengujian dari bukan pengguna asli sebesar 77,25%.

## Kata Kunci: face recognition, convolutional neural network, android

## ABSTRACT
A security system with a high level of accuracy is needed to prevent data leaks. One way to prevent data leaks is by implementing a biometric facial recognition security system in a login system. This research purpose is to implement facial recognition in an online workshop application login system (Mecha). The implementation was carried out using the Convolutional Neural Network method which is applied to an Android-based application using TensorFlow Lite by adding assets with the .tflite extension to the Android Studio Integrated Development Environment (IDE) as well as the Google ML Kit library which was used as a pre-processing process. The results show that the biometric face recognition security system can be applied to Android-based applications and the Convolutional  Neural  Network  method  can  be  used  to  recognize  faces  even  in  dark  conditions  in  the  online workshop  application  (Mecha)  well.  By  using  testing  data  from  real  original  users  is  99.25%  and  from  non- original users is 77.25% accuracy. The average result is 88.25% of accuracy.
Keywords: face recognition, convolutional neural network, android.

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  keamanan  dengan  tingkat  akurasi  tinggi  sangat  diperlukan  untuk  melindungi  data pengguna mengingat banyaknya kasus kebocoran data yang terjadi pada masa kini [1]. Contohnya kasus kebocoran  data  yang  dialami  oleh  Bank  Indonesia  pada  tahun  2022  [2].  Kebocoran  data  ini  dapat dicegah dengan  cara menerapkan  sebuah  sistem  keamanan  dengan  tingkat  akurasi  tinggi.  Salah  satu sistem keamanan dengan akurasi tinggi adalah sistem keamanan biometrik. Sistem keamanan biometrik merupakan  sebuah  sistem  keamanan  dengan  menggunakan  data  biometrik  sebagai  cara  untuk mengidentifikasi individu. Sistem keamanan biometrik digunakan karena bersifat akurat dan sulit untuk dipalsukan. Adapun data biometrik meliputi struktur wajah, retina, iris mata, sidik jari, telapak tangan, dan DNA. Salah satu teknologi biometrik yang ada yaitu face recognition.
Face recognition merupakan sebuah metode teknologi komputer yang dapat membandingkan
sebuah  citra  wajah  dengan  basis  data  wajah  sehingga  dapat  ditemukan  kecocokan  antara  basis  data wajah  dengan  citra  masukan  [3].  Face  recognition    adalah  teknik  pengenalan  wajah  yang  memiliki konsep sama seperti sidik jari, dimana hasil citra masukan akan dicocokkan dengan citra yang sudah ada  pada  basis  data.  Face  recognition  sering  diterapkan  pada  sistem  keamanan  sebuah  aplikasi khususnya untuk keperluan login.
Pada sebuah aplikasi android, umumnya terdapat sebuah sistem login sederhana yang hanya mengharuskan  pengguna  memasukkan  informasi  berupa  email  dan  kata  sandi  tanpa  verifikasi  lebih lanjut.  Tidak adanya  verifikasi lebih  lanjut menyebabkan  kerentanan  keamanan data  pengguna  pada aplikasi tersebut. Untuk mengatasi masalah ini, salah satu hal yang dapat dilakukan adalah menerapkan face recognition pada sistem login aplikasi android.
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu varian algoritma yang dapat digunakan pada face recognition. CNN memiliki konsep utama dimana suatu citra akan diekstraksi setiap fiturnya sehingga terbentuk beberapa pola yang lebih mudah untuk diklasifikasi. Penggunaan teknik ini dapat membuat proses pembelajaran gambar menjadi lebih efisien untuk diterapkan. CNN merupakan sebuah arsitektur jaringan syaraf tiruan yang efektif untuk klasifikasi citra dan digunakan dalam pengenalan dan pemrosesan gambar [4].
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  merupakan  sebuah  sistem  pemrosesan  informasi  yang mengadaptasi  karakteristik  jaringan  syaraf  biologi  manusia  [5].  Terdapat  banyak  varian  JST  seperti CNN [6], Backpropagation [7], Perceptron [8], Learning Vector Quantization [9] dll. Varian JST yang dapat diterapkan pada face recognition antara lain Backpropagation dan CNN, peneliti memilih CNN dikarenakan arsitektur CNN lebih sederhana sehingga prosesnya lebih ringan dan penerapannya pada aplikasi android lebih mudah serta hasil yang lebih akurat dan efisien [10].
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Khatina  Sari  (2022)  yang  berjudul  Perancangan Sistem Absensi Facial Recognition Menggunakan CNN dan Liveness Detector pada BPR Central Dana Mandiri,  hasilnya  pengenalan  wajah  dengan  CNN  berhasil  diterapkan  dan  dinilai  efektif.  Pada penelitian lain yang dilakukan oleh Indra Fransiskus Alam (2019) yang berjudul Implementasi deep learning  dengan  metode  Convolutional  Neural  Network  untuk  identifikasi  objek  secara  real  time berbasis  android,  hasilnya  sistem  pengenalan  wajah  berhasil  diterapkan  menggunakan  metode  CNN pada android. Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Alfeus Adi Saputra (2019) yang berjudul implementasi  Face  Recognition  pada  sistem  absensi  berbasis  android  menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Lock Gps, hasilnya Face Recognition dapat dibuat dengan menerapkan salah satu varian JST yaitu Convolutional Neural Network.
Berdasarkan penelitian yang sudah pernah dilakukan terbukti bahwa CNN dapat diterapkan untuk Face Recognition sehingga pada penelitian ini penulis memilih metode CNN untuk Face Recognition pada sistem login aplikasi berbasis android.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## 2.1 Analisis Sistem
Analisis  sistem  bertujuan  untuk  mendapatkan  pemahaman  secara  penuh  sistem  yang  akan dikembangkan.  Proses  login  pada  aplikasi  android  umumnya  sangat  sederhana,  pengguna  hanya diharuskan  untuk  memasukkan  email  dan  kata  sandi.  Proses  login  semacam  ini  dapat  menyebabkan resiko pembobolan akun, untuk itu diperlukan sebuah sistem yang dapat melakukan verifikasi tambahan guna meningkatkan keamanan proses login guna mencegah pembobolan akun.

## 2.2 Hasil Analisis
Penelitian  ini  dibuat  untuk  aplikasi  android  yang  memberikan  pelayanan  privasi  sehingga  user  bisa merasakan bahwa data yang diberikan lebih aman. Dalam hal ini akan dibuat suatu sistem verifikasi login  dengan  menggunakan  Face  Recognition  dan  menggunakan  metode  Convolutional  Neural Network.
Adapun  penerapan  CNN  umumnya  menggunakan library  tensorflow namun  pada  penerapannya  di aplikasi android diperlukan library khusus yaitu tensorflow lite dan library Google ML Kit agar face recognition dapat diterapkan .

## 2.3 Perancangan Sistem

## Sistem Login
Flowchart dibawah ini menjelaskan proses login pada aplikasi android
Gambar 2.1 Flowchart sistem login
Gambar 2..1 menggambarkan flowchart dari Face Recognition pada aplikasi bengkel online (Mecha).  Dimulai  dari  proses  login  dengan  memasukkan  username  dan  kata  sandi,  setelah proses login berhasil sistem beralih ke proses deteksi wajah.
Setelah wajah terdeteksi dan pengguna mengambil gambar dan menekan tombol kirim, sistem akan  mengirim  gambar  yang  sudah  diambil  ke  basis  data  aplikasi  bengkel  online  (Mecha). Kemudian  sistem  akan  mengambil  kembali  gambar  dan  mengirimnya  ke  aplikasi  lalu dilakukan proses Face Recognition dan jika berhasil maka pengguna akan masuk ke dashboard aplikasi bengkel online (Mecha).
Proses  sistem  login  yang  akan  dijelaskan  merupakan  sistem  login  aplikasi  bengkel  online (mecha) yang ditambahkan Face Recognition . Face Recognition digunakan untuk  verifikasi lanjut  dari  username  dan  kata  sandi  yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Setelah  pengguna berhasil masuk maka sistem akan mengarahkan ke Face Recognition dan setelah proses Face Recognition berhasil maka pengguna akan dapat masuk ke dalam dashboard aplikasi.

## 2.4 Face Recognition
Flowchart di bawah ini menjelaskan bagaimana proses Face Recognition.
Gambar 2.2 Flowchart Face Recognition
Pada  Gambar  2.2 Error!  Reference  source  not  found. menggambarkan  proses Face  Recognition , dimulai dari pengambilan citra kemudian dilakukan face detection,face alignment dan pre-processing , selanjutnya  citra  akan  melalui  proses feature  extraction untuk  selanjutnya  dilakukan  proses classification dan akhirnya dilakukan proses face matching sehingga akan menghasilkan luaran sebuah gambar yang sudah dicocokkan atau matched image. Pada Face  Recognition terdapat  beberapa  proses  yaitu  pengambilan  citra, face  detection,  face alignment, pre-processing, feature extraction, classification, face matching . Face Recognition diawali dengan  pengambilan  citra  lalu  dilakukan  proses face  detection,face  alignment  dan  pre-processing , selanjutnya  citra  akan  melalui  proses feature  extraction untuk  selanjutnya  dilakukan  proses classification dan akhirnya dilakukan proses face matching sehingga akan menghasilkan luaran sebuah gambar yang sudah dicocokkan atau matched image.

## 2.5 Pengambilan Citra
Proses pengambilan citra dilakukan menggunakan kamera depan perangkat android.

## Face Detection
Pada tahap ini citra yang sudah ditangkap akan dilakukan deteksi wajah oleh Google ML Kit dengan mengonfigurasi  detektor  wajah  dan  mengaturnya  menjadi  LANDMARK_MODE_NONE,
PERFORMANCE_MODE_FAST,  CLASSIFICATION_MODE_NONE.  Sintaks  di  atas  berfungsi untuk mengoptimalkan deteksi wajah dengan mematikan landmark dan klasifikasi wajah (tersenyum atau tidak) sehingga performanya lebih optimal.

## Pre-processing
Pada proses ini akan dilakukan proses cropping pada bagian yang sudah terdeteksi sebagai wajah oleh Google ML kit. Ukuran citra diubah menjadi 112 pixel x 112pixel. Terdapat empat bitmap yang akan digunakan pada proses ini yaitu rgbFrameBitmap, croppedBitmap, potraitBmp, dan faceBmp.

## Feature Extraction
Proses ini menggunakan metode CNN dimana terdapa Convolutional Layer dan Pooling layer, output dari proses ini adalah sebuah feature map yang nantinya akan digunakan pada proses classification.

## Classification
Pada  proses  ini  biasanya  menggunakan fully  connected  layer atau global  average  pooling layer, sedangkan pada sistem ini digunakan Global Depthwise Convolution layer (GDConv) dimana kernel yang digunakan sesuai dengan ukuran input, padding = 0 dan stride = 1.

## Face matching
Pada  tahap  ini  citra  yang  sudah  diklasifikasi  akan  dicocokkan  dengan  citra  masukan.  CNN  akan mengambil masukan berupa wajah dan akan memberikan luaran berupa vektor 128D,  vektor ini disebut dengan embedding. Jarak eculidean antar embedding digunakan untuk  menghitung similarity antara citra  yang  sudah  diklasifikasi  dengan citra  masukan.  Untuk  menghitung similarity digunakan  rumus pada persamaan (1).
Keterangan : F1 = Citra yang sudah diklasifikasi F2 = Citra masukan D = Vektor 128D E = Jarak Euclidean
Pada MobileFaceNet perhitungan similarity berdasarkan pada nilai confidence field yaitu 0,01 sampai dengan 1 , citra akan dikenali jika nilai confidence field dibawah 1, jadi tidak ada batasan persentase khusus untuk similarity . Setelah memenuhi threshold tersebut maka sistem akan mengenali citra dan Setelah ditemukan kesamaan citra wajah maka sistem akan beralih ke dashboard aplikasi.

## 2.6 CNN
Flowchart  di  bawah  ini  menjelaskan  bagaimana  metode  CNN  diterapkan  dalam  proses face recognition, Gambar  2.3  menggambarkan  penerapan  metode  CNN  pada face  recognition .Proses  ini diterapkan  dengan  cara  menambahkan assets mobile_face_net berekstensi  .tflite.  Metode  CNN digunakan  pada  proses feature  extraction dan classification .  Pada  proses feature  extraction terdapat convolutional layer dan pooling layer , sedangkan pada proses classification terdapat Global Depthwise Convolution .
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝐹1, 𝐹2) = ||CNN (𝐹1) − CNN (𝐹2|| 2 )
= √∑(𝐸1 𝑖 − 𝐸2 𝑖 ) 2 𝐷 𝑖=1 (1)
Gambar 2.3 Flowchart Sistem Login

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Sistem

## Sistem Login
Sistem  login  yang  dibutuhkan  untuk  dapat  menerapkan face  recognition adalah  sistem  login  yang memerlukan sebuah verifikasi lanjutan, pada penelitian ini sebagai percontohan digunakan sistem login pada  aplikasi  bengkel  online  (Mecha),  untuk  tampilan  sistem  login  pada  aplikasi  bengkel  online (Mecha) dapat dilihat pada Gambar 3.1.

## Face Recognition

## Pengambilan Citra
Pada tahap ini sistem membutuhkan izin untuk mengakses kamera perangkat yang berfungsi untuk mengambil citra. Citra yang akan diambil tidak harus berlatar polos, dapat dilihat pada Gambar bahwa citra tidak berlatar polos. Untuk kode akses kamera serta pengambilan citra dapat dilihat pada Kode Program 1. Akses Kamera, Kode Program 2. Pengambilan Citra .
Gambar 3.2 Antarmuka Pengambilan Citra Kode Program 1. Akses Kamera
1 <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
Kode Program 2. Pengambilan Citra
1 setContentView(R.layout.tfe_od_activity_camera);
2 Toolbar toolbar = findViewById(R.id.toolbar);
3 setSupportActionBar(toolbar);
4 getSupportActionBar().setDisplayShowTitleEnabled(false);
5 if (hasPermission()) {
6 setFragment();
7 } else {
8 requestPermission();
9 }

## Face Detection
Pada Face Detection digunakan library Google ML Kit untuk mendeteksi wajah pada citra yang akan diambil, untuk menggunakan Google ML Kit dapat dilakukan dengan menambah dependencies. Pada Gambar ditampilkan wajah yang telah terdeteksi dan ditandai dengan munculnya kotak berwarna biru, ukuran kotak ini mengikuti besar kecilnya wajah pengguna.
Kode Program 3. penambahan Google ML Kit pada dependencies.
1 implementation 'com.google.mlkit:face-detection:16.0.0'
Gambar 3.3 Antarmuka Face Detection
Kode Program 4. Face Detection
1 FaceDetectorOptionsoptions=
2 newFaceDetectorOptions.Builder()
3 .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_FAST).setContourMode(FaceDetectorOptions.LAND MARK_MODE_NONE).setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_NONE)
4 .build();
5 FaceDetectordetector=FaceDetection.getClient(options);
6 faceDetector=detector;
7 }

## Pre-Processing
Pada Proses pre-processing dilakukan cropping sehingga citra dipotong menjadi ukuran 112 pixel dan berfokus pada wajah yang telah terdeteksi oleh proses face detection . Citra yang telah dipotong ini nantinya akan digunakan untuk proses feature extraction dan classification .
Gambar 3.4 Antarmuka Pre-processing
Kode Program 5. Pre-processing
1 FaceDetectorOptionsoptions=
2 newFaceDetectorOptions.Builder()
3 .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_FAST).setContourMode(FaceDetectorOptions.LAND MARK_MODE_NONE).setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_NONE)
4 .build();
5 FaceDetectordetector=FaceDetection.getClient(options);
6 faceDetector=detector;
7 }

## CNN
Pada tahap CNN ini terdapat dua proses yaitu feature extraction dan classification . Untuk menerapkan dua proses ini dilakukan dengan menambahkan assets mobile_face_net berekstensi .tflite pada Android Studio.

## Kode Program 6. Feature Extraction
1 FaceDetectorOptionsoptions=
2 newFaceDetectorOptions.Builder()
3 .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_FAST).setContourMode(FaceDetectorOptions.LAND MARK_MODE_NONE).setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_NONE)
4 .build();
5 FaceDetectordetector=FaceDetection.getClient(options);
6 faceDetector=detector;
7 }
Kode Program 7. Classification
1 for i in range(len(issame_list)*2):
2 _bin = bins[i]
3 #img = mx.image.imdecode(_bin).asnumpy()
4 img = cv2.imdecode(np.fromstring(_bin, np.uint8), -1)
5 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
6 img = mx.image.imdecode(_bin).asnumpy()
7 # img = cv2.imdecode(np.fromstring(_bin, np.uint8), -1)
8 # img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
9 #img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
10 img = img - 127.5
11 img = img * 0.0078125

## Face Matching
Pada proses ini jarak euclidean antara citra data latih dan citra data uji dihitung menggunakan rumus persamaan 3.1. Semakin kecil jarak euclidean maka gambar akan semakin dianggap sama atau dikenali. Rentan jarak yang digunakan yaitu antara 0,01 hingga 1. Jika jarak euclidean melebihi 1 maka gambar tidak dianggap sama atau tidak dikenali. Jika kotak pendeteksi wajah berubah menjadi hijau atau wajah dikenali maka pengguna akan diarahkan masuk ke dashboard aplikasi.
Gambar 3.6 Antarmuka Face Matching
Kode Program 8. Face Matching
1 if(registered.size()>0){
2 finalPair<String,Float>nearest=findNearest(embeedings[0]);
3 if(nearest!=null){
4 finalStringname=nearest.first;
5 label=name;
6 distance=nearest.second;
7
8 LOGGER.i("nearest:"+name+"-distance:"+distance);
9 }}

## 3.2 Pengujian Sistem
Pengujian  face  recognition  akan  digunakan  rumus  pada  persamaan Error!  Reference  source  not found. .  Pada  pengujian  ini  akan  menghitung  nilai  akurasi  face  matching,  face  matching  merupakan proses terakhir dari face recognition dengan CNN. Dalam penelitian ini digunakan citra sebanyak 122 yang  terdiri  dari  30  data  latih  dengan  cahaya terang, 30  data latih  dengan  cahaya  gelap,  30  data  uji dengan cahaya terang, 30 data uji dengan cahaya gelap, 1 data uji bukan pengguna asli dengan cahaya
terang, 1 data uji bukan pengguna asli dengan cahaya gelap, Citra yang digunakan pada pengujian ini dapat dilihat pada lampiran.
Tabel 3.1 Rekapitulasi Hasil Pengujian Benar Data Uji Terang Data Uji Gelap Data Uji Bukan Pengguna Asli Terang Data Uji Bukan Pengguna Asli Gelap Data Latih Terang 30 30 7 5 Data Latih Gelap 29 30 5 10
Tabel 3.1 menampilkan rekapitulasi hasil pengujian, dimana data latih terang dibandingkan dengan data uji  terang  mendapatkan  hasil  30  benar,  data  latih  terang  dibandingkan  dengan  data  uji  gelap mendapatkan hasil 30 benar, data latih gelap dibandingkan dengan data uji terang mendapatkan hasil 29 benar, data latih gelap dibandingkan dengan data uji gelap mendapatkan hasil 30 benar, data latih terang dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli terang mendapatkan hasil 7 benar, data latih gelap dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli terang mendapatkan hasil 5 benar, data latih terang dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli gelap mendapatkan hasil 5 benar, data latih gelap dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli gelap mendapatkan hasil 10 benar.
Tabel 3.2 Rekapitulasi Hasil Pengujian Salah
Data Uji Terang Data Uji Gelap Data Uji Bukan Pengguna Asli Terang Data Uji Bukan Pengguna Asli Gelap Data Latih Terang 0 0 23 25 Data Latih Gelap 1 0 25 20
Tabel 3.2 menampilkan rekapitulasi hasil pengujian, dimana data latih terang dibandingkan dengan data uji terang mendapatkan hasil 0 salah, data latih terang dibandingkan dengan data uji gelap mendapatkan hasil 0 salah, data latih gelap dibandingkan dengan data uji terang mendapatkan hasil 1 salah, data latih gelap dibandingkan dengan data uji gelap mendapatkan hasil 0 salah, data latih terang dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli terang mendapatkan hasil 23 salah, data latih gelap dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli terang mendapatkan hasil 25 salah, data latih terang dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli gelap mendapatkan hasil 25 salah, data latih gelap dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli gelap  mendapatkan hasil 20 salah.
Hasil Akurasi Tiap Pengujian
Tabel 2.3 Pengujian pengguna asli
No. Pengujian Hasil Pengujian 1. Data latih terang dibandingkan dengan data uji terang 30 30 × 100% = 100% 2. Data latih terang dibandingkan dengan data uji gelap 30 30 × 100% = 100% 3. Data latih gelap dibandingkan dengan data uji terang 29 30 × 100% = 97% 4. Data latih gelap dibandingkan dengan data uji gelap 30 30 × 100% = 100% 5. Rata – rata pengujian pengguna asli 100% + 100% + 97% + 100% 4 = 99,25% Tabel 3.3 Pengujian Bukan Pengguna Asli No. Pengujian Hasil Pengujian 1. Data latih terang dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli terang 23 30 × 100% = 76% 2. Data latih gelap dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli terang 25 30 × 100% = 83%
3. Data latih terang dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli gelap 25 30 × 100% = 83% 4. Data latih terang dibandingkan dengan data uji bukan pengguna asli gelap 20 30 × 100% = 67% 5. Rata – rata pengujian bukan pengguna asli 76% + 83% + 83% + 67% 4 = 77,25%
Berdasarkan hasil akurasi diatas, dapat diketahui rata – rata total akurasi pengujian dengan 60 data latih dan 62 data uji adalah  88,25%.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  adalah  Metode  Convolutional  Neural  Network dapat  mengenali  wajah  meskipun  dalam  keadaan  gelap,  pada  saat  diterapkan  pada  aplikasi  bengkel online (Mecha) face recognition menggunakan metode Convolutional Neural Network dapat berjalan dengan baik dan mendapatkan akurasi pengujian pengguna asli sebesar 99,25% serta akurasi pengujian bukan pengguna asli sebesar 77,25% dengan total akurasi sebesar 88,25%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M. B. Satrio dan M. W. Widiatno, “Perlindungan Hukum Terhadap Data Pribadi Dalammediaelektronik (Analisis Kasus Kebocoran Datapenggunafacebook Di Indonesia),” JCA of Law, pp. 49-61, 2020.
[2]   A. C. Kusuma dan A. D. Rahmani, “Analisis Yuridis Kebocoran Data Pada Sistem Perbankan Di Indonesia (Studi,” SUPREMASI: Jurnal Hukum 5.1, pp. 46-63, 2022.
[3]   Munawir,  L.  Fitria  dan  M.  Hermansyah,  “Implementasi  Face  Recognition  pada  Absensi  Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier,” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, pp. 314-320, 2020.
[4]   A.  Kholik,  “Klasifikasi  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Pada  Tangkapan  Layar Halaman Instagram,” JDMSI, pp. 10-20, 2021.
[5]   L. V. Fausett, Fundamentals of neural networks: architectures, algorithms and applications., India: Pearson Education, 2006.
[6]   I. F. Alam, M. I. Sarita dan A. M. Sajidah, “Implementasi Deep Learning Dengan Metode Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Objek Secara Real Time Berbasis Android,” semanTIK, pp. 237-244, 2019.
[7]   M. Hendriani, Rais dan L. Handayani, “Penerapan Artificial Neural Network Terhadap Identifikasi Wajah Menggunakan Metode Backpropagation,” Natural Science: Journal of Science and Technology, pp. 203- 208, 2019.
[8]   I. Mudzaki, R. Alfita dan M. Ulum, “Rancang Bangun Smart Urinoir Untuk Mendeteksi Status Dehidrasi Berbasis  Image  Processing  Dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perceptron,” Journal  of  Electrical Engineering and Computer (JEECOM), pp. 1-7, 2020.
[9]   A. Saleh, M. Harahap dan E. Indra, “Kombinasi Jaringan Learning Vector Quantization Dan Normalized Cross Correlation Pada Pengenalan Wajah,” Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima (JUSIKOM PRIMA), pp. 13-20, 2020.
[10]  A.  A.  Saputra,  “Implementasi  Face  Recognition  Pada  Sistem  Absensi  Berbasis  Android  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn) Dan Lock Gps,” Doctoral dissertation, Universitas Mercu Buana, 2022.
[11]  B.  T.  Utomo,  I.  Fitri  dan  E.  Mardiani,  “Penerapan  Face  Recognition  Pada  Aplikasi  Akademik  Online,” JURNAL INFORMATIK, 2020.
[12]  S. Agustin, H. Tjandrasa dan R. H. Ginardi, “Deep Learning-based Method for Multi-Class Classification of  Oil  Palm  Planted  Area  on  Plant  Ages  Using  Ikonos  Panchromatic  Imagery,” Advandced  Science Engineering Information Technology, pp. 2200-2206, 2020.
[13]  I.  W.  S.  E.  P,  A.  Y.  Wijaya  dan  R.  Soelaiman,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” JURNAL TEKNIK ITS, pp. 65-69, 2016.
[14]  E.  Maiyana,  “Pemanfaatan  Android  Dalam  Perancangan  Aplikasi  Kumpulan  Doa,” Research  of  Science and Informatic, pp. 54-67, 2018.