## DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA JONES BERBASIS ANDROID

## (FACE DETECTION USING VIOLA JONES ALGORITHM BASED ON ANDROID)
Vera Wati 1) , Yuliana 2) , Nisrina Yulia Setyowati 3) , dan Mudawil Qulub 4)
1), 3) Sistem Informasi Kota Cerdas, Universitas Tunas Pembangunan Surakarta Jl. Balekambang Lor No. 1 Manahan Banjarsari, Surakarta, Jawa Tengah
2) Teknologi Informasi, Institut Shanti Bhuana Jl. Bukit Karmel Sebopet No.1, Suka Bangun, Bengkayang, Kalimantan Barat
4) Ilmu Komputer, Universitas Bumigora Jl. Ismail Marzuki No. 22, Cilinaya, Cakranegara, Mataram, Nusa Tenggara Barat e-mail: vera.w@lecture.utp.ac.id 1 ) , yuliana@shantibhuana.ac.id 2 ) f0220002_nisrinayuliasetyawati@student.utp.ac.id 3 ) , mudawil@universitasbumigora.ac.id 4 )

## ABSTRAK
Wajah menjadi sumber teknologi biometrik yang menjadi ciri khas bagian tubuh yang melekat pada seseorang, dimana seringkali menjadi objek penelitian dibidang pengolahan citra digital. Teknologi biometrik wajah telah banyak digunakan dalam berbagai perangkat elektronik dalam pengenalan wajah. Namun, langkah awal dalam biometrik  wajah adalah  deteksi  wajah.  Tujuan  dari  deteksi  wajah  adalah  menemukan  area  wajah  dalam citra. Deteksi  wajah  dilakukan  dengan  menggunakan  proses  komputer  dalam  belajar  mengenali  ciri  tertentu,  seperti fitur wajah, mata, posisi hidung, dan bentuk bibir. Komputer akan mempresentasikan citra wajah berupa matriks dua dimensi atau lebih. Tujuannya untuk mengetahui ada atau tidaknya wajah pada suatu objek dalam verifikasi keamanan. Maka penelitian terkait deteksi wajah menjadi topik fundamental dan memainkan peran penting dalam pengembangan teknologi biometrik.
Penelitian  ini  menerapkan  metode  Viola  Jones  untuk  mendeteksi  keberadaan  wajah  manusia  dengan  variasi pose wajah dan aksesoris yang sering dikenakan pada wajah. Metode ini memiliki keakuratan yang tinggi dan klasifikasi  fitur  yang  sederhana.  Metode  ini  tidak  menggunakan  piksel  secara  langsung  dalam  mengklasifikasi citra,  melainkan  menggunakan  fitur  Haar  untuk  penggabungan  perhitungan  Integral  Image  dan  AdaBoost Machine Learning dalam membentuk Cascade Classifier sehingga didapatkan hasil keberadaan wajah.
Implementasi  penelitian  menggunakan  Android  dan  deteksi  wajah  diambil  dari  hasil  tangkapan  layar  yang tersimpan dalam perangkat android. Hasil dari pengujian dengan tingkat akurasi mencapai 95,38 % dengan posisi wajah  tegap  menghadap  ke  kamera  dan  citra  dengan  aksesoris  tingkat  akurasi  mencapai  72,47  %.  Hal  ini menunjukan  bahwa  penggunaan  aksesoris  dapat  menutupi  sebagian  fitur  wajah,  sehingga  membuat  algoritma deteksi wajah sulit mengenali wajah dengan akurat.

## Kata Kunci: Android, Deteksi Wajah, Variasi Wajah, Viola Jones

## ABSTRACT
The face is a source of biometric technology that characterizes the body parts attached to a person, which is often the object of research in the field of digital image processing. Facial bio-metric technology has been widely used  in  various  electronic  devices  for  facial  recognition.  However,  the  first  step  in  facial  biometrics  is  face detection. The purpose of face detection is to find facial areas in the image. Face detection is done by using a computer process in learning to recognize certain features, such as facial features, eyes, nose position, and lip shape. The computer will present a face image in the form of a two-dimensional matrix or more. The goal is to find out whether or not there is a face on an object in security verification. So, research related to face detection is a fundamental topic and plays an important role in the development of biometric technology.
This study applies the Viola-Jones method to detect the presence of a human face with a variety of facial poses and accessories that are often worn on the face. This method has high accuracy and simple feature classification. This method does not use pixels directly in classifying images but instead uses the Haar feature to combine Integral Image  and  AdaBoost  Machine  Learning  calculations  to  form  a  Cascade  Classifier  so  that  the  results  for  the presence of faces are obtained.
The research implementation uses Android and face detection is taken from screenshots stored on the Android device. The results of testing with an accuracy rate of up to 95.38% with an upright face position facing the camera
and images with accessories an accuracy rate of up to 72.47%. This shows that the use of accessories can cover some facial features, thus making it difficult for the face detection algorithm to recognize faces accurately.
Keywords: Android, Face Detection, Face Variation, Viola Jones

## I. PENDAHULUAN
ta  manusia  dalam  mengenali  suatu  objek dapat  dengan  mudah  dilakukan,  yaitu dengan membedakan bentuk, warna, atau ciri  lain  pada  sebuah  objek.  Mata  manusia  dalam mengenali  suatu  objek  dapat  dengan  mudah dilakukan,  yaitu  dengan  membedakan  bentuk, warna  atau  ciri  lain  pada  sebuah  objek.  Berbeda halnya  dengan  komputer  pada  saat  mengenali objek,  akan  mempresentasikan  objek  berupa matriks  dua  atau  lebih  dimensi  dalam  bentuk bahasa  berupa  angka-angka  [1][2].  Setiap  elemen matriks  tersebut  dikenal  sebagai  nilai  piksel.  Satu piksel merupakan satu titik image yang terdiri dari satu  atau  beberapa  bit  informasi  [3].  Pada pengenalan  suatu  objek,  biasanya  sistem  kerja komputer  akan  melakukan  pendeteksian    sebagai tahap  praproses  yang  sangat  penting  dalam mengidentifikasi  keberadaan  posisi  objek  [4]  [5] [6]. Pendeteksian objek menjadi salah satu cabang ilmu dari pengolahan citra digital untuk mengolah informasi sebagai keperluan otomatisasi verifikasi dan  perbaikan  kualitas  objek  tersebut  dengan bantuan komputer [7][8].
Wajah  menjadi  objek  penelitian  yang  kerap dilakukan  dalam  sistem  otomatis  verifikasi  yang bekerja  berdasarkan  ciri-ciri  yang  sesuai  dengan citra wajah secara komputerisasi [6][9][10]. Objek wajah salah satu  sumber teknologi biometrik yang memanfaatkan  ciri  fisik  khas  dari  bagian  tubuh yang  melekat  pada  seseorang  yang  memiliki karakteristik tidak dapat dipalsukan dan tidak akan sama antar individu [11][12]. Berawal dari sistem pendeteksian  wajah  ini  diharapkan  menjadi langkah awal untuk verifikasi keamanan data bisa dalam  mengamankan  data-data  penting  yang tersimpan, hal tersebut untuk menjaga kerahasiaan isi informasi sebagai tindakan upaya dan antisipasi dari tindak kejahatan [13].

## II. STUDI PUSTAKA
Penelitian dengan memanfaatkan biometrik telah dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya.  Seperti penelitian  yang  berjudul Face  Detection  System Based  on  Viola  -  Jones  Algorithm ”  melakukan
pengembangan sistem deteksi wajah pada gambar digital  berbasis  Viola-Jones.  Pada  penelitian  ini digunakan algoritma Viola-Jones yang berdasarkan aturan  klasifikasi  pada  struktur Haar-like  feature dan  Adaboost  classifier .    Tahap  pengujian dilakukan  menggunakan  dataset  gambar  yang berbeda-beda.  Dari  hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  algoritma  Viola  jones  memiliki  kinerja  15 kali  lebih  cepat  dengan  persentase  keberhasilan sebesar 87% [14].
Penelitian  lain  yang  berjudul  “Sistem  Robot Penyelamat Menggunakan Metode Deteksi Viola- Jones  untuk  Membantu  Tim  Pencarian  dan Penyelamatan  Menemukan  Korban  Bencana” melakukan  deteksi  wajah  dengan  bantuan  sistem robot menggunakan algoritma Viola Jones. Sistem yang  dirancang  ini,  nantinya  akan  mendeteksi wajah  korban  bencana  dengan  menggunakan kamera  dan  robot.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  deteksi  wajah  menggunakan  Viola  Jones memiliki akurasi yang tinggi, dengan rata-rata galat pendeteksian sebesar 40,93% [15].
Penelitian  yang  berjudul  “ Detection  of  Face using  Viola  Jones  and  Recognition  Using  Back Propagation  Neural  Network ” membahas tentang penggunaan  algoritma  Viola  Jones  dan  jaringan saraf tiruan dalam deteksi pengenalan wajah. Pada penelitian ini, tahap pertama algoritma Viola Jones akan mengidentifikasi fitur wajah dengan menggunakan  kaskade  klasifikasi.  Hasil  tahap pertama akan digunakan sebagai input tahap kedua yaitu  pengenalan  wajah  menggunakan  algoritma syaraf  tiruan  Backpropagation.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  proses  deteksi  wajah mengalami permasalahan karena adanya perbedaan fitur warna kulit, lokasi, dan ukuran gambar wajah yang keluar dari area deteksi. Latar belakang  dan pose berpengaruh dalam proses pendeteksian. Pada penelitian ini diperlukan pelatihan sebanyak 5 – 10 kali untuk mendapatkan hasil yang sesuai [16].
Sedangkan  penelitian  yang  berjudul  “Sistem Pendeteksian  Manusia  untuk  Keamanan  Ruangan Human Detection System For Room Security Using Viola  -  Jones ”  melakukan  pengembangan  sistem deteksi manusia untuk keamanan dengan menggunakan  Viola  Jones.  Pengujian  pada
M
penelitian  ini  dilakukan  dengan  mendeteksi manusia  dalam  video  menggunakan  Viola  Jones kemudian  dilanjutkan  dengan  sistem  deteksi manusia.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma  Viola  Jones  memiliki  tingkat  akurasi mencapai  86,88%  hal  itu  terpengaruh  oleh beberapa faktor salah satunya posisi objeknya [17].
Terdapat penelitian lain yang berjudul “Penggunaan  Metode  Viola-Jones  dan  Algoritma Eigen  Eyes  dalam  Sistem  Kehadiran  Pegawai” membahas  tentang  sistem  pengembangan  sistem kehadiran pegawai dengan menggunakan algoritma  Viola  Jones  dan  algoritma  pengenalan wajah  Eigen  Eyes.  Algoritma  Viola  Jones digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  yang  diambil oleh  kamera,  sedangkan  algoritma  Eigen  Eyes untuk  mengenali  identitas  pegawai  berdasarkan fitur mata. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa sistem  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dalam melakukan identifikasi pegawai, hal ini menunjukkan  bahwa  algoritma  Viola  Jones  dan Eigen  Eyes  dapat  digunakan  dalam  sistem kehadiran pegawai. Terlebih algoritma Viola Jones memiliki tingkat keakuratan sekitar 93,7 % atau 15 kali lebih cepat dibanding detektor Rowley Baluja- Kanade dan Lebih cepat 600 kali dibanding dengan detektor [18] .
Maka  dari  itu,  penelitian  ini  diarahkan  untuk sistem  pendeteksian  wajah  yang  berbeda  dengan penelitian sebelumnya yang belum memanfaatkan kamera  pada handphone atau  Android  dalam proses  pendeteksiannya.  Penelitian  ini  pun diarahkan  akan  menguji  pada  variasi  pose  wajah dan variasi unsur ekstrinsik berupa aksesoris yang biasa dipakai oleh seseorang dalam kesehariannya untuk mendapatkan tingkat akurasi yang maksimal.

## III. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Metode Penelitian
Seperti  alur  pada  Gambar  1  terkait  metode penelitian  yaitu  diawali  dengan  menginisiasi skenario  penelitian  untuk  panduan  sistematis
dalam  melakukan  skenario  perancangan  kerja aplikasi dan proses uji deteksi wajah dengan variasi pose.  Langkah  kedua  dilanjutkan  untuk  metode pengumpulan  data  citra  wajah  yang  akan digunakan dalam proses deteksi, selanjutnya proses perancangan aplikasi untuk mengimplementasikan kinerja  dari  Viola  Jones  kedalam  bahasa pemrograman. Selanjutnya membuat desain eksperimen  uji  untuk  membandingkan  pengaruh dari  variasi  pose  serta  aksesoris  yang  digunakan saat  deteksi wajah, untuk  kemudian hasil tersebut diolah  dalam  tahap  terakhir  yaitu  pengujian aplikasi  untuk  mengetahui  kinerja  akurasi  dari aplikasi  deteksi  keberadaan  wajah  dengan algoritma Viola Jones.

## A . Skenario Penelitian
Pengguna  menjalankan  aplikasi  pada  Android dengan  pencahayaan  yang  baik  dan  konsisten. Aplikasi  pada  Android  dapat  berjalan  mendeteksi wajah  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dengan berbagai variasi pose dalam pengujian, antara lain sebagai berikut:
a. Skenario percobaan aplikasi dilakukan dengan 2 dataset  citra wajah terdiri dari laki-laki dan perempuan.
b. Beberapa  ukuran  sudut  kemiringan  dengan posisi  menghadap  kamera  dengan  acuan seperti pada Gambar 2., yaitu:
1. Wajah  tegap  lurus  kedepan  menghadap kamera
2. Wajah miring ke kanan antara 0°-60°
3. Wajah miring ke kiri antara 0°-60°
4. Wajah  tegap  lurus  terbalik  menghadap kamera
5. Wajah  miring  ke  kanan  dengan  posisi wajah terbalik antara 0°-60°
6. Wajah miring ke kiri dengan posisi wajah terbalik antara 0°-60°
Gambar 2. Ukuran sudut antara 0°- 60°
c. Penggunaan variasi unsur ekstrinsik (aksesoris pada  wajah)  dengan  posisi  tegap  menghadap kamera:
1. Wajah  menggunakan  kacamata  untuk dataset wajah laki-laki dan perempuan
Mulai Skenario penelitian Metode
Pengumpulan Data
Perancangan
Aplikasi Desain Eksperimen Uji Pengujian Aplikasi Selesai
Mulai Scaling Grayscaling Histogram Interfacing Citra Pre- Processing Fitur Haar Integral Adaboost Machine Learning Cascade Classifier Terdeteksi? Wajah Terdeteksi Deteksi Wajah Selesai 2. Wajah  menggunakan  topi  untuk  dataset wajah laki-laki
3. Wajah menggunakan jilbab untuk dataset wajah perempuan

## B. Metode Pengumpulan Data
Data dari penelitian ini berupa citra gambar yang berwarna  yaitu  RGB (Red  Green  Blue) yang  di load dari  kamera handphone ,  dimana  citra  wajah tersebut  akan  menjadi  dataset  objek  pendeteksian wajah.  Citra  yang  diambil  adalah  wajah  dengan percobaan berbagai posisi wajah dan wajah dengan variasi  aksesoris  sebagaimana  disesuaikan  pada skenario  penelitian.  Selain  itu,  data  citra  yang dikumpulkan  ttingkat  pencahayaannya  terkontrol dengan  baik  dan  jarak  nyaman  dari  layar handphone antara ±50 cm.

## C. Perancangan Aplikasi
Aplikasi  dibuat  menggunakan  pemrograman Android.  Penggambaran  detail  terdapat  pada Gambar 3. cara kerja aplikasi secara detail. Proses kerja  aplikasi  dimulai  dari interfacing citra kemudian dilakukan preprocessing dengan pendekatan Viola Jones.
Gambar 3 . Arsitektur Perancangan Aplikasi
Pada  Gambar  3  merupakan  arsitektur  dalam perancangan  aplikasi  yang  diajukan  dalam mendeteksi  wajah  dalam  penelitian  ini  adalah dimulai  dengan interfacing citra  sampai  kinerja algoritma Viola Jones dapat menentukan keberadaan  wajah,  tahapan  tersebut  sebagai berikut:
a. Interfacing citra Proses  inisialisasi  kamera handphone pada Android  yang  digunakan  untuk  pengambilan citra, dataset awal.
b. Pre-processing

## Gambar 4. Pengubahan Interpolasi
1. Scaling citra  mengubah  ukuran  untuk mengurangi  intensitas  piksel  pada  ukuran gambar asli dengan ukuran besar pada saat di capture seperti  pada  Gambar  4. pengubahan  interpolasi.  Piksel  dari  unsur gambar  adalah  representasi  dari  titik terkecil pada gambar yang dihitung perinci. Dalam  pengubahan  skala  citra  dilakukan dengan pendekatan interpolasi.  Metode ini menggunakan rata-rata pada daerah terdekat  gambar  tersebut  tampak  pada Gambar 5.
Gambar 5. Metode Interpolasi Ukuran Gambar
Pada  citra  asli  perhitungan  tiap  nilai representasi  ditambahkan  masing-masing tetangga nilai piksel terdekat untuk mendapatkan pengubahan ukuran citra yang terinterpolasi, kemudian dibagi 4
perhitungan seperti Tabel 1.

## Tabel 1. Perhitungan Nilai Citra Interpolasi
Intensitas Piksel Citra Asli Nilai Piksel Citra Interpolasi (117+180+126+198)/4 155,25 (53+207+144+216)/4 155 (153+225+62+234)/4 168,5 (171+455+80+138)/4 211 (153+89+141+167)/4 137,5 (56+65+45+67)/4 58,25 (123+89+145+21)/4 94,5 (16+123+111+344)/4 148,5 (156+46+321+79)/4 150,5 (23+146+221+78)/4
Citra Scaling Citra Asli 180 x 180 piksel 360 x 360 piksel Citra Asli Citra Interpolasi
(47+420+89+58)/4 153,5 (145+80+36+108)/4 92,25 (110+49+24+90)/4 68,25 (79+78+100+146)/4 100,75 (128+211+47+334)/4 180 (28+346+145+119)/4 159,5
2. Grayscaling yaitu  mengubah  citra  warna RGB (Red  Green  Blue) menjadi  skala keabu-abuan.
Gambar 6. Pengubahan Grayscaling Citra
Setelah  mengalami  proses scaling dengan ukuran  yang  lebih  kecil  maka  dilakukan grayscale. Pengubahan skala keabuan dapat dilihat Gambar 6., dengan mencari luminosity yaitu  mengalikan  nilai  RGB dengan  konstansta  tertentu  yang  ditetapkan nilainya  kemudian  dijumlahkan  dengan lainnya, rumusnya (1)(2)
Citra Gray = (R*021 + G*0,72 + B*0,07) (1)
Misal dalam sebuah citra nilai R = 156, G=46 dan  B=321,  maka  nilai grayscale agar menjadi  skala  abu,  maka  perhitungan matematisnya adalah :
Citra gray = (156*0,21 + 46*0,72 + 321*0,07) Citra gray = 32,76 + 33,12 + 22,47
Citra gray = 88,35
(2)
d. Proses histogram  equalization pada  citra diperlukan  untuk  distribusi  nilai  intensitas cahaya pada citra, sebagai perbaikan kualitas citra. Pemakaian distribusi histogram equalization menerapkan  fungsi  distribusi kumulatif dari histogramnya, misal citra grey sebagai berikut:
Tabel 2. Proses Perhitungan Distribusi

## Kumulatif
Skala Keabuan Frek / Histogram Dist. Kumulatif 20 1 1 24 1 1+1 = 2 59 3 2+3 = 5 90 2 6 + 2 = 8 87 2 8 + 2 = 10 103 1 10 + 1 = 11
56 3 11 + 3 = 14 66 1 14 + 1 = 15 71 1 15 + 1 = 16 26 2 16 + 2 = 18 100 1 18 + 1 = 19 29 3 19 + 3 = 21

## Tabel 3. Teknik Perhitungan Histogram
Equalization Skala Keabuan Frek / Histogram Dist. Kumulatif Hist. Equalizatio n 20 1 ½ 0 24 1 2/2 1
59 3 5/2 2 90 2 8/2 4 87 2 10/2 5 103 1 11/2 5 56 3 14/2 7 66 1 15/2 7 71 1 16/2 8 26 2 18/2 9 100 1 19/2 9 29 3 21/2 10 Proses distribusi kumulatif sudah didapatkan maka diperlukan perataan histogram, seperti Tabel 3 dengan perolehan hasil  setelah  proses  histogram  equalization adalah: 0 1 2 4 5 5 7 8 9 10

## c. Fitur Haar
Tahapan  metode  Viola  Jones  dalam pendeteksian objeknya berdasarkan nilai fitur yaitu  menggunakan  Fitur  Haar  Cascade. Perhitungan nilai Haar aturannya adalah:
𝐹 𝐻𝑎𝑎𝑟 = ∑ 𝑅 𝑏𝑙𝑎𝑐𝑘  ∑ 𝑅 𝑤ℎ𝑖𝑡𝑒
(3)
Ekstraksi  fitur  Haar  akan  mengenali berdasarkan kelompok warna hitam atau putih. Seperti  halnya  daerah  mata  akan  cenderung berwarna gelap dibandingkan dengan area pipi Gambar 7.
Gambar 7. Ekstraksi Fitur Haar

## d. Integral Image
Citra  integral  menjadi  nilai  representasi tengah (intermediate) dari jumlah piksel citra skala keabuan. Perhitungan ini dilakukan saat
Fitur 1 Fitur 2 n Citra Wajah Bukan Wajah Semua subcitra Subcitra yang ditolak ... ... Y Y Y Y
pencarian  fitur  Haar.  Ilustrasi  citra  abu-abu seperti Gambar 8.
Gambar 8. Ilustrasi nilai Grayscale Citra Mata
(berdasarkan Fitur Haar)
Dilakukan  perhitungan  citra  integral  dari nilai abu-abu Gambar 9 tampak pada Tabel 4.

## Tabel 4. Perhitungan Citra Integral Citra
2 2+2 2+2+5 2+1 2+2+1+3
2+2+5+1+3+6
2+1+8 2+2+1+3+8+1 2+2+5+1+3+6+8+1+3 2 4 9 3 8 19 11 17 41
Nilai fitur yang diperoleh antara kotak hitam dan  kotak  putih  yang  disebut  sebagai threshold. Nilai  fitur  tersebut  yang  menjadi parameter  klasifikasi  objek  yang  terdeteksi merupakan wajah atau bukan wajah. Nilai fitur dapat  diperoleh  dengan  perhitungan  rumus sebagai berikut:
Nilai fitur =│(total piksel hitam) – (total piksel putih) │ =│ {[(2+0) + (4+0) + (9+0)] + [(11+0) + (17+0) + (41+0)] – [(3+0) + (8+0) + (19+0)]} │ = │15 + 69 – 30│ =30                                                               (4) Threshold menjadi operasi ambang tunggal yaitu  pembagian  hanya  satu,  dengan  nilai intensitasnya mengalami pengubahan jika nilai intensitas  40  >  128  diubah  menjadi  0  (warna hitam)  dan  160  <  128  diubah  menjadi  255 (warna putih) [19].
e. AdaBoost Machine Learning
Jika  pada  perhitungan  citra  integral  untuk mengetahui  nilai threshold maka  pada Machine Learning digunakan untuk mengenali identitas  wajah  seseorang.  Terjadi  proses filtering jika  saat  proses  tersebut  gagal melewatkan daerah gambar karena digolongkan  bukan  sebagai  wajah.  Tahap  ini sebagai  pencocokan  data input citra  wajah dengan  kumpulan  data training yang  telah terkenali  jika  citra  tersebut  adalah  sebuah wajah.
f. Cascade Classifier
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengklasifikasian bertingkat dimana tingkatan urutan ditentukan oleh bobot yang diberikan AdaBoost . Dimana filter  terbesar  akan  diproses  dahulu  untuk menghapus gambar yang bukan wajah dengan proses  yang  singkat.  Klasifikasi  bertingkat merupakan  karakteristik  dari  algoritma  Viola Jones yang terdiri dari tingkatan sub citra yang diyakini bukan wajah [20].
Gambar 9. Klasifikasi Cascade secara bertingkat
Tampak pada Gambar 10, semakin bertambah tingkat  klasifikasi  maka  penggunaan  fitur semakin banyak, jumlah subcitra akan berkurang  2%  jika  subcitra  lolos  terklasifikasi dan mampu dinyatakan sebagai citra wajah yang dideteksi  [17].  Ilustrasi  proses  klasifikasi Cascade dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 10. Hasil Deteksi Wajah
Maka jika proses tersebut berhasil mendeteksi wajah akan muncul tanda kotak sebagai penanda posisi yang disebut area wajah seseorang.

## D. Desain Eksperimen Pengujian
Pengujian eksperimen untuk hasil implementasi algoritma  Viola  Jones  dalam  pendeteksian  wajah sebagai berikut:
a. Tingkat  akurasi  deteksi  dengan  dataset  2  data citra  wajah  dengan  ketentuan  jarak  wajah dengan layar ± 50cm.
b. Tingkat  akurasi  deteksi  wajah  dengan  variasi posisi (pose) wajah.
c. Tingkat  akurasi  deteksi  wajah  dengan  unsur ekstrinsik (aksesoris pada wajah) .

## Hasil penjumlahan integral

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pengujian  yang  akan  diuji  adalah tingkat akurasi dalam mendeteksi wajah. Inisialisasi  citra  wajah  dibagi  menjadi  2  dataset yaitu  dengan  melibatkan  citra  wajah train 1 identitas laki-laki dan citra wajah 2 train 2 identitas perempuan,  seperti  pada  Gambar  11.  Perangkat keras  yang  digunakan  dalam  pengujian  adalah kamera yang terdapat pada handphone Android .
train 1 (laki-laki) train 2 (perempuan)

## Gambar 11. Citra Wajah Data Latih
Sesuai  dengan  skenario  dan  desain  eksperimen pengujian,  maka  akan  dihasilkan  sesuai  kondisi citra wajah untuk mengetahui keberhasilan deteksi dan tingkat akurasinya.

## A. Pengujian Aplikasi
Pada  skenario  pengujian  akan  dieksekusi  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dalam  deteksi  wajah dengan  mengimplementasikan  metode  Viola Jones,  tampilan dashboard aplikasi  lihat  Gambar 12.
Gambar 12 . Dashboard Aplikasi Deteksi Wajah
Pada  dashboard  terdapat  2  fungsi  tombol  yaitu Load  Gambar  dan  Deteksi  Wajah,  dimana  loada untuk  mengambil  citra  wajah  yang  tersimpan dalam  galeri handphone dan  deteksi  wajah memproses komputasi untuk menghasilkan tingkat akurasinya.
Hasil  skenario  pengujian  dengan  variasi  pose bisa dilihat pada Tabel 5 beserta keterangan tingkat akurasi  citranya  yang  melibatkan  dataset train  1 . Selain  itu  tampak  pada  Tabel  6  merupakan  hasil
skenario  uji  dengan  berdasarkan  faktor  ekstrinsik dengan melibatkan aksesoris yang biasa digunakan oleh wajah manusia.
Tabel 5. Tabel Hasil Skenario Uji Wajah Variasi Pose ( pada
train 1) No. Kondisi Citra Tingkat Akurasi (%) 1. Wajah  tegap  lurus kedepan menghadap kamera
95,38 %
2. Wajah  miring  ke kanan  antara  0°-
60° -100,00 % Tidak terdeteksi 3. Wajah  miring  ke kiri antara 0°-60° -100,00 % Tidak terdeteksi 4. Wajah  tegap  lurus
terbalik menghadap kamera Tidak terdeteksi 5. Wajah  miring  ke kanan dengan posisi wajah terbalik  antara  0°- 60° Tidak terdeteksi 6. Wajah  miring  ke kiri  dengan  posisi wajah terbalik antara 0°-60°
Tidak terdeteksi
Tabel 6. Daftar Skenario Uji Wajah Unsur Ekstrinsik (train 1&2) No. Kondisi Citra Tingkat Akurasi (%) 1. Wajah menggunakan kacamata ( train 1) 29,81 % 2. Wajah menggunakan  topi ( train 1)
40,49 % 3. Wajah menggunakan kacamata dan
jilbab (train 2) 72,47 % Penempatan citra akan dideteksi Mendeteksi citra Mengambil citra
4. Wajah menggunakan jilbab ( train 2) 24,74 %

## V. KESIMPULAN
Pada  proses pendeteksian  wajah,  dapat diidentifikasi faktor kegagalan deteksi dipengaruhi beberapa  faktor  seperti  pada  pose  wajah  dengan kemiringan  kepala  yang  hanya  menangkap setengah  bagian  wajah  tidak  dapat  terdeteksi, namun Viola Jones dapat mendeteksi wajah dengan tingkat  akurasi  mencapai  95,38  %  dengan  posisi wajah  tegap  menghadap  ke  kamera.  Intensitas cahaya  yang  tidak  konsisten  mempengaruhi  nilai tingkat akurasi pendeteksian, terlihat pada Tabel 8 train  2 dengan  skenario  uji  dengan  variasi  unsur ekstrinsik  berupa  aksesoris  tingkat  akurasi mencapai  72,47  % padahal  ada  gambar  lain  yang menghadap  tegap  kedepan  dengan  berkacamata train 1 lebih rendah yaitu tingkat akurasi 29,81 %. Saran  dalam  penelitian  lebih  lanjut  yaitu  perlu dilakukan pengambilan citra yang bersifat subjektif dan memiliki standar sudut wajah yang tepat untuk menghasilkan  presisi  pendeteksian  wajah  dengan hasil  yang  lebih  baik  dan  perlu  penambahan metode  lain  dalam  pengaturan  intensitas  cahaya pada citra wajah untuk peningkatan tingkat akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Satria,  “Pengertian  dan  Kegunaan  Pengolahan Citra  Digital,” Medium Corporation , 2018. https://medium.com/tulisan-ibe/pengertian-dan- kegunaan-pengolahan-citra-digital-cdf013a39871 (accessed May 02, 2019).
[2] V.  Wati,  Kusrini,  and  H.  Al  Fatta,  “Real  time  face expression  classification  using  convolutional  neural network  algorithm,” 2019  Int.  Conf.  Inf.  Commun. Technol.  ICOIACT  2019 ,  no.  Clm,  pp.  497–501, 2019, doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938521.
[3] M. A. Rahman and S. I. Wasista, “Sistem Pengenalan Wajah  Menggunakan  Webcam  Untuk  Absensi Dengan Metode Template Matching,” Tek. Elektron. Politek. Elektron. Negeri Surabaya , pp. 1–6, 2011.
[4] Y.  Ferik,  H.  Octavianto,  and  H.  Wahyu,  “Deteksi Wajah Menggunakan Algoritma Viola Jones,” pp. 1– 6, 2011.
[5] S. P. Shulur, “Perancangan Aplikasi Deteksi Wajah Menggunakan  Algoritma  Viola-Jones,”  Universitas
Pasundan,
2015. [Online]. Available: http://repository.unpas.ac.id/26827/
[6] Akhyar, R. Hidayat, and B. S. Hantono, “Identifikasi Fitur Wajah Dengan Menggunakan Facial Points Dan Euclidean Distance,” CITEE , pp. 154–160, 2017.
[7] M. D. Putro, T. B. Adji, and B. Winduratna, “Sistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola- Jones,” Semin. Nas. "Science, Eng. Technol. , pp. 1– 5, 2012, doi: 10.1074/jbc.M512649200.
[8] P. P. Arhandi, U. D. Rosiani, A. Prasetyawati, and P. Choirina,  “Sistem  Pengenalan  Wajah  Untuk Kemanan  Folder  Menggunakan  Metode  Triangle Face,” vol. 4, no. 4, pp. 268–273, 2018.
[9] M.  Miftah  and  Aripin,  “Pengamanan  Laptop Menggunakan  Pengenalan  Wajah  Berbasis  Triangle Face,” vol. 1, no. 1, pp. 22–35, 2016.
[10] H.  Al  Fatta,  “Sistem  presensi  karyawan  berbasis pengenalan  wajah  dengan  algoritma,” Semin.  Nas. Sist. dan Inform. Bali , pp. 164–170, 2006.
[11] M. Miftah, J. T. Informatika, U. Dian, N. Semarang, P.  Wajah,  and  T.  Face,  “Pengamanan  Laptop Menggunakan  Pengenalan  Wajah  Berbasis  Triangle Face,” vol. 1, no. 1, pp. 22–35, 2016.
[12] V.  Wati,  K.  Kusrini,  H.  Al  Fatta,  and  N.  Kapoor, “Security  of  facial  biometric  authentication  for attendance system,” Multimed. Tools Appl. , vol. 80, pp. 23625–23646, 2021.
[13] L.  W.  Alexander,  S.  R.  Sentinuwo,  and  A.  M. Sambul,  “Implementasi  Algoritma  Pengenalan Wajah Untuk Mendeteksi Visual Hacking,” vol. 11, no. 1, 2017.
[14] M.  K.  Dabhi  and  B.  K.  Pancholi,  “Face  Detection System  Based  on  Viola  -  Jones  Algorithm,”  vol.  5, no. 4, pp. 2015–2017, 2016.
[15] A. A. Farouq and D. D. E. Setyawan, “Sistem Robot Penyelamat  Menggunakan  Metode  Deteksi  Viola- Jones  untuk  Membantu  Tim  Pencarian  dan Penyelamatan  Menemukan  Korban  Bencana,”
ELKHA , vol. 11, no. 1, pp. 27–32, 2019.
[16] S.  Tikoo  and  N.  Malik,  “Detection  of  Face  using Viola Jones and Recognition Using Back Propagation Neural Network”.
[17] J. Sianturi, R. F. Rahmat, and E. B. Nababan, “Sistem Pendeteksian  Manusia  untuk  Keamanan  Ruangan Human Detection System For Room Security Using Viola - Jones,” JITE , vol. 1, no. 2, 2018.
[18] A.  Hendrotriatmoko,  S.  Hadi,  and  H.  S.  Dachlan, “Penggunaan  Metode  Viola-Jones  dan  Algoritma Eigen Eyes dalam Sistem Kehadiran Pegawai,” vol. 8, no. 1, pp. 41–46, 2014.
[19] S.  Rahman,  “Thresholding,” Lecturers  Blog-STT- Harapan  Medan ,  2013.  http://sayutirahman.stth- medan.ac.id/2013/12/thresholding.html (accessed May 08, 2019).
[20] A.  Suharso,  “Pengenalan  Wajah  Menggunakan Metode  Viola-Jones  dan  Eigenface  Dengan  Variasi Posisi Wajah Berbasis Webcam,” TechnoXplore , vol. 1, no. 2, pp. 19–30, 2016.