## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.3929

## Implementasi Algoritma Haar Cascade Classifier Dalam Mendeteksi Robot Sepak Bola Beroda
Joshua Sitompul, M Irwan Bustami, Desi Kisbianty *
Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dinamika Bangsa Jambi, Indonesia Email: 1 joshuasitompul2000@gmail.com, 2 irwan.sk05@gmail.com, 3,* kissbee05@gmail.com Email Penulis Korespondensi: kissbee05@gmail.com
Abstrak− Dalam  kontes  robot  sepak  bola,  umumnya  robot  sepak  bola  dapat  mengenali  robot  seregunya  sendiri  melalui pendeteksian warna dengan model HSV.  Robot yang menggunakan pendeteksian warna untuk mengenali robot seregunya sendiri dapat mendeteksi objek yang memiliki nilai warna yang sama, sehingga objek  yang mempunyai warna yang sama akan dianggap robot seregunya sendiri.  Tetapi, jikalau hanya mengandalkan metode ini dirasa masih kurang jika dilihat dari segi tracking objek. Haar like feature atau yang dikenal sebagai Haar Cascade Classifier merupakan metode rectangular (persegi) feature, yang memberikan indikasi secara spesifik pada sebuah gambar atau image. Metode ini mampu mendeteksi dengan cepat dan realtime. Oleh sebab itu, peneliti mencoba menyatukan kedua pendeteksian ini  untuk dapat menghasilkan sistem pendeteksian yang lebih baik dari sebelumnya. Diharapkan dalam penelitian ini, peneliti dapat memberikan masukan untuk tim Robotik  Universitas  Dinamika  Bangsa  dalam  meningkatkan  akurasi  pendeteksian  robot  terhadap  robot  se-tim.  Dari  hasil penelitian  didapati bahwa  pendeteksian objek dengan  jarak  dari kamera  sejauh 100  cm sampai  150  cm  berhasil  dilakukan, namun dengan jarak lebih dari 150 cm objek tidak terdeteksi.
Kata Kunci: OpenCV; Python; Object Detection; Haar Cascade Classifier; Computer Vision.
Abstract −In soccer robot contests, generally soccer robots can recognize their own team robots through color detection using the HSV model. Robots that use color detection to identify their own team robot can detect objects that have the same color value, so objects that have the same color will be considered as their own team robot. However, if you only rely on this method, it is still lacking when viewed in terms of object tracking. Haar like feature or known as Haar Cascade Classifier is a rectangular (square) feature method, which gives a specific indication of an image. This method is able to detect quickly and in real time. Therefore, the researchers tried to unite these two detections to be able to produce a better detection system than before. It is hoped that  hoped that in this study, researchers can provide input for the Robotics team of Dinamika Bangsa University in improving the accuracy of robot detection against robots in the same team. From the results of the study it was found that the detection of objects with a distance from the camera as far as 100 cm to 150 cm was successfully carried out, but with a distance of more than 150 cm the object was not detected.
Keywords: OpenCV; Python; Object Detection; Haar Cascade Classifier; Computer Vision.

## 1. PENDAHULUAN
Kontes Robot  Sepak Bola Indonesia (KRSBI) beroda merupakan sebuah kompetisi  yang diadakan oleh Kontes Robot Indonesia (KRI). Robot adalah sebuah alat mekanik yang dapat melakukan tugas fisik, baik menggunakan pengawasan  ataupun  kontrol  manusia  dengan  menggunakan  program  yang  telah  didefinisikan  terlebih  dulu (kecerdasan buatan). [1], [2]. Dalam Kontes Robot Sepak Bola Indonesia (KRSBI) beroda, tiap peserta diharuskan untuk  membuat  robot  yang  mampu  mendeteksi,  dan  menghalau  bola  agar  tidak  dapat  mencetak  poin  dalam pertandingan tersebut. Oleh karena itu Computer Vision sangat diperlukan agar robot dapat mendeteksi objek yang ada dalam lapangan.
Computer vision berkaitan dengan bagian persepsi visual, itu adalah ilmu memahami dunia melalui gambar dan video dengan membangun model fisik dunia sehingga AI sistem kemudian dapat mengambil tindakan yang tepat . [3],  [4].  Robot  yang  menggunakan  pendeteksian  warna  untuk  mengenali  robot  seregu  dapat  mendeteksi objek yang memiliki nilai warna yang sama, sehingga objek  yang mempunyai warna yang sama akan dianggap robot seregu. Akurasi pendeteksian antar robot sangat diperlukan dalam pertandingan terutama dalam kontes robot sepak bola Indonesia beroda. Selayaknya pemain sepak bola, robot memerlukan akurasi dalam pendeteksian antar robot seregu agar dapat membuat strategi dengan lebih akurat. Mendeteksi robot seregu dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya menggunakan metode Haar Cascade Classifier . Haar like feature atau yang dikenal sebagai Haar  Cascade  Classifier merupakan  metode rectangular (persegi) feature ,  yang  memberikan  indikasi secara spesifik  pada sebuah gambar  [5], [6]. Metode ini mampu mendeteksi  dengan cepat  dan realtime sebuah objek  yang  telah  di  pelajari  ( training )  sehingga  semakin  banyak  sampel  yang  dipelajari  maka  semakin  tinggi tingkat akurasi pendeteksian.
Implementasi  merupakan  tahap  dimana  sistem  siap  dioperasikan  pada  tahap  sebenarnya,  sehingga  akan diketahui  apakah sistem yang akan dibuat benar-benar dapat menghasilakan tujuan yang diinginkan [7]. Dalam tahap implementasi, penulis melakukan tracking objek yang dibangun menggunakan bahasa pemogramana python dengan library OpenCV  [8],  [9]  .  Dalam  bidang  pengolahan  citra  teknik  pelacakan  atau tracking sering  kali diimplementasikan guna membantu kegiatan manusia dimana diperlukannya suatu sistem yang mampu melacak objek secara otomatis. OpenCV memiliki berbagai modul yang dapat membantu terutama dalam bidang computer vision [10]. Python adalah bahasa pemrograman modern yang mendukung gaya pemrograman berorientasi objek, fungsional, dan imperatif yang dimana sangat ideal untuk pemula karena mudah dibaca dan mudah digunakan[11].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.3929
Untuk  merincikan  alur  penelitian,  peneliti  menggunakan flowchart yang  merupakan  bagian-bagian  yang mempunyai arus yang mengambarkan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah. Flowchart merupakan cara yang  akan  penulis  gunakan  sebagai  penyajian  dari  suatu  algoritma    yang  akan  dibuat[12].  Peneliti  akan menggunakan  motor servo dalam proses tracking yang dimana motor servo dengan sistem closed feedback yaitu posisi dari motor servo akan diinformasikan kembali ke rangkaian kontrol yang ada dalam motor servo[13].
Berdasarkan penelitian yang penah dilakukan oleh Zulkifri et. al  [14], dinyatakan bahwa sistem berhasil melakukan deteksi kendaraan dengan nilai rata-rata recall 0.988 dan presisi 0.97 dan dari perhitungan kecepatan didapatkan  nilai  Mean  Squared Error  (MSE)  yaitu  0,6.  Peneliti  lain  menemukan  hasil  pengujian  menggunakan faktor  skala  1.2  saat  ini  merupakan  yang  terbaik  dengan  tingkat  keakuratan  tertinggi  yaitu  sebesar  88,7% sedangkan factor skala 1.3 adalah yang terburuk dengan tingkat keakuratans sebesar 44,9% [15].
algoritma  Haar  Cascade  mampu  mendeteksi  citra  real  time  dengan  baik,  dimana  citra  diambil  melalui webcam [16], [6], [17]. Penelitian selanjutnya menyatakan bahwa Sistem dapat membedakan mata mengantuk dan tidak mengantuk dari objek [17], [14], [18], [19]. Dan dalam penelitian Deteksi Senjata Tajam Dengan Metode Haar Cascade Classifier Menggunakan Teknologi SMS Gateway ditemukan hasil sistem berjalan cukup baik pada tingkat pencahayaan terang dan pada jarak 31-60 cm [20].
Dari beberapa penelitian sejenis diatas dilakukan pendeteksian objek, dan dalam penelitian ini akan dibuat suatu  sistem  yang  dapat  meningkatkan  akurasi  pendeteksian  objek  menggunakan  algoritma Haar  Cascade Classifier dengan memberikan indikasi secara spesifik pada sebuah gambar atau image . Penelitian ini bertujuan untuk melakukan rancang bangun sistem pendeteksian menggunakan metode Haar Cascade Classifier dan mengetahui hasil implementasi sistem pendeteksian menggunakan metode Haar Cascade Classifier.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat  mampu mendeteksi  dengan akurat, menambah wawasan mengenai computer vision , dan dapat sebagai bahan pembanding bagi peneliti lain yang tertarik dengan permasalahan objek deteksi dengan menggunakan Haar Cascade Classifier .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.2 Kerangka Kerja Penelitian
Untuk membantu dalam penyusunan penelitian ini, maka perlu adanya susunan kerangka kerja ( frame work ) yang jelas  tahap-tahapnya.  Kerangka  kerja  ini  merupakan  langlah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka kerja penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut dilihat pada gambar 1:
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
Berdasarkan kerangka kerja yang telah digambarkan pada gambar 1,  maka dapat  diuraikan pembahasan masing-masing tahap dalam penelitian adalah sebagai berikut : 1. Identifikasi Masalah
Fase ini dilakukan untuk mendapatkan masalah yang benar-benar perlu diselesaikan, dan jika memungkinkan untuk mencapai tujuan dan manfaat yang baik dalam segala hal. Pada fase ini, Penulis mengidentifikasi agenda penelitian dan menentukan batasan masalah yang dibahas dalam penelitian. Dalam hal ini, identifikasi masalah
Identifikasi Masalah Studi Literatur Analisis dan Perancangan Pengujian Pembuatan Laporan Akhir

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.3929
dilakukan  dengan  mengamati  proses  pengenalan  robot  dari  objek  robot  tim,  seperti  kecepatan,  akurasi,  dan noise (kebisingan).Kemudian mencari solusi yang akan menghasilkan penelitian ini.
2. Studi Literatur
Pada fase ini, penulis mencari dari berbagai sumber seperti buku dan internet, untuk melengkapi teori penulis dan membuat landasan teori yang sesuai dan tepat.
3. Analisis dan Perancangan
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  analisa  dan  pengolahan  terhadap  data-data  yang  diperoleh.  Kemudian dilanjutkan dengan perancangan sistem pendeteksian dengan menggunakan bahasa pemrograman Python .
4. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap robot dalam mendeteksi robot se-tim menggunakan sistem baru yang  telah  dibuat  yang  kemudian  datanya  di  ambil  untuk  membandingkan  dan  kemudian  dilakukan pengoptimalan lebih lanjut sampai memperoleh hasil yang maksimal.
5. Pembuatan Laporan Akhir
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  mendapatkan  hasil  maksimal,  tahap  selanjutnya  yaitu  pembuatan  laporan akhir yang mana laporan ini dibuat berdasarkan kerangka penelitian yang telah dirancang. Laporan terdiri dari beberapa bagian, antara lain:
a. Pendahuluan,  bertujuan  untuk  mengantarkan  pembaca  agar  mengetahui  topik  penelitian,  alasan,  dan pentingnya suatu penelitian.
b. Landasan Teori, berisikan seperangkat definisi dan konsep yang bertujuan sebagai dasar dalam penelitian.
c. Metodologi  penelitian  mencakup  serangkaian  kegiatan  dan  prosedur  yang  digunakan  peneliti  untuk melakukan penelitian ini.
d. Analisa dan  perancangan  sistem dimaksudkan untuk mempelajari  dan mengevaluasi  masalah atau kasus dalam penelitian.
e. Implementasi dan Pengujian Sistem, dimaksudkan untuk menentukan kinerja sistem dalam aplikasi dunia nyata.
f. Penutup, berisi pemahaman penulis terhadap penelitian yang dikaji.
2.2 Alat Bantu (Tools) Pembuatan Program
Adapun alat yang digunakan dalam melakukan pengembangan sistem ini adalah sebagai berikut:

## 2.2.1 Perangkat Keras (Hardware)
1. Laptop ACER E5-475G dengan spesifikasi processor CPU (Intel Core i5-7200U 2,7GHz RAM 12 GB)
2. Intel Mini PC
3. Webcam Logitech C922 Pro Stream 1080p
4. Mikrokontroler ATmega16
5. Motor DC
6. Driver Mosfet
2.2.2 Perangkat Lunak (Software)
1. System Operasi Windows 10
2. Bahasa Pemograman Python
3. CodeVisionAVR
4. Visual Studio Code
5. Python IDLE
6. Browser Google Chrome
7. Microsoft Office Word 2021 dan perankat lunak pendukung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Haar Cascade Classifier
Haar Cascade Classifier menggunakan pendeteksian bertingkat dapat dilihat pada gambar 2:
Gambar 2. Pendeteksian  Bertingkat
Pada klasifikasi tingkat pertama, setiap sub-gambar diklasifikasikan menggunakan fungsi ( feature ). Hasil dari klasifikasi pertama ini adalah Pass jika gambar memenuhi karakteristik dari suatu feature tertentu dan Fail

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.3929
sebaliknya. Saat  tingkat  klasifikasi  naik,  persyaratan  yang  lebih  spesifik  diperlukan  untuk  menggunakan  lebih banyak  fitur.  Tahapan  yang  terakhir  adalah  menampilakan  objek  sampel  gambar  yang  telah  terdeteksi,  dengan memberi tanda bujur sangkar.
Gambar 3. Pendeteksian Menggunakan Haar Cascade Classifier

## 3.2 Tampilan Program Pendeteksian
Tampilan program dibuat minimalis karena program ini ditujukan untuk robot otomatisasi sehingga tidak banyak user action yang dilakukan setelah program dijalankan. Berikut tampilan program dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 . User Interface

## 3.3 Pengujian Komunikasi Serial
Pada tahap ini, dilakukan pengujian pada modul komunikasi  serial untuk mengetahui apakah alat terhubung ke sistem berjalan dengan baik atau tidak. Hasil pengujian pada modul komunikasi serial dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Modul Komunikasi Serial
Modul yang diuji Prosedur Pengujian Masukan Keluaran yang di harapkan Hasil yang didapat Kesimpulan Komunikasi serial Menghubungkan port serial  yang  tersambung pada  Servo  Dynamixel AX-12A  dengan  laptop/pc menggunakan USB2Dynamixel. Mengecek apakah port berhasil tersambung. Port serial yang terhubung dapat terdeteksi. Port serial berhasil terhubung  dan dapat digunakan. Baik Servo  AX- 12A Memposisikan  servo  ke posisi center. Mengatur  goal position  servo ke 512. Servo kembali  ke posisi center. Perintah berhasil terkirim dan servo  kembali ke posisi center. Baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.3929
Modul yang diuji Prosedur Pengujian Masukan Keluaran yang di harapkan Hasil yang didapat Kesimpulan Servo  AX- 12A Menggerakkan  servo  dari kiri ke kanan. Memasukkan goal position servo. Servo bergerak dari kiri ke kanan. Servo  berhasil bergerak  dari kiri ke kanan. Baik Servo  AX- 12A Menggerakkan  servo  dari atas ke bawah. Memasukkan goal position servo. Servo bergerak dari atas ke bawah Servo  berhasil bergerak  dari atas ke bawah Baik

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  bertujuan  untuk  memastikan  apakah  semua  fungsi  sistem  bekerja  dengan  baik  dan  mencari kesalahan  yang  mungkin  terjadi.  Dalam  pengujian  sistem  meliputi  pengujian  perangkat  lunak  dan  pengujian perangkat keras.
1. Python
Dalam sistem pendeteksian objek ini, peneliti menggunakan bahasa pemrograman python. Untuk pengujian, dapat dimulai dari menjalankan python melalui terminal dengan mengetik python kemudian enter seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Menjalankan Python pada Terminal
Bila  tampilannya  sudah  seperti  pada  gambar  diatas,  tandanya  python  telah  berhasil  di  instal.  Selanjutnya menginstall semua library yang dibutuhkan dalam penelitian ini yaitu, OpenCV, Numpy, Matplotlib.
2. Visual Studio Code
Setelah  semua  library  telah  di  instal,  selanjutnya  dimulai  penulisan  kode  sistem  pendeteksian  objek menggunakan  text  editor  Visual  Studio  Code,  buka  VSCode  dan  buat  file  baru  kemudian  simpan  dengan extension .py seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Visual Studio Code
Kemudian import library yang diperlukan seperti yang dapat dilihat pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Import Library pada file Python
3. Menjalankan Program
Jika  penulisan  kode  telah  selesai,  langkah  selanjutnya  yaitu  menjalankan  program,  hal  ini  bisa  dilakukan dengan dua cara yaitu dengan menekan F5 jika didalam VSCode, atau bisa dengan mengetik python <nama file>.py pada terminal untuk menjalankan program.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.3929

## 3.5 Pengujian Alat
Adapun rancangan alat yang digunakan dalam simulasi ini adalah sebagai berikut :

## Gambar 8. Bentuk Fisik Webcam dan Servo
1. Pengujian Servo Dynamixel AX-12A
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  mengubah  nilai  goal  position  pada  servo  dan  melihat  reaksi  dari  servo tersebut apakah ada kendala atau tidak agar kamera tidak kesulitan saat mengikuti pergerakan dari objek.
Tabel 2. Pengujian Servo Dynamixel AX-12A

## 3.6 Pengujian Deteksi Menggunakan Haar Cascade Classifier
Gambar 4. Pengujian Pada Jarak 150 cm
Pengujian ini dilakukan dengan tujuan untuk melihat sejauh mana kamera webcam dapat mendeteksi objek dengan baik saat menggunakan Haar Cascade Classifier. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 1.
ID Servo Prosedur Pengujian Masukan Keluaran yang di harapkan Hasil yang didapat Kesimpulan 00 Mengatur Goal Position -90° Goal Position di atur ke -90° Servo bergerak kearah -90° Servo berhasil bergerak kearah -90° Baik 00 Mengatur Goal Position +90° Goal Position di atur ke +90° Servo bergerak kearah +90°Servo berhasil bergerak kearah -90° Servo berhasil bergerak kearah +90° Baik 01 Mengatur Goal Position -90° Goal Position di atur ke -90° Servo bergerak kearah -90° Servo berhasil bergerak kearah -90° Baik 01 Mengatur Goal Position +90° Goal Position di atur ke +90° Servo bergerak kearah +90° Servo berhasil bergerak kearah +90° Baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.3929
Tabel 1. Pengujian Jarak Deteksi dengan Haar Cascade Classfier Percobaan Jarak Koordinat Kesimpulan x Y 1 100 cm 157 161 Berhasil 2 105 cm 153 164 Berhasil 3 110 cm 160 174 Berhasil 4 115 cm 157 175 Berhasil 5 120 cm 164 189 Berhasil 6 125 cm 167 200 Berhasil 7 135 cm 167 209 Berhasil 8 140 cm 160 210 Berhasil 9 150 cm 153 226 Berhasil 10 160 cm - - Tidak Berhasil

## 3.7 Analisis Sistem Secara Keseluruhan
Seluruh  rangkaian  harus  dianalisis  untuk  menentukan  apakah  telah  terjadi  kesalahan  setelah  pengujian.  Dari keseluruhan  proses  pengujian  baik  perangkat  keras  maupun  perangkat  lunak,  dapat  dikatakan  bahwa  alat  ini berfungsi sesuai keinginan penulis.
Pengujian ini dilakukan untuk  mencoba dan membuktikan apakah algoritma ini dapat  di  gunakan untuk sistem pendeteksian robot sepak bola beroda dan mencari tahu apakah dengan menggunakan algoritma ini robot sepak bola beroda dapat mendeteksi objek dengan lebih akurat. Tes ini dilakukan dengan tahapan sebagai berikut : 1. Menghubungkan Servo Dynamixel AX-12A ke PowerHub
2. Memasang USB2Dynamixel ke PC/Laptop
3. Menjalankan program python yang telah penulis buat.
4. Lalu  selanjutnya koordinat (x, y) dari  objek akan dikirimkan melalui serial port untuk  menggerakkan servo agar kamera dapat mengikuti objek.

## 4. KESIMPULAN
Deteksi  warna  pada  penelitian  ini  menggunakan  model  warna  HSV  untuk  menyeleksi  warna  dan  mengirim koordinat pada objek yang dideteksi kemudian melakukan pendeteksian bentuk objek menggunakan Haar Cascade Classifier  dari  posisi  koordinat  yang  telah  diterima  untuk  deteksi  yang  akurat  sehingga  kamera  tetap  dapat mendeteksi  objek  walau  banyak  benda  lain  disekitar  objek.  Hasil  pengujian  tracking,  yaitu  koordinat  y  akan bertambah kecil jika objek bergerak ke atas pada frame, dan akan bertambah besar jika objek bergerak ke bawah pada frame.  Koordinat x akan bertambah kecil jika objek bergerak kearah kiri  pada frame dan akan bertambah besar jika objek bergerak kearah kanan pada frame. Setiap perubahan posisi  gerakan objek akan menyebabkan perubahan pada nilai koordinat x dan y.

## REFERENCES
[1] I. A. Wicaksono, T. Winarno, and A. Komarudin, “Implementasi Kontrol PID Pada Gerakan Robot Line Follower Berkaki  Menggunakan  Sensor  Kamera,” J.  Elektron.  dan  Otomasi  Ind. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  66,  2021,  doi: 10.33795/elkolind.v7i3.209.
[2] Ristekdikti, BUKU PANDUAN KONTES ROBOT SEPAKBOLA INDONESIA BERODA (KRSBI Beroda) . 2018.
[3] M. Elgendy, Deep Learning for Vision Systems , vol. 1, no. 1. 2020.
[4] A.  Sophokleous,  P.  Christodoulou,  L.  Doitsidis,  and  S.  A.  Chatzichristofis,  “Computer  vision  meets  educational robotics,” Electronics (Switzerland) , vol. 10, no. 6. pp. 1–24, 2021, doi: 10.3390/electronics10060730.
[5] I.  K.  S.  Buana,  “DETEKSI  GERAKAN  KEPALA  DAN  KEDIPAN  MATA  DENGAN  HAAR  CASCADE CLASSIFIER  CONTOUR  DAN  MORFOLOGI  DALAM  PENGOPERASIAN  KOMPUTER  UNTUK  KAUM DIFABLE,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  29–36,  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v5i1.273.
[6] A. B. Shetty, Bhoomika, Deeksha, J. Rebeiro, and Ramyashree, “Facial recognition using Haar cascade and LBP classifiers,” Glob. Transitions Proc. , vol. 2, no. 2, pp. 330–335, 2021, doi: 10.1016/j.gltp.2021.08.044.
[7] A.  Bahrudin,  Jupriyadi,  and  Permata,  “Optimasi  Arsip  Penyimpanan  Dokumen  Foto  Menggunakan  Algoritma Kompresi Deflate (Studi Kasus :Studio Muezzart),” J. Ilm. Infrastruktur Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 14–18, 2020, doi: 10.33365/jiiti.v1i2.582.
[8] A. Fahriannur and M. Siswanto, “Sistem Tracking Obyek Berbasis Algoritma Optical Flow Menggunakan Kamera Pan-Tilt,” Semin. Nas. Has. Penelit. , pp. 175–178, 2017.
[9] G. Oltean, C. Florea, R. Orghidan, and V. Oltean, “Towards Real Time Vehicle Counting using YOLO-Tiny and Fast Motion Estimation,” SIITME 2019 - 2019 IEEE 25th Int. Symp. Des. Technol. Electron. Packag. Proc. , no. October, pp. 240–243, 2019, doi: 10.1109/SIITME47687.2019.8990708.
[10] S. Brahmbhatt, Practical OpenCV . New York: Paul Manning, 2013.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.3929
[11] S. Kelly, Python, PyGame and Raspberry Pi Game Development . 2016.
[12] F.  Rozi,  H.  Amnur,  F.  Fitriani,  and  P.  Primawati,  “Home  Security  Menggunakan  Arduino  Berbasis  Internet  Of Things,” INVOTEK J. Inov. Vokasional dan Teknol. , vol. 18, no. 2, pp. 17–24, 2018, doi: 10.24036/invotek.v18i2.287.
[13] N. Satrio Pambudi, D. M. Wiharta, and N. Putra Sastra, “ANALISA KESTABILAN GERAKAN STATIS PADA ROBOT HUMANOID,” J. SPEKTRUM , vol. 5, no. 2, p. 253, 2018, doi: 10.24843/spektrum.2018.v05.i02.p32.
[14] M.  Zulfikri,  K.  A.  Latif,  H.  Hairani,  A.  Ahmad,  R.  Hammad,  and  M.  Syahrir,  “Deteksi  dan  Estimasi  Kecepatan Kendaraan dalam Sistem Pengawasan Lalu Lintas Menggunakan Pengolahan Citra,” Techno.Com , vol. 20, no. 3, pp. 455–467, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i3.4588.
[15] 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, doi: 10.36040/jati.v5i1.3214.
[16] F.  Utami,  S.  Suhendri,  and  M.  Abdul  Mujib,  “Implementasi  Algoritma  Haar  Cascade  pada  Aplikasi  Pengenalan Wajah,” J. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 33–38, 2021, doi: 10.47292/joint.v3i1.45.
[17] I. Imanuddin, F. Alhadi, R. Oktafian, and A. Ihsan, “Deteksi Mata Mengantuk pada Pengemudi Mobil Menggunakan Metode Viola Jones,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 18, no. 2, pp. 321–329, 2019, doi: 10.30812/matrik.v18i2.389.
[18] Hendry and R. C. Chen, “Using deep learning to predict user rating on imbalance classification data,” IAENG Int. J. Comput. Sci. , vol. 46, no. 1, 2019.
[19] F. Fachruddin, E. Rasywir, Hendrawan, Y. Pratama, D. Kisbianty, and M. R. Borroek, “Real Time Detection on Face Side Image with Ear Biometric Imaging Using Integral Image and Haar- Like Feature,” 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. , pp. 165–170, 2018.
[20] A.  Mahmudi,  “DETEKSI  SENJATA  TAJAM  DENGAN  METODE  HAAR  CASCADE  CLASSIFIER MENGGUNAKAN TEKNOLOGI SMS GATEWAY,” MATICS , vol. 1, no. 1, 2014, doi: 10.18860/mat.v1i1.2646.