Akurasi Sistem Face Recognition OpenCV Menggunakan Raspberry Pi Dengan

## Metode Haar Cascade

## Raden Isum Suryani Maryati, Burhanuddin Tryatmojo
Universitas Paramadina, Jl. Gatot Subroto Kav. 97 Mampang Prapatan, Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12790 Universitas Paramadina, Jl. Gatot Subroto Kav. 97 Mampang Prapatan, Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12790

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 28 Agustus 2019 Revisi Akhir: 24 September 2019 Diterbitkan Online : 30 September 2019 Face  recognition  systems  is  developing  very  quickly  with  various  methods  and algorithms. Face recognition system is an identification system that is developed  based on differences in facial features biometrics on body parts or even human behavior. Face is  used  by  systems  to  recognize  someone  because  faces  have  different  shapes  and textures.  Information  about  a  person's  face  can  be  extracted  from  the  image  that  has been  detected.  However,  detection  system  still  needs  to  be  developed  to  obtain  better results.  Based  on  that  background,  this  research  formulated  how  much  accuracy  is generated in the face recognition detection system using the Haar Cascade algorithm, using  a  webcam  camera  and  Python  as  its  programming  language.  In  this  study, Raspberry  Pi  is  used  as  a  Single  Board  Computer  to  run  a  face  recognition  program and Open Computer Vision (OpenCV) as a face recognition library.  This system called FaceTrix and from the results of testing the accuracy of the system, the best accuracy of the system is at a distance of 40 cm and 60 cm which was 100% and distance of 80 cm which  was  91%.  Based on overall  system  testing,  the  detection  system's accuracy  was 97% with an average time of 1.779 FPS.
K ATA
K UNCI
Akurasi Face Recognition
Raspberry Pi
OpenCV
Haar Cascade

## K ORESPONDENSI
No HP: 089621125869 E-mail: radenisum@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi pengenalan wajah merupakan pendekatan pola untuk dapat  mengidentifikasi  seseorang  dengan  menggunakan pengolahan  citra  digital  atau image  processing .  Teknologi pengenalan  wajah  makin  banyak  diaplikasikan  di  dalam  sistem pengenalan  biometrik,  pencarian  dan  pengeindeksan database citra  dan video  digital ,  sistem  keamanan,  konferensi  video maupun  interaksi  manusia  dengan  komputer.  Pendeteksian wajah (face  detection) juga  merupakan  salah  satu  tahap  awal yang  sangat  penting  sebelum  dilakukan  proses  pengenalan wajah (face recognition) [1].
Dengan  penggunaan  teknologi  pengenalan  wajah  yang  semakin banyak,  diperlukan    sistem  pengolah  citra  ( image  processing ) yang akurat untuk menghasilkan sebuah citra digital yang dapat mengidentifikasi seseorang dengan menganalisis pola berdasarkan  tekstur  dan  bentuk  wajah  seseorang  yang sebelumnya  sudah  tersimpan  di  dalam database atau  sudah  di training sebelumnya.
Saat  ini  telah  terdapat  berbagai  macam  sistem  pengenalan wajah.  Namun  bagaimanapun  juga  masih  diperlukan  penelitian dan  uji  coba  untuk  terus  mengembangkan  dan  mendapatkan hasil  akurasi  yang  lebih  baik.  Berdasarkan  pada  latar  belakang tersebut,  pada  penelitian  ini  penulis  mengembangkan  sistem FaceTrix  yang  berfokus  pada  tujuan  untuk  mengetahui  tingkat akurasi  sistem  deteksi face  recognition menggunakan  metode Haar Cascade dengan melakukan uji coba sistem menggunakan Single  Board  Computer  Raspberry  Pi dengan  menggunakan library OpenCV .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Open Source Computer Vision Library (OpenCV)
OpenCV merupakan  salah  satu library yang  sering  digunakan pada  pengolahan  citra computer  vision yang  memanfaatkan sebuah Application  Programming  Interface (API)  dimana OpenCV memungkinkan  komputer  dapat  melihat  seperti manusia  dengan vision tersebut.  Komputer  dapat  mengambil keputusan, melakukan aksi dan mengenali terhadap suatu objek berdasarkan deteksi wajah.
OpenCV terdiri  dari  5 library yaitu, Computer  Vision (CV) sebagai  algoritma image  processing dan vision -nya, Machine Learning (ML), HighGUI sebagai  GUI, Image  dan  Video I/O,
CXCORE sebagai struktur data, support XML dan fungsi-fungsi grafis dan CvAux sebagai penolong OpenCV .
Gambar 1. Struktur dan Konten OpenVC

## Face Recognition
Face  Recognition merupakan  sebuah  teknologi  berbasis
Biometric Artificial Intelligence (AI) yang dapat mengidentifikasi seseorang dengan menganalisis pola berdasarkan  tekstur  dan  bentuk  wajah  seseorang  yang sebelumnya  sudah  tersimpan  di  dalam database atau  sudah dipelajari  sebelumnya. Face  Recognition digunakan  dalam berbagai  aplikasi  yang  dapat  mengidentifikasi  wajah  manusia menggunakan  gambar  digital.  Pendeteksian  wajah  atau Face Detection merupakan salah satu tahap awal yang sangat penting sebelum dilakukan proses pengenalan wajah (Face Recognition) [2].
Bidang-bidang  penelitian  yang  juga  erat  kaitannya  dengan pemrosesan wajah atau face processing adalah sebagai berikut:
- Autentikasi Wajah (Face Authentication) .
- Lokalisasi Wajah (Face Localization) .
- Penjejakan Wajah (Face Tracking) .
- Pengenalan  Ekspresi  Wajah (Facial  Expression
Recognition) .
Gambar 2. Blok Diagram Sistem Pengenalan Wajah [3].

## Artificial Intelligence
Menurut Rich dan Knight, artificial intelligence atau kecerdasan buatan  merupakan  sebuah  studi  tentang  bagaimana  membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih  baik  oleh  manusia  [4].  Dalam  perkembangannya, kecerdasan  buatan  dikelompokkan  dalam  beberapa  hal  seperti Natural Language  Processing,  Speech  Recognition,  Computer Vision, dan lainnya.

## Haar Cascade
Haar  Cascade merupakan  metode  yang  digunakan  dalam pendeteksian  objek  dimana  metode  ini  menggabungkan  empat kunci  utama  yaitu Haar  Feature  Selection,  Creating  Integral Image,  Adaboost  Training  dan  Cascade  Classifier .  Metode  ini juga dikenal dengan metode Viola Jones karena Paul Viola dan Michael Jones merupakan tokoh pertama yang memperkenalkan
pendeteksian  wajah  pada  tahun  2001  [5]. Cascade  Classifier berfungsi  sebagai  rantai stage  classifier ,  dimana  setiap stage classifier digunakan  untuk  mendeteksi  apakah  di  dalam image sub window terdapat objek yang ingin dideteksi.
Gambar 3. Blok Diagram Sistem Pengenalan Wajah [5].
Haar  Feature sendiri  merupakan rectangular  features yang memberikan  indikasi  secara  spesifik  pada  sebuah  gambar dengan  tujuan  untuk  mengenali  objek  berdasarkan  nilai sederhana  dari  fitur. Haar  Feature memiliki  kelebihan  antara lain adalah komputasinya  yang sangat cepat, karena bergantung pada jumlah pixel dalam persegi, bukan setiap pixel dari sebuah gambar  [6]. Haar  Feature ini  merupakan  dua  dimensi,  satu terang  dan  satu  gelap  yang  terdiri  dari  gabungan  kotak-kotak hitam dan putih seperti berikut ini:
Gambar 4. Macam-macam Haar Feature [6]

## Raspberry Pi
Raspberry  Pi adalah  sebuah  komputer  papan  tunggal (single- board computer) atau SBC berukuran kartu kredit. Raspberry Pi telah  dilengkapi  dengan  semua  fungsi  layaknya  sebuah komputer  lengkap,  menggunakan  SoC (Sistem-on-Chip) ARM yang  dikemas  dan  diintegrasikan  di  atas  PCB.  Perangkat  ini menggunakan kartu SD untuk booting dan penyimpanan jangka panjang.  Dapat  dikatakan  bahwa Raspberry  Pi merupakan sebuah  modul micro  computer yang  akan  di- install dengan sistem operasi Raspbian.
Raspberry  Pi bersifat open  source (berbasis  Linux)  dan  bisa dimodifikasi  sesuai  kebutuhan  penggunanya.  Sistem  operasi utama Raspberry  Pi menggunakan  Debian  GNU/Linux  dan bahasa pemrograman Python. Salah satu pengembang OS untuk Raspberry  Pi  telah  meluncurkan  sistem  operasi  yang  dinamai Raspbian  yang  diklaim  mampu  memaksimalkan  perangkat
Raspberry  Pi.  Sistem  operasi  tersebut  dibuat  berbasis  Debian yang merupakan salah satu distribusi Linux OS [7].

## Gambar 5. Raspberry Pi 3 [8]

## Phyton
Bahasa pemprograman yang paling matang dalam menyediakan library  OpenCV adalah  bahasa  pemprograman  Python.  Pada penelitian  ini  penulis  menggunakan  Python3  dalam  uji  coba sistem Face  Recognition .  Python3  merupakan script  language yang  berorientasi  objek.  Bahasa  pemprograman  ini  dapat digunakan  untuk  pengembangan  perangkat  lunak  dan  bisa dijalankan  melalui  berbagai  sistem  operasi.  Phyton  juga merupakan  bahasa  pemprograman  yang  populer  di  bidang data science dan  analisis  karena  bahasa  pemprograman  Python  ini sangat mendukung terhadap library yang didalamnya menyediakan  fungsi  analisis  data  dan  fungsi machine  learning , data preprocessing tools , serta visualisasi data [9].
Nano
Nano atau GNU Nano merupakan dekstop graphical editors atau lebih sering disebut sebagai command-line editors yang terdapat pada Raspberry  Pi ,  yang  sudah  ter- install secara  otomatis by default pada sistem Raspberry Pi .
2.1 Lux Light Meter App
Lux  Lighting  Apps merupakan  aplikasi  pengukur  cahaya sederhana  untuk  mengukur lux dan  FC  dengan  menggunakan sensor  cahaya  pada  perangkat  Android. Lux merupakan  satuan turunan  SI  dengan  mengukur  pencahayaan  per  satuan  luas. Illuminance diukur  dalam foot  candles (FC)  atau lux .  1  FC adalah  jumlah  cahaya  yang  menyentuh  permukaan  1  ft²  atau  1 kaki persegi ketika 1 lumen bersinar dari 1 kaki, setara dengan 1 lumen  per  kaki  persegi.  1 lux adalah  jumlah  cahaya  yang menyentuh permukaan 1m2 ketika 1 lumen bersinar dari 1 meter - ini setara dengan 1 lumen per meter persegi. 10 lux kira-kira 1 FC.
Gambar 6. Tingkat Cahaya Dalam Bangunan [10].

## 3. METODOLOGI
Dalam  penelitian  ini,  metode  penelitian  yang  penulis  pilih adalah  metode  pendekatan  kualitatif.  Metode  kualitatif merupakan  metode  penelitian  yang  lebih  banyak  menggunakan kualitas  subjekif  serta  mencakup  pengungkapan  bedasarkan persepsi  untuk  memperoleh  pemahaman  fenomena  sosial  dan kemanusiaan.
Sebagai  metode  pengembangan  sistem,  penulis  meggunakan model  prototyping. Prototyping merupakan  proses iterative dalam  pengembangan  sistem  dimana requirement diubah  ke dalam working  system yang  secara  terus  menerus  diperbaiki melalui  kerjasama  antara  pengguna  dan  analis.  Proses iterative merupakan  proses  yang  melibatkan  hubungan  kerja  yang  dekat antara perancang dan pengguna.. Adapun beberapa tahapan pada model prototype ini diantaranya sebagai berikut [11]: a. Communication merupakan  tahap  pertemuan  yang dilakukan  oleh  pihak  pengembang  dan stakeholder dari  pemakai  perangkat  lunak  mengenai  gambaran secara  keseluruhan  dari  perangkat  lunak  yang  akan dibangun.  Mengidentifikasi  kebutuhan  yang  sudah diketahui  untuk  kemudian  membuat quick  plan dari iterasi  pertama.  Pada  tahap  ini  akan  menghasilkan berbagai kebutuhan sistem atau Requirement Analysis yang  akan  digunakan  pada  tahap  selanjutnya. Kebutuhan  yang  dihasilkan  merupakan  kebutuhan awal sistem dan dapat bertambah di iterasi berikutnya.
b. Tahap Quick  Plan menjelaskan  tentang  segala perencanaan  yang  bersifat  teknis  selama  proses pengembangan  perangkat  lunak.  Tahap  ini  akan memaparkan resiko yang akan didapatkan, pembagian pekerjaan  dan  perencanaan  waktu  agar  proses  yang dilakukan akan berjalan dengan baik. Quick plan akan menjelaskan  hasil  tahap Communication ke  dalam format  yang  lebih  rapih  untuk  selanjurnya  diteruskan oleh modeling quick design .
c. Modelling  Quick    Design adalah  tahap  dimana membuat  gambaran  besar  dari  perangkat  lunak  yang akan  dibangun.  Pemodelan  dibuat  untuk  memberi gambaran  kepada stakeholder yang  berkaitan  tentang aplikasi yang akan dibangun. Modeling Quick Design akan  menghasilkan  desain  berupa  sketsa  atau wireframe dari antarmuka perangkat lunak.
d. Construction  of  Prototype merupakan  sebuah  tahap pengimplementasian  dari Modeling  Quick  Design ,
dimana  perangkat  lunak  dan  selanjutnya  akan dilanjutkan  oleh  pengkodean  dari  antarmuka  yang digunakan.
e. Deployment  Delivery and  Feedback merupakan  tahap delivery dari  perangkat  lunak  yang  sudah  selesai dibangun  kepada  stakeholder.  Tahap  ini  akan menghasilkan  feedback  dari  pengguna  berdasarkan hasil testing yang dilakukan pengembang.
Gambar 7. Prototype Model [11]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Diagram Blok Sistem FaceTrix
Diagram blok menjelaskan tahapan yang terjadi pada sistem:
- Kamera akan mendeteksi user .
- Kamera melakukan pemindaian citra wajah.
- Data  citra  yang  telah  disimpan  akan  diproses  ke Raspberry Pi.
- Raspberry Pi akan menampilkan frame ke monitor.

## Gambar 8. Diagram Blok Sistem

## Diagram Alur Sistem FaceTrix
Diagram  alur  sistem  ini  dibuat  untuk  memudahkan  penulis dalam  melakukan  uji  coba  sistem  deteksi.  Berikut  adalah diagram alur sistem deteksi FaceTrix:
Gambar 9. Diagram Alur Sistem
Berdasarkan gambar diagram alur sistem diatas, dapat diketahui bahwa citra wajah akan dideteksi oleh kamera. Hasil deteksi itu nantinya akan dikirim dan diproses di Raspberry Pi pada folder dataset .  Setelah dataset usai  melakukan  training,  maka  sistem sudah  dapat  digunakan  karena  sistem  sudah  mampu  mengenali citra wajah yang sedang dideteksi.
Cara Kerja OpenCV Pada Sistem FaceTrix
Gambar 10. Cara Kerja OpenCV [12]

## Tahap Persiapan Sistem FaceTrix
Setelah  memahami  alur  sistem  dan  cara  kerja OpenCV, penulis melanjutkan  pada  tahap  persiapan  sistem  FaceTrix.  Persiapan yang dilakukan yaitu:
a. Memasang OpenCV dan Phyton pada Raspberry Pi .
b. Setelah OpenCV dan Python telah  terpasang  pada Raspberry  Pi ,  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  pengujian pada kamera. Pada kesempatan ini,  penulis  menggunakan webcam untuk  mendeteksi citra.

## Proses Face Recognition
Setelah persiapan sistem FaceTrix dilakukan, penulis melakukan proses face recognition . Langkah yang dilakukan yaitu:
a. Pengumpulan  data  dengan  melakukan  deteksi  wajah secara  aktual.  Untuk  mendeteksi  citra  pada Face Recognition ,  penulis  menggunakan  metode Haar Cascade sebagai  cara  untuk  deteksi  objeknya.
Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dengan  cara
melakukan  proses  deteksi  secara  berulang  sehingga data  yang  berada  didalam  folder dataset akan bertambah.  Data  tersebutlah  yang  nantinya  akan  di latih pada tahap selanjutnya. Data yang diambil dapat gunakan  sesuai  kebutuhan.  Semakin  banyak dataset yang dihasilkan dalam satu citra wajah, maka semakin mudah dan mempercepat proses pengenalan citra pada saat pendeteksian wajah
Gambar 11. Data Gathering [13] .
b. Setelah dilakukan pengumpulan data, penulis melakukan  pelatihan  citra  pada  sistem  deteksi  untuk dapat mengenali wajah.
Gambar 12. Train The Recognizer [13]
c. Tahap  selanjutnya  adalah  tahap  pengenalan  wajah. Tahap ini dilakukan jika proses pelatihan telah selesai dilakukan. Karena sebelumnya data hanya dicatat dan disimpan  di  dalam dataset dengan  nama  folder  yang berbeda-beda.  Pada  saat  pelatihan  dijalankan  dengan menggunakan metode Haar Cascade , maka citra dapat dengan  mudah  dikenali  sebagai  identitas  masing- masing  citra.  Sehingga  pada  saat  melakukan Face Recogniton ,  sistem  telah  mengenali  wajah  dari masing-masing citra yang dideteksi.
Gambar 13. Recogntion [13]

## Pengujian Sistem FaceTrix
Pada bab ini, penulis akan membahas pengujian sistem FaceTrix yang  telah  selesai  dibangun.  Untuk  melakukan  uji  coba  sistem penulis  membutuhkan  sampel  yang  akan  dijadikan  sebagai  uji coba  dalam  pengujian  sistem  deteksi  FaceTrix  dengan  ekspresi wajah bebas mengahadap ke depan, dapat menggunakan atribut seperti  kacamata,  topi,  kerudung  dan  atau  tidak  menggunakan atribut  sekalipun.  Pada  penelitian  ini  penulis  juga  membatasi jumlah sampel sebanyak 10 orang.
Berikut penulis paparkan hasil pengujian sistem FaceTrix.
Berdasarkan  hasil  uji  coba  sistem,  penulis  mendapatkan  hasil tingkat akurasi sebesar 0,97 atau setara dengan 97% dengan 3% tingkat kesalahan dalam deteksi sistem. Hal ini disebabkan pada saat  mendeteksi,  citra  wajah  tidak  dapat  dikenali  secara  jelas karena  faktor  objek  yang  terlalu  banyak  gerakan  pada  saat sistem  sedang  mendeteksi  citra  wajah.  Selain  itu,  adanya perubahan  cahaya  pada  saat  pengenalan  dan  pendeteksian  citra wajah  juga  sangat  mempengaruhi  sistem  FaceTrix,  sehingga objek dikenali sebagai objek lain dan tidak dapat dikenali secara pasti  karena  pencahayaan  yang  tidak  merata.  Untuk  melakukan validasi  pada  objek  yang error ,  penulis  membutuhkan  waktu yang  cukup  lama  untuk  sampai  objek  benar-benar  dikenali sistem  FaceTrix.  Penulis  melakukan  pengenalan  pada  sistem deteksi  lebih  dari  3x  pada  objek  yang error .  Hasilnya  adalah, sesekali  sistem  mengenali  objek  dengan  benar  tapi  jika  objek berubah  posisi  dan  ekspresi  maka  objek  dikenali  sebagai  objek lain lagi.
Dari  tabel  diatas,  dapat  dilihat  pula  rata-rata  yang  dihasilkan sistem  deteksi  FaceTrix  pada  saat  melakukan  pengujian  wajah sebanyak 10 sample dengan pengujian jarak berbeda-beda. Pada jarak  40cm  dan  60cm  sistem  masih  dapat  mendeteksi  secara normal  dan  cepat  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  100%  dengan 0%  tingkat  kesalahannya.  Namun,  pada  saat  melakukan
pendeteksian  pada  jarak  80  cm  sistem  FaceTrix  mendapatkan kendala pada pendeteksian citra wajah. Walaupun begitu, sistem tetap  berjalan  sebagaimana  mestinya  dengan  tingkat  akurasi yang didapati pada jarak 80cm adalah sebesar 91%.

## Hasil Uji Coba Sistem
Pada  uji  coba  sistem  FaceTrix,  penulis  melakukan  uji  coba sistem dengan ketentuan jarak minimal 40 cm dan maksimal 80 cm  menghadap  kamera  dengan  jumlah  uji  sample  sebanyak  10 orang.  Penulis  membatasi  jarak  uji  minimal  sejauh  40  cm  dan maksimal  80  cm  yang  diambil  berdasarkan  dari  hasil  uji  coba tingkat akurasi sistem sebelumnya. Berikut adalah hasil uji coba sistem pada jarak 40 cm, 60 cm dan 80 cm:
Tabel 1. Hasil Uji Coba Sistem Pada Jarak 40 cm
Tabel 2. Hasil Uji Coba Sistem Pada Jarak 60 cm

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  sistem  deteksi  yang  dilakukan  penulis, penulis  dapat  menyimpulkan  beberapa  kesimpulan  dari  sistem deteksi  Face  Recognition  OpenCV  menggunakan  metode  Haar Cascade dan Raspberry Pi sebagai berikut:
a. sistem  dapat  mendeteksi  dan  mengenali  wajah seseorang  dengan  cepat  menggunakan  metode Haar Cascade.
b. tingkat  akurasi  deteksi  citra  wajah  terbaik  pada  saat dilakukan  pendeteksian  dalam  keadaan  jarak  antar kamera  dan  wajah  maksimal  80cm  menghadap  ke depan  kamera  dengan  cahaya  yang  merata  dan  sama dengan pencahayaan yang pada saat pengambilan citra wajah pada proses training.
c. akurasi  sistem  deteksi  yang  dihasilkan  oleh  sistem deteksi  FaceTrix  cukup  bagus  dengan  tingkat  akurasi rata-rata sebesar 97% dengan total rata-rata kecepatan keseluruhan sistem FaceTrix dalam satuan FPS adalah 1,779  pada  jarak  minimal  40cm  dan  jarak  maksimal 80cm.  Adapun  citra  wajah  yang  tidak  dapat  dikenali secara  tepat  karena  adanya  faktor  cahaya  yang  tidak merata pada  permukaan  wajah dan  posisi  wajah tidak tegak ke depan menghadap kamera. Hal ini juga dapat terjadi  jika  objek  yang  dideteksi  melakukan  banyak gerakan pada saat proses pendeteksian berlangsung.
d. spesifikasi kamera yang digunakan akan mempengaruhi  akurasi  dan  kecepatan  sistem  deteksi.
Semakin  bagus  dan  tinggi  spesifikasi  kamera  untuk mendeteksi  citra  wajah,  maka  semakin  tinggi  tingkat akurasinya.
e. sistem  mudah  untuk  melakukan  pendeteksian  dan pengenalan  citra  wajah  seseorang  berdasarkan banyaknya  jumlah  citra  yang  di training dan  faktor pencahayaan yang stabil dan merata.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Nugroho  and  A.  Harjoko,  “Sistem  Pendeteksi  Wajah Manusia Pada Citra Digital”, J. Sains dan Sibernatika, vol. 18, no. 1, 2005.
[2] Research  Gate,  "Detecting  Faces  in  Images:  A  Survey," 2002.
[Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/3193340_Detecti ng_Faces_in_Images_A_Survey .
[3] Jurnal  EECCIS,  "Sistem  Pengenalan  Wajah  Secara  Real- Time dengan Adaboost, Eigenface PCA & MySQL," 2013. [Online].
Available:
https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/downl oad/223/197
[4] Akmal,  “Lebih  Dekat  Dengan  Industri  4.0”,  Sleman: Deepublish Publisher, 2019.
[5] Universitas  Muhammadiyah  Malang,  Pengenalan  Wajah dengan Cascade Classifier.
[6] W.  S.  Pambudi  and  B.  M.  N.  Simorangkir,  “Facetracker Menggunakan  Menggunakan  Metode  Haar  Like  Feature dan  PID  Pada  Model  Simulasi”,  J.  Teknologi  dan
Informatika, vol. 2, no. 2, 2012.
[7] Eprints  Polsri,  “Rancang  Bangun  Sistem  Audio  Berbasis Raspberry  Pi  Via  Bloethooth  dengan  Smartphone”  2016. [Online]. Available: http://eprints.polsri.ac.id
[8] Amazon,  "Raspberry  Pi,"  2018.  [Online].  Available: https://www.amazon.com/RSComponents-Raspberry-Pi-
Motherboard/dp/B07BFH96M3 .
[9] BINUS  -  Computer  Science,  "Penggunaan  Python  untuk
Data Mining," 2018. [Online].
Available:
http://socs.binus.ac.id/2018/11/16/penggunaan-python- untuk-data-mining/ . [10] Fire Flier, [Online]. Available: http://id.lamparaleds.com/news/how-much-lux-does-my-
roomneed-18327451.html
[11] R.  S.  Pressman,  in  Software  Engineering:  A  Practitioner Approach Seventh Edition, 2015.
[12] OpenCV, "OpenCV," 2018. [Online]. Available: https://opencv.org .
[13] Hackster.io, “Real-Time Face Recognition: An End to End Project”, [Online]. Available:
https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face- recognitionan-end-to-end-project-a10826 .

## BIODATA PENULIS

## Raden Isum Suryani Maryati
Mahasiswa  Jurusan  Informatika,  Fakultas Ilmu  Rekayasa,  Universitas  Paramadina. Penulis  dapat  dihubungi pada  alamat  email radenisum@gmail.com

## Burhanuddin Tryatmojo
Mahasiswa  Jurusan  Informatika,  Fakultas Ilmu  Rekayasa,  Universitas  Paramadina. Penulis  dapat  dihubungi pada  alamat  email burhanuddin.tryatmojo@gmail.com