Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2350 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 375-384 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## FACE IDENTIFICATION USING IMAGE PROCESING WITH THE NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY (NIST) METHOD
Eunike R. Runtuwene 1 , Sondy C. Kumajas *2 , Quido C. Kainde 3
1,2,3 Informatics, Engineering Faculty, Universitas Negeri Manado, Indonesia Email: 1 17210149@unima.ac.id , 2 sondykumajas@unima.ac.id , 3 quidokainde@unima.ac.id
(Article received: June 21, 2024; Revision: July 13, 2024; published: August 06, 2024)

## Abstract
Cybercrime is a criminal act that utilizes technology, from devices to internet networks. The purpose of cybercrime cases is to harm others by committing theft, hacking, fraud, spreading viruses, and other digital crimes. In every cybercrime case there are usually traces of activity left behind, in the form of traces of activity (history) related can be used as evidence, both in the form of electronic evidence (in the form of electronic physical devices or storage media) and digital evidence (such as document files, history files, or log files containing relevant data). The  National  Institute  of  Standards  and  Technology  (NIST)  method  is  a  method  that  is  often  used  in  digital forensics to overcome cybercrime cases. The National Institute of Standards and Technology (NIST) method is a method that aims for investigations in finding related information, in order to provide structured information, and process  the  information  obtained.  NIST  refers  to  general  principles  such  as  collection,  examination,  analysis, reporting. Using the NIST (National Institute of Standards and Technology) method, the process at each stage is Data  Collection  is  the  process  of  collecting  user  data  and  face  images  through  an  easy-to-use  user  interface, Examination is the stage of processing images to detect faces using the Haar Cascade algorithm, Analysis is the process  of  training  a  face  recognition  model  (LBPH)  and  applying  it  to  recognize  faces  in  images  or  videos. Reporting is the stage of displaying face recognition results and related information to the user through the GUI.
Keywords : Digital Forensic, Image Processing, NIST Method.

## IDENTIFIKASI WAJAH MENGGUNAKAN IMAGE PROCESSING DENGAN METODE NATIONAL INSTITUTE OF SANDARDS AND TECHNOLOGY (NIST)

## Abstrak
Cybercrime adalah tindakan kriminal yang memanfaatkan teknologi, mulai dari perangkat hingga jaringan internet. Adapun tujuan kasus cybercrime adalah merugikan orang lain dengan melakukan pencurian, peretasan, penipuan, penyebaran virus, serta kejahatan digital lainnya. Dalam setiap kasus cybercrime biasanya terdapat jejak aktivitas yang ditinggalkan, berupa jejak aktivitas (history) terkait bisa dijadikan barang bukti, baik berupa barang bukti elektronik (berupa perangkat fisik elektronik atau media penyimpanan) maupun barang bukti digital (seperti file dokumen, file history , atau file log yang mengandung data relevan). Metode National Institute of Standards and Technology  (NIST)  adalah  metode  yang  sering  digunakan  dalam  digital  forensic  unruk  mengatasi  kasus cybercrime. Metode National Institute of Standards and Technology (NIST) merupakan  metode yang bertujuan untuk investigasi dalam mencari informasi terkait, agar dapat memberikan informasi terstruktur, serta mengolah sebuah  informasi  yang  didapat.  NIST  mengacu  pada  prinsip-prinsip  umum  seperti  collection,  examination, analysis, reporting. Dengan menggunakan metode NIST (National Institute of Standards and Technology), maka proses  pada  setiap  tahapan  yaitu  Pengumpulan  Data (Data  Collection) adalah  proses  mengumpulkan  data pengguna dan gambar wajah melalui antarmuka pengguna yang mudah digunakan, Pemeriksaan (Examination) adalah  tahapan  Memproses  gambar  untuk  mendeteksi  wajah  menggunakan  algoritma  Haar  Cascade,  Analysis adalah proses melatih model pengenal wajah (LBPH) dan menerapkannya untuk mengenali wajah dalam gambar atau video. Reporting adalah tahapan menampilkan hasil pengenalan wajah dan informasi terkait kepada pengguna melalui GUI.
Kata kunci : Digital forensik, Metode NIST,  Pengolahan Citra.
376 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 375-384

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  merupakan  kemajuan bidang  ilmu  pengetahuan  dan  rekayasa  yang menghasilkan  penemuan  baru,  aplikasi  yang  lebih baik  yang  dapat  membantu  menyelesaikan  berbagai permasalahan  dalam  kehidupan  manusia.  Namun, dalam  perkembangan  teknologi,  selain  sisi  positif ternyata  diikuti  juga  dengan  berkembangnya  sisi negaif  dari  perkembangan  teknologi  atau  lebih dikenal  dengan  istilah Cyber  Crime . Cyber  Crime merupakan  suatu  kejahatan  yang  dilakukan  dengan menjadikan komputer atau jaringan komputer sebagai alat,  sasaran  dan  tempat  terjadinya  kejahatan, termasuk  di  dalamnya  adalah  pornografi,  penipuan secara  online,  pembulian,  penipuan  identitas,  dan lain-lain [1]. Kejahatan yang beredar dalam internet, ataupun jaringan, aplikasi dan perangkat digital atau kejahatan  dalam  dunia  maya  tidak  bisa  dianggap remeh  karena  dampak  yang  diberikan  dalam kehidupan masyarakat. Contoh nyata kejahatan dunia maya (cybercrime) yang terjadi salah satunya adalah alat  bukti  CCTV (Closed-Circuit  Television) yang dimodifikasi setelah kejadian perkara di lokasi [2].
Dalam  suatu  kasus  kejahatan  cybercrime  akan meninggalkan  jejak  aktivitas  kejahatan.  Jejak aktivitas (history) yang terkait dapat dijadikan barang bukti,  dapat  berupa  barang  bukti  elektronik  (berupa bentuk  fisik  dari  perangkat  elektronik  tersebut  atau dapat  berupa  media  simpan (storage  device)) dan barang  bukti  digital  (berupa  file  dokumen, file history , atau file log yang berisikan data-data terkait yang  dapat  di  jadikan  sebagai  informasi  pendukung pengambil keputusan) [3]. Bukti elektronik dan bukti digital harus di tangani sesuai dengan prosedur yang tepat dan legal agar bukti yang di hasilkan dari hasil investigasi  forensik  digital  dapat  di  jadikan  bukti yang  handal  dan  legal  dalam  proses  ligitasi cybercrime [4].
Image Processing merupakan suatu proses yang dilakukan  dengan  sebuah  citra  yang  di  proses  oleh komputer  sehingga  menghasilkan  sebuah  citra dengan kualitas yang lebih baik dari sebelumnya juga bisa mendapatkan informasi dari citra tersebut. Citra yang  dimaksud  dalam  penelitian  ini  adalah  gambar statis  yang  berasal  dari  sensor  vision  atau  webcam [5]. Pengolahan citra (image processing) mempunyai keterikatan yang erat dengan disiplin ilmu yang jika sebuah disiplin ilmu dinyatakan dalam bentuk proses suatu  input  menjadikan  output,  maka  pengolahan citra memiliki input berpupa citra serta output berupa citra  [6].  Pengolahan  citra  digital  adalah  ilmu  yang mempelajari  hal-hal  berkaitan  dengan  perbaikan kualitas  terhadap  suatu  gambar  (meningkatkan kontras, perubahan warna, restorasi citra), transformasi  gambar  (translasi,  rotasi  transformasi, skala,  geometrik),  melakukan  pemilihan  citra  ciri (feature images) yang optimal untuk tujuan analisis, melakukan  penyimpanan  data  yang  sebelumnya dilakukan reduksi dan kompresi, transmisi data, dan waktu proses data [7].
Dalam  dunia  digital  yang  sudah  berkembang sangat  pesat  banyak  terjadinya  kejahatan-kejahatan digital yang sering kita temui seperti pencurian data lewat  sosial  media,  penipuan-penipuan,  dan  lain sebagainya.  Maka  digital  forensik  sangat  berperan sekali  dalam  penanganan  kasus  seperti  itu  [8].  Tapi digital forensik bukanlah teknik tunggal bayak teknik yang digunakan beroperasi pada digital. Teknik yang diterapkan  pada  kasus  bergantung  pada  jenis informasi  yang  berguna  untuk  memahami  apa  yang terjadi.
Digital  forensik  adalah  salah  satu  cabang  ilmu yang  bertujuan  untuk  memproleh  informasi  dan menyelidiki barang bukti digital agar bisa dipertanggungjawabkan di pengadilan sebagai barang bukti  yang sah di mata hukum. Barang bukti digital sendiri berarti hasil dari barang bukti elektronik yang berasal  dari  personal  computer,  mobile  phone, notebook, server, maupun alat bantu teknologi  yang dapat dikategorikan sebagai media penyimpanan dan dan dapat dianalaisa sebagai sebuah barang bukti [9].
Teknik identifikasi wajah merupakan hasil dari adanya perkembangan teknologi yang semakin maju. Namun  yang  menjadi  permasalahan,  kemmpuan komputer  yang  mengidentifikasi  wajah  manusia tidaklah  mudah.  Sehingga,  membutuhkan  sebuah program untuk mengetahui data/informasi seseorang.[10]. Dengan begitu identifikasi wajah dan pencocokan  data/informasi  seseorang  bisa  dengan mudah diproses oleh komputer.
Identifikasi  wajah  adalah  salah  satu  aplikasi utama  dari  bidang  pengolahan  citra  dan  kecerdasan buatan  yang  telah  menarik  perhatian  luas  karena potensinya dalam berbagai sektor, seperti keamanan, pengawasan,  dan  interaksi  manusia-komputer  [11]. Identifikasi  wajah  yang  efektif  harus  mampu mengenali  wajah  dengan  akurasi  tinggi  meskipun terdapat  variasi  dalam  sudut  wajah,  ekspresi,  dan kondisi pencahayaan. Untuk mencapai kendalan dan akurasi  yang  tinggi,  diperlukan  pendekatan  yang terstruktur dan terbukti efektif. [12].
Pendekatan National Institute of Standards and Technology  (NIST) dalam  pengolahan  citra menawarkan  kerangka  kerja  yang  komprehensif untuk pengembangan sistem identifikasi wajah yang andal [13]. NIST menyediakan pedoman dan standar yang bertujuan untuk memastikan keandalan sistem, akurasi pencocokan, validasi, dan refensi yang baik. Dengan  mengikuti  pedoman  ini,  sistem  identifikasi wajah  dapat  diuji  dan  divalidasi  dengan  cara  yang sistematisdan transparan.
Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman pyhton dengan  library OpenCV , menyediakan  platform  yang  kuat  dan  fleksibel  untu tugas  pemrosesan  gambar  termasuk  deteksi  wajah. Untuk tugas yang lebih maju dan komputasi intensif, python dan openCV menyediakan  lingkungan  yang lebih sesuai [14]. Penelitian
ini mengimplementasikan  metode  identifikasi  wajah berdasarkan  pendekatan NIST dalam  pengolahan
citra.  Metode  ini  mencakup  serangkaian  tahapan mulai dari akusisi citra wajah hingga pencocokan data dengan basis data.
Evaluasi
sistem dilakukan dengan memperhatikan  variasi  sudut  wajah,  ekspresi,  dan kondisi  pencahayaan  yang  berbeda.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  mengintegrasikan  metode NIST dalam  analisis  digital  forensik  menggunakan  teknik pengolahan  citra  dengan  OpenCV-Python.  Metode NIST mencakup empat tahapan: Collecting, Examination, Analysis, dan Reporting, yang beradaptasi untuk memastikan bahwa setiap langkah dalam  proses  identifikasi  dilakukan  secara  optimal [15].  Tujuan  dari  penelitian  ini,  untuk  menganalisa sebuah program  yang dibuat untuk  mengidentifikasi wajah menggunakan image processing dan mencocokan  data  yang  telah  di  identifikasi  untuk sebuah pembuktian metode NIST.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Metode National Institute of Standards and Technology (NIST)
Pendekatan National Institute of Standards and Technology  (NIST) dalam  pengolahan  citra menawarkan  kerangka  kerja  yang  komprehensif untuk pengembangan sistem identifikasi wajah yang andal. Dalam kontek pengolahan citra pada penelitian ini  menggunakan OpenCV seperti  dibawah  ini, dengan 4 tahapan.
Gambar 1. Metode National Institute of Standards and Technology (NIST)
Pertama, Collecting (Pengumpulan  Data) merupakan pengumpulan informasi, data atau sampel yang relevan dengan tujuan yang diinginkan. Dalam konteks NIST ,    ini  bisa  berarti  mengumpulkan  data empiris  atau  informasi  tentang  teknologi  baru, fenomena,  atau  masalah  yang  sedang  dipelajari. Pengumpulan  yang  tepat  dan  reprensetatif  lah langkah  awal  penting  untuk  memastikan  bahwa analisis yang akan datang berdasarkan pada informasi yang akurat.
Kedua, tahap Examination (Pemeriksaan Data). Setelah  data  atau  informasi  dikumpulkan,  tahap berikut memeriksa atau menganalisisnya secara lebih mendalam. Ini mungkin melibatkan identifikasi pola, tren, anomaly, atau aspek-aspek lain yang relevan. Di dalam NIST, ini  bisa  berarti  pemeriksaan  terhadap teknologi,  produk,  atau  proses  tertentu  untuk memahami  karakteristik  dan  fitur-fitur  yang  ada. Pengambilan  dan  penyaringan  data  pada  bagian tertentu dari sumber data. Berfokus pada gambar dan sehingga  data  yang  diambil  dari realtime (video
kamera) adalah capture gambar wajah dari seseorang yang memiliki data tersebut.
Ketiga,  proses Analysis Data .  Proses  ini melibatkan pemahaman lebih dalam tentang informasi  yang  dikumpulkan  dan  diperiksa.  Ini  bisa mencakup penggunaan metode statistik, perbandingan  dengan  standar  atau  norma  yang  ada, dan  penarikan  kesimpulan  berdasarkan  data  yang tersedia.  Di NIST, tahap  analisis  akan  mencakup evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  teknologi  atau fenomena  yang  dipelajari,  dengan  tujuan  untuk mengidentifikasi masalah atau potensi perbaikan.
Keempat  yaitu Reporting (pembuatan  laporan) di  tahap  ini  kita  akan  membuat  laporan  hasil  yang ditetapkan  dari  tahap-tahap  sebelumnya.  Hasil  dari tahap-tahap  sebelumnya  kemudian  dirangkum  dan dilaporkan.  Ini  bisa  berupa  laporan  ilmiah,  standar, panduan, atau hasil lainnya yang memiliki nilai bagi komunitas  yang  tertarik.  Pelaporan  melibatkan penyajian hasil dari analisis data.

## 2.2. Image Processing
Image Processing atau Pengolahan Citra adalah cabang  ilmu  yang  berkaitan  dengan  memanipulasi gambar  menggunakan  algoritma  dan  analisis  citra untuk mendapatkan informasi baru atau memperbaiki kualitas gambar dengan menggunakan komputer.
Gambar 2. Tahapan Image Processing
Pengambilan Citra ( Image Acquisition ): Proses ini  melibatkan  pengambilan  gambar.  Pengambilan gambar  dapat  menggunakan  kamera  digital  atau scanner.  Cara  lain  adalah  mengimpor  gambar  yang ada ke komputer.
Praproses (Preprocessing): Citra yang diperoleh  mungkin  mengandung  noise  atau  artefak lainnya.  Dalam  langkah  ini,  citra  yang  diambil  dari kamera akan dikonversi untuk mempermudah proses berikutnya.
Peningkatan  Citra (Image  Enhancement): Tujuan dari langkah ini untuk meningkatkan kualitas citra  dengan  menginkatkan  kontras,  kecerahan,  atau
378 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 375-384
ketajaman gambar. Proses ini melibatkan peningkatan  kualitas  visual  gambar.  Kualitas  visual gambar dapat dilakukan dengan beberapa cara. Cara terpopuler adalah peningkatan kontras, pengurangan berbagai noise, serta menghilangkan artefak.
Segmentasi: Proses ini adalah membagi gambar menjadi  beberapa  segmen.  Masing-masing  segmen sesuai dengan objek atau fitur tertentu dalam gambar.
Ekstrasi  Fitur (Feature  Extraction): Ekstraksi fitur  merupakan  bagian  dari  proses  pengurangan dimensi.  Pengurangan  ini  adalah  pembagian kumpulan data mentah awal untuk direduksi menjadi kelompok  yang  lebih  mudah  dikelola  demi kemudahan pengolahan. Karakteristik terpenting dari kumpulan data besar ini adalah bahwa data tersebut memiliki sejumlah besar variabel yang membutuhkan banyak sumber daya komputasi untuk diproses.
Pemrosesan (Processing): Gambar dapat dipulihkan dengan berbagai cara. Biasanya, teknik ini melibatkan  penghapusan  degradasi  dari  gambar. Tekniknya  adalah  pengaburan,  noise,  dan  distorsi. Metode utama restorasi image adalah inverse filtering dan deconvolution . Inverse filtering atau pemfilteran terbalik  adalah  metode  cepat  dan  sederhana  yang menerapkan  kebalikan  dari  fungsi  degradasi  pada
citra  yang  terdegradasi.  Sedangkan dekonvolusi merupakan  metode  yang  lebih  maju  dan  tangguh. Metode  ini  menggunakan  algoritma  iteratif  untuk memperkirakan  citra  asli  dan  fungsi  degradasi  dari citra yang terdegradasi.
Pengenalan Pola (Pattern Recognition): Pengenalan pola merupakan proses yang melibatkan algoritma  pembelajaran  mesin.  Arti  lainnya  adalah klasifikasi  data  berdasarkan  pengetahuan  yang  telah diperoleh. Pengenalan pola mengacu pada informasi statistik yang diambil dari pola atau representasinya. Salah satu aspek penting dari pengenalan pola adalah potensi penerapannya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Image Processing
Image processing atau pengolahan citra digital adalah  cabang  ilmu  yang  berkaitan  dengan manipulasi  gambar  menggunakan  algoritma  dan analysis citra untuk mendapatkan informasi baru atau memperbaiki  kualitas  gambar  dengan  menggunakan komputer.  Berikut  adalah  flowchart  dari  image processing.
Gambar 3. Flowchart Image Processing
Gambar 4. Ilustrasi Training Classifier
Pengambilan  Citra (Image  Acquisition): Langkah  pertama  adalah  mendapatkan  citra  digital dari kamera dengan menggunakan Opencv .
‘cap’  digunakan  untuk  menangkap  video  dari kamera, dan ‘cap.read()’ mengambil satu frame dari aliran video.
Praproses (Preprocessing): Citra yang diperoleh  mungkin  mengandung  noise  atau  artefak lainnya.  Dalam  langkah  ini,  citra  yang  diambil  dari kamera dikonversi menjadi skala abu-abu (grayscale) untuk mempermudah proses berikutnya.
Konversi  ke  skala  abu-abu  (grayscale)  adalah bentuk  praproses  yang  mengurangi  kompleksitas komputasi dengan menghilangkan informasi warna.
Peningkatan  Citra (Image  Enhancement): Tujuan dari langkah ini untuk meningkatkan kualitas citra  dengan  menginkatkan  kontras,  kecerahan,  atau ketajaman  gambar.  Ini  dapat  dilakukan  dengan menerapkan filter atau teknik transformasi.
Segmentasi: Dalam  langkah  ini,  citra  dibagi menjadi beberapa bagian yang lebih kecil atau lebih terdefinisi. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi objek atau area tertentu dalam citra.
Haar cascade digunakan untuk mengkoordinat wajah dalam citra, dan koordinat tersebut digunakan untuk memotong bagian wajah.
cap = cv2.VideoCapture(0) ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
for (x, y, w, h) in faces: cropped_face = frame[y:y+h, x:x+w]
Ekstrasi Fitur (Feature Extraction): Proses ini melibatkan  mengidentifikasi  fitur-fitur  penting  dari citra yang akan digunakan untuk pengenalan.
Dalam  hal  ini,  fitur  wajah  diekstraksi menggunakan  Local  Binary  Patterns  Histogram (LBPH).
LBPH  digunakan  untuk  menekstraksi  tekstur lokal dari wajah.
Pemrosesan (Processing): Disinilah  langkah khusus diterapkan pada citra untuk  mencapai tujuan tertentu. Langkah pemrosesan melibatkan penyimpanan  citra  wajah  yang  terdeteksi  dan memproses setiap frame dari video untuk mendeteksi wajah.
Citra  wajah  yang  telah  dipotong  disimpan  ke disk  untuk  pelatihan  lebih  lanjut  atau  untuk digunakan dalam pengenalan wajah.
Gambar 5. Ilustrasi Dataset
Pengenalan  Pola (Pattern  Recognition): Dalam  langkah  ini,  fitur-fitur  yang  diekstrasi digunakan untuk
mengidentifikasi atau mengklasifikasi  pola  tertentu  dalam  citra.  Ini mencakup  pengenalan  wajah,  deteksi  objek,  atau klasifikasi  objek.  Dalam  hal  ini,  model  LBPH digunakan untuk mendeteksi identitas wajah.
Model  LBPH  yang  telah  dilatih  digunakan untuk memprediksi identitas wajah berdasarkan citra yang dipotong dan fitur yang diekstraksi.

## Gambar 6. Ilustrasi Pengenalan Wajah
Setiap  langkah  dalam  pemrosesan  citra memiliki  tujuan  khusus  dan  memainkan  peran penting  dalam  keseluruhan  sistem  pengenalan identitas wajah.
Dalam  penelitian  ini  perancangan  sistem  yang bisa kita lihat pada gambar flowchart berikut.
Gambar 7. Flowchart Perancangan Sistem Hasil perancangan sistem berdasarkan flowchart diatas, sebagai berikut:
Start: Pengguna  membuka  file  yang  berjudul ‘gui_input’

## Gambar 8. gui_input.py
Dengan  membuka  file  “gui_input”  pengguna dapat  mengakses  sistem  dan  akan  lanjut  ke  langkah selanjutnya.
Input data: Kemudian pengguna memasukkan data  yang  diperlukan.  Data  ini  berupa  informasi pengguna  atau  parameter  lainnya  yang  diperlukan untuk proses selanjutnya.
clf = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() #Training classifier with faces and ids clf.train(faces, ids) clf.write(“classifier.xml”)
cv2.imwrite("captured_image.jpg", cropped_face)
id, pred = clf.predict(gray[y:y+h, x:x+w]) confidence = int(100 * (1 - pred / 300)) if confidence > 74: # Recognized face else: # Unknown face

## Gambar 9. Tampilan antarmuka pengguna (GUI)
Tahap ini untuk membuat sebuah jendela utama sebuah  sistem  yang  didalamnya  berelemen  GUI seperti tombol, label, dan entri untuk menginput data diri.  Dirancang  dengan  menggunakan  library  GUI Python  Tkinter  untuk  membangun  sebuah  interface yang efisien.
Simpan  ke  database: Data  yang  di  input disimpan  dalam  database.  Ini  memastikan  data berhasil tersimpan dan dapat diakses.
Gambar 10. file classifier.xml model pengenalan wajah terlatih
Di  tahap  ini  digunakan  untuk  melatih  model pengenalan wajah. Fungsi ini membaca gambar dari direktori,  mengkonversikan  ke  format  numpy  dan melatih  model  LBPH  (Local  Binary  Pattern Histogram)  yang  disediakan  oleh  OpenCV  yang kemudian akan tersimpan sebagai file “classifier.xml”.  Hasil  dari  tahap  train  classifier adalah  file  ‘classifier.xml’  yang  berisi  model pengenalan wajah terlatih.
Apakah sudah tersimpan?: Sistem memeriksa apakah data yang diinput sudah berhasil disimpan ke dalam  database,  Jika  belum  tersimpan  (no),  maka sistem  akan  kembali  mencoba  menyimpan  data  ke database,  Jika  sudah  tersimpan  (yes),  maka  sistem akan melanjutkan kelangkah berikutnya.

## Gambar 11. Simpan ke database
Ini  adalah  langkah  validasi  untuk  memastikan data sudah disimpan.
Open  webcam:  Sistem  membuka  akses  ke webcam.  Langkah  ini  memungkinkan  pengguna menangkap gambar dari webcam.

## Gambar 12. mengakses kamera dan mendeteksi wajah
Langkah ini membuka akses ke perangkat keras (webcam)  untuk  menangkap  gambar.  Penting  untuk mendapatkan data visual untuk proses prediksi.
Simpan  data  gambar: Gambar  yang  diambil dari  webcamdisimpan  kedalam  sistem.  Ini  bisa berupa  penyimpanan  lokal  atau  penyimpanan kedalam database.
Gambar  diatas  adalah  proses  pengisian  data form dan proses menyimpan data gambar berhasil.
Gambar 14. Dataset
Capture gambar wajah disimpan dalam direktori ‘/data’ atau penyimpanan lokal.
Gambar 15. Database
Data  diri  yang  di  input  akan  disimpan  dalam table ‘my_table’ di database ‘face_p’.
Prediksi: Sistem  melakukan  berdasarkan  data gambar yang disimpan. Prediksi ini bisa menggunakan model machine learning atau algoritma lainnya yang sudah dilatih sebelumnya.
Gambar 16. Graycale
Membaca dan
mengkonversi gambar:‘Image.open(image).convert  (‘L’)’  yang digunakan untuk membuka file besar dan mengkonversinya menjadi abu-abu(grayscale).
Gambar 17. menampilkan gambar pada Tkinter
Apakah prediksi berhasil?: Sistem memeriksa hasil  dari  prediksi.  Hasil  ini  bisa  berubah  output prediksi,  sepert  klarifikasi,  deteksi  objek,  atau  lain hasilnya.

## Gambar 18. berhasil melakukan deteksi wajah
Deteksi  wajah  (face  detection).  Fungsi  dari ‘detect_face’  digunakan  untuke  mendeteksi  dan mengenali  wajah  secara real-time. Fungsi  ini mengambil capture dari webcam setelah  itu mendeteksi wajah, dan membandingkan dengn model yang sudah dilatih.
Hasil/Selesai: Semua  langkah  telah  selesai dilakukan dan proses berakhir.

## Gambar 19. Hasil
Setalah  menghubungkan  ke  database MySQL agar  bisa  menyimpan  data  dinformasi  yang  telah diinput ke dalam sebuah database, yang pada saat ini menggunakan database MySQL sebagai tempat untuk menyimpan  data  dan  menggunakan PhpMyAdmin agar memudahkan mengakses database MySQL .
3.2. Penerapan Metode National Institute Of
Standards And Technology (NIST)
Collecting (Pengumpulan  Data): Merupakan pengumpulan  informasi,  data  atau  sampel  yang relevan  dengan  tujuan  yang  diinginkan.  Dalam konteks NIST ,    ini  bisa  berarti  mengumpulkan  data empiris  atau  informasi  tentang  teknologi  baru, fenomena,  atau  masalah  yang  sedang  dipelajari. Pengumpulan  yang  tepat  dan  reprensetatif  lah langkah  awal  penting  untuk  memastikan  bahwa analisis yang akan datang berdasarkan pada informasi yang  akurat.  Data  primer  yang  diperoleh  langsung dari  narasumber  Prodi  Teknk  Informatika  Unima. Dengan  melakukan  wawancara  langsung  mau  pun melalui  platform  media  social  whatsapp.  Adapun hasil yang didapat adalah Nama, Umur, Alamat, dan Tempat Tanggal Lahir yang di ambil. Data sekunder. Yang tersedia di jejaring internet, adapun data  yang diperoleh  penulis  seperti  buku,  jurnal,  artikel,  draft maupun sumber lain tentang image processing, digital forensic,  metode  national  institute  of  standart  dan technology (NIST ), python dan juga deep learning AI . Koding  mengumpulkan  data  pengguna  melalui  GUI (nama, umur, alamat,ttl).
Selanjutnya, pengambilan gambar dari webcam menggunakan Opencv dan menyimpan ke sistem file.
Data  yang  dikumpulkan,  termasuk  jalur  file gambar,di simpan ke dalam database MySQL.
Examination (Pemeriksaan  Data): Setelah data  atau  informasi  dikumpulkan,  tahap  berikut memeriksa  atau  menganalisisnya  secara  lebih mendalam. Ini mungkin melibatkan identifikasi pola, tren, anomaly, atau aspek-aspek lain yang relevan.
Pemeriksaan  melibatkan  pemrosesan  awal  dari data  yang  dikumpulkan  untuk  memastikan  kualitas dan  kesesuaian  data  sebelum  dianalisis  lebih  lanjut. Ini  mencakup  konversi  ke  grayscale,  deteksi  wajah, dan cropping wajah dari citra keseluruhan Analysis: Analisis  melibatkan  pemahaman lebih dalam tentang informasi yang dikumpulkan dan diperiksa.  Ini  bisa  mencakup  penggunaan  metode statistik,  perbandingan  dengan  standar  atau  norma yang ada, dan penarikan kesimpulan berdasarkan data yang tersedia. Di NIST , tahap analisis akan mencakup evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  teknologi  atau fenomena  yang  dipelajari,  dengan  tujuan  untuk mengidentifikasi masalah atau potensi perbaikan.
Pada tahap ini, data yang telah dikumpulkan dan diperiksa dianalisis untuk mengidentifikasi pola atau fitur  penting.  Ini  melibatkan  pelatihan  model pengenalan  wajah  menggunakan  data  wajah  yang telah  dikumpulkan  dan  menyimpan  model  terlatih untuk  digunakan  nanti.  Melibatkan  interpretasi  data untuk menarik kesimpulan yang berarti.
Melatih pengenalan wajah menggunakan LBPH (Local Binary Pattern Histogram). Model yang telah dilatih  digunakan  untuk  mengenali  wajah  dalam gambar atau frame video.
Reporting (Pelaporan Data): Hasil dari tahap- tahap sebelumnya kemudian dirangkum dan dilaporkan.  Ini  bisa  berupa  laporan  ilmiah,  standar, panduan, atau hasil lainnya yang memiliki nilai bagi komunitas yang tertarik.
t1 = tk.Entry(canvas1, width=50, bd=5) t2 = tk.Entry(canvas1, width=50, bd=5) t3 = tk.Entry(canvas1, width=50, bd=5) ...
cap = cv2.VideoCapture(0) ... ret, frame = cap.read() ... cv2.imwrite(file_name_path, face)
sql  =  "INSERT  INTO  my_table  (id,  name,  age, address, ttl, datagambar) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)"
face_classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_defau lt.xml") gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_classifier.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces: cropped_face = frame[y:y+h, x:x+w]
clf = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() clf.train(faces, ids) clf.write("classifier.xml")
id, pred = clf.predict(gray[y:y+h, x:x+w]) confidence = int(100 * (1 - pred / 300))
Di NIST, laporan  ini  mungkin  mengandung rekomendasi,  pedoman,  atau  temuan  yang  dapat  di gunakan oleh industry atau komunitas yang relevan. Pelaporan  melibatkan  penyajian  hasil  dari  analisis data. Dalam konteks ini, ini bisa berupa menampilkan hasil  deteksi  dan  pengenalan  wajah  pada  antarmuka pengguna (GUI) dan  memberikan  informasi  yang relevan  mengenai  individu  yang  dikenali  termasuk detail pengguna yang cocok dan gambar wajah yang diambil.
Kotak  Pesan  digunakan  untuk  memberi  tahu pengguna  tentang  penyelesaian  tugas  seperti pelatihan dataset dan pembuatan dataset.

## 4. DISKUSI
Dengan  menerapkan  Metode NIST maka  akan mempermudah  peneliti  dalam  menemukan  barang bukti  kejahatan  digital.  Penelitian  ini  menghasilkan prosedur  forensik  dalam  melakukan  investigasi aplikasi untuk mendapatkan barang bukti yang telah dihapus.  Dilakukan  dengan  cara  membaca  file database  yang  sebelumnya  telah  dibackup  melalui aplikasi  yang  terenskripsi  yang  menympan  sesi percakapan  yang  sudah  dihapus  [1].  Sistem  dapat mendeteksi  wjaah  manusia  dalam  keadaan  non- frontal dan dapat mendeteksi adanya beberapa wajah dalam  suatu  citra.  [2].  Hasil  dari  penelitian,  bahwa proses identifikasi objek pada citra digital menggunakan teknik pengelompokan atau clustering melakukan pembagian terhadap pixel-pixel pada citra digital  kedalam  beberpa  kelompok  berdasarkan kelompok  warna  yang  terbentuk  dari  objek  tersebut [3].
Penelitian  ini  menghasilkan  barang  bukti  dari implementasi tahapan-tahapan pada metode National Institute  of  Standards  and  Technology  (NIST), hasil ini menunjukkan dengan menggunakan metode NIST dapat  diperoleh  barang  bukti  berupa  informasi  yang digunakan  oleh  pelaku  untuk  melakukan  kejahatan. [4].  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  khusus  untuk membuktikan  ketajaman  tools  forensic  dalam mengunkapkan keaslian sebuah bukti digital untuk di
Analisa. Kesimpulan dari penelitian ini bahwa tools yang  digunakan  dalam  proses  identifikasi  forensic terhadap  file  video  (analisis  citra  digital)  terbukti efektif digunakan [5].
Dari keseluruhan proses dan tahapan penelitian yang  sudah  dilakukan,  didapatkan  bahwa  program yang di buat dan dikembangkan memiliki keunggulan dibandingkan dengan beberapa penelitian terdahulu. Keunggulan yang ditawarkan adalah untuk mendeteksi wajah seseorang dengan hanya gambar/foto dari beberapa angle (bukan hanya depan, tapi  juga  kanan  dan  kiri  tampak  wajah),  dengan menggunakan metode National Institute of Standards and Technology (NIST) dapat mengetahui keberhasilan  dari  program  yang  dikembangkan,  dan mengetahui tools yang digunakan untuk mengidentifikasi  dan  mencocokkan  data  terbukti efektif.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian yang menggunakan teknik pengolahan  citra  dengan  kerangka  kerja  yang sistematis  memberikan  berbagai  manfaat  teoritis yang  signifikan.  Model  algoritma  yang  digunakan adalah OpenCV untuk  mendeteksi  dan  mengenali wajah dan dengan menggunakan deteksi wajah Haar cascades  dan  pengenalan  wajah  LBPH,  model  ini dapat dilatih dengan gambar wajah yang diambil dari webcam  dan  digunakan  untuk  mengenali  wajah secara real-time. Algoritma ini bisa diimplementasikan  dalam  sistem  yang  memerlukan autentikasi  berbasis  wajah  atau  aplikasi  lain  yang melibatkan pengenalan wajah. Implementasi program pengenalan  wajah  menggunakan OpenCV dan Tkinter ini menunjukkan bagaimana teknologi dapat digunakan untuk mengumpulkan, memproses, menganalisis,  dan  melaporkan  data  wajah  dengan cara yang terstruktur dan efisien.
Mengikuti  tahapan NIST  (National  Institute  of Standards and Technology), program yaitu: Pengumpulan  Data (Data  Collection) adalah  proses mengumpulkan  data  pengguna  dan  gambar  wajah melalui antarmuka pengguna yang mudah digunakan, Pemeriksaan (Examination) adalah tahapan Memproses  gambar  untuk  mendeteksi  wajah menggunakan  algoritma Haar  Cascade ,  Analysis adalah proses melatih model pengenal wajah (LBPH) dan  menerapkannya  untuk  mengenali  wajah  dalam gambar  atau  video. Reporting adalah  tahapan menampilkan  hasil  pengenalan  wajah  dan  informasi terkait kepada pengguna melalui GUI .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Selesainya  penelitian  ini  tentu  saja  karena adanya dukungan serta bantuan dari berbagai pihak. Maka,  dari  itu  pada  kesempatan  ini  penulis mengucapkan terimakasih kepada Rektor Universitas Negeri  Manado  (UNIMA),  Dekan  Fakultas  Teknik UNIMA,  Koordinator  Prodi  Teknik  Informatika
a1  =  tk.Label(canvas3,  text="Nama  =  ", font=("Arial", 14)) b1  =  tk.Label(canvas3,  text=datanama[0][0], font=("Arial", 14)) ... img = Label(canvas3, image=photo, width=200, height=200)
img.image = photo img.place(x=0, y=5)
messagebox.showinfo('Result',  'Training  dataset completed!!!') messagebox.showinfo('Result', 'Generating
dataset completed!!!')
UNIMA,  Dosen-dosen  Prodi  Teknik  Informatika UNIMA,  serta  Dosen  Pembimbing  Akademik  dan Pembimbing  Skripsi.  Terimakasih  juga  penulis ucapkan kepada orangtua dan teman-teman.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  A.  Mulia  Fitriana,  “Penerapan  Metode
National  of  Standards  and  Technology (NIST)  dalam  Analisis  Forensik  Digital untuk Penanganan Cybercrime,” Cyberspace:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi Informasi, pp. 29-39, 2020.
[2] D. Mualfah dan R. . A. Ramadhan, “Analisis Forensik  Metadata  Kamera  CCTV  Sebagai Alat  Bukti  Digital,”  Digital  Zone:  Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi, vol. 11, pp. 257-267, 2020.
[3] R. U. Imam Riadi, "ANALISIS FORENSIK DIGITAL PADA FROZEN SOLID STATE DRIVE  DENGAN  METODE  NATIONAL INSTITUTE  OF  JUSTICE  (NIJ),"  Elinvo (Electronics,  Informatics,  and  Vocational Education), pp. 70-82, 2018.
[4] M.  Riskiyadi,  “INVESTIGASI  FORENSIK
TERHADAP  BUKTI  DIGITAL  DALAM MENGUNGKAP CYBERCRIME,” CyberSecurity  dan  Forensik  Digital,  vol.  3,
pp. 12-21, 2020.
[5] Y. D. Juju Jumadi, “PENGOLAHAN CITRA
DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI OBJEK MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING,” Jurnal Sains dan Teknologi, pp. 148-156, 2021.
[6] G.  P.  Agung  Rilo  Pambudi,  "DETEKSI KEASLIAN UANG KERTAS BERDASARKAN WATERMARK DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL," JIP (Jurnal Informatika
Polinema), pp. 69-74, 2020.
[7] H.  S.  Nadzir  Zair  Munantri,  "APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI UMUR POHON," TELEMATIKA, pp. 97-104, 2019.
[8] A.  S.  Nur  Iman,  "Analisa  Perkembangan Digital Forrensik dalam
Penyelidikan
Cybercrime di Indoneia (Systematic Review)," IncomTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, pp. 186-192, 2019. [9] B.  Raharjo,  “SEKILAS  MENGENAI FORENSIK DIGITAL,” Jurnal Sosioteknologi, pp. 384-387, 2013.
[10] H. A. Khairunnisak Nur Isnaini, "ANALISIS FORENSIK UNTUK MENDETEKSI KEASLIAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE NIST,"
JURNAL RESISTOR, pp. 72-81, 2020.
[11] R.  T.  Hasan  dan  A.  B.  Sallow,  “Face Detection and Recognition Using OpenCV,” JSCDM, vol. 2, pp. 86-97, 2021.
[12] A. N. Mushlihudin, "ANALISIS FORENSIK PADA  WEB  PHISING  MENGGUNAKAN
METODE  NATIONAL  INSTITUTE  OF
STANDARD AND
TECHNOLOGY,"
CYBERNETICS, pp. 79-92, 2020.
[13] Y.  H.  M.  Zikri  Andrekha,  "Deteksi  Warna Manggis  Menggunakan  Pengolahan  Citra dengan  Opencv  Python,"  Jurnal  Vocational Teknik Elektronika dan Informatika, pp. 27- 33, 2021.
[14] C.  R.  Ira  Arituddiniyaha,  "Deteksi  Katarak Pada Mata Menggunakan Image Processing," Jurnal  Elektronik  Ilmu  Komputer  Udayana, pp. 145-152, 2023.
[15] G.  S.  Varsha  K.  Patil,  "Comparative Approach  for  Face  Detection  in  Python, OpenCV and Hardware," Journal of Emerging  Technologies  and  Innovative Research (JETIR), pp. 675-681, 2023.