JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. IV No. 1, Des 2018, hlm. 29 - 36
DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.273 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## DETEKSI GERAKAN KEPALA DAN KEDIPAN MATA DENGAN HAAR CASCADE CLASSIFIER CONTOUR DAN MORFOLOGI DALAM PENGOPERASIAN KOMPUTER UNTUK KAUM DIFABLE
I Komang Setia Buana 1 , Ni Made Dwi Kansa Putri 2 1,2 STMIK STIKOM Bali Jl. Raya Puputan No.86 Renon, Denpsar Bali, (0361)244445
e-mai: 1 buana@stikom-bali.ac.id, 2 kansa@stikom-bali.ac.id
Abstrack: Diffable or the word that has  defenition is “ Different Abled People” the term for disabled people. One example of disabled is people who do not have hands, so to write even have to use their feet. Along with the increasingprogress of computer technology, the role of computer technology has also increased for the benefit of humans. One of them is the field of human and computer interaction ( IMK)  or also called Human Computer Interaction ( HCI) . Although computer technology equipment is accurate and reliable, but the interaction model that is carried out is not natural as humans interact with each other, the use of such equipment to  operate  it  requires  direct  contact  between  user  and  the  computer.  For  people  who dissabilities  who  do  not  have  hands,  it  will  be  difficult  to  do  so.  Computer  vision  based interaction techniques are candidates for natural interaction techniques. The human head can also be used to replace the function of a mouse  that  can be used to move the  cursor up and down left or right for and to click on the mouse using the blik an eye. Detection using head movements has been  widely applied including in  the fields of entertainment, education, and security. The camera is a tool used to make head recognition. The camera is used as a sensor to detect head movements. Head motion detection is implemented by using opency phython.
Keyword : difabel, head, webcame, opencv python
Abstak :  Difabel    atau    kata    yang    memiliki    definisi  “Different    Abled  People”  ini adalah sebutan bagi orang cacat. Salah satu contoh kaum difabel adalah orang yang tidak mempunyai  tangan,  sehingga  untuk  menulispun  harus  menggunakan  kaki.  Seiring meningkatnya kemajuan teknologi komputer, peranan teknologi komputer juga semakin meningkat  yang  digunakan  untuk  kepentingan  manusia.  salah  satunya  adalah  bidang interaksi manusia dan komputer (IMK), atau sering disebut Human Computer Interaction (HCI). Keyboard, mouse, dan joystick merupakan salah satu perangkat keras yang sering digunakan  untuk  interaksi  antara  manusia  dan  komputer  yang  bersifat  mekanis. Meskipun peralatan-peralatan tersebut akurat dan handal (reliable), tetapi model interaksi yang  dilakukan  tidak  bersifat  alami  sebagaimana  manusia  berinteraksi  dengan sesamanya,  penggunaan  peralatan-peralatan  tersebut  untuk  mengoperasikannya membutuhkan  adanya    kontak  langsung  antara  user  dengan  komputer.  Untuk  kaum difabel  yang  tidak  mempunyai  tangan,  akan  susah  melakukan  hal  tersebut.  Teknik interaksi  berbasis  visi  komputer  menjadi  kandidat  teknik  interaksi  yang  bersifat  alami. kepala  manusia  bisa  juga  digunakan  untuk  menggantikan  fungsi  mouse  yang  bisa digunakan untuk menggerakan cursor keatas kebawah kekiri maupun kekanan dan untuk melakukan  klik  pada  mouse  menggunakan  kedipan  mata.  Pendeteksian  menggunakan gerakan  kepala  telah  diaplikasikan  secara  luas  diantaranya  pada  bidang  hiburan,
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. IV No. 1, Des 2018, hlm. 29 - 36
DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.273 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
pendidikan  serta  keamanan.  Kamera    (webcam)  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk melakukan  pengenalan  kepala.  Kamera  ini  digunakan  sebagai  sensor  untuk  mendeteksi pergerakan kepala. Pendeteksian gerakan kepala diimplementasikan dengan menggunakan opencv python.
Kata Kunci : difabel, kepala, webcame, opencv python

## PENDAHULUAN
Difabel    atau    kata    yang memiliki    definisi  “Different    Abled People”  ini  adalah  sebutan  bagi  orang cacat.  Kata  ini  sengaja  dibuat  oleh lembaga    yang  mengurus    orang  – orang    cacat    dengan    tujuan  untuk memperhalus      kata  –  kata      atau sebutan      bagi      seluruh  penyandang cacat        yang        kemudian        mulai ditetapkan        pada  masyarakat    luas pada tahun 1999 untuk menggunakan    kata    ini  sebagai pengganti  dari  kata  cacat.  Salah  satu contoh  kaum  difabel  adalah  orang yang tidak mempunyai tangan,
sehingga  untuk  menulispun  harus menggunakan kaki. Seiring meningkatnya
kemajuan teknologi komputer, peranan teknologi  komputer  juga  semakin meningkat  yang  digunakan  untuk kepentingan  manusia.  salah  satunya adalah  bidang  interaksi  manusia  dan komputer  (IMK),  atau  sering  disebut Human  Computer  Interaction  (HCI). Keyboard, mouse, dan joystick merupakan  salah  satu  perangkat  keras yang  sering  digunakan  untuk  interaksi antara  manusia  dan  komputer  yang bersifat  mekanis.  Meskipun  peralatan- peralatan  tersebut  akurat  dan  handal (reliable),  tetapi  model  interaksi  yang dilakukan tidak bersifat alami sebagaimana manusia berinteraksi
dengan sesamanya, penggunaan peralatan-peralatan tersebut untuk meng-operasikannya membutuhkan adanya    kontak  langsung  antara  user dengan komputer. Untuk kaum difabel yang  tidak  mempunyai  tangan,  akan susah melakukan hal tersebut. Teknik  interaksi  berbasis  visi komputer  menjadi  kandidat  teknik interaksi  yang  bersifat  alami.  Teknik ini tidak membutuhkan kontak langsung  pengguna  dengan  peralatan input, melainkan komputer menangkap gerakan  pengguna  melalui  kamera video  dan  menginterpretasikannya. Input  secara  visual  dapat  memberikan kemampuan penginderaan pada komputer sebagaimana manusia melakukan penginderaan menggunakan  mata.  Interaksi  antar manusia secara alami tidak membutuhkan  mouse  atau  keyboard, melainkan  diantaranya  menggunakan kepala  dan  mata  untuk  mendapatkan informasi  dari  lingkungan.  kepala manusia  bisa  juga  digunakan  untuk menggantikan  fungsi  mouse  yang  bisa digunakan  untuk  menggerakan  cursor keatas kebawah kekiri maupun kekanan  dan  untuk  melakukan  klik pada  mouse  menggunakan  kedipan mata[1]. Sesuai dengan penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  I Komang  Setia  Buana  untuk  kedipan mata menggunakan
library
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. IV No. 1, Des 2018, hlm. 29 - 36
DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.273 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
extract.find_blinks_using_edge,
Pendeteksian  kedipan  mata  harus dikondisi  yang  terang  dan  jarak maksimal 50 CM untuk hasil maksimal.  Sedangkan  jarak  tersebut termasuk  dekat  dengan  komputer sehingga  dibutuhkan  metode  yang lebih  akurat.  Didalam  penelitian  ini metode  untuk  mendeteksi  kedipan menggunakan  Haar Cascade Classifier Dan Contour.
Python Python adalah bahasa pemrograman  interpretatif  multiguna dengan  filosofi  perancangan  yang berfokus  pada  tingkat  keterbacaan kode.  Python  diklaim  sebagai  bahasa yang menggabungkan kapabilitas, kemampuan,  dengan  sintaksis  kode yang  sangat  jelas,  dan  dilengkapi dengan  fungsionalitas  pustaka  standar yang besar serta komprehensif. Python juga  didukung  oleh  komunitas  yang besar. Python mendukung multi paradigma  pemrograman,  utamanya; namun tidak dibatasi; pada pemrograman berorientasi objek, pemrograman imperatif, dan pemrograman  fungsional  [5].  Salah satu  fitur  yang  tersedia  pada  python adalah  sebagai  bahasa  pemrograman dinamis yang dilengkapi dengan manajemen  memori  otomatis.  Seperti halnya  pada  bahasa  pemrograman dinamis  lainnya,  python  umumnya digunakan  sebagai  bahasa  skrip  meski pada  praktiknya  penggunaan  bahasa ini  lebih  luas  mencakup  konteks pemanfaatan  yang  umumnya  tidak dilakukan dengan menggunakan bahasa  skrip.  Python  dapat  digunakan untuk berbagai
keperluan
pengembangan  perangkat  lunak  dan dapat  berjalan  di  berbagai  platform sistem  operasi.  Python  didistribusikan dengan  beberapa  lisensi  yang  berbeda dari  beberapa  versi.  Lihat  sejarahnya di  Python  Copyright.  Namun  pada prinsipnya Python dapat diperoleh dan dipergunakan  secara  bebas,  bahkan untuk  kepentingan  komersial.  Lisensi Python tidak bertentangan baik menurut definisi Open Source maupun General Public License (GPL). Python dikembangkan oleh Guido van Rossum  pada  tahun  1990  di  Stichting Mathematisch Centrum
(CWI),
Amsterdam  sebagai  kelanjutan  dari bahasa  pemrograman  ABC.  Versi terakhir  yang  dikeluarkan  CWI  adalah 1.2.  Tahun  1995,  Guido  pindah  ke CNRI  di  Virginia  Amerika  sambil terus melanjutkan pengembangan
Python.
Versi terakhir yang dikeluarkan  adalah  1.6.  Tahun  2000, Guido  dan  para  pengembang  inti Python  pindah  ke  BeOpen.com  yang merupakan sebuah perusahaan komersial  dan  membentuk  BeOpen PythonLabs.  Python  2.0  dikeluarkan oleh  BeOpen.  Setelah  mengeluarkan Python  2.0,  Guido  dan  beberapa anggota  tim  PythonLabs  pindah  ke DigitalCreations.  Saat  ini  pengem- bangan  Python  terus  dilakukan  oleh sekumpulan pemrogram yang dikoordinir Guido dan Python Software Foundation. Python Software Foundation  adalah  sebuah  organisasi non-profit  yang  dibentuk  sebagai pemegang hak cipta intelektual Python sejak  versi  2.1  dan  dengan  demikian mencegah Python dimiliki oleh perusahaan komersial. Saat ini distribusi Python sudah mencapai versi
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. IV No. 1, Des 2018, hlm. 29 - 36
DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.273 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
2.7.4  dan  versi  3.6.3  Nama  Python dipilih  oleh  Guido  sebagai  nama bahasa  ciptaannya  karena  kecintaan Guido  pada  acara  televisi  Monty Python's  Flying  Circus.  Oleh  karena itu seringkali ungkapan-ungkapan khas dari  acara  tersebut  seringkali  muncul dalam  korespondensi  antar  pengguna Python.

## Ektraksi Fitur
Metode untuk perpindahan
gambar  yang  paling  mudah  untuk dipahami  adalah  pendekatan  berbasis fitur.  Metode  ini  menemukan  fitur (misalnya,  tepi  citra,  sudut,  dan struktur  lainnya)  dan  penelusuran  ini dilakukan ketika gambar bergerak dari frame  ke  frame.  Tindakan  ekstraksi fitur, jika dilakukan dengan baik, akan mengurangi  jumlah  informasi  untuk diproses (dan mengurangi beban kerja) [2].Untuk mengenali atau mengklasifikasikan obyek dalam
gambar,  seseorang  harus  terlebih dahulu  ekstrak  beberapa  fitur  keluar gambar,  dan  kemudian  menggunakan fitur  ini  di  dalam  pola  untuk memperoleh classifier final kelas. Fitur ekstraksi  (atau  deteksi)  bertujuan untuk  mencari  daerah  fitur  yang signifikan  pada  gambar  tergantung pada karakteristik intrinsik mereka dan aplikasi. Wilayah tersebut dapat didefinisikan  dalam  lingkungan  global atau  lokal  dan  dibedakan  oleh  bentuk, tekstur, ukuran, intensitas, sifat statistik,  dan  sebagainya.  Metode ekstraksi  fitur  Lokal  dibagi  menjadi intensitas  sesuai  dan  struktur  berbasis. Intensitas  metode  berbasis  analisis pola intensitas lokal untuk menemukan daerah yang memenuhi keunikan yang
diinginkan  atau  stabilitas  kriteria. Struktur  berbasis  metodemendeteksi struktur  gambar  seperti  tepi,  garis, sudut, lingkaran, elips, dan sebagainya.
Fitur ekstraksi cenderung untuk mengidentifikasi  ciri-ciri  yang  dapat membentuk representasi yang baik dari objek,  sehingga  dapat  membedakan dikategori objek dengan variasi toleransi. Segmentasi Segmentasi adalah proses membagi citra digital menjadi beberapa daerah. Segmentasi menunjukkan  objek  dan  batas-batas dalam  gambar.  Setiap  piksel  di wilayah ini memiliki beberapa karakteristik  yang  sama  seperti  warna, intensitas,  dll.  Beberapa  metode  untuk segmentasi  gambar  yang  dijelaskan  di bawah ini [9].
a) Segmentasi Berbasis Histogram Salah  satu  cara  sederhana  untuk melakukan segmentasi yaitu menggunakan  histogram.  Histogram dihitung  untuk  semua  piksel  gambar. Puncak  di  histogram  dibuat  oleh  nilai intensitas yang dibuat setelah menerapkan ambang batas dan clustering.  Nilai  piksel  digunakan untuk  menemukan  daerah  dalam gambar. Berdasarkan nilai-nilai histogram  dan  ambang,  kita  dapat mengklasifikasikan nilai intensitas rendah  sebagai  objek  dan  nilai-nilai tinggi gambar sebagai latar belakang.
b) Perbedaan Frame
Perbedaan  frame  digunakan  untuk menghitung  antara  2  frame  di  setiap piksel  posisi  dan  menyimpan  nilai perbedaan  tersebut.  Hal  ini  digunakan untuk memvisualisasikan benda
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. IV No. 1, Des 2018, hlm. 29 - 36
DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.273 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
bergerak di urutan frame. c) Metode Single Gaussian Background Metode ini digunakan untuk melakukan  pemisahkan  latar  belakang dan  objek  di  latar  depan.  Itu merupakan  metode  pemisahan  statis.
Dalam  ini  serangkaian  bingkai  (frame sebelumnya) yang diambil dan perhitungan dilakukan untuk pemisahan. Pemisahan dilakukan dengan  menghitung  rata-rata  dan varians  di setiap posisi piksel.

## Proses Morfologi
Citra  biner  dapat  mengandung banyak  ketidak  sempurnaan.  Secara khusus,  daerah  biner  yang  dihasilkan oleh thresholding terdistorsi oleh noise dan tekstur. Pengolahan citra Morfologi bertujuan untuk menghapus ketidak  sempurnaan  tersebut.  Operasi dasar  dari  morfologi  ada  dua  yaitu dilasi dan erosi.
1. Dilasi Dilasi adalah suatu proses menambahkan piksel pada batasan dari objek  dalam  suatu  gambar  sehingga nantinya  apabila  dilakukan  operasi  ini maka  gambar  hasilnya  lebih  besar ukurannya dibandingkan dengan gambar  aslinya.  Dilasi  ini  sangat berguna  ketika  diterapkan  dalam obyek-obyek yang terputus
dikarenakan  hasil  pengambilan  citra yang  terganggu  oleh  noise,  kerusakan obyek fisik yang dijadikan citra digital, atau  disebabkan  resolusi  yang  jelek, contohnya teks pada kertas yang sudah agak  rusak  sehingga  bentuk  hurufnya terputus, dan sebagainya.
2. Erosi
Erosi  sendiri  adalah  kebalikan dari  dilasi.  Proses  ini  akan  membuat ukuran  sebuah  citra  menjadi  lebih kecil.  Berbeda  dengan  dilasi,  apabila erosi  dilakukan  maka  yang  dikerjakan adalah  memindahkan  piksel  pada batasan-batasan  objek  yang  akan  di erosi. Jumlah dari piksel yang ditambah  atau  dihilangkan  bergantung pada ukuran dan bentuk dari structuring  element  yang  digunakan untuk memproses gambar tersebut.
Haar Cascade Classifier Haar Cascade Classifier merupakan rectangular  feature, yang memberikan  indikasi  secara  sepesifik pada  sebuah  gambar  atau image. Metode  ini  merupakan  metode  yang menggunakan statistikal model. Pendekatan  untuk  mendeteksi  objek dalam  gambar  menggabungkan  empat kunci  utama  yaitu  Haar  like  feature, Integral Image, Adaboost learning dan cascade classifier[3].

## METODE
Perancangan sistem dalam penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua kegiatan  yaitu  pengambilan  data  dan pengolahan  data.  Pengambilan  data adalah  hal  yang  dilakukan  pertama kali,  setelah  itu  data  yang  sudah diambil diolah menggunakan aplikasi. Pengambilan Data
Data  gerakan  kepala  didapat dari  webcame.  Data  tersebut  akan diolah untuk proses berikutnya Pengolahan Data
Dalam  melakukan  pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan teknik pengolahan citra. Teknik
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. IV No. 1, Des 2018, hlm. 29 - 36
DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.273 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
pengolahan citra terdiri dari
segmentasi,  ektraksi  fitur,  dan  proses morfologi pada citra.
Alur  kerja  sistem  ini  seperti terlihat dibawah:
Gambar 1. Alur Kerja Sistem
Tahap pengolahan data untuk mendapatkan hasil :
Gambar 3.2 Pengolahan data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi Sistem Hasil  eksperimen  dilakukan dengan
menggunakan teknologi computer  vision.    Perangkat  lunak yang digunakan dalam penelitian ini : 1. IDLE (Python GUI) 2. JDK 1.7
3. OpenCV 2.4.0 4. Python 2.7 Untuk mengetahui performa dari sistem ini, maka dibutuhkan pengujian dengan cara pengambilan data. Pengujian dilakukan dengan menggunakan  data  berupa  hasil  dari webcame.  Sedangkan  mesin  pengolah yang digunakan adalah sebuah komputer dengan spesifikasi : 1.  Processor  Intel  Core  i3  CPU  @
1,8GHz
2.  Memory 4 GB
3.  VGA  Card    NVIDIA  GEFORCE

## 720M

## Tahap Segmentasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan proses  segmentasi  yaitu  memisahkan objek  dan  latar  belakang  dengan menggunakan perbedaan frame. Tahap awal  dari  proses  segmentasi  adalah menganggap  frame  pertama  sebagai background  frame,  kemudian  mencari nilai  threshold,  untuk  mencari  nilai threshold  dilakukan  dengan  membuat citra  histogram.  setelah  didapatkan nilai  threshold  lakukan  pengecekan dengan  frame  berikutnya,  proses tersebut dilakukan berulang kali sampai frame terakhir. Hasil dri proses segmentasi :
Gambar 2. Hasil Dari Proses Segmentasi
Webcam e
Teknik Pengolahan Citra Mendeteksi gerakan kepala dan kedipan mata Pengoprasian Komputer Pengambilan data Pengolahan data
Webcam e
Ektraksi fitur
Deteksi objek (proses morfologi) Mendeteksi gerakan kepala Deteksi kedipan dengan Cascade Classifier Dan Contour
Segmentas i
Convert video ke gambar
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. IV No. 1, Des 2018, hlm. 29 - 36
DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.273 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Dari  hasil  segmentasi,  akan terdapat daerah –  daerah  yang dianggap  sebagai  gangguan.  Biasanya daerah  gangguan  tersebut  berukuran kecil. Untuk meng-hilangkannya dilakukan proses smoothing menggunakan  gaussian  smoothing. Gaussian smoothing atau sering disebut  gaussian  blur  tersebut  akan memblurkan  suatu  daerah  yang  tidak diperlukan,  caranya  dengan  melihat daerah  disekitar  dari  daerah  tersebut, daerah  mana  yang  lebih  dominan kemudian  daerah  gangguan  tersebut akan diblurkan sehingga daerah tersebut menyerupai daerah disekitarnya.
Gambar 3. Hasil dari proses morfologi

## Tahap Deteksi Kepala Dan Mata
Dalam melakukan pende- teksian  objek  bergerak  ektraksi  fitur memainkan    peran  yang  sangat penting, dalam penelitian ini menerapkan  algoritma  canny.  Fungsi mendapatkan  tepian  objek  adalah untuk  mengetahui  luasannya  sehingga memudahkan dalam proses klasifikasi. Langkah-langkah  dari  proses  deteksi tepi  canny  adalah  pertama  kali dilakukan  penghalusan  (smoothing) citra  untuk  menghilangkan  noise dengan  melakukan  Gausian  Filter. Setelah itu dilakukan pencarian
gradient  citra,  untuk  melihat  daerah- daerah  yang  memiliki  turunan  spasial yang  tinggi.  Dari  proses  tersebut  akan terlihat  mana  daerah  yang  memiliki perbedaan warna. Kemudian dilakukan Non-maximum Suppression, yaitu meng-hilangkan  nilai-nilai  yang  tidak maksimum  dan  menghilangkan  setiap piksel  yang  tidak  maksimum.  Setelah itu dilakukan proses hysteresis  dengan menggunakan dua nilai threshold.
Threshold  Bila  magnitude  ada dibawah  threshold  pertama  maka  titik tersebut  akan  diset  menjadi  nol,  jika magnitude  berada  diatas  threshold kedua  maka  termasuk  edge.  Bila magnitude  berada  diantara  maka  diset menjadi  0  kecuali  path  dari  titik tersebut  ke  titik  yang  memiliki magnitude diatas nilai threshold kedua. Hasil  dari  deteksi  tepi  canny    dan segmentasi  yang  sudah  dilakukan sebelumnya sehingga didapat pendeteksian kepala dan mata.
Gambar 4. Proses Deteksi Kepala dan

## Mata

## Menggerakkan  Mouse  Dan  Deteksi Kedipan
Setelah  proses  segmentasi  dan ekstraksi fitur selesai proses berikutnya adalah deteksi mata dengan haar  cascade  Classifier.  Setelah  mata dideteksi dilakukan  pencarian contour.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. IV No. 1, Des 2018, hlm. 29 - 36
DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.273 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tahap  tahap  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  contour  adalah  dengan membuat  citra  menjadi  negativ  atau sering disebut negative contour.
Setelah dibuat negative contour
dilakukan proses thresholding kembali untuk  menyempurnaan  deteksi  mata. Setelah  proses  thresholding  dilakukan proses deteksi kedipan. Kesempurnaan contour  mata  akan  membuat  deteksi kedipan mata lebih baik.
Gambar 5. Proses Deteksi Kedipan Setekah kedipan terdeteksi warna rectangle berubah mejadi merah dan  even  click  menggunakan  library open cv phyton yaitu cv2.setMouseCallback ('frame', mouse).

## SIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini adalah :
a. Aplikasi mendeteksi gerakan kepala  dan  mata  dengan  teknik pengolahan  citra  menggunakan webcame  bawaan  dari  laptop dengan resolusi 1 MP
b. Jarak  antara  kepala  dan  webcame sangat berpengaruh untuk aplikasi ini,  dimana  jika  kepala  terlalu dekat  dengan  webcame  maka pendeteksian  tidak  akan  berhasil dan  sebaliknya.  Jarak  ideal  agar terdeteksi  sempurna  adalah  20 sampai 100 cm.
c. Pendeteksian mata ketika
menggunakan kacamata tidak berhasil.  Untuk  metode  yang peneliti  gunakan  sebaiknya  tidak menggunakan kacamata.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Setia Buana, I Komang. “Aplikasi  Untuk  Pengoprasian Komputer  Dengan  Mendeteksi Gerakan  Menggunakan  Opencv Python”. Seminar Nasional Teknologi dan Aplikasi Komputer(SINTAK);2018. [2]   Revathi,  R;  Hemalatha,  M. (2012).  Certain  Approach  of Object  Tracking  using  Optical Flow  Techniques.  International Journal of Computer Applications  (0975  –  8887) Volume  53–  No.8.  September 2012. [3] RD,  K.;  Pambudi,  W.  S.; Tompunu, A. N. Aplikasi Sensor Vision  untuk  Deteksi  MultiFace dan  Menghitung  Jumlah  Orang. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan  2012  (Semantik  2012), Semarang, Juni 2012. [4]   Winarno,  Edy.  (2011).  Aplikasi Deteksi  Tepi  pada  Realtime Video  menggunakan  Algoritma Canny Detection. Jurnal Teknologi  Informasi  DINAMIK Volume 16, No.1. Januari 2011. [5] Budiharto Pemrograman , Widodo.  Python  Untuk  Ilmu Komputer  Dan  Teknik,  Andi
Offset (2018).