## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.176

## PENGENALAN BENTUK WAJAH DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PEMILIHAN MODEL KACAMATA SECARA ONLINE
Willson Budianto 1 , Dyah Erny Herwindiati 2 , Janson Hendryli 3
1,2,3 Teknik Informatika,
1,2,3 Universitas Tarumanagara, Jakarta, Indonesia. Correspondence email: willson.535190023@stu.untar.ac.id
Article history: Submission date: July-26-2023    Revised date: November-23-2023    Published date: November-28 2023

## ABSTRACT
Glasses  were  originally  only  a  visual  aid  for  someone  who  had  a  visual  impairment,  but  over  time  glasses  have developed into a fashion necessity. Glasses can generally be tried directly in optics, but due to the pandemic, there are restrictions on interaction so that glasses cannot be tried directly. This research discusses face shape recognition using  the  Viola  Jones  method  and  the  Convolutional  Neural  Network  method  which  is  useful  for  providing recommendations  for selecting  glasses  models  via  online.  The  input data  is  an  external data  from the  Kaggle  site which has five face shapes namely heart, rectangle, oval, round, and square. The training process is carried out to train the  machine  to  recognize  the  user's face  shape  according  to its  class. The  testing process  provides  accuracy results of 84.38% and macro average values for precision of 85%, recall of 85% and F1-Score of 84%. This system is expected to help users of glasses to choose a model of glasses that suits their face shape online.
Keywords: Glasses, Fashion, Face Shape, Viola Jones, Convolutional Neural Network.

## ABSTRAK
Kacamata  awalnya  hanya  suatu  alat  bantu  penglihatan  bagi  seseorang  yang  memiliki  gangguan  pada  indera penglihatannya,  namun  semakin  berkembangnya  zaman  kacamata  ikut  berkembang  menjadi  sebuah  kebutuhan fashion.  Kacamata  umumnya  dapat  dicoba  secara  langsung  di  optik,  namun  akibat  pandemi  membuat  adanya pembatasan  interaksi  sehingga  kacamata  tidak  dapat  dicoba  secara  langsung.  Penelitian  ini  membahas  pengenalan bentuk  wajah  menggunakan  metode  Viola  Jones  dan  metode  Convolutional  Neural  Network  yang  berguna  untuk memberikan rekomendasi pemilihan  model kacamata secara online. Data input  merupakan data eksternal dari situs Kaggle  yang  mempunyai  lima  bentuk  wajah  yaitu  hati,  persegi  panjang,  oval,  bulat,  dan  persegi.  Proses  pelatihan dilakukan  untuk  melatih  mesin  agar  dapat  mengenali  bentuk  wajah  user  sesuai  kelasnya.  Proses  pengujian memberikan hasil akurasi sebesar 84,38% dan nilai macro average untuk precision sebesar 85%, recall sebesar 85% dan  F1-Score  sebesar  84%.  Sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  pengguna  kacamata  untuk  memilih  model kacamata yang sesuai dengan bentuk wajahnya secara online.
Kata Kunci : Kacamata, Fashion, Bentuk Wajah , Viola Jones, Convolutional Neural Network.

## PENDAHULUAN
Menurut  CNN  indonesia  (2020),  sejak  awal 2020 tidak hanya perekonomian  yang dipengaruhi oleh pandemi  virus,  tetapi  pandemi  juga  berdampak  pada lifestyle dan fashion. Fashion sendiri dimaknai sebagai sesuatu yang dikenakan oleh seseorang (Hendariningrum & Susilo, 2008). Fashion tidak hanya memperhatikan  suatu  pakaian  yang  dikenakan  saja, tetapi memperhatikan penampilan lain seperti pemakaian  kacamata.  Kacamata  sendiri  awalnya  hanya merupakan suatu alat bantu penglihatan bagi seseorang yang  memiliki  gangguan  pada  indera  penglihatannya
(Novida  &  Sunandar,  2018).  Namun  semakin berkembangnya  zaman,  kacamata  ikut  berkembang menjadi sebuah kebutuhan fashion . Kacamata dihubungkan  dengan  bentuk  wajah  agar  mengetahui model  yang digunakan cocok  atau tidak. Bentuk wajah manusia  itu  beragam  tetapi  secara  umum  dapat  dibagi menjadi  lima  yaitu  hati,  oblong,  oval,  bulat,  dan persegi.
Umumnya  kacamata  dapat  dicoba  secara langsung  di  optik,  namun  akibat  situasi  pandemi membuat  adanya  pembatasan  interaksi,  sehingga kacamata  tidak  dapat  dicoba  secara  langsung.  Tetapi teknologi  dapat  dimanfaatkan  untuk  membantu  proses
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
jual  beli  secara online .  Berkaitan  dengan  jual  beli kacamata  secara online ,  sulit  untuk  mengetahui  model kacamata  yang  cocok  dengan  bentuk  wajah.  Usaha untuk  mengetahui  hal  tersebut  adalah  melakukan klasifikasi bentuk wajah sesuai pola yang dimiliki oleh wajah seseorang. Pola ini dapat dihitung  menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang dilakukan proses pelatihan agar  mesin dapat  mengenali pola yang sudah dibagi.
Data  berupa  citra  bentuk  wajah  yang  sudah diklasifikasikan menjadi lima kelas dan merupakan data eksternal yang diambil dari data  Kaggle [4]. Data akan dilakukan  pelatihan  telebih  dahulu  untuk  mengenali lima  bentuk  wajah  yang  akan  menghasilkan  sebuah model.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pendeteksian menggunakan  metode Viola  Jones untuk  mendeteksi wajah  lalu  akan  dilakukan  prediksi  bentuk  wajah dengan  menggunakan  hasil  model  pelatihan  CNN. Hasil  dari  pengenalan  ini  dapat  digunakan  sebagai informasi  untuk  membantu  pemilihan  model  kacamata yang cocok dengan bentuk wajah.

## METODE PENELITIAN

## Sistem Rancangan
Sistem  pengenalan  bentuk  wajah  dirancang untuk  melakukan  pendeteksian  dan  pengenalan  bentuk wajah  sehingga  informasi  bentuk  wajah  dapat dimanfaatkan untuk membantu proses pemilihan model kacamata  yang  akan  mengambil  bentuk  wajah  sebagai input  sistem.  Sistem  melakukan  proses  pelatihan  dan pengujian  menggunakan  citra  wajah  yang  memiliki lima  kelas  dengan  menggunakan  metode Viola  Jones untuk  melakukan  pendeteksian  wajah  terlebih  dahulu yang  hasil  deteksinya  akan  digunakan  oleh  metode CNN  untuk  melakukan  klasifikasi.  Output  dari  sistem ini dibagi menjadi lima yaitu bentuk wajah hati, oblong atau  biasa  disebut  wajah  panjang,  oval,  bulat,  dan persegi.
Input  dari  sistem  ini  merupakan  citra  wajah berjenis kelamin wanita yang merupakan data eksternal yang  didapatkan  pada  situs  Kaggle  (Kaggle,  2021). Data  citra  ini  sudah  dilakukan  proses preprocessing sehingga  dapat  langsung  digunakan.  Data  ini  sudah mengambil daerah wajah sehingga proses pelatihan dan pengujian  oleh  CNN  akan  menjadi  lebih  singkat  serta pada  saat  pelatihan  tidak  diperlukan  bantuan  deteksi wajah  dengan Viola  Jones .  Data  ini  memiliki  panjang 250  piksel  dan  lebar  190  piksel  yang  sudah  diubah menjadi  citra  keabuan  atau grayscale yang  berukuran 256  bit.  Proses  pelatihan  CNN  akan  menghasilkan model,  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan pengujian  sehingga  sistem  dapat  mengenali  bentuk wajah.  Sistem  akan  dibantu  oleh Viola  Jones untuk melakukan  deteksi  wajah  secara live melalui webcam
kemudian wajah tersebut akan diklasifikasi oleh model. Informasi  ini  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu pemilihan model kacamata.

## Citra Digital
Citra  digital  merupakan  sebuah  gambar  pada bidang  dua  dimensi  yang  berupa  fungsi  kontinu  dari intensitas cahaya pada dimensi tersebut (Prasetyaningrum,  2026).  Intensitas  cahaya  yang menerangi  objek  akan  memantulkan  kembali  sebagian dari  berkas  cahayanya.  Pantulan  Cahaya  inilah  yang ditangkap  oleh  alat  optik  sehingga  bayangan  yang disebut citra akan terekam.

## Bentuk Wajah
Bentuk wajah yang dimiliki manusia bermacam- macam dan setiap bentuk  wajah  memiliki keunikannya tersendiri.  Ada  lima  bentuk  wajah  yang  dapat diklasifikasikan  pada  penelitian  ini  dan  setiap  bentuk wajah memiliki deskripsi tersendiri.
Bentuk  wajah  hati  pada  Gambar  1  memiliki ukuran  yang  panjang  dan  lebarnya  kira-kira  sama, bentuk wajah ini  memiliki ukuran wajah  yang semakin ke bawah akan semakin lancip. Lebar pipi  dan dagunya akan  terlihat  berbeda  secara  signifikan  serta  jika tersenyum  akan  membuat  pipi  menonjol,  hal  ini  yang membuat perbedaan antara pipi dan dagu terlihat.
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 1. Bentuk Wajah Hati
Bentuk  wajah  oblong  (kadang  disebut  “persegi panjang”  atau  “panjang”)  pada  Gambar  2  memiliki ukuran  wajah  yang  lebih  panjang  daripada  lebar wajahnya.  Wajah  ini  memiliki  ukuran  pipi,  dahi  dan rahang yang hampir sama.
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 2. Bentuk Wajah Oblong Bentuk  wajah  oval  pada  Gambar  3  memiliki bentuk  yang  proporsional  mirip  dengan  bentuk  telur terbalik. Wajah ini memiliki ukuran yang lebih panjang dari  pada  lebarnya  dan  memiliki  dahi  yang  lebih  lebar dari  pada  rahang  serta  wajah  ini  memiliki  dagu  yang halus membulat.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.176
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: (Budianto et all., 2023) Gambar 3. Bentuk Wajah Oval
Bentuk  wajah  bulat  pada  Gambar  4  memiliki ukuran  yang  panjang  dan  lebarnya  kira-kira  sama, namun memiliki dahi yang relatif kecil dan mempunyai garis  rahang  kecil  yang  melengkung.  Bila  memiliki ukuran pipi dan panjangnya sekitar 2,5 cm, ukuran dahi yang  dimiliki  lebih  kecil  daripada  ukuran  pipi,  lalu rahangnya hampir tidak mempunyai sudut tajam.
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 4. Bentuk Wajah Bulat
Bentuk  wajah  persegi  pada  Gambar  5  memiliki ukuran  wajah  dengan  panjang  dan  lebar  yang  hampir sama  perbedaannya  kira-kira  hanya  2,5  sampai  5  cm. Selain  hal  itu,  ukuran  dahi,  rahang  dan  pipi  yang dimiliki  wajah  ini  hampir  sama  dengan  sisi  wajah  atas dan  bawah  yang  hampir  lurus.  Rahang  yang  dimiliki mempunyai  sudut  yang  jelas  dan  tajam  pada  bagian wajah yang terlebar atau terluar
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 5. Bentuk Wajah Persegi

## Viola Jones
Metode Viola  Jones dikemukakan  oleh  Paul Viola dan M.J Jones yang  mengusulkan perpaduan tiga strategi untuk pendeteksi wajah. Ketiga strategi tersebut memberikan  kontribusi  yang  membuat  representasi citra  baru  disebut  citra  integral  yang  memungkinkan penilaian  komponen  dengan  sangat  tepat.  Kemudian metode  ini  memberikan  pengelompokan  dasar  dan efisiensi  dalam  memilih  fitur  dengan  menggunakan Adaptive Boosting ( AdaBoost ) dan terakhir memberikan
teknik  yang  menggabungkan  classifier  yang  kompleks dalam Cascade Classifier (Teguh Arifianto, 2021). Metode ini menggunakan banyak pengklasifikasi bertingkat  yang  berbeda  dan  masing-masing  melihat bagian  gambar  yang berbeda, klasifikasi ini terdiri atas tiga  tingkatan  dimana  tiap  tingkatan  mengeluarkan  sub citra  yang  diyakini  bukan  wajah.  Alur  kerja  dari klasifikasi bertingkat ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Sumber: (Budianto et al., 2023)
Gambar 6. Alur Struktur Klasifikasi bertingkat Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network (CNN)
merupakan  metode Deep Learning yang  memiliki hasil signifikan  dalam  pengenalan  citra.  CNN  terdiri  atas sesuatu  yang  memiliki weight , bias dan activation function yang  dinamakan  sebagai  neuron.  CNN tersusun  dari  sedemikian  rupa  neuron  sehingga membentuk  suatu  filter  dengan  panjang  dan  tinggi. CNN  mempunyai  arsitektur  yang  dapat  dibagi  menjadi 2  bagian  besar,  yaitu Feature  Extraction  Layer dan Fully-Connected Layer yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Sumber: (Budianto et al., 2023)

## Gambar 7. Ilustrasi Arsitektur CNN

## Feature Extraction Layer
Feature  Extraction  Layer merupakan  bagian yang  memiliki  lapisan-lapisan  yang  memiliki  fungsi untuk  mentranslasikan  suatu  input  menjadi  fitur  yang diambil  berdasarkan  ciri  dari  input  tersebut  yang memiliki  bentuk  angka  dalam  jumlah  yang  banyak  di dalam  vektor.  Bagian  ini  terdiri  atas  tiga  lapisan  yaitu convolutional layer, pooling layer dan relu layer.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Bagian pertama, Convolutional layer terdiri atas neuron yang disusun sedemikian rupa yang membentuk suatu  kernel  konvolusi  atau  biasa  disebut sebagai  filter yang  memiliki  panjang  dan  tinggi  (Reynaldo,  2019). Lapisan ini akan  menghitung output dengan persamaan (1)  (Achmad  et  al.,  2019).  dari  neuron  yang  terhubung ke  daerah  lokal  dalam  input  yang  masing-masing  akan menghitung produk titik antara bobot dan wilayah kecil yang terhubung ke dalam volume input .
...(1)
Lapisan ini diilustrasikan pada Gambar 8 dimana citra input memiliki  ukuran  n  x  n  dan  ukuran  kernel convolution  layer adalah  f  x  f,  maka  lapisan  ini  akan membentuk hasil citra dengan ukuran yang baru.
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 8. Ilustrasi Convolution Layer
Kemudian,  R ectified  Linear  Units atau  biasa disebut ReLU  layer merupakan  lapisan  yang  memiliki persamaan (2). Lapisan ini berfungsi untuk meningkatkan sifat non-linearitas pada fungsi keputusan  dan  jaringan  secara  menyeluruh  tanpa mempengaruhi  bidang-bidang  yang  terdapat  pada convolutional layer .
………………..………(2)
Bagian ketiga, Pooling layer merupakan lapisan yang  berfungsi  untuk  menjaga  ukuran  data  ketika melakukan operasi konvolusi, dimana dilakukan dengan pereduksian sampel. Dengan pooling , ini akan membuat komputasi  dilakukan  dengan  lebih  cepat  karena parameter  data  yang  harus  diperbarui  akan  semakin sedikit  dan  data  yang  direpresentasikan  akan  menjadi lebih  kecil,  mudah  dikelola  dan  mudah  mengontrol overfitting nya  (Lina,  2020). Pooling yang  biasa digunakan  adalah Max  Pooling dan Average  Pooling , dimana Max Pooling akan menentukan nilai maksimum setiap  melakukan  pergeseran  kernel  konvolusi  ( filter ), sedangkan Average  Pooling akan  menentukan  nilai rata-rata yang didapatkan.

## Flattening
Flattening merupakan  sebuah  proses  untuk mengubah  matriks  menjadi  vektor  yang  memiliki ukuran  satu  dimensi.  Proses flattening ini  mengubah matriks  pada  lapisan  sebelumnya  yang  telah  diproses menjadi vektor satu dimensi dengan tujuan agar matriks yang  telah  melewati  proses  ini  dapat  diklasifikasi dengan menggunakan fully connected layer dan operasi softmax (Panadda Kongsilp Medium, 2020).

## Fully Connected Layer
Lapisan  ini  memiliki  neuron  yang  terhubung secara  penuh  ke  semua  aktivasi  di  dalam  lapisan sebelumnya.  Bagian  ini  sama  persis  dengan Multilayer Perceptron pada bagian model aktivasinya yaitu dengan komputasi  yang  menggunakan  suatu  perkalian  matriks yang  diikuti  dengan  bias offset (Reynaldo,  2019). Sesuai  dengan  namanya  MLP  memiliki  lapisan  ganda yang  terdiri  atas hidden  layer,  activation  layer dan output  layer yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  9 (Superdatascience., 2021).
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 9. Bagian Fully Connected Layer
Persamaan (3) (Superdatascience., 2021). menunjukkan perhitungan lapisan fully connected layer :
………………….(3)

## Softmax
Softmax merupakan sebuah fungsi aktivasi  yang digunakan  pada  lapisan output .  Lapisan output ini memiliki  banyak  kesamaan  dengan fully  connected layer ,  namun  yang  membedakan  kedua  lapisan  ini adalah  penggunaan  fungsi  aktivasi ReLU pada  lapisan fully  connected sedangkan  fungsi  aktivasi softmax digunakan  pada  lapisan output .  Persamaan  (4) menunjukkan fungsi aktivasi softmax :
………………..…….……..(4)

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.176
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Hasil  pada  penelitian  ini  akan  dibagi  menjadi beberapa  bagian  yaitu  tentang  data  yang  digunakan, pelatihan  model,  pengujian  model,  dan  hasil  pengujian pada sistem.

## Data
Data  yang  digunakan  pada  pelatihan  dan pengujian  merupakan  data  eksternal  yang  diambil  dari Kaggle, data ini berisi data latih dan data uji yang sudah dilakukan preprocessing dimana  citra  pada  data  ini merupakan citra wajah manusia berjenis kelamin wanita yang  sudah  mengambil  area  wajah  saja,  memiliki ukuran  citra  sebesar  250  piksel  x  190  piksel,  diubah menjadi citra keabuan atau grayscale berukuran 256 bit untuk  mempercepat  proses  pelatihan  dan  pengujian. Jumlah  data  latih  eksternal  yang  akan  digunakan  dapat dilihat secara detail pada Tabel 1.
Tabel 1. Detail jumlah data latih untuk pelatihan Kelas Dataset Hati 798 Oblong (persegi panjang) 798 Oval 797 Bulat 789 Persegi 799 Jumlah 3981
Sumber: (Budianto et al., 2023)
Data  uji  terdapat  dua  dataset  dimana  data  uji dataset  A  berisikan  data  yang  sudah  dilakukan preprocessing sepenuhnya dan dataset B berisikan data yang sudah dilakukan preprocessing sebanyak 60% dan 40%  data  merupakan  data  mentah  yang  belum dilakukan  pengambilan  area  wajah,  diubah  menjadi bentuk  yang  sama  tetapi  sudah  diubah  menjadi  citra keabuan dengan ukuran 256 bit. Jumlah dataset A yang digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  dan  dataset  B pada Tabel 3.
Tabel 2. Detail jumlah data uji untuk pelatihan Kelas Dataset Hati 200 Oblong (persegi panjang) 200 Oval 199 Bulat 199 Persegi 200 Jumlah 998 Sumber: (Budianto et all., 2023) Tabel 3. Detail jumlah data uji B untuk pengujian Kelas Dataset Hati 205 Oblong (persegi panjang) 205 Oval 205 Bulat 205 Persegi 205 Jumlah 1025 Sumber: (Budianto et al., 2023)

## Pelatihan
Pelatihan  digunakan  untuk  melatih  sistem  agar dapat  melakukan  pengenalan  pola  pada  bentuk  wajah yang  ada  pada  data  dan  akan  menghasilkan  sebuah model  dengan  akurasi  yang  akan  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  bentuk  wajah.  Pada  penelitian ini, pelatihan menggunakan model arsitektur CNN yang dapat dilihat pada Gambar 10.
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 10. Detail layer model CNN yang digunakan
Pelatihan  pada  model  ini  menggunakan  epoch sebanyak  100  epoch  yang  sudah  dibagi  menjadi  lima label  sesuai  dengan  bentuk  wajah  yang  ada  pada  data dengan  jumlah  batch  sebesar  64  per  epoch.  Pelatihan sebanyak  100  epoch  mendapatkan  akurasi  pelatihan sebesar  98,44%  dan  64,06%  untuk  akurasi  validasi yang  dimana  angka  ini  akan  digunakan  untuk melakukan pengujian atau prediksi. Untuk melihat nilai
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
confusion  matrix  saat  pelatihan  dapat  dilihat  pada Gambar 11.
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 11. Nilai Confusion Matrix Pelatihan

## Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa model  yang  telah  dibuat  dan  dilatih  sudah  memiliki output yang diharapkan serta  memeriksa apakah sistem yang  digunakan  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Pengujian dilakukan dengan dataset Kaggle yang sudah disebutkan pada awal paragraf dan secara detail jumlah datanya  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  yang  kita  sebut dataset  uji  A,  kemudian  untuk  data  uji  ditambahkan dengan data uji B pada Tabel 3  yaitu dataset campuran yang  berisikan  60%  data  yang  sudah  dilakukan preprocessing dan  40%  data  dari  Kaggle  (Kaggle., 2020). yang belum dilakukan preprocessing . Pengujian model  CNN  ini  dilakukan  untuk  mengukur  tingkat efektivitas  prediksi  terhadap  bentuk  wajah  manusia. Pengujian  secara  detail  akan  dijelaskan  pada  subbab berikut:

## Dataset A
Pada  pengujian  pertama  yaitu  pengujian  model terhadap dataset A mendapatkan hasil pengujian dengan nilai akurasi sebesar 84,38% dan nilai confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 12.
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 12. Nilai Confusion Matrix Pengujian Dataset A
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  model  ini  mampu memprediksi  citra  dengan  benar  dan  baik  apabila  citra yang  ingin  diprediksi  sudah  merupakan  area  wajah manusia. Tabel 4.  Nilai Precision, Recall dan F1-Score Kelas Precision  Recall   F1-Score Hati 0.85 0.73 0.79 Oblong 0.77 0.91 0.83 Oval 0.78 0.88 0.82 Bulat 1.00 0.73 0.85 Persegi 0.83 1.00 0.91 Total 0.85 0.85 0.84 Sumber: (Budianto et al., 2023)

## Pengujian Dataset B
Pada  pengujian  kedua  yaitu  dengan  melakukan pengujian  model  terhadap  dataset  B  yang  secara  detail dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Pada  pengujian  ini diharapkan, model dapat mendeteksi wajah dengan data yang  tidak  monoton.  Hasil  pengujian  ini  mendapatkan nilai  akurasi  sebesar  58%  dan  nilai  confusion  matrix nya dapat dilihat pada Gambar 13.
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 13. Nilai Confusion Matrix Pengujian Dataset B
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  pengujian  model terhadap  model ini  mendapatkan nilai yang cukup baik dikarenakan nilainya sudah berada diatas 50%
Tabel 5.  Nilai Precision, Recall dan F1-Score Kelas Precision Recall   F1-Score Hati 0.50 0.54 0.52 Oblong 0.67 0.53 0.59 Oval 0.38 0.50 0.43 Bulat 0.55 0.60 0.57 Persegi 0.69 0.69 0.69 Total 0.55 0.57 0.56 Sumber: (Budianto et al., 2023)

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.176
E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## Sistem
Pada  penelitian  ini,  sistem  menggunakan  model yang  sama  dengan  pengujian  pada  dataset  A  dan  B. Sistem  menggunakan pendeteksian dengan Viola Jones terlebih dahulu yang mengambil area wajah sebesar 250 x  190  piksel  lalu  hasil  tersebut  diklasifikasi menggunakan  model  yang  sudah  dilatih.  Pengujian  ini dilakukan  secara real  time menggunakan  kamera webcam dari  laptop.  Hasil  dari  sistem  ini  dapat  dilihat pada Gambar 14.

## Pembahasan
Hasil  pada  model  yang  digunakan  oleh  sistem dapat  dipercaya  dikarenakan  hasil  pengujian  pada dataset  A  yang  citranya  sudah  dilakukan  pengambilan pada area wajah saja mendapatkan hasil akurasi sebesar 84,34%.  Pengujian  pada  kamera webcam juga mendeteksi area wajah saja dan dapat mengklasifikasikan  hasil  deteksi  dengan  bentuk  yang konsisten.  Hasil  evaluasi  model  ini  juga  mendapatkan nilai yang baik, dimana nilai presisi mendapatkan 85%, recall 85% dan F1-Score sebesar 84%.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang didapatkan pada penelitian ini adalah  sistem  pengenalan  bentuk  wajah  dengan menggunakan  metode Viola  Jones untuk  pendeteksian wajah  perlu  digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi klasifikasi model. Metode ini membantu mengolah citra terlebih dahulu agar  model CNN dapat mengklasifikasi pada  area  wajah  saja.  Model  yang  digunakan  sudah cukup  baik  dimana  mendapatkan  hasil  nilai  presisi mendapatkan  85%, recall 85%  dan F1-Score sebesar 84%.  Dapat  dilihat  pada  penelitian  ini  bahwa  dataset yang  sudah  memiliki  format  sama,  membuat  model lebih  cepat  belajar  dan  mengklasifikasi  dengan  lebih cepat.
Kelebihan yang didapatkan dengan menggunakan  kedua  metode  ini  adalah  CNN  tidak memerlukan  waktu  yang  lama  untuk  mengenali  wajah karena  sudah  dikenali  oleh Viola  Jones. Kekurangan yang  ada  terdapat  pada  waktu  pelatihan  CNN  yang membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  alat  yang  cukup kuat untuk melatih model.  Kesimpulan untuk data latih dan uji adalah data yang sudah dilakukan preprocessing akan  menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik  dan  saat melakukan  klasifikasi  atau  pengujian,  data  juga  perlu mendapatkan  citra  area  wajah  saja  agar  hasil  yang dimiliki lebih tepat.
Pengembangan yang dapat dilakukan selanjutnya adalah dengan mengumpulkan lebih banyak data  area  wajah  untuk  dilatih  dan  data  harus mempunyai  kualitas  yang  baik  agar  saat  mengubah ukuran  citra,  tidak  akan  mengurangi  akurasi  model. Model  juga  perlu  ditingkatkan  karena  memiliki  hasil yang cukup jauh ketika melakukan klasifikasi pada citra yang belum diproses.

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad,  Y.,  Wihandika,  R.  C.,  &  Dewi,  C.  (2019). Klasifikasi emosi berdasarkan ciri wajah wenggunakan  convolutional  neural  network. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer , 3 (11), 10595–10604. Cnnindonesia.  (2020). Kilas  Balik  10  Tren  Fashion yang Populer Kala Pandemi . Www.Cnnindonesia.Com.
https://www.cnnindonesia.com/gaya- hidup/20201215141447-277-582385/kilas-balik- 10-tren-fashion-yang-populer-kala-pandemi.
Hendariningrum,  R.,  &  Susilo,  M.  E.  (2008).  Fashion Dan  Gaya  Hidup :  Identitas  Dan  Komunikasi. Jurnal Ilmu Komunikasi , 6 (2), 25–32. Kaggle. (2020). Face Shape Dataset . Www.Kaggle.Com. https://www.kaggle.com/ datasets/niten19/face-shape-dataset Kaggle. (2021). Face Shape Preprocessed . Www.Kaggle.Com.
https://www.kaggle.com/datasets/zeyadkhalid/fac eshape-processed.
LINA,  Q.  (2020). Apa  itu  Convolutional  Neural Network . Medium.Com. ttps://medium.com/ @16611110/apa-itu-convolutional-neural- network-836f70b193a4.
Novida, E., & Sunandar,  H. (2018). Sistem pendukung keputusan  pemilihan  produk  lensa  kacamata menggunakan  metode  promethee  II. Pelita Informatika:  Informasi  Dan  Informatika , 6 (3), 325–332.
Sumber: (Budianto et al., 2023) Gambar 14. Hasil Pendeteksian dalam sistem
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Panadda Kongsilp Medium.  (2020). No CNN: Step 3— Flattening. Today, we’re talking about flattening. https://medium.com/@PK_KwanG/cnn-step-2- flattening-50ee0af42e3e.
Prasetyaningrum,  P.  T.  (2026).  Deteksi  pola  makanan khas  kulonprogo  “Geblek”  Dengan  Images Blendingdan  Operator  Canny. Jurnal  Teknologi Technoscientia, 9 (1), 58–63.
https://doi.org/https://doi.org/10.34151/Technosci entiA.V9I1.150.
Reynaldo,  R.  R.  (2019). Implementasi  Metode  Viola Jones  Dan  Convolutional Neural Network  Untuk Pengenalan Ekspresi Wajah . http://elibrary.unikom.ac.id. Superdatascience. (2021). Convolutional Neural Networks  (CNN):  Step  4  -  Full  Connection  - Blogs  -  SuperDataScience  |  Machine  Learning  | AI  |  Data  Science  Career  |  Analytics  |  Success . Www.Superdatascience.Com. https://www.superdatascience.com/blogs/convolu tional-neural-networks-cnn-step-4-full- connection.
Teguh  Arifianto,  S.  (2021).  Penerapan  Algoritma Viola-Jones Untuk Deteksi Masker. Jurnal Teknik Informatika  Dan  Sistem  Informasi , 8 (4),  2030– 2040.
Willson Budianto, Dyah Erny Herwindiati, J. H. (2023). Pengenalan  Bentuk  Wajah  Dengan  Metode Convolutional  Neural  Network  Untuk  Pemilihan Model Kacamata Secara Online .