## FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES DAN LBPH PADA SISTEM PRESENSI DI PESANTREN AL-ASY’ARIYYAH III
Muslim Hidayat 1) , Muhammad Abqoriyyan Yalmak 2) , Nahar Mardiyantoro 3)
1,2,3) Universitas Sains Al-Qur’an Email : muslim_h@unsiq.ac.id 1) , yalmakjepara@gmail.com 2) , nahar@unsiq.ac.id 3) ,

## ABSTRAK
Presensi merupakan kegiatan yang mempunyai peranan penting dalam setiap proses kegiatan belajar mengajar, terutama pada pondok pesantren. Sistem presensi pondok pesantren kerap kali masih menggunakan metode  manual  yang  masih  memiliki  beberapa  kelemahan  seperti  manipulasi  data  oleh  santri  yang  tidak bertanggung jawab, titip presensi dengan tanda tangan ataupun pengambilan buku presensi secara langsung. Dengan pendekatan metode Viola Jones sebagai pendeteksi wajah dan Local Binary Pattern Histogram sebagai pengenal  wajah,  maka  dibuatlah  sebuah  sistem  presensi  face  recognition  untuk  meminimalisir  terjadinya permasalahan yang terjadi dalam sistem presensi metode manual, terutama dalam hal efektifitas waktu. Dalam penelitian ini penulis juga menguji perbandingan dari sistem presensi waktu face recognition dengan sistem presensi metode manual yang menghasilkan sebuah kesimpulan bahwa sistem presensi face recognition lebih unggul  dalam  efektifitas  waktu  dengan  perbedaan  yang  sangat  signifikan,  selain  itu  peristiwa  yang  terjadi akibat kecurangan juga dapat diminimalisir karena perbedaan wajah antar santri yang digunakan sebagai tanda presensi tidak dapat dimanipulasi.
Kata Kunci : Face Recognition, Local Binary Pattern Histogram, Sistem Presensi, Viola-Jones.

## ABSTRACT
Attendance  is  an  activity  that  has  an  important  role  in  every  process  of  teaching  and  learning activities, especially in Islamic boarding schools. The attendance system of Islamic boarding schools often still  uses  manual  methods which  still  have  several  weaknesses  such  as  data  manipulation  by  irresponsible students, depositing presentations with signatures or taking attendance books directly. With the approach of the Viola Jones method as a face detection and Local Binary Pattern Histogram as facial recognition, a face recognition presence system was created to minimize the occurrence of problems that occur in the manual method  presence  system,  especially  in  terms  of  time  effectiveness.  In  this  study  the  authors  also  tested  the comparison of the face recognition time presence system with the manual method attendance system which resulted in a conclusion that the face recognition presence system was superior in time effectiveness with a very  significant  difference,  besides  that  events  that  occurred  due  to  fraud  could  also  be  minimized  due  to differences faces between students that are used as a sign of presence cannot be manipulated.
Keywords: Attendance System, Face Recognition, Viola-Jones, Local Binary Pattern Histogram.

## 1. PENDAHULUAN
Presensi merupakan kegiatan yang mempunyai  peranan  penting  dalam  setiap proses  kegiatan  belajar  mengajar,  terutama pada  pondok  pesantren.  Sistem  presensi pondok pesantren kerap kali masih menggunakan  metode  manual  yang  masih memiliki beberapa kelemahan seperti manipulasi  data  oleh  santri  yang  tidak bertanggung jawab, titip presen dengan tanda tangan  ataupun  pengambilan  buku  presensi secara  langsung.  Dunia  pendidikan  pada  saat ini  sudah  banyak  menggunakan  sistem presensi teknologi biometrik, sistem fingerprint adalah contoh yang paling banyak digunakan dalam presensi yang menggunakan sistem biometrik (Fajrin, 2011). Pada dasarnya sistem  presensi fingerprint sudah  dapat mengurangi tingkat kecurangan yang dilakukan  dalam  sistem  presensi,  namun sistem fingerprint tidak  dapat  digunakan dengan  baik  apabila  ada  pengguna  yang mempunyai  keterbatasan  fisik.  Maka  dari  itu face recognition dipilih untuk presensi karena dinilai  dapat  menambal  kekurangan  dari sistem fingerprint dengan asumsi bahwa setiap manusia memiliki wajah, sehingga kelemahan yang  terdapat  pada  sistem fingerprint dapat diatasi dengan mudah(Nisa, 2020).
Wajah adalah salah satu bagian tubuh yang dapat  menjadi  ciri  biometrik,  bahkan  bisa menjadi prioritas utama dalam ciri biometrik. Manusia  dapat  mengetahui  dan  mengenali ribuan wajah karena sering melihat atau hanya sekadar  melihat  sekilas,  bahkan  tetap  dapat mengenali  wajah  meskipun  terjadi  perubahan yang  signifikan  pada  wajah  tersebut,  seperti keriput  karena  faktor  usia,  model  rambut, ataupun penggunaan aksesoris seperti kacamata  dan  masker.  Oleh  karena  hal tersebut, wajah bisa dipakai sebagai ciri dalam mengenali seseorang (Ramdhon, 2021).
Sistem presensi yang menggunakan pengenalan  wajah  perlu  memenuhi  beberapa syarat, termasuk kecepatan dalam mendeteksi wajah,  ketepatan  dalam  mengenali,  dan kemampuan  untuk  mengidentifikasi  serta menghitung beberapa wajah secara bersamaan secara langsung (Salamun dan Wazir, 2016).
Pada penelitian yang dilakukan oleh Aries Suharso  (2016),  tingkat  akurasi  hasil  citra wajah  manusia  yang  terdeteksi  oleh  metode Viola-Jones  ditunjukkan  dari  hasil  uji  tingkat akurasi  untuk  deteksi  dan  pengenalan  wajah akan  semakin  baik  pada  saat  posisi  wajah variasi I yang relatif bersudut rendah terhadap posisi  frontal  (wajah  menghadap  lurus  ke depan)  sisi  kiri  30°,  sisi  depan  -15°  dan  sisi kanan 30° yaitu sebesar 88.89%.
Riset yang dilakukan oleh Harris Simaremare  pada  tahun  2018  mengenai perbandingan  akurasi  pengenalan  wajah dengan  menggunakan  metode  Local  Binary Pattern  Histogram  (LBPH)  dan  Eigenface untuk mengidentifikasi tiga wajah secara real- time,  ditemukan  bahwa  LBPH  lebih  unggul dalam  mengenali  tiga  wajah  secara  real-time dibandingkan dengan Eigenface. Hal ini dapat dijelaskan  oleh  fakta  bahwa  tingkat  akurasi LBPH  tidak  terpengaruh  oleh  perbedaan pencahayaan  antara  citra  uji  dan  citra  input. Metode LBPH mencapai tingkat akurasi rata- rata tertinggi sebesar 100%, sementara metode Eigenface hanya memiliki tingkat akurasi rata- rata sebesar 72.50%.
Penelitian  ini,  memanfaatkan  metode Viola-Jones  dan  algoritma  LBPH  untuk mengenali  sejumlah  wajah  secara  bersamaan dan  mampu  menghitung  jumlah  wajah  dalam satu  frame  secara  real-time  pada  sistem presensi. Keputusan ini diambil karena metode tersebut  dianggap  efektif  dalam  menyimpan informasi  krusial  pada  gambar,  memiliki kecepatan  pendeteksian  wajah  yang  tinggi, serta dapat beroperasi pada kondisi pencahayaan  yang  rendah  dengan  tingkat akurasi yang optimal (Viola, 2001).
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui tingkat  efakurasi  metode  Viola-Jones  dan LBPH  pada sistem presensi

## 2. METODE
Objek  dalam  penelitian  ini  yaitu  berupa sebuah citra wajah pengguna yang digunakan sebagai  tanda  presensi  pondok  pesantren  Al- Asy’ariyyah  III.  Objek  tersebut  berupa  citra foto wajah yang diambil dengan menggunakan webcam dari  wajah  pengguna  pada  saat pendaftaran  atau  pembuatan  data  wajah  baru.
Dari  citra  wajah  tersebut  akan  dilakukan proses grayscaling kemudian diproses menggunakan  library  OpenCV  sehingga menghasilkan pendeteksian wajah.
Rancangan algoritma digambarkan dalam Gambar 1

## Gambar 1. Alur Rancangan Algortima Deteksi Wajah
Pengumpulan data dilakukan dengan cara mendatangi objek penelitian kemudian melakukan perekaman wajah santri, mengumpulkan data Nomor induk serta nama santri.  Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  1.  Seperangkat  Laptop  dengan spesifikasi prosessor intel core i5, RAM 8 GB, Webcam  ,  2.  Software  Bahasa  pemrograman Python  dan  database  dalam  bentuk  CSV, library OpenCV.
Pada  dasarnya  bagian  ini  menjelaskan bagaimana  penelitian  itu  dilakukan.  Materi pokok  bagian  ini  adalah:    (1)  rancangan penelitian;  (2)  populasi  dan  sampel  (sasaran penelitian);  (3)  teknik  pengumpulan  data  dan pengembangan  instrumen;  (4)  dan  teknik analisis data. Untuk penelitian yang menggunakan alat dan bahan, perlu dituliskan spesifikasi alat dan bahannya. Spesifikasi alat menggambarkan kecanggihan alat yang digunakan sedangkan spesifikasi bahan
menggambarkan macam bahan yang digunakan.
Untuk penelitian kualitatif seperti penelitian tindakan kelas, etnografi, fenomenologi, studi kasus, dan lain-lain, perlu ditambahkan  kehadiran  peneliti,  subyek penelitian,  informan  yang  ikut  membantu beserta cara-cara menggali data-data penelitian,  lokasi  dan  lama  penelitian  serta uraian  mengenai  pengecekan  keabsahan  hasil penelitian.
Sebaiknya  dihindari  pengorganisasian penulisan  ke  dalam  “anak  sub-judul”  pada bagian  ini.  Namun,  jika  tidak  bisa  dihindari, cara  penulisannya  dapat  dilihat  pada  bagian “Hasil dan Pembahasan”.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses pendeteksian wajah dengan menggunakan  algoritma  Viola-Jones,  ada beberapa  proses  yang  dilakukan  sebelum akhirnya  akan  menghasilkan  sebuah  output wajah  yang  terdeteksi  pada  sebuah  citra. Dalam  deteksi  wajah  Viola-Jones,  proses- proses  tersebut  yaitu Haar-Like  Featrure ,
Integral image , Adaboost ( Adaptive Boosting ), dan Cascade Classifier .
Skema  proses  dari  tiap-tiap  tahap  yang dilalui  oleh  sebuah  citra  untuk  memperoleh hasil  pendeteksian  wajah  dapat  dilihat  pada gambar  8.  Untuk  detail  dari  tiap  tahap  yang dilalui  oleh  sebuah  image  pada  saat  proses pendeteksian wajah seperti pada gambar 8 :

## Gambar 8. Skema Deteksi Wajah
Viola-Jones

## 3.1 Haar-Like Feature
Untuk mendeteksi adanya fitur wajah pada sebuah image, proses pertama yang dilakukan oleh  algoritma  Viola-Jones  adalah  dengan merubah  citra  warna  menjadi  citra  grayscale.
Contoh  perubahan  citra  warna  menjadi  citra grayscale dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Perubahan Citra Warna Menjadi Citra Grayscale
Setelah  citra  image  dirubah  menjadi  citra grayscale,  proses  selanjutnya  yaitu  memilih fitur Haar yang ada pada image tersebut yang dalam  algoritma  Viola-Jones  disebut  dengan Haar-Like  feature.  Teknik  yang  dilakukan yaitu dengan cara mengkotak-kotakkan setiap daerah  pada  image  dari  mulai  ujung  kiri  atas sampai  kanan  bawah.  Proses  ini  dilakukan untuk  mencari  apakah  ada  fitur  wajah  pada area tersebut.
Dalam algoritma Viola-Jones, ada beberapa  jenis  fitur  yang  bisa  digunakan seperti  Edge-feature,  Line  feature  dan  Four- rectangle  feature  (Viola,  Paul.,  &  Jones, Michael,  2001).  Pada  proses  pemilihan  fitur Haar,  fitur-fitur  tersebut  digunakan  untuk mencari fitur wajah seperti mata, hidung, dan mulut.  Pada  setiap  kotak-kotak  fitur  tersebut terdiri dari beberapa piksel dan akan dihitung selisih  antara  nilai  piksel  pada  kotak  terang dengan nilai piksel pada kotak gelap. Apabila nilai  selisih  antara  daerah  terang  dengan daerah gelap di atas nilai ambang ( threshold ), maka  daerah  tersebut  dinyatakan  memiliki fitur. Proses pemilihan fitur dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Pemilihan Fitur Wajah
Untuk  memilih  fitur  mata,  hidung,  dan mulut maka digunakan kotak-kotak fitur yang bisa dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Pemilihan Fitur Mata, Hidung,
Mulut Pada umumnya citra wajah yang menghadap  frontal  ke  depan,  pada  dareah mata, tepi hidung, mulut  dan dagu  cenderung memiliki  intensitas  lebih  gelap  dibandingkan dengan  daerah  kedua  pipi,  dagu  dan  kening. Untuk mempermudah dan mempercepat proses perhitungan  nilai  Haar  pada  sebuah  image, algoritma  Viola-Jones  menggunakan  sebuah perhitungan  yang  disebut  dengan  Integral Image.

## 3.2 Integral Image
Integral  image  sering  digunakan  pada algoritma  untuk  pendeteksian  wajah.  Dengan menggunakan integral image, proses perhitungan bisa dilakukan hanya dengan satu kali  scan  yang  menghasilkan  waktu  sangat cepat  dan  akurat.  Integral  image  digunakan untuk  menghitung  hasil  penjumlahan  nilai piksel  pada  daerah  yang  dideteksi  oleh  fitur haar.
Nilai-nilai  piksel  yang  akan  dihitung merupakan  nilai-nilai  piksel  dari  sebuah  citra masukan yang dilalui oleh fitur haar pada saat pencarian  fitur  wajah.  Pada  setiap  jenis  fitur yang  digunakan,  pada  setiap  kotak-kotaknya terdiri  dari  beberapa  piksel.  Apabila  ada sebuah  citra  masukan  yang  dilalui  oleh  fitur haar dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar 12. Nilai Piksel-Piksel Pada Sebuah Fitur
Dari  nilai-nilai  piksel  yang  didapatkan pada  fitur  tersebut,  maka  akan  dihitung  nilai integral  image  pada  fitur  tersebut  dengan rumus 1.
s(x,y) = i(x,y) + s(x,y) + s(x,y-1) + s(x-1,y) –
s(x-1,y-1) (1)
s(x,y) = merupakan nilai hasil penjulahan dari tiap-tiap piksel
i(x,y)  =  merupakan  nilai  intensitas  diperoleh dari nilai piksel dari citra masukan s(x-1,y) = merupakan nilai piksel pada sumbu x
s(x,y-1) = merupakan nilai piksel pada sumbu y
s(x-1,y-1) = merupakan nilai piksel diagonal

## Gambar 13. Arah Perhitungan Integral Image
Apabila  dilakukan  perhitungan  untuk  semua piksel  yang  terdapat  dalam  kotak-kotak  fitur, maka  akan  didapatkan  hasil  perhitungan  dari integral image yang dapat dilihat pada gambar 14.

## Gambar 14. Hasil Perhitungan Integral Image
Setelah  didapatkan  hasil  dari  perhitungan integral  image,  selanjutnya  akan  dilakukan perhitungan untuk wilayah tertentu.

## Gambar 15. Menghitung Piksel pada Wilayah Tertentu
Untuk menghitung  jumlah piksel pada daerah D  seperti  pada  gambar  4.12  di  atas,  maka digunakan rumus 2
D = L1 + L4 – (L2 + L3) (2) Contoh :
L1 = 14, L2 = 28, L3 = 37, L4 = 74 maka jumlah piksel pada daerah D adalah : D = 14 + 74 – (28 + 37) = 23
Apabila  sudah  didapatkan  nilai  integral image  dari  sebuah  citra  masukan  dan  nilai jumlah piksel pada daerah tertentu, maka hasil tersebut akan dibandingkan antara nilai piksel pada  daerah  terang  dan  daerah  gelap.  Jika selisih  nilai  piksel pada daerah terang dengan nilai  piksel  pada  derah  gelap  memiliki  nilai diatas  nilai  ambang  ( threshold )  maka  daerah tersebut dinyatakan memiliki fitur.

## 3.3 Adaboost (Adaptive Boosting)
Adaptive boosting merupakan teknik yang digunakan  untuk  mengkombinasikan  banyak classifier  lemah  untuk  membentuk  suatu gabungan  classifier  yang  lebih  baik.  Proses dari  adaptive  boosting  akan  menghasilkan
sebuah  classifier  yang  kuat  dari  classifier dasar.  Satuan  dari  classifier  dasar  tersebut disebut dengan weak learner. Setelah sebelumnya  dilakukan  pemilihan  fitur  Haar, pada  proses  selanjutnya  dalam  deteksi  wajah Viola-Jones,  dengan  menggunakan  algoritma adaboost  fitur  pada  sebuah  image  akan dideteksi kembali. Tujuannya untuk mengetahui apakah ada fitur wajah pada daerah dengan  klasifikasi  fitur  yang  lemah.  Pada classifier  lemah  akan  dilakukan  perhitungan dan  dibandingan  dengan  classifier  lainnya secara acak. Selanjutnya dilakukan kombinasi atau penggabungan pada classifier lemah untuk membentuk suatu kombinasi yang linier.
Pada gambar 16 di bawah ini menunjukkan beberapa  classifier  yang  lemah  pada  sebuah fitur  image.  Lingkaran  merah  menunjukkan sebuah  classifier  yang  lemah  sedangkan lingkaran  biru  menunjukkan  classifier  kuat. Daerah dengan banyak fitur lemah
diklasifikasikan sebagai daerah dengan klasifikasi yang lemah.

## Gambar 16. Classifier Lemah
Pada  gambar  16  didapatkan  beberapa  fitur dengan klasifikasi yang lemah maka bobot dari fitur  tersebut  akan  di  gabungkan  untuk meningkatkan  bobot  dari  fitur  tersebut  agar bisa menjadi fitur dengan classifier yang kuat. Hasil  dari  proses  penggabungan  classifier lemah dengan classifier kuat dapat dilihat pada gambar 17.

## Gambar 17. Hasil Kombinasi dari
Classifier Lemah
Apabila  masih  terdapat  weak  classifier  pada sebuah fitur setelah dilakukan kombinasi atau penggabungan  pada  sebuah  daerah  dengan klasifikasi  yang  lemah,  maka  daerah  tersebut tetap  dianggap  sebagai  weak  classifier  yang berarti  tidak  terdapat  fitur  wajah  pada  daerah tersebut.  Hasil  akhir  dari  penggabungan classifier  pada  algoritma  adaboost,  dapat dilihat pada gambar 18.

## Gambar 18. Hasil Kombinasi Linier dari Classifier Lemah

## 3.4 Cascade Classifier
Cascade  classifier  melakukan  proses  dari banyak  fitur  fitur  dengan  mengorganisir dengan bentuk klasifikasi bertingkat. Terdapat tiga buah klasifikasi untuk menentukan apakah benar atau tidak ada fitur wajah pada fitur yang sudah dipilih.
Pada klasifikasi filter pertama, tiap subcitra akan diklasifikasi menggunakan satu fitur. Jika hasil  nilai  fitur  dari  filter  tidak  memenuhi kriteria  yang  diinginkan,  hasil  tersebut  akan ditolak.
Algoritma  kemudian  bergerak  ke  sub window selanjutnya dan menghitung nilai fitur kembali.  Jika  didapat  hasil  sesuai  dengan threshold  yang  diinginkan,  maka  dilanjutkan ke tahap filter selanjutnya. Hingga jumlah sub window yang lolos klasifikasi akan berkurang hingga mendekati image yang dideteksi. Pada gambar  19  di  bawah  ini  merupakan  proses rangkaian  filter  yang  dilalui  oleh  setiap classifier.
Gambar 19. Proses Cascade Classifier
a. Pada  filter  pertama  dipilih  satu  fitur classifier dengan persentase tingkat pendeteksian sebesar 100% dan sekitar 50% tingkat kesalahan.
b. Pada filter kedua dipilih lima buah fitur classifier  dengan  persentase  tingkat pendeteksian  sebesar  100%  dan  40% tingkat kesalahan (20% kumulatif).
c. Pada  filter  ketiga  dipilih  20  fitur classifier  dengan  persentase  tingkat pendeteksian  sebesar  100%  dengan tingkat  kesalahan  sebesar  10%  (2%
kumulatif).
Setelah  dilakukan  serangkain  proses seperti pemilihan fitur dan klasifikasi bertingkat maka akan didapatkan sebuah hasil pendeteksian.  Hasil  pendeteksian  bisa  berupa wajah  atau  bukan  wajah.  Pada  saat  proses klasifikasi  bertingkat  dilakukan  maka,  pada image  tersebut  akan  ditandai  dengan  sebuah rectangle  pada  daerah  wajah  yang  terdeteksi dan  apabila  tidak  ada  wajah  tedeteksi,  maka image tersebut tidak akan ditandai oleh sebuah rectangle.  Pada  gambar  20  di  bawah  ini merupakan hasil pendeteksian dari proses akhir deteksi wajah dengan algoritma Viola-Jones.

## Gambar 20. Hasil Deteksi Wajah

## 3.5 Implementasi Algoritma LBPH
Pada  implementasi  algoritma  LBPH, citra  yang  terdapat  di  folder  TrainingImages akan  dibagi  dibagi  menjadi  beberapa  bagian, kemudian  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur untuk  mendapatkan  nilai  histogram  dengan mengubah  setiap  piksel  dari  citra  menjadi thresholding  dengan  ukuran  3x3  dengan diambil  satu  pixel  tengah  untuk  menjadi pembanding.  Jika  nilai  tetangga  lebih  besar
atau  sama  besar  dengan  piksel  yang  menjadi pembanding  dalam  nilai  grayscale,  maka nilainya akan diubah menjadi 1 dan sebaliknya jika nilai tetangga lebih kecil dari pembanding dalam  nilai  grayscale  maka  akan  diubah  nilai pikselnya  menjadi  0.  Proses  algoritma  LBPH digambarkan pada flowchart pada gambar 21.

## Gambar 21. Flowchart Algoritma LBPH
Proses  penerapan  operasi  LBP  dapat dilihat dalam gambar 22.
Gambar 22. Penerapan Operasi LBP
Berikut  adalah  hasil  ekstraksi  citra  dari algoritma LBP :
Gambar 23. Hasil Ekstraksi LBP
Setelah diubah menjadi nilai biner maka akan menghasilkan deret biner yang kemudian jika  diubah  menjadi  nilai  desimal  akan menghasilkan  nilai  baru  untuk  nilai  tengah pixel  selanjutnya,  deret  biner  tersebut  yang disebut  dengan  kode  LBP.  Hasil  dari  deret biner ini disimpan didalam file .yml yang akan digunakan  untuk  proses  pengenalan  wajah dengan label yang telah diberikan pada setiap data wajah.

## 3.6 Pengujian
Dalam penelitian ini penulis  melakukan uji  coba  sampel  dengan  10  wajah  yang berbeda.  Untuk  pengujian  proses  pengenalan wajah  disini  penulis  menggunakan  beberapa parameter  yang  menjadi  faktor  diluar kebiasaan yang memungkinkan dapat mempengaruhi  proses  hasil  dari  pengenalan wajah.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menguji tingkat akurasi dari sistem presensi pengenalan wajah, antara lain sebagai berikut:
a. Pengujian Terhadap Posisi Wajah
Pada  pengujian  ini  penulis  menguji tingkat  akurasi  sistem  terhadap  posisi  wajah dengan tiga posisi berbeda, yaitu posisi wajah normal  0º,  miring  15º  dan  miring  30º,  hasil pengujian  tersebut  dapat  dilihat  dalam  tabel berikut.

## Tabel 6. Pengujian Terhadap Posisi Wajah
Normal 0º No Posisi Waktu (Detik) Hasil 1 Normal 0˚ 1,3 Dikenali 2 Normal 0˚ 1,1 Dikenali 3 Normal 0˚ 1,3 Dikenali 4 Normal 0˚ 1 Dikenali 5 Normal 0˚ 1,5 Dikenali 6 Normal 0˚ 1,5 Dikenali 7 Normal 0˚ 1,5 Dikenali 8 Normal 0˚ 1,6 Dikenali 9 Normal 0˚ 1,3 Dikenali 10  Normal 0˚ 1,2 Dikenali
Tabel 7. Pengujian Terhadap Posisi Wajah Miring 15º No Posisi Waktu (Detik) Hasil 1  Miring 15º 2,3 Dikenali 2  Miring 15º 1,8 Dikenali 3  Miring 15º - Tidak Dikenali 4  Miring 15º 2,1 Dikenali 5  Miring 15º 2,2 Dikenali 6  Miring 15º 2,2 Dikenali 7  Miring 15º 2,1 Dikenali 8  Miring 15º 2,1 Dikenali 9  Miring 15º 2,4 Dikenali 10  Miring 15º 1,9 Dikenali Tabel 8. Pengujian Terhadap Posisi

## Wajah Miring 30º
No Posisi Waktu (Detik) Hasil 1  Miring 30º 3,3 Dikenali 2  Miring 30º 2,9 Dikenali 3  Miring 30º - Tidak Dikenali 4  Miring 30º 2,9 Dikenali 5  Miring 30º 3,2 Dikenali 6  Miring 30º 3,2 Dikenali 7  Miring 30º 2,7 Dikenali 8  Miring 30º 2,8 Dikenali 9  Miring 30º 3,4 Dikenali 10  Miring 30º 2,9 Dikenali
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan terhadap tiga posisi wajah yang berbeda, dapat disimpulkan bahwa :
1. Posisi wajah normal 0º menghasilkan tingkat akurasi
sebesar  100%  dengan  rata-rata waktu sebesar 1,33 detik.
2. Posisi wajah miring 15º menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90% dengan rata-rata waktu sebesar 2,12 detik. 3. Posisi wajah miring 30º menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90% dengan rata-rata waktu sebesar 3,03 detik.
b. Pengujian Terhadap Jarak Wajah
Pada  pengujian  ini  penulis  menguji tingkat akurasi sistem terhadap jarak wajah dengan tiga jarak yang berbeda, yaitu jarak 30  cm,  50  cm  dan  70  cm,  hasil  pengujian tersebut dapat dilihat dalam tabel berikut.

## Tabel 9. Pengujian Terhadap Jarak Wajah 30 cm
No Jarak Waktu (Detik) Hasil 1 30 cm 1,3 Dikenali 2 30 cm 1,3 Dikenali 3 30 cm 1,2 Dikenali 4 30 cm 1,5 Dikenali 5 30 cm 1,2 Dikenali 6 30 cm 1,7 Dikenali 7 30 cm 1,5 Dikenali 8 30 cm 1,4 Dikenali 9 30 cm 1,4 Dikenali 10 30 cm 1,3 Dikenali Tabel 10 Pengujian Terhadap Jarak Wajah 50 cm No Jarak Waktu (Detik) Hasil 1 50 cm 1,6 Dikenali 2 50 cm 1,8 Dikenali 3 50 cm 1,9 Dikenali 4 50 cm 1,5 Dikenali 5 50 cm 1,8 Dikenali 6 50 cm 1,9 Dikenali
7 50 cm 1,8 Dikenali 8 50 cm 1,6 Dikenali 9 50 cm 1,8 Dikenali 10 50 cm 1,5 Dikenali

## Tabel 11 Pengujian Terhadap Jarak
Wajah 70 cm No  Jarak Waktu (Detik) Hasil 1 70 cm 2,6 Dikenali 2 70 cm 2,8 Dikenali 3 70 cm 3,1 Dikenali 4 70 cm - Tidak Dikenali 5 70 cm 3,2 Dikenali 6 70 cm 2,9 Dikenali 7 70 cm 2,8 Dikenali 8 70 cm 2,9 Dikenali 9 70 cm 2,8 Dikenali 10 70 cm 3,1 Dikenali
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan terhadap tiga jarak wajah yang berbeda, dapat disimpulkan bahwa :
1. Jarak  wajah  30  cm  menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  100%  dengan  rata-rata waktu sebesar 1,38 detik.
2. Jarak  wajah  50  cm  menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  100%  dengan  rata-rata waktu sebesar 1,72 detik.
3. Jarak  wajah  70  cm  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 90% dengan rata-rata waktu sebesar 2,91 detik.
c. Pengujian Terhadap Intensitas Cahaya
Pada pengujian ini penulis menguji tingkat akurasi  sistem  terhadap  intensitas  cahaya, dalam hal  pencahayaan  penulis menggunakan maksimal  6  lampu  LED  Phillips  22  watt, penulis  menggunakan  satuan  lux  untuk mengukur intensitas cahaya yang diterima oleh wajah,  pengujian  ini  dilakukan  dengan  tiga
intensitas cahaya yang berbeda, yaitu menggunakan 2 lampu Phillips 22 watt dengan intensitas cahaya 59,2 lux, 4 lampu Phillips 22 watt dengan intensitas cahaya 118,5 lux dan 6 lampu  Phillips  22  watt  dengan  intensitas cahaya  177,7  lux,  hasil  pengujian  tersebut dapat dilihat dalam tabel berikut :

## Tabel 12. Pengujian Terhadap Intensitas
Cahaya 59,2 lux No Jumlah Lampu Intensitas Cahaya (lux) Waktu (Detik) Hasil 1 2 Lampu 22 watt 59,2 1,9 Dikenali 2 2 Lampu 22 watt 59,2 2,3 Dikenali 3 2 Lampu 22 watt 59,2 2,1 Dikenali 4 2 Lampu 22 watt 59,2 - Tidak dikenali 5 2 Lampu 22 watt 59,2 - Tidak Dikenali 6 2 Lampu 22 watt 59,2 2,8 Dikenali 7 2 Lampu 22 watt 59,2 2,5 Dikenali 8 2 Lampu 22 watt 59,2 2,2 Dikenali 9 2 Lampu 22 watt 59,2 2,2 Dikenali 10 2 Lampu 22 watt 59,2 2,1 Dikenali Tabel 13. Pengujian Terhadap Intensitas Cahaya 118,5 lux No Jumlah Lampu Intensitas Cahaya (lux) Waktu (Detik) Hasil 1 4 Lampu 22 watt 118,5 1,9 Dikenali 2 4 Lampu 22 watt 118,5 2,3 Dikenali
3 4 Lampu 22 watt 118,5 2,1 Dikenali 4 4 Lampu 22 watt 118,5 2,1 Dikenali 5 4 Lampu 22 watt 118,5 2,2 Dikenali 6 4 Lampu 22 watt 118,5 2,2 Dikenali 7 4 Lampu 22 watt 118,5 2,5 Dikenali 8 4 Lampu 22 watt 118,5 2,2 Dikenali 9 4 Lampu 22 watt 118,5 2,2 Dikenali 10 4 Lampu 22 watt 118,5 2,1 Dikenali Tabel 14. Pengujian Terhadap Intensitas Cahaya 177,7 lux N o Jumlah Lampu Intensita s Cahaya (lux) Waktu (Detik) Hasil 1 6 Lampu 22 watt 177,7 - Tidak Dikenali 2 6 Lampu 22 watt 177,7 3,4 Tidak Dikenali 3 6 Lampu 22 watt 177,7 - Tidak Dikenali 4 6 Lampu 22 watt 177,7 4,1 Dikenali 5 6 Lampu 22 watt 177,7 - Tidak Dikenali 6 6 Lampu 22 watt 177,7 3,6 Dikenali 7 6 Lampu 22 watt 177,7 4 Dikenali 8 6 Lampu 22 watt 177,7 - Tidak Dikenali 9 6 Lampu 22 watt 177,7 3,8 Dikenali 10 6 Lampu 22 watt 177,7 3,5 Tidak Dikenali
Dari  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan terhadap  tiga  intensitas  cahaya  yang  berbeda, dapat disimpulkan bahwa :
1. Intensitas  Cahaya  52,9  lux  dari  2 Lampu  Phillips  22  watt  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  80%  dengan rata-rata waktu sebesar 2,26 detik.
2. Intensitas  Cahaya  118,5  lux  dari  4 Lampu  Phillips  22  watt  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  100%  dengan rata-rata waktu sebesar 2,18 detik.
3. Intensitas  Cahaya  177,7  lux  dari  6 Lampu  Phillips  22  watt  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  40%  dengan rata-rata waktu sebesar 3,73 detik.
d. Pengujian Perbandingan Terhadap
Metode Manual Pada pengujian ini, penulis
membandingkan sistem presensi face recognition  dengan  sistem  presensi  metode manual  dengan  beberapa  indikator  dengan menjadikan  waktu  sebagai  barometer  utama dalam  perbandingan  ini,  perbandingan  ini bertujuan  untuk  menilai  metode  mana  yang lebih  efisien  dalam  sebuah  sistem  presensi, perbandingan  tersebut  dapat  dilihat  dalam tabel berikut :

## Tabel 15. Perbandingan Waktu Sistem
Presensi No Indikator Waktu (Menit) Face Recognition Manual 1 Pengambilan Presensi 0,02 0,06 2 Rekap Harian 0,04 7 3 Rekap Bulanan 0,07 25 4  Rekap Tahunan 0,12 30
Dari  perbandingan  tersebut  penulis  dapat menyimpulkan  bahwa  sistem  presensi  face recognition  lebih  efisien  untuk  digunakan dibandingkan  dengan  sistem  presensi  metode manual.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Total  akurasi  metode  Viola-Jones  dan LBPH  pada  sistem  presensi  dengan  beberapa indicator  yaitu  pengujian  sistem  presensi berdasarkan posisi wajah menghasilkan tingkat  akurasi  total  sebesar  93,3%  dengan total  rata-rata  waktu  sebesar  1,99  detik. Pengujian  sistem  presensi  berdasarkan  jarak wajah  menghasilkan  tingkat  akurasi  total sebesar  96,7%  dengan  total  rata-rata  waktu sebesar 1,91 detik.

## 4.2. Saran
Penambahan  beberapa  fitur  tambahan dari metode Viola-Jones seperti deteksi  mata, deteksi bermacam aksesoris yang terdapat pada wajah dan penambahan ekspresi wajah.
Penggunaan kamera yang lebih baik dari webcam dalam penangkapan citra.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Fajrin,  T.,  &  Nuryna,  A.  F.  (2011).  Analisis sistem  presensi  dengan  sidik  jari  siswa SMK Negeri 2 Karangayar. Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi , 3(3).
Nisa,  A.,  Ramdani,  D.,  Haryanto,  G., Maeylani, W., Saifudin, A., & Desyani, T.
(2021). Penerapan Sistem Presensi Online pada Mahasiswa Berbasis Face Recognition  dengan  Metode  Eigenface. Jurnal Informatika Universitas Pamulang ,[online], 6(3), 590-593.
Ramdhon,  A.  N.,  &  Febriya,  F.  (2021).
Penerapan Face Recognition Pada Sistem Presensi .  Journal  of  Applied  Computer Science and Technology , 2(1), 12-17.
Salamun,  S.,  &  Wazir,  F.  (2016).  Rancang Bangun Sistem Pengenalan Wajah Dengan  Metode  Principal  Component Analysis. Rabit:  Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi Univrab , 1(2), 61-77.
Suharso,  A.  (2016).  Pengenalan  wajah menggunakan  metode  viola-jones  dan eigenface  dengan  variasi  posisi  wajah berbasis webcam. Techno Xplore:  Jurnal
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , 1(2).
Sumijan, S., Widya Purnama, P. A., &  Arlis,
S.  (2021). Buku-Teknologi  Biometrik :
Impementasi pada Bidang Medis
Menggunakan Matlabs.
Simaremare, H. (2018). Perbandingan Akurasi
Pengenalan Wajah Menggunakan Metode
LBPH  dan  Eigenface  dalam  Mengenali
Tiga  Wajah  Sekaligus  secara  Real-Time (Peer Review).
Viola,  P.,  &  Jones,  M.  (2001,  December). Rapid  object  detection  using  a  boosted cascade of simple features. In Proceedings of  the  2001  IEEE  computer  society conference  on  computer  vision  and pattern recognition.  CVPR 2001 (Vol. 1, pp. I-I). Ieee.