DOI : https://doi.org/10.47398/iltek.v18i02.130 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## APLIKASI EKSTRAKSI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA JONES
Ahmad Hanafie 1 , Nursuci Putri Husain 2 , Ria Rahmi Putri 3 , Hariati Kumkelo 4
1) Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Makassar,
2,3,4) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Makassar, Jl. Perintis Kemerdekaan km.9 No. 29 Makassar, Indonesia 90245 Email: ahmadhanafie.dty@uim-makassar.ac.id,  nursuciputrihusain.dty@uim-makassar.ac.id, putririarahmi@gmail.com,  haryatikumkelo63783@gmail.com

## ABSTRAK
Aplikasi  ekstraksi  wajah  menggunakan  teknologi  pengenalan  wajah  untuk  mengidentifikasi,  mengekstraksi,  atau menganalisis wajah individu dalam citra atau video. Aplikasi ekstraksi wajah terus mengalami perkembangan pesat dan  memiliki  berbagai  implikasi  positif  dalam  berbagai  bidang.  Meskipun  telah  mencapai  kemajuan  yang signifikan,  aplikasi  ekstraksi  wajah  masih  memiliki  keterbatasan,  termasuk  sensitivitas  terhadap  pencahayaan, rotasi, dan variasi  lainnya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang suatu aplikasi ekstraksi wajah berbasis  metode Viola  Jones . Terdapat empat tahapan pada penelitian  ini  yaitu  pembentukan integral  image ,  pemilihan  fitur Haar Like ,  pelatihan  dengan Adaboost , dan pembentukan Cascade  Classifier . Dataset  citra yang digunakan adalah citra yang diambil secara acak sebanyak 50 citra. Hasil dari penelitian ini yaitu sebuah aplikasi untuk mendeteksi wajah pada  suatu  citra,  sehingga  dilakukan  pengujian  terhadap  data training dan  data testing .  Hasil  akurasi  yang didapatkan  sebesar  83.3%  untuk  data training dan  95%  untuk  data testing .  Metode Viola  Jones adalah  salah  satu dari sedikit algoritma yang telah berhasil dan secara efisien dalam deteksi wajah. Dapat disimpulkan bahwa dengan kustomisasi  parameter  dan  pengaturan  yang  tepat,  metode Viola  Jones ini  dapat  digunakan  dalam  aplikasi  yang melibatkan analisis wajah.
Kata kunci: Ekstraksi Wajah, Viola Jones, Citra

## ABSTRACT
Face extraction application using face recognition technology is designed to identify, extract, or analyze individual faces in images or videos. The face extraction application continues to undergo rapid development and has various positive implications in various fields. Despite achieving significant progress, face extraction applications still have limitations, including sensitivity to lighting, rotation, and other variations. The aim of this research is to design a face extraction application based on the Viola-Jones method. There are four stages in this research: integral image formation,  Haar-like  feature  selection,  training  with  Adaboost,  and  Cascade  Classifier  formation.  The  image dataset  used  consists  of  50  randomly  captured images.  The  result  of  this  research  is  an  application for  detecting faces in an image, which undergoes testing with both training and testing data. The accuracy obtained is 83.3% for training data and 95% for testing data. The Viola-Jones method is one of the few algorithms that has successfully and  efficiently  detected  faces.  In  conclusion,  with  customized  parameters  and  proper  settings,  the  Viola-Jones method good at applications involving facial analysis.
Keywords: Face Extraction, Viola Jones, Image

## PENDAHULUAN
Wajah  adalah  salah  satu  bagian  yang  paling khas  dan  penting  dari  identitas  seseorang.  Wajah  juga merupakan media utama untuk mengekspresikan emosi dan  komunikasi  non-verbal.  Memori  otak  manusia memiliki kemampuan untuk mengenali dan  menyimpan informasi mengenai wajah dari orang yang pernah kita kenal  sebelumnya.  Analogi  ini  dapat  digunakan  untuk menjelaskan  bahwa  ada  teknologi  atau  sistem,  seperti ekstraksi  wajah,  yang  memiliki  kemampuan  serupa dengan manusia untuk mengenali individu melalui citra wajah. Sistem  ekstraksi  wajah adalah  metode  identifikasi individu  yang  memanfaatkan  ciri-ciri  khusus  pada wajah seseorang (Aris Budi dkk, 2016).
Aplikasi  ekstraksi  wajah  cenderung  sensitif terhadap kualitas gambar yang digunakan. Gambar yang buram,  gelap  atau  memiliki noise dapat  menghasilkan ekstraksi  yang  tidak  akurat  atau  tidak  lengkap  (Enny Itje  Sela  dkk,  2017).  Kemudian,  beberapa  aplikasi ekstraksi wajah  memiliki keterbatasan dalam  mengenali atau  mengekstrak  atribut  wajah  tertentu.  Misalnya, pengenalan emosi atau atribut yang lebih spesifik seperti jenggot atau kacamata.
Perkembangan penelitian dalam bidang pengenalan  wajah  telah  menunjukkan  kemajuan  yang signifikan  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Berkat perkembangan  teknologi  komputer  dan  kecerdasan buatan,  metode-metode  baru  dan  lebih  canggih  telah dikembangkan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan keandalan  sistem  pengenalan  wajah  (Husain  &  Aji, 2019).  Selain  itu,  penelitian  saat  ini  juga  semakin menitikberatkan  pada  aspek  keamanan  dan  privasi, dengan  upaya  untuk  mengatasi  masalah-masalah terkait identifikasi wajah yang sensitif.
Principal  Component  Analysis (PCA)  adalah metode  ekstraksi  fitur  yang  sering  digunakan  dalam teknik deteksi wajah. Metode ini membantu menyederhanakan fitur dan karakteristik wajah sehingga dapat  mewakili  karakteristik  wajah  asli  dengan  baik (Nasution,  2020).  Penggunaan  PCA  dalam  ekstraksi fitur wajah dapat dipengaruhi oleh variasi pencahayaan. Sehingga  perlu  penambahan  metode preprocessing untuk  meningkatkan  kualitas  citra  (Husain  &  Aji, Pemanfaatan  Histogram  Equalization  pada  Local  Tri Directional Pattern untuk Sistem Temu Kembali  Citra, 2020).
Pada  penelitian  ini  dibuat  suatu  aplikasi ekstraksi  wajah  berbasis  metode Viola  Jones .  Metode Viola  Jones menggunakan  algoritma  yang  terdiri  dari beberapa tahap untuk mendeteksi objek.  Algoritma  ini bekerja  dengan  cara  menggabungkan  beberapa  fitur sederhana  yang  disebut  “ Haar  Like  Features ”  untuk membentuk  sebuah  “ Classifier  Cascade ”  yang  dapat digunakan  untuk  mengenali  objek  yang  diinginkan. Data training yang  digunakan  sebanyak  30  citra, sedangkan  data testing sebanyak  20  citra.  Dari  hasil pengujian aplikasi ekstraksi wajah menggunakan Viola Jones , diperoleh nilai akurasi  yakni 83,3 % untuk data training dan 95% untuk data testing . Aplikasi ekstraksi wajah  yang  diusulkan  berhasil  mendeteksi  wajah manusia dengan baik.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat  yang digunakan pada penelitian  ini  berupa hardware dan software . Hardware yang  digunakan adalah Processor Intel(R)  Celeron(R)  N4100  CPU  @ 1.10GHz  (4CPUs),  ~1.1GHz  dan Memory 4096MB RAM.  Sedangkan Software yang  digunakan  adalah sistem  operasi Windows 10  64-bit  dan  bahasa pemrograman Matlab.
Bahan  penelitian  dalam  penelitian  ini  berupa dataset  citra.  Sebanyak  50  citra  yang  di  ambil  secara acak  di  internet  yang  dijadikan  sebagai  dataset. Gambar  1  merupakan  contoh  dataset  citra  yang digunakan.
Gambar 1 . Contoh dataset citra

## Tahapan Pembuatan Sistem
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  dalam pembuatan  sistem  adalah  mencari  dataset  citra  yang akan digunakan sebagai data training dan data testing . Kemudian,  merancang  aplikasi  ektraksi  wajah  dengan menerapkan algoritma Viola Jones dengan menggunakan Bahasa pemrograman Matlab.
Setelah  perancangan  aplikasi  selesai,  dilakukan pengujian  menggunakan  dataset  yang  telah  disiapkan. Pengujian  dilakukan  menggunakan  dataset training dahulu  agar  model  mampu  mempelajari  pola  dari  data training .  Setelah  itu,  dilakukan  uji  coba  menggunakan data testing .  Proses  terakhir  adalah  mengitung  nilai akurasi  dari  aplikasi  ekstraksi  wajah  menggunakan metode Viola Jones .

## Metode Analisis
Aplikasi  ekstraksi  wajah  pada  penelitian  ini terdiri atas 4 tahapan utama yaitu pembentukan integral citra,  pemilihan  fitur Haar  Like ,  pelatihan Adaboost dan pembentukan classifier cascade . Untuk alur sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Bagan alur sistem

## Metode Viola Jones
Metode Viola  Jones adalah  metode  yang  dapat digunakan  untuk  deteksi  objek  dalam  citra,  terutama deteksi  wajah.  Metode  ini  dikembangkan  oleh  Paul Viola  dan  Michael  Jones  pada  tahun  2001.  Pada dasarnya,  metode Viola  Jones terdiri  dari  dua  tahap utama:  pelatihan  ( training )  dan  deteksi  ( detection ). Tahap  pelatihan  melibatkan  pembentukan  klasifier menggunakan  algoritma  pembelajan  mesin,  sedangkan tahap  deteksi  melibatkan  penggunaan  klasifier  untuk mendeteksi objek dalam citra (Paul & Michael , 2001).

## Pembentukan Integral Image
Proses  pembentukan integral  image melibatkan perhitungan  nilai  kumulatif  dari  piksel-piksel  dalam citra. Integral  image digunakan  dalam  metode Viola Jones untuk  mempercepat  perhitungan  fitur  Haar. Algoritma  untuk  pembentukan integral  image dimulai dari konversi citra ke dalam citra grayscale (jika belum dalam  format grayscale ).  Hal  ini  dilakukan  dengan mengabaikan  informasi warna  dan  hanya  menggunakan nilai  kecerahan  piksel  saja.  Kemudian,  buat  matriks kosong  dengan  ukuran  yang  sama  dengan  citra grayscale .  Matriks ini  akan  digunakan  untuk menyimpan integral  image .  Lakukan  iterasi  pada  citra grayscale .
Pada  setiap  piksel,  hitung  jumlah  piksel  di atasnya,  jumlah  piksel  di  sebelah  kirinya,  dan  jumlah piksel  diagonal  atas  kiri.  Kemudian,  tambahkan  nilai piksel  saat  ini  dengan  jumlah  piksel  di  atas,  jumlah piksel  di  sebelah  kirinya,  dan  kurangi  jumlah  piksel diagonal atas kiri. Hasilnya adalah  nilai  integral  untuk piksel  saat  ini.  Ulangi  langkah  iterasi  untuk  semua piksel  dalam  citra grayscale .  Setelah  selesai,  matriks yang  dihasilkan  akan  berisi  nilai  integral  dari  setiap piksel dalam citra.

## Pemilihan Fitur Haar-Like
Pada  tahap  ini,  fitur-fitur Haar-like dipilih secara  acak  dari  gambar training .  Fitur-fitur  ini  dapat berupa  persegi  panjang,  garis  horizontal  atau  garis vertikal.

## Pelatihan AdaBoost
Menggunakan  fitur-fitur Haar-like yang  telah dipilih,  dilakukan  pelatihan  dengan  menggunakan algoritma machine  learning yang  disebut AdaBoost . Tujuan  dari  pelatihan  ini  adalah  untuk  memilih  fitur- fitur  yang  paling  baik  dalam  membedakan  objek  yang diinginkan dengan latar belakang (Retno & Bambang , 2014).
Algoritma  dalam  penggunaan Adaboost untuk memilih  fitur Haar dimulai  dari  inisialisasi  bobot, setiap  sampel  dalam  dataset  pelatihan  diberi  bobot awal.  Bobot  ini  mengindikasikan  pentingnya  setiap sampel  dalam  pelatihan  klasifier.  Inisialisasi  bobot 𝓌 1,𝑖 = 1 2𝑚 , 1 2𝑙 untuk  y 1 =0,1  berturut-turut,  dimana  m dan  1  adalah  jumlah  data  positif  (citra  berisi  wajah) dan negatif (citra tidak mengandung wajah).
Kemudian,  pelatihan  klasifier  lemah:  klasifier lemah  yang  relatif  sederhana,  dilatih  menggunakan dataset pelatihan. Klasifier lemah ini menguji satu fitur Haar pada setiap iterasi dan memberikan prediksi biner (misalnya,  objek  atau  latar  belakang).  Lakukan evaluasi  klasifier  lemah,  klasifier  lemah  dievaluasi dengan  menghitung  tingkat  kesalahan  klasifikasi  pada dataset  pelatihan.  Tingkat  kesalahan  ini  digunakan untuk  menghitung  bobot  kesalahan  ( error  weight ) sebagai  ukuran  tingkat  kesalahan  klasifikasi  yang dihasilkan oleh klasifier lemah.
Selanjutnya  bobot  klasifier  lemah  dihitung berdasarkan  tingkat  kesalahan  klasifikasinya.  Klasifier dengan  tingkat  kesalahan  yang  lebih  rendah  akan memiliki  bobot  yang  lebih  tinggi.  Bobot  klasifier lemah  digunakan  untuk  menggabungkan  klasifier menjadi  klasifier  kuat.  Klasifier  kuat  ini  memiliki bobot  yang  diberikan  pada  setiap  klasifier  lemah, sehingga  klasifier  yang  memiliki  bobot  lebih  tinggi memberikan  kontribusi  yang  lebih  besar  dalam memprediksi kelas sampel. Bobot setiap sampel dalam dataset  pelatihan  diperbarui  berdasarkan  tingkat kesalahan  klasifikasi  yang  terjadi  pada  klasifier  kuat. Sampel  yang  terklasifikasi  salah  akan  memiliki  bobot yang ditingkatkan.
Ulangi  langkah  tersebut  untuk  sejumlah  iterasi yang  ditentukan  sebelumnya  atau  hingga  mencapai tingkat akurasi yang diinginkan. Setelah iterasi selesai, fitur Haar yang  dipilih  adalah  fitur  yang  memberikan kontribusi  terbesar  dalam  mengklasifikasikan  objek dan latar belakang.
Fitur dengan bobot yang lebih tinggi menunjukkan bahwa fitur tersebut memiliki kemampuan yang lebih baik dalam membedakan objek dan  latar  belakang.  Dengan  menggunakan Adaboost , metode Viola  Jones dapat  memilih  fitur Haar yang paling  diskriminatif,  sehingga  meningkatkan  akurasi deteksi objek, seperti wajah, dalam citra.

## Pembentukan Classifier Cascade
Setelah  fitur-fitur  terbaik  dipilih  melalui pelatihan AdaBoost , classifier  cascade dibentuk. Classifier cascade terdiri dari beberapa tahap, di mana setiap  tahap  memiliki classifier yang  semakin
kompleks  untuk  membedakan  objek  dengan  tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## Deteksi Objek
Pada  tahap  ini,  gambar  yang  ingin  dideteksi dijalankan  melalui classifier  cascade .  Setiap  tahap dalam classifier  cascade akan  memutuskan  apakah objek yang diinginkan terdeteksi atau tidak. Jika objek terdeteksi  pada  setiap  tahap,  maka  objek  tersebut dianggap terdeteksi (Ramadini & Emy , 2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN :

## Hasil Perancangan Aplikasi
Penelitian  ini  menggunakan  Matlab  versi R2017a  dan  library  OpenCV.  Tampilan  GUI  pada aplikasi ini dibuat sederhana agar mudah digunakan.
Gambar 2 . Tampilan GUI Aplikasi Pendeteksi Wajah
Gambar  2  merupakan  tampilan  GUI  Aplikasi Pendeteksi  Wajah  yang  dibuat.  Berikut  fungsi  dari menu  yang  terdapat  dalam  aplikasi  ekstraksi  wajah. Input adalah  menu  untuk  memilih  citra  dari  dataset yang  telah  disiapkan.  Kemudian,  Menu  Proses digunakan  untuk  memproses  citra  yang  sudah diinputkan sebelumnya. Menu Save merupakan tombol untuk  menyimpan  hasil  deteksi  wajah  ke folder yang diinginkan.  Gambar  3  adalah  contoh tampilan  aplikasi ekstraksi  wajah  setelah  citra  di input dan  dilakukan proses ekstraksi.
Gambar 3 . Contoh Tampilan Hasil Ekstraksi Wajah

## Hasil Pengujian Aplikasi
Hasil  pengujian  terdapat  pada  Tabel  1,  dimana dalam tabel tersebut ditampilkan beberapa contoh hasil
citra  yang  terdeteksi  dan  tidak  terdeteksi  wajah.  Pada dataset  citra  manusia  yang  digunakan,  terdapat beberapa  citra  dengan  wajah  manusia  yang  tidak menghadap  ke  depan.  Selain  itu, terdapat  citra  hewan, sehingga wajah manusia tidak terdeteksi.

## Tabel 1. Hasil Pengujian Aplikasi
No Gambar Asli Hasil Deteksi Keterangan 1 Benar Terdeteksi
2
Benar Terdeteksi
3
Benar Terdeteksi 4
Benar Terdeteksi 5 Benar Terdeteksi 6 Benar. Wajah
Tidak Terdeteksi. 7 Benar. Wajah Tidak Terdeteksi. 8 Benar. Wajah Tidak Terdeteksi. 9 Salah.  Ada dua wajah “Tidak Terdeteksi” 10 Benar.  Satu wajah terdeteksi.
Dari  hasil  pengujian  tersebut  dapat  diketahui bahwa  sistem  berhasil  memisahkan  atau  membedakan citra  berupa  wajah  manusia  dan  citra  berupa  wajah hewan.  Pada  pengujian  citra  ke  9,  sistem  tidak  dapat mendeteksi  dua  wajah  manusia  dikarenakan  objek wajah  tersebut  tidak  menghadap  ke  depan.  Hal  ini karena,  wajah  yang  menghadap  ke  samping  memiliki perbedaan  bentuk  dan  proporsi  yang  signifikan dibandingkan  dengan  wajah  yang  menghadap  ke depan. Misalnya,  mata, hidung, dan  mulut terlihat dari sudut yang berbeda saat wajah menghadap ke samping. Oleh karena itu, fitur-fitur ini tidak cocok dengan pola yang telah dipelajari oleh metode Viola Jones , sehingga sulit  untuk  mendeteksi  wajah  yang  menghadap  ke samping menggunakan metode ini.
Untuk  mendeteksi  wajah  yang  menghadap  ke samping,  diperlukan  pendekatan  yang  lebih  lanjut, seperti  penggunaan  metode  deteksi  wajah  berbasis landmark atau  penggunaan  teknik  pengolahan  citra yang lebih kompleks. Metode tersebut dapat memperhitungkan  variasi  bentuk  wajah  dan  sudut pandang yang berbeda.
Untuk  mengetahui  performa  dari  sistem ekstraksi  wajah pada citra  menggunakan  metode Viola Jones maka  dilakukan  perhitungan  tingkat  akurasi dengan rumus (Syafira & Gunawan, 2017):

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎
𝑥100%
Tingkat  akurasi  pada  aplikasi  deteksi  wajah  dengan data training dan  data testing 30-20% yaitu 83,3% dan 95%.  Jika  hasil  akurasi  deteksi  wajah  menggunakan metode Viola  Jones adalah  83,3%  untuk  data training itu  berarti  model  yang  dilatih  dengan  data training dapat  mengenali  wajah  dengan  akurasi  83,3%, sedangkan  model tersebut mencapai akurasi 95% pada data testing (yang  tidak  digunakan  dalam  proses pelatihan).  Pada  penelitian  (Victoria  &  Solihin,  2018) metode Eigenface digunakan  untuk  mendeteksi  wajah. Pada  penelitian  tersebut,  akurasi  yang  didapatkan adalah  77,5%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode Viola  Jones  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dalam mendeteksi wajah dibanding metode Eigenface .

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  metode Viola Jones untuk  melakukan  ekstraksi  wajah  pada  citra.  Dataset yang digunakan sebanyak 50 citra yang diambil secara acak  melalui  internet.  Metode Viola  Jones adalah sebuah  algoritma  deteksi  objek  yang  populer  dan efisien  terutama  digunakan  dalam  deteksi  wajah. Algoritma  ini  menggunakan  beberapa  tahapan  untuk melacak fitur wajah dalam citra, seperti adanya hidung, mata, dan  mulut. Pertama, algoritma  ini  menggunakan integral image untuk menghitung fitur-fitur Haar pada citra.  Kemudian,  sebuah  klasifier  berbasis AdaBoost digunakan  untuk  mengenali  wajah  berdasarkan  fitur- fitur  tersebut.  Berdasarkan  hasil  uji  coba,  didapatkan hasil  akurasi  sebesar  83,3  %  untuk  data training dan
95%  untuk  data testing .  Dapat  disimpulkan  bahwa metode Viola Jones berhasil mendeteksi wajah dengan baik  dan  akurat.  Penelitian  terhadap  peningkatan kualitas  dataset  citra  sebelum  dilakukan  deteksi  objek dapat menjadi bahan kajian pada penelitian selanjutnya.

## Daftar Pustaka
Aris  Budi  dkk.  (2016).  Pengenalan  Citra  Wajah  Sebagai
Identifier Menggunakan Metode Principal Component  Analysis  (PCA). JURNAL  TEKNIK INFORMATIKA VOL 9. NO. 2 , 166-175.
Enny  Itje  Sela  dkk.  (2017).  Deteksi  Kualitas  Telur Menggunakan  Analisis  Tekstur. IJCCS,  Vol.11, No.2 , 199-208.
Husain,  N.  P.,  &  Aji,  N.  B.  (2019).  Klasifikasi  Sinyal Electroencephalogram  Dengan  Power  Spectra Density  Berbasis  Metode  Welch  Dan  Multi  Layer Perceptron  Backpropagation. Jurnal  ELTIKOM, Vol. 3, No. 1 , 17-25.
Husain,  N. P., & Aji,  N. B. (2020). Pemanfaatan  Histogram Equalization  pada  Local  Tri  Directional  Pattern untuk  Sistem  Temu  Kembali  Citra. SPECTA Journal of Technology, VOL 4 NO 1 , 49-58.
Nasution,  M.  Z.  (2020).  Face  Recognition  based  Feature Extraction  using  Principal  Component  Analysis (PCA). JITE  (Journal  of  Informatics  and Telecommunication  Engineering),  VOL.3  NO.2 , 182-191.
Nursuci  Putri  Husain,  C.  F.  (2017).  Segmentasi  Citra  Sel Tunggal  Smear  Serviks  Menggunakan  Radiating Component Normalized Generalized GVFS. Jurnal Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi, Vol.6, No.1 , 107-114.
P.  V.,  &  M.  J.  (2001).  Rapid  Object  Detection  using  a Boosted Cascade of Simple Features.
CONFERENCE  ON  COMPUTER  VISION  AND PATTERN RECOGNITION , 1-9.
R.  W.,  &  B.  H.  (2014).  PENERAPAN  ALGORITMA VIOLA  JONES  UNTUK  DETEKSI  WAJAH  . SIMETRIS  (Jurnal  Teknologi  dan  Sains  Terapan), No.18 , 44-49.
Ramadini,  F.  L.,  &  E.  H.  (2022).  Penggunaan  Metode  Haar Cascade  Classifier  dan  LBPH  Untuk  Pengenalan Wajah  Secara  Real  Time. InfoTekJar  :  Jurnal Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan, VOL.6, NO.2 , 289-296.
Syafira,  A.  R.,  &  G.  A.  (2017).  Sistem  Deteksi  Wajah Dengan  Modifikasi  Metode  Viola  Jones. Emitor: Jurnal Teknik Elektro, VOL.17 NO.1 , 26-33.
Victoria,  O.,  &  Solihin,  I.  P.  (2018).  Pendeteksi  Wajah Secara  Realtime  Menggunakan  Metode  Eigenface. Seminar  Nasional  Informatika,  Sistem  Informasi Dan Keamanan Siber , 126-131.