## PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI DETEKSI WAJAH BURONAN BERBASIS WEB
Chandra Widi Wiguna, Joseph Dedy Irawan, Mira Orisa Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818124@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Buronan  merupakan  orang  yang  sedang  dicari  keberadaannya  dan  diburu  oleh  pihak  kepolisian  karena melarikan diri dari kasus yang menimpanya. buronan bisa disebut juga DPO, DPO adalah salah satu tahapan yang biasanya dikeluarkan oleh pihak berwenang yaitu kepolisian atau kejaksaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan monitoring orang yang menjadi DPO dengan cara mentraining citra wajah dan digunakan salah satu metode deep neural networks yaitu Convolutional Neural Networks (CNN) sebagai pengenalan wajah secara real- time yang sudah terbukti akurat dalam mengenali citra wajah. Metode ini memerlukan bantuan library OpenCV untuk  deteksi  banyak  wajah  dan  perangkat Webcam dengan  resolu0si  full  HD  dan library  Keras untuk  proses training data.  Berdasarkan  hasil  pengujian  jarak  yang  di  dapatkan  dalam  sistem  guna  memperoleh  hasil pendeteksian atau mengenali wajah buronan yang sudah di dapatkan dari citra wajah yang sudah capturing dan cropping wajah.  Percobaan  yang  dilakukan  oleh  orang  relawan  munggunakan  model  hasil  pelatihan  data  dari metode CNN yang  menunjukkan  jumlah  nilai  itensitas cahaya 2, 17, 24 dan 3500 lux meter , citra wajah tidak dapat di identifikasi wajah akan dikenali pada 43 sampai 1200 lux meter. Pada percobaan menggunakan 3 citra wajah  yang  sudah  di training dan  di  uji  keakuratan  wajah  yang  terdeteksi  selama  5  menit  didapatkan  hasil keakuratan benar 77 % dan salah 22 %. Dari total 101 citra yang terdeteksi, dari semua percobaan yang sudah dilakukan sistem menunjukkan bisa mengenali wajah dengan tingkat akurat tinggi.
Kata kunci : pengenalan wajah, face recognition, cnn, monitoring,iot.

## 1. PENDAHULUAN
Daftar Pencarian Orang atau juga bisa dinamakan sebagai  Buron  merupakan  orang  yang  sedang  dicari keberadaannya  dan  diburu  oleh  pihak  kepolisian karena melarikan diri dari kasus yang menimpanya.DPO  adalah  salah  satu  tahapan  yang biasanya  dikeluarkan  oleh  pihak  berwenang  yaitu kepolisian  atau  kejaksaan.  Dimana  orang  tersebut diduga  telah  mempersulit  proses  penegak  hukum dalam mengusut suatu perkara pidaha, sehingga patut untuk ditemukan segera.
Orang-orang  yang  menjadi  buron  adalah  orang- orang  biasa  yang  berusaha  bersembunyi  dari   hukum agar  keberadaannya  tidak  diketahui  polisi  dan  jaksa hingga batas  waktu  dpo  polisi daluarsa  akibat  suatu kejahatan.  Hal  ini  menjamin kepastian hukum  bahwa masa  berlakunya  telah  berakhir  atau  ingatan masyarakat tentang tindak pidana tertentu telah hilang selama  jangka waktu tertentu, dan barang bukti  yang digunakan  untuk  melakukan  kejahatan  tertentu kemungkinan  besar  akan  hilang  seiring  berjalannya waktu.
Dengan adanya permasalahan tersebut, memerlukan sebuah sistem pendeteksi wajah menggunakan  metode  convolution  neural  network berbasis  web  yang  dapat  memudahkan  dalam mengatasi  permasalahan  tersebut  sekaligus  memberi keamanan bagi masyarakat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  penelitian  Ricky  Adytya  P  (2022). Penelitian  dengan  judul  “Penerapan  Metode Convolutional Neural Network Pada Aplikasi Deteksi Wajah  Pengunjung  Perpustakaan”.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mempermudah  mahasiswa  ITN Malang  jika  memasuki  perpustakaan  ITN  Malang dengan  Metode Convolution  Neural  Network (CNN) yang  menggunakan  citra  inputan  berupa  detekasi wajah  kemudian  diproses  menggunakan  konvolusi dilanjutkan  proses  klasifikasi  berdasarkan  data  yang disimpan sehingga mampu mengenali wajah pengunjung  yang  datang  pada  perpustakaan  ITN Malang.  Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dikerjakan adalah  sistem  berbasis  web  yang  dapat  mendeteksi wajah  pengunjung  Dengan  total  200  kali  pengujian coba  terhadap  10  relawan,  akurasi  benar  87%  dan akurasi  kesalahan  13%  sehingga  model  untuk pendeteksian  wajah  ini  sudah  memiliki  keakuratan yang  cukup  baik.  Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa pengenalan wajah sudah menghasilkan akurasi yang akurat. [6]
Menurut  penelitian  Sujud  Satwikayana  (2021). Penelitian dengan  judul  “Sistem Presensi Mahasiswa Otomatis  Pada Zoom  Meeting Menggunakan Face Recognition Dengan  Metode Convulutional  Neural Network Berbasis Web ”. Penelitian ini bertujuan guna mengambil  serta  mengatur  masuk  atau  tidaknya peserta  didik  terhadap  proses  belajar  mengajar  pada penelitian metode yang dipergunakan untuk mengenali gambar  wajah-wajah  adalah Convolutional  Neural Network (CNN). Metode diterapkan dalam penelitian
ini menerapkan library Keras guna proses penyeleksian  data.  Menghasilkan  pengenalan  wajah mahasiswa  yang  masuk  pada  aplikasi Zoom  meeting . Data dalam Pengujian yang mengambil dari 10 orang relawan  dengan  menerapkan  model hasil  seleksi  data metode CNN dengan total pengujian 150 kali, terdapat jumlah  yang  telah  sesuai  banyaknya  sekitar  138  dan total yang tidak sesuai sebanyaknya 12, sistem berhasil mengenali  wajah  dengan  tingkat  rata-rata  ke-akurasi dengan sesuai sebanyak 92,00% dan ketidak sesuaian sebanyak  8,00  %  maka  dapat  diartikan  sudah memenuhi keakuratan yang cukup baik. [7]
Menurut penelitian M. Nur Inrawansyah (2017). Penelitian dengan judul “Implementasi Face Detection Menggunakan Metode Viola Jones Untuk Membantu Mempermudah Proses Counter Pengunjung Gedung”. Penelitian  tersebut  bertujuan  guna  dapat  menghitung orang  yang  telah  terdeteksi  oleh  kamera  dan  dapat menghitung orang lebih dari satu secara real time. Dari pegujian  yang  telah  dilakukan  aplikasi  yang  sudah dibuat tidak dapat berjalan semisal terdapat lebih dari satu  orang,  pemakaian  kacamata  serta  aksesoris lainnya,  rambut  mengahalangi  sebagian  wajah  dan beberapa  pengguna  yang  menggunakan  hijab  dapat menutup  sebagian  wajahnya.  Faktor  lainnya  cahaya, kamera  dan  spesifikasi  komputer  yang  dipergunakan mempengaruhi  dalam  sebuah  aplikasi  “Implementasi face  detection  menggunakan  metode  Viola  Jones untuk  membantu  mempermudah  proses  counter pengunjung Gedung. [4]
Menurut  penelitian  Muhammad  Arsal  (2020). Penelitian  dengan  judul  “ Face  Recognition Untuk Akses  Pegawai  Bank  Menggunakan  Deep  Learning Dengan  Metode  CNN”.  Penelitian  bertujuan  untuk memberikan  ijin  mengakses  pegawai  merupakan keinginan  pihak  perusahaan  bank  dalam  melakukan penelitian. Peneliti  melakukan sistem keamanan pada pintu masuk untuk pegawai bank dengan menggunakan face recognation. Teknologi pengenalan wajah  menggunakan  dengan  cara  menerapkan Deep Learning .  Perakitan  sistem  menggunakan  metode algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN). Bahasa pemrograman  yang dipakai dalam pembuatan sistem  menggunakan  python.  pertahapan  membuat sistem ini pada tahapan pertama yaitu membuat Face Recognition n yaitu  pengenalan  wajah,  tahapan sebelum  prosesan,  pemisahan,  pengelompokkan,  dan pengenalan  data  gambar.  Hasil  peneliatian  berhasil menggunakan  pengenalan  wajah  sebanyak  5  orang setiap  orangnya  memiliki  70  data  wajah.  didapat keseluruhan data wajah yang telah digunakan terdapat 350  data.  Dengan  memisahkan  data  menjadi  3  tahap yaitu data latih, validasi data, dan uji data. Hasil dalam pengujian  dari  ketiga  datas  tersebut  telah  berhasil mengenali  wajah  yang  dicapture  dari  camera  dengan prosentase  keakuratannya  95%.  Sistem  dalam penelitian  ini  berhasil  dipergunakan  pihak  bank sebagai pintu akses ijin kedalam ruangan yang berada didalam  perkantoran  oleh  setiap  pegawai  bank  yang sudah melalui proses pelatihan data wajahnya. [1]

## 2.1. Citra Wajah
Wajah  adalah  sebuah  identitas  utama  dari seseorang, dengan karakteristik yang berbeda. Secara alamiah,  wajah  merupakan  identitas  utama  yang digunakan  manusia  untuk  mengenali  seseorang. Dengan demikian wajah mempunyai banyak ciri khas dari segi kontur, tekstur, dan warna kulit yang berbeda. Penelitian tentang wajah dapat diterapkan pada bidang ilmu pengolahan citra. Dalam bidang ilmu pengolahan citra, citra atau gambar dapat mengeluarkan nilai untuk dijadikan parameter dari sebuah citra wajah. [7]

## 2.2. Computer Vision
Komputer  vision  merupakan  kecerdasan  buatan dan  beberapa  ilmu  pada  komputer  dan  teknologi- teknologi yang terdapat antara penggabungan dengan deep  learning  yang  digunakan  untuk  memberikan computer  dapat  memahami  untuk  pengenalan  dari objek  yang  sudah  diamati  dengan  cara  mengambil informasi yang terdapat pada objek tersebut
Gambar 1. Computer Vision [7]
Computer  vision Ditunjukkan  pada  gambar  1 menggambarkan pemrosesan komputer vision berasal pada  dunia  nyata  kemudian  mengubah  menjadi  citra dan  menjadi sebuah  informasi penting. Tujuan dalam komputer vision  merupakan peniruan citra dari dunia nyata  ke  dalam  sebuah  sistem  komputer  dengan otomatis menggunakan gambar-gambar digital melalui  tiga  jenis  proses  gambar,  analisis  dan memahami gambar.
Aktivitas  yang  terjadi  pada computer  vision dibagi menjadi tiga aktivitas menangkap (capture) atau memindai (scan) citra analog sehingga diperoleh citra digital.  Aktivitas  processing  merupakan  kegitan melakukan Teknik komputasi untuk memperoleh atau memodifikasi  data  citra  (operasi-operasi  pengolahan citra).  Hirarki  dalam  kegiatan  processing  dapat meliputi preprocessing, lowest-level feature extraction,  intermediate-level  feature  connectivity identification, level  tinggi  scene  interpretation  via gambar.  Aktivitas  terakhir  adalah  menganalisa  dan menemukan  citra  mempergunakan  hasil  pemrosesan untuk  tujuan  yang  telah  ditentukan,  semisal mengidentifikasi  wajah,  menuntun  sebuah  robot, mengendalikan  peralatan,  memantau  atau  melihat proses manufaktur, dll. [7]

## 2.3. Machine Learning
Pelatihan  mesin  atau  latihan  mesin  disebut  juga salah  satunya  metode kecerdasan i yang  dibuat  yang memberikkan sistem yang mampu untuk k menambah n secara a otomastis  tanpa i memprogram  secara g sulit. Prosess  dimulai  dengann pengumpulan  atau  data e , contohnya seperti u prosesan langsung y , atau t memberi perintah,  untuk  mencari t polaa  dalam  data e dan
mengambilnya keputusan y yang r ke  lebih  baik  di p kemudian  hari  sebagai  contohnya  yang y sudah diberikanm.  Tujuannya  utamannya  adalah  untuk t menjadikan v komputerr berjalan dan belajar rr secara a otomatisss tanpaa dipengaruhi manusia dan n menyesuaikan n alur kerja yang g ada k Klasifikasi/pengelompokkan  adalah h m metode dalam pembelajaran  mesin  yang  dipergunakan  mesin untuk  memilih  atau  menentukan  objeky  dengan  ciri- ciri  tertentu  seperti  manusia  mencoba  membedakan h benda  satu dengan  yang  lainnya.  Sedangkan  prediksi dipergunakann oleh mesin untuk membaca hasil dari e data masukan j yang  berdasarkan data yang sudah z dipelajari dalam proses pelatihan. Metode i pembelajaran mesin yang paling populer r diantaranya seperti  sistem m pengambilan  keputusan r ,  support r vector q machine (SVM) dan jaringan saraf tiruan Teknik  dalam  jaringan  saraf  diantaranya merupakan deep  learnings (DL) yang telah dipergunakan  untuk  mempersingkat  pemrosesan pembelajaran pada jaringan saraf yang dipergunakan 7 lapisan atau banyak. Dengan adanya penggunaan deep learning, hanya  membutuhkan  waktu  lebih  singkat dalam  pembelajaran  karena  permasalah  hilang gradienn  pada  rambatan  gelombang  berbalik  dengan semakin rendah dan sedikit.

## 2.4. Deep Learning
Deep  Learning  adalah  suatu  cara  proses  dalam pembelajaran  mesin  pada  rancangan  yang  lebih “rumit” dibandingkan dengan menggunakan pembelajaran  mesin  sehingga  penyelesaikan  masalah dengan  cara mengira,  atau  mengelompokkan. Perbedaan  dari  pembelajaran  mesin  menggunakan pembelajaran  deep  terletak  bagian  fitur  pemisahan atau ekstraksi fitur, pada pembelajaran mesin berjalan tersendiri  dengan  proses  pengenalannya,  tetapi  saat pembelajaran mesin proses tersebut dapat digabungkan  menjadi  satu.  adapun  rancangan  pada perpektif deep learning merupakan suatu metode yang bisa  di  artikan  deep  neural  network, Deep  Believe Network,  Deep  Convolutional  neural  network, dan Deep  Recurrent n Neural n Network .  DNN  sesuai dengan data berbagai macam dengan banyak masukan neuron, yang keseluruhannya adalah proses DBN yang kemudian  dilakukan  bergantian  ke  depan  satu  arah terhadap DBN tersebut. Sedangkan Deep Convolutional  Neural  Network  DCNN menggunakan max and pool layer , serta dense layer yang lebih sesuai dengan pengelompokkan citra gambar. untuk pengenalan  tulisan,  suara,  bahasa,  atau  data  dengan tipe  seri  waktu  maka  akan  lebih  sesuai  dan  dapat dimengerti sistem. [7]

## 2.5. Face Recognition
Pendeteksian  wajah  merupakan  salah  satu metode  untuk  menemukan  dan  memisah  salah  satu fitur  di  daerah  sekitar  wajah  untuk  kepentingan pengenalann atau pendeteksian n sebuah g wajah.
Teknologi  dapat  digunakan  dalam  memprediksi wajah dengan cara mengenali ciri atau sifat wajah dan tidak  mementingkan  yang  lainnya a selain  ciri  wajah, seperti i bangunan n , pepohonan serta tubuh manusia itu sendiri.  Bidang-bidang  penelitiannya  tersebut  juga berkaitan  dengan face  processing adalah  merupakan face  authentication , facelocalization , facetracking , dan facial expression recognition . Pendeteksian wajah merupakan  salah  satu  dalam  beberapa  tahap  yaitu preprocessing yang sangat penting sebelum dilakukan proses face  recognition .  Deteksian  wajah  merupakan juga  disebut  dengan  deteksi  benda  yang  lebih  detail atau  tertentu.  Benda  yang  dikenali  secara  detail  atau tertentu merupakan bagian wajah manusia atau disebut dengan  artian  fitur.  Yaitu  perbagian  wajah  yang memiliki ciri-ciri tertentu ataralain yaitu mata, hidung, mulut, pipi, dahi dan dagu. [7]

## 2.6. Convolutional Neural Network
CNN dalah rancangan dari jaringan syaraf tiruan yang  paling  berhasil  untuk  mengenali  sebuah  citra. Konsep  paling  utama  CNN  sendiri  terdapat  pada tahapan konvolusi yang dimilikinya, dalam suatu citra akan  diekstraksi  pada  setiap  fitur-fiturnya  agar  dapat membentuk  beberapa  pola  yang  akan  lebih  mudah untuk proses dapat dikenali. Teknik ini dapat membuat fungsi  pembelajaran  gambar  menjadi  Lebih  efisien untuk di implementasikan.
Gambar 2. rancangan Convolutional Neural Network [7]
Rancangan convolutional neural network ditunjukkan  pada  gambar  2  adalah  sebuah  teori  dari CNN  secara  keseluruhan  terbagi  menjadi  3  sebagian besar, yaitu  masukan, fitur pembelajaran, klasifikasii. Proses  masukan  adalah  citra  digital,  kemudian dilakukan proses pembelajaran fitur untuk melakukan pemrosesan  citra  gambar  menggunakan  model konvolusi  adalah  mengambil  matriks  yang  terdapat pada gambar citra, proses mengaktifkannya menggunakan  RELu,  jika  proses  konvolusional  dan aktivasi  RELu,  proses pooling adalah  sebuah  proses dimana data-data dikumpulkan, dimana semua vector didijadikan  1  dengan  cara  mengambil  nilai  tertinggi dari  sebuah  citra.  CNN  memiliki  beberapa  layer, dipergunakan  sebagai i tahap p prosess  penyaringan terhadap  tiap  tiap  prosess  pelatihan  citra  gambar digital .
3. ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1. Diagram Blok
Gambar 3. Diagram blok sistem
Diagram blok sistem ditunjukkan pada gambar 3 menjelaskan  proses  menghimpun  data  gambar buronan,  data  gambar  kemudian  mendeteksi  citra deteksi  wajah  yang  selanjutnya  melakukan  proses CNN  yang terbagi pada preprosesing ,  fitur ekstraksi, klasifikasi  kemudian  hasil  dari  proses  CNN  wajah orang yang dicari oleh pihak berwajib dicocokkan data pada database .

## 3.2. Flowchart System
Gambar 4. flowchart sistem
flowchar t  sistem  ditunjukkan  pada  gambar  4  , mulai  lalu  login  jika  berhasil  maka  akan  menuju halaman dashboard jika tidak maka akan masih tetap di  halaman  login  selanjutnya  jika  pindah  halaman
maka  akan  masuk  pada  halaman  himpun  data  jika masuk maka akan menampilkan halaman himpun data jika  tidak  maka  akan  masuk  pada  halaman preprocessing lalu  akan  menampilkan  halaman preprocessing jika  tidak  maka  akan  masuk  pada halaman  latih  data  jika  iya  maka  akan  menampilkan halaman latih data jika tidak akan masuk pada halaman pengujian dan akan  menampilkan halaman pengujian jika tidak maka logout.

## 3.3. Flowchart Metode
Gambar 5. Flowchart metode
Flowchart  metode  ditunjukkan  pada  gambar  5, proses  pertama  masuk  ke  input  citra  memasukkan gambar  setelah  input  citra  lanjut  ke preprocessing pada  tahap  ini  citra  akan  dilakukan  cropping berdasarkan  ROI  wajah  untuk  mendapatkan  daerah citra  wajah.  Selanjutnya  akan  masuk  pada  tahap ekstraksi  fitur  pada  tahapan  ini  akan  melakukan pengambilan  ciri  atau  fitur  dari  citra  yang  nantinya menjadi  nilai  matriks.  Langkah  selanjutnya  tahap klasifikasi,  klasifikasi yang  digunakan  adalah Convolutional  Neural  Networks sebagai  klasifikasi pengenalan wajah.

## 3.4. Model Arsitektur CNN
Tabel 1. perhitungan output layer Hidden Layer 1 (conv2d (Conv2D)) Input shape : 100x100x3 Kernel : 3x3 Banyaknya kernel  : 64 Diketahui : W= 100 , N = 3 , S= 1, P= 0 Output = 𝑊−𝑁−2𝑃 𝑆 + 1
= 100−3−2(0) 1 + 1 = 98 Maka di dapatkan hasil output neuron dari hidden layer 1 adalah citra dengan ukuran
98x98x64 Hidden layer 2 (max_pooling2d_69
(Maxpooling2D))
Input shape : 98x98x64 Kernel : 2x2 Banyaknya kernel  : 64 Diketahui : W= 98, N = 2 , S= 1, P= 0
Output = 𝑊−𝑁−2𝑃 𝑆 + 1
= 98−2−2(0) 2 + 1 = 48.5 = 49 Maka di dapatkhan hasil output
neuron dari hidden layer 2 adalah citra dengan ukuran
49x49x64 Hidden layer 3 conv2d_1 (Conv2D) Input shape : 49x49x3 Kernel : 3x3 Banyaknya kernel  : 256 Diketahui :
W= 49 , N = 3 ,
S= 1, P= 0
Output = 𝑊−𝑁−2𝑃 𝑆 + 1 = 49−3−2(0) 1 + 1 = 47 Maka di dapatkhan hasil output
neuron dari hidden layer 3 adalah citra dengan ukuran
47x47x256
Hidden layer 4 max-pooling_1 (Maxpooling 2D)
Input shape : 47x47x3 Kernel : 2x2 Banyaknya kernel  : 256 Diketahui :
W= 47 , N = 2 ,
S= 2, P= 0 Output = 𝑊−𝑁−2𝑃 𝑆 + 1 = 47−2−2(0) 2 + 1
= 23
Maka di dapatkhan hasil output neuron dari hidden layer 4 adalah citra dengan ukuran 23x23x256 Hidden layer 5 conv2d_2 (Conv2D) Input shape : 23x23x3 Kernel : 3x3 Banyaknya kernel  : 128 Diketahui :
W= 23 , N = 3 ,
S= 1, P= 0 Output = 𝑊−𝑁−2𝑃 𝑆 + 1
= 23−3−2(0)
1 + 1 = 21 Maka di dapatkhan hasil output neuron dari hidden layer 5 adalah citra dengan ukuran 21x21x128 Hidden layer 6 conv2d_3 (Conv2D) Input shape : 21x21x3 Kernel : 3x3 Banyaknya kernel  : 32 Output = 𝑊−𝑁−2𝑃 𝑆 + 1 = 21−3−2(0)
1 + 1 = 19 Maka di dapatkhan hasil output
neuron dari hidden layer 6 adalah citra dengan ukuran 19x19x32
Diketahui
: W= 21 , N = 3 ,
S= 1, P= 0 Hidden layer 7 max_pooling2d_2 (Maxpooling2D) Input shape : 19x19x3 Kernel : 2x2 Banyaknya kernel  : 32 Diketahui : W= 19 , N = 2 , S= 1, P= 0 Output = 𝑊−𝑁−2𝑃 𝑆 + 1 = 19−2−2(0) 2 + 1 = 9 Maka di dapatkhan hasil output neuron dari hidden layer 7 adalah citra dengan ukuran
9x9x32 Hidden layer 8 flatten Input shape : 9x9x32 Diketahui : H= 9 , H = 9 Jumlah kernel (K) = 32 Output = 𝑊 𝑥 𝐻 𝑥 𝐾
= 9 𝑥 9 𝑥 32 = 2592
Maka di dapatkhan hasil output flatten 2592.
Hidden layer 9 Dense Flatten  = 2592 Jumlah kernel (K) = 100 Output = 𝑓𝑙𝑎𝑡𝑡𝑒𝑛 𝑥 𝐾 +  𝐾 = 2592 𝑋 100 + 100 = 259,300 Maka di dapatkhan hasil output dense layer_69 = 259,300
Hidden layer 9 Dense (Dense_1) Total class (C) = 16 Jumlah kernel (K) = 100 Output = 𝐶𝑥 𝐾 +  𝐶 = 16 𝑋 100 + 16 = 1,616
Maka di dapatkhan hasil output dense layer_70 1,616
Hidden layer 9 Dense (Dense_2)
Total class (C) = 3 Jumlah kernel (K) = 16 Output = 𝐶𝑥 𝐾 +  𝐶 = 3 𝑋 16 + 3 = 51
Maka di dapatkhan hasil output dense layer _71 = 51
hasil output yang ditunjukkan pada tabel 1 dari setiap layer dari pemrosesan yaitu terdapat proses convolusi dan maxpooling dari setiap layer. [7]
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Preprocessing
Preprocessing ditunjukan  pada  gambar 6 koversi  video  menjadi frame. kemudian  akan dilakukan  proses cropping otomatis  dengan  jumlah
yang  di  tentukan  yaitu  sebanyak  100  pada  daerah wajah. Hasil akhir preprocessing akan disimpan pada folder dataset
Gambar 6. Preprocessing
4.2. Halaman Login halaman login ditunjukkan pada gambar 7 yang digunakan  untuk  masuk  ke  dalam  dashboard  dengan cara memasukkan email dan password
Gambar 7. gambar login website

## 4.3. Halaman dashboard
Dashboard  ditunjukkan  pada  gambar  8 halaman dashboard jika sudah login akan memperlihatkan  admin  jika  sudah  terdaftar  pada database .
Gambar 8. tampilan halaman dashboard

## 4.4. Halaman Capture Form
capture  form ditunjukkan  pada  gambar  9  yang digunakan  untuk  menangkap  citra  wajah  secara otomatis
Gambar 9. capture otomatis
4.5. Pengujian pada intensitas cahaya Pengujian intensitas cahaya dilakukan berdasarkan  itensitan  cahaya  yang  terkena  wajah sehingga  disebut luxmeter.   Perhitungan  luxmeter menggunakan aplikasi smartphone “ luxmeter”.
Tabel 2 pengujian intensitas cahaya No gambar lux Hasil 1 2 Salah 2 17 Salah
3 24 Salah 4 43 Benar 5 200 benar 6 1200 benar 7
3500 salah
Uji  coba  cahaya  ditunjukkan  pada  tabel  2 menunjukkan  pengujian  pertama,  kedua,  ketiga  dan ketujuh  dengan  jumlah  nilai  itensitas  2,  17,  24  dan 3500 lux meter , citra wajah tidak dapat di identifikasi.
Maka  intensitas  cahaya  rendah  dan  terlalu  tinggi berpengaruh dalam proses mengenali wajah DPO.

## 4.6. Pengujian jarak
Pengujian jarak dilakukan berdasarkan jarak jauh dan  dekat  wajah  dengan  camera.    Perhitungan  jarak menggunakan aplikasi smartphone “ Distance meter”.
Tabel 3. Pengujian jarak No Gambar jarak Hasil 1 10 benar
2
30 benar 3 500 benar 4
700 salah
uji coba jarak ditunjukkan pada tabel 3 pengujian pertama,  kedua,  ketiga  dan  keempat  dengan  nilai centimeter 10,30,500 dan 700 centimeter , citra wajah tidak  dapat  di  identifikasi  pada  jarak  700  cm.  maka jarak terlalu jauh berpengaruh dalam proses mengenali wajah DPO
Pengujian  dilakukan  kepada  3  orang  untuk  di training  citra  wajahnya  dari  pengujian  model didapatkan hasil pada tabel 4
Tabel 4. pengujian keakuratan no nama Benar  Salah Total terdeteksi 1 20 0 20 2 30 7 37
no nama Benar  Salah Total terdeteksi 3 28 16 44
78 23 101 keakuratan 77 % 22 % 100%
hasil  pengujian  keakuratan  ditunjukkan  pada tabel 4. menunjukan hasil setelah dilakukan percobaan menggunakan 3 citra wajah yang sudah di training dan di uji keakuratan wajah yang terdeteksi selama 5 menit didapatkan hasil keakuratan benar 77 % dan salah 22 %. Dari total 101 citra yang terdeteksi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Uji coba dengan nilai itensitas 2, 17, 24 dan 3500 lux meter, citra wajah tidak dapat di identifikasi. Maka intensitas cahaya rendah dan terlalu tinggi berpengaruh dalam proses mengenali wajah, Aplikasi pendeteksi  wajah  hanya  akan  mendeteksi  wajah apabila  jarak  kurang  dari  7  meter.  Berdasarkan pengujian tabel 3 uji coba pertama, kedua, ketiga dan keempat  dengan  nilai centimeter 10,30,500  dan  700 centimeter , citra wajah tidak dapat di identifikasi pada jarak  700  cm.  maka  jarak  terlalu  jauh  berpengaruh dalam  proses  mengenali  wajah  DPO.  Berdasarkan dilakukan percobaan menggunakan 3 citra wajah yang sudah  di training dan  di  uji  keakuratan  wajah  yang terdeteksi selama 5 menit didapatkan hasil keakuratan benar 77 % dan salah 22 %. Dari total 101 citra yang terdeteksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Arsal,Muhammad,  Bheta  Agus  Wardijono,  and Dina Anggraini. 2020. “Face Recognition Untuk Akses  Pegawai  Bank  Menggunakan  Deep Iearning  Dengan  Metode  CNN.” Jurnal l Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi i 6(1):55–63. doi: 10.25077/teknosi.v6i1.2020.55- 63.
[2]  Dewi,  Noviana,  and  Fiqih  Ismawan.  2021. “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Cnn  Untuk  Sistem  Pengenalan  Wajah.” Faktor
Exacta 14(1):34. doi: 10.30998/faktorexacta.v14i1.8989.
[3]    Endrianti,  Fenti,  Wawan  Setiawan,  and  Yaya Wihardi.  2018.  “Sistem  Pencatatan  Kehadiran Otomatis  Di  Ruang  Kelas  Berbasis Pengenalan Wajah  Menggunakan  Metode Convolutional
Neural  Network  (CNN).” Jurnal  Aplikasi  Dan Teori Ilmu Komputer 1(1):40–44.
[4]    Inrawansyah, M. Nur. 2017. “Implementasi Face Detection Menggunakan  Metode  Viola Jones
Untuk Membantu Mempermudah Proses Counter
Pengunjung Gedung.” Jurnal Mahasiswa Teknik
Informatika) 1(1):8–16.
[5]    Lami,  Hendro  FJ,  Silvester  Tena,  Beby  H.  A. Manafe,  Johanis  F.  ..  Bowakh,  Nursalim Nursalim,  and  Sudirman  S.  2019.  “Rancang Bangun  Sistem  Pengenalan  Wajah  Daftar Pencarian  Orang  (Dpo)  Berbasis  Jaringan  Saraf Tiruan.” Jurnal  Media  Elektro VIII(2):129–33. doi: 10.35508/jme.v0i0.1786.
[6]    Pratama,  Ricky  Adytya,  Sentot  Achmadi,  and Karina  Auliasari.  2022.  “Penerapan  Metode Convolutional  Neural  Network  Pada  Aplikasi Deteksi Wajah Pengunjung Perpustakaan.” JATI
(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 6(1):253–58. doi: 10.36040/jati.v6i1.4517.
[7]    Satwikayana,  Sujud,  Suryo  Adi  Wibowo,  and Nurlaily  Vendyansyah.  2021.  “Sistem  Presensi Mahasiswa  Otomatis  Pada  Zoom  Meeting Menggunakan Face Recognition Dengan Metode Convulitional  Neural  Network  Berbasis  Web.”
JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika)
5(2):785–93. doi: 10.36040/jati.v5i2.3762. [8]  A.  Rahim,  "CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK UNTUK
KALASIFIKASI
PENGGUNAAN  MASKER," Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi, Vols.  Volume  10,
Nomor 2, p. 109 – 115, 2020.
[9]     M. F. Naufal, "PENDETEKSI CITRA MASKER WAJAH MENGGUNAKAN CNN DAN TRANSFER  LEARNING," Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vols. Vol. 8, No. 6, pp. 1293-1300, 2021.
[10]  S.  Ependi,  "Klasifikasi  Pendeteksi  Wajah Berhijab Mengunakan Metode CNN (Convlutional Neural Network)," vol. Volume 6 Nomor 1, pp. 3157-3164, 2022.
[11]  A.  Yusuf,  "Klasifikasi  Emosi  Berdasarkan  Ciri Wajah  Menggunakan  Convolutional  Neural Network," Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vols. Vol. 3, No.
11, pp. 10595-10604, 2019.