## PENGENALAN WAJAH UNTUK MEMPERCEPAT PROSES PEMILIHAN UMUM: STUDI KASUS IMPLEMENTASI METODE HOG DAN CNN PADA SISTEM E- VOTING
Arya Yudistira 1) , Arifiyanto Hadinegoro 2) , Nazaruddin Ahmad 3) Arif Akbarul huda 4)
1,2,4) Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta
3) Teknologi Informasi Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh
Email : arya.yudistira@students.amikom.ac.id 1) , arifiyanto@amikom.ac.id 2) , nazar.ahmad@ar-raniry.ac.id 3) , arif.akbarul@amikom.ac.id 4)

## Abstraksi
Cara pemilihan umum, baik dalam aspek teknis maupun pelaksanaannya, masih mengandalkan metode manual yang dianggap lambat dan rumit. Hal ini disebabkan oleh kebutuhan pemilih untuk membawa undangan fisik, yang memaksa panitia pemilu untuk memverifikasi data secara individu. Oleh karena itu, penulis mengusulkan penggunaan  metode  pemilihan  umum  elektronik  ( E-Voting )  yang  menggunakan  pengenalan  wajah  ( face recognition ). Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan Histogram Oriented Gradient (HoG) dan Convolutional  Neural  Network (CNN).  Sampel  penelitian  terdiri  dari  32  relawan.  Proses  pengujian  dilakukan melalui simulasi untuk membandingkan waktu yang diperlukan antara metode manual dan metode E-Voting yang menerapkan HoG dan CNN. Hasil pengujian simulasi menunjukkan bahwa rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh metode manual adalah 41.03 detik, sementara rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh metode pengenalan wajah adalah 22.13 detik. Berdasarkan angka  tersebut,  sistem E-Voting yang menerapkan pengenalan wajah berhasil mempercepat proses pemilihan sebesar 46.06%.
Kata Kunci : Face recognition , Pemilihan Umum, E-Voting , HoG, CNN.

## Abstract
The general election process, both in its technical aspects and implementation, still relies on a manual method that is considered slow and complex. This is due to the requirement for voters to bring physical invitations, which forces  the  election  committee  to  verify  data  individually.  Therefore,  the  author  proposes  the  use  of  electronic general  election  methods  (E-Voting)  that  utilize  face  recognition.  The  methods  used  in  this  research  involve Histogram oriented gradient (HoG) and Convolutional Neural Network (CNN). The research samples consist of 32 volunteers. The testing process is conducted through simulations to compare the time required between the manual method and the E-Voting method that implements HoG and CNN. The simulation test results show that the average time required by the manual method is 41.03 seconds, while the average time required by the  face recognition method is 22.13 seconds. Based on these figures, the E-Voting system that implements face recognition successfully accelerates the election process by 46.06%
Keywords : Face recognition, General Election, E-Voting, HoG, CNN.

## 1. Pendahuluan
Wajah merupakan bagian yang sangat mudah untuk dikenali  oleh  setiap  orang.  Tetapi  mengingat  wajah dalam jumlah yang banyak untuk jangka waktu yang lama akan sedikit menyulitkan bagi sebagian orang. Komputer  mampu  melakukan  proses  pengenalan wajah dengan baik menggunakan metode yang tepat. Setiap  wajah  akan  memberikan  informasi  yang berbeda dan memberikan informasi yang unik untuk setiap  orang.  Pola  wajah  ( face  recognition ) merupakan  sebuah  teknik  yang  digunakna  di dalam pengolahan cita. Para ahli mengatakan bahwa teknik
pola wajah digunakan untuk  melakukan pengenalan wajah setiap manusia karena setiap manusia memiliki pola  wajah  yang  berbeda  dana  akan  memberikan informasi  yang  berbeda  [1].  Data  wajah  tersebut disimpan  di  dalam  media  penyimpanan  yang  akan menjadi  sebuah database wajah  yang  akan disesuaikan  atau  dibandingkan  dengan  wajah  yang ditangkap  menggunakan  media  atau  foto  yang dimasukkan  ke  dalam  sistem  atau  komputer kemudian disesuaikan atau dibandingkan dengan data wajah yang ada di dalam database [2]. Model seperti ini telah di gunakan untuk beberapa kegiatan seperti absensi  serta  pengenalan  wajah  yang  menggunakan masker atau tidak [3] – [5] .
Teknik face  recogtion juga  merupakan  teknik  yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  lokasi  wajah, mencari atau menentukan ukuran wajah, melakukan deteksi dari ciri-ciri wajah, dan mengabaikan gambar latar dari citra wajah. Secara umum ada tiga bagian di dalam  teknik face  recognition yaitu  proses segmentasi  wajah,  proses  ektraksi  wajah,  dan pengenalan wajah [6].
Face  recognition adalah  teknologi  biometrik  yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  wajah  seseorang melalui  gambar  atau  foto.  Teknologi  ini  juga  dapat digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  pengguna dengan  cara  memasukkan  foto  atau  mengarahkan kamera  ke  wajah  pengguna.  Penggunaan face recognition dapat dilakukan dalam berbagai konteks, salah satunya adalah dalam sistem E-Voting . Dalam sistem E-Voting ,  teknologi face  recognition dapat digunakan  dalam  proses  otentikasi  pendaftaran  dan login bagi pemilih [7].
Convolutional    Neural  Network (CNN)  merupakan algoritma  dari  konsep Deep  Learning yang menerapkan  konsep  pengembangan  dari  jaringan syaraf tiruan dengan Multi Layer Perception (MLP) yang diterapkan pada data dengan jenis gambar yang dilakukan proses konvolusi. CNN akan menggerakkan suatu kernel konvolusi dengan ukuran yang  ditentukan  pada  suatu  gambar  yang  akan mendapatkan informasi-informasi dari hasil perkalian gambar dengan filter yang digunakan [8].
E-Voting merupakan sistem pemungutan suara yang dilakukan  secara  digital,  dimulai  dari  pendaftaran pemilih, pemilihan, penghitungan suara, penyimpanan  hasil  suara,  hingga  pengiriman  hasil suara. Sistem E-Voting juga dapat diimplementasikan secara  daring  ( online )  dan  digunakan  dalam pemilihan umum di semua tingkatan, terutama ketika pemilih  tidak  dapat  hadir  di  tempat  pemilihan. E- Voting juga  telah  digunakan  sebagai  metode pemilihan  umum  di  berbagai  negara,  seperti  India, Belanda, Estonia, dan Inggris [9]
Di  Indonesia,  sistem  pemilihan  umum  masih mengandalkan metode manual, di mana pemilih harus datang  ke  Tempat  Pemungutan  Suara  (TPS), menunjukkan KTP sebagai verifikasi, memasuki bilik suara, dan memasukkan surat  suara  ke  dalam kotak suara. E-Voting memiliki  beberapa  keunggulan, antara  lain:  mempercepat  penghitungan  suara,  hasil penghitungan suara yang lebih akurat, penghematan bahan  cetak  untuk  surat  suara,  penghematan  biaya pengiriman  surat  suara,  akses  yang  lebih  baik  bagi penyandang disabilitas, memungkinkan pemilih yang tidak  memiliki  waktu  untuk  datang  ke  TPS menggunakan  hak  suara  mereka,  terjemahan  surat suara  ke  berbagai  bahasa,  menyediakan  informasi yang lebih lengkap, dan dapat mencegah partisipasi yang tidak sah dalam pemilihan[10] [11].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dalam  konteks aplikasi E-Voting .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh
Wijaya  mengusulkan  penggunaan  metode  QR  code untuk  verifikasi,  yang  menghasilkan  aplikasi  yang mampu  mengenali  wajah  pengguna  dengan kecepatan  rata-rata  4  detik  [12].  Tohari  Ahmad menggunakan  metode Near  Field  Communication untuk  proses  registrasi  dan  login,  dengan  hasil menunjukkan  akurasi  yang  tinggi  dan  waktu  yang singkat [13]. I Putu I Permana mengimplementasikan metode Smart  Card untuk login dan  registrasi, mempercepat  waktu  pemilihan  dan  penghitungan suara  [14].  Kennedy  Okokpujie  dan  timnya mempelajari  metode Fingerprint dengan  dua algoritma  yang  menunjukkan  waktu  yang  lebih efisien  dibandingkan  metode  manual  [15].  Dalam penelitian  ini,  penulis  akan  menggunakan  metode Face recognition sebagai alternatif.
Penggunaan sistem manual pada pemilu di indonesia membutuhkan  banyaknya  waktu  yang  digunakan oleh panitia maupun pemilih pada proses verifikasi. Maka  dari  itu  diperlukan  suatu  solusi  yang  dapat mempersingkat  waktu  verifikasi  pemilih  dengan menggunakan  sistem E-Voting yang  menerapkan metode face  recognition .  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  merancang  dan mengimplementasikan face  recognition sebagai  metode  otentikasi  pada proses  registrasi  dan  login  pada  aplikasi E-Voting berbasis  web  untuk  mempercepat  proses  otentikasi pada proses registrasi dan login .

## 2. Metode Penelitian
Berikut  alur  penelitian  yang  digambarkan  dalam bentuk flowchart :
Gambar 1.  Alur Penelitian.

## 2.1 Pengumpulan Data

## 2.1.1 Data Primer
Data  Primer  yang  dibutuhkan  penulis  adalah  data identitas  dari  relawan  beserta  sampel  wajah  dari relawan.  Adapun  teknik  yang  digunakan  untuk pengumpulan data primer yaitu:
a. Wawancara
Selama  tahap  ini,  peneliti  akan  melakukan wawancara  langsung  dengan  relawan  untuk mengumpulkan  informasi.  Selama  proses  tersebut, peneliti  akan  meminta  data  dari  relawan  yang  akan dimasukkan  ke  dalam database .  Data  yang  diambil
Mulai Pengumpulan Data Analisa dan kebutuhan
perancangan sistem ujicoba analisa hasil dokumentasi selesai
dari  relawan  meliputi:  Nama  Lengkap  dan  Nomor Induk Kependudukan b. Dokumentasi
Dalam tahap ini, peneliti akan mengambil foto wajah yang akan digunakan untuk membandingkan dengan wajah pengguna dalam database .

## 2.1.2 Data Sekunder
Penulis  membutuhkan  data  sekunder  yang  terkait dengan penelitian sebelumnya mengenai pengenalan wajah  ( face  recognition )  dan E-Voting yang bersumber dari buku, jurnal  ilmiah, dan artikel  dari internet.

## 2.2 Analisa dan Kebutuhan
Dalam proses ini, penulis akan melakukan analisis terhadap perangkat lunak ( software ) dan perangkat keras ( hardware ) yang diperlukan dalam penelitian ini. Berikut adalah kebutuhan sistem yang harus dipenuhi dalam proses pembuatan perangkat lunak:
1. Sistem  Operasi:  Perangkat  lunak  harus kompatibel  dengan  sistem  operasi  yang digunakan yaitu Windows ,
2. Bahasa  Pemrograman:  Penulis  perlu  memilih bahasa  pemrograman  yang  sesuai  untuk mengembangkan  perangkat  lunak,    Java,  dan C++.
3. Platform Pengembangan: Penulis perlu memilih platform pengembangan  yang  sesuai,  misalnya menggunakan
Integrated Development Environment (IDE) Visual Studio code.
4. Library dan Framework :  Penulis  perlu menggunakan library dan framework yang relevan  untuk  membangun  sistem face recognition dan E-Voting , seperti OpenCV .
5. Kompatibilitas: Perangkat lunak harus kompatibel  dengan  perangkat  keras  yang digunakan,  seperti  kamera  untuk  pengambilan foto wajah dan perangkat penyimpanan data.
Dalam  proses  implementasi,  berikut  adalah kebutuhan sistem yang harus dipenuhi:
1. Perangkat  Kamera:  Diperlukan  kamera  yang berkualitas  baik  untuk  mengambil  foto  wajah pemilih.
2. Perangkat  Penyimpanan:  Diperlukan  perangkat penyimpanan yang cukup untuk menyimpan data pemilih dan hasil pemilihan.
3. Koneksi  Internet:  Jika  sistem E-Voting diimplementasikan  secara online ,  diperlukan koneksi internet yang stabil dan aman.
4. Infrastruktur  Jaringan:  Diperlukan  infrastruktur jaringan  yang  memadai  untuk  menghubungkan perangkat  dan  memfasilitasi  komunikasi  antara komponen sistem.
5. Keamanan: Diperlukan langkah-langkah keamanan yang tepat untuk melindungi integritas data dan mencegah akses yang tidak sah.

## 2.3 Perancangan system
Sistem  yang  dibangun  merupakan  sebuah platform berbasis website yang  didukung  oleh  beberapa aplikasi.  Platform  ini  dirancang  untuk  memberikan akses yang mudah dan efisien bagi pengguna dalam menjalankan  berbagai  aktivitas.  Melalui website utama, pengguna dapat mengakses berbagai fitur dan informasi  yang  terkait.  Selain  itu,  terdapat  aplikasi pendukung  yang  menyediakan  fungsi  tambahan untuk  memperkaya  pengalaman  pengguna,  seperti aplikasi mobile untuk  akses  di  perangkat  seluler, aplikasi analisis data untuk melacak dan menganalisis kinerja, serta aplikasi kolaborasi untuk memfasilitasi kerja  tim  secara online .  Dengan  sistem  ini, diharapkan  pengguna  dapat  dengan  mudah berinteraksi,  mengelola  data,  dan  menjalankan aktivitas dengan lebih efektif dan efisien.

## Arsitektur Umum
Berikut  adalah  arsitektur  dari  aplikasi  yang  akan dibangun :
Gambar 2. Arsitektur Sistem.
Adapun  penjelasan  dari  arsitektur  pada  Gambar  2. adalah sebagai berikut :
• Login
Pada  tahap  ini,  pengguna  akan  melakukan  proses login .  Proses login dilakukan  dengan  cara menghadapkan  wajah  ke  kamera,  yang  kemudian akan  digunakan  untuk  otentikasi  pengguna.  Setelah wajah  pengguna  terverifikasi,  pengguna  akan diarahkan langsung ke halaman pemilihan ( voting ).
• Register
Dalam  tahap  ini,  pengguna  akan  memasukkan nama  dan  mengambil  foto  wajah  menggunakan kamera.  Data  yang  terdiri  dari  nama  dan  foto wajah  akan  disimpan  ke  dalam database untuk penggunaan selanjutnya.
• Face Capture Dalam  tahap  ini,  sistem  akan  menggunakan webcam untuk mengambil foto wajah pengguna.
• Face Detection Pada tahap ini, kamera komputer akan digunakan untuk  mengambil  gambar  wajah  pengguna. Selanjutnya,  sistem  akan  menerapkan  metode
Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  untuk mendeteksi lokasi wajah pada gambar tersebut.
• Face Landmarking Proses Face Landmarking dilakukan pada wajah yang telah terdeteksi untuk mengambil beberapa informasi  atau  fitur  wajah  yang  berguna  dalam membedakan satu wajah dengan wajah lainnya.
• Face Encoding Dalam  tahap  ini,  wajah  yang  telah  melewati proses  landmarking  akan  diproses  oleh  sistem untuk mendapatkan 128 nilai ciri wajah. Nilai ciri ini  digunakan  untuk  membedakan  wajah  satu dengan wajah yang lainnya.
• Face Matching Pada tahap ini, wajah yang telah diencoding akan dibandingkan  dengan  nilai  wajah  yang  ada  di dalam database .  Metode  yang  digunakan  dalam proses ini adalah Support Vector Machine (SVM).
Jika  wajah  berhasil  dikenali  oleh  sistem, pengguna akan diberikan akses untuk menggunakan hak pilih mereka.
• Halaman Voting Pada halaman pemilihan ( voting ), pengguna akan diberikan  pilihan  kandidat  yang  disertai  dengan foto.  Pengguna  harus  menekan  tombol  "Pilih" yang  terletak  di  bawah  foto  kandidat  untuk menggunakan  hak  suara  mereka.  Setelah pengguna  melakukan  pemilihan,  mereka  akan langsung  diarahkan  kembali  ke  halaman  utama ( Home ).
• Voting
Dalam  tahap  ini,  pengguna  akan  menggunakan hak suara mereka dengan menekan tombol "Pilih" yang  tersedia.  Setelah  pengguna  melakukan pemilihan,  sistem  akan  menambahkan  jumlah suara  ke  dalam database sebagai  hasil  dari pemilihan tersebut.
• Database Database digunakan sebagai media penyimpanan data  yang  terkait  dengan  pemilu,  termasuk  data kandidat dan jumlah suara.

## Activity Diagram
Gambar 3. Activity Diagram .
Pada Gambar 3, setelah pengguna mengambil nomor antrian,  mereka  akan  melalui  proses  deteksi  wajah. Jika  wajah  pengguna  tidak  dikenali  oleh  sistem, pengguna akan diarahkan ke halaman login.

## Perancangan Antarmuka
• Rancangan Antarmuka untuk Halaman Login
Gambar 4.  Rancangan Antarmuka Halaman Login .
Berikut adalah penjelasan dari gambar 4 :
• Wajah  pengguna  merupakan output dari kamera yang menampilkan wajah user .
• Button Masuk  adalah button yang  berfungsi untuk  mengarahkan  pengguna  ke  halaman voting .
• Rancangan Antarmuka Halaman Voting .
Gambar 5.  Rancangan Antarmuka Halaman Voting .
Berikut adalah penjelasan dari Gambar 5 :
• Foto Kandidat adalah foto yang
memperlihatkan calon yang akan dipilih oleh user .
• Tombol  Pilih  merupakan  tombol  yang berfungsi untuk menggunakan hak suara.

## Perancangan Denah Lokasi simulasi
Gambar 6. Rancangan Denah Lokasi.
Adapun Penjelasan dari gambar 6 :
• Meja Verifikasi Meja verifikasi digunakan oleh pemilih untuk memverifikasi  identitas  pengguna  saat menggunakan  metode  pemilihan  manual. Namun,  pada  saat  menggunakan  metode E- Voting ,  meja  verifikasi  digunakan  untuk menerima nomor antrian pemilih.
• Kotak Suara Kotak  Suara  berfungsi  sebagai  tempat penampung  surat  suara  saat  menggunakan metode  pemilihan  manual.  Namun,  pada penggunaan E-Voting , kotak suara tidak akan
digunakan karena proses pemilihan dilakukan secara elektronik.
• Bilik Suara
Bilik  Suara  digunakan  oleh  pengguna  untuk memilih  calon  kandidat,  baik  menggunakan metode pemilihan manual maupun metode E- Voting . Di dalam bilik suara, pengguna dapat memberikan  suara  mereka  dengan  cara menandai  surat  suara  (metode  manual)  atau menggunakan sistem E-Voting yang disediakan di dalam bilik suara.

## 3.2.1. Uji Coba
Pada  tahap  ini,  peneliti  akan  melakukan  pengujian sistem menggunakan metode black-box . Tujuan dari pengujian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi kemungkinan terjadinya error pada aplikasi atau fitur tertentu.  Selain  itu,  penulis  juga  akan  melakukan pengujian  implementasi  dengan  menggunakan simulasi.
Dalam  proses  simulasi,  penulis  akan  menggunakan dua metode pemilihan untuk mengukur performa dari masing-masing  metode.  Metode  pertama  adalah metode  manual,  yang  melibatkan  verifikasi  pemilih menggunakan surat undangan. Metode kedua adalah menggunakan face  recognition sebagai  metode verifikasi.
3.2.2. Analisis Pada  tahap  ini,  peneliti  akan  melakukan  analisis performa aplikasi E-Voting . Peneliti akan
membandingkan  waktu  yang  dibutuhkan  oleh aplikasi E-Voting yang  mengimplementasikan face recognition dengan  metode  verifikasi  manual menggunakan  surat  undangan.  Tujuan  dari perbandingan ini adalah untuk mengevaluasi efisiensi dan kecepatan proses antara kedua metode tersebut.

## 3.2.3. Dokumentasi
Pada tahap ini, penulis akan melakukan dokumentasi terhadap  analisis  yang  dilakukan  pada  proses sebelumnya. Hal ini melibatkan pengumpulan hasil, data,  dan  temuan  yang  dihasilkan  dari  penelitian. Selain  itu,  peneliti  juga  akan  membuat  kesimpulan penelitian  ini  berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah dilakukan.  Kesimpulan  tersebut  akan  merangkum temuan-temuan  penting,  implikasi,  dan  saran-saran yang dihasilkan dari penelitian ini.
Bagian  ini  memuat  penjelasan  secara  lengkap  dan terinci  tentang  langkah-langkah  yang  dilakukan dalam  melakukan penelitian  ini.  Selain  itu,  langkah penelitian  juga  perlu  ditunjukkan  dalam  bentuk diagram  alir  langkah  penelitian  atau framework secara  lengkap  dan  terinci  termasuk  di  dalamnya tercermin algoritma , rule ,  pemodelan-pemodelan, desain  dan  lain-lain  yang  terkait  dengan  aspek perancangan sistem.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dari pembangunan sistem kemudian diuji coba pertama  dengan  menggunakan  teknik black-box untuk mengevaluasi apakah sistem sudah sesuai atau belum. Pada pengujian ini, peneliti akan fokus pada pengujian fungsionalitas dan fitur-fitur yang terdapat dalam sistem tanpa memperhatikan detail implementasi  internal.  Tujuan  utama  pengujian black-box adalah  untuk  memastikan  bahwa  sistem dapat beroperasi sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan.  Hasil  pengujian  ini  akan  memberikan gambaran  awal  mengenai  kualitas  dan  kesiapan sistem sebelum dilakukan pengujian lebih lanjut. Berikut  adalah  table  hasil  pengujian  dari black-box testing terlihat pada Tabel 1.
TABEL 1. HASIL UJI BLACKBOX TESTING No Komponen yang diuji Butir Uji Hasil Pengujian
1 Halaman Login Fungsi Login Berhasil
Menampilkan Identitas User Berhasil Tombol Menuju Halaman Voting Berhasil Tombol Login Ulang Berhasil 2 Halaman Registrasi Fungsi Registrasi Berhasil Menampilkan Input Kamera Berhasil 3 Halaman Validasi Tampil Data Diri Berhasil Tombol Continue Berhasil 3 Halaman Voting Fungsi Memilih Kandidat Berhasil Menampilkan Foto Kandidat Berhasil 4 Navbar Tombol Navigasi Registrasi Berhasil Tombol Navigasi Login Berhasil
Pada  tahap  uji  simulasi  peneliti  akan  melakukan pengujian  aplikasi  secara  simulasi  dengan  tujuan untuk  menguji  performa  dari  aplikasi  yang  telah dibangun  dan  lulus  uji black-box sebelumnya. Simulasi  ini  dilakukan  dengan  mensimulasikan skenario  dan  kondisi  yang  mungkin  terjadi  dalam penggunaan  aplikasi  dalam  lingkungan  yang terkendali. Pengujian simulasi ini akan memberikan informasi tentang kinerja  aplikasi dalam skala  yang lebih  besar  dan  beragam,  serta  memungkinkan peneliti  untuk  mengidentifikasi  kemungkinan masalah  atau  kekurangan  yang  perlu  diperbaiki sebelum aplikasi diimplementasikan secara penuh.
Berikut  hasil  dari  uji  simulasi  yang  dengan melibatkan  32  relawan  dengan  hasil  terlihat  pada Tabel 2.

## TABEL 2. HASIL PENGUJIAN SIMULASI MANULA DAN METODE FACE RECOGNITION
No. Uji Coba Metode Face recognition Metode Manual 1. 21.92 s 37.40 s 2. 22.05 s 40.22 s 3. 21.03 s 39.74 s 4. 23.64 s 44.48 s 5. 20.97 s 38.91 s 6. 22.09 s 41.67 s 7. 30.87 s 59.12 s 8. 21.85 s 38.43 s 9. 22.55 s 39.69 s 10. 23.02 s 43.06 s 11. 24.13 s 38.41 s 12. 21.78 s 40.12 s 13. 25.54 s 44.36 s 14. 24.74 s 41.23 s 15. 23.08 s 39.87 s 16. 22.67 s 40.76 s 17. 23.94 s 43.19 s 18. 21.77 s 39.34 s 19. 24.61 s 44.13 s 20. 22.17 s 42.31 s 21. 23.85 s 45.87 s 22. 23.24 s 39.02 s 23. 23.21 s 40.31 s 24. 24.14 s 39.64 s 25. 22.71 s 38.43 s 26. 22.60 s 37.12 s 27. 23.97 s 39.57 s 28. 22.02 s 37.53 s 29. 24.12 s 38.11 s 30. 21.71 s 40.06 s
No. Uji Coba Metode Face recognition Metode Manual 31. 21.98 s 39.78 s 32. 22.34 s 41.31 s
Berdasarkan  hasil  simulasi  yang  telah  dipaparkan, terlihat bahwa rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh metode face  recognition adalah  22.13  detik, sedangkan  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  oleh metode  manual  adalah  41.03  detik.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  metode face  recognition memiliki  keunggulan  dalam  mempercepat  proses pemilihan jika dibandingkan dengan metode manual. Gambar  7.,  memperlihatkan  perbandingan  waktu yang dibutuhkan oleh kedua metode:
Gambar  7.  Grafik  Perbandingan  Waktu  Metode Face recognition dan Metode Manual.
Dari  grafik  tersebut,  terlihat  dengan  jelas  bahwa metode face  recognition menghasilkan  waktu  yang lebih  singkat  dibandingkan  dengan  metode  manual. Perbedaan  waktu  yang  signifikan  ini  menunjukkan potensi  efisiensi  yang  dapat  dicapai  dengan menggunakan metode face recognition dalam sistem E-Voting .
Dengan  demikian,  berdasarkan  hasil  simulasi  ini, dapat disimpulkan bahwa implementasi metode face recognition dalam sistem
E-Voting
dapat mengoptimalkan proses
pemilihan dengan mempercepat  waktu  yang  dibutuhkan  untuk verifikasi identitas pemilih.
Berdasarkan  gambar  7  dan  faktor-faktor  yang disebutkan, dapat diamati bahwa pada pengujian ke- 7  terjadi  peningkatan  waktu  yang  signifikan  dalam proses  pemilihan.  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh beberapa  faktor  seperti  tinggi  badan,  umur,  kondisi kesehatan, dan berat badan pemilih. Faktor-faktor ini dapat  mempengaruhi  kecepatan  pemilih  dalam menggunakan metode face recognition .
Berdasarkan  analisis  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa  metode face  recognition hanya  memerlukan 53.94%  waktu  dari  rata-rata  waktu  metode  manual. Ini  menunjukkan  bahwa  metode face  recognition
memiliki  potensi  untuk  menghemat  waktu  dalam proses  pemilihan,  terlepas  dari  faktor-faktor  yang mempengaruhi waktu pemilih secara individual.
Namun,  perlu  diingat  bahwa  faktor-faktor  fisik  dan kondisi  pemilih  dapat  mempengaruhi  waktu pemilihan,  baik  menggunakan  metode face recognition maupun metode manual. Oleh karena itu, dalam implementasi sistem E-Voting , penting untuk mempertimbangkan  faktor-faktor  tersebut  dan mengoptimalkan  sistem  untuk  meminimalkan dampaknya terhadap kecepatan pemilih.
Dengan demikian, meskipun metode face recognition mampu  mengurangi  waktu  pemilihan  secara signifikan,  faktor-faktor  individu  seperti  tinggi badan, umur, kondisi kesehatan, dan berat badan tetap harus  diperhatikan  untuk  memastikan  efisiensi  dan kenyamanan bagi semua pemilih.

## 4. Kesimpulan
Dari  implementasi  dan  uji  coba  sistem,  peneliti menyimpulkan bahwa penggunaan Face recognition pada  sistem E-Voting berbasis  web  memerlukan waktu yang lebih singkat daripada sistem pemilihan dengan metode manual, dengan rata-rata waktu face recognition sebesar 22.13 detik dan metode manual sebesar  41.03  detik,  serta  meningkatkan  kecepatan pemilihan umum sebesar 46.06%. Untuk penelitian
selanjutnya, disarankan menggunakan  metode face  recognition yang  lebih canggih  dan  cepat  dari  library  yang  digunakan sebelumnya,  serta  mempertimbangkan  penggunaan dataset yang lebih besar untuk peningkatan evaluasi dan akurasi.

## Daftar Pustaka
[1]  Munawir,  L.  Fitria,  dan  M.  Hermansyah, “Implementasi Face  recognition pada  Absensi Kehadiran  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Haar Cascade  Classifier,” InfoTekJar :  Jurnal  Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , vol. 5, no. 1, hlm. 314 – 320, 2020.
[2]  F.  Kusumah,  Nurjaidin,  dan  Ardhiyansyah, Analisis  Sistem  Pendeteksi  Wajah  Pada  Gambar dengan  metode  K-Nearest  Neighbor .  tangerang selatan: Pascal Books, 2022.
[3] R. J. S. Rikky, Ihsan Hibatur Rahman, Muhamad Rizki  Pratama,  Arya  Bima  Fauzan,  Angga  Novka Alana,  dan  Nunik  Pratiwi,  “Pengujian  Identifikasi Jumlah Kerumunan Face recognition Menggunakan
Haar Cascade Clasifier,” Jurnal Ilmiah Multidisiplin , vol. 2, no. 01, hlm. 58 – 65, Jan 2023, doi: 10.56127/jukim.v2i01.432.
[4]  D.  D.  Darmansah,  N.  W.  Wardani,  dan  M.  Y. Fathoni,  “Perancangan  Absensi  Berbasis Face recognition Pada Desa Sokaraja Lor Menggunakan Platform  Android,” JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 8, no. 1, hlm. 91 – 104, Mar 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.629.
[5] N. S. Salahuddin, N. Iramadhan, S. P. Sari, dan T.  Saptariani,  “Prototipe  Sistem  Keamanan  Pintu Inkubator  Bayi  melalui  Pengenalan  Wajah menggunakan  Kamera  Web  dan  OpenCV  berbasis Raspberry  Pi,” Techno.Com ,  vol.  21,  no.  3,  hlm. 579 – 595, Agu 2022, doi: 10.33633/tc.v21i3.6273.
[6]  B.  T.  Utomo,  I.  Fitri,  dan  E.  Mardiani, “Penerapan Face  recognition pada  Aplikasi Akademik Online,” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 5, no. 4, hlm. 420, 2020, doi: 10.35870/jtik.v5i4.244.
[7]  S.  Shinde,  M.  Shende,  J.  Shah,  dan  H.  Shelar, “An  Approach  for E-Voting using  Face  and Fingerprint  Verification,”  dalam 2020  IEEE  Pune
Section  International  Conference,  PuneCon  2020 ,
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Des 2020, hlm. 59 – 64. doi: 10.1109/PuneCon50868.2020.9362470.
[8] Efanntyo dan A. R. Mitra, “Perancangan Aplikasi Sistem  Pengenalan  Wajah  Dengan  Metode Convolutional  Neural  Network  (  CNN  )  Untuk
Pencatatan Kehadiran Karyawan,” Jurnal Instrumentasi dan Teknologi Informatika , vol. 3, no.
1, hlm. 1 – 11, 2021.
[9] I. Darmawan, Nurul. Nurhandjati, dan E. Kartini, Memahami  E-Voting :  berkaca  dari  pengalaman negara-negara  lain  dan  Jembrana(Bali) .  Jakarta:
Yayasan pustaka Obor Indonesia, 2014.
[10]  B.  De  Vuyst  dan  A.  M.  Fairchild, “Experimenting with Electronic Voting
Registration:  The  Case  of  Belgium.”  [Daring]. Tersedia pada: www.ejeg.com
[11] A. F. Nurzaen, “Pelaksanaan Sistem Electronic Voting  Dalam  Pemilihan  Kepala  Desa  Taman Kecamatan Taman Ka bupaten Pemalang,” semarang , 2019.
[12] W.  Wijaya  dan  A.  Adriansyah,  “Analisis Pemanfaatan  Teknologi  Qr  Code  Pada  Sistem Electronic  Voting  ( E-Voting )  Untuk  Pemilihan Kepala Daerah,” Jurnal Edukasi Elektro , vol. 4, no. 2, Nov 2020, doi: 10.21831/jee.v4i2.35451.
[13] T. Ahmad, R. M. Ijtihadie, dan A. Wicaksono, “Pengembangan  Sistem  Otentikasi  Pada E-Voting Menggunakan Nfc,” 2014.
[14] I. P. I. Permana, I. K. G. D. Putra, dan I. G. M. A.  Sasmita,  “Rancang  B angun  Sistem  Pilkades Menggunakan Teknologi Smart Card Sebagai Kartu Pemilih,” Lontar  Komputer :  Jurnal  Ilmiah Teknologi  Informasi ,  hlm.  83,  Agu  2016,  doi: 10.24843/LKJITI.2016.v07.i02.p02.
[15]  K.  Okokpujie,  N.-O.  Etinosa,  S.  John,  dan  E. Joy,  “Comparati ve  Analysis  of  Fingerprint Preprocessing  Algorithms  for  Electronic  Voting Processes,” 2018, hlm. 212– 219. doi: 10.1007/978- 981-10-6454-8_27.