DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v8i2.623
Literature Review : Pengenalan Wajah Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Arial 11
Sriyati 1) ; Arief Setyanto 2) ; Emha Taufiq Luthfi 3)
1,2,3) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
1) sriyati.sr@students.amikom.ac.id, 2) ariefs@amikom.ac.id, 3) emhataufiqluthfi@amikom.ac.id

## …….

## ABSTRACT
Facial recognition to detect the identity of the gallon user's face in honesty in the school environment has many methods such as local, global, and hybrid approaches. The main problem of using the gallon of honesty is that the program uses the Self-service system, which is a self- service  system,  where  the  buyer  serves  itself  unattended.  The  water  charging  activity  is  still found by users who are dishonest, such as taking water but not putting money into the place that has been provided, the thing that should be when the user fills the water then the user must also enter  Money  into  the  box  provided.  Because  of  the  absence  of  supervision  in  this  program  of honesty  then  it  is  difficult to  know who  is  dishonest  in  order to  be  able to  do  prevention  for the dishonesty that has occurred when using the gallon of honesty program. Facial recognition using the Convolutional Neural Network (CNN) method to classify images. A literature review is used to analyse  and  focus  on  techniques  in  conducting  facial  recognition  on  the  use  of  gallons  of honesty.
Keywords : facial recognition, convolutional neural network methods, a gallon of honesty

## I. PENDAHULUAN
Wajah adalah rangsangan visual multidimensi  dan  menyediakan  berbagai informasi  seperti  individu  sebagai  identitas, jenis kelamin, usia, ras, suasana hati dan niat. Pengenalan  wajah  dapat  dilakukan  di  kedua gambar  diam  dan  urutan  video  yang  berawal pada still-image pengenalan  wajah.  Semua wajah terdiri dari dua mata, mulut, hidung, dan Fitur lain yang berada di lokasi yang sama [1] [2].
Algoritma pengenalan wajah dapat memiliki  dua  aplikasi  yang  berbeda  seperti untuk sistem biometrik: verifikasi dan identifikasi  [3].  Algoritma  digunakan  sebagai proses  untuk  pengenalan  wajah  dari  identitas pengguna  gallon  kejujuran  di  sekolah  dan akan  memberikan  data  berupa  identitas pengguna  yang  tidak  jujur  yang  dapat digunakan  sebagai  bukti  ketidak  jujuran  yang dilakukan pengguna. Identitas yang dikeluarkan  berupa  data  nama  dan  kelas. Penelitian  tentang  pengenalan  mesin  wajah telah  dikembangkan  secara  independen  dari studi  tentang  pengenalan  wajah  manusia. Selama  tahun  1970  metode  klasifikasi  pola yang  khas,  yang  menggunakan  pengukuran antara  fitur  wajah  atau  profil  wajah  yang digunakan.  Selama  tahun  1980-an,  karya- karya  pada  pengenalan  wajah  hampir  stabil. Sejak  awal  1990-an  fokus  penelitian  pada pengakuan  mesin  wajah  telah  tumbuh  secara signifikan [4].
Convolutional Neural Network merupakan jenis dari Deep Neural Network yang didesain untuk  mengolah  data  dua  dimensi  dengan kedalaman  jaringan  yang  tinggi  dan  banyak diaplikasikan pada data citra.
CNN  digunakan  untuk  menganalisis gambar  visual,  mendeteksi  dan  mengenali objeck  pada  image,  yang  merupakan  vektor berdimensi  tinggi  yang  akan  melibatkan banyak parameter untuk mencirikan jaringan.
Pengenalan wajah menggunakan Convolutional  Neural  Network ini  akan  di terapkan  di  dalam  sebuah  program  galon kejujuran untuk mendeteksi identitas pengguna dimana galon kejujuran merupakan model atau strategi praktik pendidikan antikorupsi  bagi  siswa  di  tingkat  kelas,  jujur artinya  lurus  hati,  tidak  berbohong,  tidak curang, tulus, dan ikhlas. Sedangkan air tidak hanya dilihat secara fisik namun juga spiritual. di  balik  air  terdapat  kekuatan  yang  mampu memberikan kesucian, kecerdasan, kesehatan, dan kebahagiaan [5].
Kebenaran  atau  kejujuran  adalah  sendi yang  terpenting  bagi  tegaknya  masyarakat, sebab  dengan  adanya  kebenaran  maka  akan tercipta  pengertian  satu  sama  lain  dalam masyarakat, dan tanpa adanya saling pengertian  tidak  akan  terjadi  saling  tolong menolong,  sedang  bahasa  diciptakan  juga untuk  saling  pengertian  ini,  yang  tanpa  itu tidak  mungkin  terjadi  kehidupan  masyarakat. Dalam  dunia  pendidikan,  nilai  kejujuran  perlu
dikembangkan  untuk  menghasilkan  sumber daya  yang  dapat  menjunjung  tinggi  nilai-nilai kejujuran.  Pendidik  atau  dosen  memiliki peranan  penting  dalam  membangun karakter, kepribadian, dan intelektual peserta didik [6].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam melakukan penelitian perlu diberikan  rujukan  atau  tinjauan  pustaka sebagai  acuan  dasar  penelitian.  Beberapa penelitian  terkait  literature  review  untuk pengenalan  wajah  yaitu  berjudul A  Summary of  literature  review  :  Face  Recognition . Penelitian  ini  membuat  Ringkasan  Penelitian Pada  3D  dan  Multi-Modal  2D  +  3D  Face Recognition dari tiga belas penelitian sebelumnya dan menyimpulkan bahwa Dalam meninjau  penelitian  terakhir,  menemukan banyak  pendekatan  dapat  digunakan  untuk pengenalan wajah yang masing-masing metode  memiliki  keuntungan  yang  berbeda dan  kelemahan  seperti  metode  lokal,  global, dan hybrid. Ada memiliki 2 jenis gambar untuk teknik  pengenalan  wajah:  gambar  diam  dan gambar video (masih gambar urutan)[7].
Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  Nawaf Hazim  Barnouti,  Sinan  Sameer  Mahmood, Wael  Esam  Matti  dengan  judul. Face Recognition:  A  Literature  Review .  Penelitian ini menyimpulkan bahwa pentingnya pengenalan  wajah  dan  berbagai  aplikasi, algoritma, metode, database wajahnya dibahas.  Dua  metode  ekstraksi  fitur  utama untuk pengenalan wajah (Penampilan berbasis  dan  Model-Based).  Penampilan Berbasis  termasuk  PCA,  LDA,  ICA,  dan Model-  Berbasis  termasuk  EBGM  dan  3D morphable Model. metode ekstraksi fitur yang berbeda dengan pekerjaan sebelumnya dibahas.  Jarak  Pengukuran  seperti  Euclidean jarak,  Blok  Kota,  dan  Mahalanobis  Distance penting  untuk  proses  pengenalan,  metode jarak Pengukuran dibahas. Beberapa database  pengenalan  wajah  yang  tersedia dan  dapat  digunakan  untuk  menguji  kinerja sistem. [8].
Penelitian  ketiga  yang  menjadi  referensi pada  penelitan  [9]  dengan  penelitian  yang berjudul. Face memory and face recognition in children  and  adolescents  with  attention  deficit hyperactivity  disorder:  A  systematic  review . Pada  penelitian  ini,  Ulasan  yang  di  teliti berfokus pada kemampuan pengenalan wajah pada  anak  dan  remaja  dengan  perhatian defisit  hyperactivity  disorder  (ADHD).  Sebuah tinjauan  sistematis  ,  menggunakan  pedoman PRISMA,  dilakukan  untuk  mengidentifikasi
artikel asli yang diterbitkan sebelum Mei 2017 yang  berkaitan  dengan  memori,  pengenalan wajah, sebuah pengakuan, pengenalan ekspresi  wajah  dan  mengingat  wajah  pada anak  dan  remaja  dengan  ADHD.  Sintesis kualitatif  berdasarkan  studi  menunjukkan fokus khusus dari penelitian pada pengenalan wajah  tanpa  memperhatikan  mirip  dengan encoding struktural pengenalan wajah.  Dalam ulasan ini, penelitian ini menyelidiki lebih lanjut kemampuan  pengenalan  wajah  pada  anak dan  remaja  dengan  ADHD,  menyediakan sintesis dari hasil yang diamati dalam literatur [9].
Penelitian keempat yang dijadikan referensi  adalah  penelitian  yang  dilakukan oleh  Maëlig  Jacquet,  Christophe  Champod dengan  penelitian  yang  berjudul. Automated face  recognition  in  forensic  science:  Review and perspectives . Pada penelitian mengusulkan  sebuah  tinjauan  literatur  yang mengarah ke pembentukan alur kerja metodologis untuk mengembangkan kemungkinan-rasio  Model  perhitungan  skor berbasis menggunakan kerangka kerja [10].
Penelitian  kelima  Menyajikan  tinjauan literatur yang luas dari teknik CNN diterapkan dalam  magnetic  resonance  imaging  (MRI) analisis  otak,  dengan  fokus  pada  arsitektur, pra-pengolahan,  data  persiapan  dan  strategi pengolahan  pasca  tersedia  di  karya-karya  ini. Tujuan  dari  penelitian  untuk  menjadi  acuan rinci  dari  kegiatan  penelitian  di  dalam  CNN untuk  otak  analisis  MRI.  Akhirnya,  penelitian ini menyajikan perspektif tentang masa depan cnns  di  mana  penelelitian  diambil  dari petunjuk  beberapa  arah  penelitian  di  tahun- tahun berikutnya [11].
Penelitian  lain  tentang  penggunakan Computer  Vision  dan  untuk  pertama  kalinya mengungkapkan bahwa ekspresi wajah anak- anak mengatakan bahwa kebohongan antisosial  tidak  sama  dengan  prosocial berbohong.  CERT (Computer  Emergency Response  Team) yang  digunakan  mampu mengklasifikasikan  kebohongan  berdasarkan pada  ekspresi  wajah  dengan  akurasi  yang tinggi.  metode  yang  digunakan  yaitu  support vector  machine  (SVM)  untuk  menganalisis tindakan fitur yang berbeda pada wajah [12].

## III.  METODE PENELITIAN
Identifikasi  wajah  merupakan  proses dimana  kita  mengenal  seseorang  hanya dengan melihat wajah, penelitian ini terdiri dari berbagai tahapan dalam identifikasi menggunakan  algoritma  untuk  menemukan
identias  berdasarkan  data  pelatihan.  Dalam sebuah  identifikasi  wajah,  ada  beberapa tahapan  pengenalan  pola  dilakukan  untuk menemukan  identifikasi  yang  tepat  untuk menduduki  posisi  yang  diperlukan.  Proses seleksi biasanya terdiri dari seleksi administrasi,  tes  tertulis,  tes  praktek,  tes psikologi,  tes  kesehatan,  dan  tes  wawancara. Dalam  salah  satu  proses  seleksi  yaitu  tes psikologi,  analisis  profil  memainkan  peran dalam  mendukung  tahap  seleksi  calon pegawai.  Melalui  pendekatan  statistik  untuk menentukan  variabel  yang  digunakan  untuk menemukan profil seseorang,
Metode  penelitian  merupakan  prosedur dan  teknik  penelitian.  Antara  satu  penelitian dan  penelitian  lain,  prosedur  dan  tekniknya akan  berbeda.  Kalau  tidak  berbeda  berarti penelitian  itu  hanya  mengulang  penelitian yang telah ada sebelumnya. 1.  Sistem pengenalan wajah Beberapa pendekatan mendefinisikan sistem  pengenalan  wajah  sebagai  proses tiga  langkah  yaitu face  detection,  feature extraction,  face  recognition ,  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Process pengenalan wajah

## 2.  Metode pengenalan wajah
Metode pengenalan  wajah dilakukan dengan  tahapan  pertama  yaitu  pengumpulan data, pre-processing, feature extraction dengan menggunakan image 2D matrix, CNN model, dan untuk evaluasi menggunakan fold- cross  validation seperti  yang  terlihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Metode

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset diambil ditingkat sekolah menengah  pertama  dalam  penggunaan galon kejujuran, yang akan difokuskan pada pengambilan  gambar  wajah,  dan  gambar posisi  tangan  pada  saat  memasukan  uang dan  yang  tidak  memasukan  uang  kedalam kotak  yang  tersedia  saat  penggunaan  galon kejujuran.
Pre-procesing  data  input  gambar  wajah dan  posisi  tangan  dari  dua  segi  yaitu  posisi tangan  memasukan  uang  dan  posisi  tidak memasukan uang kemudian dilakukan croping gambar  lalu  resize  kemudian  dilakukan noises, local normalization, hiztogram equalization dan global norma-lization. Feature  extraction  dengan  menggunakan converting images 2-D Matrik.
Pendekatan  berbasis Neural  networks untuk pengenalan wajah mengandalkan teknik dari machine  learning dengan  karakteristik gambar  wajah.  Konvensional,  gambar  wajah
diproyeksikan ke fitur dimensi rendah, keputusan  nonlinier  dibentuk  menggunakan multilayer  neural  networks untuk  klasifikasi dan recognition [7]. Neural networks juga telah digunakan  dengan  sukses  untuk  masalah pengenalan wajah [8], [9], [7].
Convolutional  Neural  Network  ini  banyak digunakan  dalam  literatur  karena  memiliki tingkat akurasi yang tinggi yang bisa di lihat di Tabel 1 tentang akurasi dari CNN.
Evaluasi  dari  sistem  pengenalan  wajah berbasis CNN. Secara khusus, secara kuanti- tatif  mengevaluasi  dampak  arsitektur  yang berbeda  dan  pilihan  implementasi  cnns  pada kinerja  pengenalan  wajah  di  lapangan  dan telah  menunjukkan  bahwa  secara  signifikan dapat meningkatkan kinerja pengenalan wajah karena  jaringan  yang  berbeda  menangkap informasi dari berbagai daerah dan skala kuat pembentukan  representasi  wajah.  Selain  itu, perpaduan  fitur  dari  lapisan  CNN  yang berbeda dapat meningkatkan kinerja pengenalan wajah.
Dalam rangka untuk menganalisis perancangan  diperlukan  metode  yang  lebih cepat  untuk  melakukan  konvolusi.  Perkalian matriks  menjadi  metode  yang  cepat  untuk meningkatkan  kecepatan  komputasi  cnns. Selain  metode,  dalam  kinerja  algoritme pengenalan  wajah  di  pengaruhi  dengan Kualitas  gambar  wajah  [13]. Convolutional Neural  Network dilatih  untuk  mengeluarkan metrik  kualitas  wajah  umum,  yang  secara komprehensif memperti- Timbangkan berbagai faktor kualitas, termasuk  kecerahan,  kontras,  keburaman, oklusi, dan pose.
Dalam  proses  pengenalan  wajah  ada tahap  deteksi  wajah  yang  berguna  untuk mendapatkan  area  wajah  secara  persegi, sehingga  proses  selanjutnya  tidak  dilakukan pada  seluruh  area  gambar,  tetapi  hanya  di area  wajah  saja.  Tujuan  dari  tahapan  ini adalah untuk mendapatkan titik-titik terpenting dari  wajah.  Ini  dilakukan  oleh  peneiliti terdahulu [14].
Untuk  model  CNN  yaitu  convolutional neural  network,  max  pooling,  convolutinal layer,  max  pooling,  fully  connection  layer, hidden layer. Dalam rangka untuk melatih dan mengevaluasi  model  CNN,  kita  menerapkan ten-fold cross-validation pada seluruh kumpulan  data  di  mana  90%  dari  gambar yang  digunakan  untuk  pelatihan,  dan  10% digunakan  untuk  pengujian.  model  pelatihan, 90%  gambar  dipisahkan  dari  pelatihan  yang ditetapkan untuk pelatihan aktual dan sisanya
10%  adalah  digunakan  back-propagation validation [15].
Literature  Pengenalan  wajah  banyak digunakan  dalam  penelitian  yang  di  tuangkan di  dalam  Tabel  2  mengenai  review  face recognition  seperti  penelitian  sebelumnya. Menemukan  metode  untuk  pengenalan  wajah yang  secara  signifikan  dapat  meningkatkan efisiensi  selama  proses  deteksi  wajah[16]. Penelitian  lain  mengetahui  bagian  mana  dari wajah  manusia  yang  lebih  penting  untuk mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dengan bantuan convolutional neural network.
DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v8i2.623
Tabel 1. Literature Review Convolutional Neural Network Peneliti Judul Arsitektur image size Accuracy Coúkun et al [17] Face Recognition Based on Convolutional Neural Network 2D CNN 64x64x3 98.8 Hansen et al [18] Towards on-farm pig face recognition using convolutional neural networks Convolutional layers, alternating dropout dan max-pooling layers. Classification dengan 3 (tiga) fully connected layers 64x64x3 96.7 Matsugu et al [19] Subject independent facial expression recognition with robust face detection using a convolutional neural network CNN from 30 x 30 to 240 x 240 in VGA image 97.6 Xingcheng et al [20] A Deep Convolution Neural Network Model for Vehicle Recognition and Face Recognition Fig. 2. dengan 6 (enam) convolution layers dan 3 fully- connected layers. 454×454 91.22 Changxing Ding et al, [21] Trunk-Branch Ensemble Convolutional Neural Networks for Video- based Face Recognition TBE-CNN 192X192X3 94.96 ± 0.31 Zangeneh et al [22] Low resolution face recognition using a two- branch deep convolutional neural network architecture DCNN 224 × 224x3 81.4 Luo et all [23]   A Deep Convolution Neural Network Model for Vehicle Recognition and Face Recognition 9  layer network , Fig. 2. dengan 6 convolution layers dan 3(Tiga) fully- connected layers. 454×454×3 6 × 6 pixels 91.22 Jie Shao dan Yongsheng Qian[24] Three convolutional neural network models for facial expression recognition in the wild CNN 224 × 224 ×3 pre-trained CNN dengan CK+ dataset (95.29) Ramdhani et al[25] Convolutional Neural Networks Models for Facial Expression Recognition CNN 48x48 73.98 Liang et al, [26] CNN-Based Image Analysis for Malaria Diagnosis 17-layer CNN 44x44x3 97.37 Muhammad Zufar dan Budi Setiyono, [27] Convolutional Neural Networks untuk Pengenalan Wajah Secara Real-Time 7 layer model konvolusi yaitu input layer, convolutional layer C1, pooling layer P2, convolutional layer C3, pooling layer P4, hidden layer H5 dan output layer O6. 48x48 > 89
Peneliti Judul Arsitektur image size Accuracy Aditya Santoso dan Gunawan Ariyanto, [28] Implementasi Deep Learning Berbasis Keras Untuk Pengenalan Wajah CNN dengan kedalaman layer 5 dan 7 lapisan 28x28 px 98.57 Ding et all, [29] Investigation Of Different Skeleton Features For Cnn-Based 3d Action Recognition 3D CNN - 75.32 Liu et al, [30] 3D Convolutional Neural Network based on memristor for video recognition 3D CNNs - 70 Tabel 2. Face Regognition Peneliti Judul Tujuan dari paper Kesimpulan Saran / Kelemahan Ranjan et all, [31] An All-In-One Convolutional Neural Network for Face Analysis Untuk Deteksi wajah simultan, wajah keselarasan, pose estimasi, gender Pengenalan, deteksi senyum, estimasi usia, dan pengenalan wajah Metode MTL framework jauh lebih baik daripada hyperface. MTL membantu proses learning feature descriptors Di masa depan, penelitian ini berencana untuk memperpanjang metode untuk taks dan membuat algoritma real time. Zhuang et all, [32] Recognition oriented facial image quality assessment via deep convolutional neural network Untuk memperkenalkan sebuah novel kualitas gambar wajah kerangka penilaian otomatis. Secara langsung menargetkan pada "memilih gambar wajah yang lebih baik untuk pengenalan wajah yang lebih baik " dengan convolutional Neural Network (DCNN) Dengan menggunakan metrik kualitas wajah untuk memilih gambar wajah "terbaik" untuk dikenali dapat meningkatkan kinerja algoritma pengenalan wajah. Mengusulkan kualitas wajah yang berlaku secara umum dan mengusulkan sebuah end-to-end Deep convolutional jaringan saraf untuk prediksi kualitas gambar wajah otomatis Guo et all, [16] A fast face detection method via convolutional neural network Bertujuan untuk menemukan metode tercepat untuk face detection dengan convolutional neural network Metode yang digunakan untuk klasifikasi langsung pada dcfs, secara signifikan dapat meningkatkan efisiensi selama Proses Deteksi wajah mengusulkan metode Deteksi wajah cepat berdasarkan DCFs yang diekstraksi oleh CNN Changxin g Ding dan Dacheng Tao[21] Trunk-Branch Ensemble Convolutional Neural Networks for Video-based Face Recognition Untuk mempelajari representasi wajah yang buram pada video dengan convolutional Neural Networks (CNN) Pendekatan TBE- CNN yang diusulkan secara efektif mampu menangani gambar kabur, oklusi, dan variasi pose Saran menggunkan kerangka kerja yang komprehensif berdasarkan convolutional Neural Networks (CNN) dan Arsitektur CNN bernama TBE-CNN.
Peneliti Judul Tujuan dari paper Kesimpulan Saran / Kelemahan Kristian et al [33] Klasifikasi Nyeri pada Video Ekspresi Wajah BayiMenggunak an DCNN Autoencoder dan LSTM Tujuan penelitian untuk deteksi tangis dan tingkat nyeri pada video wajah bayi dengan pemanfaatan Deep Convolution Neural Network (DCNN) Autoencoder dan Long- Short Term Memory (LSTM) Network Hasil dari klasifikasi LSTM ataupun feature extraction Dari auto encoder sangatlah dipengaruhi oleh kualitas fase face Detection dan landmark detection - Jalali et al [34] Sensitive deep convolutional neural network for face recognition at large standoffs with small dataset Mendapatkan sensitivitas tambahan dalam struktur pelatihan convolutional Neural untuk menyoroti komponen frekuensi tinggi dan variasi kecil dari sampel gambar (dataset) Karakteristik yang diciptakan dari model yang diusulkan lebih dapat  dibedakan mengarah ke eksploitasi umum, internal dan pengenalan wajah yang lebih baik Menggunkan blurred bi- modal untuk face recognition dengan long different membuat algoritma yang lebih sensitif terhadap perubahan Intensitas. Y. Fu dan c. Aldrich [35] Flotation froth image recognition with convolutional neural networks Untuk mengukur kecepatan dan stabilitas aliran buih buih. Analisis citra buih digunakan untuk memperkirakan konsentrasi spesies mineral dalam fase buih bertujuan untuk pemulihan kontrol Dengan alexnet dan vgg16 arsitektur klasifikasikan gambar buih lebih dari 95 % Menyarankan menggunkan data besar dalam penelitian dengan deep convolutional neural networks agar hasilnya lebih valid Zhang et al [36] Automatic Facial Expression Recognition Based on Hybrid Features Untuk pengenalan ekspresi wajah dari tampilan gambar wajah depan secara otomatis Dengan menggunakan dukungan classifier mesin vektor (SVM), metode yang diusulkan dapat mencapai tingkat pengakuan 87,33%. Dalam pengenalan ekspresi wajah otomatis: fitur lokalisasi dan ekstraksi fitur diusulkan metode inisialisasi adaptif untuk model AAM, yang lebih sesuai dengan lokalisasi titik fitur gambar wajah variasi ekspresi. Dan seperangkat fitur hibrida, terdiri dari fitur AAM bentuk, geometri, dan penampilan. Alvina Khairun Nisa’[37] Aplikasi Metode Hidden Markov Model Untuk Identifikasi Wajah Individu Untuk mendapatkan program/perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mengenali individu/orang. Metode Hidden Markov Model, berhasil mengidentifikasi wajah individu Menambah keberagaman data training untuk citra wajah individu dan percobaan dengan ekstrak fitur lain agar lebih akurat Trigueros et al[38] Enhancing Convolutional Neural Networks for Face Recognition with Occlusion Maps and Batch Triplet Loss Untuk mengetahui bagian mana dari wajah manusia yang lebih penting untuk mencapai tingkat akurasi yang tinggi dengan bantuan convolutional neural network Model CNN terbaik dihasilkan dari kombinasi dua pendekatan yang diusulkan dari penelitian ini Diusulkan Peta oklusi untuk memvisualisasikan daerah okulasi, pada saat yang sama dan model klasifikasi pada wajah yang menampilkan oklusi buatan.
Peneliti Judul Tujuan dari paper Kesimpulan Saran / Kelemahan Chevtche nko et al [39] A Convolutional Neural Network with Feature Fusion for Real- Time Hand Posture Recognition Convolutional Neural Network (CNN) bertujuan untuk pengenalan postur tangan Pada sebagian besar dataset yang dievaluasi, gambar biner dapat memberikan tingkat recog konten setara dengan kedalaman atau grayscale representasi. Peneliti menyarankan untuk menyelidiki metode lain untuk hyperparameter seleksi dan optimasi, seperti algoritma multi-objektif. Andy Rizki Wiyono dan Elly Matul Imah [40] Pengenalan Citra Ekspresi Wajah Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis (Pca) Dan Extreme Learning Machine Bertujuan untuk mengenali Ekspresi wajah senang, sedih, marah, jijik, takut, terkejut dan netral. Pengimplementasia n algoritma PCA dan ELM untuk pengenalan citra ekspresi wajah akurasi tertinggi terdapat pada percobaan dengan menggunakan 90 fitur fungsi aktivasi sigmoid, dengan rasio train tes = 41 epoch sebanyak 65, testing akurasi sebesar 0.715 (71.5%) Pengenalan citra Lainnya dengan dataset yang digunakan berjumlah lebih banyak daripada dataset yang saat ini digunakan. Muhamm ad Zufar dan Budi Setiyono [27] Convolutional Neural Networks untuk Pengenalan Wajah Secara Real-Time Panelitian ini bertujuan untuk mengenali wajah dengan CNN untuk memberi label. Konstruksi model Convolutional Neural Networks dengan kedalaman 7layer model konvolusi sebagai pembangun jaringan antara lain input layer, convolutional layer C1, pooling layer P2, convolutional layer C3, pooling layer P4, hidden layer H dan output layer F berhasil mengklasifikasikan gambar wajah dengan rata-rata tingkat akurasi lebih dari 87%. Memilih hardware kamera digital yang memiliki resolusi tinggi dan memiliki fitur autofocus agar didapatkan gambar yang jelas walaupun obyek bergerak sehingga dapat meningkatkan kinerja jaringan sebelum masuk model baik untuk deteksi dan pengenalan Sinar Sinurat [41] Analisa Sistem Pengenalan Wajah Berbentuk Citra Digital Dengan Algoritma Principal Components Analysis membangun suatu desain sistem pengenalan wajah dengan penerapan metode PCA pada masukan citra wajah digital dalam posisi menghadap kamera Pengenalan citra wajah tunggal akan lebih mudah dan akurat dikenali bila dibandingkan dengan pengenalan citra wajah banyak. Adanya metode atau algoritma lain yang mungkin lebih singkat dan lebih akurat sehingga hasil yang diperoleh lebih sesuai dengan yang diinginkan (error yang sangat kecil).

## V.  PENUTUP
Studi  yang  termasuk  dalam  sistematis  ini menunjukkan bahwa literatur tentang argumen ini  difokuskan  terutama  pada  pengenalan wajah  dan  Convolutional  Neural  Network, gagasan  utama  metode  ini  adalah  dengan menggunakan  Convolutional  Neural  Network untuk  melakukan  identifikasi  wajah  kami mengevaluasi  metode  yang  kami  usulkan dalam 15 eksperimen dengan mempertimbangkan  arsitektur  dan  tingkat akurasi  yaitu  mendapatkan  tingkat  akurasi 98.8%  dengan  image  size  64x64x3  dan  15 eksperimen  mengenai  pengenalan  wajah  dan menunjukan  bahwa  ukuran  gambar,  kualitas gambar,  pola  gambar  berpengaruh  pada proses pengenalan wajah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1.]  A.K.  Jain  and  Li  S.Z,  Handbook  of face recognition. New York: Springer,
2011.
[2.]  Dewi Agushinta R., and Indri Septadepi, Face Recognition System Using Eignface  Method  based  on  Facial Component Region, Gunadarma University, 2012. [3.]  S.K. Bhattacharyya, and K. Rahul, Face
Recognition  By  Linear  Discriminant Analysis. International Journal of
Communication Network Security , ISSN,
pp. 2231-1882, 2013.
[4.]   R.  Chellappa,  C.L.  Wilson  and  S. Sirohey, Human and
machine recognition of faces: A survey.
Proceedings of the IEEE , 83(5), pp.705- 741, 1995.
[5.]  Ketut  I  Budiarsa, “Air  Kejujuran”  Jalan Membangun  Karakter  Siswa  Sekolah Dasar. Jurnal  Dikdaktika  Pendidikan Dasar , Vol 2, No 2, 2018.
[6.]  Nisa et al, Layanan Bimbingan
Kelompok  Dengan  Teknik  Sosiodrama Untuk  Meningkatkan  Kejujuran  Siswa Kelas Vii A Smp Negeri 17 Banjarmasin.
Jurnal  Bimbingan  dan  Konseling  Ar- Rahman ,  Volume  5,  Nomor  2,  e-ISSN 2477-6300, 2019.
[7.]  Rowley  H.,  Baluja  S.,  and  Kanade  T., Neural  network-based  face  detection, IEEE  Trans.  Pattern  Anal.  Mach.  Intell , 20, 23-38, 1998.
[8.]  Er  M.J.,  Wu  S.,  Lu  J.,  Toh  H.L.,  Face recognition  with  radial  basis  function (RBF)  neural  networks, IEEE  Trans .
Neural Net,13, 697- 710, 2002.
[9.]  Osuna E., Freund R., Girosi F., Training support  vector  machines:  an  application to face detection, in: Proceedings of the IEEE  Conference  Computer  Vision  and Pattern Recognition, 1997, 130-136.
[10.]  Ning  et  all,  2019,  Recognition  oriented facial  image  quality  assessment  via deep  convolutional  neural  network, Neurocomputing  by  Elsevier  B.V, 0925- 2312.
[11.]  Kelly  M.  D.,  Visual  Identification  of People  by  Computer. Stanford  AI Project, Stanford, CA, Technical Report ,
1970, AI-130
[12.]  Meethongjan  Kittikhun  dan  Mohamad Dzulkifli,  2007,  A  Summary  of  literature review:  Face  Recognition, Postgraduate Annual Research Seminar .
[13.]  Lu J., Yuan X., and Yahagi T., A method of  Face  recognition  based  on  Fuzzy  c- Means  clutering  and  associated  sub- NNs. Proc. IEEE , 18(1), 2007, 150-159 [14.]  Gatesakda  Srikotea    dan  Anupap Meesomboon,  2016,  Face  Recognition Performance
Improvement Using Derivative  of  Accumulated  Absolute Difference Based on Probabilistic Histogram, International Electrical Engineering  Congress,  iEECON2016, 1877-0509. [15.]  Ding et all, 2016, Trunk-Branch Ensemble Convolutional Neural Networks for Video-based Face Recognition, Ieee  Transactions  On Pattern Analysis And Machine Intelligence, 0162-8828. [16.]  Guo  et  all,  2019,  A  fast  face  detection method via convolutional neural network, Neurocomputing  Elsevier  B.V, 0925-2312.
[17.]  Coúkun  et  all,  2017,  Face  Recognition Based on Convolutional Neural Network, IEEE, 978-1-5386-1750-2
[18.]  Hansena  et  all,  2018,  Towards  on-farm pig  face  recognition  using  convolutional neural  networks, Computers  in  Industry journal elsevier, 0166-3615 (145-152).
[19.]  Matsugu et all, 2003, Subject independent facial expression
recognition  with  robust  face  detection using  a  convolutional  neural  network, Elsevier Science Ltd. All rights reserved , 555 –559.
[20.]  Xingcheng  Luo,  Ruihan  Shen,  Jian  Hu, Jianhua  Deng,  Linji  Hu,  Qing  Guan,  A Deep Convolution Neural Network
Model for Vehicle Recognition and Face
Recognition,  International  Congress  of Information and Communication Technology, 715 –  720, 2017. [21.]  Changxing  Ding, Dacheng  Tao , Trunk- Branch  Ensemble  Convolutional  Neural Networks for Video-based Face Recognition,  IEEE  Transactions  On Pattern Analysis And Machine Intelligence, 40 (4), 1002-1014, 2018. [22.]  Zangeneh  et  al,  Low  resolution  face recognition  using  a  two-branch  deep convolutional neural
network architecture, Expert Systems With
Applications  Published  by  Elsevier  Ltd, 0957-4174, 2020.
[23.]  Luo  et  al,  A  Deep  Convolution  Neural Network  Model  for  Vehicle  Recognition and  Face  Recognition, ScienceDirect Published  by  Elsevier  B.V.  This  is  an open  access  article  under  the  CC  BY- NC-ND license, 1877-0509 (715 – 720),
2017.
[24.]  Jie  Shao,  Yongsheng  Qian,  Three convolutional  neural  network  models  for facial expression recognition in the wild, Elsevier  B.V.  All  rights  reserved ,  0925-
2312, 2019. [25.]  Burhanudin Ramdhani et al.,
“Convolutional  Neural  Networks  Models for  Facial  Expression  Recognition” International  Symposium  on  Advanced Intelligent Informatics (SAIN), 2018.
[26.]  Liang  et  al,  CNN-Based  Image  Analysis for  Malaria  Diagnosis, IEEE  International Conference on Bioinformatics and Biomedicine  (BIBM), 978-1-5090-1610- 5, 2016.
[27.]  Muhammad  Zufar  dan  Setiyono  Budi, Convolutional  Neural  Networks  untuk Pengenalan  Wajah  Secara  Real-Time, Jurnal Sains Dan Seni ITS, Vol. 5 No. 2, 2337-3520, 2016.
[28.]  Santoso  Aditya  dan  Ariyanto Gunawan, Implementasi  Deep  Learning  Berbasis Keras  Untuk  Pengenalan  Wajah, Jurnal Emitor, Vol.18 No. 01, ISSN 1411-8890, 2018.
[29.]  Ding  et  al,  Investigation  Of  Different Skeleton  Features  For  Cnn-Based  3d Action  Recognition, IEEE  International Conference  on  Multimedia  and  Expo Workshops (ICMEW) , 978-1-5386-0560-
8, 2017.
[30.]  Liu  et  al,  3D  Convolutional  Neural Network  based  on  memristor  for  video recognition, Elsevier  B.V, 0167-8655, 2018.
[31.]  Ranjan et al, An
All-In-One
Convolutional  Neural  Network  for  Face Analysis , IEEE 12th International Conference  on  Automatic  Face  & Gesture Recognition, 978-1-5090, 2017.
[32.]  Zhuang et al, Recognition oriented facial image  quality  assessment  via  deep convolutional neural network, Vol 358, 17  September  2019,  Pages  109- 118, 2019.
[33.]  Kristian  et  al,  Klasifikasi  Nyeri  pada Video  Ekspresi  Wajah  Bayi, JNTETI, Vol. 7, No. 3, ISSN 2301 – 4156, 2018.
[34.]  Jalali et al, Sensitive deep convolutional neural  network  for  face  recognition  at large  standoffs  with  small  dataset, Elsevier Ltd, 0957-4174, 2017.
[35.]  Y.  Fu,  C.  Aldrich,  Flotation  froth  image recognition  with  convolutional  neural networks, Elsevier  Ltd, 0892-6875,
2019.
[36.]  Zhanga et al, Automatic Facial
Expression Recognition Based on Hybrid  Features, Elsevier  Ltd, 1876- 6102, 2012.
[37.] Alvina  Khairun  Nisa’,  Aplikasi  Metode Hidden  Markov  Model  Untuk  Identifikasi Wajah Individu, Surabaya, 2017.
[38.]  Trigueros  et  all,  2018,  Enhancing Convolutional  Neural  Networks for  Face Recognition  with  Occlusion  Maps  and Batch  Triplet  Loss, ElsevierS ,  0262- 8856(18)30156-2, 2017.
[39.]  Chevtchenko  et  al,  A  convolutional neural  network  with  feature  fusion  for real-time  hand  posture  recognition, Applied Soft Computing, S1568- 4946(18)30527-1, 2018.
[40.]  Andy Rizki Wiyono dan Elly Matul Imah, “Pengenalan  Citra  Ekspresi  Wajah Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis (PCA) Dan
Extreme  Learning  Machine  (ELM )”, MATHunesa  Jurnal  Ilmiah  Matematika.
Volume 6 No.2. ISSN 2301-9115, 2018.
[41.]  Sinar Sinurat, Analisa Sistem Pengenalan  Wajah  Berbentuk  Citra Digital Dengan Algoritma Principal Components  Analysis,  Informasi  Dan Teknologi  Ilmiah  (INTI),  Vo  l:  III,  ISSN: 2339-210X, 2014.