## DETEKSI PENGENALAN WAJAH ORANG BERBASIS  AI COMPUTER VISION
Finis Hermanto Laia 1 *, Rika Rosnelly 2 , Alvinur Naswar 3 , Karuniaman Buulolo 4 , Mega Christin Morys Lase 5 1,2,3,4,5 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama Medan, Indonesia
e-mail: * finishermanto@gmail.com , 2 rika@potensi-utama.ac.id , 3 alvinurvinopandora@gmail.com , 4 karuniaman12@gmail.com , 5 megalase1999@gmail.com

## Abstrak
Teknologi  kecerdasan  buatan  (AI)  telah  menjadi  perhatian  utama  dalam  penerapan Personal Identification (PI). Visi komputer sebagai subkategori AI bertujuan untuk mengekstrak informasi  yang  berguna  dari  gambar.  Pengenalan  wajah  menjadi  penting  karena  kompleksitas wajah  manusia  yang  memiliki  ciri-ciri  berbeda.  Penelitian  ini  berfokus  pada  pengenalan  dan verifikasi  wajah menggunakan computer vision dengan  tujuan mendeteksi dan mengenali  citra wajah  seseorang  secara  akurat.  Algoritma  Histogram  of  Oriented  Gradients  (HOG)  digunakan sebagai solusi praktis untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam bidang keamanan dan aplikasi  lainnya.  Penelitian  ini  berkontribusi  dalam  mengembangkan  teknik  dan  metode  yang lebih  baik  untuk  deteksi  wajah  dan  pengolahan  gambar  dalam  bidang  teknologi  informasi, khususnya  dalam  aplikasi  pengenalan  wajah.  Hasil  dari  perancangan  dan  pengujian  deteksi pengenalan  dan  verifikasi  wajah  berbasis  computer  vision  menunjukkan  bahwa  program  yang dibuat  dari  model  algoritma  HOG  dengan  fitcecoc  multiclass  SVM  mampu  mendeteksi  citra wajah  orang  dengan  baik  setelah  melewati  proses  testing,  dengan  tingkat  akurasi  mencapai 98.5714%.
Kata kunci : Kecerdasan Buatan, Wajah , Histogram of Oriented Gradients

## Abstract
Artificial  intelligence  (AI)  technology has become  a  major  concern  in  the  application of Personal Identification (PI). Various personal identification applications have been extended to various fields such as forensic science, biometrics, medical, and education. Computer vision as  a  subcategory  of  AI  aims  to  extract  useful  information  from  images.  Face  recognition  is important because of the complexity of the human face, which has different characteristics. This research  focuses  on  facial  recognition  and  verification  using  computer  vision  with  the  aim  of accurately detecting and recognizing a person's facial image. Histogram of Oriented Gradients (HOG)  algorithm  is  used  as  a  practical  solution  to  increase  efficiency  and  effectiveness  in security and other applications. This research contributes to developing better techniques and methods for face detection and image processing in information technology, especially in facial recognition applications. The results of  the design and testing of computer vision-based facial recognition and verification detection show that the program created from the HOG algorithm model with the fitcecoc multiclass SVM is able to detect people's facial images well after going through the testing process, with an accuracy level of up to 98.5714%.
Keywords : Artificial Intelligence, Face, Histogram of Oriented Gradients
I. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi artificial intelligence  (AI)  yang  cukup  signifikan telah  menjadi  perhatian  untuk  penerapan Personal Identification (PI). Sebagai teknologi  berbasis  AI,  banyak  aplikasi personal  identification  telah  diperluas  ke berbagai  bidang  seperti  ilmu  forensik, biometrik,  medis  dan  pendidikan  [1].  AI atau  kecerdasan  buatan  adalah  bidang  ilmu komputer  yang  mempelajari  kecerdasan manusia  untuk  menciptakan  kecerdasan buatan yang mampu memecahkan masalah.
Visi komputer adalah subkategori kecerdasan  buatan  (AI).  Tujuan  dari  visi komputer adalah untuk mengekstrak informasi  yang  berguna  dari  gambar[2]. Sejumlah  sistem  telah  dikembangkan  yang memanfaatkan kemampuan pengenalan wajah,  termasuk  entri  dan  kontrol  yang aman,  pemrosesan  gambar,  dan  visi komputer,  penemuan  komputasi  yang membantu menciptakan sistem yang mendekati sistem visual manusia..
Pemrosesan  citra  dan  visi  komputer sekarang  sering  digunakan  di  perusahaan atau  institusi  untuk  meningkatkan  sistem keamanan  berdasarkan  data  karakteristik fisik  atau  perilaku  yang  disebut  biometrik [3].  Wajah  Itu  adalah  bagian  dari  manusia yang memiliki karakteristik berbeda. Karena  wajah  manusia  mewakili  sesuatu yang  kompleks,  sangat  penting  untuk mengembangkan  model  komputer  yang sempurna  untuk  pengenalan  wajah.  Salah satunya  adalah  kebutuhan  dalam  industri keamanan untuk mengidentifikasi informasi pribadi  individu,  mengisi  daftar  hadir dengan  menggunakan  pemindai  wajah,  dan membuka  pintu  dengan  menggunakan wajah [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh[5] yang mempunyai title penelitian Kombinasi deteksi  objek,  deteksi  wajah,  dan  perilaku anomali menggunakan mesin status kamera
pengintai.  Penelitian  ini  berfokus  pada perancangan  sistem  kamera  yang  terdiri dari  tiga  modul  utama  yaitu  object detection,  face  detection,  dan  anomalous behavior detection. Deteksi objek dilakukan dengan  menggunakan  metode  HOG-SVM. Hasil pengujian pada tiga modul menunjukkan akurasi masing-masing
modul  yaitu  88%  pada  deteksi  objek,  98% pada  deteksi  wajah  dan  78%  pada  deteksi anomali.
Pada  penilitian  ini,  pengenalan  dan verifikasi  wajah  akan  dibuat  menggunakan computer  vision,  dalam  pengembangan  ini bagaimana  sistem  keceradasan  buatan berbasis computer vision dapat mendeteksi, dan untuk mengenali citra wajah seseoarang dengan akurat. Pengenalan wajah seseorang dengan  menggunakan  algoritma  Histogram of  Oriented  Gradients  (HOG)  dengan menggunakan  multi  class  SVM  sebagai solusi untuk masalah praktis serta meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas dalam  berbagai  bidang  seperti  keamanan. Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan  teknik  dan  metode  yang sebelumnya  yang  lebih  baik  dan  aplikasi dalam  bidang-bidang  teknologi  informasi terkait  efektifitas,  akurasi  dari  model  yang digunakan, khususnya dalam bidang deteksi wajah  dan  pengolahan  gambar  dengan menggunakan  computer  vision  bahasa pemograman matlab.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  terkait  sistem  deteksi pengenalan  wajah  orang,  pada  penelitian yang  dilakukan  oleh[6]  judul  “Penerapan Metode  Convolutional  Neural  Network Pada  Aplikasi  Deteksi  Wajah  Buronan Berbasis  Web”,  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan  sistem  pengenalan wajah  secara  real-time  untuk  mendeteksi wajah  buronan  (DPO)  yang  sedang  dicari
oleh  pihak  kepolisian.  Metode  yang digunakan  adalah  Convolutional  Neural Networks (CNN) yang telah terbukti akurat dalam  mengenali  citra wajah.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  dalam berbagai  kondisi  intensitas  cahaya  (2,  17, 24,  hingga  3500  lux  meter),  citra  wajah dapat  diidentifikasi  dengan  baik  pada kisaran  intensitas  tertentu  (43  hingga  1200 lux  meter).  Pada  percobaan  menggunakan tiga  citra  wajah  yang  sudah  dilatih,  sistem ini  dapat  mendeteksi  wajah  dengan  tingkat akurasi  sebesar  77%  untuk  wajah  yang terdeteksi  dengan  benar  dan  22%  untuk wajah yang terdeteksi secara salah.
Selanjutnya penelitian oleh[7] dengan judul “Perancangan  Sistem  Pengenalan  Wajah
Dan  Masker  Menggunakan  Raspberry  Pi. Sistem ini memanfaatkan bahasa
pemrograman  Python  dan  beberapa  library seperti  OpenCV  dan  face_recognition.
Sistem  yang  dibangun  memiliki  tujuan untuk  mengenali  wajah  seseorang  dan mendeteksi apakah orang tersebut menggunakan  masker  atau  tidak.  Hasil pengujian  menunjukkan  tingkat  akurasi yang  sangat  tinggi.  Pada  kondisi  di  mana subjek  tidak  menggunakan  masker,  sistem mencapai tingkat akurasi 100%.
Selanjutnya
penelitian oleh[8]
dengan judul penelitian “Pengenalan Wajah Menggunakan  Opencv  Untuk  Validasi
Peserta  Ujian  Penerimaan  Mahasiswa Baru”.  Penelitian  ini  bertujuan  mengatasi kecurangan dalam ujian penerimaan mahasiswa baru, khususnya yang melibatkan  penggunaan  orang  lain  untuk mengerjakan  ujian.  Sistem  ini  dijalankan pada  mikroprosesor  Raspberry  Pi  4  dan digunakan  untuk  menguji  gambar  wajah. Hasil  dari  pengujian  sistem  berhasil mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  93% setelah  93  epoch  pelatihan.  Pada  jarak antara  objek  wajah  dengan  kamera  sejauh 149  cm,  sistem  berhasil  mendeteksi  objek
wajah yang valid. Selanjutnya oleh[9] Pada
Klasifikasi Ekspresi Wajah Dengan Algoritma Support Vector Machine. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machines  (SVM)  untuk mengklasifikasikan  ekspresi  wajah  dengan memanfaatkan bahasa pemrograman Matlab.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menilai  tingkat  akurasi, presisi, dan recall dalam mengklasifikasikan ekspresi wajah
menggunakan  SVM.  Hasil  dari  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  model  SVM mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  75,97% dalam  mengklasifikasikan  ekspresi  wajah. Penelitian oleh[10] Dengan judul penelitian “Klasifikasi  Hewan  Mamalia  Berdasarkan
Bentuk Wajah Menggunakan Fitur Histogram  Of  Oriented  Dan  Metode Support  Vector  Machine”.  Metode  yang digunakan  terdiri  dari  Histogram  of Oriented Gradients (HOG) sebagai ekstraksi  ciri  bentuk  dari  citra  dan  Support Vector  Machine  (SVM)  sebagai  algoritma klasifikasinya.  Hasil  pada  penelitian  yang dilakukan kombinasi fitur HOG dan metode SVM dengan kernel Linear yang menggunakan  10-fold  memberikan  hasil terbaik  dengan  akurasi  sebesar  sembilan puluh  enam  koma  lima  puluh  lima  persen, presisi  sebesar  tujuh  puluh  tujuh  koma sembilan  puluh  dua  persen,  dan  hasil kembali    berjumlah  tujuh  puluh  empat koma sebelas persen.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh[11] Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi masalah  ini  dengan  mengklasifikasikan jenis talas berbasis tekstur daun menggunakan fungsi SVM (Support Vector Machine) dan GLCM (Grayscale Cookcurrence Matrix). Dataset yang digunakan  terdiri  dari  4  spesies  tanaman talas,  masing-masing  45  citra  untuk  data latih  dan  15  citra  untuk  data  uji.  Gambar- gambar  ini  diskalakan  ke  ukuran  250x250
piksel  dan  diubah  dari  gambar  berwarna (RGB)  menjadi  gambar  skala  abu-abu. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  berbeda  untuk  empat  spesies talas  yaitu  Amazon  Caladium  dengan akurasi  75%,  Red  Star  Caladium  dengan akurasi  75%,  White  Christmas  Caladium dengan  akurasi  58%,  dan  White  Queen Keladi dengan akurasi 75%. akurasi 75%%.
Ketepatan. Presisi..
Penelitian yang dilakukan  oleh[12]  Pada  penelitian  ini berfokus  pada  pendekatan  computer  vision untuk mengenali buah-buah lokal langka di Bangladesh.  Beberapa  buah  langka  lokal diklasifikasikan berdasarkan fitur-fitur yang diekstraksi dari citra-citra. Dalam eksperimen  ini,  480  citra  dari  6  buah  lokal langka  digunakan.  Citra-citra  tersebut mengalami beberapa tahap pra-pemrosesan, kemudian  fitur-fitur  diharapkan  diekstraksi menggunakan  segmentasi  citra.  Klasifikasi buah-buah dilakukan menggunakan support vector machines (SVMs). Hasil eksperimen menunjukkan  tingkat  akurasi  klasifikasi sebesar  94.79%,  yang  dianggap  baik  dan menjanjikan untuk penelitian mendatang.

## 2.2 Pengenalan Wajah
Pengenalan  wajah  mengenali  bentuk gambar wajah manusia dengan mencocokkan  tekstur  kontur  wajah  dengan gambar  digital  yang  disimpan  dalam database.  Pengenalan  wajah  merupakan salah  satu  topik  yang  banyak  diteliti  dalam bidang  computer  vision,  dengan  aplikasi  di berbagai  bidang  seperti  fitur  keamanan pada  aplikasi  seperti  media  sosial,  aplikasi keuangan, dan lain-lain.[13]. deteksi wajah. Terdapat tiga bagian dalam sistem pengenalan wajah yaitu:
1. Mendeteksi dan menormalkan wajah
2. Ekstraksi dan normalisasi wajah yang tepat
3. Klasifikasi untuk hasil identifikasi

## 2.3 Computer Vision
Komputer  visi  merupakan  kemajuan teknologi yang mampu memproses, menganalisa,  dan  mendeteksi  suatu    citra kemudian merubahnya menjadi suatu informasi  bagi  sistem  untuk  mengambil suatu keputusan. Dengan kata lain teknologi computer  vision  terinspirasi  dari  fungsi mata manusia untuk mengenali suatu objek untuk dijadikan suatu informasi  yang dapat diolah  pada  sistem  komputer[14].  Visi komputer adalah ilmu yang memungkinkan komputer  untuk  melihat  objek  yang ditangkap  oleh  kamera.  Tujuan  computer vision  adalah menemukan cara terbaik bagi komputer  yang  memiliki  “penglihatan manusia” atau  sama dengan manusia  untuk melihat  hal-hal  yang  dapat  membantu menentukan  lokasi  manusia  berdasarkan gerakan tubuh saat melakukan tugas sehari- hari  mengidentifikasi  aktivitas[15].  Visi komputer adalah kombinasi dari pemrosesan  gambar  dan  pengenalan  pola. Visi komputer yang dikombinasikan
dengan  kecerdasan  buatan  akan  mampu menciptakan sistem kecerdasan visual [16]. Penelitian  oleh[17]  Visi  komputer  adalah bidang  penelitian  yang  bertujuan  untuk menggunakan  gambar  atau  gambar  untuk membuat  keputusan  yang  berguna  dalam mengenali  objek  dan  situasi  fisik  dunia nyata.

## 2.4 Biometrik
Biometrik adalah ciri khas seseorang. Karakteristik  biometrik  unik  seseorang dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi pemiliknya.  Karakteristik  unik  orang  ini dapat  diukur  dengan  sensor  dan  datanya dapat dikenali dan diidentifikasi. Data yang berhasil  diperoleh  diubah  menjadi  data digital,  sehingga  merupakan  data  yang dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi seseorang.  Data  biometrik  unik  seseorang, salah  satunya  dapat  diidentifikasi  melalui
sidik  jari,  retina,  atau  pengenalan  wajah [18].

## 2.5 Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machines  adalah proses  seperti  verifikasi  pembelajaran mesin yang menganalisis dan mengidentifikasi  pola  dalam  data  input untuk  melakukan  analisis  klasifikasi  atau regresi.  SVM  digunakan  dalam  berbagai
aplikasi termasuk pengenalan digit, pengenalan  tulisan  tangan,  pengenalan wajah,  klasifikasi  kanker,  prediksi  deret waktu,  dan  banyak  lagi  [19].  SVM  adalah algoritma  pembelajaran  mesin  terawasi yang digunakan untuk memecahkan masalah  klasifikasi  atau  regresi  [20], dimana bertujuannya yaitu untuk ditemukan hyperplane yang berfungsi untuk dipisahkan  beberapa  kelas  dalam  ruang  x1 dan y1 [21].

## 2.6 Histogram  of  Oriented  Gradient
(HOG )
Oriented  Gradient  Histogram  (HOG)
digunakan  untuk  mengekstrak  properti  dari objek  citra  dengan  mengubah  citra  RGB (red,  green,  dan  blue)  menjadi  grayscale kemudian  menghitung  nilai  gradien  dari setiap  piksel  pada  citra,  karena  setiap  citra memiliki  properti.  Hal  ini  tercermin  dalam distribusi  gradien  yang  diperoleh  dengan membagi citra menjadi area-area kecil yang disebut  sel  HOG,  setiap  sel  terdiri  dari histogram  gradien  yang  mewakili  objek. Metode  HOG  dapat  digunakan  sebagai deskriptor untuk pencarian gambar berbasis sketsa,  deteksi  POI,  dan  kemampuan  untuk membedakan  objek  secara  visual  dalam kondisi  cahaya  redup  [22].  Langkah pertama  adalah  mengubah  citra  RGB menjadi  grayscale  kemudian  menghitung nilai  gradien  setiap  piksel  pada  citra.  Ini muncul  dalam  distribusi  gradien  yang diperoleh dengan membagi gambar menjadi
area  kecil  yang  disebut  sel  HOG  dari gradien, yang mewakili objek[23].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Prosedur Penelitian Metodologi untuk melakukan pengenalan  wajah berbasis computer  vision dapat ditunjukkan pada gambar 1. Rancangan metodologi alur diagram penelitian pengenalan objek. Gambar 1. Metodologi Alur Diagram Penelitian 3.2 Data Set Dalam membangun sistem
pengenalan  wajah  pada  penelitian  ini, pembelajaran  model  yang  akan  digunakan membutuhkan  banyak  input  data  berupa gambar  dan  data  output  berupa  label. Kumpulan  data  yang  digunakan  adalah kumpulan  data  dalam  jumlah  besar  dan setiap gambar sudah memiliki keterangan di atasnya.  Dalam  penelitian  ini,  dataset adalah  di  peroleh  dari  data  sekunder  yang dapat
di aksess laman https://www.kaggle.com/datasets/chazzer/s miling-or-not-face-data .
3.3 Training Image Database Pada tahap ini data yang dikumpulkan  dan  telah  di  labelling  pada
masing-masing kelas
guna
untuk mengembangkan  model  pengenalan  wajah, khususnya  dalam  bidang  pengenalan  citra gambar atau komputer penglihatan (computer  vision).  Pada  training  image basis  data  ini  berisi  berbagai  macam gambar  yang  telah  diannotasi  atau  diberi label  sehingga  model  dapat  mempelajari pola  dan  fitur  yang  relevan  dari  gambar- gambar tersebut.

## 3.4 Features Vector HOG
Features  vector  digunakan  untuk mengekstraksi ciri-ciri objek dalam
pengolahan gambar, seperti distribusi gradien  atau  perubahan  intensitas  di  dalam suatu gambar.

## 3.5 Correcting  Output  Codes  (Ecoc Based Multi-Class SVM)
Pada  tahap  ini  proses  digunakan untuk  mengatasi  tantangan  klasifikasi multi-kelas  dengan  mengubahnya  menjadi klasifikasi  biner  yang  lebih  sederhana. Dalam klasifikasi multi-kelas terdapat lebih dari dua kelas yang harus diidentifikasi oleh model.  Pendekatan  dasar  SVM  klasifikasi biner  antara  dua  kelas  dan  memberikan hasil  klasifikasi  untuk  setiap  kelas  secara keseluruhan.

## 3.6 Trained Classifier
Model  algoritma  klasifikasi  yang telah  melalui  proses  pelatihan  (training) pada  data  pelatihan  yang  telah  diberi  label. Proses  pelatihan  ini  melibatkan  proses pengajaran  model  untuk  mengenali  pola dan  hubungan  dalam  data  pelatihan sehingga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  data  baru  yang  belum pernah  dilihat  sebelumnya.  Performa  dari Trained  Classifier  sangat  tergantung  pada
kualitas  data  pelatihan,  pemilihan  model yang  tepat,  dan  proses  pengenalan  yang efektif.

## 3.7 Test Image Database
Pada  tahap  ini  untuk  menguji  dan mengevaluasi  kinerja  model  atau  algoritma yang  sudah  dibangun  setelah  melewati proses  training  pengolahan  gambar  dan pengenalan  objek,  selanjutnya  mengambil data  gambar  dari  database  tersebut  sebagai input  dan  menghasilkan  prediksi  atau  hasil klasifikasi  fitur  image.  Pengujian    ini menggunakan    data    berjumlah  100    untuk setiap  kelas  image  Salma,  Serena,  Silvio, Spencer,  dari  4  kelas  tersebut  total keseluruhan data uji yang digunakan dalam penelitian ini hanya 400 citra wajah.

## 3.8 Accuracy Confusion Matrix
Tahap  ini  melakukan  pengujian dengan  menggunakan  data  uji  yang bertujuan  untuk  menghasilkan  tingkat presisi yang tinggi citra pada bentuk wajah. Lalu  hasil  dari  pengklasifikasian  tersebut dihitung untuk menghasilkan tingkat keberhasilan  metode  yang  telah  digunakan yaitu,  menggunakan  confussion  matrix (Precission, Recall, Accuracy)[24].

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  memiliki  400  gambar wajah  disisihkan  dalam  empat  kelas  yaitu Wajah  Serena,  Salma,  Silvio,  dan  Spencer dengan masing-masing kelas data berjumlah  100.  Data  training  memiliki  70 citra  wajah  dan  Sampel  data  Uji  30  citra pada  masing-masing  kelas.  Citra  wajah memakai  extensi  JPG.  Berikut  contoh  citra wajah orang   yang  dipakai dan   dijelaskan pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. DataSet Citra Wajah

## 4.1 Fitur Vectors HOG
Pada  tahap  ekstraksi  fitur  dihasilkan pola gradien dalam citra, citra input di ubah ke  skala  abu-abu,  kemudian  menghitung nilai  piksel  fitur  HOG  pada  bentuk  arah vertical dan horizontal, selanjutnya mengambil  nilai  magnitude  dan  orientasi. Dengan  rumus Magnitudo =  sqrt(Gx^2  + Gy^2),  Orientasi  =  Arah  (derajat)  =  atau (Gy / Gx) * (180 / pi). Berikut nilai proses ekstraksi  fitur  HOG  dari  matriks  gradien pada  bentuk  arah  vertikal  dan  horizontal pada satu citra wajah salma.jpg:
Maka  perhitungan  magnitudo  dan orientasi  untuk  piksel  pada  objek  citra tersebut:
1. Piksel tengah (gradien horizontal): Gx = 3, Gy = 0
Magnitudo = sqrt(3^2 + 0^2) = 3
Arah (derajat) = atan(0 / 3) * (180 / pi)
= 0 derajat
2. Piksel tengah (gradien vertical): Gx = 0, Gy = 0 Magnitudo = sqrt(0^2 + 0^2) = 0 Arah (derajat) = 0
Berikut tabel yang menunjukkan nilai piksel fitur HOG untuk setiap piksel dalam matriks diatas:

## Tabel 1. Perhitungan Magnitudo Dan
Orientasi Pikse l Gx Horizonta l Gy Vertica l Magnitud o Arah (Derajat ) [1,1] 2 1 sqrt(5) 26.57° [1,2] 4 2 sqrt(20) 26.57° [1,3] 6 1 sqrt(37) 9.46° [2,1] 1 0 1 0° [2,2] 3 0 3 0° [2,3] 5 0 5 0° [3,1] 2 -1 sqrt(5) -26.57° [3,2] 4 -2 sqrt(20) -26.57° [3,3] 1 -1 sqrt(2) -45° Hasil ekstraksi HOG tersebut
menggambarkan  representasi  pola  gradien dalam  citra  dengan  menghitung  magnitudo dan  orientasi  dari  gradien  dalam  arah vertikal  dan  horizontal.  Gambar  berikut HOG image yang dihasilkan dari program.
Gambar 3. Image Fitur HOG

## 4.2 Training Fitur
Pada    tahap  ini  data  latih  citra  wajah tersebut  di  ubah  dari  citra  RGB  menjadi grayscale  yang  berukuran  240x320  pixel. yang  didapatkan  dari  nilai  lx  dan  nilai  ly. Kemudian  training  model  dengan fitcecoc SVM classifier training pada tahap ekstraksi ciri  fitur  HOG  didapatkan  hasil  yang terdapat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Training Ciri fitur

## 4.3 Testing Fitur
Pada  tahap ini proses ekstraksi untuk pengujian yang dilakukan dengan
menggunakan  fitur  HOG  dan  mendapatkan hasil yang terdapat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Testing Ciri fitur

## 4.4 Hasil Deteksi Pengenalan Wajah
Pada deteksi pengenalan wajah orang
saat di uji aplikasi yang telah di buat setelah melawati  proses  tahap  training  dan  testing dengan  computer  vision  terlihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Deteksi Wajah
Berdasarkan hasil deteksi pengenalan wajah  citra  orang  pada  gambar  diatas terdapat  hasil  identifikasi  yang  tidak terdeteksi,  terdapat  pada  saat  dilakukan pendeteksi  wajah  orang  Spencer,  namun yang  terdektesi  di  labelling  dengan  nama Serena. Sehingga nilai yang dihasilkan pada citra  wajah  secara  keseluruhan  dengan Algoritma  HOG  comparasi  dengan  fitur training  model  multiclass  fitcecoc  SVM classifier tingkat Akurasi sebesar 98.5714%.

## 4.5 Pengujian Data Dengan Confusion Matrix
Proses  ini  memprediksi  citra  yang ada  kemiripan  pada  model,  kemudian menentukan  citra  tersebut  ada  di  kelas mana.  Gambar  dibawah  ini  menampilkan confusion  matrix  dari  training  data  dan pengujian  citra  berjumlah  70  citra  yang dilakukan terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Data Uji Confusion Matrix
Berdasarkan  hasil  confusion  matrix menunjukkan bahwa pengujian sistem pada data  uji  ini  berhasil  melakukan  klasifikasi pada  pada  masing-masing  kelas.  Berikut klasifikasi citra wajah orang yang dihasilkan  nilai  ditunjukkan  oleh  tabel  2 sebagai berikut:

## Tabel 2. Confusion Matrix
Pada tabel 2 diatas untuk menghitung
confusion matrix dari data dengan
menggunakan metode umum dalam klassifikasi  terdiri  dari  empat  nilai  adalah True  Positives  (TP):  Jumlah  prediksi  yang benar positif. True Negatives  (TN): Jumlah prediksi yang benar negatif. False Positives (FP):  Jumlah  prediksi  yang  salah  positif. False Negatives (FN): Jumlah prediksi yang
salah negatif. Berikut perhitungan Accuracy,  Precision,  Recall  metrik-metrik tersebut: 1. Accuracy: Accuracy = (TP(Salma) + TP(Serena) + TP(Silvio) + TP(Spencer)) / Total instance Accuracy = (7 + 27 + 21 + 14) / (7 + 27 + 21 + 14 + 1) = 0.9861
2. Precision: Precision(Salma)  =  TP(Salma)  / (TP(Salma) + TP(Serena) + TP(Silvio) + TP(Spencer)) = 7 / (7 + 27 + 21 + 14) = 0.0889 Precision(Serena)  =  TP(Serena)  /  (7 + 27 + 21 + 14) = 27 / (7 + 27 + 21 + 14) = 0.3429 (atau 34.29%) Precision(Silvio) = TP(Silvio) / (7 + 27 + 21 + 14) = 21 / (7 + 27 + 21 + 14) = 0.2643 Precision(Spencer)  =  TP(Spencer)  / (7 + 27 + 21 + 14) = 14 / (7 + 27 +
21 + 14) = 0.1762
3. Recall:
Recall(Salma) = TP(Salma) / (TP(Salma) + FN(Salma)) = 7 / (7 + 0) = 1.00 Recall(Serena)  =  TP(Serena)  / (TP(Serena)  +  FN(Serena))  =  27  / (27 + 0) = 1.00 Recall(Silvio) = TP(Silvio) / (TP(Silvio) + FN(Silvio)) = 21 / (21 + 0) = 1.00 Recall(Spencer)  =  TP(Spencer)  / (TP(Spencer)  +  FN(Spencer))  =  14
/ (14 + 1) = 0.9333
Dengan  nilai  akurasi  sekitar  98.61%, serta  Presisi  dan  Recall  yang  tinggi  untuk setiap kelas, penelitian ini mengindikasikan bahwa  model  yang  digunakan  mampu memberikan  prediksi  yang  akurat  dan konsisten dalam berbagai kelas.

## V. KESIMPULAN
Hasil perancangan dan pengujian dari deteksi  pengenalan  dan  verifikasi  wajah berbasis  computer  vision  yang  dilakukan pada  sistem  yang  dibangun,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  program  yang  dibuat dari model algoritma HOG dengan fitcecoc multiclass  SVM  mampu  mendeteksi  citra wajah orang setelah melewati proses testing dengan cukup baik. Dengan tingkat akurasi mencapai 98.5714%.

## VI. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang diperoleh  adapun  saran  untuk  penelitian berikutnya  pada  Deteksi  Pengenalan  dan Verifikasi  Wajah  yang  lebih  bervariasi seperti  perubahan  pencahayaan,  perbedaan sudut  pandang  dan  Analisis  Performa dengan Metrik, dapat menggunakan metode kombinasi algoritma lain dalam pengenalan dan  verifikasi  wajah  berbasis  computer vision.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] Syefrida  Yulina  and  Hoky  Nawa, “Dataset  Gambar  Wajah  untuk
Analisis  Personal  Identification,” J.
Prediksi Salma  Serena  Silvio  Spencer Aktual Salma 7 0 0 0 Serena 0 27 0 0 Silvio 0 0 21 0 Sipencer 0 1 0 14
Appl.  Comput.  Sci.  Technol. ,  vol.  3, no.  2,  pp.  193–198,  2022,  doi: 10.52158/jacost.v3i2.427.
[2] Y.  Obi,  K.  S.  Claudio,  V.  M. Budiman,  S.  Achmad,  and  A. Kurniawan, “Sign language recognition system for communicating  to  people  with disabilities,” Procedia Comput. Sci. , vol. 216, no. 2022, pp. 13–20, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2022.12.106.
[3] T. Susim and C. Darujati, “Pengolahan Citra untuk Pengenalan Wajah (Face Recognition) Menggunakan  OpenCV,” J.  Heal. Sains ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  534–545,
2021, doi: 10.46799/jsa.v2i3.202.
[4] M.  Farhan  Aditama  and  M.  S. Haryanti,  “Sistem  Pengenalan  Dan Verifikasi Wajah Menggunakan Transfer Learning Berbasis Raspberry  Pi,” J.  Teknol.  Ind. ,  vol.
12, no. 1, pp. 30–39, 2023.
[5] M. F. NURYASIN, C. MACHBUB, and  L.  YULIANTI,  “Kombinasi
Deteksi  Objek,  Pengenalan  Wajah dan Perilaku Anomali menggunakan State Machine untuk Kamera Pengawas,” ELKOMIKA  J.  Tek.
Energi  Elektr.  Tek.  Telekomun.  Tek.
Elektron. , vol. 11, no. 1, p. 86, 2023,
doi: 10.26760/elkomika.v11i1.86.
[6] C.  Widi  Wiguna,  J.  Dedy  Irawan, and  M.  Orisa,  “Penerapan  Metode Convolutional Neural Network Pada
Aplikasi  Deteksi  Wajah  Buronan
Berbasis  Web,” JATI  (Jurnal  Mhs.
Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1051– 1058, 2023, doi: 10.36040/jati.v6i2.5438. [7] R.  Syamsudaris,  M.  A.  Murti,  and
..., “Perancangan Sistem Pengenalan Wajah  Dan  Masker  Menggunakan Raspberry Pi,” eProceedings … , vol. 8,  no.  5,  pp.  4471–4478,  2021,
[Online]. Available: https://openlibrarypublications.telko muniversity.ac.id/index.php/enginee ring/article/view/15612%0Ahttps://o penlibrarypublications.telkomuniver sity.ac.id/index.php/engineering/arti cle/view/15612/15325 [8] A. Mutasil, M. Irsan, and D. Sujana, “Pengenalan  Wajah  Menggunakan Opencv  Untuk  Validasi  Peserta Ujian Penerimaan Mahasiswa Baru,” J.  SISKOM-KB  (Sistem Komput.  dan  Kecerdasan  Buatan) , vol.  5,  no.  1,  pp.  21–28,  2021,  doi: 10.47970/siskom-kb.v5i1.221. [9] E.  Renaldo  and  W.  Widhiarso, “Klasifikasi  Ekspresi  Wajah  dengan Algoritma Support Vector Machine,” MDP  Student  Conf. ,  vol.
2,  no.  1,  pp.  114–119,  2023,  doi: 10.35957/mdp-sc.v2i1.4201.
[10] M.  E.  Al  Rivan,  M.  Arman,  H. Irsyad,  and  R.  D.  Prameswara, “Klasifikasi Hewan Mamalia Berdasarkan Bentuk Wajah Menggunakan  Fitur  Histogram  of Oriented dan Metode Support Vector  Machine,” J. Sisfokom
(Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no.  1,  pp.  93–99,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1205.
[11] D.  Udjulawa,  “Klasifikasi  Tanaman Hias  Berdasarkan  Tekstur  Daun Menggunakan  Metode  Svm  Dan Fitur Glcm,” Klik - J. Ilmu Komput. , vol.  3,  no.  2,  pp.  121–127,  2023, doi: 10.56869/klik.v3i2.418.
[12] M. R. Mia, M. J. Mia, A. Majumder, S.  Supriya,  and  M.  T.  Habib, “Computer  vision  based  local  fruit recognition,” Int.  J.  Eng.  Adv. Technol. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  2810– 2820, 2019, doi: 10.35940/ijeat.A9789.109119. [13] A.  Fadlil,  D.  Prayogi,  A.  Dahlan,
and  Y.  Penulis  Korespondensi, “Sistem  Pengenalan  Wajah  pada Keamanan Ruangan Berbasis Convolutional  Neural  Network,” J. Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI , vol. 6, no. 2, pp. 636–647, 2022.
[14] N.  K.  Negoro,  E.  Utami,  and  A. Yaqin, “Klasifikasi Deteksi Penggunaan  Masker  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit.
dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  8, no.  2,  pp.  664–674,  2023,  doi: 10.29100/jipi.v8i2.3748.
[15] M.  Abdul  muthalib,  I.  Irfan,  K. Kartika, and S. M. Selamat Meliala, “Pengiraan  Pose  Model  Manusia Pada Repetisi Kebugaran Ai Pemograman Python Berbasis Komputerisasi,” INFOTECH J. , vol.
9,  no.  1,  pp.  11–19,  2023,  doi: 10.31949/infotech.v9i1.4233.
[16] B.  B.  M.  Wantania,  S.  R.  U.  A. Sompie, and F. D. Kambey, “Penerapan  Pendeteksian  Manusia Dan Objek Dalam Keranjang Belanja  Pada  Antrian  Di  Kasir,” J. Tek. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 101– 108, 2020.
[17] M.  R.  Efrian  and  U.  Latifa,  “Image
Recognition  Berbasis  Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Mendeteksi  Penyakit  Kulit  Pada Manusia,” Power  Elektron.    J. Orang  Elektro ,  vol.  11,  no.  2,  p. 276, 2022, doi: 10.30591/polektro.v12i1.3874. [18] S. Sugeng and A. Mulyana, “Sistem Absensi  Menggunakan  Pengenalan Wajah  (Face  Recognition)  Berbasis Web LAN,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan  Komputer) ,  vol.  11,  no.  1,  pp. 127–135, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1371.
[19] M.  P.  Behera,  A.  Sarangi,  D.
Mishra,  and  S.  K.  Sarangi,  “A Hybrid Machine  Learning algorithm for Heart and Liver Disease Prediction  Using  Modified  Particle
Swarm  Optimization  with  Support Vector Machine,” Procedia Comput. Sci. ,  vol.  218,  no.  2022,  pp.  818– 827, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2023.01.062.
[20] M.  S.  Hidayatulloh,  A.  Y.  Permana, H. Kristanto, and P. Wajah, “Pengenalan Wajah dengan Algoritma  Support  Vector  Machine dan  Sobel  Edge  Detection  Berbasis Computer Vision dan Caffe Framework,” J. Ilm. Komputasi , vol.
19,  no.  4,  pp.  535–544,  2020,  doi: 10.32409/jikstik.19.4.372.
[21] R. A. Saputra, D. Puspitasari, and T.
Baidawi,  “Deteksi  Kematangan Buah  Melon  Dengan  Algoritma Support  Vector  Machine  Berbasis Ekstraksi Fitur GLCM,” J. Infortech , vol. 4, no. 2, pp. 200–206, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/inde x.php/infortech/article/view/14436 [22] R.  P.  H.  Sejati  and  R.  Mardhiyyah,
“Deteksi  Wajah  Berbasis  Facial Landmark  Menggunakan  OpenCV
Dan Dlib,” J. Teknol. Inf. , vol. 5, no.
2, pp. 144–148, 2021, doi: 10.36294/jurti.v5i2.2220. [23] D.  K.  Zamhari et  al. ,  “Sistem Pengenal Anggota Keluarga Menggunakan Algoritma Dlib Family Members Recognation System Using Dlib Algorithm,” vol.
10, no. 1, pp. 844–855, 2023.
[24] Mehri  Paniza,  Rusbandi,  and  Derry Alamsyah,  “Identifikasi  Jenis  Buah Pir Berdasarkan Bentuk Menggunakan  Metode  HOG  dan JST,” J. Algoritm. , vol. 2, no. 1, pp. 62–72, 2021.