## IDENTIFIKASI EKSPRESI WAJAH UNTUK PEMBAYARAN

## FACIAL EXPRESSION RECOGNITION FOR PAYMENT
Y Sutisnawati 1 , M Muriani 2 , M Mirawati 3 , N A Putri 4 , C N Albar 5 1 Program Studi Keuangan Perbankan, 2 Program Studi Akuntansi 3,4,5 Program Studi Sastra Inggris Universitas Komputer Indonesia Email: yayah@unikom.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui akurasi dan efektivitas  identifikasi pada sistem identifikasi ekspresi wajah jika digunakan sebagai sistem pembayaran transaksi  jual  beli  suatu  perusahaan.  Metode  penelitian  ini  adalah  deskriptif, kualitatif, dan didukung oleh studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem identifikasi ekspresi wajah efektif jika diterapkan pada sistem pembayaran. Hal ini terlihat dari tingkat akurasi identifikasi dan efektivitas identifikasi ekspresi wajah  yang  lebih  tinggi  dari  tingkat  kegagalan,  serta  kemampuan  mendeteksi wajah  yang    cepat.  Selanjutnya  menggabungkan  teknologi  deteksi  keaktifan  ke dalam identifikasi ekspresi wajah akan mencegah serangan spoof yang dilakukan oleh  gambar  non-nyata  seperti  foto  potret.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  identifikasi  ekspresi  wajah  dapat  menjadi  salah  satu  sistem  yang paling  banyak  diterapkan  di  masa  depan.  Hal  ini  dikarenakan  kemudahan bertransaksi yang akan memberikan kemudahan bagi setiap pengguna.
Kata Kunci: Pembayaran, Aplikasi, Identifikasi Wajah

## Abstract
This  research  aims  to  determine  the  level  of  accuracy  of  facial  expression recognition systems if used as a payment system for a company sale and purchase transaction.  The  method  of  this  research  was  descriptive,  qualitative,  and supported  by  literature  studies.  The  results  show  that  facial  expression recognition systems are effective when applied to the payment system. It presents from  the  level  of  recognition  accuracy  and  effectiveness  in  facial  expression recognition which is higher than the failure rate, and the ability to detect faces is fast.  Next,  incorporating  liveness  detection  technology  into  facial  expression recognition will prevent spoof attacks made by non-real pictures such as portrait photos.  Therefore,  it  can  be  concluded  that  the  facial  expression  recognition system may become one of the most widely implemented systems in the future. It is due to the ease of transactions which will provide convenience for each user.
Keywords: Payment, Application, Facial Recognition

## PENDAHULUAN
Seiring  dengan  terus  berkembangnya ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  yang membawa  kebaruan  dan  kenyamanan bagi  manusia  dalam  berbagai  aspek kehidupan,  teknologi  baru  telah muncul,  membuat  aktivitas  manusia lebih  mudah,  termasuk  pembayaran. Salah  satu  teknologi  baru  adalah Pengenalan  Ekspresi  Wajah  yang diterapkan pada mesin Point of Sale di restoran dan kafe sehingga pembayaran hanya dapat dilakukan dengan mengenali  ekspresi  pelanggan. Facial Expression  Recognition (FER)  adalah sistem  untuk  mengenali  ekspresi  dari wajah  seseorang[1].  Dalam  contoh pertama,  teknologi  FER  banyak digunakan  di  sektor  keamanan.  Akhir- akhir  ini,  Pengenalan  Ekspresi  Wajah mulai  digunakan  atau  diterapkan  di berbagai  sektor.  Baru-baru  ini,  FER telah  diterapkan  pada  sistem  aplikasi Point of Sale di restoran. Point of Sale
adalah sistem yang menangani transaksi  bisnis.  Umumnya,  sistem  ini terdiri  dari  aplikasi  pelayan  sebagai pesanan  makanan  atau  minuman,
aplikasi kasir sebagai aplikasi pencatatan pembayaran atau kasir, dan aplikasi  laporan  sebagai  monitor kinerja. [2]. Ekspresi  wajah  adalah  salah  satu karakteristik perilaku. Berbagai algoritma dikembangkan untuk pengenalan  ekspresi  wajah.  Efisiensi pengenalan  tergantung  pada  metode ekstraksi fitur yang diadopsi.
Algoritma evolusioner seperti jaringan  saraf,  logika fuzzy .  Juga termasuk dalam algoritma pengenalan wajah untuk meningkatkan  tingkat  pengenalan [3]. Berdasarkan penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Phankokkruad  dan  Jaturawat  pada tahun  2017,  pengenalan  ekspresi wajah  menggunakan  metode  LBPH (Local Binary Pattern Histogram) menghasilkan  tingkat  akurasi 81,67%  pada  menghasilkan  tingkat akurasi  81,67%  pada still  image- based testing [4]. Selain menggunakan  metode  LBPH,  ada juga metode fisher face. Hegde dan rekannya menerapkan metode Fisherface dalam penelitian mereka pada tahun 2018. Metode Fisherface memverifikasi ekspresi wajah manusia  dengan  membandingkan hasil  pengenalan  wajah  dengan database yang  dimiliki  sebelumnya
[5].  Metode  lain  yang  sering digunakan  untuk  mengukur  akurasi dalam teknologi pengenalan ekspresi  wajah  lainnya  adalah Principal Component Analysis (PCA).  Metode  ini  digunakan  oleh Ramadhani  dkk  pada  tahun  2017 dengan  menerapkan  pendekatan
Algoritma Eigenfaces. [6].  Berbeda dengan penelitian sebelumnya, Mayya  dkk.  menggunakan  metode Deep Convolutional Neural Network (DCNN)  untuk  penelitian mereka  pada  tahun  2016.  [7].
Mahmood  et  al.  pada  tahun  2018 mencoba meningkatkan akurasi pengakuan dengan menggunakan metode  transformasi  Radon  dan gelombang  Gabor  berubah  bersama dengan  pengklasifikasi  yang  kuat.  [8]. Tingkat  akurasi  pengenalan  ekspresi wajah  juga  dapat  diukur  dengan menggunakan  metode  Multi Class Fisher Discriminant  Analysis (MC- FDA). Metode ini digunakan oleh Pane dkk.  pada  tahun  2018.  [9].  Selain  itu, untuk  mengukur  akurasi  pengenalan ekspresi wajah, deteksi keaktifan wajah juga  harus  dilakukan  untuk  mencegah penipuan  atau spoofing .  Deteksi aktivitas wajah dapat dilakukan dengan mengekstraksi  area  mata.  Titik  fitur yang  diekstraksi  akan  ditelusuri  untuk meminimalkan gerakan kepala seseorang  dan  mendapatkan  area  mata yang  stabil  menggunakan  algoritma Kanade-Lucas - Tomasi (TLC).  Area mata  dipotong  dari  bingkai  kamera real-time dan diputar
untuk mendapatkan  area  mata  yang  stabil. Hal  ini  dapat  mendeteksi  wajah  orang yang aktif agar tidak terjadi spoofing . Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang hanya berfokus pada pengukuran akurasi pengenalan ekspresi wajah. Penelitian ini
dilakukan untuk mengukur akurasi dan pendeteksian  keaktifan  wajah  pada sistem  pengenalan  ekspresi  wajah  dan mengetahui  tingkat  keefektifan  sistem tersebut  ketika  diterapkan  pada  sistem aplikasi  point  of  sale.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah
deskriptif
kualitatif dengan menggunakan  metode  eksplorasi atau pengumpulan data berdasarkan fokus  penelitian  dan  orientasi bacaan (studi kepustakaan).

## LANDASAN TEORI
Referensi  (Havaldar,  2000) menjelaskan bahwa  pengeditan  manual  pada karakter animasi diperlukan jika: 1) gerakan yang diharapkan  dari  model  3D  belum sama/  mirip  dengan  pergerakan manusia,
2)  wajah  model  3D  memiliki proporsi/  morfologi  yang  berbeda dari wajah manusia,  3)  penempatan  marker pada  motion  capture  tidak  selalu tetap dan tepat dari  hari  ke  hari.  Pengenalan  pola merupakan suatu ilmu yang digunakan untuk mengklasifikasikan sesuatu berdasarkan  pengukuran  ciri  [14]. Wajah  manusia  mempunyai  peran sentral  dalam  interaksi  social, sehingga
pemrosesan wajah
merupakan  sub  penting  dalam pengenalan pola [15].

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  tidak  focus  pada pengukuran  dan  perhitungan  secara langsung. Melainkan, menggunakan metode  deskriptif  kualitatif  dan studi  literature  untuk  menentukn efektifitas pengenalan ekspresi
wajah.  Studi  deskriptif  kualitatif dilakukan  dengan  membaca  dan mempelajari  penelitian  yang  telah dilakukan.  Berdasarkan  jurnal  ini, perbandingan  dibuat  mengenai  hasil penelitian  sebelumnya  dan  menilai tingkat akurasi dan efektifitas pengenalan ekspresi wajah.
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  tahaan  alur  penelitian  meliputi pada  lima  tahapan  yaitu  Studi literature,  pengumpulan  data,  analisis data, analisis hasil dan kesimpulan.

## Perencanaan Sistem
Gambar 2. Tahapan Cek Ekspresi

## HASIL
Penelitian  ini  mengumpulkan  data yang  berfokus  pada  pengukuran akurasi  dan  kecepatan  deteksi  dalam sistem pengenalan wajah dan
pengenalan  ekspresi  wajah  dengan metode  atau  pendekatan  yang berbeda berdasarkan beberapa sebelumnya.  Tabel  1  menunjukkan pengenalan  tingkat  akurasi  untuk ekspresi  wajah  dalam  sistem pengenalan  wajah  dan  pengenalan ekspresi wajah.
Tabel 1. Tabel Akurasi Metode Akurasi Fisherface 68,1% LBPH 81,67% DCNN 97,07% Radon Transformation dan GWT 84,85% MC-FDA 93,3% Berdasarkan data akurasi yang tercantum  dalam  Tabel  1,  tingkat akurasi  pengenalan  wajah  dan sistem  pengenalan  ekspresi  wajah dalam  pengenalan  wajah  atau ekspresi  wajah  berjalan  dengan baik.  Hal  ini  karena  tingkat kegagalan  dalam  proses  pengakuan lebih rendah dari tingkat keberhasilan.  Sistem  pengenalan wajah  dan  pengenalan  ekspresi wajah  ini  masih  dapat  dilatih  untuk meningkatkan  akurasi  pengenalan wajah atau ekspresi wajah. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan database yang ada  untuk  melatih  dan  menguji bahan  untuk  pengenalan  wajah  dan sistem  pengenalan  ekspresi  wajah. Database  adalah  kumpulan  gambar
wajah  dan  ekspresi  seseorang.  Seperti pada  metode  Fisherface,  pengenalan ekspresi  wajah  dilakukan  dengan menggunakan  sampel  gambar  yang dikumpulkan  dari  beberapa  subjek. Studi  ini  melakukan  uji  coba  pada  8 jenis  ekspresi  yang  berbeda,  termasuk kemarahan,  kesedihan,  kebahagiaan, jijik,  kejutan,  kebingungan,  ketakutan, dan netralitas. Metode ini dapat bekerja secara  efektif  dengan  gambar  sampel tanpa  batas  dengan  tingkat  akurasi 68,1%  dan  menunjukkan  hasil  yang baik. Dalam metode Deep Convolutional Neural Network (DCNN), mekanisme pengujian akurasi  ekspresi  wajah  dilakukan dengan  mengubah  dan  mengekstraksi gambar  untuk  mendapatkan  hasil deteksi  wajah  menggunakan  dua database  utama,  yaitu  CK  +  dan JAFFE.  Dalam  database  CK  +,  188 subjek  melakukan  verifikasi  ekspresi wajah yang terdiri dari berbagai emosi, seperti  kemarahan,  penghinaan,  jijik, ketakutan, kebahagiaan, kesedihan, dan ketakutan.  Hasil  tes  dalam  database CK  +,  ekspresi  wajah  yang  dapat diverifikasi  secara  akurat  adalah  314 dari  327  ekspresi  yang  direkam. Sedangkan  pada  database  kedua,  yaitu JAFFE,  penelitian  dilakukan  pada  10 mata  pelajaran  dengan  6  ekspresi berbeda  yang  terdiri  dari  213  ekspresi wajah. Untuk database JAFFE, ekspresi  wajah  yang  dapat  diverifikasi secara  akurat  adalah  209  gambar  dari 213 ekspresi wajah [11,12].
Kemudian,  dalam  metode Radon  Transformation  dan  GWT
(Gabor  Wavelet  Transformation), penelitian dilakukan dengan menggunakan  urutan  gambar  yang dibagi  menjadi  tiga  fase.  Tahap pertama  adalah  proses  deteksi wajah,  yaitu  menentukan  parameter oval untuk pembatasan sudut wajah dan keselarasan wajah. Tahap kedua adalah  proses  representasi  fitur  dan fase  ekstraksi.  Kemudian  fase terakhir  adalah  fase  klasifikasi pengenalan  dan  penilaian  ekspresi wajah.  Penelitian  ini  melakukan eksperimen  pada  dua  set  data patokan  publik  seperti  Cohn- Kanade  dan  dataset  AT  &T.  Ini terdiri dari 486 urutan data ekspresi wajah  untuk  Cohn-Kanade  dan  400 dataset  AT  &T.  Para  peneliti menggabungkan  transformasi  radon dan filter Gabor untuk mengekstrak fitur  wajah  dan  memperoleh  hasil yang menjanjikan di kedua kumpulan data. Hasil yang diperoleh  dari  percobaan  yang dilakukan  menunjukkan  bahwa tingkat akurasi rata-rata adalah 86% untuk data Cohn-Kanade dan 83,7% untuk data AT &T.
Metode  berikutnya  adalah metode  Multiclass  Discriminant Analysis  (MC-FDA)  dan  Principal Component Analysis (PCA). Pengenalan  emosional  dilakukan dengan menggunakan dua klasifikasi,  yaitu,  LDA  dan  SVM, untuk  menilai  tiga  kelas  emosional
yang  berbeda:  positif,  negatif,  dan netral.  Tes  MC-FDA  diterapkan  pada dataset  SEED  publik,  dan  percobaan ini  dilakukan  pada  15  subjek  yang merekam  data.  Proses  pengujian  ini terdiri  dari  3  skenario:  menguji  setiap individu,  menguji  setiap  sesi,  dan menguji  semua  data.  Dalam  skenario pertama, dengan menggunakan klasifikasi LDA dan SVM dengan MC- FDA,  hasil  akurasi  data  yang  diukur memperoleh  tingkat  akurasi  27,3  poin dan  19,3  poin.  Sedangkan  untuk metode  PCA,  hasil  klasifikasi  yang diperoleh  adalah  10,8  poin  dan  2,08 poin. Untuk skenario kedua, MC-PDA juga  lebih  unggul  dalam  uji  coba  ini dibandingkan  dengan  metode  PCA. Dalam  skenario  terakhir,  hasil  metode MC-FDA  dengan  klasifikasi  LDA memperoleh tingkat akurasi 93,3% dan 3,5  poin,  sedangkan  metode  PCA dengan  klasifikasi  SVM  memperoleh tingkat  akurasi  78,4%  dan  12,8  poin. Hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan menunjukkan bahwa metode MC-FDA lebih unggul dalam penelitian ini. Secara  sederhana,  proses  kerja  sistem pengenalan  ekspresi  wajah  dengan objek yang berasal dari database dalam pengenalan  ekspresi  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 3. Flowchart Sistem
Tidak seperti penelitian lain, penelitian  yang  dilakukan  oleh Phankokkruad  dan  Jaturawat  pada tahun  2017,  dengan  metode  LBPH, melakukan  tes  dengan  mengambil gambar  diam  dengan  berbagai ekspresi  wajah  yang  diperoleh  dari beberapa  individu  yang  merupakan subjek  penelitian  yang  mengukur tingkat  akurasi  dalam  sistem pengenalan  ekspresi  wajah.  Dua faktor harus dipertimbangkan selama proses pemotretan: perspektif refleksi wajah dan cahaya untuk mendapatkan kualitas gambar yang  baik  untuk  proses  penelitian. Setelah melakukan penelitian, tingkat  akurasi  yang  diperoleh adalah  81,67%.  Ini  berarti  bahwa metode  ini  dapat  secara  stabil  dan
akurat memverifikasi database gambar. Selain  mempertimbangkan  keakuratan sistem  pengenalan,  sistem  pengenalan wajah  dan  pengenalan  ekspresi  wajah ini harus mempertimbangkan kecepatan  dan  kemampuan  untuk mendeteksi  objek,  seperti  wajah  atau ekspresi  wajah.  Kecepatan  deteksi ekspresi wajah dalam sistem pengenalan ekspresi wajah ini
sebelumnya  diukur  oleh  Ramadhani dkk  pada  tahun  2017.  Penelitian  ini menggunakan  metode  PCA  dengan pendekatan  eigenface.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa sistem pengenalan  ekspresi  wajah  sangat cepat  dalam  mendeteksi  objek,  yang hanya  membutuhkan  waktu  kurang dari  1  detik  untuk  mengidentifikasi wajah. Akurasi dan kecepatan mendeteksi  sistem  bukan  satu-satunya hal penting yang harus dipertimbangkan  untuk  menentukan efektivitas penerapan sistem
pengenalan  ekspresi  wajah  dalam sistem  point  of  sale.  Dalam  hal  ini, keamanan  menjadi  sangat  penting  jika sistem  pengenalan  ekspresi  wajah diterapkan  pada  sistem  point  of  sale karena kedua sistem tersebut
digunakan  sebagai  metode  atau  alat untuk  masalah  pembayaran.  Oleh karena  itu,  deteksi  aktif  wajah  juga harus  diterapkan  untuk  mencegah penipuan.  Untuk  mendeteksi  aktivitas wajah,  sistem  dapat  menggunakan metode Liveness dengan Haar-Cascade Classifier untuk mengekstrak area mata
dan algoritma Kanade-Lucas- Tomasi (TLC) untuk memverifikasi area  mata.  Metode  ini  digunakan oleh  Killioğlu  et  al.  pada  tahun 2017. Metode ini berhasil mendeteksi  objek  (active  face/non- photos) dengan tingkat keberhasilan 89,7%.  Akurasi  dan  kecepatan mendeteksi  sistem  bukan  satu- satunya  hal  penting  yang  harus dipertimbangkan  untuk  menentukan efektivitas penerapan sistem pengenalan  ekspresi  wajah  dalam sistem Point Of Sale.
Dalam  hal  ini,  keamanan menjadi  sangat  penting  jika  sistem pengenalan  ekspresi  wajah  karena kedua  sistem  tersebut  digunakan sebagai  metode  atau  alat  untuk masalah  pembayaran.  Oleh  karena itu,  deteksi  aktif  wajah  harus dilaksanakan untuk mencegah penipuan. Untuk mendeteksi aktivitas  wajah,  sistem  dapat menggunakan  metode  Liveness dengan  Haar-Cascade  Classifier untuk  mengekstrak  area  mata  dan algoritma Kanade-Lucas-Tomasi (TLC)  untuk  memverifikasi  area mata. Killioğlu menerapkan metode ini  pada  tahun  2017.  Metode  ini berhasil  mendeteksi  objek  (active face/non-photos)  dengan  tingkat keberhasilan 89,7%.
Dari  hasil  di  atas,  penerapan sistem  pengenalan  ekspresi  wajah ini  berjalan  dengan  baik  dan  aman bila dikombinasikan
dengan beberapa  metode  sistem.  Misalnya,
untuk  tingkat  akurasi  pengenalan, sistem  pengenalan  ekspresi  wajah menerapkan metode Deep Convolutional Neural Network (DCNN)  karena  memiliki  tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode lain. Sistem pengenalan ekspresi wajah juga harus menerapkan metode  PCA  dengan  pendekatan eigenface.  Metode  ini  menciptakan waktu  deteksi  yang  sangat  cepat selama  proses  pengenalan  objek.
Karena menjaga alasan sistem keamanan,  sistem  dapat  menerapkan deteksi  keaktifan  wajah  (keaktifan), menggunakan  Haar-Cascade  Classifier untuk  mengekstrak  area  mata  dan algoritma Kanade-Lucas-Tomasi (TLC) untuk memverifikasi area mata. Kombinasi ini membuat sistem bekerja lebih baik.
Berikut  ini  menggambarkan  cara menggunakan  dan  bekerja  dengan mesin  point  of  sale  yang  menerapkan sistem  pengenalan  ekspresi  wajah ketika  ada  aktivitas  pesanan  dan pemrosesan pembayaran dalam sistem. Mulai  dari  proses  pemesanan,  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Konsumen memesan makanan melalui POS
Gambar  4  menunjukkan aktivitas pemesanan yang dilakukan pada  mesin  Point  of  Sale  yang menerapkan  sistem  pengenalan perintah  suara  untuk  membuat pesanan  dengan  perintah  suara. Setelah  proses  pemilihan  pesanan selesai,  pesan  pemberitahuan  akan muncul  di  sistem,  menurut  Gambar 5.
Gambar 5. Notifikasi Order
Pemberitahuan  pada  sistem pada  Gambar  5  bertujuan  untuk memberi  tahu  pelanggan  tentang pesanan yang ditempatkan dan total
yang harus dibayar untuk pesanan yang ditempatkan. Jika pelanggan yakin dan ingin  membayar,  pelanggan  dapat mengatakan "Checkout."
Pilihan platform pembayaran digital kemudian akan  muncul  yang  dapat  digunakan untuk  pembayaran,  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Konsumen mengarahkan wajah ke POS untuk menyelesaikan transaksi Penggunaan platform
pembayaran  digital  di  titik  sistem penjualan  ditunjukkan  pada  Gambar  6 bertujuan  untuk  pengurangan  tanpa kontak  dan  tanpa  uang  tunai.  Ini  akan membuat  pembayaran  lebih  mudah menggunakan
penerapan sistem
pengenalan  ekspresi  wajah.  Setelah memilih  platform  pembayaran  digital, pelanggan  harus  mengatakan  "bayar"
dan  membuka  aplikasi  platform pembayaran
digital
untuk mengkonfirmasi  aktivitas  transaksi. Setelah  itu,  pelanggan  menghadapi mesin  point  of  sale,  dan  proses pengenalan  ekspresi  wajah  terjadi  di wajah pelanggan,
seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7. Gambar 7. Proses Rekognisi Ekspresi Wajah Proses  Pengenalan  Ekspresi Wajah  ini  bekerja  sesuai  dengan sistem  yang  telah  diprogram sebelumnya. Misalnya, untuk melakukan  transaksi  pembayaran, pelanggan diminta untuk tersenyum.
Kemudian  sistem  akan  secara otomatis  melakukan  pengenalan wajah  pelanggan  sesuai  dengan pesanan  yang  telah  diprogram,  dan jika  ekspresi  pelanggan  telah berhasil dikenali, sistem akan secara otomatis  membayarnya  dengan sukses.  Berikut  ini  adalah  contoh pemberitahuan  pembayaran  yang dapat kita lihat di Gambar 8.
Gambar 8. Notifikasi berhasil transaksi
Jika pemberitahuan muncul, itu berarti bahwa  proses  pembayaran  telah berhasil  dilakukan.  Pelanggan  tidak perlu  khawatir  tentang  kesalahan dalam sistem karena sistem pembayaran  pada  mesin  Point  of  Sale terintegrasi dengan
platform pembayaran  digital.  Pelanggan  dapat membatalkan  aktivitas  pembayaran jika  aktivitas  tidak  sesuai,  dan  proses pembayaran  memerlukan  konfirmasi sebelum  proses  pengenalan  ekspresi wajah  dilakukan.  Sistem  kerja  mesin point  of  sale  telah  terintegrasi  dengan platform  pembayaran  digital  sehingga tingkat keamanan lebih tinggi, sehingga  pembeli  tidak  perlu  khawatir tentang kesalahan dan telah diminimalkan bahkan mendekati
akurasi.

## KESIMPULAN
Facial  Expression  Recognition System  sangat  efektif  jika  diterapkan pada  Point  of  Sale  (POS)  untuk digunakan  sebagai  sistem  pembayaran di  masa  depan.  Sistem  ini  dapat mendeteksi dan mengidentifikasi objek (wajah)  dalam  waktu  singkat,  dan keakuratan  pengenalan  ekspresi  wajah dapat diidentifikasi dengan baik. Selain itu,  keamanan  pada  sistem  dapat diandalkan oleh penggunanya. Penerapan  pengenalan  wajah  di  Point of  Sale  ini  akan  menjadi  solusi  yang tepat selama pandemi akibat penurunan kontak langsung dalam sistem pembayaran  (contactless),  yang  akan memberikan kemudahan dan
kenyamanan kepada pengguna dalam transaksi jual beli.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Hammed,  S.  S.,  Sabanayagam, A., & Ramakalaivani, E. 2020. A Review On Facial Expression Recognition Systems . Journal  of  Critical Reviews, 7(4), pp. 903-905..
[2]Dharmaadi, I. P. A., & Sasmitha, G.  M.  A.  2018. Perancangan
Sistem  Informasi  Restoran Terintegrasi  Berbasis  Java Web  Socket  Online . Jurnal Penelitian Pos dan Informatika, 8(1), pp. 51-62. [3]Anil,  J.,  &  Suresh,  L.  P.  2016. Literature  survey  on  face  and face  expression  recognition . In 2016 International Conference  on  Circuit,  Power and  Computing  Technologies (ICCPCT) (pp. 1-6). IEEE.
[4]Phankokkruad,  M.,  &  Jaturawat,
P.  2017. Influence  of  facial expression  and  viewpoint variations on face recognition accuracy  by  different  face recognition algorithms . In 2017 18th IEEE/ACIS International  Conference  on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing  (SNPD) (pp.  231- 237). IEEE.
[5]Hegde, N., Preetha, S., & Bhagwat,
S.  2018. Facial  Expression Classifier Using Better Technique: FisherFace Algorithm .  In 2018  International Conference  on  Advances  in Computing, Communications and  Informatics (ICACCI) (pp. 604-610). IEEE
[6]Ramadhani,  A.  L.,  Musa,  P.,  & Wibowo, E. P. 2017. Human face recognition  application  using PCA  and  eigenface  approach . In 2017  Second  International Conference  on  Informatics  and
Computing  (ICIC) (pp.  1-5). IEEE. [7]Mayya, V., Pai, R. M., & Pai, M. M. 2016. Automatic facial expression  recognition  using DCNN . Procedia Computer Science, 93, 453-461.
[8]Mahmood,  M.,  Jalal,  A.,  &  Evans, H.  A.  2018. Facial  expression
recognition  in  image  sequences using  1D  transform  and  Gabor wavelet transform . In 2018 International Conference on Applied and Engineering Mathematics  (ICAEM) (pp.  1-6). IEEE. [9]Pane,  E.  S.,  Wibawa,  A.  D.,  & Purnomo, M. H. 2018. Peningkatan  Akurasi  Identifikasi Emosi pada Sinyal Electroencephalograpy Menggunakan  Multiclass  Fisher Discriminant Analysis . Jurnal Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi (JNTETI), 7 (4), 437-443.
[10]Killioğlu,  M.,  Taşkiran,  M.,  & Kahraman,  N.  2017. Anti- spoofing  in  face  recognition with  liveness  detection  using pupil  tracking .  In 2017  IEEE 15th  International  Symposium on Applied Machine Intelligence  and  Informatics (SAMI) (pp.  000087-000092). IEEE [11]Mulyana,  A.,  Rusmana,  D.,  & Rafdhi, A. A. 2021. Application  platform  for  e- reservation system in traditional show . In Journal of Physics:  Conference  Series, 1764(1), p. 012197. [12]Soegoto, E. S., Arifin,  F. H., & Oktafiani, D. 2021. Information  system  for  waste bank  savings .  In Journal  of Physics:  Conference  Series, 1764(1), p. 012192.
[13]Gaol, T. V. L., & Gustira, M. R. 2020. Utilization of Information and Communication  Technology in Agriculture . In IOP Conference  Series:  Materials Science  and  Engineering, 879(1), p. 012143 [14]Muhathir, M. (2018). Klasifikasi  Ekspresi  Wajah Menggunakan  Bag  Of  Visual Words . Journal Of Informatics And Telecommunication Engineering, 1(2), 73-81.
[15]Rere,  L.  R.  (2019). Studi
Pengenalan  Ekspresi  Wajah
Berbasis  Convolutional  Neural Network . Prosiding SeNTIK, 3(1), 71-78.