## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008

## Penerapan Pengenalan Wajah Untuk Aplikasi Absensi dengan Metode
Viola Jones dan Algoritam LBPH

## I Komang Setia Buana
Rekayasa Kriptografi, Politeknik Siber dan Sandi Negara, Bogor, Indonesia Email: komang.setia@poltekssn.ac.id Email Penulis Korespondensi: komang.setia@poltekssn.ac.id
Abstrak− Wajah manusia dapat digunakan untuk melakukan identifikasi karena keunikan yang dimiliki berdasarkan parameter – parameter tertentu. Untuk melakukan pengenalan wajah, hal yang perlu dilakukan pertama kali adalah pendeteksian wajah. Penulis  menggunakan  metode  Viola  Jones  untuk  melakukan  pendeteksian  wajah.  Metode  Viola  Jones  dikenal  memiliki kecepatan dan keakuratan yang tinggi karena menggabungkan beberapa konsep (Haar Features, Integral Image, AdaBoost, dan Cascade Classifier) menjadi sebuah metode utama untuk mendeteksi objek. Prinsip dari pengenalan wajah itu sendiri adalah objek wajah yang tertangkap kamera akan diolah dan dibandingkan dengan semua gambar wajah dalam kumpulan data yang sudah ada, sehingga diketahui identitas dari wajah tersebut. Salah satu penerapan pengenalan wajah adalah melakukan absensi dengan wajah individu. Dalam proses absensi tidak perlu ada interaksi kontak secara fisik antara manusia dengan device seperti sistem finger-print, sehingga dimasa pandemi COVID-19 saat ini penyebaran virus bisa dikurangi. Pada penelitian ini dibuat suatu sistem yang bisa mendeteksi, melacak serta mengenali wajah seseorang yang digunakan sebagai media verifikasi untuk absensi  jam  kedatangan  dan  kepulangan  (time  attendance)  menggunakan  metode  Viola  Jones  dan  algoritma Local  Binary Pattern  Histogtram  (LBPH).  Bahasa  yang  digunakan  adalah  python  dengan  library  openCV.  Bahasa  PHP  digunakan  untuk antarmuka pengguna, sehingga user melakukan absensi lewat browser dengan database MySQL untuk tempat menyimpan data absensi.  Hasil  dari  penelitian  bahwa  dengan  menggunakan  metode  Viola  Jones  dan  algoritma  LBPH  wajah  berhasil diidentifikasi dan data tersimpan ke database yang digunakan untuk data absensi. Jarak dan kemiringan berpengaruh pada hasil pengenalan wajah. Jarak terlalu dekat sekitar 30 cm dari kamera, wajah tidak bisa terdeteksi. Sebaliknya posisi wajah terlalu jauh kurang lebih 200 cm, wajah masih bisa dideteksi akan tetapi tidak bisa dikenali. Untuk tingkat kemiringan wajah sekitar 20 o dari tegak lurus masih bisa dikenali, akan tetapi pada derajat kemiringan sekitar kurang lebih 30 o posisi keatas maupun kekanan, wajah tidak bisa dideteksi.
Kata Kunci: Pengenalan Wajah, COVID-19; Absensi, Metode Viola Jones; Algoritma LBPH
Abstract− The  human  face  can  be  used  to  assess  because  of  its  uniqueness  based  on  certain  parameters.  To  perform  facial recognition, the first thing that needs to be done is face detection. The author uses the Viola-Jones method to detect faces. The Viola-Jones method is known to have high speed and accuracy because it combines several concepts (Haar Features, Integral Image, AdaBoost, and Cascade Classifier) into the main method for handling objects. The principle of camera face recognition itself is that the captured face object will be processed and compared with all face images in the existing data set so that the identity  of  the  face  is  known.  One  of  the  applications  of  face  recognition  is  to  do  attendance  with  individual  faces.  The attendance process does not need physical contact interactions between humans and devices such as the fingerprint system so that during the current COVID-19 pandemic, the spread of the virus can reduce. In this research, a system that can be checked and a person's face is used as a leverage medium for arrival and return attendance using the Viola-Jones method and the LBPH algorithm. The language used is python with the OpenCV library. The PHP language is used for the user interface so that users perform attendance via a browser with the MySQL database to store attendance data. The result of the research is that using the  Viola-Jones  method  and  the  LBPH  algorithm  faces  are  identified  and  the  data  is  stored  in  the  database  used  for  data attendance. Distance and slope affect the results of face recognition. The distance is too close about 30 cm from the camera, the face cannot be detected. Instead of face position is too far approximately 200 cm, the face can still be detected but could not be identified. For a face tilt level of about 20 o from perpendicular, it can still be recognized, but at a tilt degree of about 30 o up or to the right, faces cannot be detected.
Keywords : Facial Recognition; COVID-19; Attendance; Viola-Jones Method; LBPH Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Wajah  manusia  dapat  digunakan  untuk  melakukan  identifikasi  karena  keunikan  yang  dimiliki  berdasarkan parameter  –  parameter  tertentu.  Keunikan  dan  pengukuran  parameter  yang  berbeda  membantu  kita  mengenali orang dan dapat memisahkan antara manusia dengan manusia lainnya. Pengenalan wajah adalah teknik di mana identitas manusia dapat diidentifikasi hanya dengan menggunakan wajah seseorang. Sistem semacam itu dapat mendeteksi  wajah  kita  secara real-time sehingga  bisa  terdeteksi  identitas  kita  berdasarkan  data  yang  sudah disimpan sebelumnya.  Pendeteksian wajah tersebut bisa dilakukan dengan berbagai macam cara, salah satunya adalah  dengan  hanya  menggunakan  kamera  untuk  menangkap  data  dan  data  tersebut  diolah  dengan  aplikasi. Pengolahan citra merupakan pengolahan dengan menggunakan komputer secara khusus untuk menghasilkan suatu citra yang lain. Pengolahan citra ini memiliki keterhubungan dengan Computer Vision , hanya Computer Vision dapat  dikaitkan  dengan  akuisisi  citra,  pemrosesan,  klasifikasi,  pengakuan  dan  pencakupan  keseluruhan,  dan pengambilan  keputusan  yang  diikuti  dengan  pengidentifikasian  citra.  Computer  Vision  merupakan  salah  satu bidang ilmu yang digunakan untuk mempelajari teknologi pengenalan wajah ( Face recognition )[1]. Proses pengenalan wajah berbeda dengan pendeteksian wajah. Dalam proses pendeteksian wajah, sistem mengenali  wajah  dengan  gambar  dan  menempatkan  posisinya,  sedangkan  pada  pengenalan  wajah  sistem

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008
mengenali  orang  tertentu.  Untuk  melakukan  pengenalan  wajah,  hal  yang  perlu  dilakukan  pertama  kali  adalah pendeteksian  wajah.  Penulis  menggunakan  metode Viola  Jones untuk  melakukan  pendeteksian  wajah.  Metode Viola  Jones  dikenal  memiliki  kecepatan  dan  keakuratan  yang  tinggi  karena  menggabungkan  beberapa  konsep ( Haar  Features,  Integral  Image,  AdaBoost, dan Cascade  Classifier )  menjadi  sebuah  metode  utama  untuk mendeteksi objek[2][3][4]. Prinsip dari pengenalan wajah itu sendiri adalah objek wajah yang tertangkap kamera akan  diolah  dan  dibandingkan  dengan  semua  gambar  wajah  dalam  kumpulan  data  yang  sudah  ada,  sehingga diketahui  identitas  dari  wajah  tersebut.  Sejumlah  algoritma  pengenalan  wajah  tersedia  untuk  mengenali  wajah seperti Eigenfaces,  Fisherfaces , Local  Binary  Pattern  Histogtram (LBPH),  dll.  Pada  penelitian  ini  penulis menggunakan algoritma LBPH untuk melakukan pengenalan wajah. LBPH merupakan teknik dari metode Local Binary Pattern (LBP) untuk mengubah peforma hasil pengenalan wajah. LBP adalah deskriptor tekstur yang dapat juga  digunakan  untuk  mewakili  wajah,  karena  gambar  wajah  dapat  dilihat  sebagai  sebuah  komposisi micro- texture-pattern yaitu suatu operator non parametrik yang menggambarkan tata ruang lokal citra[5][6][7][8]. Penelitian pada paper [1] membuat aplikasi berbasis computer vision dengan tujuan mengimplementasikan algoritma  pengenalan  wajah eigenface untuk  mendeteksi  visual  hacking.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Viola-Jones untuk mendeteksi wajah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi berhasil mendeteksi ancaman visual hacking dengan waktu kecepatan deteksi wajah 2.7003 detik serta tingkat akurasi pengenalan wajah 94%.
Pada  paper  [3]  melakukan  penelitian  dengan    mengimplementasi  metode  viola  jones  algoritma  dengan menggunkan bahasa C++. Bahwa sistem menunujukkan hasil dari rumusan fitur Haar dan Integral Image berhasil menujukan pendeteksian antara wajah dan objek lain / bukan wajah dengan baik. Pengujian sistem deteksi wajah dengan menggunakan Plugin Open CV  menghasilkan akurasi dengan persntase 77,8% wajah dan bukan wajah dengan persentase 84.2%.
Pada  paper  [6]  melakukan  penelitian  dengan  membandingkan  dua  algoritma  pengenalan  wajah  yaitu algoritma LPBH dan algoritma Eigenface dalam Mengenali Tiga Wajah Sekaligus secara Real-Time. Pengujian dilakukan pada 300 sampel citra wajah dengan empat kondisi pencahayaan yaitu siang hari dalam ruangan dan siang hari diluar ruangan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat akurasi LBPH lebih baik dibandingkan eigenface dengan rata-rata akurasi LBPH adalah 93.54 % dan eigenface adalah 63.54%.
Pada  paper  [9]  membuat  aplikasi  absensi  berbasis  raspberry  pi.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma LBPH untuk mengenali wajah dan dibuat dengan menggunakan bahasa pemograman python dan library OpenCV di  raspberry  Pi  4  model  B  berbasis  linux.  Untuk  desain  aplikasi  menggunakan  aplikasi  PyQt  4  serta  dengan menggunakan  kamera  raspberry  pi nightvision pada  raspberry  pi  yang  kemudian  dijalankan  program  tersebut menggunakan aplikasi Geanny yang sudah dihubungkan dengan database MySQLite. Hasil yang didapat adalah pada pengujian mengambil data nama pada tabel dalam aplikasi telah berhasil dilakukan tetapi harus melakukan pemindahkan data yang sudah di disimpan ke tempat folder yang lain dan merubah nama dokumen secara manual. Dalam melakukan pengujian absensi pada wajah mahasiswa ternyata tidak bisa dilakukan dengan cara duduk di kursi masing-masing, hal tersebut boleh dilakukan akan tetapi layar frame pada aplikasi hanya bisa menangkap maksimal 2 orang saja.
Salah satu penerapan pengenalan wajah adalah melakukan absensi dengan wajah individu. Dalam proses absensi  tidak  perlu  ada  interaksi  kontak  secara  fisik  antara  manusia  dengan  device  seperti  sistem finger-print , sehingga dimasa  pandemi  COVID-19  saat  ini  penyebaran virus  bisa  dikurangi.  Pada  penelitian  ini  akan  dibuat suatu  sistem  yang  bisa  mendeteksi,  melacak  serta  mengenali  wajah  seseorang  yang  digunakan  sebagai  media verifikasi untuk absensi jam kedatangan dan kepulangan ( time attendance ) menggunakan metode Viola Jones dan algoritma LBPH. Bahasa yang digunakan adalah python dengan library openCV. Bahasa PHP digunakan untuk antarmuka  pengguna,  sehingga  user  melakukan  absensi  lewat  browser  dengan  database  MySQL  untuk  tempat menyimpan data absensi[9][10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Viola Jones untuk melakukan deteksi wajah. Metode Viola Jones adalah salah satu  metode  untuk  deteksi  wajah  dengan  berdasarkan  kepada  klasifikasi  gambar  berdasarkan  nilai  fitur  dalam sebuah  citra.  Salah  satu  manfaat  penggunaan  fitur  secara  langsung  adalah  fitur  dapat  digunakan  untuk mengkodekan pengetahuan dengan data latih. Selain itu penggunaan fitur beralasan bahwa operasi fitur dianggap lebih cepat daripada klasifikasi berbasis piksel [11]. Untuk melakukan pengenalan wajah, penulis menggunakan algoritma LBPH. Algoritma LBPH merupakan satu metode yang digunakan untuk proses pengolahan fitur wajah seperti face  detection dan face  recognition .  LBPH  digunakan  untuk  pengolahan  fitur  wajah  dan  Haar  Cascade untuk pengambilan frame wajah[12].

## 2.1 Tahap Penelitian
Tahapan penelitian pengenalan wajah untuk melakukan absensi sangat penting untuk dilakukan agar terselesainya penelitian  yang  dilakukan.  Dengan  dilakukannya  tahapan-tahapan  dengan  terstruktur  dan  sistematis  maka penelitian ini dapat berjalan dengan baik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008
Berikut  merupakan  tahapan-tahapan  dalam  membangun  aplikasi  absensi  pada  penelitian  ini,  yang  dapat digambarkan seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 adalah serangkaian tahapan umum dalam penelitian yang terdiri dari tahapan pengumpulan data, analisis dan proses data, uji coba sistem, hasil dan pembahasan serta kesimpulan dari penelitian.

## 2.2 Pengumpulan data
Pada tahap ini, dilakukan pengambilan data foto dengan webcam. Webcam yang digunakan  pada penelitian ini bawaan dari laptop lenovo thinkpad x13 dengan resolusi HD 720p.

## 2.3 Analisis dan proses data
Pada tahap ini, dilakukan proses deteksi objek, penyimpanan data set, data training, identifikasi data pengenalan wajah dan penyimpanan data untuk keperluan absensi secara real-time . Analisis dan proses data seperti tertuang pada alur kerja sistem pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Alur kerja sistem
Keterangan: A. Deteksi objek dan penyimpanan dataset
Deteksi objek dalam penelitian ini lebih focus bagaimana menentukan wajah manusia di antara background. Objek wajah dicari menggunakan metode Viola Jones. Diagram alir metode Viola Jones terlihat pada gambar 3.
Pengumpulan data Analisis dan proses data Uji coba sistem Hasil dan pembahasan Kesimpulan Deteksi objek dan penyimpanan dataset Data training dan disimpan didalam file .yml Identifikasi Data berupa pengenalan wajah Simpan hasil data ke database Menggunakan metode Viola Jones menggunakan algoritma LBPH Penyimpanan data ke DBMS MySQL

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008
Gambar 3. Diagram alir metode Viola Jones
Seperti yang ditunjukan pada gambar 3, proses yang dilakukan adalah 1. Objek yang didapat oleh webcam akan dirubah ke grayscale terlebih dahulu
2. Dari  citra gryscale akan  dilakukan  pembacaan  fitur Haar dengan  memproses  citra  tersebut  menjadi  kotak- kotak untuk mendapatkan perbedaan nilai threshold dari daerah gelap dan daerah terang dari citra tersebut.
Gambar 4. Fitur Haar
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  5  fitur  dari  kiri  ke  kanan,  (a)  dan  (b)  terdiri  dari  dua  persegi panjang, (c) dan (d) terdiri dari tiga persegi panjang dan (e) terdiri dari empat persegi panjang. Cara menghitung nilai  dari  fitur  ini  adalah  mengurangkan  nilai  pixel  pada  area  hitam  dengan  pixel  pada  area  putih.  Dengan Rumus untuk mendapatkan nilai fitur sesuai dengan jumlah kotak:
B, W: Black (Hitam), White (Putih) Dua kotak : W - B Tiga kotak : W 1 - W 2 - B Empat kotak : (W 1 + W 2 ) – (B 1 - B 2 ) Dengan begitu akan dapat ditentukan tingkat luminance dari citra yang akan dideteksi dan dapat dibedakan mana bagian citra yang mencirikan wajah manusia
3. Selanjutnya Untuk mempermudah proses penghitungan nilai fitur, metode Viola Jones menggunakan sebuah media berupa citra integral ( Integral Image ). Integral Image digunakan  untuk menghitung nilai fitur dengan cara  mengubah  gambar  masukan  menjadi  suatu  representasi  gambar  integral.  Cara  perhitungannya  yaitu menghitung  jumlah  semua  piksel  di  dalam  suatu  persegi  panjang  dengan  hanya  menggunakan  empat  nilai secara efisien.
Gambar 5. Perhitungan Integral Image
Untuk perhitungannya kita melihat area segiempat dari D : A adalah nilai integral image pada L 1 A+B adalah nilai integral image pada L 2 A+C adalah nilai integral image pada L 3
Start Rubah citra ke gryscale Fitur HAAR Integral Image AdaBoost Cascade Clasifier Wajah / bukan wajah manusia Stop (a) (b) (c)
(d) (e)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008
A+B+C+D adalah nilai integral image pada L 4 Sehingga hasil dari D dapat dibuat : D = L 4 – (L 2 + L 3 ) + L 1
4. Kemudian untuk memilih fitur Haar yang spesifik yang akan digunakan dan untuk mengatur nilai ambangnya ( threshold )  digunakan  sebuah  metode  machine  learning  yang  disebut AdaBoost.  AdaBoost menggabungkan banyak classifier lemah untuk membuat sebuah classifier kuat. Dengan menggabungkan beberapa AdaBoost classifier  sebagai  rangkaian  filter  yang  cukup  efisien  untuk  menggolongkan  daerah  image.  Masing-masing filter adalah satu AdaBoost classifier terpisah yang terdiri classifier lemah atau satu filter Haar. Selama proses filter,  bila  ada  salah  satu  filter  gagal  untuk  melewatkan  sebuah  daerah  citra,  maka  daerah  itu  langsung digolongkan sebagai bukan wajah. Namun ketika filter melewatkan sebuah daerah citra dan sampai melewati semua proses filter yang ada dalam rangkaian filter, maka daerah citra tersebut digolongkan sebagai wajah.
5. Tahap selanjutnya yaitu cascade classifier. Urutan filter pada cascade ditentukan oleh bobot yang diberikan AdaBoost . Filter dengan bobot paling besar diletakkan pada proses pertama kali, bertujuan untuk menghapus daerah citra bukan wajah secepat mungkin.
6. Tahapan yang terakhir adalah menampilakan objek sampel citra yang telah terdeteksi wajah ataupun bukan wajah.
Hasil  dari  metode Viola  Jones akan  disimpan  ke  folder  di  komputer  sebagai  dataset  untuk  proses pengenalan wajah. Setiap orang akan disimpan 100 gambar yang terdeteksi wajah[13][14][15].

## B. Data raining
Data  training  menggunakan  algoritma  LBPH.  Algoritma  LBPH  dapat  mencari  tekstur  dari  sebuah  gambar kemudian mengambil setiap piksel dari gambar tersebut, sehingga kerapatan antar piksel dapat mengoptimalkan prediksi gambar saat dilakukan identifikasi wajah. Pada algoritma LBPH, citra yang terdapat di folder dataset akan dibagi  dibagi  menjadi  beberapa  bagian,  kemudian  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  untuk  mendapatkan  nilai histogram dengan mengubah setiap pixel dari citra menjadi thresholding dengan ukuran 3x3 dengan diambil satu pixel tengah untuk menjadi pembanding. Jika nilai tetangga lebih besar atau sama besar dari pixel yang menjadi pembanding dalam nilai grayscale maka akan diubah nilainya menjadi 1 dan sebaliknya jika nilai tetangga lebih kecil dari pembanding dalam nilai grayscale maka akan diubah nilai pixelnya menjadi 0. Setelah diubah menjadi nilai  biner  maka  akan  menghasilkan  deret  biner  yang  kemudian  jika  diubah  menjadi  nilai  decimal  akan menghasilkan nilai baru untuk nilai tengah pixel selanjutnya, deret biner tersebut yang disebut dengan kode LBP. Hasil dari deret biner ini disimpan didalam file .yml yang akan digunakan untuk proses pengenalan wajah[16][17].

## C. Identifikasi data berupa pengenalan wajah
Pada proses ini akan dilakukan pengenalan wajah dengan webcam. Seperti pada data training, dalam pengenalan wajah menggunakan algoritma Local Binnary Pattern Histogram (LBPH). Informasi di data training yang sudah tersimpan di file .yml akan dibandingkan dengan data real-time yang ditangkanp oleh webcam. Ketika data biner sesuai dengan data yang tersimpan di file .yml, maka identidas dari data tersebut akan di tampilkan di layar berupa nama[18].

## D. Simpan hasil data ke database
Data  identitas  yang  sudah  teridentifikasi  akan  disimpan  didatabase  mysql  yang  digunakan  untuk  data  absensi. Ketika wajah sudah dikenali maka akan langsung tersimpan di database.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai user interface , didalam penelitian ini penulis menggunakan bahas pemrograman PHP. User interface yang penulis buat seperti gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008
Terdapat 4 tombol didalam user interface absensi pegawai a) Ambil foto Digunakan untuk deteksi objek dan menyimpan dataset
b) Data training
Digunakan untuk data training dan hasil disimpan didalam file .yml
c) Absen masuk
Digunakan untuk melakukan absensi masuk
d) Absen pulang
Digunakan untuk absensi pulang

## 3.1 Hasil pada tahapan deteksi objek dan penyimpanan data ke dataset
Untuk melakukan deteksi objek klik tombol ambil foto pada user interface pada gambar 6. Dengan menggunakan metode Viola Jones, hasil deteksi objek seperti gambar 7.

## Gambar 7. Deteksi objek wajah
Ketika wajah sudah terdeteksi, maka data wajah akan tersimpan di folder dataset sebanyak 100 gambar. Ketika gambar wajah sudah tersimpan 100 gambar maka, program akan keluar. Dengan pencahayaan redup proses deteksi berhasil dilakukan kecuali posisi menghadap kesamping akan terjadi kekeliruan untuk pendeteksian objek wajah.

## Gambar 8. Dataset wajah

## 3.2 Hasil Data Training
Untuk  melakukan  data  training  klik  tombol  data  training  pada  user  interface  pada  gambar  4.  Data  training menggunakan algoritma LBPH. Hasil data training disimpan kedalam file .yml, yang akan digunakan untuk proses pengenalan wajah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008

## 3.3 Hasil Pengenalan Wajah dan Penyimpanan Data Absensi
Untuk melakukan absen masuk atau pulang  klik tombol absen masuk atau absen pulang pada user interface pada gambar 10.
Gambar 10. Pengenalan wajah
Setelah  wajah  dikenali  maka data  absen  akan  tersimpan ke  database.  Dengan pencahayaan  redup  masih bisa mengenali wajah, kecuali posisi menghadap kesamping.
Gambar 11. Identitas user untuk data absensi
Hasil dari penelitian menggunakan beberapa parameter seperti berikut a. Pengaruh jarak terhadap tingkat keberhasilan pengenalan wajah dan tersimpan ke database. Tabel 1 merupakan hasil ujicoba terhadap jarak untuk pengenalan wajah.
Tabel 1. Pengaruh jarak No. Jarak Hasil Mengenal Wajah Ya Tidak 1 30 cm ✔ 2 40 cm ✔

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008
No. Jarak Hasil Mengenal Wajah Ya Tidak
4 100 cm
✔ 5 170 cm ✔ 6 200 cm ✔
Dari tabel 1 terlihat bahwa jarak 30 cm tidak bisa mendeteksi wajah sama sekali. Jarak 40 cm sampai jarak 170 cm masih bisa mengenali wajah. Pada jarak 200 meter sudah tidak bisa mengenali wajah dengan dianggap belum terdaftar, akan tetapi masih dapat mendeteksi wajah.
b. Pengaruh kemiringan wajah terhadap tingkat keberhasilan pengenalan wajah dan tersimpan ke database. Tabel 2 merupakan hasil ujicoba terhadap kemiringan wajah untuk pengenalan wajah.
Tabel 2. Pengaruh kemiringan wajah No. Drajat kemiringan dari tegak lurus kekamera Hasil Mengenal Wajah Ya Tidak
1
Tegak lurus
✔ 2 Kurang lebih 10 o kekanan ✔ 3
Kurang lebih 20 o kekanan
✔
4 Kurang lebih 30 o kekanan
✔
5 Kurang lebih 10 o keatas
✔

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008
No. Drajat kemiringan dari tegak lurus kekamera Hasil Mengenal Wajah Ya Tidak 6 Kurang lebih 20 o keatas ✔
7 Kurang lebih 30 o keatas
✔
Tabel 2 memperlihatkan bahwa tingkat kemiringan mempengaruhi pengenalan wajah. Dalam ujicoba, penulis melakukan kemiringan wajah kekanan dan keatas. Keika tingkat kemiringan kurang lebih 30 derajat, wajah sudah tidak bisa dideteksi.

## 4. KESIMPULAN
Dari  uraian  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  pendeteksian  wajah  menggunakan  metode Viola  Jones dan pengenalan  wajah  dengan  algoritma  LBPH  berhasil  dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python. Keberhasilan pengenalan wajah dipengaruhi oleh jarak dan kemiringan wajah. Jarak terlalu dekat sekitar 30 cm dari kamera, wajah tidak bisa terdeteksi. Sebaliknya posisi wajah terlalu jauh kurang lebih 200 cm, wajah masih bisa dideteksi akan tetapi tidak bisa dikenali. Untuk tingkat kemiringan wajah sekitar 20 o dari tegak lurus masih bisa dikenali, akan tetapi pada derajat kemiringan sekitar kurang lebih 30 o posisi keatas maupun kekanan, wajah tidak  bisa  dideteksi.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  data  berhasil  tersimpan  ke  database  ketika  wajah  sudah dikenali.Bahasa  pemrograman  php  bisa  digunakan  sebagai  user  interface  yang  akan  memanggil  skrip  dari pemrograman python.

## REFERENCES
[1] L. W. Alexander, S. R. Sentinuwo, A. M. Sambul, T. Informatika, U. Sam, and R. Manado, “Implementasi Algoritma Pengenalan  Wajah  Untuk  Mendeteksi  Visual  Hacking,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.  1,  2017,  doi: 10.35793/jti.11.1.2017.16969.
[2] A. Lazaro, J. L. Buliali, and B. Amaliah, “Deteksi Jenis Kendaraan di Jalan Menggunakan OpenCV,” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 2, 2017, doi: 10.12962/j23373539.v6i2.23175.
[3] F. R. Ilhamullah and S. A. Yogyakarta, “Sistem Deteksi Wajah Dan Sebuah Benda Menggunakan Algoritma Viola-Jones Berbasis Open Cv Menggunakan Algoritma Viola-Jones Using Viola-Jones Algorithm Based Open Cv,” no. January, 2020.
[4] T.  Paul,  U.  A.  Shammi,  and  S.  Kobashi,  “A  Study  on  Face  Detection  Using  Viola-Jones  Algorithm  in  Various Backgrounds, Angles and Distances,” Int. J. Biomed. Soft Comput. Hum. Sci. Off. J. Biomed. Fuzzy Syst. Assoc. , vol. 23, no. 1, pp. 27–36, 2018, doi: 10.24466/ijbschs.23.1_27.
[5] V. K. Sharma, “Designing of face recognition system,” 2019  Int. Conf.  Intell.  Comput.  Control  Syst.  ICCS 2019 , no. Iciccs, pp. 459–461, 2019, doi: 10.1109/ICCS45141.2019.9065373.
[6] H.  Simaremare  and  A.  Kurniawan,  “Perbandingan  Akurasi  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  LBPH  dan Eigenface dalam Mengenali Tiga Wajah Sekaligus secara Real-Time,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 14, no. 1, pp. 66– 71, 2016.
[7] A.  Fauzan,  L.  Novamizanti,  and  Y.  N.  Fuadah,  “Perancangan  Sistem  Deteksi  Wajah  Untuk  Presensi  Kehadiran Menggunakan Metode LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) Berbasis Android,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 5403–5413, 2018.
[8] D. Kharat, P. Kajawe, S. Kopnar, N. Jinabade, and J. Wagh, “Face Recognition Using Local Binary Pattern Histogram ( LBPH  ),” Int.  J.  Innov.  Res.  Sci.  Eng.  Technol. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  10659–10662,  2019,  doi: 10.15680/IJIRSET.2019.0811013.
[9] P. R. Setiono, S. R. U. . Sompie, and M. E. . Najoan, “Aplikasi Pengenalan Wajah Untuk Sistem Absensi Kelas Berbasis Raspberry Pi,” J. Tek. Inform. , vol. 15, no. 3, pp. 179–188, 2020.
[10]  M.  Y.  Florestiyanto,  H.  Himawan,  and  P.  D.  P.  Silitonga,  “Improved  Viola-Jones  Face  Recognition  UsingTracking,” TEST Enginering Manaj. , vol. 3, no. 3945, pp. 3945–3952, 2020.
[11]  Mahmudi, M. Fatahillah, and Kusrini, “Implementasi Metode Viola Jones Untuk Mendeteksi Wajah Manusia,” J. Inf. , vol.
5, no. 1, pp. 2442–7942, 2019, [Online]. Available:
http://www.informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/informa/article/view/69.
[12]  F. Setiawan and D. A. R, “Sistem Pengenalan Wajah Dengan Metode Local Binary Pattern Histogram Pada Firebase,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. STI&K , vol. 4, no. September, pp. 1–7, 2020.
[13]  W. Dwiparaswati, S. Kom, and S. V. Hilmawan, “Implementasi Face Recognition secara Real-time dengan Metode Haar Cascade Classifier menggunakan OpenCV-Python,” 2017.
[14]  A. Suharso, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Viola-Jones dan Eigenface Dengan Variasi Posisi Wajah Berbasis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3008
Webcam,” Techno  Xplore    J.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  19–30,  2017,  doi: 10.36805/technoxplore.v1i2.107.
[15]  K. Cen, “Study of Viola-Jones Real Time Face Detector,” Ai2 (ALLEN Inst. ARTIFICAL Intell. , vol. 9, no. 10, pp. 1–94, 2016.
[16]  M. Khan, S. Chakraborty, R. Astya, and S. Khepra, “Face Detection and Recognition Using OpenCV,” Proc. - 2019 Int. Conf.  Comput.  Commun. Intell.  Syst.  ICCCIS  2019 ,  vol.  2019-Janua,  pp.  116–119,  2019,  doi: 10.1109/ICCCIS48478.2019.8974493.
[17]  F. Deeba, A. Ahmed, H. Memon, F. A. Dharejo, and A. Ghaffar, “LBPH-based enhanced real-time face recognition,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 5, pp. 274–280, 2019, doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100535.
[18]  T. Dhawle, U. Ukey, and R. Choudante, “Face Detection and Recognition Using OpenCV and Python,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 07, no. 10, 2020.