## APLIKASI DETEKSI WAJAH WAKTU NYATA UNTUK PENGENAL TAMU

## Suyatno
Departemen Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri Jl. Ahmad Yani No. 10, Bojonegoro, Indonesia SMK Negeri 1 Sambeng, Lamongan, Indonesia Email : nizar@unugiri.ac.i d

## ABSTRAK
Perubahan teknologi mendorong manusia untuk lebih efisien dalam melakukan pekerjaan sehari  - hari. Perubahan metode kerja dan sumber daya manusia secrara efektif dan efisien yang didukung oleh  kondisi  lingkungan  yang  baik  dalam  memberikan  layanan  kepada  publik.  Penelitian    ini bertujuan untuk mendapatkan program aplikasi yang dapat memberikan sapaan kepada tamu(digital recepsionis) berdasrkan obyek yang diterima oleh kamera. Pembuatan Aplikasi deteksi wajah pada pelayanan tamu secara otomatis dilakukan dengan menggunakan program Visual C++ dalam hal ini MFC  dan  OCx  yang  dapat  mengakses  beberapa  peralatan  yang  dihubungkan  dengan  aplikasi tersebut, pendukung dari alat tersebut adalah kamera web.Perpaduan antara software dan hardware dapat diakses dengan menggunakan program C++. Penerima Tamu secara otomatis menggunakan camera web, akan lebih effisien dalam memberikan pelayanan kepada publik. Hasil yang dicapai pada penelitian ini adalah  dapat diimplementasikan  dalam pelayanan publik di perkantoran, hotel, pertokoan ataupun rumah.
Kata kunci : Deteksi Wajah, Integral Proyeksi, Citra Digital, Otomatis

## ABSTRACT
Changes  in  technology  encourage  people to  be  more efficient  in  doing  daily  work.  Methods  and resources  that  are  supported  by  good  environmental  conditions  in  providing  services  to  the community. This study aims to get an application program that can provide a guest greeting (digital receptionist)  that  provides  objects  that  can  be  accessed  by  the  camera.  Making  face  detection applications  on  programs  that  are  carried  out  automatically  is  done  by  using  the  Visual  C  ++ program in this case MFC and OCx that can access some of the equipment used with the application, the  support  of these  tools is  web  cameras. Software  and  hardware  can  be  accessed  using  C  ++ programs. Online reception using a web camera, will be more efficient in providing services to the community. The results obtained in this study are implemented in public services in offices, hotels, shops or homes.
Keywords: Face Detection, Projection Integral, Digital Image

## PENDAHULUAN
Salah  satu  faktor  penting  yang dapat menunjukan karakteristik masyarakat  maju  dan  modern  adalah banyaknya  orang  yang,  hidup  dalam lingkungan  fisik  yang  merupakan  hasil rancangan  dan  rekayasa  manusia  itu sendiri.  Hal  ini  berlainan  sekali  jika dibandingkan  degan  kehidupan  masa lampu saat manusia hidup dalam lingkungan alam yang asli.
Salah  situ  ciri  yang  menunjukan peruhahan  pola  kehidupan  manusia  dari yang  tradisional  ke  pola  kehidupan  yang modern  adalah  perubahan  pada  pola pemenuhan
kebutuhan manusia, masyarakat  modern  selalu  menginginkan hal  yang  praktis  dan  cepat.  Berkaitan dengan  hal  di  atas  maka  manusia  selalu berusaha untuk menciptakan hal-hal yang dapat  memenuhi  kehidupan  manusia tersebut.
Berangkat  dari  kondisi  yang semacam ini penulis ingin membuat suatu aplikasi  yang  dapat  melengkapi  dari system  yang  ada,  yaitu  dengan  membuat suatu  aplikasi  deteksi  wajah  untuk pelayanan tamu secara otomatis.
Diharapkan manfaat teknologi ini dapat mempermudah pada system layanan publik (public  service  system) tidak  lagi ada kebingungan seseorang ketika masuk pada  suatu  kantor  atau  instansi.Secara umum  aplikasi  ini  akan  menghasilkan suara (voice) yang  berupa  sapaan Assalamualaikum,  Selamat  Datang.  atau yang lain.
Aplikasi  ini  bekerja  berdasarkan penangkapan  gambar/citra  yang  berupa wajah (capture) oleh  sebuah  camera (webcam).Hasil penagkapan gambar akan diolah  melalui  suatu  proses (image processing) , yang nantinya akan dibedakan  antara  obyek  manusia  atau bukan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Proses awal yang banyak dilakukan dalam image processing adalah mengubah  citra  berwarna  menjadi  citra gray-scale ,  hal  ini  digunakan  untuk menyederhanakan  model  citra.  Seperti
telah  dijelaskan  di  depan,  citra  berwarna terdiri dari 3 layer matrik yaitu R-layer, G- layer  dan  B-layer.  Sehingga  untuk melakukan proses-proses selanjutnya tetap diperhatikan layer-layer di atas. Bila setiap  proses  perhitungan  dilakukan menggunakan tiga layer, berarti dilakukan tiga  perhitungan  yang  sama.  Sehingga konsep  itu  diubah  dengan  mengubah  3 layer diatas menjadi  1 layer matrik gray- scale dan hasilnya adalah citra gray-scale . Dalam citra ini tidak ada lagi warna, yang ada adalah derajat keabuan[4].
Untuk  mengubah  citra  berwana yang  mempunyai  nilai  matrik  masing- masing r,g dan b menjadi citra gray-scale dengan  nilai  s,  maka  konfersi  dapat dilakukan  dengan  mengambila  rata-rata dari  nilai  r,g  dan  b  sehingga  dapat dituliskan menjadi :
3 b g r s   
Untuk  mencoba  proses  koversi citra berwarna menjadi citra grayscale ini dapat dibuat program  seperti gambar 1.
Gambar 1. Contoh form untuk menangkap citra Dasar  dari  pengolahan  citra adalah  pengolahan  warna  RGB  pada posisi  tertentu.  Dalam  pengolahan  citra warna dipresentasikan dengan nilai hexadecimal  dari  0x00000000  sampai 0x00ffffff, Warna hitam adalah 0x00000000  dan  warna  putih  adalah 0x00ffffff.
Terlihat  bahwa  semua  warna mempunyai    range  nilai  00  (angka desimalnya  0)  dan  ff  (angka  desimalnya 255),  atau  mempunyai  nilai  derajat keabuan  256  =  28.  Dengan  demikian range warna yang digunakan adalah (28)( 28)( 28) = 224 (atau yang dikenal dengan istilah  True  Color  pada  windows).  Nilai warna yang digunakan di atas merupakan gabungan warna cahaya merah, hijau dan biru  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  2.
sehingga  untuk  menentukan  nilai  dari suatu  warna  yang  bukan  warna  dasar digunakan gabungan skala kecerahan dari setiap warnanya.
Gambar 2. Nilai warna RGB dalam hexadesimal
Gambar 3. Komposisi warna RGB Untuk  mengetahui  kombinasi warna,  perlu  dibuat  suatu  program  yang dapat  menampilkan  warna  sesuai  dengan nilai  yang  dimasukkan  sehingga  dapat dicoba berbagai macam kombinasi warna RGB. Dari definisi diatas untuk menyajikan  warna  tertentu  dapat  dengan nudah dilakukan, yaitu dengan mencampurkan  ketiga warna dasar RGB, tabel  berikut  memperlihatkan  contoh- contoh warna yang bisa digunakan [6].
Tabel 1. contoh-contoh warna dalam Hexadesimal
Untuk  mengetahui  kombinasi warna,  perlu  dibuat  suatu  program  yang dapat  menampilkan  warna  sesuai  dengan nilai  yang  dimasukkan.  Sehingga  seperti terlihat  pada  gambar  3  dapat  dicoba sebagai macam kombinasi warna RGB.
Thresholding digunakan  untuk mengatur  jumlah  derajat  keabuan  yang
ada  pada  citra.  Dengan  menggunakan thresholding  maka  derajat  keabuan  bisa diubah sesuai keinginan, misalkan diinginkan menggunakan derajat keabuan 16,  maka  tinggal  membagi  nilai  derajat keabuan  dengan  16.  Proses thresholding ini pada dasarnya adalah proses pengubahan kuantisasi pada citra,
sehingga  untuk  melakukan thresholding dengan  derajat  keabuan  dapat  digunakan rumus:
       b w b x int . dimana : w adalah  nilai  derajat  keabuan  sebelum thresholding
x adalah  nilai  derajat  keabuan  setelah
thresholding
       a b 256 int
Berikut  ini  contoh  thresholding  mulai  di 256, 16, 4 dan 2.
Gambar 4. Contoh thresholding
Untuk mencoba melakukan proses thresholding , perlu dibuat program untuk dapat mengubah-ubah nilai tresholding sesuai keinginan [5]. Sehingga  perlu  ditampilkan  dua  citra, yaitu  citra  asli (gray-scale )  dan  hasil thresholdingnya dengan nilai thresholding yang  ditentukan  melalui  input  seperti terlihat pada gambar  4.

## METOD E

## Skin Detection dan Citra Warna
Metode  yang  digunakan  adalah skin  detection  (deteksi  kulit),  dimana setiap  wajah  yang  telah  dideteksi  akan diambil nilai rata-rata yang berupa warna kulit, hal ini dimaksudkan untuk mendapatkan  beberapa  cirri  yang  paling dominant. 0x00   XX      XX      XX Nilai B Nilai G Nilai R Nilai Warna Nilai Warna 0x00000000 Hitam 0x0000AAFF Orange 0x000000FF Merah 0x00888888 Abu- abu 0x0000FF00 Hijau 0x00FF00AA Ungu 0x00FF0000 Biru 0x00AAFF00 Hijau Muda 0x0000FFFF Kuning 0x00AA00FF Merah Muda 0x00FF00FF Magenta 0x00AAFFFF Kuning Muda Ox00FFFF00 Cyan 0x000088AA Coklat
0x00FFFFFF Putih 0x00AA0088 Ungu
Gambar  yang  diperoleh  dari kamera memiliki struktur warna menggunakan  system    Red-Green-Blue (RGB).  Untuk  memodelkan  warna  kulit system warna RGB ini ditransformasikan ke system warna YCrCb untuk memisahkan intensitas Y dengan chromaticity  yang  dinyatakan  dalam  dua variable Cr dan Cb. Harga Cr membedakan warna antara jarak intensitas terhadap  unsur  warna  merah  sedangkan Cb  menyatakan  jarak  intensitas  terhadap unsur warna merah.
Dalam  memodelkan  warna  kulit hanya informasi Cr dan Cb yang dipakai, sehingga  pengaruh  perubahan  intensitas dapat  dihilangkan.  Pada  daerah  saturasi dari  cahaya  yang  tertangkap  kamera, harga  Cr  dan  Cb  sangat  stabil,  sehingga nilai  Cr  dan  Cb  merupakan  informasi handal untuk proses klasifikasi warna. Untuk  mengubah  citra  berwarna  yang mempunyai  niali  matrik  masing-masing R,G  dan  B  menjadi  citra  warna  YCrCb dapat  dilakukan  dengan  menghitung seperti  pada  persamaan  (2.1),(2.2)  dan (2.3). Y  = 0.59G+0.31R+0.11B (2.1) Cr = 0.713 * (R-Y) (2.2) Cb = 0.564 * (B-Y) (2.3) Untuk  mencoba  proses  konversi citra  berwarna  RGB  menjadi  citra  warna YCrCb  dapat  dibuat  program  seperti gambar 5.
(a)
(b) (c)
Gambar 5. (a) mencari rata Cr dan Cb tiga lokasi wajah, (b) deteksi kulit dengan rata cr cb yang telah dicari sebelumnya.
Untuk kulit diset dengan warna putih, sedangkan bukan kulit hitam, (c) ambil objek wajah dengan menggunakan integral proyeksi, sehingga di dapatkan batas kiri batas kanan batas atas batas bawah.
Pada  pendeteksian  warna  kulit, setiap  pixel  pada  image  diklasifikasikan sebagai kulit dan bukan kulit berdasarkan komponen-komponen  warna.  Deteksi warna kulit ditentukan berdasarkan mean dan  standart  devisiasi  dari  Cr  dan  Cb komponen[2].
Sistem Waktu Nyata ( real-time ) Menurut kamus “Oxford
Dictionary  of  Computing”  Real  time system  dapat  didefinisikan  sebagai, “Sistem apapun dalam hal waktu dimana suatu keluaran dihasilkan adalah penting. Hal  ini  biasanya  dikarenakan  suatu masukan yang berhubungan dengan suatu pergerakan  dalam  dunia  fisik,  dan keluarannya harus tetap memiliki hubungan  dengan  pergerakan  tersebut.
Keterlambatan  dari  waktu  masuk  sampai waktu  keluar  harus  cukup  kecil  dan memenuhi  batasan  waktu  yang  dapat diterima”.
Gambar 6. Ilustrasi sistem real-time
Obyek  yang  bergerak  digunakan untuk  menggambarkan pentingnya waktu yang  harus  dipenuhi  oleh  proses  suatu system. Sebenarnya, cukup banyak definisi  real  time  yang  ada,  bahkan banyak pula diantaranya saling berlawanan.  Terkadang  juga  definisi  real time bisa berbeda untuk suatu permasalahan yang berbeda intinya, suatu system  yang  berbasis  realtime  harus memenuhi  batasan  waktu  yang  telah ditetapkan,  dalam  hal  deteksi  wajah  ini
Sensor Proses Aktuator Objek Waktu Proses. t
realtime dapat didefinisikan sebagai suatu proses  deteksi  yang  hasilnya  memenuhi untuk  digunakan  dalam  lingkungan  yang selalu  bergerak  (dinamis),  tentu  saja dengan  batasan  kecepatan  gerak  tertentu apakah  gerakan  orang  berjalan,  berlari, atau  naik  kendaraan  akan  memiliki batasan yang berbeda [10].
Untuk  memenuhi  kreteria  real time  diperlukan  batasan  mengenai  waktu atau  ketetapan  lainnya  yang  dapat diterima,  sebagai  contoh  sederhana  jika batasan  realtime  dalam  hal  ini  artinya system  dapat  mengikuti  pergerakan  dari objek  yang  diamati,  maka  dapat  dibuat suatu  asumsi  sebagai  berikut,  jika  suatu system deteksi atau identifikasi digunakan pada objek wajah manusia yang bergerak sekitar  0,5  meter  setiap  detik  (berjalan perlahan),  dan  ukuran  kepala  manusia sekitar  20  cm  maka  untuk  bergeser  1 kepala  diperlukan  waktu  sekitar  kurang 0,4  detik.  Apabila  suatu  system  deteksi atau identifikasi dianggap masih memenuhi (real time)jika terjadi keterlambatan gerakan sejauh seperdelapan bagian dari kepala, maka 1/8 gerakan  dari  kepala  memerlukan  waktu sekitar 0,4x 1/8 =0,05 detik. Dengan demikian, system tersebut dianggap real time jika memiliki kecepatan  proses  maksimal  0,05  detik atau dalam satu detik dapat memproses 20 kali.  Jika  dihubungkan  dengan  jumlah frame  gambar  yang  dapat  diolah  dalam satu  detik,  artinya  20  fps.  Dari  kriteria sederhana  yang  telah  disebutkan  di  atas, setidaknya  system  dapat  real  time  jika kecepatannya  mencapai  20  fps.  Pada penelitian  ini  dicoba  untuk  membangun system Pelayanan Tamu Secara Otomatis yang    mengaplikasikan  deteksi  wajah yang  dapat  memenuhi  criteria  real-time yang telah ditetapkan (20 fps).[3][] Integral Proyeksi Integral  proyeksi  adalah  suatu metode  yang  digunakan  untuk  mencari daerah atau lokasi dari objek. Metode  ini dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  batas dari  daerah  gambar  yang  berbeda, sehingga  kita  bisa  mencari  daerah  lokasi wajah dan feature-featurenya. Metode ini juga bisa disebut dengan integral baris dan
kolom  dari  pixel,  karena  integral  ini menjumlahkan  pixel  per  baris  dan  pixel per  kolom.  Dari  metode  ini  kita  akan dengan  mudah  untuk  menemukan  derah lokasi object yang kita perlukan.
Dari  metode  ini  akan  kita dapatkan  hasil  penjumlahan  baris  dan kolom  yang  nantinya  akan  kita  olah  atau proses  lebih  lanjut.  Metode  ini  akan memudahkan  kita  saat  kita akan  mencari lokasi  wajah,  sebelum  kita  gunakan metode  ini,  kita  cari  nilai  clusternya kemudian  setelah  kita  dapatkan,  kita jumlahkan  tiap  pixelnya.  Tiap  pixel  citra atau  gambar  yang  kita  proses  memiliki nilai  cluster,  jadi  dalam  satu  gambar semua pixel memiliki nilai cluster dengan intensitas cluster yang berbeda, jika suatu daerah  memilki  kemiripan  warna  dengan nilai  cluster,  berarti  pixelnya  memilki nilai  yang  tinggi  dan  jika  kita  jumlahkan maka  daerah  ini  akan  memilki  jumlah yang  lebih  besar    dari  pada  daerah  lain yang  hanya  memilki  nilai  yang  kecil (intensitas  kecil).  Kita  jumlahkan  pixel kearah sumbu x sepanjang atau setinggi y, jadi kita akan mengetahui tinggi dan lebar dari image yang memilki nilai tinggi, dari sini  kita sudah dapat mendapatkan lokasi dari object yang kita cari.
Untuk  mendapatkan  lokasi  yang lebih  tepat  maka  kita  akan  memproses lebih  lanjut.  Jadi  untuk  menjumlahkan pixel  baris  dan  kolom  tergantung  pada kita,  paremeter  apa  yang  kita  gunakan. Jika  kita  gunakan  parameter  kulit  maka kita  asumsikan  semua  pixel  gambar memilki  nilai  cluster,  tapi  nilainya tergantung  pada  intensitas  tertentu.  Jika suatu  daerah  pixel  memiliki  warna  yang sesuai  dengan  parameter  yang  kita gunakan (misal:warna kulit), maka daerah tersebut  memiliki  intensitas  yang  tinggi, jika kita jumlahkan maka pada daerah ini nilainya  akan  tinggi  baik  kita  jumlahkan maka pada daerah ini nilainya akan tinggi baik dijumlahkan ke arah x atau y. Video OCx dan Microsoft Visual C++ Videoocx  adalah  suatu  software active  x  yang  dapat  menangkap  dan memproses gambar video serta mengintegrasikan kedalam aplikasi perangkat lunak. Software ini kompatibel
dengan  hardware  yang  berjalan  pada operasional system windows contoh Web Cam,  CCD  Camera,  Camcoder.  Video OCx    sangat  mendukung  pada  bahasa pemrograman  Visual  Basic,  Visual  C++, Borlanf C++ Delphi, dan Foxpro [1]

## Desain Sistem
Secara garis besar sistem Aplikasi deteksi  Wajah  Pada  Pelayanan  Tamu Secara  Otomatis,  seperti  pada  blok diagram gambar 7.

## Gambar 7. Flowchart System Pendeteksi Wajah
Agar  dapat  mendeteksi  letak wajah  pada  suatu  gambar  (citra  atau image)  yang  memiliki  latar  belakang ( background )  yang  komplek  dan  tidak uniform, sistem computer machine vision harus mengerti fitur apa yang
membedakan  wajah  dengan  obyek  yang lain.  Paling  tidak  ada  dua  pendekatan yang mungkin
digunakan dalam mendeteksi  wajah,  yaitu  pendekatan bottom-up dan  pendekatan top-down . Pada pendekatan bottom-up, patrun wajah
terbentuk  bila  didukung  oleh  keberadaan fitur-fitur wajah seperti mata, alis, mulut, dan lainnya.
Bila  pada  gambar  terdapat  fitur- fitur wajah yang letaknya secara geometris  membentuk  patrun  wajah,
maka pada daerah tersebut terdapat wajah. Seadngkan  pada  pendekatan top-down , terlebih dahulu diperkirakan suatu daerah pada  gambar  sebagai  kandidat  wajah, apabila  pada  daerah  kandidat  tersebut terdapat  fitur-fitur  wajah  maka  daerah tersebut  diverifikasi  sebagai wajah. Seperti terlihat pada blok diagram system, untuk proses pengenalan wajah terdiri dari beberapa tahap yaitu: Pengambilan Gambar Dalam  penelitian  ini,  gambar yang  diproses  adalah  gambar  yang dicapture secara online dengan menggunakan webcam. Gambar  atau image yang dicapture haruslah memenuhi persyaratan  yang  telah  ditentukan  pada bab  sebelumnya.Adapun  gambar  yang diupload dapat bertipe BMP. Gambar  yang  dicapture  tersebut adalah  gambar  berwarna  ( true  colour ) karena  metode  yang  digunakan  untuk mencari daerah wajah adalah metode skin color  detection dimana  metode  ini bertujuan  untuk  mendeteksi  lokasi  kulit dari  gambar  dengan  membuang  seluruh bagian  dari  gambar  yang  tidak  memiliki warna kulit.
Sehingga  sebelum  proses  skin detection,  kita  harus  terlebih  dahulu mempunyai  sample  warna  kulit  yang diambil  dalam  keadaan  intensitas  cahaya yang sama ataupun berbeda-beda. Namun dalam penelitian ini gambar yang diambil adalah  dalam  keadaan  intensitas  cahaya yang  sama  .  Hal  ini    bertujuan  untuk proses  pendeteksian  warna  kulit.  ( skin color  detection ).  Sekaligus  gambar  yang akan ditampilkan.
Gambar 8. Hasil Capture Camera.
start Capture Image Skin Detection Ambil data suara Integral Projection Croping Wajah ? End (Salam ) Deteksi Gender

## Pendeteksi Warna Kulit
Metode  yang  digunakan  adalah Pendeteksian  warna  kulit  ( Skin  Color Detection) ,  metode  ini  memerlukan pemodelan warna kulit. Proses pemodelan dapat  dilakukan    sebelum  pendeteksian wajah. Sehingga ketika diimplementasikan pada proses pendeteksian kandidat wajah dapat dilakukan  dengan  cepat  dan  memerlukan biaya komputesi yang rendah.
Keunggulan  lain  dari  metode  ini  adalah kefleksibelannya,  karena  tidak  memiliki ketergantungan pada besarnya wajah pada gambar.  Kelemahannya  adalah  hanya dapat dipakai pada gambar berwarna dan rentan  terhadap  perubahan  warna  kulit akibat  proses  pencahayaan.  Kelemahan yang disebut terakhir ini dapat diminimalkan dengan mempelajari model warna  kulit  dengan  berbagai  variasi pencahayaan.
Pada tahap ini akan dicari daerah yang  memilki  warna  kulit  kemudian setiap  gambar  yang  telah  dideteksi  akan diambil nilai rata-rata yang berupa warna kulit, hal ini dimaksudkan untuk mendapatkan  beberapa  ciri  yang  paling dominant. Untuk mendapatkan daerah ini kita  harus  melakukan  proses  mencari daerah warna kulit dan memproses sample untuk warna kulit.
Gambar  yang  diperoleh  dari
kamera memiliki struktur warna menggunakan  system  Red-Green-Blue
(RGB).  Untuk  memodelkan  warna  kulit, system warna RGB ini ditransformasikan ke system warna YCrCb untuk memisahkan intensity dengan chromaticity  yang  dinyatakan  dalam  dua variable  Cr  dan  Cb.  Dalam  memodelkan warna  kulit  hanya  informasi  Cr  dan  Cb yang dipakai, sehingga pengaruh perubahan intensitas dapat dihilangkan.
Gambar 9. Pengambilan Warna Kulit

## Sistem Warna YcrCb
Gambar  yang  diperoleh  dari kamera memiliki struktur warna menggunkan system Red-Green- Blue(RGB).  Untuk  memodelkan  warna kulit system warna RGB ini ditransformasikan  ke  system warna YCrCb  untuk  memisahkan  intensitas  Y dengan  Chromaticity  yang  dinyatakan dalam dua Variabel Cr dan Cb . Harga Cr membedakan warna antara jarak intensitas terhadap  unsure  warna  merah  sedangkan Cb menyatakan  jarak intensitas terhadap unsur  warna  merah.  Dalam  memodelkan warna  kulit  hanya  informasi    Cr  dan  Cb yang dipakai, sehingga pengaruh perubahan  intensitas  dapat  dihilangkan.
Pada  daerah  saturasi  dari  cahaya  yang tertangkap  kamera,  harga  Cr  dan  Cb sangat  stabil,  sehingga  nilai  Cr  dan  Cb merupakan  informasi  handal  unntuk proses klasifikasi warna.
Setelah  diperoleh  nilai  rata-rata Cr  dan  Cb  untuk  warna  kulit  maka dilakukan  perhitungan  jarak  pada  setiap lokasi  yang  hendak  dikenali.  Jika  jarak dibawah nilai thresholding maka dianggap sebagai latar belakang.
Untuk  mengubah  citra  berwarna yang  mempunyai  nilai  matrik  masing- masing  r,g, dan b menjadi citra  berwarna
YCrCb dapat dilakukan dengan menghitung  seperti  pada  persamaan (3.1),(3.2) dan (3.3). Y = 0.59G + 0.31R  + 0.1B
(3.1) Cr= 0.713 *(R-Y)
(3.2)
Cb= 0.564*(b-Y)
(3.3) Hanya  nilai  Cr  dan  Cb  yang digunakan  untuk  pencocokkan.  Mula- mula  diambil  nilai  warna  gambar  Cr  dan Cb  dari  sekumpulan  data  padaberbagai kondisi pencahayaan kemudian dinormalisasi.  Dari  sekumpulan  data tersebut  maka  akan  diperoleh  nilai  rata- ratanya. Dalam bentuk 2 dimensi antara Cr
dan  Cb  yang  telah  dinormalisasi  didapat nlilai  rata-rata  Cr  adalah  111  dan  Cb adalah  88  bila  dikembalikan  kenilai semula  dengan  mengurangi  nilai  100
didapat Cr adalah nilai 11 dan Cb adalah - 12.
Setelah  diperoleh  nilai  rata-rata
Cr  dan  Cb  untuk  warna  gambar  maka dilakukan  perhitungan  jarak  pada  setiap lokasi  yang  hendak  dikenali.  Jika  jarak dibawah      nilai  thresholding    maka dianggap  sebagai  gambar  jika  tidak dianggap  sebagai  latar  belakang.  Dengan menggunakan rumus berikut:
Jarak = 2 2 ) ( ) ( Cb Cb Cr Cr   
Jika  jarak  <  thresholding  adalah kulit. Maka hasil thresholding dari rumus jarak diperoleh dari rumus jarak diperoleh dapat terlihat seperti pada gambar 10.
Gambar 10. Hasil Thresholding dari rumus jarak
Berikut  adalah  Flowchart  untuk proses  deteksi  warna  kulit,  setelah  kita cari  nilai  mean  sample  untuk  YCrCb untuk  kita  olah  lebih  lanjut  yaitu  untuk proses integral proyeksi.
Gambar 11. Flowchart Proses deteksi Warna kulit

## Pengambilan Objek
Setelah  proses  Integral  proyeksi dilakukan proses selanjutnya ialah proses Pengambilan objek (croping) yaitu
dengan  cara  menentukan  daerah  subset dari  gambar  yang  diperkirakan  terdapat wajah (Kandidat Wajah). Tujuanya adalah untuk  meminimalkan  proses  scanning fitur-fitur  wajah  hanya  pada  daerah kandidat  wajah  tersebut,  sehingga  ketika diimplementasikan pada proses pendeteksian kandidat wajah dapat dilakukan  dengan  cepat  dan  memerlukan biaya komputasi yang rendah.
Keunggulan  lain  dari  metode  ini  ialah
Kefleksibelanya  karena  tidak  memiliki ketergantungan pada besarnya wajah pada gambar. Kelemahanya hanya dapat dipakai pada gambar berwarna dan rentan terhadap  perubahan  warna  kulit  akibat proses  pencahayaan.  Kelemahan  yang disebut  terakhir  ini  dapat  diminimalkan dengan  mempelajari  model  warna  kulit dengan  berbagai  variasi  pencahayaan. Tahap ini dapat direalisasi dengan cara : a) Menscanning  gambar  menggunakan patrun (template) wajah lengkap. Cara ini  memerlukan  beberapa  patrun wajah  dengan  skala  dan  pose  yang berbeda.  Kelemahan  cara  ini  adalah pada  biaya  komputasi  yang  cukup tinggi.
b) Mendeteksi  warna  kulit.  Metode  ini memerlukan  pemodelan  warna  kulit. Proses  pemodelanya  dapat  dilakukan sebelum pendeteksian wajah, sehingga  ketia  diimplementasikan pada  proses  pendeteksian  kandidat wajah  dapat  dilakukan  dengan  cepat dan  memerlukan  biaya  komputasi yang rendah.
Pada  proses  pengambilan  objek dilakukan  dengan  cara  mencari  batasan vertical dan batasan horizontal dari wajah selanjutnya  dari  batasan  yang  telah diketahui maka objek akan diambil sesuai batasan  seperti  terlihat  pada  flowchart gambar 12.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Sistem Pengujian pada system pendeteksi  gambar  yang  dibuat  pada penelitian  ini  terbagi  lima  tahap  yaitu  : tahap pengambilan gambar, tahap deteksi warna kulit, tahap integral proyeksi, tahap pengambilan  objek  (cropping),  tahap
Start
Capture Image
Tentukan Lokasi kulit Convert Skin Sample RGB to YCrCb end
pengenalan  wajah  hingga  tahap  output yang  berupa  suara  (Assalamualaikum, Selamat datang, dan lain-lain)
Gambar 12. Flowchart Proes Pengambilan Objek (cropping)

## Pengujian Software
Dalam  pengujian  software  ini dilakukuan  50  kali  uji  coba,  dengan spesifikasi hardware sebagai berikut : Kamera :
WEB Cam  Merk Prolink Komputer
Pentium 4 2,4 GHz
RAM  2  GB HD 500 GB Setting Kamera :
Gambar 13. Setting Kamera
Gambar 14. .Setting Brightness dam
Contrast Kamera Hasil dari pengujian dapat dilihat
pada tabel berikut :
Start Integral Proyeksi Warna stop Hasil Batasan Vertikal Wajah & Hasil Batasan Horisontal  Wajah
Ambil Obyek sesuai batasan (Croping)
Dari data tabel dapat disimpulakan  keberhasilan  penelitian  ini adalah  80  %.  Dari  50  kali  percobaan    10 kali gagal (menyimpang) Agar  program  berjalan  sesuai dengan  yang  diharapkan,  maka  gambar yang  dicapture  haruslah  benar-benar memenuhi persyaratan yang telah ditetapkan  pada  bab  sebelumnya  karena gambar  tersebut  merupakan  input  utama yang  akan  sangat  menentukan  uantuk proses selanjutnya. Berikut adalah pengujian  software  untuk  tahap  capture gambar dimana pengujian dilakukan pada keadaan  intensitas  cahaya  yang  berbeda- beda.
Setelah beberapa tahap pengujian yang telah dilakukan di atas, ada beberapa analisa  yang  berkaitan  dengan  hasil  uji coba  deteksi  wajah  yaitu  masalah  yang sangat  mempengaruhi  dalam  pemrosesan gambar  adalah  besar  kecilnya  intensitas cahaya  yang  ada  pada  gambar  yang dicapture.Kasus  di  atas  bahwa  ada penyimpangan  terhadap  hasil  uji  coba. Bila  ditinjau  penyimpangan  terhadap  uji coba  diatas  disebabkan  oleh  perbedaan intensitas cahaya. Kamera Prolink intensitas  cahaya  lebih  bagus  sedangkan Kamera  Philip  intensitas  cahayanya rendah    sehingga  memberikan  suatu kesimpulan  yang  tidak  sesuai  dengan programnya.
Gambar  yang  dicapture  dalam ruangan dengan bantuan lampu biasa. Hal ini  akan  berpengaruh  besar  dalam pemrosesan  image  khususnya  pada  saat melakukan proses skin detection sehingga akan  lebih  baik  bila  gambardicapture ditempat yang cukup cahaya tidak terlalu gelapdan juga tidak terlalu terang.
Dari  ketiga  percobaan  di  atas tampak jelas bahwa proses deteksi warna kulit  sangat  dipengaruhi  oleh  intensitas cahaya  pada  saat  pengambilan  gambar tersebut. Pada  pengujian  tersebut  tampak bahwa  daerah  yang  sebenarnya  memiliki warna  kulit  tidak  dapat  terdeteksi  karena daerah  tersebut  mendapatkan  kelebihan sinar. Hal tersebut akan sama bila daerah kulit  tersebut  kurang  terkena  sinar. Sehingga  warna  kulit  yang  sebenarnya akan tampak  lebih cerah atau lebih gelap
tidak  terdeteksi  sebagai  warna  kulit.  Ini merupakan  kelemahan  dari  system  ini, hasil  pendeteksian  akan  berbeda  saat intensitas cahayanya berubah.
Untuk pencarian lokasi wajah kita jumlahkan pixel baris dan pixel kolomnya sehingga  nanti  dalam  hasil  penjumlahan tiap  baris  dan  kolomnya  akan  ada  nilai yang  tinggi  karena  dalam  pixelnya terdapat nilai yang tinggi, karena sebelumnya  telah  kita  lakukan threshold untuk menjadikan gambar menjadi binery image sehingga  warna  yang  ada  adalah Hitam (0) dan putih (255) saja. Dari nilai pixel  yang  tinggi  ini,  jika  kita  gambar hasil  penjumlahan  pixel  baris  dan kolomnya,  maka  daerah  yang  memiliki nilai tinggi akan menonjol.
Untuk  pencarian  lokasi  wajah, dari nilai integral projection tersebut kita cari  rata-rata  nya  terlebih  dahulu.  Lalu kita  jadikan  daerah  yang  melebihi  rata- rata menjadi satu (1), dan sebaliknya yang kurang  dari  nilai  rata-rata  akan  kita jadikan  nol  (0).  Dari  hasil  tersebut  akan kita  dapatkan  lokasi  wajah  karena  pada daerah tersebut akan bernilai satu.
Pengambilan objek (croping) yaitu  dengan  cara  menentukan  daerah subset  dari  gambar  yang  diperkirakan terdapat wajah (Kandidat Wajah).
Tujuanya  adalah  untuk  meminimalkan proses  scanning  fitur-fitur  wajah  hanya pada  daerah  kandidat  wajah  tersebut, sehingga  ketika  diimplementasikan  pada proses pendeteksian kandidat wajah dapat dilakukan  dengan  cepat  dan  memerlukan biaya komputasi yang rendah.
Dalam  Play  sound  adalah  output dari system ini pada tahap ini merupakan tahap  terakhir  dari  system  ini.  Setelah semua  proses  pendeteksian  kulit  dan wajah  selsesai  maka    langkah  terakhir adalah  mengambil  data  suara  yang  telah terekam  pada  system  ini.  Suara  tersebut adalah  suara  sapaan:  Assalamualaikum, Selamat datang, dan lain-lain sesuai yang kita  inginkan.  Bahkan  Suara  ini  bisa  kita ubah  menjadi  suara  peringatan,  kepada tamu yang tidak diundang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada penelitian ini  maka dapat disimpulkan  penggunaan  jenis  kamera juga  sangat  berpengaruh  pada  hasil  yang diperoleh, cahaya merupakan faktor yang sangat  berpengaruh  dalam  penentuan kandidat  warna  kulit,  warna background dan  pakaian  yang  di  pakai  tidak  boleh menyerupai  dengan  warna  kulit,  kamera harus mempunyai  kepekaan yang tinggi,
pencahayaan harus proporsional, pendeteksian dibedakan antara wajah dan bukan wajah, keberhasilan dalam penelitian  ini  adalah  80  %  hal  ini  dapat dianalisa dengan 50 kali pengujian dengan 10 kali kegagalan (20%).
Jadi  untuk  ke  depannya  dapat diadakan  penelitian  kembali  agar  hasil dari  penelitian  dapat  ditingkatkan  lagi penggunaan  metode  yang  diterapkan dalam  pendeteksian  wajah.  Sehingga batasan  masalah  dapat  diminimalisasi. Ada pepatah mengatakan “Tak ada gading yang tak retak!” atau dengan istilah “ No body that prefect! ”. Oleh kerena itu saran dan  kritikk  dari  banyak  pihak  tetap  saya harapkan demi kemajuan computer vision community .

## REFERENSI
[1] Achmad  Basuki,  Jozua  F.  Palandi, Fatchurrochman,  ”Pengolahan  Citra Digital menggunakan Visual Basic”
[2] Garcia  Gines-Marteen,  Alberto,  E.
Lopez Pedro, “Face Detection Using Integral  Projection  Models”,  Dept.
Informatica  Sistemas,  Dept.  De Ingenieria    tecnologia  de  Computer University of Murcia, Murcia Spain.
[3] Y. Lee Joy, I. Yoo suk, “An Elliptical
Boundary  Model  for  Skin  Color Detection”,  School  of  Computer
Science  and  Engeneering,  Seul National  University  Shilim-Dong. Gwanak-Gu, Seul 151-742, Korea
[4] Lisapaly Leonard, “Scientific Side of a  Sketch”,  program    Geofisika-
Universitas Indonesia
[5] Zhou Zhi-Hua. Geng Xin, “Projection function for Eye
detection”,  State  key  Laboratory  for
novel  software  technology,  nanjing University, nanjing 210093, China
[6] Tomaz  Filipe,  Candeias  Tiago, Shabibazkia  Hamid,  “Improved Automatic  Skin  detection  in  Color Image”,  Universidade  do  Algarve, FCT,  Campus  de  Ganbelas-Faro, Portugal.
[7] Wahyudi  Rochmat,  “SPY  Robot Navigation-3D  Gazing  Head  – Software Image Processing”, PENS-
ITS, 2003
[8] Rahmadijanti  Nana,  “Digital  Image Processing”, PENS-ITS
[9] Riyanto Sigit, St,M.Kom Drs. Achmad  Basuki,  M.Kom.,  Nana Ramadijanti,  S.Kom.,M.Kom.,Dr  Ir.
Dadet Pramadihanto, M.Eng., ” Step by Step Pengolahan Citra Digital”.
[10] Ma’ady, MNP, “On Featured IoT for Smart  Public  Transportation  with Cloud-based  Machine  Learning”, NJCA, 2018.