## Perancangan Deteksi Wajah pada Aplikasi Berbasis React Native Menggunakan Metode Haar Cascade
Ahmad Fadhlur Rohman 1 , Henny Dwi Bhakti 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik *e-mail: 4hmad.fadhlur@gmail.com 1 , hennydwi@umg.ac.id 2
Received: 06.05.2024 Revised: 20.05.2024 Accepted: 10.06.2024 Available online: 27.06.2024
Abstract: Increasing the security of digital applications in the current era is important, because the threat of cyber  crime  is  increasing.  An  appropriate  security  system,  such  as  an  authentication  system,  can  prevent cybercrime  from  occurring  in  an  application.  Bangbeli  as  a  startup  that  operates  in  digital  payment applications, it is important to improve the security system in its application. This research aims to design a face  detection  system  and  face  verification  page  for  the  Bangbeli  application  based  on  the  React  Native framework. The method used to implement the face detection system is the Haar Cascade method and uses the OpenCV library. The Haar Cascade method has the ability to detect an object quickly, such as a face. OpenCV is an open source library that is widely used for digital image processing, and can be implemented in various programming languages. The results of this research showed that the verification page was successfully created and the face detection system could run using the Haar Cascade method which was developed for an Android application based on the React Native framework.
Keywords : Face Detection, Haar Cascade, OpenCV, React Native
Abstrak: Peningkatan keamanan aplikasi digital di era sekarang penting dilakukan, karena ancaman kejahatan siber  yang  semakin  meningkat.  Sistem  keamanan  yang  tepat,  seperti  sistem  autentikasi,  dapat  mencegah terjadinya kejahatan siber pada suatu aplikasi. Bangbeli sebagai salah satu startup yang bergerak di aplikasi pembayaran digital, penting untuk meningkatkan sistem kemananan pada aplikasinya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem deteksi wajah dan halaman verifikasi wajah untuk aplikasi Bangbeli yang berbasis framework React Native. Metode yang digunakan dalam mengimplementasikan sistem deteksi wajah adalah metode  Haar  Cascade  dan  menggunakan library OpenCV.  Metode  Haar  Cascade  memiliki  kemampuan mendeteksi suatu objek dengan cepat, seperti objek berupa wajah. OpenCV merupakan library sumber terbuka yang  banyak  digunakan  untuk  pengolahan  citra  digital,  serta  dapat  diimplementasikan  ke  berbagai  macam bahasa  pemrograman.  Hasil  pada  penelitian  ini,  didapatkan  halaman  verifikasi  berhasil  dibuat  dan  sistem deteksi wajah dapat berjalan dengan menggunakan metode Haar Cascade yang dikembangkan pada aplikasi android berbasis framework React Native. Kata kunci : Deteksi Wajah, Haar Cascade, OpenCV, React Native

## 1. PENDAHULUAN
Zaman  ini,  teknologi  terus  mengalami  kemajuan  dan  perkembangan  yang  pesat.  Berkat kemajuan  teknologi,  banyak  sistem  yang  dulunya  bersifat  konvensional  kini  dapat  dijalankan  secara digital.  Sebagai  contoh,  proses  pembayaran  transaksional  saat  ini  menjadi  lebih  mudah  dilakukan dengan adanya sistem digital. Aplikasi pembayaran digital berkembang pesat dan banyak digunakan karena memiliki sejumlah keunggulan (Aditya, 2021). Salah satunya adalah aplikasi bernama Bangbeli.
Bangbeli  merupakan  salah  satu startup di  Indonesia  yang  bergerak  di  bidang financial technology .  Sebagai  startup financial  technology ,  Bangbeli  bertanggung  jawab  pada  layanan  PPOB ( Payment  Point  Online  Banking )  yang  ada  pada  platform  aplikasi  Bangbeli. Payment  Point  Online Banking merupakan  sebuah  layanan  pembayaran  untuk  memudahkan  seseorang  dalam  melakukan pembayaran berbagai jenis tagihan, seperti Token Listrik, Pulsa, BPJS, dan berbagai macam lainnya (R. R. Saputri, 2022).
Semakin  berkembangnya  teknologi,  semakin  meningkat  juga  kejahatan cyber yang  dapat terjadi.  Adanya  beberapa  kasus  kejahatan cyber di  Indonesia,  seperti hacking , phishing , malware , penipuan, dan penyadapan (Handayani et al., 2023), turut menjadi ancaman bagi startup yang bergerak di bidang teknologi. Seperti yang sering terjadi akhir-akhir ini yaitu kasus sniffing . Pelaku kejahatan mengirimkan  aplikasi  palsu  yang  berisi malware .  Aplikasi  palsu  tersebut  dapat  berupa  resi,  atau undangan  pernikahan.  Ketika  aplikasi  tersebut  terpasang  pada  ponsel  korban,  pelaku  dapat  mencuri informasi  sensitif  seperti  kata  sandi  hingga  dapat  mengakses  rekening m-banking korban  untuk melakukan penarikan uang (Diahwahyuningtyas & Nugroho, 2023). Contohnya pada kasus Derasmus Kenlopo, warga Kelurahan Naimata, Kecamatan Maulafa, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur (NTT), yang kehilangan Rp.14.000.000 akibat modus sniffing menggunakan undangan nikah digital (Bupu et al., 2024). Contoh lainnya seperti pada kasus order fiktif Lazada senilai Rp.22.000.000 pada tahun 2018,
yang  dilakukan  pelaku  dengan  melihat  kode  verifikasi  kartu  kredit  pengguna  yang  dikirim  ke  email pengguna (Simbolon et al., 2021).
Untuk mengatasi risiko kejahatan cyber, penerapan sistem keamanan yang tepat, akan sangat penting  dalam  pengembangan  suatu  aplikasi  digital.  Salah  satunya  dengan  menerapkan  sistem autentikasi, yang bertujuan untuk mengidentifikasi pengguna sebelum mengakses layanan tertentu pada suatu aplikasi. Sistem autentikasi dapat berupa kata sandi, OTP ( One Time Password ), hingga biometrik (D. A. E. Saputri et al., 2023). Biometrik merupakan suatu teknologi pengenalan makhluk hidup pada karakteristik uniknya, dimana antara individu tidak akan memiliki ciri khas yang 100% sama. Biometrik juga memiliki karakteristik tidak mudah hilang, dan tidak mudah dicuri. Identifikasi karakteristik pada umumnya dilakukan pada bagian sidik jari, retina mata, dan struktur wajah (Nicco & Fahruzi, 2015). Teknologi ini memiliki tingkat keamanan yang lebih baik jika dibandingkan dengan sistem autentikasi kata sandi atau PIN (Priambodo & Wahjoeono, 2023).
Sebagai startup penyedia layanan yang berbasis keuangan, Bangbeli perlu untuk meningkatkan keamanan yang ada pada aplikasinya. Hal ini akan membuat pengguna lebih merasa aman dan dapat mencegah kerugian yang dapat terjadi akibat tindakan kejahatan cyber. Untuk meningkatkan keamanan pengguna aplikasi bangbeli, maka pada penelitian ini dirancang sistem autentikasi tambahan yaitu Face Verification . Fitur yang akan dikembangkan penulis berfokus pada pembuatan halaman untuk verifikasi wajah pengguna pada sisi client aplikasi Bangbeli. Dengan dirancangnya fitur tersebut diharapkan dapat menjadi  alternatif  keamanan  tambahan  dan  meningkatkan  keamanan  aplikasi  Bangbeli.  Dalam  fitur tersebut, diperlukan suatu metode untuk mengidentifikasi object berupa wajah. Face Detection berguna untuk mendeteksi keberadaan wajah pada suatu citra, yang kemudian hasilnya dapat digunakan untuk proses verifikasi wajah.
Metode Face Detection yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode Haar Cascade. Metode ini dipilih karena memiliki akurasi yang cukup baik dalam mengenali suatu object seperti wajah (Yulina, 2021).  Pada  penelitian  terdahulu  tentang  metode  Haar  Cascade  yang  digunakan  untuk  pendeteksian object berupa masker oleh (Anarki et al., 2021), didapatkan hasil, sistem dapat mendeteksi objek masker dengan bermacam warna dan bahan pada pengujiannya. Hasil pengujiannya juga mendapatkan tingkat akurasi  sebesar  88.7%  pada  faktor  skala  1.2.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  (Suharso,  2016), metode Haar Cascade memiliki akurasi sebesar 88.89% dalam mendeteksi wajah pada posisi frontal (menghadap depan) dengan derajat sisi kiri 30˚, depan 15˚, dan kanan 30˚. Penelitian ini, metode Haar Cascade diimplementasikan menggunakan library yang ada pada OpenCV. OpenCV merupakan library open source untuk pemrosesan citra dan juga dapat digunakan pada aplikasi mobile yang dikembangkan menggunakan framework React Native.

## 2. METODE

## 2.1 Studi Literatur
Studi  literatur  bertujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  dari  artikel  ataupun dokumentasi  yang  terkait  dengan  pengembangan Face  Detection dan  penerapannya  pada aplikasi Android yang berbasis framework React Native.

## 2.1.1 Face Detection
Deteksi  wajah  merupakan  suatu  langkah  awal  yang  cukup  penting  sebelum memulai tahap pengenalan wajah. Proses deteksi wajah dapat dianggap sebagai bentuk klasifikasi pola, dimana citra masukan diidentifikasi dan diklasifikasikan menjadi label kelas burapa wajah dan bukan wajah. Proses ini menjadi dasar untuk proses pengenalan wajah (Piarsa & Hisamuddin, 2010).
2.1.2 OpenCV
OpenCV diluncurkan secara resmi oleh Intel Research pada tahun 1999. Sampai saat ini OpenCV sudah digunakan lebih dari 47 ribu orang dari komunitas pengguna dan  juga  perusahan  besar  seperti  Google,  Microsoft,  Intel,  Honda,  Toyota. Penggunaannya mencakup berbagai hal, mulai dari penggabungan gambar street view , penerapan pada robot untuk navigasi, seni interaktif, hingga pemeriksaan label produk di pabrik-pabrik di seluruh dunia (OpenCV, n.d.-b).
OpenCV  ( Open  Source  Computer  Vision )  merupakan  library  terbuka  yang dikembangkan  oleh  Intel  bertujuan  untuk  menyederhanakan  pemrograman  terkait
pengolahan  citra  digital  (Fitrah,  2020).  OpenCV  memiliki  berbagai  fitur  dalam pemrosesan  citra  digital,  seperti:  manipulasi  gambar,  pendeteksi  objek,  pengenalan wajah,  dan  berbagai  macam  algoritma  pemrosesan  citra.  OpenCV  yang  merupakan open  source  computer  vision yang  dapat  diintegrasikan  menggunakan  bahasa pemrograman C, C++, Python, Java dan Matlab (Susim & Darujati, 2021), sehingga dapat diimplementasikan ke berbagai platform seperti website hingga mobile app.
2.1.3 Haar Cascade
Haar  Cascade  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk mendeteksi suatu objek, algoritma ini diusulkan oleh Paul Viol dan Michael Jones pada tahun 2001. Algoritma Haar Cascade menggunakan fungsi cascade pada pendekatan pembelajarannya. Fungsinya dilatih dari berbagai citra positif dan citra negatif. Citra positif  berisi  citra  yang  terdapat  objek  yang  ingin  dideteksi,  sedangkan  citra  negatif sebaliknya, tidak terdapat objek yang ingin dideteksi (Yulina, 2021).
Algoritma ini bekerja dengan mengekstraksi sebuah fitur dari gambar, algoritma Haar Cascade menggunakan filter yang mirip dengan konsep convolutional kernel yang disebut  fitur  Haar  seperti  pada  gambar  1  di  bawah.  Setiap  fitur  diperoleh  dengan mengurangi dari jumlah total kotak piksel putih dan jumlah total piksel hitam untuk didapatkan  nilai  selisihnya.  Untuk  perhitungan  setiap  fiturnya  juga  menggunakan integral image dari citra gambar dalam bentuk grayscale . Fitur-fitur yang didapatkan kemudian diseleksi menggunakan Adaboost untuk didapatkan fitur yang terbaik dari total lebih dari 160.000 fitur.
Gambar 1. Contoh Fitur Haar (OpenCV, n.d.-a)
Algoritma ini menerapkan konsep Cascade Classifiers (Klasifikasi bertingkat) seperti  pada  gambar  2.  Dalam  setiap  tingkat,  subcitra  akan  diklasifikasikan menggunakan suatu fitur Haar yang sudah diseleksi. Hasil dari klasifikasi, jika subcitra memenuhi fitur tersebut akan dilanjutkan ke tingkat selanjutnya untuk dihitung ulang menggunakan  fitur  yang  lain,  subcitra  yang  tidak  memenuhi  fitur  akan  dibuang  dan tidak  digunakan  lagi.  Klasifikasi  ini  dilakukan  hingga  beberapa  tingkat  untuk menyeleksi  citra  dan  mendapatkan  hasil  subcitra  yang  memenuhi  semua  fitur  pada setiap  tingkatan  (Viola  &  Jones,  2001).  Hasil  subcitra  yang  didapat  akan  semakin sedikit hingga tersisa hanya 2% dari citra masukan, berupa area wajah (Yulina, 2021).
Gambar 2. Sistem Cascade Classifiers (Santoso & Kristianto, 2020)

## 2.1.4 React Native
React  Native  merupakan  sebuah framework yang  membantu  pengembang dalam mengembangkan aplikasi mobile menggunakan bahasa pemrograman Javascript tanpa  mengurangi  pengalaman  penggunaannya  (Eisenman,  2015). Framework React Native bersifat mobile  cross  platform, dimana  dengan  satu  pengkodean  dapat digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi  yang  berbasis  android  dan  ios  sekaligus. Framework ini juga telah banyak digunakan oleh perusahaan besar di seluruh dunia (Malahella et al., 2020).
2.1.5 API API  atau Application  Programming  Interface merupakan  suatu  instruksi, fungsi,  dan  protokol  yang  dapat  digunakan  pengembang  perangkat  lunak  dalam merancang  aplikasi  (Data  Basecamp,  2022).  Secara  sederhana  API  merupakan serangkaian  fungsi  pemrograman  yang  disediakan  oleh  suatu  aplikasi  untuk memfasilitasi  integrasi  layanan  dengan  aplikasi  yang  sedang  dibangun.  Dalam pemrograman android, API umumnya digunakan untuk mempermudah pertukaran data antara aplikasi dan server (Radityatama, 2017).

## 2.2 Analisis dan Perancangan Sistem

## 2.2.1 Analisis Metode Haar Cascade
Metode  Haar  Cascade  dipilih  karena  merupakan  metode  pengenalan  wajah yang paling banyak digunakan, dan juga relative memiliki kinerja yang cepat, akurat, dan efisien (Suharso, 2016). Cara kerja metode haar yaitu dimulai dengan mengubah citra  berwarna  menjadi  grayscale,  kemudian  memeriksa  satu  bagian  pixel  pada  satu waktu,  yang  kemudian  setiap  bagian  putih  atau  hitam  akan  dijumlahkan  pada  tiap bagian  dan  dihitung  selisihnya.  Sehingga  didapatkan  nilai  fitur  ekstraksinya menggunakan integral image.
Hasil dari fitur Haar diseleksi menggunakan AdaBoost, kemudian digunakan pada Cascade Classifiers atau klasifikasi bertingkat untuk mendapat hasil area wajah yang  lebih  akurat.  Pada  tahap  tingkat  pertama,  setiap  subcitra  akan  diklasifikasikan dengan suatu fitur haar. Apabila hasilnya tidak memenuhi fitur haar tertentu maka akan ditolak, jika terpenuhi akan dilanjut ke tingkat berikutnya. Semakin bertambahnya suatu tingkatan  maka  perlu  untuk  menambahkan  fitur  yang  lebih  spesifik  hingga  jumlah subcitra akan berkurang dan didapatkan hasil area wajah.
Gambar 3. Alur Metode Haar Cascade

## 2.2.2 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  mengenai arsitektur  yang  dikembangan  pada  halaman  verifikasi  yang  menggunakan  sistem deteksi wajah. Desain sistem ini digambarkan pada diagram alur berikut:
Gambar 4. Desain Sistem Halaman Verifikasi Wajah
Tahap awal ketika membuka halaman verifikasi akan dilakukan pendeteksian wajah  menggunakan  metode  Haar  Cascade  pada  pustaka  OpenCV,  ketika  wajah
terdeteksi kemudian akan otomatis dilakukan pemotongan area wajah pada gambar dan akan dikirim ke server melalui API untuk dilakukan verifikasi, setelah mendapat hasil umpan  balik  dari  server,  jika  hasilnya  wajah  tidak  terverifikasi  maka  akan memunculkan pesan gagal memverifikasi dan akan diulang dari proses pendeteksian wajah, jika berhasil terverifikasi maka dapat dilanjut ke halaman berikutnya.

## 2.3 Implementasi dan Pengujian
Menerapkan face  detection dengan  metode  Haar  Cascade  menggunakan  OpenCV library . Sistem diterapkan pada Aplikasi yang berbasis React Native berdasar pada hasil analisis dan perancangan yang sudah dilakukan. Sehingga sistem yang telah dirancang dapat beroperasi dan difungsikan secara nyata dan dapat mencapai tujuan yang diinginkan.
Pengujian  dilakukan  dengan  menguji  manual  fungsi  deteksi  wajah  metode  Haar Cascade pada aplikasi dapat berjalan dan sistem dapat melakukan pemotongan citra pada area wajah yang terdeteksi. Pengujian kedua yaitu menguji fungsi area deteksi wajah menggunakan pengujian Blackbox , pengujian ini untuk memastikan wajah terdeteksi hanya pada area yang ditentukan.

## 2.4 Kesimpulan
Tahap Kesimpulan merupakan tahap akhir yang berisi tentang kesimpulan dari hasil yang  didapatkan  pada  penggunaan  metode  Haar  Cascade  untuk  pendeteksian  wajah  pada halaman verifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengimplementasiannya didasarkan pada desain sistem yang telah disusun sebelumnya, yang dapat dilihat pada gambar 4. Sistem ini diimplementasikan pada aplikasi mobile yang dikembangkan menggunakan framework React Native. Gambar 5 di bawah ini merupakan hasil implementasi antarmuka halaman verifikasi. Halaman verifikasi terdiri dari  beberapa bagian, yaitu area deteksi wajah, bagian informasi deteksi, tombol OTP (One Time Password) sebagai alternatif verifikasi, dan tombol untuk kembali.
Gambar 5. Hasil Implementasi Antarmuka Halaman Verifikasi
Area  deteksi  merupakan  lokasi  untuk  mendeteksi  adanya  suatu  wajah  dengan  beberapa ketentuan agar wajah dapat dideteksi, seperti posisi wajah tepat berada di tengah, tidak terpotong, tidak terlalu kecil dan terlalu besar.
Bagian  informasi  ditujukan  untuk  memberikan  informasi  pada  pengguna  terkait  proses verifikasi wajah, beberapa informasinya yaitu recognizing dimana sistem sedang pada posisi standby untuk pemrosesan dan verifikasi wajah, kemudian informasi success ketika wajah berhasil terverifikasi, dan informasi failed ketika wajah berulang kali gagal terverifikasi.
Tombol OTP digunakan untuk alternatif ketika gagal berulang kali dalam verifikasi wajah, fitur tombol ini dapat ditiadakan jika verifikasi wajah sangat diperlukan untuk menjaga keamanan data user yang  bersifat  sensitif.  Tombol  kembali  digunakan  untuk  membatalkan  verifikasi  atau  kembali  ke halaman sebelumnya.
Metode Haar Cascade pada library OpenCV diimplementasikan dengan pemrograman native Android yaitu bahasa Java. Module OpenCV di import pada proyek React Native, kemudian import data training pada library OpenCV  berupa haarcascade_frontalface_alt.xml untuk  klasifikasi  wajah. Program Java OpenCV tersebut kemudian dihubungkan dengan fitur Native Modules yang dimiliki oleh framework React Native, sehingga dapat saling terhubung dan digunakan pada halaman yang dibuat dengan framework React Native yang berbasis bahasa Javascript. Data citra video yang didapat pada halaman  antarmuka  dikirimkan  ke  program  java  untuk  diolah  menjadi  citra  keabuan  menggunakan fungsi Imgproc.COLOR_BGR2GRAY untuk kemudian dilakukan deteksi wajah menggunakan metode Haar  Cascade  dengan  fungsi CascadeClassifier yang  ada  pada library ,  sehingga  didapat  keberadan wajah  dan  posisinya  dalam  citra  tersebut.  Hasilnya  dikirim  kembali  ke  halaman  antarmuka  untuk ditampilkan  informasi  yang  didapat,  dan  apabila  diketahui  keberadaan  wajah,  maka  akan  otomatis dikirim ke server melalui API untuk dilakukan verifikasi wajah.
Hasil percobaan Face Detection menggunakan metode Haar Cascade pada halaman verifikasi dapat berjalan dan berhasil mendeteksi keberadaaan wajah pada antarmuka, dalam kondisi cahaya yang cukup maupun sedikit. Sistem juga dapat melakukan pemotongan gambar pada area wajah. Hasilnya dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Percobaan Deteksi Wajah Metode Haar Cascade
Pengujian  fungsi  sistem  deteksi  dilakukan  untuk  memastikan  fungsi  sistem  deteksi  wajah berjalan  sesuai  pada  area  deteksi  yang  sudah  ditentukan,  dapat  dilihat  pada  gambar  5.  Pengujian dilakukan  dengan  menguji  lokasi  dan  ukuran  wajah  pada  antarmuka.  Berikut  tabel  hasil  pengujian Blackbox untuk sistem deteksi:
Tabel 1. Pengujian Blackbox Untuk Sistem Area Deteksi No Lokasi Ukuran Gambar Hasil Diharapkan  Kesimpulan 1 Tepat di tengah   Menyerupai lingkaran deteksi Mendeteksi Berhasil
2 Tepat di tengah  ≤  dari  Setengah lingkaran deteksi Tidak mendeteksi Berhasil 3 Tepat di tengah  Memenuhi  layar antarmuka Tidak mendeteksi Berhasil 4 Di  luar  area deteksi Menyerupai lingkaran deteksi Tidak mendeteksi Berhasil 5 Di  luar  area deteksi ≤  dari  Setengah lingkaran deteksi Tidak mendeteksi Berhasil
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  area  deteksi  yang  dilakukan,  didapat  kesimpulan  bahwa sistem  yang  telah  dibuat  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Sistem  yang  dibuat  hanya  dapat melakukan deteksi wajah pada area deteksi. Sistem ini digunakan untuk meminimalisir hasil deteksi wajah yang tidak layak atau tidak diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  yang  dilakukan  pada  halaman verification menggunakan metode  Haar  Cascade,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem  berhasil  dikembangkan  pada  aplikasi android  yang  berbasis framework React  Native.  Sistem  dapat  mendeteksi  wajah  dan  melakukan pemotongan area wajah pada citra sebelum dikirimkan ke server, serta dapat menampilkan respon dari server  pada  antarmuka  halaman  verifikasi.  Saran  penulis  untuk  pengembangan  selanjutnya,  dapat ditambahkan sistem yaw , pitch , dan roll untuk memperketat sistem deteksi wajah, sehingga akan lebih sulit lagi untuk dimanipulasi. Serta menambahkan informasi panduan pada halaman deteksi wajah untuk mempermudah pengguna yang masih awam.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditya. (2021). 7 Aplikasi Dompet Digital Terbaik di Indonesia dan Cara Transfer yang Mudah . Flip.Id. https://flip.id/blog/aplikasi-dompet-digital-terbaik
Anarki,  G.  A.,  Auliasari,  K.,  &  Orisa,  M.  (2021).  Penerapan  Metode  Haar  Cascade  Pada  Aplikasi Deteksi  Masker. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 5 (1),  179–186. https://doi.org/10.36040/jati.v5i1.3214
Bupu, A. G., Medan, K. K., & Amalo, H. (2024). Analisis Yuridis Cyber Crime Pembobolan Dana Nasabah pada Aplikasi Mobile Banking dengan Modus Pembobolan Jalur Undangan Pernikahan Palsu Karolus Kopong Medan Lahirnya Undang-undang Nomor 11 Tahun 2008 Tentang Informasi dan Transaksi. Hakim:
Jurnal Ilmu Hukum Dan Sosial , 2 (2). https://doi.org/https://doi.org/10.51903/hakim.v2i2.1829
Data  Basecamp.  (2022). What  is  an  API  (Application  Programming  Interface) .  Databasecamp.De.
https://databasecamp.de/en/data/api-en
Diahwahyuningtyas, A., & Nugroho, R. S. (2023, January 29). Ramai soal Sniffing, Modus Penipuan
Resi hingga Undangan yang Bisa Curi Saldo Rekening. Kompas.Com . https://www.kompas.com/tren/read/2023/01/29/183000165/ramai-soal-sniffing-modus-penipuan- resi-hingga-undangan-yang-bisa-curi?page=all
Eisenman, B. (2015). Learning React Native (1st ed.). O’Reilly Media, Inc. Fitrah, G. F. R. (2020). RANCANG BANGUN APLIKASI REKOMENDASI PENYAMPAIAN MATERI PEMBELAJARAN  BERDASARKAN  DETEKSI  EMOSI  WAJAH  SKRIPSI [UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA]. http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2957
Handayani,  D.,  Fardiyanti  Rosianah,  S.,  Imam  Sobari,  D.,  Afriandi  Putra,  D.,  Muchlis  Zulhija,  H., Maulida,  I.,  Arkhab  Purnama  Agdana,  M.,  Khusni  Mubarakh,  M.,  Wulansari,  W.,  &  Faizul Khanafi, W. (2023). Ragam Modus Cyber Crime Di Era Digital 4.0. Abdi Jurnal Publikasi , 1 (4), 422–427. https://jurnal.portalpublikasi.id/index.php/AJP/index422
Malahella,  A.  H.,  Arwani,  I.,  &  Tibyani.  (2020).  Pemanfaatan  Framework  React  Native  dalam Pengembangan Aplikasi Pemesanan Minuman Kopi pada Kedai Bycoffee. Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 4 (9),  3178–3184.  https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/7898
Nicco,  &  Fahruzi,  I.  (2015).  Rancang  Bangun  Sistem  Biometrik  Pengenalan  Wajah  Menggunakan
Principal Component Analysis. Jurnal Integrasi , 6 (1), 64–71.
https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JI/article/view/92 OpenCV. (n.d.-a). Face Detection using Haar Cascades . Opencv.Org. Retrieved April 3, 2024, from https://docs.opencv.org/3.4/d2/d99/tutorial_js_face_detection.html
OpenCV. (n.d.-b). OpenCV About . Opencv.Org. Retrieved May 8, 2024, from https://opencv.org/about/ Piarsa,  I.,  &  Hisamuddin,  R.  (2010).  Sistem  Verifikasi  Online  Menggunakan  Biometrika  Wajah.
Teknologi Elektro , 9 (1), 88–94. https://ojs.unud.ac.id/index.php/JTE/article/download/1772/1258 Priambodo, B. W., & Wahjoeono, D. (2023). Perlindungan Hukum terhadap Penggunaan Teknologi Biometrik dalam Transaksi Perbankan untuk Meningkatkan Keamanan. Madani : Jurnal Ilmiah Multidisipline , 1 (11), 322–327. https://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.10276789 Perlindungan Radityatama, R. G. (2017). Rancang Bangun Aplikasi Mobile Android Sistem Kehadiran Mahasiswa Melalui Pencocokan Wajah Dengan Menggunakan Library Android Face Recognition With Deep Learning Studi [Institut Teknologi Sepuluh Nopember]. http://repository.its.ac.id/id/eprint/42762 Santoso,  B.,  &  Kristianto,  R.  P.  (2020).  Implementasi  Penggunaan  Opencv  Pada  Face  Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa. Sistemasi , 9 (2), 352–361. https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i2.822
Saputri, D. A. E., Ernawati, I. A., Adjeng Nutfa, N., Rabbaanii, & Satriani, A. D. (2023). Penerapan AAA  Security  Dalam  Aplikasi  BNI  Mobile  Banking. Indonesian  Journal  of  Innovation Multidisipliner Research , 1 (2), 63–73. https://multidisipliner.org/index.php/ijim/article/view/9 Saputri,  R.  R.  (2022). STRATEGI  MINIMUM  VIABLE  PRODUCT  DALAM  PENGEMBANGAN PRODUK  STARTUP  DI  APLIKASI  PEMBAYARAN  DIGITAL  BANGBELI  (PT.  DOA  ANAK DIGITAL)
KABUPATEN MALANG JAWA TIMUR SKRIPSI Oleh . http://digilib.uinkhas.ac.id/17153/1/Rizka Ramadhina Saputri_E20182088.pdf
Simbolon,  M.  M.,  Kesuma,  I.  G.  K.  W.,  &  Wibowo,  A.  E.  (2021).  Kejahatan  Siber  pada Penyelenggaraan  Perdagangan  Berbasis  Sistem  Elektronik  Dalam  langkah  Pengamanan Pertumbuhan
Ekonomi Digital Indonesia. Defendonesia , 5 (1), 1–12. https://doi.org/https://doi.org/10.54755/defendonesia.v5i1.98
Suharso,  A.  (2016).  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Viola-Jones  dan  Eigenface  Dengan Variasi Posisi Wajah Berbasis Webcam. Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 1 (2), 19–30. https://doi.org/10.36805/technoxplore.v1i2.107
Susim, T., & Darujati, C. (2021). PENGOLAHAN CITRA UNTUK PENGENALAN WAJAH (FACE RECOGNITION)  MENGGUNAKAN  OPENCV. Jurnal  Syntax  Admiration , 2 (3),  534–545. https://doi.org/https://doi.org/10.46799/jsa.v2i3.202
Viola,  P.,  &  Jones,  M.  (2001).  Rapid  object  detection  using  a  boosted  cascade  of  simple  features. Proceedings  of  the  IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition , 1 . https://doi.org/10.1109/cvpr.2001.990517
Yulina, S. (2021). Implementation of Haar Cascade Classifier for Face Detection and Grayscale Image Transformation Using OpenCV. Jurnal Komputer Terapan , 7 (1), 100–109. https://doi.org/10.35143/jkt.v7i1.3411