## TRACKING ARAH PANDANGAN MATA
UNTUK PENILAIAN DESAIN POSTER BERDASARKAN SALIENSI
Agus Wibowo 1 , Lukman Zaman 2
1,2 Sekolah Tinggi Teknologi Surabaya, Jl. Ngagel Jaya Tengah, Jawa Timur, Indonesia
1 agusaknela@gmail.com
2 luqmanz@stts.edu
Abstract—In  the  eye-gaze  detection,  a  person's  focus  and attention is captured through their eye gaze movements. In its implementation,  eye-gaze  tracking  can  be  used  to  determine whether a poster design is consistent or not. If it is consistent, the  poster  is  considered  good  according  to  poster  design experts.  This  can  provide  benefits  to  creative  industry  players in assessing whether the posters made are in accordance with what is expected in terms of design. Glance detection is applied by  taking  part  of  the  face  image  per  video  frame,  then  taking the eye part, and finally detecting the center point of the pupil image  from  the  eye.  The  point  where  the  pixel  center  of  the pupil  is  recorded  is  to  look  for  data  on  9  areas  of  the  poster that are often glanced by the eye. Then the glance data and the saliency  score  will  be  obtained.  These  two  data  are  compared with  the  poster  data  in  which  the  important  areas  have  been marked  by  the  poster  design  specialist.  Therefore,  the information about the consistency of the poster design will be obtained as well. This study has produced an 74% accuracy in analyzing  the  consistency  of  poster  designs  based  on  eye detection.
Keywords — Eye Gaze, Poster, Saliency, Viola Jones
Intisari — Dalam eye-gaze detection, fokus dan perhatian seseorang ditangkap  melalui tatapan  dan gerakan  matanya. Dalam implementasinya eye-gaze tracking dapat digunakan untuk  untuk  mengetahui  konsisten  atau  tidaknya  sebuah desain  poster.  Jika  konsisten  maka  poster  dianggap  sudah baik  menurut  pakar  desain  poster.  Hal  ini  dapat memberikan  manfaat  kepada  pelaku  industri  kreatif  untuk menilai poster yang dibuat apakah sudah sesuai dengan apa yang  diharapkan  dari  segi  desain.  Deteksi  lirikan  mata dilakukan dengan  mengambil bagian citra wajah per frame video,  lalu  diambil  bagian  mata,  dan  terakhir  mendeteksi titik  pusat  citra  pupil  dari  mata.  Titik  lokasi  piksel  pusat pupil  dicatat  untuk  mencari  data  9  area  poster  yang  sering dilirik oleh mata. Kemudian akan diperoleh data lirikan dan skor  saliency.  Kedua  data  ini  dibandingkan  dengan  data poster    yang  telah  ditandai  area  yang  penting  oleh  pakar desain  poster.  Lalu  akan  didapatkan  informasi  mengenai konsistensi  desain  poster.  Penelitian  ini  menghasilkan akurasi  sebesar  74%  dalam  menganalisa  konsistensi  desain poster berdasarkan deteksi lirikan mata.
Kata Kunci —Eye Gaze, Poster, Saliensi, Viola Jones

## I. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  berbagai  teknik  eye-gaze  detection mendapatkan  banyak  perhatian  dari  para  peneliti  di seluruh  dunia,  hal  ini  dikarenakan  teknik  ini  dapat digunakan  dan  dikembangkan  untuk  berbagai  hal  seperti
Human Machine Interface, Robotika, Studi Psychological, Sistem Kontrol dan Keamanan, dan lain-lain.
Dalam  eye-gaze  detection,  fokus  dan  perhatian seseorang  ditangkap  melalui  tatapannya  dan  gerakan matanya.  Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi,  para peneliti  melakukan  banyak  penelitian  untuk  membuat sebuah  sistem  yang  interaktif  dan  intuitif,  fokus  dan perhatian  dari  objek  tidak  hanya  dilihat  dari  tatapannya, namun dilihat juga dari Fitur  Tatapan Lokal (sudut  mata, pupil,  batas  mata  bagian  dalam,  posisi  refleksi  kornea, dan  iris.  Hal  ini  lah  yang  kemudian  menjadi  titik  awal untuk melihat pelacakan lokalisasi iris.
Secara  umum  metode  eye-gaze  tracking  dibagi menjadi  dua  tipe  pendekatan,  yaitu  metode  yang menggunakan  pendeteksian  feature  dan  metode  berbasis model.  Metode  pertama  dapat  mengenali  mata  dengan cepat  dan  mudah  namun    membutuhkan  gambar  dengan kualitas  yang  tinggi,  sedangkan  metode  yang  kedua menggunakan model tertentu dalam pendeteksian gambar seperti neural network, algoritma genetika, dll. Metode ini membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama  dalam  melakukan pendeteksian namun hasil yang didapat lebih akurat.
Dalam  dunia  desain  banyak  desainer  pemula  yang belum memahami arsitektur desain khususnya poster yang baik  dan  bisa  berhasil  menyampaikan  tujuan  dari informasi  yang  disampaikan  kepada  pembaca.    Pembaca mungkin tidak membaca sebuah poster secara keseluruhan,  hanya  bagian-bagian  tertentu  yang  dirasa menarik  yang  akan  dilihat  dan  dibaca.  Sebagai  contoh Poster  promosi  produk  UMKM/Industri  Kreatif,  apakah poster  yang  dibuat  sudah  bisa  menyampaikan  informasi kepada  pembaca,  jika  belum  bisa  atau  kurang  dalam menyampaikan  informasi  maka  bisa  dengan  cepat merevisi  poster  yang  dibuat  sehingga  akan  lebih  cepat dalam mempromosikan produknya.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan, penulis mengusulkan untuk melakukan  penelitian mengenai  Tracking  Arah  Pandangan  Mata  untuk Penilaian  Desain  Poster  Berdasarkan  Saliensi.  Setelah mata  dideteksi  dari  potongan  video  webcam  selanjutnya akan  diperoleh  area  mana  saja  yang  lebih  sering  dilihat oleh  mata  berdasar  9  area  titik  dan  kemudian  dihitung nilai  saliensinya.  Hasil  tersebut  akan  dibandingkan dengan  poster  yang  sudah  ditandai  oleh  pakar  desain poster apakah sudah konsisten atau belum. Jika konsisten maka  poster  berarti  sudah  bagus  menurut  pakar  desain poster. Jika belum konsisten maka poster dianggap belum
bisa  menyampaikan  informasi  kepada  pembaca  sehingga harus diperbaiki.

## II. LANDASAN TEORI
Ibrahim, Farah
Nadia, dkk (2018)
[6]
memperkenalkan  deteksi  titik  tengah  mata  dengan  cara mengkombinasikan algoritma Viola-Jones dengan Neural Network  Algrithms.  Inti  pada  penelitian  ini  adalah  untuk memperbaiki akurasi deteksi pupil dengan proses 5 dan 9 poin  kalibrasi  untuk  mengambil  koordinat-koordinat  titik tengah pupil seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Kalibrasi (a) Titik 5 (b) Titik 9 Koordinat  diperoleh  menggunakan  algoritma  Viola- Jones. Data koordinat yang didapat akan dijadikan dataset eye  gaze  untuk  keperluan  pelatihan  data  pada  Neural Networks. Dataset berupa video yang direkam menggunakan  webcam  Logitech  HD  Pro  Webcam  C920 dengan spesifikasi  full 1080p HD. Dataset diperoleh dari tiga partisipan. Proses pengambilan data dilakukan 6 kali pada setiap tiga partisipan dengan dua macam kalibrasi.
Shiwei Chenga, dkk (2015) [4] melakukan pendekatan untuk  mendeteksi  tatapan  mata  pada  suatu  gambar menggunakan  webcam.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk menganalisa  visual  attention  atau  perhatian  visual  yang dihasilkan  oleh  tatapan/lirikan  mata.  Dataset  berupa  citra yang akan ditatap oleh mata para responde. Tatapan mata responden  akan  direkam  untuk  mengetahui  bagian  citra mana saja yang ditatap mata responden. Proses ini terdiri dari  4  bahan  yaitu  perintah  yang  ditujukakn  kepada responden,  kemudian  ada  citra  mask  untuk  memotong citra  uji,  dan  ada  citra  grid  seukuran  citra  uji  untuk mengetahui  garis-garis  yang  mengenai  citra.  Setelah mendapatkan  citra  saliency  dari  eye  gaze,  maka  akan dijadikan  biner  untuk  memotong  citra  uji.  Sehingga output  akhir  adalah  berupa  titik-titik  citra  yang  dominan ditatap mata oleh responden.
Abhilash dan Dharun  (2017) [7] menawarkan metode untuk  menemukan segmen dan centroid citra pupil untuk identiifikasi  iris.  Kemudian  proses  deteksi  tepi  dengan metode  image  canny  dengan  bantuan  metode  connected components. Komponen-komponen yang didapat kemudian  dicari  nilai  centroid  pada  setiap  pupil  yang dideteksi dan akan dijadikan vektor fitur data iris. Metode Canny  Edge  Detection  terdiri  dari  tahap  smoothing, menemukan  gradien,  non-maximum  suppression,  double thresholding untuk hapus noise, dan hysteresis based edge tracking.  Kemudian  dilakukan  proses  thresholding  untuk mengubah  citra  keabu-abuan  menjadi  biner.  Kemudian dilakukan  labeling  menggunakan  teknik  connected component  berupa  fungsi  “bwconncomp”  pada  Matlab. Lalu  dilanjutkan  mendeteksi  centroid  menggunakan fungsi “regionprops” pada Matlab.

## III. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  dijelaskan  beberapa  tahapan sistem  yang  diusulkan  yaitu  penjelasan  tentang  akuisisi data dan gambaran sistem.
A. Akuisisi Data
Data  didapat  dari  video  yang  diambil  dari  webcam yang  terpasang  di  monitor  atau  webcam  yang  berada  di laptop dengan aplikasi bawaan webcam. Perekaman video di ambil dengan durasi pendek maksimal 5 detik pada saat mata memandang desain poster yang ditampilkan di layar monitor  dengan  jarak  30cm.  Poster  yang  digunakan menggunakan orientation portrait atau  Landscape dengan resolusi  minimal  150  pixel/inch.  Pengambilan  video dengan webcam harus memperhatikan cahaya agar wajah dan  pupil  bisa  terlihat  jelas.    Jika  pengambilan  video  di dalam  ruangan  maka  menggunakan  bantuan  cahaya  yang disorotkan  ke  wajah.  Jika  pengambilan  video  di  luar ruangan  hendaknya  memperhatikan  arah  datangnya cahaya matahari.
B. Gambaran Sistem
Gambar 2. Sistem yang diusulkan
1. Deteksi Wajah dan Mata
Setiap  citra  frame  dari  video  akan  melalui  proses deteksi  wajah  dan  mata  menggunakan  algoritma  Viola Jones. Citra frame tidak terbatas pada ukuran, bisa potrait atau  landscape.  Desain  sistem  deteksi  mata  secara keseluruhan  di  bedakan  menjadi  beberapa  tahap  mulai dari  input  berupa  visual  gambar  wajah  yang  di  ambil secara  terus  menerus  menggunakan  kamera  ponsel  lalu diproses  dengan  pendeteksian  objek  mata.  Proses pendeteksian objek mata dibagi 2 tahap yaitu visual wajah menjadi  pendeteksian  wajah,  dan  deteksi  wajah  menjadi deteksi  mata.  Desain  sistem  deteksi  wajah  seperti  pada Gambar 3.
Gambar 3. Alur Deteksi Mata
2. Deteksi Pusat Pupil
Deteksi  gerakan  pupil  mata  menggunakan  fungsi regionprops  pada  matlab  untuk  mencari  obyek  lingkar. Kemudian  obyek  lingkar  tersebut  akan  dicari  titik pusatnya dengan cara lebar & tinggi citra dibagi 2.
Gambar 4. Deteksi Pusat Pupil (a) Regionprops, (b) Pusat Pupil
Setiap  pupil  bergerak,  maka  nilai  tengah  (centroid) dari  pupil  memiliki  alamat  area  (x,  y)  yang  berbeda. Alamat  nilai  tengah  ini  yang  digunakan  untuk menentukan apakah nilai tengah dari pupil berada di salah satua dari 9 area.
Gambar 5. Lirikan Pupil 9 Area
Citra  mata  akan  diubah  ukuranya  menjadi  500x500 piksel.  Kemudian  nilai  tengah  dari  fungsi  centriod  akan dicatat  ke  dalam  matriks  sebagai  piksel  dengan  nilai  1. Sehingga  akan  dihasilkan  titik-titik  hasil  gerakan  pupil dengan ukuran 500x500 piksel.
Setelah  mendapatkan  area  mata,  langkah  selanjutnya adalah  pendeteksian  pergerakan  mata  menggunakan  9 titik  area  yaitu  atas_kiri,  atas_kanan,  bawah_kiri, bawah_kanan, atas_tengah, bawah_tengah, kanan_tengah, kiri_tengah, tengah. Selanjutnya digambarkan berupa titik pergerakan  mata.  Kemudian  pada  garis  eye  gaze  diberi nomor  urut  setiap  lirikan  mata  untuk  mengetahui  daerah mana  yang  pertama  kali  hingga  terakhir  kali  dilihat  oleh responden.  Objek  poster  yang  pertama  kali  dipandang menandakan  bahwa  objek  tersebut  adalah  objek  yang paling mencolok dan hasil saliency map pada citra poster merupakan area yang paling putih. Contoh hasil titik-titik pandangan mata adalah seperti berikut:
Gambar 6. Garis Eye Gaze
3. Skor Saliency
Citra  titik  hasil  eye  gaze  yang  berupa  titik  piksel bernilai  1  (putih)  akan  melalui  proses  perhitungan saliency.  Sehingga  akan  menghasil  citra  dengan  nilai saliency  seperti  pada  Gambar  6.  Keluaran  dari  sistem adalah  skor  saliency  dikali  dengan  jumlah  lirikan  pupil kepada  area  poster.  Contoh  perhitungan  skor  adalah seperti pada Gambar 7.
Gambar  7.  Contoh  Perhitungan  Skor  (a)  Citra  Saliency Lirikan  (b)  Piksel  Saliency  (c)  Jumlah  Lirikan  Pupil ke Area Tersebut (d) Skor
Semua  video  akan  mendapatkan  skor  tersebut.  Lalu diambil  rata-rata  setiap  9  area.  Skor  saliency  9  area  ini akan  diurutkan  dari  skor  bernilai  paling  besar  hingga paling  kecil.  Selain  itu  juga  dibandingkan  urutan  lirikan dari  salah  satu  dari  9  area  yang  paling  pertama  hingga paling terakhir.
4. Konsistensi Desain Poster
Setelah  mendapatkan  urutan  skor  salieny  dan  urutan lirikan  mata  terhadap  9  area  poster.  Maka  akan dibandingkan  antara  skor  saliency  dari  para  responden pada  setiap  poster.  Cara  membandingkan  skor  saliency antar responden adalah seperti pada Gambar 8.
Gambar  8.  Analisa  Konsistensi  Desain  Poster:  (a)
Penandaan  Area  Poster  Oleh  Pakar,  (b)    Urutan  Skor Besar-Kecil, (c) Urutan Lirikan Pertama-Terakhir
Teknik  untuk  membandingkan  hasil  uji  coba  dengan tanda  yang  diberikan  oleh  pakar  desain  poster  adalah dengan cara mengambil modus (kejadian terbanyak). Jika hasil  modus  sama  dengan  area  yang  ditandai  oleh  pakar desain poster, maka desain poster dianggap konsisten.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  didapat  dari  beberapa  video  yang  merekam responden saat melihat poster.
Tabel I Akuisi Data Video Lirikan Pupil Poster Ke Jumlah Responden 1 5 2 5 3 5 4 5 5 5 6 5 7 5 8 5 ... ... 50 5
Setiap responden diminta untuk melihat poster dengan durasi  waktu  maksimal  5  detik.  Jumlah  poster  yang digunakan  adalah  50.  Setiap  poster  dilihat  oleh  5 responden. Sehingga total video yang akan dipakai dalam penetlian  ini  adalah  250.  Video  lirikan  pupil  setiap responden dapat berbeda dalam satu poster.
Pada  uji  coba  deteksi  wajah  menggunakan  algoritma Viola  Jones  tidak  ada  kendala  sama  sekali.  Uji  coba deteksi  wajah  menggunakan  algoritma  Viola  Jones  pada video seperti pada Gambar 9. Kemudian setelah diperoleh citra  wajah  dari  video  menggunakan  algoritma  Viola Jones,  maka  proses  selanjutnya  adalah  uji  coba  deteksi mata  menggunakan  algoritma  Viola  Jones  dengan  model EyePairBig.
Setelah  mendapatkan  citra  mata,  maka  proses selanjutnya  adalah  uji  coba  deteksi  pupil  menggunakan algoritma  RegionProps  (Matlab).  Uji  coba  deteksi  pupil dengan algoritma RegionProps seperti pada Gambar 10.
Gambar 9. Uji Coba Deteksi Wajah
Gambar  10.  Uji  Coba  Deteksi  Pupil(a)  Deteksi RegionProps; (b) Plot Citra Pupil
Kendala  pada  uji  coba  deteksi  pupil  adalah  jika  pada citra  mata  terdapat  warna  yang  gelap  mendekati  warna hitam pada bagian pupil. Solusi  untuk  kendala ini adalah dengan  mencerahkan  wajah  responden  menggunakan cahaya  tambahan  atau  di  luar  ruang  dengan  sinar matahari. Cahaya matahari sangat membantu memberikan efek  cerah  pada  area  wajah  yang  melengkung  agar  tidak terlihat hitam menyerupai warna hitam pada pupil.
Pada  satu  video  akan  menghasilkan  titik-titik  putih (piksel  “1”)  sesuai  dengan  area  titik  tengah  pupil  saat melirik  desain  poster.  Pada  algoritma  yang  penulis  buat, terdapat  perulangan  yang  dapat  menyimpan  setiap  jenis area  (dari  9  area)  pada  setiap  frame  video.  Pada  setiap frame  video  akan  dicatat  ambil  1  jenis  area  titik  daria  9 area yang tersedia.
Uji coba deteksi lirikan pupil dilakukan pada 50 poster dengan 5 responden yang berbeda. Setiap video terdapat 9 titik area yang diambil data jumlah lirikan pupilnya. Hasil deteksi  lirikan  pupil  pada  poster  ke  1  seperti  pada  Tabel II.
Tabel II Hasil Deteksi Lirikan Pupil Poster 1 Responden 1 2 3 4 5 atas_kiri 9 0 24  0 0 atas_kanan 85  187  99  173  30 bawah_kiri 0 0 0 0 0
bawah_kanan 0 0 0 0 5
atas_tengah
0 0 0 0 0 bawah_tengah 65  1 9 0 0
kanan_tengah 0 0 0 2 59 kiri_tengah 0 0 0 0 0 Tengah 0 0 0 0 0
Selama proses deteksi 9 lirikan, telah dicatat jenis area titik  yang  dilirik.  Jika  lirikan  citra  pupil  responden berpindah ke area lain maka algoritma akan menyimpanya.  Semua  data  jenis  lirikan  akan  disimpan dan  diolah  hingga  didapatkan  jenis  area  secara  unik  dan urut.  Sehingga  dapat  diketahui  jenis  area  yang  dilirik pertama,  kedua,  hingga  kesembilan.  Hasil  pencatatan urutan lirikan pupil seperti pada Tabel III.
Tabel III Hasil Urutan Lirikan Area Pupil Poster 1
Urut
Responden
M o du s 1 2 3 4
5 1 atas kanan atas kanan atas kanan atas kanan atas kanan 2 atas kiri bawah tengah atas kiri Kanan tengah Bawah kanan 3 bawah tengah Kanan tengah Teratas atas kanan atas kanan atas kanan atas kanan atas kanan atas kanan
Setelah mendapatkan data jumlah 9 titik lirikan pupil, maka  proses  selanjutnya  adalah  menghitung  skor saliency.  Skor  saliency  bisa  digunakan  untuk  mencari urutan  area  dari 9  titik  yang  dianggap  paling  sering/lama dilirik  hingga  titik  yang  dianggap  kurang/jarang  dilirik. Hasil uji coba perhitungan skor saliency beserta urutanya seperti pada Tabel IV.

## Tabel IV Hasil Skor Saliency Poster 1
Responden 1 2 3 4 5 M o d u s atas_kiri 0.83 303 0 10.7527 0 0 atas_kanan 26.7 158 76.9 773 35.8207 69.7646 35 bawah_kiri 0 0 0 0 0 bawah_kanan 0 0 0 0 6.00 02 atas_tengah 0 0 0 0 0 bawah_tengah 19.3 903 0.00 1 9.0909e -05 0.13932 51 kanan_tengah 0 0 0 0 0 kiri_tengah 0 0 0 0 0 Tengah 0 0 0 0 0 MAX atas _ka nan atas _ka nan atas_ka nan atas_ka nan atas _ka nan atas_ka nan
Setelah  didapatkan  hasil  urutan  area  poster  yang dilirik  terbanyak  hingga  terkecil  dan  data  skor  saliency, maka  uji  coba  selanjutnya  adalah  membandingkan  kedua hasil  uji  coba  terbsebut  dengan  desain  poster  yang  telah ditandai  oleh  pakar  desain  poster.  Contoh  desain  poster yang  telah  ditandai  areanya  oleh  pakar  desain  poster seperti  pada  Gambar  11.  Pada  Gambar  11  telah  terdapat beberapa lingkaran warna kuning. Lingkaran ini bertujuan untuk  memberi  tanda  area  poster  yang  menurut  pakar desain  poster  adalah  bagian  poster  yang  menarik perhatian dan disertai urutannya.
Gambar  11.  Area  Poster  Ditandai  oleh  Pakar  Desain Poster
Teknik  untuk  membandingkan  hasil  uji  coba  dengan tanda  yang  diberikan  oleh  pakar  desain  poster  adalah dengan cara mengambil modus (kejadian terbanyak). Jika hasil  modus  sama  dengan  area  yang  ditandai  oleh  pakar desain  poster,  maka  desain  poster  dianggap  konsisten. Perbandingan antara nilai hasil uji coba dengan nilai dari pakar desain poster seperti pada Tabel V.
Tabel V Uji Coba Konsistensi Poster No Area Modus Urutan Jumlah Lirikan Modus Urutan Skor Saliency Urutan dari Pakar Konsistensi 1 atas_kanan  atas_kanan atas_kanan YA 2 atas_tengah - 3 atas_kiri - 4 bawah_kanan - 5 Bawah_kiri - 6 Tengah - 7 - Modus Konsistensi YA
Dari  Tabel  V  telah  diketahui  bahwa  desain  poster termasuk  konsisten,  karena  hasil  dari  modus  konsistensi adalah  “YA”.  Jika  salah  satu  Modus  Urutan  ada  yang sama dengan urutan dari poster maka dianggap konsisten Setelah  diketahui  modus  konsistensi  dari  setiap  satu desain  poster,  maka  akan  dilakukan  presentase  untuk seluruh hasil uji coba dari semua desain poster. Presentase ini  akan  menjadi  akurasi  pada  penelitian  ini.  Untuk mendapatkan  presentasi  keberhasilan  penelitian  ini, dibutuhkan  proses  pengujian  untuk  50  poster  dengan masing-masing  poster  dilihat  oleh  5  responden.  Contoh hasil uji coba semua video seperti pada Tabel VI.

## Tabel VI
Uji Coba Konsistensi Poster 50 Poster POS TER KE KONSI STEN POS TER KE KONSIS TEN POS TER KE KONSI STEN 1 YA 18 TIDAK 35 YA 2 YA 19 TIDAK 36 YA 3 YA 20 YA 37 YA 4 YA 21 YA 38 TIDAK 5 YA 22 YA 39 YA 6 YA 23 YA 40 YA 7 YA 24 YA 41 TIDAK 8 YA 25 YA 42 TIDAK 9 YA 26 TIDAK 43 YA 10 TIDAK 27 YA 44 YA 11 YA 28 YA 45 YA 12 TIDAK 29 TIDAK 46 YA 13 TIDAK 30 YA 47 YA 14 TIDAK 31 TIDAK 48 YA 15 YA 32 YA 49 YA 16 YA 33 TIDAK 50 YA 17 YA 34 YA TOTAL KONSISTEN ∑YA =  37 ∑TIDAK = 13
AKURASI =
749 100 50 37  
Berdasarkan Tabel  VI hasil akurasi dari penelitian ini adalah  74%.  Poster  dengan  jumlah  objek  yang  sangat banyak bisa membuat responden melirik area yang sangat beragam. Menurut analisa  yang dilakukan, poster dengan objek  yang  banyak  dapat  menurunkan  konsistensi  desain poster.
Hasil  output  sistem  adalah  jumlah  lirikan,  urutan lirikan,  dan  skor  saliency.  Data  jumlah  lirikan  digunakan untuk  keperluan  perhitungan  skor  saliency.  Kemudian data urutan lirikan dan data skor saliency digunakan untuk keperluan  analisa  konsistensi  desain  poster.  Proses konsistensi desain poster dilakukan dengan membandingkan  data  urutan  lirikan  dan  urutan  skor saliency  dari  yang  terbesar  hingga  yang  terkecil  dengan area poster yang telah ditandai oleh pakar.  Pengujian ini dilakukan pada setiap 50 poster, dan setiap poster terdapat 5 video yang dihasilkan rekaman dari 5 responden.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  penjelasan  di  atas,  maka  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  dari  50  poster  yang  dilihat oleh  250  video  responden  memiliki  hasil  akurasi konsistensi  74%.  Sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  contoh poster  yang  dipakai  dalam  penelitian  sudah  baik  dan berhasil dalam menyampaikan informasi kepada pembaca. Hal ini bisa dilihat dari konsistensi antara hasil lirikan mata responden dengan poster yang sudah ditandai oleh pakar desain poster.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih kepada ISTTS  dan semua  teman/ sahabat yang telah membantu baik tenaga maupun pikiran demi terlaksananya penelitian ini.

## REFERENSI
[1] N. H. Cuong and H. T. Hoang, “Eye-gaze detection with a single WebCAM based on geometry features extraction,”
2010 11th International Conference on Control Automation Robotics & Vision , 2010.
[2] T.-H. Huynh, “A new  eye  gaze  detection algorithm using PCA features and recurrent neural networks,” 2013  IEEE
Symposium on Computational Intelligence in Control and Automation (CICA) , 2013.
[3] Z.  Orman,  A.  Battal,  and  E.  Kemer,  “A  Study  On  Face, Eye  Detection  And  Gaze  Estimation,” International Journal  of  Computer  Science  &  Engineering Survey ,  vol. 2, no. 3, pp. 29–46, 2011.
[4] S.  Sheela  and  P.  Abhinand,  “Iris  detection  for  gaze tracking  using  video  frames,” 2015  IEEE  International Advance Computing Conference (IACC) , 2015.
[5] Sorate,  P.  (2017).  Survey  Paper  on  Eye  Gaze  Tracking Methods and Techniques.
[6] F.  N.  Ibrahim,  Z.M.  Zin,  and  N.  Ibrahim,  “Eye  Center Detection  Using  Combined  Viola-Jones  and  Neural Network Algorithms,” International Symposium on Agent, Multi-Agent Systems and Robotics (ISAMSR) , 2018.
[7] A.  KS,  and  V.S.  Dharun,  “Method  to  Remove  the  Noisy Data  from  Captured  Image  of  Iris  and  Identifying  the Pupil by Detecting Its Centroid,” International Journal of Applied Engineering  Research ,  vol.  12, no. 15, pp. 5127- 5130, 2017.
[8] R. Zheng, K. Nakano, H. Ishiko, K. Hagita, M. Kihira, and T.  Yokozeki,  “Eye-Gaze  Tracking  Analysis  of  Driver Behavior  While  Interacting  With  Navigation  Systems  in an  Urban  Area,” IEEE  Transactions  on  Human-Machine Systems , vol. 46, no. 4, pp. 546–556, 2016.
[9] Y.  Feng,  G.  Cheung,  W.-T.  Tan,  P.  L.  Callet,  and  Y.  Ji, “Low-Cost  Eye  Gaze  Prediction  System  for  Interactive Networked  Video  Streaming,” IEEE  Transactions  on Multimedia , vol. 15, no. 8, pp. 1865–1879, 2013.
[10] P.  Corcoran,  F.  Nanu,  S.  Petrescu,  and  P.  Bigioi,  “Real- time  eye  gaze  tracking  for  gaming  design  and  consumer electronics  systems,” IEEE  Transactions  on  Consumer Electronics , vol. 58, no. 2, pp. 347–355, 2012.
[11] Y.-M.  Cheung  and  Q.  Peng,  “Eye  Gaze  Tracking  With  a Web  Camera  in  a  Desktop  Environment,” IEEE Transactions  on  Human-Machine  Systems ,  vol.  45, no. 4, pp. 419–430, 2015.
[12] J.  Sigut  and  S.-A.  Sidha,  “Iris  Center  Corneal  Reflection Method  for  Gaze  Tracking  Using  Visible  Light,” IEEE Transactions  on  Biomedical  Engineering ,  vol.  58,  no.  2, pp. 411–419, 2011.
[13] J. Xu, J. Min, and J. Hu, “Real-time  eye tracking  for the assessment  of  driver  fatigue,” Healthcare  Technology Letters , vol. 5, no. 2, pp. 54–58, 2018.