Hal 633−639 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Ekstraksi Fitur Wajah Menggunakan Metode Viola Jones dengan Tools Cascade Detector
Perani Rosyani * , Retnawati
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email:, 1,* dosen00837@unpam.ac.id, 2 ratnawati0309@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dosen00837@unpam.ac.id Submitted 04-04-2023 ; Accepted 30-04-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Wajah merupakan bagian penting dari ciri seseorang yang dapat dikenali perbedaannya satu sama lain. Di dalam pengolahan citra mengekstraksi fitur dari wajah merupakan hal yang paling krusial, dikarenakan beberapa fitur seperti mata, hidung , mulut serta wajah manusia sangat kompleks untuk dikenali oleh computer. Salah satunya bagaimana computer dapat mengenali wajah dan melihatnya seperti mata manusia. Ektraksi fitur dibutuhkan didalam pengolahan gambar agar computer dapat mengenali dan membedakan objak wajah.. Penelitian ini mengembangkan metode Viola Jones dengan tools Cascade Detector untuk mengenali 15 gambar dengan 5 fitur yaitu fitur wajah, mata kanan, mata kiri, mulut dan hitung. Cascade ini merupakan metode yang digunakan untuk mendeteksi objek dan  algoritmanta  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Metode  ini  dinilai  cepat  dan  Tangguh  untuk  deteksi  wajah.  Dari  hasil implementasi ekstraksi fitur wajah menggunakan Cascade Detecto r, maka dapat disimpulkan bahwa  hasil ektraksi fitur untuk deteksi Untuk wajah dan hidung menghasilkan akurasi 85,2% sedangkan untuk deteksi mata kanan , mata kiri dan mulut menghasilkan akurasi 81,9% yang berarti tingkat akurasi ini lebih kecil dibandingkan dengan deteksi wajah dan hidung. Untuk  nilai rata-rata akurasi dari setiap hasil ektrasi fitur wajah, mata kanan, mata kiri, hidung dan mulut yaitu sebesar 83.22%. Dengan error sekitar 3% karena ada wajah hewan yang terdeteksi. Untuk Hidung Hewan 1% terdeteksi .
Kata Kunci: Ekstraksi Fitur; Viola Jones; Wajah; Cascade Detector; Pengolahan Citra

## Abstract
The  face  is  an  important  part  of  a  person's  characteristics  that  can be  recognized  by their  differences  from  one  another.  In  image processing, extracting features from faces is the most crucial thing, because features such as the eyes, nose, mouth and human face are very complex to be recognized by a computer. One of them is how the computer can recognize faces and see them like human eyes. Feature extraction is needed in image processing so that the computer can recognize and differentiate facial objects. This cascade is a method used to detect objects and the algorithm has a high degree of accuracy. This method is considered fast and robust for face detection. From the results of the implementation of facial feature extraction using Cascade Detector, it can be concluded th at the feature extraction results for the detection of the face and nose produce an accuracy of 85.2% while for the detection of the right eye, left eye and mouth produce an accuracy of 81.9%, which means this level of accuracy smaller than face and nose detection. For the average accuracy value of each extraction of facial features, right eye, left eye, nose and mouth, that is equal to 83.22%. With an error of about 3% because there are detected animal faces. For Animal Nose 1% is detectable.
Keywords: Feature Extraction; Viola Jones; Face; Cascade Detector; Image Processing

## 1. PENDAHULUAN
Wajah[1] [2]merupakan bagian penting dari ciri seseorang yang dapat dikenali perbedaannya satu sama lain. Wajah juga merupakan bagian yang bisa digunakan untuk membuat sebuah sistem absensi[3]–[5], sistem pendataan penduduk dan sistem  keamanan[6]–[8],  seperti  sistem  keamanan  pintu,  sistem  keamanan  PC[9].  Wajah  memiliki  karakteristik  yang cukup kompleks[10] seperti mata, hidung , dan mulut. Di dalam pengolahan citra mengekstraksi fitur dari wajah merupakan hal yang paling krusial, dikarenakan beberapa fitur seperti mata, hidung , mulut serta wajah manusia sangat kompleks untuk dikenali oleh computer
Dalam pengolahan citra wajah ada beberapa tahapan seperti preprocessing [11]gambar pengolahan warna gambar hingga deteksi objek wajah yang akan dikenali oleh mesin. Dengan adanya perkembangan teknologi, banyak keilmuan untuk  melakukan  pengolahan  citra  agar  komputer  dapat  mengenali  gambar  seperti  wajah  manusia.  Salah  satu keilmuannya  adalah image  processing [12],  [13]  atau  pengolahan  citra  ini  merupakan  keilmuan  untuk  menghitung matriks-matrik  gambar sehingga diolah dengan algoritma yang baik dapat  dipetakan sebagai  gambar yang diinginkan. Matrik-matrik ini akan dihitung sehingga mendapatkan fitur-fitur untuk mengenali posisi hidung, mata, mulut dan wajah.
Metode Viola Jones dinilai relative lebih akurat, cepat, serta efisien. Metode Viola Jones merupakan metode yang paling  banyak  digunakan  untuk  mendeteksi  citra,  dimana  pendeteksian  wajah  dilakukan  dengan  mengklasifikasikan sebuah citra yang sebelumnya telah ada di dalam data [6]. Metode Viola Jones ini ada di dalam tool Matlab  yaitu Cascade Detector . Dalam penelitiannya Teguh menggunakan metode ini dinilai meningkatkan akurasi  untuk mendeteksi  wajah yang menggunakan masker. Sedangkan pada penelitian Lu dkk [14] hasil dari penelitiannya adalah dapat meningkatkan hasil akurasi  dari  ffitur-fitur gambar yang diambil dengan menggunakan metode Cascade Detector dalam mendeteksi objek-objek seperti cangkir, gelas, wajah dll.
Penelitian  lainnya  mengenai  Adaboost  [15]merupakan  sebuah  metode  boosting  yang  berfungsi  untuk  mencari fitur-fitur  yang  memiliki  tingkat  pembeda  yang  tinggi  untuk  dievaluasi  terhadap  data  latih.  Cascade  Of  Classifier merupakan sebuah classifier yang telah terlatih dengan ribuan contoh objek yang terdiri dari objek yang positif dan objek yang negatif. Haar Cascade Classifier adalah metode yang digunakan untuk mendeteksi objek[16]. Beberapa penelitian
Hal 633−639 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
yang  menggunakan  metode  viola-jones  terutama  sebagai  pendeteksi  wajah,  Viola-Jones  digunakan  sebagai  algoritma deteksi karena tingkat deteksi yang tinggi[17] . Metode ini cepat dan tangguh untuk deteksi wajah yang 15 kali lebih cepat daripada teknik apa pun pada saat rilis dengan akurasi 95% .[18]–[20]. Penelitian teguh menjelaskan penggunaan metode viola  jones  dalam  mendeteksi  wajah  menggunakan  masker  menghasilkan  akurasi  sebesar  95%[6],  penelitian Nehru[21]pun  menjelaskan  penggunakan  metode  ini  didapatkan  pengenalan  wajah  yang  cukup  baik.  Yang[14] menjelaskan bahwa penelitiannya menggunakan fitur komposit dengan viola jones menghasilkan hasil yang memuaskan daripada metode lainnya.
Oleh karena itu peneliti mencoba melakukan pengolahan citra menggunakan tool Cascade Detector menggunakan Matlab untuk mendeteksi gambar dengan menggunakan klasifikasi viola jones didalam pengkodingannya. Gambar yang diambil  menggunakan  dataset  pribadi  yang  terdiri  dari  15  gambar.  Dan  akan  diproses  untuk  mendeteksi  wajah,  mata, hidung  dan mulut. Hasil dari deteksi  ini akan dihitung  tingkat akurasinya seberapa tinggi  akurasi  yang dihasilkan dari hasil ekstraksi fitur ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  Viola-Jones  dikemukakan  oleh  Paul  Viola  dan  M.J  Jones  yang  mengusulkan  perpaduan  tiga  strategi  untuk pendeteksi wajah [6]. Tiga kontribusi metode Viola-Jones adalah:
a. Merupakantrepresentasi  citrabbaru  yangbdisebut  citrabintegral.  citra  integral  memungkinkan  penilaian  komponen yang sangat tepat.
b. Metode pengelompokan dasar dan efisien dalam memilih fitur dengan adaboost.
c. Teknik yang menggabungkanbclassifier yang kompleks dalam Cascade clasifier.
Berikut merupakan tahapan penelitian yang kami lakukan untuk mendapatkan akurasi dari menggunakan metode viola jones seperti gambar 1 di bawah ini
Gambar 1. Metode penelitian
a. Mulai : melakukan studi literatur review mengenai ekstraksi citra wajah
b. Pemilihan citra :  memilih gambar, dalam penelitian ini saya memilih  15 gambar dengan 10 gambar dengan wajah manusia dan 5 gambar dengan campuran wajah hewan
c. Pre-processing Citra  :  ini  adalah  tahapan  sebelum  citra  di  ektrak  yaitu  dengan  mengkonversi  warna  dari  RGB  ke Grayscale (Citra Abu-abu)
d. Ekstraksi Citra : dimana hasil konversi citra didapat untuk mengetahui atau mendeteksi objek sesuai dengan algoritma yang kita hitung. Ektraksi fitur ini menggunakan viola jones
e. Deteksi Citra : Berapa banyak citra wajah dan fitur wajah terdeteksi dengan algoritma cascade detector didalam matlab
f. Akurasi : seberapa besar akurasi kebenaran dan kesalahan algoritma ini untuk mengenali fitur-fitur yang ditentukan
g. Selesai : hasil yang didapatkan
Hal 633−639 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan  uji  coba  dengan  15  gambar  yang  terdiri  dari  9  gambar manusia  dan  6  gambar hewan. Hal ini dilakukan agar tools ini dapat diuji  bukan hanya wajah manusia saja. Dalam menjalankan tools ini penelti menggunakan aplikasi matlab untuk melakukan deteksi wajah.

## 3.1 Dataset
Dataset yang kami gunakan adalah dataset dari gambar-pribadi, internet yang kami olah dah cleaning untuk mendapatkan gambar bersih. Berikut gamar 2 merupakan dataset yang kami gunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 2. Dataset
Gambar 2 merupakan kumpulan dataset yang kami gunakan berjumlah 15 gambar.

## 3.2 Hasil Ekstraksi Fitur Menggunakan Tool Cascade Detector
Pada tabel  1  merupakan hasil ekstraksi  untuk  mengenali fitur wajah. Pada eksperimen ini terdapat bagian wajah yang tidak terdeteksi. Berdasarkan tabel 1 Maka didapatkan angka-angka berikut :

## Tabel 1. Jumlah Deteksi Wajah
Nama File Jumlah Wajah Wajah Gambar 1 1 1 Gambar 2 1 1 Gambar 3 2 2 Gambar 4 3 1 Gambar 5 6 6 Gambar 6 5 5 Gambar 7 6 5
Hal 633−639 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 8 28 27 Gambar 9 2 2 Gambar 10 1 0 Gambar 11 2 0 Gambar 12 1 0 Gambar 13 1 1 Gambar 14 1 1 Gambar 15 1 0 Hasil 61 52
Dari  tabel  1 kita dapatkan hasil akurasi  mencapai  85.2% hal ini dikarenakan ada data  set  gambar hewan yang tidak dikenali sebagai objek gambar. Berikut hasil perhitungan akurasinya :

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑥100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 52 61 𝑥100% = 85,2%
Dari  tabel  2. kita dapatkan hasil akurasi  mencapai  81.9% hal ini dikarenakan ada data  set  gambar hewan yang tidak dikenali sebagai objek gambar dan ada 1 gambar mata hewan yang terdeteksi yaitu gambar 14.

## Tabel 2. Hasil Deteksi Mata Kanan
Nama File Jumlah Mata Kanan Deteksi Mata Kanan Gambar 1 1 1 Gambar 2 1 1 Gambar 3 2 2 Gambar 4 3 1 Gambar 5 6 6 Gambar 6 5 4 Gambar 7 6 5 Gambar 8 28 27 Gambar 9 2 2 Gambar 10 1 0 Gambar 11 2 0 Gambar 12 1 0 Gambar 13 1 0 Gambar 14 1 1 Gambar 15 1 0 Hasil 61 50 Berikut hasil perhitungan akurasinya :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑥100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 50 61 𝑥100% = 81.9%
Dari tabel 3 kita dapatkan hasil akurasi mencapai 81.9% hal ini dikarenakan ada data set gambar hewan yang tidak dikenali sebagai objek gambar dan ada 1 gambar mata hewan yang terdeteksi yaitu gambar 13.
Tabel 3. Hasil Deteksi Mata Kiri
Nama File Jumlah Mata Kiri Deteksi Mata Kiri Gambar 1 1 1 Gambar 2 1 1 Gambar 3 2 2 Gambar 4 3 1 Gambar 5 6 6 Gambar 6 5 5 Gambar 7 6 5 Gambar 8 28 27 Gambar 9 2 1 Gambar 10 1 0 Gambar 11 2 0
Hal 633−639 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 12 1 0 Gambar 13 1 1 Gambar 14 1 0 Gambar 15 1 0 Hasil 61 50
Berikut hasil perhitungan akurasinya :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑥100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 50 61 𝑥100% = 81.9%
Dari tabel 4. kita dapatkan hasil akurasi mencapai 85.2% hal ini dikarenakan ada data set gambar hidung hewan yang dikenali sebagai objek gambar yaitu gambar 13 dan gambar 14.
Tabel 4. Hasil Deteksi Hidung
Nama File Jumlah Hidung Deteksi Hidung Gambar 1 1 1 Gambar 2 1 1 Gambar 3 2 2 Gambar 4 3 1 Gambar 5 6 6 Gambar 6 5 5 Gambar 7 6 5 Gambar 8 28 27 Gambar 9 2 2 Gambar 10 1 0 Gambar 11 2 0 Gambar 12 1 0 Gambar 13 1 1 Gambar 14 1 1 Gambar 15 1 0 Hasil 61 52 Berikut hasil perhitungan akurasinya :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑥100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 52 61 𝑥100% = 85,2%
Dari tabel 5.  kita dapatkan hasil akurasi mencapai 81.9% hal ini dikarenakan ada data set gambar hewan yang tidak dikenali sebagai objek gambar dan ada 1 gambar mulut hewan yang terdeteksi yaitu gambar 14.

## Tabel 5. Hasil Deteksi Objek Mulut
Nama File  Jumlah M  Deteksi Mulut Gambar 1 1 1 Gambar 2 1 1 Gambar 3 2 2 Gambar 4 3 1 Gambar 5 6 6 Gambar 6 5 5 Gambar 7 6 5 Gambar 8 28 26 Gambar 9 2 2 Gambar 10 1 0 Gambar 11 2 0 Gambar 12 1 0 Gambar 13 1 0 Gambar 14 1 1 Gambar 15 1 0 Hasil 61 50
Hal 633−639 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berikut hasil perhitungan akurasinya :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑥100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 50 61 𝑥100% = 81.9%

## 3.2 Pembahasan
Dari hasil running program yang dikerjakan menggunakan matlab maka peneliti meringkas hasil dari setiap fitur yang dideteksi. Berikut gambaran ringkasan hasil deteksi pada table 6 dibawah ini.
Tabel 6. rata-rata akurasi setiap object Deteksi Wajah Mata Kanan Mata Kiri Hidung Mulut Akurasi 85,2 81,9 81,9 85,2 81,9
Berdasarkan tabel 6. Untuk wajah dan hidung menghasilkan akurasi 85,2% sedangkan untuk deteksi mata kanan , mata kiri dan mulut menghasilkan akurasi 81,9% yang berarti tingkat akurasi ini lebih kecil dibandingkan dengan deteksi wajah dan hidung. Untuk nilai rata-rata akurasi dari setiap hasil ektrasi fitur wajah, mata kanan, mata kiri, hidung dan mulut yaitu sebesar 83.22%. Dengan error sekitar 3% karena ada wajah hewan yang terdeteksi. Untuk Hidung Hewan 1% terdeteksi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil implementasi ekstraksi fitur wajah menggunakan Cascade Detecto r, maka dapat disimpulkan bahwa hasil ektraksi  fitur untuk deteksi  Untuk wajah dan hidung menghasilkan akurasi  85,2% sedangkan untuk deteksi  mata kanan , mata kiri dan mulut menghasilkan akurasi 81,9% yang berarti tingkat akurasi ini lebih kecil dibandingkan dengan deteksi wajah dan hidung. Untuk nilai rata-rata akurasi dari setiap hasil ektrasi fitur wajah, mata kanan, mata kiri, hidung dan mulut yaitu sebesar 83.22%. Dengan error sekitar 3% karena ada wajah hewan yang terdeteksi. Untuk Hidung Hewan 1% terdeteksi.

## REFERENCES
[1] S.  Abidin,  “Deteksi  Wajah  Menggunakan  Metode  Haar  Cascade  Classifier  Berbasis  Webcam  Pada  Matlab,”  J.  Teknol. Elekterika, vol. 15, no. 1, p. 21, 2018, doi: 10.31963/elekterika.v15i1.2102.
[2] P. Rosyani, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Canberra Distance,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 2, no. 2, p. 118, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i2.1515.
[3] M. R. Muliawan, B. Irawan, and Y. Brianorm, “Metode Eigenface Pada Sistem Absensi.03,” J. Coding, Sist. Komput. Untan, vol. 03, no. 1, pp. 41–50, 2015.
[4] S. Wasista, B. S. B. D, and S. A. Putra, “Sistem Pengenalan Wajah Pada Mesin Absensi Mahasiswa Menggunakan Metode PCA Dan DTW,” 13th Ind. Electron. Semin. 2011 (IES 2011), vol. 2011, no. Ies, pp. 224–229, 2011.
[5] N. D. Astari, B. Hidayat, and S. Aulia, “Sistem Absensi Pengenalan Wajah Otomatis Berbais Video,” Semin. Nas. Univ. PGRI Yogyakarta, 2015.
[6] T.  Arifianto,  “Penerapan  Algoritma  Viola-Jones  Untuk  Deteksi  Masker  Covid-19  Di  Politeknik  Perkeretaapian  Indonesia Madiun,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 4, pp. 2030–2040, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1106.
[7] M. Habibullah and I. Fiqri, “Rancang bangun sistem pengenalan wajah untuk akses login menggunakan webcam dengan metode Minkowski Distance berbasis desktop,” 2014, [Online]. Available: http://etheses.uin-malang.ac.id/8105/
[8] S.  Abidin,  “Deteksi  Wajah  Menggunakan  Metode  Haar  Cascade  Classifier  Berbasis  Webcam  Pada  Matlab,”  J.  Teknol. Elekterika, vol. 2, no. 1, p. 21, 2018, doi: 10.31963/elekterika.v2i1.2102.
[9] D. Teknik, I. Universitas, M. Lhokseumawe, M. Teknik, and I. Universitas, “Pengenalan Bentuk Wajah Manusia Pada Citra Menggunakan Metode Fisherface”.
[10]  R. Rulaningtyas, A. B. Suksmono, and T. L. R. Mengko, “Segmentasi Citra Berwarna dengan Menggunakan Metode Clustering Berbasis  Patch  untuk  Identifikasi  Mycobacterium  Tuberculosis,”  J.  Biosains  Pascasarj.,  vol.  17,  no.  1,  p.  19,  2015,  doi: 10.20473/jbp.v17i1.2015.19-25.
[11]  I. R. G. A. Sugiartha, M. Sudarma, and I. M. O. Widyantara, “Ekstraksi Fitur Warna , Tekstur dan Bentuk untuk Clustered-Based Retrieval of Images ( CLUE ),” Teknol. Elektro, vol. 16, no. 1, pp. 85–90, 2017.
[12]  J. Lazić, “Image Processing and Computer Vision with MATLAB and SIMULINK,” 2015.
[13]  M. Arief Bustomi, A. Faricha, A. Ramdhan, and Faridawati, “Integrated image processing analysis and Naïve Bayes Classifier method for lungs X-ray image classification,” ARPN J. Eng. Appl. Sci., vol. 13, no. 2, pp. 718–724, 2018.
[14]  W. Y. Lu and M. Yang, “Face detection based on viola-jones algorithm applying composite features,” Proc. - 2019 Int. Conf. Robot. Intell. Syst. ICRIS 2019, no. 4, pp. 82–85, 2019, doi: 10.1109/ICRIS.2019.00029.
[15]  Y.-Q. Wang, “An Analysis of the Viola-Jones Face Detection Algorithm,” Image Process. Line, vol. 4, pp. 128–148, 2014, doi: 10.5201/ipol.2014.104.
[16]  M. I. Ramadhani, A. E. Minarno, and E. B. Cahyono, “Vehicle Classification using Haar Cascade Classifier Method in Traffic Surveillance System,” Kinet. Game Technol. Inf. Syst. Comput. Network, Comput. Electron. Control, vol. 3, no. 1, pp. 57–64,
Hal 633−639 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
2017, doi: 10.22219/kinetik.v3i1.546.
[17]  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
[18]  N. L. Fitriyani, C. K. Yang, and M. Syafrudin, “Real-time eye state detection system using haar cascade classifier and circular hough  transform,”  2016  IEEE  5th  Glob.  Conf.  Consum.  Electron.  GCCE  2016,  pp.  5–7,  2016,  doi: 10.1109/GCCE.2016.7800424.
[19]  S. Guennouni, A. Ahaitouf, and A. Mansouri, “Face detection: Comparing Haar-like combined with cascade classifiers and Edge Orientation  Matching,”  2017  Int.  Conf.  Wirel.  Technol.  Embed.  Intell.  Syst.  WITS  2017,  pp.  1–4,  2017,  doi: 10.1109/WITS.2017.7934604.
[20]  N. Heryana, Rini Mayasari, and Kiki Ahmad Baihaqi, “Penerapan Haar Cascade Classification Model Untuk Deteksi Wajah, Hidung, Mulut, dan Mata Menggunakan Algoritma Viola-Jones,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 21–25, 2020, doi: 10.36805/technoxplore.v5i1.1064.
[21]  M.  Nehru  and  S.  Padmavathi,  “Illumination  invariant  face  detection  using  viola  jones  algorithm,”  2017  4th  Int.  Conf.  Adv. Comput. Commun. Syst. ICACCS 2017, pp. 4–7, 2017, doi: 10.1109/ICACCS.2017.8014571.