## Perancangan Aplikasi Pengenalan Wajah Sebagai Media Akses Kontrol PadaOrganisasi XYZ
Arnold Nasir #1
# Program Studi Teknik Informatika, Universitas Atma Jaya Makassar Jl. Tanjung Alang No.23 Makassar
1 arnold_nasir@outlook.com
Abstrak — Perkembangan  teknologi  saat  ini  begitu  pesat, terutama  dibidang  teknologi  informasi.  Salah  satu  cabang  dari teknologi  informasi  yang  paling  berkembang  ialah  penggunaan biometrik dalam bidang keamanan. Penelitian ini berfokus pada perancangan  aplikasi  pengenalan  wajah  sebagai  media  akses kontrol  terhadap  ruangan  riset  dan  pengembangan  Organisasi XYZ.  Pengenalan  wajah  yang  dirancangkan  menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk mendapatkan tingkat  akurasi  yang  tinggi,  sehingga  keamanan  ruangan  riset bertambah.  Hasil  pengujian  dari  aplikasi  ini  menunjukkan bahwa  media  akses  kontrol  berbasis  pengenalan  wajah  telah berhasil  membatasi  pihak  yang  tidak  memiliki  hak  akses  untuk masuk  kedalam  ruangan  riset.  Selain  itu  tingkat  akurasi pengenalan wajah dalam  mengenali wajah  seseorang yang telah tersimpan pada database mencapai 87%.
Kata kunci — Pengenalan Wajah, PCA, Eigenfaces, Rapid Application Development

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Organisasi  XYZ  merupakan  salah  satu softwarehouse yang terkenal di kawasan ASEAN dan telah beroperasi selama kurang  lebih  15  tahun.  Saat  ini  XYZ  memiliki  pegawai sebanyak  253  orang,  dimana  20  diantaranya  bekerja  pada divisi Research  and  Development (R&D).  Pada  divisi  ini, seluruh  produk  riset,  baik  untuk  pengembangan  produk perangkat  lunak  yang  akan  dikomersilkan  maupun  yang ditujukan  khusus  kepada  pemerintah  tersimpan  pada  ruangan R&D.  Sayangnya,  metode  akses  kontrol  untuk  mengakses ruangan  tersebut  masih  minim  dengan  menggunakan  sistem card reader .
Dengan sistem yang telah dipertahankan selama 15 tahun, tentunya  memunculkan  berbagai  masalah. Salah satu masalah yang  paling  banyak  ditemukan  adalah  mesin  pembaca  kartu yang  digunakan  sering  mengalami  kerusakan  sehingga  tidak mampu mendeteksi kartu ID milik pegawai R&D.
Selain  itu,  masalah  lain  yang  ditimbulkan  akibat  akses kontrol yang saat ini digunakan adalah seringnya ditemui para pegawai R&D lupa membawa kartu ID mereka sehingga para pegawai  saling  meminjam  kartu  ID.  Adapun  kartu  ID  yang digunakan untuk dapat masuk kedalam ruangan R&D berbeda dengan kartu ID organisasi, sehingga adanya peluang kartu ID tersebut  tercecer  maupun  lupa  untuk  dibawa.  Disamping  itu,
didapati  pula  bahwa  telah  terjadi  setidaknya  lebih  dari  tiga kali  didapati  pegawai  yang  tidak  bekerja  pada  divisi  R&D memasuki  ruangan  tersebut.  Setelah  dilakukan  penyelidikan lebih  mendalam  didapati  bahwa  salah  seorang  pegawai  R&D meminjamkan  kartu  ID  miliknya.  Padahal  ruangan  R&D merupakan  ruangan  yang  menyimpan  informasi-informasi penting  terkait  penelitian-penelitian  yang  sedang  dilakukan oleh  organisasi.  Hal  inilah  yang  membuat  organisasi  XYZ memutuskan  untuk  mengganti  media  akses  kontrol  yang  saat ini  digunakan  dengan  sebuah  media  akses  kontrol  yang  sulit untuk ditiru, dipindah-tangankan, cepat, dan juga akurat. Oleh sebab  itu,  penelitian  ini  diarahkan  untuk  mengembangkan sebuah  media  akses  kontrol  yang  mampu  menyelesaikan permasalahan  yang  terjadi  pada  organisasi  XYZ  dengan menggunakan teknik pengenalan wajah.
Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  jenis  biometrik menggunakan  gambar  digital  maupun  video  untuk  mengenali atau  mengidentifikasi  seseorang.  Ada  dua  keunggulan  yang dimiliki  oleh  pengenalan  wajah  dibandingkan  jenis  biometrik lainnya. Pertama, pengenalan wajah dapat bekerja lebih cepat dan  lebih  efisien.  Hal  ini  dapat  dicapai  karena  pengenalan wajah dapat melakukan proses identifikasi wajah dalam kurun waktu kurang dari 3 (tiga) detik. Kedua, pengguna tidak perlu kuatir  terhadap  masalah  sanitasi,  misalnya  pada  biometric berbasis sidik  jari dimana pengguna harus meletakkan jarinya pada  alat  pembaca  ( scanner )  agar  teridentifikasi  oleh  sistem, melainkan  cukup  dengan  menghadap  kearah  alat  pembaca dalam kurun waktu yang telah disebutkan diatas.

## B. Penelitian Sejenis
Adapun beberapa  literatur yang digunakan sebagai acuan untuk  mengembangkan  aplikasi  pengenalan  wajah  yang dirancangkan antara lain:
a. Kartika Gunadi dan Sonny Reinard Pongsitanan (2001) Penelitian  ini  berjudul:  Pembuatan  Perangkat  Lunak Pengenalan  Wajah  Menggunakan Principal  Component Analysis .  Penelitian  ini  membahas  tentang  penggunaan algoritma Principal  Component  Analysis pada  perangkat lunak pengenalan wajah. Tujuan dari penelitian  ini adalah untuk  membuktikan  hasil  pengenalan  wajah  dengan menggunakan  Principal  Component  Analysis  memiliki tingkat akurasi identifikasi wajah yang cukup tinggi[1].
b. SigitWasista,  BimaSena  Bayu  D,  Sandra  Agustyan  Putra (2011)
Penelitianiniberjudul:  Sistem  Pengenalan  Wajah  Pada Mesin  Absensi  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  PCA Dan  DTW.  Penelitian  ini  membahas  tentang  penggunaan pengenalan  wajah  pada  sistem  absensi  dan  menggantikan sistem absensi yang lama berbasis smart card . Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  tingkat  keberhasilan sistem  absensi  berbasis  pengenalan  wajah  dalam mengenali  wajah  seseorang  dengan  menggunakan  jarak sebagai parameter dalam mengukur tingkat akurasinya[2]. c. Heri Pratikno
Penelitianiniberjudul: Sistem Absensi Berbasiskan
Pengenalan Wajah  Secara  Realtime  Menggunakan Webcam  Dengan  Metode  PCA.  Penelitian  ini  membahas mengenai  pembuatan  sistem  absensi  berbasis  pengenalan wajah  menggunakan  webcam  untuk  menangkap  gambar secara realtime .  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan sistem  pengenalan  wajah  secara realtime menggunakan webcam  memiliki  tingkat  akurasi  melebihi  80%  dalam mengenali wajah seorang pengguna[3].
d. Hidayat Zayuman, Imam Santoso, R. Rizal Isnanto
Penelitian  ini  berjudul:  Pengenalan  Wajah  Manusia Menggunakan  Analisis  Komponen  Utama  (PCA)  Dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perambatan-Balik.  Penelitian  ini membahas  mengenai  penggunaan  gabungan  metode  PCA dan backpropagation Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  sistem pengenalan wajah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji  tingkat  keberhasilan  sistem  pengenalan  wajah dengan menggabungkan kedua metode tersebut. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dengan menggabungkan  kedua  metode  tersebut  tingkat  akurasi dari  sistem  pengenalan  wajah  yang  dihasilkan  mencapai 85%[4].
e. Matthew A. Turk dan Alex P.Pentland (1991) Penelitian ini berjudul: Face RecognitionUsing Eigenfaces . Penelitian  ini  membahas  mengenai  penggunaan  teknik Eigenfaces pada  sebuah  sistem  pengenalan  wajah. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memperkenalkan  sebuah pendekatan  baru  mengenai  proses  deteksi  dan  identifikasi wajah  seseorang,  kemudian  membandingkan  karakteristik wajah  tersebut  dengan  individu-individu  yang  telah dikenali oleh sistem [5].
f. Pavel Korshunov dan Wei Tsang Ooi (2011) Penelitian  ini  berjudul: Video  Quality for  Face  Detection, Recognition,  and  Tracking .  Penelitian  ini  membahas mengenai  penggunaan  video  rekaman  maupun real-time footage pada pengenalan wajah. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  menguji  pengaruh  kualitas  video  terhadap tingkat  akurasi  pengenalan  wajah  dalam  mendeteksi, mengenali,  dan  mengikuti  sebuah  wajah  yang  telah tersimpan pada database [6].

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan Rapid Application Development (RAD)  dalam  mengembangkan  aplikasi  yang direncanakan.  RAD  merupakan  metode  pengembangan software yang lebih cepat dibandingkan metode pengembangan  software tradisional  karena  RAD  menerapkan penggunaan  teknik  yang  berulang  seperti  yang  dinyatakan oleh  Murch[7].  Selain  itu,  James  Martin  berpendapat  bahwa RAD  tidak  hanya  membutuhkan  waktu  yang  singkat  dalam mengembangkan  sebuah  software  tetapi  juga  memberikan kualitas end-product yang  lebih  baik  bila  dibandingkan metodologi tradisional seperti metode Waterfall[8].
Menurut  Watkins[9],  RAD  memiliki  kerangka  waktu yang  tetap  dalam  mengembangkan  sebuah  aplikasi  ataupun sistem,  mulai  dari  30,  60,  hingga  90  hari.  Dengan  demikian, apabila  peneliti  ingin  mengembangkan  suatu  software  yang ternyata  waktu  penyelesaiannya  melebihi  kerangka  waktu terlama  yang  dimiliki  RAD  maka  proyek  tersebut  dipastikan tidak akan selesai dengan hasil yang diharapkan.

## Gambar 1 Bagan Metode Rapid Application Development
Gambar  1  menunjukkan  fase-fase  pengembangan  yang terdapat dalam RAD, antara lain:
a) Analisa
Pada  fase  ini  peneliti  mengumpulkan  data  yang diperlukan dalam mengembangkan aplikasi yang dirancangkan. Observasi dan wawancara merupakan instrumen  penelitian  yang  dipilih  untuk  digunakan  dalam mengumpulkan data. Dari kegiatan observasi peneliti  melihat langsung kondisi ruangan dan metode akses kontrol yang saat ini digunakan oleh organisasi, serta memeriksa adanya sistem yang  telah  ada  dan  dapat  digunakan  dalam  pengembangan aplikasi  yang  dirancang.  Sementara  dari  kegiatan  wawancara peneliti  bertemu  langsung  dengan  calon  pengguna  guna mengidentifikasi tujuan-tujuan serta syarat-syarat dari aplikasi yang  dirancang.  Setelah  data-data  telah  dikumpulkan, kemudian  dilakukan  proses  analisa  untuk  memperkirakan dengan  akurat  apakah  proyek  tersebut  dapat  dilakukan  dalam jangka waktu yang telah disepakati.
Dari  hasil  observasi  menunjukkan  bahwa  akses  kontrol yang  saat  ini  digunakan  berupa card  reader yang  telah digunakan  selama  kurang  lebih  15  tahun  dan  tidak  pernah diperbaharui  sehingga  terkadang  beberapa  kartu  sulit  untuk dikenali  oleh  mesin.  Hal  lain  yang  didapati  adalah  tidak terdapat  kamera  pengawas  yang  terletak  dekat  dengan card reader sehingga  ada  kemungkinan  pengguna  yang  tidak memiliki  akses  untuk  masuk  ke  R&D  dengan  cara  ―paksa‖. Disamping  itu,  didapati  pula  kejadian  dimana  seorang
pegawai  yang  meminjam  kartu  ID  rekannya  untuk  dapat masuk kedalam ruangan R&D.
Sementaraitu, darihasil kuesioner yang dibagikan diperoleh data sebagaiberikut:
1. Jumlah  pegawai  tetap  dan  berstatus senior  researcher berjumlah 8 orang.
2. Jumlah  pegawai  tetap  dan  berstatus junior  researcher berjumlah 4 orang.
3. Jumlah  pegawai  tetap  dan  berstatus assistant berjumlah  6 orang.
4. Jumlah pegawai tidak tetap berjumlah 2 orang.
5. Senior  researcher adalah  pengguna  yang  memiliki  hak akses sebagai admin, sementara pegawai lain hanyamemilikiaksesumum.
6. Dari  20  pegawai  yang  bekerja  pada  divisi  R&D,  didapati 10  responden  mengaku  bahwa  mereka  sering  lupa  untuk membawa  kartu  ID  mereka,  sehingga  tak  jarang  mereka meminjam kartu ID milikrekanmereka.
7. Lebih  dari  separuh  dari  total  responden  menginginkan perubahan  terhadap  metode  akses  kontrol  yang  saat  ini mereka  gunakan,  dan  mengusulkan  untuk  memanfaatkan teknologi  berbasis biometric untuk  mengatasi  beberapa kendala yang sering hadapi.
8. 8 dari 10 senior researcher berpendapat bahwa tidak sulit untuk melakukan  migrasi  akses kontrol, namun semuanya sepakat  bahwa  proses  migrasi  paling  lama  sekitar  2 minggu.
9. Seluruh responden menginginkan akses kontrol yang tidak hanya  mudah  untuk  digunakan,  namun  harus  cepat  dan dengan  tingkat  akurasi  yang  jauh  lebih  baik  bila dibandingkan menggunakan metode kartu ID.
10. Seluruh  responden  juga  sepakat  bahwa  akses  kontrol nantinya  harus aman dan unik sehingga dapat mengurangi potensi  adanya  pegawai  yang  meminjamkan  hak  akses mereka  kepada  pihak  yang  tidak  memiliki  hak  untuk masuk kedalam ruangan R&D.
b)  Siklus Prototyping (Mengembangkan,  Memperbaiki,  dan Mendemonstrasikan)
Pada  fase  ini,  peneliti  mulai  mengembangkan  aplikasi secara  bertahap  berdasarkan  hasil  analisa  terhadap  data-data yang  telah  dikumpulkan.  Proses  pengembangan  dimulai dengan pemodelan terhadap fitur yang didukung oleh aplikasi yang  dirancangkan  menggunakan  diagram  use  case  maupun diagram  aktivitas.  Selanjutnya,  dengan  menggunakan  sistem yang  telah  ada  sebagai  pedoman  dasar  dalam  merancang aplikasi  yang  diinginkan,  peneliti  kemudian  mengubah  atau menambahkan beberapa fitur baru ke dalam sistem yang akan menghasilkan  sebuah  prototipe.  Dengan  menggunakan prototipe sebagai acuan dalam pengembangan aplikasi proses pengembangan  dapat  berjalan  lebih  singkat.  Hal  ini dikarenakan  peneliti  hanya  melakukan  perubahan  maupun perbaikan  pada  prototipe  sehingga  tidak  perlu  merubah rancangan desain  aplikasi secara keseluruhan. Setelah peneliti selesai  membangun  dan  menyempurnakan  prototipe,  maka selanjutnya  prototipe  tersebut  akan  didemonstrasikan  kepada calon  pengguna.  Pada  tahapan  ini,  calon  pengguna  akan
memberikan evaluasi terhadap prototipe, dengan  memberikan beberapa  masukan  berupa  perbaikan-perbaikan  kecil  maupun besar.  Namun,  jika  calon  pengguna  berpendapat  bahwa prototipe  tidak  memenuhi  ekspektasi  calon  pengguna,  maka peneliti  harus  mengulang  proses  mengembangkan  prototipe hingga  memenuhi  kriteria  minimum  yang  telah  ditentukan oleh calon pengguna.

## c) Pengujian
Setelah  prototipe  telah  memenuhi  kriteria  yang  telah ditetapkan, maka prototipe akan masuk dalam fase pengujian. Pada  fase  ini,  prototipe  akan  diuji  dengan  serangkaian  uji kelayakan  yang  telah  ditentukan  oleh  peneliti  untuk mengetahui  apakah  masih  terdapat  kecacatan  yang  mungkin tidak  nampak  pada  saat  proses  pengembangan.  Hasil  dari setiap  uji  kelayakan  akan  dicatat  dan  dirangkum  sehingga dapat  digunakan  untuk  pengembangan  prototipe  yang  serupa dikemudian hari.

## d) Implementasi
Fase  implementasi  merupakan  fase  terakhir  dari  proses pengembangan  sebuah  aplikasi  menggunakan  metode  RAD. Setelah  prototipe  berhasil  melewati  fase  pengujian  maka prototipe  telah  siap  sepenuhnya  untuk  digunakan  atau dioperasikan  sebagai  media  akses  kontrol  pada  organisasi XYZ.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Diagram Use Case
Penulis menggunakan diagram use case untuk memodelkan fungsionalitas aplikasi yang dirancang berdasarkan  analisa  dari  hasil  pengumpulan  data  yang  secara umum dapat dilihat pada Gambar 2.
Aplikasi  dirancang  agar  dapat  melakukan  proses identifikasi  dan  verifikasi  wajah  pengguna  sehingga  dapat bertindak sebagai media akses kontrol. Proses identifikasi dan verifikasi  sebuah  wajah  membutuhkan  set  gambar  wajah pengguna  yang  sah  yang didapat  ketika pengguna  melakukan pendaftaran  pada  aplikasi.  Set  gambar  wajah  tersebut nantinyadigunakan  oleh  admin  untuk  membuat  sebuah  file pelatihan  pengenalan  wajah  sehingga  aplikasi  bias  mengenali wajah  penggunadari  berbagaisudut.  Padaaplikasiini,  admin merupakan  actor  atau  pengguna  dengan  hak  tertinggi  dimana admin  mampu  mengelola  pengguna;  mulai  dari  menambah, mengubah,  hingga  menghilangkan  pengguna  dari  sistem. Selain  itu,  admin  juga  berhak  untuk  melihat  riwayat log  file yang  berisikan  daftar  wajah  pengguna  yang  terdeteksi  oleh aplikasi; baik wajah pengguna yang telah terdaftar pada sistem maupun tidak.

## Gambar 2 Diagram Use Case

## B.  Diagram Aktivitas
Penulis menggunakan diagram aktivitas guna menggambarkan  alur  kerja  aplikasi  yang  dirancangkan. Diagram aktivitas secara umum dapat dilihat pada Gambar 3. Diagram  aktifitas  dirancang  untuk  menggambarkan  langkah- langkah aliran kerja aplikasi.

## C. Proses Identifikasi dan Verifikasi
Padapenelitianberbasisbiometriktentunyatidakterlepasdari adanya  proses  verifikasi  dan  identifikasi.  Pada  penelitian  ini, proses  identifikasi  menggunakan  perhitungan  sederhana, yakni membandingkan nilai False Positive Identification Rate, dan False  Negative  Identification  Rate .  Secara  umum, False Positive  Identification  Rate merupakan  peluang  pengguna yang tidak terdaftar dalam database akan tetapi terdeteksi oleh sistem  sebagai  salah  satu  pengguna  yang valid .  Nilai False Positive  Identification  Rate bergantungpadabesarnyaukuran database  pengguna  ( N )  dan threshold (  ).  Sementara  itu, False  Negative  Identification  Rate merupakan  peluang pengguna  yang  sah  dan  terdaftar  dalam  database  namun identitasnya  tidak  dikenali  oleh  sistem.  Nilai False  Negative Identification  Rate bergantungpadabesarnyaukuran  database pengguna  ( N ), threshold (  )  yang  digunakan  untuk  nilai pencocokan,  dan  jumlah  identitas  ( t )  yang  dikembalikan  oleh system identifikasi.
Untuk  proses  verifikasi,  digunakan  metode Mahalanobis Distance pada  penelitian  ini.  Adapun  tidak  digunakannya Euclidean Distance dalam perhitungan Eigenvalue dikarenakan Mahalanobis Distance memiliki  hasil  yang  lebih baik. Secara umum dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑃 𝑚𝑑 =     𝑝 𝑖 − 𝜇 𝑇 𝑉 −1 𝑝 𝑖 − 𝜇 [10]

## Gambar 3 Diagram Aktivitas
Penjelasan  mengenai  proses  verifikasi  menggunakan metode Mahalanbis  Distance dalam  mencocokkan  set  points adalah sebagaiberikut: Pertama menghitung nilai Mahalanobis Distance darisetiaptitikuntuksetiappoin  lain  dalampoin  set P dan Q sebagai P Md dan Q Md .Maka menurut nilai Mahalanobis, dapatkan  perbedaan  matriks  kovarians  dan  mengambil  nilai absolute dari perbedaan tersebut [11]

## D. Tampilan Antar Muka Pengguna
Tampilan  antar  muka  aplikasi  yang  diimplementasikan memiliki  tampilan  antar  muka  yang  sederhana  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  4.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  bahwa terdapat  tiga  pilihan  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna; menambah  pengguna  baru,  menghentikan  proses  registrasi wajah pengguna baru kedalam aplikasi, dan melakukan proses verifikasi terhadap hasil latihan pengenalan wajah.
Pada  saat  pertama  kali  dijalankan,  aplikasi  akan  mencari file  bernama  ―facedata.xml‖  yang  berisi  set  gambar  wajah pengguna  yang  telah  terdaftar  kedalam  aplikasi.  Jika  file facedata.xml  tidak  ditemukan,  maka  dapat  dipastikan  tidak ada pengguna yang telah terdaftar didalam aplikasi.

## Gambar 4 Tampilan antar muka utama
Setelah  mengecek  status  ketersediaan  file  facedata.xml, aplikasi  akan  mencoba  untuk  mendeteksi  dan  mengakses perangkat kamera yang akan digunakan. Apabila kamera telah terbaca oleh aplikasi maka akan muncul layar baru yang berisi tampilan real-time yang  didapat  melalui  kamera  seperti  yang terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Tampilan real-time dari kamera webcam
Pada  Gambar  5  terdapat  kotak  merah  yang  menandakan area Range  of  Interest (ROI)  dan  berperan  sebagai  penanda daerah  yang  saat  itu  dipindai  oleh  kamera.  Apabila  pada  saat itu tidak ada wajah yang terdeteksi maka kotak akan berwarna merah. Perlu diketahui  bahwa area  ROI akan terus berpindah dengan  sangat  cepat  dan  berpola  acak  guna  memindai  dan mendeteksi ada tidaknya wajah yang terdapat pada jangkauan kamera.
Apabila  admin  ingin  menambah  pengguna  baru,  maka admin  harus  memasukkan  kata  kunci  yang  tepat  untuk  bisa masuk  kedalam  menu  pendaftaran  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6 Aplikasi meminta admin untuk memasukkan kata kunci
Setelah memasukkan kata kunci, maka selanjutnya admin akan  meminta  kepada  pengguna  baru  untuk  melakukan registrasi  wajah.  Prosesnya  dapat  dijabarkan  secara  rinci sebaga iberikut:
1. Pengguna  baru  akan    memposisikan  diri  tegak  lurus terhadap kamera.
2. Pada  saat  proses  registrasi  wajah  dimulai,  pengguna diminta  untuk  menolehkan  wajahnya  (maksimum  45 derajat  dari  posisi  tegak  lurus  terhadap  kamera)  dari  arah kiri, dan perlahan-lahan kearah kanan.
3. Proses  tersebut  akan  memindai  fitur-fitur  wajah  yang dimiliki  oleh  pengguna,  kemudian  disimpan  kedalam format  hitam-putih  ( grayscale ).  Gambar-gambar  inilah yang  nantinya  akan  dikemas  menjadi  sebuah  set  gambar wajah  seorang  pengguna  yang  akan  digunakan  oleh aplikasi  pada  proses  pelatihan  pengenalan  wajah  seperti yang terlihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Sampel gambar Eigenfaces dari calon pengguna
Semakin  detail  sebuah  wajah  dipindai,  tentunya  akan menghasilkan  semakin  banyak  gambar  dalam  set  gambar wajah,  dan  akan  meningkatkan  akurasi  aplikasi  dalam mengenali wajah seseorang. Tentunya, untuk memindai wajah pengguna  dengan  amat  detail  diperlukan  waktu  yang  lebih lama  guna  membuat  file  pelatihan  yang  semakin  akurat  bagi aplikasi untuk melakukan proses pengenalan wajah.
Aplikasi  dirancang  untuk  melakukan  proses  registrasi wajah dengan ketentuan 24 frames per second atau sekitar 24 gambar  akan  dihasilkan  untuk  setiap  1  detik.  Dengan ketentuan tersebut, penulis  melakukan serangkaian percobaan dengan  mengubah  durasi  tiap-tiap  proses  registrasi  untuk mendapatkan  jumlah  gambar  wajah  pengguna  seperti  yang terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Relasi antara durasi registrasi wajah dengan jumlah gambar
fitur wajah yang dihasilkan Durasi (detik) Jumlah gambar 5 120
10 240 15 360
20 480 30 720
Setelah  proses  registrasiselesai  dan  file  pelatihan  wajah telah ada,  maka  selanjutnya aplikasi  akan diujicobakan untuk mengenali  wajah  pengguna  yang  telah  terdaftar.  Gambar  8 menampilkan proses ketika aplikasi  berhasil untuk mengenali wajah pengguna.
Gambar 8 Contoh tampilan ketika aplikasi berhasil mengenali wajah pengguna
Pada  saat  aplikasi  berhasil  mengenali  wajah  pengguna, ROI  akan  digambarkan  berupa  kotak  berwarna  hijau  disertai nama  pengguna.  Disaat  yang  bersamaan,  log  file  akan diperbaharui  dengan  menambahkan  data  pengguna  yang berhasil dikenali olehaplikasibesertawaktu.
Percobaan  lebih  lanjut  dilakukan  untuk  melihat  kinerja aplikasi  terhadap  bertambahnya  jumlah  pengguna  dengan jumlah  frame  yang  berbeda  untuk  setiap  pengguna  seperti yang  terlihat padaTabel 2.
Tabel 2 Data deteksivwajah tiap pengguna dengan jumlah frame yang berbeda
No Nama Jumlah Frame  t deteksi ( ms )
Rata-rata t deteksi ( ms ) 1 Asfato 570 11 0.74 2 Dewi 620 9 0.62 3 Irwan 940 7 0.58 4 Rizky 150 16 1.13 5 Ronny 528 12 0.80
Setelah  mendapatkan  hasil  deteksi  wajah  pada  setiap pengguna,  kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  akurasi terhadap dataset yang telah ada seperti yang terlihat padaTabel 3.
Tabel 3 Data akurasi tiap wajah pengguna No Nama Image Konfi den Akurasi (%) Ketera ngan 1 Asfato 0.88 88.13 Tidak berkaca mata 2 Dewi 0.89 89.1 Tidak berkaca mata 3 Irwan 0.91 91.2 Berkaca mata 4 Rizky 0.83 83.94 Tidak berkaca mata 5 Ronny 0.86 86.67 Tidak berkaca mata Rata-rata 0.874 87.80

## E. User Acceptance Testing
Sebelum  aplikasi  diterapkan  sepenuhnya,  dilakukan pengujian  kepada  calon  pengguna  untuk  mengetahui  respon mereka  terhadap  performa  aplikasi  seperti  yang  terlihat  pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil pengujian User Acceptance Testing Test Case ID Skenario Ekspektasi hasil Hasil yang diperoleh AT-1 Pengguna membuka applikasi Layar console akan muncul dan menampilkan tampilan utama beserta status kamera Sesuai AT-2 Pengguna menghadap kearah kamera Aplikasi akan mendeteksi wajah pengguna namun tidak dikenali disebabkan tidak terdapatnya data set wajah pengguna didalam aplikasi Sesuai AT-3 Pengguna menekan tombol ―n‖ pada keyboard Pada layar console akan muncul pemberitahuan untuk memasukkan kata kunci sebagai bentuk
verifikasi hak akses
sebagai admin Sesuai
AT-4 Pengguna memasukkan kata kunci ―admin‖ Pada layar console akan muncul pemberitahuan untuk persiapan registrasi wajah calon pengguna kedalam aplikasi Sesuai AT-5 Pegguna menekan tombol ―t‖ pada keyboard Proses registrasi akan selesai, dan masuk pada proses pelatihan pengenalan wajah
Sesuai

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis menyimpulkan beberapa kelebihan dari aplikasi ini:
1. Aplikasi  berhasil  menggantikan  penggunaan card reader sebagai media akses kontrol.
2. Para  pengguna  menyatakan  bahwa  aplikasi  tergolong mudah untuk dioperasikan.
3. Aplikasi  dirasa  cukup  akurat  dan  cepat  dalam mengenali wajah pengguna.
4. Aplikasi tergolong aman; dan
5. Pengguna  tidak  dipusingkan  jika  terjadi  kehilangan atau lupa membawa kartu akses.
Meskipun  terdapat  beberapa  kelebihan  dari  hasil  penelitian yang  diperoleh,  penulis  merasa  bahwa  masih  terdapat beberapa kelemahan yang terdapat pada aplikasi ini:
1. Tampilan antarmuka yang sangat sederhana
2. Minimnya fitur yang tersedia pada aplikasi; dan
3. Tidak  adanya  pengamanan  yang  cukup  terhadap  data set gambar wajah pengguna.

## V. SARAN
Untuk penelitian selanjutnya, penulis  berpendapat  bahwa penelitian ini dapat diarahkan dengan menggunakan algoritma yang  berbeda,  seperti  penggunaan Linear  Discriminant Analysis (LDA) untuk mempercepat proses pengenalan wajah. Disamping  itu,  penelitian  dapat  juga  dapat  diarahkan  untuk diintegrasikan  dengan  berbagai  macam  sistem,  misalnya sistem absensi .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada  kesempatan  ini,  penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  seluruh  pihak  yang  telah  membantu  dalam  kegiatan penelitian  ini,  mulai  dari  rekan  dosen,  keluarga,  dan  yang terakhir  yakni  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa  atas  segala perlindungan dan penyertaan-Nya.

## R EFERENSI
[1] Gunadi,  K.  dan  Sonny  R.  Pongsitanan,  2001,  Pembuatan  Perangkat Lunak  Pengenalan  Wajah  Menggunakan Principal  Component Analysis ,  JURNAL  INFORMATIKA  Vol.  2,  No.  2,  November  2001: 57 – 61, http://jurnalinformatika.petra.ac.id/index.php/inf/article/viewFile/1580 5/15797, diakses tanggal 21 Februari 2016.J.
[2] Wasista, S., Bima Sena Bayu D, Sandra Agustyan Putra, 2011, Sistem Pengenalan  Wajah  Pada  Mesin  Absensi  Mahasiswa  Menggunakan Metode PCA Dan DTW,The 13th Industrial Electronics Seminar 2011 (IES 2011), http://repo.pens.ac.id/1439/1/[D-E206-9]_pp.224- 229_Sistem_Pengenalan_Wajah_Pada_Mesin_Absensi_Mahasiswa.pdf, diakses tanggal 21 Februari 2016.
[3] Pratikno, H., tidak ada, Sistem Absnesi Berbasiskan Pengenalan Wajah Secara  Realtime  Menggunakan  Webcam  Dengan  Metode  PCA,, http://sir.stikom.edu/37/1/Absensi_Berbasis_Wajah.pdf, diakses tanggal 21 Februari 2016.
[4] Zayuman,  H.,  Imam  Santoso,  R.  Rizal  Isnanto,  tidakada,  Pengenalan Wajah Manusia Menggunakan Analisis Komponen Utama (PCA) Dan JaringanSyarafTiruanPerambatan-Balik,
https://core.ac.uk/download/files/379/11724234.pdf,  diaksestanggal  21 Februari 2016.
[5] Turk,  M.  and  Alex  P.Pentland,  1991,    Face  Recognition  Using Eigenfaces, In  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition,  1991. Proceedings  CVPR'91.,  IEEE  Computer  Society  Conference  on  (pp. 586-591) http://cvrr.ucsd.edu/ece172a/fa10/projects/papers/eigenfaces_ cvpr.pdf
[6] Korshunov,  P.  and  Wei  Tsang  Ooi,  2011,  Video  Quality  for  Face Detection,  Recognition,  and  Tracking, ACM  Transactions  on Multimedia Computing, Communications and Applications, Vol. 7, No.
3, Article 14J
[7] Murch,  R.2012, Project  Management:  Best  Practices  for  IT Professionals , Ed.1, Prentice Hall, New Jersey.
[8] Martin,  J.  1991, Rapid  Aplication  Development ,  Macmillan  Col  Div, New York.
[9] Watkins,  J.  2009, Agile  Testing:  How  To  Succeed  in  an  Extreme Testing Environment , CambirdgeUniversityPress, Cambridge
[10] J.  Flusser,  T.  Sukand  B.  Zitová,  Momentsandmomentinvariants  in patternrecognition. Chichester, WestSussex, U.K.: J. Wiley, 2009.
[11] D.  bo,  Zhangguan-liang  andCuixiao-long,  "An  Algorithm  of  Image Matching  Based  on  Mahalanobis  DistanceandWeighted  KNN  Graph", 2015 2nd International Conference on Information Science and Control Engineering, 2015.