PENERAPAN FACE RECOGNITION DENGAN ALGORITMA HAAR CASCADE UNTUK SISTEM ABSENSI PADA YAYASAN PUSAT PENGEMBANGAN ANAK JAKARTA
Dadang Iskandar Mulyana, Yulia Yanti Ayu Saputry, Anggi Ramadan, Silvanus Saragih Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Email:, malvin2012@gmail.com, ayusaputry.257@gmail.com, anggirmdhn98@gmail.com, silvanussaragih1991@gmail.com

## ABSTRAK
Kata kunci: Webcam, Algoritma Haar Cascade,  Wajah,  Deteksi Objek Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk memudahkan melakukan absensi dengan  cara  mendeteksi  wajah  dari  para  karyawan.  Permasalahan  yang dihadapi yaitu pada yayasan pusat pengembangan anak jakarta yaitu terlalu sering  kehilangan  data  absensi  yang  diakibatkan  oleh  terselipnya  kertas maupun  data  absensi  secara  manual,  banyaknya  kekeliruan  data-data absensi  yang  manual  dengan  tulis  tangan.  Metode  yang  dipilih  yaitu deteksi  wajah  menggunakan  algoritma haar  cascade, memilih  untuk menggunakan  algoritma  ini.  Karena  penulis  berharap  dengan  adanya sistem  pendeteksian  wajah  yang  digunakan  dalam  absensi  akan  dapat membuat inovasi baru ataupun dapat memberikan informasi dan wawasan yang baru tentang menggunakan deteksi wajah untuk data kehadiran dan penulis  berharap  bisa  lebih  mudah  untuk  menggunakan  absensi  deteksi wajah  menggunakan  metode  algoritma haar  cascade dari  pada menggunakan  metode  yang  lain.  Untuk  hasil  absensi  menggunakan metode haar cascade ini menghasilkan tingkat keakurasiannya 80%-89% dalam mendeteksi wajah untuk absensi ABSTRACT Keywords : Webcam,  Haar  Cascade Algorithm,  Face,  Object Detection. This research was conducted with the aim of facilitating absenteeism by detecting the faces of employees. The problem faced is the Jakarta Child Development Center Foundation, namaely too often lost attendance data caused by slipping of paper and manual attendance data, many errors in manual  attendance  data  with  handwriting.  The  chosen  method  is  face detection using the haar cascade algorithm because the authors hope that the face detection system used in attendance will be able to provide new information and insights about using face detection for attendance data and authors hope it can be easier to use face detection attendance using the  haar  cascade  algorithm  method  than  using  other  methods.  For attendance results using the haar cascade method it produce an accuracy 80%-89% in detecting faces for absences..

## PENDAHULUAN
Pengenalan  wajah  dapat menggunakan gambar  atau foto yang berwarna  maupun hitam putih, dengan menggunakan software MATLAB untuk programnya dan Guide MATLAB sebagai desain  deteksi  wajah  dapat  membuat  deteksi  wajah  lebih  bervariasi  (Pratiwi  et  al.,  2018). Pengenalan wajah juga dapat di uji melalui Integral image yang digunakan dalam penentuan ada atau tidaknya gambar yang muncul, adaboost untuk memilih dan mengatur nilai dalam threshold Proses pengenalan wajah dapat dilakukan pada gambar dengan satu objek atau lebih yang dapat deteksi dari tampak samping (Rosid et al., 2022). Dalam melakukan absensi para karyawan harus bisa memiliki kedisiplinan yang baik sehingga mengatisipasi kurangnya tingkat disiplin pada staff dan  karyawan  dalam  kehadiran  untuk  memudahkan  dalam  sistem  absensi  baik  pada  saat penggunaannya,  pengawasannya  maupun  pelaporannya  (Safudin,  2018).  Pengenalan  wajah  ini banyak mengalami permasalahan dalam penggunaanya baik itu secara internal dan eksternal serta pada saat menggunakan adanya kesamaan atau kemiripan pada saat pengenalan wajah.

## METODE
Metode  dalam  penelitian  ini  Teknologi  yang  dapat  digunakan  oleh  masyarakat  yaitu pengenalan  wajah  dalam  melakukan  absensi  menggunakan  algoritma haar  cascade ,  penulis berharap  teknologi  ini  dapat  berkembang  dan  dapat  digunakan  dengan  baik.  Deteksi  wajah  ini sudah  dapat  menggunakan  foto  berwarna  atau  foto  hitam  putih  dari  pendeteksian  wajah sebelumnya hanya menggunakan foto yang hitam putih (Pratiwi et al., 2018). Wajah yang akan di capture dalam webcam tidak boleh terhalangi oleh objek lain, tidak boleh terpotong dan tidak boleh banyak bergerak (Suharso, 2016). Untuk aspek jarak wajah dengan camera webcam akan dicari  jarak  yang  paling  ideal  yaitu  sekitar  50cm  sampai  100cm  dari  camera webcam sehingga wajah  yang  terdeteksi  tidak  blur  atau  mirip  dengan  wajah  orang  lain.  Sedangkan  dalam  aspek intensitas cahayanya dapat ditetapkan pada cahaya tidak terlalu terang dan juga tidak terlalu gelap dalam artian cahaya yang normal (Abidin, 2018). Karakteristik dari aplikasi atau sistem yang telah dibuat ini yaitu mudah digunakan apabila sudah mengerti cara menerapannya bahkan pada saat menggunakan aplikasi sistem ini (Artina, 2006). Mudah juga dipakai dimana saja dan kapan saja tergantung cara masyarakat yang aka menggunakannya, yang terpenting ada aliran daya listrik dan software yang digunakan sudah terinstalasi dalam PC.

## Face Recognition
Deteksi wajah adalah metode yang digunakan untuk menemukan dan mengekstrak sebuah fitur di daerah wajah sebagai keperluan pengenalan atau pendeteksian wajah. Pengenalan wajah adalah salah satu teknologi yang ada dalam pengolahan citra (computer vision) yang digunakan untuk mengenali identitas seseorang atau dapat memperoleh informasi dari sebuah wajah (Susim & Darujati, 2021) . Dilihat segi kegunaannya di bidang lain, teknologi ini masih sangat luas, diantaranya yaitu: keselamatan, robotika, atau Kesehatan. Terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi pengenalan wajah diantara lain yaitu:
• Daerah pada wajah yang ditunjukkan oleh gambar pose mungkin terlihat berbeda (bagian depan mungkin terlihat jelas, dan beberapa wajah yang tidak terlihat).
• Bagian  dari  wajah  seperti  jenggot,  kumis,  yang  menggunakan  kacamata,  warna  kulit  yang
berbeda, tekstur ulit yang berbeda, dan lain-lain.
• Mimik Wajah yang terlihaat pada saat pendeteksian gambar.
• Arah yang ditunjukkan saat pengambilan gambar pada objek gambar.
• Cahaya yang di pakai pada saat gambar diambil.

## Haarcascade Deteksi
Objek  yaang  menggunakan  fungsi  Haar  berdasarkan  cascade  classifier  merupakn  metode deteksi objek Paul Viola dan Michael Jones (Anarki et al., 2021). Pada tahun 2001, mereka berdua menampilkan makalahnya yang disebut "Deteksi Objek Cepat Menggunakan Perangkat Tambahan Sederhana". Haar Cascade merupakan kumpulan dari fungsi HaarLike, yang dapat digabungkan dalam membentuk pengklasifikasian. Fitur yang ada didalamnya adalah jumlah atau nilai piksel putih yang dikurangkan dari nilai piksel pada area hitam. Fungsi Haar-likefeature atau yang biasa disebut  juga  dengan  Haar  cascade  classifier  merupakan  fungsi  persegi  panjang  (persegi)  yang dapat memberikan indikasi spesifik yang terdapat dalam gambar. Pengklasifikasi Haar Cascade juga  berasal  dari  gabungan  piksel  hitam  dan  piksel  putih  yang  dapat  membentuk  kotak.  Untuk proses  deteksi  wajah  untuk  absensi  yang  menggunakan  algoritma  Haar  Cascade (Prathivi  & Kurniawati,  2020) .  Pada  umumnya,  memiliki  fungsi  seperti  haar  yang  digunakan  sebagai  deteksi objek  pada  gambar  digital.  Kata  Haar  sendiri  disebut  sebagai  fungsi  matematika  dalam  bentuk kotak (wavelet Haar). Pengolahan citra hanya didasari oleh nilai dalam yang terdapat RGB (Red Green  Blue)  dalam  setiap  pikselnya,  namun  cara  pengolahan  seperti  itu  sangat  tidak  efektif. Sehingga,  Viola  dan  Jones  mengembangkan  serta  membentuk  fungsi  Haar-Like.  Menjadi  Fitur Haar-like  yang  menangani  gambar  dalam  kotak,  di  mana  terdapat  beberapa  piksel  dalam  satu bingkainya. Kemudian proses dalam setiap kotak dan menghasilkan nilai yang berbeda-beda untuk menunjukkan  dimana  area  gelap  dan  dimana  area  terang.  Nilai-nilai  ini  akan  digunakan  untuk dasar dalam pengolahan citra.
Gambar 1 Haar Like Features

## Klasifikasi Cascade
Pengklasifikasi cascade adalah langkah penghitungan yang berulang kali dalam nilai Fitur Haar  untuk  memperoleh  hasil  yang  semakin  akurat.  Gambar  2  menunjukkan  alur  kerja  pada
pengklasifikasian  Cascade.  Pada  tahap  1  mengklasifikasi,  setiap  sub-citra  yang  akan diklasifikasikan dengan ciri-ciri, jika hasil yang tidak memenuhi standar maka akan ditolak. Pada klasifikasi  tahap  ke  2,  pada  setiap  sub-citra  akan  direklasifikasi.  Jika  pada  ambang  batas  yang diperlukan  itu  diperoleh,  maka  tahap  filter  berikutnya  yaitu  tahap  klasifikasi  ke  3  akan dimasukkan. Dan sampai  sub-gambar yang terlewat  akan  dikurangi  menjadi mendekati gambar dalam sampel yang telah diujikan. Pengklasifikasi Cascade ini terdiri dari beberapa langkah yang berisi tentang pengklasifikasian yang kuat. Oleh karena itulah, semua fungsinya dibagi menjadi beberapa langkah, dan setiap tahapan memiliki sejumlah fungsi. Pekerjaan setiap tahap digunakan untuk  menentukan  apakah  sub-jendela  yang  diberikan  itu  merupakan  sebuah  objek  atau  bukan. Jika proses ini tidak menemui kesamaan nilai fitur, maka akan ditandai sebagai bukan suatu objek. Penulis menggunakan pustaka OpenCV Haarcascade untuk proses deteksi objeknya,

## Gambar 2 Alur Klasifikasi Haar

## OpenCV
OpenCV ( Open Source Computer Vision Library ) merupakan library dari computer vision dan machine learning (Opencv) yang berbasis open source project (Wajhillah & Bahri, n.d.) . Semuan ini  dibuat  oleh  Intel,  yang  berspesialisasi  didalam  pemrosesan  suatu  citra,  baik  berupa  gambar ataupun berupa video. OpenCV juga memiliki lebih dari 2500 algoritme pengoptimalan sebuah objek,  termasuk  dalam  satu  set  lengkap  algoritme  pembelajaran  mesin  dan  alogoritme pembelajaran  komputer  klasik  dan  mutakhir.  Algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk  keperluan pendeteksian dan dalam pengenalan wajah manusia maupun hewan, mengetahui jenis objek ini, mengenali  perilaku  manusia  dalam  sebuah  citra  baik  berupa  video  ataupun  gambar,  melacak pergeseran  kamera,  melacak  pergerakan  objek,  melacak  itensitas  cahaya  pada  suatu  objek, mendeteksi adanya kesamaan pada suatu objek, dan lain-lain.

## Integral Image
Integral  Image adalah  suatu  media  yang  digunakan  sebagai  alat  untuk  menghitung  nilai  fitur dengan  cara  mengubah  gambar  yang  dimasukan  menjadi  suatu  representasi  gambar  integral. Gambar  integral  juga  akan  menghasilkan  suatu  nilai  fitur Haar-like .  Gambar  integral  juga digunakan untuk menghitung jumlah semua piksel yang di dalam suatu persegi panjang dengan menggunakan  empat  nilai  secara  efisien.  Maka  nilai-nilai  tersebut  yaitu  piksel  pada  gambar integral yang bertepatan dengan sudut-sudut persegi Panjang (Syafira & Ariyanto, 2017) .

## Gambar 3 Integral Image

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pertama  dilakukan  pada  saat  pengujian  komponen  internal  dari  laptop  yaitu  melalui webcam  untuk  melakukan pendeteksian secara realtime dapat  berjalan secara baik  (Nurjabar & Nicky, 2022). Untuk pengujain ini menggunakan kamera eksternal hasilnya seperti yang terlihat pada gambar.
Pengujian aplikasi juga dilakukan melalui 3 tahapan, yaitu yang pertama pengujian aplikasi berdasarkan  variasi  sudut  dalam  pengambilan  citra  wajah  atau  gambar  yaitu  dengan  cara  tegak lurus, rotasi 30 derajat kekanan, rotasi 30 derajat kekiri, mendeteksi lebih dari 1 orang, mengangkat kepala 15 derajat, kemudian yang kedua pengujian juga berdasarkan intensistas cahaya saat gelap dan ada bantuan cahaya lampu serta yang ketiga pengujian juga berdasarkan jarak wajah terhadap
Gambar 4. Mendeteksi wajah Tabel 2
Hasil deteksi wajah No Deteksi wajah Keterangan 1 Wajah tegak lurus
2 30 derajat kekanan
3 30 derajat kekiri
4 Mengangkat kepala 15 derajat 5 Deteksi lebih dari 1 orang 6 Deteksi wajah di area gelap 7 Deteksi wajah di area terang
Webcam  camera  laptop  yaitu  50  cm  dari  arah  laptop  (Wijaya,  2011).  Webcam  dapat membaca  pada  saat  pengambilan  gambar  secara  tegak  lurus  dan  akan  muncul  persegi  yang berwarna hijau yang mengartikan bahwa foto atau objek gambar dapat terdekteksi dengan baik. Jika objek atau gambar menghadap 30 derajat kekanan atau kekiri dan tidak menghadap ke kamera akan  tidak  terdeksi  dengan  baik  serta  tidak  muncul  persegi  atau  kotak  yang  berwarna  hijau. Pendekteksian wajah yang dilakukan lebih dari 1 orang juga bisa jelas terdeteksi ada  berapa orang yang ada di depan webcam (Jutika, 2022) . Untuk pendeteksian pada wajah yang kepala diangkat ke atas sekitar 1 derajat juga masih terdeteksi terlihat pada gambar 9, untuk deteksi wajah yang di tunjukkan gambar 10. itu menunjukkan bahwa cahaya juga dapat berpengaruh dalam mendeteksi wajah  dari  seseorang,  karena  jika  kurangnya  cahaya  yang  di  dalam  ruangan  maka  akan menghasilkan  pendeteksian  yang  blur  atau  hanya  terdeteksi  pada  persegi  warna  hijau  namun wajahnya kurang jelas untuk dilihat secara aplikasi atau sistem absensi.
Penerapan  Face  Recognition  Dengan  Algoritma  Haar  Cascade  Untuk  Sistem  Absensi  Pada Yayasan Pusat Pengembangan Anak Jakarta
Tabel 3
Pengujian Deteksi Wajah
No  Pengujian  Jumlah wajah di foto  Jumlah deteksi wajah  selisih 1 1 1 1 0 2 2 2 2 0 3 3 3 3 0 4 4 4 4 0 5 5 5 4 0 6 6 6 4 2 7 7 7 4 3 8 8 8 4 4 9 9 9 4 5 10 10 10 4 6 Rata-rata 55 34 80%
Rumusan dalam perhitungan akurasi pada deteksi wajah yaitu sebagai berikut:
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑤𝑎𝑗𝑎ℎ 𝑑𝑖 𝑓𝑜𝑡𝑜 + 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑤𝑎𝑗𝑎ℎ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑤𝑎𝑗𝑎ℎ 𝑑𝑖 𝑓𝑜𝑡𝑜 − 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑤𝑎𝑗𝑎ℎ + 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑋100%
Berdasarkan data yang ada pada tabel 3 di atas, maka diperoleh akurasi sebagai berikut:
55 + 34

## 55 − 34 + 20 𝑋 100% = 80%
Tingkat  keakurasian data pada deteksi  wajah ini yaitu 80% dari perhitungan yang tingkat keakurasiannya  dilakukan dalam 10 kali percobaaan dengan gambar wajah yang ada di dalam foto sebanyak  55  wajah  jumlah  foto  yang  terdeteksi  34  dengan  selisih  20  wajah,  yaitu  diantaranya adalah ada 5 wajah dalam 1 foto yang terdekteksi ada wajah 5 wajah yang tidak terdeteksi karena instensitas cahaya dan penangkapan gambar pada webcam yang sudah mulai terlalu berjarak.

## Tabel 4 Hasil dari absensi deteksi wajah
No Hasil deteksi wajah Keterangan 1 78% (karena menunduk)
2 71% (Karena Miring)
3
89% (wajah terlihat jelas) 4.
Absen dengan kedipan mata 5 Tidak ditemukan karena wajah tidak terdeteksi
<maxWeakCount> 93 </maxWeakCount>
</stageParoCapture( 0 ) cam.set( 3 , 640 ) #ubah lebar cam cam.set( 4 , 480 ) #ubah tinggi cam
faceDetector =
cv2.CascadeClassifier( 'haarcascade_fr
ontalface_default.xml' ) while True : retV , frame = cam.read() abuAbu = cv2.cvtColor(frame , cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceDetector.detectMultiScale(abuAbu , 1.3 , 5 ) for (x , y , w , h) in faces:
frame = cv2.rectangle(frame , (x , y) , (x+w , y+h) , (
0 , 255 , 0 ) , 2 ) cv2.imshow( 'Webcamku' , frame) #cv2.imshow('Webcam - Grey',
abuAbu) k = cv2.waitKey( 1 ) & 0xFF if k == 27 or k == ord( 'q' ):
break cam.release() cv2.destroyAllWindows() import cv2
cam = cv2.VideoCapture( 0 ) while True :
retV , frame = cam.read() abuAbu = cv2.cvtColor(frame ,
cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow( 'Webcamku' , frame) cv2.imshow( 'Webacamku' , abuAbu) k = cv2.waitKey( 1 ) & 0xFF if k == 27 or k == ord( 'q' ):
break cam.release() cv2.destroyAllWindows() Contoh 1 Codingan untuk deteksi wajah Contoh 2 Codingan web cam

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  diatas  penulis  dapat  menyimpulkan  bahwa  teknologi  memang  sangat penting bagi kehidupan sehari-hari, banyak hal yang masih menjadi kekurangan dalam pembuatan program absensi. Penulis berharap agar semua program bisa berjalan dengan baik dan bermanfaat bagi masyarakat luas. Dalam penulisan jurnal ini banyak hal yang dialami kesan baik yang dapat penulis  ambil  yaitu  dapat  mengurangi  tingkat  pemakaian  kertas  secara  berlebihan,  dapat memanfaatkan teknologi yang ada dan sedang berkembang, serta tidak menimbulkan polusi pada saat  kertas-kertas  yang  tidak  digunakan  lagi.  Kekurangan  yang  dialami  pada  saat  PC  yang digunakan untuk melakukan absensi tidak dijaga dengan baik dapat kehilangan banyak data-data pada  absensi.  Saran  yang  penulis  sampaikan  adalah  dengan  cara  meng back up data-data  setiap akhir bulan maupun setiap minggunya agar tidak terjadinya kehilangan data atau terjadinya human error . Pengujian  yang telah dilakukan yaitu seperti deteksi wajah yang sudah diambil itu berbeda- beda dengan masing-masing mendapatkan perlakuan serta variasi yang sama seperti kemiringan sudut  posisi  citra  wajah,  jarak  wajah  terhadap  camera webcam dan  intensitas  cahaya  dengan menggunakan metode haar cascade classifier dan  dapat diambil kesimpulan seperti : a. Metode haar  cascade  classifier sangat  ideal  untuk  digunakan  sebagai  deteksi  wajah  secara realtime yang dapat di capture melalui webcam laptop.
b. Pada pengujian aplikasi  ini dilihat bukan hanya secara realtime saja namun  jika citra wajah juga terhalang oleh objek lain maka citra wajah tersebut tidak akan terdeteksi dengan baik. c. Kemiringan  pada  sudut  posisi  citra  wajah  juga  dapat  mempengaruhi  terdeteksian  dengan sempurna, jarak antar webcam dengan objek juga dapat mempengaruhi, dan intensitas cahaya menjadi syarat utama dalam mendeteksi wajah seseorang.
Penulis  sangat  berharap  dengan  adanya  sistem  pendeteksian  wajah  yang  digunakan  dalam absensi akan dapat membuat inovasi baru ataupun dapat memberikan informasi dan wawasan yang baru  tentang  menggunakan  deteksi  wajah  untuk  data  kehadiran  dan  penulis  berharap bisa  lebih mudah untuk menggunakan absensi deteksi wajah menggunakan metode algoritma haar cascade dari pada menggunakan metode yang lain. Untuk hasil absensi menggunakan metode haar cascade ini menghasilkan tingkat keakurasiannya 80%-89% dalam mendeteksi wajah untuk absensi

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin, S. (2018). Deteksi wajah menggunakan metode Haar Cascade Classifier berbasis webcam pada Matlab. J. Teknol. Elekterika , 15 (1), 21.
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. Artina, N. (2006). Penerapan Analisis Kebutuhan Metode Use Case pada Metode Pengembangan Terstruktur. @ Lgoritma , 2 (3), 1–6.
Jutika, A. P. (2022). IMPLEMENTASI FACE RECOGNITION BERBASIS HAAR-CASCADE CLASSIFIER  PADA  SISTEM  KEAMANAN  RUMAH  MENGGUNAKAN  DUAL- CAMERA. INFOTECH Journal , 8 (2), 106–115.
Nurjabar,  I.,  &  Nicky,  M.  (2022).  Metode  Pendeteksi  Masker  Menggunakan  Metode  Haar Cascade,  Guna  Meminimalisir  Penularan  Covid-19. INTECOMS:  Journal  of  Information Technology and Computer Science , 5 (1), 49–55.
Prathivi,  R., &  Kurniawati, Y. (2020).  Sistem  Presensi  Kelas Menggunakan Pengenalan  Wajah Dengan Metode Haar Cascade Classifier. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 11 (1), 135–142.
Pratiwi, N. W., Fauziah, F., Andryana, S., & Gunaryati, A. (2018). Deteksi Wajah Menggunakan Hidden Markov Model (HMM) Berbasis Matlab. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 3 (1), 44–49.
Rosid, J., Sakti, D. M., Murti, W. S., & Kurniasari, A. (2022). Face recognition dengan metode Haar Cascade dan Facenet. Indonesian Journal of Data and Science , 3 (1), 30–34.
Safudin,  M.  (2018).  Pengaruh  Penerapan  Absensi  Online  Terhadap  Disiplin  Karyawan  Pada Purple Express Laundry Jakarta. Jurnal Kajian Ilmiah , 18 (2), 104–109.
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).
Susim, T., & Darujati, C. (2021). Pengolahan Citra untuk Pengenalan Wajah (Face Recognition) Menggunakan OpenCV. Jurnal Syntax Admiration , 2 (3), 534–545.
Syafira, A. R., & Ariyanto, G. (2017). Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones. Emitor: Jurnal Teknik Elektro , 17 (1), 26–33. Wajhillah, R., & Bahri, S. (n.d.). Penggunaan Kecerdasan Buatan untuk Penyelesaian Teka-teki Kubus Menggunakan Open Source Computer Vision Library . Wijaya, H. (2011). Perancangan sistem presensi karyawan berbasis pengenalan citra wajah di Solo Techno Park .