Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1628 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 145-152 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## RECOMMENDATION SYSTEM FOR SELECTING HAIRCUT MODELS BASED ON FACIAL SHAPE USING THE VIOLA-JONES METHOD
Samsudin *1 , Risky Aswi Ramadhani 2 , Ardi Sanjaya 3
1,2,3 Informatics, Engineering Faculty, University Nusantara PGRI Kediri, Indonesia Email: 1 samsudinr678@gmail.com , 2 riskyaswiramadhani@gmail.com , 3 dersky@gmail.com
(Article received: December 22, 2023; Revision: January 15, 2024; published: February 08, 2024)

## Abstract
Face shape and hairstyle are two interrelated elements that will affect a person's overall appearance. The shape of the face has different shapes, such as round, square, oval, diamond, and heart-shaped, choosing a hairstyle must adjust the shape of the face in order to get the appropriate results. The problem that often arises when getting a  haircut  is  choosing a  hairstyle  that  does not  match  the  shape of  the  face.  The purpose  of  this  research  is  to develop a system that can assist users in knowing the shape of the face and can provide recommendations for haircuts that match the shape of the face. This type of research uses the viola-jones method with the stages of haar- like features, integral images, AdaBoost Machine Learning, cascade classifier. The results of this study show that the system can detect the shape of the user's face and produce recommendations for haircut models based on face shape. The results of direct trials of the haircut model selection system based on face shape on 30 respondents resulted in 20% not suitable and 80% of the 30 respondents felt suitable with the results of selecting a haircut model based on face shape using the Viola-Jones method. The Viola-Jones method tested with the confision matrix obtained an accuracy value of 43%.
Keywords : Face Shape, Haircut Models, Viola-Jones.

## SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN MODEL POTONGAN RAMBUT BERDASARKAN BENTUK WAJAH MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES

## Abstrak
Bentuk wajah dan gaya rambut merupakan dua elemen yang saling berkaitan yang mana akan berpengaruh pada penampilan seseorang secara keseluruhan. Bentuk wajah memiliki bentuk yang berbeda-beda, seperti bulat, kotak, oval, wajik, dan berbentuk hati, memilih gaya rambut harus menyesuaikan bentuk wajah agar mendapatkan hasil yang sesuai. Permasalahan yang sering muncul saat potong rambut adalah memilih gaya rambut yang tidak sesuai dengan bentuk wajah. Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan sistem yang dapat membantu pengguna dalam mengetahui bentuk wajah dan dapat memberikan rekomendasi potongan model rambut yang sesuai dengan bentuk wajah.  Jenis  penelitian  ini  menggunakan  metode viola-jones dengan  tahapan haar-like  feature,  integral  image, AdaBoost  Machine  Learning,  cascade  classifier .  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat mendeteksi bentuk wajah pengguna dan menghasilkan rekomendasi model potongan rambut berdasarkan bentuk wajah.  Hasil  uji  coba  langsung  sistem  pemilihan  model  potongan  rambut  berdasarkan  bentuk  wajah  pada  30 responden menghasilkan 20% tidak cocok dan 80% dari 30 responden merasa cocok dengan hasil pemilihan model potongan rambut berdasarkan bentuk wajah menggunakan metode viola-jones . Metode Viola-Jones diuji dengan confision matrix diperoleh hasil nilai akurasi 43%.
Kata kunci : Bentuk Wajah, Model Potongan Rambut, Viola-Jones.

## 1. PENDAHULUAN
Tatanan  rambut  bagi  seorang  pria  merupakan hal  yang  sangat  penting  untuk  menjaga  penampilan nya[1]. Rambut bagi pria umumnya seperti mahkota bagi mereka dan merupakan bagian yang tidak dapat dipisahkan  dari  penampilan  mereka[2].  Rambut memiliki  beberapa  fungsi  seperti  melindungi  kulit kepala  dari  pengaruh  panas  matahari  atau  cuaca
dingin  dan  juga  menambah  nilai  penampilan seseorang[3].  Seseorang  akan  merasa  tidak  percaya diri jika ia tidak memiliki model rambut dan penataan rambut yang sesuai dengan keinginan, meskipun pada dasarnya ia tampaknya menarik[4].
Sistem  yang  dirancang  bertujuan  untuk mendeteksi bentuk wajah dan dapat merekomendasikan  model  potongan  rambut  yang

## 146
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 145-152
sesuai  dengan  bentuk  wajah  pengguna[5].  Aplikasi ini berbasis desktop dan hanya dapat digunakan oleh laki  -  laki[6].  Landasan  dari  penelitian  ini  adalah deteksi  bentuk  wajah  di  perpustakaan OpenCV dan perpustakaan dlib tambahan  yang  menggunakan pendekatan Viola-Jones [7],  serta  saran  untuk  model potongan rambut yang ditampilkan berdasarkan hasil deteksi bentuk wajah[8].
Berdasarkan  pengamatan yang  dilakukan peneliti  terdapat  salah  satu  masalah  yang  sering terjadi saat melakukan potong rambut adalah memilih model  rambut  yang  tidak  sesuai  dengan  bentuk wajah[9].  Ini  terjadi  karena  kurangnya  pemahaman pelanggan  terhadap  bentuk  wajah  nya  sehingga mereka tidak tahu apakah model rambut yang mereka inginkan  sesuai  dengan  bentuk  wajah  mereka[10]. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode Viola-Jones [11] . Metode Viola-Jones adalah metode  dengan  algoritma  yang  efisien  untuk mendeteksi  objek,  yang  termasuk  dalam library OpenCV [12] .
Bentuk wajah pengguna diidentifikasi menggunakan metode Viola-Jones yang dimasukkan ke  dalam  sistem  rekomendasi  pemilihan  model rambut[13].  Metode viola-Jones adalah  sebuah metode  deteksi  wajah  dengan  klasifikasi  citra berdasarkan  nilai  fitur  pada  citra[14].  Penggunaan fitur  secara  langsung  memiliki  keuntungan  karena memungkinkan pengetahuan direpresentasikan menggunakan data pelatihan. Selain itu, pemanfaatan fitur  menunjukkan  bahwa  pengoperasian  fitur dianggap  lebih  cepat  dibandingkan  klasifikasi berbasis piksel[15].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk meningkatkan  kepuasan  pengguna  saat  memilih model  potongan  rambut  yang  sesuai  dengan  bentuk wajah  mereka.  Sistem  akan  lebih  mudah  memilih model  potongan  rambut  yang  paling  sesuai  dengan bentuk  wajah  pengguna  jika  pendekatan  metode Viola-Jones digunakan  untuk  mengenali  bentuk wajah  secara  tepat  dan  efektif.  Sistem  ini  memiliki potensi untuk menjadi sumber daya yang bermanfaat bagi  pengguna  dalam  memilih  model  rambut  yang sesuai dengan bentuk wajah mereka.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Bentuk Wajah
Berdasarkan  gambar  1  kategori  bentuk  wajah terbagi  dalam  5  jenis  bentuk  wajah.  Bentuk  wajah adalah  karakteristik  fisik  yang  mencakup  struktur, proporsi,  dan  dimensi  dari  bagian-bagian  yang membentuk  raut  muka  seseorang.  Setiap  individu memiliki  bentuk  wajah  yang  berbeda  beda,  bentuk wajah  dibedakan  berdasarkan  ciri-ciri  seperti  lebar dagu, bentuk pipi, rahang, lebar dahi, bentuk hidung, bentuk mata, mulut, dan telinga.
Bentuk  wajah  seseorang  dapat  diklasifikasikan ke  dalam  berbagai  kategori  umum,  seperti  kotak, bulat,  oval,  hati,  wajik.  Klasifikasi  ini  membantu dalam memahami ciri-ciri yang dominan pada setiap jenis bentuk wajah.
Bentuk  wajah  mengacu  pada  bentuk  bagian depan  kepala  seseorang.  ketahui  seperti  apa  bentuk wajah anda kegunaan ganda, yaitu dapat mengetahui bentuk  kacamata  mana  yang  sesuai  atau  sesuai dengan  gaya  hidup  tertentu,  misalnya.  tata  rias  atau gaya  rambut  yang  tepat.  bentuk  wajah  juga  bisa digunakan untuk mengamati kebiasaan dan psikologi atau kesehatan seseorang[16].

## 2.2. Deteksi bentuk wajah
Deteksi bentuk wajah adalah proses identifikasi manusia berdasarkan bentuk wajah melalui penggunaan  kamera  dan  sistem  komputer  untuk melihat bentuk wajah yang ada di gambar. [17].

## Gambar  2 Flowchart perhitungan bentuk wajah
Seiring  dengan  kemajuan  ilmu  komputer, pendeteksian  wajah  adalah  teknologi  yang  sering
digunakan dan selalu digunakan. Teknologi pendeteksian wajah digunakan dalam banyak aplikasi komersial.  Untuk  mendapatkan  hasil  terbaik, diperlukan  lebih  banyak  studi  tentang  pendeteksian wajah dan kemajuan teknologi pengenalan wajah[17].
Berdasarkan  gambar  2  diketahui  bahwa flowchart perhitungan bentuk wajah merupakan cara yang  digunakan  untuk  menentukan  bentuk  wajah. Dalam pencarian jarak antar titik koordinat dihitung menggunakan euclidian  distance [18].  Setelah  itu dilakukan  percabangan  dengan  variabel  yang menentukan bentuk wajah ada empat, yaitu a variabel lebar  wajah,  b  variabel  tinggi  wajah,  variabel  lebar tulang  pipi  wajah,  dan  d  lebar  rahang  wajah. Berdasarkan  hasil  klasifikasi  bentuk  wajah,  sistem akan menyajikan saran gaya model potongan rambut yang ditentukan oleh deteksi sistem terhadap bentuk wajah pengguna.

## 2.3. Deteksi objek Viola-Jones
Salah satu teknik untuk mendeteksi objek dalam foto,  khususnya  wajah,  adalah  pendekatan Viola- Jones .  Paul  Viola  dan  Michael  Jones  menciptakan teknik ini pada tahun 2001[19].
Sebelum  bentuk  wajah  yang  dikenali  dalam suatu  gambar  dihasilkan,  beberapa  langkah  harus diselesaikan  dalam  proses  deteksi  bentuk  wajah menggunakan  metode Viola-Jones [20].  Langkah  - langkah  tersebut  adalah haar-like featrure ,  integral image , adaboost  (adaptive  boosting), dan cascade classifier [21].
Gambar  3 Diagram algoritma viola-jones
Berdasarkan gambar 3 diagram algoritma viola- jones mempunyai  beberapa  tahapan.  Penggunaan fitur Haar merupakan langkah awal. Teknik ekstraksi klasifikasi ciri yang dikenal dengan nama fitur Haar pertama  kali  dikemukakan  oleh Paul  Viola dan Michael Jones . Menggunakan nilai dasar suatu  fitur dan bukan nilai piksel gambar, fitur Haar digunakan untuk  mengidentifikasi  sesuatu[22].  Pola  sederhana untuk  mengidentifikasi  area  penting  dalam  gambar berdasarkan perbedaan intensitas piksel.
Integral image digunakan pada langkah kedua. Integral  image adalah  gambar  yang  total  nilai pikselnya dari kiri atas hingga kanan bawah mewakili nilai  masing-masing  piksel.  Penghitungan  piksel menjadi sederhana dengan integral image ; hitungannya ditentukan dengan menambahkan semua piksel  di  jendela fitur  haar ,  dan  distribusi  fungsi kumulatif  dicapai  dengan  teknik  mirroring[23]. Intergral  image digunakan  untuk  mempercepat perhitungan fitur  Haar di  berbagai  skala  dan  posisi dalam  gambar  dengan  menghitung  total  intensitas piksel  dalam  area  tertentu  secara  cepat. Algoritme AdaBoost ,  yang  digunakan  pada  langkah  ketiga, dimaksudkan  untuk  mengidentifikasi  secara  tepat karakteristik  yang  dianggap  signifikan  dan  melatih beberapa pengklasifikasi yang telah dikembangkan[24]. Adaboost menggabungkan  fitur- fitur  ini  menjadi classifier yang  bisa  menentukan keberadaan objek dalam gambar. Cascade Classifier , sebuah  algoritma  untuk  mengidentifikasi  wajah, digunakan pada tahap keempat. Karena pengklasifikasi  bertingkat  hanya  bergantung  pada jumlah piksel dalam persegi gambar, ia menawarkan manfaat  penghitungan  cepat[25].  Gabungan  dari fitur-fitur Haar yang  terpilih. Cascade  Classifier terdiri  dari  serangkaian  tahapan,  di  mana  setiap tahapan memiliki classifier yang semakin kompleks. Ini  memungkinkan  proses  deteksi  objek  yang  lebih cepat dengan menolak gambar yang tidak mengandung objek lebih awal dalam tahapan-tahapan yang lebih awal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tahapan penelitian

## Gambar  4 Diagram alur sistem
Berdasarkan  gambar  4  diagram  alur  sistem mempunyai  beberapa  tahapan  penelitian.  Tahap Proses  pertama  yang  dilakukan  oleh  sistem  adalah mengambil  gambar  melalui  kamera  webcam  laptop. Setelah mendapatkan gambar digital, sistem menggunakan algoritma Viola-Jones untuk mendeteksi  bentuk  wajah  dan  menentukan  bentuk wajah  pengguna  secara  otomatis.  Algoritma  akan menyarankan gaya model potongan rambut berdasarkan bentuk wajah yang teridentifikasi setelah memproses data bentuk wajah pengguna.
Gambar  5 Kerangka dasar viola-jones
Pada  gambar  5  kerangka  dasar viola-jones menggambarkan  tingkatan  utama  dari  algoritma Viola-Jones [26]. Viola-Jones dimulai  dengan fase pelatihan. Fase pelatihan  adalah  Selama fase pelatihan,  diperlukan  data  gambar  pelatihan  positif dan negatif berukuran 30x30 piksel. Yang dimaksud dengan  data  positif  adalah  sampel  gambar  wajah dalam posisi tegak dengan bagian depan menghadap ke depan. Sampel foto bukan wajah membentuk data negatif. Nilai akhir diperoleh dalam bentuk data hasil pelatihan setelah fase pelatihan selesai. Ada tidaknya gambar  wajah  dalam  gambar  yang  terdeteksi ditentukan  oleh  nilai  akhir  ini.  Mengklasifikasikan bentuk  wajah  adalah  tahap  berikutnya,  setelah identifikasi wajah menggunakan metode Viola-Jones . Jarak  titik dlib dan  ukuran  persegi  panjang  yang dihasilkan selama deteksi bentuk wajah adalah dasar untuk  kategorisasi  bentuk  wajah.  Titik  0  dan  16 digunakan untuk mengukur lebar wajah, titik 1 dan 15 untuk mengukur lebar tulang pipi, titik 5 dan 11 untuk mengukur  panjang  rahang,  dan  titik  8  dan  27  untuk mengukur tinggi wajah[26].
3.2. Use case diagram
Diagram use case menguraikan perilaku sistem informasi yang
diinginkan. Use case mendeskripsikan interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibangun. Untuk memastikan  kemampuan  sistem  dan  siapa  yang berwenang menggunakannya[27].
Berdasarkan  Gambar  6  diketahui  bahwa Use Case Diagram  merupakan  perancangan  sistem  pada pemilihan model rambut yang mana pengguna dapat mengambil  gambar  dari webcam untuk  melakukan temukan  bentuk  wajah  terlebih  dahulu,  dan  bentuk wajah  yang  telah  ditemukan  akan  menunjukkan temuannya.  Temuan  deteksi  bentuk  wajah  akan menunjukkan  gaya  model  potongan  rambut  yang direkomendasikan berdasarkan bentuk wajah Anda.
Gambar  6 Use Case Diagram
3.3. Desain interface (gui )
Antarmuka pengguna ( GUI ) adalah istilah yang diterapkan  pada  tampilan  visual  suatu  mesin  atau komputer  yang  berkomunikasi  langsung  dengan pengguna [28].
Gambar 7 Desain interface (GUI)
Berdasarkan Gambar 7 bahwa Desain interface (GUI) merupakan  tampilan  visual  sistem  yang memanfaatkan  bentuk  wajah  untuk  memilih  jenis rambut.  Langkah-langkah  dalam  proses  tampilan adalah sebagai berikut:
a. Tahapan  pertama  yang  akan  dilakukan  yaitu mengarahkan  wajah  pengguna  ke  laptop,
pastikan wajah menghadap lurus ke arah kamera dan  tunggu  hingga  kotak  muncul  di  sekitar wajah.
b. Tahapan kedua mengambil foto, silahkan tekan tombol  ambil  foto  setelah  foto  sukses  diambil tekan tombol Ok.
c. Tahapan ketiga setelah laptop mengambil foto, sistem akan otomatis memunculkan hasil bentuk wajah  yang  telah  terdeteksi,  sistem  ini  akan menampilkan  beberapa  rekomendasi  potongan rambut yang sesuai dengan bentuk wajah yang teridentifikasi  berdasarkan  bentuk  wajah  yang terdeteksi.  Secara  lengkap  nya  akan  dijelaskan dengan gambar yang akan ditampilkan di hasil uji coba implementasi sistem sebagai berikut.

## 3.4. Hasil uji coba implementasi sistem

## Gambar  8 Halaman awal sistem
Berdasarkan Gambar 8 dapat dilihat bahwa Pada tahap  pertama  sistem  akan  mendeteksi  wajah pengguna.

## Gambar 9 Halaman tahap pengambilan foto
Berdasarkan Gambar 9 halaman tahap pengambilan  foto  dapat  dilihat  Pada  tahap  kedua sistem  akan  mengambil  foto  pengguna  lalu memproses nya.

## Gambar 10 Halaman tampilan hasil sistem
Berdasarkan  Gambar  10  Halaman  tampilan hasil  sistem  pada  tahap  terakhir  menampilkan  hasil deteksi bentuk wajah dan menampilkan rekomendasi model rambut. Jarak antara lokasi koordinat tertentu pada permukaan digunakan untuk menghitung bentuk permukaan  wajah  wajik,  seperti  lebar  wajah,  tinggi wajah, panjang tulang pipi, dan lebar rahang  wajah. Lebar  wajah  yang  lebih  besar  dari  tinggi  wajah  dan panjang tulang pipi yang lebih besar dari lebar rahang wajah adalah ciri-ciri dari bentuk wajah wajik. Proses perhitungan  jarak  titik  koordinat  ini  menggunakan metode Euclidean  Distance, hasil  yang  diketahui dapat  mengklasifikasikan  bentuk  wajah.  Temuan bentuk  wajah  wajik  berasal  dari  perhitungan  jarak titik  koordinat.  Di  sisi  lain,  studi  dan  pengumpulan data  model  potongan  rambut  diambil  dari  situs MensHairstylesToday.com [29].  Informasi  tentang potongan  rambut  yang  tersedia  di  situs  web  ini, termasuk potongan rambut untuk wajah berlian, dapat digunakan  untuk  memilih  gaya  rambut  yang  paling sesuai dengan bentuk wajah.

## 3.5. Hasil uji coba langsung kepada 30 responden
Table 1 uji coba langsung kepada 30 responden No Nama Hasil deteksi bentuk wajah Hasil model rambut Keterangan Cocok/Tidak cocok 1 Ade kurnia aji Bentuk Hati Combover Cocok 2 Cuprus Bentuk Kotak quiff Cocok 3 Samsudin Bentuk Wajik Textured crop Cocok 4 Kimo Bentuk Bulat Spiky hair Cocok 5 dani Bentuk Kotak quiff Cocok 6 Rahmat Bentuk Kotak quiff Cocok 7 Ilham Bentuk Hati Combover Cocok 8 Farhan Bentuk Hati Combover Cocok 9 Bayu Bentuk Hati Combover Tidak cocok 10 jovian Bentuk Bulat Spiky hair Cocok
150 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 145-152
No Nama Hasil deteksi bentuk wajah Hasil model rambut Keterangan Cocok/Tidak cocok 11 Sulung Bentuk hati Combover Cocok 12 Tino Bentuk bulat Spiky hair Tidak cocok 13 Wahyu Bentuk bulat Spiky hair Cocok 14 Dian Bentuk hati Combover Cocok 15 Reza Bentuk kotak quiff Cocok
Berdasarkan  tabel  1  diketahui  bahwa  hasil  uji coba  sistem  berjumlah  30  responden.  Hasil  dari deteksi  bentuk  wajah  responden  rata-rata  berbentuk bulat dan hati, dan hasil model rambut rata-rata comb over dan spiky  hair. Hasil  keseluruhan  pemilihan model  rambut  dari  30  responden  20%  merasa  tidak cocok  dan  80%  merasa  cocok  dengan  hasil  sistem pemilihan  model  rambut  berdasarkan  bentuk  wajah dengan metode viola-jones .

## 3.6. Uji coba menggunakan confusion matrix
Berdasarkan  tabel  2  diketahui  bahwa  uji  coba dilatih untuk memprediksi apakah seorang pengguna sistem merasa cocok dengan hasil bentuk wajah yang sudah  di  deteksi.  Dengan  pengujian  30  responden untuk menentukan apakah sistem bisa sesuai dengan bentuk wajah responden.

## Gambar  11 hasil uji menggunakan confusion matrix
Berdasarkan Gambar 11 hasil uji menggunakan confusion matrix dapat dilihat Data eksperimen pada Tabel  12  kemudian  diolah  sehingga  diperoleh akurasi,  presisi, recall ,  dan f1-score Hasil  tersebut didapatkan dari Rumus perhitungan confusion matrix 1 2 3 dan 4  diperoleh nilai sebagai berikut :[30].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
𝐹 1 = 2 ∗ 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)
Tabel 12 hasil uji menggunakan confusion matrix
precision recall F1-score support Bulat 0.50 0.50 0.50 10 hati 0.67 0.33 0.44 12 kotak 0.60 0.43 0.50 7 oval 0.00 0.00 0.00 0 wajik 0.33 1.00 0.50 1 Accuracy 0.43 30 Marco avg 0.42 0.45 0.39 30 Weighted avg 0.58 0.43 0.48 30
Berdasarkan  Tabel  12  menunjukkan  hasil  uji menggunakan confusion  matrix diperoleh  hasil analisis  dengan confusion  matrix sebagai  berikut: nilai  akurasi  sebesar  43%  nilai  presisi  sebesar  50%, nilai recall sebesar  50%  dan f1-score sebesar  50%. Hal  tersebut  menunjukkan  hasil  dari  penelitian  ini belum maksimal maka diperlukan hasil uji confusion matrix yang lebih maksimal.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan hasil evaluasi dan penelitian yang telah  dilakukan  dengan  Metode Viola-Jones untuk mendeteksi bentuk wajah. Sistem rekomendasi yang menggunakan  metode  ini  dapat  mengidentifikasi bentuk wajah dengan akurasi tertentu. Dalam konteks ini,  sistem  hanya  fokus  pada  deteksi  bentuk  wajah sebagai  dasar  untuk  memberikan  rekomendasi potongan rambut yang sesuai dengan bentuk wajah.
Evaluasi Hasil dan Tingkat Kepuasan Pengguna dari  pengujian  langsung  kepada  30  responden,  80% merasa cocok dengan model rambut yang direkomendasikan, sementara 20% tidak puas karena hasil potongan rambut tidak sesuai dengan keinginan mereka. Ini menunjukkan bahwa meskipun mayoritas merasa  cocok,  masih  ada  sebagian  pengguna  yang mengalami  ketidakcocokan  dengan  rekomendasi yang diberikan.
Sedangkan evaluasi kinerja sistem berdasarkan confusion  matrix,  kinerja  sistem  dievaluasi  dengan nilai akurasi sebesar 43%, presisi sebesar 50%, recall sebesar  50%,  dan f1-score sebesar  50%.  Meskipun nilai  akurasi  tidak  buruk,  presisi  dan recall yang relatif  rendah  menunjukkan  adanya  kesulitan  dalam memprediksi bentuk wajah untuk menentukan model potongan  rambut  yang  sesuai  dengan  preferensi pengguna.
Hasil  Penelitian  Terkait  penelitian  yang dilakukan  oleh  rafif  khoiron  alwi  zein  dan  gandeva bayu  satrya  yang  berjudul  Aplikasi Myhaircut . Berdasarkan  aplikasi  yang  dibangun  dan  telah  diuji maka dapat disimpulkan bahwa pengujian pengguna melibatkan  20  responden  dimana  92,85%  pengguna sangat setuju bahwa aplikasi myhaircut sangat efektif sebagai  pendeteksi  bentuk  wajah  dan  dapat membantu  menentukan  gaya  rambut  serta  dapat membantu  pengguna  menemukan  deskripsi  gaya rambut pada kepala mereka.
Pertimbangan  dan  Peluang  untuk  Peningkatan meskipun  ada  kepuasan  dari  pengguna  terhadap rekomendasi potongan rambut, hasil evaluasi kinerja sistem  menunjukkan  ruang  untuk  peningkatan. Diperlukan penyesuaian lebih lanjut dalam pengembangan  model  untuk  meningkatkan  presisi dan recall agar dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat sesuai dengan preferensi pengguna.
Sistem rekomendasi potongan rambut menggunakan  metode Viola-Jones dapat  membantu sebagian  besar  pengguna  untuk  memilih  model rambut  yang  sesuai  dengan  bentuk  wajah.  Pada evaluasi kinerja sistem kebutuhan untuk meningkatkan  akurasi  dan  ketepatan  rekomendasi agar  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna  secara lebih  luas.  Penelitian  terkait  juga  menunjukkan potensi sistem ini untuk membantu pelanggan dalam menemukan  potongan  rambut  yang  sesuai  dengan bentuk wajah mereka.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan
hasil pengujian sistem rekomendasi  pemilihan  model  rambut  berbasis metode viola-jones berdasarkan bentuk wajah. Telah dibuktikan  bahwa  pendekatan Viola-Jones bekerja dengan baik untuk mengenali dan mendeteksi bentuk wajah.  Dengan  menggunakan  uji confusion  matrix diperoleh hasil analisis sebagai berikut: nilai akurasi sebesar  43%  nilai  presisi  sebesar  50%,  nilai recall sebesar 50% dan f1-score sebesar 50%. Dari hasil nilai evaluasi menggunakan confusion  matrix tersebut  penelitian  ini  belum mencapai  tingkat  yang  optimal,  Untuk  memberikan hasil  yang  lebih  baik,  sistem  rekomendasi  model potongan rambut berdasarkan bentuk wajah ini perlu terus  ditingkatkan.  Sebagai  hasilnya,  pendekatan teknik Viola-Jones dapat digunakan untuk memperluas  bidang  rekomendasi  model  rambut berdasarkan  bentuk  wajah,  berdasarkan  studi  yang disajikan di sini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. W.  Arida, “Implementasi  Metode  Topsis Dalam  Pemilihan  Jasa  Pangkas  Rambut Dimasa  Pandemi  Covid  19,” J.  At-Tamwil Kaji. Ekon. Syariah , vol. 3, no. 1, pp. 68–85, 2021, doi: 10.33367/at.v2i3.1454.
[2] S. N. Aimana and M. Krisnawati, “Kelayakan Aksesoris  Rambut  Dengan  Bahan  Dasar Kulit  Bawang  Putih  (Allium  Sativum),” J. Beauty Beauty Heal. Educ. , vol. 12, no. 1, pp. 44–54, 2023, doi: 10.15294/bbhe.v12i1.62450. [3] Rafif  Khoiron  Alwi  Zein,  "My  Haircut  :
Aplikasi  Pendeteksi  Potongan  Rambut Menggunakan  Metode  Augmented  Reality Pada Pria," Universitas Telkom, D3
Rekayasa Perangkat Lunak Aplikasi, 2023
[4] A.  P.  Arum,  “Strategi  Pembelajaran
Kooperatif  Pada  Mata  Kuliah  Penataan Rambut,” JTP - J. Teknol. Pendidik. , vol. 22,
no. 2, pp. 132–139, 2020, doi:
10.21009/jtp.v22i2.16490.
[5] A.  T.  Putra,  K.  Usman,  and  S.  Saidah, “Webinar Student Presence System Based on Regional  Convolutional  Neural  Network Using  Face  Recognition,” J.  Tek.  Inform. , vol.  2,  no.  2,  pp.  109–118,  2021,  doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.82.
[6] R. H. Irawan, R. A. Ramadhani, R. Helilintar, and  D.  Trianggoro,  “The  Design  Of  The Brantas River Ecological Monitoring Is Real Time With Opencv,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1381,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1381/1/012012.
[7] S. Suwarno and K. Kevin, “Analysis of Face Recognition Algorithm: Dlib and OpenCV,”
J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 173–184, 2020, doi: 10.31289/jite.v4i1.3865.
[8] Danar  Putra  Pamungkas,  “Ekstraksi  Citra Menggunakan Metode Glcm Dan Knn Untuk Indentifikasi  Jenis  Anggrek  (Orchidaceae),” J. Innov. Res. Informatics , vol. 1, pp. 51–56, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.872.
[9] R. H. Ardiansyah, H. L. Purwanto, and Y. S. Dwanoko,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Simulasi  Model  Rambut  Menggunakan Augmented  Reality  pada  Barbershop,” J. Terap. sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.21067/jtst.v5i1.7394.
[10] E.  Tanuwijaya,  R.  L.  Lordianto,  and  R.  A. Jasin, “Recognition of Human Faces in Video Conference  Applications  Using  the  Cnn Pipeline  Pengenalan  Wajah  Manusia  Pada Aplikasi  Video  Conference  Menggunakan Metode Pipeline Cnn,” J. Tek. Inform. , vol. 3,
no. 2, pp. 421–427, 2022, doi:
10.20884/1.jutif.2022.3.2.219.
[11] R.  A.  Pahlevi  and  B.  Setiaji,  “Analysis  of Application  Haar  Cascade  Classifier  and Local Binary Pattern Histogram Algorithm in Recognizing Faces With Real-Time Grayscale  Images  Using  Opencv,” J.  Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 179–186, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.1.491.
[12] Vera Wati, Yuliana, Nisrina Yulia Setyowati, and  Mudawil  Qulub,  “Deteksi  Wajah Menggunakan Algoritma Viola Jones Berbasis  Android,” J.  Tek.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. , vol. 4, no. 1, pp. 30–37, 2023, doi: 10.46764/teknimedia.v4i1.92.
[13] H. Susilawati, A. Rukmana, and F. Nuraeni, “Hand  Gesture  and  Deteksi  Wajahdetection Using Raspberry Pi,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 171–178, 2023, doi:
10.52436/1.jutif.2023.4.1.635.
152 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 145-152
[14] E.  Tanuwijaya,  A.  Saladin,  A.  Setiawan,  A.
R.  Arianindita,  and  T.  Kristanto,  “Human Face Recognition On Image Video
Conference  Application  Using  Siamese Network With Skip Connection Smaller Vgg
Model,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  4,  no.  5,  pp. 1119–1125, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.5.981.
[15] Mahmudi,  M.  Fatahillah,  and  Kusrini, “Implementasi  Metode  Viola  Jones  Untuk Mendeteksi Wajah Manusia,” J.  Inf. ,  vol.  5, no. 1, pp. 2442–7942, 2019, doi: 10.46808/informa.v5i1.69.
[16] Ihsan Budi Purwono, "Deteksi Tepi Dan Lvq Untuk Klasifikasi Bentuk Wajah" Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi, 2018
[17] A.  R.  Syafira,  “Sistem  Deteksi  Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones,” J. Tek.  Elektro ,  vol.  17,  no.  01,  2020,  doi: 10.23917/emitor.v17i1.5964.
[18] C.  A.  Pamungkas,  “Longitude  Dengan Metode Euclidean Distance,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta ,  vol. 5, pp.  8–13,  2019, doi: 10.46808/informa.v5i2.74.
[19] A. Hanafie et al. , “Aplikasi Ekstraksi Wajah Menggunakan  Algoritma  Viola  Jones,”
ILTEK    J.  Teknol.  Vol. ,  vol.  18,  2023,  doi: 10.47398/iltek.v18i02.130.
[20] S. Fery, A. Sanjaya, and J. Sahertian, “Sistem Perhitungan  Pelanggan  Dengan  Metdoe Viola-Jones,” J.  proceeding  unp  kediri Semin.  Nas.  Inov.  Teknol. ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 2580–3336,
2020,
doi:
10.29407/inotek.v4i2.118.
[21] L.  Binary,  P.  Histogram,  and  S.  Presensi, “Face  Recognition  Menggunakan  Metode Viola-Jones Dan Lbph Pada Sistem Presensi
Di  Pesantren  Al-  Asy  ’  Ariyyah  Iii,” J. DEVICE Ilm. Komput. dan Teknol. , vol. 13, no. 2, pp. 231–242, 2023, doi: 10.32699/device.v13i2.5976.
[22] S.  Chau,  J.  Banjarnahor,  D.  Irfansyah,  S. Kumala,  and  J.  Banjarnahor,  “Analysis  Of Face Pattern Detection Using The Haar-Like
Feature Method,” J. Inf. Technol. Educ. Res. , vol.  2,  no.  2,  pp.  70–76,  2019,  doi: 10.31289/jite.v2i2.2133.
[23] 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.
[24] I. Imanuddin, F. Alhadi, R. Oktafian, and A. Ihsan,  “Deteksi  Mata  Mengantuk  pada
Pengemudi  Mobil  Menggunakan  Metode Viola  Jones,” Matrik    J.  Manajemen,  Tek. Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  18,  no. 2, pp. 321–329, 2019, doi:
10.30812/matrik.v18i2.389.
[25] Jamal  Rosid,  “Face  Recognition  Dengan Metode  Haar  Cascade  Dan  Facenet,” Indones. J. Data Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 30–34, 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i1.38.
[26] P.  A.  Fadhila,  L.  Novamizanti,  and  F.  N. Prawita, “Aplikasi Try-On Hairstyle Berbasis Augmented  Reality,” Techné    J.  Ilm. Elektrotek. , vol. 19, no. 02, pp. 55–70, 2020, doi: 10.31358/techne.v19i02.229.
[27] F.  Baso,  N.  I.  Idil,  R.  Rahmadani,  S. Wahyuni, W. I. Syafdwi, and A. F. Al Faruq, “Perancangan  Sistem  Informasi  Gomontir Berbasis  Web,” J.  Vocat.  Informatics Comput. Educ. , vol. 2, no. 2, pp. 8–15, 2023, doi: 10.61220/voice.v1i1.20232.
[28] M. N. El Ghiffary, T. D. Susanto, and A. H. Prabowo,  “Analisis  Komponen  Desain Layout, Warna, dan Kontrol pada Antarmuka Pengguna  Aplikasi  Mobile  Berdasarkan Kemudahan  Penggunaan  (Studi  Kasus: Aplikasi Olride),” J.  Tek.  ITS ,  vol.  7,  no.  1, 2018, doi: 10.12962/j23373539.v7i1.28723.
[29] J.  Cris,  Anthony,  “MensHairStyleToday,” Published: October 23, 2018 . https://www.menshairstylestoday.com
[30] T. Adriyanto, R. A. Ramadhani, R. Helilintar, and  A.  Ristyawan,  “Classification  Of  Dog And Cat Images Using The Cnn Method,” Ilk. J. Ilm. , vol. 14, no. 3, pp. 203–208, 2022, doi:
10.33096/ilkom.v14i3.1116.203-208.