## PELACAKAN DAN DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN VIDEO LANGSUNG PADA WEBCAM
Dhanar Intan Surya Saputra 1 , Wahyu Septi Anjar 2 , Kurnia Aswin Nuzul Ramadhan 3 , Riki Aji Pamungkas 4
1234 Program Studi Teknik Informatika STMIK AMIKOM Purwokerto
Email: dhanarsaputra@amikompurwokerto.ac.id 1 , wsanjar321@gmail.com 2 , kurnianuzul25@gmail.com 3 , rikiaji.dewa1@gmail.com 4

## ABSTRAK
Dalam sebuah citra ataupun video terdapat banyak objek di dalamnya mulai dari benda hidup/mati  serta  objek  lain  yang  ada  di  dalamnya.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan pendeteksian  wajah  manusia  melalui  Video  Langsung  seperti  video  yang  terdapat  pada Webcam/CCTV menggunakan aplikasi berbasis Windows (MATLAB) sedangkan untuk metodenya sendiri menggunakan metode Viola-jones. Setelah dilakukan berbagi pengujian dapat disimpulkan bahwa penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi Deteksi Wajah yang bisa mendeteksi wajah lebih dari 9 orang dalam jarak 300 cm dan jarak terjauh yang dapat terdikteksi mencapai 600 cm pada pencahayaan yang bagus sedangkan untuk kondisi gelap hanya  mampu  pada  jarak  100  cm  dan  penelitian  ini  belum  dicoba  pada  CCTV  karena keterbatasan perangkatnya .
Kata Kunci: Deteksi Wajah, Video Langsung, Webcam

## ABSTRACT
In an image or a video there are many objects in it ranging from objects on / off switch as well as other objects in it. In this research, human face detection via Live Video as the video contained in Webcam / CCTV using a Windows-based application (MATLAB), while for the method itself using the Viola-Jones. After sharing the test can be concluded that this study resulted in an application Face Detection can detect the faces of more than 9 people within 300 cm and the furthest distance that can terdikteksi reached 600 cm in good lighting while for dark conditions only able at a distance of 100 cm and this research has not been attempted on CCTV due to the limitations of the device.
Keywords: Face Detection, Live Video, Webcam

## PENDAHULUAN
Deteksi Wajah merupakan sistem pengenal wajah yang digunakan untuk sistem Biometrik. Deteksi Wajah dapat digunakan untuk pencarian wajah pada citra atau video online/offline sekalipun, pencariannya juga dalam berbagai bentuk, suku, ras, ekspresi,  posisi  (baik  diam  maupun  bergerak)  dan  lain-lain.  Pada  penelitian  ini
dikhususkan pada media Webcam dan CCTV saja, sebenarnya deteksi wajah bisa diimplementasikan pada berbagai perangkat yang menggunakaan kamera.
Namun pada penelitian ini hanya berfokus  pada Webcam dan CCTV karen di sekeliling  kita  paling  banyak  perangkat  itu  dan  juga  akan  lebih  bermanfaat  jika penelitian ini diimplementasikan pada media tersebut. Misal pada CCTV bisa untuk mendeteksi  wajah  seseorang  yang  sedang  melakukan  tindak  kejahatan  dan  dari hasil  deteksi  wajah  tersebut  bisa  dianalisis  identitas  pelaku.  Untuk  pengujiannya sendiri  masih  menggunakan  Webcam  karena  lebih  fleksibel  dan  menggunakan Aplikasi MATLAB R2016a.

## METODE PENELITIAN

## A. Penelitian Sebelumnya
Terdapat  banyak  sekali  penelitian  tentang  Deteksi  Wajah,  seperti halnya pada penelitian yang dilakukan oleh Paul Viola dan Michael Jones menjelaskan kerangka deteksi wajah yang mampu memproses gambar yang sangat cepat saat mencapai tingkat deteksi tinggi. Penelitian ini menelurkan tiga  kontribusi  utama.  Pertama  adalah  representasi  gambar  baru  yang disebut  "Gambar  Integral"  yang  memungkinkan  fitur  yang  digunakan sebagai  detektor  untuk  dikomputasi  dengan  sangat  cepat.  Kedua  adalah classifier sederhana  dan  efisien  yang  dibangun  menggunakan  algoritma pembelajaran  AdaBoost  untuk  memilih  sejumlah  fitur  visual  kritis  yang kecil dari satu set fitur potensial yang besar. Kontribusi ketiga adalah sebuah metode  untuk  menggabungkan  pengklasifikasi  dalam  "cascade"  yang memungkinkan  daerah  latar  belakang  gambar  dengan  cepat  dibuang  saat mengeluarkan  beberapa  komputasi  dalam  menentukan  daerah  wajah. Sistem  deteksi  wajah  ini  menghasilkan  Seminar  Nasional  “ Science, Engineering  and  Technology ”–2012  TIF09-2  kinerja  sebanding  dengan sistem-sistem sebelumnya dan diimplementasikan pada desktop konvensional dengan hasil deteksi wajah yaitu 15 frame per detik.
Sandy  Prayogi,  Eru  Puspita  dan  Ronny  Susetyoko  membahas bagaimana sistem deteksi wajah memproses gambar dari obyek bergerak.
Pemrosesan gambar ini bertujuan untuk mencari wajah dari gambar obyek bergerak  yang  telah  ditangkap,  kemudian  gambar  tersebut  diolah  dengan memisahkan  gambar  dengan  latar  belakangnya,  sehingga  hanya  bagian yang dianggap kulit yang ditampilkan sedangkan bagian yang bukan kulit akan dihitamkan. Untuk metode pencocokkan dengan template wajah yang disimpan  ke  dalam  lima  kelas  dengan  menggunakan  metode  euclidean distance.
Nuppor  M.  Yawale  pada  penelitiannya  membahas  kerangka  kerja umum untuk sistem pengenalan wajah, dan varian yang sering dihadapi oleh recognizer wajah.  Hal  ini  juga  membahas  persyaratan  sistem  pengenalan wajah  yang  kuat  berdasarkan  segmentasi  analog  mata  dan  algoritma pengenalan berdasarkan ruang eigen yang telah dikembangkan. Kelebihan dari  penelitian  ini  adalah  tingkat  keakuratannya  bertambah  menjadi  90%, sedangkan kelemahannya adalah kenaikan tingkat keakuratannya meskipun bertambah  tetapi  masih  belum  signifikan.  Selain  itu  pengenalan  wajah banyak  digunakan  untuk  teknologi  pengenalan  biologi.  Dibandingkan dengan  metode  identifikasi  lain,  jenis  ini  memiliki  fitur  pengenalan langsung,  ramah  dan  nyaman.  Sistem  pengenalan  wajah  tertanam didasarkan  pada  platform  LPC  ARM  2148,  menggunakan  sistem  operasi Windows,  mendeteksi  wajah  dengan  menggunakan  fitur  HAAR,  dan kemudian  mengenali  wajah  dengan  menggunakan  fitur  LBP  (Rao,  et  al., 2013). Kelebihan dari penelitian ini adalah dapat  menyediakan keamanan yang  lengkap  untuk  menjaga  kantor,  rumah,  bank,  dll.  Kelemahan  dari penelitian  ini  adalah  masih  belum  diketahui  secara  lebih  rinci  seberapa akurat pengenalan wajah menggunakan metode ini.
B. Landasan Teori
a) Citra Digital
Citra  dapat  dibagi  menjadi  4  kelas,  yaitu  citra kontinu-kontinu, kontinu-diskret,  diskret-kontinu, dan diskret-diskret.  Deskripsi pertama menyatakan tingkat akurasi  dari  suatu  titik  pada  bidang  koordinat, sedangkan  deskripsi  kedua  menyatakan  tingkat keabuan  atau  warna
suatu    citra.    Kontinu    dinyatakan  dengan  tingkat    akurasi    tidak berhingga,    sedangkan  diskret  dinyatakan  dengan  tingkat  akurasi berhingga. Berdasarkan  tingkat  pewarnaan,  citra  dapat dibagi  menjadi dua  kelas,  yaitu  citra  monokrom  atau  hitam    putih,    yang    merupakan citra  satu  kanal,  dan citra multi-spektral atau multiwarna. Citra hitam putih  menyajikan    warna    dengan    nilai    integer    pada    piksel  yang menyatakan tingkat keabuan dari hitam ke putih, sedangkan  pada  citra multi-spektral,  warna  citra dinyatakan  oleh  tiga  komponen  warna, yaitu  merah, hijau,  dan  biru  (RGB),  sehingga  penyajian  warnanya adalah  berbentuk  fungsi  nilai  tingkat  warna,  yang meliputi  warna- warna:  merah,  hijau dan  biru:
{f merah (x,y),f hijau (x,y),f biru (x,y)}

## b) Image Processing
Pengolahan citra ( image  processing ) adalah teknik mengolah citra yang mentransformasikan citra masukan menjadi citra lain agar keluaran memiliki kualitas yang lebih baik dibandingkan kualitas citra masukan. Pengolahan  citra  sangat  bermanfaat,  diantaranya  adalah  untuk meningkatkan  kualitas  citra,  menghilangkan  cacat  pada  citra, mengidentifikasi objek, penggabungan dengan bagian citra yang lain.
c) Deteksi Wajah
Pendeteksian  wajah  ( face  detection )  adalah  salah  satu  tahap  awal yang sangat penting dalam sistem pengenalan wajah ( face recognition ) yang digunakan dalam identifikasi biometrik. Deteksi wajah juga dapat digunakan untuk pencarian atau pengindeksan data wajah dari citra atau video  yang  berisi  wajah  dengan  berbagai  ukuran,  posisi,  dan  latar belakang.
d) Pengenalan Pola
Pengenalan    pola    merupakan  proses    pengenalan    suatu    objek dengan    menggunakan  berbagai    metode.    Teknik    pencocokan    pola
adalah  salah satu  teknik  dalam  pengolahan  citra  digital  yang berfungsi untuk  mencocokkan tiap-tiap bagian dari suatu  citra dengan citra  yang menjadi  acuan  ( template ).  Metode  pencocokan  pola  adalah  salah  satu metode  terapan    dari    teknik    konvolusi.    Teknik    konvolusi    pada penelitian ini dilakukan dengan mengkombinasikan citra wajah  masukan dengan    citra    wajah    sumber    acuan,  hingga    akan    didapatkan    nilai koefisien    korelasi    yang  besarnya    antara    -1    dan    +1.    Saat    nilai koefisien    korelasi  semakin    mendekati    +1,    bisa    dikatakan    citra masukan semakin  sama  (mirip)  dengan  citra  acuannya.  Rumus yang digunakan adalah:
∑ M−1 i=0 ∑(x ij − x̅) N−1 j=0 (y ij − y̅)
√ ∑ M−1 i=0 ∑(x ij − x̅) 2 . ∑ M−1 i=0 ∑(y ij − y̅) 2 N−1 j=0 N−1 j=0
Wajah  merupakan  organ  tubuh  yang  memiliki  ciri  khas  pada masing-masing  orang,  namun  pada  umumnya  wajah  memiliki  mata, hidung  dan  mulut.  Obyek  itulah  yang  nantinya  akan  dideteksi  sebagai satu kesatuan untuk menganalisa apakah itu bentuk wajah atau bukan.
C. Metode
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  viola-jones untuk mendeteksi wajah pada webcam secara real-time atau live video. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa video langsung menggunakan webcam  pada  sebuah  laptop.  Penelitian  ini  menggunakan software pendukung  yaitu  MATLAB  2016a  untuk  melakukan  deteksi  wajah  pada video langsung. Berikut ini merupakan proses skema proses deteksi wajah menggunakan metode Viola-jones:
r =
Gambar 1. Alur Kerja Sistem
Langkah  awal  yang  dilakukan  pada  metode  deteksi  wajah  Viola- jones adalah membaca sample video pada webcam oleh MATLAB 2016a.
Setelah itu dilakukan pembacaan fitur HAAR dengan bantuan fitur library yang sudah include pada MATLAB 2016a yaitu
Haarcascade_frontalface_alt.mat yang  berfungsi  sebagai  proses  untuk memanggil beberapa fitur dalam suatu gambar. Fitur Haar adalah fitur yang digunakan  dalam  metode  Viola-Jones  yang  dapat  juga  disebut  fitur gelombang  tunggal  bujur  sangkar  (satu  interval  tinggi  dan  satu  interval rendah), sedangkan untuk dua dimensi disebut sebagai satu terang dan satu gelap. Adanya fitur Haar ditentukan dengan cara mengurangi rata-rata pixel pada  daerah    gelap  dari  rata-rata  pixel  pada  daerah  terang.  Jika  nilai perbedaannya itu di atas nilai ambang atau treshold, maka dapat dikatakan bahwa fitur tersebut ada. Selanjutnya untuk menentukan ada atau tidaknya dari  ratusan  fitur  Haar  pada  sebuah  gambar  dan  pada  skala  yang  berbeda secara  efisien  digunakan  Integral  Image.  Nilai  integral  untuk  masing- masing pixel adalah jumlah dari semua pixel-pixel dari atas sampai bawah. Dimulai dari kiri atas sampai kanan bawah, keseluruhan gambar itu dapat dijumlahkan dengan beberapa operasi bilangan bulat per pixel.
Kemudian  untuk  memilih  fitur  Haar  yang  spesifik  yang  akan digunakan  dan  untuk  mengatur  nilai  ambangnya  ( threshold )  digunakan sebuah  metode machine  learning yang  disebut  AdaBoost.  AdaBoost
Wajah/Bukan Wajah Membaca video Webcam Fitur Haar Cascade classifier Integral image Machine learning AdaBoost
menggabungkan banyak classifier lemah untuk membuat sebuah classifier kuat.  Dengan  menggabungkan  beberapa  AdaBoost  classifier  sebagai rangkaian  filter  yang  cukup  efisien  untuk  menggolongkan  daerah image. Masing-masing filter adalah satu AdaBoost classifier terpisah yang terdiri classifier lemah atau satu filter Haar. Selama proses pemfilteran, bila ada salah  satu  filter  gagal  untuk  melewatkan  sebuah  daerah  gambar,  maka daerah itu langsung digolongkan sebagai bukan wajah. Namun ketika filter melewatkan sebuah daerah gambar dan sampai melewati semua proses filter yang ada dalam rangkaian filter, maka daerah gambar tersebut digolongkan sebagai wajah. Tahap selanjutnya yaitu cascade. Urutan filter pada cascade ditentukan oleh bobot yang diberikan AdaBoost. Filter dengan bobot paling besar  diletakkan  pada  proses  pertama  kali,  bertujuan  untuk  menghapus daerah gambar bukan wajah secepat mungkin. Tahapan yang terakhir adalah menampilakan  objek  sampel  gambar  yang  telah  terdeteksi  wajah  ataupun bukan  wajah,  dengan  memberi  tanda  bujur  sangkar  jika  objek  tersebut dianggap sebagai daerah wajah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk hasil dari penelitian ini dilakukan beberapa aspek percobaan mulai dari jarak antara objek dengan webcam, pencahayaan, jumlah objek. Untuk jarak mulai dari  100  cm  sampai  dengan  600  cm  sedangkan  pencahayaan  ada  3  aspek  yaitu terang,  redup  dan  gelap  dan  untuk  jumlah  objeknya  yang  diuji  mulai  dari  1–10 objek, pada penelitan ini hanya dicoba 10 objek. Setelah dilakukn pengujian maka menemukan  hasil  bahwa  dengan  jarak  100–200  cm  dengan  pencahayaan  terang, redup, gelap dan  jumlah objek 1, 2, 2 dengan hasil terdeteksi semua. Begitupula dengan  jarak 100–400 cm dengan pencahayaan terang dan  jumlah objek 10 dengan hasil  terdeteksi,  sedangkan  untuk  jarak  600  cm  dengan  pencahyaan  terang  dan jumlah objek 1 juga mendapatkan hasil terditeksi. Untuk hasilnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

## Tabel 1. Hasil Pengujian Aplikasi
Jarak (cm) Pencahayaan Jumlah
Objek
Citra Hasil
100-200
Terang 1
Berhasil Redup
2 Berhasil Gelap 2 Berhasil 100- 400 Terang 10 Berhasil

## Tabel 1. Hasil Pengujian Aplikasi (lanjutan)
Jarak (cm) Pencahayaan Jumlah Objek Citra Hasil
100 - 600 Terang 1 Berhasil

## KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bawha penggunaan  video  langsung  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  dan menangkap objek wajah manusia yang dapat diimplementasikan ke dalam Webcam dengan menggunakan metode Viola-Jones. Metode ini memiliki kelebihan tepat dibandingkan metode deteksi wajah lainnya dengan tingkat akurasi  90,9%.  Berdasarkan  hasil  tes,  aplikasi  ini  dapat  menangkap  dan mendeteksi  keberadaan  objek  wajah  manusia  sampai  jarak  maksimal  600 cm  dengan  banyaknya  objek  yang  ditangkap  lebih  dari  satu  objek  dalam kondisi pencahayaan yang terang, redup dan gelap. Namun hasil penelitian ini  masih  mempunyai  kekurangan  yaitu  hanya  bisa  menangkap  objek sampai jarak 600 cm saja.
b. Saran
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  diharapkan  dapat  melakukan pengujian pada jarak yang lebih jauh dengan objek yang lebih banyak serta dapat mengimplementasikanya pada CCTV.

## DAFTAR PUSTAKA
Farida. (2014). Pengklasifikasian Gender Dengan Menentukan Titik-Titik Penting Pada Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Matlab 6.5.
Mulyawan,  H.,  Samsono,  M.  Z.  H.,  dan  Setiawardhana.  (2011).  Identifikasi  Dan Tracking Objek Berbasis Image Processing Secara Real Time.
Parikesit  ,  D.  (2011).  Analisis  Deteksi  Tepi  Untuk  Mengidentifikasi  Pola  Wajah
Reviuw (Image Edge Detection Based Dan Morphology).
Putro, M. D., Adji, T. B., dan Winduratna, B. (2012). Sistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones.
Prayogi,  S.,  Puspita,  E.,  dan  Susetyoko,  R.  (2007).  “Sistem  Deteksi  Wajah  Pada Sistem  Pengaman  Lingkungan  Berdasarkan  Deteki  Obyek  Bergerak Menggunakan  Kamera”,  Jurusan  Teknik  Elektronika,  Politeknik Elektronika Negri Surabaya, Surabaya.
Viola, P., Jones, M. (2001). “Rapid Object Detection Using A Boosted Cascade of Simple  Features”,  IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition, Jauai, Hawaii.
Wibowo,  B.  B.,  Hidayatno,  A.,  dan  Isnanto,  R.  R.  (2016)  Pengenalan  Wajah Menggunakan  Analisis  Komponen  Utama  (Principal  Components Analysis).
Yawale, N. M. (2013). Face Detection and Recognition using Eigen Faces by using PCA, International Journal Computer Technology and Application, 4(1), pp. 126 – 129.