Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2030-2040 E- ISSN 2503-2933 2030

## Penerapan Algoritma Viola-Jones Untuk Deteksi Masker Covid-19 Di Politeknik Perkeretaapian Indonesia Madiun
Teguh Arifianto *1 , Sunardi 2 1,2 Teknologi Elektro Perkeretaapian Politeknik Perkeretaapian Indonesia Madiun e-mail: * 1 teguh@ppi.ac.id , 2 sunardi@ppi.ac.id

## Abstrak
Algoritma  Viola-Jones  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan  untuk mendeteksi  wajah.  Sistem  pengenalan  wajah  manusia  merupakan  salah  satu  teknologi  penting yang  berfungsi  sebagai  sistem  keamanan,  sistem  kontrol,  dan  lain-lain.  Hal  ini  sesuai  dengan tujuan  penelitian  yaitu  untuk  mengetahui  penerapan  algoritma  Viola-Jones  dalam  mendeteksi penggunaan  masker  Covid-19  di  Politeknik  Perkeretaapian  Indonesia  Madiun. Metode penelitian yang digunakan yaitu menganalisa teknologi digital cctv dengan menangkap sebuah objek gambar diperlukan informasi kejelasan suatu objek. Dalam metode penilitian pendeteksi wajah  menggunakan  metode  algoritma  Viola-Jones.  Hasil  penelitian  pada  penelitian  ini menunjukkan bahwa terdapat keberhasilan pendeteksian wajah sekitar pada jarak 1-2m dengan tingkat akurasi mencapai 95,5% dan nilai error sebesar 4,5% dalam mengenali wajah manusia.
Kata kunci — Algoritma Viola Jones, Deteksi Masker, Covid-19

## Abstract
The  Viola-Jones  algorithm  is  one  of  the  algorithms  that  is  often  used  to  detect  faces. Human face recognition system is an important technology that functions as a security system, control  system,  and  others.  This  is  in  accordance  with  the  research  objective,  namely  to determine the application of the Viola-Jones algorithm in detecting the use of Covid-19 masks at  the  Indonesian  Railways  Polytechnic  Madiun.  The  method  used  is  to  analyze  digital  cctv technology by capturing an object that requires information on an object. In the face detection research method using the Viola-Jones algorithm method. The results of this study indicate that there is success in detecting surrounding faces at a distance of 1-2m with an accuracy rate of 95.5% and an error of 4.5% in recognizing human faces.
Keywords — Viola Jones Algorithm, Mask Detection, Covid-19

## 1. PENDAHULUAN t
Saat t ini,  banyak  sistem  berkembang t yang  menggunakan  fitur  identifikasi  wajah,  salah satunya yaitu akses t keamanan serta sistem t kontrol [1]. Pengenalan wajah dimungkinkan dengan berbagai  cara  yang  berbeda,  salah  satunya  adalah  memanfaatkan  metode  Viola-Jones,  yaitu teknik yang menggabungkan support vector t machines, algoritma t boosting, dan cascade t classifier  [2].  Metode  ini  diterapkan  pada  citra  digital  dan  mendapatkan  citra  wajah dengan  berbagai  posisi  wajah  yang  berbeda.  Metode  viola  jones  dinilai  relative  lebih  akurat, cepat, serta efisien. Metode viola jones merupakan metode yang paling banyak digunakan untuk mendeteksi citra, dimana pendeteksian wajah dilakukan dengan mengklasifikasikan sebuah citra yang sebelumnya telah ada di dalam data. Banyak peneliti yang telah mengembangkan deteksi
2031 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2030-2040 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
wajah dan pengenalan citra, namun penelitian tersebut masih jauh dari kata sempurna dan hanya sedikit yang membahas pengenalan wajah berdasarkan posisi wajah
Metode  algoritma  viola t jones  memiliki t 3 t kontribusi  berupa:  kontribusi  yang  pertama adalah citra integral yaitu suatu t citra dengan representasi citra baru, kontribus yang kedua dalam citra  integral t memungkinkan  adanya  evaluasi    citra  yang t cepat  serta  menggunakan  metode klasifikasi t yang  simple t dan  efektif  ketika  memilih t fitur t dalam  Adaboost  [3],  kontribusi  yang terakhir  berupa  menggabungkan t classifier  yang t lebih  kompleks  secara  berturut-turut t dalam sebuah sruktur cascade t (bertingkat)  yang akan meningkatkan kecepatan dalam deteksi t citra [4], [5].  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  untuk  langkah  penelitian selanjutnya adalah berupa penerapan algoritma viola jones untuk pendeteksi wajah.
Berdasarkan  literature  mengenai  pentingnya  melakukan  deteksi  wajah  dan  tantangan proses  deteksi  wajah  maka  perlu  adanya  pemilihan  algoritma  yang  tepat  [6].  Metode  Viola- Jones  adalah  teknik  pengenalan  objek  dan  memiliki  tingkat  akurat  yang  tinggi,  yaitu  sekitar 93,7%  dengan t kecepatan  beberapa  kali t lebih  cepat t daripada  pengidentifikasi  Rowley t Baluja- Kanade  dan  600  kali  lebih t cepat  daripada  indikator  Schneiderman t Kanade.  Strategi  ini diusulkan oleh Paul t Viola dan t Michael Jones t pada tahun t 2001.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mendeteksi  wajah,  seperti  yang  telah dilakukan  oleh  [7]  yang  telah  mengimplementasikan  algoritma  Viola  Jones  untuk mengklasifikasi  warna  kulit  dan  mendeteksi  wajah.  Viola  Jones  dikombinasikan  dengan  fitur ekstraksi  warna  RGB  dan  YCbCr.  Hasil  deteksi  masih  menunjukkan  akurasi  yang  rendah  dan masih terdapat banyak proses salah deteksi. Penelitian lainnya dalam proses deteksi wajah telah dilakukan  oleh  Zhao,  dkk  yang  menggunakan  AdaBoost  untuk  mengklasifikasi  objek  warna kulit dan sudah dapat digunakan untuk mendeteksi wajah dengan baik [8]. Menurut Wardoyo, deteksi wajah telah dilakukan menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA)[9]. Proses  pengenalan  wajah  membutuhkan  wakyu  yang  cukup  lama  namun  menghasilkan sensitiviotas 100%. Pada beberapa objek masih terjadi kesalahan proses deteksi sehingga hanya menghasilkan  69,33%.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Hardiyanto  &  Anggun  Sartika, melakukan kombinasi fitur warna pada algoritma Multi Layer Perceptron (MLP), sehingga nilai akurasi dan spesifitas menjadi lebih meningkat dibanding hanya menggunakan MLP saja [6].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kajian Teori
Algoritma t Viola-Jones
Metode  Viola-Jones  dikemukakan  oleh  Paul  Viola  dan  M.J  Jones  yang  mengusulkan perpaduan tiga strategi untuk pendeteksi wajah [4]. Tiga kontribusi metode Viola-Jones adalah: 1. merupakan t representasi citra b baru yang b disebut citra b integral. citra integral memungkinkan penilaian komponen yang sangat tepat.
2. Metode pengelompokan dasar dan efisien dalam memilih fitur dengan adaboost.
3. Teknik yang menggabungkan b classifier yang kompleks dalam Cascade clasifier.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2030-2040 E- ISSN 2503-2933 2032
Gambar 1. Struktur Viola Jones
Viola-Jones  menggunakan  banyak  pengklasifikasi  yang  berbeda,  masing-masing melihat  bagian  gambar  yang  berbeda.  Setiap  classifier  individu  yang  lemah  (kurang  akurat, menghasilkan lebih banyak false positive, dll) dari pada classifier akhir karena mengambil lebih sedikit informasi.
Deteksi  wajah  sering  digunakan  dan  dimanfaatkan  di  berbagai  perangkat  teknologi digital pada zaman sekarang dengan memanfaatkan perkembangan t teknologi komputer. Saat ini perkembangan  aplikasi t komersial  yang  sering  menggunakan t algoritma  pendeteksi  wajah maupun  pengenalan  wajah  sangat  pesat  dalam  perkembangannya.  Maka  dari  itu,  kita  perlu belajar  untuk  mengikuti  berkembangan  teknologi  agar  mampu  mengembangkan  teknologi pengenalan  wajah  agar  lebih  optimal.  Pengembangan  harus  didasarkan  pada  kecepatan  dan akurasi sistem pendeteksi wajah yang tepat dan cepat [10]. Banyak t dari sistem pendeteksi wajah tersebut  menggunakan t metode  Viola t Jones  sebagai  pendeteksi  objek  wajah  manusia.  Viola- Jones  menggunakan  banyak  pengklasifikasi  yang  berbeda,  masing-masing  melihat  bagian gambar yang berbeda. Setiap classifier individu yang lemah (kurang akurat, menghasilkan lebih banyak false positive, dll) dari pada classifier akhir karena mengambil lebih sedikit informasi.

## Haar Like Feature
Semua  wajah  manusia  memiliki  beberapa  sifat  yang  serupa.  Keteraturan  ini  dapat dicocokkan  dengan  menggunakan  Fitur  Haar  [11].  Beberapa  sifat  yang  umum  pada  wajah manusia:
a. Daerah pipi lbih terang daripada daerah mata yang lebih gelap.
b. Daerah mata lebih gelap daripada daerah hidung.
Komposisi sifat yang membentuk fitur wajah yang cocok:
a. Lokasi dan ukuran: mata, mulut, pangkal hidung.
b. Nilai: gradien berorientasi intensitas piksel.
Keempat  fitur  yang  cocok  dengan  algoritma  ini  kemudian  dicari  dalam  gambar  wajah (ditampilkan di kanan). Fitur persegi panjang:
a. Tiga jenis: dua, tiga, empat persegi panjang, Viola & Jones menggunakan fitur dua persegi panjang.
b. Misalnya: perbedaan kecerahan antara persegi panjang putih & hitam di area tertentu.
c. Setiap fitur terkait dengan lokasi khusus di jendela kecil. Nilai  Haar  merupakan  perhitungan  selisih  piksel  antara  daerah  yang  gelap  dan  terang sesuai persamaan (1) berikut:
2033 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2030-2040 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Dimana: F (Haar) = i Nilai t fitur total ∑ F White = Nilai t fitur objek terang ∑ F Black = Nilai t fitur objek gelap
Kotak  rectangular  Haar  dapat  dihitung  secara  cepat  dengan  menggunakan  Integral Image [12]. Pemrosessan dengan fungsi Haar dinilai masih kurang apabila menggunakan b satu buah fungsi t saja, sehingga  perlu digunakan t beberapa fungsi dengan tujuan menambah akurasi. Fungsi-fungsi Haar diolah dan diorganisir dalam classifier cascade [13].

## Cascade Classifier
Cascade  classifier  merupakan  metode  klasifikasi  yang  bertingkat  dimana  setiap tingkatannya  merupakan t hasil  dari b tingkatan  sebelumnya.  Pada b tingkatan  cascade  classifier pertama  inputnya  merupakan  semua  citra  yang  ada  di i sub_windows.  Citra t yang  berhasil melewati  tingkatan  yang  pertama  maka  selanjutnya  akan t menjadi  inputan t bagi  classifie t yang selanjutnya dan begitupun proses selanjutnya. Citra sub-windows yang berhasil meleati semua tingkatan classifier maka citra t sub-windows tersebut akan menjadi citra wajah. Sedangkan citra yang  tidak  berhasil  melewati  tingkatan  classifier  maka  akan  tereliminasi  dan  dengn  begitu proses pengidentifikasian akan lebih cepat.
Untuk  meningkatkan  efisiensi  komputasi  dan  juga  mengurangi  tingkat  false  positive, Viola  dan  Jones  menggunakan  serangkaian  klasifikasi  yang  semakin  kompleks  yang  disebut cascade  [14].  Sebuah  jendela  input  dievaluasi  pada  klasifikasi  pertama  dari  cascade  dan  jika class  tersebut  mengembalikan  false  maka  perhitungan  pada  jendela  itu  berakhir  dan  detektor mengembalikan false. Jika classifier mengembalikan true maka jendela dilewatkan ke classifier berikutnya dalam cascade. Klasifikasi berikutnya mengevaluasi jendela dengan cara yang sama. Jika  jendela  melewati  setiap  classifier  dengan  semua  mengembalikan  true  maka  detektor mengembalikan  true  untuk  jendela  itu.  Semakin  banyak  jendela  yang  terlihat  seperti  wajah, semakin  banyak  klasifikasi  dievaluasi  dan  semakin  lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mengklasifikasikan  jendela  itu.  Karena  sebagian  besar  jendela  dalam  gambar  tidak  terlihat seperti wajah, sebagian besar dengan cepat dibuang sebagai bukan wajah.
Deteksi b Wajah
Saat ini banyak penelitian yang teah menggunakan citra wajah. Dalam face recognition pendteksi  wajah  merupakan  langkah  awal  penelitian  [15].  Pendeteksi  wajah  saat  ini  tengah hangat dibicarakan dan diangkat sebagai penelitian oleh para peneliti di bidang computer vision serta patern  rcognition [16].  Sedangkan  menurut  Sheng  (2012)  dalam  mendeteksi  wajah  juga terdapat beberapa kesulitan diantaranya[17]:
1. Membedakan  wajah  dan  non  wajah  yang  ada  pada  citra,  serta  menilai  gambar  wajah  yang ada pada citra.
2. Wajah  yang  memiliki  rincian  yang  rumit  misalnya  kulit  wajah  dan  perbedaan  individual yang  cukup  jelas,  bahkan  ekspresi  yang  berbeda,  gerak  tubuh,  hal  tersebut  akan  membuat hasil deteksi wajah yang berbeda.
3. Gaya rambut yang beda, serta pemakaian kacamata atau benda-benda lain.
4. Perbedaan dalam sudut pengambilan gambar, serta ekspresi wajah.
Salah satu peneliti yang telah menggnakan pendeteksi wajah dalam penelitiannya adalah Shemshaki  &  Amjadifard  (2011),  yang  memakai  Fuzzy  Granulation  dan  Skin  Color Segmentation dalam penelitiannya untuk mendeteksi wajah [18]. Penelitian selanjutnya adalah dengan menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) yang dilakukan oleh Marami
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2030-2040 E- ISSN 2503-2933 2034
&  Tefas  (2010)[19].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Feraud  et  al.,  (2001)    Deteksi  wajah berbasis  Algoritma  Neural  Network  [20].  Menurut  Wang  &  Abdel-dayem  (2012)  algoritma yang menjadi standart de facto dalam pendeteksi wajah adalah Algoritma Viola Jones [21].

## 2.2 Metode Penelitian
Pada  metode  penelitan  kali  ini,  peneliti  menganalisa  teknologi  digital  CCTV. Bagaimana  proses  penangkapan  objek  gambar  yang  terekam  di  dalam  perangkat  tersebut. Dengan  pengamatan  ini  kami  menganalisis  bahwa  untuk  menangkap  sebuah  objek  gambar diperlukan informasi kejelasan suatu objek. Dalam metode penilitian pendeteksi wajah kali ini kami menggunakan berbagai macam cara untuk merekam gambar wajah individu dari penelitian tersebut  untuk  menangkap  dan  mengenali  objek  gambar  wajah  individu,  kamera  memerlukan informasi pengenalan wajah yaitu mata, hidung, dan mulut. Hal ini untuk pengenalan pendeteksi wajah kami menggunakan metode algoritma Viola-Jones.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Sistem
Framework ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman Python menggunakan library OpenCV,  dengan  inputannya  adalah  gambar  dan  vidio,  gambar  diperoleh  dari  file  citra  latih sedangkan rekaman diambil secara langsung menggunakan webcam dan kemudian diolah setiap framenya. citra latih adalah gambar yang telah dirangkai dengan jumlah 635 citra dengan objek menggunakan  masker.sedangkan  citra  masker  yang  diklasifikasikan  berjumlah  80  citra,  untuk selanjutnya  dalam  klasifikasi  digunakan  software  cascade  training  GUI  sehingga  akan menghasilkan file yang memiliki format .xml yang isinya berupa fitur dari citra masker.didalam tahap  akhir  akan  dilakukan  pencocokan  citra  dan  akan  dibedakan  antara  wajah  yang menggunakan  masker  dan  tidak  menggunakan  masker,  jika  wajah  yang  dideteksi  tidak menggunakan  masker  maka  akan  mucul  fitur  peringatan  berupa  “Mohon  kenakan  masker Anda!”,  yang  berupa  audio  yang  telah  disediakan  sebelumnya  dan  akan  langsung  memotret wajah.

## 4.2 Citra RGB
Proses  pertama  berupa  memasukkan  citra  wajah  yang  akan  diuji,  dalam  penelitian  ini penulis  penggunakan  citra  RGB.  Citra  RGB  atau  biasa  disebut  gambar  berwarna  adalah  jenis citra yang  memiliki kumpualan piksel warna (Biru, Hijau, Merah). Dan memiliki nilai (range) dari 0 (hitam) sampai 255 (putih).
Mulai Proses deteksi citra Deteksi Wajah Identifikasi wajah Selesai
2035 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2030-2040 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 1. Citra RGB

## 4.3 Konversi Citra RGB ke Gray
citra  skala  keabuan  atau  biasa  disebut  citra  grayscala  merupakan  citra  yang  hanya memiliki  kumpulan  piksel  2  warna  yaitu  putih(white)  dan  hitam(  black).  Dan  memiliki  nilai (range) dari 0 (hitam) hingga 255 (putih).dapat mengubah citra dari RGB ke Grayscale dengan cara membagi total nilai pada piksel dengan 3.

## 3
Atau bisa juga menggunakan persamaan 1:
0,299 #   0,587 #   0,114 #

## 3

## Gambar 2. Citra Grayscale

## 4.4 Deteksi Masker
Dekteksi  masker  merupakan  pendeteksi  apakah  wajah  tersebut  memakai  masker  atau tidak.  Sebagai  contohnya,  penulis  menggunakan  citra  RGB  yang  ada  pada  gambar  1.  Dan diubah menjadi citra grayscale seperti yang ada pada gambar 2.
Deteksi  masker  menggunakan  library  openCV  yang  telah  memiliki  banyak  fitur pengklasifikasi.  Dapat  juga  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  wajah  secara  langsung  untuk mendeteksi  posisi  wajah.  Dalam  klasifikasi  ini  digunakan  modul  detectMultiScale.  Fngsi tersebut akan mengembalikan persegi panjang dengn koordinat (x, y, w, h) dn akan mengelilingi bagian yang diinginkan.parameter tersebut berupa:
Scalefactor  =  yaitu  value  yang  akan  menunjukkan  ukuran  gambar  dan  dikurangi  rasio gambar.
minNeighbours  =  menentukan  seberapa  banyak  neighbours  yang  akan  dimiliki  setiap persegi panjang.
minSize =ukuran minimum objek. Pada penelitian ini, digunakan nilai berbeda untuk ScaleFactor dan minNeighbours.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2030-2040 E- ISSN 2503-2933 2036

## 4.5 Deteksi Jumlah Manusia
Dalam  mendeteksi  jumlah  manusia  dengan  tingak  akurasi  sistem    maka  digunakan metode  Histogram  of  Oriented  Gradient  (HOG).  Dalam  metode  tersebut  akan  dilakukan pengujian untuk mengetahui jarak minimum dan maksimum dalam deteksi jumlh manusia.
Sampel Jarak (m) Keterangan 2 m Terdeteksi 1 m Terdeteksi

## 4.6 Deteksi Pengenalan Wajah
Dalam melakukan deteksi pengenalan wajah untuk mengetahui tingkat akurasinya maka dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui  jarak b antara  kamera b dengan  wajah.  pengujian b tesebut dilakuakn  untuk b mengetahui  jarak  minimum  serta  maksimum b jangkauan  dalam  mendeteksi pengenalan b wajah.
Sampel Jarak (m) Keterangan 1 m Terdeteksi 1.5 m Terdeteksi
2 m Terdeteksi
2037 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2030-2040 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 4.7 Pembahasan
Penelitan  ini  dilakukan  pada  siang  hari  saat  cahaya  matahari  cukup  dan  dengan ketinggian  kamera  150  cm.  Pengujian ini  dilakuakn  untuk  mengetahui  akursi jarak  pendeteksi dan akurasi sistem. Dalam melakukan pengambilan video akan diambil secara real time.
Untuk  mendeteksi    tingkat  akurasi  sistem  pentedeksi  wajah  manusia  maka  digunakan rumus sebagai berkut:
)
* + ,
* -, +
Jumlah t Data Benar = Jumlah t obyek terdeteksi t dengan benar Keseluruhan t Data = Jumlahttotal sampel t pengujian
4.8 Deteksi t Jumlah t Manusia
Hasil pendeteksi jumlah manusia yang dilakukan dengan jarak 2 meter sampai dengan 13  meter.  Pada  jarak  2  –  3.5  meter  akurasi  sistem  masih  belom  mamapu  unutk  mendeteksi jumlah  manusia.  Sedangkan  saat  berada  pada  jarak  5  meter  sampai  11  meter  sistem  telah mampu mendeteksi jumlah manusia sehingga akan muncul kerteangan berupa “ jumlah orang = 1  “disudut  atas  hasi  vidio.  pada  jarak  13  meter  sistem  sudah  tidak  dapat  mendeteksi  adanya manusia sehingga ”jumlah orang = 0” muncul pada hasil video. Ini terjadi karena ukuran piksel objek  terlalu  besar  jika  jaraknya  di  bawah  3,5  m.  Selain  itu,  terlalu  kecil  jika  lebih  dari  11 meter..
Dalam penelitian ini digunakan 45 sampel. Pengujian dilakukan dari 1 hingga 10 orang. Hasil pengujian ini menunjukkan ada 43 yang tereteksi dan 2 yang tidak terdeteksi, ini karena situasi acak dari objek manusia sehingga ada objek manusia yang tidak terdeteksi oleh sistem, untuk menemukan nilai akurasi menggunakan rumus (1).
Akurasi = ./ .0 x 100% = 95,55 % Dari  hasil  perhitungan  menunjukkan  tingkat  akurasi  deteksi  jumlah  manusia  sebesar 95,5%

## 4.9 Deteksi Pengenalan Wajah
Dalam mendeteksi akurasi sistem pengenalan wajah dilakukn 2 percobaan yang berbeda dengan  wajah  yang  sama  namun  jarak  yang  berbeda,  .  untuk  jarak  1  –  3  objek  wajah  dapat dibedakan  dan  sistem  juga  siap  untuk  mengenali  tanda  nama  seperti  yang  ditunjukkan  oleh dataset  yang  telah  disimpan.  Dijarak  4  meter  sistem  dapat  mendeteksi  adanya  wajah  namun sistem  belum  dapat  mengenali  adanya  dataset  sehingga  muncul  keterangan  “unknow”  pada wakah  yang  terdeteksi.  Sedangakan  pada jarak  5  meter  sistem  tidak  mendeteksi  adanya  wajah serta name tag shingga tidak ada keterangan apapun. Alasan wajah tidak tedeteksi ketika lebih dari  jarak  3  meter  adalah  karena  ukuran  piksel  terlalu  kecil  sehingga  tingkat  keakuratan menurun dan tidak dapat mengenali sesuai dengan data set yang ada.
Sehubungan  dengan  pengujian  yang  berbeda  yang  dilakukan  untuk  menentukan  jarak antara orang yang akan dibedakan, ini menunjukkan bahwa semakin jauh objek dari kamera dan semakin  dekat  antara  dua objek  yang  berdekatan,  akan  sulit untuk  mengidentifikasi  dua  objek sehingga sistemnya hanya siap untuk mengenali satu objek manusia.
Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan  mendeteksi  wajah  berurutan  dari  satu  wajah sampai  5  wajah.  Pada  pengujian  ini  dilakukan  pengenalan  wajah  secara  berurutan  dari  satu wajah  hingga  5  wajah.  jumlah  yang  dikenali  dari  keseluruhan  pengujian  adalah  4  wajah sedangkan  jumlah  yang  tidak  akurat  atau  tidak  terdeteksi  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  nama dataset  adalah  1  wajah.  Ketepatan  pengenalan  wajah  yang  lemah  ini  disebabkan  oleh
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2030-2040 E- ISSN 2503-2933 2038
keterbatasan pada perangkat raspberry sehingga ketika mengidentifikasi beberapa wajah, video akan  mengalami  penundaan.  Sehingga  mencegah  proses  pengenalan  wajah  namun  framework dapat  mengidentifikasi  semua  wajah  dari  satu  wajah  hingga  5  wajah  secara bersamaan.  Untuk mengetahui nilai ketepatan menggunakan persamaan (1) A. Akurasi label sesuai dataset
Akurasi = 1 23 # 100%
= 60%
Hasil dari tingkat akurasi sistem pengenalan wajah dengan label nama sesuai data set adalah sebesar 60%.

## B. Akurasi pendeteksian wajah
Akurasi = 23 23 # 100% = 100% Sedangkan mendeteksi wajah tanpa name tag adalah sebesar 100%

## 4.10 Pengujian Dengan Data Citra Gambar
Dilakukan  juga  pengujian  secara  manual  yaitu  dengan  memasukkan  citra  satu  persatu. maka akan didaptkan hasil seperti pada tabel berikut.
No. Jumlah Jenis Kelamin Warna Jenis Jumlah Terdeteksi 1. 10 Pria Biru Kain 10 2. 10 Pria Biru muda Bedah 8 3. 10 Pria Putih N95 10 4. 5 Pria Putih Kain 5 5. 5 Wanita Putih Kain 3 6. 3 Wanita Hitam Kain 2
Dari tabel diatas dapat diketahui data uji atau sampel sebanyak 43 citra, citra masker yang dapat terdeteksi adalah sebanyak 38 citra (positif). Dan dilakuka perhitungan dengan persamaan (1) dan didapatkan hasil keakuratan sebagai berikut.
Akurasi = /5 .5 # 100%   79,1%

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitain  yang  telah  dilakukn  maka  didapatkan  kesimpuan  Pada pengujia  jumlah  deteksi  manusiakeberhasilan  system  berapda  pada  jarak  5-11  meter dikarenakan ukuran piksel  yag terlalu besar jika  dekat dan teralu kecil jika jauh. Serta memilki  tingkat  keakuratan  sistem  sebesar  95,5%  dan  nilai  error  sebesar  4,5%  dalam mendeteksi jumlahmanusia. Pada pendeteksi wajah sistem dapat meneteksi wajah secara akurat  pada  jarak  1  –  2  meter.  Hasil  pengujian  juga  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar    60%  dan  memiliki  nilai  error  sebesar  40  %  dalam  mengenali  wajah  manusia serta name tag. Sedangkan dalam mendeteksi wajah tanpa name tag didapatkan akurasi
2039 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2030-2040 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
sebesar  100  %  dan  error  0%.  Sistem  juga  sulit  untuk  membedakan  wajah  yang tersimpan dalam data set dengan objek yang mirip.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Zein,  2019, “Pengenalan  Wajah  Berdasarkan  Fitur  Wajah  Menggunakan  Opencv Python dan Deeplearning,” J. Ilmu Komput. JIK ,.
[2] J. M. Al-Tuwaijari and S. A. Shaker, 2020, “Face Detection System Based Viola-Jones Algorithm,” doi: 10.1109/IEC49899.2020.9122927.
[3] Y. Freund and R. E. Schapire, 1997, “A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning  and  an  Application  to  Boosting,” J.  Comput.  Syst.  Sci. ,  doi: 10.1006/jcss.1997.1504.
[4] P.  Viola  and  M.  J.  Jones,  2004, “Robust  Real-Time  Face  Detection,” Int.  J.  Comput. Vis. , doi: 10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb.
[5] P.  Viola  and  M.  Jones,  2001, “Rapid  Object  Detection  Using  A  Boosted  Cascade  of Simple Features,” doi: 10.1109/cvpr.2001.990517.
[6] D.  Hardiyanto  and  D.  Anggun  Sartika,  2018, “Optimalisasi  Metode  Deteksi  Wajah berbasis  Pengolahan  Citra  Untuk  Aplikasi  Identifikasi  Wajah  pada  Presensi  Digital,” Setrum Sist. Kendali-Tenaga-Elektronika-Telekomunikasi-Komputer , doi:
10.36055/setrum.v7i1.3367.
[7] J.  Kova č ,  P.  Peer,  and  F.  Solina,  2003, “Illumination  Independent  Color-Based  Face Detection,” doi: 10.1109/ISPA.2003.1296950.
[8] Q.  Zhao,  D.  Zhang,  and  H.  Lu,  2005, “Supervised  LLE  in  ICA  Space  For  Facial Expression Recognition,” doi: 10.1109/icnnb.2005.1615010.
[9] S.  Wardoyo,  R.  Wiryadinata,  and  R.  Sagita,  2015 “Sistem  Presensi  Berbasis  Agoritma Eigenface Dengan Metode Principal Component Analysis,” Setrum ,.
[10] P.  A.  Jusia,  2017 “Face  Recognition  Menggunakan  Metode  Algoritma  Viola  Jones Dalam Penerapan Computer Vision,” J. Process. , Vol. 11(1), pp. 663–675,.
[11] J.  Kaur,  A.  Sharma,  and  A.  Cse,  2017. “Performance  Analysis  of  Face  Detection  by Using Viola-Jones Algorithm,”
[12] F.  Utaminingrum,  R.  Primaswara,  and  Y.  Arum  Sari,  2017, “Image  Processing  For Rapidly Eye Detection Based On Robust Haar Sliding Window,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , doi: 10.11591/ijece.v7i2.pp823-830.
[13] C.  Li,  Z.  Qi,  N.  Jia,  and  J.  Wu,  2017, “Human  Face  Detection  Algorithm  Via  Haar
Cascade Classifier Combined With Three Additional Classifiers,” doi:
10.1109/ICEMI.2017.8265863.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2030-2040 E- ISSN 2503-2933 2040
[14] R. Wahyusari and B. Haryoko, 2014. “Penerapan Algoritma Viola Jones untuk Deteksi Wajah,” J. Maj. Ilm. STTR Cepu ,
[15] M.  D.  T.  Shongyan,  2010, “Improved  Adaboost,” Int.  Conf.  Meas.  Technol. Mechatronics Autom. , pp. 434–437,.
[16] C.  Pu-chun, 2010, “Face  Detection  Method  Based  on  Skin  Color  and  AdaBoost Algorithm,” Int. Conf. Comput. Informatics Sci. , pp. 144–147,.
[17] G. Sheng, 2012, “ Face Detection in Complex Background Using AdaBoost Algorithm ,” Sixth Int. Conf. Internet Comput. Sci. Eng. , pp. 148–154.
[18] M. Shemshaki and R. Amjadifard, 2011, “Face Detection Based On Fuzzy Granulation and Skin Color Segmentation,” doi: 10.1109/CICSyN.2011.55.
[19] E.  Marami  and  A.  Tefas,  2010, “Optimization  and  Support  Vector  Machines,” Hell. Conf. Artif. Intell. , Vol. 24843, No. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, pp. 369–374.
[20] R.  Féraud,  O.  J.  Bernier,  J.  E.  Viallet,  and  M.  Collobert,  2001, “A  Fast  and  Accurate Face  Detector  Based  On  Neural  Networks,” IEEE  Trans.  Pattern  Anal.  Mach.  Intell. , doi: 10.1109/34.899945.
[21] S. Wang and A. Abdel-dayem, 2012, “ Improved Viola-Jones Face Detector,” Int. Conf. Commun. Inf. Technol. , Vol. 1, pp. 123–128,