Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 10, Nomor 2, Oktober 2019
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. KOMPARASI METODE KOMBINASI SELEKSI FITUR DAN MACHINE LEARNING K-NEAREST NEIGHBOR PADA DATASET LABEL HOURS SOFTWARE EFFORT ESTIMATION 83-89 Indra Kurniawan, Ahmad Faiq Abror 2. IMPLEMENTASI  ALAT  PEMBERI  PAKAN  TERNAK  MENGGUNAKAN  IOT

## UNTUK OTOMATISASI PEMBERIAN PAKAN TERNAK
90-97 Fenty Ariani, Arnes Yuli Vandika, Handy Widjaya 3 IMPLEMENTASI SISTEM KONTROL BERBASIS WEB PADA SMART ROOM DENGAN MENGGUNAKAN KONSEP INTERNET OF THINGS 98-106 Robby Yuli Endra , Ahmad Cucus, Freddy Nur Affandi, Deni Hermawan 4 PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING    (SAW)  PADA  AMRI

## SUPERMARKET BANJAR JAYA UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK
107-115 Tri Susilowati,Sucipto, Nungsiyati, Tomi Adi Kartika,Nur Zaman 5 BUS TRACKER – SISTEM LACAK LOKASI CALON PENUMPANG, LOKASI BUS DAN PERKIRAAN WAKTU KEDATANGAN BUS 116-121 Erlangga,Taqwan Thamrin, Panji Maulana, Nico Susanto 6 APLIKASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI JENIS- JENIS SAMPAH 122-132 Stephen, Raymond, Handri Santoso 7 IMPLEMENTASI FACE DETECTION PADA SMART CONFERENCE MENGGUNAKAN VIOLA JONES 133-138 Freddy Nur Afandi, Ramses Parulian Sinaga, Yuthsi Aprilinda, Fenty Ariani 8 APLIKASI MONITORING BASE TRANSCEIVER STATION BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE LOCATION BASED SERVICE 139-144 Dani Yusuf, Freddy Nur Afandi 9 DECISION SUPPORT SYSTEM(SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN) PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU 145-152 Dede Aprilia Haspita, Jimi Ali Baba 10  PERANCANGAN APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK MEMBANTU PENGUJIAN KUALITAS KAIN TEKSTIL OTOMOTIF (STUDI KASUS PADA PT. ATEJA MULTI INDUSTRI) 153-159
Reni Nursyanti, R.Yadi Rakhman Alamsyah, Surya Perdana

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 10 Nomor 2 Halaman Lampung Oktober 2019 ISSN 2087 – 2062 E-ISSN 2686-181X

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Prof. Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Prof. Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Akmal Junaidi, Ph.D (Universitas Lampung) Handri Santoso, Ph.D (Institute Sains dan Teknologi Pradita) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Shelvi, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung M Lantai 2 Pascasarjana
Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.89 Gedong Meneng Bandar Lampung Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal explore adalah jurnal yang diprakrasai oleh program studi  Informatika, Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh  Fakultas  Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## IMPLEMENTASI FACE DETECTION PADA SMART CONFERENCE MENGGUNAKAN VIOLA JONES
Freddy Nur Afandi 1 , Ramses Parulian Sinaga 2 , Yuthsi Aprilinda 3 , Fenty Ariani 4 STMIK Tunas Bangsa
Jl. ZA Pagar Alam No. 17A Raja Basa Bandar Lampung , Indonesia Email : 1 freddsiei@yahoo.com Informatika Universitas Bandar Lampung 2,3,4
Jln Zainal Abidin Pagar Alam No.26 Labuhan Ratu, Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung 35142, Indonesia
ramses_rps@yahoo.co 2 yuthsi.aprilinda@ubl.ac.id 3 fenty.ariani@ubl.ac.id 4

## ABSTRAK
Dalam penelitian computer vision, tahapan awal proses pengenalan wajah dibutuhkan untuk mengetahui wajah itu sendiri. Proses  tersebut  adalah  proses  deteksi  wajah  manusia  (face  detection).  Akan  tetapi  umumnya  citra  wajah  mempunyai ukuran  dan bentuk wajah yang bervariasi, serta  pencahayaan yang  tidak  menentu atau berubah ubah sehingga  membuat deteksi wajah menjadi lebih susah  untuk dideteksi.  Pada  tugas  akhir  ini, penulis  menggunakan  metode  Viola-Jones  untuk medeteksi wajah manusia (face detection).  Hasil  dari  tugas  akhir  ini  adalah  implementasi  sistem  deteksi  wajah  manusia (face  detection)  pada  Smart  Conference menggunakan metode Viola-Jones.
Kata kunci : Deteksi Wajah , Viola-Jones, Smar Conference, Computer Vision

## ABSTRACT
In  the  study  of  computer  vison,  facial  recognition  early  stages  of  the  process  required  to  determine  the  face  itself.  The process is the process of human detection (face detection). But generally the facial image has the size and shape of the face is  varied, and  the  lighting  is  erratic  or  changed  to  change  so  as  to  make  the  face  detection  becomes  more  difficult  to detect.  In this thesis, the author uses the Viola-Jones  method for detecting human faces (face detection). The result of this thesis is the implementation of the system of the human face detection on the Smart Conference with Viola-Jones method. Keywoard :  Face Detection, Viola-Jones, Smart Conference, Vomputer Vision

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  sistem  pendeteksian  wajah  (face detection)  dan  pengenalan wajah (face recognition)  sangatlah  berkembang  pesat, karena  sistem  ini  seseorang  bisa  dengan  cepat dikenali  apabila  wajah  seseorang  tersebut terpampang dikamera.
Pendeteksian    wajahnya    memiliki    dua klasifikasi,    yaitu  wajah  atau  non  wajah, sedangkan pengenalan wajah memiliki beberapa  klasifikasi  yang  disesuaikan  dengan jumlah  individu  yang  mau  dikenali,  seperti bentuk  wajah  dari  bentuk  hidung, mulut,  dan lain-lain.  Wajah  tidak  akan  bisa  dikenali sebelum wajah terdeteksi terlebih dahulu.
Setiap  wajah  yang  terdeteksi  akan  diproses secara    unik  dimana  data  secara  pribadi disimpan  kedalam  basis  data  dan terdapat dua proses yaitu  identifikasi dan verifikasi. Permasalahan yang terjadi dalam pendeteksian wajah  biasanya  pada pose dan faktor pencahayaan.  Banyak  sistem  biometrik  dapat diterapkan  pada  sistem kehadiran,  tapi semuanya  kebanyakan  menggunakan  teknik
autentifikasi  yang  sama (Zhang et al., 2015).
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode Viola-Jones untuk mendeteksi  wajah  manusia pada Smart  Conference ,  dimana proses deteksi wajah  dilakukan  dengan  proses  konfigurasi data  dan  komputasi  secara  parallel  sehingga membantu  mengurangi  beban  antrian  data sehingga  proses  pengiriman  data  dari  hasil deteksi  wajah  ( face  detection )  dapat  berjalan dengan baik.

## 2. LANDASAN TEORI
A. Pengenalan Pola Wajah
Menurut  Munir  (2004),  pola  merupakan entitas yang terdefinisi dan dapat  diidentifikasi melalui  ciri-cirinya ( feature ),  ciri  ciri  tersebut digunakan  untuk  membedakan  suatu  pola dengan  pola  lainnya. Ciri  yang  baik  adalah ciri yang  memiliki  daya pembeda  yang cukup tinggi, sehingga pengelompokan pola memiliki tingkat keakuratan  yang tinggi.  Sistem idnetifikasi wajah terdiri atas enam titik,  yaitu pada  mta,  mulut,  alis  mata  yang  masih dianggap  paling  bisa dipercaya  menghasilkan
kinerja  paling  baik  dalam  mengenali  wajah. Berikut  adalah  merupakan  gambar  titik  titik tersebut.
Gambar  1 Enam  unsur  corak  utama  wajah (1),(2),  alis mata, (3),(4), bola mata, (5),(6) sudut mulut

## B. Deteksi Wajah
Deteksi  wajah  dapat  dipandang  sebagai masalah  klasifikasi  pola  dimana  inoutnya adalah  citra  masukan  dan  akan  ditentukan output yang  berupa  label  kelas  dari  citra tersebut.  Dalam  hal  ini  terdapat  dua  label kelas,  yaitu  wajah  dan  non-  wajah.  Teknik- teknik  pengenalan  wajah  yang  dilakuakn selama  ini  banyak  yang  menggunakan  asumsi bahwa  data  wajah  yang  tersedia  memiliki ukuran  yang  sama  dari  latar belakang  yang seragam. Didunia nyata, asumsi ini tidak selalu berlaku  karena  wajah  dapt  muncul  dengan berbagai  ukuran dan  posisi  didalam  citra  dan dengan latar  belakang  yang bervariasi. Pendeteksian  wajah  ( face  detection )  adalah salah  satu  tahap    awal    yang    sangat    penting sebelum  dilakukan  proses pengenalan wajah ( face recognition ).
Bidang-bidang  penelitian  yang  berkaitan dengan  pemrosesan wajah (face processing) adalah : a. Pengenalan wajah (face recognition) yaitu membandingkan  citra  wajah  masukan dengan  suatu database wajah  dan menemukan  wajah  yang  paling cocok dengan citra masukan tersebut.
b. Autentikasi wajah (face authentication) yaitu menguji keaslian/kesamaan suatu wajah dengan data  wajah  yang telah diinputkan sebelumnya.
c. Lokalisasi  wajah (face  localization) yaitu pendeteksian wajah  namun  dengan  asumsi hanya  ada  satu  wajah  di dalam citra.
d. Penjejakan  wajah (face  tracking) yaitu
memperkirakan lokasi suatu wajah di dalam video secara real time .
e. Pengenalan  ekspresi  wajah  ( facial expression recognition) untuk mengenali kondisi emosi manusia. C. VIOLA JONES Metode Viola-Jones merupakan metode pendeteksian  objek  yang  memiliki  tingkat keakuratan  yang  cukup  tinggi  yaitu  sekitar 93,7%  dengan  kecepatan  15  kali  lebih  cepat dari  detektor  Rowley  Baluja-Kanaed  dan kurang  lebih  600  kali  lebih  ceoat  daripada detektir  Schneiderman-Kanade.  Metode  ini diusulkan  oleh  Paul  Vila  dan  Michael  Jones pada tahun 2001. Metode Viola-Jones menggabungkan  emopat  kunci  utama,  yaitu
Haar  Like  Feature , Integral  Image , Adabost
Learning dan Cascade  classifier .  (Andrianus, 2014)

## a. Haar Like Feature
Haar Like Feature yaitu selisih dari jumlah piksel dari daerah didalam persegi panjang. Contoh Haar Like Feature.
Gambar 2 Contoh Haar Like Feature
b. Haar Like Feature yaitu selisih dari jumlah pikses dari daerah didalam persegi panjang. Contoh Haar Like Feature disajikan dalam Gambar 2.2. Nilai Haar Like Feature diperoleh dari selisih jumlah nilai piksel daerah gelap dengan jumlah piksel daerah terang :
(1)  Nilai fitur total = Nilai fitur pada daerah terang = Nilai fitur pada daerah gelap

## a. Integral Image
Integral  Image  yaitu  suatu  teknik  untuk menghitung  nilai  fitur  secara  ceoat  dengan mengubah  nilai  dari  setiap  piksel  menjadi suatu representasi citra baru.
(x,y)
Gambar  3 Contoh gambar  Integral  image (x,y) Berdasarkan  gambar  2.3,  citra integrak pada  titik (x,y) (ii(x,y))
Dapat  dicari  menggunakan  persamaan  (2) Keterangan  =   Citra integral pada  lokasi  x,y =  nilai  piksel  pada  citra  asli. Perhitungan nilai dari  sautu  fitur  dapat  dilakukan  secar  cepat dengan  menghitung  nilai  citra integral pada empat  buah  titik sebagaimana disajikan dalam gambar 2.4
Gambar 4 Perhitungan Nilai Fitur
Jika nilai integral image titik 1 adalah A, titik 2  adalah  A+B,  titik  3  adalah  A+C  dan  titik  4 adalah  A+B+C+D,  maka  jumlah  piksel didaerah D dapat diketahui cara perhitungannya  4+1- (2+3)
b. Adaboost learning
digunakan untuk meningkatkan  kinerja  klasifikasi  dengan pembelajaran sederhana untuk
menggabungkan  banyak  classifier  lemah menjadi  satu  classifier  kuat. Classifier lemah  adalah  suatu  jawaban  benar  dengan tingkat  kebenaran  yang  kurang  akurat. Sebuah classifier lemah dinyatakan:
Keterangan  :  pj  adalah  klasifikasi  lemah,  pj adalah parity ke  0j,  adalah threshold ke  j dan  x  adalah  dimensi sub image misalnya 24x24
c. Cascade  classifier adalah  sebuah  metode mengkombinasikan classifier
yang kompleks dalam sebuah struktur bertingkat yang dapat meningkatkan kecepatan pendeteksian  objek  dengan  memfokuskan
pada daerah citra yang berpeluang saja.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Implementasi  Aplikasi  Face  Detection pada  Smart  Conference  Menggunakan Viola-Jones
Aplikasi face  detection ini  diuat  untuk mendeteksi wajah manusia, akan tetapi aplikasi face  detection ini  tidak  langsung  mendeteksi wajah  dari  camera  DLINK  DCS-5222LB1 melainkan  aplikasi  ini  mendeteksi  wajah melalui server yang  sudah  dibuat  sehingga membantu  proses  transmisi  data  pada Smart
Conference ,  service  server  ini  dirancang karena  masih lemahnya  komputasi pada Smart Conference . Oleh sebab itu, penulis merancang sebuah aplikasi untuk pengimplementasian face detection pada Smart Conference menggunakan Viola-  Jones melalu  servis server  yang  dilakukan  di  Microsoft Inovation Center (MIC) Institut Teknologi Bandung.
Dengan  adanya  implementasi face  detection pada Smart Conference ini,  hal  ini  pun  dapat digunakan  untuk  pengujian  aplikasi  servis server yang  sudah  dibuat  apakah  aplikasi tersebut  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  dapat digunakan  bagi  user        secara parallel . Deteksi        wajah        manusia        yang diimplementasikan  di Smart   Conference ini untuk    menguji  transmisi  data  pada Smart Conference .
B. Cara kerja sistem pendeteksian menggunakan Viola-Jones
Viola  Jones  mengklasifikasikan  cita  dari  nilai fitur  fitur  sederhana  dan  menggunakan  tiga jenus fitur persegi, fitur tiga persegi, fitur empat persegi.  Nilai  dari  fitur-fitur  tresebut  adalah selisih antara daerah hitam dan putih. Didalam tiap sub-window-image, jumlah total dari Fitur Haar  sangat  besar,  jauh  lebih  besar  jika dibandingkan  dengan  jumlah  piksel.  Untuk memastikan pengklasifikasian dapat dilakuakn secara  cepat,  proses  pembelajaran  harus menghilangkan  fitur  fitur  mayoritas  yang tersedia,  dan  memusatkan  pada  sekumpulan kecil fitur yang perlu.
Gambar 4 Contoh Gambar Normal

## a. Proses perubahan Grayscale
Pada pengubahan  sebuah  gambar  menjadi grayscale dapat  dilakukan  dengan  cara mengambil  semua  piksel  pada  gambar kemudian  warna  tiap  piksel  akan  diambil informasi  mengenai  3  warna  dasar  yaitu merah,  biru,  hijau  (melalui  fungsi  warna RGB).
Nilai      rata      rata      inilah      yang      akan dipakai   untuk meberikan  warna  pada  piksel  gambar sehingga  warna  menjadi grayscale ,  tiga warna  dasar  dari sebuah piksel akan  diatur menjadi  nilai  rata  (melalui  fungsi  RGB), untuk  mendapatkan  nilai grayscale dapat ditemukan dengan ketentuan sebagai berikut :
Gambar 5 Contoh Gambar Grayscale
b. Scan Per-Sub Window
Untuk  dapat  melakukan  proses rescale  Viola- Jones telah  merancang  sebuah  skala  invarian detektor yang membutuhkan jumlah yang sama perhitungan  dengan  apapun  ukuran  gambar yang  diinputkan.  Detektor  ini  dibangun menggunakan  gambar integral disebut  dan beberapa fitur persegi sederhana yang
mengingatkan Haar wavelet . Bagian berikutnya  menguraikan  detektor ini.
Gambar 6 Integral Image Scanning c. Seleksi Fiture Haar dengan Adobost Adaboost learning digunakan untuk meningkatkan  kinerja  klasifikasi dengan pembelajaran sederhana untuk menggabungkan banyak classifier lemah menjadi  satu classifier kuat. Classifier lemah  adalah suatu  jawaban benar  dengan  tingkat kebenaran  yang kurang akurat. Sebuah classifier lemah dinyatakan:
Keterangan  :  pj  adalah  klasifikasi  lemah,  pj adalah threshold ke j dan x adalah dimensi sub image misalnya 24x24
d. Hitung Nilai Haar dengan Integral
Image
Algoritma  Viola  Jones   menggunakan  fitur seperti
Haar,  yaitu  skalar  produk  antara  gambar  dan beberapa  template  Haar,  Lebih  tepatnya,  P menujukkan gambar dan Pola, keduanya sama ukuran  N  x  N  (Lihat  gambar  3.5)  Fitur  yang terkait  dengan  pola  P  gambar  saya  adalah defined  oleh  Contoh  Haar  Like  Feature disajikan  dalam  gambar  3.5.  Nilai  Haar  Like Feature  diperoleh  dari  selisih  jumlah  nilai piksel daerah gelap dengan jumlah nilai piksel daerah terang
1. Nilai  fitur  total  =  Nilai  fitur  pada daerah terang = Nilai
Gambar 7 fitur pada daerah gelap
Gambar 8 Contoh Gambar Proses Perhitungan Integral Image
e. Selesksi  sub-window  dengan  Cascade Clasifier Cascade   classifier   adalah   sebuah metode   untuk mengkombinasikan  classifier yang    kompleks    dalam  sebuah  struktur bertingkat  yang  dapat  meningkatkan kecepatan pendeteksian objek dengan memfokuskan  pada  daerah  citra  yang berpeluang  saja,  pada  gambar  menjelaskan tentang  bagainaba  Cascade  Clasifier  bekerja dalam  menentukan  objek  daerah  citra  yang berpeluang  mendapatkan  objek  yang  dicari. Klasifikasi  pada  algoritma  ini  terdiri  dari beberapa  tingkatan  mengeluarkan  subcitra yang bukan wajah, dari pada menilai apakah subcitra tersebut berisi wajah.
Gambar 9 Gambar Proses Pencarian Objek Wajah dengan Cascade Classifier

## C. Antar Muka
Kami melakukan dua kali perancangan aplikasi berbasis  GUI  (Graphical  User  Interface)  dan Console  Application  guna  untuk  menguji performace server dari masing-masing aplikasi. GUI  (Graphical  User  Interface)  merupakan antar  muka  pengguna  suatu  program  berbasis grafis,  yakni  perintah-perintah  tidak  diketik melalui  keyboard,  berikut  adalah  beberapa tampilan  antar  pengguna  untuk  berinteraksi dengan  aplikasi  server  yakni  service  sebagai konfigurasi  jalur  tansmisi  data,  deteksi  wajah yaitu  untuk  menguji  server  yang  telah dirancang.  Implementasi  server  ini  yaitu  pada Smart Conference.
a. Antar  Muka  Aplikasi  Sevice  GUI (Graphical  User Interface)
Aplikasi  servis  yaitu  sebagai  service  yang menangani  transmisi  data  secara  parallel kepada client. Aplikasi ini berbasiskan aplikasi dekstop  dengan  antar  muka  GUI  application dimana  aplikasi  ini  yang  mentrigger  server pusat penyimpanan yang digunakan     sebagai penyimpanan     pada     Smart Conference yaitu server NAS ( Network Attache Storage )
b. Antar Muka Aplikasi Deteksi Wajah

## Gambar 10 Antar Muka Service Server GUI
Gambar  10  adalah  antar  muka  pada  aplikasi deteksi  wajah,  aplikasi  ini  diimplementasikan pada Smart Conference yang digunakan untuk menguji  transmisi  data  yang  dikirim  oleh service  kedalam  RabbitMQ.  Proses  yang pertama  dilakukan  oleh  aplikasi  ini  adalah mengakses  channel  pada  RabbitMQ  dengan rountingkey “avatar.smartc1.camera.main”.
Channel tersebut adalah channel yang disediakan service.
Channel
RabbitMQ digunakan untuk mengambil  streaming  video  pada  aplikasi deteksi wajah, setelah hasil streaming berhasil dilakukan  kemudian  video  tersebut  akan menerima  algoritma  deteksi  wajah  yang dijalankan

## Perhitungan tingkat keakurasian
Precision  adalah  tingkat  ketepatan  antar informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban  yang  diberikan  oleh  system.  Recall adalah  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam menemukan kembali sebuah informasi Accuracy  dapat  didefinisikan  sebagai  tingkat kedekatan  antar  nilai  prediksi  dengan  nilai actual.
Dibawah  ini  adalah  perhitungan  tingkat keakurasian  dari gambar 10
Precision =
= = 1 = 100% Recall = = = 1
= 100%
Acuracy = = =
= 1
= 100%

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan      hasil      penelitian      yang dilakukan      terhadap  Implementasi  face detection pada Smart Conference menggunakan Viola-Jones, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: a. RabbitMQ sudah dapat diterapkan dengan membangun  aplikasi    service    untuk parallel    computing    sebagai  penghubung antar client dan server b. Sistem  dapat  mendeteksi  wajah  manusia dengan tingkat akurasi 72% c. Perancangan sistem komputasi pada Smart Conference sudah dapat diimplementasikan secara parallel. d. Server NAS sudah dapat diterapkan untuk server  penampung  data  file  pada  sistem manajemen konfigurasi Smart Conference.

## 4.2. Saran
Adapun saran pada penelitian ini, yaitu :
a. Penulis  menyarankan  penggunaan  file dengan  size  kecil  akan  mempercepat server untuk melakukan transmisi data
b. Diharapkan penelitian mengenai implementasi face detection  pada Smart  Conference ini dijadikan  bahan  acuan  bagi  peneliti  lain dan dapat diterapkan pada studi kasus yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jogiyanto,  2005. “Pengenalan  Komputer” .
Yogyakarta : Universitas Gajah Mada
[2]  Dedi. AP, dkk,  2014. “Deteksi Wajah  Metode
Viola Jones Pada Opencv Menggunakan Pemrograman  Python”. Surakarta  :  Universitas
Muhammadiyah Surakarta [3]  Nazir, Mohammad. 2003. “Metode Penelitian”. Jakarta : Ghalia Indonesia. Cetakan kelima. Hal 27. [4]  Setiawardhana dkk, 2012. “Sitem Pendeteksian Jari Telunjuk pada Game “TicTacToe”
Menggunakan  Viola dan Jones”
[5]    Sugiyono,  P.D.  2013. “Metode  Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D”. Bandung : Akfabeta

## PEDOMAN PENULISAN
1. Naskah  belum  pernah  dipublikasikan  atau  dalam  proses  penyuntingan  dalam  jurnal ilmiah atau dalam media cetak lain.
2. Naskah diketik dengan spasi 1 pada kertas ukuran A4 dan spasi 2,5 sentimeter dengan huruf Times  New  Roman berukuran  11  point.  Naskah  diserahkan  dalam  bentuk cetakan  sebanyak  2  eksemplar  disertai file dalam  CD  atau  dapat  dikirim  melalui e- mail kepada redaksi.
3. Naskah bebas dari tindakan plagiat.
4. Naskah  dapat  ditulis  dalam  bahasa  Indonesia  atau  bahasa  Inggris  dengan  jumlah  isi 10–25 halaman A4 termasuk daftar pustaka.
5. Naskah  berupa  artikel  hasil  penelitian  terdiri  dari  komponen:  judul,  nama  penulis, abstrak,  kata  kunci,  pendahuluan,  metode,  hasil,  pembahasan,  kesimpulan,  daftar pustaka.
6. Daftar  pustaka  terdiri  dari  acuan  primer  (80%)  dan  sekunder  (20%).  Acuan  primer berupa  jurnal  ilmiah  nasional  dan  internasional,  sedangkan  acuan  sekunder  berupa buku teks.
7. Naskah berupa artikel konseptual terdiri dari komponen: judul, nama penulis, abstrak, kata kunci, pendahuluan, hasil, pembahasan, kesimpulan, daftar pustaka, dan ucapan terima kasih (jika ada).
8. Judul harus menggambarkan isi artikel secara lengkap, maksimal terdiri atas 12 kata dalam bahasa Indonesia atau 10 kata dalam bahasa Inggris.
9. Nama penulis disertai dengan asal lembaga tetapi tidak disertai dengan gelar. Penulis wajib  menyertakan  biodata  penulis  yang  ditulis  pada  lembar  terpisah,  terdiri  dari: alamat kantor, alamat, dan telepon rumah, Hp. dan e-mail.
10. Abstrak  ditulis  dalam  bahasa  Inggris  atau  bahasa  Indonesia.  Abstrak  memuat ringkasan  esensi  hasil  kajian  secara  keseluruhan  secara  singkat  dan  padat.  Abstrak memuat  latar belakang, tujuan, metode, hasil, dan kesimpulan. Abstrak diketik  spasi tunggal dan ditulis dalam satu paragraf.
11. Kata  kunci  harus  mencerminkan  konsep  atau  variabel  penelitian  yang  dikandung, terdiri atas 5–6 kata.
12. Pendahuluan  menjelaskan  hal-hal  pokok  yang  dibahas,  yang  berisi  tentang permasalahan  penelitian,  tujuan  penelitian,  dan  rangkuman  kajian  teoritik  yang relevan. Penyajian pendahuluan dalam artikel tidak mencantumkan judul.
13. Metode  meliputi  rancangan  penelitian,  populasi  dan  sampel,  pengembangan instrumen  penelitian,  teknik  pengumpulan  data,  dan  teknik  analisis  data,  yang diuraikan secara singkat.
14. Hasil menyajikan hasil analisis data yang sudah final bukan data mentah yang belum diolah.
15. Pembahasan  merupakan  penegasan  secara  eksplisit  tentang  interpretasi  hasil  analisis data, mengaitkan hasil temuan dengan teori atau penelitian terdahulu, serta implikasi hasil temuan dikaitkan dengan keadaan saat ini.
16. Pemaparan  deskripsi  dapat  dilengkapi  dengan  gambar,  foto,  tabel,  dan  grafik  yang semuanya mencantumkan judul, dan sumber acuan jika diperlukan.
17. Istilah dalam bahasa Inggris ditulis dalam huruf miring ( italic ).