PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI DETEKSI WAJAH BURONAN BERBASIS WEB

Abstract

Buronan merupakan orang yang sedang dicari keberadaannya dan diburu oleh pihak kepolisian karena melarikan diri dari kasus yang menimpanya.buronan bisa disebut juga DPO,DPO adalah salah satu tahapan yang biasanya dikeluarkan oleh pihak berwenang yaitu kepolisian atau kejaksaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan monitoring orang yang menjadi DPO dengan cara mentraining citra wajah dan digunakan salah satu metode deep neural networks yaitu Convolutional Neural Networks (CNN) sebagai pengenalan wajah secara real-time yang sudah terbukti akurat dalam mengenali citra wajah. Metode ini memerlukan bantuan library OpenCV untuk deteksi banyak wajah dan perangkat Webcam dengan resolu0si full HD dan library Keras untuk proses training data. Berdasarkan hasil pengujian jarak yang di dapatkan dalam sistem guna memperoleh hasil pendeteksian atau mengenali wajah buronan yang sudah di dapatkan dari citra wajah yang sudah capturing dan cropping wajah. Percobaan yang dilakukan oleh orang relawan munggunakan model hasil pelatihan data dari metode CNN yang menunjukkan bahwa intensitas cahaya rendah dan terlalu tinggi berpengaruh dalam proses mengenali wajah. Aplikasi pendeteksi wajah hanya akan mendeteksi wajah apabila jarak kurang dari 7 meter. Pada percobaan menggunakan 3 citra wajah yang sudah di training dan di uji keakuratan wajah yang terdeteksi selama 5 menit didapatkan hasil keakuratan benar 77 % dan salah 22 %. Dari total 101 citra yang terdeteksi yang artinya adalah percobaan sudah menunjukkan kecocokan yang baik dan akurat.