Abstract:
Penelitian ini membahas implementasi algoritma Haar Cascade Classifier dalam
pendeteksian wajah secara otomatis. Tujuan penelitian adalah untuk menganalisis
kinerja sistem dalam mengenali wajah pada berbagai kondisi pencahayaan dan pose.
Proses penelitian meliputi pengumpulan citra wajah, pelatihan menggunakan dataset
terdaftar, serta pengujian sistem deteksi dengan kamera. Evaluasi dilakukan
menggunakan confusion matrix dengan parameter True Positive (TP), False Positive
(FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN). Hasil pengujian menunjukkan
bahwa sistem mencapai akurasi 81,82%, presisi 100%, dan recall 81,82%. Nilai presisi
yang tinggi menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi wajah dengan tingkat
ketepatan sangat baik, meskipun masih terdapat beberapa wajah yang gagal terdeteksi.
Penelitian ini membuktikan bahwa Haar Cascade dapat digunakan sebagai metode yang
efisien untuk sistem keamanan maupun absensi berbasis wajah, namun pengembangan
lebih lanjut diperlukan agar dapat bekerja optimal pada kondisi pencahayaan rendah
atau wajah yang tertutup sebagian.
