ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
4.2. Pengujian Sistem
Pengujian sistem adalah pengumpulan data hasil deteksi wajah menggunakan metode Viola-Jones. Tampilan Hasil Pengujian adalah sebagai berikut:
4.2.1. Tampilan Hasil Pengujian Load File
Tampilan Hasil Pengujian Aplikasi Pendeteksi Wajah Manusia Untuk Menghitung Jumlah Manusia Menggunakan Metode Viola-Jones dapat dilihat sebagai berikut:
Percobaan 1.
Gambar 4.4. Tampilan Percobaan 1
Pada Gambar 4.4 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file Sun-1.jpg yang berukuran 1312.34 KB. Gambar berisi dengan 58 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 64 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 2.3 Detik. Jadi akurasinya = (58/64) x 100 = 90%, error = (64-58)/64 x 100 = 10 % serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 16 buah.
Percobaan 2.
Pada Gambar 4.5 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file Sun-2.jpg yang berukuran 1678.22 KB. Gambar berisi dengan 88 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 90 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 2.4 Detik. Jadi akurasinya (88/90) x 100 = 97%, error = (88-90)/88 x 100 = 2 % serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 19 buah.
Percobaan 3.
Gambar 4.6. Tampilan Percobaan 3
Pada Gambar 4.6 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file Sun-3.jpg yang berukuran 7413.97 KB. Gambar berisi dengan 79 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 75 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 1.3 Detik. Jadi akurasinya (75/79) x 100 = 94%, error = (79-75)/79 x 100 = 5 % serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 13 buah.
Percobaan 4.
Gambar 4.7. Tampilan Percobaan 4
Pada Gambar 4.7 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file Sun-4.jpg yang berukuran 59.17 KB. Gambar berisi dengan 34 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 29 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.3 Detik. Jadi akurasinya (29/34) x 100 = 85%, error = (34-29)/34 x 100 = 14 % serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 1 buah.
Percobaan 5.
Pada Gambar 4.8 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file Sun-5.jpg yang berukuran 69 KB. Gambar berisi dengan 50 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 37 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.6 Detik. Jadi akurasinya (37/50) x 100 = 74%, error = (50-37)/50 x 100 = 26 % serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 0 buah.
Percobaan 6.
Gambar 4.9. Tampilan Percobaan 6
Pada Gambar 4.9 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file 6.jpg yang berukuran 517.72 KB. Gambar berisi dengan 437 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 319 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 3.4 Detik. Jadi akurasinya (319/437) x 100 = 72%, error = (437-319)/437 x 100 = 27 % serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 10 buah.
Percobaan 7.
Gambar 4.10. Tampilan Percobaan 7
Pada Gambar 4.10 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file 9.jpg yang berukuran 2461.78 KB. Gambar berisi dengan 95wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 80 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 2.3 Detik. Jadi akurasinya (80/95) x 100 = 84%, error = (95-80)/95 x 100 = 15% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 8 buah.
Percobaan 8.
Pada Gambar 4.11 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file Sun-8.jpg yang berukuran 153.35 KB. Gambar berisi dengan 51 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 39 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.9 Detik. Jadi akurasinya (39/51) x 100 = 76%, error = (51-39)/51 x 100 = 23 % serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 2 buah.
Percobaan 9.
Gambar 4.12. Tampilan Percobaan 9
Pada Gambar 4.12 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file Sun-9.jpg yang berukuran 66.33 KB. Gambar berisi dengan 43 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 36 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.5 Detik. Jadi akurasinya (36/43) x 100 = 83%, error = (43-36)/43 x 100 = 16% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 2 buah.
Percobaan 10.
Gambar 4.13. Tampilan Percobaan 10
Pada Gambar 4.13 diatas terlihat hasil deteksi wajah dengan nama file Sun-10.jpg yang berukuran 63.5 KB. Gambar berisi dengan 28 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 30 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.4 Detik. Jadi akurasinya (30/28) x 100 = 93%, error = (28-30)/28 x 100 = 7% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 2 buah.
Selanjutnya hasil dari 10 percobaan dimasukkan pada tabel 4.1.
Tabel 4.1. Tampilan Hasil Pengujian Deteksi Wajah Manusia
No. Nama File Jumlah manusia Real Jumlah manusia terdeteksi Size (KB)
Akurasi Error(%) Koreksi Visual 1 Sun-1.jpg 58 64 1313 90 10 16 2 Sun-2.jpg 88 90 1679 97 2 19 3 Sun-3.jpg 79 75 7414 94 5 13 4 Sun-4.jpg 34 29 59.17 85 14 1 5 Sun-5.jpg 50 37 69 74 26 0 6 6.jpg 437 319 517.72 72 27 10
Tabel 4.2. Tampilan Hasil Pengujian Deteksi Manusia (Lanjutan)
No. Nama File Jumlah Manusia Real Jumlah Manusia Terdeteksi Size (KB) Akurasi (%) Error (%) Koreksi Visual 7 9.jpg 95 80 2461.78 84 15 8 8 Sun-8.jpg 51 39 153.35 76 23 2 9 Sun-9.jpg 43 36 66.33 83 16 2 10 Sun-10.jpg 28 30 63.5 93 7 2 Rata-rata 84.8 14.5 7.3
Dari Tabel hasil pengujian di atas menggunakan Load File aplikasi dapat mendeteksi wajah manusia dengan rata-rata akurasi 84.8%, error 14.5%, dan Koreksi Visual 7.3%.
4.2.2. Tampilan Hasil Pengujian Capture Webcam
Tampilan Hasil Pengujian Aplikasi Pendeteksi Wajah Manusia Untuk Menghitung Jumlah Manusia Menggunakan Metode Viola-Jones dapat dilihat sebagai berikut:
Percobaan 1.
Gambar 4.14. Tampilan Percobaan 1
Pada Gambar 4.14 diatas berisi dengan 2 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 2 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.3 Detik. Jadi akurasinya
(2/2) x 100 = 100%, error = (0-0)/0 x 100 = 0% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 0 buah.
Percobaan 2.
Gambar 4.15. Tampilan Percobaan 2
Pada Gambar 4.15 diatas berisi dengan 3 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 4 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.3 Detik. Jadi akurasinya (3/4) x 100 = 75%, error = (4-3)/4 x 100 = 25% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 1 buah.
Percobaan 3.
Gambar 4.16. Tampilan Percobaan 3
Pada Gambar 4.16 diatas berisi dengan 1 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 4 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.2 Detik. Jadi akurasinya (1/1) x 100 = 100%, error = (1-1)/1 x 100 = 0% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 0 buah.
Percobaan 4.
Gambar 4.17. Tampilan Percobaan 4
Pada Gambar 4.17 diatas berisi dengan 15 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 14 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 2.1 Detik. Jadi akurasinya (14/15) x 100 = 93%, error = (15-14)/15 x 100 = 6% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 4 buah.
Percobaan 5.
Gambar 4.18. Tampilan Percobaan 5
Pada Gambar 4.18 diatas berisi dengan 12 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 10 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 1.5 Detik. Jadi akurasinya (10/12) x 100 = 83%, error = (12-10)/12 x 100 = 16% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 3 buah.
Percobaan 6.
Gambar 4.19. Tampilan Percobaan 6
Pada Gambar 4.19 diatas berisi dengan 38 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 29 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 1.8 Detik. Jadi akurasinya (29/38) x 100 = 76%, error = (38-29)/38 x 100 = 23% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 3 buah.
Percobaan 7.
Gambar 4.20. Tampilan Percobaan 7
Pada Gambar 4.20 diatas berisi dengan 10 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 11 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 1.1 Detik. Jadi akurasinya (10/11) x 100 = 90%, error = (10-11)/10 x 100 = 10% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 2 buah.
Percobaan 8.
Gambar 4.21. Tampilan Percobaan 8
Pada Gambar 4.21 diatas berisi dengan 8 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 5 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.2 Detik. Jadi akurasinya (5/8) x 100 = 62%, error = (8-5)/8 x 100 = 37% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 0 buah.
Percobaan 9.
Gambar 4.22. Tampilan Percobaan 9
Pada Gambar 4.22 diatas berisi dengan 17 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 14 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.6 Detik. Jadi akurasinya (14/17) x 100 = 82%, error = (17-14)/17 x 100 = 17% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 0 buah.
Percobaan 10.
Gambar 4.23. Tampilan Percobaan 10
Pada Gambar 4.23 diatas berisi dengan 19 wajah manusia, hasil yang terdeteksi oleh aplikasi ada 13 wajah manusia dengan lama waktu deteksi 0.5 Detik. Jadi akurasinya (13/19) x 100 = 68%, error = (19-13)/19 x 100 = 31% serta koreksi visual (posisi kotak yang salah yang ditunjuk dengan panah warna kuning) = 0 buah.
Selanjutnya hasil dari 10 percobaan dimasukkan pada tabel 4.2.
Tabel 4.3. Hasil Pengujian Deteksi Wajah Manusia Capture Webcam
No. Jumlah Manusia Real
Jumlah Manusia Terdeteksi
Akurasi (%) Error (%) Koreksi Visual
1. 2 2 100 0 0 2. 3 4 75 25 1 3. 1 1 100 0 0 4. 15 14 93 6 4 5. 12 10 83 16 3 6. 38 29 76 23 3 7. 10 11 90 10 2 8. 8 5 62 37 0 9. 17 14 82 17 0 10. 19 13 68 31 0 Rata-rata 82.9 16.5 1.3
Dari Tabel hasil pengujian di atas menggunakan Capture Webcam aplikasi dapat mendeteksi wajah manusia dengan rata-rata akurasi 82.9%, error 16.5%, dan Koreksi Visual 1.3%.
5.1Kesimpulan
Setelah merancang dan mengaplikasikan perangkat lunak Mendeteksi Wajah dan Menghitung Jumlah Manusia Menggunakan Metode Viola-Jones, maka diperoleh hasil pengujian adalah sebagai berikut:
1. Aplikasi dapat melakukan deteksi wajah manusia pada file citra digital dan
capture.
2. Metode Viola-Jones sangat cocok digunakan untuk melakukan pendeteksian objek karena memiliki akurasi pendeteksian yang baik dan waktu akurasi yang cepat.
3. Aplikasi ini dapat mendeteksi wajah manusia menggunakan Load File dengan rata-rata akurasi 84.8%, error 14.5%, dan Koreksi Visual 7.3%. Dengan waktu pendeteksian sekitar 0.3 detik sampai dengan 4 detik. Tergantung dimensi dari file citra. Jika semakin besar dimensi maka waktu pendeteksian semakin lama. 4. Aplikasi ini dapat mendeteksi wajah manusia menggunakan Capture Webcam
dengan rata-rata akurasi 82.9%, error 16.5%, dan koreksi visual 1.3%. Dengan waktu pendeteksian sekitar 0.2 detik sampai dengan 2 detik.
5.2Saran
Adapun saran-saran yang untuk penelitian maupun pengembangan berikutnya adalah: 1. Membandingkan hasil deteksi dengan menggunakan metode lainnya antara
lain metode jaringan saraf tiruan maupun genetika.
2. Melakukan deteksi wajah dengan tingkat pencahayaan minimal atau kondisi noise.