Perkembangan Teknologi berkembang dengan sangat cepat,sehingga memberikan banyak manfaat khususnya dalam bidang Teknologi Informasi. Permintaan layanan dengan penggunan teknologi semakin banyak dibutuhkan. Perkembangan teknologi memudahkan untuk bisa menyelesaikan masalah, salah satunya masalah dalam sistem keamanan. Sistem keamanan dibutuhkan dalam segala aspek. Identifikasi identitas individu melalui pengenalan wajah (Face Recognition) secara otomatis merupakan suatu persoalan besar yang menarik dan banyak sekali yang tertarik dengan mengenai hal ini, berbagai macam pendekatan untuk menyelesaikan persoalan ini. Pada penelitian ini, dilakukan pengolahan citra gambar dengan menggunakan Face Recognition. Pembuatan aplikasi ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Proses pembuatan aplikasi ini dengan tahapan Grayscalling, Face detection, ekstraksi, face recognition. Penelitian ini berhasil mengunakan Face Recognition pada 3 Citra dari 10 data wajah pada masing-masing orang. Sehinga total data citra yang digunakan 30 data citra yang diuji. Pada eksperimen yang telah dilakukan terlihat setiap model dipengaruhi oleh jumlah layer CNN dan juga jumlah kernel pada setiap layer CNN. Diperoleh 2 model terbaik yang diperoleh dengan akurasi 100% yaitu model percobaan P3 dengan jumlah layer CNN 1 dan jumlah kernel pada layer CNN 8,dan juga model pada percobaan P6 dengan jumlah layer CNN 2, dan jumlah kernel pada layer CNN 8 & 16. Kata kunci: Face Recognetion, Convolutional Neural Network.

The development of technology moves very fast so that it can have a faster positive impact, especially in the field of information technology. Currently, the demand for services with the use of technology is increasing. The development of technology makes it easier for others to solve problems, one of which is a problem in the security system. A security system is needed in every aspect. Automatic identification of individual identities through Face Recognition is a big interesting problem and many people are interested in this problem. Various kinds of approaches are used to solve this problem. In this study, image processing was carried out using Face Recognition. The application used is made by using Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The process of making this application consists of grayscalling, face detection, extraction, and face recognition stages. Experiments were carried out on 3 images from 10 face data for each person so that the total image data used was 30 image data. The experimental results show that each model is influenced by the number of CNN layers and the number of kernels in each CNN layer. The two best models were obtained with 100% accuracy. The first-best model is obtained with 1 CNN layer and 8 kernels at each CNN layer. The second-best model is obtained with 2 CNN layers and 8 kernels on each CNN layer. Keywords: Face Recognition, Convolutional Neural Network.

http://digilib.polban.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptppolban-gdl-muhammadau-13061