PENGENALAN WAJAH UNTUK MEMPERCEPAT PROSES PEMILIHAN UMUM: STUDI KASUS IMPLEMENTASI METODE HOG DAN CNN PADA SISTEM EVOTING

Abstract

Cara pemilihan umum, baik dalam aspek teknis maupun pelaksanaannya, masih mengandalkan metode manual
yang dianggap lambat dan rumit. Hal ini disebabkan oleh kebutuhan pemilih untuk membawa undangan fisik,
yang memaksa panitia pemilu untuk memverifikasi data secara individu. Oleh karena itu, penulis mengusulkan
penggunaan metode pemilihan umum elektronik (E-Voting) yang menggunakan pengenalan wajah (face
recognition). Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan Histogram oriented gradient (HoG) dan
Convolutional Neural Network (CNN). Sampel penelitian terdiri dari 32 relawan. Proses pengujian dilakukan
melalui simulasi untuk membandingkan waktu yang diperlukan antara metode manual dan metode E-Voting yang
menerapkan HoG dan CNN. Hasil pengujian simulasi menunjukkan bahwa rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh
metode manual adalah 41.03 detik, sementara rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh metode pengenalan wajah
adalah 22.13 detik. Berdasarkan angka tersebut, sistem E-Voting yang menerapkan pengenalan wajah berhasil
mempercepat proses pemilihan sebesar 46.06%.