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

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%.