IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI WAJAH DAN BAHU MENGGUNAKAN ALGORITMA FASTER R-CNN MEMANFAATKAN AKTUATOR MOTOR SERVO ARDUINO

Sistem deteksi wajah dan bahu memainkan peran penting dalam interaksi antara manusia dan robot, terutama dalam aplikasi yang membutuhkan pengenalan dan deteksi secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem deteksi wajah dan bahu menggunakan motor servo yang dikendalikan oleh algoritma Faster R-CNN. Algoritma Faster R-CNN dipilih karena kemampuannya dalam mendeteksi objek dengan presisi tinggi dan waktu komputasi yang lebih cepat. Proses penelitian ini mencakup beberapa tahapan penting, mulai dari pengumpulan dataset, pelabelan data, pelatihan model menggunakan Faster R-CNN, hingga implementasi sistem pada perangkat keras Arduino yang terhubung dengan motor servo. Dataset yang digunakan terdiri dari 300 gambar wajah dan bahu yang telah dilabeli menggunakan tools Roboflow. Data terbagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing, data training menggunakan 200 gambar sedangkan data testing menggunakan 100 gambar. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman C++ dan Python, serta dijalankan pada platform Arduino IDE untuk mengendalikan motor servo. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendeteksi dan melacak wajah serta bahu dengan tingkat akurasi sebesar 94%, presisi sebesar 94% dan recall 100%. Uji coba dilakukan dalam jarak pandang hingga 3 meter dan resolusi webcam 1080p. Penggunaan motor servo memungkinkan pergerakan yang presisi dan responsif terhadap perubahan posisi wajah dan bahu.