Teknologi pengenalan wajah sudah banyak diimplementasikan dalam kehidupan sehari-hari. Seiring perkembangan kreatifitas gambar tidak lepas dari pengolahan citra digital, seperti dalam sistem pengenalan wajah, pendeteksian posisi wajah merupakan salah satu tahap yang penting. Untuk mendeteksi wajah pada suatu citra dibutuhkan kecepatan dan keakurasian yang cepat dan tepat dalam pendeteksian wajah dengan menggunakan metode pendeteksi wajah yaitu Viola Jones dengan machine learning yang digunakan adalah Adaboost dan SVM. Kedua machine learning ini akan dibandingkan kelebihan dan kekurangannya, sehingga dapat diketahui metode mana yang lebih efisien digunakan dala m pendeteksi wajah (face detection) dilihat dari kecepatan dan keakurasian dari kedua metode tersebut. Hasil dari perbandingan machine learning SVM dan Adaboost Face Detection dengan Metode Viola Jones ini menghasilkan keakurasian yang cukup tinggi pada metode viola jones dengan machine learning Adaboost yaitu sebesar 90% dari total 50 percobaan dengan 30 sampel terdapat wajah dan 20 sampel yang tidak memiliki wajah. Sedangkan pada machine learning SVM tingkat keakurasian yang didapat yaitu sebesar 50%. Rata-rata waktu komputasi yang didapat pada metode AdaBoost sebesar 1,9s dan SVM sebesar 31,19s. Persentase nilai Sensitivitas metode AdaBoost didapat sebesar 86,66% dan SVM sebesar 80%, dan nilai Spesifisitas untuk AdaBoost 95% sedangkan untuk SVM yaitu 20% karena SVM menempatkan banyak sampel dalam kelompok yang ada wajah meskipun sampel tidak memiliki wajah. Hal tersebut mengindikasikan bahwa metode machine learning yang lebih efisien adalah dengan menggunakan metode AdaBoost. Kata kunci: deteksi wajah, viola jones, AdaBoost, SVM, akurasi