Nowadays there are a lot of video creators who prefer to work alone. To maximize the end result they need a skilled camera operator-like system that is able to track the user. This report discusses the development of such system that is able to track the user’s face and record the session. By design, this autonomous system was built to eliminate the presence of a skilled camera operator. Two items among of hardware used are computer and microcontroller. While at software side, it can be listed Arduino program and Python IDE that linked through serial communication. Haar-cascade classifier and detectMultiScale OpenCV module are used to detect the human face. The built system was tested to detect user’s face in three stages: while the user stood still, moved, and being tracked. The first and second test results show a 100% success rate; while the third test gives 98.56% success. To conclude, the tested system functions properly. Di era modern ini, terdapat banyak content creator yang bekerja seorang diri. Untuk menghasilkan video yang maksimal dibutuhkan sebuah sistem yang menyerupai seorang operator kamera yang mampu bergerak mengikuti pengguna. Dalam penelitian ini, dibentuk sebuah sistem perekaman yang mampu mengikuti wajah pengguna sebagai pengganti seorang operator kamera. Dua perangkat keras utama sistem adalah sebuah komputer dan sebuah kontroler mikro. Dari sisi perangkat lunak, digunakan program Arduino dan Python IDE yang terhubung melalui komunikasi serial. Dalam pendeteksian wajah, digunakan classifier wajah yang dibuat menggunakan algoritma haar cascades dan modul OpenCV dan detectMultiScale. Sistem telah diuji dalam tiga tahap. Ketika pengguna diam, bergerak dan diikuti. Dari hasil pengujian pertama dan kedua diperoleh persentase keberhasilan sebesar 100 persen, sedangkan pada pengujian ketiga diperoleh persentase keberhasilan sebesar 98,56 persen, sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem bekerja dengan baik.