## ISSN 2085-4552

## Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis dan k Nearest Neighbor
Fandiansyah 1 , Jayanti Yusmah Sari 2 , Ika Purwanti Ningrum 3 ,
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Kendari, 93232, Indonesia lastfandiansyah@gmail.com 1 , jayanti.yusmah.sari@gmail.com 2 , ika.purwanti.n@gmail.com 3

## Diterima 12 April 2017 Disetujui 2 Juni 2017
Abstract—Face  recognition  is  one  of  the  biometric system  that  mostly  used  for  individual  recognition  in  the absent machine or access control. This is because the face is the most visible part of human anatomy and serves as the first  distinguishing  factor  of  a  human  being.  Feature extraction and classification are the key to face recognition, as they are to any pattern classification task.
In this paper, we describe a face recognition method based on  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA)  and  k-Nearest Neighbor classifier. LDA used for feature extraction, which directly  extracts  the  proper  features  from  image  matrices with  the  objective  of maximizing  between-class  variations and minimizing  within-class  variations.  The  features  of  a testing image will be compared to the features of database image using K-Nearest Neighbor classifier. The experiments in this paper are performed by using using 66 face images of 22 different people. The experimental result shows that the recognition accuracy is up to 98.33%.
Index  Terms—face  recognition,  k  nearest  neighbor, linear discriminant analysis.

## I. P ENDAHULUAN
Sistem biometrika adalah teknologi pengenalan diri menggunakan bagian tubuh manusia seperti sidik jari, telinga, wajah, geometri tangan, telapak tangan, retina, gigi dan bibir [1]. Pengenalan wajah menjadi salah satu sistem  biomterika  yang  paling  banyak  digunakan untuk identifikasi personal, misalnya pada penggunaan mesin absensi atau akses control . Hal ini karena wajah merupakan  salah  satu  biometrika  yang  paling  umum digunakan  untuk  mengenali seseorang [2]. Selain itu, pengenalan wajah juga tidak mengganggu kenyamanan seseorang saat akuisisi citra. Pada sistem pengenalan  wajah,  citra  wajah  dari  seorang  individu akan diakuisisi sebagai citra masukan yang kemudian dicocokkan  dengan  sekumpulan  citra  wajah  yang sebelumnya  telah  disimpan  di  dalam database untuk mengenali citra wajah dari individu tersebut.
Penelitian tentang pengenalan wajah telah dimulai sejak tahun 1970-an [3]. Secara umum, ada 4 tahapan
dalam  sistem  pengenalan  wajah  yaitu  akusisi  citra wajah, preprocessing ,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi citra  wajah  tersebut.  Dari  keempat  tahapan  tersebut, tahapan  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  merupakan tahapan yang paling penting dalam sistem pengenalan wajah [4].
Ada  banyak  metode  ekstraksi  fitur  yang  telah dikembangkan  untuk  membangun  sistem  pengenalan wajah.  Dari  semua  metode  tersebut,  masing-masing memiliki kelebihan dan kelemahan. Ada metode yang membutuhkan  waktu  komputasi  yang  cepat  namun mengorbankan  tingkat  akurasi  pengenalan,  dan  ada pula  metode  dengan  tingkat  akurasi  pengenalan  yang tinggi  namun  membutuhkan  waktu  komputasi  yang lama.  Baik waktu komputasi maupun tingkat akurasi pada sistem pengenalan wajah, keduanya dipengaruhi oleh metode yang digunakan pada tahap ekstraksi fitur [4] dan metode yang digunakan pada tahap klasifikasi [5].  Oleh  karena  itu,  untuk  mengoptimalkan  waktu komputasi tanpa harus  mengorbankan tingkat akurasi pengenalan,  penelitian  ini  membangun  sistem pengenalan  wajah  dengan  memfokuskan  pada  kedua tahapan  yaitu  tahapan  ekstraksi  fitur  dan  tahapan klasifikasi.
Salah  satu  metode  ekstraksi  fitur  yang  telah digunakan  untuk  sistem  pengenalan  wajah  yaitu Principal  Component  Analysis (PCA).  Metode  PCA bertujuan untuk mereduksi dimensi dengan melakukan transformasi linear dari suatu ruang berdimensi tinggi ke  dalam  ruang  berdimensi  rendah  [6].  Namun, kelemahan  dari  metode  PCA  adalah  kurang  optimal dalam  pemisahan  antar  kelas  sehingga  dapat mempengaruhi  tingkat  akurasi  pengenalan  wajah  [7]. Untuk mengatasi masalah tersebut, Belhumeur dkk [7] memperkenalkan Linear Discriminant Analysis (LDA) untuk  pengenalan  wajah.  Metode  ini  bekerja  dengan menemukan  subruang  linear  yang  memaksimalkan perpisahan  dua  kelas  pola  menurut Fisher  Criterion (bobot fisher kriteria). Hal ini dapat diperoleh dengan

## ISSN 2085-4552
meminimalkan  jarak  matriks  sebaran within-class S w dan  memaksimalkan  jarak  matriks  sebaran between- class S b secara simultan sehingga menghasilkan fisher criterion yang  maksimal.  LDA  akan  menemukan subruang  linear  di  mana  kelas-kelas  saling  terpisah dengan  memaksimalkan fisher  criterion [2] . Metode LDA  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagai  metode ekstraksi fitur untuk mengoptimalkan pemisahan antar kelas  citra  wajah  sehingga  hasil  pengenalannya  lebih akurat.  Dengan  demikian,  metode  LDA  akan  diuji berdasarkan tingkat akurasi pengenalan.
Setelah  melalui  tahapan  ekstraksi  fitur,  fitur-fitur penting  dari  citra  wajah  nantinya  akan  digunakan untuk  proses  klasifikasi  atau  pengenalan.  Metode klasifikasi  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode klasifikasi k nearest neighbor . Metode klasifikasi k nearest  neighbor memiliki  komputasi yang lebih sederhana namun kemampuan klasifikasinya lebih baik dibandingkan dengan metode lain seperti Hidden Markov Model dan metode Kernel method  [5].  Metode k nearest  neighbor adalah  suatu metode  yang  menggunakan  algoritma supervised di mana  hasil  dari query  instance masukan  akan diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori pada k nearest  neighbor [5].  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengimplementasikan  metode  ekstraksi  fitur Linear  Discriminant  Analysis (LDA)  dan  metode klasifikasi k nearest  neighbor untuk  membangun sistem  pengenalan  wajah  dengan  tingkat  akurasi pengenalan  yang  tinggi  dan  waktu  komputasi  yang optimal.
Pembahasan  penelitian  ini  dibagi  dalam  beberapa bagian.  Analisis  masalah  dan  penelitian  terkait diuraikan pada  bagian  “PENDAHUULUAN”. Metodologi  penelitian  yang  diusulkan  dibahas  pada bagian “METODE PENELITIAN”. Selanjutnya, hasil pengujian  dibahas  pada  bagian  “HASIL  dan PEMBAHASAN”.  Adapun  kesimpulan  dan  saran untuk  penelitian  selanjutnya  dibahas  pada  bagian “KESIMPULAN dan SARAN”,

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan Sistem
Sistem  pengenalan  wajah  menggunakan  metode Linear  Discriminant  Analisys (LDA)  dan k nearest neighbor dirancang  agar  dapat  mendeteksi  wajah seseorang pada citra digital kemudian mengenali citra wajah  tersebut  dengan  cara  mencocokkan  hasil ekstraksi fiturnya dengan fitur citra wajah yang sudah disimpan di dalam database .
Dalam  penenelitian  ini,  digunakan  66  citra  wajah yang berformat *.png dan  berasal dari 22 Mahasiswa Jurusan  Teknik  Informatika  Universitas  Halu  Oleo.
Setiap  individu  masing-masing  mempunyai  3  citra wajah  dengan  ekspresi  yang  berbeda-beda.  Jumlah data citra wajah yang akan diidentifikasi sebanyak 56 citra  meliput:  20  citra  dari  20  individu  yang  datanya ada di database , 20 citra dari 20 individu yang datanya ada  di database namun  diberikan  gangguan ocean distortion , 12 citra dari 12 individu yang datanya ada di  dalam database namun  diakuisisi  dengan  pose wajah yang berbeda, serta 4 citra dari 4 individu yang berbeda  namun  diakuisisi  dengan  pencahayaan  yang berbeda.  Gambar.  1  menunjukkan  gambaran  umum sistem yang diusulkan.

## Gambar 1. Gambaran Umum Sistem

## B. Perancangan Proses
Perancangan  proses  dibagi  menjadi  dua  yaitu perancangan  tahap preprocessing ,  dan  perancangan tahap processing yang  meliputi  ekstraksi  fitur  dan pengenalan  ( recognize ).  Gambar  1  menggambarkan proses  yang dilakukan oleh  sistem. Proses  yang akan dilakukan  pertama  adalah  tahap  akuisis  citra testing maupun  citra database berfungsi  untuk  pengambilan citra wajah, tahap preprocessing yang berfungsi untuk menyeragamkan ukuran citra wajah dan memperbaiki kualitasnya  sebelum  melalui  tahap  ekstraksi  fitur. Selanjutnya  akan  dimulai  pembentukan  fitur  citra testing yang  berfungsi  mengekstraksi  ciri  fitur  citra untuk  dipergunakan  sebagai  perhitungan  mencari bobot.
Tahap pembentukan fitur citra database berfungsi sama seperti ekstraksi citra testing . Proses pengenalan menggunakan  metode  klasifikasi k  nearest  neighbor yang berfungsi untuk mengelompokkan informasi fitur citra  dari  proses  pembentukan  fitur  citra database , kemudian  dilakukan  klasifikasi  pada  sistem  dengan data yang sudah diberikan label .

## C. Preprocessing citra
Citra  wajah  yang  disimpan  di database dan  citra yang  akan  diidentifikasi  harus  melalui  tahap

## ISSN 2085-4552
preprocessing terlebih  dahulu  yang  meliputi  akuisisi citra,  konversi  citra  RBG- grayscale ,  dan  ekualisasi histogram. Berikut tahapan preprocessing yang harus dilakukan secara berurutan.
1) Akuisisi  citra  wajah  menggunakan webcam laptop. Citra hasil akuisisi merupakan citra RGB 24  bit  berformat  PNG  dengan  ukuran  92  x  112 piksel.
2) Konversi citra  wajah hasil akuisisi dari  RGB ke grayscale .
3) Ekualisasi  histogram  ( histogram  equalization ), hasilnya akan disimpan untuk proses pengenalan selanjutnya yang terdiri dari 66 citra yang ada di dalam database wajah dan 22 citra sebagai citra testing . Tahapan ini merupakan tahapan terakhir dari preprocessing citra wajah.

## D. Processing Citra
Pada tahapan processing , akan diterapkan metode LDA untuk menghasilkan vektor fitur dari citra wajah dan  melakukan  pencocokan  vektor  fitur  citra  di database dengan vektor fitur citra testing menggunakan perhitungan k nearest neighbor.

## D.1. Proses Pembentukan Vektor Fitur Citra
Setelah  melakukan  tahapan preprocessing ,  maka selanjutnya adalah proses ekstrasi fitur citra. Ekstraksi fitur  dilakukan  pada  citra testing maupun  citra  yang ada  di  dalam database . Pada  tahap  awal  proses ekstraksi fitur pada penelitian ini digunakan Algoritma Eigenface sebagai  salah  satu  algoritma  berbasis metode  PCA  ( Principal  Component  Analysis )  untuk memperoleh  bobot.  Bobot  tersebut  selanjutnya  akan digunakan  pada  metode  LDA  ( Linear  Discriminant Analysis ) untuk membentuk vektor fitur citra wajah.
Perhitungan PCA [6]
Eigenface merupakan  salah  satu  algoritma pengenalan wajah manusia yang berbasis metode PCA. Untuk  menghasilkan eigenface ,  sekumpulan  citra digital  dari  wajah  manusia  diambil  pada  kondisi pencahayaan  yang  sama  kemudian  dinormalisasikan dan  diproses  pada  resolusi  yang  sama  (misal m x n ), kemudian  citra  tersebut  diperlakukan  sebagai  vektor dimensi m x n di mana komponennya diambil dari nilai piksel citra.
Berikut  langkah-langkah  Algoritma Eigenface untuk memperoleh bobot dari citra database .
a. Mengubah M jumlah  citra  di database dengan ukuran B x K (92 x 112) piksel ke dalam bentuk vektor Y dengan panjang 1 x 10304.
X = [ 𝑈 1,1 …     𝑈 1,92 ⋮            ⋱            ⋮ 𝑈 112,1 …   𝑈 112,92 ]
Y = [Γ 1 , Γ 2 , ... , ... , Γ 10304 ] b. Simpan vektor dari 66 citra di database ke dalam list image ( S ).
𝑆 =   [ 𝛤 1 𝛤 2 … 𝛤 66 ] = [ 𝑈 1,1 𝑈 1,2 …   𝑈 1,10304 𝑈 2,1 𝑈 2,2 …   𝑈 2,10304
…      …      …          … 𝑈 66,1 𝑈 66,2 …   𝑈 66,10304 ]
c. Mencari  matriks  rata-rata  (Ѱ)  dari  semua  piksel citra di database P m dengan m merupakan jumlah piksel citra dan M adalah jumlah citra di database , dengan  menggunakan  persamaan  (4)  sehingga dihasilkan  matriks  vektor  rata-rata  dengan dimensi 1 x 10304.
Ѱ = 1 𝑀 ∑ 𝑃 𝑚 𝑀 𝑚=1 ;  𝑚 = 1,2, . . 𝑀
d. Menghitung selisih (Φ) antara citra di database Γ m dengan nilai tengah (Ѱ) menggunakan persamaan (5) sehingga diperoleh matriks selisih Φ berukuran 66 x 10304.
Φ = 𝛤 𝑀 − Ѱ
e. Kemudian  tentukan  matriks  kovarian C dengan mengalikan  selisih  Φ  dan  matriks transpose Φ T menggunakan  persaamaan  (6).  Matriks C yang diperoleh nanti berukuran 66 x 66.
𝐶 = Φ Φ T
f. Tentukan nilai eigenvalue ( λ ) dan eigenvector ( υ ) dari matriks kovarian C menggunakan persamaan
(7).  (λ)  yang  diperoleh  berukuran  1  x  66  dan sedangkan υ berukuran 66 x 66.
𝐶 𝑉  =  λ 𝑉
(C −  λI)𝑉 = 0
(Φ Φ T − λI)𝑉 = 0 Dengan I adalah  matriks  identitas, λ adalah eigenvalue dari C dan V adalah eigenvector yang bersesuian dengan λ . Untuk mencari nilai λ , maka determinant ( C - λ𝐼 ) harus sama dengan 0. Setiap citra akan memiliki n buah λ, ambil λ dengan nilai tertinggi  dan  cari eigenvector yang  bersesuian dengan λ tersebut.  Setiap eigenvector akan memiliki panjang M elemen.
g. Masukkan  nilai eigenvector ( v )  yang  dipilih  ke dalam matriks eigenface ( Ek ) dengan mengalikan v yang  berukuran M x M ( M= 66)  dengan  matriks selisih Φ yang berukuran M x BK ( BK =10304) dan simpan hasilnya dalam matriks yang berukuran M x BK .
𝐸 𝑘 = ∑ 𝑣 𝑘 𝛷 𝑘 𝑀 𝑘=1 ;  𝑘 = 1,2, … , 𝑀
h. Normalisasi eigenface dengan  menggunakan persamaan  (9),  dan  simpan eigenface hasil (1)
(2) (3) (4)
(7) (5) (6) (8)

## ISSN 2085-4552
normalisasi ini ke dalam matriks En berukuran 45 x 10304 pada feature extraction .
𝐸 𝑛𝑘 = 𝐸 𝑘 𝐸 𝑘 , 𝐸 𝑘 𝑇
i. Hitung bobot dengan mengalikan matriks selisi Ф k berukuran M x BK dengan matriks transpose dari E nk yang  berukuran BK x M ,  menggunakan persamaan (10).
ѡ = Φ 𝑘 x 𝐸 𝑛𝑘 𝑇
(10)
j. Bobot  yang  diperoleh  merupakan  nilai  ciri  yang yang  digunakan  dalam  proses  pengenalan selanjutnya. Simpan bobot ini ke dalam matriks Ω berukuran M x N dengan N < M.

## Perhitungan LDA
LDA  bekerja  berdasarkan  analisis  matriks penyebaran yang bertujuan menemukan suatu proyeksi optimal  sehingga  dapat  memproyeksikan  data input pada  ruang  dengan  dimensi  yang  lebih  kecil  dimana semua  pola  dapat  dipisahkan  semaksimal  mungkin. Karenanya  untuk  tujuan  pemisahan  tersebut  maka LDA akan mencoba untuk memaksimalkan penyebaran data-data input di antara kelas-kelas yang berbeda dan sekaligus juga meminimalkan penyebaran input pada  kelas  yang  sama.  Perbedaan  antar  kelas direpresentasikan  oleh  matriks Sb dan  perbedaan dalam kelas direpresentasikan oleh matriks Sw . Berikut langkah-langkah pembentukan vektor fitur citra wajah menggunakan metode LDA [8][9].
a. Hasil dari bobot eigenfaces ( E k ) dijadikan sebagai input yang akan ditranformasikan ke dalam vektor kolom.
b. Menghitung  rata-rata  dalam  kelas  ( m i )  dan  rata- rata  keseluruhan  kelas  ( m )  dari  seluruh  citra  di database .
c. Menghitung matriks sebaran antar kelas ( between class scatter matrix, S b ).
𝑆 𝑏 = ∑ 𝑛 𝑖 (𝑚 𝑖 − 𝑚 0 )(𝑚 𝑖 − 𝑚 0 ) 𝑇 𝑘 𝑖=1
d. Menghitung  matriks  sebaran  dalam  kelas ( within class scatter matrix S w ).
𝑆 𝑤 = ∑ ∑ (𝑥 𝑖 (𝑗) − 𝑚 𝑖 ) (𝑥 𝑖 (𝑗) −   𝑚 𝑖 ) 𝑇 𝑛𝑖 𝑗=1 𝑘 𝑖=𝑖 (12)
e. Memproyeksikan  matriks  sebaran  dalam  kelas. Matriks  sebaran  dalam  kelas  ( S w )  adalah  jarak matriks  dalam  kelas  yang  sama,  menggunakan persamaan (13).
𝐽 2 (𝑊) = 𝑚𝑎𝑥𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 ((𝑊 𝑇 𝑆 𝑤 𝑊) −1 (𝑊 𝑇 𝑆 𝑏 𝑊))
f. Mencari eigen value (λ) dan nilai eigenvector (υ) menggunakan persamaan (14).
𝑆 𝑏 𝜐 = λ𝑆 𝑤 𝜐
g. Mengurutkan eigen value (λ) sesui dengan urutan nilai yang ada pada nilai eigen dari besar ke kecil. Selanjutnya proyeksi menggunakan k -1 eigenvector (υ) (di mana k adalah jumlah kelas).
h. Memproyeksikan  seluruh  citra  asal  (bukan centerend  image )  ke fisher  basis vektor  dengan menghitung dot product dari citra asal V T ke tiap- tiap fisher basis vector x i menggunakan persamaan (15).
ū 𝑥 = 𝑉 𝑇 𝑥 𝑖
(9)
(11) (13)
(14) (15)

## ISSN 2085-4552
Gambar 2. Proses Pembentukan Vektor Fitur Citra Database
Pembentukan  vektor  fitur  untuk  pengenalan wajah memiliki beberapa tahapan seperti yang telah ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Untuk  ekstraksi  fitur citra testing yang telah melalui tahap preprocessing dilakukan  langkah-langkah  yang  sama  dengan ekstraksi fitur citra pada citra database . Perbedaanya
hanya  terletak  pada  jumlah  citra  ( M ),  jika  pada ekstraksi fitur citra database nilai M =66, maka pada ekstraksi fitur citra testing, nilai M =1.
D.2. Proses Pencocokan Fitur

## ISSN 2085-4552
Pencocokan  bertujuan  untuk  menentukan  kelas dari suat citra testing berdasarkan ciri-ciri yang telah diekstraksi.  Proses pencocokan fitur hasil ekstraksi menggunakan metode klasifikasi k nearest neighbor (kNN) .  Metode  klasifikasi k nearest neighbor merupakan  pengembangan  dari  metode  klasifikasi nearest neighbor (NN) [5] . Pada metode klasifikasi nearest neighbor ,  citra  masukan  akan  diuji berdasarkan jarak fiturnya dengan fitur citra lain di dalam database untuk memperoleh satu citra dengan nilai  jarak  fitur  paling  minimum.  Citra  ini  disebut dengan ketetanggaan terdekat.
Pada  metode  klasifikasi nearest neighbor, diperoleh  satu  citra  yang  memiliki  jarak  minimum dengan citra uji. Sedangkan pada metode klasifikasi k nearest neighbor dihasilkan citra sample sejumlah k yang  memiliki  jarak  minimum  dengan  citra  uji. Setiap  citra  sampel  tersebut  masing-masing memiliki label kelas. Citra uji akan diklasifikasikan ke  dalam  suatu  kelas  dengan  jumlah  citra  sampel yang  paling  banyak  dari  citra  sample  sejumlah k. Nilai k pada kNN ini mempengaruhi performansi dari metode klasifikasi kNN [5].
Metode klasifikasi k nearest neighbor
melakukan
proses pencocokan/pengenalan berdasarkan  jumlah  tetangga  terdekat  untuk penentukan  kelasnya.  Untuk  mencari  jarak  kelas menggunakan perhitungan jarak euclidean distance . Tahapan  dalam  metode  klasifikasi k  nearest neighbor yaitu [10]:
a. Menentukkan nilia k .
b. Menghitung  jarak  antara  citra testing dengan seluruh  citra  pada database menggunakan persamaan euclidean distance , persamaan (16) dan  menentukan  citra  terdekat  dengan  citra testing berdasarkan nilai k .
𝑑 𝑖 = √∑ (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1 (16)
c. Menentukan  hasil  klasifikasi  berdasarkan kelas yang memiliki anggota terbanyak.
d. Jika  terjadi  konflik  atau  keadaan  seimbang pada kelas dengan jumlah anggota yang sama maka digunakan pemecahan konflik.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Preprocessing
Tahap preprocessing berfungsi untuk menyiapkan  citra  sebelum  proses  ekstraksi  fitur. Preprocessing dalam penelitian ini meliputi akuisisi citra,  konversi  citra  RGB- grayscale dan  ekualisasi histogram .  Dari Gambar  3,  dapat  dilihat  bahwa output dari  tahap preprocessing berupa  citra
grayscale yang telah mengalami ekualisasi histogram.
Gambar 3. Contoh Hasil Preprocessing

## B. Ektraksi fitur
Selanjutnya citra akan diproses melalui tahapan ekstraksi  fitur  untuk  membuat  suatu set  fisherface dari  citra database menggunakan  perhitungan Principal Component Analysis dan Linear Discriminant  Analysis . Fisherface ini  sebenarnya merupakan  seatur  vektor  eigen  dengan  nilai  eigen tertentu  yang  ditampilkan  ke  dalam  gambar  dua dimensi dengan mode grayscale . Suatu set fisherface setiap  gambar  wajah  dapat  diekstraksi  kembali dengan bobot yang berbeda beda dari tiap fisherface.
Bobot fisherface tersebut  dibandingkan  untuk melakukan pencocokan dari citra testing .
Gambar 4. Hasil Ektraksi Fitur Citra Database
Gambar  4  merupakan  hasil  dari  ektraksi  fitur citra database menggunakan metode LDA, walaupun  hasil  ekstraksi  fitur  tidak  menyerupai gambar  aslinya,  akan  tetapi  setiap  gambar  yang merupakan satu kelas memiliki gambar yang hampir sama yang diproyeksikan ke dalam kelas yang sama perbedaan  gambarnya  dapat  dihilangkan  atau diekstraksi dengan menjadi satu gambar.

## C. Hasil Pengujian
Pengujian sistem
pengenalan wajah menggunakan  metode  LDA  dan k- NN  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  skenario  uji coba. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 20 citra wajah dari individu yang citra wajahnya sudah

## ISSN 2085-4552
disimpan terlebih dahulu di dalam database . Setiap individu  memiliki  3  sampel  citra  wajah  pada database .
Pengujian I menggunakan citra uji normal, yaitu citra  wajah hasil akuisisi dengan pose dan ekspresi berbeda-beda.  Hasil  dari  pengujian  ini  ditunjukkan pada  Tabel  1.  Adapun  pengujian  II  dilakukan menggunakan  citra  uji  dengan  gangguan ocean distortion . Pengujian ini bertujuan untuk mengukur performansi  sistem  pengenalan  wajah  yang  dibuat dalam  penelitian  ini.  Hasil  dari  pengujian  kedua ditunjukkan  dalam  Tabel  2.  Hasil  pengujian  pada Tabel 1 dan Tabel 2 berupa pengenalan yang kurang
tepat  yaitu  citra  uji  dikenali  sebagai  wajah  dari individu lain, diberi tanda kotak merah.
Tabel 1 menunjukkan bahwa dari hasil uji coba pertama, yaitu pengujian dengan citra wajah normal menggunakan  nilai k =3,  5  dan  7,  diperoleh  satu pengenalan  wajah  yang  kurang  tepat  yaitu  pada individu  ke-12.    Sedangkan  pada  Tabel  2,  dapat dilihat bahwa terdapat 8 kesalahan pengenalan saat uji coba kedua menggunakan citra wajah yang diberi efek gangguan ocean distortion yaitu pada individu ke-6 dan ke-12 untuk k =3, pada individu ke-11, 12 dan 13 untuk k =5 dan pada individu ke-9, 12 dan 13 untuk k =7.

## Tabel 1 Hasil Pengujian I Menggunakan Citra Uji Normal
No Citra Testing Hasil pengenalan menggunakan kNN disertai jarak ( d ) No Citra Testing Hasil pengenalan menggunakan kNN k =3 k=5 k=7 k =3 k=5 k=7
1
d = 0.1798 d = 0.1485 d = 0.1485
11
d = 0.1054 d = 0.10548 d = 0.1305
2
d = 0.2705 d = 0.2529 d = 0.2323
12
d = 0.1942 d = 0.1942 d = 0.2983
3
d = 0.0638 d = 0.1014 d = 0.2577
13
d = 0.2035 d = 0.3035
d = 0.3894
4
d = 0.0930 d = 0.1184 d = 0.1474
14
d = 0.1899 d = 0.1903
d = 0.4398
5
d = 0.3567 d = 0.3238 d = 0.3238
15
d = 0.2866 d = 0.2886
d = 0.3429
6
d = 0.2853 d = 0.3233 d = 0.3238
16
d = 0.1987 d = 0.2289 d = 0.2389
7
d = 0.0972 d = 0.0659 d = 0.0955 17 d = 0.1142 d = 0.1873 d = 0.1873
8
d = 0.1939 d = 0.2199 d = 0.2199
18
d = 0.1639 d = 0.2254
d = 0.2254
9
d = 0.2388 d = 0.2493 d = 0.1762
19
d = 0.1375 d = 0.1459 d = 0.7834
10
d = 0.2707 d = 0.3060 d = 0.0760
20
d = 0.2108 d = 0.2108 d = 0.2108

## ISSN 2085-4552
Tabel 2 Hasil Pengujian II Menggunakan Citra Uji Dengan Penambahan Gangguan Ocean Distortion
No Citra Testing Hasil pengenalan menggunakan kNN disertai jarak ( d ) No  Citra Testing Hasil pengenalan menggunakan kNN k =3 k=5 k=7 k =3 k=5 k=7
1
d = 0.0881 d = 0.1177 d = 0.1177 11 d = 0.1320 d = 0.1320 d = 0.1320
2
d = 0.1267 d = 0.1267 d = 0.1267 12 d = 0.0319 d = 0.0627 d = 0.0627
3
d = 0.0760 d = 0.1091 d = 0.1091 13 d = 0.0940 d = 0.1203 d = 0.1203
4
d = 0.1626 d = 0.1626 d = 0.1626 14 d = 0.1824 d = 0.1824 d = 0.1824
5
d = 0.1672 d = 0.1672 d = 0.1672 15 d = 0.1732 d = 0.1752 d = 0.2939
6
d = 0.1427 d = 0.1784 d = 0.1784 16 d = 0.1767 d = 0.1767 d = 0.1912
7
d = 0.1677 d = 0.1677 d = 0.1677
17
d = 0.1253 d = 0.1284 d = 0.1252
8
d = 0.2297 d = 0.1097 d = 0.2297
18 d = 0.1808 d = 0.1808 d = 0.1802
9
d = 0.2218 d = 0.2218 d = 0.2218
19 d = 0.1101 d = 0.1459 d = 0.1101
10
d = 0.1380 d = 0.1380 d = 0.1380
20 d = 0.1398 d = 0.1402 d = 0.1398
Tabel 3. Hasil Pengujian I
Nilai k Benar Salah Citra Testing Akurasi 3 20 0 20 100% 5 20 0 20 100% 7 19 1 20 95% Rata-rata akurasi pengenalan 98.33% Tabel 4. Hasil Pengujian II Nilai k Benar Salah Citra Testing Akurasi 3 18 2 20 90% 5 17 3 20 85% 7 17 3 20 85% Rata-rata akurasi pengenalan 86.66%
Tabel  3  dan  Tabel  4  menunjukkan  akurasi pengelanan terhadap citra uji yang normal dan citra uji  dengan  gangguan ocean  distortion .  Akurasi pengenalan  dihitung  berdasarkan  hasil  pengujian

## ISSN 2085-4552
pada Tabel 1 dan 2, dengan membandingan jumlah citra  uji  dengan  hasil  pengenalan  benar  terhadap jumlah seluruh citra yang diuji dengan menggunakan persamaan (17).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑒𝑛𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝑥100 % (17)
Dari  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  nilai  akurasi tertinggi yaitu 100% untuk pengujian pertama, yaitu pengenalan  citra  uji  normal  diperoleh  dengan k =3 dan k =5.  Sedangkan  untuk  nilai  akurasi  tertinggi yaitu  90%  pada  pengujian  kedua  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 4, diperoleh pada nilai k =3. Hal  ini  tidak  berarti  bahwa  nilai k =3  lebih  baik dibandingkan dengan k =5 atau 7. Hasil uji coba ini hanya  menunjukkan  bahwa  nilai k yang  sesuai dengan data pada penelitian ini adalah k =3. Adapun akurasi  rata-rata  yang  diperoleh  pada  pengujian pertama  dan  kedua  secara  berturut-turut  yaitu sebesar  98.33%  dan  86.66%.  Hasil  pengujian  ini membuktikan  bahwa  metode Linear  Discriminant Analisys dan k nearest neighbor mampu mengoptimalkan  hasil  pengenalan  pada  sistem pengenalan  wajah.  Hal  ini  terlihat  dari  tingkat akurasi  pengenalan  yang  cukup  tinggi  baik  pada pengujian  I  yang  menggunakan  citra  uji  normal maupun pada pengujian II yang menggunakan citra uji dengan gangguan ocean distortion .
IV. K ESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dibangun sistem pengenalan  wajah  menggunakan  metode Linear Discriminant  Analisys dan k  nearest  neighbor . Metode Linear  Discriminant  Analisys digunakan untuk  mengekstraksi  fitur  citra  wajah  sedangkan metode k  nearest  neighbor digunakan  untuk mencocokkan  fitur  citra  wajah  pada  tahap pegenalan. Sistem telah diuji menggunakan 66 citra wajah  dari  22  individu.  Pengujian  menggunakan citra  wajah  dalam  keadaan  normal  menghasilkan rata-rata  akurasi  pengenalan  sebesar  98.33% sedangkan  pengujian  menggunakan  citra  wajah dengan  gangguan noise menghasilkan  rata-rata akurasi  pengenalan  sebesar  86,66%.  Berdasarkan hasil  pengujian  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  pengenalan  wajah  yang  dibangun menggunakan metode Linear Discriminant Analisys dan k  nearest  neighbor mampu  melakukan pengenalan  wajah dengan akurasi pengenalan  yang baik, yaitu mencapai 98.33%.
V. S ARAN
Adapun saran untuk penelitian tetang pengenalan wajah  menggunakan  metode Linear  Discriminant Analisys dan k  nearest  neighbor yang  selanjutnya
yaitu perlu dilakukan penelitian untuk perbandingan hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode klasifikasi  yang  lain,  seperti Fuzzy  k-Nearest Neighbor dan SVM ( Support Vector Machine ).
D AFTAR P USTAKA
[1] S.Z. Li, dan A. Jain, Encyclopedia of biometrics. Springer Publishing Company, Incorporated, 2015.
[2] F.  Mahmud,  M.  T.  Khatun,  S.  T.  Zuhori,  S.  Afroge,  M. Aktar,  dan  B.  Pal,  “Face  recognition  using  Principle Component Analysis and Linear Discriminant Analysis,” Electrical  Engineering  and  Information  Communication Technology (ICEEICT), 2015 International Conference on, pp. 1-4. IEEE, 2015.
[3] P.S.  Hiremath  dan  M.  Hiremath,  “Linear  Discriminant Analysis  for  3D  Face  Recognition  Using  Radon Transform,”  in  Swamy  P.,  Guru  D.  (eds)  Multimedia Processing, Communication and Computing Applications, Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 213. Springer, New Delhi, 2013.
[4] M.  Li,  dan  B.  Yuan,  “2D-LDA:  A  statistical  linear discriminant  analysis  for  image  matrix,” Pattern Recognition Letters 26.5 (2005): 527-532.
[5] H.  Ebrahimpour,  dan  A.  Kouzani,  “Face  Recognition Using Bagging KNN,” International Conference on Signal Processing  and  Communication  Systems  (ICSPCS’2007) Australia, Gold Coast, 2007.
[6] J.Y.  Sari, Pengenalan  wajah  pada  citra  digital menggunakan  algoritma  Eigenface  dan  Euclidean distance ,  Skripsi,  Jurusan  Teknik  Informatika,  Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Kendari, 2012.
[7]   P.N.  Belhumeur,  J.P.  Hespanha,  dan  D.J.  Kriegman, Eigenfaces vs. fisherfaces: Recognition using class specific linear  projection. Pattern  Analysis  and  Machine Intelligence, IEEE Transactions on , 1997, 19 (7), 711-720.
[8] R.A.  Saragih,  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode Fisherface , Jurnal Teknik Elektro , 7 (1), No.1, Maret 2007.
Universitas Kristen Maranatha, Bandung.
[9] N.A.  Singh,  M.B.  Kumar,  dan  M.C.  Bala,  Face Recognition System based on SURF and LDA Technique. International  Journal  of  Intelligent  Systems  and Applications , 8(2), 13, 2016.
[10]  M.C.  Thomas  dan  E.H.  Peter,  Nearest  neighbor  pattern classification. IEEE Transactions on Information Theory , 1967, IT-13:21-27.