## Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA)
Aris Budi S 1 , Suma'inna 2 , Hata Maulana 3
1,2 Matematika, 3 Teknik Multimedia Digital
1,2 Fakultas Sains dan Teknologi, 3 Jurusan Teknik Informatika dan Komputer
1,2 Universitas Islam Negeri Jakarta, 3 Politeknik Negeri Jakarta aris_sainsners90@yahoo.com, inn@gmail.com, hata.maulana@gmail.com

## ABSTRAK
Pengenalan wajah merupakan sebuah sistem identifikasi pribadi yang menggunakan karakteristik wajah seseorang.  Pengenalan  wajah  sendiri  merupakan  suatu  cabang  ilmu  biometrik,  yaitu  suatu  bidang keilmuan yang menggunakan karakteristik fisik dari seseorang untuk menentukan atau mengungkapkan identitasnya. Sistem yang dikembangkan dalam tugas akhir ini adalah sebuah sistem pengenalan wajah yang  menggunakan  ekstraksi  fitur  berbasis Principal  Component  Analysis (PCA).  Teknik  ini melibatkan pengambilan komponen utama dari database wajah. Untuk mengetahui keakuratan sistem pengenalan wajah manusia yang dirancang pada tugas akhir ini, telah dilakukan uji coba sistem dengan menggunakan input sebanyak 60 citra wajah dari database . Dari hasil pengujian sistem ini, didapatkan hasil performansi sistem adalah 80% dalam mengenali citra input dengan benar.
Kata kunci : pengenalan wajah, biometrik, PCA.

## ABSTRACT
Face recognition is a personal identification system that uses a person's facial characteristics. Facial recognition is itself a branch of biometrics, which is a science that uses physical characteristics of a person to determine or disclose his identity. The system developed in this thesis is a system that uses face  recognition  feature  extraction  based  on  Principal  Component  Analysis  (PCA).  This  technique involves  taking  a  major  component  of  facial  database.  To  determine  the  accuracy  of  human  face recognition system designed in this final project, has conducted trials using the system with as many as 60 input facial image of the database. From the results of testing this system, the result is a 80% system performance in recognizing the input image correctly.
Keywords : pengenalan wajah, biometrik, PCA.

## I. PENDAHULUAN
Sistem biometrika merupakan teknologi pengenalan  diri  dengan  menggunakan  bagian tubuh  atau  perilaku  manusia.  Sistem  akan mencari  dan  mencocokan  identitas  seseorang dengan suatu basis data acuan yang yang telah disiapkan sebelumnya melalui proses pendaftaran.  Sidik  jari  dan  tanda  tangan, masing-masing  merupakan  contoh  biometrika berdasarkan  bagian  tubuh  dan  tingkah  laku manusia. Sistem pengenalan diri adalah sistem untuk  mengenali  identitas  seseorang  secara otomatis  dengan  menggunakan  teknologi komputer  dan  bertujuan  untuk  meningkatkan keamanan sistem sehingga kemampuan sistem pengenalan diri dalam mengenali target secara tepat adalah sangat penting[6].
Pemanfaatan  pengolahan  citra  pada  bidang biometrika  telah  mengalami  kemajuan  yang sangat  pesat.  Salah  satu  bidang  yang  banyak diteliti  dan  dikembangkan  adalah  kemampuan komputer  untuk  dapat  mengenali  identitas seseorang  melalui  citra  wajah.  Pengenalan wajah  ( face  recognition )  tentu  sangat  mudah apabila  dilakukan  oleh  manusia.  Namun  tidak bagi teknologi komputer yang belum dilengkapi  sistem  cerdas.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  suatu  sistem  cerdas  yang  dapat melakukan  pemrosesan  pengenalan  wajah. Sistem pengenalan wajah dibagi  menjadi tiga bagian  yaitu  segmentasi/deteksi,  ekstraksi  ciri dan pengenalan wajah[4]. Hal yang terpenting dalam  pengenalan  wajah  adalah  ekstraksi semua informasi yang relevan pada citra wajah. Ekstrasi  fitur  ciri  wajah  dibagi  menjadi  dua, yaitu  Holistik  (mengenal  wajah  secara keseluruhan)  dan  Parsial  (mengenal  wajah secara  bagian  per  bagian,  misalnya  mata, hidung,  mulut  dan  sebagainya).  Pendekatan yang terbukti mampu memberikan hasil terbaik dalam  melakukan  ekstraksi  ciri  wajah  adalah pemrosesan citra wajah secara keseluruhan [6]. Salah  satu  metode  pengenalan  citra  wajah secara holistik adalah PCA ( Principal Component Analisis ) atau juga dikenal sebagai Karhunen-Loeve  (KL).  Metode  PCA  untuk pengenalan  wajah  dikenalkan  oleh  M  Turk  & Pentland,  1991.  Pada  dasarnya  metode  PCA mengambil eigenface dengan cara mengekstraksi  informasi-informasi  penting dalam citra wajah. Melalui perhitungan matriks
vektor  rata-rata  dan  matriks  kovarian  didalam database citra wajah maka  akan menghasilkan eigenface yang  digunakan  untuk  pengenalan. Eigenface tersebut  menjadi  dasar  perhitungan jarak wajah yang merepresentasikan nilai bobot individu  yang  mewakili  satu  atau  lebih  citra wajah. Perhitungan jarak nilai bobot dilakukan dengan perhitungan jaraka Euclidian ( Euclidian  Distance ).    Menurut  M  Turk  & Pentland,  perlu  diperhatikan  bahwa  banyak aplikasi  pengenalan  wajah  yang  tidak  dapat mengidentifikasi  dengan  sempurna.  Untuk database yang sangat besar, tentu akan menjadi lebih  baik  menggunakan database yang  lebih kecil.  Seperti  penerapannya  dalam  bidang keamanan sistem atau interaksi manusia dengan komputer,  sistem  seharusnya  bisa  melakukan pengenalan  dalam  waktu  yang  relatif  singkat dalam hitungan detik atau menit.

## 2.1 Definisi Biometrika

## 2.1.1 Biometrika
Secara  harfiah,  biometrika  atau biometrics berasal  dari  kata bio dan metrics .  Bio  berarti sesuatu  yang  hidup,  dam metrics berarti mengukur.  Biometrika  berarti  mengukur karakteristik  pembeda  ( distinguishing  traits ) pada  badan  atau  perilaku  seseorang  yang digunakan untuk melakukan pengenalan secara otomatis  terhadap  identitas  orang  tersebut, dengan membandingkannya dengan karakteristik  yang  sebelumnya  telah  disimpan pada suatu database [6]. Secara umum karakteristik pembeda tersebut dapat dikelompokan  menjadi  2,  yaitu  karakteristik fisiologis  atau  fisik  ( physiological/physical characteristic )  dan  karakteristik  perilaku ( behavioral characteristic ). Biometrika berdasarkan karakteristik fisiologis/fisik menggunakan  bagian-bagian  fisik  dari  tubuh seseorang sebagai kode unik untuk pengenalan, seperti  DNA,  telinga, jejak  panas  pada  wajah, geometri  tangan,  pembuluh  tangan,  sidik  jari, iris,  telapak  tangan,  retina,  gigi  dan  bau (komposisi  kimia)  dari  keringat  tubuh. Sedangkan biometrik berdasarkan karakteristik perilaku  menggunakan  perilaku  seseorang sebagai kode unik untuk melakukan pengenalan,  seperti  gaya  berjalan,  hentakan tombol, tanda tangan dan suara [5].
Karakteristik psikologi/ behaviour setiap manusia  berbeda-beda.  Oleh  karena  itu,
identifier biometrik  dianggap  lebih reliable dibandingkan  berdasarkan  pemasukan  token dan pengenalan knowledge [2].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1.2 Sistem Biometrika
Sistem biometrika merupakan teknologi pengenalan  diri  dengan  menggunakan  bagian tubuh atau perilaku manusia. Sistem pengenalan diri adalah sistem untuk mengenali identitas  seseorang  secara  otomatis  dengan menggunakan teknologi komputer. Sistem akan mencari  dan  mencocokan  identitas  seseorang dengan suatu basis data acuan yang yang telah disiapkan sebelumnya melalui proses pendaftaran.  Sistem  pengenalan  diri  bertujuan untuk meningkatkan keamanan sistem sehingga kemampuan  sistem  pengenalan  diri  dalam mengenali  target  secara  tepat  adalah  sangat penting [6].
Gambar 1. Mekanisme Sistem Biometrik [2]
Mekanisme sistem biometrik dapat digambarkan  dengan  beberapa  fase,  pertama fase  penggolongan  ( enrollment ).  Seperti  yang terlihat pada Gambar 1, Pada fase penggolongan  masukan  wajah  akan  dipindai ( scan ) oleh sensor biometrik, yang merupakan representasi karakteristik digital. Selanjutnya fase pencocokan,  dalam  fase  ini  inputan  database akan  dicocokkan  dengan  identifikasi  data. Dapat dimungkinkan adanya reduksi, sehingga dihasilkan  representasi  digital.  Hasil  ini  akan diproses dengan ekstraktor ciri untuk menghasilkan suatu representasi yang ekspresif dalam bentuk template . Bergantung aplikasinya template  dapat  disimpan  dalam  database  di sistem biometrik atau dapat direkam pada kartu magnetik  (atau smartcard ).  Sedang  pada  fase pengenalan,  karakteristik  individu  dibaca  oleh
pembaca  biometrik  ( reader ).  Selanjutnya dikonversi  dengan  format  digital,  untuk diproses  sebagai  ekstraktor  ciri  (template). Hasil template ini  selanjutnya  dicocokkan dengan identifikasi individu [2].

## 2.2 Citra dan Pengolahannya

## 2.2.1 Definisi Citra
Secara  harfiah,  citra  ( image )  adalah  gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus ( continue ) dari intesitas cahaya pada  bidang  dwimatra.  Sumber  cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optic , seperti mata  pada  manusia,  kamera,  pemindai (scanner) ,  dan  lain-lain  sehingga  bayangan objek  dalam  bentuk  citra  dapat  terekam.  Citra dapat dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu citra  diam (still  images) dan  citra  bergerak (moving  images) .  Citra  diam  adalah  citra tunggal  yang  tidak  bergerak.  Sedang  citra bergerak  adalah  rangkaian  citra  diam  yang ditampilkan  secara  beruntun  ( sekuensial ), sehingga  memberi  kesan  pada  mata  sebagai gambar  yang  bergerak.  Setiap  citra  didalam rangkaian  itu  disebut frame .  Gambar-gambar yang tampak pada film layar lebar atau televisi pada  hakekatnya  terdiri  dari  ratusan  sampai ribuan frame [8].
Citra  digital  adalah  sebuah  fungsi  2D,  f(x,y), yang  merupakan  fungsi  intensitas  cahaya, dimana  nilai  x  dan  y  merupakan  koordinat spasial  dan  nilai  fungsi  di  setiap  titik  (x,y) merupakan  tingkat  keabuan  citra  pada  titik tersebut.
Citra digital dinyatakan dengan sebuah matriks dimana baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang  disebut  sebagai  elemen  gambar  atau piksel)  menyatakan  tingkat  keabuan  pada titik tersebut.  Matriks  dari  citra  digital  berukuran NxM (tinggi x lebar), dimana:
N = jumlah baris 0 < y = N – 1 M = jumlah kolom       0 = x = M – 1 L  = derajat keabuan    0 = f(x,y) = L – 1 Berikut ini adalah gambaran matriks dari citra digital:
Gambar 2 Gambaran matriks dari citra digital
Dimana indeks baris (x) dan indeks kolom (y) menyatakan  suatu  koordinat  titik  pada  citra, sedangkan f(x,y) merupakan intensitas (derajat keabuan) pada titik (x,y). Berdasarkan jenisnya, citra digital dapat dibagi menjadi tiga [5], yaitu: 1. Citra Biner (Monokrom) Memiliki 2 buah warna, yaitu hitam dan putih. Warna hitam bernilai 1 dan warna putih bernilai 0.  Untuk  menyimpan  kedua  warna  ini dibutuhkan  1  bit  di  memori.  Contoh  dari susunan  piksel  pada  citra  monokrom  adalah sebagai berikut:
Gambar 3 . Citra Biner
2. Citra Grayscale (skala keabuan)
Citra grayscale mempunyai  kemungkinan warna  hitam  untuk  nilai  minimal  dan  warna putih untuk nilai maksimal. Banyaknya warna tergantung pada jumlah bit yang disediakan di memori  untuk  menampung  kebutuhan  warna tersebut. Semakin besar jumlah bit warna yang disediakan  di  memori,  maka  semakin  halus gradasi warna yang terbentuk.
Gambar 4 . Citra Grayscale
3. Citra Warna ( true color )
Gambar 5. Citra Warna Dengan Komposisi RGB
Setiap piksel pada citra warna mewakili warna yang  merupakan  kombinasi  tiga  warna  dasar, yaitu  merah,  hijau,  dan  biru  (RGB  = Red, Green, Blue ). Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan  8  bit  =  1 byte (nilai  maksimum 255  warna),  jadi  satu  piksel  pada  citra  warna diwakili oleh 3 byte .

## 2.2.2 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  adalah  salah  satu bentuk  pemrosesan  informasi  dengan  inputan berupa  citra  ( image )  dan  keluaran  yang  juga berupa  citra  atau  dapat  juga  bagian  dari  citra tersebut.  Tujuan  dari  pemrosesan  ini  adalah memperbaiki  kualitas  citra  agar  mudah diinterpretasi  oleh  manusia  atau  mesin komputer.  Operasi-operasi  pada  pengolahan citra digital secara umum dapat diklasifikasikan sebagai berikut[11]: 1.Perbaikan kualitas citra ( image enhancement ),  contohnya  perbaikan  kontras gelap/terang,  penajaman  ( sharpening ),  dan perbaikan tepian objek ( edge enhancement ).
2.Restorasi citra ( image restoration ), contohnya penghilangan kesamaran ( deblurring ).
3.Pemampatan citra ( image compression ).
4.Segmentasi citra ( image segmentation ).
5.Pengorakan citra ( image analysis ), contohnya pendeteksian tepi objek ( edge enhancement ) dan ekstraksi batas ( boundary ). 6.Rekonstruksi citra ( image recronstruction ).

## 2.3 Pengenalan Wajah
Secara  umum  sistem  pengenalan  citra  wajah dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  sistem feature based dan  sistem imaged  based. Pada  sistem pertama  digunakan  fitur  yang  diekstraksi  dari komponen  citra  wajah  (mata,  hidung,  mulut, dll.) yang kemudian hubungan antara fitur-fitur tersebut dimodelkan secara geometris. Sedangkan sistem kedua menggunakan informasi  mentah  dari  piksel  citra  yang kemudian  direpresentasikan  dalam  metode tertentu, misalnya Principal Component Analysis (PCA) [1].

## 2.4 Metode Deteksi Wajah
Proses  deteksi  wajah  merupakan  bagian  yang penting.  Sistem  harus  mendeteksi  keberadaan wajah pada citra dengan berbagai variasi pose, pencahayaan, ekspresi wajah, penghalang (kaca
mata,  kumis  dan  jenggot)  serta  ukuran. Pengolahan citra berfungsi untuk menonjolkan ciri  tertentu  serta  mengurangi  derau  sehingga citra siap digunakan  untuk keperluan analisis. Pengolahan  citra  yang  dilakukan  meliputi deteksi  kulit,  normalisasi  cahaya,  serta normalisasi  dimensi.  Terdapat  empat  jenis deteksi wajah [7]:
2.4.1 Metode Knowledge based Metode ini berdasarkan aturan yang sederhana. Fitur wajah dideskripsikan menjadi sekumpulan  aturan-aturan  sederhana.  Aturan- aturan  tersebut  menggambarkan  hubungan antara fitur wajah.   Algoritma pencarian akan mencari wajah yang   dimaksud dengan aturan ini.  Pengetahuan      manusia  sulit  diubah  ke dalam bentuk aturan   secara umum. Dalam hal citra  wajah  akan  sulit  menjelaskan  sebuah wajah berdasar pengetahuan yang dimiliki. Jika wajah   dideskripsikan secara detail maka akan dihasilkan  aturan  dalam  jumlah      yang  sangat besar,  sedangkan  aturan  yang      sedikit  tidak mampu  menjelaskan  wajah  secara  tepat. Adanya variasi pose akan mengurangi performa deteksi wajah jenis ini.

## 2.4.2 Metode Template Matching
Metode  ini  merepresentasikan  seluruh  wajah menggunakan  template  tunggal.  Pola  standar suatu   wajah   ini   mampu   menggambarkan sebuah      wajah      utuh      atau      fitur      wajah. Korelasi diantara citra masukan dan pola yang tersimpan  kemudian  dibandingkan  untuk melokalisasi   wajah.   Keuntungan   model   ini yaitu   pendekatan   yang   sederhana   namun membutuhkan  memori  yang  besar  dan  tidak efektif.  Metode  ini  tidak  dapat  mengatasi variasi skala dan pose.

## 2.4.3 Metode Featured Based
Metode  ini  pertama  kali  bertujuan  untuk menemukan fitur invarian dari wajah. Sejumlah metode   digunakan   yang   berdasar   pada   fitur wajah,   tekstur   dan   warna   kulit.   Beberapa fitur   yang   sering   digunakan   antara   lain mata,   lubang   hidung, mulut,   jarak   hidung dan bibir yang diperhitungkan untuk membentuk  sebuah  wajah.  Metode  ini  unggul dalam hal rotasi   dan   skala.   Memori     yang digunakan        lebih        sedikit    dan      prosesnya lebih   cepat dibandingkan   metode template matching .   Metode   ini   tidak   berhasil   dalam mengatasi  perbedaan  pose  dan  pencahayaan. Adanya penghalang seperti kaca mata dan topi juga sulit untuk di deteksi.
2.4.4 Metode Appearance based
Metode   ini   banyak   dipergunakan   akhir- akhir    ini      karena      tingkat  akurasi      dan efisiensi  yang  tinggi.  Metode  menggunakan analisis  statistik  untuk  memperoleh  fitur  dari wajah  yang  relevan.  Fitur  ini  terdiri  dari informasi geometrik maupun informasi tentang citra itu.   Informasi     dari   citra  ini  kemudian direpresentasikan  dengan  metode  tertentu (misalnya   PCA, transformasi   wavelet,   dll) yang   kemudian   digunakan   untuk   pelatihan dan klasifikasi   indentitas   citra.  Metode    ini menggunakan  pemilah  (classifier)    untuk membedakan      wajah      dan      bukan      wajah misalkan      jaringan  syaraf      tiruan,      SVM maupun diskriminan statistik.

## 2.5 Ekstraksi Fitur
Pada dasarnya pengenalan wajah membutuhkan  memori  yang  banyak  dan perhitungan    yang          kompleks.          Reduksi komponen              atau    fitur    wajah  dilakukan untuk    mengurangi  memori   yang   dibutuhkan dan   waktu komputasi.   Ada   dua   cara   yang digunakan      yaitu  pemilihan  fitur  ( feature selecion ) dan ekstraksi fitur ( feature extraction ).  Pemilihan  fitur  bertujuan  untuk  memilih sejumlah fitur yang banyak berpengaruh dari n fitur  yang  ada.  Sedangkan  ekstraksi  fitur didapat dengan memproyeksikan fitur ke dalam dimensi yang  lebih rendah. Fitur adalah segala jenis aspek pembeda, kualitas atau karakteristik.  Fitur  bisa    berupa  simbolik (misal      warna)      atau      numerik      (misal intensitas).  Kombinasi      dari      d  buah  fitur dinyatakan  sebagai  vektor  kolom  dimensi-d disebut      vektor  fitur.  Kualitas  vektor  fitur dilihat      dari      kemampuanya  membedakan objek      yang      berasal      dari      kelas      yang berbeda- beda.   Objek   dalam   kelas   yang sama   harus   memiliki nilai   vektor   fitur   yang sama dan objek   yang    berada   dalam   kelas yang   berbeda   harus   memiliki   nilai     vektor fitur   yang  berlainan pula [1]. Terkadang fitur dari  suatu  citra  tidak  berhubungan  langsung dengan bagian-bagian yang terdapat pada citra tersebut, tetapi masih mencerminkan karakteristik  tertentu  dari  citra,  Fitur  wajah merupakan hasil suatu algoritma
ekstraksi  terhadap  citra  wajah.  Ekstraksi  fitur dilaksanakan dengan alasan[9]:
1.Mengurangi  data    masukan  (sehingga mempercepat proses dan mengurangi kebutuhan data)
2.Menyediakan sekumpulan fitur yang relevan untuk proses klasifikasi
3. Mengurangi redudansi.
4.Menemukan variabel fitur yang menjelaskan data
5.Menghasilkan  representasi  dalam  dimensi yang  lebih  kecil  dengan  sedikit  informasi yang hilang.

## 2.6 Principal Component Analysis (PCA)
Penggunaan wajah sebagai identifier mempunyai banyak manfaat, terutama kepraktisannya  karena  memerlukan  kartu  atau foto  untuk  identifikasi.  Masalah  utamanya adalah  sebuah  image  yang  mewakili  sebuah gambar  yang  teerdiri  dari  vektor  yang berukuran  relatif  besar.  Ada  banyak  teknik untuk mereduksi dimensi dari image yang akan diproses.  Salah  satunya eigenface  algorithm . Eigenface merupakan algoritma yang didasarkan pada Principal Componen Analysis (PCA) [1].
PCA  mencari eigenface yang  merupakan kumpulan  dari vector  eigen.  Eigenface adalah principal  component (ciri-ciri  penting)  dari distribusi  citra  wajah  yang  didapatkan  dari vector  eigen. Untuk  mendapatkan eigenface, PCA melakukan perhitungan matriks kovarian dari  kumpulan  citra  wajah  latih.  Eigenface tersebut akan  menjadi  dasar  perhitungan jarak wajah  yang  merepresentasikan  nilai  bobot invidu  yang  mewakili  satu  atau  lebih  citra wajah. Nilai bobot inilah yang digunakan untuk mengenali  citra  wajah  uuji  dengan  mencari jarak  nilai  bobot  citra  wajah  uji  dengan  nilai bobot citra wajah latih. Perhitungan jarak nilai bobot  dilakukan  dengan  perhitungan  jarak Euclidian ( Euclidian  Distance ).  Alan  Brooks pernah  mengembangkan  sebuah  penelitian yang  membandingkan  dua  algoritma  yaitu Eigenface dan Fisherface .  Penelitian  ini difokuskan pada apakah perubahan pose wajah mempengaruhi  akurasi  pengenalan  wajah. Diberikan database latih  berupa  foto  wajah manusia,  kemudian  digunakan  untuk  melatih sebuah sistem pengenalan wajah, setelah proses latihan  selesai,  diberikan  sebuah  masukan image yang sebenarnya sama dengan salah satu image wajah  pada fase latihan  tetapi  dengan pose  yang  berbeda.  Sistem  juga  diharapkan punya sensitifitas minimal terhadap pencahayaan.  Sistem  dikembangkan  dengan dua algoritma yaitu Eigenface dan Fisherface , dan  dibandingkan  hasilnya.  Kedua  teknik menghasilkan hasil yang memuaskan tetapi ada beberapa
perbedaan Pada Eigenface
kompleksitas  komputasi  lebih  sederhana daripada Fisherface .  Dari  segi  efektifitas karena perubahan pose Fisherface memberikan hasil yang lebih baik, bahkan dengan data yang lebih  terbatas.  Teknik Eigenface juga  lebih sensitif  terhadap  pencahayaan  dibandingkan dengan Fisherface [3].  Sasaran  dari  PCA adalah  untuk  menangkap  variasi  total  dalam kumpulan  karakter  yang  dilatih  dan  untuk menjalaskan variasi ini dengan sedikit variabel. Suatu  observasi  yang  dijabarkan  dengan variabel  yang  sedikit  akan  lebih  mudah  untuk ditangani  dan  tidak  hanya  berarti  mengurangi kompleksitas dan waktu komputasi tetapi juga mengatur  skala  tiap  variabel  sesuai  dengan kedudukan dan kepentingan relatifnya didalam menjabarkan observasi tersebut. Berikut representasi citra dengan PCA [10]:
1.Buatlah  citra  berukuran  sama pada gambar wajah 2.Baca  tiap-tiap  citra  wajah  pelatihan,      =  (
)
3.Ubah  dimensi  citra  wajah  menjadi  vektor berukuran: dan  lambangkan  setiap gambar   sebagai vektor
4. Hitung rata-rata matriks
5.Kurangkan setiap matriks citra wajah dengan rata-ratanya
6. Menghitung matriks Covarians
7. Menghitung nilai eigen dan vector eigen
Nilai eigen Det (C ) Vector eigen (C ) 8. Mencari nilai eigenface (  )
Setelah eigenface wajah pelatihan di hasilkan, maka selanjutnya dilakukan tahap pengenalan. Berikut ini adalah tahap-tahapannya :
1.Misalkan ada citra wajah yang akan dikenali new
2.Cari selisih antara citra wajah uji   new
dengan nilai tengah
3. Cari nilai eigenface dari citra wajah uji  new
4.Gunakan Euclidean  Distance untuk  mencari selisih  terkecil  antara eigenface training image dalam database dengan eigen  test image.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Komponen Database Citra Wajah
Untuk  melakukan  proses  pengenalan wajah  dibutuhkan database training yang terdiri dari citra wajah 6 individu dengan variasi pose.  Citra  ini  berukuran  180  x  200  pixel berektensi  .jpg  dan  dilakukan  konversi  citra dari format RGB menjadi grayscale . Sedangkan  untuk database testing setiap sampel berisi 30 citra wajah yang terdiri dari 6 individu.  Kondisi citra wajah yang digunakan dari  sudut  pose,  ekspresi  dan  pencahayaan masing-masing berbeda. Oleh karena itu, pada saat  pelatihan  dilakukan  penyamaan  intesitas warna    agar  setiap  citra  mempunyai  kondisi yang sama.
Gambar 6. Contoh Data Training Citra Wajah
Gambar 7. Contoh Citra Uji Data Testing

## Wajah

## 3.2 Pengujian Sistem Pengenalan Wajah
Dalam pengenalan wajah dengan metode PCA ada tiga tahapan utama yaitu deteksi, ekstraksi dan  pengenalan  wajah.  Proses  pengenalan
merupakan  tahap  yang  paling  penting  dari sistem pengenalan wajah ini karena dari sinilah kita  dapat  mengetahui  tingkat  keakuratan sistem.    Pengujian  metode  PCA  ini  dilakukan dengan cara memberikan wajah uji yang variasi posenya berbeda dari data training . Berikut ini adalah penjelasan mengenai proses pengujian: 3.2.1 Proses Input Citra Uji Jika  sudah  menentukan database yang dibutuhkan  dalam  proses  pengenalan  wajah, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian.  Pengujian  dilakukan  dari  semua individu  yang  ada  pada  data  testing.  Citra  uji diubah warnanya dari citra RGB menjadi citra grayscale untuk mempercepat dan memudahkan  proses  selanjutnya.  Setelah  citra sudah  berada  pada  tingkat  keabuan  tertentu, citra  uji  akan  dideteksi  bagian  wajahnya  saja. Gambar 8. dibawah ini adalah  proses pengujian dari  salah  satu  citra  uji  dengan  nama  sampel T6-5.
Gambar 8. Citra Wajah Uji
Langkah awal untuk memulai pengujian adalah dengan menjalankan program Matlab R2009a. Pastikan bahwa current directory yang terdapat di  Matlab  sesuai  dengan  peletakan m-file beserta database dari citra wajah.

## 3.2.2     Proses Deteksi
M-file  akan  memproses  citra  uji  yang  di masukan dari database testing dengan metode PCA.  Sebelumnya  akan  dilakukan  pelatihan pada database training . Prosesnya yaitu dengan cara  menyamakan  intesitas  cahaya  dari  data training agar kondisi dari citra pelatihan sama dan  kemudian  mengkonversinya  menjadi  citra grayscale . Hal ini berguna untuk mendapatkan ekstrasi  fitur  wajah  dengan  menghilangkan informasi-informasi  yang  tidak  dibutuhkan dalam  proses  pengenalan.  Pada  Gambar  4.6 merupakan citra pelatihan yang telah dilakukan proses  penambahan  level  intesitas  warna.
Dalam  proses  penambahan  intesitas  warna  ini bertujuan  untuk  mendapatkan candidate  face region dimana nantinya hanya skin region yang didapatkan. Intinya adalah melakukan
pengambilan skin region dari wajah  sehingga proses  pengenalan  wajah  akan  jauh  lebih mudah untuk dikenali.
Gambar 9. Hasil Pendeteksian Skin Wajah

## 3.2.3  Proses  Ekstraksi  dan  Pengenalan Wajah
Tahap pengenalan merupakan tahapan terakhir dari metode PCA. Setelah berhasil mendeteksi skin wajah untuk seluruh data training dan data testing . Hasil ekstraksi skin wajah direpresentasikan  dalam  bentuk  matriks- matriks  wajah.  Dalam  hal  ini  dilakukan perhitungan mencari eigenface masing-masing wajah.  Untuk  mendapatkan eigenface, PCA melakukan  perhitungan  matriks  kovarian  dari kumpulan citra wajah latih. Eigenface tersebut akan  menjadi  dasar  perhitungan  jarak  wajah yang merepresentasikan nilai bobot invidu yang mewakili  satu  atau  lebih  citra  wajah.  Nilai bobot  inilah  yang  digunakan  untuk  mengenali citra wajah uji dengan mencari jarak nilai bobot citra wajah uji dengan nilai bobot citra wajah training .  Perhitungan  jarak  nilai  bobot dilakukan  dengan  perhitungan  jarak Euclidian ( Euclidian  Distance ).  Jarak  nilai  bobot  yang terkecil  merupakan  representasi  dari  citra training yang  mirip  dengan  citra  wajah  uji. Pada Gambar 10. menunjukan hasil pengenalan yang  telah  berhasil  mengidentifikasi  wajah sesuai dengan kemiripannya.
Gambar 10. Hasil Proses Pengenalan Citra Uji

## 3.3 Analisis Hasil Pengujian
Pada penelitian ini penulis akan menguji coba pengenalan  wajah  dengan  varian  jumlah database training yang berbeda untuk mengetahui  tingkat  akurasi,  waktu  komputasi dan kesalahan yang terjadi pada saat melakukan pengenalan  wajah. Database terdiri  dari  18 citra dengan komposisi 6 individu dan masing- masing  mempunyai  3  varian  pose.  Varian  ini terdiri  dari  perbedaan  wajah  (jenis  kelamin, rambut,  dan  warna  kulit),  perbedaan  pose, perbedaan  ekspresi  sederhana  dan  salah  satu database citra  terdapat  halangan  seperti kacamata.  Keragaman database ini diperlukan untuk  menguji  tingkat  keberhasilan  metode PCA  dalam  melakukan  pengenalan.  Berikut hasil beberapa pengujian.
1. Database dengan 1 citra pelatihan Tabel 1. Hasil Pengenalan Citra Wajah Dengan 1 Citra Training Citra Uji Hasil Pengamatan Waktu Pengenalan (detik) TI-1 B 4.7442 TI-2 B 4.7877 TI-3 B 5.0614 TI-4 B 4.7224 TI-5 B 4.7381 Rata-rata 4.9663 Keterangan: B=Benar, S=Salah
• Waktu  rata-rata  yang  dibutuhkan  untuk melakukan pengenalan wajah dengan 1 citra training adalah 4.9663.
• Akurasi =
• Error =
Tabel 2. Hasil Pengenalan Citra Wajah Dengan 2 Citra Training Citra Uji Hasil Pengamatan Waktu Pengenalan (detik) TI-1 B 13.5531 TI-2 B 14.2911 TI-3 B 14.1708 TI-4 B 13.4822
TI-5 B 13.0746 Rata-rata 13.7287 Keterangan: B=Benar, S=Salah
• Waktu  rata-rata  yang  dibutuhkan  untuk melakukan pengenalan wajah dengan 1 citra training adalah 13.7287 detik.
• Akurasi =
• Error =

## 3. Database dengan 3 citra pelatihan
Tabel 3. Hasil Pengenalan Citra Wajah Dengan 3 Citra Training Citra Uji Hasil Pengamatan Waktu Pengenalan (detik) TI-1 B 26.8093 TI-2 B 25.6767 TI-3 B 25.2710 TI-4 B 25.1341 TI-5 B 25.0376 Rata-rata 26.0622 Keterangan: B=Benar, S=Salah
• Waktu  rata-rata  yang  dibutuhkan  untuk melakukan pengenalan wajah dengan 1 citra training adalah 26.0622 detik.
• Akurasi =
• Error =
Pengenalan  citra  wajah  dengan  menggunakan metode PCA cukup berhasil. Sekitar 24 dari 30 data  uji  wajah  berhasil  dikenali  dan  sisanya  6 data  wajah  tidak  dapat  dikenali.  Sedangkan untuk  waktu  komputasinya  dari  penggunaan jumlah data training yang berbeda menunjukan bahwa  semakin  banyak  jumlah  di database pengenalan  wajah  maka  akan  semakin  lama waktu pengenalannya.

## VI. PENUTUP
Metode Principal  Component  Analysis (PCA) merupakan  metode  untuk  mengambil  ciri-ciri penting  dari  sekumpulan data  set .  Ciri-ciri penting tersebut didapatkan dari ekstraksi fitur dari setiap citra wajah yang digunakan sebagai identifier. Semakin  banyak  ciri-ciri  khusus yang  didapatkan  maka  metode  ini  akan  lebih mampu melakukan pengenalan.
Kinerja  PCA  dalam  melakukan  pengenalan wajah yang meliputi sistem deteksi dan sistem pengenalan sebesar 80% dari 30 data citra uji. Tingkat  akurasi  tersebut  menunjukkan  kinerja PCA dalam melakukan pengenalan cukup baik. Namun  perlu  juga  diperhatikan  penggunaan database citra latih yang dapat mempengaruhi waktu  komputasi.  Semakin  besar database maka  akan  semakin  lama  PCA  melakukan pengenalan.
Kualitas  pengenalan  wajah  PCA  dipengaruhi oleh  kondisi  dari  citra  itu  sendiri.  Pecahayaan yang terlalu tinggi, perubahan pose wajah, dan perubahan  latar  dapat  mempengaruhi  kualitas pengenalan  wajah.  Jika  citra  yang  digunakan sebagai training  set maupun  sebagai  citra  uji memiliki  intensitas  cahaya  yang  berbeda  dan tidak berada pada posisi yang sama dengan citra training  set maka  proses  tersebut  belum  tentu dapat memberikan hasil yang akurat.
Perlunya  peningkatan  kinerja  sistem  terutama dalam  bagian  pengolahan  citra.  Bagian pengolahan  citra  memerlukan  waktu  yang paling lama dibanding proses yang lain.Namun hal  itu  jangan  sampai  mengurangi  kinerja pengolahan citra terutama untuk menyesuaikan citra  masukan  agar  memiliki  kondisi  yang serupa dengan citra pada basis data.

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Al Fatta, Hanif. Rekayasa Sistem Pengenalan  Wajah:  Membangun  Sistem Presensi Karyawan Menggunakan
Microsoft Visual Basic 6.0 dan Micrososft Access , Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[2] Anil K Jain, et. al., Biometric Identification, Communications of The ACM, Vol 43, No 2, pp. 91-99, 2000.
[3] Broks, Alan. Face Recognition: Eigenface and Fisherface Performance Across Pose. 2004,  diakses  pada  tanggal  7  maret  2012, Pukul 15:00 WIB. http://dailyburrito.com/projects/facerecog/
FaceRecReport.html .
[4]  Chellappa,  Rama  and  Wenyi  zhao. Face Processing:  Advanced  Modelling  And Metods . Burlington:elsevier, 2006.
[5]  Chellappa,  Rama  and  Wenyi  zhao. Unsconstrained Face Recognition . NewYork: Springer, 2008.
[6]  Darma  Putra.  C,  Widya  Hermawan. Sistematika  Biometrika  :  Konsep  Dasar, Tekhnik  Analisis  Citra  Dan  Tahapan
Membangun  Aplikasi  Sistem  Biometrika , Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[7]  Febrian. Sistem  Pengenalan  Wajah Berbasis  Metoda  Fisherface ,  Laporan Tugas Akhir, ITB, 2007.
[8]   Rinaldi Munir. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik , Bandung:
Penerbit informatika, 2004.
[9]  S. Theodoridis, K. Koutroumbas. Pattern Recognition 2nd Edition . San Diego: Elsevier, 2003.
[10]  Sutojo, T., Bowo, Erna, dkk. Teori dan Aplikasi Aljabar Linier dan
Matriks .Yogyakarta : Penerbit Andi, 2010. [11]  Sutoyo, T., Mulyanto, Edi, dkk. Teori Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009. [12] Zayuman Hidayat, Imam, dkk.
Pengenalan Wajah Menggunakan Analisis
Komponen Utama Dan Jaringan Syaraf
Tiruan Perambatan Balik . Seminar tugas akhir, UNDIP, 2007.