## Sistem Pengenalan Individu Berbasis Citra Wajah 3D dengan Jaringan Syaraf Tiruan
Muhammad Sindu Ramadhan 1 , Ledya Novamizanti 2 , Eko Susatio 3
Program Studi Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Bandung
1 sinduramadhan16@gmail.com, 2 ledyaldn@telkomuniversity.ac.id, 3 maharusdi@gmail.com

## Ringkasan
Pengenalan  individu  adalah  sebuah  cara  yang  banyak  digunakan  dalam  bidang  medis, teknologi,  dan  keamanan.  Wajah  adalah  objek  biometrika  yang  sering  digunakan  untuk pengenalan  maupun  sistem  keamanan.  Pada  wajah  terdapat  beberapa  karakteristik  yang dapat  digunakan  dalam  pengenalan,  seperti  ukuran  mata,  hidung  dan  bibir,  jarak  mata, hidung dan bibir, serta pola kedalaman bagian bagian wajah. Penelitian ini merancang sistem pengenalan individu dengan citra wajah individu dalam bentuk 3 dimensi. Citra wajah 3D diambil sebanyak 48 foto, di mana 48 foto tersebut merepresentasikan bentuk wajah secara keseluruhan. Dari 48 foto yang telah diambil akan dipartisi menjadi 3 partisi dan 6 partisi. Partisi  tersebut  akan  digunakan  sebagai  masukan  proses  ekstraksi  ciri.  Metode  yang digunakan untuk ekstraksi ciri adalah Iterative Closest Point (ICP) dan diklasifikasikan dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Penelitian ini menghasilkan performansi sebesar 78.57%. Sistem ini dapat menjadi salah satu alternatif pengenalan identitas seseorang dan diharapkan penelitian  ini  dapat  menjadi  referensi  penelitian  lanjut  mengenai  pengenalan  individu berbasis citra 3D di masa mendatang.
Kata kunci: Wajah 3D, ICP, JST

## 1.   Pendahuluan
Dewasa ini, kemajuan teknologi berkembang sangat pesat. Ada banyak dampak positif dan negatif yang didapat dari kemajuan teknologi. Kemajuan teknologi dimanfaatkan oleh sebagian  orang  untuk  tindak  kejahatan,  antara  lain,  memanipulasi  identitas  seseorang, mengambil informasi penting yang dimiliki oleh seseorang. Oleh karena itu, identifikasi seseorang  perlu  digunakan  agar  keamanan  privasi  setiap  orang  terjaga.  Identifikasi dengan menggunakan biometrika adalah salah satu cara yang banyak digunakan.
Sistem biometrika adalah suatu pengembangan metode dasar dari sistem identifikasi dengan menggunakan karakteristik dari manusia sebagai objeknya termasuk wajah, sidik jari, tanda tangan, telapak tangan, iris mata, telinga, suara dan DNA [1]. Sistem biometrika akan mencocokan identitas seseorang dengan suatu data ciri yang sudah diambil melalui proses  registrasi  [2].  Wajah  adalah  objek  yang  sangat  familiar  digunakan  untuk pengenalan, sebagai contoh: KTP, SIM dan ID Card lainnya yang memasukkan foto wajah seseorang dalam identitasnya.
Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  teknik  identifikasi  dalam  biometrik  yang menggunakan  wajah  individu  terkait  sebagai  parameter  utamanya  [3].  Pengenalan individu berbasis wajah mengacu pada letak dan bentuk mata, hidung, bibir, alis dan dagu
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 18 No. 1 April 2019 Hal 1 - 13
atau dengan citra bagian wajah yang dapat mewakili wajah sebagai muka yang dikenali [4]. Namun, ada beberapa masalah dalam merencanakan sistem pengenalan wajah. Hal ini disebabkan variasi wajah manusia sangat beragam seperti kondisi pencahayaan, ekspresi, rotasi, sudut pengambilan gambar kamera, penuaan, make up dan penggunaan kacamata [5]. Ada 2 jenis akusisi citra dalam pengenalan wajah, yaitu dengan citra 2D dan citra 3D. Citra 3D memberikan informasi geometris lebih rinci dari citra 2D [6]. Sistem pengenalan wajah 3D dapat mengatasi masalah oklusi dan iluminasi dalam sistem pengenalan wajah 2D [7].
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana  merancang  sistem pengenalan individu dengan citra wajah 3D. Berdasarkan latar belakang yang dijelaskan, penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menganalisis  performansi  sistem  pengenalan individu  dengan  citra  wajah  3D.  Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  alternatif sistem pengenalan individu dengan citra wajah 3D.

## 2.   Konsep Dasar
Biometrik adalah teknologi yang menggunakan ciri khas dari individu sebagai objek identifikasi  untuk  mengenali  individu.  Wajah  memiliki  ciri  khas  yang  membuat  setiap individu  berbeda,  antara  lain:  ukuran  wajah,  ukuran  mata,  ukuran  bibir,  jarak  antara kedua  mata,  lebar  dan  panjang  hidung,  dan  lain-lain.  Pengenalan  wajah  adalah subjek yang begitu berguna dalam implementasi nyata [10].
Pada penelitian [3] menggunakan citra 2D sebagai masukan dalam sistem pengenalan wajah. Namun, citra 2D rentan terhadap kondisi pencahayaan, sudut pengambilan citra, dan  ekspresi  [3].  Algoritma Iterative  Closest  Point digunakan  untuk  menentukan korespondensi antar permukaan 3D untuk mengatasi masalah kompensasi dikarenakan wajah  yang  tidak  kaku.  Kemudian,  wajah dibandingkan  menggunakan  model  statistik Gaussian Mix-Model (GMM) dengan citra wajah di database RMA 3D yang mendapatkan akurasi pengenalan sebesar 97,33% [8]. Penelitian [9] hanya mendapatkan akurasi sebesar 72,26% menggunakan JST. Hal tersebut dikarenakan bahwa kombinasi metode supervised learning seperti  JST  dan  SVM  dengan  metode  analisis  regresif,  seperti:  LDA  ( Linear Descriminant  Analysis )  kurang  begitu  cocok.  Penelitian  [9] juga  mengemukakan  bahwa perlu adanya kombinasi metode yang lain untuk mendapatkan hasil akurasi pengenalan wajah yang lebih baik.
Dalam  penelitian  ini  akan  dirancang  sistem  pengenalan  wajah  terhadap  database menggunakan software dengan  memproses  citra points  cloud dari  data  3  dimensi  yang diambil dengan kamera Kinect yang kemudian dikombinasi dengan metode ICP dan JST sebagai klasifikasi pengenalan wajah individu.

## 2.1.   Dasar Pengolahan Citra Digital dan Depth Image
Citra digital merupakan suatu fungsi intensitas cahaya f ( x , y ), dengan harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi tersebut. Depth image adalah Suatu citra yang menggambarkan kedalaman ( depth ) citra, yaitu jarak permukaan objek dari sudut pandang pengambilan citra. Terdapat 2 jenis depth image , yaitu RGB dan grayscale .
2.2. Point Cloud
Point Cloud adalah sekumpulan data point yang diperoleh dari 3D scanner . Biasanya data point tersebut  berisi  informasi  mengenai  koordinat  3D  data  tersebut. Point  cloud merupakan representasi dari sebuah permukaan obyek yang paling sederhana [10].
Sistem Pengenalan Individu Berbasis Citra Wajah 3D dengan Jaringan Syaraf Tiruan Muhammad Sindu Ramadhan, Ledya Novamizanti, Eko Susatio

## 2.3.  Kamera Kinect & KScan3D
Kinect  merupakan  kamera  yang  dikembangkan  oleh  Rare  di  bawah  naungan Microsoft. Kinect menggunakan sensor infra merah yang digunakan untuk mendeteksi benda atau gerakan yang ada didepan kamera. Selain itu, Kinect juga alat kamera RGB, sensor kedalaman yang mampu menyajikan citra dalam bentuk 3 dimensi.
KScan3D merupakan rancangan dari LMI Technologies. KScan3D digunakan untuk mengambil citra 3 dimensi. Software tersebut dapat digunakan dengan beberapa perangkat seperti:  Kinect,  Xbox  One,  and  Asus  Xtion.  Proses cropping dan smoothing juga  dapat dilakukan  pada software ini.  Selain  hal  tersebut,  KScan3D  dapat  melakukan  kombinasi beberapa citra 3D yang diambil.

## 2.4. Iterative Closest Point (ICP)
Iterative Closest Point atau yang biasa dikenal dengan ICP merupakan metode ekstraksi yang cara kerjanya melalui pencocokan antar point clouds dari sebuah citra. Pencocokan yang  biasa  dikenal  sebagai Template  Matching . Template  matching ialah  teknik  yang digunakan dalam pengolahan citra digital untuk menemukan bagian yang cocok dengan template  citra  [11].  Kelebihan  metode  ICP  adalah  dapat  menampilkan  informasi  yang hilang dari citra 2D. Oleh sebab itu, ICP sering digunakan untuk merekronstruksi citra 2D. Kunci dari algoritma ICP adalah algoritma corresponding point set registration . Algoritma tersebut untuk menguraikan coordinate transformation matrix dan mencari hubungan antar point set .
Metode quarternion digunakan untuk menguraikan matriks transformasi di antara dua point set . Jika terdapat dua point set, p oint set tersebut dapat dibagi menjadi dua bagian, untuk  bagian point  target disebut  P,  sedangkan  untuk  bagian point  reference disebut  Q.
Adapun syarat-syarat untuk point set yang sesuai ( corresponding set point ) [12]: 1.  Parameter N P merupakan jumlah dari P dan parameter N Q merupakan jumlah dari Q, di mana N p = N Q
2.  Untuk setiap point ( p i ) dari P harus sesuai dengan point ( q i ) dari Q Metode quarternion terdapat vektor rotasi. Vektor rotasi yang seharusnya adalah unit quarternion . Vektor rotasi dapat disimbolkan dengan 𝑞 " .
𝑞 " = [𝑞 % 𝑞 ' 𝑞 ( 𝑞 ) ] + (1)
di mana : 𝑞 % > 0 dan 𝑞 % ( + 𝑞 ' ( + 𝑞 ( ( + 𝑞 ( ) = 1
Untuk  mendapatkan  matriks  yang  paling  sesuai dengan  dua point  set .  Jarak  antara corresponding point set harus minimum. Solusi terakhir dari coordinate transformation adalah untuk menyelesaikan q , sehingga dapat dicari nilai minimum dari fungsi objektif.
𝑓(𝑞) = ' 3 ∑ ‖𝑞 6 − 𝑅(𝑞 " ) ∙ 𝑝 6 − 𝑞 + ‖ ( 3 6;' (2)
Proses dari algoritma ICP adalah :
Langkah 1 : Menentukan target point set (P) dan reference point set (Q) Langkah 2 : Hitung nilai tengah dari P dan Q
𝜇 = = ' >? ∑ 𝑃 6 >? 6;' (3)
𝜇 A = ' >B ∑ 𝑄 6 >B 6;' (4)
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 18 No. 1 April 2019 Hal 1 - 13
Langkah 3 : Menyusun matriks kovarian dari P dan Q
Σ =,A = ' >F ∑ GH𝑝 6 − 𝜇 I JH𝑞 6 − 𝜇 A J + K >? 6;' = ' >? ∑ [𝑝 6 𝑞 6 + ] >? 6;' − 𝜇 = 𝜇 A + (5)
Langkah 4 : menyusun 4x4 matriks simetris dari matriks kovarian
𝐻HΣ =,A J = M 𝑡𝑟(Σ =,A ) ∆ + ∆ Σ =,A + ∑ 𝑡𝑟 + =,A (Σ =,A )𝐼 ) R (6)
di  dalam  matriks  diatas, 𝐼 ) adalah  unit  matriks 3 × 3 , 𝑡𝑟(Σ =,A ) adalah trace dari Σ =,A Langkah 5 : tentukan eigenvalue dan eigenvector dari 𝐻HΣ =,A J , cari nilai eigenvalue dan eigenvector -nya yang terbesar, eigenvector adalah vektor rotasi terbaik;
𝑞 " = [𝑞 % 𝑞 ' 𝑞 ( 𝑞 ) ] + (7)
Langkah 6 : Hitung vektor translasi terbaik;
𝑞 + =   𝜇 A − 𝑅(𝑞 " )𝜇 = (8)
Dalam Persamaan (8)
𝑅(𝑞 " ) = U 𝑞 % ( + 𝑞 ' ( − 𝑞 ( ( − 𝑞 ( ) 2(𝑞 ' 𝑞 ( − 𝑞 % 𝑞 ) ) 2(𝑞 ' 𝑞 ) + 𝑞 % 𝑞 ( ) 2(𝑞 ' 𝑞 ( + 𝑞 % 𝑞 ) ) 𝑞 % ( − 𝑞 ' ( + 𝑞 ( ( − 𝑞 ( ) 2(𝑞 ( 𝑞 ) − 𝑞 % 𝑞 ' ) 2(𝑞 ' 𝑞 ) − 𝑞 % 𝑞 ( ) 2(𝑞 ( 𝑞 ) + 𝑞 % 𝑞 ' ) 𝑞 % ( − 𝑞 ' ( − 𝑞 ( ( − 𝑞 ( ) W (9)
Langkah  7:  diperoleh  koordinat  vektor  transformasi  akhir 𝑞 = [𝑞 " |𝑞 + ] + =
[𝑞 % 𝑞 ' 𝑞 ( 𝑞 ) 𝑞 Y 𝑞 Z 𝑞 [ ] + dan mean square error 𝑑 ]63 = 𝑓(𝑞) ;

## 2.5.  Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan sebuah metode yang menggambarkan cara kerja  otak  manusia  dalam  merepresentasikan  proses  pembelajarannya  [13].  Dalam  JST terdapat  beberapa  metode  pelatihan  terbimbing  ( Supervised  Learning ).  Metode  tersebut antara lain: Single Perceptron, Multi Perceptron dan Backpropagation.
1.  Arsitektur JST Single  layer  network memiliki  1 layer  input dan  1 layer  output yang  terhubung langsung. Pada jaringan ini, nilai input langsung diolah menjadi nilai output tanpa melalui  lapisan  tersembunyi.  Jaringan  ini  efisien  terhadap  waktu  dan permasalahan yang sederhana.
Multi  Layer  Network merupakan  arsitektur  jaringan  di  mana  memiliki  beberapa layer , antara lain: input layer, hidden layer dan output layer . Jaringan ini sangat baik untuk menyelesaikan permasalahan yang kompleks namun membutuhkan waktu yang lama untuk penyelesaiannya.
2. Backpropagation
Backpropagation adalah algoritma pembelajaran yang menggunakan error sebagai dasar dalam pelatihan dan pemecahan masalah. Jaringan backpropagation termasuk dalam jenis multilayer . Sehingga, terdapat banyak layer terhubung satu sama lain. Input layer terhubung dengan hidden layer, output layer terhubung dengan hidden layer [14] .

## Sistem Pengenalan Individu Berbasis Citra Wajah 3D dengan Jaringan Syaraf Tiruan Muhammad Sindu Ramadhan, Ledya Novamizanti, Eko Susatio
Gambar  1. (a) Arsitektur FFNN (Sumber : https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/ feedforwardnet.html); (b) Arsitektur CFNN (Sumber : https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/ cascadeforwardnet.html)
a. Feed forward Neural Network (FFNN) Feed  Forward  Neural  Network adalah  tipe  JST  yang  paling  sederhana.  FFNN menyediakan  kerangka  umum  untuk  mewakili  pemetaan  fungsi  nonlinear antara set variable input dan set variable output . FFNN terdiri dari beberapa layer dan setiap lapisannya mengambil input dari output lapisan sebelumnya yang mengalir dalam satu arah. Arsitektur FFNN dapat dilihat pada Gambar 1 (a).
b. Cascade Forward Neural Network ( CFFNN)
Cascade  Forward  Neural  Network mirip  dengan  FFNN.  Namun  yang membedakan adalah input di setiap lapisan meliputi semua input dan output lapisan sebelumnya [15]. Arsitektur CFNN dapat dilihat pada Gambar 1 (b).

## 3.   Perancangan Sistem
Perancangan sistem dalam penelitian ini untuk pemodelan pengenalan individu dari citra wajah 3 dimensi. Pada sistem ini terdapat dua jenis data, yaitu data latih dan data uji. Hasil  dari  data  latih  disimpan  dalam  database  yang  kemudian  ciri  dari  hasil  latih digunakan pada data uji untuk diklasifikasikan dalam pengenalan individu.
Pada bagian ini, akan dibahas alur pembuatan sistem pada setiap tahapannya secara keseluruhan.  Perancangan  sistem  ini  menggunakan software Matlab  untuk  pemrosesan citra pengenalan individu berdasarkan citra wajah 3 dimensi. Tahapan perancangan sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
1.  Akuisisi Citra 3D
Pengambilan  citra  merupakan  tahap  awal  dalam  perancangan  sistem  ini. Pengambilan citra dilakukan menggunakan kamera Kinect versi 2 dengan bantuan software KScan3D. Citra wajah yang diambil adalah tanpa ekspresi diperlakukan sama. Citra yang diambil dari 19 orang terdiri dari 8 pria dan 11 wanita. Setiap orang memiliki 5 citra latih dan 3 citra uji. Satu citra 3D berasal dari 48 foto yang diambil gambar citra 3D dengan kamera Kinect versi  2.
2. Preprocessing
Tahap preprocessing pada penelitian ini menggunakan bantuan software KScan3D. Tahap ini bertujuan untuk memperoleh citra yang baik dengan noise dan dimensi yang rendah. Dalam software tersebut dilakukan cropping, smoothing , combine dan finalize .  Keluaran  citra  dari  tahap preprocessing berformat  polygon  file  (*.ply). Diagram alir Preprocessing dapat dilihat pada Gambar 2 (c).
Pengambilan  gambar  sebanyak  48  foto  memiliki  hasil  yang  baik  dibandingkan dengan  jumlah  pengambilan  gambar  yang  lebih  sedikit.  Pengambilan  gambar
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 18 No. 1 April 2019 Hal 1 - 13
dengan  jumlah  sedikit  membuat  hasil output kurang  begitu  baik.  Namun  jika pengambilan  gambar  dengan  jumlah  yang  membutuhkan  waktu preprocessing menjadi lebih lama. Jumlah pengambilan gambar sebanyak 48 foto menghasilkan output preprocessing yang  baik  dan  waktu  yang  tidak  terlalu  lama.  Gambar  3 menunjukkan perbandingan output preprocessing dari jumlah pengambilan gambar.
Cropping citra 3D bertujuan untuk menghilangkan noise yang ada pada citra 3D yang dapat memengaruhi hasil ekstraksi ciri. Cropping dilakukan secara manual karena noise yang  terdapat  pada  setiap  citra  yang  diambil  berbeda-beda  dan  proses cropping yang dilakukan untuk mengambil bagian wajah dari setiap individu. Proses build mesh bertujuan untuk  mengubah point  cloud menjadi  bentuk mesh  geometry . Bentuk mesh  geometry akan mempermudah proses smoothing dan combining . Proses smoothing & combining bertujuan untuk menghaluskan tingkat noise dan menyatukan beberapa foto bentuk mesh geometry . Proses combining dilakukan  berdasarkan  pembagian  citra  yang  telah  ditentukan. Parameter yang pembagian citra adalah 3 partisi dan 6 partisi. Finalizing bertujuan untuk menyempurnakan bentuk mesh geometry yang sudah di combine . Citra yang sudah di finalize, lalu di export ke dalam format polygon file (*.ply). Gambar 4 (a)-(f) menampilkan hasil preprocessing untuk  3  partisi,  sedangkan    dan  Gambar  4  (g)  menampilkan  hasil finalize untuk 6 partisi.
(a)                                                                              (b)                                                         (c) Gambar  2. Diagram Alir (a) Proses latih (b) Proses Uji (c) Preprocessing
3 foto 8 foto 24 foto 36 foto 48 foto 60 foto Gambar  3. Perbandingan Jumlah Pengambilan Gambar
(a)                     (b)                        (c)                       (d)                      (e)                         (f) (g) Gambar 4. (a) Hasil cropping (b) Hasil build mesh (c) Hasil smoothing & combine (d) Hasil finalize partisi 3 sisi kiri (e) Hasil finalize partisi 3 sisi tengah (f) Hasil finalize partisi 3 sisi kanan (g) Hasil finalize partisi 6
3.  Ekstraksi Ciri
Ektraksi  ciri  pada  sistem  ini  menggunakan  metode  ICP.  Ekstraksi  ciri menghasilkan nilai ciri yang beragam dari setiap individu. Keberagaman nilai ciri juga bergantung terhadap jumlah partisi. Semakin banyak jumlah partisi, maka nilai  ciri  yang  diperoleh  juga  semakin  banyak  dan  beragam.  Metode  ICP menghasilkan  nilai  ciri  dalam  bentuk  matriks  3x3,  nilai  ciri  tersebut  memiliki perbedaan disetiap datanya. Grafik nilai ciri dari beberapa individu dapat dilihat pada Gambar 5, sedangkan grafik nilai ciri dari satu individu yang sama, dapat dilihat pada Gambar 6.
Berdasarkan  Gambar  5,  dapat  dilihat  bahwa  setiap  individu  memiliki  nilai  ciri yang  berbeda.  Hal  tersebut  yang  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  dalam membedakan  kelas  tiap  individu.  Semakin  besar  nilai  ciri  yang  berbeda,  maka semakin memudahkan proses klasifikasi dalam membedakan kelas antar individu. Pada Gambar 8, individu yang sama memiliki nilai ciri yang mirip atau hampir sama  dengan  data  masukan  yang  lain.  Hal  tersebut  akan  sangat  berpengaruh terhadap akurasi sistem.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 18 No. 1 April 2019 Hal 1 - 13
Gambar  5. Nilai Ciri Beberapa Individu
Gambar  6. Nilai Ciri dari Individu yang Sama
4.  Klasifikasi
Klasifikasi pada perancangan sistem ini menggunakan metode JST. Dalam sistem ini terdapat dua proses klasifikasi, yaitu proses latih dan proses uji. Proses latih dilakukan dengan menggunakan data latih sebagai masukannya dan keluarannya akan disimpan ke dalam database . Diagram alir dari proses latih dapat dilihat pada Gambar 2 (a). Sedangkan, proses uji dilakukan dengan cara mencocokkan data uji dan database .  Diagram  proses  latih  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  (b).  Hasil klasifikasi adalah sistem mampu mendeteksi individu yang diujikan.
5. Confusion Matrix
Confusion  matrix berisi  informasi  mengenai  hasil  prediksi  dan  data  aktual  yang dilakukan oleh sistem klasifikasi  [16]. Parameter-parameter dalam confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 1:
Tabel 1. Parameter-Parameter dalam Confusion Matrix
-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 NI LA I C IR I POINT CLOUD Harits Nadya Nita Citra Dea -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 NI LA I C IR I POINT CLOUD Harits Harits 2 Harits 3
Sistem Pengenalan Individu Berbasis Citra Wajah 3D dengan Jaringan Syaraf Tiruan Muhammad Sindu Ramadhan, Ledya Novamizanti, Eko Susatio
Nilai Sebenarnya TRUE FALSE Nilai Prediksi TRUE TP ( True Positive ) FP ( False Positive )
FALSE  FN ( False Negative ) TN ( True Negative )
di mana TP ( True Positive ) merupakan jumlah data yang dideteksi dengan benar; FP ( False Positive ) merupakan jumlah data yang harusnya dideteksi salah, namun oleh sistem dideteksi benar; FN ( False Negative ) merupakan jumlah data yang  harusnya  dideteksi  benar,  namun  oleh  sistem  dideteksi  salah;  TN (True Negative ) merupakan jumlah data yang dideteksi salah.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = += +=bc> (10) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = += +=bc= (11) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = +=b+> +=b+>bc=bc> (12)

## 4.   Hasil dan Analisis

## 4.1.  Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan penulis setelah melalui tahapan implementasi rancangan sistem mengenai pengenalan individu berbasis citra wajah 3D. Pengujian sistem bertujuan untuk  memperoleh  akurasi  dari  kinerja  sistem  yang  sudah  dirancang  sebelumnya. Pengujian  sistem  memiliki  beberapa  parameter  pengujian  antara  lain:  jumlah  partisi, banyaknya iterasi, jumlah hidden layer dan arsitektur neural network .
4.2.  Hasil Pelatihan Sistem dan Pengujian Sistem
Pada  bagian  ini  dilakukan  pelatihan  sistem  menggunakan  data  latih  yang  telah diakuisisi. Data latih yang digunakan dalam pelatihan berjumlah 60 data dari 12 individu. Pelatihan sistem dimaksudkan untuk mencari parameter terbaik yang digunakan dalam pengujian sistem dengan data uji. Sedangkan untuk pengujian sistem dilakukan dengan menguji  dari  data  uji.  Terdapat  42  data  uji  yang  berasal  dari  18  individu.  Di  mana  12 individu merupakan data yang dikenali oleh sistem dan 6 individu adalah data yang tidak dikenali oleh sistem
4.2.1.  Pengaruh jumlah partisi terhadap performansi sistem
Pelatihan  pengaruh  perubahan  jumlah  partisi terhadap  beberapa  parameter,  antara lain:  iterasi  ke-5, 5  hidden  layer dan  algoritma  klasifikasi  CFNN.  Jumlah  partisi  yang digunakan adalah 3 partisi dan 6 partisi. Hasil pelatihan pengaruh jumlah partisi terhadap performansi sistem dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Pelatihan Pengaruh Jumlah Partisi Partisi Akurasi Rata-rata waktu komputasi (detik) 3 59.70% 20.329 6 77.61% 37.8
Berdasarkan Tabel 2 dapat dilihat bahwa jumlah partisi berpengaruh terhadap akurasi dan waktu komputasi sistem. Akurasi pelatihan tertinggi adalah 77.61% pada 6 partisi. Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  6  partisi  adalah  parameter  yang  paling  cocok digunakan pada sistem ini. Jumlah partisi yang semakin banyak akan menghasilkan nilai
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 18 No. 1 April 2019 Hal 1 - 13
ciri  yang  semakin  banyak  dan  beragam.  Dengan  demikian,  perbedaan  nilai  ciri  antar individu lebih jelas terlihat.
4.2.2.  Pengaruh jumlah iterasi terhadap performansi sistem
Pelatihan pengaruh perubahan jumlah iterasi terhadap beberapa parameter, yaitu: 5 hidden  layer dan  algoritma  klasifikasi  CFNN  yang  dikombinasikan  dengan  parameter terbaik dari skenario pertama, yaitu 6 partisi. Jumlah partisi yang digunakan adalah iterasi ke-5, iterasi ke-25 dan iterasi ke-49. Hasil pelatihan pengaruh jumlah iterasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pelatihan Pengaruh Jumlah Iterasi Iterasi Akurasi Rata-rata waktu komputasi (detik) 5 77.61% 37.8 25 65.67% 438.543 49 65.67% 452.78
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat bahwa jumlah iterasi memiliki pengaruh terhadap akurasi sistem dan waktu komputasi. Hasil terbaik yang didapat dari pengujian skenario 2 adalah pada iterasi ke-5, yaitu sebesar 77.61%. Jumlah iterasi yang sedikit memberikan nilai ciri yang unik dan waktu komputasi yang relatih cepat dibandingkan jumlah iterasi yang  relatif  banyak.  Namun,  jika  jumlah  iterasi  sangat  sedikit,  maka  nilai  ciri  tersebut belum dapat merepresentasikan nilai ciri dari seorang individu.
4.2.3.  Pengaruh jumlah hidden layer dan arsitektur neural network terhadap performansi sistem
Pengujian  pengaruh  perubahan  jumlah hidden  layer terhadap  beberapa  parameter, antara lain: algoritma klasifikasi CFNN yang dikombinasikan dengan parameter terbaik dari skenario pertama dan kedua, yaitu 6 partisi dan iterasi ke-5. Hasil pelatihan pengaruh jumlah hidden layer dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Pengaruh Jumlah Hidden Layer dan Arsitektur Neural Network Hidden layer Algoritma klasifikasi Akurasi Rata-rata waktu komputasi (detik) 1 CFNN 70.14% 37.8310 5 71.43% 37.8504 10 77.61% 37.8694 1 FFNN 21.43% 37.8156 5 78.57% 37.8318 10 66.67% 37.8584
Berdasarkan  Tabel  4  dapat dilihat  bahwa  banyaknya hidden layer juga  berpengaruh terhadap  akurasi,  dan  berpengaruh  terhadap  waktu  komputasi.  Dapat  disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah hidden layer maka semakin tinggi nilai akurasi dan semakin lama waktu komputasi yang dibutuhkan. Selain itu, jenis arsitektur neural network yang semakin kompleks dalam penelitian ini adalah CFNN, maka nilai akurasi dalam setiap hidden layer menjadi relatif berimbang. Sebaliknya, dalam algoritma FFNN, nilai akurasi terbaik dengan 5 hidden layer . Algoritma FFNN lebih cocok digunakan dalam sistem ini dibandingkan dengan CFNN karena algoritma FFNN merupakan algoritma yang paling sederhana dan dapat diimplementasikan di berbagai topik permasalahan. Hasil terbaik yang  didapat  pada  pengujian  skenario  ini  adalah  pada  5 hidden  layer dengan  akurasi sebesar 78.57%. Perbandingan akurasi algoritma FFNN dan CFNN berdasarkan jumlah hidden layer dapat dilihat pada Gambar 7.

## Sistem Pengenalan Individu Berbasis Citra Wajah 3D dengan Jaringan Syaraf Tiruan Muhammad Sindu Ramadhan, Ledya Novamizanti, Eko Susatio
Gambar 7. Perbandingan Akurasi Algoritma FFNN dan CFNN Berdasarkan Jumlah Hidden Layer

## 4.2.4. Confusion Matrix
Selain  akurasi  dan  waktu  komputasi,  performansi  sistem  dapat  dinilai  melalui confusion matrix . Nilai-nilai confusion matrix didapatkan dari persamaan (10) untuk nilai recall ,  (11)  untuk  nilai precision dan  (12)  untuk  nilai accuracy .  Hasil  pengujian  sistem menghasilkan nilai dari parameter-parameter confusion matrix .
Tabel 5. Hasil Confusion Matrix Nilai Sebenarnya TRUE FALSE Nilai Prediksi TRUE TP = 27 FP = 6 FALSE FN = 3 TN = 6
Dari persamaan (10), (11) dan (12) diperoleh:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = += +=bc> = (k (kb) = 0.9 = 90 % 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = += +=bc= = (k (kb[ = 0.8181 = 81.81%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = +=b+> +=b+>bc=bc> = (kb[ (kb[b[b) = 0.7857 = 78.57%

## 5.   Kesimpulan
Pada penelitian ini, telah dirancang sebuah sistem pengenalan individu dengan citra wajah 3D menggunakan metode ICP untuk ekstraksi ciri dan metode JST untuk klasifikasi. Parameter  yang  paling  cocok  untuk  sistem  ini  adalah  dengan  menggunakan  6  partisi, iterasi ke-5, 5 hidden layer dan algoritma FFNN. Dengan parameter tersebut, didapatkan akurasi sebesar 78.57%.
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode ICP dan JST dapat digunakan untuk sistem pengenalan individu berbasis citra wajah 3D. Namun kurang begitu bagus diimplementasikan dalam sistem pengenalan individu berbasis citra wajah 3D, karena hanya mendapatkan akurasi sebesar 78.57%. Untuk sistem pengenalan individu disarankan memakai metode dengan akurasi diatas 90%.
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  memperbaiki  akurasi  sistem  pengenalan individu berbasis citra 3D menggunakan metode yang berbeda, membuat sebuah sistem pengenalan secara real time , maupun perbaikan dalam jumlah individu yang menjadi objek pengenalan wajah.
21.43%
78.57%
66.67%
70.14% 71.43% 77.61% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 1 5 10 AKU RAS I ( % ) HIDDEN LAYER FFNN CFNN

## Daftar Pustaka
[1]   D. E. Kurniawan, K. Adi  and A.  F.  Rohim, "Sistem  Identifikasi  Biometrika  Wajah Menggunakan  Metode  Gabor  KPCA  dan  Mahalanobis  Distance," Jurnal  Sistem Informasi Bisnis, vol. 01, h. 6-10, 2012.
[2]   A.  Budi,  Suma'inna  and  H.  Maulana,  "Pengenalan  Citra  Wajah  sebagai  Identifier Menggunakan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)," Jurnal  Teknik Informatika, vol. 9, no. 2, h. 166-175, 2016.
[3]   I.  G.  Barus  and  R.  A.  Saragih,  "Simulasi  Ektraksi  Citra  Wajah  dengan  Deskriptor Global  Direct  Fractional-Step  Linear  Discriminant  Analysis  (DF-LDA)  untuk Pengenalan Wajah," Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika, vol. 14, no. 1, h. 59-66, 2015.
[4]   J. Choudhary, "Survey of Different Biometrics  Techniques," International  Journal of Modern Engineering Research (IJMER), vol. 2, no. 5, pp. 3150-3155, 2012.
[5]   M.  Hiremath  and  P.  S.  Hiremath,  "3D  Face  Recognition  Based  on  Symbolic  FDA Using  SVM  Classifier  with  Similarity  and  Dissimilarity  Distance  Measure," International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol. 31, no. 4, p. 1756006 (22 pages), 2017.
[6]   B. B.  Q.  J. W.  Sima  Soltanpour, "A  Survey  of  Local  Feature Methods  for  3D  Face Recognition," Elsevier, vol. 72, pp. 391-406, 2017.
[7]   R. Ajmera, A. Nigam and P. Gupta, "3D Face Recognition using Kinect," Indian Institue of Technology, 2014.
[8]   M. N. D. R. G. S. Andrea F. Abate, "2D and 3D face recognition: A survey," Elsevier, vol. 28, pp. 1885-1906, 2007.
[9]   S. S. D. B. Vaibhav M. Pathak, "An Efficient Approach for 3D Face Recognition Using ANN Based Classifiers," International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, vol. 3, no. 9, pp. 8527-8531, 2015.
[10]  D.  S.  D.  V.  Thomas  Fabry,  "Surface  representations  for  3D  face  recognition," Researchgate.net, vol. 15, pp. 273-294, 2010.
[11]  R. C. V. Frank B. ter Haar, "A 3D Face Matching Framework," in IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications , Stony Brook, New York, USA, 2008.
[12]  J. J. G. Z. J. Z. Hao Yang, "An Improved Iterative Closest Points Algorithm," World Journal of Engineering and Technology, vol. 3, pp. 302-308, 2015.
[13]  S. Kusmaryanto, "Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah Metode  Ekstraksi  Fitur  Berbasis  Histogram," EECCIS  (Electrics,  Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems), vol. 8, no. 2, h. 193-198, 2014.
[14]  S. E. S. A. John Dhanaseely, "Performance Comparison of Cascade and Feed forward Neural Network for Face Recognition system," in International Conference on Software Engineering  and  Mobile  Application  Modelling  and  Development  (ICSEMA  2012) , Chennai, India, 2012.
[15]  A.  Biswas,  M.K.Ghose  and  M.  Pandit,  "Comparison  of  Different  Neural  Network Architectures for Classification of Feature Transformed Data for Face Recognition," International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), vol. 96, no. 12, pp. 25-31, 2014.
[16]  Y.  T.  Handika,  "Implementasi  Metode  Filter  Gabor  dan  Backpropagation  Neural network  pada  Sistem  Pengenalan  Wajah  sebagai  Personal  Authentication," Universitas Pendidikan Indonesia, 2014.
[17]  P. Kamencay, R. Hudec, M. Benco, P. Sykora and R. Radil, "An Efficient P-KCCA Algorithm  For  2D-3D  Face  Recognition  Using  SVM," Digital  Image  Processing  and Computer Graphic, vol. 13, no. 4, pp. 399-406, 2015.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 18 No. 1 April 2019 Hal 1 - 13