ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v5i1.3405
Optimasi Hasil Akuisisi Wajah Dengan Variasi Proyeksi Menggunakan Kedekatan Pola Jarak Pixel
Yusi Aribah 1 , Arief Bramanto Wicaksono Putra 2
1,2 Jurusan Teknologi Informasi Negeri Samarinda, Jl. DR. Ciptomangunkusumo, Kampus Gunung Lipan , Samarinda, Indonesia correspondence email : ariefbram@polnes.ac.id
Abstrak –-  Akuisisi  merupakan  proses  awal  untuk  mendapatkan  citra  digital.  Pada  penelitian  ini menerapkan  akuisisi  dengan  jenis-jenis  proyeksi  sudut  yang  bertujuan  untuk  menganalisis  perbandingan hasil  akuisisi  yang  data  sudutnya  bervariasi  dari  sebuah  obyek  wajah.  Ekstraksi  ciri  dilakukan  untuk memperoleh  nilai  spesifik  dari  akuisisi  wajah,  obyek  penelitian  berupa  wajah  memiliki  9  sampel  dengan identitas  sudut  0 o ,  +15 o ,  +45 o , +75 o ,  +90 o ,  -15 o ,  -45 o ,  -75 o ,  dan  -90 o .  Pada  proses  ekstraksi  ciri  menggunakan Correlation  Coefficient semua  hasil  akuisisi  obyek  wajah  telah  melalui  tahapan pre-processing .  Pengujian performansi dari variasi proyeksi tersebut menggunakan metode Euclidean Distance sebagai pengukur jarak kedekatan antar variasi sudut, dimana selisih antar jarak yang diperoleh akan menjadi nilai dari performansi yang  diinginkan.  Hasil  performansi  akuisisi  terbaik  dari  obyek  A  adalah  sudut  0 o terhadap  +15 o dan  -15 o , obyek B sudut 0 o terhadap +15 o dan -15 o , dan obyek C sudut 0 o terhadap +90 o dan -90 o .
Kata Kunci — Pengajaran; Akuisisi, Variasi; Sudut proyeksi

## I. PENDAHULUAN
Akuisisi citra merupakan proses awal untuk mendapatkan citra. Tujuannya adalah untuk mendapatkan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra. Proses ini dimulai dari persiapan obyek yang akan diambil gambarnya, alat-alat, dan proses pencitraannya. Pencitraan merupakan kegiatan transformasi dari citra tampak (misal: foto, gambar, lukisan) menjadi citra digital.  [1][2][3]. Faktor yang menentukan keberhasilan  proses  akuisisi  salah  satunya  adalah  proyeksi.  Proyeksi  adalah  ilmu  yang  mempelajari tentang cara menggambarkan penglihatan mata kita dari suatu benda tiga dimensi kedalam kertas gambar serta  dua  dimensi  sehingga  apa  yang  dilihat  atau  dipandang  sesuai  dengan  penglihatan  mata.  Proyeksi menyatakan bentuk yang diperoleh dari hasil proyeksi objek terhadap garis sumbu. [4]
Berdasarkan  acuan  penelitian  telah  dilakukan  pembuatan  modul  perangkat  lunak  akuisisi  citra  dan kendali  meja  putar  yang  digunakan  untuk  mengoperasikan  perangkat  penangkap  citra  radioskopi  untuk industri manufaktur. Perangkat lunak ini mempunyai beberapa keunggulan antara lain yaitu tersedianya fitur  integration  frame  yang  digunakan  untuk  mengurangi  noise  dalam  proses  akuisisi  citra.  Selain  itu, tersedia  fitur  temporal  median  fiter  yang  berguna  untuk  memperhalus  kontur  citra  pada  salah  satu  sisi citra. Perangkat lunak ini memiliki fitur kendali meja putar yang mampu melakukan akuisisi citra secara otomatis dengan proyeksi dari berbagai sudut. Hasil akuisisi citra tersebut disimpan secara otomatis dan kemudian  digunakan  untuk  rekonstruksi  tomografi.  [3].  Berdasarkan  acuan  penelitian  yang  berkaitan dengan akuisisi menyatakan bahwa unjuk kerja model penentuan nilai standar distorsi pada akuisisi citra sidik  jari  sangat  dipengaruhi  oleh  jumlah  data  training  dan  data  testing  serta  nilai  threshold  yang digunakan.  Semakin  banyak  data  training  yang  digunakan,  maka  unjuk  kerja  system  semakin  baik. Demikian pula penggunaan nilai threshold. Nilai standar distorsi berminyak  pada akuisisi citra sidik jari berdasarkan  skor  kejelasan  dan  rasio  ketebalan  ridge-valley  yakni  memiliki  skor  kejelasan  lokal  (LCS) sebesar 0,01446-0,01550, skor kejelasan global (GCS) sebesar 0,01186-0,01230, dan nilai rasio ketebalan ridge-valley (RVTR) sebesar 6,980E-05-7,22E-05. [5]
Berdasarkan acuan penelitian yang berkaitan dengan proyeksi menyatakan bahwa Semakin banyak data proyeksi yang digunakan maka kualitas citra CT yang dihasilkan semakin bagus. Dalam radioterapi, data proyeksi yang digunakan untuk merekonstruksi citra pada saat diagnosis dan selama terapi diambil pada posisi sudut yang sama, dengan jumlah sudut biasanya <10 sudut. Optimasi sudut-sudut proyeksi dengan metode optimasi gradient descent pada rekonstruksi citra CT dengan ART. Telah diperoleh bahwa dengan jumlah  data  proyeksi  terbatas  dan  jumlah  iterasi  yang  kecil  dihasilkan  kualitas  citra  CT  yang  bagus. Dengan  demikian  metode  optimasi  gradient  descent  merupakan  metode  optimasi  yang  efektif  untuk
mengoptimasi sudut pencitraan dalam merekonstruksi citra dengan ART. [6]
Pola adalah suatu entitas yang samar yang dapat diberi nama seperti : citra sidik jari, tulisan tangan, sinyal suara, wajah, urutan DNA, dan lain-lain. Fitur adalah atribut dari pola yang mendeskripsikan ciri- ciri  pola  dalam  berbagai  entitas  tergantung  dari  polanya.  Umumnya,  fitur  dari  suatu  pola  dijital  adalah berupa  lebar  atau  tinggi  obyek,  intensitas  warna,  dan  lain-lain.  Fitur  juga  dapat  berupa  sekumpulan pengukuran secara  statistik dari pixels - pixels yang ada  yang dapat  didasarkan pada  posisi pixels ,  warna pixels , jarak antar pixels , dan lain-lain. [7][8] Berdasarkan acuan penelitian yang berkaitan dengan metode fungsi Euclidean Distance menyatakan Pengenalan  wajah  erat  kaitannya  dengan  biometrik,  dikarenakan  penggunaan  karakter  –  karakter  unik manusia.  Banyak  metode  yang  digunakan  dalam  pengenalan  wajah,  salah  satunya  yaitu  dengan menggunakan fungsi jarak metode Euclidean. Metode Euclidean membandingkan jarak minimum image pengujian  (testing),  dengan  database image pelatihan  (training).  Untuk  ekstraksi  ciri image citra digunakan  metode  SPCA  (Simple  Principle  Component  Analysis)  yang  lazim  digunakan  untuk penajaman  citra  pada  proses  pengenalan  /  identifikasi.  [9][10].  Berdasarkan  uraian  diatas  penelitian  ini menerapkan jenis-jenis proyeksi yang bertujuan untuk menganalisis perbandingan hasil akuisisi yang data sudutnya  bervariasi  dari  sebuah  objek  wajah  wanita  menggunakan  kerudung.  Hasil  akuisisi  yang bervariasi akan diekstraksi cirinya  menggunakan Coefficient Correlation . Kemudian dari kumpulan ciri Coefficient  Correlation dianalisis  pengukuran  jarak  kedekatan  hasil  akuisisi  dengan  variasi  sudut menggunakan  metode  Euclidean  Distance  guna  mendapatkan  perbandingan  hasil  akuisisi  dengan  nilai selisih jarak sudut kanan dan kiri..
Pengolahan Citra (Image Processing) Akuisisi Citra Data Image Wajah Dahi Mata Pipi Hidung Mulut
Pre-Processing Transformasi Spasial Reducing/
Converting
RGB Grayscale Binary Indexed Uint 8 to double Resizing Rotating Scalling Cropping Flipping Analyizing Image Pixel Value & Image Statistic Texture Analyisis Image Enchancement Noise Removal 2D Linear Filter Correlation Coefficient Obyek Penelitian Gambar 1. Kerangka Konsep Penelitian

## II. METODE PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Gambar  diagram  alir  atau  metode  penelitian  yang  disajikan  dalam  gambar  2.  Tahap  awal  yang dilakukan terlebih dahulu adalah memilih obyek yang akan diakuisisi. Obyeknya diambil dari salah satu mahasiswa Politeknik Negeri Samarinda jurusan Teknologi Informasi. Kemudian dilakukan proses akuisisi citra  dengan  menggunakan  kamera  handphone  untuk  mendapatkan  citra  digital.  Dalam  penelitian  ini, akuisisi  dilakukan  diruangan  kelas  gedung  D4  jurusan  Teknologi  Informasi  dengan  kondisi  ruangan tertutup  dan  pencahayaan  lampu  yang  cukup  ideal.  Pada  saat  pengambilan  akuisisi  untuk  mendapatkan sudut-sudut proyeksi kameranya yang bergerak pada dan jarak pengambilannya sangat dekat ( close up ).
Setelah tahap akuisisi dilakukan maka hasil akuisisi yang didapatkan adalah pengumpulan data citra. Kemudian  dilakukan  tahap pre-processing menggunakan  tools  Matlab.  Tahap pre-processing yang dilakukan  meliputi  resize  image,  pembacaan  data  image,  konversi  citra  RGB  menjadi Grayscale ,  dan konversi format citra uint to double.
Tahap selanjutnya adalah ekstraksi ciri. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah ekstraksi ciri  dengan coefficient  correlation .  Data  yang  didapatkan  adalah  kumpulan  ciri  dari  setiap  sudutnya. Setelah mendapatkan kumpulan cirinya setiap sudut proyeksi dilakukan pengukuran hasil akuisisi  setiap citra dari sudutnya dengan menggunakan metode Euclidean Distance .

## B. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  ciri  merupakan  tahap  yang  harus  dilakukan  sebelum  melakukan  klasifikasi.  Proses  ini berkaitan dengan  kuantisasi  karakteristik citra  ke  dalam sekelompok  nilai ciri  yang sesuai.  Ekstrasi ciri merupakan  bagian  fundamental  dari  analisis  citra.  Ciri  adalah  karakteristik  unik  dari  suatu  objek.  Pada Penelitian kali ini metode ekstraksi yang digunakan adalah Coefficient corelation. Ekstraksi  ciri  menggunakan correlation coefficient pada  penelitian  ini  dengan  menghitung  nilai kesamaan dibandingkan ketidaksamaan, hasil dari perhitungan tersebut akan dirata- rata berdasarkan baris dan kolom untuk merepresentasikan ciri pada citra menggunakan correlation coefficient . [9][11]
Rumus dari correlation coefficient :
……………(1)
Keterangan : Sij : Coefficient Corelation x  : Citra acuan (template)
x : Nilai rata-rata citra acuan
y : Nilai rata-rata citra masukan
y : Citra masukan
M, N : jumlah piksel citra

## C. Analisis Pengukuran Hasil Akuisisi
Pengukuran  hasil  akuisisi  untuk  menentukan  jarak  sudut    yang  dilakukan  menggunakan  metode Euclidean Distance dengan membandingkan jarak minimum image pengujian ( testing ), dengan database image pelatihan ( training ). Euclidean Distance dari dua vektor x dan y dihitung dengan persamaan 3:
(    )   (∑( ) ) ( )
Keterangan :
(    )
Gambar 2. Metode Penelitian
Semakin kecil nilai d(x,y) , maka semakin mirip kedua vector dicocokkan/dibandingkan. Sebaliknya semakin besar nilai d(x,y) maka semakin berbeda kedua vektor yang dicocokkan. [6][12]

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan-tahapan  yang  telah  dilakukan  untuk  memperoleh  perbandingan  hasil  akuisisi  berdasarkan sudut.  Secara  garis  besar  penelitian  ini  terdiri  dari  5  (lima)  tahapan  umum,  yaitu  Akuisisi  Citra, Pre- Processing , Ekstraksi Ciri, Pengukuran Jarak Hasil Akuisisi, dan Pengujian yang akan dijelaskan sebagai berikut :
Y X Z q : Sudut akuisisi 90 o -90 o Jarak akuisisi dengan q : 90 o 90 o 90 o PENCAHAYAAN OBYEK ORIENTASI AKUISITOR ALAT AKUISISI KAMERA HANDPHONE Gambar 3. Proses Akuisisi
Berikut adalah gambar 4 yang menunjukkan contoh implementasi akuisisi data sudut -45 o dari proses akuisisi yang dilakukan dipenelitian ini.
Gambar 4. Implementasi Akuisisi Sudut
Pada  gambar  5  adalah  cara  mengakuisisi  nilai  sudut  -45 o menggunakan  aplikasi  Compass  S8.  Setiap sudut yang digunakan juga diakuisisi dengan aplikasi tersebut.
Gambar 5. Cara Akuisisi Sudut dengan aplikasi
Dengan  sudut  yang  sama  dan  obyek  yang  berganti-gantian  diakuisisi  dengan  aplikasi  Compass  S8 menghasilkan  nilai  sudut  berdasarkan  kompas  tetapi system dari  kompas  tersebut  telah  bergerak  dan kamera tersebut diam pada asumsi sudut yang ditentukan dengan busur. yang ditunjukkan pada tabel 1.
Table 1. Komparasi Sudut Asumsi Sudut Sudut dari Compass S8 Min Max Rata-Rata Sudut 0◦ 179◦ S 193◦ S 186◦ S Sudut +15◦ 157◦ S 170◦ S 163.5◦ S Sudut +45◦ 133◦ SE 148◦ SE 140.5◦ SE Sudut +75◦ 96◦ E 112◦ E 104◦ SE
48 Asumsi Sudut Sudut dari Compass S8 Min Max Rata-Rata Sudut +90◦ 68◦ E 85◦ E 76.5◦ E Sudut -15◦ 201◦ SW  213◦ SW  207◦ SW Sudut -45◦ 225◦ SW  241◦ SW  233◦ SW Sudut -75◦ 252◦ W 261◦ W 256.5◦ W Sudut -90◦ 265◦ W 275◦ W 270◦ W Keterangan :   +  = Kanan - = Kiri S  = Selatan
SE   = Tenggara E  = Timur SW  = Barat Daya W  = Barat
Dengan cara akuisisi sudut diatas mendapatkan hasil akuisisi obyek wajah dengan kamera handphone dan data citra yang didapat diambil 3 kali pengambilan setiap sudutnya. Pada penelitian ini meneliti hasil akuisisi berdasarkan sudut dari 3 obyek wajah. Dari setiap obyek hasil akuisisi yang didapatkan sebanyak 27 gambar yang nantinya akan diolah ke dalam proses pre-processing, kemudian dilakukan ekstraksi ciri dan pengukuran jarak hasil akuisisi dan diuji lagi dengan performansi hasil akuisisi performansi dengan nilai  selisih  antar  jarak  variasi  sudut.  Berikut  adalah  hasil  dari  akuisisi  ditunjukkan  pada  gambar  6 dibawah ini.
OBYEK A Sudut +15 o Sudut 0 o Sudut +45 o Sudut +75 o Sudut +90 o Sudut -15 o Sudut -45 o Sudut -75 o Sudut -90 o
Gambar 6. Hasil Akuisisi Citra menggunakan kamera handphone B. Pre-processing
Tahapan pre-processing terbagi menjadi 3 (tiga) proses yaitu resize  image , konversi citra  RGB ke grayscale , dan konversi tipe  data  uint8 ke double . Beberapa tahap yang diakukan adalah sebagai berikut:
 Resize adalah  mengubah  besarnya  ukuran  citra  digital  dalam pixels .  Tujuan  proses resize pada penelitian  ini  agar  semua  citra  awal  berukuran  sama  dan  untuk  mengubah  ukuran pixels citra. Semua  hasil  data  citra  awal  memiliki  ukuran  1840  x  3264 pixels .  Kemudian  di  resize  menjadi ukuran 230 x 408 pixels . hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Gambar 7. Citra setelah di resize
Setelah  dilakukan  proses resize  image maka  proses  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  konversi  citra warna  RGB  menjadi  citra grayscale untuk  mengurangi  kompleksitas  citra. Default citra  yang  berjenis
truecolor RGB ( Red, Green, Blue ) dikonversi menjadi citra grayscale yang memiliki warna dari warna hitam,  keabuan  dan  putih.  Cara  mendapatkan  citra grayscale adalah  dengan  mengambil  rata-rata  nilai RGB.  Untuk  mengubah  citra  berwarna  menjadi  keabuan, syntax “rgb2gray”  pada  pemrograman MATLAB merupakan fungsi mengubah citra  RGB menjadi abu-abu. Berikut adalah hasil dari konversi citra RGB menjadi citra grayscale . Proses konversi citra RGB ke grayscale ditunjukkan pada gambar 10 dibawah ini.
Gambar 8. Convert RGB to Grayscale
Tipe  data  citra  yang  tersimpan  di  dalam  matrik  di  MATLAB  pertama  kali  adalah  tipe  uint8.  Pada aritmatika pada  matrik tidak akan bisa dikalkulasi jika tidak memiliki tipe kelas yang sudah ditentukan oleh MATLAB, sehingga citra tersebut harus diubah menjadi tipe data double terlebih dahulu.

## C. Ekstraksi Ciri
Pada  proses  ekstraksi  ciri  menggunakan Correlation  Coefficient semua  hasil  akuisisi  obyek  wajah telah  melalui  tahapan pre-processing .  Hasil  yang  ditunjukkan  pada  proses  diatas  adalah  matriks berukuran 230 x 230  yang ditunjukkan pada gambar 9 berikut.
Gambar 9. Hasil Correlation Coefficient
Untuk memudahkan proses komputasi, pada  penelitian ini akan dihitung rata-rata baris dan rata-rata kolom dari setiap matriks yang dihasilkan berukuran 1 x 230 yang ditunjukkan pada gambar 10 berikut.
Gambar 10. Rata-Rata Baris dan Kolom Correlation Coefficient
Karena hasil dari rata-rata baris dan kolom masih memiliki banyak nilai, maka proses selanjutnya adalah  mencari  rata-rata  dari  hasil  rata-rata  baris  dan  kolom  sehingga  diperoleh  satu  nilai  ciri menggunakan Correlation Coefficient yaitu 0.4865.
Proses yang telah dijelaskan diatas, digunakan pada semua data citra hasil akuisisi untuk menentukan ciri  pada  citra  pada  setiap  sudut  akuisisi  wajah,  Setelah  melakukan  proses  MATLAB  diatas,  maka didapatkan nilai ciri dari 27 citra pada obyek A, B, dan C yang dapat dilihat pada tabel 2, 3, dan 4.
Table 2. Kumpulan Ciri Obyek A A1 Nilai Ciri A2 Nilai Ciri A3 Nilai Ciri 186◦ S 0.4865 186◦ S 0.4871 186◦ S 0.4859 163.5◦ S 0..4599 163.5◦ S 0.4591 163.5◦ S 0.4599 140.5◦ SE 0.4468 140.5◦ SE 0.4494 140.5◦ SE 0.4481 104◦ SE 0.3540 104◦ SE 0.3551 104◦ SE 0.3562 76.5◦ E 0.3526 76.5◦ E 0.3540 76.5◦ E 0.3526 207◦ SW 0.5079 207◦ SW 0.5110 207◦ SW 0.5120 233◦ SW 0.3920 233◦ SW 0.3925 233◦ SW 0.3910 1 0.9956 0.9890 . . . . . . . . . . . . . . . 0.9830 0.9897 0.9967 0.9956 1 0.9959 . . . . . . . . . . . . . . . 0.9908 0.9964 0.9944 0.9890 0.9959 1 . . . . . . . . . . . . . . . 0.9969 0.9942 0.9883 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 0.9830 0.9908 0.9969 . . . . . . . . . . . . . . . 1 0.9948 0.9870 0.9897 0.9964 0.9942 . . . . . . . . . . . . . . . 0.9948 1 0.9943 0.9967 0.9944 0.9883 . . . . . . . . . . . . . . . 0.9870 0.9943 1
0.6052 0.6055 0.6052 . . . . . . . . . .
. . . . . 0.6029 0.6021 0.6021
A1 Nilai Ciri A2 Nilai Ciri A3 Nilai Ciri 256.5◦ W 0.3095 256.5◦ W 0.3040 256.5◦ W 0.2996 270◦ W 0.3940 270◦ W 0.3961 270◦ W 0.3964 Table 3. Kumpulan Ciri Obyek B B1 Nilai Ciri B2 Nilai Ciri B3 Nilai Ciri 186◦ S 0.4406 186◦ S 0.4439 186◦ S 0.4443 163.5◦ S 0..4729 163.5◦ S 0.4730 163.5◦ S 0.4768 140.5◦ SE 0.3550 140.5◦ SE 0.3562 140.5◦ SE 0.3584 104◦ SE 0.4584 104◦ SE 0.4622 104◦ SE 0.4639 76.5◦ E 0.3366 76.5◦ E 0.3332 76.5◦ E 0.3328 207◦ SW 0.4616 207◦ SW 0.4600 207◦ SW 0.4634 233◦ SW 0.4875 233◦ SW 0.4862 233◦ SW 0.4869 256.5◦ W 0.4035 256.5◦ W 0.4057 256.5◦ W 0.4074 270◦ W 0.2140 270◦ W 0.2149 270◦ W 0.2192 Table 4. Kumpulan Ciri Obyek C C1 Nilai Ciri C2 Nilai Ciri C3 Nilai Ciri 186◦ S 0.1395 186◦ S 0.1406 186◦ S 0.1431 163.5◦ S 0.1528 163.5◦ S 0.1515 163.5◦ S 0.1514 140.5◦ SE 0.1053 140.5◦ SE 0.1029 140.5◦ SE 0.0996 104◦ SE 0.1241 104◦ SE 0.1240 104◦ SE 0.1205 76.5◦ E 0.1043 76.5◦ E 0.1047 76.5◦ E 0.1052 207◦ SW 0.1311 207◦ SW 0.1287 207◦ SW 0.1301 233◦ SW 0.1692 233◦ SW 0.1696 233◦ SW 0.1696 256.5◦ W 0.1434 256.5◦ W 0.1420 256.5◦ W 0.1398 270◦ W 0.1051 270◦ W 0.1049 270◦ W 0.1049 Keterangan: A1, B1, C1 = Data 1        A2, B2, C2  = Data 2 A3, B3, C3 = Data 3        S           = Selatan SE           = Tenggara      E                  = Timur
SW             = Barat Daya           W                 = Barat
Dari  setiap  tabel  diatas,  ada  27  citra  hasil  akuisisi  berdasarkan  sudut  dan  didapatkan  nilai  ciri Correlation Coefficient yang telah dicari rata-ratanya dari hasil rata-rata baris dan kolom. Citra itu sendiri mempunyai 27 ciri karena setiap data yang diambil 3 kali pengambilan setiap sudut, maka mendapatkan nilai 3 nilai ciri dari setiap sudut. Pada penelitian ini nilai ciri yang diperoleh untuk identitas dari setiap proyeksi.

## D. Pengukuran Jarak Hasil Akuisisi
Setelah mendapatkan kumpulan ciri untuk setiap data image yang mewakili sudut-sudutnya, dilakukan analisis  pengukuran  jarak  hasil  akuisisi  dengan  menggunakan syntax “dist”  yang  merupakan  fungsi Euclidean  Distance pada  tools  MATLAB  dengan  contoh syntax pada command  window yaitu  “Tlu0  = 0.4865”  menunjukkan  input  nilai  ciri  sudut  0 o dan  “Ka15  =  0.4599”  adalah  input  nilai  ciri  pada  sudut +15 o .  Kemudian  fungsi syntax pada  pemrograman  MATLAB  “dist(Tlu0,Ka15’)”    untuk  mendapatkan nilai  jarak  antar  sudut  0 o dengan  sudut  +15 o pada  busur  yang  digunakan.  Dan  hasil  keluaran  dari perhitungan jarak itu adalah  0.0266 pada kolom A1 yang pertama.
Jarak  antar  sudut  itu  untuk  mengetahui  jarak  hasil  akuisisinya  semakin  mendekat  atau  menjauh. Kemudian ulangi program diatas untuk menentukan jarak dari berbagai sudut akuisisinya. Data dari jarak setiap sudut pengambilan akuisisi pada obyek A, B, dan C ditunjukkan pada tabel 5, 6, dan 7.
Table 5. Jarak Antar Sudut Akuisisi Obyek A Jarak antar sudut A1 A2 A3 186◦ S - 163.5◦ S 0.0266 0.0280 0.0260 186◦ S - 140.5◦ SE 0.0397 0.0377 0.0378 186◦ S - 256.5◦ W 0.1770 0.1831 0.1893 186◦ S - 270◦ W 0.0925 0.0910 0.0895 163.5◦ S - 140.5◦ SE 0.0131 0.0097 0.0118 163.5◦ S - 256.5◦ W 0.1504 0.1551 0.1633 163.5◦ S - 270◦ W 0.0659 0.0630 0.0635
Jarak antar sudut A1 A2 A3 140.5◦ SE - 104◦ SE 0.0928 0.0943 0.0919 104◦ SE - 76.5◦ E 0.0014 0.0011 0.0036 104◦ SE - 270◦ W 0.0400 0.0410 0.0402 Table 6. Jarak Antar Sudut Akuisisi Obyek B Jarak antar sudut B1 B2 B3 186◦ S - 163.5◦ S 0.0323 0.0291 0.0325 186◦ S - 233◦ SW 0.0469 0.0423 0.0426 186◦ S - 256.5◦ W 0.0371 0.0382 0.0369 186◦ S - 270◦ W 0.2266 0.2290 0.2251 163.5◦ S - 140.5◦ SE 0.1179 0.1168 0.1184 163.5◦ S - 256.5◦ W 0.0694 0.0673 0.0694 163.5◦ S - 270◦ W 0.2589 0.2581 0.2576 140.5◦ SE - 104◦ SE 0.1034 0.1060 0.1055 104◦ SE - 76.5◦ E 0.1218 0.1290 0.1311 104◦ SE - 270◦ W 0.2444 0.2473 0.2447 Table 7. Jarak Antar Sudut Akuisisi Obyek C Jarak antar sudut C1 C2 C3 186◦ S - 163.5◦ S 0.0133 0.0109 0.0083 186◦ S - 140.5◦ SE 0.0342 0.0377 0.0435 186◦ S - 233◦ SW 0.0297 0.0290 0.0265 186◦ S - 256.5◦ W 0.0039 0.0014 0.0033 186◦ S - 270◦ W 0.0344 0.0357 0.0382 163.5◦ S - 256.5◦ W 0.0094 0.0095 0.0116 163.5◦ S - 270◦ W 0.0477 0.0466 0.0465 140.5◦ SE - 104◦ SE 0.0188 0.0211 0.0209 104◦ SE - 76.5◦ E 0.0198 0.0193 0.0153 104◦ SE - 270◦ W 0.0190 0.0191 0.0156
Dari tabel 5,  6, dan  7  diatas dari setiap sudut pengambilan obyek  A, obyek B, dan obyek C dicari jarak  antar  sudutnya  dengan  menggunakan Euclidean  Distance pada  fungsi  MATLAB  untuk mendapatkan pengukuran jarak antar sudutnya.

## E. Pengujian
Dari data tabel pengukuran jarak antar sudut dilakukan uji performansi dimana selisih antar jarak yang diperoleh akan menjadi nilai performansi akuisisi. Diketahui tabel 8 data nomor 1 bagian a pada kolom A1  dengan  nilai  0.0266,  A2  dengan  nilai  0.0280,  dan  A3  dengan  nilai  0.0260  dilakukan  proses perhitungan mean atau rata-rata sebagai berikut :
̅ (                        )
Dari perhitungan diatas menghasilkan nilai mean 0.0269. Proses perhitungan mean berlaku pula pada data  tabel  selanjutnya.  Kemudian  untuk  mendapatkan  nilai  performansi  pada  proyeksi  nomor  1  adalah dengan  menghitung  selisih  antara  data  mean  1a  dan  1b  yaitu  0.0269  dikurang  0.0238  maka  hasil performansinya  0.0031.  Pada  penelitian  ini  nilai  selisih  dicari  dengan  fungsi  “ABS”  pada  Microsoft Excel. Data tabel hasil perbandingan variasi sudut dari obyek A, B, dan C ditunjukkan pada tabel  8, 9, dan 10.
Table 8. Hasil Perbandingan Variasi Sudut Obyek A
No Perbandingan Proyeksi A1 A2 A3 Mean Hasil 1 a 186◦ S - 163.5◦ S 0.0266  0.0280 0.0260  0.0269 0.0031 b 186◦ S - 207◦ SW 0.0214  0.0239 0.0261  0.0238 2 a 186◦ S - 140.5◦ SE 0.0397  0.0377 0.0378  0.0384 0.0563 b 186◦ S - 233◦ SW 0.0945  0.0946 0.0949  0.0947
52
No Perbandingan Proyeksi A1 A2 A3 Mean Hasil 3 a 186◦ S - 104◦ SE 0.1325  0.1320 0.1297  0.1314 0.0517 b 186◦ S - 256.5◦ W 0.1770  0.1831 0.1893  0.1831 4 a 186◦ S -  76.5◦ E 0.1339  0.1331 0.1333  0.1334 0.0424 b 186◦ S - 270◦ W 0.0925  0.0910 0.0895  0.0910 5 a 163.5◦ S - 140.5◦ SE 0.0131  0.0097 0.0118  0.0115 0.0563 b 163.5◦ S - 233◦ SW 0.0679  0.0666 0.0689  0.0678 b 140.5◦ SE - 256.5◦ W 0.1373  0.1464 0.1515  0.1447 b 104◦ SE - 270◦ W 0.0400  0.0410 0.0402  0.0404
Table 9. Hasil Perbandingan Variasi Sudut Obyek B
No Perbandingan Proyeksi B1 B2 B3 Mean Hasil 1 a 186◦ S - 163.5◦ S 0.0323  0.0291 0.0325  0.0313 0.0126 b  186◦ S - 207◦ SW 0.0210  0.0161 0.0191  0.0187 2 a 186◦ S - 140.5◦ SE 0.0856  0.0877 0.0859  0.0864 0.0425 b  186◦ S - 233◦ SW 0.0469  0.0423 0.0426  0.0439 3 a 186◦ S - 104◦ SE 0.0178  0.0183 0.0196  0.0186 0.0188 b  186◦ S - 256.5◦ W 0.0371  0.0382 0.0369  0.0374 4 a 186◦ S -  76.5◦ E 0.1040  0.1107 0.1115  0.1087 0.1182 b  186◦ S - 270◦ W 0.2266  0.2290 0.2251  0.2269 5 a 163.5◦ S - 140.5◦ SE 0.1179  0.1168 0.1184  0.1177 0.1051 b  163.5◦ S - 233◦ SW 0.0146  0.0132 0.0101  0.0126
Table 10. Hasil Perbandingan Variasi Sudut Obyek C
No Perbandingan Proyeksi C1 C2 C3 Mean Hasil 1 a 186◦ S - 163.5◦ S 0.0133  0.0109 0.0083  0.0108 0.0003 b 186◦ S - 207◦ SW 0.0084  0.0119 0.0130  0.0111 2 a 186◦ S - 140.5◦ SE 0.0342  0.0377 0.0435  0.0385 0.0101 b 186◦ S - 233◦ SW 0.0297  0.0290 0.0265  0.0284 3 a 186◦ S - 104◦ SE 0.0154  0.0166 0.0226  0.0182 0.0153 b 186◦ S - 256.5◦ W 0.0039  0.0014 0.0033  0.0029 4 a 186◦ S -  76.5◦ E 0.0352  0.0359 0.0379  0.0363 0.0002 b 186◦ S - 270◦ W 0.0344  0.0357 0.0382  0.0361 5 a 163.5◦ S - 140.5◦ SE 0.0475  0.0486 0.0518  0.0493 0.0317 b 163.5◦ S - 233◦ SW 0.0164  0.0181 0.0182  0.0176 b 104◦ SE - 270◦ W 0.0190  0.0191 0.0156  0.0179
Pada tabel 8, 9, dan 10 diketahui bahwa hasil uji perbandingan jarak antara sudut ke arah kanan dan kiri yang dirata-ratakan lalu dihitung lagi selisih jaraknya mendapatkan hasil nilai performansi akuisisi.
Tabel 11. Hasil Perbandingan Obyek A, B, C
No Perbandingan Proyeksi Hasil Performansi Obyek A Obyek B Obyek C 1 186◦ S - 163.5◦ S 0.0031 0.0126 0.0003 186◦ S - 207◦ SW 2 186◦ S - 140.5◦ SE 0.0563 0.0425 0.0101 186◦ S - 233◦ SW 3 186◦ S - 104◦ SE 0.0517 0.0188 0.0153 186◦ S - 256.5◦ W 4 186◦ S -  76.5◦ E 0.0424 0.1182 0.0002 186◦ S - 270◦ W 5 163.5◦ S - 140.5◦ SE 0.0563 0.1051 0.0317 163.5◦ S - 233◦ SW 104◦ SE - 270◦ W
Dari tabel 9 yang merupakan hasil performansi dari akuisisi sudut pada obyek A, B, dan C berdasarkan selisih jarak variasi sudut maka semakin kecil nilai performansi yang diperoleh dari selisih jarak tersebut maka hasil akuisisi semakin bagus dan resiko kesalahan akuisisi yang dilakukan semakin sedikit.

## IV. PENUTUP
Dari penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
 Pada penelitian ini telah dilakukan akuisisi pada obyek wajah dengan ukuran citra 1840 x 3264 piksel dengan 9 sampel sudut
 Untuk  pengujian  hasil  akuisisi  citra  dengan  variasi  sudut  dilakukan  ekstraksi  ciri  menggunakan metode Correlation  Coefficient dan Euclidean  Distance untuk  mendapatkan  nilai  hasil  perfomansi akuisisi  berdasarkan  variasi  sudut.  Dimana  nilai  performansi  variasi  sudut  yang  diperoleh  dengan selisih jarak semakin maka hasil akuisisi dinyatakan lebih optimal
Pada obyek A hasil performansi akuisisi yang terbaik adalah sudut 0 o terhadap +15 o dan -15 o dengan nilai  performansi  0.0031  dan  yang  terburuk  adalah  sudut  0 o terhadap  +45 o dan  -45 o dengan  nilai performansi 0.0563. Pada obyek B hasil performansi akuisisi yang terbaik adalah sudut 0 o terhadap +15 o dan  -15 o dengan  nilai  performansi  0.0126  dan  yang  terburuk  adalah  sudut  0 o terhadap  +90 o dan  -90 o dengan nilai performansi 0.1182. Dan pada obyek C hasil performansi akuisisi yang terbaik adalah  sudut 0 o terhadap +90 o dan -90 o dengan nilai performansi 0.0002 dan yang terburuk adalah sudut +15 o terhadap +45 o dan -45 o dengan nilai performansi 0.0317.

## ACKNOWLEDGMENT
Terima  kasih  kepada  Laboratorium  dan  Modern  Computimg  Research  Center    Jurusan  Teknologi Informasi Politeknik Negeri Samarinda atas kesempatan penulis melakukan penelitian dan support secara teknis dan finansial selama melakukan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sunardi  and  S.  Saifullah,  “Thermal  Imaging  Untuk  Identifikasi  Telur,”  in  Prosiding  Konferensi Nasional  Ke-4  Prosiding  Konferensi  Nasional  Ke-  4  Asosiasi  Program  Pascasarjana  Perguruan Tinggi Muhammadiyah (APPPTM), 2016, no. May, p. 157.
[2]   A. B. W.  Putra and M. H. HP, “Verifikasi Pola Tanda Tangan Dosen IT POLNES Menggunakan Fuzzy Rule Base”, SMARTICS, vol. 1, no. 1, pp. 6-13, Oct. 2015.
[3]  A.  B.  W.  Putra,  D.  S.  B.  Utomo,  and  M.  D.  Rahmawan,  “Verifikasi  Golongan  Darah  Manusia Berbasis Citra Dijital Menggunakan Logika Fuzzy,” J. Sains Terap., vol. 4, no. 1, 2018
[4]  S.  Waluya  and  A.  Wiyono,  “Pengaruh  Media  Pembelajaran  Menggunakan  Program  Sketchup terhadap Kemampuan Menggambar Proyeksi Ortogonal Siswa di SMK Negeri 2 Surabaya,” J. Kaji. Pendidik. Tek. Bangunan, vol. 3, no. 3, pp. 57–74, 2015.
[5]  A. T. Susanto, K. Kurnianto, D. Handoyo, and F. Suryaningsih, “Modul Perangkat Lunak Akuisisi Citra  Dan  Kendali  Meja  Putar  Prototipe  Perangkat  Radioskopi  Untuk  Industri  Manufaktur,”  J. PRIMA, vol. 14, no. 1, pp. 10–19, 2017.
[6]  R.  Syam  et  al.,  “Penentuan  Nilai  Standar  Distorsi  Berminyak  Pada  Akuisisi  Citra  Sidik  Jari,”  J. MAKARA, Teknol., vol. 15, no. 1, pp. 55–62, 2011.
[7]  A. B. W. P, S. H. Pramono, and A. Naba, “Rancang Bangun Prototype Ciri Citra Kulit Luar Kayu Tanaman Karet menggunakan Metode Virtual Center Of Gravity,” J. EECCIS, vol. 8, no. 1, pp. 19– 26, 2014.
[8]  A.  B.  W.  Putra  and  E.  Subkhiana,  “Ekstraksi  Ciri  Entropy  Untuk  Pengenalan  Pola  Wajah Menggunakan Fuzzy Rule Base,” J. SMARTICS, vol. 2, no. 2, pp. 35–42, 2016
[9]  A. B. W Putra and D. Pandiangan, “Pengenalan Pola Wajah Untuk Simulasi Presensi Mahasiswa”, SMARTICS, vol. 2, no. 1, pp. 15-20, Apr. 2016
[10]  E.  Haryati,  R.  Widita,  and  S.  Viridi,  “Optimasi  Sudut  Proyeksi  pada  Rekonstruksi  Citra  CT,”  in Prosiding  Simposium  Nasional  Inovasi  Pembelajaran  dan  Sains  2011  (SNIPS  2011),  2011,  vol. 2011, no. SNIPS, pp. 22–23.
[11]  H.  Kurniawan  and  T.  Hidayat,  “Perancangan  Program  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Fungsi Jarak  Metode  Euclidean  Pada  Matlab,”  in  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  2008 (SNATI 2008), 2008, vol. 2008, no. Snati, pp. 15–18.
[12]  D.  Nugraheny,  “Metode  Nilai  Jarak  Guna  Kesamaan  atau  Kemiripan  Ciri  Suatu  Citra  (Kasus Deteksi Awan Cumulonimbus Menggunakan Principal Component Analysis),” J. ANGKASA, vol. VII, Nomor, pp. 21–30, 2015.