## Absensi Berbasis Pengenalan Wajah Dengan Pendekatan
Dua Dimensi Principal Component Analysis
( 2 D P C A )
Fitri Damayanti A , Ahmad Sahru Romadhon B , Muhammad Jauhar Vikri C . Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO. BOX 2 Kamal, Bangkalan, Madura, 69162. Email : A fitri2708@yahoo.com , B s4hru_0354@yahoo.com , C mj.vikri@gmail.com

## Abstrak
Teknik  identifikasi  konvensional  dalam  proses  absensi  kehadiran  karyawan  seperti  kartu identitas  untuk  mengenali  identitas  seseorang  dinilai  tidak  cukup  handal.  Hal  ini  karena  terdapat kemungkinan kartu identitas tersebut hilang atau digunakan oleh pengguna yang tidak berwenang, sehingga  teknik  identifikasi  biometrika  menjadi  solusi. Absensi  berbasis  pengenalan  wajah  pada dasarnya  merupakan variasi lain dari sistem absensi sidik jari yang sudah ada di Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo  yang  didasarkan  pada  karakteristik  alami  manusia,  yaitu  wajah  sebagai karakter pembeda.
Salah  satu  proses  penting  pada  pengenalan  wajah  adalah  ektraksi  ciri  dengan  metode  Dua Dimensi Principal Component Analysis (2DPCA), dimana 2DPCA akan membedakan secara pasti pola-pola  masing-masing  wajah.  Sehingga  dapat  diklasifikasikan  dengan  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan Self-Organizing Maps (SOM) secara maksimal.
Dengan  menggunakan  ektraksi  fiture  dari  Duan  Dimensi Principal  Component  Analysis (2DPCA)  dan  JST Self-Organizing  Maps (SOM)  sebagai  pengklasifikasi  dapat  diperoleh  hasil yang  optimal  pada  sistem  absensi  berbasis  pengenalan  wajah  dengan  prosentase  keberhasilan mencapai 94.80 % pada kondisi uji coba I.
Kata  Kunci    :    Pengenalan  Wajah, Self-Organizing  Maps (SOM),  Dua  Dimensi Principal Component Analysis (2DPCA), Citra Wajah.

## Abstract
Conventional  identification  techniques  in  the  presence  of  employees  such  as  identity  cards  to recognize  the  identity  of  a  person  judged  to  be  sufficiently  reliable.  This  is  because  there  is  a possibility  of  the  identity  card  is  lost  and  used  by  unauthorized  users,  so  the  biometrics identification  techniques  to  the  solution.  Attendance-based  face  recognition  is  basically  another variation  of  the  fingerprint  attendance  system  that  already  exists  in  the  Faculty  of  Engineering, University  Trunojoyo  based  on  the  characteristics  of  human  nature,  faces  as  distinguishing characteristics. One of the important processes in face recognition is a feature extraction method using  Two  Dimensional  Principal  Component  Analysis  (2DPCA)  where  2DPCA  will  distinguish with certainty the patterns of each face. So it can be classified by the method of Artificial Neural Networks Self-Organizing Maps (SOM).
By  using  the  extraction  fiture  of  Two  Dimensional  Principal  Component  Analysis  (2DPCA)  and Neural  Network  Self-Organizing  Maps  (SOM)  as  a  classifier  can  be  obtained  optimal  results  in facial recognition based attendance system with the percentage of success reaches 94.80% in test conditions I, namely: normal Pose / standards, with normal lighting and without expression.
Key  words  :  Face  recognition,  Two  Dimensional  Principal Component Analysis,  Self-Organizing Maps, Artificial Neural Networks.

## Pendahuluan
Teknik  identifikasi  konvensional  untuk mengenali  identitas  seseorang  dengan menggunakan kartu identitas dinilai tidak cukup  handal.  Hal  ini  karena  terdapat kemungkinan  kartu  identitas  tersebut hilang  atau  digunakan  oleh  pengguna yang  tidak  berwenang.  Penggunaan teknik identifikasi konvensional semakin tergantikan oleh teknik identifikasi biometrika yang didasarkan pada kerakteristik alami manusia, yaitu karakteristik  fisiologis  dan  karakteristik perilaku  seperti  wajah,  sidik  jari,  suara, telapak  tangan,  iris  mata,  retina  mata, DNA, dan tanda tangan[1].
Saat ini di Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo sudah menggunakan  sistem  absensi  biometrika berbasis  pengenalan  sidik  jari.  Sehingga di  dalam  penelitian  ini  dikembangkan variasi  lain  dari  sistem  absensi  sidik  jari yang  sudah  ada,  yakni  sistem  absensi dengan  teknik  identifikasi  biometrika berbasis pengenalan wajah dengan menggunakan  pendekatan  Algoritma  2D Principal  Component  Analysis (2DPCA) sebagai  ekstraksi  fitur  dan  Jaringan Syaraf Self-Organizing  Maps (SOM) sebagai metode klasifikasi untuk memperoleh pengenalan yang tinggi. Wajah seseorang merupakan identitas unik yang tidak mudah berubah dan  tidak  bisa  ditukar  maupun  dititipkan oleh  orang  lain[1],  sehingga  dapat digunakan sebagai karakteristik pembeda sistem  biometrika.  Walaupun password dan username bisa  diketikkan  terhadap sistem tetapi sistem tidak akan menerima kehadiran  karena  wajah  yang  terdapat pada  tampilan  antarmuka  sistem  tidak sama  dengan  data  wajah  yang  telah tersimpan  ke  dalam database .  Sistem absensi  berbasis  pengenalan  wajah  ini akan  dikembangkan  berbasis  desktop yang  terkoneksi  dengan port  webcam , sehingga  akan  memaksimalkan  proses absensi.

## Pengenalan Wajah
Algoritma Penelitian Dalam penelitian ini, metode pengenalan
wajah  yang  digunakan  adalah  Dua  Dimensi Principal  Component  Analysis (2DPCA) sebagai  pengambilan  fitur  ekstraksi  citra wajah.  2DPCA  merupakan  perkembangan dari  algoritma  PCA[2].  Secara  komputasi 2DPCA mempunyai performa waktu komputasi  lebih  baik  dibandingkan  dengan PCA  karena  untuk  mendapatkan  matrik kovarian metode 2DPCA langsung didapatkan  dari  matrik  citra  wajah  dan  tidak perlu  dilakukan  tranformasi  matrik  ke  dalam vektor  satu  dimensi  seperti  pada  metode PCA[2]. Kemudian untuk klasifikasi pengenalan  wajah  metode  yang  digunakan adalah  metode Self-Organizing  maps (SOM). SOM merupakan varian dari metode jaringan syaraf buatan unsupervised-learning [3] .

## Metode 2DPCA Dalam Pengenalan Wajah
Suatu citra wajah A dengan matrik berukuran (m x n) dan memiliki beberapa citra pelatihan A j yang  akan  diproyeksikan  kedalam X
(berupa vektor). Untuk mendapatkan eigenvektor  dan eigenvalue -nya  dari  matriks kovarian[2][4][5], sehingga didapatkan proyeksi  fitur-fitur  dari  citra A berupa Y seperti pada persamaan dibawah ini dimana k (1,2,3,…k) :
Y k = A.X k …....................(1.1) Maka  untuk  citra latihannya A j (j = 1, 2, 3… ,M)  dengan  citra  rata-rata  A  =  Ā  sehingga untuk matrik kovarian citra A adalah :
…................  (1.2)
Dimana  G t selalu square sehingga  selalu nxn matrix disebut sebagai generalized total scate criterion . Setelah menentukan matrik kovarian  dari  citra  A  kemudian  ditentukan eigenvektor dan eigenvalue- nya, untuk mendapatkan  nilai  X  yang  optimal  maka diambil  eigenvektor  yang  memiliki    nilai eigen yang besar (X 1, X 2, X 3 … d).
Berikut ini langkah-langkah dalam penentuan matrik  kovarian  citra  wajah  terhadap  suatu basis  data  citra  pelatihan  pada  metode 2DPCA[2] :
Langkah 1 : basis  data  citra  wajah  terdapat  himpunan
) Â ( ) Â ( 1 1      Aj Aj M G T M j t
sebanyak M citra pelatihan A j = [A 1, A 2, .. A m ]  (j  =  1,  2,..M) dengan  dimensi  citra
(92 x 112) diproyeksikan kedalam matrik 2 dimensi.
             MN N N M M x x x x x x x x x
Y        2 1 2 22 12 1 21 11 …..........(1.3)

## Langkah 2 :
Kemudian  tahapan  berikutnya  adalah perhitungan  rata-rata  dari  total  matriks himpunan pelatihan :
𝐴̂ = 1 𝑀 ∑ 𝑦 𝑀 𝑖=1
1 ............ (1.4)
dimana :  M = banyak citra,  Y  = matrik citra,  Â = rataan.

## Langkah 3 :
Kemudian  hitung  matrik  selisih  dari setiap citra A j dengan Ā : 𝐴̅ = Aj - 𝐴̂ .................  (1.5)
Langkah 4 : Selanjutnya dapat dihitung matriks kovarian  dari  himpunan  citra  pelatihan, yaitu dengan persamaan:
𝐺 𝑡 = 1 𝑀 ∑ 𝐴̅ 𝑇 𝑀 𝑗=1 𝐴̅
atau bisa ditulis,
) Â ( ) Â ( 1 1      Aj Aj M G T M j t …... (1.6)
dimana:
G t = Matrik kovarian M = Banyak citra j    = 1, 2, 3, … n A j = Matrik citra wajah Ā = Matrik selisih Ā T = Matrik selisih Tranpose
matrik  kovarian  akan  didapat  matrik square dengan ukuran 92x92.
Langkah 5 : menentukan eigenvalue dan  eigenvektor  dari matrik  kovarian  yang  dihasilkan  pada Langkah 4. untuk menentukan eigenvalue dan eigenvektor digunakan metode Singular Value Decomposition (SVD) [5][6]. Secara matematis dapat diekspresikan sebagai berikut :
A 𝑉⃗ = λ 𝑉⃗ …...................  (1.7)
dimana :
A   = Square matrik (NxN)
𝑉⃗ = Eigenvektor λ   = Skalar / Eigenvalue
eigenvalue  selalu  korespondensi  dengan perubahan eigekvektor, selanjutnya eigenvektor  diproyeksikan  sesuai eigenvalue
mulai dari yang terbesar λ1 > λ2 > λ3 > … > λn[6].

## Fitur Ekstraksi
Setelah didapat nilai proyaksi vektor (X 1 , X 2 , X 3 , .. Xd) dari citra maka untuk fitur ekstraksi dari  citra  A  adalah  Y  dengan  ekspresi matematis:
Y k =A.X k Dimana  k  =  1,  2,  3..  d.  Y 1 ,  Y 2 ,  Y 3 ...  Y d. Disebut  sebagai principal  component dari 2DPCA  yang  berupa  vektor  sedangkan  pada PCA berupa scalar [2]. B = [Y 1 , Y 2 , Y 3 , .. Y d ] adalah  matrik.  fitur  ekstraksi  dari  citra  A. sehingga  eigenvektor  dari  matrik  citra  wajah A didapat 122x d.

## Self-Organizing Maps
aringan  saraf    tiruan Self  Organizing  Maps (SOM)    atau  disebut  juga  dengan  jaringan Kohonen  telah  banyak  dimanfaatkan  untuk pengenalan pola baik berupa citra, suara, dan lain-lain  [7].  Di  dalam  penelitian  ini  SOM digunakan  untuk  mengelompokkan  pola  citra dari  hasil  fitur  ekstraksi  dengan  metode 2DPCA.  Metode  SOM  termasuk  dengan Unsupervised  Learning [8],  dimana  pada metode  SOM  tidak  ditentukan  hasil  seperti apa  selama  proses  pembelajaran.  Selama proses  pembelajaran  nilai  bobot  disusun dalam  suatu range tertentu  tergantung  pada
Jurnal Ilmiah SimanteC Vol. 1, No. 2 Juni 2010
nilai  input  yang  diberikan.  Tujuan pembelajaran  ini  adalah  pengelompokan unit-unit  yang  hampir  sama  dalam  satu area  tertentu.  Pembelajaran  seperti  ini sangat  cocok  untuk  pengelompokan (klasifikasi)  pola.  Berikut  langkah- langkah algoritma SOM :

## Langkah 1 :
Inisialisasi  Data  input  dari  hasil  fitur ekstraksi 2DPCA, tentukan Alpha Learning  rate dan Mean Square Error (MSE).
Langkah 2 : Inisilalisasi  Bobot  Awal,  tentukan  bobot awal random sebagai  parameter  awal pada  proses  komputasi.  Dan  inisialisasi jarak tetangga = 0, sebagai asumsi hanya bobot  pemenang  yang  di  update.  Bobot awal dibangkitkan sebanyak Unit sebagai asumsi unit adalah informasi pengkluster untuk  data  input  setelah  mendapatkan bobot  optimal  dan  tiap-tiap  unit  berisi variable  sebanyak  1x(112x10)  sebanyak dimensi yang sama dari hasil matrik fitur ekstraksi.
Langkah 3 : Input Data, Input data adalah atribut data training  yang  mempengaruhi  perubahan bobot  pada  saat  proses  komputasi training data.
Langkah 4 : Pencarian  jarak  terdekat  ( Euclidean Distance ), antara Data input (vektor) dan bobot  dilakukan  prosedur Euclidean Distance ,  dan  node minimum antara
Input dataset dengan node bobot dideklarasikan sebagai pemenang. Pencarian jarak terdekat dapat
diekspresikan secara matematis :
2 1 0 1 )) ( ) ( ( t W t X d n i ij j     
… .....................(1.8)
dimana
d j 2 = distance
X t = Node data input W ij = Bobot ke-ij
Langkah 5 : Update Bobot, Node bobot  pemenang selanjutnya  akan  di update dengan  fungsi persamaan (1.9) dibawah ini :
𝑤 𝑖𝑗 (t+1)  = 𝑤 𝑖𝑗 (t)  + 𝛼 (t).  ( 𝑥 𝑖 (t)  - 𝑤 𝑖𝑗 (t)), j ∈ N
dimana,
0 < α ( t ) < 1
xi   = Input pixel wij = bobot N e = Nilai neighborhood t     = waktu i     = index node in put j     = index node output α    = alpha learning rate
Langkah 6 : Cek  MSE  ( Mean  Square  Error ),  MSE berfungsi  sebagai  pengukur  kudrat  kesalahan pembentukan  bobot  akibat  keacakan  data selama  proses training ,  yang  mana  keacakan data ini akan mempengaruhi akurasi dari data yang  dihasilkan  selain  itu  MSE  disini  juga berfungsi  sebagai  ambang  batas  pada  proses komputasi.  Dengan    menggunakan  fungsi kuadrat  akar  dari Euclidean  distance antara bobot awal epoch dengan bobot setetah epoch sampai memenuhi nilai optimal yang ditentukan, jika MSE belum memenuhi maka proses komputasi 4 dan 5 dilakukan kembali.
Langkah 7 :
Update Learning rate dengan  pengurangan Geometris :
α ( t + 1 ) = 0.5 * α ( t )

## Langkah 8 :
Jika  proses  komputasi  selesai,  simpan  bobot hasil  komputasi  sebagai  referensi  yang digunakan untuk klasifikasi.
Langkah 9 : Langkah  9  pada  dasarnya  adalah  proses pengelompokan  pada  citra  uji.  Yaitu dengan  mencari  jarak  terpendek/terdekat antara  node  bobot  hasil  pelatihan  citra SOM  dengan  matrik  Fitur ekstraksi  citra uji.  Jika  ditemukan  nilai  terdekat  dari  0, atau  terkecil  dalam  kasus  ini  maka  citra dapat  dikelompokkan  pada  kelompok node bobot/ Cluster tersebut.

## Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  yang  digunakan dalam penelitian ini terbagi menjadi sub- sistem  utama  yaitu,  proses  pelatihan  dan pengujian  citra.  Dapat  dilihat  pada gambar 1.
Gambar 1. Desain sistem
Diantaranya  terdapat  proses  ekstraksi fitur dengan 2DPCA dan klasifikasi citra dengan  Jaringan  Syaraf  buatan  Self- Organizing  Maps  (SOM).  Secara  umum sistem  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 dengan proses pelatihan
dan pengujiannya.  Berikut  untuk  proses konversi gambar RGB ke Keabuan dapat ditunjukkan oleh gambar 2. Gambar 2. Konversi RGB ke Grayscale Proses pengubahan gambar RGB ke Grayscale menggunakan  bobot  keabuan standar  dari National Tevevision System Committe (NTSC). Setelah gambar dikonversi  menjadi  8  bit  format  keabuan, proses  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur dengan  metode  2DPCA.  Berikut  proses 2DPCA dapat ditunjukkan oleh gambar 3.

## Gambar 3. Diagram alir 2DPCA
Dalam  proses  2DPCA  terdapat  beberapa proses diantaranya, mencari himpunan matrik citra,  mencari  rataan  dari  total  himpunan citra,  menghitung  selisih  tiap  citra  dengan rataan( Centering matrix ),  mencari  matrik kovarian, mendapatkan Eigenvalue dan Eigekvektor dari  matrik  kovarian  dan  yang terakhir  adalah  menghitung  fitur  ekstraksi citra. Untuk detail dapat dilihat pada Sub-Bab
2.2  2DPCA  dalam  pengenalan  wajah. Proses  setelah  2DPCA  adalah  proses pelatihan  dengan  metode  SOM,  berikut dapat  dijelaskan  secara  visual  oleh gambar 4.
Gambar 4. Pelatihan citra dengan SOM
Untuk  pengenalan  citra  menggunakan bobot  yang  didapat  dari  hasil  pelatihan citra dengan SOM. Dari bobot ini sebuah citra dapat dikelompokkan sesuai dengan kemiripannya.  Dalam  pengenalan  citra atau pengelompokan citra didalam penelitian  ini  menggunakan  metode Ecluidean Distance antara  bobot  hasil training  SOM  dengan  matrik  fitur ekstraksi  citra  uji,  sebagai  berikut diagram alir pengenalan dengan
E.Distance ditunjukkan oleh gambar 5.
Gambar 5. Pengenalan citra dengan Ecluidean distance

## Ujicoba dan Analisis
Database Uji Coba terdapat 50 individu yang berbeda dengan tiap-tiap individu memiliki 5 citra  wajah  yang  dinormalisasi.  Database yang  digunakan  dalam  sitem  absensi  ini adalah  citra  wajah  yang  berpose  menghadap kedepan, samping kanan dan kiri dan ekspresi standar,  tidak  tersenyum  ataupun  tertawa dengan resolusi citra 92x112.
Gambar 6. Contoh citra wajah
Untuk  pose  standar  yang  dimaksud,  idealnya citra wajah yang disimpan ke dalam database memiliki  pose  menghadap  lurus  kedepan, miring  ke  samping  kanan  dan  kiri.  Dengan pencahayaan  yang cukup  dan  latar  belakang berwarna polos putih/terang.
Untuk  pengambilan  citra  wajah  (Capture) yang akan dinormalisasi, dilakukan normalisasi kondisi sebagai berikut :
 Pose  wajah  menghadap  ke  kamera, dengan ekspresi standar.
 Latar  belakang  citra  wajah  adalah  polos terang/ tembok warna putih.
 Pencahayaan pada saat pengambilan citra wajah di buat sama.
 Jarak  kamera  dan  wajah yang  di  ambil dibuat konstan (±30cm).
Untuk keperluan pengetesan dilakukan beberapa  percobaan  dengan  13  kondisi dengan  jarak  konstan  (±30cm),  diantaranya sebagai berikut :  Kondisi 1 : Pencahayaan normal, pose
standar.
 Kondisi 2 : Pencahayaan normal, pose standar, pemakaian aksesoris topi.
 Kondisi 3 : Pencahayaan normal, pose standar, pemakaian aksesoris kacamata.
 Kondisi 4 : Pencahayaan normal, pose miring kanan.
 Kondisi 5 : Pencahayaan normal, pose miring kiri.
 Kondisi 6 : Pencahayaan normal, pose miring atas.
 Kondisi 7 : Pencahayaan normal, pose miring bawah.
 Kondisi 8 : Pencahayaan normal, perubahan latar belakang.
 Kondisi 9 : Pencahayaan lebih tinggi, pose standar
 Kondisi 10 : Pencahayaan normal, Pose standar, ekspresi senyum
 Kondisi 11 : Pencahayaan normal, Pose standar, ekspresi marah
 Kondisi 12 : Pencahayaan tinggi, Pose standar, ekspresi senyum
 Kondisi 13 : Pencahayaan tinggi, Pose standar, ekspresi marah Berikut  hasil  pengenalan  dari  delapan kondisi yang ditunjukkan oleh tabel 1 :
Tabel 1. Hasil Pengenalan No. Uji Data uji dikenali % 1 Kondisi 1 250 237 94.80% 2 Kondisi 2 150 133 88.60% 3 Kondisi 3 150 139 92.60% 4 Kondisi 4 150 135 89.33% 5 Kondisi 5 150 136 90.60% 6 Kondisi 6 150 132 88.00% 7 Kondisi 7 150 129 86.00% 8 Kondisi 8 150 136 90.60% 9 Kondisi 9 150 137 91.33% 10 Kondisi 10 30 25 83.34% 11 Kondisi 11 30 26 86.67% 12 Kondisi 12 30 24 80.00% 13 Kondisi 13 30 25 83.33%

## Gambar 7. Grafik hasil pengenalan
Dalam  uji  coba  sistem  absensi  pengenalan wajah  menggunakan  parameter  acuan  untuk mengetahui tingkat akurasi diantaranya adalah  Kemiringan  Pose  Wajah, Pemakaian Aksesoris, Penggunaan Latar Belakang
berbeda  pada  wajah  tersebut,  dan  Ekspresi yang berbeda. Seperti yang telah ditunjukkan pada Gambar 7 Grafik hasil pengenalan, pada grafik tersebut dijelaskan koordinat sumbu X menunjukkan  hasil  akurasi  pengenalan  dan pada  koordianat  sumbu  Y  menunjukkan perbedaan  kondisi  mulai  dari  kondisi  1 sampai  dengan  kondisi  13.  Berikut  adalah hasil analisis sistem :

## Pose Kemiringan Wajah
Pose kemiringan wajah disini cukup mempeangaruhi akurasi pengenalan citra. Hal ini disebabkan kemiringan wajah berpengaruh  pada  pola  citra  yang  akan dikenali,  karena  wajah  merupakan  bidang yang sangat kompleks. Algoritma SOM disini dapat  mengenali  secara  baik  jika  kemiringan pose  wajah  tidak  signifikan,  tetapi  jika  pola kemiringan wajah cukup jelas dan menghilangkan  sebagaian  besar  bentuk  citra wajah  maka  hasil  pengenalan  akan  semakin berkurang.

## Pemakaian Aksesoris (Kaca mata, Topi)
Pemakaian  Aksesoris  seperti  topi  dan kacamata dapat  mempengaruhi  pengenalan pada  citra,  tetapi  disini  ditunjukkan  bahwa aksesoris  kacamata  memperoleh  hasil  yang lebih  tinggi  yaitu  92.60.  hal  ini  disebabkan adanya  bidang  lebih  banyak  tertutupi  jika menggunakan topi.
Kondisi pengujian citra
Latar Berbeda Latar berbeda akan mempengaruhi pengenalan citra wajah hal ini disebabkan  metode  2DPCA  sendiri merupakan ekstraksi ciri berbasis appearance sehingga  pola  latar  berbeda menyebabkan  perubahan  ciri  warna  dari objek sehingga mempengaruhi pengenalan dengan metode 2DPCA.

## Pencahayaan Berbeda
Uji  coba  dilakukan  pembedaan  cahaya pada  saat testing.  Dan  hasilnya  cukup mengurangi  akurasi  pengenalan  citra walaupun  tidak  secara  signifikan  dan hasilnya  masih  tinggi  yaitu  91.33%.  hal ini  disebabkan  karena  intensitas  cahaya menyebabkan  kompleksitas  warna  citra semakin tinggi. Kompleksitas ini menyebabkan sensitifitas pengenalan
meningkat  karena  algoritma  2DPCA menitik  beratkan  pada  ciri  warna dari objek.

## Ekpresi Berbeda
Selain  pada  pose,  eksesoris,  latar,  dan pencahayaan  pengujian  juga  dilakukan dengan  perbedaan  expresi  wajah.  Dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 1. hasil pengenalan.  Bahwa  kondisi  perbedaan ekpresi memperoleh pengenalan tertinggi pada mode pencahayaan normal, ekspresi marah  dengan  hasil  prosentase  86.67% pada kondisi 11.

## Kesimpulan
Dari  hasil  percobaan  didapat  beberapa kesimpulan mengenai bagaimana akurasi sistem dalan mengenali citra wajah. Dari sini  bisa  ditentukan  hasil  analisisnya yaitu  bahwa  keberhasilan  pengenalan dipengaruhi beberapa hal diantaranya :
Pencahayaan ,  Pencahayaan  yang  lebih tinggi  akan  membuat  detail  gambar menjadi rumit sehingga pengenalan akan menjadi  lebih  sensitif  dan  menurunkan kualitas  pengenalan,  tergantung  dari seberapa  banyak  intensitas  cahaya  yang diberikan.
Pose wajah, Ekspresi dan Aksesoris Wajah , Wajah adalah bidang komplek yang berpengaruh  pose,  ekspresi,  dan  aksesoris yang  dikenakan,  untuk  pengenalan  dari ekpresi  diam(normal)  ke  pose  ekspresif (senyum  dan  marah)  akan  mempengaruhi hasil  pengenalan,  hal  ini  dapat  ditunjukkan oleh  Tabel  1,  akurasi  hasil  pengenalan. Sementara  distorsi  pose  terlalu  miring  ke kanan, kiri, atas dan bawah juga mempengaruhi kualitas pengenalan. Latar  belakang  citra ,  Latar  berbeda  akan mempengaruhi pengenalan citra wajah hal ini disebabkan metode 2DPCA sendiri merupakan ekstraksi ciri berbasis appearance sehingga  pola  latar  berbeda  menyebabkan perubahan  ciri  warna  dari  objek  citra sehingga  mempengaruhi  pengenalan  dengan metode 2DPCA.

## Saran
Sistem  absensi  pengenalan  wajah dengan  pendekatan  2DPCA  ini  belum menunjukkan  akurasi  kurang  maksimal  jika kondisi  uji  coba  berbeda    dengan  kondisi pelatihan  hal  ini  terkait  metode  2DPCA adalah  metode  ekstraksi  fitur  berbasis appearance ,  yaitu  ektraksi  fitur  dengan seluruh  bidang  citra.  Untuk  meningkatkan akurasi pada pengembangan sistem berikutnya  seperti  fitur  morfologi  wajah,  dan algoritma  untuk  menangani  perubahaan pencahayaan  sehingga  akurasi  pengenalan wajah bisa ditingkatkan.
Sistem ini akan lebih user friendly jika sistem  ini  bisa  melakukan  deteksi  wajah secara  otomatis  tanpa  diklik  oleh  pengguna. Hal ini ditunjukkan masih adanya noise yang berada di latar belakang citra yang berpengaruh pada pengenalan citra.

## Daftar Pustaka
[1] Putra, I.D.2009. Sistem Biometrika : Konsep dasar, Teknik analisis citra dan Tahapan Membangun Aplikasi Sistem Biometrika .  Yogyakarta  :  Andi
Publisher [2] Yang, J. dan David, Z.  2004. Two- Dimensional PCA: A New
Approach  to  Appearance-based Face Representation and Recognition . <URL:http://repository.lib.polyu.ed u.hk/jspui/bitstream/10397/190/1/1
37.pdf>
[3] Chen.,  Q.  2009. Face  Recognition Using Self-Organizing Maps . <URL : www.intechopen.com/download/pd f/pdfs_id/10464> [4] Ruminta. 2009. Matriks Persamaan Linier dan Pemrograman  Linier .  Bandung  : REKAYASA SAINS [5] Ientilucci,  E.J.  2003. Using  the
Singular  Value  Decomposition . <URL:
mplab.ucsd.edu/wordpress/tutorials
/ svd.pdf>
[6] Baker,  K.  2005 . Singular  Value
Decomposition Tutorial . <URL:http://web.ics.purdue.edu/~p ark283/wp-content/upload/2010/
10/Singular_Value_Decomposition _Tutorial.pdf > [7] Hadnanto,  M.A. Perbandingan
Beberapa  Metode Algoritma  JST untuk  Pengenalan  Pola  Gambar .
Tugas Akhir. Surabaya: Lab. Teknik Elektronika ITS Surabaya. 1996. [8] Vesanto, J., Esa A. 2000. Clustering  of  the  Self-Organizing Maps, IEEE Transactionson Neural Network, Volume 11 . <URL : citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/down load>
[9] Purnomo,  M.H  dan  Arif  M.  2010.
Konsep  Pengolahan  Citra  Digital dan  Ekstraksi  Fitur .  Surabaya  :
Graha Ilmu.
[10] Bala, R dan Rainer E. 2004. Spatial Color to GrayscaleTransform Preserving  Chrominance  Edge Information . <URL:chester.xerox.com/~raja/pap ers/CIC12_Bala_Eschbach.pdf> [11] Kim,  K.  1996. Face  Recognition Using Principal Component Analysis. <URL:http://www.umiacs.umd.edu/ ~knkim/KG_VISA/PCA/FaceReco g_PCA_Kim.pdf>
[12] Kong,  H.  Lei,  W.  Eam  K.L.  and
Xuchun  L.  2005. Generalized  2D
Principal  Component  Analysis for  Face  Image  Representation and Recognition .
<URL:http://users.rsise.anu.edu.au/
~wangleiMy_papers/NN- 2DPCA.pdf>
[13] Paryono, P.2009. Citra Digital . <URL:http://www2.ukdw.ac.id/kuli ah/si/erickblog/MatakuliahKomput erGrafis_10E92/CitraDigital.pdf>