## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3171

## Pengenalan Wajah dengan Menggunakan Metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH)
Rifki Kosasih 1,* , Christian Daomara 2
1 Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Industri, Teknik Informatika, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: 1,* rifki_kosasih@staff.gunadarma.ac.id, 2 christiandaomara@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rifki_kosasih@staff.gunadarma.ac.id
Abstrak− Pesatnya perkembangan teknologi yang terjadi di dunia memberikan dampak besar ke berbagai bidang seperti dalam bidang administrasi dan pendataan. Salah satu sistem pendataan yang sering dilakukan adalah absensi.  Pada awalnya, sistem absensi hanya menggunakan kertas absensi yang diisi secara manual, akan tetapi absensi seperti ini memiliki kekurangan seperti adanya  kemungkinan  tanda  tangan  dipalsukan  saat  absensi.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  metode  lain  untuk  mengatasi permasalahan tersebut. Pada penelitian ini diusulkan menggunakan fitur wajah untuk melakukan absensi. Data yang digunakan adalah 750 citra wajah yang terdiri dari 5 orang dengan tiap orang memiliki 150 citra wajah dengan berbagai ekspresi. Data tersebut dibagi menjadi dua yaitu 500 citra sebagai data latih dan 250 citra sebagai data uji. Tahapan selanjutnya adalah mencari fitur wajah dengan menggunakan metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH). LBPH merupakan kombinasi dari metode Local  Binary  Patterns (LBP)  dengan Histograms  of  Oriented  Gradients (HOG).  Setelah  itu  dilakukan  pengenalan  wajah berdasarkan fitur yang sudah diperoleh. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh tingkat akurasi sebesar 86%.
Kata Kunci: Fitur Wajah; LBPH; LBP; HOG; Pengenalan Wajah
Abstract− Rapid technological developments in the world have had a major impact on various fields, i.e. administration and data collection. One of the data collection systems that is often used is attendance. The attendance system initially only us ed an attendance sheet that was filled out manually, but there were shortcomings i.e. the possibility of forging signatures during attendance. Therefore, other methods are needed to overcome these problems. In this study, we propose to use facial features for attendance. The data used are 750 facial images consisting of 5 people with each person having 150 facial i mages with various expressions. The data is divided into two, namely 500 images as training data and 250 images as test data. The next stage  is  to  find  a  facial  features,  we  propose  to  use  the  Local  Binary  Patterns  Histograms  (LBPH)  method.  LBPH  is  a combination of the Local Binary Patterns (LBP) method with Histograms of Oriented Gradients (HOG). After that, we perform face recognition based on the features that have been obtained. Based on the research results obtained an accuracy rate of 86%.
Keywords : Facial Features; LBPH; LBP; HOG; Face Recognition

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan dan kemajuan ilmu pengetahuan teknologi yang semakin pesat, secara langsung akan memberikan pengaruh  yang  sangat  besar  pada  berbagai  bidang.  Salah  satu  contohnya  adalah  pada  bidang  pendataan  dan administrasi.  Sistem  pendataan  merupakan  sistem  yang  sangat  penting  yang  harus  dilakukan  agar  data  dapat dikumpulkan.  Salah  satu  sistem  pendataan  yang  biasa  dilakukan  adalah  absensi.  Untuk  melakukan  absensi, contohnya  seperti  dalam  sistem  perkuliahan  adalah  dengan  metode  manual  yaitu  setiap  mahasiswa  melakukan absensi  secara  langsung  dengan  menandatangani  daftar  kehadiran.  Metode  manual  ini  kurang  efisien  karena membutuhkan waktu yang lama dalam mengisi daftar kehadiran dan memungkinkan adanya pelanggaran seperti melakukan  tanda  tangan  palsu.  Kekurangan  lainnya  adalah  ketika  melakukan  pendataan  absensi,  administrator harus memasukkan data tersebut secara manual ke dalam komputer.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  solusi  untuk  mengatasi  hal  tersebut  sehingga  proses  absensi  dapat dilakukan secara otomatis dan tidak mudah untuk dipalsukan. Untuk melakukan absensi secara otomatis tersebut diusulkan dilakukan dengan menggunakan ciri khusus yang ada pada manusia yang disebut dengan fitur [1]. Ada beberapa ciri khusus yang biasa digunakan untuk mengenali seseorang seperti sidik jari, iris, wajah dan lain-lain [2], [3].
Pada  penelitian  ini  diusulkan  melakukan  pengenalan  seseorang  berdasarkan  fitur  wajah.  Fitur  wajah merupakan fitur unik yang dimiliki oleh manusia yang dapat membedakan orang-orang. Dalam proses pengenalan wajah, terdapat tiga tahapan [3]. Tahapan pertama adalah melakukan pendeteksian wajah untuk mendapatkan citra wajah  seseorang.  Tahapan  kedua  adalah  melakukan  ekstraksi  fitur  untuk  mendapatkan  ciri  unik  dari  wajah seseorang  dan  tahapan  ketiga  adalah    klasifikasi  wajah  yang  digunakan  untuk  mengenali  wajah  seseorang berdasarkan  hasil  fitur  yang  sudah  diperoleh  [3].  Untuk  mendapatkan  fitur  wajah  tersebut,  pada  penelitian  ini diusulkan menggunakan metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH).  LBPH merupakan hasil kombinasi dari dua metode yaitu metode Local Binary Patterns (LBP) yang dikombinasikan dengan Histograms of Oriented Gradients (HOG)  [4], [5].  LBP  merupakan  operator  tekstur  yang  mempunyai  tugas  memberi  label  pixel  suatu gambar  dengan  cara  membedakan  lingkungan  dari  setiap  pixel  dan  menganggap  hasilnya  sebagai  angka  biner sedangkan Histograms of Oriented Gradients diperoleh dengan mencari histogram dari citra hasil LBP sehingga metode  LBPH  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  fitur  yang  ada  pada  wajah  seseorang berdasarkan histogram yang diperoleh dari hasil LBP.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3171
Beberapa penelitian terdahulu telah dilakukan dibidang pengenalan wajah seperti kosasih yang melakukan pengelompokkan wajah dengan menggunakan metode isometric mapping (isomap). Metode isomap merupakan salah  satu  metode  reduksi  dimensi  yang  digunakan  untuk  mengubah  citra  fitur  wajah  yang  berdimensi  tinggi menjadi fitur baru yang berdimensi lebih rendah sehingga dapat divisualisasikan. Berdasarkan penelitiannya, citra- citra wajah orang yang sama akan mengelompok ke dalam satu  wilayah, akan tetapi  pada penelitiannya  belum melakukan  pengklasifikasian  wajah  [6].  Penelitian  berikutnya,  Kosasih  melanjutkan  penelitiannya  dengan melakukan  klasifikasi  wajah  dengan  menggunakan  algoritma K  Nearest  Neighbor (KNN)  berdasarkan  hasil pengelompokkan wajah dengan metode isomap [7]. Dalam penelitiannya, citra wajah yang digunakan adalah 24 citra dengan komposisi 6 orang dengan tiap orang memiliki 4 citra dengan ekspresi yang berbeda. Citra-citra yang sudah diperoleh, selanjutnya diekstrak untuk mendapatkan fitur dengan menggunakan metode isometric mapping (isomap). Selanjutnya dilakukan klasifikasi menggunakan fitur hasil metode isomap. Berdasarkan hasil klasifikasi dengan algoritma K Nearest Neighbor (KNN) diperoleh tingkat akurasi sebesar 83,33% [7]. Selanjutnya Salamun, dalam  penelitiannya  melakukan  pengenalan  wajah  dengan  metode Principle  Component  Analysis (PCA)  dan menggunakan Euclidean Distance dalam pengklasifikasian wajah. PCA merupakan metode reduksi dimensi yang digunakan  untuk  mengekstrak  fitur  berdasarkan  vektor  eigen  dari  citra  wajah.    Pada  penelitiannya,  data  yang digunakan adalah citra wajah yang terdiri dari 130 citra. Berdasarkan hasil penelitiannya diperoleh tingkat akurasi sebesar 82,27% [8]. Penelitian berikutnya dilakukan oleh rosyani dengan metode Principle Component Analysis (PCA) tetapi menggunakan Canberra Distance dalam pengklasifikasian wajah. Dalam penelitiannya digunakan data citra wajah sebanyak 40 buah citra wajah dan diperoleh tingkat akurasi sebesar 84,5% [9]. Peneliti berikutnya Fahrurozi  menggunakan  metode Local  Binary  Pattern (LBP)  dan Principle  Component  Analysis (PCA)  untuk melakukan pengenalan wajah. Dalam penelitiannya dilakukan ekstraksi fitur dengan menggunakan metode PCA berdasarkan citra hasil LBP. Data yang digunakan adalah 40 data citra wajah yang terdiri dari 8 orang dengan tiap orang memiliki 5 citra wajah dengan ekspresi yang berbeda. Berdasarkan hasil penelitiannya, tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 75% [10].
Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, penelitian menggunakan metode Principle Component Analysis (PCA) yang memiliki perhitungan yang kompleks [11], [12] sehingga dalam penelitian ini digunakan metode lain yang  memiliki  perhitungan  yang  lebih  mudah  yaitu  dengan  menggunakan  metode Local  Binary  Patterns Histograms (LBPH).  Selanjutnya,  pada  penelitian  ini  data  citra  wajah  yang  digunakan  diperbanyak  untuk meningkatkan akurasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian ini, dibahas tahapan-tahapan penelitian yang digunakan untuk melakukan pengenalan wajah dengan metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH) seperti pengumpulan data citra wajah, ekstraksi fitur dengan menggunakan  LBPH  dan  melakukan  pengujian.  Tahapan-tahapan  dalam  penelitian  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar 1. Berdasarkan gambar 1, tahapan pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan data citra wajah. Pada penelitian  ini  banyaknya  citra  wajah  yang  dikumpulkan  adalah  750  citra  wajah.  Data  tersebut  diperoleh  dari  5 orang dengan tiap orang memiliki 150 citra wajah dengan berbagai ekspresi. Data citra wajah tersebut selanjutnya dibagi menjadi dua bagian yaitu bagian pertama sebagai citra data latih dan bagian kedua sebagai citra data uji dengan komposisi  citra data latih  sebanyak 500 citra dan citra data uji sebanyak 250 citra. Untuk citra data uji tersebut  diperoleh dengan cara mengekstrak video uji yang berasal  dari 5 orang menjadi  kumpulan citra wajah sebanyak 250 citra.
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  ekstraksi  fitur  pada  citra  data  latih  dan  citra  data  uji  dengan menggunakan metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH). Untuk melakukan ekstraksi fitur citra pada data latih dan data uji, maka citra data latih dan data uji diubah terlebih dahulu menjadi citra grayscale . Metode LBPH dilakukan untuk mendapatkan fitur histogram dari tiap citra wajah berdasarkan citra hasil Local Binary Patterns (LBP).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3171

## 2.1 Local Binary Pattern Histograms (LBPH)
Local Binary Pattern Histograms (LBPH) merupakan kombinasi dari metode LBP ( Local Binary Pattern ) dengan Histograms of Oriented Gradients (HOG). LBP adalah operator tekstur yang sederhana akan tetapi sangat efisien yang memberi label pixel suatu gambar dengan cara membedakan lingkungan dari setiap pixel dan menganggap hasilnya sebagai angka biner [13], [14], sedangkan Histograms of Oriented Gradients (HOG) akan meningkatkan kinerja pendeteksian berdasarkan histogram [15]. Pada algoritma LBP terdapat 6 langkah yaitu: a. Ubah citra wajah menjadi citra grayscale dengan range intensitas piksel adalah 0-255.
b. Membagi  citra  wajah  menjadi  bagian-bagian  kecil  yang  disebut  dengan  sel,  dimana tiap  sel  berukuran  3x3 piksel. Karena tiap sel berukuran 3x3 maka banyaknya tetangga (P) adalah 8 dan radius (R) dari piksel tengah adalah 1.
c. Tentukan  nilai  pusat  dari  tiap  sel  yaitu  piksel  tengah  untuk  digunakan  sebagai  nilai  ambang.  Nilai  tersebut digunakan untuk menentukan nilai-nilai baru dari ke-8 pixel disekitarnya (piksel tetangga).
d. Untuk setiap piksel tetangga dari piksel tengah, akan ditetapkan nilai biner baru dengan aturan 1 untuk nilai yang sama atau lebih tinggi dari ambang dan 0 untuk nilai lebih rendah dari ambang.
e. Nilai  piksel  pada  citra  wajah  selain  piksel  tengah  hanya  akan  berisi  nilai-nilai  biner.  Nilai  biner  tersebut digabungkan dari setiap posisi menjadi barisan biner baru yang berukuran 8 bit (contoh: 10001101)
f. Kemudian, nilai biner ini akan dikonversikan ke nilai desimal dengan range 0-255 sehingga menghasilkan citra baru yang mewakili karakteristik (fitur) dari  citra asli dengan lebih baik. Hasil operator LBP diperoleh dari persamaan (1) [16], [17].
𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 (𝑥, 𝑦) = ∑ sin(𝐺 𝑖 − 𝐺 𝑐 ) 2 𝑖 8 𝑖=1 (1)
Dengan 𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 (𝑥, 𝑦) adalah hasil dari operator LBP, (𝑥, 𝑦) adalah koordinat piksel tengah pada sel yang berukuran 3x3, 𝐺 𝑐 adalah nilai piksel tengah pada citra grayscale dan 𝐺 𝑖 adalah nilai dari piksel tetangga pada citra grayscale.
Setelah  proses  LBP  dilakukan,  selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  histogram  dengan  menggunakan  metode Histograms of Oriented Gradients (HOG). Pada metode HOG terdapat 4 langkah [18], [19] yaitu: a. Citra hasil LBP dibagi menjadi daerah-daerah kecil yang disebut dengan grid .
b. Buat histogram dari tiap daerah tersebut.
c. Karena citra hasil LBP merupakan citra grayscale maka setiap histogram dari setiap grid hanya akan berisi 256 posisi (0-255) yang mewakili setiap intensitas piksel.
d. Histogram dari tiap daerah ( grid ) digabung menjadi satu histogram besar. Jika tiap grid berukuran 8x8, maka total  memiliki  8x8x256  =  16,384  posisi  dalam  histogram  akhir.  Histogram  terakhir  merupakan  fitur  yang mewakili citra asli dan diasumsikan sebagai sebuah vektor.
Contoh hasil LBPH dapat dilihat pada Gambar 2.
(a) (b) (c)
(d) (e)
Gambar 2. Contoh Hasil LBPH, (a) Citra Asli, (b) Citra Hasil Operator LBP, (c) Pembagian Daerah Pada Citra LBP, (d) Histogram Tiap Daerah, (e) Gabungan dari Histogram Tiap Daerah
Setelah  fitur  latih  dan  fitur  uji  diperoleh  dengan  menggunakan  metode  LBPH,  selanjutnya  dilakukan pengenalan wajah dengan mencari jarak euclid terdekat antara fitur uji dengan setiap fitur latih yang ada dalam database. Fitur latih yang memiliki jarak terdekat dengan fitur uji merupakan wajah yang sesuai dengan data uji. Pada penelitian ini, untuk menghitung jarak euclid digunakan persamaan (2).
𝑑 = √𝐹 𝐿 2 − 𝐹 𝑢 2 (2)
dimana: d merupakan jarak antara dua buah fitur 𝐹 𝐿 merupakan fitur latih 𝐹 𝑢 merupakan fitur uji.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3171

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan bab sebelumnya, data yang digunakan adalah data citra wajah yang terdiri dari 750 citra. Citra tersebut diperoleh dari 5 orang dengan tiap orang memiliki 150 citra wajah dengan berbagai ekspresi. Setelah data citra wajah diperoleh, selanjutnya data citra wajah tersebut diubah menjadi citra wajah berskala keabuan ( grayscale ) yang dapat  dilihat pada Gambar 3. Data citra wajah  tersebut  selanjutnya dibagi menjadi  dua  dengan komposisi yaitu 500 data latih dan 250 data uji.
Gambar 3 merupakan contoh  citra data  latih  yang digunakan  dalam pengenalan wajah.  Pada Gambar 3, dapat  dilihat  bahwa  tiap  orang  memiliki  citra  wajah  dengan  berbagai  ekspresi.  Tahapan  selanjutnya  adalah mengubah citra yang diperoleh menjadi citra yang berskala keabuan ( grayscale ). Setelah data citra tersebut diubah, selanjutnya dilakukan pencarian fitur wajah pada data latih dan data uji dengan menggunakan metode Local Binary Pattern Histograms (LBPH).
Metode  LBPH  merupakan  metode  ekstraksi  fitur yang  merupakan  kombinasi  dari  metode Local  Binary Pattern (LBP) dan metode Histograms of Oriented Gradients (HOG). Tahapan pertama pada proses LBPH adalah melakukan operasi tekstur dengan menggunakan operator LBP sehingga menghasilkan citra baru yang memiliki tekstur yang unik pada setiap orang. Citra hasil operator LBP dapat dilihat pada Gambar 4(b). Tahapan selanjutnya adalah mencari histogram dari citra hasil LBP dengan menggunakan metode Histograms of Oriented Gradients (HOG). Histogram tersebut merupakan fitur baru yang digunakan untuk proses pengenalan wajah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3171
(a) (b)
Gambar 4 . (a) Contoh Citra Asli, (b) Contoh Citra Hasil LBP
Gambar  4(a)  merupakan  citra  asli  yang  sudah  berskala  keabuan.  Citra  tersebut  selanjutnya  diolah menggunakan  operator Local  Binary  Pattern (LBP)  untuk  menghasilkan  citra  baru  yang  bertekstur.  Citra  hasil LBP tersebut ditunjukkan pada Gambar 4(b). Pada Gambar 4(b) dapat dilihat bahwa citra hasil LBP memiliki ciri tekstur yang unik dari setiap orang.
Tahapan selanjutnya adalah membagi citra hasil LBP tersebut  menjadi bagian-bagian kecil yang disebut dengan grid .  Kemudian  dibentuk  histogram  dari  tiap grid dan  digabungkan  menjadi  sebuah  histogram  baru. Histogram baru tersebut merupakan fitur yang digunakan untuk pengenalan wajah.
Setelah fitur latih dan fitur uji diperoleh, selanjutnya dilakukan pengenalan wajah dengan menghitung jarak terdekat dari fitur uji dengan setiap fitur latih dengan menggunakan persamaan (2). Fitur uji yang memiliki jarak terdekat dengan fitur latih dipilih sebagai wajah yang ingin dikenali. Contoh hasil pengenalan wajah yang berhasil dikenali ditunjukkan pada Gambar 5 sedangkan pengenalan wajah yang tidak berhasil dikenali ditunjukkan pada Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3171
Gambar 6 . Citra Wajah Yang Gagal Dikenali (8 dari 35 Citra Uji)
Berdasarkan Gambar 5,  ciri-ciri wajah seseorang dikenali adalah terdapat kotak pembatas dan ada nama dari pemilik wajah tersebut. Dari hasil penelitian, banyaknya citra wajah yang berhasil dikenali adalah 215 citra uji.
Pada Gambar 6, ciri-ciri wajah tidak dikenali adalah tidak ada kotak pembatas atau terdapat kotak pembatas tapi  ada  tulisan  tidak  dikenal.  Berdasarkan  hasil  penelitian  banyaknya  pengenalan  wajah  yang  tidak  berhasil diperoleh adalah 35 citra uji.
Terdapat beberapa penyebab citra uji tidak dikenali  yaitu pencahayaan ruangan kurang baik dan adanya pergerakan anggota tubuh secara tiba-tiba ketika sedang melakukan pengambilan foto. Hasil pengujian lengkap dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Hasil Pengujian Citra Wajah Orang ke-1 Orang ke-2  Orang ke-3 Orang ke-4  Orang ke-5 Jumlah Berhasil 42 45 43 43 42 Jumlah Tidak Berhasil 8 5 7 7 8
Berdasarkan  tabel  1,  banyaknya  citra  wajah  yang  dikenali  pada  orang  ke-1  adalah  42  citra  sedangkan banyaknya yang tidak dikenali adalah 8 citra wajah. Untuk orang ke-2, banyaknya citra wajah yang dikenali adalah 45 citra dan banyaknya yang tidak dikenali adalah 5 citra wajah. Untuk orang ke-3, banyaknya citra wajah yang dikenali  adalah  43 citra dan  banyaknya yang tidak dikenali  adalah  7 citra wajah. Untuk orang ke-4, banyaknya citra wajah yang dikenali adalah 43 citra dan banyaknya yang tidak dikenali adalah 7 citra wajah. Untuk orang ke- 5, banyaknya citra wajah yang dikenali adalah 42 citra dan banyaknya yang tidak dikenali adalah 8 citra wajah. Jadi total citra wajah yang dikenali sebanyak 215 dan yang tidak dikenali sebanyak 35 citra.
Tahapan terakhir dari penelitian ini adalah melakukan evaluasi  berdasarkan Tabel  1 dengan menghitung tingkat akurasi menggunakan persamaan (3).
Tingkat Akurasi = Jumlah Citra Yang dikenali Jumlah Citra Uji × 100% (3)
Berdasarkan persamaan (3) diperoleh Tingkat Akurasi = 215 250 × 100% = 86% .

## 4. KESIMPULAN
Pengenalan wajah merupakan salah satu cara yang digunakan untuk absensi karena wajah memiliki fitur unik yang membedakan antara orang ke-1 dengan orang lainnya. Oleh karena itu dibutuhkan suatu metode untuk melakukan pengenalan  wajah  secara  otomatis.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode Local  Binary  Patterns  Histograms (LBPH)  yang  merupakan  kombinasi  dari  metode Local  Binary  Patterns (LBP)  dengan  metode Histograms  of Oriented Gradients (HOG). Metode tersebut digunakan untuk mencari fitur wajah berdasarkan histogram dari citra hasil operator LBP. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah citra wajah  yang terdiri  dari  750 citra  dan dibagi menjadi dua bagian. Bagian yang pertama adalah 500 citra wajah sebagai citra data latih dan bagian yang kedua adalah 250 citra wajah sebagai citra data uji. Tahapan selanjutnya adalah mencari fitur latih dan fitur uji berdasarkan data latih dan data uji yang telah dikumpulkan dengan menggunakan metode LBPH. Fitur-fitur yang diperoleh merupakan vektor yang mewakili histogram dari citra hasil LBP. Setelah fitur-fitur tersebut diperoleh, selanjutnya dilakukan pengujian dengan cara menghitung jarak antara fitur uji dengan setiap fitur latih. Fitur latih

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3171
dengan jarak terdekat merupakan citra wajah yang dicari. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh tingkat akurasi sebesar 86%.  Untuk penelitian selanjutnya jumlah orang pada dataset ditambah dan digunakan metode lain seperti metode deep learning sebagai pembanding dari metode LBPH.

## REFERENCES
[1] R.  Kosasih,  “Penggunaan  Metode  Linear  Discriminant  Analysis  Untuk  Pengenalan  Wajah  Dengan  Membandingkan Banyaknya Data Latih,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 26, no. 1, pp. 25–34, 2021.
[2] L. Wang and A. A. Siddique, “Facial recognition system using LBPH face recognizer for anti-theft and surveillance application  based  on  drone  technology,” Meas.  Control ,  vol.  53,  no.  7,  pp.  1070–1077,  2020,  doi: 10.1177/0020294020932344.
[3] R. Kosasih, “Pengenalan Wajah Menggunakan PCA dengan Memperhatikan Jumlah Data Latih dan Vektor Eigen,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 6, no. 1, pp. 1–6, 2021.
[4] I. N. T. A. Putra and A. Harjoko, “Pengenalan Wajah Berbasis Mobile Menggunakan Fisherface dan Distance Classifier,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 135–145, 2018, doi: 10.23887/jst-undiksha.v7i1.13267.
[5] A. P. Singh, S. S. Manvi, P. Nimbal, and G. K. Shyam, “Face Recognition System Based on LBPH Algorithm,” Int. J. Eng. Adv. Technol. , vol. 8, no. 5, pp. 26–30, 2019.
[6] R. Kosasih and A. Fahrurozi, “Clustering of Face Images by Using Isomap method,” in Proceeding on International Workshop on Academic Collaboration 2017 , 2017, no. May, pp. 52–56.
[7] R. Kosasih, “Kombinasi Metode Isomap dan KNN Pada Image Processing Untuk Pengenalan Wajah,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 166–170, 2020.
[8] Salamun and F. Wazir, “Rancang Bangun Sistem Pengenalan Wajah Dengan Metode Principal Component Analysis,” J. Teknol. dan Sist. Inf. UNIVRAB , vol. 1, no. 2, pp. 59–75, 2016, doi: 10.36341/rabit.v1i2.25.
[9] P. Rosyani, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Canberra Distance,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 2, p. 118, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i2.1515.
[10]  A. Fahrurozi and R. Kosasih, “Face Recognition Using Local Binary Pattern Combined With PCA For Images Under Various Expression and Illumination,” in Proceeding on International Workshop on Academic Collaboration 2017 , 2017, no. May, pp. 1–7.
[11]  M. H. Sigari, N. Mozayani, and H. R. Pourreza, “Fuzzy Running Average and Fuzzy Background Subtraction: Concepts and Application,” IJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , vol. 8, no. 2, pp. 138–143, 2008.
[12]  R. Kosasih and M. Arfiansyah, “Pendeteksian Kendaraan dengan Menggunakan Metode Running Average Background Substraction dan Morfologi Citra,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 979–985, 2020.
[13]  M. Ahsan, Y. Li, J. Zhang, and T. Ahad, “Face Recognition in an Unconstrained and Real-Time Environment Using Novel BMC-LBPH Methods Incorporates with DJI Vision Sensor,” J. Sens. Actuator Networks , vol. 9, no. 54, pp. 1–12, 2020, doi: 10.3390/jsan9040054.
[14]  M.  S.  Sruthi,  S.  Sarath,  R.  Sathish,  and  S.  Shanthosh,  “A  Fast  and  Accurate  Face  Recognition  Security  System,”  in Journal of Physics: Conference Series , 2021, pp. 1–7, doi: 10.1088/1742-6596/1916/1/012185.
[15]  A. Gunadarma and K. R. R. Wardani, “Penerapan Histogram of Oriented Gradients , Principal Component Analysis , dan AdaBoost untuk Sistem Pengenalan Wajah,” J. Telemat. , vol. 13, no. 2, pp. 93–98, 2018.
[16]  S.  Bhagekar,  S.  Jamdhade,  A.  Gutti,  R.  Kamble,  and  P.  A.  Vidwat,  “Face  Recognition  Using  Local  Binary  Pattern Histogram ( LBPH ) Technique,” Int. J. Adv. Comput. Electron. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 3–6, 2018.
[17]  F.  Setiawan  and  D.  A.  Rahayu,  “Sistem  Pengenalan  Wajah  Dengan  Metode  Local  Binary  Pattern  Histogram  Pada Firebase Berbasis Opencv,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K , 2020, vol. 4, no. 1, pp. 19–25.
[18]  F. Deeba, H. Memon, F. A. Dharezo, A. Ahmed, and A. Ghaffar, “LBPH-based Enhanced Real-Time Face Recognition,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 5, pp. 274–280, 2019.
[19]  S. J. Shri, S. Jothilakshmi, and G. Jawaherlalnehru, “Real Time Face Recognition in Group Images using LBPH,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 8, no. 2, pp. 1362–1367, 2019, doi: 10.35940/ijrte.B2015.078219.