## PENGGUNAAN METODE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS UNTUK PENGENALAN WAJAH DENGAN MEMBANDINGKAN BANYAKNYA DATA LATIH
Rifki Kosasih
1 Program Studi Komputasi Matematika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma 1 Jl. Margonda Raya No. 100, Depok, Indonesia 16424
1 rifki_kosasih@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Pengenalan  wajah  sangat  dibutuhkan  dalam  sistem  keamanan  rumah  karena  dapat  membantu mengetahui  siapa  saja  yang  sudah  memasuki  area  rumah.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan dalam  pengenalan  wajah  adalah  metode  Principle  Component  Analysis  (PCA).  Akan  tetapi,  metode PCA  kurang  optimal  dalam  melakukan  pemisahan  antar  kelas.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini digunakan  metode  lain  yang  dapat  melakukan  pemisahan  antar  kelas  secara  optimal  seperti  metode Linear  Discriminant  Analysis  (LDA).  Data  yang  digunakan  sebanyak  400  data  citra  wajah  dengan komposisi  40  orang  dengan  tiap  orang  memiliki  10  citra  wajah  dengan  berbagai  ekspresi.  Pada penelitian ini diusulkan untuk memperhatikan banyaknya data latih yang digunakan. Banyaknya citra wajah  tiap  orang  yang  digunakan  untuk  data  latih  adalah  5,  6,  7,  8  dan  9  citra  wajah  per  orang. Selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan  menggunakan  metode  LDA.  Selanjutnya  dilakukan klasifikasi terhadap fitur-fitur yang telah diperoleh dengan menggunakan metode K Nearest Neighbor (KNN).  Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh  bahwa  tingkat  akurasi  terbesar  yaitu  sebesar  97,5% yang terjadi saat banyaknya citra data latih tiap orang adalah 9 dan banyaknya tetangga (K) adalah 1.
Kata Kunci : Ekstraksi Fitur, KNN , LDA, pengenalan wajah

## Abstract
Face  recognition  is  very  much  needed  in  a  home  security  system  because  it  can  help  find  out who has that is occupied by the house. One of the methods commonly used in face recognition is the Principle  Component  Analysis  (PCA)  method.  However,  the  PCA  method  is  less  than  optimal  in separating  between  classes.  Therefore,  in  this  study,  another  method  is  used  that  can  perform separation  between  classes  optimally,  such  as  the  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA)  method.  The data used are 400 facial image data with a composition of 40 people with each person having 10 facial images with various expressions. In this study it is proposed to pay attention to the amount of training data used. The number of face images of each person used for training data are 5, 6, 7, 8 and 9 face images  per  person.  Furthermore,  feature  extraction  is  carried  out  using  the  LDA  method. Furthermore, the features that have been obtained are classified using the K Nearest Neighbor (KNN) method.  Based  on  the  results  of  the  study,  it  was  found  that  the  greatest  accuracy  rate  was  97.5% which  occurred  when  the  number  of  training  data  images  per  person  was  9  and  the  number  of neighbors (K) was 1.
Keywords : Feature Extraction, face recognition, KNN, LDA
PENDAHULUAN
Wajah  seseorang  memiliki  ciri  khusus
(fitur)  yang  dapat  membedakan  orang  yang satu  dengan  orang  yang  lainnya  sehingga
dapat  di-gunakan  untuk  mengenali  seseorang. Pengenalan wajah  merupakan salah satu topik di computer  vision yang  digunakan  untuk sistem keamanan, absensi dan lain lain [1].
Pola  citra  pada  wajah  dikenali  dengan cara  mendapatkan  ciri  khusus  (fitur)  dari wajah,  biasanya  dilakukan  dengan  cara mengenali  pola  citra  pada  wajah.  Metode yang  sering  dipakai  dalam  pengenalan  pola adalah  metode manifold  learning [2],[3]. Manifold  learning merupakan  suatu  metode yang digunakan untuk mereduksi dimensi dari dimensi  besar  menjadi  dimensi  yang  lebih kecil  tanpa  menghilangkan  banyak  informasi [4].  Pola  citra  wajah  seseorang  akan  terlihat dengan melakukan reduksi dimensi.
Pada  proses  pengenalan,  citra  wajah diproyeksikan dari ruang dimensi yang tinggi ke  ruang  dimensi  yang  lebih  rendah  tanpa menghilangkan  banyak  informasi  dan  di- klasifikasikan  dengan  menggunakan  metode jarak terdekat seperti jarak Euclid
Salah  satu  metode manifold  learning yang  digunakan  untuk  pengenalan  wajah adalah Principal Component  Analysis (PCA). Metode  PCA  merupakan  metode  reduksi dimensi dengan  melakukan transformasi linier dari  suatu  ruang  berdimensi  tinggi  ke  dalam ruang  berdimensi  rendah  [5],[6].  Akan  tetapi, metode  PCA  kurang  baik  dalam  melakukan pemisahan  antar  kelas  sehingga  tingkat akurasi  pengenalan  wajah  menjadi  turun  [7]. Oleh  karena itu, untuk  mengatasi hal tersebut dalam  penelitian  ini  di-gunakan  metode Linear  Discriminant  Analysis (LDA)  untuk
pengenalan  wajah.  Metode  ini  bekerja dengan menemukan  subruang  linier  yang  memaksimalkan pemisahan dua kelas berdasar-kan kriteria Fisher . Untuk memaksimalkan pemisahan dua kelas tersebut dapat  dilakukan  dengan  cara  meminimalkan jarak  matriks  sebaran within-class  Sw dan memaksimalkan jarak matriks sebaran between  class Sb secara  simultan  sehingga menghasilkan  kriteria Fisher yang  maksimal. LDA  akan  menemukan  sub-ruang  linear  di mana  kelas-kelas  saling  terpisah  dengan memaksimalkan kriteria Fisher [8],[9] . Setelah  mendapatkan  kelas-kelas,  selanjutnya dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN).
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  di bidang pengenalan wajah seperti kosasih, me- lakukan pengklasteran wajah  manusia dengan menggunakan  metode  isomap.  Data  yang  di- gunakan  adalah  data  citra  wajah  yang  terdiri dari  5  orang  dengan  tiap  orang  memiliki  4 citra  dengan  berbagai  macam  ekspresi  wajah. Dari  hasil  penelitiannya  terlihat  bahwa  citra- citra wajah yang berasal dari orang yang sama dengan  ekspresi  wajah  yang  berbeda-beda mengelompok  ke  dalam  satu  area  akan  tetapi dalam penelitian-nya belum dilakukan
pengklasifikasian wajah [10]. Selanjutnya kosasih
melanjutkan penelitian-nya  melakukan  klasifikasi  wajah berdasarkan  pengklasteran  hasil isomap dengan  meng-gunakan  metode  K-Nearest Neighbor (KNN). Dalam penelitiannya diperoleh tingkat akurasi sebesar 83,33% [1].
Fahrurozi  menggunakan  metode  PCA dan Local  Binary  Pattern (LBP)  untuk  me- lakukan pengenalan  wajah. Dalam penelitian- nya  Fahrurozi  menggunakan  data  sample  8 orang  dengan  tiap  orang  mempunya  5  citra wajah  yang  berbeda-beda.  Tingkat  akurasi yang  diperoleh  untuk  mengenali  wajah seseorang  adalah  sebesar  75%  [11].  Oleh karena itu dalam penelitian ini digunakan data citra  yang  lebih  banyak  dari  penelitian sebelumnya.
Selanjutnya Pratiwi menggunakan metode Principle Component Analysis (PCA) untuk  melakukan  pengenalan  wajah.  Dalam penelitianya  tentang  pengenalan  wajah  di- peroleh bahwa tingkat akurasi dengan metode tersebut sebesar 82,81 % [12].
Berdasarkan beberapa penelitian sebelum-nya,  data  yang  digunakan  belum mem-perhatikan  banyaknya  data  latih  dan data  uji  yang  digunakan,  sehingga  pada penelitian  ini  dilakukan  pengenalan  wajah dengan  meng-gunakan  metode  LDA  dengan memperhatikan  data  latih  dan  data  uji  serta memperhatikan  banyaknya  tetangga  yang
digunakan  dalam  proses  klasifikasi  dengan metode K Nearest Neighbor (KNN).

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini diusulkan pengenalan  seseorang  melalui  data  citra wajah  dengan  melalui  beberapa  tahapan. Tahapan-tahapan  penelitian  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada Gambar 1, tahapan pertama dalam penelitian ini adalah mengumpulkan data citra wajah  untuk  dijadikan  data  latih  dan  data  uji. Tahapan  selanjutnya  adalah  mencari  fitur wajah dengan  menggunakan  metode Linear Discriminant Analysis (LDA) seperti  mencari rata-rata kelas data, sebaran data, menghitung matriks  W,  mencari  nilai  eigen  dari  matriks W  dan  melakukan  reduksi  dimensi  pada  data latih  dan  data  uji.  Hasil  reduksi  dimensi merupakan fitur wajah yang  digunakan untuk mengenali wajah seseorang. Tahapan terakhir adalah  melakukan  klasifikasi  wajah  dengan menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN).

## Gambar 1. Gambaran Umum Penelitian

## Pengumpulan Data Citra
Data  citra  yang  digunakan  adalah  data citra  wajah  yang  terdiri  dari  40  orang  (kelas) dengan  tiap  orang  mempunyai  10  citra  wajah dengan  berbagai  macam  ekspresi,  sehingga
seluruh  data  citra  wajah  yang  digunakan dalam  penelitian  sebanyak  400  citra.  Data citra  wajah  tersebut  diperoleh  dari  ORL Database [13].  Sampel  citra  wajah  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sample Data Citra Wajah Seseorang Dengan 10 ekspresi yang berbeda-beda (1 dari 40 Orang)
Tabel 1. Nama Percobaan Data Latih Banyak Data Latih Data Uji Banyak Data Uji 1 5 citra pertama per orang 5  40 = 200 5 citra pertama per orang 5  40 = 200 2 6 citra pertama per orang 6  40 = 240 4 citra pertama per orang 4  40 = 160 3 7 citra pertama per orang 7  40 = 280 3 citra pertama per orang 3  40 = 120 4 8 citra pertama per orang 8  40 = 320 2 citra pertama per orang 2  40 = 80 5 9 citra pertama per orang 9  40 = 360 1 citra pertama per orang 1  40 = 40
Setelah  data  citra  wajah  diperoleh, selanjutnya  data  tersebut  dibagi  menjadi  2 yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Pada  penelitian ini, di-usulkan untuk memperhatikan pembagian  data dengan  jumlah data latih  dan data  uji  yang  berbeda-beda  untuk  memperoleh tingkat akurasi yang terbaik dalam pengenalan wajah seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Pada  tahap  pertama,  data  latih  yang digunakan  sebanyak  200  citra  yang  terdiri dari  5  citra  wajah  pertama  untuk  tiap  orang. Data  uji  pada  tahap  ini  merupakan  5  wajah berikutnya untuk tiap orang  dari sebanyak  40 orang  yaitu  sebanyak  200  citra.  Pada  tahap
kedua,  data  latih  yang  digunakan  adalah  6 citra  wajah  pertama  per  orang  (240  citra) untuk  data  latih  dan  4  citra  wajah  berikutnya per  orang  (160  citra)  digunakan  sebagai  data uji.  Pada  tahap  ketiga,  data  latih  yang digunakan  adalah  7  citra  wajah  pertama  per orang  (280  citra)  untuk  data  latih  dan  3  citra wajah  berikutnya  per  orang  (120  citra) digunakan  sebagai  data  uji.  Pada  tahap keempat,  data  latih  yang  digunakan  adalah  8 citra  wajah  pertama  per  orang  (320  citra) untuk  data  latih  dan  2  citra  wajah  berikutnya per  orang  (80  citra)  digunakan  unntuk  data uji.  Pada  tahap  terakhir,  data  latih  yang
digunakan  adalah  9  citra  wajah  pertama  per orang  (360  citra)  untuk  data  latih  dan  1  citra wajah  berikut-nya  per  orang  (40  citra) digunakan pada data uji.
Setelah  itu,  tahapan  selanjutnya  me- lakukan proses reduksi dimensi dengan meng- gunakan metode Linear Discriminant
Analysis (LDA).

## Linear Discriminant Analysis (LDA)
Linear  Discriminant  Analysis (LDA)
adalah  salah  satu  metode manifold  learning yang  merupakan  suatu  metode  untuk  meng- ekstrak  fitur  dengan  cara  mereduksi  dimensi dari  dimensi  tinggi  ke  dimensi  yang  lebih rendah  [14].  Berikut  ini  adalah  tahapan- tahapan dari metode LDA.
1. Tahapan  pertama  pada  proses  LDA adalah  mengubah  data  citra  latih  dan citra uji menjadi vektor-vektor
.
2. Buat kelas-kelas
berdasarkan
banyaknya orang pada data citra latih
dan citra uji.
3. Hitung  rata-rata  dalam  kelas dan  rata-rata  keseluruhan  kelas  ( )
dari seluruh citra di database .
4. Menghitung  matriks  sebaran  antar kelas  ( )  menggunakan  persamaan
(1)
(1)
5. Menghitung  matriks  sebaran  dalam kelas  ( )  menggunakan  persamaan
(2)
(2) 6. Mencari matriks W dengan menggunakan persamaan (3) (3)
7. Mencari  vektor  eigen  dari  W  dan mengurutkan  nilai  eigen (λ)  sesuai dengan  urutan  nilai  yang  ada  pada nilai eigen dari besar ke kecil.
8. Melakukan  reduksi  dimensi  dengan cara  melakukan  proyeksi  dengan vektor  eigen  yang  sudah  dipilih  ke ruang dimensi yang lebih rendah yang disebut  dengan fisher  basis vektor [15] menggunakan persamaan (4).
(4)
9. Dimana  : adalah  vektor  hasil
proyeksi yang berdimensi lebih rendah
adalah  matriks  yang  berisi vektor-vektor  eigen  dari  matriks W
adalah  vektor  yang  mewakili citra wajah
10. Hasil reduksi dimensi tersebut merupakan fitur yang digunakan untuk
mengenali  seseorang.  Setelah  itu,
dilakukan klasifikasi berdasarkan fitur-fitur yang sudah diperoleh dengan  menggunakan  metode  K-
Nearest Neighbor (KNN).

## K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest
Neighbor merupakan metode  klasifikasi  yang  digunakan  dengan mem-perhatikan  objek  atau  tetangga  terdekat [16].  Jika  objek  yang  ingin  diprediksi kelasnya dekat dengan objek di kelas A maka objek  tersebut  akan  masuk  ke  kelas  A.  Jarak Euclid  digunakan  untuk  mengukur  jarak antara  satu  objek  dengan  objek  yang  lain. Algoritma KNN dapat dilihat sebagai berikut.
Algoritma KNN input:   Fitur Latih
Fitur  Uji  yang  belum  diketahui kelasnya
1. Tentukan  banyaknya  tetangga  terdekat yang  ingin  digunakan  untuk  proses klasifikasi (nilai K).
2. Hitung  jarak  euclied  dari  fitur  uji  yang ingin diprediksi ke semua fitur latih.
3. Pilih  K  objek  fitur  latih  yang  terdekat dengan fitur uji yang ingin diprediksi.
4. Lakukan  prediksi  kelas  dari  fitur  uji berdasarkan  K  fitur  latih  terdekat  yang telah dipilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  data yang  digunakan  adalah  data  citra  wajah  yang
terdiri dari 40 orang (kelas) dengan tiap orang memiliki  10  citra  dengan  berbagai  ekspresi wajah.  Pada  penelitian  ini  diusulkan  bahwa banyaknya  data  citra  latih  merupakan  hal penting  yang  harus  diperhatikan.  Banyaknya citra wajah tiap orang yang digunakan sebagai data  latih  adalah  5,  6,  7,  8  dan  9  citra  wajah per orang.  Setelah itu dilakukan proses LDA untuk  mendapatkan  fitur  latih  dan  fitur  uji. Tahapan terakhir adalah melakukan klasifikasi  berdasarkan  fitur  yang  telah diperoleh  dengan menggunakan metode KNN.  Pada  metode  klasifikasi  diusulkan untuk  memperhatikan  banyaknya  jumlah tetangga  terdekat  yang  digunakan  dalam proses klasifikasi. Pada penelitian ini digunakan  jumlah  tetangga  dari  1  sampai  24 tetangga  terdekat.  Hasil  klasifikasi  dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  Tabel  2,  jika  banyaknya citra  wajah  per  orang  adalah  5  maka  tingkat akurasi  terbesar  terjadi  saat  jumlah  tetangga terdekat (K) pada metode KNN adalah 1 yaitu sebesar 96 %. Jika banyaknya citra wajah per orang  adalah  6  maka  tingkat  akurasi  terbesar terjadi  saat  jumlah  tetangga  terdekat  (K) adalah  1  yaitu  sebesar  92,5  %.  Jika banyaknya  citra  wajah  per  orang  adalah  7 maka  tingkat  akurasi  terbesar  terjadi  saat jumlah  tetangga  terdekat  (K)  adalah  1  yaitu sebesar 91,67 %.

## Tabel 2. Hasil Klasifikasi Pengenalan Wajah Dengan Metode KNN
Banyaknya Citra Wajah Tiap Orang Jumlah Tetangga Terdekat (K) 5 (%) 6 (%) 7 (%) 8 (%) 9 (%) 1 96,0 92,5 91,67 93,75 97,5 2 86,0 87,5 91,67 90,0 95,0 3 84,5 85,0 85,0 88,75 92,5 4 80,0 82,5 84,17 88,75 92,5 5 80,0 72,5 84,17 85,0 90,0 6 79,0 75,0 82,5 85,0 82,5 7 79,5 72,5 79,17 82,5 85,0 8 75,5 67,5 80,0 77,5 82,5 9 75,0 65,0 79,17 75,0 77,5 10 72,0 67,5 75,83 73,75 75,0 11 73,0 65,0 75,0 75,0 75,0 12 73,0 70,0 75,0 73,75 72,5 13 71,0 70,0 73,33 71,25 70,0 14 69,0 67,5 71,67 68,75 70,0 15 67,0 65,0 71,67 70,0 62,5 16 64,5 60,0 69,17 67,5 62,5 17 62,0 57,5 69,17 67,5 62,5 18 59,0 50,0 68,33 67,5 62,5 19 57,5 50,0 65,83 67,5 60,0 20 54,5 50,0 65,0 67,5 57,5 21 54,0 50,0 64,17 63,75 57,5 22 53,5 50,0 63,33 62,5 57,5 23 53,5 52,5 60,83 65,0 57,5 24 52,5 52,5 59,17 62,5 60,0
Jika banyaknya citra wajah per orang adalah 8 maka tingkat akurasi terbesar terjadi saat  jumlah  tetangga  terdekat  (K)  adalah  1 yaitu  sebesar  93,75  %.  Jika  banyaknya  citra wajah  per  orang  adalah  9  maka  tingkat akurasi  ter-besar  terjadi  saat  jumlah  tetangga terdekat (K) adalah 1 yaitu sebesar 97,5 %.
Secara  keseluruhan  tingkat  akurasi  ter- besar  adalah  sebesar  97,5%  yaitu  terjadi  saat banyaknya data latih per  orang adalah 9  (360 data  latih)  dengan  banyaknya  tetangga terdekat adalah 1.
SIMPULAN DAN SARAN
Pada sistem keamanan, sistem pengenalan  wajah  sangat  dibutuhkan  untuk mengetahui  siapa  yang  sudah  masuk  ke  area yang  diamati.  Pengenalan  wajah  merupakan salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk mengenali  seseorang  karena  wajah  seseorang memiliki ciri-ciri khusus yang dapat membedakan  orang  yang  satu  dengan  orang yang  lainnya.  Pada  penelitian  ini  digunakan metode Linear  Discriminant  Analysis (LDA) untuk mengenali wajah seseorang.
Data  yang  digunakan  adalah  data  citra wajah  yang  terdiri  dari  40  orang  dengan  tiap orang  memiliki  10  citra  wajah  dengan berbagai  ekspresi.  Data  tersebut  dibagi
menjadi  dua  bagian  yaitu  data  latih  dan  data uji.  Pada  penelitian  ini  pembagian  data
dilakukan be-berapa kali berdasarkan banyaknya citra wajah tiap orang.
Perbandingan  citra  wajah  tiap  orang  yang digunakan  sebagai  data  latih  dan  data  uji adalah  5  :  5,  6  : 4,  7  :  3,  8  :  2  dan  9  :  1  citra wajah per orang.
Setelah  itu  digunakan  metode  LDA untuk  mendapatkan  fitur  wajah  seseorang.
Fitur-fitur
tersebut selanjutnya diklasifikasikan dengan menggunakan metode K  Nearest  Neighbor (KNN).  Berdasarkan percobaan  yang  dilakukan  diperoleh  bahwa tingkat  akurasi  terbesar  yaitu  sebesar  97,5% yang  terjadi  saat  perbandingan  jumlah  data latih dan data uji adalah 9 : 1.
Pada  penelitian  selanjutnya  dapat digunakan  metode  lain  sebagai  pembanding tingkat  keberhasilan  dalam  pengenalan  wajah seperti metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH) dan metode lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. R.  Kosasih,  "Kombinasi  Metode Isomap  Dan  KNN  Pada  Image Processing Untuk Pengenalan Wajah," CESS  (Journal  of  Computer
Engineering  System  and  Science),
vol. 5, no. 2, hal. 166 - 170, 2020.
[2]. V.  D.  Maaten,  E.  Postma,  dan  V.  D.
Herik,  "Dimensionality  reduction  a comparative review," L. J. P.
Technical Report TiCCTR . 2009-005,
2009.
[3]. L.  Cayton,  "Algorithms  for  manifold learning," UCSD  Technical  Report CS . 2008-0923, 2005.
[4]. R.  Kosasih,  S.  Madenda  ,  C.  M.
Karyati dan Lussiana, "Determination the Optimal Position from T1 and T2 Weighted  MR  Imaging  of  the Abdominal Aortic Aneurysm," Advance  Science,  Engineering  and Medicine ,  vol.  7,  no.  10,  hal.  915  -
919, 2015.
[5]. R. Kosasih, Penggunaan Metode PCA Untuk Reduksi Data Image Pembuluh Darah  Vena," Prosiding  Konferensi Nasional  Matematika  XVII - ITS,
Surabaya , 2014, hal. 241 - 247.
[6]. J.Y.  Sari,  "Pengenalan  wajah  pada citra  digital  menggunakan  algoritma Eigenface  dan  Euclidean  distance,"
Skripsi ,  Jurusan  Teknik  Informatika, Universitas  Halu  Oleo,  Kendari,
2012.
[7]. P. N. Belhumeur, J. P. Hespanha, dan D.  J.  Kriegman,  Eigenfaces  vs. fisherfaces:  Recognition  using  class specific linear projection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1997,  vol.  19,
no.7, hal. 711 - 720.
[8]. F.  Mahmud,  M.  T.  Khatun,  S.  T. Zuhori,  S.  Afroge,  M.  Aktar,  dan  B.
Pal, “Face recognition using Principle Component  Analysis  and  Linear
Discriminant Analysis,” International Conference on Electrical Engineering and Information Communication
Technology (ICEEICT), 2015, hal. 1 -
4.
[9]. I.  N.  T.  A.  Putra  dan  A.  Harjoko,
"Pengenalan  Wajah  Berbasis  Mobile Menggunakan Fisherface dan Distance Classifier," Jurnal Sains dan Teknologi ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  135  -
145, 2018.
[10]. R. Kosasih dan A. Fahrurozi,
"Clustering  of  Face  Images  by  Using Isomap  method," Proceeding  on
International Workshop  on  Academic Collaboration, No  (ISBN:  978-602-
9438-86-4), 2017, hal. 52 - 56.
[11]. A.  Fahrurozi  dan  R.  Kosasih,  "Face
Recognition  Using  Local  Binary Pattern  Combined  With  PCA  For Images  Under  Various  Expression and  Illumination," Proceeding  on International Workshop  on  Academic Collaboration ,  No  (ISBN:  978-602-
9438-86-4), 2017, hal. 1 - 7.
[12]. D.  E.  Pratiwi,  dan  A.  Harjoko,
"Implementasi  Pengenalan  Wajah
Menggunakan PCA (Principle Component  Analysis)," Indonesian Journal of Electronics and Instrumentations  Systems ,  vol.  3,  no.
2, hal. 175 - 184, 2013.
[13]. AT&T Laboratories Cambridge, “The
Database  of  Face,  2001.  [Daring]. Available: http://cam- orl.co.uk/facedatabase.html. [Diakses: 14 April 2021].
[14]. M.  Anggo  dan  L.  Arapu,  "Face Recognition Using Fisherface Method," J.  Phys.:  Conf.  Ser .  1028
012119, 2018.
[15]. I.  G. P. S.  Wijaya,  K.  Uchimura,  dan
G. Koutaki, "Face Recognition  Using Holistic Features and Linear Discriminant Analysis Simplification," TELKOMNIKA , vol.10, no.4, hal. 775 - 787, 2012.
[16]. Murni,  R.  Kosasih,  A.  Fahrurozi,  T.
Handhika,  I.  Sari  dan  D.  P.  Lestari,
"Travel Time Estimation for Destination  In  Bali  Using  kNN- Regression Method with Tensorflow," IOP  Conf.  Ser.:  Mater. Sci. Eng. 854 012061, 2020.