Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 154-166 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.300 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Pengenalan  Wajah  Secara  Realtime  Menggunakan  Adaboost  Viola- Jones dan 2D DWT-PCA dengan Struktur Index KNN-KD Tree
Hasan 1 *, Mardi Hardjianto 2
1 Program Studi Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur, Indonesia 2 Program Studi Sistem Informasi Universitas Budi Luhur, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
KD Tree; KNN;
Pengenalan Wajah; Viola-Jones; 2D DWT-PCA;
Keywords:
KD Tree;
KNN ;
Face Recognition;
Viola-Jones; 2D DWT-PCA;
Abstrak: Tujuan dari deteksi wajah adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya wajah dalam sebuah gambar  atau video, walaupun terlihat mudah  dilakukan  oleh  manusia,  ternyata  deteksi  wajah  sangat  sulit dilakukan  oleh  komputer.  Selain  lingkungan  sekitar  juga  terdapat beberapa  hal yang  dapat  menjadi  kendala  dalam  mendeteksi  wajah, langkah  ini  menjadi  sulit  ketika  terjadi  variasi  iluminasi,  posisi, ekspresi wajah, orientasi, kriteria morfologi dan atribut yang melekat atau  menutupi  wajah  seperti  kacamata,  topi,  masker.  Penelitian  ini menerapkan  metode  algoritma  Viola-Jones  yang  memiliki  tiga keunggulan: Deteksi wajah secara real-time, Efisiensi Komputasi dan Deteksi  Objek  Lain.  Metode  2D  DWT-PCA  digunakan  untuk mengurangi dimensi data dan menghilangkan noise pada gambar, dan KNN-KD Tree digunakan untuk mengenali wajah berdasarkan fitur- fitur yang telah diekstraksi dari gambar. Hasil pengujian dengan total 78  variasi  pada  objek  wajah  yang  dideteksi  yaitu  didapatkan  hasil dengan keakuratan sebesar 80.77%.
Abstract: The purpose of face detection is to determine the presence or absence of faces in an image or video, although it looks easy to do by humans, it turns out that face detection is very difficult to do by computers. In addition to the surrounding environment there are also several things that can be an obstacle in  detecting  faces,  this  step  becomes  difficult  when  there  are  variations  in illumination,  position,  facial  expression,  orientation,  morphological  criteria and attributes attached to or covering the face such as glasses, hats, masks. This  research  applies  the  Viola-Jones  algorithm  method  which  has  three advantages:  Real-time  face  detection,  Computational  Efficiency  and  Other Object  Detection.  The  2D  DWT-PCA  method  is  used  to  reduce  data dimensions  and  remove  noise  in  the  image,  and  KNN-KD  Tree  is  used  to recognize faces based on features that have been extracted from the image. The test results with a total of 78 variations on the detected face object are obtained with an accuracy of 80.77%.
Riwayat Article:
Submitted: 31 Juli 2023 Accepted:  10 Oktober 2023 Published: 23 Januari 2024
Corresponding Author: Hasan Email: 2111600090@student.budiluhur.ac.id
Hasan, Mardi Hardjianto

## PENDAHULUAN
Pengenalan  wajah  adalah  langkah  awal  dan  mendasar  di  berbagai  bidang  seperti  interaksi manusia-komputer,  pengambilan  gambar,  deteksi  wajah,  dan  pengenalan.  Sistem  pengenalan  wajah pertama-tama mendeteksi keberadaan wajah dalam gambar atau video. Teknologi pengenalan wajah telah  diterapkan  dalam  berbagai  aspek,  terutama  dalam  proses  otentikasi  dan  identifikasi.  Dalam proses  otentikasi  menggunakan  pengenalan  wajah  sebagai gateway yang  memungkinkan  pengguna untuk  dapat  mengakses  perangkat  atau  sistem  seperti  laptop  dan smartphone ,  sedangkan  proses identifikasi adalah  kombinasi  dari  deteksi  wajah  dan  proses  pengenalan  wajah.  Pengenalan  wajah terlihat mudah, namun pendeteksian wajah menggunakan komputer masih terdapat tantangan yang muncul  untuk  pengenalan  wajah  yang  diakibatkan  oleh  hilangnya  informasi,  termasuk  diantaranya seperti  posisi,  sudut  pandang,  cahaya,  dan  oklusi  (Zhang  &  Wang,  2022).  Dalam  pengenalan  wajah, wajah  tidak  perlu  ditempatkan  di  suatu  tempat  di  dalam  gambar,  yang  memudahkan  pengambilan gambar. Face  recognition digunakan  untuk  mencocokkan  data  wajah  suatu  citra  dengan  data  wajah dalam suatu database untuk mengetahui identitas pemilik wajah tersebut.
Deteksi wajah berperan penting dalam proses lokalisasi wajah, yaitu proses penentuan ukuran dan letak wajah pada sebuah citra. Ada banyak hal yang dapat menghambat pendeteksian wajah selain lingkungan sekitar, dan langkah ini menjadi sulit ketika pencahayaan, posisi, ekspresi wajah, orientasi, kriteria morfologi, dan karakteristik berubah serta adanya aksesoris pada wajah seperti kacamata, topi, masker.  Masalah  dan  hambatan  ini  dapat  menyebabkan  deteksi  wajah  yang  tidak  akurat, mempersingkat waktu deteksi wajah, dan menurunkan durasi deteksi wajah sehingga menjadi tidak realtime (Fachmi et al., 2019), juga dalam komputasinya membutuhkan banyak waktu (Bengani & Bahl, 2020), selain itu posisi kemiringan pada wajah dengan tingkat 30 derajat dalam posisi baik ke atas atau bawah  serta  miring  ke  kanan  atau  kiri  tidak  dapat  terdeteksi  (Buana,  2021),  dan  juga  efek  dari pencahayaan yang kurang (Tabassum et al., 2022). Selain itu, karena pengenalan wajah adalah teknologi pasif  yang  dapat  bekerja  tanpa  interaksi  pengguna  dan  jauh  dari  pengguna,  pengenalan  wajah  juga digunakan dalam teknologi pengawasan di tempat umum.
Dari  penjelasan  diatas  bahwa  untuk  pengenalan  wajah  dengan  berbagai  masalah  maupun hambatan dan kondisi yang dibahas diatas dapat menggunakan Adaboost Viola-Jones serta 2D DWT- PCA dan KNN-KD Tree dapat digunakan bersamaan untuk mengenali wajah secara realtime dengan akurasi yang tinggi dan waktu pemrosesan yang cepat. Berikut adalah alasan mengapa metode tersebut cocok untuk digunakan dalam pengenalan wajah secara realtime.
Pertama,  menurut  (Ismael  &  Irina,  2020)  dengan  metode  Viola-Jones  yang  digunakan  untuk mendeteksi  wajah  dalam  gambar  secara  cepat  dan  akurat.  Metode  Viola-Jones  menggabungkan algoritma Haar Cascade dan Adaboost untuk melakukan deteksi objek dalam gambar. Dalam pengenalan wajah,  metode  Viola-Jones  dapat  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  wajah  dalam  gambar  telah dideteksi sebelum proses pengenalan dimulai. Kedua, untuk metode 2D DWT-PCA menurut (Nejrs & Al-Ani, 2020) yang digunakan untuk mengurangi dimensi data dan menghilangkan noise pada gambar wajah. Metode ini melibatkan dua tahap: 2D DWT dan PCA. 2D DWT digunakan untuk memisahkan sinyal  gambar  menjadi  frekuensi  yang  berbeda,  sedangkan  menurut  (Yuliana  &  Nurhaida,  2018) metode  PCA  digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  data  dengan  menjaga  informasi  yang  paling penting  serta  mudah  diimplementasikan  dan  dimulai  dengan  pemrosesan  awal  untuk  menemukan hasil citra yang lebih baik. Dengan menggunakan 2D DWT-PCA, pengenalan wajah dapat dilakukan dengan  lebih  efisien  dan  akurat.  Ketiga,  dari  metode  KNN-KD  Tree  menurut  (Lukito,  2016)  bahwa metode yang digunakan untuk mengenali wajah berdasarkan fitur-fitur wajah yang telah diekstraksi menggunakan metode 2D DWT-PCA. KNN adalah metode klasifikasi yang berbasis pada jarak antara sampel dan KD Tree digunakan untuk mempercepat pencarian sampel terdekat. Dengan menggunakan KNN-KD Tree pengenalan wajah dapat dilakukan secara cepat dan akurat.
Dengan menggunakan ketiga metode tersebut, pengenalan wajah secara realtime dapat dilakukan dengan cepat dan akurat. Metode Viola-Jones digunakan untuk mendeteksi wajah dalam gambar, 2D DWT-PCA  digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  data  dan  menghilangkan noise pada  gambar,  dan KNN-KD Tree digunakan untuk mengenali wajah berdasarkan fitur-fitur yang telah diekstraksi dari
Pengenalan Wajah Secara Realtime Menggunakan Adaboost Viola-Jones dan 2D DWT-PCA dengan Struktur Index KNN-KD Tree
gambar. Tujuan penelitian membuat model pengenalan wajah menggunakan metode Adaboost Viola- Jones dengan 2D DWT-PCA dan KNN KD-Tree agar masalah yang terdapat pada latar belakang dapat diselesaikan.

## METODE
Pada  penelitian  ini  disajikan  metode  penelitian  pengenalan  wajah  pada  citra  dengan menggunakan metode Adaboost Viola-Jones, 2D DWT-PCA, KNN-KD Tree yang masing-masing dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian
Penjelasan dari masing-masing proses sebagai berikut:
1. Kumpulkan dataset wajah
Memulai  dengan  mengumpulkan  dataset  yang  berisi  gambar-gambar  wajah.  Dataset  ini harus  mencakup  variasi  yang  cukup  dalam  hal  pose,  ekspresi  wajah,  pencahayaan,  dan  latar belakang.  Pastikan  setiap  gambar  dalam  dataset  diberi  labelyang  sesuai  dengan  identitas  wajah yang ada.
2. Pelatihan dengan Adaboost Viola-Jones
Algoritma  Viola-Jones  sendiri  memiliki  tiga  kontribusi:  yang  pertama  adalah  representasi gambar  baru  yang  disebut Image  Integral ;  yang  kedua  adalah Image  Integral ,  yang  menawarkan estimasi fitur yang cepat dan metode klasifikasi pemilihan fitur yang mudah menggunakan fitur Adaboost; dan kontribusi ketiga adalah teknik untuk menggabungkan klasifikasi yang lebih rumit. Urutan digabungkan dalam struktur cascade (bertingkat), kecepatan pengenalan gambar meningkat (Viola  &  Jones,  2004).  Berikut  adalah  tahap-tahap  proses  Viole-Jones  untuk  mendeteksi  wajah dalam citra digital.
a. Ekstraksi  fitur:  Menggunakan  metode  Viola-Jones  untuk  mengekstraksi  fitur  dari  setiap gambar  dalam  dataset.  Metode  ini  melibatkan  penggunaan  metode Haar-like  features dan pengklasifikasi menggunakan Adaboost.
b. Pelatihan  klasifikasi:  Latih  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  Adaboost  pada  fitur- fitur  yang  diekstraksi.  Ini  melibatkan  pembentukan  set  data  pelatihan  positif  (wajah)  dan negatif (bukan wajah) dan penyesuaian bobot setiap sampel.
c. Pembentukan cascade  classifier :  Gabungkan  beberapa  klasifikasi  yang  dilatih  menjadi cascade classifier untuk mendapatkan deteksi wajah yang lebih akurat. Ini melibatkan serangkaian tahap klasifikasi dengan ambang batas yang berbeda-beda.
3. Reduksi dimensi dengan 2D DWT-PCA
a. Transformasi 2D DWT: Terapkan transformasi Discrete Wavelet Transform (DWT) pada gambar wajah untuk mendapatkan koefisien DWT (Madhusoodanan & Cheriyan, 2016). Transformasi wavelet  digunakan  hampir  sama  luasnya  dengan  menganalisis  sinyal  dan  gambar. Kemampuannya untuk menangkap informasi frekuensi waktu lokal dari gambar memotivasi penggunaannya untuk ekstraksi fitur. 2D-DWT membagi informasi gambar menjadi gambar
Hasan, Mardi Hardjianto
yang  terurai  untuk  mendekati  sub-band  Low-Low  (LL)  dan  tiga  sub-band  detail  Low-High (LH), High-Low (HL), High-High (HH). Mereka mewakili, masing-masing, detail horizontal, vertikal dan diagonal dari gambar asli. Perkiraan sub-band sesuai dengan informasi frekuensi rendah yang berisi informasi paling penting. Gambar 2 berikut mengilustrasikan resolusi dua tingkat dalam 2D-DWT (Ayyavoo & Suseela, 2018).
Gambar 2. Resolusi dua tingkat dalam 2D-DWT pada Level 2: (a) Original image; (b) One level; (c) Two level
b. PCA:  Terapkan Principal  Component  Analysis (PCA)  pada  koefisien  DWT  untuk  mengurangi dimensi  dan  mewakili  gambar  wajah  dalam  ruang  fitur  yang  lebih  rendah.  Teknik  berbasis tampilan yang umum untuk mengurangi dimensi dari sebuah set atau ruang gambar adalah Principal  Component  Analysis (PCA)  (Marjan  et  al.,  2021),  yang  dapat  digunakan  untuk memberikan model tipikal dari set tersebut dengan menggunakan basis atau koordinat yang telah direduksi. Deteksi dan pengenalan wajah dalam sistem berhasil diintegrasikan dengan menggunakan  identifikasi  biometrik  menggunakan  pendekatan Haar  Cascade dan  algoritma PCA (Yuliana & Nurhaida, 2018).
Pertama,  gambar  wajah  referensi  diubah  menjadi  vektor  kolom 𝑥 𝑁 dimana  N  adalah jumlah  banyaknya  gambar  wajah  referensi  sehingga  untuk  membentuk  matriks  X  dengan persamaan:
𝑋 = [𝑥 1 𝑥 2 … 𝑥 𝑁 ] 𝑇
Rata-rata gambar wajah referensi dalam data pelatihan dihitung berdasarkan persamaan:
𝑋̅ = 1 𝑁 ∑ 𝑋 𝑛 𝑁 𝑛−1
Matriks transformasi [W] diperoleh berdasarkan vektor eigen atriks konvarians [C] 𝑥 yang dihitung berdasarkan rumus persamaan:
[𝐶]𝑥 = 𝐸[(𝑋 − 𝑋̅)(𝑋 − 𝑋̅) 𝑇 ]
Proses pengenalan wajah dilakukan sesuai persamaan:
𝑌 = [𝑊] 𝑇 𝑋
Citra  wajah  yang  akan  dikenali  juga  diubah  sebesar  [W]  sehingga  menempati  bidang yang sama dengan Y. Berdasarkan rumus diatas maka:
𝜔 = [𝑊] 𝑇 (𝑋̂ − 𝑋̅)
Pengenalan Wajah Secara Realtime Menggunakan Adaboost Viola-Jones dan 2D DWT-PCA dengan Struktur Index KNN-KD Tree
Dimana 𝜔 adalah  gambar  wajah  yang  dikenali 𝑋̂ yang  diubah  sebesar  [W].  Gambar wajah 𝑋̂ kemudian akan dicocokkan dengan citra wajah referensi pelatihan dengan nilai jarak euclidean minimumnya dengan persamaan:
𝜀 𝑘2 = ||𝜔 − 𝑦 𝑘 || 2
Dimana 𝜀 𝑘2 adalah  jarak euclidean dan 𝑦 𝑘 adalah  gambar  wajah  referensi  yang  telah diubah sebesar [W].
4. Pengenalan dengan KNN-KD Tree
a. Pelatihan  KNN:  Memanfaatkan  dataset  yang  telah  direduksi  secara  dimensi  untuk  melatih algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN).  Hal  ini  memerlukan  percepatan  pencarian  tetangga terdekat dengan membuat  model  KNN menggunakan KD Tree. Dengan  menggunakan data pembelajaran  yang  paling  dekat  dengan  item,  pendekatan  KNN  digunakan  untuk mengkategorikan berbagai hal (Kurniadi et al., 2021). Dengan menggunakan perhitungan jarak euclidean , KNN menentukan jarak ke tetangga terdekat selama proses berlangsung. Sementara itu, berbagai pendekatan telah meningkatkan rumus jarak dengan membandingkannya dengan pendekatan lain dengan tujuan yang sama (Lubis et al., 2020).
b. Testing  dan  prediksi:  Terapkan  algoritma  KNN-KD  Tree  pada  gambar-gambar  wajah  yang belum dikenal untuk memprediksi identitas wajah. Ini melibatkan pencarian tetangga terdekat dalam ruang fitur yang direduksi. Setiap non-leaf node dari KD-tree dapat dibagi menjadi dua subruang oleh sebuah hyper-plane, dan setiap subruang dapat dibagi secara rekursif dengan cara  yang  sama.  Semua  subruang  dibagi  menjadi  dua  bagian,  subruang  kiri  dan  subruang kanan, atau subruang atas dan subruang bawah. Membangun KD-tree pada himpunan data K- dimensional  merepresentasikan  partisi  dari  ruang  K-dimensional  yang  dibentuk  oleh himpunan  data  K-dimensional.  Artinya,  setiap node dalam  pohon  sesuai  dengan  area  hiper- persegi panjang K-dimensional. Sebagai struktur penyimpanan biner, KD-tree memiliki operasi seperti  insert,  delete  dan  search,  tetapi  tidak  memiliki  kemampuan  untuk  mengidentifikasi atribut  dan  label.  Setiap  node  dilampirkan  dengan  nilai  tag,  dan  tag  itu  sendiri  tidak berpartisipasi  dalam  pemilihan  dan  pembagian  sumbu,  mengubahnya  menjadi  algoritma klasifikasi, di sini, mencatatnya sebagai KNN-KD-tree (Lukito, 2016). Konstruksi dari binary tree dapat dilihat pada Gambar 3 dibawah ini serta rumus dari KNN-KD Tree.
𝑑(𝑥, 𝑦) = 𝑠𝑞𝑟𝑡(∑(𝑖 = 1 𝑡𝑜 𝑛)(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 )
Gambar 3. 3D binary tree construction (plane rendering)
5. Evaluasi dan Penyetelan
Evaluasi kinerja sistem pengenalan wajah yang dikembangkan menggunakan metrik seperti akurasi,  presisi, recall, dan F1-score .  Lakukan  penyetelan  parameter  pada  setiap  langkah  metode yang digunakan untuk meningkatkan kinerja sistem.
Hasan, Mardi Hardjianto
Metode yang digunakan dalam pengumpulan data untuk pengenalan wajah yaitu pertama dengan  dataset  publik  yang  dapat  digunakan  untuk  melatih  model  pengenalan  wajah,  kedua dengan pengambilan gambar atau video capture yang menggunakan kamera dan dari data tersebut juga bisa digunakan sebagai pelatihan model pengenalan wajah.
Untuk  menganalisis  data  penelitian  ini,  sekumpulan  gambar  atau  wajah  manusia  dengan posisi,  ekspresi,  dan  kondisi  yang  berbeda  diolah  pada  prototipe  fabrikasi  berupa  gambar  atau video  untuk  mendapatkan  hasil  yang  diharapkan.  Selain  itu,  data  penelitian  literatur  dalam penelitian ini adalah informasi terkait face detection , Viola-Jones, 2D DWT-PCA, KNN-KD Tree dan jurnal  penelitian  terdahulu  yang  memiliki  kemiripan  dengan  penelitian  saat  ini.  Metode pengenalan  wajah  dengan  menggunakan  Viola-Jones  dan  2D  DWT-PCA,  KNN-KD  Tree  adalah teknik yang populer dalam pengenalan wajah.
Viola-Jones adalah algoritma untuk mendeteksi wajah dalam gambar. Algoritma ini bekerja dengan  cara  membagi  gambar  menjadi  beberapa  bagian,  lalu  melakukan  analisis  pada  setiap bagian  tersebut.  Kemudian  dilakukan  pencarian  fitur  wajah  dalam  setiap  bagian  menggunakan sebuah classifier . Classifier tersebut terdiri dari sejumlah besar weak classifier yang  terlatih dengan dataset wajah. Berikut adalah alur dari Viola-Jones pada pengenalan wajah dengan Viola-Jones yaitu sebagai berikut:
1. Tahap Preprocessing
Pada tahap ini, gambar yang akan dikenali diubah menjadi gambar grayscale dan ukurannya disesuaikan dengan ukuran gambar yang akan digunakan dalam pelatihan. Untuk mengubah gambar  berwarna  menjadi  gambar grayscale dapat  menggunakan  formula  yang menggabungkan intensitas warna merah “R”, hijau “G” dan biru “B” dari setiap piksel gambar, rumusnya sebagai berikut:
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = (0.299 ∗ 𝑅) + (0.587 ∗ 𝐺) + (0.114 ∗ 𝐵)
2. Tahap Deteksi Wajah
Pada  tahap  ini,  gambar  yang  sudah  di preprocessing akan  di scan menggunakan Haar  Cascade Classifier untuk mendeteksi wajah pada gambar.
3. Tahap Seleksi Wajah
Pada tahap ini, wajah yang terdeteksi pada gambar akan diambil dan disimpan dalam bentuk vektor.
4. Tahap Training
Pada  tahap  ini,  vektor-vektor  yang  sudah  disimpan  akan  dijadikan  data  pelatihan  untuk mengenali wajah.
5. Tahap Testing
Pada tahap ini, gambar yang akan dikenali akan di scan dan dijadikan vektor. Vektor tersebut kemudian dibandingkan dengan data pelatihan untuk mencari wajah yang cocok.
Metode  pengenalan  wajah  dengan  2D  DWT-PCA,  KNN-KD  Tree  merupakan  metode pengenalan wajah dengan teknik pengolahan citra digital. Metode ini menggunakan dua tahapan, yaitu:

## 1. Tahap Ekstraksi Ciri dengan 2D DWT-PCA
Pada  tahap  ini,  citra  wajah  akan  diubah  menjadi  citra domain frekuensi  menggunakan  2D Discrete  Wavelet  Transform (DWT).  Kemudian,  fitur-fitur  yang  paling  penting  akan  dipilih menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA).  Hasilnya  adalah  vektor  fitur  yang merepresentasikan citra wajah. Berikut adalah rumus atau formula untuk menerapkan DWT pada citra wajah:
𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑎𝑠𝑙𝑖 = 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑤𝑎𝑗𝑎ℎ 𝑎𝑠𝑙𝑖 𝐿𝐿 1 , 𝐿𝐻 1 , 𝐻𝐿 1 , 𝐻𝐻 1 = 𝐹𝑖𝑙𝑡𝑒𝑟 𝑊𝑎𝑣𝑒𝑙𝑒𝑡(𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑎𝑠𝑙𝑖 ) LL 1 = Subband LL pada tingkat dekomposisi 1 LH 1 = Subband LH pada tingkat dekomposisi 1
Pengenalan Wajah Secara Realtime Menggunakan Adaboost Viola-Jones dan 2D DWT-PCA dengan Struktur Index KNN-KD Tree
HL 1 = Subband HL pada tingkat dekomposisi 1
HH 1 = Subband HH pada tingkat dekomposisi 1
Filter Wavelet yaitu filter yang digunakan pada proses dekomposisi dan memiliki koefisien yang ditentukan oleh jenis wavelet yang digunakan. Filter ini akan membagi citra menjadi subband- subband .
2. Tahap pengenalan wajah dengan KNN-KD Tree
Pada tahap ini, vektor fitur yang sudah dihasilkan akan dibandingkan dengan data pelatihan menggunakan data algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan struktur data KD-Tree. Hasilnya adalah wajah yang paling mirip dengan citra wajah akan dikenali.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  ini  disajikan  tahapan  pengujian  pengenalan  wajah  pada  citra  dengan menggunakan metode Adaboost Viola-Jones, 2D DWT-PCA, KNN-KD Tree yang masing-masing dapat dilihat pada proses dan tahapan berikut:
1. Dibawah  ini  adalah  contoh frame gambar  yang  diambil  dari  perangkat input ,  dapat  dilihat  pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Frame Gambar
2. Proses konversi frame gambar dari perangkat input ke dalam bentuk abu-abu atau grayscale , dapat dilihat hasilnya pada Gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Konversi Gambar ke Grayscale
Dari hasil konversi gambar yang awalnya berwarna kemudian dikonversi ke dalam skala abu-abu, sudah berhasil terkonversi.
3. Penerapan cascade  classifier menggunakan  Adaboost  Viola-Jones  untuk  mendeteksi  wajah  dalam gambar,  yaitu  proses  setelah  tahap  gambar  dikonversi  ke  dalam  bentuk grayscale .  Hasil  dapat dilihat pada Gambar 6 berikut, terdapat persegi yang pada wajah yang menandakan bahwa wajah dideteksi. Apabila wajah terdeteksi, pindah ketahap berikutnya. Jika tidak kembali ke tahap awal untuk mengambil frame gambar berikutnya.
Gambar 6. Penerapan Cascade Classifier
Dari  hasil  penerapan cascade  classifier ,  didapatkan frame gambar  wajah  yang  berhasil  dideteksi dengan adanya gambar persegi disekitar area wajah
4. Setelah wajah terdeteksi, lakukan segmentasi untuk mengisolasi bagian wajah dari gambar asli. Hal ini dapat mencakup penggunaan teknik seperti thresholding atau pemrosesan citra lainnya untuk memisahkan wajah dari latar belakang. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 7 berikut.
Gambar 7. Segmentasi Wajah atau Cropping
Hasil  segmentasi  atau cropping pada frame gambar  yang  dimana  wajah  berhasil  dideteksi,  yaitu pada  saat  dari cascade  classifier wajah  berhasil  dideteksi  dengan  diberikan  tambahan  persegi disekitar area wajah,  kemudian dari wajah yang terdeteksi dan terdapat persegi disekitar  wajah lalu dilakukan tahap proses cropping.
5. Gunakan 2D DWT untuk merepresentasikan wajah dalam domain frekuensi, hasil output dari 2D DWT  yaitu subband LL, subband LH, subband HL  dan subband HH.  Detail  dari  masing-masing subband dapat dilihat pada Gambar 8 berikut.
Gambar 8. (a) Subband LL
Gambar 9. (b) Subband LH
Pengenalan Wajah Secara Realtime Menggunakan Adaboost Viola-Jones dan 2D DWT-PCA dengan Struktur Index KNN-KD Tree

## Gambar 10. (c) Subband HL

## Gambar 11. (d) Subband HH
6. Terapkan PCA pada hasil transformasi untuk mengurangi dimensi fitur dan menyusun fitur-fitur terpenting wajah. Hasil setelah mengurangi dimensi fitur dengan PCA dapat dilihat pada Gambar 9 dibawah ini.

## Gambar 9. Mengurangi dimensi fitur dengan PCA
Hasil dari proses mengurangi dimensi fitur dengan PCA dan untuk nilai desimal jika dibulatkan sebagai berikut:
PCA LL: 22.284,48
PCA LH: 762, 32 PCA HL: 752,83 PCA HH: 241,52
7. Gunakan fitur-fitur hasil PCA untuk membangun struktur indeks KNN-KD Tree. Struktur KNN- KD  Tree  memungkinkan  pencarian  jarak  terdekat  dengan  kompleksitas  yang  lebih  rendah  saat mengidentifikasi wajah yang cocok. Hasil dapat dilihat pada Gambar 10 dan dari hasilnya yaitu terdapat 5 indeks. Pada Gambar 11 yaitu hasil dari classification report dengan nilai masing-masing dari average, macro avg dan weighted avg pada precision, recall, f1-score dan support .
Gambar 10. Index KNN-KD Tree

## Gambar 11. Classification Report
8. Ambil frame berikutnya dari perangkat input , kemudian lakukan deteksi wajah dengan Adaboost Viola-Jones pada frame tersebut. Jika wajah terdeteksi, lakukan segmentasi dan representasi fitur dengan menggunakan 2D DWT-PCA seperti pada tahap sebelumnya. Setelah itu gunakan struktur indeks KNN-KD Tree untuk mencari wajah yang cocok berdasarkan fitur-fitur yang dihasilkan. Jika wajah yang cocok ditemukan, identifikasi individu tersebut dengan nama atau label yang sesuai. Hasil dapat dilihat pada Gambar 12 berikut.
Gambar 12. Hasil deteksi wajah dengan tambahan label
Dari  hasil  pengenalan  wajah realtime ,  didapatkan frame gambar  wajah  yang  berhasil  dideteksi dengan  adanya  gambar  persegi  disekitar  area  wajah  serta  ditambahkan  label  bahwa  yang  dideteksi berupa objek wajah “ Face”.
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kemampuan  dengan  pengenalan  wajah  yang mendeteksi bagian wajah dengan jarak yang bervariasi, pengaruh tingkat pencahayaan terhadap wajah, pengujian dengan posisi kemiringan dari wajah pada kamera dan atribut yang dapat menutupi wajah apakah dapat mempengaruhi pada saat proses pengenalan wajah. Beberapa sampel objek wajah yang dilakukan pengujian dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Pengujian Deteksi Wajah dengan beragam variasi objek
Objek Kamera Jenis Variasi Hasil Logitech C615 Jarak 30 cm dan atribut kacamata Terdeteksi Logitech C615 Atribut topi dan posisi wajah lurus ke depan Terdeteksi
Pengenalan Wajah Secara Realtime Menggunakan Adaboost Viola-Jones dan 2D DWT-PCA dengan Struktur Index KNN-KD Tree
Logitech C615 dan video conference google meet Jarak wajah 50 cm Terdeteksi
Pengujian penelitian ini dilakukan dalam ruangan dengan pencahayaan beberapa tingkatan dan luar ruangan, juga dengan jarak deteksi antara kamera dengan wajah yaitu 20-300 cm, dan atribut yang dapat menutupi area pada wajah. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui keakuratan pendeteksian wajah dengan perekaman video secara realtime .
Untuk  mendeteksi  tingkat  akurasi  dalam  mendeteksi  wajah,  maka  digunakan  rumus  sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟  ×  100

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎
Jumlah data benar = Jumlah objek terdeteksi dengan benar
Jumlah keseluruhan data = Jumlah total sampel pengujian
Berdasarkan dari hasil pengujian dengan beberapa jenis variasi pada saat proses deteksi wajah telah  diperoleh  hasil  dengan  variasi  jarak  wajah,  atribut  yang  menutupi  wajah,  posisi  kemiringan wajah, pencahayaan ruangan maupun cahaya pada wajah, dan pengaruh dari kamera yang digunakan. Kemudian dilakukan perhitungan dengan persamaan dan didapatkan hasil keakuratan pada deteksi wajah sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 63 × 100 78 = 80,77%
Dibawah ini adalah hasil dari penelitian sebelumnya yang menjadi pendukung dalam penelitian ini, yaitu pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Penelitian Sebelumnya Penelitian Metode Hasil Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) (Budi et al., 2016) PCA Tingkat akurasi wajah dikenali 80% Face Identification on Login Security Using Algorithm Combination of Viola- Jones and Cosine Similarity (Azmi et al., 2020) Viola-Jones, GLCM, Cosine Similarity Tingkat akurasi identifikasi 77.20% Implementasi Metode Viola-Jones Untuk Mendeteksi Wajah Manusia (Mahmudi et al., 2019) Viola-Jones Tingkat akurasi 88.7%

## KESIMPULAN
Kesimpulan  tersebut  diambil  berdasarkan  uraian  permasalahan  penelitian  pengenalan  atau pendeteksian  wajah dengan  menggunakan metode Adaboost Viola-Jones yang memungkinkan untuk melakukan pengenalan wajah secara cepat dan akurat, 2D DWT-PCA dapat mengurangi dimensi fitur wajah sehingga lebih efisien dan efektif dalam melakukan pengenalan wajah, dan KNN-KD Tree dapat menangani  masalah  pengenalan  wajah  dengan  jumlah  data  yang  besar  dan  memiliki  kemampuan generalisasi yang baik. Dari hasil pengujian dengan beberapa jenis variasi seperti jarak objek dengan kamera,  tingkatan  pencahayaan  ruangan  maupun  pada  wajah,  pengaruh  kamera  yang  digunakan, aksesoris  pada  wajah  dan  posisi  kemiringan  wajah,  dengan  total  78  variasi  wajah  yang  dideteksi didapatkan  hasil  dengan  keakuratan  sebesar  80.77%.  Saran  dalam  penelitian  untuk  mengeksplorasi metode deteksi wajah yang lebih canggih dan efisien, khususnya dalam menghadapi tantangan seperti vasiasi  pose,  pencahayaan  yang  buruk  dan  penutupan  pada  wajah.    Dalam  meneliti  penggunaan deteksi  wajah  dalam  konteks  yang  lebih  luas,  seperti  pengenalan  ekspresi  wajah,  deteksi  emosi  dan analisis prilaku. Mengembangkan kajian dan etika privasi terkait dengan penggunaan deteksi wajah, karena kemajuan teknologi deteksi wajah dapat mempengaruhi privasi individu dan kebebasan sipil, penting untuk mempertimbangkan implikasi sosial, hukum, dan etika yang terkait dengan penggunaan teknologi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayyavoo, T., & Suseela, J. J. (2018). Illumination Pre-Processing Method for Face Recognition Using 2D DWT and CLAHE. IET Biometrics , 7 (4), 380-390. https://doi.org/10.1049/iet-bmt.2016.0092
Azmi, F., Saleh, A., & Dharshinni, N. P. (2020). Face Identification on Login Security Using Algorithm Combination of Viola-Jones and Cosine Similarity. Journal Of Informatics and Telecommunication Engineering , 4 (1), 203-211. https://doi.org/10.31289/jite.v4i1.3885
Bengani,  D.,  &  Bahl,  V.  (2020).  Face  Detection  Using  Viola  Jones  Algorithm. International  Journal  for Modern Trends in Science and Technology , 6(11) , 131-134.
Buana, I. K. S. (2021). Penerapan Pengenalan Wajah Untuk Aplikasi Absensi dengan Metode Viola Jones dan Algoritma LBPH. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5(3) , 1008-1017. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.3008
Budi, A., Suma’inna, S., & Maulana, H. (2016). Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA). Jurnal  Teknik  Informatika , 9 (2),  166-175. https://doi.org/10.15408/jti.v9i2.5608
Fachmi, Z., Sudarma, M., & Jasa, L. (2019). Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan Menggunakan Face Detection Dengan Algoritma Viola Jones. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , 18 (1), 119-126. https://doi.org/10.24843/mite.2019.v18i01.p18
Ismael, K. D., & Irina, S. (2020). Face recognition  using Viola-Jones depending  on Python. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , 20 (3), 1513-1521. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v20.i3.pp1513-1521
Kurniadi, D., Sugiyono, A., & Wardaya, L. A. (2021). Pattern Recognition of Human Face  with Photos
Using KNN Algorithm. Jurnal Transformatika , 19 (1), 17-25.
https://doi.org/10.26623/transformatika.v19i1.3581
Lubis,  A.  R.,  Lubis,  M.,  &  Al-Khowarizmi.  (2020).  Optimization  of  distance  formula  in  k-nearest neighbor  method. Bulletin  of  Electrical  Engineering  and  Informatics , 9(1) ,  326-338. https://doi.org/10.11591/eei.v9i1.1464
Lukito,  Y.  (2016).  Analisis  Kinerja  Struktur  Data  Kd-Tree  Pada  Metode  K-Nearest  Neighbors. Riau Journal of Computer Science , 2 (2), 1-6.
Pengenalan Wajah Secara Realtime Menggunakan Adaboost Viola-Jones dan 2D DWT-PCA dengan Struktur Index KNN-KD Tree
Madhusoodanan,  M.,  &  Cheriyan,  J.  (2016).  Face  Recognition  using  TSF  Model  and  DWT  based Multilevel Illumination Normalization. International Journal of Science and Research (IJSR) , 5 (2), 847-854. https://doi.org/10.21275/v5i2.nov161283
Mahmudi,  M.,  Fatahillah  Z,  M.,  &  Kusrini,  K.  (2019).  Implementasi  Metode  Viola  Jones  Untuk Mendeteksi  Wajah Manusia. Jurnal Informa: Jurnal Penelitian Dan Pengabdian  Masyarakat , 5 (1),
54-60.
Marjan,  M.  A.,  Islam,  M.  R.,  Uddin,  M.  P.,  Afjal,  M.  I.,  &  Mamun,  M.  Al.  (2021).  PCA-based dimensionality  reduction  for  face  recognition. Telkomnika  (Telecommunication  Computing Electronics and Control) , 19 (5), 1622-1629. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v19i5.19566
Nejrs,  S.,  &  Al-Ani,  M.  (2020).  Face  Image  Classification  Based  on  Feature  Extraction. Solid  State Technology , 63(6), 13515-13526.
Tabassum, F., Imdadul Islam, M., Tasin Khan, R., & Amin, M. R. (2022). Human face recognition with combination  of  DWT  and  machine  learning. Journal  of  King  Saud  University  -  Computer  and Information Sciences , 34(3) , 546 – 556. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2020.02.002
Viola, P., & Jones, M. J. (2004). Robust Real-Time Face Detection. International Journal of Computer Vision , 57 (2), 137-154.
Yuliana, Y., & Nurhaida, I. (2018). Rancang Bangun Aplikasi Pengenalan Wajah menggunakan Metode Viola-Jones  dan  Algoritma  PCA. Jurnal  Telekomunikasi  Dan  Komputer , 8(3) ,  196-204. https://doi.org/10.22441/incomtech.v8i3.3385
Zhang,  W.,  &  Wang,  W.  (2022).  Broad  Learning  System  for  Tackling  Emerging  Challenges  in  Face Recognition. CMES  -  Computer  Modeling  in  Engineering  and  Sciences , 134(3) ,  1597-1619. https://doi.org/10.32604/cmes.2022.020517