Abstrak—Penuaan  wajah  merupakan  proses  biologi  yang kompleks  yang  ditandai  dengan  adanya  perubahan  fisik  yang terjadi  pada  wajah,  seperti  perubahan  warna  kulit,  adanya bercak  hitam,  timbulnya  kerutan  dan  sebagainya  seiring bertambahnya usia. Penuaan wajah menjadi  salah satu faktor penting  dalam  proses  pengenalan  wajah  atau  biasa  disebut dengan  istilah  face  recognition.  Untuk  mengatasi  hal  ini, dibutuhkan  suatu  metode  pengenalan  atau  verifikasi  wajah yang  dapat  mengenali  individu  yang  sama  dengan  perbedaan usia. Di tugas akhir ini digunakan sebuah metode bernama Deep Metric  Learning  yang  menggabungkan  Deep  Learning  dan Metric  Learning.  Sistem  dibangun  dengan  menggunakan arsitektur  Siamese  Neural  Network  yang  mengandung  dua masukkan  citra.  Kedua  citra  ini  terdiri  dari  foto  wajah seseorang ketika masih muda (kanak-aknak atau remaja) dan dewasa. Sistem akan melakukan serangkaian proses verifikasi. Pada bagian akhir, kedua citra diprediksi apakah berasal dari individu  yang  sama  atau  tidak.  Luaran  dari  sistem  ini  adalah skor  kemiripan  (similarity  score)  yang  nantinya  ditentukan batasan  (threshold)  terlebih  dahulu  agar  bisa  mendapatkan hasil  akhir  sebenarnya.  Hasil  prediksi  direpresentasikan sebagai nilai biner, yaitu 0 bernilai salah dan 1 bernilai benar.
Kata Kunci—Penuaan Wajah, Pengenalan Wajah, Deep Metric Learning, Siamese Neural Network, Deep Learning.

## I. PENDAHULUAN
ENGENALAN  wajah  atau  biasa  dikenal  dengan  istilah face  recognition merupakan  topik  yang  menarik  di bidang visi komputer. Teknologi ini biasanya diterapkan pada suatu sistem pengaman dimana data wajah dijadikan sebagai kepemilikan  akses  dari  sistem  tersebut.  Pengembangan teknologi ini terus dilakukan terutama mengenai akurasi dan kecepatan  dalam  pengenalan  pola  wajah.  Terdapat  4  faktor yang  mempengaruhi  akurasi  dalam  pengenalan  wajah seseorang, yaitu ekspresi wajah, pencahayaan, penuaan pada wajah, dan penempatan media dalam mengakuisisi citra [1].
Manusia  normal  akan  mengalami  pertumbuhan  semasa hidupnya.  Pertumbuhan  manusia  ditandai  dengan  adanya perubahan  fisik  pada  manusia  itu  sendiri  seperti  bertambah besar  atau  tinggi,  perubahan  warna  kulit,  penuaan  pada wajah, dan lain-lain. Perubahan fisik tersebut terjadi seiring bertambahnya  usia  dan  kerena  proses  biologis.  Selain  dari pertumbuhan badan manusia, perubahan yang paling disadari yaitu  perubahan  pada  wajah  atau  biasa  disebut  sebagai penuaan  wajah  yang  juga  merupakan  faktor  dalam mempengaruhi proses pengenalan wajah seseorang. Penelitian  ini  berfokus  pada  verifikasi  wajah  dengan perbedaan umur yang besar.
Salah  satu  kasus  terjadi  di  China,  seorang  pria  menjadi korban penculikan ketika berusia 2 tahun saat ayahnya
sedang tidak fokus menjaganya di luar. Hingga akhirnya 32 tahun kemudian, pria tersebut berhasil dipertemukan kembali dengan  keluarganya  karena  menggunakan  teknologi face recognition . Otoritas China membuat gambar tiruan dari pria tersebut  ketika  dewasa  berdasarkan  foto  yang  telah dikumpulkan dari orang tuanya sewaktu pria tersebut masih kanak-kanak.
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Deep Metric  Learning yang  merupakan  gabungan  dari Deep Learning dan Metric Learning [2]. Deep Learning memiliki struktur non-linear yang menggunakan informasi label pada data  untuk  melakukan  proses training ,  sedangkan Metric Learning memiliki struktur linear yang tidak menggunakan informasi label dalam proses training melainkan menghasilkan suatu nilai atau jarak (batasan) yang nantinya digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  atau  ketidaksamaan pada label tersebut pada proses testing. Deep Metric Learning berbasis pada prinsip nilai kemiripan antara sampel.
Beberapa  penelitian  sudah  dilakukan  terkait  verifikasi wajah dengan perbedaan usia yang besar. Pada tahun 2016, penelitian  yang  dilakukan  oleh  Luoqi  Liu,  Chao  Xiong, Hanwang Zhang, Zhiheng Niu, Meng Wang, dan Shuicheng Yan  yang  bertujuan  untuk  melakukan  verifikasi  wajah dengan sebuah framework yang Bernama Deep Aging Face Verification (DAFV) [3]. DAFV terdiri dari dua modul atau tahap,  yaitu aging  pattern  synthesis dan aging  face verification .
Pada  tahun  2017  dilakukan  juga  penelitian  oleh  Simone Bianco  dari  Department  of  Informatics,  Systems  and Communication (DISCo), University of Milan-Bicocca yang bertujuan  memperkenalkan  suatu  metode  dalam  verifikasi wajah dengan perbedaan umur yang besar ( large age gaps ). Metode  yang  dikenalkan  bernama Deep  Convolutional Ceural Network (DCNN) [4]. Di tahun 2020 metode bernama Multi-Task Deep Metric Learning with Boundary Discriminative atau  disingkat  MDML-BDI  diusulkan  oleh Tongguang Ni, Xiaoqing Gu, Cong Zhang, Weibo Wang, dan Yiqing  Fan.  Metode  ini  sudah  diimplementasikan  pada dataset seperti FG-NET, CACD-VS dan CALFW [5].

## II. DESAIN DAN IMPLEMENTASI
Penelitian  ini  dilaksanakan  sesuai  dengan  desain  sistem berikut  dengan  implementasinya.  Desain  sistem  merupakan konsep  dari  pembuatan  dan  perancangan  infrastruktur kemudian  diwujudkan  dalam  bentuk  blok-blok  alur  yang harus dikerjakan.
Pada bagian implementasi merupakan pelaksanaan teknis untuk setiap blok pada desain sistem.

## Verifikasi Wajah Menggunakan Deep Metric Learning pada Data Wajah dengan Disparitas Umur yang Besar
Syauqi Sabili, Reza Fuad Rachmadi, dan Eko Mulyanto Yuniarno Departemen Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
E-mail : fuad@te.its.ac.id
P

## A. Desain Sistem
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  verifikasi  wajah menggunakan deep  metric  learning .  Sistem  ini  dibangun berdasarkan  dua  input  citra  wajah  dengan  perbedaan  umur yang  besar.  Citra  wajah  didapat  dari Large  Age-Gap Database pada laman http://www.ivl.disco.unimib.it/. Gambar 1 yang menunjukkan blok diagram kerja sistem.
Dari  Gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa  desain  kerja  sistem dalam pengerjaan penelitian ini dimulai dengan pengambilan dataset citra wajah dengan perbedaan umur yang besar ( LAG database ) yang kemudian dilakukan pra-pemrosesan berupa ekstraksi  wajah  dengan  menggunakan Multi-task  Cascaded
Convolutional Neural Networks (MTCNN). Data wajah yang telah  melewati  tahap  pra-pemrosesan  akan  dibagi  manjadi tiga subset yaitu data untuk training , validation , dan testing dengan  pemberian  persentase  untuk  masing-masing  subset. Setelah itu, data training dan validation akan dibuat menjadi pasangan citra yang terdiri dari citra wajah seseorang ketika masih muda (kanak-kanak atau remaja) dan Ketika dewasa, lalu dilatih untuk menghasilkan suatu model.

## B. Dataset
Dataset yang digunakan dalam proses penelitian ini yaitu Large  Age-Gap  Database . Database ini  terdiri  dari  1010 selebriti  (kelas)  yang  berisi  3828  citra  wajah  (Gambar  2).
Gambar 1. Blok diagram kerja sistem.
Gambar 2. Beberapa contoh pasangan wajah dari lag database.
Gambar 3. Alur preprocessing menggunakan MTCNN.
Setiap  kelas  disusun  atas  dua  folder,  yaitu folder pertama berisi satu atau lebih citra wajah ketika masih muda (kanak- kanak atau remaja) dan folder kedua berisi satu atau leih citra wajah  ketika  dewasa.  Dengan  ini,  setiap  kelas  memiliki perbedaan jumlah citra terhadap kelas lainnya. Resolusi citra pada dataset ini  tersedia  dua  pilihan,  yaitu  berukuran 100x100  dan  200x200.  Gambar  2  merupakan  beberapa contoh  pasangan  wajah  dengan  perbedaan  usia  dari Large Age-Gap Database .

## C. Preprocessing
Tahap  ini  merupakan  pemrosesan  awal  agar dataset siap digunakan pada tahap selanjutnya. Proses ini berjalan dengan melakukan  ekstraksi  wajah  pada  citra  menggunakan Multi- task  Cascaded  Convolutional  Neural  Networks (MTCNN). MTCNN  digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  dan  membuat landmark pada  citra  wajah.  MTCNN  dipublikasikan  pada tahun 2016 oleh Zhang et Al [6]. Metode ini sangat populer dan akurat dalam mendeteksi wajah. Gambar 3 menjelaskan bagaimana Preprocessing berjalan.
Dataset yang sudah dikumpulkan dilakukan deteksi wajah pada  citra  dengan  menggambarkan bounding  box di  sekitar wajah dengan menggunakan MTCNN. Setelah itu, citra baru dihasilkan  dari  proses  ekstraksi  wajah  pada bounding  box yang  digambarkan  saat  proses  sebelumnya.  Proses  ini bertujuan untuk menghilangkan informasi yang tidak penting pada citra dalam proses training , validation , dan testing .
D. Pembagian Dataset
Dataset terlebih  dahulu  dibagi  menjadi  tiga  subset  yaitu data untuk training set , validation set , dan testing set seperti di bawah ini.
1) Training set
Training  set merupakan  bagian  dari dataset yang digunakan  pada  proses training untuk  melatih  model  dari sebuah  algoritma Machine  Learning .  Pada  penelitian  ini, persentase yang digunakan pada training set , yaitu 85%.
2) Validation set
Validation  set  merupakan  bagian  dari training  set yang digunakan  pada  pengujian  tahap  awal.  Pada  penelitian  ini, persentase yang digunakan pada validation set , yaitu 10%.
3) Testing set
Testing set merupakan bagian dari dataset yang digunakan pada proses testing untuk menguji sebuah model. Pada tugas akhir  ini,  persentase  yang  digunakan  pada testing  set ,  yaitu 5%.
Pembagian dataset pada  penelitan  ini  dilakukan berdasarkan kelas dataset . Dimana setiap kelas memiliki dua folder yang  masing-masing folder berisi  satu  atau  beberapa citra  ketika  muda  ataupun  tua.  Setelah  itu, subset pada validation menyalin sebesar 20% dari subset training . Tujuan dilakukannya  ini,  yaitu  untuk  menghindari overfitting pada
Gambar 4. Beberapan contoh dari pembuatan pasangan citra.
Gambar 5. Susunan arsitektur pada metode deep metric learning.
proses training . Tabel 1 yang menunjukkan hasil akhir dari pembagian dataset .

## E. Pasangan Citra
Pembuatan  pasangan  citra  dilakukan  setelah  pembagian dataset .  Pasangan  citra  terdiri  dari  citra  wajah  seseorang ketika  masih  muda  (kanak-kanak  atau  remaja)  dan  ketika dewasa. Kedua citra ini memiliki perbedaan umur yang relatif besar.  Pembuatan  pasangan  citra  dilakukan  secara  acak dimana salah satu citra dari suatu kelas dipasangkan dengan citra yang serupa (berlabel benar) dan tidak serupa (berlabel salah)  seperti  pada  Gambar  4  yang  menunjukkan  contoh beberapa hasil pasangan citra beserta labelnya.
Hasil  dari  pembuatan  pasangan  citra  berjumlah  11718 pasang  citra  wajah.  Tabel  2  yang  menunjukkan  jumlah pasang citra wajah yang berdasarkan pembagian tiga subset.

## F. Arsitektur
Arsitektur  pada  tugas  akhir  ini  dirancang  dengan  dua masukkan  citra  wajah  yang  setalah  itu  akan  melalui  proses data augmentation atau biasa disebut dengan preprocessing layer yang terdiri dari tahap scaling , rotation , dan flip . Proses selanjutnya, masukkan akan masuk ke dalam sebuah model yang disebut sebagai base model . Beberapa base model yang digunakan pada tugas akhir ini, yaitu InceptionV3, ResNet50V2, VGG19, dan Xception [7- 10].  Keempat base  model tersebut  merupakan  beberapa contoh model dari sekian banyak model yang disediakan oleh
Keras pada bagian Keras Applications . Gambar 5 merupakan susunan arsitektur sistem dengan menggunakan metode deep metric learning . Penerapan metode deep metric learning , arsitektur disusun menggunakan Siamese  Neural  Network yang  memiliki  dua masukkan  (sub-jaringan)  identik  yang  hanya  menggunakan sedikit layer setelah base model . Setelah proses yang terjadi pada  sub-jaringan  adalah  proses  penggabungan  dua  sub- jaringan menjadi satu jaringan.
Nilai  dari  proses  akhir  sub-jaringan  pertama  dan  kedua menjadi  masukkan  dalam  perhitungan  jarak  ( metric learning ). Metric learning yang  digunakan  dalam  proses penggabungan  sub-jaringan,  yaitu  dengan  menggunakan formula euclidean distance seperti pada persamaan berikut.
𝑑 =   √(𝑆𝑛 1 − 𝑆𝑛 2 ) 2

## G. Training
Sebelum  melakukan  proses training ,  perlu  dilakukan penentuan  jumlah batch  size dan epoch .  Sedangkan  jumlah iteration tidak ditetunkan, melainkan tergantung dari jumlah batch  size dan  data training .  Berikut  adalah  penjelasan
Tabel 1. Pembagian data untuk subset training, validation, dan testing
Subset Jumlah Kelas Training 857 Validation 101+172 Testing 52 Tabel 2. Pembagian pasangan citra untuk subset training, validation, dan
testing Subset Jumlah Pasangan Citra Training 8460 Validation 2640 Testing 438 Tabel 3. Spesifikasi komputer pribadi Spesifikasi Keterangan Processor Intel(R)  Core  (TM)  i5-2430M  CPU @ 2.40GHz RAM 4 GB SODIMM DDR3 Storage HDD 596 GB Graphic Card NVIDIA GeForce GT 540M 2GB Operating System Windows 10 Pro 64-bit Tabel 4. Spesifikasi google colab Spesifikasi Keterangan Processor Intel(R)  Core  (TM)  Xeon  CPU  @ 2.20GHz RAM 13 GB Storage 15 GB Graphic Card Tesla T4 Tabel 5. Spesifikasi large age-gap database Spesifikasi Keterangan Nama Large Age-Gap Database Pengembang Simone Bianco Jumlah Kelas 1010 Jumlah Citra 3828 Tabel 6.
Hasil training dan validation menggunakan deep metric learning Base Model Akurasi Loss Training Validation Training Validation InceptionV3 62.96% 61.40% 0.64 0.65 ResNet50V2 64.26% 62.73% 0.62 0.63 VGG19 65.40% 60.91% 0.62 0.65 Xception 67.60% 64.36% 0.59 0.62 Tabel 7. Hasil training dan validation menggunakan deep learning Base Model Akurasi Loss Training Validation Training Validation InceptionV3 62.48% 60.95% 0.64 0.64 ResNet50V2 65.30% 63.75% 0.61 0.62 VGG19 62.62% 61.97% 0.63 0.64 Xception 63.33% 63.45% 0.63 0.64 Tabel 8. Hasil testing menggunakan deep metric learning Base Model Recall Precission F1- Score Accuracy InceptionV3 60% 65% 62% 63% ResNet50V2 71% 62% 66% 64% VGG19 57% 60% 58% 60% Xception 70% 65% 67% 66% Tabel 9. Hasil testing menggunakan deep learning Base Model Recall Precission F1- Score Accuracy InceptionV3 60% 71% 65% 68% ResNet50V2 69% 67% 68% 68% VGG19 67% 56% 61% 57% Xception 86% 67% 75% 71%
masing-masing  parameter  yang  ditentukan  sebelum  proses training.
1) Batch size
Batch size merupakan jumlah sampel yang disebarkan ke neural  network dalam  sekali  iterasi.  Pada  proses training , penentuan batch size sebesar 64.
2) Iteration
Iteration merupakan jumlah batch yang diperlukan untuk menyelesaikan satu epoch .
3) Epoch
Epoch merupakan  suatu  ketika  seluruh  dataset  sudah melewati  proses training pada neural  network sampai dikembalikan  ke  awal  ( Backpropagation )  untuk  sekali putaran.  Beberapa epoch diperlukan  pada  proses training agar  mendapatkan  kesalahan  ( loss )  minimum.  Pada  proses ini, epoch yang digunakan sebanyak 50 kali.
Pada  proses training ditambahkan  fungsi callback ,  yaitu ReduceLROnPlateau . Callback ini berfungsi untuk mengurangi learning rate ketika sebuah metric yang sedang dimonitor berhenti melakukan perubahan (perbaikan) menuju yang lebih baik.

## H. Validation
Validation merupakan  suatu  proses  yang  berjalan bersamaan  dengan  proses  training. Validation dilakukan untuk  mencegah overfitting pada  model. Training dan validation dilakukan secara berurutan setiap epoch .
I. Testing
Setelah  proses training dan validation dilakukan,  proses selanjutnya adalah testing . Proses ini merupakan suatu proses apa yang diharapkan dari arsitektur yang telah dibuat dengan melakukan  analisa  performa.  Analisa  performa  akan digunakan  beberapa  seperti Confusion  Matrix agar  dapat memetakan  berdasarkan  pengelompokan  data  prediksi menjadi True  Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN). Selain itu terdapat parameter lain, seperti Accuracy , Recall , Precision , dan F1- Score .

## III. PENGUJIAN DAN ANALISA
Pada bab ini dipaparkan hasil pengujian serta analisa dari desain  sistem  dan  implementasi.  Pengujian  dilakukan  guna mengetahui  tingkat  kesalahan  dan  menarik  kesimpulan  dari sistem  yang  telah  dibuat.  Penelitian  ini  menggunakan komputer pribadi dan komputer ( machine) milik Google yang bernama Google Colab dengan spesifikasi seperti pada Tabel 3 dan Tabel 4.
A. Hasil Pengambilan Dataset
Dataset yang  digunakan  dalam  proses  pengerjaan  tugas akhir ini yaitu Large Age-Gap database . Database ini terdiri
dari 1010 selebriti (kelas) yang berisi 3828 citra wajah. Setiap kelas  berisi  satu  atau  lebih  citra  wajah  ketika  masih  muda (kanak-kanak  atau  remaja)  dan  satu  atau  lebih  citra  wajah ketika dewasa. Dengan ini, setiap kelas memiliki perbedaan jumlah citra dengan kelas lainnya. Tabel 5 adalah spesifikasi dari dari dataset yang digunakan pada penelitian ini. Setelah dataset dikumpulkan, dataset akan  melalui  tahap deteksi dan ekstraksi wajah. Ekstraksi wajah bertujuan untuk menghilangkan  informasi  yang  tidak  dibutuhkan.  Beberapa informasi yang tidak dibutuhkan seperti latar belakang citra, pakaian yang digunakan, dan daerah lain yang berada diluar wajah  yang  sekiranya  dapat  mengganggu  proses training , validation , dan testing . Setelah itu, pembuatan pasangan citra yang terdiri dari label true dan false yang direpresentasikan sebagai  nilai  biner  1  dan  0.  Pembuatan  pasangan  citra menghasilkan  tiga subset training , validation ,  dan testing menjadi  lebih  banyak  dengan  total  subset  sebesar  11594 pasang citra.

## B. Hasil Training dan Validation
Proses training dan validation yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  menggunakan batch  size sebanyak  64  dan epoch sebanyak 50. Proses training dan validation dilakukan sebanyak  delapan  kali.  Dimana  pengujian  ini  dilakukan dengan penerapan  metode Deep Metric  Learning dan Deep Learning yang keduanya menggunakan base  model InceptionV3, ResNet50V2, VGG19, dan Xception.
1) Deep Metric Learning
Pada  penerapan deep  metric  learning ,  terdapat metric learning pada arsitekturnya. Metric learning terletak diawal ketika  penggabungan kedua  sub-jaringan. Metric  learning disini  bertugas  untuk mengukur  suati  nilai  kemiripan  dari kedua sub jaringan yang nantinya akan menentukan apakah kedua citra yang menjadi masukkan berasal dari invidu yang sama. Tabel 6 yang menyajikan hasil training dan validation menggunakan Deep Metric Learning .
2) Deep Learning
Selain Deep  Metric  Learning, penerapan Deep  Learning juga  dilakukan  sebagai  pembanding metode. Deep  learning tidak  menambahkan  unsur Metric  Learning pada  susunan arsitekturnya,  melainkan  menggunakan concate .  Tabel  7 yang menyajikan hasil training dan validation menggunakan Deep Metric Learning .

## C. Hasil Testing
Proses testing dilakukan dengan menggunakan hasil bobot dari proses training pada tahap pengujian sebelumnya. Data testing yang  digunakan  berjumlah  438  pasangan  citra. Sebelum proses testing dimulai, terlebih dahulu menentukan batasan  ( threshold )  karena  hasil  dari  prediksi  berupa  angka antara  0  sampai  1.  Untuk  merepresentasikan  menjadi  nilai biner  (0  dan  1),  perlu  diberi  nilai  batasan.  Batasan  yang
Tabel 10. Hasil testing menggunakan citra grayscale pada deep metric learning Base Model Recall Precission F1- Score Accuracy InceptionV3 83% 58% 68% 62% ResNet50V2 63% 56% 59% 57% VGG19 41% 51% 46% 51% Xception 69% 55% 61% 56% Tabel 11. Hasil testing menggunakan dataset di luar large age-gap database
pada deep metric learning Base Model Recall Precission F1- Score Accuracy InceptionV3 60% 71% 65% 68% ResNet50V2 69% 67% 68% 68% VGG19 67% 56% 61% 57% Xception 86% 67% 75% 71%
digunakan pada pengujian ini yaitu 0.5 karena nilai ini paling umum digunakan.  Sama halnya  dengan  proses training dan validation , pengujian ini dilakukan dengan penerapan metode deep metric learning dan deep learning . Tabel 8 dan Tabel 9 yang  menyajikan  hasil testing menggunakan Deep  Metric Learning dan Deep Learning .

## D. Hasil Testing Menggunakan Citra Grayscale
Berbeda  dengan  pengujian  sebelumnya,  pengujian  ini melibatkan proses konversi citra yang awalnya RGB menjadi citra grayscale .  Karena input dari  keempat  model  ini diharuskan memiliki tiga channel layaknya RGB, sedangkan citra grayscale hanya  memiliki  satu channel .  Setelah dikonversi,  citra grayscale akan  ditumpuk  ( stacked ) sebanyak tiga buah supaya memenuhi syarat sebagai input model-model tersebut. Tabel 10 adalah hasil dari pengujian ini  yang  menggunakan  citra grayscale pada Deep  Metric Learning .
E. Hasil Testing Menggunakan Dataset di luar Large Age (LAG) Database
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan dataset yang  Sebagian  berasal  dari  foto  kerabat  penulis  dan Cross Age  Labeled  Faces in  the  Wild (CALFW) database [11]. Dataset  ini  terdiri  84  pasang  citra  yang  berisi  orang-orang keturunan arab (timur tengah), asia, dan orang berkulit hitam. Tabel 11 adalah hasil dari pengujian menggunakan dataset ini pada Deep Metric Learning .

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan verifikasi wajah dengan disparitas umur yang besar dengan menggunakan metode Deep Metric Learning dan  arsitektur Siamese  Neural  Network .  Sistem terdiri  dari dua  masukkan  citra  dimana  kedua  citra  ini merupakan foto wajah seseorang ketika masih muda (kanak- kanak  atau  remaja)  dan  dewasa. Sistem  akan  melakukan serangkaian proses verifikasi dengan hasil akhir direpresentasikan  sebagai  nilai  biner,  yaitu  0  (salah)  dan 1 (benar).  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  bab
sebelumnya,  didapatkan  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:  (1)  Berdasarkan  grafik  akurasi  dan loss dari  hasil training dan validation , model yang telah dibuat mengalami overfitting , yaitu keadaan dimana data yang digunakan dalam proses training adalah yang terbaik. (2) Dari keempat model (InceptionV3,  ResNet50V2,  VGG19,  dan  Xception)  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  didapatkan  nilai  akurasi terbaik  dari  proses testing ,  yaitu  pada  model  Xception.  (3) Hasil testing yang  menggunakan dataset RGB  (tidak dikonversi  menjadi grayscale )  lebih  baik  dibanding  dengan dataset grayscale .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  K.  Jain,  B.  Klare,  and  U.  Park,  “Face  matching  and  retrieval  in forensics applications,” IEEE Multimed. , vol. 19, no. 1, p. 20, 2012.
[2]  J.  Lu,  J.  Hu,  and  J.  Zhou,  “Deep  metric  learning  for  visual understanding: An overview of recent advances,” IEEE Signal Process. Mag. , vol. 34, no. 6, pp. 76–84, 2017.
[3]  L. Liu, C. Xiong, H. Zhang, Z. Niu, M. Wang, and S. Yan, “Deep aging face verification with large gaps,” IEEE Trans. Multimed. , vol. 18, no. 1, pp. 64–75, 2015.
[4]  S. Bianco, “Large age-gap face verification by feature injection in deep networks,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 90, pp. 36–42, 2017.
[5]  T. Ni, X. Gu, C. Zhang, W. Wang, and Y. Fan, “Multi-task deep metric learning  with boundary discriminative information  for  cross-age  face verification,” J. Grid Comput. , vol. 18, no. 2, pp. 197–210, 2020.
[6]  K.  Zhang,  Z.  Zhang,  Z.  Li,  and  Y.  Qiao,  “Joint  face  detection  and alignment  using  multitask  cascaded  convolutional  networks,” IEEE Signal Process. Lett. , vol. 23, no. 10, pp. 1499–1503, 2016.
[7]  C.  Szegedy,  V.  Vanhoucke,  S.  Ioffe,  J.  Shlens,  and  Z.  Wojna, “Rethinking  the  Inception  Architecture  for  Computer  Vision,”  in Proceedings  of  the  IEEE  conference on computer vision and  pattern recognition , 2016, pp. 2818–2826.
[8]  K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,”  in Proceedings  of  the  IEEE  conference  on  computer vision and pattern recognition , 2016, pp. 770–778.
[9]  K. Simonyan and A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition,” in The International Conference on Learning Representations , 2015, pp. 1–14.
[10]  F.  Chollet,  “Xception:  Deep  Learning  with  Depthwise  Separable Convolutions,”  in Proceedings  of  the  IEEE  conference  on  computer vision and pattern recognition , 2017, pp. 1251–1258.
[11]  T.  Zheng,  W.  Deng,  and  J.  Hu,  “Cross-Age  lfw:  A  Database  for Studying Cross-Age Face Recognition in Unconstrained
Environments,”  in The  International  Conference  on  Learning Representations , 2017, pp. 1–10.