## Pengenalan Jenis Kelamin Berbasis Kernel Principal Component
Analysis

## Achmad Rizal
Program Studi Teknik Informatika, Fakutas Teknik, Universitas Trunojoyo Email : rizaliverpudlian@gmail.com

## ABSTRAK
Gender  Recognition adalah  salah  satu  penelitian  di  bidang  biometrik  dan computer  vision yang  cukup  popular. Gender  Recognition adalah  pengembangan  dari Face  Recognition,  Gender  Recognition dapat  mengklasifikasikan  citra  menjadi  2  kelas yaitu perempuan dan laki-laki. Penelitian ini menggunakan 400 citra, 200 citra perempuan dan 200 citra laki-laki dan memakai database JAVE yang telah teruji sebelumnya. Ada 2 tahapan  penting  dalam  penelitian  ini,  tahap  pertama  ektraksi  fitur  menggunakan  metode Kernel  Principal  Component  Analysis. Metode  kernel  dapat  membuat  representasi  data pada  ruang  kernel  dengan  menggunakan  fungsi  non-linear  dan  kernel  yang  digunakan adalah  linier  kernel.  Tahap  kedua  adalah  pengukuran  jarak  kemiripan  citra testing terhadap  citra training menggunakan  metode 2D  Correlation  Coefficient yang  bekerja dengan cara mengalikan data training dan data testing kemudian membagi dengan hasil akar  kuadratnya.  Metode  kernel  berjalan  cukup  baik  karena  memperoleh  akurasi  lebih tinggi  dari  metode  dari  penelitian  sebelumnya  yang  telah  digunakan.  Akurasi  tertinggi yang dihasilkan pada penelitian ini mencapai 92%.
Kata Kunci : Face Recognition, Gender Recognition , Kernel Principal Component Analysis, Correlation Coefficient.

## ABSTRACT
Gender Recognition is one of the research areas in the field of biometrics and computer vision that are quite popular. Gender Recognition is the development of Face Recognition. Gender  Recognition  can  classify  the  image  into  two  classes,  namely  women  and  men. This thesis used 400 images, 200 images and 200 images of women men and used the JAVE  database  that  had  been  tested  previously.  There  are  two  important  stages  in  this research.  The  first  phase  is  a  feature  extraction  by  using  Kernel  Principal  Component Analysis  method.  Kernel  methods  can  make  a  representation  of  data  in  kernel  space using a non-linear function and the kernel used is a linear kernel. The second stage is the measurement of the distance to the testing image similarity of training images by using 2D Correlation Coefficient method that works by multiplying the training data and testing data and then dividing them by the results of the square root. Kernel methods work quite well in which the accuracy is higher than previous methods of the research that have been used. Produced the highest accuracy in this study reached 92%.
Keywords:  Face  Recognition,  Gender  Recognition,  Kernel  Principal  Component Analysis, Correlation Coefficient.

## PENDAHULUAN
Jenis Kelamin atau gender pada manusia itu terbagi menjadi dua yaitu laki-laki dan perempuan.  Manusia  dengan  mudah  dapat  mengklasifikasian  jenis  kelamin  dengan banyak  cara.  Contohnya  dengan  membedakan  dari  bentuk  tubuh,  cara  berpakaian,  dan juga  dari  bentuk  wajah.  Dari  beberapa  cara  pengklasifikasian  yang  dapat  dilakukan  oleh manusia tersebut, cara mengenali dari bentuk wajah ini yang digunakan pada Penelitian
ini  yang  disini  berbentuk  citra.  Wajah  dapat  dengan  mudah  dikenali  dan  merupakan  fitur karakteristik dari manusia yang berupa identitas dan emosi [1]. Dan antara wajah laki-laki dan  perempuan  secara  umum  mempunyai  ciri  yang  mencolok  dan  berbeda  sehingga dapat dibedakan dengan mudah.
Dengan semakin pesatnya komputerisasi khususnya di bidang Computer Vision dan Image  Processing ,  suatu  sistem  dapat  mengenali  jenis  kelamin  dari  seseorang  melalui citra  wajah. Gender  Recognition atau  Pengenalan  Jenis  Kelamin  berbasis  citra  wajah manusia  adalah  salah  satu  sistem  yang  mengimplementasikan  cara  kerja  dari  indera manusia.  Jadi  sistem  mengambil  obyek  yang  disini  adalah  citra  wajah,  kemudian  citra tersebut  diproses  dan  dilakukan  ektraksi  fiturnya. Gender  Recognition adalah pengembangan  dari Face  Recognition yang  sudah  lebih  dulu  ada.  Perbedaan Face Recognition dan Gender  Recognition terletak  pada  sistem  klasifikasinya. Gender Recognition hanya mengklasifikasikan pada 2 kelas yaitu laki-laki dan perempuan.
Secara umum dalam teknik Face Recognition dan Gender Recognition mempunyai tiga  macam  pendekatan,  yaitu:  pendekatan  holistik  yang  berdasarkan  ciri  secara keseluruhan citra, pendekatan feature-based yang berdasarkan ciri lokal seperti mata dan hidung,  dan  pendekatan hybrid yang  berdasarkan  gabungan  dari  holistik  dan feature- based .  Pada  penelitian  tentang  pengenalan  jenis  kelamin  berdasarkan  citra  wajah  ini menggunakan  pendekatan  holistik.  Pada  pendekatan  holistik  seluruh  bagian  atau  ciri global wajah digunakan sebagai data masukan untuk pengenalan [2].
Secara  garis  besar  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membuat  sistem  dari  masukan berupa  citra  wajah  yang  akan  di  cari  tingkat  kemiripannya  di  dalam database .  Penelitian ini mempunyai dua tahapan yaitu  pertama adalah ektraksi fitur, pada tahap ini dilakukan untuk  mendapatkan  ektraksi  fitur  atau  reduksi  dimensi  agar  nantinya  mendapatkan  fitur- fitur penting dari citra sehingga dari fitur itu dapat dibedakan antara satu citra dengan citra yang lain, istilahnya fitur yang penting dipertahankan dan fitur yang tidak penting dibuang atau dihapus. Tahap selanjutnya adalah menghitung kemiripan antara citra pelatihan dan citra testing .
Pada  Penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah Kernel  Principal  Component Analysis . Kernel Principal Component Analysis (KPCA) merupakan metode pengembangan  dari Principal  Component  Analysis  (PCA) .  Perbedaan  antara PCA dan KPCA adalah  pada KPCA dapat  mereduksi  dimensi  data  yang  non-linier dan non- separable .  Untuk  pengukuran  jarak  kemiripannya  digunakan 2D Correlation  Coefficient. 2D  Correlation  Coefficient mengurangi  nilai  matrik training dengan  rata-rata  dari  matrik training kemudian dikalikan dengan mengurangi nilai matrik testing dengan rata-rata dari matrik testing .  Metode kernel dapat  bekerja  lebih  optimal  dari  pada PCA untuk  ektraksi fitur .  PCA tidak  dapat  melakukan  klasifikasi  data  secara  non-linier. Kernel  PCA
merupakan PCA yang  diaplikasikan  pada input data  yang  telah  ditranformasikan  pada ruang fitur [3].

## METODE

## Kernel Principal Component Analysis
Kernel  Principal  Component  Analysis merupakan  metode  pengembangan  dari Principal Component Analysis yang bertujuan untuk memperbaiki proses ektraksi fitur dari metode-metode sebelumnya yang sudah ada khususnya  memproses data non-linier dan non-separable .
Perbedaan Kernel  Principal  Component  Analysis dari Principal  Component Analysis adalah PCA hanya  dapat  mereduksi  dimensi  data  yang  linier  saja  sedangkan Kernel PCA dapat mereduksi dimensi data non-linier dengan menggunakan fungsi kernel yang dilakukan pada awal komputasi. Fungsi kernel adalah fungsi yang memetakan dari input space menjadi feature space .  Seperti ditampilkan pada Persamaan 1.
𝜙 : R n → F k(x,y) = ( 𝜙 (x), 𝜙 (y)) (1)
Ada  beberapa  macam  metode  fungsi kernel yang  telah  diketahui  sampai  saat  ini yaitu kernel  linier , kernel  polimonial ,  dan kernel  Gaussian [4] . Pada  penelitian  ini menggunakan  fungsi kernel linier  yang  dapat  dilakukan  dengan  mengalikan  matrik  citra awal dengan tranpose dari matrik citra awal tersebut. Berikut ini adalah langkah-langkah algoritma dari Kernel Principal Component Analysis.
1. Input image
Citra yang dimaksud adalah citra yang sudah tersimpan di database, jumlah citra yang  diproses  tergantung  skenario  yang  dilakukan.  Citra database mempunyai dimensi  200x200  kemudian  citra  dijadikan  menjadi  matrik  baris  sehingga  dimensi citra  menjadi  1x40.000.  Jika  ada  200  citra  yang  diproses  maka  dimensi  menjadi 200x40.000.  Ciri  yang  digunakan  untuk  pengenalan  adalah  seluruh  bagian  ciri global  dari  citra  masukan  dan  tidak  berdasarkan  ciri  lokal  seperti  hidung,  rambut, mata, maupun lainnya.
2.  Membentuk Matrik Kernel
Selanjutnya  membentuk  matrik  awal  citra  menjadi  matrik kernel menggunakan kernel linier dengan cara mengalikan matrik awal citra dengan transposenya seperti ditunjukkan pada Persamaan 2.
𝑘(𝑥, 𝑦) = 𝑋 ∗ 𝑌
(2)
dengan:
k(x,y) = matrik linear kernel
X = matrik awal dari citra
Y = matrik transpose dari X
3.  Menghitung Kernel Mean
Kernel  Mean adalah  nilai  matrik  rata-rata  dari  matrik kernel dan  dapat  dicari dengan  menjumlahkan  semua  data  dan  dibagi  sejumlah  data.  Selanjutnya  matrik kernel dilakukan  proses  pengurangan  dengan  matrik Kernel  Mean dan menghasilkan  nilai  matrik  baru  yang  disebut Kernel  Zeromean. seperti  ditunjukkan oleh Persamaan 3.
𝜇 𝑖 = (𝑥 1,𝑖 +𝑥 2,𝑖 +𝑥 3,𝑖 + … +𝑥 𝑚,𝑖 ) 𝑚 = [𝜇 1 , 𝜇 2 , … , 𝜇 𝑛 ] (3)
dengan:
𝜇 𝑖 = mean dari tiap piksel pada matrik baris dengan indeks i 𝑥 = nilai piksel pada matrik citra dengan index m,i pada citra matrik baris
𝑚 = banyaknya nilai piksel pada matrik citra dalam matrik baris

## 4.  Menghitung Kernel ZeroMean
Menghitung ZeroMean dapat  dilakukan  dengan  cara  nilai  dari  setiap  matrik kernel dikurangi Kernel Mean seperti ditunjukkan pada Persamaan 4.
∅ 𝑗,𝑖 = 𝑥 𝑗,𝑖 - µ 𝑖 (4)
Atau dapat dimodelkan menggunakan matrik seperti ditunjukkan pada persamaan 5.
= [ 𝑥 1,1 𝑥 1,2 … 𝑥 1,𝑛 𝑥 1,2 𝑥 2,2 … 𝑥 2,𝑛 𝑥 𝑚,1 𝑥 𝑚,2 … 𝑥 𝑚,𝑛 ] − [ 𝜇 1,1 𝜇 1,2 … 𝜇 1,𝑛 𝜇 1,2 𝜇 2,2 … 𝜇 2,𝑛 𝜇 𝑚,1 𝜇 𝑚,2 … 𝜇 𝑚,𝑛 ] (5)
dengan:
∅ = nilai ZeroMean dari tiap piksel matrik citra dengan indeks j,i
𝑥 = nilai piksel pada matrik citra dengan index m,i pada citra matrik baris.
𝜇 = mean dari tiap piksel pada matrik baris dengan indeks i

## 5.  Menghitung Matrik Kovarian.
Matrik  Kovarian  terbentuk  dari Kernel  Zeromean dikurangi Kernel  Mean. Selanjutnya Matrik Kovarian dapat dihitung dengan Kernel Zeromean yang dikalikan dengan Tranpose dari Kernel Zeromean, seperti ditunjukkan pada Persamaan 6.
C = 1 𝑚 ∑ 𝜙 𝑚 𝑗=0 (x j ) 𝜙 T (x j ) (6)
6.  Menghitung Eigen Value dan Eigen Vector.
Proses  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai eigenvector dan eigenvalue dari matrik Kovarian. Untuk mendapatkan ciri suatu data sampel yang direpresentasikan dalam bentuk matrik, seperti ditunjukkan pada Persamaan 7.
C v = 𝜆𝑣 (7)
Skalar 𝜆 disebut sebagai eigenvalue dari C dan disebut sebagai eigenvector dari C  yang  berpadanan  terhadap 𝜆 .  Untuk  mendapatkan eigenvector dan eigenvalue seperti ditunjukkan Persamaan 8.
C Ʌ = 𝜆 I Ʌ ( 𝜆 I – C) Ʌ = 0
Det = ( 𝜆 I – C)= 0 (8)
Hasil  dari  Persamaan  8  adalah  berupa  vektor,  yaitu Eigenvalue  ( 𝜆 )  diurutkan secara  menurun  dari  nilai  paling  besar  menuju  nilai  yang  paling  kecil.  Sedangkan Eigenvector menyesuaikan  dengan  nilai  terbesar  dari Eigenvalue yang  mempunyai ciri paling dominan. Nilai Eigenvector yang bersesuaian dengan Eigenvalue terkecil mempunyai ciri paling tidak dominan [2].
7.  Proyeksi Citra
FinalData = Eigen Vector’ x X (9)
EigenVector’ adalah  matrik  dengan  kolom Eigenvector yang  di transpose , dengan urutan Eigenvector yang signifikan adalah posisi paling atas. X adalah nilai awal matrik citra training.
8.  Matrik Bobot
Matrik Bobot = X x FinalData ’ (10)
X adalah nilai awal dari citra training, sedangkan FinalData’ adalah transpose dari final data atau matrik proyeksi.

## 2D Correlation Coefficient
Hasil  dari  ektraksi  fitur  citra  wajah  dari  proses Kernel  Principal  Component Analysis atau Kernel PCA digunakan sebagai acuan untuk mengukur kemiripan terhadap hasil  ekstraksi  fitur  pada  data  ini.  Pada  Penelitian  ini  untuk  mengukur  jarak  kemiripan antara citra testing dan citra training menggunakan metode 2-D Correlation Coefficient [5], seperti ditunjukkan pada Persamaan 11.
𝑟 = ∑ 𝑚 ∑ (𝐴 𝑚𝑛 −𝐴̅)(𝐵 𝑚𝑛 −𝐵̅) 𝑛 √(∑ 𝑚 ∑ (𝐴 𝑚𝑛 − 𝑛 𝐴) 2 )(∑ 𝑚 ∑ (𝐵 𝑚𝑛 − 𝑛 𝐵) 2 ) (11)
dengan :
r = nilai correlation coefficient
A = data training
B = data testing
A dan B merupakan matrik dengan ukuran yang sama
𝐴̅ =  rata − rata dari 𝐴

## 𝐵̅ =  rata − rata dari 𝐵
∑ = mn jumlah vektor matrik sebanyak m x n
Inti  dari  metode 2D  Correlation  Coefficient adalah  tiap  nilai  matrik training dikurangi  nilai  rata-rata  matrik training selanjutnya dikalikan  tiap  nilai  matrik testing, setelah  itu dikurangi  nilai  rata-rata  matrik testing. Kemudian  dibagi  akar  dari  tiap  nilai matrik training dan  dikuadratkan  dikali  tiap  nilai  matrik testing dikurangi  nilai  rata-rata matrik testing dan dikuadratkan juga, dan nilai yang paling maksimal yang diambil sebagai nilai paling mirip.

## Flowchart Sistem
Pada  Gambar  1  menunjukkan  sistem  yang  dibuat.  Citra  masukan  dibagi  menjadi citra training dan  citra testing. Selanjutnya  citra training melalui  proses  ektraksi  fitur terlebih  dulu  menggunakan  metode Kernel  Principal  Component  Analysis untuk mendapatkan  fitur-fitur  yang  dibutuhkan  dan  sudah  mewakili  dari  nilai citra  asal.  Setelah itu  citra testing langsung  dikalikan  dengan  proyeksi training untuk  mendapatkan  bobot testing. Untuk  pengukuran  jarak  kemiripan  citra testing terhadap  citra training menggunakan  metode 2D  Correlation  Coefficient. Setelah  itu  diperoleh  hasil  paling maksimal dari proses pengukuran jarak kemiripan.
Gambar 1. Rancangan umum sistem Gender Recognition

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penerapan Skenario pada Data Uji Coba
Skenario  uji  coba  dilakukan  sebanyak  empat  kali.  Jumlah  data  uji  coba  yang digunakan sebesar 400 citra, yaitu 200 citra perempuan dan 200 citra laki-laki. Tiap citra mempunyai  ukuran  dimensi  yang  sama  yaitu  200x200.  Data  uji  coba  menggunakan database  JAVE (http://www.advancedsourcecode.com/).  Pada  Gambar  2  merupakan contoh data uji coba yang dipakai.
Gambar 2. Contoh gambar citra database yang dipakai
Semua data citra uji coba tanpa perlu melakukan proses preprocessing saat input citra karena data uji coba sudah berbentuk grayscale dan mempunyai dimensi yang sama yaitu  200x200 . Setiap  skenario  mempunyai  jumlah  citra training dan  citra testing yang berbeda. Semua detail skenario uji coba ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Simulasi Skenario data uji coba pada sistem

## Hasil Uji Coba
Penelitian  sebelumnya  melakukan  2  macam  ekstraksi  fitur  yaitu Principal Component  Analysis yang  dikombinasikan  dengan Local  Binary  Pattern  (LBP) dan ektraksi  fitur  hanya  menggunakan PCA. Hasil  uji  coba  menyebutkan  bahwa  saat
Skenario Training Testing Skenario 1 200 citra 100 citra perempuan 200 citra 100 citra perempuan 100 citra laki-laki 100 citra laki-laki Skenario 2 250 citra 125 citra perempuan 150 citra 75 citra perempuan 125 citra laki-laki 75 citra laki-laki Skenario 3 300 citra 150 citra perempuan 100 citra 50 citra perempuan 150 citra laki-laki 50 citra laki-laki Skenario 4 350 citra 175 citra perempuan 50 citra 25 citra perempuan 175 citra laki-laki 25 citra laki-laki
dikombinasikan dengan LBP, PCA kurang bagus digunakan pada Gender Recognition [5] . Saat  pengenalan  menggunakan Principal  Component  Analysis  (PCA) saja  akurasi mempunyai  nilai  yang  lebih  tinggi.  Hal  ini  pada  data  yang  digunakan  terdapat  variasi pencahayaan yang tidak terlalu mencolok sedangkan LBP membuat variasi pencahayaan semakin  cerah,  dan  hal  itu  membuat  akurasi  semakin  rendah  seperti  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil penelitian sebelumnya [6].
Perbedaan PCA dan KPCA terletak  pada  matrik  awal  citra.  Misalkan  data  yang diproses  berjumlah  200  dan  semua  citra  berdimensi  200x200,  maka  langkah  pertama adalah  merubah  matrik  citra  menjadi  matrik  baris  sehingga  dimensi  citra  menjadi 200x40.000.  Untuk KPCA proses  awalnya  sama  merubah  matrik  citra  menjadi  matrik baris  sehingga  berdimensi  200x40.000.  Selanjutnya  membentuk  matrik kernel,  kernel linier dibentuk  dengan  mengalikan  citra  awal  dengan transposenya. Matrik  citra (200x40.000)  *  (40.000x200)  sehingga  matrik kernel berdimensi  200x200.  Jika  proses inialisasi  disimbolkan  dengan Ω,  jumlah  citra  adalah m dan  dimensi  adalah n maka pembentukan  dimensi  awal PCA dan KPCA bisa  dianalogikan  seperti  ditunjukkan  pada Persamaan 13 dan Persamaan 14.
Ω = m x n 2 (13) Ω = m x n (14)
Persamaan  13  adalah  pembentukan  awal  citra PCA dan  Persamaan  14  adalah pembentukan matrik Kernel PCA ( KPCA) yang digunakan pada penelitian ini. Kernel PCA berhasil mereduksi dimensi matrik awal . KPCA juga berhasil meningkatkan tingkat akurasi jika dibandingkan dengan PCA [6].
Berdasarkan hasil uji coba, menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah data citra training maka  tingkat  akurasinya  juga  meningkat.  Pada  Gambar  3  dan  4  merupakan contoh hasil pengenalan yang benar dan salah pada citra wajah perempuan dan laki-laki.
Skenario Akurasi LBP-PCA PCA Benar Salah % Benar Salah % Skenario 1 100 Citra 80 20 80% 85 15 85% Skenario 2 120 Citra 92 28 76,6667% 102 18 85% Skenario 3 140 Citra 112 28 80% 120 20 85,7143% Skenario 4 180 Citra 128 32 80% 139 21 86,8750%
Gambar 3. Contoh gambar perempuan dan laki-laki hasil pengenalan yang benar
Gambar 4. Contoh gambar perempuan dan laki-laki hasil pengenalan yang salah
Pada Tabel 2 dan Gambar 5 menunjukkan uji coba sistem menggunakan 400 data citra  berukuran  200x200.  Skenario  1  menghasilkan  akurasi  90%,  sedangkan  skenario  2 mempunyai  akurasi  90.666%,  skenario  3  mempunyai  akurasi  92%,  dan  skenario  4 menghasilkan akurasi 92%.
Tabel 2. Hasil uji coba
Skenario Citra Training 1. Citra Testing KPCA Benar Salah Akurasi Skenario 1 200 200 180 20 90% Skenario 2 250 150 136 14 90.666% Skenario 3 300 100 92 8 92% Skenario 4 350 50 46 4 92% Gambar 5. Hasil  tingkat akurasi menggunakan metode KPCA 89 89,5 90 90,5 91 91,5 92 92,5 skenario 1 skenario 2 skenario 3 skenario 4

## Hasil Pengenalan dengan KPCA
akurasi

## SIMPULAN DAN SARAN
Pengenalan  Jenis  Kelamin  menggunakan  metode Kernel  Principal  Component  Analysis dan 2D  Correlation  Coefficient memperoleh  hasil  akurasi  tertinggi  pada  skenario  4  yaitu sebesar  92%.  Semakin  banyak  citra training maka  semakin  tinggi  pula  akurasi  yang diperoleh. KPCA berhasil mereduksi dimensi matrik awal dan juga berhasil meningkatkan tingkat akurasi jika dibandingkan dengan PCA.

## D AFTAR PUSTAKA
[1]  Purnomo,  M.H.,  dan  Muntasa,  A., Konsep  Pengolahan  Citra  Digital  dan  Ekstraksi Fitur . Yogyakarta: Graha Ilmu. 2010.
[2]  Riko,  A.S., Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Fisherface .  Tugas  Akhir. Universitas Kristen Maranatha, Bandung. 2007.
[3]  Quan,  W., Kernel  Principal  Component  Analysis  and  its  Aplication  in  Face Recognition and Active Shape Models . Thesis. Renselaer Polytechnic. USA. 2012.
[4]  Kekre,  H.B.,  Thepade,  S.D.,  Chopra,  T.,  Face  and  Gender  Recognition  Using Principal  Component  Analysis .(IJCSE)  International  Journal  on  Computer  Science and Engineering, 2: 1-6. 2010.
[5]  Eugene, K., Yen., dan Roger G.J ., The In Effectiveness of The Correlation Coefficient for Image Comparisons . Thesis. Los Alamos National Laboratory. Los Alamos, New
Mexico.
[6]  Ferdiansah,  A. Gender  Recognition  Menggunakan  Metode  Principal  Component Analysis  Dikombinasikan  Dengan  Local  Binary  Pattern. Bangkalan:Universitas Trunojoyo Madura. 2013.