## 
Abstrak –  Wajah  merupakan  salah  satu  ciri  unik  dari setiap  insan  manusia  meskipun  kembar  identik  memiliki ciri  unik  yang  berbeda,  dengan  demikian  wajah  bisa menjadi  sebuah  identitas  bagi  masing-masing    manusia. Penelitian  ini  menititikberatkan  verifikasi  pola  wajah yang digunakan  untuk  menguji keaslian/kesamaan  suatu wajah    dengan    data    wajah  yang  diperoleh  dari  hasil ekstraksi  ciri entropy dan  diperkuat  ciri  dari  hasil ekstraksi dari pengukuran euclidean distance . Penggunaan Fuzzy  Rule  Base  bertujuan  menghasilkan  kombinasi ciri  yang  lebih  handal  dan  unik  dalam  setiap  wajah  dan proses  pengujian  ciri  data  baru  dengan  hasil  ciri pelatihan.  Unjuk  kerja  keberhasilan  penelitian  ini diperoleh akurasi sebesar 81,33% dari 50 data
Kata  Kunci  — Citra  wajah,  verifikasi, entropy , fuzzy logic

## I. P ENDAHULUAN
engolahan  citra  dan  verifikasi  pola  merupakan bagian  dari computer  vision .  Pengolahan  citra merupakan  suatu  teknik  pengolahan  gambar  untuk memperoleh  suatu  output  yang  dibutuhkan  sedangkan verifikasi  pola  merupakan  proses  untuk  pencocokan pola  satu  dengan  pola  lain.  Teknik-teknik  dalam pengolahan citra dan verifikasi pola memainkan peranan penting  pada  verifikasi  pola  wajah  sebagai  bagian keilmuan  biometrik  dimana  anggota  tubuh  manusia yang  dijadikan  objek  verifikasi,  sebagai  contoh  adalah biometrik sidik jari dan geometri tangan. [1].
Verifikasi  wajah  merupakan  salah  satu  teknologi biometrika  yang  menjadi  pusat  perhatian  para  peneliti, banyak  sekali  sistem  aplikasi  yang  berbasis  kepada verifikasi  wajah.  Penggunaan  biometrika  untuk  sistem pengenalan mempunyai banyak
keunggulan dibandingkan sistem tradisional [2]
Pengenalan  pola  ( pattern  recognition )  bertujuan untuk  menentukan  kelompok  atau  kategori  pola berdasarkan ciri  – ciri  yang dimiliki oleh pola tersebut. Pengenalan  pola  terdiri  dari  beberapa  tahapan  besar yang  meliputi  :  pengumpulan  data  citra, pre- proccessing ,  analisis  pola  ( pattern  analysis )  dan pengambilan keputusan ( decision ). Tahap pengumpulan data  terkait  dengan  berbagai  teknik  akuisisi  data  citra
Arief  Bramanto  Wicaksono  Putra  adalah  Dosen  Teknologi Informasi, POLNES (email: ariefbram@gmail.com )
Rihartanto  adalah  Dosen  Teknologi  Informasi,  POLNES  (email: rihart.c@gmail.com)
Enggrid  Subkhiana  adalah  Peneliti  Muda,  Alumni  Teknologi Informasi POLNES (email:enggridink@gmail.com)
digital  beserta  teknologi  yang  digunakan.  Tahap pre- proccessing meliputi proses konversi jenis citra dari true color  (RGB)  ke grayscale atau  ke  citra  biner,  reduksi ukuran piksel , reduksi noise citra, dan segmentasi citra. Tahap  analisis  pola  dapat  berupa  proses  seleksi  ciri, kompresi  ciri  atau  ekstraksi  ciri.  Tahap  pengambilan keputusan  dapat  berupa  klasifikasi  pola,  seleksi  pola, pengenalan pola, verifikasi pola [3].
Dalam proses verifikasi  menggunakan logika  fuzzy, logika fuzzy merupakan sebuah solusi untuk mendapatkan  nilai  yang  samar  dari  proses  verifikasi, fuzzy  logic mengenal  keadaan  berhingga  dari  nilai  “0” sampai ke nilai “1”. Fuzzy Logic tidak hanya mengenal dua  keadaan  tetapi  juga  mengenal  sejumlah  keadaan yang berkisar dari keadaan salah sampai keadaan benar [4]
Berdasarkan  acuan  penelitian  yang  berkaitan tentang  verifikasi  pola,  percobaan  pada  penelitian  ini membahas tentang pengenalan pola wajah yang diawali dengan pengumpulan data, akusisi citra, preprocessing, segmentasi,  ekstraksi  ciri.  Hasil  yang  diharapkan adalah  sebuah  keputusan  untuk  melakukan  verifikasi kecocokan  yang  diuji  dengan  menggunakan  metode unjuk  kerja False  Acceptance  Rate  dan  False Rejected Rate sebagai pengukuran tingkat kesalahan. Terdapat  beberapa  konsep  pada  penelitian  ini,  yang terdiri dari konsep pengenalan pola sebagai suatu model dalam  proses  verifikasi  pola  dan  konsep  pengolahan citra sebagai suatu proses dalam transformasi citra hasil akuisisi  menjadi  citra  siap  saji  yang  bertujuan memperoleh  ciri yang optimal
Kerangka  Konsep  penelitian  ini  disajikan  dalam gambar 1dan 2 dibawah ini :
Berdasarkan konsep pengenalan pola maka penelitian  verifikasi  pola  wajah    dapat  digambarkan dalam bentuk kerangka konsep seperti dibawah ini

## Ekstraksi Ciri Entropy Untuk Pengenalan Pola Wajah Menggunakan Fuzzy Rule Base
Arief Bramanto W.P., Rihartanto, Enggrid Subkhiana
P PRE- PROCESSING EKSTRAKSI CIRI POLA PENGENALAN PRE- PROCESSING POLA PELATIHAN PENGENALAN PELATIHAN VERIFIKASI EKSTRAKSI CIRI PROTOTYPE CIRI
Gambar 1. Konsep Pengenalan Pola

## II. M ETODE P ENELITIAN
Variabel  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah  format  citra,  ciri,  komponen  pengujian  citra  uji dengan  citra  latih,  dan  komponen  unjuk  kerja.  Analisis data  pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua  tahap  yaitu untuk  data  pelatihan  atau  data  yang  digunakan  untuk memperoleh ciri  dan  data  pengujian  yang  terdiri  dari valid image dan forgery image.
Solusi  masalah  terdiri  dari  dua  tahapan  utama  yaitu Membangun prototype ciri  dan  Menguji  citra  uji  atau yang  selanjutnya  disebut Guess  Face  Pattern (GFP) dengan Original Face Pattern (OFP). Tahapan diatas dibangun dalam bentuk flow diagram seperti ditunjukan pada gambar 3 berikut
Citra  yang  diolah  berasal  dari  data  berupa  objek wajah  manusia  yang  diakuisisi  kemudian  dikumpulkan dalam  suatu raw data  storage Selanjutnya  data  citra dijital  tersebut  akan  melalui  tahap pre-processing yang terdiri dari [5] : 1. Pembacaan data dari raw data collection
2. Melakukan cropping ( reduce pixel ) untuk
menghilangkan kesalahan informasi
3. Menghilangkan derau ( noise filtering ) dengan filter
Gaussian
4. Melakukan color  transformation dari  RGB  to grayscale
Pada  tahap  ekstrasi  fitur,  masing  masing  basis mengeluarkan  fitur  khusus  yang  berupa Entropy dan
Rata-rata  Jarak Euclidean  Distance. Hasil  dari  ekstrasi fitur  ini  diolah  sehingga  memperoleh  fitur  yang diharapkan.
Pengujian  yang  di  gunakan  untuk  solusi  klasifikasi pada tahap keputusan menggunakan fuzzy rule based , di tunjukan dalam gambar 3 berikut :
GFI  ( Guess  Face  Image) yang  diperoleh  akan digunakan  sebagai  data  uji raw ,  kemudian  melalui tahap pre-proccessing dan pattern  segmentation ,  fitur dari Guess  Face  Pattern (GFP)  diperoleh  melalui proses  ekstraksi.  Fitur  yang  diperoleh  kemudian dikenali  dan  diuji  kecocokan  terhadap  ciri  latih  yang telah  diperoleh.  Pengukuran  unjuk  kerja  menggunakan metode  FAR  ( False  Acceptance  Rate )  dan  FRR  ( False Rejectance Rate )

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
A . Akuisisi Dan Pre Processing
Akuisisi  citra  berfungsi  untuk  mendapatkan  citra digital yang di akuisisi dari citra analog. Tujuan akuisisi citra  adalah  mendapatkan  citra  wajah  yang  diperlukan dalam  penelitian,  metode  perekaman  citra  digital  yang digunakan  adalah  kamera  digital,  objek  dalam  akuisisi citra  adalah  mahasiswa  jurusan  Teknologi  Informasi Politeknik  Negeri  Samarinda.  Identitas  dari  akuisisi diharapkan memiliki ukuran pixel yang berjumlah 3696 x 2448 pixel dan jenis citra ini adalah citra RGB dengan format  gambar  JPEG.  hasil  pengambilan  gambar  pada objek penelitian ditunjukan pada gambar 5 berikut:
Data  citra  yang  telah  di  diakuisisi  diolah  kedalam proses preprocessing .  Akan  diambil  7  sampel  wajah untuk di ambil cirinya .Pada tahapan pre processing ini,
Gambar 5. Hasil Akuisisi Citra
CITRA UJI IMAGE ACQUISITION PRE- PROCESSING PATTERN SEGMENTATION FEATURE EXTRACTION TEST FINAL FEATURES OF TRAINED WITH FUZZY LOGIC PRECENTAGE ACCURATION Gambar 4. Pengujian Citra Uji Dengan Fuzzy Logic Start Akuisisi Citra Citra
Hasil Akuisisi
Pre-processing Euclidean Distance Membangun Prototype Ciri Entropy Ekstraksi Ciri End Objek Wajah Gambar 3. Prototype Ciri Verifikasi Pola Wajah Menggunakan Metode Fuzzy Logic
Wajah Sidik Jari Telapak Tangan Suara Objek Biometrik Keputusan Verifikasi Identifikasi Klasifikasi Fuzzy Logic Template Matching ANN Metode Analisis Citra Ekstraksi Ciri Seleksi Ciri Cropping Reduksi Noise Resize Pixel Konversi RGB to Grayscale Deteksi Tepi Pre-Processing Scanner Kamera Akuisistor DNA Retina Mata Manusia Performa Rasio Kesalahan FAR & FRR Accuracy
Gambar 2. Kerangka Konsep Penelitian
hasil  akuisisi  akan  diproses  dengan  menggunakan bantuan program komputasi dan aplikasi.
Proses  pertama  yaitu  cropping  atau  pengambilan objek  hidung  dengan  menggunakan  frame  yang berjumlah  656  x  858  pixel,  penempatan  frame  ini menggunakan  titik  tengah  sebagai  acuan  dalam menempatkan  frame  agar  seluruh  citra  yang  digunakan pada  proses  akuisisi  nya  menggunakan  prosedur  yang sama  untuk  mengurangi  resiko  terjadinya  perbedaan hasil  antara  citra  uji  dan  citra  yang  digunakan  untuk prototype ciri, hasil terlihat pada gambar 6 :
Citra yang dihasilkan pada gambar 6 memiliki jumlah pixel  sesuai  dengan  jumlah  pixel  dari  frame  yang digunakan  yaitu  656  x  858  pixel,  pada  citra  ini  masih berjenis  citra  RGB  dengan  format  JPEG.  Tahap selanjutnya dari  preproses adalah menghilangkan noise . Filtering citra  merupakan  salah  satu  bagian  dari perbaikan  kualitas  citra,  yakni  menghaluskan  dan menghilangkan  atau  mereduksi noise yang  ada  pada citra.  Pada  tahap  ini  hasil  filter  menggunakan gaussian filter ditunjukan pada gambar 7 berikut :
Konversi  citra  RGB  ke  grayscale  bertujuan  agar  citra RGB yang tersusun dari 3 nilai yaitu red, green dan blue di  konversi  menjadi  1  nilai  saja  hal  ini  mempermudah dalam  hal  komputasi  dan  ekstraksi  ciri,  oleh  karena  itu pada  tahapan  terakhir  dari  preproses  yang  dilakukan adalah  konversi  tipe  warna,  dimana  hasil  dari  konversi ini ditampakkan dalam gambar 8 dibawah ini :
B . Analisis Ciri
Analisis  ciri  memiliki  input  berupa  citra  dan memiliki output berupa hasil pengukuran terhadap citra tersebut.Pada  penelitian  kali  ini,  citra  tanda  tangan dianalisis untuk mendapatkan ciri nilai tanda tangan dari citra biner hasil dari deteksi tepi.  Teknik  mendapatkan ciri ini adalah dengan menggunakan ekstraksi ciri, yaitu mengukur  besaran  kuantitatif  ciri  di  setiap  piksel.  Fitur atau  yang  juga  disebut  dengan  ciri  adalah  semua  hasil pengukuran  yang  bisa  diperoleh  dan  merupakan karakteristik  pembeda  dari  objek  fitur  dapat  berupa symbol  warna,  numerik  seperti  berat,  atau  gabungan dari  keduanya.  Fitur  dapat  dinyatakan  dengan  variable kontinu,  diskret  atau  diskret-biner.  Fitur  biner  dapat digunakan  untuk  menyatakan  ada  tidaknya  suatu  fitur tertentu. fitur yang baik memiliki syarat berikut :
1. Mudah dalam komputasi
2. Mampu  sebagai  pembeda  dan  memberikan keberhasilan tinggi dalam pengenalan
3. Besarnya data dapat diperkecil tanpa menghilangkan informasi yang penting.
Karakteristik  fitur  yang  baik  sebisa  mungkin memenuhi persyaratan berikut :
1. Dapat  membedakan  suatu  objek  dengan  yang lainnya.
2. Memperhatikan kompleksitar komputasi dalam memperoleh  fitur.  Kompleksitas  komputasi yang tinggi tentu akan menjadi beban tersendiri dalam menemukan suatu fitur.
3. Tidak terikat ( independence ) dalam arti bersifat invariant terhadap berbagai transformasi (rotasi,  penskalaan,  penggeseran,  dan  lain sebagainya).
Jumlahnya  sedikit,  karena  fitur  yang  jumlahnya sedikit  akan  dapat  menghemat  waktu  komputasi  dan ruang  penyimpanan  untuk  proses  selanjutnya  (proses pemanfaatan fitur) [6].
Ekstraksi  ciri  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu dengan menghitung Euclidean distance dan pusat massa yang selanjutnya disebut Entropy
a. Euclidean Distance. Euclidean Distance adalah metrika yang paling sering  digunakan  untuk  menghitung  kesamaan dua  vector. Euclidean  distance menghitung akar dari kuadrat perbedaan dua vektor. Rumus dari Euclidean Distance :

## √∑
Pada  proses  ekstraksi  ciri  disini,  semua  objek citra  yang  sudah  melalui  preprocessing  dan segmentasi dihitung rata – rata baris dan kolom dari  setiap  piksel  satu  objek  sehingga  hanya ada  satu  nilai  Euclidean  distance  untuk  setiap citra.  Dengan  fungsi  yang  sudah  tersedia  di matlab dapat digunakan syntax sebagai berikut : ETADIKA1 = imread( 'D:\asli\FRAME ADIKA1.jpg' );
ETADIKA1 = mean(mean(dist( ETADIKA1 )))
(b) (b)
Gambar 8. Proses sebelum (a) dan setelah (b) konversi RGB to
Grayscale
(a) (b)
Gambar 7. Proses sebelum (a) dan setelah (b) reduksi noise
Gambar 6. Hasil Cropping Bagian Hidung

## b. Entropy
Metode  Entropy,  nilai  entropy  menunjukkan keteracakan  distribusi  derajat  keabuan  suatu citra, semakin acak distribusi derajat keabuannya, semakin  tinggi nilai entropy  yang dihasilkan.
Entropi mengindikasikan
kompleksitas  citra,  Semakin  tinggi  nilai entropi,  semakin  kompleks  citra  tersebut. entropi dan energi berkecenderungan berkebalikan.  Entropi  juga  merepresentasikan jumlah  informasi  yang  terkandung  di  dalam sebaran  data.  Entropy  adalah  ukuran  statistik dari  keacakan  yang  dapat  digunakan  untuk mengkarakterisasi tekstur gambar input. [7] Dapat dilihat rumus entropi sebagai berikut

## ∑
(1) Pada  tools  matlab  telah  tersedia  fungsi  untuk metode entropy, pada penelitian ini memanfaatkan  tools  matlab  dalam  proses ektraksi  ciri  entropi,  dimana  secara  algoritma entropi diperoleh dengan cara
    .* 2 sum p log p 
(2)
Dengan  fungsi  yang  sudah  tersedia  di  matlab dapat digunakan syntax sebagai berikut :
FRAMEADIKA1 = imread( 'D:\asli\FRAME ADIKA1.jpg' ); ETADIKA1 = entropy(FRAMEADIKA1)
Hasil ekstraksi ciri data prototypeakan menampilkan  hasil  ekstraksi  ciri  dari  citra  yang digunakan  untuk  membangun  prototype  ciri,  terdapat  5 mahasiswa  masing-masing  memiliki  7  citra  yang digunakan  untuk  prototype  ciri,  berikut  ditampilkan pada tabel 1 :
Tabel 1. Ekstraksi ciri data prototype NO NAMA ENTROPY EUCLIDEAN 1 ADIKA_1 6,3404 231,0384 2 ADIKA_2 6,3371 231,2234 3 ADIKA_3 6,3739 232,2650 4 ADIKA_4 6,3270 227,8591 5 ADIKA_5 6,3840 233,5374 6 ADIKA_6 6,2282 224,6716 7 ADIKA_7 6,2700 228,1245 8 ARJUN_1 5,6659 190,0716 9 ARJUN_2 5,6266 186,8216 10 ARJUN_3 5,7069 190,8443 11 ARJUN_4 5,8318 198,0254 12 ARJUN_5 5,9612 204,5271 13 ARJUN_6 5,9071 202,5531 14 ARJUN_7 5,9232 203,0237 15 EDO_1 6,2563 225,3377 16 EDO_2 6,1460 219,4475 17 EDO_3 6,1726 219,5847 18 EDO_4 6,2160 222,6771 19 EDO_5 6,2000 220,6493 20 EDO_6 6,1914 219,3710 21 EDO_7 6,2591 222,2305 22 IZUL_1 5,5563 180,6682 23 IZUL 5,5384 179,8381
24 IZUL 5,5114 178,1712 25 IZUL 5,3856 168,9311 26 IZUL 5,2441 158,9231 27 IZUL 5,1723 153,8800 28 IZUL 5,0879 147,6662 29 OZI 5,2333 159,4863 30 OZI 5,2293 162,8638 31 OZI 5,1538 156,2422 32 OZI 4,9073 140,0949 33 OZI 4,8787 137,4866 34 OZI 5,1303 154,8437 35 OZI 4,8402 134,4856
Dari  hasil  ekstraksi  ciri  pada  masing-masing citra  maka  dibangun  lah  prototype  ciri  untuk  masing- masing  objek  dengan  cara  memperoleh  nilai  minimal, median,  average  dan  maksimal  yang  akan  ditunjukan pada tabel 2 :
Tabel 2. Prototype Ciri

## NAMA PARAMETER
ENTROPY EUCLIDEAN ADIKA MIN 6,2282 224,6716 MEDIAN 6,3371 231,0384 AVERAGE 6,3229 229,8171 MAX 6,3840 233,5374 ARJUN MIN 5,6266 186,8216 MEDIAN 5,8318 198,0254 AVERAGE 5,8032 196,5524 MAX 5,9612 204,5271 EDO MIN 6,1460 219,3710 MEDIAN 6,2000 220,6493 AVERAGE 6,2059 221,3283 MAX 6,2591 225,3377 IZUL MIN 5,0879 147,6662 MEDIAN 5,3856 168,9311 AVERAGE 5,3566 166,8683 MAX 5,5563 180,6682 OZI MIN 4,8402 134,4856 MEDIAN 5,1303 154,8437 AVERAGE 5,0533 149,3576 MAX 5,2333 162,8638

## IV. U JI V ERIFIKASI P OLA
Verifikasi pola menggunakan fuzzy memiliki maksud melakukan  pengujian  citra  uji  terhadap  seluruh prototype  ciri  yang  dibuat  pada  masing-masing  objek, adapun  cara  melakukan  verifikasi  pola  menggunakan logika  fuzzy  dimana  desain  pengujian  akan  ditunjukan pada gambar 9 berikut :
Variabel Input
Ekstraksi Ciri Data Uji Metode Entropy Variabel Input Data Prototype Ciri (Average) Metode Entropy Variabel Input Data Prototype Ciri (Median) Metode Entropy Variabel Input Ekstraksi Ciri Data Uji Metode Euclidean Distance Variabel Input Data Prototype Ciri (Average) Metode Euclidean Distance Variabel Input Data Prototype Ciri (Median) Metode Euclidean Distance Verifikasi Fuzzy Metode Entropy Verifikasi Fuzzy Metode Euclidean Distance Verifikasi Fuzzy Metode Entropy dan Euclidean Distance Hasil Verifikasi
Untuk  struktur  pada  masing-masing  Fuzzy  Inference System  yang  selanjutnya  disingkat  menjadi  FIS  akan dijelaskan. Verifikasi fuzzy metode entropy,  pada tahap verifikasi  metode  entropy  menggunakan  FIS  memiliki tujuan  untuk  mendapatkan  hasil  verifikasi  metode entropy  yaitu  antara  data  uji  dan  data  tabel  prototype ciri,  adapun  FIS  verifikasi  metode  entropy  akan dijelaskan  sebagai  berikut,  pada  FIS  verifikasi  fuzzy metode entropy memiliki 3 variabel input dan 1 variabel output, ditunjukan pada gambar 10
Input  Membership  function dan  range  dari  FIS verifikasi fuzzy metode entropy merujuk  kepada  data prototype ciri. Sedangkan  variabel output FIS verifikasi fuzzy metode  entropy  ditentukan  berupa  nilai Low,Medium  dan  High.  Pada  FIS  verifikasi  fuzzy metode  entropy  juga  menggunakan  rule  base,  adapun rule tersebut berjumlah 343 rule. Proses ini ditunjukkan dalam gambar 11 berikut :
FIS  verifikasi  metode  euclidean  distance  pada prinsipnya  sama  seperti  FIS  verifikasi  metode  entropy baik  dari  variabel  input,  variabel  output,  membership function dan rule, adapun perbedaan dari FIS verifikasi metode  euclidean  distance  dan  FIS  verifikasi  metode entropy  adalah  nilai  membership  function  dan  range yang  berdasarkan  prototype  ciri  untuk  masing-masing objek.
Verifikasi  fuzzy  metode  entropy  dan  euclidean distance,  FIS  verifikasi  metode  entropy  dan  euclidean distance  difungsikan  untuk  melakukan  verifikasi  pola dari  output  verifikasi  metode  entropy  dan  verifikasi metode  euclidean  distance.  FIS  verifikasi  metode entropy  dan  euclidean  distance  memiliki  2  variabel input  yang  terdiri  dari  input  Entropy  yang  berasal  dari output  FIS  verifikasi  metode  entropy  dan  input Euclidean  yang  berasal  dari  output  FIS  verifikasi metode  euclidean  distance,  dan  juga  memiliki  1  output untuk  lebih  jelas  ditunjukan  pada  gambar  12  dibawah ini :
Input  Membership  function  dan  range  dari  FIS Verifikasi  Prototype  ciri  ditentukan  bernilai  VL  (Very low),  L  (Low),  M  (Middle),  H  (High)  dan  VH  (Very high).  Sedangkan  variabel  output  nya  adalah  tingkat kecocokan  pengujian  yang  dibangun  dari  aturan  yang ditunjukan oleh tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Aturan Penentuan Output Verifikasi
ENTROPY EUCLIDEAN HASIL VL VL SANGAT TIDAK COCOK L L TIDAK COCOK M M AGAK COCOK H H COCOK VH VH SANGAT COCOK
Dari  uraian  diatas  maka  proses  tersebut  dapat diperlihatkan dalam bentuk gambar 13
Gambar 12. Verifikasi Prototype Ciri (Kombinasi Metode Entropy dan Euclidean Distance )
Gambar 10. Verifikasi Metode E ntropy
Pengujian  verifikasi  menggunakan  total  15  data  uji dari  setiap  orang,  yang  dibagi  menjadi  3  original  face pattern,  dan  12  guess  face  pattern.  Dimana  hasil  dari ekstraksi ciri data uji ditunjukkan dalam tabel 4 berikut :
Tabel 4. Ekstraksi Ciri Data Uji
NO NAMA ENTROPY EUCLIDEAN 1 ADIKA_8 6,2967 229,7243 2 ADIKA_9 6,2966 229,1300 3 ADIKA_10 6,3100 230,4159 4 ARJUN_8 5,9618 203,9141 5 ARJUN_9 5,9726 203,4376 6 ARJUN_10 5,9698 202,7190 7 EDO_8 6,2385 221,7182 8 EDO_9 6,2514 222,0829 9 EDO_10 6,2224 221,3725 10 IZUL_8 5,1368 151,0217 11 IZUL_9 5,0744 146,5086 12 IZUL_10 4,9200 134,6717 13 OZI_8 4,9638 142,7136 14 OZI_9 4,6723 121,6766 15 OZI_10 5,3553 169,2392
Sebagai contoh  hasil dalam penelitian ini  digunakan Original  Face  Pattern  (GFP)  yaitu  “adika_8”  terhadap prototype ciri dimana Output dari hasil proses verifikasi adalah 0,7613 yang tergolong pada linguistik “Cocok”. Oleh  karena  dalam  proses  verifikasi  menggunakan  3 model  FIS  maka  agar  memudahkkan  tampilan  user
dalam  proses  verifikasi  digunakan  bantuan  simulink pada  matlab.  Dimana  desain  dan  implementasi  dari simulink tersebut ditunjukan pada gambar 14 berikut :
Dari  contoh  diatas,  maka  dapat  dihasilkan  tabel pengujian dari total 5 orang, dengan verifikasi terhadap prototype ciri yang diperoleh adalah sebagai berikut :

## Tabel 5. Hasil Uji Verifikasi
Hasil Pengujian Terhadap Prototype Ciri Adika
NO NAMA
FIS VERIFIKASI
METODE ENTROPY
DAN
EUCLIDEAN LINGUISTIK 1 ADIKA_8 0,7613 COCOK 2 ADIKA_9 0,7613 COCOK 3 ADIKA_10 0,7614 COCOK 4 ARJUN_8 0,2498 TIDAKCOCOK 5 ARJUN_9 0,2490 TIDAKCOCOK 6 ARJUN_10 0,2493 TIDAKCOCOK 7 EDO_8 0,2500 TIDAKCOCOK 8 EDO_9 0,5000 AGAKCOCOK 9 EDO_10 0,2386 TIDAKCOCOK 10 IZUL_8 0,2414 TIDAKCOCOK 11 IZUL_9 0,2384 TIDAKCOCOK 12 IZUL_10 0,2498 TIDAKCOCOK 13 OZI_8 0,2411 TIDAKCOCOK 14 OZI_9 0,5000 AGAKCOCOK 15 OZI_10 0,2384 TIDAKCOCOK Hasil Pengujian Terhadap Prototype Ciri Ajun 16 …. ….. ….. 17 …… …… …… 18 ARJUN_8 0,5000 AGAKCOCOK 19 ARJUN_9 0,5000 AGAKCOCOK 20 ARJUN_10 0,5000 AGAKCOCOK 21 EDO_8 0,2444 TIDAKCOCOK 22 EDO_9 0,2471 TIDAKCOCOK Hasil Pengujian Terhadap Prototype Ciri Ozi … …… …… ….. … …… ….. …. 74 OZI_9 0,2373 TIDAKCOCOK 75 OZI_10 0,5000 AGAKCOCOK Gambar 14. Verifikasi OFP “Adika_8” terhadap Prototype Ciri
Gambar 13. Membership Function Input / Output Verifikasi Prototype Ciri
Tahapan selanjutnya setelah diperoleh hasil pengujian OFP dan GFP terhadap prototype ciri. Maka diperlukan
pengukuran unjuk kerja tingkat keberhasilan ( Performance  Acceptance ).  Unjuk  kerja  suatu  sistem pengenalan  pola  dapat  diukur  berdasarkan  nilai kesalahan  yang  terjadi  dan  dapat  pula  diukur  dari seberapa  besar  tingkat  kesuksesan  pengenalan  pola. Unjuk kerja pada model klasifikasi dapat dilihat dengan dua  model  kesalahan  yakni False  Acceptance  Rate ( FAR  )  atau  rasio  kesalahan  penerimaan  dan False Rejection  Rate ( FRR )  atau  rasio  kesalahan  penolakan [8].
Dalam  unjuk  kerja  model  klasifikasi  maka  perlu dilakukan  perhitungan  untuk  pencarian True  Positive Rate  (TPR),  False  Positive  Rate(FPR),  dan  True Negative  Rate  (TNR) [9].  yang  dijabarkan  sebagai berikut
 TPR juga biasa disebut dengan sensivity, atau rasio ketepatan,  rumus  nya  adalah match  valid  image selanjutnya  disebut True  Positive (TP)  dibagi jumlah valid image (P) TP TPR = P (4)
 FPR  juga  bisa  disebut  alarm  kesalahan  atau  rasio ketidak  tepatan,  rumus  nya  adalah unmatch  valid image selanjutnya  disebut False  Positive (FP) dibagi jumlah forgery image (N) FP FPR = N (5)
 TNR juga bisa disebut specificity ,  rumusnya adalah match  forgery  image selanjutnya  disebut True Negative (TN) dibagi jumlah forgery image (N) .
TN
TNR = » TNR = 1- FPR N (6)
Selanjutnya  adalah  memperoleh  FAR  dan  FRR,  serta Accuracy yang dijelaskan berikut :
 False  Acceptance  Rate adalah  nilai  dari False Positive Rate , dinyatakan dengan persamaan seperti berikut :
FAR = FPR                                                          (7)
 False  Rejectance  Rate adalah  nilai  dari False Negative Rate , persamaan nya adalah : FRR = 1- TPR                                                      (8)
 Accuracy yang  selanjutnya  disebut  Acc,  adalah prosentase  ketepatan  keberhasilan  total  pengujian terhadap prototype ciri, persamaan yang
menyatakan nya adalah : (TP + TN) Acc = ×100% (P + N) (9)
Pada  percobaan  pengujian  unjuk  kerja  GSP,  maka diperoleh  nilai  FAR,  FRR  dan  Acc  yang  ditunjukkan dalam contoh tabel  berikut:
Tabel 6. Unjuk Kerja ”Adika”
Uji Unjuk Kerja Terhadap Protottype Ciri Adika
Data TRUE POSITIF FALSE POSITIF TRUE NEGATIF FALSE NEGATIF ADIKA_8 1 0 ADIKA_9 1 0 ADIKA10 1 0 ARJUN_8 1 0 ARJUN_9 1 0 ARJUN10 1 0 EDO_8 1 0 EDO_9 0 1 EDO_10 1 0 IZUL_8 1 0 IZUL_9 1 0 IZUL_10 1 0 OZI_8 1 0 OZI_9 0 1 OZI_10 1 0 Jumlah 3 0 10 2 POSITIF 3 NEGATIF 12

## Tabel 7. Unjuk Kerja ”Arjun”
Uji Unjuk Kerja Terhadap Protottype Ciri Arjun Data TRUE POSITIF FALSE POSITIF TRUE NEGATIF FALSE NEGATIF ADIKA_8 1 0 ADIKA_9 1 0 ADIKA10 1 0 ARJUN_8 1 0 ARJUN_9 1 0 ARJUN10 1 0 EDO_8 1 0 EDO_9 1 0 EDO_10 1 0 IZUL_8 1 0 IZUL_9 1 0 IZUL_10 1 0 OZI_8 1 0 OZI_9 0 1 OZI_10 1 0 Jumlah 3 0 11 1 POSITIF 3 NEGATIF 12

## Tabel 8. Unjuk Kerja ”Edo”
Uji Unjuk Kerja Terhadap Protottype Ciri Edo Data TRUE POSITIF FALSE POSITIF TRUE NEGATIF FALSE NEGATIF ADIKA_8 1 0 ADIKA_9 1 0 ADIKA10 1 0 ARJUN_8 1 0
ARJUN_9 1 0 ARJUN10 1 0 EDO_8 1 0 EDO_9 1 0 EDO_10 1 0 IZUL_8 1 0 IZUL_9 1 0 IZUL_10 1 0 OZI_8 1 0 OZI_9 0 1 OZI_10 1 0 Jumlah 3 0 11 1 POSITIF 3 NEGATIF 12

## Tabel 9. Unjuk Kerja ”Izul”
Uji Unjuk Kerja Terhadap Protottype Ciri Izul Data TRUE POSITIF FALSE POSITIF TRUE NEGATIF FALSE NEGATIF ADIKA_8 1 0 ADIKA_9 1 0 ADIKA10 1 0 ARJUN_8 1 0 ARJUN_9 1 0 ARJUN10 1 0 EDO_8 1 0 EDO_9 1 0 EDO_10 1 0 IZUL_8 0 1 IZUL_9 0 1 IZUL_10 0 1 OZI_8 1 0 OZI_9 0 1 OZI_10 0 1 Jumlah 0 3 10 2 POSITIF 3 NEGATIF 12

## Tabel 10. Unjuk Kerja ”Ozi”
Uji Unjuk Kerja Terhadap Protottype Ciri Ozi Data TRUE POSITIF FALSE POSITIF TRUE NEGATIF FALSE NEGATIF ADIKA_8 1 0 ADIKA_9 1 0 ADIKA10 1 0 ARJUN_8 1 0 ARJUN_9 1 0 ARJUN10 1 0 EDO_8 1 0 EDO_9 1 0 EDO_10 1 0 IZUL_8 0 1 IZUL_9 0 1 IZUL_10 0 1 OZI_8 0 1 OZI_9 0 1 OZI_10 1 0 Jumlah 1 2 9 3 POSITIF 3 NEGATIF
Untuk  mendapatkan  hasil accuracy yang  dilakukan adalah menghitung FPR dan  FRR. Dari proses learning yang dilakukan dalam penelitian ini sehingga didapatkan
P total = P adika +P arjun +P edo +P ijul +P ozi
N total = N adika +N arjun +N edo +N ijul +N ozi TP total = TP adika +TP arjun +TP edo +TP ijul +TP ozi FP total = FP adika +FP arjun +FP edo +FP ijul +FP ozi TN total = TN adika +TN arjun +TN edo +TN ijul +TN ozi FN total = FN adika +FN arjun +FN edo +FN ijul +FN ozi
Sehingga diperoleh Accuracy 81.33%

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  perancangan,  analisis,  implementasi  dan pengujian    sistem  maka  dapat  disimpulkan  hal-hal sebagai berikut :
 Ciri  masing  -  masing  pola  wajah  dibangun dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri yaitu dengan menghitung rata – rata Euclidean distance dan    nilai entropy yang  selanjutnya dikombinasi menjadi prototype ciri.
 Dalam  implementasi  verifikasi  dengan Fuzzy Rule  Base, Ciri  dari  rata  –  rata Euclidean distance yang disebut ED dan Entropy diambil 3  jenis  input  yakni  nilai  ekstraksi  ciri,  nilai median  dan  nilai  mean.  Variabel  ouput sejumlah 5 yang dihasilkan adalah sangat tidak cocok, tidak cocok dan agak cocok, dan cocok dengan  penyelesaian  metode fuzzy  inference system metode mamdani.
 Dengan menggunakan uji unjuk kerja didapatkanlah  tingkat  akurasi  sebesar  81.33% dengan pengujian data sebanyak 75 sampel

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. Utama, Hadian, Harlianto, Kosasih Rudon., Pemanfaatan Web Cam  Dengan  Metoda Principal  Components Untuk  Sistem Presensi Karyawan Pada Komputer, Jurnal TESLA, Vol. 10 No. 1, March 2008, pp. 1.
[2] Fadlil  A,  Yeki  S,Sistem  Verifikasi  Wajah  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan Learning  Vector  Quantization ,  Jurnal INFORMATIKA, Vol. 4 No. 2, July 2010, pp. 1.
[3] Wicaksono  Putra,  A.B. Rancang  Bangun  Prototype  Ciri  Citra Kulit  Luar  Kayu  Menggunakan  MetodeVCG .  Jurnal  EECIS Vol.8 No.1 (19-26), 2014
[4] Aisyah.  E.S.N,  Hayat.  A,  Widanti.  P,  Prasetya.  S.Y,  Iskandar. Y.,  2015.  Analisis  Kemiripan  Pola  Citra  Digital  Menggunakan Metode  Euclidean.  Makalah  disajikan  dalam  Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia  2015.  STMIK AMIKOM Yogyakarta. 6-8 Februari 2015
[5] Gonzales RE, Woods RE, Digital Image Processing Edisi Ke 2 , New Jersey : Prentince Hall, Inc, 2002
[6] Dharma  Putra, Pengolahan  CiTra  DigiTal :  Andi  Offset, Yogyakarta, 2010.
[7] Kadir,  A.,  Susanto  A. Teori  Dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra Andi Offset, 2013
[8] R Syam,M Hariadi, M Hery Purnomo, Penentuan Nilai Standar Distorsi  Berminyak  Pada  Akuisisi  Citra  Sidik  Jari, Jurnal MAKARA Teknologi Vol.15,No.1,(55-62), April 2011
[9] Marcel S, Fundamental in Statitiscal Pattern Recognition , Idiap Research  Institute  Martigny,  Switzerland,  Senior  Researcher, www.idiap.ch/ ~ marchel , 22 May 2013