## IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES  DALAM MENDETEKSI WAJAH
Fitri Afriani Lubis 1 , Hery Sunandar 2 , Guidio Leonarde Ginting 3 , Lince Tomoria Sianturi 4
1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma
2, 3, 4 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
1, 2, 3, 4 Jl. Sisimangaraja No.338 Simpang Limun Medan

## ABSTRAK
Aplikasi deteksi wajah mengalami pengembangan yang sangat cepat dan semakin banyak digunakan, contohnya untuk sistem keamanan, absensi dan lainnya. Deteksi wajah (face detection) merupakan salah satu tahap awal yang sangat penting sebelum dilakukan proses pengenalan wajah (face recognition). Maksud dari pembuatan tugas akhir ini adalah membuat suatu sistem deteksi area  wajah  yang telah  mengalami transformasi  rotasi, skala dan  2  dimensi  menggunakan  metode Speed-Up Robust Features (SURF). Metoda SURF  merupakan sebuah  metode deteksi fitur  yang  menggunakan keypoint dari sebuah gambar, keypoint itu sendiri adalah bagian-bagian dari sebuah gambar yang nilainya tetap ketika mengalami perubahan skala, rotasi, blurring,  transformasi  2  dimensi  dan  pencahayaan.  Ekstraksi  menggunakan  metode  SURF  dapat  dijalankan  dengan  baik. Sementara  untuk  pengujian  citra  hasil  perubahan  2  dimensi  tedapat  nilai  interest  point  posisinya  tidak  sama,  hal  ini  dapat diakibatkan karena jumlah sample yang sedikit.
Kata Kunci: Deteksi Wajah, Speed-Up Robust Features

## I. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi, maka  pengaplikasian  deteksi  wajah  mengalami pengembangan  yang  sangat  cepat  dan  semakin banyak digunakan, contohnya untuk sistem keamanan,  absensi  dan  lainnya.  Deteksi  wajah  ( face detection )   merupakan   salah  satu  tahap  awal  yang sangat penting sebelum dilakukan proses pengenalan wajah ( face recognition ). Sistem pengenalan wajah akan digunakan untuk membandingkan  citra  wajah  masukan  dengan  suatu kumpulan  wajah  sehingga  dapat  mengenali  mana wajah  yang  paling  cocok  dengan  citra  wajah tersebut.
Dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menguji perubahan  transformasi  pada  suatu  area  wajah. Selanjutnya    pengaplikasian    deteksi    wajah    dapat digunakan  untuk  monitoring    pada  suatu  ruangan. Telah di ketahui bersama    bahwa sistem monitoring    yang  sekarang  ini  masih  jarang digunakan.    Untuk itu  deteksi wajah  dapat dimanfaatkan untuk monitoring keberadaan seseorang  pada  suatu  ruangan,  dimana  monitoring ruangan  dengan  deteksi  wajah  dapat  mempermudah manusia  dalam hal mengetahui    keberadaan seseorang  didalam  ruangan  tanpa  memasuki suatu ruangan.  Dengan  pemanfaatan  deteksi  wajah  ini akan  memonitoring  setiap  objek      pada      suatu ruangan   dengan    menggunakan    kamera misalnya, yang  selanjutnya    akan    diproses    dengan    metoda deteksi    wajah    yang  telah    ada  untuk  memberikan informasi  apakah  objek  tersebut  berada  didalam ruangan atau tidak.
Untuk    deteksi    wajah    itu    sendiri    telah banyak    dikembangkan    dengan  beberapa    metode yang    telah    ada,    pada    penelitian    sebelumnya deteksi    wajah  berbasis  metode template  matchin , dan  metode Gabor  Wavelet .  Akan    tetapi    berbeda dengan penelitian   sebelumnya,   pada  penelitian   ini
akan  menggunakan    metode Speed-Up    Features Metoda  ini  merupakan  sebuah  metode  deteksi  fitur yang  menggunakan keypoint dari  sebuah  gambar, keypoint itu    sendiri    adalah    bagian-bagian    dari sebuah    gambar    yang  nilainya    tetap    ketika mengalami    perubahan  skala,  rotasi, blurring , transformasi 2 dimensi dan pencahayaan.   Salah satu tujuan  penelitian  deteksi  wajah  dengan  metoda SURF  ini  diharapkan  agar  dapat  menganalisa  wajah yang  tidak  utuh  pada  posisi  derajat  tertentu berdasarkan transformasi rotasi, skala, dan perubahan  2  dimensi  dengan  dilakukan  kalibrasi posisi wajah terlebih dahulu.

## II. TEORITIS A. Perancangan
Perancangan  sistem  adalah  merancang  atau mendesain suatu sistem yang baik, yang isinya adalah langkah-langkah  operasi  dalam  proses  pengolahan data dan prosedur untuk mendukung operasi sistem.

## B. Aplikasi
Aplikasi  berasal  dari  kata application yang artinya  penerapan,  lamaran,  penggunaan.  Secara istilah aplikasi adalah program siap pakai yang direka untuk melaksanakan suatu fungsi bagi pengguna atau aplikasi  yang  lain  dan  dapat  digunakan  oleh  sasaran yang  dituju.  Aplikasi  Komputer  atau  Aplikasi Software  adalah  Program  komputer  yang  ditulis dalam  suatu  bahasa  pemrograman  dan  dipergunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu.

## C. Citra Digital
Citra  digital  merupakan  suatu array dua dimensi  atau  suatu  matriks  yang  elemen-elemennya menyatakan  tingkat  keabuan  dari  elemen  gambar. Jadi  informasi  yang  terkandung  bersifat  diskrit (Aniati Murni, 2008 ).
Citra  digital  terdiri  dari  sinyal-sinyal  frekuensi elektromagnetis  yang  sudah  disampling,  dan  ukuran pixel dari  citra  tersebut  sudah  dapat  ditentukan. Sampling  merupakan  proses  pembentukan  citra
digital  dari  citra  analog.  Suatu  citra  yang  dicetak diatas  kertas  disebut  dengan  citra  analog,  jika  citra analog  tersebut  di scan dengan  alat scanner maka akan terjadi citra digital.
Dengan demikian, scanner merupakan alat sampling. Proses pembentukan citra digital dari citra analog.
Gambar 1. Pembentukan Citra Digital dari Citra Analog Sumber: Aniati Murni, 2008
Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman  data  bersifat  optik  berupa  foto,  bersifat analog  berupa  sinyal-sinyal  video  seperti  gambar pada  monitor  televisi,  atau  bersifat  digital  yang dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik. Presisi yang digunakan untuk menyatakan titik-titik koordinat  pada  domain  spasial atau  bidang  dan untuk  menyatakan  nilai  keabuan  atau  warna  suatu citra, maka secara teoritis citra dapat dikelompokkan  ke  dalam  empat  kelas  citra  yaitu citra  kontinu-kontinu,  kontinu  diskrit,  diskrit kontinu, dan diskrit-diskrit.

## D. Representasi Citra Digital
Semua  citra  dalam  sistem  komputer  perlu dikodekan  menggunakan  sistem  simbol  diskrit. Sebuah  citra  digital  a  (x,y)  yang  diuraikan  dalam sebuah  ruang  diskrit  dua  dimensi  diperoleh  dari sebuah  citra  analog  dalam  sebuah  ruang  kontinu melalui  proses  sampling  ataupun  digitalisasi. Sebuah citra digital dapat dianggap suatu matriks di mana  baris  dan  kolomnya  menunjukkan  sebuah titik  pada  citra  dan  nilai  elemen  matriks menunjukkan  warna  pada  titik  tersebut.  Elemen dari array digital  tersebut  disebut  piksel  atau picture  elements ( pixel )  (Aniati  Murni,  Pengantar Pengolahan Citra, 2008 )
Citra  analog  dibagi  dalam  N  baris  dan  M kolom  sehingga  diperoleh  citra  digital  a(x,y) dengan  memberikan  nilai  diskrit  bagi  setiap  titik. Pada umumnya, citra digital yang direpresentasikan dengan  a(x,y)  merupakan  sebuah  fungsi  dari banyak  variabel  yang  mencakup  kedalaman/ depth (z),  warna/ color (y),  dan  waktu  / time (t)  atau dengan  kata  lain,  representasi  citra  digital  yang sebenarnya dilambangkan dengan a(x,y,z,≤,t).
Gambar 2. Representasi Citra Digital
Sumber: Aniati Murni, 2008
Resolusi gambar dikatakan sebagai bilangan piksel  yang  terkandung  dalam  suatu  citra  digital. Pada resolusi tinggi, keterperincian data lebih nyata dan tajam.
Gambar 3. Tingkat Resolusi Citra Sumber: Aniati Murni, 2008
Citra  hitam  putih  adalah  citra  yang menggunakan 1  bit  bagi perwakilan  hitam putih  di mana 0 bagi hitam dan 1 bagi putih bagi satu piksel dikenali  sebagai binary image .  Suatu  citra  hitam putih yang diwakili dengan beberapa nilai kekuatan cahaya  berlainan  dari  hitam  hingga  putih  dikenali sebagai grayscale image.
Salah  satu  sistem  yang  digunakan  untuk mewakili  gambar  yaitu  sistem  warna  RGB  ( red, green, blue ).
Gambar 4 : Sistem Warna RGB Sumber: Aniati Murni, 2008
Proses Digitasi Citra Analog
Scanning / Sampling
Citra Digital
Sistem RGB adalah sistem yang menggabungkan  warna  primer  gabungan  ( additive primary  colours )  untuk  memperoleh  gabungan-
gabungan warna. Dapat dilihat pada tabel 2.1 yaitu tabel  warna  yang  merupakan  gabungan  warna primer. Tabel 1. Kode Warna Warna Red Green Blue Black 0 0 0 Blue 0 0 255 Green 0 255 0 Red 255 0 0 Cyan ( Green + Blue ) 0 255 255 Magenta ( Red + Blue ) 255 0 255 Yellow ( Red + Green ) 255 255 0 White ( Red + Green + Blue ) 255 255 255
Sumber : Aniati Murni, Pengantar Pengolahan Citra, 2008

## E. Jenis Citra Digital
Citra  digital  berhubungan  erat  dengan  warna. Nilai  data  digital  merepresentasikan  warna  dari  citra. Citra  digital  berdasarkan  warna  penyusunnya  dapat dibedakan  menjadi  4  (empat)  jenis,  yaitu  citra  biner ( monochrome ), citra  skala keabuan ( gray  scale ),  citra warna ( true color ), dan citra warna berindeks (Rinaldi Munir,  Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Pendekatan Algoritmik,  2008  ).  Berikut  ini  penjelasan  untuk masing-masing format citra digital.
Citra Biner ( Monochrome ) Citra  biner  ( monochrome )  atau  disebut  juga binary  image ,  merupakan  citra  digital  yang  setiap pixel -nya  hanya  memiliki  2  kemungkinan  derajat keabuan, yaitu 0 dan 1. Nilai 0 mewakili warna hitam dan  nilai  1  mewakili  warna  putih.  Setiap  piksel  pada citra biner membutuhkan media penyimpanan sebesar 1 bit (Rinaldi Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, 2008).
Gambar 5 : Bentuk Citra Biner Sumber : Rinaldi Munir, 2008
Gambar 6 : Citra Biner Sumber : Rinaldi Munir, 2008
Citra Skala Keabuan ( Grayscale )
Citra  skala  keabuan  atau  disebut  juga  dengan citra  aras  keabuan  memberikan  kemungkinan  yang lebih  banyak.  Format  citra  ini  disebut  dengan  aras keabuan  karena  terdapat  warna  abu-abu  diantara warna  minimum  (hitam)  dan  warna  maksimum (putih).
Jumlah  maksimum  warna  sesuai  dengan  bit penyimpanan  yang  digunakan,  yaitu  4  bit  atau  8  bit. Citra  dengan  skala  keabuan  4  bit  memiliki  2 4 =  16 kemungkinan  warna,  yaitu  0  (minimal)  hingga  15 (maksimal).  Sementara  citra  digital  dengan  skala keabuan 8 bit memiliki 2 8 = 256 kemungkinan, yaitu 0 (minimal)  hingga  255  (maksimal)  (Rinaldi  Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan
Algoritmik, 2008). Skala  keabuan 4 bit (hitam = 0, putih = 15) Gambar 7 : Bentuk Citra Skala Keabuan Sumber : Rinaldi Munir, 2008 = 15 0 6 0 13 15 = 15 12 15 15 15 15 = 15 5 0 12 0 15 = 15 8 15 15 15 15 = 15 10 0 13 0 15 Citra Warna ( True Color )
Pada  citra  warna  ( true  color )  setiap pixel -nya merupakan  kombinasi  dari  tiga  warna  dasar  merah, hijau  dan  biru,  sehingga  citra  warna  ini  disebut  juga citra RGB ( red , green , blue ). Setiap komponen warna memiliki  intensitas  sendiri  dengan  nilai  minimum  0 dan nilai maksimum 255 (8 bit). Hal ini menyebabkan setiap  piksel  pada  citra  RGB  membutuhkan  media penyimpanan 3 byte. Jumlah kemungkinan kombinasi
warna citra RGB 2 24 = lebih dari 16 juta warna(Rinaldi Munir, 2008 ).
Gambar 8 : Bentuk Citra Warna Sumber : Rinaldi Munir, 2008
Gambar 9 : Citra Warna
Sumber : Rinaldi Munir, 2008
F. Metode Speed-Up  Robust  Features (SURF) Metoda Speed-Up  Robust  Features  (SURF) merupakan  sebuah  metode  deteksi  fitur yang menggunakan keypoint dari  sebuah  citra/gambar. Keypoint itu  sendiri    adalah  bagian-bagian    dari sebuah  citra/gambar   yang  nilainya  kuat/tetap ketika mengalami perubahan skala, rotasi, blurring , transformasi  2  dimensi,  pencahayaan  dan  juga perubahan  bentuk.
Perubahan  bentuk  itu  bisa  terjadi  karena bentuk  citra  data  awal  yang  tidak  utuh  atau  tidak sempurna  gambar  yang  ada  di  dalam  citra  sampel tersebut.  Citra  uji    yang    tidak    utuh    mungkin karena      ada    objek    lain    yang    menutupi,      atau pengambilan    gambar    yang  tidak  sempurna,    atau keadaan  objek  itu  sendiri  yang  telah  mengalami perubahan.    Agar    supaya invarian terhadap    skala maka proses  pertama  yang  dilakukan  adalah membuat  ruang sekala  ( scale space).

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Analisis  sistem  merupakan  penguraian  dari suatu sistem  yang utuh ke dalam  beberapa komponen dengan  maksud  untuk  mengidentifikasikan  dan mengevaluasi  permasalahan  -  permasalahan  yang terdapat dalam suatu sistem. Proses pengenalan wajah harus memiliki tingkat keamanan yang tinggi sehingga dibutuhkan  algoritma  yang  memiliki  kemampuan
proses  yang  baik.  Terdapat  beberapa  masalah  yang terdapat  dalam  sistem  keamanan  dalam  media pengenalan wajah .
Pada  tahap  ini  akan  dicontohkan  proses  deteksi wajah  dengan  gambar  yang  digunakan  berformat JPEG.  Adapun  prosesnya  dapat  terlihat  pada  tahapan dibawah ini.

## Gambar 10 : Citra Yang Diproses

## Proses Deteksi Wajah
Adapun proses deteksi wajah sebagai berikut :
1. Konversikan  citra  yang  akan  di  deteksi  dalam bentuk  biner  dan  kemudian  konversikan  dalam bentuk matriks dengan ordo 5 x 5.
00000100 00000100 00000011 00000101
00000100 00000110 00000110 00000101 00000101 00000010 00000101 00000110 00000110 00000110 00000010 00000110 00000111 00000101 00000101 00000011 00000011 00000101 00000010 00000100 00000100. f (x,y) =
2. Tentukan kernel yang digunakan untuk mendeteksi citra.
g (x,y) =
3. Hitung nilai perkalian antara matriks citra dengan matriks kernel dari citra tersebut.
Hasil  Proses-1  =  3  Nilai  ini  dihitung  dengan  cara berikut :
(0 x 4) + (-1 x 4) + (0 x 3) + (-1 x 6) + (-1 x 5) + (0 x 5 ) +(-1 x 6) + (0 x 6) = 3
3 4 4 3 5
4 6 6 5 5 2 5 6 6 6 2 6 7 5 5 3 3 5 2 4 4 0 -1 0 -1 4
-1
0 -1 0
4. Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (0,0) dari kernel.
4 4  3  5 4
6 6  5  5 2
5 6  6  6 2
6 7  5  5 3 3 5  2  4 4
Hasil Proses-2  = 0 (0 x 4) + (-1 x 3) + (0 x 5) + (-1 x 6) + (4 x 5) + (-1 x 5) + (-1 x 6) + (0 x 6) + (-1 x 6) + (0 x 6 )
= 0 3 0
5. Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (0,0) dari kernel.
Hasil Proses-3  = 2 Nilai ini dihitung dengan cara berikut :
(0 x 3) + (-1 x 5) + (0 x 4) + (-1 x 5) + (4 x 5) + (-1 x 2) + (0 x 6) + (-1 x 6 ) + (0 x 2) = 2
3 0 2
6. Selanjutnya  geser kernel sau pixel ke bawah, lalu mulai  lagi  melakukan  proses  dari  sisi  kiri  citra. Setiap  kali  prosesi,  geser  kernel  satu  pixel  ke kanan.
Hasil Proses-4  = 0. Nilai itu dihitung dengan cara berikut : ( 0 x 6) + (-1 x 6) + (0 x 5) + (-1 x 5) + (4 x 6) + (-1 x 6) + (0 x 6) + (-1 x 7) + (0 x 5 ) = 0
3 0 2 0
7. Selanjutnya  geser kernel sau pixel ke bawah, lalu mulai  lagi  melakukan  proses  dari  sisi  kiri  citra.
Setiap  kali  konvolusi,  geser  kernel  satu  pixel  ke kanan.
Hasil  Proses-5    =  2.  Nilai  ini  dihitung  dengan  cara sebagai berikut :
(0 x 6) + (-1 x 5) + (0 x 5) + (-1 x 6) + (4 x 6) + (-1 x 6) + (0 x 7) + (-1 x 5) + (0 x 5) = 2
3 0 2
0 2
8. Selanjutnya  geser kernel sau pixel ke bawah, lalu mulai  lagi  melakukan  proses  dari  sisi  kiri  citra. Setiap  kali  konvolusi,  geser  kernel  satu  pixel  ke kanan.
Hasil  Proses-6    =  6.  Nilai  ini  dihitung  dengan  cara sebagai berikut :
(0 x 5) + (-1 x 5) + (0 x 2) + (-1 x 6) + (4 x 6) + (-1 x 2) + (0 x 5) + (-1 x 5) + (0 x 3) = 6
3 0 2 0 2 6
9. Dengan  cara  yang  sama  seperti  tadi,  maka  pixel- pixel  pada  baris  ke  tiga  diproses  sehingga menghasilkan.
3 0 2 0 2 6 6 0 2

## IV. IMPLEMENTASI
Tahap  implementasi  sistem  merupakan  tahap pembuatan  perangkat  lunak,  tahap  lanjut  dari  tahap perancangan  sistem  pengujian.  Tahap  yang  dilakukan untuk menterjemahkan perancangan berdasarkan hasil analisis pengujian dalam bahasa yang dimengerti oleh komputer  serta  penerapan  perangkat  lunak  pada keadaan yang sebenarnya.
0
-1 0 -1 4 -1 0 -1 0 *
a. Tampilan Utama
Tampilan  layar  utama  papan  permainan  ini merupakan  tampilan  awal    pada  saat  aplikasi dijalankan,  pada  tampilan  ini  menampilkan  menu utama menu proses, petunjuk dan keluar.
Gambar 11. Form Menu Utama

## b.   Tampilan Proses
Tampilan  proses  adalah  tampilan  yang  berfungsi untuk  menampilkan  hasil  dari  proses  deteksi  wajah dengan  menggunakan  metode  speed  up  features. Adapun  form  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 12. Form Proses
c.   Tampilan About Me
Form  ini  adalah  form  yang  berisikan  judul penelitian  dan  identitas  dari  penyusun  penelitian. Adapun form tersebut dapat dilihat pada form dibawah ini.
Gambar 13. Form About Me

## V. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  tahap  pengujian  dan  analisa maka penulis mendapatkan suatu kesimpulan yaitu :
1. Deteksi  wajah  sangat  menentukan  keberhasilan dari  sistem  pengenalan  wajah.  Karena  dapat diimplementasikan dalam perangkat lunak mendeteksi  gambar  wajah  manusia  dengan  cara melakukan ekstraksi pixel gambar, mengolah hasil ekstraksi  tersebut  menjadi  bentuk kernel dan kemudian membandingkannya dengan nilai jet dari gambar wajah yang akan dibandingkan.
2. Metode speed-up  robust  features  (SURF) yang digunakan dapat mengekstraksi nilai interest point dengan baik.
3. Aplikasi  mendeteksi  wajah  dirancang  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  microsoft visual basic 2008 dan telah dapat dijalankan untuk pendeteksian wajah.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1) Jogiyanto H.M, 2008. Analisis dan Desain Sistem Informasi, Andi, Yogyakarta 2) Aniati  Murni,  2008.  Pengantar  Pengolahan  Citra,  PT.  Elex Media Komputindo, Jakarta 3) Munir  Rinaldi,  2004.  Pengolahan  Citra  Digital  dengan Pendekatan Algoritmik, Bandung: Informatika 4) Putra Darma, 2010. Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi , Yogyakarta 5) Sutoyo,T,  2009.  Teori  Pengolahan  Citra  Digital,  Penerbit. Andi,Yogyakarta 6) Adi  Nugroho , 2010 . Rekayasa  Perangkat  Lunak  Berbasis Objek dengan Metode. USDP. Andi. Yogyakarta
7) Indrajani, 2010. Perancangan Basis Data Dalam All in 1. PT. Elex Media Komputindo, Jakarta 8)
Priyanto  Rahmat,2009.  “Langsung  Bisa  Visual  Basic.net 2008”, Andi, Yogyakarta