## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 2, Juni 2023, hal. 163~167 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## METODE EDGE FEATURE DAN EIGENFACE UNTUK IDENTIFIKASI PENGENALAN WAJAH
1 Marissa Utami, 2 Erwin Dwika Putra
1,2 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia
1 marissautami@umb.ac.id ; 2 erwindwikap@gmail.com ;
Article Info

## ABSTRAK
Article history: Received, 2023-04-16 Revised, 2023-05-16 Accepted, 2023-06-07 Sistem  biometrik  pengenalan  wajah  diperlukan  sebagai  salah  satu  alternatif identifikasi. Sistem ini melakukan pengenalan identitas seseorang dengan cara yang natural dan langsung berdasarkan wajah seseorang yang diambil dengan kamera.  Dalam  pengenalan  wajah  masalah  yang  kerap  timbul  ketika identifikasi  wajah  adalah  keakurasian  pengenalan  wajah,  pencahayaan  pada wajah dan perubahan ekspresi wajah. Edge feature memproses gambar dalam kotak-kotak,  dengan  menggunkan  nilai  (threshold)  tepi  yang  menandakan daerah gelap dan terang dengan mengurangkan daerah yang gelap dan daerah yang  putih,  jika perbedaannya  berada  di  atas threshold maka  dikatakan fitur itu  ada.  Dalam  proses  pengenalan  wajah  yang  tidak  ditemukan  akibat pencahayaan pada suatu objek wajah membuat proses pengenalan wajah tidak jelas atau cacat. Dalam hal ini edge feature digunakan untuk mengubah objek wajah  dengan  nilai  threshold  yaitu  mengubah  gambar  berwarna  menjadi gambar hitam putih dengan tingkat kontras yang sangat tinggi. Pada pengujian sistem  ini  hasil  yang  didapatkan  pada  saat  penelitian  dan  perhitungan menggunkan  Confusion  Matrix  seperti  yang  dijelaskan  pada  hasil  diatas adalah  Precission  sebesar  75%,  Recall  sebesar  90%,  dan  Accuracy  sebesar 80.5% untuk metode penggabungan Edge Feature dan Eigenface. Precission sebesar 85%, Recall sebesar 93%, dan Accuracy sebesar 86.5% untuk metode Eigenface yang didaptakan dengan hasil prediksi dan actual (hasil sebenarnya) antara pengguna dan system.
Kata Kunci:
Biometric Edge Feature Eigenface

## ABSTRACT
Keywords: Biometric Edge Feature Eigenface Facial  recognition  biometric  system  is  needed  as  one  of  the  identification alternatives. This system recognizes a person's identity in a natural and direct way  based  on  a  person's  face  taken  with  a  camera.  In  face  recognition,  the problems  that  often  arise  when  identifying  faces  are  the  accuracy  of  face recognition,  lighting  on  the  face  and  changes  in  facial  expressions.  Edge features process images in boxes, using edge values (thresholds) that indicate dark and light areas by subtracting dark areas and white areas, if the difference is above the threshold then it is said that the feature exists. In the process of face  recognition that is  not found  due  to  lighting on  a facial  object,  the face recognition  process  is  unclear  or  defective.  In  this  case,  the  edge  feature  is used  to  change the  face object  with  a  threshold value,  namely changing the color  image  to  a  black  and  white  image  with  a  very  high  contrast  level.  In testing this system, the results obtained during research and calculations using Confusion  Matrix  as  described  in  the  results  above  are  Precission  of  75%, Recall  of  90%,  and  Accuracy  of  80.5% for the  Edge Feature  and Eigenface merging method. Precission of 85%, Recall of 93%, and Accuracy of 86.5% for the  Eigenface method  which  is obtained  by prediction and  actual results between the user and the system.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Marissa Utami, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Email: jojo@ gmail.com

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 2, Juni 2023, hal. 163~167 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pengenalan  wajah  yang  dilakukan oleh manusia yaitu  dengan  mengenali  bentuk wajah,  bentuk mata,    bentuk    bibir,    hidung    dan  bagian-bagian  lain  yang  mencirikan  wajah  seseorang.  Meskipun  tidak secanggih  manusia,  komputer  perlu  dilatih  agar  dapat  mengenali  wajah  secara  lebih  akurat.  Didalam penganalan wajah penelitian komparasi dilakukan untuk mengetahui atau menguji perbedaan dua kelompok atau  lebih  [1]–[6].  Penelitian  komparasi  juga  adalah  penelitian  yang  dilakukan  untuk  membandingkan  satu variable ( objek penelitian), antar subjek yang berbeda atau  waktu yang berbeda dan menemukan hubungan sebab-akibatnya [7]–[9].
Sistem biometrik pengenalan wajah diperlukan sebagai salah satu alternatif identifikasi. Sistem ini melakukan pengenalan  identitas  seseorang  dengan  cara  yang  natural  dan  langsung  berdasarkan  wajah  seseorang  yang diambil  dengan  kamera  [10]–[15].  Dalam  pengenalan  wajah  masalah  yang  kerap  timbul  ketika  identifikasi wajah adalah keakurasian pengenalan wajah, pencahayaan pada wajah dan perubahan ekspresi wajah.
Edge  feature  memproses  gambar  dalam  kotak-kotak,  dengan  menggunkan  nilai  (threshold)  tepi  yang menandakan daerah gelap dan terang dengan mengurangkan daerah yang gelap dan daerah yang putih, jika perbedaannya berada di atas threshold maka dikatakan fitur itu ada. Dalam proses pengenalan wajah yang tidak ditemukan akibat pencahayaan pada suatu objek wajah membuat proses pengenalan wajah tidak jelas atau cacat [8], [16], [17]. Dalam hal ini edge feature digunakan untuk mengubah objek wajah dengan nilai threshold yaitu mengubah gambar berwarna menjadi gambar hitam putih dengan tingkat kontras yang sangat tinggi.
Tahap pengenalan wajah yang ada pada edge feature digabungkan dengan metode eigenface. Metode eigenface adalah bagaimana cara menguraikan informasi yang relevan dari sebuah citra wajah, kemudian mengubahnya ke dalam satu set kode yang paling efisien dan membandingkan kode wajah tersebut dengan database berisi beragam  wajah  yang  telah  dikodekan  secara  serupa  [16],  [18]–[22].  Metode  eigenface  dalam  pengenalan wajah, digunakan untuk proses mencocokkan objek wajah yang terdeteksi dengan wajah yang terdapat pada database. Hasil dari penelitian tersebut didapatkan bahwa Jarak optimal antara wajah dengan perangkat kurang lebih 40 cm, untuk mendapatkan hasil yang baik.
Dalam  proses  penganalan  wajah  edge  feature  dan  eigenface  di  komparsi  menjadi  satu  untuk  menguraikan informasi yang relevan dari sebuah objek wajah yang membandingkan objek wajah tersebut dengan database yang  berisi  beragam  wajah.  Pengenalan  wajah  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  beberapa  parameter terukur ketelitian pengenalan dan identifikasi wajah menggunakan metode tersebut. Setelah hasil sampel data citra  wajah  didapatkan  dengan  ukuran  500×500  pixel  selanjutnya  sampel  citra  wajah  dinormalisasi  ukuran dimensinya menjadi 250×250 pixel.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  adalah  Data  Preprocessing,  Feature  Enginering,  Training  Testing  Daset  dan  Evaluation seperti yang ada pada Gambar berikut ini:

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini akan digunakan dataset dengan seluruh jumlah total yaitu 750 dataset dengan ukuran gambar yang telah dinormalisasi 250x250 piksel. Data pelatihan yang digunakan pada penelitian ini diambil sebesar 40% dan data uji sebanyak 60% dari total seluruh jumlah dataset yang didapatkan. Dataset yang diambil adalah dataset dengan berbagai ekspresi wajah manusia, dengan gerak disekitar wajah manusia. Contoh dataset dapat dilihat pada gambar diabawah ini :
Data Preprocessing
Feature Enginering
Training and Testing Dataset Evaluation

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 2, Juni 2023, hal. 163~167 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 2 Contoh dataset yang telah dinormalisasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari Metode EDGE Feature dan Eigenface yang akan mengenali wajah. Tujuan dari pengujian/penelitian citra ini agar mendapatkan hasil yang lebih signifikan dan dapat melakukan komparasi pada pengenalan wajah sehingga dapat keakuratan maksimal dari Metode EDGE Feature dan Eigenface.
Didalam penelitian ini digunakan 750 dataset citra wajah yang akan diujikan guna untuk mengetahui tingkat keberhasilan system. Berikut ini adalah hasil dari citra uji pengenalan wajah :

## Gambar 3 Grafik hasil training dan testing
Dari hasil yang didapatkan pada uji dataset yang digunakan, maka evaluasi hasil dari pengujian akan digunakan metode  confusion  matrix,  dimana  hasil  ini  akan  mendapatkan  nilai  precision,  recall  dan  accuracy.  Hasil evaluasi confision matrix dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

## Tabel 1 Hasil confusion matrix
Metode Precission Recall Accuary Edge Feature dan Eigen face 75% 90% 80.5% Eigenface 85% 93% 86.5%
E d… E i… 0 100 200 300 400 500 Hasil Ditemukan Hasil Tidak Diharapkan Hasil Yang Hilang Hasil Tidak Ditemukan 325 121 0 4 428 20 0 2 Gr a f ik Me tode   E dg e  Fe a tur e   da n  E ig e nFa c e Edge Feature dan Eigenface Eigenface

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 2, Juni 2023, hal. 163~167 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 4. KESIMPULAN
Pada pengujian sistem ini hasil yang didapatkan pada saat penelitian dan perhitungan menggunkan Confusion Matrix  seperti  yang  dijelaskan  pada  hasil  diatas  adalah  Precission  sebesar  75%,  Recall  sebesar  90%,  dan Accuracy sebesar 80.5% untuk metode penggabungan Edge Feature dan Eigenface. Precission sebesar 85%, Recall  sebesar  93%,  dan  Accuracy  sebesar  86.5%  untuk  metode  Eigenface  yang  didaptakan  dengan  hasil prediksi dan actual (hasil sebenarnya) antara pengguna dan system.

## REFERENSI
[1] H. Pratikno, Sistem Absensi Berbasiskan Pengenalan Wajah Secara Realtime Menggunakan Webcam dengan Metode PCA . repository.dinamika.ac.id, 2013. [Online]. Available: https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/37/
[2] M. R. Brojas, “METODE HAAR CASCADE DAN LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM PADA SISTEM PENGENALAN WAJAH BERBASISKAN OPENCV DAN …,” perpustakaan.jak- stik.ac.id . [Online]. Available: https://perpustakaan.jak-stik.ac.id/tesis/file/abstrak/50119005.pdf
[3] I. AMAL and B. O. Siregar, RANCANG BANGUN ALAT LOKER MENGGUNAKAN PENDETEKSI WAJAH BERBASIS HAAR CASCADE . repository.unsri.ac.id, 2021. [Online]. Available: https://repository.unsri.ac.id/42052/
[4] T. Guha and Q. M. J. Wu, “Curvelet based feature extraction,” Face Recognit. , 2010, [Online]. Available:
https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=KuqODwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA35&dq=edge+f eature+eigenface+face+recognition&ots=DyZQgHhf95&sig=97XnmFnbALDvRlse5AE0V-Uy1Iw
[5] D. F. SATRIA, Sistem Presensi Otomatis Kelas Berbasis Face Recognition . etd.repository.ugm.ac.id, 2017. [Online]. Available: http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/153948
[6] T. Hussain, D. Hussain, I. Hussain, H. AlSalman, and ..., “Internet of things with deep learning-based face recognition approach for authentication in control medical systems,” … Methods in Medicine . hindawi.com, 2022. [Online]. Available: https://www.hindawi.com/journals/cmmm/2022/5137513/
[7] P. Liu, Y. Yu, Y. Zhou, and S. Du, “Single View 3D Face Reconstruction with Landmark Updating,” 2019 IEEE Conf. Multimed. Inf. Process. Retr. , pp. 403–408, 2019, doi: 10.1109/mipr.2019.00082.
[8] O. R. Shahin, R. Ayedi, A. Rayan, R. M. A. El-Aziz, and ..., “Human Face Recognition from Part of a Facial Image based on Image Stitching,” arXiv Prepr. arXiv … , 2022, [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2203.05601
[9] M. K. Hasan, M. S. Ahsan, S. H. S. Newaz, and G. M. Lee, “Human face detection techniques: A comprehensive review and future research directions,” Electronics , 2021, [Online]. Available: https://www.mdpi.com/1287754
[10] D. R. Yulianti, I. I. Triastomoro, and ..., “IDENTIFIKASI PENGENALAN WAJAH UNTUK SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR),” J. Tekinkom (Teknik … , 2022, [Online]. Available: http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/article/view/477
[11] R. D. Kusumanto, W. S. Pambudi, and A. N. Tompunu, “Aplikasi Sensor Vision untuk Deteksi MultiFace dan Menghitung Jumlah Orang,” Semantik , 2012, [Online]. Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/semantik/article/view/45
[12] H. A. Saputra, F. Utaminingrum, and ..., “Deteksi dan Pengenalan Wajah sebagai Pendukung Keamanan Menggunakan Algoritme Haar-Classifier dan Eigenface Berbasis Raspberry Pi,” … Teknol. Inf. dan … , 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4375
[13] D. I. Bramantio, E. Susanto, and ..., “Perancangan Dan Implementasi Keamanan Pintu Berbasis Pengenalan Wajah Dengan Metode Eigenface,” eProceedings … , 2016, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/2888
[14] D. Suprianto and R. N. Hasanah, “Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time dengan Adaboost, Eigenface PCA &MySQL,” J. EECCIS (Electrics … , 2013, [Online]. Available: https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/view/223
[15] H. S. Rasyad, F. Sthevanie, and ..., “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Local Binary Pattern

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 2, Juni 2023, hal. 163~167 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
dan Principal Component Analysis,” eProceedings … , 2018, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/7506
[16] P. Modi and S. Patel, “A state-of-the-art survey on face recognition methods,” Int. J. Comput. Vis. Image … , 2022, [Online]. Available: https://www.igi-global.com/article/a-state-of-the-art-survey-on- face-recognition-methods/283961
[17] D. S. Trigueros, L. Meng, and M. Hartnett, “Face recognition: From traditional to deep learning methods,” arXiv Prepr. arXiv1811.00116 , 2018, [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1811.00116
[18] W. Gao, J. Yu, R. Hao, F. Kong, and ..., “Privacy-Preserving Face Recognition with Multi-Edge Assistance for Intelligent Security Systems,” IEEE Internet Things … , 2023, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10026880/
[19] I. Dinariyah, “Accuracy enhancement in face recognition using 1D-PCA &2D-PCA based on multilevel reverse-biorthogonal wavelet transform with KNN classifier,” J. Phys. Conf. Ser. , 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1918/4/042144.
[20] S. D. Sarkar and A. S. KB, “Face recognition using artificial neural network and feature extraction,” 2020 7th Int. Conf. … , 2020, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9071378/
[21] F. Deeba, H. Memon, F. A. Dharejo, and ..., “LBPH-based enhanced real-time face recognition,” International … . pdfs.semanticscholar.org, 2019. [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/3255/0898eec9c4424932e70e5e32c98b0220a747.pdf
[22] R. Sharma, D. Kumar, V. Puranik, and ..., “Performance analysis of human face recognition techniques,” 2019 4th Int. … , 2019, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8777610/