903 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E-ISSN 2503-2933

## Penerapan Metode Euclidean Pada Pengenalan Wajah Siswa Taman Kanak-Kanak
Sunardi *1 , Abdul Fadlil 2 , Novi Tristanti 3 1.2 Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
3 Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia e-mail: * 1 Sunardi@mti.uad.ac.id, 2 Fadlil@mti.uad.ac.id, 3 Novi2008048027@webmail.uad.ac.id

## Abstrak
Pengenalan  wajah  merupakan  tugas  yang  mudah  bagi  manusia.  Seseorang  dapat mengenali,  mengingat,  dan  membedakan  wajah  orang  hanya  dengan  ekpresi  yang  dilihat. Sedangkan  pada  komputer,  mengenali  wajah  membutuhkan  proses  khusus  seperti  mengubah citra menjadi keabuan atau grayscale, lalu mengubah citra grayscale menjadi citra biner dan menghitung  jarak  kedua  citra  training  dan  citra  testing.  Citra  input  yang  digunakan  pada penelitian ini diubah kedalam bentuk grayscale untuk mempermudah langkah selanjutnya yaitu tresholding,  yang  merupakan  proses  pengubahan  citra  grayscale  kedalam  citra  biner.  Citra biner  dari  data  uji  yang  diperoleh  dari  proses  tresholding  akan  dibandingkan  dengan  citra biner  dari  data  latih  dengan  menggunakan  metode  Euclidean.  Penelitiam  ini  menggunakan metode  Euclidean  sebagai  metode  untuk  menganalisis  dan  memecahkan  masalah.  Metode  ini merupakan perhitungan untuk pencarian kedekatan nilai jarak dari dua variabel. Pengujian ini dilakukan dengan data training menggunakan 10 respoden dengan masing-masing 2 citra. Data uji  menggunakan  10  responden  dengan  masing-masing  2  citra.  Penelitian  pengenalan  wajah menggunakan Euclidean mendapatkan hasil akurasi sebesar 100%. Penentuan kecocokan citra dilihat  berdasarkan  hasil  dari  nilai  terkecil  dari  citra  yang  diujikan  terhadap  data  training. Nilai-nilai  tersebut  didapatkan  berdasarkan  kriteria  yang  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu tresholding.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Euclidean  layak untuk digunakan pada penelitian pengenalan wajah.
Kata kunci — Grayscale, Tresholding, Euclidean, Citra, Wajah

## Abstrak
Face  recognition  is  an  easy  task  for  humans.  A  person  can  recognize,  remember,  and distinguish  people's  faces  only  by  the  expressions  they  see.  While  on  a  computer,  recognizing faces  requires  special  processes  such  as  converting  the  image  to  gray  or  grayscale,  then converting  the  grayscale  image  into  a  binary  image  and  calculating  the  distance  between  the training  image  and  the  testing  image.  The  input  image  used  in  this  study  is  converted  into grayscale  form  to  facilitate  the  next  step,  namely  thresholding,  which  is  the  process  of converting  grayscale  images  into  binary  images.  The  binary  image  of  the  test  data  obtained from the thresholding process will be compared with the binary image of the training data using the  Euclidean  method.  This  research  uses  the  Euclidean  method  as  a  method  to  analyze  and solve problems. This method is a calculation for finding the proximity of the distance value of two  variables.  This  test  is  carried  out  with  training  data  using  10  respondents  with  2  images each. The test data used 10 respondents with 2 images each. Facial recognition research using Euclidean obtains an accuracy of 100%. Determination of image suitability is seen based on the results  of  the  smallest  value  of  the  image  tested  against  the  training  data.  These  values  were obtained based on the criteria used in this study, namely thresholding. Based on these results, it
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E- ISSN 2503-2933 904
can  be  concluded  that  the  Euclidean  method  is  feasible  to  be  used  in  facial  recognition research.
Kata kunci — Grayscale, Tresholding, Euclidean, Image, Face

## 1. PENDAHULUAN
Pada saat ini perkembangan teknologi mengalami peningkatan yang sangat pesat [1] [2] salahsatunya  adalah  sistem  pengenalan  wajah.  Pada  proses  pengenalan  wajah  terdapat  proses penting  yaitu  deteksi  wajah  [3]  [4].  Sistem  pengenalan  wajah  banyak  digunakan  untuk  sistem pengawasan,  identifikasi,  dan  keamanan  [5].  Penelitian  sebelumnya  menyebutkan  bahwa metode  Euclidean  dapat  digunakan  untuk  mengenali  wajah  seseorang  [6].  Pada  penelitian  ini menerapkan  metode  Euclidean  untuk  proses  pengenalan  wajah.  Metode  euclidean  merupakan perhitungan  akar  dari  kuadrat  perbedaan  dua  vektor  [7].  Metode  ini  cocok  digunakan  untuk menghitung jarak dari titik piksel dengan dua citra yang berbeda [8].
Langkah pertama pendeteksian wajah adalah melakukan input citra yang akan digunakan sebagai  data  training  lalu  melakukan  input  citra  yang  akan  digunakan  sebagai  data  uji.  Citra yang diinputkan akan diubah warna menjadi keabuan atau grayscale lalu akan diubah menjadi citra  biner.  Citra  biner  dari  citra  uji  akan  dibandingkan  dengan  citra  training.  Citra  yang digunakan  pada  penelitian ini  menggunakan  format Joint  Photographic  Experts Group  (JPEG) [9][10][11]  dengan  obyeknya  adalah  siswa  Tamak  Kana-Kanan  (TK)  Kemiri  03  Kabupaten Karanganyar, Provinsi Jawa Tengah. Citra diambil menggunakan kamera smartphone Samsung A51 dengan resolusi kamera utama 48 mega piksel.
Penelitian ini  menggunakan  laptop  Acer  processor  Intel(R)  Core(TM) i5-7200U  dengan memori  4  GB  menggunakan  sistem  operasi  Windows  10  dan  aplikasi  yang  digunakan  adalah Matlab  2015a.  Aplikasi  ini  digunakan  karena  didukung  dengan  perangkat  lunak  matematika grafis  dan  kemampuan  pemograman  [12].  Pada  penelitian  sebelumnya  menyatakan  bahwa aplikasi  Matlab  dapat  digunakan  dengan  baik  untuk  mendukung  pengembangan  sistem pengenalan wajah [13][14].
Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Euclidean untuk melakukan pengenalan pada  citra  wajah.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pencocokan  citra  uji  dan  citra training dengan dataset siswa TK Kemiri 03.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Preprocessing
Preprocessing  merupakan  proses  yang  digunakan  untuk  mempersiapkan  input  yang didapatkan oleh kamera agar dapat meningkatkan tingkat presisi dan ketepatan dalam klasifikasi yang dibuat [15].

## 2.2   Grayscale
Pada tahap ini citra uji diubah warnanya menjadi keabuan untuk mempermudah langkah selanjutnya. Citra grayscale merupakan citra yang menggunakan tingkatan warna abu-abu [16]. Warna  abu-abu  merupakan  warna  satu-satunya  yang  ada  pada  ruang  RGB  dengan  komponen merah, hijau, dan biru dengan intensitas yang sama. Citra yang keabuan hanya memerlukan nilai intensitas  untuk  tiap  piksel  sebagai  nilai  tunggal  [17],  sedangkan  citra  yang  berwarna memerlukan  tiga  nilai  intensitas  untuk  tiap  pikselnya.  Konversi  dari  citra  RGB  ke  grayscale pada persamaan (1):
905 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E-ISSN 2503-2933
Iy = 0,333Fr + 0,5Fg + 0,1666Fb (1)
Parameter  Fr  adalah  intensitas  R  (Red),  Fg  adalah  intensitas  G  (Green),  Fb  adalah intensitas B (Blue), dan Iy adalah intensitas abu-abu yang setara citra level RGB.

## 2.3   Tresholding
Tresholding  merupakan  proses  untuk  menghasilkan  citra  biner,  yaitu  citra  yang mempunyai  dua  warna  hitam  dan  putih  [18].  Nilai  awal  piksel  yang  lebih  kecil  dari  global threshold yang bernilai 128 maka akan diinisialisasi dengan nilai 1, sedangkan nilai awal yang lebih  besar  dari  global  threshold  yang  bernilai  128  maka  akan  diinisialisasi  dengan  nilai  0. Secara matematis dapat ditulis sebagai berikut:
,   1  , 0  , (2)
Dengan  g(x,  y)  merupakan  citra  biner  dari  citra  grayscale  f(x,y)  dan  T  merupakan  nilai treshold.

## 2.4   Euclidean
Euclidean  merupakan  proses  perhitungan  jarak  antara  dua  titik  dalam  Euclidean  space. Euclidean merupakan jarak yang sering digunakan untuk data numerik untuk data x dan y dalam ruang d-dimensi [19][20]. Jarak Euclidean dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
,   ∑
(3)
Parameter  d_E  adalah  jarak  Euclidean  data  ke-i  dan  data  ke-j,  d  adalah  banyaknya parameter  yang  digunakan,  x i adalah  nilai  pada  data  training,  sedangkan  y i adalah  nilai  pada data uji [21].

## 2.4   Metode yang diusulkan
Metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  adalah  Euclidean  untuk  pengenalan  wajah pada foto siswa TK Kemiri 03. Flowchart pada metode penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E- ISSN 2503-2933 906
Langkah-langkah yang digunakan pada metode penelitian ini dijelaskan sebagai berikut: a.  Input foto kedalam aplikasi sebagai data training. b.  Input foto kedalam aplikasi sebagai data uji.
c.  Konversi foto menjadi warna keabuan menggunakan grayscaling process.
d.  Mengubah foto yang berwarna keabuan menjadi citra biner.
e.  Menghitung jarak citra uji yang telah menjadi citra biner dengan citra training.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Input Data Training
Input foto kedalam aplikasi sebagai data training . Berikut cuplikan dari proses input data training : %input citra training img1=('C:\Users\Novi\Documents\MATLAB\training\1.jpg'); img2=('C:\Users\Novi\Documents\MATLAB\training\1a.jpg'); img3=('C:\Users\Novi\Documents\MATLAB\training\2.jpg'); img4=('C:\Users\Novi\Documents\MATLAB\training\2a.jpg'); img5=('C:\Users\Novi\Documents\MATLAB\training\3.jpg'); I1 = imread(img1); I2 = imread(img2); I3 = imread(img3); I4 = imread(img4); I5 = imread(img5);

## 3.2   Input Data Uji
Input  foto  kedalam  aplikasi  sebagai  data  uji.  Berikut  cuplikan  dari  proses  input  data training : %input citra uji img=('C:\Users\Novi\Documents\MATLAB\testing\8b.jpg'); I = imread(img);

## 3.3   Proses Grayscale
Konversi  foto  menjadi  warna  keabuan  menggunakan grayscaling  process .  Berikut cuplikan program dari grayscaling process : %grayscale J = rgb2gray(I);

## 3.4   Proses Tresholding
Mengubah  foto  yang  berwarna  keabuan  menjadi  citra  biner.  Berikut  cuplikan  program dari tresholding : %tresholding [rowsize colsize]=size(J); bw=zeros(rowsize,colsize); bw= im2bw(J);

## 3.5   Proses Euclidean
Menghitung  jarak  citra  uji  yang  telah  menjadi  citra  biner  dengan  citra training .  Berikut cuplikan program dari Euclidean :
907 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E-ISSN 2503-2933
%jarak Euclidean dist1 = mean(sqrt(sum(sum((bw-bw1).^2)))); display(dist1);

## 3.4   Output
Output  yang  dihasilkan  adalah  berdasarkan  hasil  terkecil  dari  perhitungan.  Berikut cuplikan program dari output:
hasil = [dist1;dist2;dist3;dist4;dist5]; [~,n] = min(hasil); display(n);

## 3.5   Pengujian
Penelitian  ini  menggunakan  10  siswa  TK  Kemiri  03  sebagai  dataset  dengan  kondisi gambar  yang  diambil  siswa  menghadap  lurus  ke  depan  kamera  dan  tersenyum.  Foto  diambil menggunakan  kamera  smartphone  Samsung  A51  dengan  resolusi  kamera  utama  48MP.  Foto yang digunakan memiliki ukuran 719x719 piksel. Pengujian ini dilakukan dengan data training menggunakan 10 respoden dengan masing-masing 2 citra. Data uji menggunakan 10 responden dengan masing-masing 2 citra. Data training dapat dilihat pada tabel 1 dan data uji dapat dilihat pada tabel 2. Pada tahap ini dilakukan pengujian deteksi wajah menggunakan metode Euclidean. Pengujian  dilakukan  menggunakan  matlab  2015a  dengan  dukungan  hardware  Intel(R) Core(TM) i5-7200U CPU @ 2.50GHz   2.71 GHz memori 4 GB. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 1. Data Training No Citra Training A B 1 2 3 4 5
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E- ISSN 2503-2933 908
Tabel 2. Data Uji 6 7 8 9 10 No Citra Uji A B 1 2 3 4 5
909 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E-ISSN 2503-2933
Tabel 3. Hasil pengujian No Citra Uji Wajah Terdeteksi Wajah Terdeteksi Sama Tidak Sama 1 Ya √ - 2 Ya √ - 3 Ya √ - 4 Ya √ - 5 Ya √ -
6 7 8 9 10
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E- ISSN 2503-2933 910
6 Ya √ - 7 Ya √ - 8 Ya √ - 9 Ya √ - 10 Ya √ - 11 Ya √ - 12 Ya √ - 13 Ya √ - 14 Ya √ - 15 Ya √ - 16 Ya √ -
911 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E-ISSN 2503-2933
17 Ya √ - 18 Ya √ - 19 Ya √ - 20 Ya √ -
Berdasarkan tabel 3 dapat dilihat bahwa sistem pengenalan wajah menggunakan metode Euclidean  dapat  digunakan  dengan  baik.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  mendapatkan hasil 20 percobaan memiliki wajah yang sama. Nilai hasil perhitungan Euclidean dapat dilihat pada Tabel 4, perhitungan dilakukan dengan menggunakan persamaan (3). Pada tabel 4 data uji yang digunakan adalah citra 1, citra 3, citra 5, citra 7, citra 9, citra 11, citra 13, citra 15, citra 17 dan citra 19.

## Tabel 4. Hasil Perhitungan
Euclidean
Penentuan kecocokan wajah dapat dilihat berdasarkan hasil terkecil dari kolom pada tabel 4. Nilai terkecil menunjukkan bahwa wajah memiliki kecocokan. Sel warna hijau menunjukkan hasil wajah sama, sedangkan warna merah menunjukkan hasil wajah tidak sama. Pada Tabel 4 hanya  terdapat  warna  hijau  yang  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  mengenali  wajah  dengan baik  dan benar.  Nilai-nilai pada Tabel  4 didapatkan  berdasarkan  kriteria  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  tresholding.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  untuk
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E- ISSN 2503-2933 912
mengetahui  akurasi  kinerja  dari  pengenalan  wajah  menggunakan  metode  Euclidean  dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
Akurasi = 100%
(4)
True  Positive  (TP)  merupakan  kondisi  dimana  citra  wajah  yang  dikenal  (berada  dalam dataset) berhasil diidentifikasi oleh sistem sesuai dengan dataset. False Positive (FP) merupakan kondisi dimana citra wajah yang dikenal (berada dalam dataset) gagal diidentifikasi oleh sistem sesuai  dengan  dataset.  True  Negative  (TN)  merupakan  kondisi  dimana  citra  wajah  yang  tidak dikenal  (tidak  berada  dalam  dataset)  berhasil  diidentifikasi  oleh  sistem  sebagai  tidak  dikenal. False  Negative  (FN)  merupakan  kondisi  dimana  citra  wajah  yang  tidak  dikenal  (tidak  berada dalam dataset) gagal diidentifikasi oleh sistem sebagai tidak dikenal, atau justru teridentifikasi dengan data lain yang berada dalam dataset. Berdasarkan Tabel 3 diperoleh nilai-nilai variabel pengujian dengan TP = 100, FP = 0, TN = 0, dan FN = 0 didapatkan akurasi secara keseluruhan ditentukan  berdasarkan  sampel  data  uji  menggunakan  rumus  sesuai  dengan  persamaan  (4) sebagai berikut.
Akurasi = """ """"" 100%  100%
Dari pengujian yang telah dilakukan sebanyak 100 kali. Maka didapatkan persentase akurasi pengujian sistem dalam mengidentifikasi wajah yaitu sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode  Euclidean  dengan  data  training menggunakan 10 respoden dengan masing-masing 2 citra. Data uji menggunakan 10 responden dengan masing-masing 2 citra. Untuk menentukan hasil kecocokan citra dilihat berdasarkan dari nilai  terkecil  pada  kolom  tabel  4.  Nilai-nilai  tersebut  didapatkan  berdasarkan  kriteria  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  tresholding.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa metode Euclidean dapat bekerja dengan baik. Penelitian pengenalan wajah dengan obyek siswa Taman  Kanak-Kanak  berhasil  dilakukan  dengan  akurasi  100%.  Berdasarkan  hasil  tersebut metode  ini cocok  dan  baik  digunakan  sebagai  metode  untuk  melakukan  penelitian  pengenalan wajah.

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  ini  adalah  untuk  ditambahkannya user  interface agar mempermudah proses penelitian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  saya  ucapkan  kepada  program  studi  Magister  Informatika  Universitas Ahmad  Dahlan  yang  telah  membantu  dalam  memberikan  fasilitas  Laboratorium  Penelitian sebagai  wadah  peneliti  untuk  mengembangkan  penelitian  jurnal  dan  menyelesaikan  penelitian ini.
913 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E-ISSN 2503-2933

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Eleyan  and  M.  S.  Anwar ,  “Multiresolution  Edge  Detection  Using  Particle  Swarm Optimization,” Int. J. Eng. Sci. Appl. , Vol. 1, No. 1, pp. 11–17, 2017.
[2] M. R. Wankhade and N. M. Wagdarikar, “Feature Extraction of Edge Detected Images,” Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput. , Vol. 6, No. 6, pp. 336–345, 2017.
[3] Lia  Farokhah, “Implementasi  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Variasi Intensitas Emosi pada Dynamic Image Sequence,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , Vol. 4, No. 6, pp. 1070–1076, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i6.2644.
[4] S.  Li  and  W.  Deng ,  “Deep  Facial  Expression  Recognition:  A  Survey,” IEEE  Trans. Affect. Comput. , pp. 1–25, 2020, doi: 10.1109/TAFFC.2020.2981446.
[5] D. Suprianto, R. N. Hasanah, and others, “Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time Dengan Adaboost, Eigenface PCA & MySQL,” J. EECCIS , Vol. 7, No. 2, pp. 179–184, 2014.
[6] H. Kurniawan and T. Hidayat, “ Perancangan Program Pengenalan Wajah Menggunakan Fungsi  Jarak  Metode  Euclidean  pada  Matlab,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf.  2008 (SNATI 2008) Yogyakarta, 21 Juni 2008 , Vol 1, No. Snati, pp. 15–18, 2008.
[7] S. Helmiyah et al. , “Identification Emotion Recognition Using Lpc Extraction Feature,” Vol. 7, No. 6, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072693.
[8] D.  I.  S.  Saputra,  R.  A.  Pamungkas,  K.  A.  N.  Ramadhan,  and  W.  S.  Anjar, “Pelacakan dan Deteksi Wajah Menggunakan Video Langsung pada Webcam,” Telematika , Vol. 10, No. 1, pp. 50–59, 2017.
[9] M.  Zairi,  T.  Boujiha,  and  A.  Ouelli, “Improved  JPEG  Image  Watermarking  In  Data Compression  Domain  Using  Block  Selection  Strategy,” EAI  Endorsed  Trans.  Internet Things , Vol. 6, No. 24, p. 168690, 2021, doi: 10.4108/eai.8-2-2021.168690.
[10]  I.  Riadi,  A.  Fadlil,  and  T.  Sari, “Image  Forensic  For  Detecting  Splicing  Image  with Distance  Function,” Int.  J.  Comput.  Appl. ,  Vol.  169,  No.  5,  pp.  6–10,  2017,  doi: 10.5120/ijca2017914729.
[11]  S. Battiato, O. Giudice, F. Guarnera, and G. Puglisi, “Estimating Previous Quantization Factors on Multiple JPEG Compressed Images,” Eurasip J. Inf. Secur. , Vol. 2021, No. 1, 2021, doi: 10.1186/s13635-021-00120-7.
[12]  N. W. Pratiwi, F. Fauziah, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Deteksi Wajah Menggunakan Hidden  Markov  Model  (HMM)  Berbasis  Matlab,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan Inov. Teknol. , Vol. 3, No. 1, p. 44, 2018, doi: 10.30998/string.v3i1.2538.
[13]  F.  Rahmah, “Perancangan  Sistem  Identifikasi  Tipe  Sidik  Jari  Manusia  Menggunakan Matlab,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  Vol.  6,  No.  2,  p.  190,  2021, doi: 10.30998/string.v6i2.11373.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 903-914 E- ISSN 2503-2933 914
[14]  M. Hendriani, Rais, and L. Handayani , “Penerapan Artificial Neural Network Terhadap Identifikasi  Wajah  Menggunakan  Metode  Backpropagation,” Nat.  Sci.  J.  Sci.  Technol. , Vol. 8, No. 3, pp. 203–208, 2019, doi: 10.22487/25411969.2019.v8.i3.14599.
[15]  G. D. Angel and R. Wulanningrum, “ Machine Learning untuk Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan GLCM dan Euclidean Distance,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , pp. 297–301, 2020.
[16]  I.  A.  Dewi,  A.  Zulkarnain,  and  A.  A.  Lestari, “Identifikasi  Suara  Tangisan  Bayi Menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , Vol. 6, No. 1, p. 153, 2018, doi: 10.26760/elkomika.v6i1.153.
[17]  S. Helmiyah, I. Riadi, R. Umar, A. Hanif, A. Yudhana, and A. Fadlil, “Identifikasi Emosi Manusia  Berdasarkan  Ucapan  Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Ciri  LPC  dan  Metode Euclidean Distance,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 7, No. 6, p. 1177, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722693.
[18]  C.  Suhery  and  I.  Ruslianto ,  “Identifikasi  Wajah  Manusia  untuk  Sistem  Monitoring Kehadiran  Perkuliahan  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Principal  Component  Analysis (PCA),”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  Vol.  3,  No.  1,  p.  9,  2017,  doi: 10.26418/jp.v3i1.19792.
[19]  D.  Nurnaningsih,  D.  Alamsyah,  A.  Herdiansah,  and  A.  A.  J.  Sinlae, “Identifikasi  Citra Tanaman Obat Jenis Rimpang Dengan Euclidean Distance Berdasarkan Ciri Bentuk dan Tekstur,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  Vol.  3,  No.  3,  pp.  171–178,  2021,  doi: 10.47065/bits.v3i3.1019.
[20]  S.  Cahyani,  R.  Wiryasaputra,  and  R.  Gustriansyah, “Identifikasi  Huruf  Kapital  Tulisan Tangan  Menggunakan  Linear  Discriminant  Analysis  dan  Euclidean  Distance,” J.  Sist. Inf. Bisnis , Vol. 8, No. 1, p. 57, 2018, doi: 10.21456/vol8iss1pp57-67.