## APLIKASI PENGENALAN WAJAH MANUSIA PADA CITRA MENGGUNAKAN METODE FISHERFACE
Alwendi 1 , Masriadi 2 Universitas Graha Nusantara 1 , Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang 2 Jl. Soripada Mulia No 17. Padangsidimpuan , Sumatera Utara, Indonesia e-mail: alwendi60@gmail.com 1 , masriadi@upiyptk.ac.id 2

## ABSTRAK
Pengenalan wajah merupakan sebuah sistem identifikasi pribadi yang menggunakan karakteristik wajah seseorang. Pengenalan wajah sendiri merupakan suatu cabang ilmu biometrik, yaitu suatu bidang keilmuan  yang  menggunakan  karakteristik  fisik  dari  seseorang  untuk  menentukan  atau  mengungkapkan identitasnya. Objek pengenalan yang digunakan untuk studi pengenalan sudah banyak, salah satunya adalah bentuk wajah. Pada tugas akhir ini dikembangkan suatu sistem pengenalan bentuk wajah pada manusia. Sistem  ini  dibangun  Sistem  dibangun  dari  pengkondisian  citra  dengan  penerapan  operator  sobel,  dan selanjutnya citra terkondisi tersebut dilatih dan diuji. Proses pengenalan bentuk wajah ini dilakukan dengan menggunakan metode Fisherface yang diawali dengan ekstensi file.bmp. Hasil dari penelitian ini adalah membuat sistem pengenalan bentuk wajah manusia dengan empat pengenalan bentuk wajah yaitu Panjang, Persegi, Oval dan Bulat. Sampel akan di latih masing-masing 1 sampel dan di uji masing- masing 8 sampel. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  keakuratan  sistem  dengan  presentase  rata-rata  keberhasilan pengenalan  bentuk  wajah  ini berkisar  dari  65%,  sedangkan  persentase  rata-rata  kesalahan  38%.  Tingkat keakuratan pengenalan bentuk wajah dalam penelitian ini sangat ditentukan oleh jumlah pelatihan. Semakin tinggi  jumlah  pelatihan  semakin  besar  pula  presentase  hasil  dari  keakuratan  pada  sistem  ini  dalam pengenalan bentuk wajah manusia.
Kata kunci: Pengenalan wajah, Bentuk wajah, Fisherface.

## ABSTRACT
Facial recognition is a personal identification system that uses a person's facial characteristics. Facial  recognition  itself  is  a  branch  of  biometrics,  which  is  a  scientific  field  that  uses  the  physical characteristics of a person to determine or reveal their identity. There are many recognition objects used for recognition studies, one of which is the face shape. In this final project, a human facial recognition system is developed. This system is built. The system is built from image conditioning with the application of the single operator, and then the conditioned image is trained and tested. The process of recognizing facial shapes is carried out using the Fisherface method, which begins with the file extension.bmp. The result  of  this  research  is  to  create  a  human  face  shape  recognition  system  with  four  facial  recognition, namely Long, Square, Oval and Round. Each sample will be trained and tested 8 samples each. The results showed that the accuracy of the system with an average percentage of successful  facial recognition was around 65%, while the average error percentage was 38%. The level of face recognition accuracy in this study is largely determined by the amount of training. The higher the number of training, the greater the percentage of results from the accuracy of this system in recognizing human face shapes.
Keywords: Face recognition, Face shape, Fisherface.

## 1. PENDAHULUAN
Wajah  merupakan  salah  satu  ukuran  fisiologis  yang  paling  mudah  dan  sering  digunakan  untuk membedakan indentitas individu yang satu dengan yang lainnya. Manusia dapat membedakan wajah antara orang yang satu dengan yang lainnya dan mengingat wajah seseorang dengan cepat dan mudah. Oleh karena itu, face recognition merupakan salah satu teknologi biometrics yang banyak dipelajari dan dikembangkan oleh para ahli. Kesulitan dalam pembuatan prosesface recognition terutama adalah karena kekompleksan dari kondisi wajah, yaitu alam hal kualitas gambar yang ditangCatatan: Diskusi untuk makalah ini diterima sebelum tanggal 1 Juni 2007. Diskusi yang layak muat akan diterbitkan pada Jurnal Teknik Elektro volume 7, nomor 1, September 2007. kap, dari segi warna, pencahayaan, hingga posisi gambar yang tertangkap, maupun  dalam  hal  perubahan  geometrinya.  Oleh  karena  itu,  dalam  tulisan  ini  akan  diujikan  metode fisherface untuk melakukan pengenalan wajah (Riko arlando S., 2017). Beberapa diantara penelitian yang menggali  informasi  dari  wajah  manusia  adalah  pengenalan  wajah.  Salah  satu  penelitian  yang  berkaitan dengan  pengenalan  wajah  adalah  pengklasifikasian  yang  dapat  dikelompokan  berdasarkan  ras,  gender, bentuk dan lainnya. Pendekatan yang paling umum untuk pengenalan wajah didasarkan pada bentuk wajah dan penempatan atribut wajah seperti mata, alis, mata, hidung, bibir dan dagu serta hubungan antara atribut tersebut atau analisis wajah secara keseluruhan yang menghadirkan suatu wajah sebagai suatu kombinasi dari  sejumlah  wajah  kanonik  dan  dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  klasifikasi  bentuk-bentuk wajah.(Rahayu, dkk., 2019).
Metode Fisherface dikembangkan oleh Peter N. Belhumeur, João P. Hespana dan David J. Kreigman pada  tahun  1997  untuk  mengatasi  kelemahan  metode  Eigenface,  khususnya  untuk  citra  dalam  variasi pencahayaan dan ekspresi wajah. Objek dariklasifikasi bentuk wajah ini adalah pola wajah dengan empat (4) klasifikasi pola wajah yaitu bentuk wajah panjang, persegi, oval dan bulat. Sampel yang diambil dalam studi kasus ini hanya beberapa bentuk wajah laki- laki.Klasifikasi pola wajah ini hanya terfokus pada wajah bagian depan dan tanpa terhalang objek lain. Sehingga menghasilkan kesimpulan bentuk wajah panjang, persegi, oval dan bulat atau tidaknya wanita tersebut pada proses pengujian melalui sistem. (Agus Harjoko, dkk., 2018)

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Citra
Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran),  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek.  Citra  sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan. (Kadir Abdul. 2013). Agar dapat diolah dengan menggunakan komputer digital, maka suatu  citra  harus  direpresentasikan  secara  numerik  dengan  nilai-nilai  diskrit.  Proses  representasi  citra kontinu menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi. Citra digital adalah hasil proses digitalisasi.
Citra ada dua macam, yaitu citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit dihasilkan melalui proses  digitalisasi  terhadap  citra  kontinu.  Beberapa  sistem  optik  dilengkapi  dengan  fungsi  digitalisasi sehingga ia mampu menghasilkan citra diskrit, misalnya kamera digital dan scanner. Citra diskrit disebut juga citra digital. Komputer digital yang umum dipakai saat ini hanya dapat mengolah citra digital.  Citra yang akan diolah dalam penelitian ini adalah citra digital.
Suatu citra digital mempunyai fungsi dua dimensi f(x,y) yang memiliki ukuran M baris  dan N kolom dimana x dan y adalah koordinat pada bidang dwimatra dan f(x,y) adalah intensitas cahaya (brightness) atau amplitudo atau derajat keabuan (grey level). Citra digital merupakan suatu matriks dimana indeks baris dan  kolomnya  menyatakan  suatu  titik  pada  citra  tersebut  dan  elemen  matriksnya  (yang  disebut  sebagai elemen gambar atau pixel) menyatakan nilai derajat keabuan pada titik tersebut. Citra digital berukuran N x M (tinggi = N, lebar = M) dinyatakan dengan matriks N x M. Bentuk matriks citra digital dapat dilihat pada gambar 2.1.

## Gambar 1. Representasi Citra Digital 2 Dimensi
Citra digital pada umumnya berbentuk empat persegi panjang dengan dimensi ukurannya tinggi x lebar. Dimensi  citra  digital  berisi  blok-blok  kecil  yang  berupa  elemen  gambar  yang  disebut  pixel.  Pixel-pixel tersebut  memuat  informasi  warna  yang  menyusun  suatu  citra.  Untuk  menunjukkan  tingkat  pencahayaan pixel, digunakan bilangan bulat yang besarnya 8 bit (1 byte) untuk setiap pixelnya, dengan rentang antara 0-255,  dimana  0  untuk  warna  hitam,  255  untuk  warna  putih,  dan  tingkat  keabuan  ditandai  dengan  nilai antara 0-255.

## 2.2 Metode Fisherface
Metode Fisherface dikembangkan oleh Peter N. Belhumeur, João P. Hespana dan David J. Kreigman pada  tahun  1997  untuk  mengatasi  kelemahan  metode  Eigenface,  khususnya  untuk  citra  dalam  variasi pencahayaan dan ekspresi wajah. Metode ini mentransformasikan vektor dari ruang citra berdimensi-n ke ruang citra berdimensi-m dengan m < n 2.
Dasar dari metode Fisherface ini adalah Fisher's Linear Discriminant (FLD). FLD ditemukan oleh Robert Fisher pada tahun 1936 untuk klasifikasi taksonomi dan menjadi salah satu teknik yang banyak digunakan dalam  pengenalan  pola  (pattern  recognition).  FLD  merupakan  salah  satu  contoh  metode  class  specific, karena  metode  ini  berusaha  untuk  membentuk  jarak  (scatter)  antar  kelas  dan  intra  kelas  sehingga  dapat menghasilkan klasifikasi yang lebih baik.
Face recognition atau pengenalan wajah adalah salah satu teknik identifikasi teknologi biometrik dengan menggunakan wajah individu yang bersangkutan sebagai parameter utamanya. Secara garis besar proses pengenalan wajah terdiri dari tiga proses utama (Riko arlando S., 207). yaitu: 1. Deteksi wajah (face detection).
2. Ektraksi ciri/wajah (face/feature extraction).
3. Pengenalan wajah (face recognition).
Secara umum, teknik dan metode dalam pengenalan wajah dapat dikelompokan ke dalam tiga pendekatan berdasarkan data yang dibutuhkannya  yaitu:
1. Pendekatan  holistik.  Pada  pendekatan  holistik,  seluruh  bagian  atau  ciriciri  global  wajah  digunakan sebagai data masukan untuk pengenalan wajah.
Contoh: eigenface, fisherface,nearest feature line (NFL), dan support vector machine (SVM).
2. Pendekatan  feature-based.  Pada  pendekatan  feature-based,  wajah  terbagi  berdasarkan  ciri-ciri  lokal wajah seperti hidung, mulut, mata, dan lainnya yang kemudian digunakan sebagai data masukan. Contoh : Hidden Markov Model dan Dynamic Link Architecture.
3. Pendekatan hybrid. Pendekatan hybrid menggunakan seluruh bagian wajah dan ciri-ciri lokal wajah sebagai data masukan.
Contoh : modular eigenfacedan hybrid local feature

## 2.3 Pengenalan Bentuk Wajah
Wajah merupakan bagian depan dari kepala yang meliputi: daerah dari dahi hingga dagu, termasuk juga alis,  mata,  hidung,  pipi, mulut, bibir, gigi dan kulit. Wajah digunakan  untuk menunjukkan sikap seseorang terhadap  ekspresi  wajah,  penampilan,  serta  identitas  dari  seseorang  dan  tidak  ada  satu  pun  wajah    yang sama  atau  serupa  mutlak,  bahkan  pada  manusia kembar  sekalipun. Wajah sebagai objek dua dimensi
digambarkan dengan berbagai macam illuminasi, pose dan ekspresi wajah untuk diidentifikasi berdasarkan citra dua dimensi dari wajah tersebut. Oleh sebab itu dengan melihat wajah, manusia dapat mengenali atau mengidentifikasi  seseorang  dengan  mudah.  Manusia  memiliki  bentuk  wajah  yang  berbeda-beda  yaitu (Yesicca S, dkk., 2018)
1. Bentuk Wajah Panjang Wajah panjang (kadang disebut "persegi panjang") ukurannya lebih panjang dari pada lebar wajah. Wajah ini memiliki ukuran yang hampir sama pada pipi, dahi, dan rahang.

## Gambar 2. Bentuk Wajah Panjang
2. Bentuk Wajah Persegi
Bentuk  wajah  persegi  kira-kira  mempunyai  panjang  dan  lebar  yang  sama,  antara  pipi  dan panjangnya  kira-kira  berbeda  2,5  sampai  5  cm.  Selain  itu,  ukuran  pipi,  dahi,  dan  rahang  wajah  persegi hampir sama,
sisi wajah atas dan bawah hampir lurus. Rahang wajah persegi pasti mempunyai sudut yang jelas dan tajam pada bagiannya yang terlebar.

## Gambar 3. Bentuk Wajah Persegi

## 3. Bentuk Wajah Oval
Wajah oval adalah bentuk wajah proporsional mirip dengan bentuk telur terbalik. Lebih panjang dari pada lebarnya, dengan dahi lebih lebar dari pada rahang dan dagu yang halus membulat.

## Gambar 4. Bentuk Wajah Oval

## 4. Bentuk Wajah Bulat
Wajah bulat seperti wajah persegi, kira-kira sama lebar dan panjangnya. Tetapi, wajah ini memiliki dahi yang relatif kecil dan garis rahang kecil yang melengkung. Bila selisih ukuran "pipi" dan "panjang" sekitar 2,5 cm, ukuran dahi lebih kecil dari ukuran pipi, dan rahang hampir tidak mempunyai sudut tajam seperti pada wajah persegi, maka Anda mempunyai wajah bulat.
Gambar 5. Bentuk Wajah Bulat

## 3. METODE PENELITIAN

## 4. PEMBAHASAN
Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Setelah merencanakan penelitian, yang dilakukan terlebih dahulu adalah mengumpulkan referensi tentang  Fisherface.  Pengolahan  Citra  serta  data  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan  aplikasi.  Data  yang digunakan dalam penelitian berupa data yang diambil melalui kamera yang tersedia didalam sistem. Data atau sampel berupa gambar bentuk wajah dari orang-orang yang berbeda- beda.
Tabel 1. Tabel Rincian Sampel Bentuk Wajah
Sampel Pelatihan Bentuk Wajah Panjang Persegi Oval Bulat Total Sampel
4
2. Skema Sistem
Skema sistem pengenalan pola yang dibangun dalam penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Skema Sistem Secara Keseluruhan
Keterangan bentuk wajah hasil pengenalan :
Panjang  Persegi    Oval        Bulat
Gambar 8. Wajah Hasil Pengenalan
Adapun  tahapan  yang  dilakukan  setelah  sistem  menerima  input  adalah  tahapan  grey-scale, deteksitepi, thersholding dan uji pengenalan bentuk wajah melalui Fisherface. Pada tahap pre-processing, citra  sumber  yang  menjadi  inputan  berformat  file.bmp.  Pada  proses  utama,  komputasi  menggunakan Fisherface.
3. Unjuk Kerja Sistem
Pengukuran unjuk kerja sistem dilakukan berdasarkan pengukuran seluruh data pengujian berdasarkan spesifikasi  atau  pengenalan  tertentu  yang  dikolerasikan  dengan  jumlah  data  pelatihan  yang  digunakan. Beberapa hasil pengukuran unjuk kerja sistem terhadap pengujian pada pola mata dipresentasikan sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Unjuk Sistem Bentuk Wajah No Sample Bentuk Wajah Citra Bentuk Wajah Pengujian True Rate False Rate persentase 1 Panjang 8 5 3 63% 2 Persegi 8 4 4 50% 3 Oval 8 3 5 38% 4 Bulat 8 8 0 100% Jumlah 32 20 12
Persentase Fisherface
Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Fisherface memiliki detection true rate berkisar 63 % dan detection false rate berkisar 38 %. Gambar berikut menunjukkan grafik hasil unjuk kerja sistem.

## Gambar 9. Grafik Pengenalan Wajah
Berdasarkan grafik diatas maka dapat disimpulkan bahwa sistem tidak mampu mengenal bentuk wajah sepenuhnya,  dengan  menggunakan  metode  Fisherface.  Hasil  Fisherface  pengukuran  unjuk  kerja  sistem pengenalan bentuk wajah sebagai berikut:
1. Pada citra wajah yang memuat bentuk panjang, sistem pengenalan memiliki tingkat keakuratan sebesar 63%. Pada citra wajah yang memuat bentuk persegi, sistem pengenalan memiliki tingkat keakuratan sebesar 50%.
2. Pada citra wajah yang memuat bentuk oval, sistem pengenalan memiliki tingkat keakuratan paling rendah sebesar 38%.
3. Pada  citra  wajah  yang  memuat  bentuk  bulat,  sistem  pengenalan  memiliki  tingkat keakuratan paling tinggi sebesar 100%.

## 5. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Setelah  menyelesaikan  penelitian  serta  penulisan  tugas  akhir,  berdasarkan  uraian-uraian  yang  telah dijabarkan  pada  laporan  hasil  penelitian  dan  penulisan  tugas  akhir  ini,  penulis  mengambil  kesimpulan sebagai berikut :
1. Keakuratan sistem ini tidak dipengaruhi oleh banyak atau sedikitnya jumlah sampel yang diambil, baik pada saat proses pelatihan serta proses pengujian dilakukan.
2. Tingkat keberhasilan pengujian pada sistem ini tidak hanya didukung oleh peforma sampel bentuk wajah panjang, persegi, oval dan bulat saja, tetapi juga dipengaruhi oleh latar belakang pada saat pengujian dilakukan
3. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  pengenalan  bentuk  wajah  manusia  menggunakan metode Fisherface memiliki detection rate berkisar dari 65% dan detection false rate 38%.
4. Keunggulan metode Fisherface adalah pada penerapan metode yang lebih sederhana dan kompleks dengan tingkat keakurasian yang tinggi.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  di  berikan  dalam  penelitian  ini  adalah  agar  nantinya  aplikasi  pengenalan wajah sudah terintegrasi dengan alat  berupa hadware yang terdapat sensor untuk menangkap citra wajah Menggunakan Metode Fisherface.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agus Harjoko, dan Nyoman tri anindiaputri. 2018 pengenalan wajah berbasis mobile menggunakan fisherface dan distance classifier. Vol 7, No 1 April 2018
[2] Yessica Siagian , Khairil Anwar, Jeperson Hutahaean 2018. Pengenalan wajah pada sistem absensi  secara realtime dengan metode wavelet Hal 4
[3] D.  Ermawati  dan  H.  Lutfi.  2015.  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penerapan  Sistem Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web  (Studi  kasus  di  IKPIA  Perbanas). J.  Akunt.  dan Audit. 3 (1), 1– 17.
[4] Putra Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Penerbit Andi. Yogyakarta.
[5] Hermawati, Fajar Astuti. 2013. Pengolahan Citra Digital. Penerbit Andi. Yogyakarta.
[6] Achmad.  Dkk.  2013.  Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan  Delphi.  Penerbit  Andi. Yogyakarta.
[7] Kurniawan,  Dwi  ely.  2012.  RancangBangun  Sistem  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Filter Gabor. Program Magister Sistem Informasi. Universitas DiPonogoro, Semarang.
[8] Widiyanto  Rebli.  2013.  Analisis  dan  Implementasi  Algoritma  Fisherface  Pada  Sistem Pengenalan  Wajah  Untuk  Keamanan  Handphone  Berbasis  Android.  Program  Sarjana  Teknik Informatika.  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  Dan  Komputer  AMIKOM  Yogyakarta, Yogyakarta.
[9] Tri mulyono. Dkk. 2012. Sistem Pengenalan Wajah Dengan Metode EigenFface Dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Vol. 15, No. 1, Januari 2012.
[10] Sinurat  Sinar.  2014.  Analisa  Sistem  Pengenalan  Wajah  Berbentuk  Citra  Digital  Dengan Algoritma Principal Components Analysis. Vol. III, No. 1, Mei 2014.