JUTIS Vol. 6 No. 2 Bulan Nopember 2018                                                                      p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Metode Eigenface / Principle Component Analysis (PCA) Untuk Identifikasi Wajah Manusia

## Muhammad Khoirul Anam
Jurusan Teknik Informatika TI Universitas Islam Syekh-Yusuf Jln. Maulana Yusuf No 10 – Babakan  Kota Tangerang
e-mail : mkanam@unis.ac.id
Intisari  — Identifikasi  wajah  adalah  mencocokkan  gambar  masukan  dengan  gambar  yang  ada  pada  suatu  database  dan mencari gambar wajah yang sesuai dengan gambar masukan . Beberapa cara untuk identifikasi objek dan grafika komputer didasarkan  secara  langsung  pada  gambar-gambar  tanpa  penggunaan  model  3D.  Karena  ukuran  piksel  hasil  perubahan berukuran  besar  kemudian  dilakukan  pengurangan  ukuran  dengan  menggunakan  analisis  komponen  utama  yang  juga dikenal  dengan  metode  eigenfaces.  Setelah  gambar training diolah  selanjutnya  akan  dicari  nilai  rata-ratanya.  Dengan penghitungan  dari  sampel training set  akan  diperoleh  eigenfaces  dengan  nilai  tertinggi.  Gambar  untuk  pengujian  berupa gambar  wajah  dan  bukan  wajah  yang  sebagian  merupakan  data  gambar training ,  jumlah  gambar  uji  sebanyak  5  gambar yang terdiri dari 3 gambar wajah dan 2 gambar bukan wajah. Pengukuran jarak Euclid akan mendapatkan nilai minimum dan maksimum, sehingga mendapat hasil yaitu wajah yang dikenali dan tidak dikenali. Dari hasil percobaan didapatkan hasil bahwa persentase keakuratan identifikasi wajah menggunakan Eigenfaces , menunjukkan hasil yang memuaskan. Kata kunci — Eigenfaces , Identifikasi Wajah, Gambar, Wajah, Principal Component Analysis (PCA).
Abstract — Face recognition is to compare the input image with a face database and find the face that best fits the image input. Some  approaches  to  object  recognition  and  computer  graphics  are  based  directly  on  images  without  the  use  of  3D  models. Because  the  dimensions  of  the  pixel  that  are  transformed  are  large  and  then  dimensional  reduction  is  carried  out  using  the principal component analysis (Principal Component Analysis), also known as the eigenfaces method. After the training image is processed, the average value will be searched. With the calculation of the training set sample, the highest value eigenfaces will be obtained. The image for testing is in the form of a face image and not a face which is partly a training image data,  the number of test data is 5 images consisting of 3 face images and 2 images instead of faces. Euclid (Euclidean Distance) distance measurement will produce maximum and minimum values, so that output can be obtained in the form of a recognizable and unrecognized face. From the results of the study it was found that the percentage of face recognition accuracy in the optimum configuration of eigenfaces showed satisfactory results.
Keywords - Eigenfaces, Face Recognition, Image, Face, Principal Component Analysis (PCA).

## I. P ENDAHULUAN
Identifikasi  wajah (face  recognition) saat  ini menjadi suatu aplikasi di banyak penelitian pada bidang  komputer.  Identifikasi  wajah  adalah mencocokkan  gambar  wajah  masukan  dengan gambar yang ada pada suatu database wajah dan mencari  wajah  yang  sesuai  dengan  gambar masukkan.    Identifikasi  wajah  merupakan  suatu pekerjaan  yang  kompleks  hal  ini  disebabkan banyak  kemungkinan  variasi  dari    subyek  yang sama  pada  kondisi  yang  berbeda  beda,  seperti pencahayaan  dan  ekspresi  muka,  bentuk  muka dan  bentuk  kepala  serta  rambut  secara  tiga- dimensi [1].
Identifikasi wajah merupakan suatu identifikasi pola yang khusus untuk kasus wajah. Ini  dapat  dijelaskan  sebagai  pengelompokan suatu  wajah  apakah  dikenali  atau  tidak  dikenali, dimana  setelah  dicocokkan  kemudian  disimpan secara terpisah. Beberapa cara untuk identifikasi obyek  dan  grafika  komputer  didasarkan  secara langsung pada gambar-gambar tanpa penggunaan  model  3D.  Banyak  dari  teknik  ini tergantung  pada  suatu  representasi  gambar  yang membentuk  suatu  struktur  ruang  vektor,  dan dalam  prinsip  ini  memerlukan  korespondensi yang padat.
Eigenfaces adalah  salah  satu  teknik  algoritma identifikasi  wajah  yang  banyak  digunakan  [2]. Eigenvector yang  pertama  diperoleh  dari  suatu
JUTIS Vol. 6 No. 2 Bulan Nopember 2018                                                                      p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
kumpulan  bentuk  gambar training representasi dasar  dalam  pendekatan  tersebut. Eigenfaces , membayangankan gambar ke dalam eigenvector , digunakan  untuk  pengelompokan  fitur-fitur. Pada  tahap  pengujian,  gambar  tak  berlabel (probe) dibayangankan ke dalam basis
eigenvector dan  dicocokkan  dengan  gambar training dalam  ruang  gambar  yang  baru.  Untuk model  identifikasi  ekspresi  wajah  digunakan teknik  PCA  [3].  Contoh  yang  baik  dari  suatu algoritma  umum (holistic) adalah  dengan menggunakan  teknik eigenfaces klasik.  Untuk memungkinkan    menurunkan  jumlah  ukuran yang berkaitan dengan gambar wajah dan hal ini mampu  untuk  menekan  biaya  komputasi  secara signifikan  digunakan  representasi eigenfaces . Gambar  wajah  ini  juga  dapat  disimpan  setahap demi  setahap  dengan  menggabungkan  gambar objek  wajah  baru  kedalam  ruang  eigen  yang telah  dibentuk  berdasarkan  sekumpulan  gambar wajah awal.
Bayangan  ruang  eigen (eigenspace) juga dikenal sebagai Karhunen-Loeve (KL) atau  juga dinamakan dengan Principal Component Analysis (PCA). Algoritma eigenface
memanfaatkan Principal  Component  Analysis (PCA)  untuk  mengurangi  ukurannya  guna menemukan vector-vektor yang mempunyai nilai terbaik  untuk  distribusi  gambar  wajah  didalam ruang gambar masukan. Vektor ini mendefinsikan  sub  ruang  dari  gambar-gambar wajah  dan  sub  ruang  tersebut  disebut  ruang wajah.  Semua  wajah-wajah  dalam  kumpulan training  dibayangankan  ke  dalam  ruang  wajah untuk  menemukan  suatu  kumpulan  nilai-nilai yang  menjelaskan  keterlibatan  dari  tiap  vector dalam  ruang  wajah.  Untuk  identifikasi  suatu gambar  uji,  membutuhkan  bayangan  suatu gambar ke dalam ruang wajah untuk menentukan korespondensi  kumpulan  nilai-nilai.  Dengan membandingkan  kumpulan  bobot-bobot  wajah dalam  training  set,  Pengujian  gambar  dapat diidentifikasi.  Prosedur  kunci  dalam  PCA didasarkan  pada  tranformasi Karhumen-  Loeve . Jika  elemen-elemen  gambar  dianggap  sebagai
variable-variabel  acak,  gambar  mungkin  dilihat sebagai  sample  suatu  proses  stokastik.  Contoh 2D PCA ditampilkan dalam Gambar 1. Principle Component pertama menyediakan suatu penurunan  ukuran  secara  liner  optimal  dari  2D ke 1D.

## Gambar 1. PCA Kumpulan Titik Dua Dimensi
Ide  utama  P rincipal  Component  Analysis adalah  menemukan  vektor  dengan  nilai  terbaik untuk  penyaluran  gambar  wajah  dalam  seluruh ruang  gambar.  Vektor-vektor  ini  menjelaskan sub  ruang  gambar  wajah  atau  biasa  disebut dengan  nama  ruang  wajah.  Tiap  vektor  dengan panjang  N2,  mendsikripsikan  gambar  dengan ukuran N x N, yang merupakan suatu kombinasi linier dari gambar wajah asli [4, 5].
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai identifikasi  wajah  dengan  menggunakan  suatu representasi  ruang  vektor  yang  dinamakan dengan Eigenfaces / Principal  Component Analysis (PCA).

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Subjek  penelitian  ini  adalah  membuat aplikasi  untuk  identifikasi  wajah  manusia menggunakan  metode Principal  Component Analysis (PCA).  Data  dalam  penelitian  ini menggunakan  data  gambar  sampel  wajah manusia  berupa  file  gambar  berekstensi  *.bmp, *.jpg dan yang telah diolah terlebih dahulu untuk menghasilkan gambar yang lebih baik dan untuk memudahkan  pembacaan  data  dalam  aplikasi identifikasi wajah.
JUTIS Vol. 6 No. 2 Bulan Nopember 2018                                                                      p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Dengan  merepresentasikan  wajah  kedalam bentuk  piksel (pixel-based  models) adalah Metode  yang  digunakan  untuk  merubah  gambar tersebut.  Metode  ini  merubah  gambar  wajah kedalam  piksel-piksel  [6].  Karena  ukuran  hasil perubahan  tersebut  berukuran  besar  kemudian dilakukan pengurangan ukuran dengan menggunakan  analisis  komponen  utama  [7]. Selanjutnya  hasil  tersebut  digunakan  untuk identifikasi  dalam  hal  ini  adalah  identifikasi wajah.
Prosedur yang dilakukan dalam penelitian ini ditunjukkan  dalam  bentuk  diagram  alir  pada Gambar 2 :
Gambar 2 Diagram alir algoritma identifikasi wajah

## Langkah Perhitungan Eigenface :[6]
1. Langkah  pertama  adalah  menyiapkan  data dengan  membuat  suatu  himpunan  S  yang terdiri dari seluruh training image, (Γ1, Γ2, …, ΓM) S = (Γ1, Γ2, …, ΓM) (1)
2. Langkah  kedua  adalah  ambil  nilai  tengah atau mean (Ψ) Ψ = (2)
3. Langkah  ketiga  kemudian  cari  selisih  (Ф) antara nilai training image (Γi) dengan nilai tengah (Ψ)
(3)
4. Langkah  keempat  adalah  menghitung  nilai matriks kovarian (C)
5. Langkah kelima menghitung eigenvalue (λ) dan  eigenvector  (v)  dari  matriks  kovarian (C)
6. Langkah  keenam,  setelah  eigenvector  (v) diperoleh, maka eigenfalue (µ) dapat dicari dengan :

## Tahapan Identifikasi Wajah :
1. Sebuah  gambar  wajah  baru  atau test  face (Γnew) akan dicoba untuk dikenali, pertama terapkan  cara  pada  tahapan  pertama perhitungan eigenface untuk  mendapatkan nilai eigen dari gambar tersebut.
2. Gunakan  metode euclidean distance untuk mencari  jarak  terpendek  antara  nilai  eigen dan training  image dalam  database  dengan nilai eigen dari image test face

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Gambar  sampel  wajah  dan  bukan  wajah  akan diterima  aplikasi  sebagai  masukan. Training set wajah  yang  telah  diubah  ke  dalam  matriks digunakan  sebagai  data  training  input  dalam aplikasi  ini,  kemudian  diolah  dengan  metode eigenfaces , sesuai dengan variabel-variabel yang
JUTIS Vol. 6 No. 2 Bulan Nopember 2018                                                                      p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
ditentukan  sebelumnya.  File-file  gambar  yang bukan  dari  gambar training digunakan  untuk pengujian. Jumlah gambar untuk training adalah 15 gambar, sedangkan gambar ujinya sebanyak 5 buah  gambar,  yaitu  gambar  wajah  dikenali  2 buah,  gambar  wajah  tidak  dikenali  1  buah  dan gambar bukan wajah 2 buah
Saat  scribt  matlab  di  run  maka  akan  tampil Hasil kumpulan  gambar trainingnya ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Wajah training
Gambar 4. Normalisasi Training wajah
Gambar 5. Eigenfaces wajah
Setelah  itu  akan  muncul  tampilan  command window pada matlab seperti gambar 6.

## Gambar 6. Command view input wajah test
Pertama  kita  inputkan  gambar  wajah yang dikenal oleh database, lalu kita amati jarak euclideanya.  Jarak  ini  memberi  tahu  seberapa dekat  gambar  input  dengan  gambar  training. Berdasarkan  jarak  ini  kita  dapat  membuat keputusan  apakah  wajah  adalah  wajah  dikenal, wajah  tidak  dikenal  atau  sama  sekali  bukan wajah.
Dua  gambar  pertama  kita  masukkan gambar yang dikenali oleh gambar training.
JUTIS Vol. 6 No. 2 Bulan Nopember 2018                                                                      p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Gambar 7. Identifikasi Wajah yang dikenali (1)
Gambar 8. Bobot gambar uji dan Jarak Euclidean Knowen Face (1) MaximumValue = 6.6245e+04 MinimumValue = 6.2268e+04
Ini  adalah  gambar  kedua  yang  dikenali  oleh database wajah training
Gambar 9. Identifikasi Wajah yang dikenali (2)
Gambar 10.  Bobot gambar uji dan Jarak Euclidean Knowen Face(2) MaximumValue = 7.7626e+04 MinimumValue = 6.6407e+04
Selanjutnya  kita  lakukan  percobaan  dengan menggunakan  wajah  input  yang  tidak  dikenali oleh  database  wajah  training  seperti  gambar  11 dan kita amati jarak eucledianya.
Gambar 11. Identifikasi Wajah yang tidak dikenali
JUTIS Vol. 6 No. 2 Bulan Nopember 2018                                                                      p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Gambar 12. Bobot gambar uji dan Jarak Euclidean Unknowen Face MaximumValue =  6.6913e+04 MinimumValue =   6.0835e+04
Selanjutnya  kita  akan  melakukan  dua  kali percobaan  dengan  menginput  gambar  selain wajah, dan kitaamati jarak eucledianya.
Gambar 13. Identifikasi Wajah dengan input bukan wajah (1)
Gambar 14. Bobot gambar uji dan Jarak Euclidean input bukan wajah
(1)
MaximumValue = 8.1548e+04
MinimumValue =  7.0312e+04
Gambar 15. Identifikasi Wajah dengan input bukan wajah (2)
Gambar 16. Bobot gambar uji dan Jarak Euclidean input bukan wajah
(2)
MaximumValue = 8.0834e+04 MinimumValue = 7.1609e+04 Sistem identifikasi wajah telah diuji menggunakan  satu  kumpulan  gambar  wajah yang diambil dari beberapa sumber. Semua data gambar training dan  data  gambar  pengujian berintensitas  warna grayscale dengan  ukuran piksel 472x472 dan berekstensi .bmp. Kumpulan training  data  set  wajah  terdiri  dari  15  gambar wajah  (M=15).  Setelah  gambar  training  diolah kemudian  akan  didapat  nilai  rata-ratanya. Diperoleh eigenfaces dengan  nilai  tertinggi setelah  dilakukan  penghitungan  dari  sampel training  set.  Kegunaan  dari  eigenfaces  dapat ditentukan dari nilai eigen.
Pengukuran jarak Euclidean dapat
menunjukkan  nilai  minimum  dan  maksimum,
JUTIS Vol. 6 No. 2 Bulan Nopember 2018                                                                      p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
sehingga  keluaran  berupa  wajah  yang  dikenali atau  tidak  dikenali  adalah  menjadi  hasil  yang diperoleh.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa eigenfaces dapat  dimanfaakan  untuk  melakukan identifikasi  wajah  pada  gambar  digital  dengan lebih sederhana dan cepat.
Jarak  euclidean  pada  saat  pengujian  dengan wajah  nilai  maksimum  dan  minimumnya berkisar  daiantara  6.0000e+04  yang  artinya  di representasikan  dengan  wajah,  walaupun  wajah input tidak dikenali oleh database wajah training. Sedangkan saat pengujian menggunakan  gambar input  bukan  wajah,  didapatkan  jarak  Euclidean nilai  maksimun  dan  minimumnya  mencapai 8.034e+04 yang artinya direpresentasikan bukan wajah.
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  salah  satu  metode  identifikasi  wajah manusia yang bagus adalah dengan
menggunakan  metode principle  component analysis .
R EFERENSI [1] Fadlil,  A.,  Ikhsan  H.  dan  Sunardin,  2008,  Sistem  Identifikasi Wajah  Secara  Realtime  Menggunakan  Algoritma  Jaringan  Syaraf Tiruan,  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  2008 (SNATI 2008) ISSN: 1907-5022, Yogyakarta.
[2] Nugroho,  S.  dan  Agus,  H.,  2005,  Penerapan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Untuk  Mendeteksi  Posisi  Wajah  Manusia  Pada  Gambar Digital,  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  2005 (SNATI 2005) ISBN: 979-756-061-6, Yogyakarta.
[3] H. F. Ng, 2006, Pose-Invariant Face Recognition Security System, Asian  Journal  of  Health  and  Information  Sciences,  Vol.  1,  No.  1, pp. 101-111
[4] Piarsa,  I.N.  dan  Riza  H.,  2010,  Sistem  Verifikasi  Online Menggunakan  Biometrika  Wajah,  Seminar  Nasional  Teknologi Vol. 9 No.1 Januari-Juni 2010, Bali.
[5] Turk,  M.  and  A.  Pentland,  A.,  1991,  Eigenfaces  for  Recognition,
Journal of Cognitive Neurosicence, 3(1), 71-86.
[6] Zayuman, H., Imam S. dan Isnanto, R.R., 2008, Identifikasi Wajah Manusia  Menggunakan  Analisis  Komponen  Utama  (PCA)  dan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan-Balik, Skripsi, Jurusan Teknik Elektro FT UNDIP, Semarang
[7] Akalin,  V.,  2003,  Face  Recognition  Using  Eigenfaces  and  Neural Networks,  Thesis,  The  Graduate  School  of  Natural  and  Applied Sciences of The Middle East Techinical University.