Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering (JJEEE)

## Klasifikasi Usia Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network dan Gabor Filter
Sudirman Melangi Prodi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia oedhie.lidya@gmail.com
Diterima      : Juni 2020 Disetujui     : Juli 2020 Dipublikasi : Juli 2020
Abstrak—Pengklasifikasian kelompok usia dibangun berdasarkan  ciri-ciri  dari  fitur  wajah.  klasifikasi  usia berdasarkan citra wajah perlu dilakukan dengan lebih akurat agar  dapat  berguna  dalam  sistem  pengenalan  usia  manusia. Beberapa  kesulitan  dalam  pengenalan  wajah  yang  sering muncul  karena  variabilitas  wajah  seperti  ekspresi,  penuaan, variasi  kumis  dan  sebagainya.  Metode  filter  gabor  dikenal sebagai  detektor  ciri  yang  sukses  serta  memiliki  kemampuan mengeliminasi parameter variabilitas wajah yang pada metode lainnya  sering  menggangggu  dalam  proses  pengenalan. Dengan  menggunakan  metode Gabor  filter yang  terbukti handal digunakan untuk memecahkan masalah agar pengenalan  usia  berdasarkan  wajah  dapat  dilakukan  dengan lebih akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Gabor  Filter dan Artificial  Neural  Network pada masalah  pengenalan  usia  berdasarkan  citra  wajah  berhasil mendapatkan akurasi yaitu sebesar 83% dengan menggunakan  pengujian  Confusion  Matrix.  Dengan  demikian penerapan  metode Gabor  Filter dan Artificial  Neural  Network pada masalah pengenalan usia berdasarkan citra wajah cukup akurat, dan dapat diimplementasikan.
Kata kunci: Klasifikasi Usia, Wajah, ANN, Gabor Filter.
Abstract—  Classification  of  age  groups  is  built  on  the characteristics  of  facial  features.  Age  classifications  based  on facial  images  need  to  be  done  more  accurately  in  order  to  be useful in the human age recognition system. Some difficulties in facial recognition that often arise due to facial variability such as expression,  aging,  mustache  variations  and  so  on.  Gabor  filter method  is  known  as  a  successful  feature  detector  and  has  the ability  to  eliminate  facial  variability  parameters  which  in  other methods  often interfere  in  the  recognition process.  By  using  the Gabor  filter  method  which  is  proven  to  be  reliable  it  is  used  to solve  problems  so  that  face  recognition  based  on  faces  can  be done more accurately. The results showed that the application of the  Gabor  Filter  and  Artificial  Neural  Network  method  on  the problem of age recognition based on face images managed to get an  accuracy  of  83%  using  the  Confusion  Matrix  test.  Thus  the application  of  the  Gabor  Filter  and  Artificial  Neural  Network method to the problem of age recognition based on face images is quite accurate, and can be implemented.
Keywords: Age Classification, Face, ANN, Gabor Filter

## I. PENDAHULUAN
Beberapa  tahun  terakhir  ini  banyak  yang  mengakses konten  dewasa.  Berdasarkan  berita  yang  dilansir  oleh jawapos.com, Indonesia menunjukan  ranking kedua pengakses  pornografi  setelah  India  pada  tahun  2015  dan 2016.  Sekitar  74  persen  adalah  generasi  muda,  selebihnya generasi  tua  [1].  Dari  data  di  atas  menunjukan  jumlah pengakses  konten  dewasa  didominasi  oleh  anak  di  bawah umur.  Untuk  meminimalisir  hal  itu  dibutuhkan  teknologi yang  dapat  mengklasifikasikan  usia  seseorang  agar  bisa diimplementasikan  dalam  melakukan filtering pengakses konten  dewasa.    Usia  seseorang  bisa  diprediksi  dari  wajah [2].
Wajah  memiliki  struktur  yang  sangat  kompleks  dan memiliki  karakteristik  masing-masing.  Dari  karakteristik tersebut, wajah manusia menyimpan informasi penting yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  gender,  ras,  usia,  dll [3].  Masing-masing  tahap  usia  perkembangan  manusia dikelompokkan  menjadi  empat,  yaitu  anak-anak,  ramaja, dewasa  dan  lansia  [3].  Seiring  bertambahnya  usia,  wajah manusia  juga  mengalami  perubahan  mendasar  seperti semakin  banyak  kerutan,  perubahan  tulang  pipi  dan  jarak antar ciri utama wajah seperti mata, hidung dan mulut [4].
Beberapa kesulitan dalam pengenalan wajah yang sering muncul  karena  variabilitas  wajah  seperti  ekspresi,  penuaan, variasi  kumis  dan  sebagainya  [5].  Terdapat  banyak  metode yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengenalan  wajah. Salah  satu  metode  yang  mampu  menghitung  fitur  vektor dari  sebuah  citra  yaitu  filter  gabor  [5].  Metode  filter  gabor dikenal  sebagai  detektor  ciri  yang  sukses  serta  memiliki kemampuan  mengeliminasi  parameter  variabilitas  wajah yang  pada  metode  lainnya  sering  menggangggu  dalam proses  pengenalan.  Keunggulan  filter  gabor  lainnya  yaitu mampu  merepresentasikan  citra  ke  dalam  skala  orientasi
sudut dan frekuensi, sehingga ekstraksi ciri yang dihasilkan akan lebih merepresentasikan citra wajah yang diekstrak [5].
Adapun  metode  lain  yang  dapat  digunakan  untuk klasifikasi  adalah  algoritma artificial  neural  network (ANN).  ANN  merupakan  salah  satu  sistem  yang  didesain dengan  menirukan  cara  kerja  otak  manuasia  dalam menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  melakukan  proses belajar  melalui  perubahan  bobot  sinapsisnya  [6].  ANN memilki keunggulan seperti kemampuan belajar, komputasi paralel,  kemampuan  untuk  memodelkan  fungsi non  linier dan sifat fault tolerance [6].
Berikut ini beberapa penelitian terdahulu yang dijadikan sebagai referensi:
“Klasifikasi  Kelompok  Umur  Manusia  Berdasarkan Analisis  Dimensi  Fraktal  Box  Counting  Dari  Citra  Wajah Dengan  Deteksi  Tepi  Canny”.  Nilai  akurasi  paling  optimal yaitu 98,33% [3].
“Deteksi  Kelompok  Usia  Manusia  Berdasarkan  Fitur Wajah  menggunakan  Filter  Gabor  2  D”.  Hasil  pegujian diperoleh  akurasi  tertinggi  sebesar  79%  dengan  rata-rata akurasi sebesar 70.00% [4].
“Klasifikasi  Usia  Berdasarkan  Pola  Citra  Wajah Menggunakan Jaringan Saraf  Tiruan  Cascade-Correlation”. akurasi tertinggi yang pernah dicapai adalah 92,78% [5].

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. U SIA
Salah satu informasi yang terkandung pada wajah adalah usia.  Usia  manusia  sebagai  sifat  pribadi  yang  dapat disimpulkan oleh indra penglihatan manusia dengan melihat pola  yang  berbeda  dari  wajah.  Seiring  bertambahnya  usia, wajah  manusia  mengalami  perubahan  mendasar  seperti semakin banyak kerutan-kerutan, perubahan tulang pipi dan jarak antar ciri utama wajah seperti mata, hidung dan mulut [4].
Usia  manusia  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  rentang atau  kelompok  seperti  tabel  1  dimana  masing-masing kelompok  menggambarkan  tahap  pertumbuhan  manusia tersebut.  Salah  satu  pembagian  kelompok  umur  atau kategori  umur  dikeluarkan  oleh  Departemen  Kesehatan  RI (2009) dalam situs resminya yaitu depkes.go.id sebagaimana pada tabel 1 [3]:
Tabel 1. Kategori Usia [3]. No Kategori Usia Usia 1 Massa balita 0  5 tahun
2 Massa Kanak – Kanak  5 – 11 tahun
3 Massa Remaja Awal 12 – 16 tahun
4 Massa Remaja Akhir
17 – 25 tahun
5 Massa Dewasa Awal
26 – 35 tahun
6 Massa Dewasa Akhir
36 – 45 tahun
7 Massa Lansia Awal
46 – 55 tahun 8 Massa Lansia Akhir 56 – 65 tahun 9 Masa Manula 65 – sampai ke atas

## A. Citra
Citra  digital  adalah  sebuah  fungsi  2D,  f(x,y),  yang merupakan  fungsi  intensitas  cahaya,  dimana  nilai  x  dan  y
merupakan  koordinat  spasial  dan  nilai  fungsi  di  setiap  titik (x,y) merupakan tingkat keabuan citra pada titik tersebut [7].
Citra  digital  dinyatakan  dengan  sebuah  matriks  dimana baris  dan  kolomnya  menyatakan  suatu  titik  pada  citra tersebut  dan  elemen  matriksnya  (yang  disebut  sebagai elemen  gambar  atau  piksel)  menyatakan  tingkat  keabuan pada titik tersebut. Matriks dari citra digital berukuran NxM (tinggi x lebar), dimana:
N = jumlah baris 0 < y = N – 1 M = jumlah kolom 0 = x = M – 1 L = derajat keabuan 0 = f(x,y) = L – 1 Berikut ini adalah persamaan 1 matriks dari citra digital:
(    ) [ (    )  (    ) (    )  (    ) (        ) (        )
(        )  (        )   (            )
] ……(1)
Dimana  indeks  baris  (x)  dan  indeks  kolom  (y)  menyatakan suatu koordinat titik pada citra, sedangkan f(x,y) merupakan intensitas (derajat keabuan) pada titik (x,y) [7].

## B. P ENGOLAHAN C ITRA D IGITAL
Pengolahan  citra  digital  adalah  salah  satu  bentuk pemrosesan  informasi  dengan  inputan  berupa  citra  ( image ) dan keluaran  yang juga berupa citra atau dapat juga bagian dari  citra  tersebut.  Tujuan  dari  pemrosesan  ini  adalah memperbaiki  kualitas  citra  agar  mudah  diinterpretasi  oleh manusia atau mesin komputer [7].
Sebuah citra kaya akan informasi, namun seringkali citri yang  kita  miliki  mengalami  penurunan  mutu  (degradasi), misalnya  mengandung  cacat  atau  noise,  warna  terlalu contras, kurang tajam, kabur dan sebagainya tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit diimplemenstasikan karena informasi  yang  disampaikan  oleh  citra  tersebut  menjadi kurang [8].
Operasi-operasi  pada  pengolahan  citra  digital  secara umum dapat diklasifikasikan sebagai berikut [7]: 1. Perbaikan kualitas citra ( image enhancement ), contohnya  perbaikan  kontras  gelap/terang,  penajaman ( sharpening ),  dan  perbaikan  tepian  objek  ( edge enhancement ).
2. Restorasi citra ( image restoration ), contohnya penghilangan kesamaran ( deblurring ).
3. Pemampatan citra ( image compression ).
4. Segmentasi citra ( image segmentation ).
5. Pengorakan citra ( image analysis ), contohnya pendeteksian  tepi  objek  ( edge  enhancement )  dan ekstraksi batas ( boundary ).
6. Rekonstruksi citra ( image recronstruction ).

## C. P ENGENALAN P OLA (P ATTERN R ECOGNITION )
Dalam Computer  Vision , pengenalan  pola (pattern recognition) merupakan tahapan yang dilakukan setelah pengolahan citra ( image  processing )  seperti  yang  di tunjukan Gambar 1 [9] .
Gambar 1. Tahapan Pengenalan Pola [9]

## Selanjutnya  disesuaikan  dengan  prosedur  deteksi  wajah
Viola-Jones mengklasifikasikan  gambar  berdasarkan  pada nilai  fitur  sederhana.  Terdapat  banyak  alasan  untuk menggunakan fitur daripada piksel  secara langsung.  Alasan yang  paling  umum  adalah  bahwa  fitur  dapat  digunakan untuk mengkodekan pengetahuan domain ad-hoc yang sulit dalam  pembelajaran  terhadap  data  latih  yang  terbatas jumlahnya.  Alasan  penting  kedua  untuk  menggunakan  fitur adalah sistem fitur berbasis operasi jauh lebih cepat daripada sistem berbasis pixel [10]

## D. F ILTER G ABOR
Gabor  Filter adalah  filter  linier  yang  digunakan  dalam pengekstrasian  fitur  wajah  sebagai  detektor  ciri. Gabor Filter dikenal  sebagai detektor  ciri  yang  sukses  karena memiliki  kemampuan  menghilangkan  variabilitas yang disebabkan  oleh  iluminasi  kontras  dan  sedikit  pergeseran serta  deformasi citra, output  Gabor  Filter telah  digunakan dengan  sukses  untuk  pengenalan  wajah  [6]. Untuk membangkitkan kernel Gabor digunakan persamaan 2 [6]:
(             )
{ }    *       (                       )+
…………………………………(2) dengan:
i = √
u adalah frekuensi dari gelombang Sinusoidal ө  adalah  Kontrol  terhadap  orientasi  dari  fungsi Gabor σ standar deviasi Gausian Envelope
x,y adalah koordinat dari Gabor Filter
Persamaan  untuk Gabor  Filter 2-D  di  atas  dibentuk dari  dua  komponen,  yaitu Gaussian  envelope dan gelombang Sinusoidal dalam  bentuk  kompleks.  Fungsi Gaussian envelop dari persamaan 2 adalah
(             ) { } ------------------- (3)
Sedangkan  gelombang Sinusoidal pada  persamaan  3 ditunjukkan oleh:
(             )        *       (                       )+ Frekuensi yang digunakan ada lima, yaitu (u = 0, 1, 2, 3, 4) dan Sudut orientasi yang digunakan ada delapan, yaitu (ө = 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7)  sehingga  menghasilkan  40 Gabor Response  (Magnitude  Response, seperti  yang  diperlihatkan pada Gambar 2 Gabor kernel .
Gambar 2. Gabor Kernel [6]
Response yang  dihasilkan  berupa  kumpulan  bilangan real  dan  bilangan  imajiner,  yang  digabungkan  dan menghasilkan bilangan komplek seperti persamaan 4.
√ ------------------- (4)
Setelah  mendapatkan  ciri Gabor maka  dapat  dilakukan ekstraksi ciri. Seleksi ciri memilih informasi kwantitatif dari ciri  yang  ada,  yang  dapat  membedakan  kelas-kelas  obyek secara baik. Ekstraksi ciri mengukur besaran kwantitatif ciri setiap  piksel.  Ekstraksi  ciri  yaitu  salah  satu  ciri  yang  dapat dipilih adalah ciri energi yaitu mencari nilai rata tekstur dari Magnitude  Response ,  yang  didefinisikan  seperti  persamaan 5 berikut [6].
( ) ∑ ∑ | (    )| ………………………. (5) Dimana:
M adalah panjang citra N adalah lebar citra

## E. A RTIFICIAL N EURAL N ETWORK
Artificial  Neural  Network (ANN) adalah  suatu jaringan yang memodelkan sistem saraf otak manusia (yang disebut neuron ) dalam melaksanakan tugas pengenalan pola, khususnya  klasifikasi  [11]. ANN merupakan  salah  satu algortima  komputasi  cerdas  pada  bidang machine  learning . Algoritma  ini  terdistribusi  paralel,  terbuat  dari  unit-unit yang sederhana, dan memiliki kemampuan untuk menyimpan pengetahuan yang diperoleh secara eksperimental  dan  siap  pakai  untuk  berbagai  tujuan  [12]. ANN meniru otak manusia dari sudut:
1. Pengetahuan diperoleh oleh network dari lingkungan, melalui suatu proses pembelajaran.
2. Kekuatan koneksi antar unit yang disebut synaptic weights , berfungsi untuk menyimpan pengetahuan yang telah diperoleh oleh network tersebut.
Pada tahun 1943, Mc. Culloch dan Pitts
memperkenalkan  model  matematika  yang  merupakan penyederhanaan dari struktur sel saraf yang sebenarnya pada persamaan 6 [12].
(∑ ) …………………………………..(6)
Korelasi  antara  ketiga  komponen  pada  persamaan  6 yaitu: Signal x berupa vektor berdimensi n (x1, x2 ,…,xn) y akan mengalami penguatan oleh synapse w (w1, w2 ,…,wn) y.  Selanjutnya  akumulasi  dari  penguatan  tersebut  akan
mengalami  transformasi  oleh  fungsi  aktifasi  f.  Fungsi  f  ini akan  memonitor,  bila  akumulasi  penguatan  signal  itu  telah melebihi  batas  tertentu,  maka  sel neuron yang  semula berada  dalam  kondisi  “0”,  akan  mengeluarkan  signal  “1”. Berdasarkan  nilai output tersebut  (y),  sebuah neuron dapat berada  dalam  dua  status:  “0”  atau  “1”. Neuron disebut dalam kondisi firing bila menghasilkan output bernilai “1”.
Gambar 3. Model Neural Network [12]

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunkan  metode  penelitian eksperimen . Dengan  demikian  jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian eksperimental.

## A. D ESAIN P ENELITIAN

## Gambar 4.  Desain Penelitian
Keterangan  Gambar  4  untuk  desain  Penelitian  sebagai berikut:

## 1) Pengumpulan Data
Data  primer  penelitian  ini  adalah  citra  wajah  yang dikumpulkan  menggunakan  teknik  observasi.  Data  primer merupakan  data  public  yang  diambil  dari  sebuah  penyedia dataset citra wajah yaitu FG-NET.
2) Pra Pengolahan
Sebelum  data  diolah,  terlebih  dahulu  dilakukan  proses s egmentasi.  hal  ini  dilakukan  untuk memisahkan  antara objek yang dikehendaki dan objek yang tidak dikehendaki.
3) Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri berfungsi sebagai pendeteksi ciri dari suatu citra.  Ciri  yang  dapat  digunakan  untuk  membedakan  citra satu  dengan  citra  lainnya,  di  antaranya  adalah  ciri  bentuk, ciri  ukuran,  ciri  geometri,  ciri  tekstur,  dan  ciri  warna.  Pada penelitian  ini  digunakan  ekstraksi  ciri  tektur  menggunakan gabor  filter .  Masing-masing  citra  diekstrak  cirinya berdasarkan parameter-parameter tertentu
dan
dikelompokkan  pada  kelas  tertentu.  Nilai  dari  parameter- parameter  tersebut  kemudian  dijadikan  sebagai  data masukan dalam proses identifikasi/klasifikasi.
4) ANN Training menggunakan ANN dilakukan dengan menjadikan  data training sebagai  input  untuk  menemukan model  yang  tepat.  Arsitektur  dari  algoritma  ANN  akan dilakukan  secara  ekperimen  untuk  menentukan  komposisi jumlah layer dan neuron yang tepat guna mendapatkan hasil kinerja terbaik.

## 5) Hasil
Hasil  klasifikasi  merupakan  hasil output pada  data testing yang  didapatkan  dari  proses  klasifikasi  yang dilakukan  oleh  algoritma  ANN  berdasarkan  model  yang diperoleh dari hasil training.
6) Evaluasi
Evaluasi  bertujuan  untuk  mengetahui  kinerja  dari metode  tekstur  analisis  yang  digunakan.  Proses  evaluasi dilakukan  pada  seluruh  data testing kemudian  target  output yang dihasilkan akan dipetakan ke dalam Confusion Matrix untuk dihitung nilai akurasinya.

## B. PEMODELAN

## Gambar 5. Pemodelan Klasifikasi
Keterangan  Gambar  5  pemodelan  klasifikasi  sebagai berikut:
- Dataset:  dalam  hal  ini  citra  wajah  yang  dikumpulkan menggunakan  teknik  observasi  yakni  data  public  yang diambil  dari  sebuah  penyedia  dataset  citra  wajah  yaitu FG-NET.
- Pra  Pengolahan:  Sebelum  data  diolah,  terlebih  dahulu
dilakukan  proses s egmentasi.  hal  ini  dilakukan  untuk memisahkan  antara  objek  yang  dikehendaki  dan  objek yang tidak dikehendaki.
- Ekstraksi  ciri  berfungsi  sebagai  pendeteksi  ciri  dari suatu  citra.  Ciri  yang  dapat  digunakan  untuk membedakan  citra  satu  dengan  citra  lainnya,  di antaranya adalah ciri bentuk, ciri ukuran, ciri geometri, ciri  tekstur,  dan  ciri  warna.  Pada  penelitian  ini digunakan  ekstraksi  ciri  tektur  menggunakan gabor filter . Masing-masing citra diekstrak cirinya berdasarkan parameter-parameter tertentu dan dikelompokkan  pada  kelas  tertentu.  Nilai  dari parameter-parameter  tersebut  kemudian  dijadikan sebagai data
masukan
dalam
proses identifikasi/klasifikasi.
- Data training merupakan  kumpulan  data  yang  telah terekstraksi  cirinya  yang  selanjutnya  akan  dilatih menggunakan  algoritma artificial  neural  network . Algoritma  ini  akan  menentukan/mencari  bobot  yang terbaik.  Data training berupa  ciri  dari  hasil  ekstraksi gabor filter terhadap citra wajah manusia.
- Training menggunakan  ANN  dilakukan  dengan menjadikan  data training sebagai  input  untuk menemukan model yang tepat. Arsitektur dari algoritma ANN  akan  dilakukan  secara  ekperimen  untuk menentukan  komposisi  jumlah  layer  dan  neuron  yang tepat guna mendapatkan hasil kinerja terbaik.
- Data testing merupakan  data  yang  telah  terekstrasi cirinya  yang  digunakan  untuk  menguji  data  yang  telah dilatih.  Data testing digunakan  untuk  mengukur  sejauh mana classifier berhasil  melakukan  klasifikasi  dengan benar.  Karena  itu,  data  yang  ada  pada  data testing seharusnya tidak boleh ada pada data training sehingga dapat  diketahui  apakah  model classifier sudah  pintar dalam  melakukan  klasifikasi.  Data testing berupa  ciri dari  hasil  ekstraksi gabor  filter terhadap  citra  wajah manusia.
- Model  merupakan  hasil  dari  proses training algoritma ANN menggunakan data training.
- Hasil  klasifikasi  merupakan  hasil output pada  data testing yang  didapatkan  dari  proses  klasifikasi  yang dilakukan oleh algoritma ANN berdasarkan model yang diperoleh dari hasil training.

## IV. H ASIL P ENGUMPULAN D ATA
Data  set  diambil  dari  FG-Net.  Kemudian  data dikelompokkan berdasarkan kelompok usia yang terdiri dari anak-anak,  remaja,  dewasa.  Berikut  beberapa  sample  citra wajah  berdasarkan  kategori  usia  yang  diperlihatkan  pada Gambar 6, Gambar 7 dan Gambar 8.
1) Anak-Anak
Gambar 6. Citra Wajah Anak-Anak
2) Remaja
Gambar 7. Citra Wajah Remaja
3) Dewasa Gambar 8. Citra Wajah Dewasa

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. P RA P ENGOLAHAN
Viola  Jones digunakan  untuk  mendeteksi  posisi  wajah dari  citra  seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  9. Pendeteksian  posisi  wajah  ini  menggukan  library  dari OpenCv dengan sintaks:
face_cascade = cv.CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml ’)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
Gambar 9. sebelum dan sesudah proses Viola Jones

## B. M EMBANGUN C IRI G ABOR F ILTER
Pada  pembentukan  matriks  filter  digunakan  penetapan nilai  matriks  dengan  pusat  (center)  koordinat  x,y  tersebut bernilai  0,0  dan  pembagian  kedua  matriks  bernilai  negatif dan  positif.  Penetapan  size  filter  7x7  akan  membentuk koordinat nilai x,y yang akan dijelaskan pada tabel 2.
Tabel 2.  Tabel Penetapan Koordinat (x,y) Filter
X,y  0 1 2 3 4 5 6 0 -3,-3  -3,-2  -3,-1  -3,0  -3,1  -3,2  -3,3 1 -2,-3  -2,-2  -2,-1  -2,0  -2,1  -2,2  -2,3 2 -1,-3  -1,-2  -1,-1  -1,0  -1,1  -1,2  -1,3 3 0,-3 0,-2 0,-1 0,0 0,1 0,2 0,3 4 1,-3 1,-2 1,-1 1,0 1,1 1,2 1,3 5 2,-3 2,-2 2,-1 2,0 2,1 2,2 2,3 6 3,-3 3,-2 3,-1 3,0 3,1 3,2 3,3
Berikut  contoh  perhitungan  mambangun  filter  Gabor untuk  piksel  pertama  dimana  koordinat  (x,y)  =  (-3,-3) dengan f = 1, θ=0, σ=4 dengan  menggunakan persamaan  2 berikut.
(             ) (
)    ,       (               )-
(                 )
(    ) ( ) ( (  ) (  )
( ) )    ,  (    ) ( ) ((  )
(  )     )-
(                   ) (0,00995) (     )       ,      ( )(  )- (                   ) -0,00568
Kemudian  untuk  koordinat  selanjutnya  dilakukan  dengan proses yang sama yaitu dimana x,y = (-3,-2)
(                 )
(    ) ( ) ( (  ) (  )
( ) )    ,  (    ) ( ) ((  )
(  )     )-
Perulangan  dilakukan  hingga  piksel  terakhir,  sehingga membentuk filter Gabor 7x7.
Berukut  merupakan  filter  yang  digunakan  dalam  penelitian ini, yang ditunjukan oleh tabel 3.
Tabel 3. Kernel Gabor Filter
Konvolusi Citra Digital Korelasi:
Hasil korelasi adalah:
(1x5)  +  (0x3)  +    (1x3)  +  (0x4)  +  (2x2)  +  (0x1)  +  (-1x6) + (0x3) + (-2x0) = 6 2 diganti oleh 6, tempatkan pada matrik yang baru, hasilnya adalah
Geser f(x,y) ukuran  3x3  satu  piksel  ke  kanan,  kemudian hitung korelasinya dengan fiter g(x,y) .
Hasil korelasi adalah:
(1x3)  +  (0x3)  +  (1x0)  +  (0x2)  +  (2x1)  +  (  0x3)  +  (-1x3)  + (0x0) + (-2x1) =0 1 diganti oleh 0, tempatkan pada matrik yang baru, hasilnya adalah
Mean Konvolusi
Nilai mean mendeskripsikan nilai rata-rata dari sebuah citra. Nilai  mean  akan  dijadikan  acuan  untuk  proses  klasifikasi. Pencarian  nilai  mean  didapat  dari  nilai  piksel  (Pi,j)  pada matriks  (MxN)  citra  dua  dimensi  berdasarkan  persamaan  7 berikut:
µ ∑ ∑ ij ………………………………….(7) µ = = = 0,01831
Jadi rata-rata dari konvolusi adalah 0,01831 Berikut salah satu contoh hasil dari rata-rata konvolusi citra grayscale seperti terlihat pada tabel 4:
Tabel 4. Salah satu hasil rata-rata konvolusi citra grayscale No Gambar Ciri (rata-rata konvolusi) 1
23.6616, 12.5874, 13.8378, 5.52081

## Training Menggunakan ANN
Bobot terbaik Artificial Neural Network seperti pada tabel 5.
Tabel 5.  Bobot Terbaik Artificial Neural Network
No Hidden Layer Bobot Total 1 Input-HL 1 -0.417235, -0.17078, …, …, 0.233997, -0.552754 192 2 HL 1 – HL 2 -0.746244, 0.742711 …., …, 0.460869, 0.663808 768 3 HL 2 - Output -0.913714, -0.114649 ...., …., -0.851235, 0.707778 71
Testing menggunakan algoritma ANN:
1. inputan  menerima  sinyal input dan  menyebarkan sinyal tersebut ke hidden layar :

## (     )        (     )
(     )

## ( )
2. Setiap hidden  unit akan  menjumlahkan  sinyal- sinyal input yang  sudah  berbobot,  termasuk biasnya
( ) ( ) (    (     ))   (       ) ( ) 0,5501
3. Setiap hidden  unit akan  menjumlahkan  sinyal- sinyal  yang  sudah  berbobot  ke output ,  termasuk biasnya

## (    (    ))   (       )
0,89
Jadi hasil dari y = 0,89 diklasifikasi sebagai dewasa

## C. P EMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  data  yang  diambil  terdiri dari tiga kategori usia  yaitu anak-anak, remaja dan dewasa. Sebelum pengolahan data dilakukan terlebih dahulu peneliti melakukan pra pengolahan menggunakan viola jones , hal ini bertujuan  untuk  memisah  citra  yang  dibutuhkan  yaitu  citra wajah, selanjutnya citra wajah diekstraksi ciri menggunakan Gabor  filter .  Sebelum  mendapatkan  hasil  terbaik  dari ekstraksi  ciri  peneliti  melakukan  percobaan  seperti  yang digambarkan pada Gambar 10:
Gambar 10. Grafik Percobaan Gabor Filter
Jadi  Untuk  mengekstraksi  ciri  dilakukan  dengan  cara membangkitkan  kernel  dengan  orientasi  (0,1,2)  dan frekuensi  (0.2,0.5)  yang  menghasilkan  6  kernel  atau filter . Setiap  kernel  akan  dikonvolusi  dengan  citra  wajah  yang akan  menghasilkan  1  ciri,  sehingga  akan  menghasilkan  6 ciri  dalam  1  citra  wajah.    Setelah  didapatkan  ciri  dari  citra wajah  selanjutya  di training menggunakan artificial  neural network .  Untuk  menghasilkan  klasifikasi  terbaik  dilalukan percobaan menggunakan hidden layer seperti Gambar 11.
Gambar 11. Percobaan Hidden Layer
Jadi  hidden  layer  yang  digunakan  pada  artikel  ini  yaitu (32,24).
Dari  hasil  pengujian  data  testing  dihasilkan  klasifikasi usia berdasarkan citra wajah tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Citra wajah

## Evaluasi Model
Artikel  ini  menggunakan  confusion  matrix  sebagai metode untuk mengukur seberapa besar akurasi dari sebuah algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi.  Berikut  merupakan tabel confusion matrix :
Total data = 18
TFN i = ∑
TFP i = ∑ TTN i = ∑ ∑ TTP all = ∑
1. Mencari nilai Total False Negatif TFN anak-anak = 0 + 1 = 1
TFN Remaja = 0 + 1 = 1 TFN Dewasa = 0 + 1 = 1
2. Mencari nilai Total False Positif TFP Anak-anak = 0 + 0 = 0
TFP Remaja = 0 + 1 = 1 TFP Dewasa = 1 + 1 = 2
3. Mencari nilai Total True Negatif TTN Anak-anak = 0 + 1 + 0 + 5 + 1 + 0 + 1 + 5 = 13
TTN Remaja = 5 + 1 + 1 + 0 + 1 + 5 =  13
TTN Dewasa = 5 + 0 + 0 + 5 = 10
4. Mencari Nilai Total True Positif (TTP) TTP Anak-anak = 5 TTP Remaja = 5 TTP Dewasa = 5
5. Mencari nilai precision (P), recall (R), and specificity(S)
Precision Anak-anak =
Precision Remaja =
Precision Dewasa =
Recall Anak-anak =
Recall Remaja =
Recall Dewasa =
Specificity Anak-anak =
Specificity Remaja =
Specificity Dewasa =

## 6. Mencari nilai akurasi
TTP all = 5 + 5 + 5 = 15
Akurasi  =
Akurasi  =

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  proses  pembangunan  sistem  yang  telah dilakukan dalam artikel ini maka dapat disimpulkan bahwa: Hasil  pengujian Gabor  Filter dalam  mendeskripsikan  fitur wajah  untuk  proses  klasifikasi  sudah  cukup  baik,  hal  ini ditunjukkan  dari  hasil  pengujian  citra  wajah  menggunakan algoritma artificial neural network sudah mampu mengklasfikasikan  usia  berdasarkan  citra  wajah.  Akurasi dari  hasil  klasifikasi  dihitung  menggunakan confusion matrix dan menghasilkan akurasi sebesar 83%.; Kinerja dan efektifitas  klasfikasi  usia  berdasarkan  citra  wajah  sudah cukup memadai dilihat dari waktu proses yang tidak terlalu lama dan dilihat dari hasil pengujian algoritmgaba artificial neural  network sudah  mampu  mengklasifikasikan  usia berdasarkan citra wajah.
Berdasarkan  hasil  artikel  ini,  peneliti  mengajukan beberapa  saran:  Untuk  penggunaan Gabor  filter pada klasifikasi  usia  disarankan  tidak  menggunakan  terlalu banyak  ciri,  karena  akan  mempengaruhi  hasil  klasifikasi; Perlu  diadakan  penelitian  lebih  lanjut,  dengan  penggunaan metode  lainnya  terutama  pada  metode  ekstraksi  ciri  citra wajah  sebagai  perbandingan  untuk  mendapatkan  hasil terbaik.

## R EFFERENSI
[1] I.  Safutra,  “Miris!  Indonesia  Jadi  Juara  Negara  Pengakses  Situs Konten Dewasa,” 06 Februari 2018, [Online]. Available:
https://www.jawapos.com/nasional/06/02/2018/miris-indonesia-jadi- juara-negara-pengakses-situs-konten-dewasa. [Accessed 13 November 2018]. [2] M.A  Amin  and  D.  Juniati,  “Klasifikasi  Kelompok  Umur  Manusia Berdasarkan Analisis Dimensi Fraktal Box Counting dari Citra Wajah Dengan  Deteksi  Tepi  Canny,”  Jurnal  Ilmiah  Matematika,  Vol.  2, No.6, ISSN 2301-9115.
[3] N.  Hayatin,  “Klasifikasi  Kelompok  Usia  Berdasarkan  Citra  Wajah Menggunakan  Algoritma  Neural  Network  Dengan  Fitur  Face Anthropometry  dan  Kedalam  Kerutan,”  Teknologi,  Vol.  6,  No.  2, eISSN: 2527-3671, Desember 2016.
[4] Ranita, A. Rizal and R. D. Atmaja, “Deteksi Kelompok Usia Manusia Berdasarkan Fitur Wajah Menggunakan Filter Gabor 2D,” 2012.
[5] A.  Budi,  Suma'inna,  and  H.  Maulana,  “Pengenalan  Citra  Wajah Sebagai Identifier Menggunakan  Metode Principal  Component Analysis (PCA)”, Teknik Informatika, Vol. 9, No. 2, Oktober 2016.
[6] H.  Arman,  “Analisa  Performance  Metode  Gabor  Filter  untuk Pengenalan  Wajah,”  Skripsi,  Teknik  Informatika,  Universitas  Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Riau, Indonesia, 2012.
[7] Kiki  and  S.  Kusumadewi,  “Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan Metode  Backpropagation  Untuk  Mendeteksi  Gangguan  Psikologi,” 2004.
[8] Suyanto, Data Mining, Bandung: Informatika Bandung, 2017.
[9] A. Pamungkas, “Pengenalan Pola,” [Online]. Available: https://pemrogramanmatlab.com/pengenalan-pola-citra-digital- menggunakan-matlab/. [Accessed 13 November 2018].
[10] Viola,  P.,  Jones,  M.  J.,  “Rapid  Object  Detection  Using  A  Boosted Cascade of Simple Features”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Jauai, Hawaii, 2001.
[11] Intan,  “Klasifikasi  Kelayakan  Pembelian  Mobil  Menggunakan Algoritma  C4.5,”  Skripsi,  Teknik  Infomatika,  Universitas  Ichsan Gorontalo, Gorontalo, Indonesia, 2018.
[12] B.  Kurniawan,  R.  Rumani  and  M.  Nasrun,  “Implementasi  Metode Gabor  Dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Pada  Sistem Pengenalan  Wajah,” e-Proceeding  of  Engineering, Vol.  2,  No.  2,  Agustus  2018.