Rancang Bangun Sistem Biometrik Pengenalan Wajah Menggunakan Principal Component Analysis
Nicco 1 , Iman Fahruzi 2
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: lim.nicco@gmail.com, iman@polibatam.ac.id

## ABSTRAKS
Sistem  keamanan  biometrik  dapat  mengenali  penggunanya  lebih  tepat  dibandingkan  sistem  keamanan berbasis kata sandi. Biometrik memiliki karakteristik tidak mudah hilang, tidak dapat lupa, dan tidak mudah dipalsukan  karena  keberadaannya  melekat  pada  manusia.  Terdapat  beberapa  macam  jenis  keamanan dengan  menggunakan  teknologi  biometrik  diantaranya  pengenalan  sidik  jari,  retina  mata,  dan  struktur wajah. Dalam penelitian ini, penulis mengembangkan pengenalan struktur wajah menjadi sistem keamanan pintu  ruangan  secara  real-time.  Penelitian  ini  menggunakan  sebuah  webcam  untuk  meng-capture  citra wajah  pengguna  dan  kemudian  dibandingkan  dengan  wajah  yang  tersimpan  di  database.  Secara  umum terdapat 2 metode yang digunakan oleh penulis yaitu metode HaarCascade untuk proses deteksi wajah dan metode  PCA  atau  Eigenface  untuk  proses  pengenalan  wajah.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan 150  data  training  dan  150  data  uji.  Pada  sistem  ini,  digunakan  parameter  jarak  sebesar  30  cm  untuk mengukur  tingkat  keakuratannya.  Hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  pengenalan  secara keseluruhan  sebesar  83.33%.  Sistem  ini  dirancang  untuk  bekerja  secara  real-time  dengan  harapan mempermudah pengguna dan dapat meminimalisir tindakan kriminal kedepannya.
Kata Kunci: biometrik, keamanan, real-time , haarcascade , pca , eigenface

## ABSTRACT
Biometric  security  system  can  recognize  its  user  more  precisely  than  password-based  security  systems. The  biometrics  have  characteristics  like  not  easily  lost,  can’t  be  forgotten,  and  not  easily  counterfeited because  its  existence  inherent  in  human  beings.  There  are  several  different  types  of  security  by  using biometric  technologies  including  fingerprint  recognition,  eye  retina,  and  facial  structure.  In  this  study,  the authors have developed a face recognition into real-time security system for the entrance. This research uses a  webcam  to  capture  the  image  of  the  user’s  face  and  then  compared  with  the  face  that  stored  in  the database.  Generally,  there  are  two  methods  used  by  the  author  which  is  HaarCascade  method  for  face detection  and  PCA  or  Eigenface  method  for  face  recognition.  Experiments  were  done  using  150  training data and 150 test data. In this system, 30 cm were used as parameters of distance to measure the accuracy. The results showed overall recognition success rate of 83.33%.  This system is designed to work in real-time with the hope to make it easier for the user and can minimize criminal act in the future.
Keywords: biometric, security, real-time, haarcascade, pca, eigenface
1. PENDAHULUAN
Dewasa ini, perkembangan teknologi semakin pesat.  Banyak  terobosan-terobosan  baru  yang diciptakan dengan basis teknologi canggih. Tujuannya  tidak  lain  adalah  untuk  mempermudah dan mempercepat kerja manusia. Contoh nyata dapat dilihat  pada  kasus  keamanan.  Pada  awalnya  upaya
pemenuhan  kebutuhan  akan  privasi,  keamanan  dan kepercayaan dalam penggunaan sistem e- government (penggunaan  teknologi  oleh  pemerintah untuk  mengoptimalkan  proses  kerja)  di  dunia berusaha  dipenuhi  dengan  menggunakan  nomor identitas  pribadi  yang  bersifat  rahasia  yaitu  PIN ( Personal  Identity  Number )  maupun  berupa  kartu yaitu smart card atau tokens .
Article History
Received 12 February 2014
Accepted 11 March 2014
Jurnal Integrasi , vol. 6, no. 1, 2014, 64-71 ISSN: 2085-3858 (print version)
Penggunaan  PIN  dan smart  card dapat diakses  siapa  saja  dan  mudah  dicuri  atau disalahgunakan  oleh  orang  lain  seperti hacker (pengguna  yang  tidak  bertanggung  jawab).  Hal  ini terjadi  dalam  aplikasi  pemalsuan  identitas  paspor, kartu  identitas,  dan  penanda  identitas  lainnya. Setelahnya,  dimanfaatkanlah  teknologi  biometrik sebagai sistem pengamanan baru untuk meningkatkan  privasi,  keamanan,  dan  kepercayaan penggunanya.  Teknologi  biometrik  menawarkan autentikasi  secara  biologis  yang  memungkinkan sistem  dapat  mengenali  penggunanya  lebih  tepat. Sistem  ini  sangat  sulit  ditembus  dan  dipalsukan, tidak  seperti  pengamanan  berbasis  kata  sandi  lain karena  identifikasi  dilakukan  pada  bagian  tubuh pengguna  yakni  sidik  jari,  retina  mata,  dan  struktur wajah. Bagian-bagian tersebut tidak bisa dihilangkan atau dicuri begitu saja.
Berpegang  pada  realita  yang  ada,  penulis mengembangkan  teknologi  biometrik  khususnya pengenalan wajah untuk dijadikan aplikasi keamanan  pada  pintu  masuk  ruangan.  Dengan  kata lain, penulis berharap sistem ini dapat menggantikan penggunaan PIN maupun smart card .

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1 Biometrik
Apa  itu  biometrik  ?  Biometrik  adalah  kata yang  berasal  dari  bahasa  Yunani,  yaitu bios yang berarti hidup dan metron yang berarti ukuran. Dalam artian  ilmiah  biometrik  adalah  suatu  teknologi mengenai  pengenalan  makhluk  hidup  yang  berbasis pada karakteristik individu yang unik. Pengembangan  teknologi  biometrik  ini  dilatari bahwa  pada  dasarnya  setiap  manusia  memiliki sesuatu  yang  unik/khas.  Keunikan  tersebut  tentu hanya dimiliki oleh dirinya sendiri.
Teknologi  biometrik  dikembangkan  karena dapat  memenuhi  dua  fungsi  yaitu  identifikasi  dan verifikasi,  disamping  itu  biometrik  memiliki karakteristik seperti tidak mudah hilang, tidak dapat lupa, dan tidak mudah dipalsukan karena keberadaannya  melekat  pada  manusia.  Dimana  satu manusia  dengan  yang  lainnya  tidak  akan  memiliki ciri khas  yang pasti sama 100%,  maka keunikannya akan  lebih  terjamin.  Bagian-bagian  dari  tubuh manusia  yang  bersifat  unik/spesifik  diantaranya adalah sidik jari, retina mata, dan struktur wajah.

## 2.2 Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  atau image  processing adalah  setiap  bentuk  pengolahan  sinyal  yang masukannya  berupa  gambar,  sedangkan  keluaran dari  pengolahan  tersebut  dapat  berupa  gambar  atau sejumlah  karakteristik  yang  berkaitan  dengan gambar. Singkatnya image processing adalah segala proses  yang  digunakan  untuk  mengolah  suatu gambar.

## 2.3 Pengenalan Wajah
Face  recognition atau  pengenalan  wajah adalah  salah  satu  teknologi  biometrik  yang  telah banyak  diaplikasikan  dalam  identifikasi,  sistem keamanan,  dan  sebagainya.  Dalam  aplikasinya, pengenalan  wajah  menggunakan  sebuah  kamera untuk  menangkap  wajah  seseorang  kemudian dibandingkan  dengan  wajah  yang  sebelumnya  telah disimpan  di  dalam database tertentu.  Ada  banyak metode yang telah dikembangkan oleh para ilmuwan untuk  dapat  melakukan  pengenalan  wajah  secara akurat.

## 2.4 Warna RGB
RGB adalah  singkatan  dari Red-Green-Blue , tiga  warna  dasar  yang  dijadikan  patokan  warna secara  universal  ( primary  colors ).  Dengan  basis RGB ,  kita  bisa  mengubah  warna  ke  dalam  kode- kode  angka  sehingga  warna  tersebut  akan  tampil universal.  Warna RGB cocok  digunakan  untuk menampilkan  citra  /  gambar  dalam  perangkat elektronik seperti televisi dan komputer.
Gambar 2.1 Warna RGB
2.5 Warna Tingkat Keabuan ( Grayscale ) Grayscale merupakan  warna  hitam-putih yang  tiap pixel -nya  memiliki  nilai  warna  dari  0 sampai  dengan  255,  dimana  0  adalah  warna  hitam dan 255 adalah warna putih. Nilai ini nantinya akan diproses pada komputer.
Gambar 2.2 Warna Grayscale

## 2.6 Normalisasi Citra
Normalisasi  pada  pengolahan  citra  berarti mentransformasikan  citra  ke  bentuk  citra  normal yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Besar  dan  kecil ukuran citra pada saat beroperasi tidak sesuai dengan ukuran  citra  normalisasi.  Citra  hasil  normalisasi dapat ditampilkan sesuai dengan keinginan. Penskalaan  ini  tergantung  besar  dan  kecil  ukuran pada citra yang ada pada database , artinya citra hasil normalisasi  akan  dibandingkan  dengan  citra  pada database dengan  kondisi  dan  ukuran  citra  yang dibandingkan adalah sama.
2.7 Metode Principal Component Analysis
PCA  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  ekstraksi  fitur  klasik  dan  kompresi  data. Tujuan  dari  PCA  adalah  untuk  mereduksi  dimensi yang  besar  dari  ruang  data  ( observed  variables ) menjadi dimensi intrinsik yang lebih kecil dari ruang fitur ( independent variables ), yang dibutuhkan untuk mendeskripsikan data lebih sederhana.

## 2.8 Eigenface
Eigenface adalah  kumpulan  dari eigenvector yang digunakan untuk masalah computer vision pada pengenalan  wajah  manusia.  Teknik  ini  telah digunakan untuk pengenalan tulisan tangan, pembacaan  bibir,  pengenalan  suara  dan  pencitraan medis. Eigenface juga  merupakan  sebuah  cara sederhana  untuk  mengekstrak  informasi  yang terkandung  dalam  citra  wajah  yaitu  dengan menangkap variasi-variasi penting dalam sekumpulan citra wajah dan menggunakan informasi tersebut  untuk  mengkodekan  dan  membandingkan citra wajah.
Eigenface ini  dianggap  sebagai  sebuah sederetan ciri  yang bersama-sama  memberi karakter variasi  diantara  citra-citra  wajah.  Setiap  titik  citra wajah  bisa  dinyatakan  dalam  satu  atau  lebih eigenvector sehingga  sekumpulan eigenvector dapat ditampilkan sebagai sekumpulan wajah. Sekumpulan eigenvector yang  digunakan  inilah  yang  disebut sebagai eigenface .

## 2.9 Algoritma Eigenface
Algoritma  pengenalan  wajah  menggunakan Eigenface dimulai  dengan  membuat  matriks  kolom dari wajah yang di- input ke dalam database . Matriks kolom  tersebut  akan  diubah  menjadi  bentuk flatvector untuk  dicari  Rata-rata vector citra  dari gambar  wajah  atau  disebut  dengan  Rataan FlatVector . Rataan FlatVector dihitung dengan cara membagi  penjumlahan  dari  seluruh flatvector citra dengan  jumlah  banyaknya  citra  yang  disimpan  di dalam database .
2.9.1 Penyusunan Flatvector Matriks Citra
Langkah  pertama  adalah  menyusun  seluruh training image menjadi 1 matriks tunggal. Misalnya image yang kita simpan berukuran H x W pixel dan jumlahnya N buah, maka memiliki flatvector dengan dimensi  N  x  (H  x  W).  Representasikan  semua matriks training menjadi matriks dengan bentuk N x 1  atau  matriks  linier  seperti  yang  ditunjukkan  pada persamaan 2.1.

## 
………………..(2.1)
Contoh pada perhitungan menunjukkan empat wajah citra training yang telah diubah menjadi citra
matriks,  lalu  matriks  tersebut  diubah  ke  dalam bentuk rataan FlatVector .
C 1 =  C 2 = 
C 3 =  C 4 = 

## 2.9.2 Hitung Rata-rata FlatVector
Dari  FlatVector  yang  diperoleh,  jumlahkan seluruh  barisnya  dan  bagi  dengan  jumlah  image training  untuk  mendapatkan  Rata-rata  (mean) FlatVector (lihat persamaan 2.2).
Rata-rata FlatVector = ……(2.2)
Rataan FlatVector =
=
= =

## 2.9.3 Tentukan Nilai Eigenface
Dengan  menghitung  rataan flatvector citra,
maka  nilai eigenface untuk  matriks flatvector yang sudah  disusun  tersebut  dapat  dihitung  nilai eigenface -nya.  Caranya  dengan  mengurangi  baris- baris  pada  matriks flatvector dengan  rata-rata flatvector .  Jika  didapatkan  nilai  di  bawah  nol  (nilai
minus ), maka nilainya diganti dengan nol.
C 1 = –
C 2 = – C 3 =
–
C 4 = –
2.9.4 Proses Identifikasi
Untuk mengenali citra tes ( testface ) pada saat uji,  langkah  identifikasinya  adalah  hitung  nilai eigenface untuk  matriks testface dengan  cara  yang sama  seperti  sebelumnya  yaitu  dimulai  dari  awal penentuan  nilai flatvector ,  dikurangi  dengan  rata- rata FlatVector (didapat  dari  citra training ),  dan mendapatkan eigenface untuk testface (lihat persamaan 2.1).
Ct = 
 – Identifikasi dilakukan dengan metode
Euclidean Distance yaitu menentukan jarak ( distance )  terpendek  antara  nilai eigenface dari training  image di database dengan eigenface dari testface .  Proses  dimulai  dengan  menentukan  nilai absolut dari pengurangan matriks eigenface training image dengan eigenface dari testface dan jumlahkan seluruh  elemen  penyusun vector yang  dihasilkan. Kemudian  cari  nilai  paling  kecil  dari  hasil penjumlahan tersebut.
│ Identify Cn│= - ..…(2.3) │C 1 │ =
–
C 1 = 1 + 1 + 1 + 1 + 2 + 1 + 1 + 2 + 1 = 11
│C 2 │= – C 2 = 1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0 + 1 = 7
│C 3 │ = – C 3 = 2 + 2 + 2 + 2 + 3 + 2 + 2 + 3 + 2 = 20
│C 4 │ =
–
C 4 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 = 2
Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  jarak  citra wajah  empat  memiliki  nilai  yang  terkecil  yaitu  2. Karena jarak eigenface face empat dengan eigenface testface paling  kecil,  maka  hasil  identifikasi menyimpulkan  bahwa testface lebih  mirip  dengan face empat  daripada face satu, face dua,  dan face tiga.

## 2.10 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  berisi  blok  diagram seperti ditunjukkan pada Gambar 2.3.
Pintu CPU (Komputer) Webcam Driver Solenoid Electric Strike Gambar 2.3 Blok diagram
Pada blok diagram terbagi ke dalam 4 bagian, yaitu :
1. Webcam :  perangkat  ini  memiliki  fungsi untuk meng- capture gambar. Webcam memiliki peran sebagai data masukan.
2. CPU (Komputer) : pada blok ini dapat berupa komputer desktop ataupun laptop .  Komputer memiliki  peran  penting  sebagai  pengolah data.
3. Driver  Solenoid :  blok  ini  berisi  rangkaian elektronika yang berfungsi melakukan switching ke solenoid yang berada di pintu.
4. Pintu  :  tempat  untuk  masuk  dan  keluar dimana  terdapat solenoid berupa electric strike yang  berfungsi  sebagai  pengaman. Electric  strike diaktifkan  dan  dinonaktifkan berdasarkan  masukan  tegangan  dari power supply dan RS-232 .
Berdasarkan  blok  diagram  di  atas,  sistem terbagi  menjadi  beberapa  tahap,  yaitu  tahap pengambilan  gambar,  tahap  deteksi  wajah,  tahap
pengenalan  wajah,  dan  tahap  pengaktifan  solenoid atau  secara  umum  dapat  dilihat  pada flowchart sebagai berikut :
Mulai
Capture gambar melalui webcam secara real time dan lakukan preprocessing Kenali wajah user Deteksi wajah Gambar kotak di wajah yang terdeteksi dan Bandingkan data uji dengan data training di database Program mengaktifkan driver solenoid Selesai Tidak Tidak Ya Ya Capture gambar melalui webcam secara real time dan lakukan preprocessing Simpan data di database Proses melakukan training image
Gambar 2.4 Flowchart sistem

## 2.11 Tampilan Interface
Perangkat  lunak  dari  sistem  dibuat  berbentuk tampilan  antarmuka  yang  mudah  dioperasikan pengguna.  Tampilan  antarmuka  dapat  dilihat  pada Gambar 2.5.
Gambar 2.5 Tampilan GUI pada PC

## 2.12 Pengambilan Data
Training Pengambilan  citra training dilakukan  dengan kondisi  pencahayaan  terang  dan  merata.  Data training ini  merupakan  citra  wajah  yang  dilatih terlebih  dahulu  oleh  komputer  yang  nantinya  akan digunakan  sebagai  data  pembanding  ketika  sistem pengenalan  diuji.  Citra  wajah  diambil  melalui kamera (webcam  external) yang  dihubungkan dengan  komputer  sebagai  pengolah.  Ketentuan wajah yang akan dideteksi oleh kamera adalah wajah yang  tidak  terhalangi  sebagian  /  seluruhnya  oleh objek lain.
Gambar 2.6 Data training
Gambar 2.6 merupakan citra wajah yang dilatih dimana  terdapat  5  posisi  wajah  yang  berbeda  dari setiap  orang  yang  diambil  citra  wajahnya.  Posisi wajah terbagi menjadi posisi depan (posisi default) dan  4  posisi  lainnya  (kiri,  kanan,  atas,  &  bawah) sejauh 20º-30º dari posisi depan.

## 2.13 Deteksi & Pengenalan Wajah
Pada  saat  sistem  dijalankan,  kamera  akan segera  memulai  proses  pengolahan  citra  untuk mendeteksi  dan  mengenali  wajah  secara  bersamaan dari  citra  yang  di- capture oleh webcam (lihat Gambar  2.7).  Dua  proses  tersebut  dijalankan bersamaan  dikarenakan  sistem  dibuat  untuk  bekerja secara real time agar menghemat waktu akses masuk ke ruangan.
Gambar 2.7 Kotak merah merupakan tanda bahwa ada wajah terdeteksi dan tulisan „Nicco‟ berarti sistem mengenali citra tersebut

## 2.14 Pengaktifan Solenoid
Sistem  telah  diprogram  untuk  memberikan hak  akses  masuk  pada user tertentu  (pemilik ruangan)  sebelumnya.  Logikanya  adalah  ketika sistem  telah  mengenali  wajah  dari user ,  maka program  akan  mengirim  sinyal  ke driver  solenoid untuk  mengaktifkan solenoid pada  pintu  agar  pintu ruangan  menjadi  terbuka.  Sebaliknya  jika  wajah yang dikenali bukan user , maka pintu ruangan tetap dalam keadaan terkunci.
Rangkaian driver  solenoid ini  digunakan sebagai  rangkaian  penghubung  tegangan  (saklar) dari power  supply 12 VDC ke solenoid ( electric strike )  yang  dikontrol  oleh  komputer  (lihat  Gambar 2.8).
Gambar 2.8 Desain Driver Solenoid

## 3. HASIL PENELITIAN
Proses pengujian  yang dilakukan pada  sistem dilakukan  dengan  menguji  masing-masing  posisi sesuai dengan posisi pengambilan data training serta bersamaan dengan proses pengaktifan solenoid .
Gambar 3.1. Data uji pengenalan wajah
Hasil  pengujian  oleh  sistem  menunjukkan bahwa tidak semua posisi wajah dikenali oleh sistem seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  3.1  (tanda silang  berarti  tidak  dikenali  sistem).  Wajah  diuji dengan urutan posisi depan, kiri, kanan, bawah, dan atas. Wajah yang selalu dikenali dengan baik adalah wajah dengan posisi depan.
Data  training  secara  lengkap  dapat  dilihat pada Tabel 3.1 dan data uji pada Tabel 3.2.
Tabel 3.1 Data Training 30 orang
Data Training Orang ke-n Jarak dari kamera sebesar 30 cm Depan 20° - 30° dari posisi Depan Kanan  Kiri  Atas Bawah 1 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 2 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 3 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 4 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 5 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 6 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 7 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 8 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 9 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 10 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅
11
˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 12 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 13 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 14 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 15 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅
16 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 17 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 18 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 19 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 20 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 21 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 22 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 23 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 24 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 25 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 26 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 27 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 28 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 29 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ 30 ˅ ˅ ˅ ˅ ˅ Tabel 3.2 Data Uji 30 orang Data Uji Orang ke-n Jarak dari kamera sebesar 30 cm Depan 20° - 30° dari posisi Depan Kanan  Kiri  Atas   Bawah 1 ok ok ok ok ok 2 ok no ok ok no 3 ok ok ok ok ok 4 ok ok ok ok ok 5 ok ok ok ok ok 6 ok ok ok no ok 7 ok ok no ok ok 8 ok ok ok ok ok 9 ok ok ok ok ok 10 ok ok ok ok ok 11 ok ok ok ok ok 12 ok ok no ok no 13 ok ok no ok ok 14 ok ok no ok ok 15 ok ok ok ok ok 16 ok ok ok ok ok 17 ok no no no no 18 ok ok ok ok ok 19 ok ok no ok ok 20 ok ok no ok ok 21 ok ok ok ok ok 22 ok no ok ok ok 23 ok no no ok ok 24 ok ok no ok ok 25 ok ok no ok no 26 ok ok ok
ok ok
27 ok ok ok ok ok 28 ok ok no ok ok 29 ok ok no no ok 30 ok ok no
ok no
Pada  data  uji  (Tabel  3.2),  diketahui  bahwa citra  yang  dikenal  sebanyak  125  citra  dari  150  citra yang  ada.  Tingkat  pengenalan  yang  diperoleh sebesar  83,33%  seperti  yang  ditunjukkan  pada persamaan 3.1.
Tingkat pengenalan :
= x 100% = 83,33% ................................(3.1)
Tabel 3.3 Data Pengujian Solenoid Data Pengujian Solenoid No. Nama Solenoid (Electric Strike) 1 Nicco on 2 Dwi Rizki off 3 Oktharina off 4 Abdul Rois off 5 Eko Prasetio off 6 Raden Zulfikri Pamungkas off 7 Noverina Br sihombing off 8 Nengsi K off 9 Rizky Febrianto off 10 Edy Syahputra off 11 Hari Wijaya off 12 Ermanda Saputra off 13 Bossy Stephanno Manurung off 14 Raffi Maizar off 15 Alpia Sandi off 16 Sayed Musthafa Isa A off 17 Arif Wahyu Budiarto off 18 Muhammad Irpandi off 19 Padillah off 20 Teddy Sanjani S off 21 Muhammad Farihan off 22 Emilio Santos Abdullah off 23 Dodi Radot Lumbantoruan off 24 Anugerah Wibisana off 25 Puspa Dewi off 26 M. Adrian Ariowibowo off 27 Moch Riau Maulana off 28 Reggi Febriandy off 29 Safrizal off 30 M.P. Aidina off
Tabel 3.3 menunjukkan pengujian
Solenoid dilakukan  terhadap  30  orang.  Terlihat pada  tabel  bahwa Solenoid hanya  akan  aktif (kondisi  ‟ on ‟)  jika  hanya  mengenali user tertentu,  dalam  hal  ini user yang  dimaksud adalah  „ Nicco ‟  yang  sebelumnya  sudah didefinisikan sebgai user di dalam program.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uji  coba  dan  analisa  yang telah  dilakukan,  dapat  diambil  beberapa kesimpulan bahwa:
1. Hasil  pengujian  sistem  pengenalan  wajah menunjukkan  bahwa  sistem  berjalan  dengan baik  dengan  tingkat  pengenalan  di  atas  80%. Citra  wajah  yang  dikenali  dengan  baik  adalah citra  wajah  pada  posisi  depan.  Tingkat pengenalan posisi wajah depan sebesar 100%.
2. Metode PCA membutuhkan spesifikasi komputer  yang  tinggi  untuk  menjalankan pengolahan  citra  secara real  time .  Dalam sistem real  time ,  semakin  banyak  citra  yang diolah  maka  semakin  berat  untuk  ditangani komputer dengan spesifikasi rendah.
3. Data Solenoid menunjukkan  sistem  dapat digunakan  untuk  tujuan  keamanan  agar  dapat mencegah tindak kriminal seminimal mungkin.

## PUSTAKA
1. library.binus.ac.id/eColls/eThesisdoc/Bab2/TSA
-2012-0089%202.pdf, diakses April 2013.
2. Bamukrah,  Jihan  Faruq.  2010. Pengertian
Pengolahan Citra (Image Processing).
Universitas Gunadarma.
3. Fatta,  Hanif  Al.  2007. Konversi  Format  Citra
RGB  ke  Format  Grayscale  Menggunakan
Visual  Basic. Yogyakarta:  STMIK  AMIKOM
Yogyakarta.
4. Puspitasari, Diah Eka. 2010. Pengenalan Wajah
Menggunakan  Metode  Principal  Component
Analysis (PCA) Untuk Aplikasi Sistem Keamanan Rumah . Bandung: Universitas
Diponegoro.
5. Vidyaningrum, Esty. Prihandoko. 2009. Human
Face  Detection  Using  Eigenface  Method  for
Various  Pose  of  Human  Face. Universitas
Gunadarma.
6. Indra.  2012. Sistem  Pengenalan  Wajah  dengan
Metode  Eigenface  Untuk  Absensi  Pada  PT Florida  Lestari .  Jakarta:  Universitas  Budi
Luhur.
7. Viola, Paul and Michael J. Jones, “Robust Real- Time Face Detection”, International Journal of
Computer  Vision ,  vol.  57(2),  pp.  137-154,  July
2003.