Volume 2, Nomor 2, Desember 2021, hlm 93-101 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386

## Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Pembelajaran  Mesin  Berdasarkan Ekstraksi Fitur pada Gambar Wajah Berkualitas Rendah

## Face Recognition Using Machine Learning Based on Feature Extraction on Low Quality Face Images
Siti Khotimatul Wildah 1* , Sarifah Agustiani 1 , Ali Mustopa 1 , Nanik Wuryani 2 , Hendri Mahmud Nawawi 3 , Rizky Ade Safitri 4
1* Program Studi Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika-Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi-Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nusa Mandiri-Indonesia
4 Program Studi Bisnis Digital, Universitas Nusa Mandiri-Indonesia
1* Jl. Kramat Raya No. 98, RW. 9, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat 10450
2 Jl. Anggrek No.25 Komplek Perum PTSC, Cileungsi, Bogor, Jawa Barat-Indonesia 16820
3,4 Jl. Raya Jatiwaringin No.2, RW.13, Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Kota Jakarta Timur 13620 Informasi Artikel Abstrak Article History: Submission: 16-12-2021
Revised: 20-12-2021 Accepted: 21-12-2021
Kata Kunci : Pengenalan wajah; Pembelajaran mesin; Ekstrasi fitur; Yale face
Keywords: Facial recognition; Machine learning; Feature extraction; Yale face
* Korespondensi:
Siti Khotimatul Wildah siti.ska@bsi.ac.id
Wajah  merupakan  bagian  dari  sistem biometric dimana  wajah  manusia memiliki  bentuk  dan  karakteristik  yang  berbeda  antara  satu  dengan lainnya  sehingga  wajah  dapat  dijadikan  sebagai  alternatif  pengamanan suatu  sistem.  Proses  pengenalan  wajah  didasarkan  pada  proses pencocokan  dan  perbandingan  citra  yang  dimasukan  dengan  citra  yang telah  tersimpan  di  database.  Akan  tetapi  pengenalan  wajah  menjadi permasalahan  yang  cukup  menantang  dikarenakan  illuminasi,  pose  dan ekspresi  wajah  serta  kualitas  citra.  Oleh  sebab  itu  pada  penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  pengenalan  wajah  dengan  menggunakan metode  machine  learning  seperti Logistic  Regression (LR), Linear Discriminant  Analysis (LDA), Decision  Tree  Classifier,  Random  Forest Classifier (RF), Gaussian  NB,  K  Neighbors  Classifier (KNN)  dan Support Vector Machine (SVM) dan beberapa metode ekstraksi fitur Hu-Moment, HOG  dan  Haralick  pada  dataset  Yale  Face.  Berdasarkan  pengujian  yang dilakukan  metode  ekstraksi  fitur  gabungan  Hu-Moment,  HOG  dan Haralick  dengan  algoritma Linear Discriminant  Analysis (LDA) menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  79,71%  dibandingkan dengan metode ekstraksi fitur dan algoritma klasifikasi lainnya.

## Abstract
Face is part of a biometric system where the human face has different shape and  characteristics  from  each  other  so  that  face  can  be  used  as  an alternative security system.  The facial recognition process is based  on the process of matching and comparing the entered image with the image that has  been  stored  in  the  database.  However,  facial  recognition  is  quite  a challenging problem due to the illumination, poses and facial expressions as well  as  the  quality  of  the  imagery.  Therefore,  this  study  aims  to  do  facial recognition  using  machine  learning  methods  such  as  Logistic  Regression (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Decision Tree Classifier, Random Forest  Classifier  (RF),  Gaussian  NB,  K  Neighbors  Classifier  (KNN)  and Support Vector Machine (SVM) and several hu-moment, HOG and Haralick feature  extraction  methods  on  Yale  Face  datasets.  Based  on  testing conducted  hu-moment,  HOG  and  Haralick  combined  feature  extraction
94 Siti Khotimatul Wildah, Sarifah Agustiani, Ali Mustopa, Nanik Wuryani, Hendri Mahmud Nawawi, Rizky Ade Safitri
Pengenalan Wajah Menggunakan Pembelajaran Mesin Berdasarkan Ekstraksi Fitur pada Gambar Wajah Berkualitas Rendah

## 1. PENDAHULUAN.
Wajah  merupakan  bagian  dari  sistem  biometrik,  dimana  wajah  memiliki  bentuk  dan  ciri  yang berbeda-beda, sehingga perbedaan ini menjadi pengenal dan identitas setiap individu [1]. Berdasarkan ciri keunikan atau karakteristik tersebut pengenalan wajah dapat dijadikan sebagai suatu pilihan untuk pengamanan  sistem  dikarenakan  sistem  pengenalan  wajah  ini  mampu  mengidentifikasi  sekaligus memverifikasi seseorang melalui citra digital maupun video [2].
Proses  pengenalan  wajah  didasarkan  pada  proses  pencocokan  dan  perbandingan  citra  yang dimasukan  dengan  citra  yang  telah  tersimpan  di  database.  Akan  tetapi  pengenalan  wajah  menjadi permasalahan yang cukup menantang dikarenakan illuminasi, pose dan ekspresi wajah serta kualitas citra [3]. Kualitas citra yang rendah menjadi permasalahan yang cukup penting dalam pengenalan dan identifikasi  wajah.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  untuk  menangani  kondisi  tersebut  diperlukan  sebuah metode atau teknik, salah satunya adalah dengan menerapkan metode computer vision.
Penelitian mengenai pengenalan dan authentifikasi wajah menggunakan metode computer vision sudah pernah dilakukan sebelumnya seperti penelitian yang pernah dilakukan mengenai Pengenalan Wajah  Menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  menggunakan  kombinasi  dari beberapa  kernel  atau  disebut  Multi  kernel  [4].  Penelitian  lainnya  juga  dilakukan  mengenai  Sistem pengenalan wajah berdasarkan metode lokal fitur fusion menggunakan CCA [1], kemudian penelitian yang  dilakukan  mengenai  pengujian  pengenalan  wajah  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur Linear Discriminant  Analysis (LDA), Principal  Component  Analysis (PCA)  dan Locality  Preserving  Projections (LPP)  serta  menerapkan  algoritma  klasifikasi  k-nearest  neighbor  (KNN)  [5].  Kemudian  penelitian mengenai  pengenalan  wajah  yang  dilakukan  pada  tahun  2019  mengenai  pengenalan  wajah  dengan melakukan perbandingan metode Eigenface, Fisherface , dan Local Binary Patterns Histograms (LBPH) [6]. Penelitian yang dilakukan mengenai Klasifikasi Gender Berbasis Citra Wajah dengan menggunakan ekstrasi  fitur Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG)[7].  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mempelajari karakteristik berbagai data citra pria dan wanita berdasarkan ciri wajah, sehingga model klasifikasi dapat membedakan pria dan wanita melalui fitur wajah [8] mengenai sistem pengamanan rumah menggunakan ekstraksi fitur HOG dan algoritma klasifikasi KNN.
Pada  penelitian  ini,  pengujian  pengenalan  wajah  menggunakan  dataset  citra  wajah  Yale  Face sebanyak 165 citra dengan 15 individu dan mengusulkan beberapa metode ekstraksi fitur seperti Hu Moment,  HOG,  dan  Haralick  Sedangkan  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  diantaranya Logistic Regression (LR), Linear  Discriminant  Analysis (LDA), Decision  Tree  Classifier (CART), Random  Forest Classifier (RF), Gaussian  NB (NB), K  Neighbors  Classifier (KNN)  dan Support  Vector  Machine (SVM). Penerapan beberapa metode ekstraksi fitur dan algoritma klasifikasi bertujuan untuk mencari metode terbaik yang dapat menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dengan besaran error yang rendah.

## 2. METODE
Metode yang digunakan pada penelitian ini dimulai dari tahapan pemanggilan citra menggunakan Dataset Yale Face, kemudian dilakukan praproses citra, penerapan dan pengujian beberapa ekstraksi fitur. Selanjutnya dari hasil fitur ini akan dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan beberapa algoritma klasifikasi. Adapun langkah penelitian ini adalah sebagai berikut:
method with Linear Discriminant Analysis (LDA) algorithm resulted in the highest  accuracy  value  of  79.71%  compared  to  other  feature  extraction methods and classification algorithm.
Ekstraksi Fitur Pemanggilan Citra Praproses Hu-Moment Pemodelan LR HOG Haralick LDA KNN RF CART NB SVM Evaluasi

## Gambar 1. Tahapan metode penelitian

## 2.1. Pemanggilan citra
Penelitian ini menggunakan Citra Yale Face Dataset  yang berasal dari UCSD Computer Vision pada repository kaggle, berisi 165 citra skala abu-abu dalam format GIF dengan dimensi ukuran 100x100 pixel yang terdiri dari 15 individu, 11 citra per subjek.
Gambar 2. Sampel citra yale face dataset
96 Siti Khotimatul Wildah, Sarifah Agustiani, Ali Mustopa, Nanik Wuryani, Hendri Mahmud Nawawi, Rizky Ade Safitri

## Pengenalan Wajah Menggunakan Pembelajaran Mesin Berdasarkan Ekstraksi Fitur pada Gambar Wajah Berkualitas Rendah
Berdasarkan  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  setiap  gambar  memiliki  ekspresi  atau  konfigurasi wajah yang berbeda, seperti posisi menatap ke arah tengah, dengan menggunakan kacamata, ekspresi senang, menatap atau melihat ke arah kiri, tanpa menggunakan kacamata, normal, cahaya terang pada sebelah kanan, ekspresi sedih, mengantuk, terkejut, dan mengedipkan mata.

## 2.2. Pra-pemrosesan citra
Tahapan pra proses yang dilakukan pada penelitian ini yakni menentukan ukuran dan dimensi citra, kemudian menentukan direktori data citra uji dan data citra latih sesuai dengan kelas label yang telah ditentukan sebelum masuk ke tahap selanjutnya.
2.3. Ekstraksi fitur
Penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  fitur  dengan  membandingkan  beberapa  ekstraksi, diantaranya:
a. Hu-Moments ,  merupakan  metode  ekstraksi  fitur  untuk  menghasilkan  7  fitur  yang  dapat mengidentifikasi  objek.  Objek  yang  diambil  dapat  berupa  lokasi,  area,  arah,  dan  lain sebagainya [8].
b. Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG),  merupakan  metode  ekstraksi  fitur  yang merepresentasikan bentuk dengan cara kerja menangkap histogram arah gradien di setiap sel yang terbagi dari sebuah citra untuk mendeteksi objek [9].
c. Haralick , adalah metode statistik yang digunakan untuk analisis objek pada citra digital dan terdiri dari 14 fitur [10].
2.4. Pemodelan Penelitian ini membandingkan beberapa algoritma klasifikasi, di antaranya:
a. LR, adalah metode yang umum digunakan untuk melakukan analisis data dengan satu atau lebih  variabel  prediktor  yang  menggambarkan  variabel  respons.  Variabel  respon  regresi logistik bernilai hanya 1 (ya) dan 0 (tidak), sehingga menghasilkan variabel respon Bernoulli [11].
b. LDA, merupakan metode klasifikasi konvensional dengan cara menemukan kombinasi linier dari fitur yang ada kemudian membagi sampel ke dalam kelas yang sesuai. Namun, metode ini mempunyai  kekurangan  yaitu  tidak  dapat  memproses  sampel  data  yang  lebih  kecil  dari jumlah fitur [12].
c. KNN,  merupakan  metode  untuk  mengklasifikasikan  data  atau  kasus  baru  berdasarkan kesamaan. Hal ini digunakan untuk mengklasifikasikan titik data berdasarkan klasifikasi data yang berdekatan [13].
d. RF, merupakan metode kombinasi yang didasarkan pada klasifikasi dan regresi. Metode ini bekerja dengan menghasilkan kelas klasifikasi atau prediksi regresi dalam sebuah pohon yang didapat dari pelatihan model [14].
e. Decision Tree , merupakan salah satu metode eksplorasi data, yaitu metode atau algoritma dari metode Decision  Tree .  CART  adalah  metode  yang  sederhana  namun  kuat.  Karakteristik metode ini menggambarkan variabel dependen dan satu atau lebih independent variable [15].
f. Naïve Bayes, merupakan metode dengan karakteristik yang mewakili probabilitas bersyarat Kelas P (Xi | Y) serta memiliki ciri dua parameter, mean dan varians [16].
g. SVM, merupakan singkatan dari support vector machine, dimana metode ini menggunakan fungsi linier untuk membagi dua kelompok kelas data  untuk menemukan ukuran maksimum sisi sudut yang terdapat dalam ruang fitur dan ruang input [17].

## 2.5. Evaluasi model
Pada  tahapan  ini  dilakukan  evaluasi  model  dari  klasifikasi  algoritma  yang  dilakukan  dengan ekstraksi fitur yang digunakan untuk melihat hasil dari accuracy , precision, recall , f1-Score dan Support yang dihasilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  untuk  melakukan  klasifikasi  pengenalan  wajah  ini  dilakukan  dengan menggunakan beberapa ekstraksi fitur di antaranya Hu-Moment, HOG, Haralick, fitur gabungan Hu-Moment dan HOG, Hu-Moment dan Haralick, HOG dan Haralick serta Hu-Moment, HOG dan Haralick. Sedangkan algoritma klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini di antaranya LR, LDA, RF, CART, NB, SVM dan KNN.
Pengujian dilakukan dengan seluruh citra yang ada pada dataset yale face yang berjumlah 165  citra  dari  15  individu,  dengan  dimensi  100x100  pixel.  Rasio  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  sebesar  90:10  yakni  90%  data  latih  dan  10%  data  uji.  Berdasarkan  pengujian tersebut diperoleh hasil sebagai berikut:
a. Hasil pengujian beberapa algoritma klasifikasi dengan ekstraksi fitur Hu-Moment Penggunaan  metode  ekstraksi  fitur  Hu-Moment  pada  beberapa  metode  klasifikasi  dengan menggunakan dataset yale face memberikan hasil yang dijelaskan pada tabel 1:
Tabel 1. Pengujian fitur hu-moment Algoritma Akurasi RF 0.614286 KNN 0.512381 CART 0.433333 LDA 0.414286 NB 0.196667 LR 0.100952 SVM 0.000000
Dari  Tabel  1  penggunaan  metode  ekstraksi  fitur  Hu-Moment  pada  beberapa  metode klasifikasi  memberikan  hasil  bahwa  metode  RF  menunjukan  performa  akurasi  yang  baik yakni sebesar 61,42%.
b. Hasil pengujian beberapa algoritma klasifikasi dengan ekstraksi fitur HOG Penggunaan  metode  ekstraksi  HOG  pada  beberapa  metode  klasifikasi  dengan menggunakan dataset yale face memberikan hasil sebagai berikut:
Tabel 2. Pengujian fitur HOG Algoritma  Akurasi LDA 0.742857 KNN 0.709524 RF 0.702857 NB 0.608095 CART 0.588095 LR 0.399048 SVM 0.000000
98 Siti Khotimatul Wildah, Sarifah Agustiani, Ali Mustopa, Nanik Wuryani, Hendri Mahmud Nawawi, Rizky Ade Safitri
Pengenalan Wajah Menggunakan Pembelajaran Mesin Berdasarkan Ekstraksi Fitur pada Gambar Wajah Berkualitas Rendah
Dari Tabel 2 penggunaan metode ekstraksi fitur HOG pada beberapa metode klasifikasi memberikan hasil bahwa metode LDA menunjukan performa akurasi yang baik yakni sebesar 74,28%.
c. Hasil pengujian beberapa algoritma klasifikasi dengan ekstraksi fitur Haralick.
Penggunaan  metode  ekstraksi Haralick pada  beberapa  metode  klasifikasi  dengan menggunakan dataset yale face memberikan hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Pengujian fitur Haralick Algoritma  Akurasi LDA 0.735714 RF 0.621429 KNN 0.594286 CART 0.479524 NB 0.472857 LR 0.330000 SVM 0.020476
Dari  Tabel  3  penggunaan  metode  ekstraksi  fitur Haralick pada  beberapa  metode klasifikasi  memberikan  hasil  bahwa  metode  LDA  menunjukan  performa  akurasi  yang  baik yakni sebesar 73,57%.
d. Hasil pengujian beberapa algoritma klasifikasi dengan ekstraksi  fitur gabungan Hu-Moment dan HOG.
Penggunaan  metode  ekstraksi Hu-Moment dan  HOG  pada  beberapa  metode  klasifikasi dengan menggunakan dataset yale face memberikan hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Pengujian fitur hu-moment dan HOG Algoritma Akurasi LDA 0.730000 KNN 0.729524 RF 0.723333 CART 0.546190 NB 0.486667 LR 0.439524 SVM 0.000000
Dari  Tabel  4  penggunaan  metode  ekstraksi  fitur Hu-Moment dan  HOG  pada  beberapa metode klasifikasi memberikan hasil bahwa metode LDA menunjukan performa akurasi yang baik yakni sebesar 73,00%.
Tabel 5. Pengujian fitur hu-moment dan haralick Algoritma Akurasi LDA 0.783810 RF 0.695238 KNN 0.614286 CART 0.514286
NB 0.432381 LR 0.383810 SVM 0.006667 e. Hasil pengujian beberapa algoritma klasifikasi dengan ekstraksi fitur gabungan Hu-Moment dan Haralick.
Penggunaan  metode  ekstraksi Hu-Moment dan Haralick pada  beberapa  metode klasifikasi dengan menggunakan dataset yale face memberikan hasil sesuai tabel 5. Dari Tabel 5  penggunaan  metode  ekstraksi  fitur Hu-Moment dan Haralick pada  beberapa  metode klasifikasi  memberikan  hasil  bahwa  metode  LDA  menunjukan  performa  akurasi  yang  baik yakni sebesar 78,38%.
f. Hasil  pengujian  beberapa  algoritma  klasifikasi  dengan  ekstraksi  fitur  gabungan  HOG  dan Haralick.
Penggunaan  metode  ekstraksi  HOG  dan Haralick pada  beberapa  metode  klasifikasi dengan menggunakan dataset yale face memberikan hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Pengujian fitur HOG dan Haralick Algoritma Akurasi LDA 0.785238 RF 0.689524 KNN 0.689048 CART 0.600952 NB 0.595238 LR 0.540000 SVM 0.000000
Dari  Tabel  6  penggunaan  metode  ekstraksi  fitur  HOG  dan Haralick pada  beberapa metode klasifikasi memberikan hasil bahwa metode LDA menunjukan performa akurasi yang baik yakni sebesar 78,53%.
g. Hasil pengujian beberapa algoritma klasifikasi dengan ekstraksi fitur gabungan Hu-Moment ,
HOG dan Haralick.
Penggunaan  metode  ekstraksi  fitur  gabungan Hu-Moment, HOG  dan Haralick pada beberapa metode klasifikasi dengan menggunakan dataset yale face memberikan hasil pada tabel 7.
Tabel 7. Pengujian fitur Hu-Moment , HOG dan Haralick Algoritma Akurasi LDA 0.797143 RF 0.716190 KNN 0.695238 CART 0.600476 LR 0.573810 NB 0.520476 SVM 0.000000
Dari Tabel 7 penggunaan metode ekstraksi fitur HOG dan Haralick pada beberapa metode klasifikasi memberikan hasil bahwa metode LDA menunjukan performa akurasi yang baik yakni sebesar 79,71%.
100 Siti Khotimatul Wildah, Sarifah Agustiani, Ali Mustopa, Nanik Wuryani, Hendri Mahmud Nawawi, Rizky Ade Safitri

## Pengenalan Wajah Menggunakan Pembelajaran Mesin Berdasarkan Ekstraksi Fitur pada Gambar Wajah Berkualitas Rendah
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  7  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  akurasi  tertinggi  diperoleh pada penerapan algoritma klasifikasi LDA dengan ekstraksi fitur gabungan antara Hu-Moment, HOG  dan  Haralick  serta  secara  keseluruhan  pada  beberapa  pengujian  algoritma  LDA memberikan hasil yang cukup tinggi dibandingkan dengan algoritma klasifikasi lainnya. Hal ini menunjukan bahwa penerapan algoritma LDA dan ekstraksi fitur gabungan antara Hu-Moment, HOG dan Haralick merupakan metode yang baik dalam pengenalan wajah. Eksperimen ini juga menghasilkan  beberapa  nilai  laporan  klasifikasi  seperti  nilai precision,  recall,  f1-score ,  dan support yang dapat dilihat pada gambar berikut:
Tabel 8. Classification report LDA dan fitur gabungan Hu-Moment, HOG dan Haralick Precision Recall F1-Score Support 0 1.00 1.00 1.00 3 1 0.67 0.67 0.67 3 2 0.50 0.67 0.57 3 3 0.00 0.00 0.00 6 4 0.40 0.67 0.50 3 5 0.60 1.00 0.75 3 6 0.50 0.67 0.57 3 7 1.00 0.33 0.50 3 8 0.67 0.67 0.67 3 9 1.00 0.50 0.67 4 10 0.50 1.00 0.67 3 11 0.29 0.67 0.40 3 12 1.00 0.67 0.80 6 13 1.00 0.50 0.67 2 14 0.00 0.00 0.00 1 Micro Avg 0.59 0.59 0.59 49 Macro Avg 0.61 0.60 0.56 49 Weighted Avg 0.62 0.59 0.56 49

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dalam pengenalan wajah menggunakan dataset citra Yale  Face dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma  klasifikasi  dan  ekstraksi  fitur  yang  baik dihasilkan  dengan  penerapan  ekstraksi  fitur  gabungan  Hu-Moment,  HOG  dan  Haralick  terhadap algoritma LDA dengan nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 79,71%. Selain itu, LDA juga menghasilkan nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi  pada  beberapa  pengujian  dibandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi lainnya.  Penerapan  ekstraksi  fitur  memiliki  pengaruh  terhadap  penelitian  pengenalan  wajah  ini  dan fitur gabungan menghasilkan nilai akurasi yang lebih besar dibandingkan dengan pengujian yang hanya menggunakan satu fitur ekstraksi.  Hasil yang diperoleh pada penelitian ini belum terlalu tinggi, maka pada penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan metode Deep Learning

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Athoillah,  U.  Pgri,  A.  Buana,  J.  Ngagel,  D.  I.  No,  And  K.  Surabaya,  “Pengenalan  Wajah Menggunakan Svm Multi Kernel Dengan Pembelajaran Yang Bertambah,” Vol. 2, No. 2, Pp. 84 – 91, 2017, Doi: 10.15575/Join.V2i2.109.
[2] Q. Mutiara And E. Prasetyo, “Lbph Pada Sistem Pengenalan Wajah,” Vol. 18, 2019.
[3] E. Zangeneh, M. Rahmati, And Y. Mohsenzadeh, “Low Resolution Face Recognition Using A Two- Branch  Deep  Convolutional  Neural  Network  Architecture,” Expert  Syst.  Appl. ,  P. 112854, 2019, Doi: 10.1016/J.Eswa.2019.112854.
[4] M.  Z.  N.  Al-Dabagh,  M.  I.  Ahmad,  M. N.  Isa,  And  S.  A.  Anwar,  “Face  Recognition  System Based  On  Fusion  Features  Of  Local  Methods  Using  Cca,”  2020,  Doi: 10.1109/Ieecon48109.2020.229489.
[5] E.  Setiawan  And  U.  Kasma,  “Pengujian  Pengenalan  Wajah  Dengan  Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor,” No. 372, Pp. 52 – 62.
[6] D.  Devito,  R.  C.  Wihandika,  And  A.  W.  Widodo,  “Ekstraksi  Ciri  Untuk  Klasifikasi  Gender Berbasis Citra Wajah Menggunakan Metode Histogram Of Oriented Gradients,” Vol. 3, No. 8, Pp. 8002 – 8011, 2019.
[7] B. Septian, A. Wijayanto, F. Ut aminingrum, And I. Arwani, “Face Recognition Untuk Sistem Pengaman Rumah Menggunakan Metode Hog Dan Knn Berbasis Embedded,” Vol. 3, No. 3, Pp. 2774 – 2781, 2019.
[8] H.  Y.  Susetya,  A.  Rachmat,  And  K.  A.  Nugraha,  “Implementasi  Moment  Invariant  Untuk Pengenala n Label Buku Perpustakaan Berbasis Android,” J. Terap. Teknol. Inf. , Vol. 1, No. 1, Pp. 21 – 30, 2017, Doi: 10.21460/Jutei.2017.11.13.
[9] Y.  Yohannes,  M.  R.  Pribadi,  And  L.  Chandra,  “Klasifikasi  Jenis  Buah  Dan  Sayuran Menggunakan Svm Dengan Fitur Saliency-H og Dan Color Moments,” Elkha , Vol. 12, No. 2, P. 125, 2020, Doi: 10.26418/Elkha.V12i2.42160.
[10] Suryanto  And  E.  Dodi,  “Ekstraksi  Fitur  Haralick  Menggunakan  Citra  Mikroskop  Digital Trinocular Untuk Proses Identifikasi Cacing Penyakit Kaki Gajah,” No. July , 2015.
[11] A. Bimantara And T. A. Dina, “Klasifikasi Web Berbahaya Menggunakan Metode Logistic Regression,” Annu. Res. Semin. , Vol. 4, No. 1, Pp. 173 – 177, 2019.
[12] W. Astuti And A. Adiwijaya, “Principal Component Analysis Sebagai Ekstraksi Fitur Data M icroarray Untuk Deteksi Kanker Berbasis Linear Discriminant Analysis,” J. Media Inform. Budidarma , Vol. 3, No. 2, P. 72, 2019, Doi: 10.30865/Mib.V3i2.1161.
[13] L.  Qoiriyah,  H.  L.  Purwanto,  And  W.  Setiyaningsih,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung Keputusan P enentuan Jenis Beasiswa Menggunakan Knn,” J. Terap. Sains Teknol. Fak. , Vol. 1, No. 2, Pp. 64 – 72, 2019.
[14] E.  Y.  S.  Ritno,  N.  A.  Hasibuan,  And  Fadlina,  “Implementasialgoritma  Clasification Andregression  Trees  (  Cart  )  Dalam  Klasifikasi  Ekonomi  Keluarga  Pada  Desadagang Kelambir Tg . Morawa,” Maj. Ilm. Inti , Vol. 6, No. 1, Pp. 66 – 72, 2018.
[15] A. R. Muslikh, H. A. Santoso, And A. Marjuni, “Klasifikasi Data Time Series Arus Lalu Lintas Jangka Pendek Menggunakan Algoritma Adaboost Dengan Random Forest,” J. Teknol. Inf. , Vol. 14, No. 1, Pp. 24 – 38, 2018.
[16] B.  Kurniawan,  M.  A.  Fauzi,  And  A.  W.  Widodo,  “Klasifikasi  Berita  Twitter  Menggunakan Metode Improved Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , Vol. 1, No. 10, Pp. 1193 – 1200, 2017.
[17] D.  Alita,  Y.  Fernando,  And  H.  Sulistiani,  “Implementasi  Algoritma  Multiclass  Svm  Pada Opini Publik Berbahasa Indonesia Di Twitter,” J. Teknokompak , Vol. 14, No. 2, P. 86, 2020.