## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 1, Tahun 2022, pp. 77-84 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://dx.doi.org/10.23887/jst-undiksha.v11i1

## Support  Vector  Machine untuk  Pengenalan  Bentuk  Manusia Menggunakan Kumpulan Fitur yang Dioptimalkan

## Alex Wenda
*
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Riau, Indonesia

## A B S T R A K
Banyak  terjadinya  kendala  dalam  pendeteksian  tubuh.  Dengan  demikian, beberapa  proses  pegenalan  tubuh  menjadi  menjadi  cukup  suli  dan  metode pengenalan tubuh yang memilki tingkat akurasi yang baik juga dibagi dalam dalam beberapa  penelitian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  penerapan sebuah pendekatan pembelajaran mesin bernama Support Vector Machine (SVM) untuk  pengenalan  bentuk  manusia  dan  bukan  manusia.  Jenis  penelitian eksperimen. Profil pusat 100 bentuk manusia dan nonmanusia pada interval 10° diekstraksi dan menghasilkan 36 profil fitur pusat. Profil fitur yang terekstraksi ini kemudian  dianalisis  dan  dikenakan  proses  seleksi  fitur  untuk  mengoptimalkan jumlah  profil  fitur  yang  digunakan.  Ada  dua  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini, yaitu metode statistik analisis varian (ANOVA) dan metode forward feature selection. Fitur terpilih diatur dari kedua metode tersebut dan digunakan sebagai  input  untuk  SVM.  Secara  keseluruhan,  kemampuan  klasifikasi  SVM ditemukan tidak berpengaruh lintas tiga fungsi inti yaitu linear, polynomial, dan basis  radial  gaussian.  Metode  ANOVA  terbukti  unggul  dibandingkan  metode forward feature selection. Hasil penelitian menunjukkan bahwa efektivitas SVM sebagai pengklasifikasi terconfirmasi. Kinerja yang sempurna bisa dicapai ketika SVM diberikan sekumpulan fitur yang teroptimasi sebagai input. Temuan dalam penelitian ini membuktikan bahwa potensi yang besar dari penerapan SVM pada pendeteksian manusia untuk berbagai penerapan.

## A B S T R A C T
This paper investigated the application of a machine learning approach namely the Support Vector Machine (SVM) for the recognition of human and non-human shapes. Much work has shown that the  silhouette contour of a shape contained essential  shape  information.  Therefore,  a  suitable  scheme,  which  we  named  as  centroidal  profile,  is  developed  which represents the Euclidean distances between the centroid of a shape and the shape’s boundary pixels. The centroidal profile of 100 human and non-human images at 10° interval were extracted yielding 36 centroidal feature profiles. These extracted feature  profiles  were  further  analyzed  and  subjected  to  a  feature  selection  process  to  optimize  the  number  of  feature profiles used. Two methods were considered and they are the statistical method of analysis of variance (ANOVA) and the forward feature selection method. The selected feature sets from both methods were used as inputs to the SVM. Overall, the classification ability of the SVM was found to be unaffecte across three kernels function namely linear, polynomial and gaussian radial basis. The ANOVA  method was proven to be superior compared to the forward feature selection method. All in all, the effectiveness of SVM as classier was confirmed. Perfect performance can be achieved when the SVM are fed with  an  optimized  feature  sets  as  input.  The  findings  demonstrate  considerable  potential  in  applying  SVM  in  human detection for various applications.

## 1. PENDAHULUAN
Pembelajaran  mesin  merupakan  salah  satu  cabang  dari  bidang  kecerdasan  buatan  yang berkembang pesat saat ini (Andrizal & Arif, 2017) . Pembelajaran mesin menjadi metode analisis data yang mengotomasi pembuatan model analitik. Ini adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berdasarkan ide bahwa  sistem  dapat  belajar  dari  data,  mengidentifikasi  pola,  dan  mengambil  keputusan  dengan  sedikit intervensi  manusia (Darwis, 2016;  De Lima et al., 2019) . Ilmu  ini  berfokus untuk membuat sistem atau algoritma  yang  terus  belajar  dari  data  dan  meningkatkan  akurasinya  dari  waktu  ke  waktu  tanpa pemrograman tertentu. Salah satu pembelajarannya yaitu pengenalan bentuk. Pengenalan bentuk adalah sebuah tugas penting di visi komputer dan telah menarik banyak perhatian. Kebanyakan pendekatan untuk pengenalan  bentuk  menekankan  pada  ketepatan  dan  efisiensi  pengenalan  itu  sendiri.  Kinerja  sistem pengenalan bentuk apapun pada akhirnya bergantung pada metode representasi bentuk yang digunakan (Costa & Cesar, 2009; Maroof et al., 2020; Polap & Wozniak, 2019) . Ekstraksi bentuk manusia adalah sebuah prosedur terkomputerisasi untuk menemukan bentuk manusia dalam gambar. Kelas teknik ini lebih dikenal

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received February 08, 2022 Revised February 09, 2022 Accepted April 14, 2022 Available online April 25, 2022
Kata Kunci: Pengenalan Manusia, Support Vector Machine

## Keywords:
Human Recognition, Support Vector Machine
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
secara umum sebagai ekstraksi fitur, proses pengekstraksian beberapa bentuk bermakna atau fitur dari sebuah  gambar.  Sebagaimana  diketahui  bahwa  manusia  memiliki  bentuk  yang  fleksibel,  tidak  begitu terdefinisi dengan baik, dan bentuk yang kompleks. Tugas  pemodelan manusia, deteksi, dan pengenalan dalam satu gambar sangat dibutuhkan karena hal-hal tersebut bisa muncul dalam semua warna dan dalam konteks yang bervariasi di depan latar belakang yang berbeda (Hariyono & Jo, 2017; Maroof et al., 2020) . Namun, beberapa permasalahan yang sering muncul dalam sistem pengenalan tubuh manusia. Ini disebabkan oleh banyak terjadinya kendala dalam pendeteksian tubuh. Dengan demikian, beberapa proses pegenalan tubuh menjadi menjadi cukup sulit, metode pengenalan tubuh yang memilki tingkat akurasi yang baik  juga  dibagi  dalam  dalam  beberapa  penelitian (Kindhi  et  al.,  2018;  Laref  et  al.,  2018) .  Hal  tersebut dilakukan  agar  sistem  pengenalan  tubuh  mampu  mengidentifikasi  tubuh  manusia  secara  baik menggunakan sistem komputer. Solusi yang dapat diterapkan, yaitu menggunakan sebuah mekanisme yang menggabungkan  SVM  dengan  sebuah  metode  deteksi  untuk  mendeteksi  manusia  tanpa  batasan  jenis kelamin,  pakaian,  dan  variasi  postur.  Metode  SVM  terbukti  mampu  mengenali  bentuk  manusia  dan kemudian  dengan  tepat  mengklasifikasikan  bentuk  yang  tidak  terlihat  apakah  itu  manusia  atau  non manusia.  Support  Vector  Machines  (SVM)  telah  muncul  sebagai  sebuah  teknik  yang  kuat  untuk  tujuan umum  pengenalan  pola.  Teknik  tersebut  telah  diterapkan  pada  masalah-masalah  regresi  dan  kasifikasi dengan kinerja yang sangat bagus di rentang tugas klasifikasi biner (Altawaier & Tiun, 2016; Assignments, 2001;  Chen  et  al.,  2015;  Kremer  et  al.,  2014;  Qian  et  al.,  2015) .  Kelebihan  utama  dari  SVM  adalah kemampuan yang dimilikinya untuk meminimalkan risiko struktural dan empiris (Brereton & Lloyd, 2010) yang mengarah ke generalisasi yang lebih baik untuk klasifikasi data baru. Terlepas dari keberhasilan SVM dalam pengenalan pola lainnya, hanya ada sedikit penelitian tentang kemampuan klasifikasi SVM dalam mendeteksi manusia dan bukan manusia (Lee & Grimson, 2002) yang menunjukkan bahwa SVM mencapai akurasi  94%  dalam  klasifikasi  gender  menggunakan  data  gait  video  sequence. (Lee  &  Grimson,  2002) mendeteksi pola gerakan manusia dan SVM dilatih dengan pola aliran optik padat yang berasal dari manusia tetapi tidak ada hasil pengenalan yang dilaporkan. Dalam penelitian ini, kami melatih SVM menggunakan profil centroidal yang dioptimalkan dari kedua kategori untuk menyelidiki pengaruh relatifnya terhadap pengenalan bentuk manusia.
Beberapa hasil penelitian menyatakan bahwa implementasi Iterative Closest Point sebagai metode ekstraksi ciri dan Support Vector  Machine sebagai  metode klasifikasi telah  mampu  memberikan akurasi yang tinggi pada sistem identifikasi pengenalan wajah  3D (De Lima et al., 2019) . Pengklasifikasian data dimensi  tinggi  dengan  pembagian  kelas  lebih  dari  dua  pada  SVM  dalam  penelitian  ini  ternyata  mampu memberikan hasil akurasi yang baik (Yulianti et al., 2019) . SVM adalah implementasi perkiraan metode ''minimisasi  risiko struktural'' yang bertujuan untuk mencapai probabilitas kesalahan generalisasi yang rendah.  Support  vector  machine  (SVM)  sebagai  salah  satu  metode  dari  data  mining  terbukti  memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan pola-pola paket data jaringan. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis support vector  machine untuk pengenalan bentuk manusia menggunakan kumpulan fitur yang dioptimalkan.

## 2. METODE
Jenis  penelitian adalah  penelitian eksperimen. SVM adalah  teknik yang relatif baru  untuk tugas klasifikasi dan regresi. Dalam tugas klasifikasi biner seperti pada penelitian ini, tujuannya adalah untuk menemukan  hyperplane  pemisah  yang  optimal.  Gambar  1(a)  menunjukkan  masalah  dua  kelas  dengan banyak kemungkinan hyperplane yang memisahkan dua set data yang belum tentu optimal. Pada Gambar 1(b), ditampilkan hyperplane pemisah (OSH) yang optimal yang menghasilkan margin maksimum (garis putus-putus) antara dua set data. Kedua angka diduplikasi dari (Sain & Vapnik, 1996) . SVM menemukan K3 ini  dengan  memaksimalkan  margin  antar  kelas.  SVM  pertama-tama  mentransformasikan  data  input menjadi ruang dimensi yang lebih tinggi melalui fungsi kernel dan kemudian membangun OSH linier antara dua kelas dalam ruang yang diubah. Vektor data yang paling dekat dengan garis yang dibangun dalam ruang yang diubah disebut vektor pendukung (SV). (Burges, 1998; Haykin & Network, 2004) . Secara singkat teori SVM  adalah  sebagai  berikut (Sain  &  Vapnik,  1996) .  Pertimbangkan  satu  set  pelatihan L i i y x D i 1 )} {( , = = dengan  masing-masing  input n i x   dan  output  terkait
} 1 , 1 { + −  i y .  Setiap  input    x  pertama-tama dipetakan  ke  dalam  ruang  fitur  F  oleh ) ( x z  = berdimensi  lebih  tinggi  melalui  pemetaan  non  linier →   n : F.    Pertimbangkan  kasus  ketika  data  dapat  dipisahkan  secara  linear  dalam  F,  maka  terdapat vektor  w F dan skalar b yang mendefinisikan hyperplane pemisah sedemikian rupa sebagai 0 . = + b z w sehingga i b z w y i
i   + , 1 ) . ( .
Dengan memaksimalkan batas pemisahan antar kelas ||) || / 2 ( w , SVM membangun OSH yang unik sebagai salah satu yang meminimalkan w. w/2 dibawah batasan persamaan (1). Ketika data tidak dapat dipisahkan secara linier, masalah minimalisasi yang dijelaskan di atas dimodifikasi untuk memungkinkan kesalahan klasifikasi dengan memasukkan beberapa variabel non-negatif 0   i , sering disebut variabel slack, sehingga i i b z w y i i   −  + , 1 ) . ( . i  yang merupakan bukan nol menunjukkan titik data dengan kesalahan klasifikasi dan i L i   = 1 dapat dianggap sebagai ukuran kesalahan klasifikasi. SVM menentukan K3 dengan memaksimalkan margin dan meminimalkan kesalahan pelatihan sebagai solusi  dari masalah optimasi.  C  adalah  parameter  konstan,  yang  disebut  parameter  regularisasi  yang  menentukan  trade-off antara margin maksimum dan kesalahan klasifikasi minimum. Meminimalkan suku pertama sesuai dengan meminimalkan  dimensi  Vapnik – Chervonenkis  (VC)  dari  pengklasifikasi  dan  meminimalkan  suku  kedua mengontrol  risiko empiris (Brereton & Lloyd, 2010; Sain & Vapnik, 1996) . Mencari hyperplane  optimal dalam  Persamaan.  (3)  adalah  masalah  pemrograman  kuadratik  (QP)  yang  dapat  diselesaikan  dengan membangun Lagrangian dan mentransformasikannya menjadi dual problem.
  = = =   −  =  L i L j j i j i j i L i i z z y y W 1 1 1 2 1 ) ( (4) menjadi i i L i i i C dan y    =  = , 0 0 1   Dimana ) ,....., ( 1 L   =  adalah pengali Lagrangian non-negatif. Titik data  x i bersesuaian dengan 0   i terletak di sepanjang margin batas keputusan dan merupakan SV. Istilah z i . z j pada persamaan (4) dapat dihitung dengan menggunakan fungsi kernel K(.,.) tanpa harus memperoleh ) ( i x  dan ) ( j x  secara eksplisit  sedemikian  rupa  sehingga
). , ( ) ( ). ( . j i j i j i x x K x x z z =   = Setelah  menentukan  pengali Lagrange  yang  optimal,  solusi  optimal  untuk  vektor  bobot  w  dapat  diperoleh  dengan    = SVs i i i i z y w .
Dimana SV adalah vektor pendukung. Untuk setiap vektor uji n x   , outputnya kemudian diperoleh dari
) . ( ) ( b z w sign x f y + = =         +  =   SVs i i i i b x x K y sign y ) , (
Untuk menyusun SVMs, pengguna harus memilih fungsi kernel. Sejauh ini, tidak ada studi analitis atau  empiris  yang  secara  meyakinkan  menetapkan  keunggulan  satu  kernel  di  atas  yang  lain;  dengan demikian, kinerja SVM dalam tugas tertentu dapat bervariasi dengan pilihan ini. Dalam penelitian ini, kami bereksperimen dengan tiga kernel seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Kernels yang digunakan untuk Mengembangkan Model SVM
Fungsi Kernel Rumus Matematis Linear K (x i , x j ) = x i . x j Polynomial
K (x i , x j ) = (x i . x j + 1) d , d adalah derajat polynomial Fungsi Gaussian Radial Basis (RBF)
K (x i , x j ) = exp (-||x i - x j || 2 / 2 σ 2 ) σ adalah dengan lebar fungsi RBF
Profil centroidal, d ua langkah utama dalam analisis citra adalah segmentasi citra dan pengenalan (da Fontoura Costa & Cesar Jr, 2010) . Skema yang sesuai mewakili bentuk manusia menggunakan profil centroidal  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Siluet  manusia  dihasilkan  setelah  dilakukan  penurunan  latar belakang. Gambar tersebut kemudian dipotong ke area yang diinginkan untuk menentukan centroid bentuk manusia (x c y c ) menggunakan rumus
  = = = = N i i c N i i c y N y x N x 1 1 1 & 1
,  . N adalah jumlah total piksel batas, dan ( x i ,y i ) mewakiliki piksel ke-i pada batas. Selanjutnya, urutan vektor dalam hal ini dihasilkan pada
interval  sudut  yang  sesuai.  Oleh  karena  itu,  profil  centroidal  adalah  urutan  paling  urut  yang  diperoleh dengan menghitung jarak Euclidean E, antara centroid dan setiap piksel batas,
n i dan y y x x E c i c i ,....., 2 , 1 ) ( ) ( 2 2 = − + − =
n = 360/ interval sudut yang dipilih (dalam derajat).
Interval sudut 10 o angle dipilih sehingga profil 36 titik dari suatu gambar diperoleh dan berfungsi sebagai  vektor  fitur  yang  diekstraksi  dan  fitur  optimasi  yang  menjalani  analisis  ANOVA  seperti  yang  di tunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Profil Centroidal Tergeneralisasi untuk Pemodelan Bentuk
Pemilihan  fitur ,  p rofil  centroidal  dari  setiap  gambar  memiliki  total  36  fitur.  Beberapa  fitur  ini kemungkinan  tidak  signifikan  apabila  ditujukan    untuk  pengenalan  atau  klasifikasi.  Oleh  karena  itu, diperlukan proses pemilihan fitur untuk mendapatkan kumpulan fitur yang optimal. Salah satu cara untuk melakukan  seleksi  fitur  adalah  dengan  menggunakan  pendekatan  statistik.  Dalam  penelitian  ini,  seleksi fitur  dilakukan  dengan  menguji  apakah  sekumpulan  fitur  signifikan  untuk  klasifikasi  atau  pengenalan menggunakan analysis of variance (ANOVA). ANOVA adalah teknik standar untuk mengukur signifikansi statistik dari satu set variabel independen dalam memprediksi variabel dependen. ANOVA mengambil satu fitur  dan  kelas  yang  terkait  dengan  sampel  data  dan  mengukur  signifikansi  variabel  kelas  dalam memprediksi rata-rata fitur tersebut. Ukuran yang dihasilkan ANOVA adalah  nilai p untuk set fitur  dan variabel kelas. Misalnya, dalam kasus fitur tertentu, seperti titik 110°, berguna untuk membedakan antara bentuk  manusia  dan  bukan  manusia.  Gambar  3  menunjukkan  plot  kotak  titik  110°  untuk  manusia  dan bukan manusia. Dalam kasus khusus ini, nilai p secara numerik tidak dapat dibedakan dari nol, dan plot kotak mengkonfirmasinya yang oleh karena itu maka kami menyimpulkan bahwa fitur tersebut berguna dalam membedakan antara bentuk manusia dan bukan manusia, seperti yang ditunjukkan Gambar 2.
Gambar 2. Kotak Bidang Centroidal yang Menunjukkan Perbedaan Antara Manusia dan Non Manusia Pelatihan dan pengujian SVM, d alam skema ini, set data dibagi menjadi lima subset  secara leave- one-out cross validation, di mana satu subset digunakan untuk pengujian dan empat lainnya untuk melatih dan membuat permukaan keputusan SVM. Tahapan ini diulang untuk himpunan bagian lain sehingga semua himpunan bagian digunakan sebagai sampel pengujian. Tiga ukuran  mencakup akurasi, sensitivitas dan spesifisitas digunakan untuk menilai kinerja classifier SVM (Chan et al., 2002; Pang et al., 2003) .
FN TN FP TP TN TP Acc + + + + = x 100% FN TP TP Sen + = x 100 % FP TN TN Spec + =
x 100%
Dimana: TP adalah jumlah positif benar; TN adalah jumlah negatif benar; FP adalah identifikasi manusia palsu; FN adalah identifikasi non-manusia palsu.
SVM  mengidentifikasi  bentuk  manusia  dan  bukan  manusia  yang  masing-masing  diberi  label sebagai manusia dan bukan manusia. Acc mewakili akurasi, yang menunjukkan akurasi deteksi keseluruhan di mana Sen merupakan kependekan dari sensitivitas, didefinisikan sebagai kemampuan pengklasifikasi SVM untuk mengenali manusia secara akurat. Spec, yang mewakili kekhususan/perbedaan, menunjukkan kemampuan pengklasifikasi untuk tidak menghasilkan deteksi palsu (bukan manusia).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Berdasarkan  uji  ANOVA  pada  tingkat  signifikan  =  0,05,  kami  memperoleh  kumpulan  fitur  yang dioptimalkan  yang  terdiri  dari  19  fitur.  Nilai-p  untuk  sembilan  belas  fitur  profil  centroidal  ini  secara numerik tidak dapat dibedakan dengan  nol. Oleh  karena itu, fitur-fitur ini dapat dikatakan cocok untuk diterapkan sebagai input ke pengklasifikasi untuk membedakan dua kategori bentuk dalam penelitian ini. Fitur-fitur masing-masing ini dikategorikan ke dalam empat wilayah individu. Dengan demikian, fitur-fitur tersebut adalah profil 80°, 90°, 100 ° 110° yang terletak di wilayah 1, diikuti oleh empat fitur lainnya dari wilayah 2 yang terletak pada interval sudut 180°, 190 °, 200 ° dan 210 °. Wilayah 3 dalam hal ini memiliki 7 fitur dimana fitur-fitur tersebut terletak pada interval sudut 250 °, 260 °, 270 °, 280 °, 290 °, 300 °, 310 °. Yang terakhir, empat fitur diposisikan pada interval sudut 350°, 360 °, 10° dan 20° di Wilayah 4 seperti yang digambarkan pada Gambar3.
1 2 20 40 60 80 100 120 140 C en tr oi da l F ea tu re -1 1t h Human                                   Non Human
Gambar 3. Profil Gaya Berjalan Centroidal yang Tergeneralisasi oleh Analisa ANOVA
Pada mulanya, pengklasifikasi SVM dilatih dengan setiap set fitur wilayah untuk kemudian diuji. Keempat set fitur region selanjutnya digabungkan dan digunakan sebagai input. Seperti disebutkan di atas, tiga kernel yang berbeda dipertimbangkan penggunaannya di penelitian ini, yaitu RBF linier, polinomial dan Gaussian. Hasil klasifikasi ditabulasikan  dalam hal akurasi, sensitivitas dan spesifisitas sebagaimana disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Ukuran Kinerja Eksperimen 5 Fold
Pengukuran Kinerja Fitur Centroidal Fungsi Kernel R1 R2 R3 R4 Semua Wilayah Ketepatan ( Acc ) Linear Polynomial RBF 95.8 95.8 87.5 62.5 58.7 62.5 95.8 91.6 98.2 58.3 62.5 62.5 100 100 100 Sensitivitas ( Sen ) Linear Polynomial RBF 88.8 88.8 72.7 47.0 53.1 66.7 88.8 80 92.5 44.4 57.8 57.8 100 100 100 Kekhususan ( Spec ) Linear Polynomial RBF 100 100 90 66.760 47.0 100 100 100 62.3 68.2 68.2 100 100 100
Berdasarkan data, set fitur region individual digunakan sebagai input ke SVM, akurasi terbaik yang diperoleh adalah 98,2% untuk set fitur region 3 yang dilatih dengan kernel RBF. Kumpulan fitur terbaik berikutnya dimiliki oleh region 1 dengan 95,8% untuk kernel linier dan polinomial. Namun, kinerja terbaik dicapai ketika semua set fitur region digunakan sebagai input. Ketiga kernel mengkonfirmasi kinerja terbaik ketika fitur dari keempat wilayah diterapkan. Hasil seperti ini adalah hasil yang diharapkan karena fitur gabungan  sebelumnya  ditentukan  sebagai  kumpulan  yang  dioptimalkan  yang  oleh  karenanya  fitur-fitur tersebut dipilih dari 36 fitur asli. Hal ini menegaskan validitas penggunaan ANOVA dalam melakukan proses seleksi fitur. Dari ukuran kinerja sensitivitas, ditemukan bahwa set fitur region 4 menunjukkan sensitivitas paling rendah dengan persentase 44,4% untuk kernel linier sedangkan yang paling sensitif adalah set fitur Region 3 dengan persentase 92,5% untuk kernel RBF. Pada ketiga kernel, spesifisitas maksimum diperoleh untuk set fitur Wilayah 3. Proses pemilihan fitur alternatif dilakukan dengan menggunakan metode forward feature selection di mana fitur secara berurutan ditambahkan satu per satu dari yang paling meningkatkan akurasi  klasifikasi.  Gambar  5  menggambarkan  plot  akurasi  sebagai  fungsi  fitur.  Akurasi  kinerja pengklasifikasi SVM meningkat karena lebih banyak profil centroidal yang  digunakan. Akurasi klasifikasi terbaik  yang  diperoleh  adalah  85,8%,  yaitu  ketika  setidaknya  enam  belas  profil  centroidal  pertama digunakan. Namun, akurasinya turun menjadi 80% ketika lebih dari 20 profil digunakan dan memburuk ketika lebih banyak profil ditambahkan, seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 4.
Wilayah 1 Wilayah 2 Wilayah 3 Wilayah 4 0 o
360 o

## Gambar 4. Ketepatan Klasifikasi pada Jumlah Fitur yang dipilih oleh Metode Forward Selection

## Pembahasan
SVM pada akhirnya dapat membedakan antara manusia dan bukan manusia asalkan set fitur yang optimal  digunakan.  Dalam  penelitian  ini,  metode  ANOVA  digunakan  untuk  mengoptimalkan  profil centroidal  di  mana  36  profil  centroidal  awal  dikurangi  menjadi  19.  Sebanyak  19  profil  yang  dipilih selanjutnya  diregionalisasi  menjadi  empat  wilayah  berbeda  dalam  upaya  untuk  lebih  mengurangi  dan mengoptimalkan set fitur. Pemilihan fitur alternatif dan prosedur optimasi juga diterapkan untuk tujuan perbandingan. Hasil terbaik yang diperoleh dari teknik ini hanya menghasilkan akurasi 85,8%. Performa sempurna dicapai untuk ketiga kernel ketika semua 19 fitur ANOVA yang dipilih digunakan sebagai input ke SVM. Upaya untuk lebih mengurangi fitur input menurut wilayah tidak dapat menandingi kinerja ketika semua set fitur wilayah digunakan. Namun, upaya regionalisasi mengungkapkan beberapa fakta penting yang dapat ditindaklanjuti secara lebih lanjut dalam upaya mengoptimalkan fitur input di masa depan. Dari pengamatan  kami,  secara  umum  kami  menemukan  bahwa  set  fitur  R1  dan  R3  terdiri  dari  fitur  yang dominan karena keduanya menghasilkan akurasi pengenalan yang tinggi dan spesifisitas yang tinggi. Yang paling tidak dominan adalah set fitur R4 dimana set fitur ini adalah yang paling tidak sensitif. Metode SVM terbukti mampu mengenali bentuk manusia dan kemudian dengan tepat mengklasifikasikan bentuk yang tidak terlihat apakah itu manusia atau non manusia. Support Vector Machines (SVM) telah muncul sebagai sebuah  teknik  yang  kuat  untuk  tujuan  umum  pengenalan  pola.  Teknik  tersebut  telah  diterapkan  pada masalah-masalah regresi dan kasifikasi dengan kinerja yang sangat bagus di rentang tugas klasifikasi biner (Altawaier  &  Tiun,  2016;  Assignments,  2001;  Chen  et  al.,  2015;  Kremer  et  al.,  2014;  Qian  et  al.,  2015) . Beberapa hasil penelitian menyatakan implementasi Iterative Closest Point sebagai metode ekstraksi ciri dan support vector machine sebagai metode klasifikasi telah mampu memberikan akurasi yang tinggi pada sistem  identifikasi  pengenalan  wajah  3D (De  Lima  et  al.,  2019) .  Pengklasifikasian  data  dimensi  tinggi dengan pembagian kelas lebih dari dua pada SVM dalam penelitian ini ternyata mampu memberikan hasil akurasi yang baik (Yulianti et al., 2019) .

## 4. SIMPULAN
SVM  pada  akhirnya  dapat  membedakan  antara  manusia  dan  bukan  manusia  asalkan  set  fitur optimal digunakan. Penelitian telah berhasil mengembangkan pengklasifikasi SVM yang dapat mengenali dan mengklasifikasikan atau mengidentifikasi manusia dan bukan manusia berdasarkan bentuknya dengan sempurna. Kualitas diskriminatif tersebut dapat diterapkan untuk sistem deteksi pejalan kaki, pengawasan, dan deteksi aktivitas.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Altawaier,  M.  M.,  &  Tiun,  S.  (2016).  Comparison  of  Machine  Learning  Approaches  on  Arabic  Twitter Sentiment  Analysis. International  Journal  on  Advanced  Science,  Engineering  and  Information Technology , 6 (6), 1067 – 1073. https://doi.org/10.18517/ijaseit.6.6.1456.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 No of Features % A c c u ra c y Accuracy vs Features
Andrizal,  A.,  &  Arif,  A.  (2017).  Pengembangan  Media  Pembelajaran  Interaktif  pada  Sistem  E-Learning Universitas  Negeri  Padang. INVOTEK:  Jurnal  Inovasi  Vokasional  Dan  Teknologi , 17 (2),  1 – 10. https://doi.org/10.24036/invotek.v17i2.75. Assignments, R. (2001). Support Vector Machines ( SVM ) Support Vector Machines ( SVM ). Gesture , 23 (6), 349 – 361.
Brereton, R. G., & Lloyd, G. R. (2010). Support Vector Machines for Classification and Regression. In Analyst (Vol. 135, Issue 2, pp. 230 – 267). https://doi.org/10.1039/b918972f. Burges, C. J. C. (1998). A tTtorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition. Data Mining and Knowledge Discovery , 2 (2), 121 – 167. https://doi.org/10.1023/A:1009715923555.
Chan, K., Lee, T. W., Sample, P. A., Goldbaum, M. H., Weinreb, R. N., & Sejnowski, T. J. (2002). Comparison of Machine  Learning  and  Traditional  Classifiers  in  Glaucoma  diagnosis. IEEE  Transactions  on Biomedical Engineering , 49 (9), 963 – 974. https://doi.org/10.1109/TBME.2002.802012.
Chen, D., Wang, L., & Li, L. (2015). Position Computation Models for High-Speed Train Based on Support Vector Machine Approach.
Applied Soft Computing Journal , 30 , 758 – 766. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.01.017.
Costa, L. da F., & Cesar, R. M. (2009). Shape Classification and Analysis: Theory and Practice, Second Edition. In Shape Classification and Analysis: Theory and Practice, Second Edition . Crc Press. da Fontoura Costa, L., & Cesar Jr, R. M. (2010). Shape Analysis and Classification: Theory and Practice . CRC press.
Darwis, M. (2016). Aplikasi Watpasdroid untuk Perbaikan Sambungan Poros Mesin Listrik pada Praktikum
Uji Pembebanan Motor. Integrated Lab Journal , 4 (1), 37 – 44.
https://doi.org/10.14421/ilj.2016.%25x.
De Lima, N. V, Novamizanti, L., & Susatio, E. (2019). Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan ICP dan SVM. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) , 6 (6),  601 – 610. https://doi.org/10.25126/jtiik.2019661609. Hariyono,  J.,  &  Jo,  K.  H.  (2017).  Detection  of  Pedestrian  Crossing  road:  A  study  on  Pedestrian  Pose Recognition. Neurocomputing , 234 , 144 – 153. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.12.050. Haykin, S., & Network, N. (2004). A Comprehensive Foundation. Neural Networks , 2 (2004), 41. Kindhi,  B.  Al,  Sardjono,  T.  A.,  &  Purnomo,  M.  H.  (2018).  Optimasi  Support  Vector  Machine  untuk Memprediksi  Adanya  Mutasi  pada  DNA  Hepatitis  C  Virus. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  Dan Teknologi Informasi , 7 (3). https://doi.org/10.22146/jnteti.v7i3.441. Kremer, J., Steenstrup Pedersen, K., & Igel, C. (2014). Active Learning with Support Vector Machines. Wiley Interdisciplinary  Reviews:  Data  Mining  and  Knowledge  Discovery , 4 (4),  313 – 326. https://doi.org/10.1002/widm.1132.
Laref,  R.,  Losson,  E.,  Sava,  A.,  &  Siadat,  M.  (2018).  Support  Vector  Machine  Regression  for  Calibration Transfer between Electronic Noses Dedicated to Air Pollution Monitoring. SENSORS , 18 (11), 3716. https://doi.org/10.3390/s18113716.
Lee, L., & Grimson, W. E. L. (2002). Gait Analysis for Recognition and Classification. Proceedings - 5th IEEE International  Conference  on  Automatic  Face  Gesture  Recognition,  FGR  2002 , Mld ,  155 – 162. https://doi.org/10.1109/AFGR.2002.1004148.
Maroof, M. A., Mahboubi, A., Noorzad, A., & Safi, Y. (2020). A New Approach to Particle Shape Classification of Granular Materials. Transportation Geotechnics , 22 , 100296. https://doi.org/10.1016/j.trgeo.2019.100296.
Pang, C. C. C., Upton, A. R. M., Shine, G., & Kamath, M. V. (2003). A Comparison of Algorithms for Detection of Spikes  in  The  Electroencephalogram. IEEE  Transactions  on  Biomedical  Engineering , 50 (4),  521 – 526. https://doi.org/10.1109/TBME.2003.809479.
Polap,  D.,  &  Wozniak,  M.  (2019).  Bacteria  Shape  Classification  by  The  Use  of  Region  Covariance  and Convolutional  Neural  Network. Proceedings  of  the  International  Joint  Conference  on  Neural Networks , 2019 - July , 1 – 7. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8851958.
Qian, Y., Zhou, W., Yan, J., Li, W., & Han, L. (2015). Comparing Machine Learning Classifiers for Object-Based Land  Cover  Classification  Using  Very  High  Resolution  Imagery. Remote  Sensing , 7 (1),  153 – 168. https://doi.org/10.3390/rs70100153.
Sain, S. R., & Vapnik, V. N. (1996). The Nature of Statistical Learning Theory. Technometrics , 38 (4), 409. https://doi.org/10.2307/1271324.
Yulianti, R., Wijaya, I. G. P. S., & Bimantoro, F. (2019). Pengenalan Pola Tulisan Tangan Suku Kata Aksara Sasak Menggunakan Metode Moment Invariant dan Support Vector Machine. Intelligent System and Computer Vision , 3 (2), 91 – 98. https://doi.org/10.29303/jcosine.v3i2.181.