## Identifikasi Wajah Dengan Segmentasi Warna Kulit Menggunakan Metode Viola Jones
Tamara Octa Dana 1 , A.Asni B 2 , Mayda Waruni 3 1,2,3 Teknik Elektro,Fakultas Teknologi Industri Universitas Balikpapan Jln. Pupuk Raya Gn. Bahagia Balikpapan 76114 INDONESIA Email : tamaraoctadana@gmail.com
Abstract  - Face  detection  (face  detection) is  one  of  the  initial  steps that  is  very  important  before  the  face  recognition  process  (face recognition). Face detection is the detection of objects in the form of faces  in  which  there  are  special  features  that  represent  the  shape  of faces  in  general.  One  method  of  face  detection  is  the  Viola  Jones method.  Viola  Jones  method  is  used  to  detect  faces  and  skin  color segmentation,  test  data  processing  using  Matlab  and  capture  on  a Smartphone.  The  test  is  carried  out  at  normal  light  intensity  with  a predetermined  distance  and  face  position.  The  results  of  this  study indicate the level of accuracy of detection of face image variations in the  position  of  face  images  facing  forward  (frontal),  sideways  left and right 45̊. But it has a weakness of this face detection system that is  unable  to  determine  faces  in  images  that  have  faces  that  are  not upright  (tilted)  or  not  frontal  (facing  sideways)  at  a  90̊  angle.  Face position that is upright / not upright will determine the success of this face  detection.  The  level  of  identification  of  the Viola  Jones simulation was 100% with 4 images consisting of 3 boys and 1 girl.
Keywords — Face detection, Face Recognition, Viola Jones
Abstrak  - Pendeteksian  wajah  ( face  detection )  adalah  salah  satu tahap  awal  yang  sangat  penting  sebelum  dilakukan  proses pengenalan  wajah  ( face  recognition ).  Deteksi  wajah  adalah  deteksi objek  berupa  wajah  yang  didalamnya  terdapat  fitur  –  fitur  khusus yang  merepresentasikan  bentuk  wajah  pada  umumnya.  Salah  satu metode  deteksi  wajah  adalah  dengan  metode Viola  Jones. Metode Viola  Jones digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  dan  segmentasi warna  kulit,  pengolahan  data  uji  menggunakan  Matlab  dan  capture pada Smartphone . Uji coba dilakukan pada intensitas cahaya normal dengan  jarak  dan  posisi  wajah  yang  telah  ditentukan.  Hasil  dari penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi deteksi citra wajah variasi posisi citra wajah  menghadap ke depan  (frontal), kesamping dengan arah  kiri  dan  kanan  45̊  .  Namun  memiliki  kelemahan  dari  sistem deteksi  wajah  ini  yaitu  tidak  dapat  menentukan  wajah  pada  gambar yang  memiliki  wajah  tidak  tegak  (miring)  atau  tidak  frontal (menghadap  ke  samping)  sudut  90̊.  Posisi  wajah  yang  tegak/tidak tegak  sangat  menentukan  keberhasilan  deteksi  wajah  ini.  Tingkat identifikasi dari hasil simulasi  metode Viola Jones mencapai 100% dengan 4 citra yang terdiri dari 3 laki- laki dan 1 perempuan.
Kata Kunci — Face detection, Face Recognition, Viola Jones

## I. PENDAHULUAN
Segmentasi  merupakan  proses  pemisah  wilayah  objek dengan wilayah latar belakang bertujuan agar mudah dianalisa dalam  rangka  mengenali  dan  pemberi  informasi  suatu  objek yang akan dikenali.
Deteksi wajah adalah suatu teknologi komputer untuk mendeteksi wajah manusia dengan cara menentukan letak dan
ukuran wajah manusia di dalam citra digital. Teknologi ini dapat mendeteksi wajah melalui ciri/sifat wajah dan tidak memperdulikan hal-hal lainnya, seperti bangunan, pohon dan badan manusia itu sendiri[1].
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengimplementasikan algoritme  metode Viola  Jones yang  diharapkan  dapat meningkatkan  performa  sistem.  Sehingga  dalam  Tugas  Akhir ini  akan  dikembangkan  sebuah  aplikasi  deteksi  wajah  pada citra  digital.  Dipilih  mempergunakan  metode Viola  Jones sebab Viola Jones mampu  mempermodelkan data 2D  seperti citra degan baik dan mendapat hasil yang lebih teliti.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Deteksi  wajah  banyak  dilakukan  peneliti  terdahulu  baik untuk  kepentingan  pengenalan  wajah  maupun  untuk memperoleh  informasi  dari  deteksi  wajah  itu  sendiri. Penelitian yang sama juga telah dilakukan oleh peneliti dari :
1. M.  Yogi  Septian  dan  Fitriyani,  Fakultas  Teknik Informatika,  Universitas  Telkom.  Tentang  Deteksi wajah  menggunakan  metode Viola  Jones pada Graphics Processing Unit.
2. Rony  Wijanaro  dan  Eko  Nugroho,  Fakultas  Teknik Universitas  Wahid  Hasyim  Semarang.  Deteksi  wajah berbasis  segmentasi  warna  kulit  menggunakan  ruang warna YCbCr & Template Matching.
Namun  pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  analisa pada  identfikasi  wajah  dengan  segmentasi  wana  kulit menggunakan  metode Viola  Jones .  Dengan  arah,  jarak  dan intensitas cahaya yang telah di tentukan.

## 2.1 Pengenalan Pola
Pengenalan pola adalah suatu aktivitas untuk mengelompokkan  data  numerik  dan  simolik  termasuk  citra secara  otomatis  oleh  mesin  dalam  hal  ini  komputer.  Tujuan dari  pengelompokan  adalah  untuk  mengenali  suatu  objek  di dalam citra.
Secara  umum  pengenalan  pola  ( pattern  recognition ) adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan  sesuatu  berdasarkan  pengukuran  kuantitatif fitur  (ciri)  atau  sifat  utama  dari  suatu  objek.  Pola  sendiri adalah suatu entitas yang terdefenisi dan dapat
diidentifikasikan  serta  diberi  nama.  Sidik  jari  adalah  suatu contoh pola. Pola bisa merupakan kumpulan hasil pengukuran atau pemantauan dan bisa dinyatakan dalam notasi vektor atau matriks (Darmawan Putra, 2010)[6].
2.2 Citra dan Pengolahannya
Pengolahan  citra  merupakan  kegiatan  memperbaiki kualitas  citra  agar  mudah  diinterpretasi  oleh  manusia/mesin (komputer).  Masukannya  adalah  citra  dan  keluarannya  juga citra  tapi  dengan  kualitas  lebih  baik  daripada  citra  masukan, misalnya suatu citra warnanya kurang tajam, kabur ( blurring ), mengandung noise (misal  bintik-bintik  putih),  dan  lain-lain sehingga  perlu  ada  pemrosesan  untuk  memperbaiki  citra karena  citra  tersebut  menjadi  sulit  diinterpretasikan  karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang[6]. Berdasarkan  jenisnya,  citra  digital  dapat  dibagi  menjadi  tiga, yaitu:
1. Citra Biner (Monokrom)
Memiliki  2  buah  warna,  yaitu  hitam  dan  putih.  Warna hitam  bernilai  1  dan  warna  putih  bernilai  0.  Untuk menyimpan kedua warna ini dibutuhkan 1 bit di memori. Contoh  dari  susunan  piksel  pada  citra  monokrom  adalah sebagai berikut :
Gambar .1 Citra Biner
2. Citra Grayscale (skala keabuan)
Citra grayscale mempunyai  kemungkinan  warna  hitam untuk  nilai  minimal  dan  warna  putih  untuk  nilai maksimal. Banyaknya warna tergantung pada jumlah bit yang  disediakan  di  memori  untuk  menampung kebutuhan  warna  tersebut.  Semakin  besar  jumlah  bit warna  yang  disediakan  di  memori,  maka  semakin  halus gradasi warna yang terbentuk.

## Gambar .2 Citra Greyscale
3. Citra Warna ( true color )
Setiap  piksel  pada  citra  warna  mewakili  warna  yang merupakan  kombinasi  tiga  warna  dasar,  yaitu  merah, hijau, dan biru (RGB = Red, Green, Blue ). Setiap warna
dasar  menggunakan  penyimpanan  8  bit  =  1 byte (nilai maksimum 255 warna), jadi satu piksel pada citra warna diwakili oleh 3 byte [7].

## Gambar .2 Citra RGB
2.3 Metode Viola Jones
Metode Viola-Jones merupakan  salah  satu  metode pendeteksian  objek  yang  cukup  populer,  yang  dapat memberikan  hasil  dengan  tingkat  keakuratan  yang  cukup tinggi  dan  dengan  kecepatan  yang  sangat  tinggi.  Metode  ini diusulkan oleh Paul Viola dan Michael Jones pada tahun 2001, dengan menggabungkan empat kunci utama untuk mendeteksi suatu objek, yaitu[5] :
a. Fitur persegi sederhana, disebut fitur Haar .
b. Integral image untuk pendeteksian fitur dengan cepat.
c. Metode AdaBoost machine-learning .
d. Cascade classifier untuk mengkombinasikan banyak fitur.
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 piksel. Klasifikasi gambar dilakukan berdasarkan  nilai  dari  sebuah  fitur.  Penggunaan  fitur dilakukan  karena  pemrosesan  fitur  berlangsung  lebih  cepat dibandingkan pemrosesan citra perpiksel[3].

## 2.4 Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  adalah  proses  pengolahan  citra  yang bertujuan memisahkan wilayah (region) objek dengan wilayah latar  belakang  agar  objek  mudah  dianalisis  dalam  rangka mengenali  objek  yang  banyak  melibatkan  persepsi  visual. Segmentasi citra dalam penelitian ini terbagi menjadi 2, yaitu : 1. Thresholding Tujuan  thresholding  ini  adalah  menemukan  nilai threshold  yang  tepat  untuk  memisahkan  objek  dari background. Thresholding digunakan  untuk  mengatur jumlah  derajat  keabuan  yang  ada  pada  citra.  Untuk menentukan derajat keabuan dapat digunakan rumus : x =
b.int(w/b)  ;  w  adalah  nilai  derajat  keabuan  sebelum thresholding x  adalah  nilai  derajat  keabuan  setelah thresholding b  =  int(256/a) . Proses  binersisasi  citra grayscale untuk menghasilkan citra biner[10] :
……………....(1)
Dengan,
g(x,y) : citra biner dari citra grayscalef (x,y)
T        : menyatakan nilai ambang. Nilai T dapat ditentukan dengan 3 cara berikut :
- Nilai Ambang Global (Global Threshold) T T{f(x,y)} dengan  T  tergantung  pada  nilai  gray  level  dari pixelpada posisi x,y.
- Nilai  Ambang  Lokal  (Local  Threshold)  ;  T  = T{A(x,y),  f(x,y)}  T  tergantung  pada  properti  pixel tetangga A(x,y) menyatakan nilai pixel tetangga.
- Nilai  Ambang  dinamis  (Dynamic  Threshold)  T  = T{x,y,  A(x,y),  f(x,y)}  dengan  T  tergantung  pada koordinat-koordinat piksel.
2. Morfologi
Morfologi  merupakan  teknik  pengolahan  citra berdasarkan  bentuk  segmen  citra  yang  bertujuan  untuk mengubah  bentuk  objek  pada  citra  asli.  Jenis-jenis operasi  morfologi  di  antaranya  adalah  dilasi,  erosi, closing, dan opening. Secara berurutan, persamaan  yang digunakan untuk masing-masing operasi yaitu[12]: A + B
A – B
A . B = (A + B) – B A . B = (A – B) + B

## III. METODE P ENELITIAN
Penulis melakukan penelitian di laboraturium Fakultas Teknologi Industri (FTI) Uniba jurusan teknik elektro waktu penelitian di laksanakan pada tanggal 10 Oktober 2018 sampai 8 Juni 2019.
Data yang digunakan dalam penelitian adalah berupa sample data wajah dari 4 orang. Berikut adalah metode pengambilan data yang dilakukan :
- Data  wajah  diambil  dengan  cara  pemotretan  pada wajah  menggunakan  kamera  smartphone  dengan resolusi 13 MP.
- Pemotretan dilakukan dari arah depan untuk normal.
- Untuk  1  orang  dilakukan    pemotretan  wajah sebanyak  15  kali.  Dimana  1  kali  diambil  tiap  sudut, sudut : 0  dan 45  .
- Pemotretan dilakukan dari arah kanan dan kiri.
- Data yang diambil dari 4 orang. 1 orang wanita dan 3
orang laki-laki. Dengan range umur 18-25 tahun.
Gambar  4  Diagram Penelitian
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Resize Citra
Program  pengambilan  file  merupakan  awal  untuk mencari gambar citra yang kita uji dan pengujian sample gambar  kita resize supaya  mempercepat  komputasi. Resize gambar  /  citra  adalah  mengubah  ukuran  panjang dan lebar gambar.
Matlab  telah  menyediakan  fungsi  untuk  mengubah ukuran  gambar.  Fungsi “ imresize” dapat  digunakan untuk  mengubah  ukuran  gambar.  Berikut  adalah  listing program setelah di resize citra :

## Gambar  5 Listing program resize Citra

## 4.2 Transformasi Citra RGB
Pada data citra uji yang di digunakan pada penelitian ini  program  akan  menampilkan  nilai  transformasi  citra RGB.  Berikut  listing  program  dari  transformasi  cinta RGB :
Gambar  6 Listing program transformasi citra RGB
Setelah  di  ekstrak  nilai  komponen  RGB,  hasil  nilai citra  variable  R,  G,  &  B  menunjukan  angka  tidak  lebih dari 255. Yang berarti nilai RGB tersebut tepat berada di kanal citra RGB.
Masing-masing kanal warna memiliki nilai intensitas piksel  dengan  kedalaman  bit  sebesar  8-bit  yang  artinya memiliki  variasi  warna  sebanyak  2^8  derajat  warna  (0 s.d 255).

## 4.3 Mengkonversi Citra RGB menjadi YCbCr
Program  mengkonversi  citra  RGB  menjadi  YCbCr bertujuan  untuk  mengetahui  dan  memberikan  informasi segementasi  warna  kulit  dan  nilai  ekstraksi  yang didapatkan  dari  skripsi  Tommy  Sihotang  yang  berjudul Ekstraksi Ciri Menggunakan Discrate Wavelet Transform (DWT)  dan principal  Component  Analysis (PCA)  yaitu  :  Cb>=77  &  Cb<=127  &  Cr>=133  & Cr<=173 & Y>80.
Gambar  7 Konversi citra RGB mejadi citra YCbCr

## Gambar  8 Citra YCbCr
Ruang    warna    RGB    pada    citra    asli    masih mengandung    efek    cahaya    yang    menyebabkan karakteristik  warna  kulit  bias  berubah,  karenanya  perlu dikonversi  ke  dalam  warna  kromatik.  Sebab  itu  dalam penelitian  ini  adanya  Konversi  dari  citra  RGB  ke  citra YCbCr  untuk  mensegmentasi  daerah  kulit  yang disesuaikan dengan warna kulit manusia dan pencahayaan dapat mempengaruhi citra dalam penelitian ini.
4.4 Segmentasi Citra
a) Threshold Citra
Thresholding  merupakan  proses  pemisahan  piksel- piksel  yang  mempnyai  derajat  keabuan  yang  berbeda. Dalam  pemrosesnya,  piksel-piksel  yang  memiliki  derajat keabuan  lebih  besar  dari  batas  ambang  akan  menjadi bernilai  1.  Pada  langkah  ini  tresholding  diperlukan  untuk mengubah  elemen  piksel  tiap  citra  ke  dalam  bentuk  citra biner.  Hanya  ada  2  nilai  yaitu  1  dan  0.  0  artinya  hitam ( background ) dan 1 artinya putih ( frontground ).

## Gambar 9 Proses segmentasi citra
b) Operasi Morfologi Citra
Pemrosesan citra secara morfologi biasanya dilakukan terhadap citra biner (hanya terdiri dari 0 dan 1), walaupun tidak menutup kemungkinan dilakukan terhadap citra  dengan  skala  keabuan  0-255.  Operasi  morfologi dalam  penilitian  ini  untuk  menyempurnakan  bentuk  objek hasil deteksi dan menghilangkan noise. Sehingga, citra uji menjadi smooth dan  memberikan  informasi  yang  baik kepada  pendeteksi.  Berikut  listing  program  untuk  operasi morfologi :
Gambar 10  Proses filling holes
Pada  tahap  ini  objek  akan  di  sempurnakan  dengan menutup  lubang  dan  menghilangkan  gangguan  ( noise ) pada  area  kulit  agar  objek  mampu  memberikan  informasi yang akurat.

## Gambar  11  Sesudah di morfologi dan dihilangkan noise

## 4.5  Hasil  Deteksi  Wajah  Dengan  Segmentasi  Warna Kulit
Pada hasil pendeteksian wajah dengan segmentasi warna kulit  akan  di  tandai  dengan frame berwarna  kuning.  Dalam penelitian penulis terdapat 10 sample yang akan diuji. Dimana sample citra dibagi menjadi 2, citra tampak 0° dan 45°.
Citra uji tampak 0° diberi nama Dora 0 (2).jpg, Krisman 0.jpg,    Tommy  0  (1).jpg  dan  citra  tampak  45°  diberi  nama Dora 45 (1).jpg, Krisman 45 kiri.jpg, Krisman 45.jpg, Tommy 45  kiri  (4).jpg,  Tommy  45  (1).jpg,  Onov  45  (1).jpg,  Onov 45.jpg. Berikut hasil citra uji
Table 1  Hasil Deteksi Wajah Dengan Segmentasi Warna
Kulit NO CITRA UJI CITRA ASLI KETERA NGAN 1. Dora 0 (2).jpg Terdeteksi
2. Dora 45 (1).jpg Terdeteksi 3. Krisman 0.jpg Terdeteksi 4. Krisman 45 kiri.jpg Terdeteksi 5. Krisman 45.jpg Terdeteksi
6. Tommy 0 (1).jpg Terdeteksi 7. Tommy 45 kiri (4).jpg Terdeteksi 8. Tommy 45 (1).jpg Terdeteksi 9. Onov 45 (1).jpg Terdeteksi 10. Onov 45.jpg Terdeteksi
Dapat  dilihat  pada  Tabel  1  bahwa  pada  umumnya gambar  yang  terdeteksi  sebagai  wajah  dengan  posisi  wajah tegak atau frontal kedepan dan sudut 45° menghadap kiri dan kanan  yang  ditandai  dengan frame berwarna  kuning.  Pada Tabel  1  memiliki  tingkat  kecerahan  yang  cukup  sehingga gambar-gambar tersebut berhasil dideteksi.
Dari hasil pengujian program deteksi wajah dengan segmentasi kulit menggunakan metode Viola Jones memiliki tingkat akurasi 100%. Citra uji dalam penelitian ini berhasil terdeteksi.

## V. PENUTUP

## Kesimpulan
1. Identifikasi  wajah  dengan  segementasi  warna  kulit menggunakan metode viola jones dapat mengidentifikasi wajah seseorang.
2. Dari  Hasil  Pengujian  dengan  metode Viola  Jones dapat terdekteksi 100% dari 4 Sample.

## Saran
1. Pada  penelitian  ini  sampel  data  latih  citra  wajah  yang digunakan  masih  sedikit,  oleh  karna  itu  perlu  dikaji  lagi apabila aplikasi ini digunakan pada data latih citra wajah dalam skala banyak dan besar.
2. Agar  dapat  diperluas  sampel  data  citra  lebih  dari  sudut 45° dan intensitas cahaya dalam skala apapun.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Septian, K. Kunci, D. Wajah, and V. Jones, “DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN METODE VIOLA JONES PADA GRAPHICS PROCESSING UNIT FACE DETECTION USING VIOLA JONES METHOD ON GRAPHICS,” Ilmu Komputer, Tek. Inform. , 2014.
[2] A. R. Syafira and G. Ariyanto, “Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones,” J. Emit. , vol. 17, no. 1, p. ISSN 1411-8890, 2017.
[3] Y. Ferik, H. Octavianto, and H. Wahyu, “DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA JONES,” Progr. Stud. Inform. , pp. 1–6, 2016.
[4] B. H. Retno Wahyusari, “Penerapan algoritma viola jones untuk deteksi wajah,” Maj. Ilm. STTR Cepu , no. ISSN 1693- 7066, pp. 3–8, 2014.
[5] P. I. D. C. W. Haruno Sajati, Yuliani Indrianingsih, “Deteksi jerawat pada wajah menggunakan metode viola jones,” J. Tek. Inform. , 2015.
[6] I. Muhammad Dahria, Usman Muhammadi, “PENGNALAN POLA WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAME UNTUK ABSENSI DENGAN METODE WAVELET,” J. Saintikom , vol. 12, no. 2, pp. 95–108, 2013.
[7] H. M. Aris Budi, Suma’inna, “Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal
Component Analysis ( PCA ),” Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 166–175, 2016.
[8] B. Cahyono, “PENGGUNAAN SOFTWARE MATRIX LABOTORY (MATLAB) DALA PEMBELAJARAN ALJABAR LINIER,” J. Phenom. , vol. 1, pp. 45–62, 2013.
[9] A. Suharso, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Viola-Jones dan Eigenface Dengan Variasi Posisi Wajah Berbasis Webcam,” J. Ilmu Komput. Teknol. Inf. , vol. 1, no. ISSN 2503-054X, pp. 19–30, 2016.
[10] A. S. R. Sinaga, “IMPLEMENTASI TEKNIK THRESHODING PADA SEGMENTASI CITRA DIGITAL,” Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 48–51, 2017.
[11] Anas, “PENENTUAN THRESHOLD CITRA MULUT DENGAN METODE NORMAL PROBABILITY DENSITY FUNCTION ( NPDF ) GUNAMENDETEKSI MULUT PEMELAJAR,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 137– 144, 2017.
[12] D. A. Priandini, J. Nangi, S. Kom, M. Muchtar, M. Kom, J. Yusmah, and M. Kom, “Deteksi area plat mobil menggunakan operasi morfologi citra,” J. Inform. , pp. 294– 302, 2018.
[13] Hendry, Jans, Color Conversation-RGB to YCbCr, J. digital image processing , 2012.