## DETEKSI JERAWAT PADA WAJAH MENGGUNAKAN METODE VIOLA JONES
H aruno  Sajati, Yuliani Indrianingsih, Puspa Ira  Dewi C andra W ulan Program  Studi  Teknik Informatika Sekolah Tinggi  Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta.ac.id

## A B ST R A C T
Acne  is  a  skin  disease  that  most  often  grow  in  the face  and  very  disruptive  to  affect  the appearance  o f a person's face.  Viola  Jones  is  one  method  to  help  detect  acne  so  someone  get information  about  the  state  o f the face  and immediately  overcome.  Viola Jones Method has  three main processes integral image  is used to determine whether there is a feature haar particular in an image,  the  method adaboost machine  learning is  used to  select features  haar specific  that will be used  to  adjust  the  threshold  value,  and  a  cascade  classifier  as  the  classification  o f the  final determining regions the face in the picture.  Testing o f 30 samples,  the results obtained showed that the  method  is  less  accurate  Viola  Jones  is  used  as  a  method  o f detection  o f acne  with  results average  25  %  the  percentage  o f common  acne,  blackheads  0  %  and  45%  o f cystic  acne.  The number o f samples used to create xml greatly affect the results o f detection.
Keywords  : A cne , Viola Jones, Integral Image, Adaboost Machine Learning,  Cascade Classifier.

## 1. Pendahuluan
Jerawat adalah penyakit kulit kronis akibat abnormalitas produksi  sebum pada kelenjar sebasea yang  muncul  pada  saat  kelenjar  minyak  pada  kulit  terlalu  aktif  (Kumar,2008).  Jerawat  ini merupakan  salah  satu  penyakit kulit yang  ditakuti  oleh  sebagian besar remaja  dan  dewasa,  Harper (2007)  menambahkan  bahwa  bahwa  jerawat  adalah  suatu  proses  kronik  kelenjar  kelenjar polisebasea  yang  ditandai  dengan  adanya  komedo,papul,  pustule  dan  nodul.  Walaupun  tidak termasuk  penyakit  yang  serius  dan  menyebabkan  kematian,  jerawat  jika  tidak  ditangani  dapat menimbulkan depresi  dan krisis kepercayaan diri penderitanya.
Metode Viola Jones relatif mendapatkan hasil yang cepat,  akurat dan efesien dalam melakukan deteksi  wajah  pada  gambar.  Metode Viola  Jones merupakan  algoritma  yang  paling  banyak digunakan  untuk  mendeteksi  wajah.  Metode  ini  terdiri  atas  tiga  komponen  penting  yaitu integral image digunakan untuk  menentukan  ada tidaknya fitur haar tertentu  pada  sebuah  gambar,  metode adaboost  machine  learning yang  digunakan  untuk  memilih  fitur haar yang  spesifik  yang  akan digunakan  untuk  mengatur  nilai  ambang (threshold), dan cascade  classifier sebagai pengklasifikasian  akhir menentukan  daerah wajah  pada  gambar  dari  metode  ini.  Berdasarkan  latar belakang tersebut maka judul  dari penelitian ini  adalah “Deteksi Jerawat pada Wajah Menggunakan Metode Viola Jones”.

## 2. Landasan Teori
2.1  Jeraw at
Jerawat  merupakan jenis  penyakit  kulit  yang  paling  sering  tumbuh  di  wajah  dan  sangat mengganggu  hingga mempengaruhi  kecantikan wajah  seseorang.  Jenis-jenis jerawat yang  ada di  dunia  medis  sangat  banyak  yang  harus  diperhatikan.  Kesehatan  kulit  menjadi  hal  yang sangat  penting,  wajah  mulus  tanpa  jerawat  mungkin  saja  menjadi  dambaan  sebagian  besar orang.  Banyak  orang  merasa  tidak  nyaman  dan  tidak  percaya  diri  ketika  harus  keluar  rumah dengan kondisi wajah berjerawat.
Jerawat  sendiri  disebabkan  karena  pori-pori  di  kulit  yang  tersumbat  sehingga  memicu tumbuhnya  semacam  benjolan  berwarna  merah  yang  mengandung  nanah.  Jerawat  merupakan penyakit kulit yang hampir semua orang pernah mengalaminya.  Jerawat  sendiri  timbul  karena perubahan  hormon  yang  dialami  penderitanya  dan  biasanya muncul  saat  penderitanya  sedang mengalami menstruasi,  dalam proses kehamilan,  serta mengalami  stress yang berlebih.
Banyak  yang  menyangka  bahwa jerawat  hanya  ada  satu  jenis,  namun  ternyata  jerawat memiliki beberapa jenis,  diantaranya yaitu  :

## 1. Jerawat Biasa
Hampir  sebagian  besar  orang  pernah  menderita jerawat  ini.  Jerawat  ini  mudah  dikenali karena  bentuknya  yang  kecil  dan  berwana  putih  kemerahan.  Jerawat  ini  timbul  dikarenakan tersumbatnya  pori-pori  dan  terinfeksi  bakteri propionibacterium  acne. Bakteri  tersebut  hidup di  daerah  diproduksinya  asam  lemak  pada  kantung  kelenjar  yang  tersembunyi  di  bawah permukaan  kulit  atau  sering juga  disebut  sebagai  kelenjar sebaceous. Yang  perlu  diwaspadai dari bakteri ini yaitu karena bisa menimbulkan iritasi  pada bagian wajah disekitarnya.

## Gambar  1  Jerawat Biasa

## 2. Jerawat Batu
Jerawat  batu  memiliki  ukuran  yang  lebih  besar  dari  pada  jerawat  biasa.  Jerawat  batu berwarna  lebih  merah  dan  meradang,  jika  terus  dibiarkan,  jerawat  batu  akan  meninggalkan bekas  yang  susah  dihilangkan.  Jerawat  batu  atau  yang  sering  disebut  juga Cystic  Acne disebabkan  karena  kelenjar  minyak  yang  terlalu  banyak  dan  pertumbuhan  sel  yang  tidak normal.  Jerawat batu tergolong jerawat yang parah.

## Gambar 2 Jerawat Batu

## 3. Komedo
Komedo  disebabkan  oleh  sel-sel  kulit  mati  dan  sekresi  kelenjar  minyak  yang  berlebih. Komedo  terbagi  menjadi  dua  macam  yakni  komedo  tertutup  dan  komedo  terbuka.  Komedo tertutup  terlihat  seperti  tonjolan  kecil  berwarna  putih,  sedangkan  komedo  terbuka  terlihat seperti pori-pori yang membesar dan menghitam.

## Gambar 3 Komedo Tertutup

## Gambar 4 Komedo Terbuka
2.2  Pendeteksian W ajah
Pendeteksian wajah  adalah proses yang mensegmentasi  area wajah  dengan latar belakang  dari suatu  masukan  citra.  Proses  ini  bekerja  dengan  cara  memeriksa  citra  yang  dimasukkan,  apakah memiliki  citra  wajah  atau  tidak.  Jika  memiliki,  maka  akan  dilakukan  pemisahan  dengan  cara memotong  citra  wajah  dari  latar  belakang  citra  yang  dimasukan.  Jika  masukan  berbentuk  video, proses  yang  dilakukan  adalah  proses face  tracking. Secara umum,  proses face  tracking dan  proses pendeteksian  wajah  mempunyai  fungsi  yang  sama.  Perbedaannya  terletak  pada  proses pendeteksiannya  saja,  jika  pada  masukan  berbentuk  citra,  sistem  berjalan offline sehingga  dapat menggunakan  proses  pendeteksian  wajah,  sedangkan  pada  masukan  video,  sistem  berjalan  secara online atau real-time yang  membutuhkan  pendeteksian  secara  langsung  maka  proses  yang digunakan  adalah  proses face  tracking. Terdapat  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan proses pendeteksian wajah ini,  salah satunya dengan menggunakan metode Viola-Jones.
Gambar 5 Proses Deteksi Wajah

## 2.2.1  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 :
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.
Fitur  yang  digunakan  dalam  metode Viola-Jones adalah  fitur Haar yang  didasari  oleh Haar wavelets. Haar wavelets adalah  satu gelombang panjang berupa gelombang persegi  (satu interval  tinggi  dan  satu  interval  rendah).  Dalam  dua  dimensi,  gelombang  persegi  ini digambarkan dengan sepasang persegi yang berdekatan,  satu terang dan satu gelap.
Gambar 6 Contoh Fitur Haar
Untuk  menentukan  ada  atau  tidaknya  ratusan  fitur Haar pada  suatu  citra  secara  efektif, metode Viola-Jones menggunakan  teknik  yang  disebut Integral  image.  Integral  image merupakan  teknik  yang  dapat  mempercepat  proses  pendeteksian  suatu  objek  dengan menggabungkan unit terkecil  dari  citra yaitu nilai-nilai  piksel  menjadi  suatu  representasi  citra baru,  caranya  dengan  menjumlahkan  piksel  yang  ada  di  sebelah  kiri  dan  atas  titik  tersebut. Berikut rumus menghitung nilai haar suatu gambar.
D = D + A - (B + C ) ...........(2.1)
Dimana, D adalah nilai piksel kanan bawah,  A adalah nilai  piksel kiri  atas, B  adalah piksel  atas dari  piksel D  dan C  adalah nilai  piksel  kiri  dari  piksel D.  Berikut adalah gambaran dari  piksel- piksel tersebut:
A B 1 C D a
Gambar 7 Pencarian Nilai Piksel D pada Integral image
Nilai fitur Haar =  |  (total piksel hitam) -  (total piksel putih)  | ...........(2.2) Total piksel hitam dan total piksel putih didapatkan dari rumus 2.1.
2.2.2 Open Source Computer Vision (OpenCV)
Open  Source  Computer  Vision  Library ,  adalah library  open  source  multiplatform berlisensi  BSD (Berkeley Software Distribution) yang bersifat  gratis  untuk  digunakan  baik  di kegiatan  akademik  maupun  komersial. Library ini  berfungsi  untuk  mentransformasikan  data dari  citra  diam  atau  kamera  video  ke  salah  satu  keputusan  atau  representasi  baru.  Semua representasi tersebut dilakukan untuk mencapai beberapa tujuan tertentu.
OpenCV dirilis  pada  Januari  1999  oleh Visual  Interactivity  Group di In tel’s Microprocessor  Research  Lab. Tujuannya  untuk  membangun  suatu  komunitas open  source vision dan  menyediakan  situs  yang  mendistribusikan  upaya  dari  komunitas  sehingga  dapat dikonsolidasi  dan  dioptimalkan  kinerjanya.  Alasan  utama  penggunaan OpenCV, karena OpenCV memiliki  kustomisasi  yang  tinggi  dan  kinerja  yang  baik  pada  program  berbasis bahasa java.

## 3 Perancangan  Sistem
3.1  Flowchart Sistem
Gambaran secara keseluruhan Aplikasi ini dapat dilihat pada gambar 3.1  berikut ini.
Gambar B Flowchart Sistem

## S.2  Activity Diagram
3.2.1 Activity Pilih G am bar
Gambar 9 Activity Pilih Gambar

## 3.2.2 Activity Deteksi Jeraw at

## 3.2.2.2 Use Case Diagram
Gambar Use case diagram aplikasi  dapat  dilihat pada gambar 3.4.
Gambar  11 Use Case Diagram Aplikasi
3 .3 Class Diagram
Gambar  12 Class Diagram Aplikasi
4  IM PLEM ENTASI DAN HASIL
Gambar  13 Hasil Proses Pengambilan Gambar
Proses pengambilan gambar di  atas berhasil  hal tersebut dikarenakan gambar yang dipilih oleh pengguna  memiliki  fitur  wajah.  Berikut  adalah  proses  pengambilan  gambar  yang  tidak  memiliki fitur wajah.
Gambar  14 Gambar yang dijadikan Target (img_5.bmp).
Gambar  15 Memilih Gambar img_5.bmp
Hasil  tersebut dikarenakan fitur wajah tidak sempurna dan  dikatakan bukan wajah oleh karena hal tersebut muncul pemberitahuan berupa “Masukkan Gambar Berupa Wajah”.
Gambar  16 Memilih File biasa.xml
Deteksi Jerawat pada Wajah MenggumnKan Metode Viola Jones
■ '   1— 1 o k« G ot * « *"• J"— K M M d Mm «g» ( J )   HMUUU<<BM<VSGOT*« i
Gambar  17  Peringatan Masukan Berupa Gambar
Gambar  1B  Hasil Deteksi Jerawat Biasa
Berdasarkan  hasil  deteksi jerawat  biasa tersebut  dapat  diketahui  bahwa jumlah jerawat  yang terdeteksi sebanyak 42.
Gambar  19 Hasil Deteksi Komedo
Berdasarkan hasil  dari  gambar di  atas komedo tidak dikenali  oleh sistem,  karena jenis komedo yang  dimiliki  gambar  tidak  terdapat  di  dalam xml komedo  yang  sudah  dipersiapkan.  Komedo sangat sulit dikenali  oleh  sistem,  selain karena minimnya  sampel juga karena ukuran komedo yang terlalu kecil yang mengakibatkan sulit dalam pendeteksian.

## Gambar 21  Hasil Deteksi Jerawat Batu
Berdasarkan  hasil  deteksi  jerawat  batu  tersebut  dapat  diketahui  bahwa jumlah jerawat  yang terdeteksi  sebanyak  12.
4.3  Pem bahasan
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  30  gambar  wajah,  dengan  keterangan gambar sebagai berikut :
1.  BI :  Jerawat Biasa
2.  KO : Komedo
3.  BA :  Jerawat Batu
Hasil yang terdeteksi diperoleh rata rata prosentase setiap jenis jerawat sebagai berikut :
1.  Jerawat Biasa :  25 % 2.  Jerawat Komedo :  0 %
3.  Jerawat Batu  :  45  %
Dengan  melihat  hasil  prosentase  rata  rata  yang  diperoleh,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa metode Viola Jones kurang akurat digunakan sebagai metode untuk mendeteksi jerawat.

## 5. Penutup
5.1  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  implementasi  sistem  dapat  disimpulkan  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
1.  Sistem  dapat  mengenali  jerawat  baik  itu  jerawat  biasa  maupun  jerawat  batu  dengan prosentase  25%  jerawat  biasa  dan  45%  jerawat  batu,  namun  sistem  belum  mampu mengenali  jerawat  komedo  dengan  hasil  prosentase  yang  didapatkan  adalah  0%.  Hal tersebut  dikarenakan  sampel  yang  minim  untuk  dijadikan  target  dan  citra  yang  dijadikan sampel untuk target memiliki citra yang rendah.
2.  Metode Viola  Jones kurang  akurat  diterapkan  pada  pendeteksian  jerawat  karena  ukuran jerawat  hampir  sama  dengan noise di  wajah  seperti  tahi  lalat,  flek  hitam,  bekas  jerawat maupun bekas jahitan.
5.2  Saran
Berdasarkan  kesimpulan  dari  sistem  ini,  didapatkan  beberapa  saran  untuk  pengembangan selanjutnya,  sebagai berikut :
1.  Sistem  ini  juga  dapat  dikembangkan  dengan  memperbaiki  kualitas  citra  dengan memperkecil false alarm yang dapat dihubungkan dengan numStages dan hitRatio.
2.  Dapat dilakukan penelitian sistem pakar untuk mengetahui kualitas kesehatan wajah seperti sehat, kurang sehat, maupun tidak sehat.

## D aftar Pustaka
[ 1]  Adi  Siswando,  dkk.  2013. Algoritma C4.5 Berbasis Adaboost untuk Prediksi Penyakit Jantung Koroner: Fakultas Teknik Komputer Universitas  Sains Al-Quran Jawa Tengah Wonosobo.
[2]  Daniel Lelis Baggio.  2015. Open CV Computer  Vision with Java. Birmingham, Mumbai.
[3]  Hadisantoso dan Agus Harjoko.  2013. Haar Cascade Classifier dan Algoritma Adaboost untuk Deteksi Banyak Wajah Dalam Ruang Kelas. Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.
[4]  Harper,  J.C.  (2007). Acne  Vulgaris. Birmington  :  Departement  of Dermatology  University  of Alabama.
[5]  Kumar  S.,  Prasad  S.,  2011. Real  Time Face Recognition  Using Adaboost Improved Fast PCA Algorithm, Department  o f Computer  Engineering, Ideal Institute  o f Technology,  Ghaziabad , INDIA.
[6]  Mahdi Rezai,  2013. Creating a Cascade o f Haar-Like  Classifiers: Step by Step, Department of Computer Science, the University of Auckland.
[7]  M.  Dwisnanto,  dkk.  2012. Science,  Engineering  and  Technology : Sistem  Deteksi  Wajah dengan  Menggunakan  Metode  Viola  Jones, Seminar  Nasional.  Universitas  Gadjah  Mada Yogyakarta.