Vol. 13. No. 01, Januari 2022: 1-5 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Analisis Metode Ekstraksi Fitur Dalam Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Masker

## Hasbi Hakiki
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta hasbihakiki47@gmail.com
Abstrak — Wabah  coronavirus  disease  19  atau  covid- 19  menyerang  diberbagai  belahan  dunia.  Yang  mana pencegahannya  adalah  dengan  mencuci  tangan  dan memakai  masker.  Memakai  masker  adalah  salah  satu halangan  ketika  seseorang  akan  membuka  kunci  layar smartphone  atau  bahkan  fitur  absensi  karyawan,  yang mana  ini  menggunakan  teknologi  face  recognition. Sehingga, sistem absensi  atau kunci  layar kesulitan untuk mengenali  wajah  manusia  tersebut  ketika  memakai masker.  Dua  dari  metode  yang  dipakai  ialah  Principal Component  Analysis  (PCA)  dan  Linear  Discriminant Analysis (LDA). Berdasarkan hasil percobaan pada sistem yang  telah  dibuat,  informasi  berupa  hasil  pengenalan gambar  wajah  yang  diproses  dari  metode  Principal Component  Analysis  mempunyai  persentase  rata-rata sebesar  91,3%  untuk  mengenali  wajah  manusia  dengan menggunakan masker, sedangkan metode Linear discriminant  Analysis  mempunyai  persentase  rata-rata sebesar  20,67%  untuk  mengenali  wajah  manusia  dengan menggunakan  masker.  Kemudian  dengan  metode  pre- processing  Gaussian  Smoothing  Filter  dan  metode  PCA mempunyai  persentase  rata-rata  sebesar  92,67%  dan dengan  metode  LDA  mempunyai  persentase  rata-rata sebesar  25,33%.  Dari  hasil  persentase  matematis,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  Principal  Component  Analysis lebih  unggul  dalam  mengenali  wajah  dengan  memakai masker dibandingkan metode Linear discriminant Analysis baik dengan menggunakan metode pra-processing ataupun tidak menggunakan metode pra-processing .
Kata Kunci : Face Recognition, LDA, Matlab, PCA, Masker

## I. P ENDAHULUAN
Pada  pembukaan  tahun  2020,  wabah  dengan  nama coronavirus  disease 2019  (COVID-19) telah  mengejutkan dunia,  yang  bermula  dari  Wuhan,  Provinsi  Wubei  kemudian menyebar  dengan  cepat  ke  lebih  dari  190  negara  dan  teritori. Belum  adanya  terapi  definitif  [1],  tetapi,  banyak  cara pencegahan  yang  disarankan  oleh World  Health  Organization (WHO)  salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan  masker sebagai  bentuk  pencegahan.  Memakai  masker  merupaka langkah  pencegahan  yang  tepat,  tetapi  ini  juga  merupakan sebuah  tantangan  bagi  teknologi face  recognition .  Ini
dikarenakan  ketika  memakai  masker,  hanya  setengah  dari wajah  pengguna  yang  akan  dikenali  wajahnya  [2]  sehingga sulitnya  pengenalan  wajah dengan  masker  dan mengakibatkan rendahnya  akurasi  pengenalan  wajah.  Hal  ini  juga  karena minimnya riset tentang pengenalan wajah dengan masker tetapi banyaknya riset pendeteksian wajah menggunakan masker atau tidak.
Dua  dari  banyaknya  metode  pengenalan  wajah  adalah metode  PCA  dan  LDA.  Pada  tahun  1936,  Robert  Fisher menemukan  metode Fisher  Linear  Discriminant (FLD)  atau banyak  yang  mengenalnya Linear  Discriminant  Analysis (LDA) sebagai  pengategorian taksonomi  [3].  metode ini ialah sebuah  teknik class  specific, sebab  teknik  ini  berupaya membuat  jarak  ( scatter )  antar  kelas  dan  intra  kelas  maka klasifikasi  yang  lebih  baik  dapat  dihasilkan  [4].  Pada  akhir tahun  1980  telah  hadir  sebuah  pendekatan  berbasis  jaringan syaraf  tiruan.  Aplikasi Principal  Component  Analysis (PCA) yang  diusulkan  Kirby  dan  Sirovich  untuk  pengenalan  wajah, lalu  Turk  dan  Pentland  memunculkannya  kembali  sebagai eigenface tidak  lama  setelah  hadirnya  pendekatan  berbasis jaringan  syaraf  tiruan  tersebut.  Sehingga,  masyarakat menganggap  penelitian  tersebut  sebagai  tonggak  diawalinya penelitian di bidang pengenalan wajah [5].

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Pada penelitian terdahulu [6], penelitian ini berpusat dalam pengenalan wajah dengan halangan yaitu scarf dan kacamata hitam dengan mengusulkan modul MaskNet untuk meningkatkan  performa  dalam  pengenalan  wajah.  Hasilnya ialah  metode Mask-Maxout untuk  identifikasi  dengan scarf mempunyai akurasi 96,7% dan dengan kacamata hitam 90,9%. Secara  keseluruhann  dari  hasil  pengujian,  memiliki  akurasi 93,8%.
Kemudian penelitian [7] membahas mengenai perbandingan metode Sparse Representation Based Classification (SRC), Robust  Sparse  Coding  for  Face Recognition (RSC),  dan Structured  Sparse  Representation Based  Classification (SSRC)  dengan  mengambil sample gambar  50  laki-laki  dan  50  perempuan  yang  masing-masing subjeknya  terdapat  26  gambar  tiap  subjek,  total  gambarnya adalah  2599  gambar.  Hasilnya  ialah  Metode  SSRC  memiliki rate pengenalan  tinggi  dengan  memakan  waktu  yang  singkat, dan  juga  Metode  SRC  dan  RSC  memakan  waktu  yang  lebih lama dan rate pengenalan yang relatif lebih tinggi.
DOI: 10.22441/jte.2022.v13i1.001

## H. Hakiki, Analisis Metode Ekstraksi Fitur Dalam Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Masker
Penelitian  selanjutnya  [8]  membahas  tentang  sistem monitoring  absensi  dengan  digunakannya  pendeteksi  wajah mannusia  yang  terintegrasi  dengan database menggunakan bahasa  pemrograman python dn library  opencv .  Dalam  riset ini,  terdapat database berupa  10  gambar  individu.  Riset  ini terdiri  dari  2  tahap  yaitu  pendeteksian  dan  identifikasi  wajah. Pada  proses  pendeteksian  wajah,  10  gambar  dapat  dideteksi, lalu  pada  proses  identifikasi  9  dari  10  gambar  dapat diidentifikasi.  Dari  proses  identifikasi  didapatkan  akurasi sebesar 90%.
Pada  penelitian  [9]  membahas  tentang  pengenalan  wajah manusia menggunakan metode Principal Componen Analysis. Basis  data  latih  dalam  riset  ini  membutuhkan  sebanyak  6 individu  dengan  ukuran  180x200  pixel  dan  format  filenya ialah  .jpg.  Lalu,  untuk  basis  data  uji  terdapat  30  foto  dari  6 individu  yang  berbeda,  ini  berarti  setiap  individu  terdapat  5 foto  dengan  beragam  gaya  foto,  ekspresi  dan  pencahayaan masing-masing. Hasil dari riset ini menunjukkan sebanyak 24 dari  30  basis  data  yang  telah  diuji  untuk  dikenali  wajahnya telah  berhasil  untuk  dikenali,  sedangkan  6  lainnya  tidak  bisa dikenali  dengan  metode  ini.  Kemudian,  waktu  perhitungan dari  tiap-tiap  percobaan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa semakin  banyak  jumlah  pada  basis  data  maka  semakin  lama juga  waktu  proses  sampai  menunjukan  hasil  dari  dikenalinya wajah seseorang.
Dan  pada  penelitian  [10]  membahas  tentang  pengenalan wajah manusia dengan beragam pose, angle dari pengambilan gambar, background gambar  dan  penggunaan  metode  PCA. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  30  gambar dengan  mimic,  pencahayaan  dan  warna  kulit  yang  berbeda. Hasil  dari  penelitian  ini  ialah  metode Principal  Component Analysis (PCA) mampu mengenali wajah dengan ciri biologis seseorang,  namun  hasil  tersebut  dipengaruhi  oleh  faktor cahaya,  sudut,  posisi  citra  masukan,  kualitas    kejernihan,  dan kemiripan nilai eigenface .
III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Blok Diagram
Berikut  ini  adalah  blok  diagram  analisis  sistem  ekstraksi fitur wajah dalam pengenalan wajah menggunakan masker dan menggunakan perangkat lunak Matlab.
Gambar 1. Blok Diagram
Berdasarkan  Gambar  1  diketahui  inputnya  menggunakan gambar,  yang  mana  gambar  gambar  tersebut  dipakai  untuk data  awal,  yaitu  gambar  seseorang  menggunakan  masker  dan tidak  menggunakan  masker.  Kemudian,  Matlab  selaku perantara  program  yang  hendak  menjalankan  gambar  data masukkan  tersebut  hingga  menciptakan  keluaran  yang berbentuk  gambar  hasil  ekstraksi  fitur  dengan  metode  Linear
Discriminant  Analysis  dan  Principal  Component  Analysis serta perhitungan performa sistem.
B. Flowchart
Berikut  ini  merupakan flowchart dari  simulasi  sistem  ini yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Penelitian
• Yang  pertama  ialah  masukan database yaitu  tahap dimasukannya  gambar  wajah  dengan  halangan  yang mana  sistem  ini  menggunakan  masker  dan  tidak menggunakan  masker  dari  10  subjek  dengan  tiap subjeknya  terdapat  5  gambar.  Jadi  total  gambarnya ialah  50  foto  dengan  masker  dan  50  foto  tanpa masker.

## Gambar 3 Contoh Gambar Dengan Menggunakan Masker

## Gambar 4 Contoh Gambar Tidak Menggunakan Masker
• Kemudian  gambar  tersebut  masuk  ke  bagian praproses  ( Gaussian  smoothing  filter )  yang  mana  di tahap  ini  ialah  proses  mengubah  ukuran  gambar  dan mengubah gambar dari RGB menjadi skala abu-abu.
• Kemudian  gambar  tersebut  masuk  proses  ekstraksi fitur  melalui  metode Linear  Discriminant  Analysis [11] dan Principal Component Analysis [12]
• Sesudahnya, gambar masuk ke tahap pengelompokan yang  mana  di  sistem  ini  pengelompokan  yang digunakan  ialah  klasifikasi  K- nearest  neighbor (K-

## H. Hakiki, Analisis Metode Ekstraksi Fitur Dalam Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Masker
NN).  Pengelompokan  tersebut  digunakan  untuk ditentukannya  apakah  sistem  yang  menggunakan metode  ekstraksi  fitur Linear  Discriminant  Analysis dan Principal  Component  Analysis bisa  mengenal wajah  orang  tersebut  dari  gambar  wajah  yang menjadi data uji ( test image) .
• Pada  langkah  akhir,  didapatkan  gambar  hasil  dari ekstraksi fitur serta bisa memperhitungkan persentase kesuksesan  performa  sistem  dan  dengan  ini  bisa mengetahui  persentase  kesuksesan  sistem  untuk mengenali wajah seseorang.

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Dalam  percobaan  ini  terdapat  2  metode  yang  digunakan yaitu  metode  PCA  dan  metode  LDA.  Tiap-tiap  metode terdapat 3 percobaan. Yang mana tiap-tiap subjek foto terdapat beberapa  gambar  memakai  masker  dengan  beragam  ekspresi wajah yang akan menjadi data uji (test image).
Lalu  gambar  yang  tidak  memakai  masker  akan  menjadi data latih sebagai hasil dari data yang telah diolah (recognized image by sistem).

## Tabel 1 Hasil Percobaan
No Perc. Metode TrainDB TestDB Persentase 1 1 PCA 5  foto  tanpa memakai masker, 2 foto memakai masker.
5 foto memakai masker
92%  mengenali wajah manusia. 2 2 PCA 2 foto memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. 3 foto memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker. 96%  mengenali wajah manusia. 3 3 PCA 5  foto  tanpa memakai masker. 5 foto memakai masker. 86%  mengenali wajah  manusia (hasil pengenalannnya tanpa masker) 4 1 LDA 5  foto  tanpa memakai masker, 2 foto memakai masker 5 foto memakai masker. 34%  mengenali wajah manusia. 5 2 LDA 2 foto memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. 3 foto memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker. 20%  mengenali wajah manusia. 6 3 LDA 5  foto  tanpa memakai masker. 5 foto memakai masker. 8%  mengenali wajah  manusia (hasil pengenalannnya tanpa masker) 7 1 Gaussian Filter – PCA (sigma=2) 5  foto  tanpa memakai masker  ,  2
foto memakai
masker. 5 foto memakai masker 98%  mengenali wajah manusia. 8 2 Gaussian Filter – PCA (sigma= 2) 2 foto memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. 3 foto memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker 98%  mengenali wajah manusia. 9 3 Gaussian Filter – PCA (sigma= 2) 5  foto  tanpa memakai masker 5 foto memakai masker 80%  mengenali wajah  manusia (hasil pengenalannnya tanpa masker) 10 1 Gaussian Filter – LDA (sigma  = 2) 5  foto  tanpa memakai masker, 2 foto memakai masker 5 foto memakai masker 54%  mengenali wajah manusia. 11 2 Gaussian Filter – LDA (sigma  = 2) 2 foto memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. 3 foto memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker. 16%  mengenali wajah manusia. 12 3 Gaussian Filter – LDA (sigma= 2) 5  foto  tanpa memakai masker. 5 foto memakai masker. 6%  mengenali wajah manusia. 13 1 Gaussian Filter – PCA (sigma=8) 5  foto  tanpa memakai masker, 2 foto memakai masker. 5 foto memakai masker. 98%  mengenali wajah manusia. 14 2 Gaussian Filter – PCA (sigma= 8) 2 foto memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. 3 foto memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker 98%  mengenali wajah manusia. 15 3 Gaussian Filter – PCA (sigma= 8) 5  foto  tanpa memakai masker 5 foto memakai masker 80%  mengenali wajah manusia. 16 1 Gaussian Filter – LDA (sigma  = 8) 5  foto  tanpa memakai masker, 2 foto memakai masker 5 foto memakai masker 44%  mengenali wajah manusia. 17 2 Gaussian Filter – LDA (sigma  = 8) 2 foto memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. 3 foto memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker. 16%  mengenali wajah manusia.
18 3 Gaussian Filter – LDA 5  foto  tanpa memakai masker. 5 foto memakai masker. 14%  mengenali wajah manusia.

## H. Hakiki, Analisis Metode Ekstraksi Fitur Dalam Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Masker
(sigma  = 8) 19 1 Gaussian Filter – PCA (sigma x=4, y=1) 5  foto  tanpa memakai masker, 2 foto memakai masker. 5 foto memakai masker 98%  mengenali wajah manusia. 20 2 Gaussian Filter – PCA (sigma x=4, y=1) 2 foto memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. 3 foto memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker 98%  mengenali wajah manusia. 21 3 Gaussian Filter – PCA (sigma x=4, y=1) 5  foto  tanpa memakai masker 5 foto memakai masker 80%  mengenali wajah manusia. 22 1 Gaussian Filter – LDA (sigma x=4, y=1) 5  foto  tanpa memakai masker, 2 foto memakai masker. 5 foto memakai masker. 50%  mengenali wajah manusia. 23 2 Gaussian Filter – LDA (sigma x=4, y=1) 2 foto memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. 3 foto memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker. 18%  mengenali wajah manusia. 24 3 Gaussian Filter – LDA (sigma x=4, y=1) 5  foto  tanpa memakai masker. 5 foto memakai masker. 6%  mengenali wajah manusia. 25 1 Gaussian Filter – PCA (sigma x=8, y=1) 5  foto  tanpa memakai masker, 2 foto memakai masker.
5 foto memakai masker. 98%  mengenali wajah manusia. 26 2 Gaussian Filter – PCA (sigma x=8, y=1) 2 foto memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. 3 foto memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker 98%  mengenali wajah manusia. 27 3 Gaussian Filter – PCA (sigma x=8, y=1) 5  foto  tanpa memakai masker 5 foto memakai masker 82%  mengenali wajah manusia. 28 1 Gaussian Filter – LDA (sigma x=8, y=1) 5  foto  tanpa memakai masker, 2 foto memakai masker 5 foto memakai masker. 52%  mengenali wajah manusia.
29 2
Gaussian 2 foto 3 foto 8%  mengenali
Filter – LDA (sigma x=8, y=1) memakai masker, 3 foto tanpa memakai masker. memakai masker, 2 foto tanpa memakai masker. wajah manusia. 30 3 Gaussian Filter – LDA (sigma x=8, y=1) 5  foto  tanpa memakai masker. 5 foto memakai masker. 10%  mengenali wajah manusia.
Pada  Tabel  1,  diketahui  hasil  dari  tiap-tiap  percobaan  dan metode  yang berbeda maka menghasilkan  hasil  yang  berbeda pula,  sehingga  pada  tabel  1  hanya  mengambil  hasil  yang memiliki persentase tertinggi. Pertama, Pada percobaan dengan metode  PCA  mampu  mengenali  96%  wajah  manusia  dengan data  latihnya ( TrainDB ) berupa  2 foto memakai masker dan  3 foto  tanpa  memakai  masker  serta  data  uji  ( TestDB )  berupa  3 foto memakai masker dan 2 foto tanpa memakai masker.
Kedua,  pada  percobaan  dengan  menggunakan  praproses dengan  metode Gaussian  Smoothing  Filter digabungkan dengan metode PCA dengan sigma, didapatkan hasil presentase sebesar  98%  mengenali  wajah  manusia  dengan  menggunakan data latih ( TrainDB ) berupa 2 foto memakai masker dan 3 foto tanpa  memakai  masker  serta  data  uji  ( TestDB )  berupa  3  foto memakai masker dan 2 foto tanpa memakai masker.
Ktiga,  Pada  percobaan  dengan  metode  LDA  mampu mengenali 34% wajah manusia dengan data latihnya ( TrainDB ) berupa  5 foto tanpa memakai masker, 2 foto memakai  masker serta data uji ( TestDB ) berupa 5 foto memakai masker.
Keempat,  pada  percobaan  dengan  menggunakan  praproses dengan  metode Gaussian  Smoothing  Filter digabungkan dengan  metode  LDA  dengan  sigma,  didapatkan  hasil presentase  sebesar  54%  mengenali  wajah  manusia  dengan menggunakan data latih ( TrainDB ) berupa 34% wajah manusia dengan  data  latihnya ( TrainDB )  berupa  5 foto  tanpa  memakai masker, 2 foto memakai masker serta data uji ( TestDB ) berupa 5 foto memakai masker.

## V. K ESIMPULAN
Dalam  penjelasan  yang  sudah  dijelaskan  pada  bab-bab sebelumnya, sehingga bisa ditarik  kesimpulan sebagai  berikut :
1. Hasil  dari  persentase  gambar  wajah  yang  dikenali dengan  metode Principal  Component  Analysis dan Linear  Discriminant  Analysis dipengaruhi  oleh  data latih ( TrainDB ).
2. Pada  penelitian  ini,  hasil  dari  identifikasi  wajah menggunakan  metode Principal  Component  Analysis dipengaruhi  oleh  posisi  citra  masukan,  tingkat kecerahan,  dan  nilai eigenface .  Tingkat  kecerahan tergantung pada background, pixel kamera. Posisi citra masukan  ialah angle atau  posisi  pengambilan  gambar untuk  database test  image. Nilai eigenface dihitung untuk mendapatkan hasil  yang lebih baik, dan dihitung secara  otomatis  menggunakan  rumus  pada coding di software Matlab.
H. Hakiki, Analisis Metode Ekstraksi Fitur Dalam Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Masker
3. Pada  penelitian  ini,  hasil  dari  identifikasi  wajah menggunakan  metode Linear  Discriminant  Analysis dipengaruhi  oleh  intensitas  cahaya  tiap  gambar,  dan mimik  wajah.  Intensitas  cahaya  ini  dipengaruhi  oleh background dari  gambar database ,  dan pixel pada smartphone yang  dipakai  untuk  mengambil  gambar.
Mimik  wajah  berpengaruh  pada  hasil  ekstraksi  fitur karena  gambar  telah  diproses  dengan  pemisahan  antar kelas  sehingga  mimik  wajah  pada  gambar  masukan bisa berbeda dengan mimik wajah hasil ekstraksi fitur.
4. Pada  penelitian  ini,  Metode Principal  Component Analysis lebih  unggul  dengan  hasil  persentase  sebesar 96%  jika  dibandingkan  dengan  metode Linear Discriminant  Analysis yang  memiliki  hasil  persentase sebesar  34%  untuk  hasil  pengenalan  wajah  seseorang. Dan  jika  menggunakan preprocessing dengan  metode Gaussian  Smoothing  Filter untuk  kedua  metode, metode PCA pun tetap lebih unggul dengan persentase sebesar 98% dibandingkan metode LDA yang memiliki persentase sebesar 54%.
5. Pada penelitian ini, Hasil praproses dengan menggunakan Gaussian Smoothing Filter
meningkatkan  akurasi  dibeberapa  percobaan  metode PCA  dan  juga  pada  percobaan  lainnya  menurunkan tingkat  akurasi,  Begitupun  ketika  diaplikasikan  pada metode  LDA,  meningkatkan  akurasi  pada  beberapa percobaan  dan  menurunkan  tingkat  akurasi  pada percobaan lainnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. Susilo et al., “Coronavirus Disease 2019: Tinjauan Literatur Terkini,” Jurnal  Penyakit  Dalam  Indonesia ,  vol.  7,  no.  1,  p.  45,  Apr.  2020,  doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[2] A.  Prasetya,  E.  Ihsanto, and  A. W.  Dani, “Rancang  Bangun  Pendeteksi Wajah  Bermasker  Dan  Tidak  Bermasker  Dalam  Absensi  Di  Masa Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  Teknologi  Elektro,  vol.  12,  no.  2,  pp.  80–87,  2021,  doi: 10.22441/jte.2021.v12i2.006.
[3] M.K. Sembiring, “Perancangan  Aplikasi  Pengenalan  Wajah Menggunakan  Metode  Fisher  Linear  Discriminant  (FLD)”. Pelita Informatika Budi Darma. IX (1). 82-85. 2015.
[4] C. Zhou et al, “ Fisher’s Linear Discriminant (FLD) and Support Vector Machine  (SVM)  in  Non-negative Matrix  Factorization  (NMF)  Residual Space for Face Recognition”. Optica Applicata. Vol. XL. No. 3. 2010.
[5] M. E. Wibowo, “Teknologi Pengenalan Wajah – Suatu Contoh Aplikasi Pengenalan Pola”.  2020.
[6] W. Wan and J. Chen, “Occlusion robust face recognition based on mask learning”. IEEE  International  Conference  on  Image  Processing  (ICIP) . 3795-3799. Sept 2017. doi : 10.1109/ICIP.2017.8296992
[7] W.  Ou,  “Robust  face  recognition  via  occlusion  dictionary  learning”.
Pattern Recognition . 47. 1559–1572. 2014. doi: 10.1016/j.patcog.2013.10.017.
[8] C.  Suhery  and  I.  Ruslianto,  “Identifikasi  Wajah  Manusia  untuk  Sistem Monitoring  Kehadiran  Perkuliahan  menggunakan  Ekstraksi  Fitur Principal  Component  Analysis  (PCA)”. Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika (JEPIN) Vol , 3 (1). 2017. doi :10.26418/jp.v3i1.19792.
[9] A.  Budi  and  H.  Maulana,  “Pengenalan  Citra  Wajah  Sebagai  Identifier Menggunakan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)”. Jurnal Teknik Informatika , 9 (2). 2018. doi : 10.15408/jti.v9i2.5608.
[10] N.  Kustian,  “Principal  Component  Analysis  untuk  Sistem  Pengenalan Wajah Menggunakann Metode Eigenface”. Jurnal Teknologi UMJ, vol. 1, no 2. 2016. doi : http://dx.doi.org/10.30998/string.v1i2.1042.
[11] A. Anggarwal. “FLD-based face recognition system (Fisherface method) using Matlab –Part 2.3 [video]”. Youtube.
https://youtu.be/lV5KTTb6TMc (accessed 20 January, 2021)
[12] D.  Mishra.  “PCA-face-recognition-with-matlab.  (2018).  GitHub repository”.  https://github.com/Er-DhruvMishra/PCA-face-recognition- with-matlab (accessed 20 January, 2021).