## Implementasi Algoritma Gabor Wavelet Dalam Pengenalan Sketsa Wajah Pada Citra Digital
Tresia Dorarta Lumbantobing, Nelly Astuti Hasibuan, Sumiati Adelina Hutabarat
Program Studi Teknik Informatika, Universias Budi Darma, Medan, Indonesia Email: tresiadorarta30@gmail.com
Submitted 18-09-2021 ; Accepted 20-10-2021 ; Published 30-10-2021

## Abstrak
Hingga  pada  saat  ini    telah  banyak  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  objek  berupa  citra,  dimana  hal  tersebut  diharapkan  mampu memberikan  informasi-informasi,  manfaat  serta  kontribusi  dalam  pengembangan  pengolahan  citra  yang  lebih  baik,  sehingga  dapat meningkatkan  inovasi  teknologi  yang  baru.  Berbicara  tentang  pengolahan  citra  tentu  hal  ini  tidak  dapat  dilepaskan  dari  perangkat komputer,  oleh  karena  itu    perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  tersebut  terus  memacu  kinerjanya  dalam  meningkatkan  kualitas pembuatan perangkat lunak  yang  lebih baik dan  dapat  bersaing  di  pasaran  dan  sesuai  dengan permintaan  konsumen. Pengolahan  citra sendiri  dapat  dikembangkan  melalui  banyak  bidang,  dimana  hal  tersebut  dilakukan    untuk  mempermudah  pekerjaan  manusia.    Salah satunya  dalam  bidang  seni.  Penulisan  penelitian  ini  bermaksud  menggunakan  objek  berupa  citra  sketsa  wajah  untuk  dapat  diproses menggunakan  Algoritma Gabor Wavelet dalam  pembuatan  programnya,  sehingga  dapat  dilakukan  pengenalan  sketsa  wajah  seseorang dari ciri atau detail sketsa wajah orang tersebut.  Dalam dunia seni, skesta wajah merupakan hal yang umum serta banyak orang awam yang  dapat  membuatnya,  karena  sketsa  wajah  tidak  mengharuskan  pembuat  menggambarnya  dengan  sempurna,  namun  tetap  dapat menunjukkan detail dari wajah seseorang yang dibuat sketsa wajahnya. Tujuan penulisan penelitian ini dilakukan dengan maksud dapat mempermudah  pengenalan  sketsa  wajah  yang  hingga  saat  ini  masih  jarang  ditemukan  penelitian  yang  membahasnya.  Dan  penulis berharap dapat membantu dalam pengembangan pengolahan citra yang lebih baik dalam pengenalan citra berupa sketsa wajah.
Kata Kunci: Pengolahan Citra; Sketsa Wajah; Gabor Wavelet

## Abstract
Until  now,  there  have  been  many  studies  conducted  on  objects  in  the  form  of  images,  which  are  expected  to  be  able  to  provide information, benefits and contributions to the development of better image processing, so as to increase new technological innovations. Talking  about  image  processing,  of  course  this  cannot  be  separated  from  computer  devices,  therefore  companies  engaged in  this  field continue  to  spur  their  performance  in  improving  the  quality  of  making  software  that  is  better  and  can  compete  in  the  market  and according to consumer demand. Image processing itself can be developed in many fields, where it is done to facilitate human work. One of them is in the field of art. Writing this study intends to use an object in the form of a facial sketch image to be processed using the Gabor Wavelet Algorithm in making the program, so that recognition of a person's face sketch can be carried out from the characteristics or details of the person's face sketch. In the world of art, facial sketches are common and many ordinary people can make them, because facial sketches do not require the creator to draw them perfectly, but can still show the details of a person's face sketched his face. The purpose  of  writing  this  research  was  carried  out  in  order  to  facilitate  the  recognition  of  facial  sketches,  which  until  now  rarely  found research that discusses them. And the authors hope to assist in the development of better image processing in image recognition in  the form of facial sketches.
Keywords: Image Processing; Face Sketch; Gabor Wavelet

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  ( image  Processing )  masa  kini  telah  banyak  memberikan  konstribusi  yang  sangat  besar  dan  luas  pada pengolahan  citra  itu  sendiri.  Teknologi  serta  ilmu  pengetahuan  yang  terus  berkembang  pesat  membuat  manusia  terus berinovasi  mengembangkan  teknologi  baru  yang  dapat  mempermudah  pekerjaan  manusia  sehari-hari.  Salah  satu perkembangan pengolahan citra yang sangat dekat dengan kehidupan ada dalam dunia fotografi , dimana pengolahan citra digunakan untuk memperhalus noise atau derau yang ada pada hasil foto sehingga gambar yang didapat lebih jelas terlihat detailnya.
Pengenalan  wajah  manusia merupakan  salah  satu  bidang  penelitian  yang sudah telah dilakukan penelitiannya, termasuk diantaranya pembuatan fitur face unlock yang saat ini banyak diterapkan pada smartphone dengan menggunakan wajah sebagai ID pengenal untuk membuka layar kunci.  Namun untuk pengenalan sebuah sketsa wajah masih terbilang sedikit  dan  jarang  ditemukan,  oleh  karena  hal  tersebut    penulis    tertarik  mencari  tahu  bagaimana  cara  melakukan  proses pengenalan  sketsa  wajah  seseorang  dengan  mengenali  ciri  yang  terdapat  pada  sketsa  wajah  agar  dapat  dikenali  dalam perangkat komputer, serta dapat menghasilkan citra yang mirip dengan sketsa wajah yang telah dibuat.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Adil Setiawan pada artikel yang berjudul “Penerapan Algoritma Gabor Wavelet  Sebagai  Keamanan  Rumah  Dengan  Mengidentifikasi  Wajah  Berbasis  Webcam”  menyimpulkan  bahwa  sistem yang  telah  dibuat  dengan  metode gabor  wavelet mampu  melakukan  proses  identifikasi  wajah  secara real  time dengan mendeteksi  wajah user dengan  tingkat  akurasi  sebesar  90%[1].  Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  P.S,  Immanuela yang  berjudul  “Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Wavelet  dan  Backpropagation”  menyimpulkan  bahwa    metode  yang paling tepat berdasarkan proses pengenalan wajah hingga mencapai 100% pada data yang sudah pernah dilatih dan secara umum pada data uji yang belum pernah dilatih mencapai 85,71%[2].
Dari  referensi  yang  ada  diatas,  penelitian  ini  akan    menggunakan Gabor  Wavelet dalam  pembuatannya.    Karena Gabor  Wavelet merupakan  salah  satu  metode  yang  memiliki  kemampuan  untuk  menyesuaikan  lokalisasi  detail  pada domain spasial frekuensi, serta kesamaannya dengan representasi orientasi sistem visual manusia sehingga Gabor Wavelet
sangat  populer  dalam  memberikan  hasil  yang  baik  pada  area  segmentasi  wajah.  Aplikasi  akan  dibangun  dengan menerapkan  metode Gabor  Wavelet pada  MATLAB  R2010a  dan  diharapkan  mampu  mengenali  sketsa  wajah  pada  citra digital sehingga memudahkan pengenalan objek berupa sketsa wajah yang ada di dalam citra digital.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk mendukung kelancaran penelitian dalam mengumpulkan data, maka dilakukan metode penelitian sebagai berikut : 1. Metode Kepustakaan (Library Research)
Penulisan  ini  dimulai  dengan  studi  kepustakaan,  yaitu  dengan  mengumpulkan  bahan–bahan  referensi  baik  dari  buku, artikel, paper, jurnal, makalah, situs internet dan konsep matematis yang mendasarinya, dan beberapa referensi lainnya.
2. Menganalisa permasalahan dan  menyelesaikan dengan  metode yang digunakan. Hal  yang  dilakukan  setelah  tahap coding selesai  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  dengan  metode  yang digunakan . Proses ini dapat dilakukan pada data yang didapat.

## 3. Perancangan Interface
Untuk  menyelesaikan  permasalah  membuat  perancangan  atau design sistem  serta  membuat  algoritma  berdasarkan analisa yang didapat dari formula yang disiapkan. 4. Pengkodean Program Aplikasi
Agar dapat diolah terlebih dulu dilakukan proses pengkodean atau coding terhadap data untuk mendapatkan informasi data value . 5. Melakukan Pengujian Program
Langkah  yang  dilakukan  untuk  pengujian  berbagai  hasil  kerja  yang  dilakukan,  untuk  menganalisis  hasil  akhir  yang diperoleh  dari sistem yang dirancang.
6. Penulisan Hasil Laporan Pengujian
Langkah terakhir yang harus dilakukan dan memeriksa hasil akhir yang diperoleh.

## 2.3 Citra Digital
Citra  digital  merupakan  suatu  representasi  (gambaran),  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek.  Citra  sebagai  keluaran suatu sistem perekaman data dapat   berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi,  atau  bersifat  digital  yang  dapat  langsung  disimpan  pada  suatu  media  penyimpan[3].    Citra  dapat  juga  diartikan dengan  istilah  lain  dari  gambar,  yang  merupakan  informasi  berbentuk  visual.  Sebuah  citra  kaya  informasi,  namun seringkali  citra  yang  kita  miliki  mengalami  penurunan  mutu  atau  degradasi,  misalnya  mengandung  cacat  atau  derau ( noise ),  warnanya  terlalu  kontras,  kurang  tajam, kabur  ( blurring ),  dan  sebagainya.  Agar citra  yang  mengalami  gangguan mudah  diinterpretasi  baik  oleh  manusia  maupun  mesin,  maka  citra  tersebut  perlu  dimanipulasi  menjadi  citra  lain  yang kualitasnya lebih baik [4].

## 2.4 Sketsa Wajah (Sketch)
Sketsa  merupakan  gambar  yang  dibuat  dalam  waktu  yang  relatif  cepat.  Biasanya,  sketsa  dibuat  oleh  para  desainer  atau seniman  dalam  membuat  rancangan  karya,  baik  sebagai  bagan  atau  rencana  sebuah  lukisan,  atau  dalam  karya  seni  rupa lainnya.  Namun,  ada  kalanya  sketsa  merupakan  sebuah  karya  jadi.  Secara  umum,  sketsa  dan  gambar  hampir  dipandang sama, namun sebenarnya keduanya mengandung perbedaan-perbedaan yang mendasar. Jika sketsa (sketch) dibuat dengan waktu  yang  relatif  cepat  dengan  garis-garis  yang  sederhana  dan  efisien  tanpa  penggunaan  detil,  maka  gambar  (drawing) merupakan  sebuah  karya  seni  yang  mempresentasikan  suatu  objek  secara  detail,  dengan  media  pensil,  pena,  dan sebagainya.  Sketsa  ada  beberapa  jenis,  salah  satunya  ialah  sketsa  wajah  yaitu  merupakan  sebuah  karya  seni  rupa  dua dimensi  yang  dapat  dibuat  dengan  media  sederhana  dengan  waktu  yang  relatif  cepat,  namun  mampu  menghadirkan  dan mengungkapkan  luapan  emosi  ekspresi  estetis  seseorang  melalui  permainan  garis.  Dalam  hal  ini  sketsa  tersebut  sejajar dengan karya lukisan yang merupakan karya final [5].

## 2.5 Gabor wavelet
Gabor  wavelet adalah wavelet yang  ditemukan  oleh  Dennis  Gabor  menggunakan  fungsi  kompleks  yang  dibangun  untuk menjadi  dasar  bagi  transformasi fourier dalam  aplikasi  teori  informasi. Gabor  wavelet juga  dikatakan  terdiri  dari eksponensial  kompleks  (pembawa)  dikalikan  dengan  jendela gaussian (amplop).  Gelombang  kecil  ini  erat  kaitannya dengan persepsi manusia, baik pendengaran maupun penglihatan. Gabor wavelet sangat mirip dengan wavelet Morlet dan juga erat kaitan dengan Filter Gabor [7] . Secara umum filter gabor merupakan fungsi sinus yang dikalikan oleh Gaussian . Pada  proses  deteksi  pengenalan  sketsa  wajah  ini  akan  menggunakan  gambar  2  dimensi.  Sehingga  dapat  disimpulkan definisi gabor  wavelet adalah  fungsi  sinus  2  dimensi  yang  dikalikan  dengan gaussian 2  dimensi. Gabor  wavelet dalam proses  pengenalan  sketsa  wajah  ini  digunakan  sebagai  alat  untuk  mendeteksi  wajah  dari  gambar  yang  akan  diproses. Gambar  yang  diproses  akan  dikenali  berdasarkan  karakter  yang  dibangun  dari  hasil  pemrosesan  gambar  tersebut menggunakan gabor  wavelet .  Pengenalan  karakter  inilah  yang  saat  ini  sedang  banyak  dikembangkan  sehingga  proses pengenalan  sketsa  wajah  ini  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  dari  sisi  penggunaan  sumber  daya  pada  komputer. Gabor filter adalah  filter  linier  yang  digunakan  dalam  pengektraksian  fitur  wajah  sebagai  detektor  ciri.  Gabor  filter  dikenal
sebagai detektor ciri yang sukses karena memiliki kemampuan menghilangkan variabilites yang desebabkan oleh iluminasi kontras dan sedikit pergeseran serta deformasi citra, output gabor filter telah digunakan dengan sukses untuk pengenalan wajah. Untuk membangkitkan kernel gabor digunakan persamaan 2 [6] :
G(x,y,θ,u,σ) =
(1)
dengan: i = √-1 u = adalah frekuensi dari gelombang Sinusoidal θ = adalah Kontrol terhadap orientasi dari fungsi gabor σ = standar deviasi gausian envelope x,y = adalah koordinat dari gabor filter

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  bagaimana  proses  pengenalan  sketsa  wajah  pada  citra  digital,  lalu bagaimana menerapkan metode Gabor Wavelet dalam pengenalan sketsa wajah, serta melakukan pengujian metode gabor wavelet menggunakan  bahasa  pemrograman.  Dalam  hal  ini  bahasa  pemprograman  yang  digunakan  sebagai  alat  bantu adalah  bahasa  pemprograman Matlab  R2010a. Adapun  data  yang  digunakan,  yaitu  citra  minimal  ukuran  10x10  piksel hingga 3840x2160 piksel, yang kemudian dilakukan konversi terlebih dahulu untuk mendapatkan  citra grayscale nya, lalu proses  selanjutnya  dilakukan  konvolusi  dengan  metode gabor. Setelah  semua  langkah  tersebut  dilakuan  maka  akan didapatkan  citra  hasil  (Citra Output) .  Berikut  merupakan Flow  process    diagram pengolahan  data  citra  yang  ada  dalam penelitian ini :
Gambar 1. Flow Process Pengenalan Sketsa Wajah
Algoritma stout code merupakan salah satu algoritma kompresi yang mengkompres suatu data ke dalam bentuk data yang  lain  dengan  lebih  sering  menggunakan  sedikit  bit  dan  jarang  menggunakan  lebih  banyak  bit  karakter.  Penggunaan algoritma stout  code dalam  aplikasi  kompresi  record  database  yaitu  untuk  diolah  atau  dimanipulasi  menggunakan perangkat  lunak  (sopwer)  untuk  menghasilkan  informasi.  Prosedur  untuk  mengkompresi  record  database  dimuai  dari memilih data yang akan dikompresi, lalu data tersebut akan dikompresi dengan aloritma stout code sehingga menghasikan sebuah  data  terkompresi  yang  memiiki  ukuran  lebih  kecil.  Sedangkan  untuk  proses  dekompresinya  yang  menjadi  output adalah  data  terkompresi  lalu  data  tersebut  akan  didekompresi  menggunakan  algoritma  stout  code  sehingga  menghasikan data record database yang memiliki ukuran yang sebelum dikompressi atau balik menjadi data awal.
Contoh kasus yang digunkan pada peneralan penelitian ini yaitu dengan menggunakan file sample.jpg sebagai citra untuk proses analisa, sebagai berikut  :
Gambar 2. Citra sampel
Citra  sampel  kemudian  dilakukan cropping terlebih  dahulu  hingga image  size nya  10x10  piksel  seperti  gambar berikut ini :
Gambar 3. Menghitung  Citra Analisa
Dengan  menggunakan Matlab  R2010a ,  maka  diperoleh nilai  piksel grayscale citra  analisa  seperti  yang  ada    pada gambar 4. :
Gambar 4. Nilai Piksel Citra Sampel
Berikut ini merupakan tabel nilai Grayscale yang telah disusun dalam tabel, agar mempermudah perhitungan yang akan dilakukan pada setiap piksel :
Tabel 1. Nilai Grayscale Citra Analisa
84  79  74  72  73  76  78  79  81  81
84  81  77  76  78  79  80  80  78  78 84  82  79  79  81  83  83  82  81  81 85  82  78  77  79  82  84  84  82  82 86  82  77  74  76  80  83  85  78  78 89  84  79  76  77  80  83  84  78  78 91  88  85  84  85  85  84  82  79  79 92  91  92  92  92  90  85  81  75  75 95  93  89  86  85  85  85  86  82  81 95  93  89  86  85  85  85  86  83  82
Setelah diperoleh nilai grayscale dari citra analisa, maka selanjutnya dilakukan proses pembentukan matriks filter. Pada  pembentukan  matriks filter digunakan  penetapan  nilai  matriks  dengan  pusat  (center)  koordinat  x,y  yang  memiliki
nilai 0,0 dan pembagian kedua matriks bernilai negative serta positif. Penetapan size filter 7x7 akan membentuk koordinat nilai x,y yang akan dijelaskan pada tabel 2. berikut :
Table 2. Pembentukan Matriks Filter x,y 0 1 2 3 4 5 6 0 -3,-3  -3,-2  -3,-1  -3,0  -3,1  -3,2  -3,3 1 -2,-3  -2,-2  -2,-1  -2,0  -2,1  -2,2  -2,3 2 -1,-3  -1,-2  -1,-1  -1,0  -1,1  -1,2  -1,3 3 0,-3 0,-2 0,-1 0,0 0,1 0,2 0,3 4 1,-3 1,-2 1,-1 1,0 1,1 1,2 1,3 5 2,-3 2,-2 2,-1 2,0 2,1 2,2 2,3 6 3,-3 3,-2 3,-1 3,0 3,1 3,2 3,3
Berikut  merupakan  perhitungan  bagaimana  cara  membangun filter  gabor untuk  piksel  pertama  dimana  koordinat (x,y)  =  (-3,-3)  dengan  f  =  1,  θ  =  0,  σ  =  4  dengan  menggunakan  persamaan  dibawah  ini  untuk  mendapatkan  hasil  dari pembangunan :
G(x,y,f,θ,σ exp Cos G(-3,-3,1,0,4 exp Cos G(-3,-3,1,0,4 - 0.0143
Dibawah  ini  merupakan  hasil  keseluruhan  awal  hingga  akhir  dari  perhitungan  pembangunan  filter gabor dengan menggunakan ketentuan rumus yang ada pada gabor wavelet :
Tabel 3. Nilai Hasil Perhitungan Filter Gabor x,y 0 1 2 3 4 5 6 0 -0,0143  -0,0103  -0,0079  -0,0071  -0,0079  -0,0103  -0,0014 1 -0,0106  -0,0065  -0,0041  -0,0032  -0,0041  -0,0065  -0,0106 2 -0,0083  -0,0041  -0,0016  -0,0008  -0,0016  -0,0041  -0,0083 3 0 0 0 0 0 0 0 4 -0,0083  -0,0041  -0,0016  -0,0008  -0,0016  -0,0041  -0,0083 5 -0,0106  -0,0065  -0,0041  -0,0032  -0,0041  -0,0065  -0,0106
6 -0,0143  -0,0103  -0,0079  -0,0071  -0,0079  -0,0103  -0,0143
Setelah didapatkan hasil perhitungan keseluruhan filter gabor yaitu tabel 3, maka proses atau langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah proses konvolusi untuk mendapatkan nilai tengah ( center ), seperti berikut ini: Konvolusi 1 :
Kemudian  dilakukan  perkalian  dari  tabel    konvolusi  1  yang  berukuran  7x7  dengan  tabel  pembentukan  matriks, seperti berikut :
= (84*(-0.0143)) + (79*(-0,0103)) + 74*(-0,0079)) + (72*(-0.0071)) + (73*(-0,0103)) + 76*(-0,0079)) + 78*(-0,0143)) +
(84*(-0.0106))  +  (81*(-0,0065))  +  77*(-0,0041))  +  (76*(0.0032))  +  (78*(-0,0041))  +  79*(-0,0065))  +  80*(-0,0106))  +
(84*(-0.0083))  +  (82*(-0,0043))  +  79*(-0,0016))  +  (79*(-0.0008))  +  (81*(-0,0016))  +  83*(-0,0041))  +  (83*(-0,0083))  + (85*(0))  +    (82*(0))  +  78*(0))  +  (77*(0))  +  (79*(0))  +  82*(0))  +  84*(0))  +  (86*(-0,0083))  +  (82*(-0,0041))  +  77*(- 0,0016))  +  (74*(-0,0008))  +  (76*(-0,0016))  +    80*(-0,0041))  + 83*(-0,0083))  +  (89*(-0.0106))  +  (84*(-0,0065))  +  79*(- 0,0041))  +  (76*(-0.0032))  +  (77*(-0,0041))  +  80*(-0,0065))  +  83*(-0,0106))  +  (91*(-0.0143))  +  (88*(-0,0103))  +  85*(- 0,0079)) + (84*(-0.0071)) + (85*(-0,0103)) + 85*(-0,0079)) + 84*(-0,0143))
= -22,985 = -22 = 22 ( Dilakukan Pembulatan )
Diperoleh nilai piksel yang baru sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Perhitungan Konvolusi 1 84 79 74 72 73 76 78 79 81 81 84 81 77 76 78 79 80 80 78 78 84 82 79 79 81 83 83 82 81 81 85 82 78 22 79 82 84 84 82 82 86 82 77 74 76 80 83 85 78 78 89 84 79 76 77 80 83 84 78 78 91 88 85 84 85 85 84 82 79 79 92 91 92 92 92 90 85 81 75 75 95 93 89 86 85 85 85 86 82 81 95 93 89 86 85 85 85 86 83 82
Dilakukan perhitungan hingga konvolusi ke-16, kemudian hasil keseluruhan perhitungan yang diperoleh akan membentuk nilai piksel yang baru seperti berikut ini:
Tabel 5. Nilai Piksel Baru 84 79 74 72 73 76 78 79 81 81 84 81 77 76 78 79 80 80 78 78 84 82 79 79 81 83 83 82 81 81 85 82 78 22 22 22 22 84 82 82 86 82 77 23 23 22 22 85 78 78 89 84 79 23 23 23 22 84 78 78 91 88 85 23 23 23 22 82 79 79 92 91 92 92 92
90 85 81 75 75 95 93 89 86 85
85 85 86 82 81 95 93 89 86 85
85 85 86 83 82
Melalui  proses  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan Gabor  Wavelet maka  diperoleh  citra  hasil  seperti  gambar  di bawah ini :
Gambar 5. Citra Hasil Proses Gabor Wavelet

## 4.   KESIMPULAN
Setelah dilakukan penelitian serta pengujian dengan menggunakan metode Gabor Gavelet dalam pengenalan sketsa wajah pada  citra  digital,  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  yang  diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  banyak  bidang  terutama dalam  bidang  pendidikan.  Adapun  simpulan  tersebut  adalah  Proses  pengenalan  sketsa  wajah  pada  citra  digital  dapat dilakukan dengan cara input citra sampel berukuran 10x10 piksel hingga 3840x2160 piksel,  kemudian dilakukan konversi terlebih dahulu untuk mendapatkan  citra grayscale nya, lalu proses selanjutnya dilakukan konvolusi dengan metode gabor. Setelah  semua  langkah  tersebut  dilakuan  maka  akan  didapatkan  citra  hasil  (Citra Output  ) .  Dimana  pengenalan  sketsa wajah  dengan  menggunakan Algoritma Gabor  Wavelet dapat  dilakukan  dengan  menggunakan rumus  yang  terdapat pada gabor hingga  mendapatkan  nilai  tengah  piksel  yang  terdapat  pada  citra  sampel,  namun  citra  hasil  (citra output )    yang dihasilkan belum memiliki citra RGB .

## REFERENCES
[1] A.  Setiawan,  “Penerapan  Algoritma  Gabor  Wavelet  Sebagai  Keamanan  Rumah  Dengan  Mengidentifikasi  Wajah  Berbasis Webcam,” pp. 194–202.
[2] I. P.S, E. B, and Y. Diandiyanta, “Pengenalan ekspresi wajah menggunakan wavelet dan backpropagation,” pp. 71–78, 2015.
[3] F. Sidik and H. Sunandar, “Perancangan Aplikasi Pengolahan Citra Meningkatkan Kualitas Foto Rontgen Menggunakan Metode Median  Filtering,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  38–41,  2016,  [Online].  Available:  http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/170.
[4] D. Putra, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Informatika, 2010.
[5] H. Abdurrohman, A. W. Widodo, and A. S. Nugroho, “Identifikasi Individu Berdasarkan Sketsa Wajah menggunakan Pendekatan Diskriminatif,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 5943–5949, 2018.
[6] I.  F.  Islami, S.  Yuwono,  M.  Sc, D.  Ph,  R.  Nugraha,  and  S.  Pd,  “Implementasi  Pengolahan  Citra Digital  Untuk Memprakirakan Dimensi Barang Pada Prototipe Smart Lockers Implementation of Digital Image Processing for Estimating the,” vol. 4, no. 3, pp. 3179–3186, 2017.
[7] S.  Firmansyah,  D.  Lelono,  and  R.  Sumiharto,  “Implementasi  Pengolahan  Citra  Digital  Sebagai  Pengukur  Nilai  Resistor  Pada Sistem  Pemindai  Resistor  Berbasis  Android,” IJEIS  (Indonesian  J.  Electron.  Instrum.  Syst. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  1,  2015,  doi: 10.22146/ijeis.7148.
[8] F.  T.  Industri,  J.  Teknik,  E.  Universitas,  and  K.  Petra,  “Deteksi  Landmark  Citra  Wajah  Dengan  Extraksi  Fitur  Gabor  Analisa Fuzzy,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 7–7, 2003, doi: 10.9744/informatika.4.1.pp.1-7.
[10]  U.  N.  Wisesty,  “Implementasi  Gabor  Wavelet  dan  Support  Vector  Machine  pada  Deteksi  Polycystic  Ovary  (PCO)  Berdasarkan Citra Ultrasonografi,” Indones. J. Comput. , vol. 1, no. 2, p. 67, 2016, doi: 10.21108/indojc.2016.1.2.90.
[11]  Michael  Wong,  “Pengenalan  MATLAB  Pada  Sistem  Kontrol,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  p.  40,  2012,  [Online]. Available: https://wongmichael.wordpress.com/2012/10/21/178/.