## PERBANDINGAN KINERJA METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN NEURAL NETWORK (NN) PADA PENGENALAN WAJAH
Khoirul Anam (1) , Anang Aris Widodo (2) , Sultoni (3)
Jurusan Teknik Informatika, FTI Universitas MerdekaPasuruan Jl. Ir Juanda No.68 Pasuruan - Jawa Timur
e-mail:
(1) khoirulanam837@gmail.com, (2) anangariswidodo@gmail.com, (3) sultan.asmas@gmail. com

## ABSTRAK
Deteksi  wajah  adalah  salah  satu  langkah  preprocessing  yang  palingpenting pada  sistem  pengenalan  wajah  yang  digunakan dalam  identifikasi  biometrik.Biometrik adalah kemampuan verifikasi dan identifikasi berdasarkan karakteristik  fisik  dan  perilaku  manusia.Sedangkan  sistem  pengenalan  wajah adalahcontoh  biometrik  didasarkan  pada  karakteristik  fisik  yang  dapat  membantu sistem komputeruntuk memiliki kemampuan mirip dengan manusia.
Pada  penelitian  ini  perbandingan  kinerja  metode  PCA  dan  NN  pada pengenalan  wajah,  algoritma  yang  digunakan  dalam  metode  PCA  adalah  algoritma eigenfaces  sedangkan  algoritma  yang  digunakan  dalam  metode  NN  adalah  algoritma backpropagation.  Dengan  perbandingan  akurasi  dan  waktu  pada  kedua  metode tersebut menunjukkan rata-rata 23.753% untuk akurasi dan 35.363 detik untuk waktu.
Kata Kunci - Deteksi Wajah, Biometrik, Pengenalan Wajah, Principal Component Analysis, Neural Network.

## ABSTRACT
Face  detection  is  one  of  the  most  important  preprocessing  step  in  facial recognition systems that are used in biometric identification. Biometric verification and identification  is  based  on  the  ability  of  physical  characteristics  and  human  behavior. While  facial  recognition  system  is  the  biometric  sample  is  based  on  physical characteristics  that  can  help  a  computer  system  to  have  the  capability  similar  to humans.
In  this  study,  comparison  of  the  performance  of  PCA  and  NN  on  face recognition, the algorithm used in the method of PCA is eigenfaces algorithm while the algorithms  used  in  the  NN  method  is  backpropagation  algorithm.  By  comparison accuracy and time on both methods show an average of 23,753% for accuracy and 35 363 seconds to time.
Keywords -  Face  Detection,  Biometrics,  Face  Recognition,  Principal  Component Analysis, Neural Network .

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Mengenali  wajah  seseorang merupakan  suatu  hal  yang  mudah  dilakukan oleh  manusia.Seseorang  akan  cepat  mengenal,  menghafal  dan  membedakan wajah  setiap  orang  yang  dikenal  sebelumnya  walaupun  dengan  ekspresi  yang berbeda-beda ketika ditemui, atau bahkan dalam keadaan terang maupun gelap [1].
Pengenalan  wajah  mempunyai  dua  aplikasi  utama  yaitu:  verifikasi  dan identifikasi.  Verifikasi  semata-mata  mencocokkan  data  baru  seseorang  dengan data  yang  ada  di  database  ( one  to  one )  dan  umumnya  menghasilkan  dua keadaan  yaitu  true  atau  false.  Sedangkan  identifikasi  mengenali  seseorang dengan  keputusan  berdasarkan  tingkat  kedekatan  atau  kemiripan.  Kemampuan mengukur  karakteristik  fisik  atau  perilaku  yang  dapat  digunakan  untuk memverifikasi atau mengidentifikasi seseorang disebut dengan biometrik [2].
Penelitian  tentang  pengenalan  wajah  sudah  banyak  dilakukan  dengan berbagai macam metode, tetapi pada penelitian ini penulis ingin meneliti dengan membandingkan  dua metode  yang  berbeda.  Adapun metode  pengenalan  wajah yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Principal  Component Analysis dan Neural Network sebagai metode pembelajaran dari sistem.
Alasan  penulis  melakukan  penelitian  ini  karena  orientasi  kebutuhan terhadap sistem pengenalan wajah akan sangat besar dimasa yang akan datang, melihat dari sejarah pokok persoalan dari pengenalan wajah memiliki usia yang sama  dengan  visi  komputer,  dikarenakan  arti  penting  praktis  dari  topik  dan perhatian  teoritis  dari  sejumlah  ilmuwan.Dari  sistem  pengenalan  wajah  paling awal  yang  terkenal  adalah  Kohonen.  Sistem  ini  tidak  sepenuhnya  berhasil, dikarenakan  kebutuhan  untuk  pelurusan  dan  normalisasi  yang  kurang  akurat. Kemudian, Kirby dan Sirovich (1989) memperkenalkan suatu manipulasi aljabar yang memudahkan untuk menghitung eigenfaces secara langsung. Selanjutnya,  Turk  dan  Pentland  (1991)  menunjukkan  kesalahan  ketika mengkodekan eigenfaces dapat digunakan untuk mendeteksi wajah pada latar belakang  yang  rumit  dan  menentukan  lokasi  dengan  skala  yang  tepat  dari wajah.  Mereka  kemudian  menggabungkan  metode  ini  untuk  mendeteksi  dan menentukan  lokasi  dari  wajah  dengan  metode  pengenalan eigenfaces untuk mencapai  pengenalan  wajah  yang  akurat  dan real-time pada  keadaan lingkungan  yang  minimal.  Sementara  baru-baru  ini,  banyak  yang  mengalihkan perhatiannya pada database besar, multi pose, pengenalan wajah real-time dan praktis,  dengan  kondisi  yang  kurang  pada  citra  [4].  Kemungkinan  untuk  masa berikutnya dengan kondisi wajah  yang berbeda dan aksesoris tambahan pada wajah.

## 2. METODE PENELITIAN
a. Analisa Komponen Utama ( Principal Component Analysis ) Principal  Component  Analysis atau  sering  disebut  PCA  merupakan teknik  linier  reduksi  menggunakan  teori-teori  sederhana  dari  statistik  [5].  Teori statistik  sederhana  tersebut  adalah  varian,  standart  deviasi,  zero  mean,
kovarian dan persamaan karakteristik.
PCA  merupakan  teknik  linier  untuk  memproyeksikan  data  vektor  yang berdimensi  tinggi  ke  vektor  yang  mempunyai  dimensi  lebih  rendah  [5].  PCA lebih  banyak  digunakan  untuk  keperluan  ekstraksi  fitur  citra,  dimana  jumlah dimensi  dari  citra  jauh  lebih  besar  dibandingkan  dengan  jumlah  data  sampel yang  digunakan.  untuk  melakukan  proyeksi  sampel  vektor  dari  citra  pelatihan, setiap  citra  pelatihan  disusun  dalam  bentuk  vektor  baris.  jika  jumlah  data pelatihan  adalah  sebanyak m ,  maka  dimensi  vektornya  adalah  adalah m x n . apabila vektor citra pelatihan mempunyai dimensi m x n tersebut diortogonlisasi dengan  menentukan eigenvector dan eigenvalue ,  maka  dimensinya  akan berubah  menjadi m x n ,  dimana m << n .pengurangan  dimensi  yang  sangat signifikan insi akan sangat membantu untuk mempercepat waktu komputasinya dalam  melakukan  klasifikasi.  namun  sebelum  klasifikasi,  perlu  dilakukan penyeleksian eigenface .
b. Jaringan Syaraf Tiruan ( Neural Network )
Jaringan  Syaraf  secara  biologis  adalah  merupakan  salah  satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  mensimulasikan proses  pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut.  Istilah  buatan  disini digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program  computer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan selama proses pembelajaran [3].
Setiap  sel  syaraf  ( neuron )  akan  memiliki  satu  inti  sel,  inti  sel  ini  nanti yang  akan  bertugas  untuk  melakukan  pemrosesan  informasi.  Informasi  yang dating  akan  diterima  oleh  dendrit.  Selain  menerima  informasi,  dendrit  juga menyertai  aon  sebagai  keluaran  dari  suatu  pemrosesan  informasi.  Informasi hasil olahan ini akan menjadi masukan bagi neuron lain yang mana antardendrit keduaselt  tersebut  dipertemukan  dengan synapsis .  Informasi  yang  dikirimkan antar neuron ini  berupa  rangsangan  yang  dilewatkan  melalui  dendrit.  Informasi yang dating dan diterima oleh dendrite akhir yang bersentuhan dengan dendrit dari neuron yang  lain.  Informasi  ini  akan  diterima  oleh neuron lain  jika memenuhi  batasan  tertentu,  yang  sering  dikenal  dengan  nama  nilai  ambang ( threshold ) yang dikatakan teraktivasi.

## 2.1Rumus
2.1.1 Rumus Metode PCA
mencari nilai rata-rata 𝑥 1 , 𝑥 2 𝑥 3 :
𝜇 1 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑥 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝜇 2 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑥 2 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝜇 3 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑥 3 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎
(2.1.1)
Nilai data dikurangi rata-rata masing-masing parameter :
(𝑥 1 − 𝜇 1 ), (𝑥 2 − 𝜇 2 ), (𝑥 3 − 𝜇 3 ) (2.1.2)
Perkalian kombinasi dari hasil nilai data dikurangi parameter masing-masing : (𝑥 1 − 𝜇 1 ) 𝑥 1 − 𝜇 1 , (𝑥 1 − 𝜇 1 ) 𝑥 2 − 𝜇 2 , (𝑥 1 − 𝜇 1 ) 𝑥 3 − 𝜇 3 , (𝑥 2 − 𝜇 2 ) 𝑥 2 − 𝜇 2 , (𝑥 2 − 𝜇 2 ) 𝑥 3 − 𝜇 3 , (𝑥 3 − 𝜇 3 )(𝑥 3 − 𝜇 3 ) (2.1.3)
Nilai matrik kovarian masing-masing :
𝑐 𝑥 1 , 𝑥 1 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑎𝑙𝑖𝑎𝑛 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝑥 1 , 𝑥 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 − 1
𝑐 𝑥 1 , 𝑥 2 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑎𝑙𝑖𝑎𝑛 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝑥 1 , 𝑥 2 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 − 1
𝑐 𝑥 1 , 𝑥 3 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑎𝑙𝑖𝑎𝑛 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝑥 1 , 𝑥 3 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 − 1
𝑐 𝑥 2 , 𝑥 2 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑎𝑙𝑖𝑎𝑛 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝑥 2 , 𝑥 2 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 − 1
𝑐 𝑥 2 , 𝑥 3 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑎𝑙𝑖𝑎𝑛 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝑥 2 , 𝑥 3 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 − 1
𝑐 𝑥 3 , 𝑥 3 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑎𝑙𝑖𝑎𝑛 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝑥 3 , 𝑥 3 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 − 1
(2.1.4)
Maka matrik kovarian dapat disusun :
𝐶 = 𝑐 𝑥 1 , 𝑥 1 𝑐 𝑥 1 , 𝑥 2 𝑐 𝑥 1 , 𝑥 3 𝑐 𝑥 1 , 𝑥 2 𝑐 𝑥 2 , 𝑥 2 𝑐 𝑥 2 , 𝑥 3 𝑐 𝑥 1 , 𝑥 3 𝑐 𝑥 2 , 𝑥 3 𝑐 𝑥 3 , 𝑥 3 (2.1.5)
Untuk  mencari  nilai  eigen (𝜆) akan  digunakan  polinomial  karakteristik  dan persamaan karakteristik :
𝑓(𝜆)det⁡ (𝐶 − 𝜆𝐼)
(2.1.6)
Kemudian nilai eigen dapat dihitung lewat persamaan karakteristik :
𝑓 𝜆  = 0
(2.1.7)
Dan melakukan substitusi nilai Eigen :
𝐶 − 𝜆 1 𝐼 𝑥 = 0
(2.1.8)
Vektor eigen untuk masing - masing nilai eigen kemudian dapat ditentukan dengan melakukan operasi baris elementer atau teknik eliminasi sistem persamaan linear :
𝜆𝐼 − 𝐶 𝑣 = 0
Vol.1, No.3 Desember 2016 e-ISSN. 2503-1945
(2.1.9)

## 2.1.2. Metode NN
Masukkan maksimal epoh, target error , dan learningrate untuk langkah awal inialisasi bobot.
Kemudian akan diteruskan dengan umpan maju ( feedforward ) :
𝑧 𝑖𝑛 𝑗 = 𝑏1 𝑗 +   𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (2.1.10)
Menggunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya:
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) (2.1.11)
Dan tiap-tiap unit output (𝑦 𝑘 , 𝑘 = 1,2,3, … , 𝑚) menjumlahkan sinyal-sinyal output terbobot:
𝑦 𝑖𝑛 𝑘 = 𝑏2 𝑘 +   𝑧 𝑖 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑖=1
(2.1.12)
Menggunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya:
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦_𝑖𝑛 𝑘 )
(2.1.13)
Selanjutnya hasil dari perhitungan feedforward akan dihitung error ( backprogagation ):
𝛿2 𝑘 =  𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 𝑓 ′ (𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) 𝜑2 𝑗𝑘 = 𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 𝛽2 𝑘 = 𝛿 𝑘 (2.1.14)
Kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memprediksi nilai 𝑤 𝑗𝑘 ):
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝜑 𝑗𝑘 (2.1.15)
Hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai 𝛽2 𝑘 ):
∆𝛽2 𝑘 = 𝛼𝛽 𝑘 (2.1.16)
Selanjutnya tiap-tiap unit tersembunyi (𝑧 𝑗 , 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑝) menjumlahkan delta inputnya:
𝛿_𝑖𝑛 𝑗 =   𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1
(2.1.17)
Kalikan nilai ini dengan turunan dari fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi error:
𝛿1 𝑗 = 𝛿 𝑖𝑛 𝑗 𝑓 ′ (𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) 𝜑1 𝑖𝑗 = 𝛿 𝑗 𝑥 𝑗 𝛽1 𝑗 = 𝛿1 𝑗 (2.1.18)
Kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai 𝑣 𝑖𝑗 ):
∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛼𝜑1 𝑖𝑗 (2.1.19)
Hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai 𝛽1 𝑗 ):
∆𝛽1 𝑗 = 𝛼𝜑1 (2.1.20)
Selanjutnya tiap-tiap unit output (𝑦 𝑘 , 𝑘 = 1,2,3, … , 𝑚) memperbaiki bias dan bobotnya 𝑗 = 0,1,2, … , 𝑝 : 𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 𝛽2 𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝛽2 𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝛽2 𝑘 (2.1.21)
Tiap-tiap unit tersembunyi (𝑧 𝑗 , 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑝) memperbaiki bias dan bobotnya 𝑖 = 0,1,2, … , 𝑛 : 𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑖𝑗 𝛽1 𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝛽1 𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝛽1 𝑗 (2.1.22)
Kemudian perubahan bobot dari hasil perhitungan feedforward dan backpropagation akan dihitung MSE.
Inisialisasi bobot awal secara random dengan nilai awal -0.5 sampai 0.5 (atau 1 sampai 1, atau interval yang lainnya).Jika hasil perhitungan MSE kurang dari target error, maka akan simpan bobot.

## 3. HASIL IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kebutuhan Sistem
Dalam  implementasi  aplikasi  pada  Pengenalan  Wajah  ini  dibangun dengan  beberapa  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Berikut  adalah spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang direkomendasikan.

## 3.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras
Spesifikasi  perangkat  keras  yang  memadai  sangat  dibutuhkan  untuk mendukung  kinerja  sistem,  dimulai  pembangunan  sampai  dengan  masa penggunaan sistem adalah sebagai berikut :
 Processor Intel atau AMD x86 yang mendukung SSE2.
 Memory (RAM) 1 GB atau lebih.
 Minimal spasi Hard Disk (kosong) 10 GB untuk MATLAB untuk instalasi.

## 3.1.2 Spesifikasi Perangkat Lunak
Spesifikasi perangkat lunak memiliki peranan penting dalam mengembangkan  sistem  terutama  untuk  implementasi  kode  program. Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun aplikasi pada Pengenalan Wajah ini adalah sebagai berikut :
 Sistem Operasi Windows XP/7/8/8.1/10
 MATLAB R2014a atau yang lebih baru.
3.2 Design dan Tahap Implementasi
a.  Pertama kali ketika program dijalankan akan menampilkan form menu.
Gambar 1 Tampilan form menu.
b.  Ketika tombol “Webcam” ditekan akan menampilkan form webcam yang digunakan untuk mengambil data citra wajah secara realtime .
Gambar 2 Tampilan form webcam saat pengambilan citra realtime .
c.  Selanjutnya  jika  tombol “Face  Recognition”  ditekan  akan  menampilkan form  face  recognition  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengenalan wajah pada 2 metode sekaligus, yaitu metode PCA dan NN.
Gambar 3 Tampilan form face recognition saat pengenalan wajah dengan 2 metode.
d.  Selanjutnya j ika tombol “Graph” akan menampilkan grafik untuk perbandingan antara metode PCA dan NN.
Gambar 4 Tampilan grafikperbandingan antara metode PCA dan NN.
e. Jika tombol “About” ditekan akan menampilkan si pembuat program.
Gambar 5 Tampilan form about.

## 3.3 Data Citra
Tabel 1 Sampel data citra realtime . No Orang ke Nama File Citra 1 1 1.jpg
2 2 11.jpg 3 3 21.jpg 4 4 31.jpg 5 5 41.jpg 6 6 51.jpg 7 7 61.jpg 8 8 71.jpg
9 9 81.jpg 10  10 91.jpg

## 3.4 Pembahasan
Dalam  tahap  ujicoba  ini  pengenalan  wajah  dilakukan  dengan menggunakan pose 2,4,6,8,9,10 sebagai data training dan pose 1,3,5,7 sebagai data testing .  Dengan  10  orang  dan  tiap  orang  mempunyai  1  pose  citra  yang berbeda, jadi total seluruhnya 100 citra. Dan khusus untuk metode NN dengan ketetapan maksimal epoch 1000, target error 0,00001, learning rate 0,01 dan 4 layer dengan layer pertama 500 layer kedua 50 layer ketiga 25 layer keempat 1. Berikut adalah hasil ujicobanya :

## a. Pengenalan Wajah metode PCA
Tabel 3.2 Hasil ujicoba pengenalan wajah metode PCA.
No Orang ke Hasil Ujicoba Akurasi Waktu 1 1 45.83% 0.228346 detik 2 2 45.83% 0.244686 detik 3 3 62.5% 0.206594 detik 4 4 58.33% 0.206855 detik 5 5 75% 0.21044 detik 6 6 41.66% 0.198112 detik 7 7 50% 0.212915 detik 8 8 70.83% 0.200453 detik 9 9 66.66% 0.200737 detik 10 10 20.83% 0.210425 detik Rata-rata 53,75% 0.211956 detik

## b. Pengenalan Wajah metode NN
Tabel 3.3 Hasil ujicoba pengenalan wajah metode NN.
No Orang ke Hasil Ujicoba Akurasi Waktu 1 1 66.6667% 35.25 detik 2 2 33.3333% 32.5 detik 3 3 50% 33 detik 4 4 83.333325% 36.5 detik 5 5 95.833325% 35.25 detik 6 6 100% 35.5 detik 7 7 62.500025% 36 detik 8 8 100% 35 detik 9 9 83.333325% 35.75 detik 10 10 100% 41 detik Rata-rata 77.50% 35.575 detik
Berdasarkan  hasil  ujicoba  sebagaimana  telah  diuraikan  di  atas,  maka dapat  kita  analaisis  sebagai  berikut;  dari  segi  akurasi  metode  NN  lebih  baik
dalam  melakukan  pengenalan  yang  mencapai  77,50%  apabila  dibandingkan dengan  metode  PCA  yang  hanya  memiliki  akurasi  53,75%,  ini  dikarenakan metode  NN  melakukan  pembelajaran  secara  kontinyu  baik  maju  maupun mundur,  dimana  prinsip  kerja  dari  NN  adalah  meniru  prinsip  kerja  dari  otak manusia,  sehingga  semakin  banyak  melakukan  pembelajaran,  maka  akan cepat  mengenali.  Namun  apabila  dilihat  dari  waktu  komputasi,  metode  NN masih cukup lambat apabila dibandingkan dengan metode PCA (lihat tabel 4.2 dan 4.3 di atas) ini dikarenakan matode NN akan melakukan pembelajaran dari awal  setiap  ada  inputan  atau  data  baru,  sedangkan  PCA  tidak  melakukan pembelajaran  dari  awal  setiap  adat  data  baru,  hanya  data  atau  inputan  baru saja  yang  dilakukan  perhitungan  oleh  metode  PCA  sehingga  akan mempercepat waktu komputasi.
Untuk  mengurangi  atau  meminimalisir  kelemahan  kelemahan  yang dimiliki oleh masing – masing metode, maka dapat dilakukan penelitian lanjutan salah  satunya  dengan  menggabungkan  metode  PCA  dengan  NN  sehingga akan  tercipta  algoritma  baru,  yaitu  dengan  memanfaatkan  kelebihan  dari masing –  masing  metode.  Dimana metode  PCA  memiliki  kelebihan  dalam  hal waktu  komputasi  dan  kurang  dalam  hal  akurasi,  sedangkan  metode  NN memeiliki  akurasi  yang  lebih  baik,  namun  lambat  dalam  waktu  komputasi. Dengan  menggabungkan  kelebihan –  kelebihan  tersebut,  maka  akan  tercipta algoritma baru yang dapat meningkatkan akurasi dan waktu komputasi.
Penelitian lanjutan juga bisa dilakukan untuk tujuan lain, misalnya untuk masuk  ke  ruang  rahasia,  untuk  absensi  kuliah  maupun  absensi  mengajar dosen. Karena penelitian pengenalan wajah bisa dimnfaatkan dibanyak bidang misalnya robotic, autentikasi, kedokteran dll.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  perbandingan  kinerja  metode  PCA  dan  NN  pada pengenalan  wajah,  algoritma  yang  digunakan  dalam  metode  PCA  adalah algoritmaeigenfaces sedangkan  algoritma  yang  digunakan  dalam  metode  NN adalah algoritma  backpropagation. Dengan  perbandingan  akurasi  dan  waktu menunjukkan rata-rata 23.75% untuk akurasi dan 35.3 detik untuk waktu.
Berdasarkan  tujuan  penelitian  dari  hasil  analisis  pada  kedua  metode tersebut, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1) Kelebihan :
a. Metode PCA :
 Dapat digunakan untuk segala  kondisi data /  penelitian, terutama pada penelitian pattern recognition.
 Walaupun  metode  ini  memiliki  tingkat  kesulitan  yang  tinggi  akan  tetapi kesimpulan yang diberikan cukup akurat.
 Dapat  mereduksi  atau  mengurangi  informasi  data  yangbesar  dari sebuah citra tanpa menghilangkaninformasi yang ada pada sebuah citra tersebut.
b. Metode NN :
 Dapat  melakukan  tugas-tugas  yang  program  linear  tidak  bisa  (non- linear).
Vol.1, No.3 Desember 2016 e-ISSN. 2503-1945
 Mempunyai  kemampuan  untuk  melakukan  sesuatu  kegiatan  yang didasarkan atas data yang diberikan pada saat pembelajaran.
 Dapat  membuat  organisasi  sendiri  atau  me-representasikan    informasi yang didapat pada saat pembelajaran.
 Dapat menghasilkan perhitungan parallel.
2) Kekurangan :
a. Metode PCA :
 Sebuah  metode  yang  linear,  sehingga  akan  menemui  kesulitan  jika berhadapan dengan data-data non-linear.
 Masih membutuhkan proses merubah citra 2 dimensi ke citra 1 dimensi untuk mendekati kemiripan, tidak langsung seperti metode NN.
b. Metode NN :
 Kurang  mampu  untuk  melakukan  operasi-operasi  numerik  dengan perbedaan nilai yang tinggi.
 Kurang  mampu  melakukan  operasi  algoritma  aritmatik,  operator  logika dan simbolis.
 Lamanya  proses training yang  mungkin  terjadi  dalam  waktu  yang sangat lama.
Karena  aplikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  hanyalah  simulasi, maka terdapat kekurangan dari aplikasi diantaranya :
a. Keterbatasan  kapasitas  webcam  yang  dipakai  oleh  penulis  adalah  0.3  MP dengan  resolusi  640x480  piksel,  sehingga  sering  terjadi  kesalahan  dalam pengenalan citra yang dimaksud dengan citra yang sebelumnya.
b. Perubahan  latar  ( background )  yang  terlalu  banyak  mencolok  dan pencahayaan yang kurang akan mengurangi keakuratan pengenalan wajah.
c. Sedikitnya  data  latih  akan  mempengaruhi  akurasi  dan  komputasi  pada pengenalan wajah, terutama pada metode Jaringan Syaraf Tiruan (NN).
d. Data training untuk  metode  NN  masih  menggunakan  inputan  excel  manual dari hasil perkalian luas matrik citra.
e. Nilai akurasi metode PCA masih menggunakan perhitungan manual dengan rumus : jumlah citra yang dikenali x 100 / total citra yang diuji.

## 5. SARAN
Setelah  dilakukan  analisis  dan  ujicoba,  penelitian  ini  masih  memiliki kekurangan  yang  dapat  diperbaiki  untuk  penelitian  selanjutnya.  Maka  dari  itu penulis mengajukan saran, sebagai berikut :
a. Perlu  dilakukan  pembelajaran  dan  pelatihan  lebih  banyak  lagi,  terutaman untuk  metode  NN  agar  pola  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  dikenali  lebih mendekati target.
b. Untuk pengembangan selanjutnya perlu diperbanyak data citra, karena pada penelitian ini hanya memiliki beberapa hasil citra realtime .
c. Penelitian  selanjutnya  diharapkan  adanya  pengembangan,  salah  satunya dengan mengaplikasikan dengan menggunakan metode yang lainnya.
d. Untuk  metode  PCA  dapat  membandingkan  antara  proses  pengenalan berdasarkan  jarak  ( euclidean  distance )  dengan  menggunakan  berdasarkan warna kulit, mana yang lebih baik dari segi akurasi dan waktu.
e. Data training khusus  untuk  metode  NN  masih  menggunakan  inputan    excel manual  dari  hasil  luas  matrik  citra,  maka  dari  itu  untuk  pengembangan selanjutnya  diharapkan  agar  bisa  otomatis  ketika  simpan  citra training akan langsung membentuk file khusus untuk training metode NN.
f.  Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  ada  kategori  pencahayaan  redup, sedang  dan  cerah  pada  citra  dan  mungkin  ditambahkan  dengan  tampilan yang  menggunakan  aksesoris  tambahan  seperti  kacamata,  topi  dan sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Ahmad, U. (2005). Pengolahan Citra Digital & Teknik Pemrogramannya. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2]Anil  K.  Jain,  A.  R.  (2004).  An  Introduction  to  Biometric  Recognition. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 14 , 4-20.
[3]Fauset, L. (1994). Fundamental of Neural Networks (Architectures, Algorithms, and Application). New Jersey: Prentice-Hall.
[4]Goering, R. (2004, October 4). Matlab edges closer to electronic design automation world. EE Times .
[5]Gonzalez, R. C. (2002). Digital Image Processing. Prentice Hall, Internasional Edtion Second Edition.
[6]Hjelmas,  E.  L.  (2001).  Face  Detection:  A  Survey. Computer  Vision  and  Image Understanding, 83 , 236-274.
[7]Moghaddam, B. (n.d.). Face Recognition . Retrieved from http://www- white.media.mit.edu/vismod/demos/facerec/index.html
[8]Osuna,  E.  F.  (1997).  Training  Support  Vector  Machines:  An  Application  to  Face Detection. Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition .
[9]Pärt-Enander, E. d. (1999). The Matlab 5 Handbook. Addison-Wesley.
Proakis, J. d. (1996). Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications. Macmillan.
[10]Rowley, H. B. (1998). Neural Network-Based Face Detection. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20 (1).
[11]Sung, K. (1996). Learning and Example Selection for Object and Pattern Detection. Massachusetts Institute of Technology AI Lab.
[12]Sung,  K.  P.  (1994). Example-Based  Learning  for  View-Based  Human  Face Detection. Massachusetts Institute of Technology AI Lab.
[13]Turk,  M.  a.  (1991).  Face  Recognition  Using  Eigenface. Proc.  IEEE  Conf.  of Computer Vision and Pattern Recognition, 13 , 586-591.
[14]Yang,  M.  K.  (2002).  Detecting  Faces  in  Images:  A  Survey. IEEE  Trans.  Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24 (1).