## Rancang Bangun Aplikasi Pengenalan Wajah menggunakan Metode Viola-Jones dan Algoritma PCA
Yuliana 1 , Ida Nurhaida 2
Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta 41515120128@student.mercubuana.ac.id 1 , ida.nurhaida@mercubuana.ac.id 2

## Abstrak
Sistem  identifikasi  persensi  berkembang  dengan  cepat.  Perkembangan tersebut,  mendorong  kemajuan  sistem  keamanan  berbasis  biometrik. Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  sistem  identifikasi  persensi yang  dikembangkan  berdasarkan  perbedaan  ciri  wajah  dari  seseorang berbasis  biometrik  dengan  memiliki  keakuratan  tinggi.  Metode  viola- jones  digunakan  untuk  proses  pendeteksian  yang  merupakan  hasil  dari gabungan fitur-fitur khusus,  sedangkan eigenface merupakan  algoritma berdasarkan Principal  Component  Analysis (PCA)  yang  mudah diimplementasikan  dan  dimulai  dengan  pemrosesan  awal  untuk menemukan  hasil  citra  yang  lebih  baik,  setelah  itu  menghitung eigenvector dan eigenvalue dari citra wajah yang ditrainingkan. Aplikasi pengenalan  wajah  menampilkan  data  dari  citra  wajah  yang  telah tersimpan  dalam  database.  Pengujian  menggunakan  berbagai  ekspresi sebanyak  200  citra  dari  20  orang.  Persentasi  keberhasilan  proses pengenalan  wajah  adalah  95%.  Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi keberhasilan  pengenalan  yaitu  pencahayaan,  jarak  wajah  serta  posisi wajah.
Keywords: Pengenalan wajah, Viola-Jones, PCA

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  kehadiran  karyawan  merupakan  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk membuktikan  kehadiran  karyawan  didalam  suatu  instansi  atau  perusahaan. Pencatatan kehadiran karyawan juga salah satu faktor penting dalam pengelolaan sumber  daya  manusia  (SDM)  [13].  Beberapa  perusahaan  masih  menggunakan sistem  presensi  yang  rumit  bagi  karyawan,  seperti  tap ID  card ,  Sidik  Jari  dan Pengenalan  Wajah  [4].  Sistem  kehadiran  karyawan  secara  manual  dapat  diganti dengan  sistem  kehadiran  terkomputerisasi  yang  mendasarkan  proses  identifikasi karyawan  pada  penggunaan  password, barcode dan  teknologi  biometrik. Teknologi  biometrik  adalah  teknologi  pengenalan  individu  yang  berdasarkan dengan  ciri  khusus  misalnya  sidik  jari,  geometri  tangan,  iris  dan  wajah  dan perilaku individu misalnya suara, tanda tangan bahkan tulisan tangan [15].
Pengenalan  wajah  telah  menjadi  bidang  penelitian  yang  sangat  aktif  dengan meningkatnya tuntutan keamanan dan potensi aplikasi komersial [7].
Salah satu kombinasi metode pengenalan wajah adalah metode Viola-Jones dan Algoritma PCA sebagaimana penelitian  yang dilakukan Saeed-Syed dan  Kumar- Prasad  [11][5].  Metode  Viola-Jones  merupakan  metode  pendeteksian  objek dengan  akurasi  tinggi  sekitar  93,7%  dan  dengan  kecepatan  0,067  s  [14]. Sedangkan  algoritma  PCA  adalah  salah  satu  algoritma  yang  didasarkan  pada perhitungan eigen faces [10].
Sedangkan untuk dataset berupa citra 2 dimensi(gambar) dengan format JPEG sebanyak  200  citra.  Citra  dibatasi  dengan  posisi  menghadap  ke  depan,  tidak dihalangi  dengan  objek  lain  dan  tidak  bergerak  [13].  Penelitian  mengenai pengenalan  wajah  untuk  mengidentifikasi  seseorang  berdasarkan  pada  citra inputan yang telah ada [16].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Viola-Jones
Metode  Viola-Jones  merupakan  metode  pendeteksian  objek  yang  memiliki tingkat keakuratan tinggi sekitar 93,7%. Metode ini diusulkan oleh Paul Viola dan Michael  Jones  pada  tahun  2001  [14].  Metode  Viola-Jones  ini  menggabungkan empat kunci utama  yaitu:
- Haar  Like  Feature :  merupakan  kumpulan  fitur  khusus untuk merepresentasikan  wajah. Haar  Like  Feature di  evaluasi  melalui penggunaan  representasi  gambar  baru  yang  menghasilkan  sejumlah  besar fitur [1].
- Integral Image : merupakan cara cepat menghitung Haar Feature .
- Adaboost Learning : merupakan pembobotan secara statistik nilai-nilai fitur yang didapat dan difilter menggunakan Cascade Classifier .
- Cascade  Classifier :  merupakan  tahap  akhir  dalam  mengkombinasikan banyak fitur.
Pencocokan  fitur  adalah  masalah  mendasar  dalam  visi  komputer  dan memainkan  peran  penting  dalam  pengenalan  objek  dan  lokalisasi  [9].  Adapun untuk penggunaan metode Viola-Jones dalam pendeteksian wajah disini pada blok citra  masukkan  yang  masih  mengandung  komponen  wajah  dan  bukan  wajah dipisahkan [12], sehingga hanya ada komponen wajah yang dilewatkan pada blok ini.
Citra  wajah  masukan  yang  masih  dalam  bentuk grayscale diubah  menjadi integral image dengan menggunakan persamaan (1):
ii(x,y)= ∑ 𝑖(𝑥 ′ , 𝑦 ′ ) (1)
x’ ≤ x dan y’ ≤ y
dengan ii(x,y) adalah integral image pada koordinat baris x dan kolom y, i(x,y) merupakan citra masukan. Untuk mengidentifikasi ada atau tidaknya wajah dalam sebuah citra, Paul Viola dan Michael Jones menggunakan haar-like features [14], yang mana fitur ini cukup sederhana dengan mempunyai 3 nilai yaitu nilai 1 untuk area  kotak  berwarna  hitam,  nilai  -1  untuk  area  berwarna  putih  dan  0  untuk  area yang lain seperti pada gambar 1.

## Gambar 1. Blok komponen wajah
Pada  intinya, haar-like  feature hampir  sama  dengan  fitur  yang  digunakan deteksi  tepi,  yaitu  menunjukkan  nilai  intensitas  yang  tinggi  apabila  nilai-nilai piksel masukan filter selaras dengan pola yang ditunjukkan pada filter itu sendiri. Haar-like  feature umumnya  berukuran  24x24  piksel  yang  didalamnya  terdapat pola  fitur  tertentu.  Daerah  yang  ditunjukkan  oleh  fitur  ini  adalah  apabila  jumlah dari  seluruh  daerah  masukan  yang  diberi  bobot  nilai  sesuai  dengan  yang ditunjukkan  oleh haar-like  feature tertentu  seperti  yang  ditunjukkan  pada persamaan (2):
hj(x) = { 1 0 (2)
Dengan hj(x) adalah haar-like feature ke-j yang diberi masukan daerah citra ke- x  dan sum merupakan  jumlah  dari  seluruh  daerah  citra  masukan  dengan  bobot nilai  sesuai  dengan  yang  ditunjukkan  oleh  fitur  ini  [4].  Pengambilan  keputusan bahwa  bagian  citra  tersebut  merupakan  wajah  apabila  sekumpulan haar-like feature yang digunakan memenuhi persamaan (3):
h(x)= ∑ (𝑎 𝑗 ℎ𝑗(𝑥)) T 𝑗=1 (3)
Dengan  keterangan  bahwa h(x) merupakan  sekumpulan  kombinasi  linear, aj merupakan  bobot  kombinasi  ke-j, hj merupakan  fitur  ke-j  yang  diberi  masukan daerah citra ke-x dan T banyaknya fitur yang digunakan dalam kombinasi linear. Pencarian  fitur  dan  lokasi  wajah  pada  proses cascading membutuhkan  3 komponen  utama  dalam  perhitungannya,  yaitu:  sebanyak  jfitur  yang  digunakan, bobot kombinasi aj dari fitur ke-j.

## 2.2 Algoritma PCA (Principal Component Analysis)
Principal  Component  Analysis (PCA)  adalah  salah  satu  metode  berbasis penampilan  yang  popular  digunakan  [3]  untuk  mereduksi  dimensi  dari sekumpulan  atau  ruang  citra  sehingga  basis  atau  koordinat  yang  baru  dapat menggambarkan  model  yang  khas  dari  kumpulan  tersebut  [10].  Identifikasi biometrik  dengan  mengimplementasikan    metode haar  cascade dan  algoritma PCA  yang  dilakukan  [6]  berhasil  mengintegrasi  pendeteksian    dan  pengenalan wajah ke dalam sistem kehadiran.
PCA  sering  disebut  dengan eigenface atau eigenvector yang  diterapkan  pada wajah.  Hal  ini  disebabkan  ekstraksi  ciri  yang  digunakan  untuk  mencirikan  suatu objek merupakan hasil proses persamaan karakteristik yaitu eigenvector [2]. Jadi, dalam  proses  ekstraksi  ciri  menggunakan  PCA  terdapat  proses  untuk menghasilkan eigenvector terlebih dahulu [2].
Pengenalan  wajah  dengan  algoritma  ini  dilakukan  dengan  melakukan  rotasi sebesar  [W]  terhadap  citra  wajah  yang  ingin  dikenali  dan  kemudian  hasil  rotasi tersebut  dibandingkan  kedekatannya  dengan  citra  wajah  referensi  yang ditransformasikan sebesar [W].
Pertama  citra  wajah  referensi  diubah  menjadi  vektor  kolom 𝑥 𝑁 dengan  N merupakan banyaknya citra wajah referensi sehingga terbentuk matriks X dengan persamaan (4):
𝑋 = [𝑥 1 𝑥 2 … 𝑥 𝑁 ] 𝑇 (4)
Rata-rata  dari  citra  wajah  referensi  didalam  data  latih  dihitung  dengan  rumus persamaan (5):
𝑋̅ = 1 𝑁 ∑ x 𝑛 𝑁 𝑛−1 (5)
Matriks  transformasi  [W]  didapatkan  berdasarkan eigenvector dari  kovarian matriks [C] x yang dhitung berdasarkan perumusan pada persamaan (6):
[C] x = 𝐸[(𝑋 − 𝑋̅)(𝑋 − 𝑋̅) 𝑇 ] (6)
Proses pengenalan wajah dilakukan dengan memanfaatkan persamaan (7):
Y = [𝑊] 𝑇 𝑋 (7)
Citra  wajah  yang  akan  dikenali  juga  ditransformasikan  sebesar  [W]  agar menempati bidang yang sama dengan Y . berdasarkan  formula diatas sehingga:
𝜔 = [𝑊] 𝑇 (𝑋̂ − 𝑋̅) (8)
Dengan  ɷ  merupakan  citra  wajah  yang  dikenali 𝑋̂ yang  ditranformasikan sebesar  [W].  citra  wajah 𝑋̂ kemudian  akan  dicocokkan  dengan  citra  wajah referensi  latih  berdasarkan  nilai  minimum  dari euclidean  distance nya  dengan persamaan (9):
𝜀 𝑘 2 = ||𝜔 − 𝑦 𝑘 || 2 (9)
Dengan 𝜀 𝑘 2 merupakan nilai Euclidean distance dan 𝑦 𝑘 merupakan citra wajah referensi yang telah ditransformasikan sebesar [W].

## 2.3 Perancangan Sistem
Pada  perancangan  sistem  ini,  citra  uji  berupa  citra  berwarna  yang  diperoleh dari kamera handphone dengan berbagai ekspresi dan latar belakang warna polos.
Penelitian  ini  menggunakan  200  citra  uji  berformat  .jpg,  posisi  objek  secara keseluruhan  cenderung  menghadap  ke  kamera.  Bagan  perancangan  sistem  dapat dilihat pada gambar 2
Gambar 2. Perancangan Sistem
Dari  Gambar  2,  diketahui  masukan  berupa  citra  yang  diambil  dari  kamera, kemudian  dilakukan pre-processing ,  lalu  dideteksi  menggunakan  metode  Viola- Jones dan dilakukan  kalkulasi untuk mendapatkan  hasil eigenface dari citra yang diinput agar dapat dikenali.
Didalam penggunaan algoritma PCA, dikenal dengan adanya proses Eigenface dan Eigenvalue dimana  untuk  kalkulasi  dan  pencocokkan  terhadap  basis  data yang sudah diinputkan.

## 3. PENGUJIAN PENELITIAN

## 3.1 Pengujian Dataset
Dalam  penelitian  ini,  dataset  terdiri  dari  200  gambar  dan  digunakan  sebagai data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Gambar-gambar  tersebut  akan  diuji  dengan cross  validation dengan  nilai  k=  5.  Semua  gambar  yang  digunakan  dalam penelitian ini dalam format JPG dengan ukuran 1836 x 3264 piksel.
Jenis  dataset  yang  digunakan  sebagai  gambar  masukan  dalam  percobaan  ini merupakan  gambar  mentah/asli.  Gambar  yang  diproses  adalah  gambar  yang ditangkap dari kamera handphone. Tujuan menggunakan dataset ini adalah untuk mencari tahu gambar mana saja yang berhasil dikenali berdasarkan data pengujian terhadap data pelatihan.

## 3.2 Pengujian Design
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  metode  viola-jones sebagai  pendeteksi  wajah  pada  gambar  dan  algoritma  PCA  sebagai  perhitungan eigenface dan pencocokkan citra terhadap data gambar. Penelitian  ini  menggunakan  5 -fold  cross  validation untuk  mengukur  tingkat keakurasiannya. 60 gambar digunakan sebagai data pengujian, sedangkan sisanya
digunakan  sebagai  data  pelatihan.  Percobaan  pengulangan  akan  menggunakan dataset  yang  berbeda,  dimana  140  data  yang  digunakan  sebagai  data  pelatihan, dan sisanya digunakan untuk pengujian.
Tabel 1. pengujian data setiap kelas
Class Akurasi latih Uji 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ambo Upek 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 Ardian Firmansah 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Dini Azani 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Endah Sulastri 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 Maizahra Sari 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Mugi Kurniani 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Nia Kurniawati 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Novianti 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Nur Muhammad 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Ordeniati 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Samsul 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Siska 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Siti 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 Tiana 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Trisna 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Yuliana 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Yuli Yuliana 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 Nurma 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Sintiana 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Nirmala 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Tabel 2. hasil pengujian akurasi menggunakan 5-fold cross validation Class Akurasi Fold 1 90% Fold 2 100% Fold 3 100% Fold 4 95% Fold 5 90% Average 95%
Tabel  1  merupakan  hasil  pengujian  terhadap  gambar  disetiap  kelas  dimana angka  1  adalah  gambar  yang  berhasil  diidentifikasi  dan  angka  0  adalah  gambar yang  tidak  berhasil  diidentifikasi,  sedangkan  tabel  2  adalah  hasil  pengujian gambar  menggunakan  metode 5-fold  cross  validation .  Perhitungan  akurasi pengenalan  berdasarkan  perbandingan  antara  jumlah  gambar  yang  berhasil dikenali dengan jumlah keseluruhan gambar  disetiap kelas.
Akurasi= Jumlah benar x 100% Jumlah total data

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode viola-jones dan algoritma PCA didapatkan hasil rata-rata keberhasilan pengenalan terhadap  gambar  adalah  95%  .Pengenalan  wajah  dilakukan  berdasarkan  setiap pengujian  40  gambar  mentah/asli  pada  aplikasi.  Perbandingan  akurasi  diambil menggunakan metode 5-fold cross validation [8].
Gambar 3. keberhasilan pengenalan gambar dengan 5-fold cross validation 84% 86% 88% 90% 92% 94% 96% 98% 100% 102% Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Fold 5 Rata-rata Akurasi Pengenalan Akurasi
Gambar 4. Keberhasilan pengujian pengenalan pada aplikasi
Grafik  pada  gambar  3  menunjukkan  perbandingan  akurasi  pada  kelas  gambar di  setiap  pengujian.  Gambar  4  merupakan  keberhasilan  identifikasi  gambar terhadap  data.    Persentasi  tertinggi  yang  berhasil  dikenali  dari  setiap  data pengujian  adalah  100%  sedangkan  persentasi  terendah  pengujian  adalah  90% dengan hasil rata-rata pengenalan adalah 95%.
Kesalahan  pengenalan  pada  gambar  dihasilkan  dari  efek,  posisi  wajah  dan pencahayaan. Dimana efek ini sangat berpengaruh dan menurunkan kinerja sistem terhadap tingkat keberhasilan pengenalan gambar, khususnya efek blur [3].

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  berdasarkan  pengujian  data  asli  diperoleh  tingkat keberhasilan  akurasi  akhir  adalah  95%  dari  200  gambar  secara  keseluruhan. Masalah  yang  timbul  dalam    pengenalan  wajah  pada  aplikasi  adalah    adanya faktor  blur,  pencahayaan  dan  posisi  wajah.  Solusinya  dapat  dilakukan  dengan meningkatkan kinerja sistem yang menyediakan fitur yang dapat mempertahankan pengenalan terhadap faktor-faktor yang mempengaruhinya.

## REFERENCES
[1]  Ahmad,  F.,  Najam,  A.,  &  Ahmed,  Z.  (2013).  Image-based  face  detection  and  recognition:" state of the art". arXiv preprint arXiv:1302.6379 .
[2]  Budi, A., Suma'inna, S. I., & Maulana, H. (2016). Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA). JURNAL  TEKNIK INFORMATIKA , 9 (2).
[3]  Cherifi,  D.,  Radji,  N.,  &  Nait-Ali,  A.  (2011).  Effect  of  noise,  blur  and  motion  on  global appearance face recognition based methods performance. Int. J. Comput. Their. Appl , 16 (6),
4-13. Y.-C.
[4]  Efendi, J., Zul, M. I., & Yunanto, W. (2017). Real Time Face Recognition using Eigenface and Viola-Jones Face Detector. JOIV: International Journal on Informatics
Visualization , 1 (1), 16-22.
[5]  Jeyaraman S, Arun Kumar M, Valarmathy S, Deepak S, and Gandhiraj S. “Face Recognition using Viola-Jones Detector.”
[6]   Kar, N., Debbarma, M. K., Saha, A., & Pal, D. R. (2012). Study of implementing automated attendance  system  using  face  recognition  technique. International  Journal  of  computer  and communication engineering , 1 (2), 100.
[7]          Nagi,  J.,  Ahmed,  S.  K.,  &  Nagi,  F.  (2008,  March).  A  MATLAB  based  face  recognition system  using  image  processing  and  neural  networks.  In 4th  International  Colloquium  on Signal Processing and its Applications (Vol. 2, pp. 83-8).
[8]          Nurhaida,  I.,  Manurung,  R.,  &  Arymurthy,  A.  M.  (2012,  December).  Performance comparison  analysis  features  extraction  methods  for  Batik  recognition.  In Advanced Computer  Science  and  Information  Systems  (ICACSIS),  2012  International  Conference on (pp. 207-212). IEEE.
[9]   Nurhaida. I., Wei, H., Zen, R. A., Manurung R, & Arymurthy, A. M. (2016). Texture Fusion for  Batik  Motif  Retrieval  System. International  Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering (IJECE), 6(6), 3174-3187.
[10]    Purba,  R.  A.  (2013).  IMPLEMENTASI  ALGORITMA  PRINCIPAL  COMPONENTS ANALYSIS DALAM SISTEM PENGENALAN CITRA WAJAH. SESINDO 2013, 2013.
[11]  Saeed, U., Syed, S., Qazi, S. Z., Khan, N., Khan, A., & Babar, M. (2010, November). Multi- advantage  and  security  based  home  automation  system.  In UKSim  Fourth  European Modelling Symposium on Computer Modelling and Simulation (pp. 7-11). IEEE.
[12]  Singh, R., & Kaur, M. Face Recognition and Detection using Viola-Jones and Cross Correlation Method.
[13]    Triatmoko,  A.  H.,  Pramono,  S.  H.,  &  Dachlan,  H.  S.  (2014).  Penggunaan  Metode  Viola- Jones  dan  Algoritma  Eigen  Eyes  dalam  Sistem  Kehadiran  Pegawai. Jurnal  EECCIS , 8 (1),
41-46.
[14]    Viola,  P.,  &  Jones,  M.  J.  (2004).  Robust  real-time  face  detection. International  journal  of computer vision , 57 (2), 137-154.
[15]   Wildes, R. P. (1997). Iris recognition: an emerging biometric technology. Proceedings of the IEEE , 85 (9), 1348-1363.
[16]    Wiryadinata,  R.,  Istiyah,  U.,  Fahrizal,  R.,  Priswanto,  P.,  &  Wardoyo,  S.  (2017).  Sistem Presensi  Menggunakan  Algoritme  Eigenface  dengan  Deteksi  Aksesoris  dan  Ekspresi Wajah. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , 6 (2).