Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2948-2961 E- ISSN 2503- 2933 2948

## 7 Pengenalan Wajah Citra Termal Menggunakan Waberface Multi-Scale Block Local Binary Pattern
Muhammad Redha 1 , Fitri Arnia 2 , Maulisa Oktiana 3 1,2,3 Program Studi Magister Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh e-mail: * 1 muhredha24@gmail.com, 2 f.arnia@unsyiah.ac.id, 3 maulisa@mhs.unsyiah.ac.id

## Abstrak
Pengenalan  wajah  memiliki  keunggulan  dapat  menangkap  gambar  wajah  dari  jarak jauh menggunakan kamera. Namun, jika benar-benar tidak mungkin untuk mengambil gambar dalam  kondisi  gelap  dan  kurang  cahaya,  Anda  dapat  menggunakan  pencitraan  termal sepenuhnya. Metode yang sebelumnya digunakan untuk pengenalan citra termal wajah adalah Multi-Scale  Mass  Locality  Binary  Modeling  (MBLBP),  namun  tingkat  keberhasilannya  masih kurang optimal  dan  masih  dapat  ditingkatkan.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan performansi metode MBLBP agar tingkat pengenalannya dapat lebih tinggi. Hal ini  dilakukan  dengan  mengembangkan  kerangka  kerja  pengenalan  wajah  pencitraan  termal baru  yang  disebut  Waberface  Multi  Scale  Block  Local  Binary  Pattern  (WMBLBP).  WMBLBP diperoleh  dengan  menggabungkan  metode  Multi-Scale  Weberface  (MSW)  dan  MBLBP. Simulasi dilakukan pada 1000 citra wajah yang terbagi dalam 100 subjek dan masing-masing subjek memiliki 10 citra wajah dengan ekspresi yang berbeda-beda, yang masing-masing citra berukuran  180x225  piksel.  Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  metode  WMBLBP  yang diusulkan memiliki tingkat pengenalan yang meningkat menjadi 6,16n, yang dapat mengurangi tingkat kesalahan hingga 27%.
Kata kunci — Biometrik, Pengenalan Wajah, Citra Termal, MSW, MB-LBP, W-MBLBP

## Abstract
Facial recognition has the advantage of being able to capture facial images remotely using  a  camera.  However,  if  it  is  absolutely  impossible  to  take  pictures  in  dark  and  low  light conditions,  you  can  use  thermal  imaging  to  the  fullest.  The  method  previously  used  for  facial thermal  image  recognition  was  Multi-Scale  Mass  Locality  Binary  Modeling  (MBLBP),  but  its success rate is still not optimal and can still be improved. Therefore, this study aims to improve the performance of the MBLBP method so that the recognition rate can be higher. This is done by  developing  a  new  thermal  imaging  facial  recognition  framework  called  Waberface  Multi Scale Block Local Binary Pattern (WMBLBP). WMBLBP was obtained by combining the Multi- Scale  Weberface  (MSW)  and  MBLBP  methods.  The  simulation  was  carried  out  on  1000  face images which were divided into 100 subjects and each subject had 10 face images with different expressions,  each  image  measuring  180x225  pixels.  The  simulation  results  show  that  the proposed WMBLBP method has an increased recognition rate of 6.16 n, which can reduce the error rate by up to 27%.
Keywords — Biometric, Face, Recognition, Thermal images, MB-LBP, W-MBLBP
2949 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2948-2961 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  wajah  adalah  teknik  biometrik  berdasarkan  karakteristik  fisiologis  manusia selain  sidik  jari,  iris,  retina,  suara,  dan  karakteristik  lainnya.  Pengenalan  wajah  memiliki keunggulan dibandingkan metode biometrik lainnya karena dapat dilakukan secara pasif tanpa tindakan atau keterlibatan pengguna secara eksplisit  karena gambar wajah dapat dikumpulkan dari  jarak  jauh  dengan    kamera  [1].  Masalah  yang  timbul  saat  mengambil  foto  dalam  kondisi gelap dan minim cahaya sama sekali tidak mungkin.  Oleh karena itu, pencitraan termal cukup tersedia bahkan dalam kondisi gelap gulita [2].
Citra  termal  diperoleh  dengan  menggunakan  kamera    termal  khusus,  misalnya  kamera infra  merah  (infrared  camera)  yang  menghasilkan  citra  termal  wajah    dengan  mendeteksi perubahan  suhu  pada  wajah.  Karena  pembentukan  citra  termal  bergantung  pada  karakteristik internal  wajah,    tidak  diperlukan  sumber  penerangan  tambahan  [3].  Namun,  secara  umum, sistem  pengenalan  wajah  menggunakan    gambar  wajah  yang  terlihat  yang  disimpan  dalam sistem  sebagai  database  gambar  yang  cocok.  Oleh  karena  itu,  menggabungkan  citra  tampak dengan  citra  termal  dapat  memecahkan  masalah  utama  pengenalan  citra  wajah  dalam  kondisi gelap  dan  minim  cahaya.  Namun  karena  mekanisme  pemrosesan  kedua  jenis  citra  tersebut berbeda, maka terdapat tantangan besar dalam proses pencocokannya [3].
Masalah  dengan  pengenalan  wajah  telah  dijelaskan  dalam  beberapa  penelitian  [4],  [5], [6].  Masalah  lainnya  adalah  proses  pencocokan  antara  citra  wajah  tampak  dan  citra  wajah termal. Metode pengenalan wajah pencitraan termal diperlukan saat foto diambil dalam  gelap tanpa sumber cahaya.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  pada  metode  pengenalan  wajah  citra  termal. Penelitian yang dilakukan oleh [3]  menggunakan algoritma pencocokan yaitu Random Sparse Representation  (RSR),  dan  untuk  ekstraksi  ciri  diterapkan  metode  LBP.  Menggunakan  dua sumber  database  thermal  imaging,  yaitu  Extra-Visible  Spectral  Object  Tracking  and Classification  (OTCBVS)  dan  Natural  Visible  and  Infrared  Facial  Expression  Database (USTCNVIE),  nilai  tingkat  pengenalannya  adalah  89,33%.  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  [7], yang  dalam  penelitiannya  menggunakan  metode  MultiDirection  Local  Binary  Pattern (MDLBP). Metode MDLBP  mirip dengan metode ekstraksi fitur LBP. Perbedaan yang sangat signifikan  dalam  MDLBP  adalah  menghitung  delapan  arah    nilai  tepi  umpan  balik  piksel tertentu menggunakan topeng Kirsch di delapan arah yang berbeda, termasuk timur laut, utara, barat  laut,  barat,  barat  daya,  selatan  dan  tenggara.  Dengan  hasil  pengujian  pada  dua  sumber database,  database  Yale  B  dan  database  CMU  PIE,  mereka  mengatakan  bahwa  tidak  hanya memiliki  kecepatan  pengenalan  yang  baik  dan  kuat,  tetapi  juga  kecepatan  perhitungan  yang lebih  cepat.  Penelitian  [8]  telah  mengadopsi  klasifikasi  model  tetangga  terdekat  untuk mengklasifikasikan  hasil  penambangan.  Kemudian  gunakan  rumus  jarak  kuadrat  untuk menentukan  kecocokan.  Sedangkan  untuk  mengekstrak  fitur  dengan  metode  MBLBP (MultiScale  Block  Local  Binary  Pattern).  Hasil  penelitian  dengan  menggunakan  database  dari database  wajah  Yale    menunjukkan  bahwa  metode  ini  memperoleh  hasil  yang  positif  dalam pengenalan  wajah  pada  kondisi tertentu  dengan tingkat  pengenalan sebesar  90%  untuk  ukuran sub-window 9x9 dan untuk sample set 5 dan 10 sedangkan untuk sub-window yang lebih kecil. ukuran window adalah 6x6. Fitur citra yang diperoleh lebih sedikit, sehingga rasio pengenalan yang  diperoleh lebih  rendah,  yaitu  70%.  Penelitian  lain  [9]    membandingkan  metode MBLBP lebih  baik  dari  metode  serupa  yaitu  fitur  asli  Haarlike  dan  LBP.  Dengan  database  pengujian yang sama,  MBLBP memberikan tingkat akurasi 15% lebih baik dan tingkat alarm palsu 0,001 daripada Haarlike dan 8% lebih baik dari  LBP asli.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 2948-2961 E- ISSN 2503-2933 2950
Penelitian  lebih  lanjut  telah  dilakukan  pada  metode  Weberface  oleh  [10],  yang menggabungkan Weberface sebagai metode normalisasi citra dengan Local Directional Pattern (LDP) sebagai metode ekstraksi ciri. Dalam penelitiannya, mereka menyatakan bahwa ada dua metode  normalisasi  cahaya  yang  dapat  memberikan  hasil  yang  baik  untuk  pengenalan    citra termal wajah, yaitu Gradientfaces (GF) dan Weberface (WF), kemudian akan membandingkan kedua metode tersebut. Metode GF bekerja dengan  pemrosesan berbasis gradien terarah, yang menjadi kurang sensitif terhadap cahaya yang tidak berada dalam arah gradien. Dalam metode Weberface,  citra  tidak  sensitif    dihitung  menggunakan  hukum  Weber,  dengan  asumsi  laju perubahan  minimal.  Ini  membuat  Weberface  lebih  sensitif  terhadap  gambar  dengan  cahaya rendah.  Hasil  pengujian  menggunakan  database  wajah    Yale  B  menunjukkan  bahwa  dengan metode  klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  tingkat  pengenalan  WF  LDP  SVM  adalah 99,21%  dibandingkan  dengan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM).  GF  LDP  SVM  adalah 9,66%.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  ada  beberapa  hal  yang  sangat  perlu dikembangkan  untuk  menciptakan  sistem  pengenalan  wajah  pencitraan  termal  yang  lebih optimal dan nilai tingkat pengenalan yang lebih tinggi. Banyak penelitian telah dilakukan pada pengenalan  wajah  citra  termal  menggunakan  LBP  dan  MBLBP  sebagai  metode  ekstraksi  ciri. Metode  MBLBP  dipilih  karena  kelebihannya  yaitu  kehandalan  dalam  merepresentasikan  fitur dan  ekspresi  wajah.  Namun,  ketika  subwindow  yang  dipilih  kecil,  fitur  citra  yang  diperoleh dengan metode MBLBP lebih sedikit, sehingga tingkat pengenalannya rendah [8]. Oleh karena itu, metode Multi Scale Weberface (MSW) akan digunakan untuk menormalkan iluminasi citra. MSW  dipilih  karena  dapat  menormalkan  tampilan  visual  citra  termal  sehingga  citra  menjadi lebih jernih.
Berdasarkan  uraian  penelitian  di  atas,    penelitian  ini  akan  mengembangkan  kerangka ekstraksi  fitur  untuk  pengenalan  wajah  citra  termal    baru  yaitu  Weberface  Multi  Scale  Local Binary  Pattern  (WMBLBP)  yang  diharapkan  merupakan  perbaikan  dari  metode  sebelumnya yaitu MBLBP. Konsep kerja dari metode ini adalah dengan menggabungkan suatu metode yang dikenal  dengan  Multi  Scale  Weberface  (MSW),  dimana  MSW  dapat  meningkatkan  tampilan visual  dari  citra  termal,  membuat  citra  menjadi  lebih  jelas  sehingga  dengan  sub-window  yang kecil    metode  MBLBP  dapat  menghasilkan  fitur  yang  dapat  menggambarkan  gambar  dengan lebih baik. Dengan demikian, tingkat pengakuan yang diharapkan mungkin lebih tinggi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Alur pencarian terdiri dari beberapa langkah, seperti yang ditunjukkan pada diagram alir ini.
2951 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2948-2961 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 1 . Alur Penelitian Pengenalan Wajah Citra Termal

## 2.2 Penentuan Basis Data
Tahap  kedua  selanjutnya  adalah  penentuan  basis  data  penelitian  yaitu  database  gambar wajah  dari  koleksi  Center  for  Biometrics  and  Security  Research  (CBSR)  dari  Institute  of Automation  of  the  Chinese  Academy  of  Sciences  (CASIA).  Koleksi  CBSR  yang  digunakan adalah  citra  wajah  inframerah  dekat  (NIR)  dengan  ukuran  citra  dasar  80x60  piksel,  kemudian 1000  citra  wajah  yang  telah  ditentukan  dibagi  menjadi  100  subjek  dan  masing-masing  subjek memiliki 10 citra wajah dengan ekspresi berbeda, dimana setiap citra yang ditentukan kemudian disegmentasi untuk mengambil area wajah saja dan diubah ukurannya menjadi 180x225 piksel.

## 2.3 Tahapan Simulasi
Tahapan ini merupakan proses uji simulasi yang dilakukan menggunakan Matlab R2015a dan dapat dilihat pada gambar 2.
Studi Literatur Penentuan Basis Data Tahapan Simulasi Analisis Hasil Simulasi Penulisan Laporan
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 2948-2961 E- ISSN 2503-2933 2952
Gambar 2 . Alur pada Simulasi
Berdasarkan  alur  pencarian,  pengenalan  citra  wajah  memiliki  dua  proses,  yaitu  proses citra  database  sebagai  pola  vektor,  yang  kemudian  disimpan  dalam  database.  Sedangkan pengenalan  citra  adalah  proses  mengubah  citra  yang  akan  diuji  menjadi  pola  vektor  dan melakukan  pengenalan  pola  dan  pencocokan  dengan  pola  yang  sebelumnya  disimpan  dalam database.
Proses lengkap alur pencarian pengenalan citra wajah adalah sebagai berikut:
a) Citra query
Citra  yang  dibutuhkan  merupakan  citra  masukan  awal  sebagai  citra  uji.  Langkah  ini dilakukan dengan mengimpor data citra wajah yang telah disiapkan sebelumnya sebagai citra wajah near-infra red (NIR).
b) Citra Basis Data
Selain  citra  query,  yang  juga  dibutuhkan  adalah  citra  database,  ini  merupakan  citra  wajah NIR yang akan dibandingkan dengan citra masukan.
2953 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2948-2961 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## c) Segmentasi atau Deteksi Wajah
Langkah  ini  dimaksudkan  untuk  menentukan  ukuran,  posisi,  postur,  dll,  ini  hanya  gambar wajah dari keseluruhan gambar yang diambil. Pada penelitian ini citra wajah database akan disegmentasi secara terpisah dengan mendeteksi wajah dan melakukan cropping citra untuk mendapatkan area wajah. Wajah dideteksi dengan menggunakan metode Viola Jones [11].
Gambar 3 . Segmentasi Citra Wajah
d) Ekstraksi Fitur
Pada  tahap  ekstraksi  fitur  ini  dikembangkan  fitur  baru  yang  handal  terhadap  variasi pencahayaan  dengan  menggabungkan  Weberface  Multiscale  Block  (MSW)  dengan Multiscale Block Local Binary Model (MBLBP) yang disebut Weberface Multiscale Block Local Binary Model (WMBLBP). MSW adalah metode normalisasi citra untuk penerangan citra.  Metode  MSW  ini  sangat  diminati  karena  merupakan  langkah  penting  untuk meningkatkan nilai feature mining.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 2948-2961 E- ISSN 2503-2933 2954
Gambar 4 . Diagram Alir Proses Ekstrasksi Fitur W-MBLBP
1. MSW
Proses ekstraksi MSW dijelaskan pada beberapa tahap [12]:
• Citra wajah ternormalisasi , di konvolusi dengan fungksi Gaussian smoothing
, : ∗   , (1)
Dimana
, (2)
• Untuk setiap piksel pada citra , dihitung MSW menggunakan persamaan:
,    !  "# ∑
% & ' % (& )*+ ,
(3)
Keterangan:
# : Parameter yang menyeimbangkan intensitas piksel dengan piksel tetangga.
- : Intensitas piksel pusat
2955 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2948-2961 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
) : Intensitas piksel pada – i
: Jumlah ketetanggaan
• Didapatkan nilai MSW . untuk setiap piksel.
Gambar 5 . Hasil Ekstraksi MSW Citra Wajah
2. MBLBP
MultiScale  Block  Local  Binary  Pattern  (MBLBP)  adalah  metode  untuk  meningkatkan strategi dasar LBP. MBLBP merupakan perpanjangan dari operator LBP ke piksel tetangga [13].
Operator  MBLBP  ditentukan  dengan  membandingkan  besaran  rata-rata  dari  bujur sangkar  pusat  berlabel  gc  dengan  bujur  sangkar  tetangganya  {g0,  ...,  ...,  g7}.  Oleh  karena  itu, operator MBLBP dapat dikonstruksi sebagai berikut (4)[8].
MB  LBP  3 45!6g 8 g 9 :2 9 , 45!  < 1,  > 0 0,  @ 0 A B*+ (4)
Dimana: g c = Intensitas rata-rata dari blok persegi pusat. g p (p = 0,..,..,7) = Intensitas rata-rata dari blok persegi tetangga di sekitarnya. Proses    ekstraksi  ciri  MBLBP,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2.10, menghasilkan    nilai  MBLBP  keluaran  (00011110)  yang  mirip  dengan  deskriptor  LBP  dasar dengan menyisipkan nilai biner ke piksel tetangga di sekitarnya [14].
e) Perhitungan Pencocokan
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  penghitungan  kemiripan  fitur  citra  wajah  NIR  yang diekstraksi dari database dan dibandingkan dengan fitur hasil  citra uji. Dalam penelitian ini digunakan metode pencocokan yaitu Hamming Distance . Metode Hamming Distance dipilih sebagai  metric  perhitungan  kemiripan  karena  komputasi  yang  lebih  sederhana  dan  mudah untuk  diimplementasikan,  serta  untuk  memudahkan  perbandingan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  pernah  ada,  dikarenakan  penelitian  sebelumnya  lebih  banyak menggunakan Hamming Distance untuk matrik perhitungan kemiripan [15]. (5) Berikut ini merupakan persamaan untuk menghitung hamming distance [12] .
CD ∑ EF G HIJF G KLMENOPQ G LMNOPQ G K R GST U&∑ F V IJF V R VST (5)
Dari persamaan di atas W merupakan bit fitur wajah citra query, W merupakan bit fitur wajah  citra  basis  data, B merupakan  jumlah  total  bit,  mask  1  adalah  mask  fitur  wajah  citra query,  mask  2  adalah  mask  fitur  wajah  citra  basis  data.  Skor  Hamming  akan  bernilai  0  jika kedua  citra  yang  dibandingkan  adalah  identik  atau  sama.  Bernilai  lebih  besar  dari  0  jika  citra yang  dibandingkan  berasal  dari  kelas  yang  sama,  dan  bernilai  1  jika  kedua  citra  yang dibandingkan adalah citra berbeda [12].
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 2948-2961 E- ISSN 2503-2933 2956
f) Akurasi Pengenalan Wajah
Langkah  terakhir  adalah  hasil  keputusan  untuk  menentukan  akurasi  dan  presisi  kecocokan menggunakan metode yang dipilih untuk melakukan pengenalan wajah dari citra termal.
1. Recognition Rate / Tingkat Pengenalan
Tingkat  pengenalan  dapat  ditentukan  dengan    melihat  persentase  lulus  gambar  keluaran relatif  terhadap  data  gambar  keseluruhan    yang  diperiksa. Recognition  rate dapat  dihitung dengan persamaan berikut (6)[10].
XY5!Z ZY! X [\N]O^ -)(_O `OaO^ Obc de_^OP)] [\N]O^ QePe]\_\^Ob -)(_O `OaO^ \a) × 100% (6)
2. Threshold
Threshold  digunakan  untuk  menentukan  keputusan  sistem  pengenalan  apakah  hasil  skor Hamming citra  wajah  yang  sah  atau  citra  wajah  yang  tidak  sah.  Threshold  dihitung  sesuai dengan persamaan berikut (7)[12].
W |i j & i k | l mjnmk (7)
Keterangan: T : Threshold o p : Nilai mean dari distribusi skor hamming intra-class o M : Nilai mean dari distribusi skor hamming inter-class q p : Standar Deviasi dari distribusi skor hamming intra-class q M : Standar Deviasi dari distribusi skor hamming inter-class

## 3. Tingkat Error
Semakin  rendah  tingkat  kesalahan  yang  diperoleh,  semakin  dapat  diandalkan  kinerja pengenalan  wajah.  Pengukuran  derajat  kesalahan  biasanya  dilakukan  dengan  dua  jenis pengukuran yaitu False Acceptance Rate (FAR) dan False Reject Rate (FRR).
Keputusan  kesalahan  dalam  pencocokan  ditentukan  dengan  membandingkan  nilai ambang batas yang  ditentukan sebelumnya dengan nilai hasil pencocokan Hamming.
CrrZ!5 DZ4 !  > Wℎ4ℎYtu
(8)
Jika  kondisi terpenuhi, tetapi kedua sampel citra wajah  berbeda maka keputusan  akan meningkatkan  nilai  False  Acceptance  Rate  (FAR).  Jika  syarat  tidak  terpenuhi,  tetapi  kedua sampel diambil dari wajah orang yang sama, maka keputusannya adalah menaikkan nilai False Reject Rate (FRR).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil peningkatan  visual citra  wajah inframerah-dekat  NIR  menggunakan  metode  Multi Scale  Weberface  (MSW)  menampilkan  citra  wajah  NIR  yang  sebelumnya  dengan  citra  wajah yang  tidak  sensitif  atau  berintensitas  rendah  menjadi  lebih  jelas  menampilkan  detail  bentuk wajah yang diekstraksi. Dengan demikian, fungsi ekstraksi menjadi lebih spesifik pada wajah.
2957 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2948-2961 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 6. Hasil Normalisasi Citra Wajah Dengan Metode MSW.
Pada  Gambar  6  terdapat  beberapa  citra  wajah  NIR  dengan  pencahayaan  dan  ekspresi wajah  yang  berbeda  yaitu citra  pada  kolom  a  dan  c di  sebelah  masing-masing  citra  yaitu  citra pada  kolom  b  dan  d  merupakan  hasil  Normalisasi  tampilan  visual  citra  wajah  NIR menggunakan  metode  multi-skala  Weberface  (MSW).  .  Citra  wajah  NIR    sebelumnya  dengan kecerahan  rendah  diperbaiki  setelah  peningkatan  visual  sehingga  fitur  yang  diekstraksi  akan lebih berkarakteristik pada wajah.
Berdasarkan simulasi yang  dilakukan pada metode ekstraksi fitur dari Multi-Scale Block Local  Binary  Model  (MBLBP)  serta  kerangka  ekstraksi  fitur  wajah  baru  dari  citra  termal, lokalitas  Model  Biner  dari  blok  multi-skala  Weberface  (WMBLBP)  ).  Simulasi    dilakukan untuk  mendapatkan  dua  ukuran  yaitu  tingkat  pengenalan  dan  tingkat  kesalahan.  Untuk  dapat mengidentifikasi  perbedaan  antara  MBLBP  dan    WMBLBP.  Perbandingan  recognition  rate terhadap  MBLBP  dan  WMBLBP  ditunjukkan  oleh  Tabel  1  dan  Tabel  2.  Sedangkan  untuk perbandingan grafik ditunjukkan pada Gambar 7.
Tabel 1 . Hasil Perbandingan Recognition Rate No. MBLBP W-MBLBP Matching Recognition Rate Matching Recognition Rate 1 186 37.2 % 296 59.2 % 2 229 45.8 % 296 59.2 % 3 278 55.6 % 303 60.6 % 4 315 63 % 303 60.6 % 5 343 68.6 % 307 61.4 % a b c d
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 2948-2961 E- ISSN 2503-2933 2958
Tabel 2 . Hasil Rata-rata Recognition Rate Antara MBLBP dan W-MBLBP No. MBLBP W-MBLBP 1 37.2 % 59.2 % 2 45.8 % 59.2 % 3 55.6 % 60.6 % 4 63 % 60.6 % 5 68.6 % 61.4 % Rata- rata 54.04 % 60.2 %
Gambar 7. Grafik Recognition Rate Antara MBLBP dan W-MBLBP
Tabel 2 menunjukkan nilai rata-rata hasil simulasi untuk tingkat pengenalan MBLBP dan WMBLBP.  Rata-rata  tingkat  kesadaran  untuk  MBLBP  adalah  5,0  dan  rata-rata  tingkat kesadaran  untuk  WMBLBP  adalah  60,2%,  sehingga  perbedaan  peningkatan  tingkat  kesadaran dibandingkan  dengan  WMBLBP  adalah  6,16%.  Gambar  2  adalah  grafik  perbandingan  tingkat pengenalan  MBLBP  dan  WMBLBP.  Garis  hijau  pekat  pada  histogram  merupakan  hasil  laju pengenalan  menggunakan  WMBLBP,  sedangkan  garis  putus-putus  merupakan  hasil  laju pengenalan menggunakan MBLBP.
Perbandingan  tingkat  kesalahan  untuk  MBLBP  dan  WMBLBP  disajikan  pada  Tabel  3 dan untuk grafik perbandingan  ditunjukkan pada Gambar 8.
2959 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2948-2961 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 3 . Perbandingan Error Rate pada MBLBP dan W-MBLBP
No. MBLBP W-MBLBP FRR(%) FAR(%) EER FRR(%) FAR(%) EER 1 63 0 63 % 41 54 13 % 2 54 1 53 % 41 54 13 % 3 44 2 42 % 39 55 16 % 4 37 5 32 % 39 55 16 % 5 31 10 21 % 39 57 18 % Tabel 4 . Hasil Perbandingan Rata-rata Error Rate pada MBLBP dan W-MBLBP No. MBLBP W-MBLBP 1 62.5 % 12.8 % 2 53.3 % 12.8 % 3 42.0 % 15.9 % 4 31.6 % 15.9 % 5 21.3 % 18.4 % Rata- rata 42.2 % 15.1 %
Gambar 8. Grafik Hasil Perbandingan Error Rate Antara MBLBP dan W-MBLBP
Tabel  4  menunjukkan  ratarata  dari  hasil  simulasi  terhadap  error  rate  MBLBP  dan WMBLBP. Ratarata error rate MBLBP adalah 42.2 % dan rata-rata error rate WMBLBP adalah 15.1  %  maka  dapat  diketahui  bahwa  selisih  penurunan  error  rate  terhadap  WMBLBP  sebesar 27%.
Gambar 8 merupakan grafik perbandingan error rate MBLBP dan WMBLBP. Garis solid pada  grafik  merupakan  hasil  error  rate  menggunakan  WMBLBP,  sedangkan  garis  putusputus adalah hasil error rate menggunakan MBLBP.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 2948-2961 E- ISSN 2503-2933 2960

## 4. KESIMPULAN
Skema baru untuk meningkatkan kinerja pengenalan wajah menggunakan ekstraksi fitur pada  citra  wajah  NIR  telah  dipresentasikan  dalam  penelitian  ini.  Pola  atau  metode  tersebut adalah  Weberface  Multi  Scale  Block  Local  Binary  Pattern  (WMBLBP)  yang  dibuat  dengan menambahkan  Multi  Scale  Weberface  (MSW)  untuk  menormalkan  pencahayaan  pada  citra wajah  sehingga    metode  ekstraksi  fitur  dapat  ditingkatkan  lebih  awal  yaitu  MultiScale  Block Localized Binary Pattern (MBLBP) dan juga dapat memberikan tingkat pengenalan  wajah NIR yang  lebih  baik  sebagai  hasilnya.  Setelah  dilakukan  simulasi,  didapatkan  hasil  bahwa penggunaan  MSW  pada  metode  ekstraksi  ciri  MBLBP  dapat  menghasilkan    metode  ekstraksi yang  dapat  meningkatkan  kinerja  pengenalan  wajah  untuk  citra  wajah  NIR.  Berdasarkan perhitungan rata-rata  tingkat  pengakuan,  diperoleh  hasil bahwa WMBLBP  meningkat  menjadi MBLBP  6,16%.  Hasil  lainnya  adalah  dengan  menggunakan  WMBLBP  dapat  mengurangi tingkat  kesalahan  sebesar  27%.  Oleh  karena  itu,  WMBLBP  dapat  menjadi  alternatif  metode ekstraksi ciri citra wajah NIR yang memiliki kinerja lebih baik dari sebelumnya yaitu MBLBP yang  dibuktikan  dengan  peningkatan  rata-rata  tingkat  pengenalan  sebesar  6,16n  ,  mengurangi tingkat  kesalahan  sebesar  27%.  Oleh  karena  itu,  disarankan  untuk  menggunakan  metode WMBLBP  untuk  melakukan ekstraksi ciri dari citra wajah NIR.

## 5. SARAN
Untuk penelitian-penelitian berikutnya diharapkan dapat meningkatkan hasil recognition rate dan menurunkan error rate saat melakakukan pengenalan wajah agar akurasi ketepatan akan semakin meningkan kedepannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  team  dari  Universitas  Syiah  Kuala yang telah memberi dukungan dan bantuan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Jafri and H. R. Arabnia, “A Survey of Face Recognition Techniques,” Vol. 5, No. 2, pp. 41–68, 2009.
[2] S. G. Kong, J. Heo, B. R. Abidi, J. Paik, and M. A. Abidi, “Recent Advances In Visual and  Infrared  Face  Recognition  —  A  Review,” Vol.  97,  No.  1,  pp.  103–135,  2005,  doi: 10.1016/j.cviu.2004.04.001.
[3] S. Reihanian, E. Arbabi, and B. Maham, “Random Sparse Representation for Thermal to Visible Face Recognition”.
[4] T. Ahonen, S. Member, A. Hadid, S. Member, and M. Pietika, “Face Description with Local  Binary  Patterns :  Application  to  Face  Recognition,”  V ol.  28,  No.  12,  pp.  2037– 2041, 2006.
2961 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2948-2961 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[5] P.  V.  P.  Kshirsagar,  M.  R.  Baviskar,  and  M.  E.  Gaikwad, “Face  Recognition  Using Eigenfaces,” pp. 1–5.
[6] G.  Guo,  S.  Z.  Li,  and  K.  L.  Chan, “Support  Vector  Machines  For  Face  Recognition,” Vol. 19, pp. 631–638, 2001.
[7] S. Hu, J. Choi, A. L. Chan, and W. R. Schwartz, “Thermal-To-Visible Face Recognition Using Partial Least Squares,” Vol. 32, No. 3, pp. 431–442, 2015.
[8] J.  Zhijuan,  W.  Chensheng,  Y.  Guang,  and  M.  Wenji, “A  Research  of  Face  Feature Extraction Based On MB-LBP,” pp. 2–5.
[9] L.  Zhang,  R.  Chu,  S.  Xiang,  S.  Liao,  and  S.  Z.  Li, “Face  Detection  Based  on  Multi- Block LBP Representation,” pp. 11–18, 2007.
[10] C. Tran, C. Tseng, and P. Chao, “Face Recognition under Varying Lighting Conditions :
A Combination of Weber-face and Local Directional Pattern for Feature Extraction and Support Vector Machines for Classification,” Vol. 8, No. 5, pp. 1010–1020, 2017.
[11] T.  Learning,  “ Infrared  Temperature  Measurement  Theory  and  Application, ”  pp.  5–9, 2018.
[12] M. Oktiana, K. Saddami, F. Arnia, Y. Away, and K. Munadi, “Improved Cross Spectral Iris  Matching  Using  Gradientface  Based  Normalization,” 2018  Int.  Conf.  Electr.  Eng. Informatics , pp. 111–116, 2018.
[13] H.  Pan,  Y.  Zhu,  and  L.  Xia, “Efficient  and  Accurate  Face  Detection  Using Heterogeneous  Feature  Descriptors  And  Feature  Selection,”  Comput.  Vis.  Image Underst. , Vol. 117, No. 1, pp. 12–28, 2013, doi: 10.1016/j.cviu.2012.09.003.
[14] G. Zhang, X. Huang, S. Z. Li, Y. Wang, and X. Wu, “Boosting Local Binary Pattern ( LBP ) -Based Face Recognition,” pp. 179–186, 2004.
[15] M.  Oktiana,  K.  Saddami,  and  F.  Arnia, “Advances  in  Cross-Spectral  Iris  Recognition Using  Integrated  Gradientface-Based  Normalization,”  IEEE  Access ,  Vol.  7,  pp. 130484–130494, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2939326.