Vol. 11. No. 03, September 2020: 129-132 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Pengenalan Wajah Manusia Dengan Variasi Pencahayaan Menggunakan Metode Local Binary Pattern (LBP)
Mochamad Miftakhul Huda * , Regina Lionnie, and Trie Maya Kadarina
1 Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* miftahsadoet@gmail.com
Abstrak—  Sistem  pengenalan  wajah  adalah  teknik biometrik yang memungkinkan komputer atau mesin untuk mengenal wajah manusia melalui sebuah gambar digital dengan cara mencocokan pola wajah dengan basis data yang tersimpan. Sistem pengenalan wajah  variasi  pencahayaan  mempunyai  kendala  pada  performa sistem  pengenalan  wajah,  terutama  pada  pencahayaan.  Contoh kasus nya ada pada sebuah smartphone yang mempunyai masalah pada sistem pengenalan wajah pada kondisi ruangan yang gelap. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan wajah dalam permasalahan variasi pencahayaan agar dapat  meningkatkan  performa  keakuratan  sistem  pengenalan wajah  dalam  mengenal  wajah  pengguna  smartphone.  Sistem  ini akan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP), dan akan di  kombinasikan  dengan  beberapa  Pra  Proses,  yaitu  Ekualisasi Histogram, Sharpening, Gaussian Filter, dan Median Filter yang berfungsi sebagai ekstrasi fitur dalam pengenalan wajah manusia dengan variasi pencahayaan. Kemudian sistem ini menambahkan fitur  klasifikasi  menggunakan  metode  Nearest  Neightbor  yang berfungsi untuk pengklasifikasian wajah manusia ke dalam class class yang sudah ditentukan.
Kata Kunci— Local Binary Pattern, Matlab, Extended Yale B, k- Nearest Neighbor, Pra Proses.
DOI: 10.22441/jte.2020.v11i3.003

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  pengenalan  wajah  adalah  teknik  biometrik  yang memungkinkan  komputer  atau  mesin  untuk  mengenal  wajah manusia  melalui  sebuah  gambar  digital  dengan  cara mencocokan pola wajah dengan basis data yang tersimpan [1] . Proses  pengenalan  wajah  salah  satu  nya  di  pengaruhi  oleh intensitas cahaya yang ada di gambar tersebut, wajah manusia pun  dapat  berubah  bentuk  sesuai  dengan  expresi  dan  cahaya yang  terpancar  ke  wajah.  Cahaya  yang  terpancar  ke  wajah manusia akan mempengaruhi performa pada sistem pengenalan wajah.
Sistem  pengenalan  wajah  variasi  pencahayaan  mempunyai kendala pada performa sistem pengenalan wajah, terutama pada pencahayaan.  Contoh  kasus  nya  ada  pada  sebuah  smartphone yang mempunyai masalah pada sistem pengenalan wajah pada kondisi ruangan yang gelap. Masalah nya ada pada keakuratan sistem  pengenalan  wajah  untuk  mendeteksi  wajah  pengguna smartphone  tersebut  untuk  membuka  sistem  keamanan  pada smartphone tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan wajah dalam permasalahan variasi  pencahayaan  agar  dapat  meningkatkan  performa keakuratan  sistem  pengenalan  wajah  dalam  mengenal  wajah pengguna  smartphone.  Sistem  pengenalan  wajah  ini  akan
dilakukan  percobaan  untuk  pengaplikasian  pada  CCTV  yang bertujuan untuk mengenal  Wajah yang terekam  dalam CCTV tersebut. Pada penelitian ini  akan  dilakukan pengenalan  wajah dengan variasi pencahayaan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP).

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Local  Binary  Pattern  (LBP)  adalah  metode  dengan  cara membandingkan nilai biner piksel pada pusat gambar dengan 8 nilai  piksel  di  sekelilingnya.  Local  Binary  Pattern  (LBP) merupakan  metode untuk  mengklarifikasi  gambar berdasarkan tekstur gambar yang berukuran 3x3, yang mana nilai biner pada pusat  gambar  dibandingkan  dengan  nilai  biner  biner  di sekelilingnya. Jika angka piksel disekeliling pusat  lebih besar dari pada piksel pusat, maka ditetapkan angka 1, dan jika angka piksel  di  sekeliling  pusat  lebih  kecil  dari  pada  angka  piksel pusat,  maka  ditetapkan  angka  0.  Dengan  angka  8  piksel  di sekeliling  pusat  berarti  ada 28  =  256  kemungkinan  kombinasi kode Local Binary Pattern (LBP).
Lalu, dengan persamaan matematika seperti berikut:
{ 0, 𝑖𝑓 𝑉𝑖 < 𝑉𝑜 1, 𝑖𝑓 𝑉𝑖 = 𝑉𝑜 2, 𝑖𝑓 𝑉𝑖 > 𝑉𝑜 (1)
Dimana, Vo mewakilkan nilai dari piksel tengah dan Vi (i = 1, 2, 3, ……, 8) adalah nilai piksel yang ada di sekeliling nya, dan setiap 1 set berisi delapan nilai piksel yang mengelilingi nilai tengah. Lalu Ei adalah nilai tengah setiap set.
Pra Proses adalah tahap pemrosesan data (dalam hal ini citra digital)  agar  data  bisa  dan  layak  digunakan  untuk  tahap berikutnya.  Hal  ini  dilakukan  karena  hasil  citra  digital  dari proses  akuisisi biasanya memiliki  beberapa  masalah, misalnya terjadi  noise  atau  adanya  objek-objek  pengganggu.  Beberapa masalah tersebut disebabkan oleh kurang akuratnya sensor atau transducer yang digunakan saat proses akuisisi. Selain itu, tujuan praprosessing  adalah  untuk  membuat  citra  digital  agar  sesuai dengan kebutuhan ekstraksi fiturnya.[2]
Ekualisasi  Histogram  adalah  metode  dalam  pemrosesan gambar  dari  penyesuaian  kontras  menggunakan  Histogram gambar. Metode ini meningkatkan kontras global pada gambar, terutama ketika data yang dapat digunakan oleh gambar diwakili oleh  nilai  kontras  dekat.  Melalui  penyesuaian  ini,  intensitas cahaya dapat di distribusikan dengan lebih baik pada histogram. Ini memungkinkan area dengan kontras local yang lebih rendah untuk  memperoleh  kontras  yang  lebih  tinggi.  Metode  ini berguna  dalam  gambar  dengan  latar  belakang  dan  latar  depan
M. H. Huda, R. Lionnie, and T. M. Kadarina, Pengenalan Wajah Manusia Dengan Variasi Pencahayaan Menggunakan…….
yang  cerah  dan  kedua  nya  gelap.  Secara  khusus,  metode  ini dapat membuat tampilan struktur tulang yang lebih baik dalam gambar X-ray. [3]
Sharpening yaitu  mempertajam  detail  suatu  citra  gambar dengan penjumlahan atas citra tepi dengan citra asli nya maka bagian  tepi  objek  akan  terlihat  berbeda  dengan  latar  nya sehingga  citra  terkesan  lebih  tajam.  Fungsi Sharpening digunakan untuk mempertajam gambar menggunakan Unsharp Masking .
Gaussian Filter adalah filter blur yang menempatkan warna transisi  yang  signifikan  dalam  sebuah  gambar,  kemudian membuat  warna  – warna  pertengahan untuk  menciptakan  efek lembut pada sisi – sisi sebuah gambar. Imgaussfilt adalah filter yang menggunakan rumus matematika untuk menciptakan efek blur untuk mengurangi detail dan menciptakan efek berkabut.
Median  Filter merupakan  proses Smoothing atau memperhalus    untuk  mengurangi noise dari    suatu citra. pemudaran  gambar  bertujuan  untuk  meratakan  piksel/detail pada citra gambar .Dengan mengganti nilai setiap piksel dalam citra  dengan  rata-rata  dari   level  intensitas  dalam   tetangga yang  didefinisikan  oleh mask  filter , proses  ini  menghasilkan citra    dengan    pengurangan  transisi    “ketajaman”    dalam intensitas.    Karena random      noise biasanya      berisi      transisi ketajaman (sharp) dalam level intensitas, yang paling jelas dari aplikasi smoothing adalah pengurangan noise.
Klasifikasi  adalah  sebuah  metode  untuk  mengelompokkan data  secara  sistem  menurut  aturan  dan  kaidah  yang  telah ditetapkan.  Klasifikasi  juga  dapat  diartikan  pengelompokkan data atau  objek  baru  berasarkan variable  yang  diamati  dengan tujuan untuk mempredikasi suatu objek dari yang masih belum diketahui di dalam kelas atau jenis kategorinya. [4]
Nearest  Neighbor merupakan  salah  satu  algoritma  yang diginakan  dalam  pengklasifikaian.  Algoritma  ini  di  gunakan untuk  mengklasifikasikan  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran dengan jarak paling dekat dengan objek tersebut. Nearest Neightbor adalah metode yang menggunakan algoritma supervised  dengan  hasil  dari query  instance yang  baru  di klasifikasi  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada Nearest Neightbor . [4]
Dengan persamaan matematika nya sebagai berikut:
D = √∑ (𝑢𝑖 − 𝑣𝑖) 𝑛 𝑖=1 2 (2)
Dalam persamaan matematika diatas, ui dan vi mewakilkan bagian  ke-i  dari  masing  masing  vektor  u  dan  v.  tujuan  dari tetangga terdekat 1 klasifikasi adalah untuk menetukan 1 grup yang terdekat dan data yang di ujikan diatur dalam set data yang sebelumnya  telah di  proses  oleh pra proses  dan metode Local Binary Pattern (LBP).

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Sistem  pengenalan  wajah  manusia  dengan  variasi pencahayaan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) yaitu perancangan sistem. Secara garis besar perangkat lunak ini berfungsi untuk pengenalan wajah dalam suatu basis data wajah manusia dalam variasi pencahayaan pada wajah manusia dengan hasil  berapa  persen  keakuratan  sistem  dalam  mengenal  dan mengklasifikasikan wajah manusia.
Dengan  menggunakan  beberapa  tahap,  yaitu:  Pra  proses, Extrac  Feature ,  klasifikasi  dan  hasil.  Pra  proses  mengubah gambar  berwarna  menjadi  putih  dan  hitam  yang  dinamakan grayscale.  Lalu  menggunakan  metode Local  Binary  Pattern (LBP) sebagai Extrac Feature . Dan tahap pengklasifikasi  agar mendapatkan  hasil  presentasi  keakuratan  sistem  pengenalan wajah dalam mengenal wajah pada basis data yang di masukkan. Sistem pengenalan wajah ini menggunakan software Matlab .
Basis data merupakan kumpulan dari semua data yang ada di dalam  suatu  organisasi  dan  semacamnya.  Biasanya, basis data disimpan  di  dalam  server,  yang  sewaktu-waktu  dapat  diakses untuk  kepentingan  tertentu.  Basis  data  yang  digunakan  dalam sistem  pengenalan  wajah  ini  adalah  basis  data  Extended  yale face data base B. [5][6]
Sumber basis data Extended Yale B juga dapat di temukan pada  jurnal  Internasional,  Contoh  :  A.  S.  Georghiades,  P.  N. Belhumeur  and  D.  J.  Kriegman,  “ From  few  to  many: illumination  cone  models  for  face  recognition  under  variable lighting and pose ,” in IEEE Trans . Pattern Anal. And machine Intell ., Vol. 23, no. 6, Jun 2001, pp. 643-660. Kuang-Chih Lee, J. HO and D. J. Kriegman, “ Acquiring linier subspaces for face recognition  under  variabel  lighting ,”  in  IEE  Trans.  Pattern Anal. And machine Intell,. Vol. 27, no. 5, May 2005,pp. 684- 698.

## Gambar 1. Basis Data Extended Yale B

## A. Diagram Alir Sistem Pengenalan Wajah Manusia
Untuk mempermudah pembuatan sistem pengenalan wajah, penulis  terlebih  dahulu  membuat  diagram  alur  atau  bisa  juga disebut  dengan  flowchart.  Flowchart  ini  dimaksudkan  sebagai pemandu penulis  dalam membuat  sistem  agar  kesalahan  dapat diminimalisir  , juga  bertujuan  agar  sistem  yang  dibuat  dengan suatu algoritma yang tepat.
Gambar 2. Diagram Alir Pengenalan Wajah Manusia
M. H. Huda, R. Lionnie, and T. M. Kadarina, Pengenalan Wajah Manusia Dengan Variasi Pencahayaan Menggunakan…….

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Hasil dari proses Pra Proses yang telah dilakukan percobaan, yaitu, Ekualisasi Histogram, Sharpening, Gaussian Filter, dan Median Filter .
Gambar 3. hasil Pra Proses Ekualisasi Histogram (kiri) Asli, (kanan) setelah proses Ekualisasi Histogram
Gambar 4. (kiri) grafik sebelum Ekualisasi histogram , (kanan) grafik sesudah Ekualisasi histogram
Gambar 5. Hasil Pra Proses Sharpening (kiri) asli, (kanan) setelah proses Sharpening
Gambar 6. Hasil Pra proses Gaussian Filter (kiri) asli, (kanan) setelah proses Gaussian Filter
Gambar 7. Hasil Pra proses Median Filter (kiri) asli, (kanan)
setelah proses Median Filter Tabel 1. Hasil persentasi akurasi sistem No Nama Percobaan Jumlah Benar Presentase Akurasi 1 Ekualisasi Histogram + LBP dan Klasifikasi 48/60 Benar 80% 2 Sharpening + LBP dan Klasifikasi 48/60 Benar 80% 3 Gaussian Filter + LBP dan Klasifikasi 48/60 Benar 80% 4 Median Filter + LBP dan Klasifikasi 48/60 Benar 80%
Dapat dilihat hasil dari tabel diatas bahwa setiap percobaan yang menggunakan Pra Proses yang berbeda tetap mendapatkan hasil  yang  sama  baik  yaitu  80%,  hanya  saja  sistem  kerja  nya yang  berbeda.  Pada  percobaan  diatas  maka  dari  4  Pra  Proses yang  dipakai  sama  sama  bagus  dalam  hasil  persentasi keberhasilan sistem dalam pengenalan wajah manusia.
Baik Gaussian dan median memperhalus noise dalam gambar  sedangkan Ekualisasi  Histogram memperbaiki  dan meningkatkan  kontras  serta  menonjolkan  detail  citra  gambar yang sebelum nya tidak terlihat, begitupun dengan Sharpening yang mempertajam detail citra pada bagian tengah serta tepian gambar.  Keempat  jenis  metode  Pra  Proses  ini  menghasilkan performa sistem yang cukup baik

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  telah  di  bangun  sistem  pengenalan wajah  manusia  dengan  variasi  pencahayaan  menggunakan metode Local  Binary  Pattern (LBP),  dimana  menggunakan  4 metode  Pra  Proses  yaitu, Ekualisasi  Histogram,  Sharpening, Gaussian  Filter, dan Median  Filter .  Dan  metode  utama  nya adalah Local  Binary  Pattern (LBP).  Dari  hasil  percobaan  ini dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan combinasi pra proses  dan Local  Binary  Pattern (LBP)  dapat  menghasilkan performa sistem yang baik, karena persentasi akurasi nya rata- rata mendapatkan hasil 80%.
D AFTAR P USTAKA
[1] R.  Purwati,  &  G.  Ariyanto.  “ Pengenalan  Wajah  Manusia  Berbasis Algoritma Local Binary Pattern ”. Emitor: Jurnal Teknik Elektro, 17(2), 29-38 .2018
[2] Muljono,  T.  Sutojo  and  A.  N.  Pulung.  “ Pengolahan  Citra  Digital ”. Penerbit Andi. P.34. 2017
[3] R.  C.  Gonzalez,  R.  E.  Woods  and  S.  L.  Eddins.  “ Digital  image processing using MATLAB” . Pearson Education India. 2004
M. H. Huda, R. Lionnie, and T. M. Kadarina, Pengenalan Wajah Manusia Dengan Variasi Pencahayaan Menggunakan…….
[4] Fajriana,  F.  Wahyu,  and  Sadli.  “ Aplikasi  Penerapan  Auto  Matic Clustering  dan  Fuzzy  Time  Series ”.  Yayasan  Kita  Menulis,  P.  77-78. 2019
[5] A. S. Georghiades, P. N. Belhumeur and D. J. Kriegman, “ From few to many:  illumination  cone  models  for  face  recognition  under  variable lighting  and  pose, ” in IEEE Trans. Pattern  Anal . And  machine  Intell., Vol. 23, no. 6, Jun 2001, pp. 643-660.
[6] K.  C.  Lee,  J.  Ho  and  D.  J.  Kriegman,  “ Acquiring  linier  subspaces  for face  recognition  under  variabel  lighting, ” in IEE Trans. Pattern  Anal . And machine Intell,. Vol. 27, no. 5, May 2005,pp. 684-698.