Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933 727
Pengenalan Wajah Menggunakan Minimum Distance Classifier Berdasarkan Fitur Principal Component

## Analysis
Bella Adinda Putri* 1 , Saparudin 2 , Samsuryadi 3
1,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang 2Universitas Telkom, Bandung e-mail: * 1 belladinda92@gmail.com, 2 saparudin@telkomuniversity.ac.id,
3 samsuryadi@unsri.ac.id

## Abstrak
Penggabungan  metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dan  Minimum Distance Classifier dalam pengenalan wajah dapat bekerja dengan baik pada lebih dari satu dataset standar. Penambahan tahapan pre-processing berupa image enhancement di  penelitian  ini  sangat  berperan  penting  dalam  memperbaiki  kualitas  citra  input sehingga dapat memberikan akurasi yang lebih baik dari penelitian sebelumnya dengan tanpa  memperlambat  kerja  sistem  tersebut . Namun  untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  perlu dilakukan  studi  kepustakaan  untuk  memahami  konsep  dan  landasan  teori  agar  dapat memperkuat asumsi teknik image enhancement, metode Principal Component Analysis sebagai metode  ekstraksi  ciri,  dan  Minimum  Distance  Classifier  sebagai  metode  pengenalan.  Hasil pengenalan  dengan  menggunakan  data  uji  dari  ORL  database  mendapatkan  keakuratan sebesar  97%,  sedangkan  hasil  pengenalan  menggunakan  data  uji  dari  YALE  database mendapatkan  keakuratan  sebesar  94,6%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan penambahan teknik image enhancement di dalam penggabungan metode Principal Component Analysis dan Minimum Distance Classifier dapat memberikan solusi yang cepat dan sederhana dengan meningkatkan atau tanpa mengurangi akurasi standar.
Kata kunci — pengenalan wajah, image enhancement, ekstraksi ciri, principal componet analysis, minimum distance classifier

## Abstract
The  combination  of  Principal  Component  Analysis  (PCA)  and  Minimum  Distance Classifier methods in face recognition can work well on more than one standard datasets. The addition  of  pre-processing  stages  in  the  form  of  image  enhancement  in  this  study  is  very important in improving the quality of the input image so that it can provide better accuracy than previous studies without slowing down the system. However, to achieve this goal, it is necessary to  conduct  a  literature  study  to  understand  the  concepts  and  theoretical  basis  in  order  to strengthen the assumptions of image enhancement techniques, Principal Component Analysis as feature  extraction  method,  and  Minimum  Distance  Classifier  as  recognition  method. Recognition  result  with  ORL  database  get  an  accuracy  of  97%,  while  recognition  result  with YALE  database  get  an  accuracy  of  94.6%.  So  it  can  be  concluded  that  the  addition  of  image enhancement techniques in the combination of the Principal Component Analysis and Minimum Distance  Classifier  methods  can  provide  a  fast  and  simple  solution  by  increasing  or  without reducing its standard accuracy.
Keywords — face recognition, image enhancement, feature extraction, principal componet analysis, minimum distance classifier
728 Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  berbasis  biometrik  meliputi  identifikasi  berdasarkan  karakteristik  fisiologis seperti  wajah,  sidik  jari,  telapak  tangan,  iris,  retina,  telinga,  suara,  dan  berdasarkan  sifat-sifat perilaku  seperti  gaya  berjalan,  dan  dinamika  tanda  tangan.  Teknologi  biometrik  seperti  ini cenderung membutuhkan tindakan sukarela oleh pengguna. Sedangkan, pengenalan wajah dapat dilakukan secara pasif tanpa tindakan eksplisit atau partisipasi dari pengguna, karena citra wajah dapat diperoleh dari jarak jauh dengan kamera [1].
Wajah  manusia  adalah  salah  satu  pola  biometrik  yang  paling  umum  dijumpai  dalam sistem  visual  manusia.  Seiring  berkembangnya  teknologi,  pengenalan  wajah  adalah  salah  satu teknik  keamananan  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  bidang  biometrik,  karena  memiliki potensi luas yang telah banyak diaplikasikan di dunia nyata, misalnya, video pemantau, sistem akses kontrol, forensik dan keamanan, jaringan sosial, dan berbagai bidang lainnya [2].
Penelitian  dalam  bidang  pengenalan  wajah  memiliki  nilai  teoritis  yang  besar,  yang melibatkan  subyek  pengenalan  pola,  pengolahan  citra,  computer  vision,  pembelajaran  mesin, fisiologi,  dan  sebagainya,  dan  juga  memiliki  korelasi  tinggi  dengan  metode  pengenalan biometrik lainnya. Dalam beberapa tahun terakhir, pengenalan wajah adalah salah satu masalah yang paling aktif dan menantang di bidang pengenalan pola dan kecerdasan buatan [3].
Pengenalan  wajah  2  dimensi  (2D)  biasanya  mencakup  4  langkah,  yang  pertama  adalah mendeteksi  wajah,  langkah  kedua  adalah  penyelarasan  wajah,  langkah  ketiga  adalah  ekstraksi fitur  dan  langkah  keempat  adalah  pencocokan  fitur  dari  basis  data  pengguna  yang  terdaftar untuk mengenali wajah tersebut. Matriks telah dihitung berdasarkan nilai piksel di sudut wajah di  bawah  kondisi  pencahayaan  berbeda  untuk  pengenalan  wajah  2D.  Biasanya,  citra  wajah diwakili oleh vektor dimensi tinggi yang mengandung nilai piksel. Pencocokan fitur dilakukan untuk  mencocokkan  wajah  input  dalam  bentuk  citra  atau  video  dari  database  yang  tersedia. Berbagai  teknik  yang  diadopsi  untuk  deteksi  wajah  didasarkan  pada  warna,  intensitas  dan pencahayaan.  Berbagai  penelitian  menghadapi  banyak  tantangan  seperti  ekspresi  wajah, iluminasi,  variasi  pose  dan  oklusi.  Ada beberapa  batasan  pengenalan  wajah  2D. Dalam  sistem pengenalan  wajah  2D,  tingkat  dan  kinerja  pengenalan  tergantung  pada  kondisi  pengambilan citra  seperti  orientasi  kepala,  kualitas  citra,  kondisi  pencahayaan,  oklusi  partial,  dan  ekspresi wajah [4].
Penelitian  oleh  Zhou  et  al  [3]  mengenali  wajah  dengan  mengklasifikasikan  individu dalam kategori sasaran melalui fungsi logistik. Penelitian oleh Sharma & Patterh [5] mengenali wajah  berdasarkan  nilai  ambang  yang  telah  ditetapkan  oleh  ANFIS.  Lalu  Bag  &  Sanyal  [6] menerapkan  algoritma  Minimum  Distance  classifier  untuk  mengenali  wajah,  dan  kemudian Gawande  &  Agrawal  [7]  melakukan  perbandingan  berbagai  jenis  Distance  Classifier  dengan menggunakan  PCA  sebagai  pengekstaksi  fitur  yang  kemudian  membuktikan  bahwa  Minimum Distance  Classifier  lebih  unggul  dibanding  Distance  Classifier  lainnya.  Khan  &  Gupta  [8] melakukan  penelitian  tentang  pengenalan  wajah  yang  efisien  berdasarkan  algoritma  ekstraksi sub-window dan algoritma PCA, dan dengan meningkatnya ketersediaan citra berwarna,
Sable & Talbar [9] melakukan hal berbeda dalam pengenalan wajah melalui pendekatan untuk  mengintegrasikan  informasi  warna  ke  dalam  proses  pengenalan.  Pendekatan  yang mempertimbangkan  informasi  intensitas  serta  informasi  berwarna  seperti  ruang  warna  YcbCr pun  diimplementasikan  menggunakan  PCA  dan  Wavelet  Packet  Decomposition.  Kemudian Mondal  &  Bag  [10]  telah  mengusulkan  PCA  dengan  Minimum  Distance  Classifier  (MDC) untuk  pengenalan  wajah.  Penelitian  tersebut  dilakukan  pada  basis  data  ORL  dan  basis  data YALE.  PCA  dan  MDC  ketika  diuji  pada  database  ORL  telah  memberikan  tingkat  akurasi 95,63%  sedangkan  kombinasi  yang  sama  ketika  diuji  pada  database  YALE  telah  memberikan tingkat akurasi sebesar 93,33%.
Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933 729
Perancangan Sistem Implementasi Pengumpulan Data Studi Literatur Identifikasi Masalah Pengujian
Sebelumnya  juga  telah  dilakukan  penelitian  untuk  pengenalan  citra  buah  dengan mengombinasikan  PCA  dan  Minimum  Distance  Classifier  dan  mendapatkan  akurasi  sebesar 84%  [11].  Sehingga  dalam  penelitian  kali  ini,  pengembangan  penelitian  tersebut  akan  dicoba dengan  objek  berbeda  yaitu  citra  wajah,  untuk  kemudian  mengkombinasikan  proses  pra pengolahan, dan teknik ekstraksi fitur serta algoritma pengenalan yang tepat yang dalam hal ini adalah  PCA  dan  Minimum  Distance  Classifier  yang  akan  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang lebih  baik  dan  kurang  lebih  sama  ketika  diuji  pada  lebih  dari  satu  database  wajah.  Pokok perhatian  dalam  pengenalan  wajah  adalah  bagaimana  mendapatkan  karakteristik  citra  yang dapat membedakan antara wajah satu dengan yang lainnya. Hasilnya merupakan sistem berbasis komputer  yang  dapat  digunakan  untuk  mengenali  wajah  dengan  menggunakan  citra  wajah  itu sendiri. Dalam penelitian ini, data yang digunakan berasal dari ORL database [12] dan YALE database [13].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  sistem  pengenalan  wajah  menggambarkan  tahapan  sistematis  yang dilakukan dalam mencapai tujuan penelitian. Gambar 1 menunjukkan metode penelitian sistem pengenalan wajah.
Gambar 1. Metode Penelitian Sistem Pengenalan Wajah

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada tahap ini, peneliti melakukan pengumpulan informasi dari jurnal – jurnal dan teori tentang  pengenalan  wajah,  metode  ekstraksi  ciri  PCA  dan  metode  pengenalan  Minumun Distance Classifier.

## 2.2 Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  pembelajaran  dari  beberapa  tinjauan  pustaka  yang relevan  dengan  penelitian  yang  akan  dikerjakan.  Juga  merupakan  pengumpulan  data  dan informasi dari buku-buku referensi, modul-modul, dan artikel-artikel yang sesuai dengan objek penelitian.

## 2.3 Pengumpulan Data
Objek  pengenalan  pada  penelitian  ini  adalah  data  berbentuk  citra  digital  yaitu merupakan suatu matriks yang terdiri dari baris dan kolom, dimana setiap pasangan indeks baris dan kolom menyatakan suatu titik pada citra. Nilai matriksnya menyatakan nilai kecerahan titik tersebut. Titik-titik tersebut dinamakan sebagai elemen citra, atau pixel (picture elemen). Data
730 Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933
citra  ini  berupa  citra  dalam  bentuk  skala  keabuan,  karena  lebih  mudah  untuk  dianalisa dibandingkan dengan citra berwarna.
Pada  penelitian  ini  jenis  data  yang  digunakan  berupa  data  sekunder  yang  berasal  dari database wajah ORL dan YALE. ORL database berisi 400 citra wajah yang terdiri dari 10 citra berbeda  dari  masing-masing  40  individu  berbeda.  Sedangkan  YALE  database  yang  digunakan yaitu  sejumlah  150  citra  wajah  dari  15  individu  berbeda  yang  masing  –  masing  memiliki  10 citra berbeda di bawah berbagai ekspresi wajah, kondisi pencahayaan, dan gambar dengan dan tanpa kacamata. Citra dari ORL database memiliki resolusi 92 x 112 piksel, dan YALE database dengan resolusi 320 × 243 piksel. Namun sebelum masuk ke tahap pra pengolahan, semua citra, baik dari ORL database dan YALE database dinormalisasi ke resolusi 50 × 50 piksel.
Gambar 2. Database ORL
Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933 731
Citra Wajah (ORL & YALE)
Citra Wajah (ORL & YALE) Pra – Pengolahan (Image
Enhancement)
Nilai Fitur Ekstraksi Ciri dengan Principal Component Analysis Pengenalan dengan Minimum Distance Classifier Keputusan Terhadap Citra Wajah Fase Pengenalan Fase Ekstraksi Ciri Ekstraksi Ciri dengan Principal Component Analysis Pra – Pengolahan (Image Enhancement)

## Gambar 3. Database YALE

## 2.4 Perancangan Sistem
Tahap – tahap yang dilakukan dalam sistem pengenalan wajah ditunjukkan oleh gambar yaitu pra-pengolahan, ekstraksi ciri, dan pengenalan. Gambar 4 menunjukkan kerangka kerja sistem pengenalan wajah.
Gambar 4. Perancangan Sistem Pengenalan Wajah
732 Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933
Hasil citra pra pengolahan
Nilai Principal Component Analysis Mengalikan nilai vektor dengan transpose nya untuk mendapatkan nilai matriks kovarian Menghitung nilai eigenvalue dan eigenvector Mencari nilai komponen utama dan membentuk fitur vektor Nilai vektor ke - n di kurangi dengan nilai rata – rata vektor Menghitung rata – rata vektor Setiap citra wajah diubah dari bentuk matriks ke vektor
Pra-pengolahan merupakan tahap awal dalam pengenalan objek yang merupakan proses penelitian  dengan  menggabungkan  konsep  citra  digital,  matematika  dan  statistik.  Semua  citra wajah  yang  diinput  akan  melalui  proses  pra  pengolahan  terlebih  dahulu.  Dalam  penelitian  ini terdapat  dua  tahap  pra-pengolahan,  yaitu  proses image  enhancement berupa  pengaturan brightness dan contrast .  Fungsi brightness dan contrast adalah  untuk  membersihkan  citra sehingga  citra  yang  akan  mengalami  proses  pengenalan  akan  lebih  mudah  untuk  dideteksi. Kecerahan  citra  diperbaiki  dengan  menambahkan  /  mengurangkan  sebuah  konstanta  kepada (atau  dari)  setiap  pixel.  Begitu  pula  dengan  perbaikan  kontras  setiap  citra  masukan,  sehingga semua  citra  masukan  dapat  memiliki  standar  kecerahan  dan  standar  kontras  yang  sama  agar proses ekstraksi ciri menggunakan Principal Component Analysis dapat dilakukan dengan lebih optimal. Gambar 5 menunjukkan hasil pra pengolahan.
(a) Sebelum (b)Sesudah Gambar 5. Hasil Pra Pengolahan Citra Wajah
Ekstraksi  ciri  dengan  PCA  bertujuan  untuk  mendapatkan eigenvector dari  tiap  citra yang  berfungsi  sebagai  ciri  dari  masing  –  masing  citra  wajah  tersebut.  Tahapan  ekstraksi  ciri dengan PCA ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Tahap Ekstraksi Ciri dengan Principal Component Analysis
Setelah ciri didapat, nilai ciri tersebut akan dikenali menggunakan algoritma Minimum Distance  Classifier.  Pada  tahap  pengenalan  wajah,  nilai  dari  citra  yang  akan  dikenali  akan diproyeksikan  terhadap  nilai  fitur  yang  telah  di  dapat  pada  tahap  sebelumnya  dengan  mencari jarak  terdekatnya,  lalu  dari  hasil  perhitungan  tersebut  akan  didapatkan  keluaran  berupa keputusan terhadap citra wajah mana yang paling mendekati citra wajah yang diinputkan.

## 2.5 Implementas
Implementasi dilakukan berdasarkan hasil perancangan pada tahap sebelumnya dengan menggunakan bahasa pemrograman Java.
Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933 733

## 2.6 Pengujian
Untuk  mencapai  pengenalan  yang  tinggi  dan  kehandalan  sistem  dibutuhkan  metode  yang mampu menempatkan keyakinan lebih tinggi untuk memperbaiki hasil pengenalan. Metode ini dapat  terdiri  dari  pengimplementasian  fungsi  sederhana  dari  parameter  yang  tepat  diambil langsung  dari  proses  pengenalan.  Persamaan  (1)  dan  (2)  merupakan  beberapa  kriteria  dalam mengukur kemampuan sistem mengenali citra:
Mis-recognition Rate (MR) didefinisikan dengan :
𝑀𝑅 = 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜ƒ 𝑚 i 𝑠𝑟𝑒𝑐𝑜 g 𝑛 i 𝑧𝑒 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 × 100% (1) 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜ƒ 𝑡𝑒𝑠𝑡 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒
Recognition Rate (RR) atau kehandalan sistem didefinisikan dengan :
𝑅𝑅 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜ƒ 𝑡𝑒𝑠𝑡 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒−𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜ƒ 𝑚 i 𝑠𝑟𝑒𝑐𝑜 g 𝑛 i 𝑧𝑒 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 × 100 (2) 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜ƒ 𝑡𝑒𝑠𝑡 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat 2 jenis pengujian yang dilakukan pada penelitian ini berdasarkan sampel citra wajah yang diuji, yaitu:
1. Pengujian data citra dengan menggunakan database ORL.
2. Pengujian data citra dengan menggunakan database YALE.

## 3.1 Pengujian Data Citra dengan Menggunakan Database ORL
Pengujian ini menggunakan database ORL dengan jumlah data 200 citra wajah.  Hasil persentase pengujian ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Menggunakan Database ORL
Data Citra Dikenali sebagai Persentase Pengenalan Citra s(n) 1 Citra s(n) 2 Citra s(n) 3 Citra s(n) 4 Citra s(n) 5 s1 s1 s1 s1 s1 s1 100% s2 s2 s2 s2 s2 s2 100% s3 s3 s3 s3 s3 s3 100% s4 s4 s4 s4 s4 s4 100% s5 s40 s5 s5 s5 s5 80% s6 s6 s6 s6 s6 s6 100% s7 s7 s7 s7 s7 s7 100% s8 s8 s8 s8 s8 s 100% s9 s9 s9 s9 s9 s9 100% s10 s10 s10 s10 s10 s10 100% s11 s11 s11 s11 s11 s11 100% s12 s12 s12 s12 s12 s12 100% s13 s13 s13 s13 s13 s13 100% s14 s14 s14 s14 s14 s14 100% s15 s15 s15 s15 s15 s15 100% s16 s16 s16 s16 s16 s16 100%
734 Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933 s17 s17 s17 s17 s17 s17 100% s18 s12 s18 s18 s18 s18 80% s19 s19 s19 s19 s19 s19 100% s20 s20 s20 s20 s20 s20 100% s21 s21 s21 s21 s21 s21 100% s22 s22 s22 s22 s22 s22 100% s23 s23 s23 s23 s23 s23 100% s24 s24 s24 s24 s24 s24 100% s25 s25 s25 s25 s25 s25 100% s26 s26 s26 s26 s26 s26 100% s27 s27 s27 s16 s27 s27 80% s28 s28 s28 s28 s28 s28 100% s29 s29 s29 s29 s29 s29 100% s30 s30 s30 s30 s30 s30 100% s31 s31 s31 s31 s34 s31 80% s32 s32 s32 s32 s32 s32 100% s33 s33 s33 s33 s33 s33 100% s34 s34 s34 s34 s34 s34 100% s35 s35 s35 s35 s11 s35 80% s36 s36 s36 s36 s36 s36 100% s37 s37 s37 s28 s37 s37 80% s38 s38 s38 s38 s38 s38 100% s39 s39 s39 s39 s39 s39 100% s40 s40 s40 s40 s40 s40 100% Rata - rata Persentase 97%
Tabel  1  memperlihatkan  hasil  pengujian  yang  menggunakan  dataset  sebanyak  200  citra wajah  dari  ORL database .  Persentase  hasil  pengujian  menggunakan  ORL database sebesar 97%, dikarenakan 3% dari jumlah data pengujian atau sebanyak 6 citra wajah dari total 200 citra wajah  tidak  berhasil  dikenali  /  keluaran  dari  sistem  tidak  sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan. Perhitungan persentase menggunakan persamaan (1) & (2).
Mis-recognition Rate (MR): 𝑀𝑅 = 6 200 × 100% = 3% Recognition Rate (RR): 𝑅𝑅 = 200 − 6 × 100% = 97%
200

## 3.2 Pengujian Data Citra dengan Menggunakan Database YALE
Pengujian ini menggunakan database YALE dengan jumlah data 75 citra wajah.  Hasil persentase pengujian ditunjukkan pada Tabel 2.
Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933 735 Tabel 2. Hasil Pengujian Menggunakan Database YALE Data Citra Dikenali sebagai Persentase Pengenalan Subject(n) 1 Subject(n) 2 Subject(n) 3 Subject(n) 4 Subject(n) 5 subject01 subject01 subject01 subject01 subject01 subject01 100% subject02 subject02 subject02 subject02 subject02 subject02 100% subject03 subject03 subject03 subject03 subject03 subject03 100% subject04 subject04 subject04 subject04 subject04 subject04 100% subject05 subject05 subject05 subject05 subject05 subject05 100% subject06 subject06 subject06 subject06 subject06 subject06 100% subject07 subject10 subject07 subject10 subject07 subject07 60% subject08 subject08 subject08 subject08 subject08 subject08 100% subject09 subject09 subject09 subject09 subject09 subject09 100% subject10 subject10 subject10 subject10 subject14 subject10 80% subject11 subject11 subject11 subject11 subject11 subject11 100% subject12 subject12 subject12 subject12 subject12 subject12 100% subject13 subject13 subject13 subject13 subject13 subject13 100% subject14 subject14 subject14 subject14 subject14 subject14 100% subject15 subject15 subject15 subject15 subject14 subject15 80% Rata - rata Persentase 94,67%
Tabel 2 memperlihatkan hasil pengujian data uji yang menggunakan data berbeda dari data  latih  yaitu  sebanyak  75  citra  wajah  dari  YALE database .  Persentase  hasil  pengujian menggunakan YALE database sebesar 94,67%, dikarenakan 5,33% dari jumlah data pengujian atau  sebanyak  4  citra  wajah  dari  total  75  citra  wajah  tidak  berhasil  dikenali  /  keluaran  dari sistem  tidak  sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan.  Perhitungan  persentase  menggunakan  rumus (1) & (2).
Mis-recognition Rate (MR) :
𝑀𝑅 = 4 75 × 100% = 5,33%
Recognition Rate (RR): 𝑅𝑅 = 75 − 4 × 100% = 94,67%
75

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  maka  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  penambahan  proses  pra  pengolahan  yang  tepat  dapat meningkatkan akurasi pengenalan, dan metode yang diusulkan dapat mengenali dengan baik  pada  lebih  dari  satu  database  citra  wajah.  Hasil  pengujian  yang  didapat  dengan menggunakan data dari ORL database memberikan keakuratan sebesar 97% sedangkan hasil pengujian dengan menggunakan data dari YALE database memberikan keakuratan sebesar 94,67%.
736 Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933

## 5. SARAN
Adapun saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut:
1. Untuk menangkap informasi lebih tepat tentang citra wajah, beberapa jenis fitur yang sesuai dengan sistem pengenalan wajah dapat diusulkan.
2. PCA  diharapkan  dapat  dikembangkan  untuk  memilih  jumlah  optimal eigenvector untuk pengenalan yang lebih baik dan untuk memecahkan masalah pengenalan buah dalam tingkat yang lebih bervariatif di penelitian selanjutnya.
3. Menambah  proses  pra  pengolahan  lain  yang  dianggap  mampu  meningkatkan  kualitas  citra wajah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Satone and G. Kharate. 2014, “Feature Selection Using Genetic Algorithm for Face Recognition Based on PCA, Wavelet and SVM,” Int. J. Electr. Eng. Informatics , Vol. 6, No. 1, pp. 39–52, doi: 10.15676/ijeei.2014.6.1.3.
[2] C.  Ding  and  D.  Tao.  2017, “Pose-Invariant Face Recognition with Homography-Based Normalization,”  Pattern  Recognit. ,  Vol.  66,  No.  July,  pp.  144–152,  doi: 10.1016/j.patcog.2016.11.024.
[3] C. Zhou, L. Wang, Q. Zhang, and X. Wei. 2014, “Face Recognition Based on PCA and Logistic  Regression  Analysis, ‖ Optik  (Stuttg). ,  Vol.  125,  No.  20,  pp.  5916–5919,  doi: 10.1016/j.ijleo.2014.07.080.
[4] S. Singh and S. V. A. V. Prasad. 2018, “Techniques and Challenges of Face Recognition: A  Critical  Review,”  Procedia  Comput.  Sci. ,  Vol.  143,  pp.  536–543,  doi: 10.1016/j.procs.2018.10.427.
[5] R.  Sharma  and  M.  S.  Patterh.  2015, “A  New  Pose  Invariant  Face  Recognition  System Using  PCA  and  ANFIS,”  Optik  (Stuttg). ,  Vol.  126,  No.  23,  pp.  3483–3487,  doi: 10.1016/j.ijleo.2015.08.205.
[6] S. Bag and G. Sanyal. 2011, “An Efficient Face Recognition Approach Using PCA and Minimum Distance Classifier,” ICIIP 2011 - Proc. 2011 Int. Conf. Image Inf. Process. , No. Iciip, pp. 0–5, doi: 10.1109/ICIIP.2011.6108906.
[7] M.  P.  Gawande  and  P.  D.  G.  Agrawal.  2014, “Face  Recognition  Using  PCA  and Different Distance Classifiers,” IOSR J. Electron. Commun. Eng. , Vol. 9, No. 1, pp. 01– 05, doi: 10.9790/2834-09160105.
[8] N. Khan and M. Gupta. 2016, “Face Recognition System Using Improved Artificial Bee Colony Algorithm,” Int. Conf. Electr. Electron. Optim. Tech. ICEEOT 2016 ,  pp.  3731– 3735, doi: 10.1109/ICEEOT.2016.7755408.
[9] A.  H.  Sable  and  S.  N.  Talbar.  2016, “A Novel Illumination Invariant Face Recognition Method  Based  on  PCA  and  WPD  Using  YCbCr  Color  Space,”  Procedia  Comput.  Sci. , Vol. 92, pp. 181–187, doi: 10.1016/j.procs.2016.07.344.
Jatisi Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 727-737 ISSN 2407-4322 E- ISSN 2503-2933 737
[10] S.  C.  Satapathy,  V.  Bhateja,  S.  K.  Udgata,  and  P.  K.  Pattnaik.  2017,  ― Preface,”  Adv. Intell. Syst. Comput. , Vol. 515, pp. v–vii, doi: 10.1007/978-981-10-3153-3.
[11] V.  No  and  B.  A.  Putri, “Penggunaan  Principal  Component  Analysis  dan  Minimum Distance Classifier Untuk Pengenalan Citra Buah,” Vol. 2, No. 1, pp. 355–358, 2016.
[12] Cambridge University Engineering Department. 2001, “The Database of Faces,” AT&T Laboratories  Cambridge ,  https://cam-orl.co.uk/facedatabase.html  (accessed  Jan.  11, 2017).
[13] UCSD  Jacobs  School  of  Engineering.  2020, “YALE Face  Database,”  UCSD  Computer Vision , 2011. http://vision.ucsd.edu/content/yale-face-database (accessed Jan. 29, 2020).