Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal
Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 9 No. 2 (2022) 189-224
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Pengenalan Wajah menggunakan Principle Component Analysis (PCA) dengan Model Algoritma Machine Learning untuk Mengidentifikasi Jenis Kelamin pada Kartu Identitas Mahasiswa
Face Recognition using Principle Component Analysis (PCA) with Machine Learning Algorithm Model to Identify Gender on Student Identity Cards
Dian Ade Kurnia 1 , Umi Hayati 2 , Tuti Hartati 3 , Salsa Loni Manikari 4 , Fahmi Afandi 5
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2,3,4 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
1 Dianade2014@gmail.com , 2 umi.haya41@gmail.com , 3 toohart2013@gmail.com, 4 Lonimanikari06@gmail.com,
5 brengestextreme.pkfr@gmail.com

## Abstract
Numerous individuals are still investigating the field of facial recognition research. This is evident from the advancement of computer vision technologies, which are utilized in a variety of real-world applications. This study's objective was to identify a face based on the traits or gender presentation on a college student's identification card. SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, and Assessment) is a data science or machine learning technique that utilizes the Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) methods (ANN). Nevertheless, the modeling is also helped by preprocessing with the Principle Component Analysis (PCA) technique, which seeks to decrease the dimensions of current picture characteristics to selected features. According to the findings of this study, the accuracy performance of the SVM algorithm improved by 77.50% and 78.10%,  respectively.  The  performance  improvement  was  greater  than  in  prior  experiments  that  did  not  use  dimension reduction approaches with PCA.
Keywords: face recognition, computer vision, SVM, ANN, PCA

## Abstrak
Kajian tentang pengenalan wajah sampai saat ini masih banyak orang  yang  melakukan eksplorasi, hal ini dapat dilihat dari perkembangan teknologi Computer Vision yang diterapkan diberbagai aplikasi kehidupan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi  wajah  seseorang  berdasarkan  ciri  atau  featur  jenis  kelamin  pada  kartu  identitas  mahasiswa  di  sebuah perguruan  tinggi.  Metode  yang  digunakan  melalui  pendekatan  data  sains  atau  machine  learning  yaitu  SEMMA  (Sample, Explore, Modify, Model dan Asses) dengan penerapan pemodelan 2 (dua) algoritma yakni Support Vector Machine (SVM) dan  Artificial  Neural  Network  (ANN).  Namun  pemodelan  tersebut  juga  didukung  dengan  pre-processing  dengan  teknik Principle Component Analysis (PCA) yang tujuannya mereduksi dimensi dari berbagai fitur gambar yang ada menjadi fitur yang terpilih. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini bahwa adanya peningkatan performance pada aspek akurasi 77.50% untuk algoritma SVM dan 78.10%. Perolehan kinerja tersebut lebih baik dari penelitian sebelumnya yang tidak melibatkan teknik dimensi reduksi menggunakan PCA.
Kata kunci: : pengenalan wajah, computer vision, SVM, ANN, PCA

## 1. Pendahuluan
Pengenalan  wajah  merupakan  proses  identifikasi seseorang berdasarkan apa yang mereka lihat. Saat ini dengan  teknologi  digital  dapat  dengan  mudah  untuk mengakses objek gambar maupun video[1] . Mengenali wajah manusia menggunakan teknik pengenalan wajah telah menjadi bagian penting dalam aktivitas penelitian para  ilmuwan  dibidan computer  vision [2].  Proses
pengenalan  wajah  terdiri  dari  dua  bagian,  pertama adalah  proses  ekstraksi  fitur  dan  kedua  adalah membandingkan fitur yang diekstraksi dengan beberapa metode[3].
Proses  ekstraksi  fitur  dapat  dilakukan  dengan  cara mereduksi  dimensi  sebuah  data  melalui  teknik daintaranya  adalah  Principle  Component  Analysis (PCA),    Independent  Component  Analysis  (ICA),  dan
Linear  Discriminant  Analysis  (LDA)  [4].  PCA merupakan metode pengukuran statistik yang mengurangi dimensi gambar dalam ruang data menjadi dimensi yang lebih kecil [5]
Banyak penelitian yang telah dilakukan terkait dengan penggunaan  teknik  pengurangan  dimensi  gambar dengan  PCA  ini  ketika  diimplementasikan  ke  model algoritma  machine  learning  seperti  Support  Vector Machine  (SVM),  Back  Propagation  Neural  Network (BPNN),  Artificial  Neural  Network  (ANN)  dan sebagainya.  Seperti  yang  telah  dilakukan  oleh  [6] bahwa rata-rata akurasi dalam sistem  mengenal  wajah dihasilkan sebesar 75.6%. Pada penelitian lainpun PCA telah  digunakan  terhadap  algoritma  Support  Vector Machine  (SVM)  untuk  mengenal  wajah  seseorang, dimana  hasilnya ada peningkatan sebesar 15% setelah digunakan  PCA  sebagai  funsgi  untuk  mereduksi dimensi gambar [7] [8]
Berdasarkan  dari  penelitian  terkait  [9]  [10]  dapat diyakini bahwa teknik reduksi dimensi gambar dengan PCA  memiliki  kontribusi  terhadap  model  algoritma yang diusulkan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk  menerapkan  model  machine  learning  yang menggunakan  algoritma  berbasis  artificial  neural network  (ANN)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM) dengan melibatkan teknik reduksi dimensi PCA untuk mengidentifikasi Kartu Tanda Mahasiswa pada sebuah perguruan tinggi. Sehingga hasilnya jauh lebih baik dari penelitian sebelumnya.

## 2. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  kajian  ini  adalah melalui  pendekatan  metodologi  data  science  yang dinamakan  SEMMA  [11]  yang  terdiri  dari  tahapan Sample,  Explore,  Modify,  Model,  Asses  yang digambarkan seperti gambar 1.

## Gambar 1 Metodologi SEMMA
Metode  ini  sesuai  dengan  namanya  melakukan serangkaian  kegiatan  yang  bersifat  siklus  (berulang) yakni sample merupakan kegiatan ekstraksi data untuk mendapatkan  dataset  yang  cukup  guna  mendapatkan informasi  yang  signifikan  namun  tidak  terlalu  besar
sehingga  mudah  untuk  diproses  selanjutnya, explore merupakan  kegiatan  mengeksplorasi  data  dengan mencari  trend  dan  anomali  untuk  mendapatkan pemahaman tentang data, modify merupakan kegiatan modifikasi  data  dengan  membuat  dan  memilih  serta transformasi variabel untuk proses pemodelan, model merupakan  kegiatan  pemodelan  dari  data  dengan mencari  secara  otomatis  kombinasi  data  yang  dapat dipakai untuk prediksi, asses mengevaluasi pola yang ditemukan apakah berguna dan cukup andal.
Secara garis besar blok diagram dari sistem yang akan diusulkan  ini dapat ditunjukan pada gambar 2 :
Face Detection and Extraction P C A F ea tur e E xt ra ct ion SVM & ANN Training Recognition Training Database Hasil Output Output
Gambar 2. Blok Diagram Sistem Pengenalan Wajah PCA + SVM &

## ANN

## 2.1. Dataset
Dataset berbentuk dataset primer sebanyak 324 gambar yang  diperoleh  secara  langsung  dari  tempat  penelitian yaitu di Bagian Kemahasiswaan STMIK IKMI Cirebon. Dataset  berupa  kumpulan  file  kartu  mahasiswa  yang berekstensi JPEG (gambar 3).
Gambar 3. Image Pra Processing
Selanjutnya  gambar  KTM  tersebut  dilakukan  croping untuk mengambil area wajahnya saja. Setelah dilakukan croping  selanjutnya  dilakukan  proses  perubahan  dari gambar  warna  RGB  ke  Black  white,  dan  dilakukan pemrosesan  ukuran  dimensi  dan  resolusinya.  Tabel  1 menjelaskan  secara  detail  fitur  dari  gambar  tersebut yang memiliki ukuran berikut :

## Tabel 1. Fitur Gambar secara Detail
Fitur Ukuran Dimension 28 x 28 Weight 28 pixels Height 28 pixels Horizontal Resolution 64 dpi Vertical Resolution 64 dpi Bit Depth 24

## 2.2. Principle Component Analysis (PCA)
Principle  Component  Analysis  (PCA)  adalah  suatu teknik analisis data yang digunakan dalam ilmu statistik
dan saat ini banyak juga digunakan pada data sains[3]. Tujuannya  adalah  untuk  meringkas  tabel  data multivariat  dalam  skala  besar  hingga  bisa  dijadikan kumpulan variabel yang lebih kecil atau dengan istilah populernya dimensional reduksi [1].
Tahapan PCA dapat dilihat pada gambar 4:
Standarisasi Data Menghitung Matrix Covarian Menghitung Nilai Eigen Menghitung Principle Component
Reduksi Dimensi

## Gambar 4. Tahapan Proses PCA
2.3. Algoritma Artificial Neural Network (ANN)
ANN merupakan temuan penting dalam bidan machine learning.  ANN  terinspirasi  oleh  sistem  saraf  otak manusia yang disebut dengan neuron dalam melakukan klasifikasi data [12] [13].

## Gambar 5. Arsitektur ANN
Model terdiri dari beberapa nilai input yang dinyatakan dengan x1,x2,  xn ,  terhubung  ke  node hiden  layer melalui faktor penimbangan. Hiden layer menjumlahkan  nilai  input  menggunakan  faktor penimbangan  yang  ditentukan  selama  training.  Faktor penimbangan  meniru  kekuatan  koneksi  neural.  Setiap hiden  node  dapat  dibias  oleh  sinyal  pengaktif sedemikian  rupa  sehingga  menghasilkan  output  hanya jika jumlah sinyal input melebihi kondisi ambang batas yang telah ditentukan sebelumnya [14].
2.4. Support Vectore Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode  dalam  supervised  learning  yang  biasanya digunakan  untuk  klasifikasi  [15]  .  Cara  kerja  SVM adalah mencari hyperplane terbaik dengan memaksimalkan  jarak  antar  kelas.  Gambar  6 memperlihatkan  Hyperplane  yang  merupakan  sebuah fungsi  yang  dapat  digunakan  untuk  pemisah  antar kelas[16].
Gambar 6 Hyperplane yang memisahkan dua kelas positif (+1) dan negatif (-1)
Hyperplane yang ditemukan SVM diilustrasikan seperti gambar diatas posisinya berada ditengah-tengah antara dua  kelas,  artinya  jarak  antara  hyperplane  dengan objek-objek data berbeda dengan kelas yang berdekatan (terluar)  yang  diberi  tanda  bulat  kosong  dan  positif. Dalam  SVM  objek  data  terluar  yang  paling  dekat dengan hyperplane disebut support vector.
2.5. Tools yang digunakan
Untuk  membuktikan  hasil  penelitian  ini,  digunakan tools Orange Data Mining Versi 3.2 yang dilengkapi dengan adds on Image Analytic yang berfungsi sebagai library untuk mengolah data gambar.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan  diimplementasikan  hasil eksperimen  yang  telah  dilakukan  dari  mulai  tahapan data preparation, pemodelan dan evaluasi pemodelan.
3.1. Data Preparation
Melalui  fasilitas  import  images,  orange  data  mining memanggil  data  yang  telah  disiapkan  berdasarkan katagori jenis kelamin yaitu Laki-Laki dan Perempuan, seperti pada tampilan langkah pada gambar 7.
Gambar 7. Import Images untuk memanggil data
Selanjutnya data yang telah dipanggil dapat ditampilkan  melalui image  viewer ,  sehingga  hasilnya seperti terlihat pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Wajah menggunakan Image Viewer
Supaya  data  dapat  dibaca  melalui  data  angka,  maka pada  orange  data  mining  memiliki  fasilitas  encoding dengan  melibatkan  operator Image  Embedding . Gambar  9  memperlihatkan  Teknik Embeding yang menggunakan arsitektur embeded inception 3.

## Gambar 9 Image Embeding dengan Arsitektur Inception 3
Hasil dari embeding tersebut diproses melalui operator PCA untuk  mereduksi dimensi fitur dengan mengambil dua komponen yang principle, sehingga diperoleh fitur yang  terseleksi  seperti  pada  tabel  2,  gambar  10  dan gambar 11.
Tabel 2.  Seleksi Pitur dengan PCA
Gambar 10.  Grafik PCA
Gambar 11. Grafik Sebaran Seleksi Fitur dengan PCA

## 3.2. Membangun Model
Setelah melakukan data preparation dan data telah siap untuk dimodelkan, maka dilakukan pemodelan dengan algoritma  klasifikasi  yaitu Artificial  Neural  Network (ANN) dan Support  Vector  Machine  (SVM) (gambar 12) .
Gambar 12. Desain Pemodelan Artificial Neural Network (ANN)
Dalam pemodelan tersebut, parameter yang digunakan adalah jumlah neuron pada hiden layer 10 , activation function menggunakan ReLu , dan parameter optimazinya Adam .
Pemodelan menggunakan algoritma klasifikasi Support Vector Machine dapat dilihat pada desain gambar 13

## Gambar 13. Desain Pemodelan SVM
Parameter  yang  dilibarkan  dalam  SVM  itu  sendiri adalah  SVM  Const  (C)  1.00,  Regression  loss  epsilon 0.10  dengan  parameter  optimasinya  adalah  numerical tolerance sebesar 0.0010.
Sehingga  hasil  pengujian  dan  score  dari  kedua pemodelan  tersebut  dapat  ditampilkan  seperti  pada tabel 3.
Tabel 3. Permbandigan Model SVM dan ANN Model AUC CA F1 Preccission Recall SVM 0.848 0.775 0.775 0.775 0.775 ANN 0.861 0.781 0.781 0.783 0.781
Dari  tabel  3  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  model algoritma  Neural  Network  memiliki  tingkat  akurasi lebih baik dibandingkan dengan model algoritma SVM yaitu  sebesar  78.10%,  begitu  pula  dengan  nilai Precission dan Recall serta F1-score.
3.3. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  dengan  cara  mengukur performa dari model yang telah dibangun melalui tabel Confution  Matrix.  Confution  matrik  menyajikan  tabel untuk  mengukur  kinerja  dari  model  klasifikasi. Confution matrix akan menampilkan dan membandingkan  nilai  aktual  yang  sebenarnya  dengan nilai hasil prediksi model yang dapat digunakan untuk menghitung  metrik  evaluasi  diantaranya  adalah Accuracy , Precission, Recall dan F1-Score .
Tabel 4. Confusion Matrix Model SVM
Predicted Laki- Laki Perempuan ∑ Actual Laki-Laki 74.8% 20.1% 150 Perempuan 25.2% 79.9% 174 ∑ 155 169 324 Tabel 5. Confusion Matrix Model ANN Predicted Laki- Laki Perempuan ∑ Actual Laki-Laki 74.8% 18.8% 150 Perempuan 25.2% 81.2% 174 ∑ 159 165 324
Berdasarkan tabel 4 dan 5, nilai prediksi jenis kelamin laki-laki  pada  algoritma  SVM  lebih  tinggi  (sebesar 20.1%)  dibanding  dengan  nilai  prediksi  jenis  kelamin laki-laki  pada  algoritma  ANN.  Namun,  nilai  prediksi jenis  kelamin  perempuan  pada  algoritma  SVM  lebih kecil  (sebesar  79.9%)  dibanding  dengan  nilai  prediksi jenis kelamin perempuan pada algoritma ANN.

## 4.   Kesimpulan
Dari  hasil  uji  eksperimen  dataset  gambar  wajah  pada kartu identitas mahasiswa, dengan menggunakan teknik dimensi reduksi PCA dan pemodelan SVM serta Neural Network dapat disimpulkan bahwa adanya peningkatan performance  dari  model  yang  dikembangkan  antara sebelum melibatkan dimensi reduksi PCA dengan tidak melibatkannya.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  model yang  dirancang  sudah  cukup  baik  untuk  digunakan. Namun demikian, model ini tentunya belum maksimal, oleh karena itu penelitian berikutnya dapat
mengembangkan model klasifikasi ini dengan menggunakan  teknik  deeplearning.  Tidak  hanya  saja teknik  yang  dikembangkan,  namun  tahapan  pre- processing  yang  harus  dilakukan  pun  menjadi  sangat penting. Karena, pada objek gambar, banyak sekali fitur fitur  yang  dihasilkan,  sehingga  diharapkan,  dengan teknik pra processing dan seleksi fitur yang baik akan berpengaruh  kepada  hasil  kinerja  dari  model  yang dibangun.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih  kepada  Dirjen  Pendidikan  Tinggi Kemendikbud  Ristek  yang  telah  membiayai  terhadap publikasi melalui Program Kompetisi Hibah Penelitian Dosen Pemula tahun anggaran 2022.

## Daftar Rujukan
[1] S. Singh and S. V. A. V. Prasad, “Techniques and challenges of face recognition: A critical review,” Procedia Comput Sci , vol. 143, pp. 536–543, 2018,
doi:
10.1016/j.procs.2018.10.427.
[2] Z. Alom, T. M. Taha, C. Yakopcic, S. Westberg, S. Nasrin, and V. K. Asari, “Comprehensive Survey on Deep Learning
Approaches,” 2017, [Online]. Available: https://arxiv.org/pdf/1803.01164.pdf
[3] M. A. Marjan, M. R. Islam, M. P. Uddin, M. I. Afjal, and M. al  Mamun,  “PCA-based  dimensionality  reduction  for  face recognition,” Telkomnika  (Telecommunication  Computing Electronics and Control) , vol. 19, no. 5, pp. 1622–1629, 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i5.19566.
[4] M.  K.  Halidu,  P.  Bagheri-Zadeh,  A.  Sheikh-Akbari,  and  R. Behringer, “PCA in the context of Face Recognition with the Image  Enlargement  Techniques,” 2019  8th  Mediterranean Conference  on  Embedded  Computing,  MECO  2019  - Proceedings , no. June, pp. 10–14, 2019, doi: 10.1109/MECO.2019.8760162.
[5] S.  A.  Baker,  H.  H.  Mohammed,  and  H.  A.  Aldabagh, “Improving  face  recognition  by  artificial  neural  network using principal component analysis,” Telkomnika (Telecommunication  Computing  Electronics  and  Control) , vol. 18, no. 6, pp. 3357–3364, 2020, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v18i6.16335.
[6] N.  Jamil,  S.  Iqbal,  and  N.  Iqbal,  “Face  Recognition  Using Neural Networks.”
[7] Y.  Wang  and  Q.  Wu,  “Research  on  Face  Recognition Technology  Based  on  PCA  and  SVM,”  in 2022  7th International  Conference  on  Big  Data  Analytics,  ICBDA
2022 , 2022, pp. 248–252.
doi:
10.1109/ICBDA55095.2022.9760320.
[8] S.  Pasricha,  “Evaluation  of  Carcass  Characteristics  of Japanese Quail Using Principal Component Analysis (PCA),” Archives of  Anesthesiology and  Critical  Care ,  vol. 4, no. 4, pp. 527–534, 2020.
[9] Y. C. See and N. M. Noor, “FACE RECOGNITION USING COMPLETE GABOR FILTER WITH RANDOM FOREST,” vol. 13, no. 13, 2018, Accessed: Aug. 10, 2021. [Online]. Available: www.arpnjournals.com
[10] N. N. A. Mangshor, I. A. A. Majid, S. Ibrahim, and N. Sabri, “A real-time drowsiness and fatigue recognition using support vector  machine,” IAES  International  Journal  of  Artificial Intelligence ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  584–590,  2020,  doi: 10.11591/ijai.v9.i4.pp584-590.
[11] A. Purbasari,  F. R. Rinawan, A. Zulianto, A. I. Susanti, and H.  Komara,  “CRISP-DM  for  Data  Quality  Improvement  to Support Machine  Learning  of  Stunting  Prediction  in  Infants and  Toddlers,” Proceedings  -  2021  8th  International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory, and
Application, ICAICTA 2021 , no. Ml, 2021, doi: 10.1109/ICAICTA53211.2021.9640294.
[12] R.  Immanual et  al. ,  “Performance  Prediction  of  solar  still using  Artificial  neural  network,” Mater  Today  Proc ,  Sep. 2022, doi: 10.1016/j.matpr.2022.08.311.
[13] M. Ozcalici and M. Bumin, “Optimizing filter rule parameters with  genetic  algorithm  and  stock  selection  with  artificial neural networks for an improved trading: The case of Borsa Istanbul,” Expert  Syst  Appl ,  vol.  208,  Dec.  2022,  doi: 10.1016/j.eswa.2022.118120.
[14] K. Rusek and P. Guzik, “Two-stage neural network regression of eye location in face images,” Multimed Tools Appl , vol. 75, no.  17,  pp.  10617–10630,  2016,  doi:  10.1007/s11042-014- 2114-z.
[15] J.  Estupiñan  and  M.  Santa,  “Implementation  of  algorithms based on support vector machine (SVM) for electric systems topic review,” Tecnura , vol. 20, no. 48, 2016.
[16] P.  L.  Jackson,  “Support  vector  machines  as  Bayes’ classifiers,” Operations Research Letters , vol. 50, no. 5, pp.
423–429, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.orl.2022.06.003.