## PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK UNTUK KLASIFIKASI JENIS KELAMIN BERDASARKAN CITRA WAJAH
Haris Angriawan 1) , Norhikmah 2)
1) Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta email : haris.angriawan@student.amikom.ac.id 1) ,hikmah@amikom.ac.id 2 )

## Abstraksi
Dalam  penelitian  ini  metode  ekstraksi  ciri  2DPCA  dan  klasifikasi  dengan  SOM  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  jenis  kelamin  manusia  berdasarkan  citra  wajah.  Uji  coba  dilakukan  terhadap  100  citra  wajah  yang terdiri  dari  50  data  citra  wajah  laki-laki  dan  50  citra  wajah  perempuan.  100  data  citra  wajah  yang  digunakan tersebut dibagi atas 70 data latih dan 30 data uji. Berdasarkan    hasil pengujian, akurasi terbaik yang diperoleh sebesar 86,67% dengan menggunakan start learning rate 0,6 dan iteration maksimum 10000. Dari penelitian ini diketahui bahwa nilai star learning rate tidak sebanding lurus dnegan hasil tingkat akurasi, sedangkan nilai iterasi  maksimun dapat  mempengaruhi  hasil  tingkat  akurasi,  dimana  nilai iterasi maksimum  lebih  besar menghasilkan  tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## Kata Kunci :
Klasifikasi Jenis Kelamin, 2DPCA, SOM

## Abstract
In  this  study,  the  2DPCA  feature  extraction  method  and  SOM  classification  were  used  to  classify  human  sex based on facial images. The trial was conducted on 100 facial images consisting of 50 male facial images and 50 female facial images. The 100 facial image data used were divided into 70 training data and 30 test data. Based on  the  test  results,  the  best  accuracy  obtained  is  86.67%  using  a  start  learning  rate  of  0.6  and  a  maximum iteration  of  10000.  level  of  accuracy,  where  a  larger  maximum  iteration  value  results  in  a  higher  level  of accuracy.

## Keywords :

## Gender Classification, 2DPCA, SOM

## 1. Pendahuluan
Wajah  merupakan  salah  satu  ukuran  fisiologis yang  paling  mudah  dan  sering  digunakan  untuk membedakan  identitas  individu  yang  satu  dengan yang lainnya. Banyak informasi yang bisa diperoleh hanya dengan melihat wajah manusia seperti tentang ekspresi  seseorang,  asal  ras,  umur  dan  juga  jenis kelamin.  Diantara  beberapa task kategorisasi  wajah, klasifikasi  jenis  kelamin  merupakan  informasi  yang paling  penting  secara  biologis[1].  Manusia  secara kodratnya  dapat  dibedakan  melalui  dua  jenis kelamin, yaitu laki-laki dan perempuan[2].
Mengemukakan  dua  konsep  penentuan  jenis kelamin berdasarkan wajah, yaitu informasi konfigural  dan  informasi  tekstural.  Informasi konfigural  merupakan  informasi  yang  berperan penting  dalam  pengolahan  wajah  yang  ditunjukkan berdasarkan bagian-bagian wajah (alis mata, hidung, dagu, dll) [3].
Sedangkan,  informasi  tekstural  merupakan informasi yang mengacu pada sifat-sifat bagian dari wajah,  misalnya:  tekstur,  warna,  dan  ukuran. Informasi tekstural ini sangat cocok pada
penglihatan  komputer  dalam  menentukan  jenis kelamin seseorang berdasarkan wajah.
Meskipun  telah  banyak  dilakukan  penelitian tentang  pengenalan  wajah,  hanya  sedikit  yang melakukan  penelitian  tentang  pengenalan  jenis kelamin menggunakan citra wajah [4].
Kemiripan  antara gender  recognition dengan face  recognition terletak  pada  proses  ekstrasi cirinya.  Namun,  sedikit  berbeda  pada  proses pengklasifikasiannya.
Dua  hal  yang  menjadi  masalah  utama  adalah proses ekstraksi ciri dari sampel data wajah dan juga teknik klasifikasi yang digunakan untuk mengklasifikasikan  jenis  kelamin  berdasarkan  fitur- fitur yang didapat. Dalam penelitian ini ekstraksi ciri dilakukan  dengan  menggunakan  metode Two-
Dimensional Principal Component Analysis (2DPCA). Metode Two-Dimensional Principal
Component Analysis (2DPCA) menggunakan teknik proyeksi citra langsung, matrik citra wajah 2D tidak perlu ditransformasikan kedalam bentuk citra vektor namun  secara  langsung  matrik  kovarian  citranya dapat  dibentuk  langsung  dengan  menggunakan matrik citra aslinya [5]. Fitur-fitur penting data yang
dihasilkan dari proses ekstraksi ciri tersebut nantinya akan digunakan untuk proses klasifikasi.
Self  Organizing  Maps (SOM)  sebagai  metode pengenalan  atau  klasifikasi  termasuk  salah  satu metode Jaringan Syaraf Tiruan. Metode ini termasuk unsupervised  learning ,  yaitu  tidak  ditentukan  hasil luarnya.  Selama  proses  pembelajaran  nilai  bobot disusun  dalam  suatu  range  tertentu  tergantung  pada nilai  input.  Metode  ini  juga  telah  banyak  dilakukan untuk pattern  recognition baik berupa citra maupun data[6].
Membandingkan  metode  2DPCA  dengan 2DLDA  untuk  mengetahui  akurasi  dan  kecepatan proses[7].  menggunakan  metode  2DPCA  untuk ekstraksi citra[8]. SOM beroperasi dalam dua model pelatihan dan testing[9]
Klasifikasi  jenis  kelamin  berdasarkan  citra wajah  merupakan  masalah  yang  cukup  sulit  karena kekompleksan  dari  kondisi  wajah  seperti  posisi gambar,  pencahayaan  dan  ekspresi  gambar  yang berbeda-beda. Untuk itu diperlukan metode ekstraksi ciri yang baik agar hasil pengenalan lebih optimal.
Metode  ekstraksi  ciri  2DPCA  dan  klasifikasi dengan  SOM  akan  digunakan  untuk  menghasilkan pengenalan jenis kelamin yang diharapkan memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Sehingga masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana cara mengembangkan  perangkat  lunak  untuk  melakukan klasifikasi  jenis  kelamin  manusia  berdasarkan  citra wajah  dengan  menggunakan  metode  2DPCA  dan SOM,  dan  bagaimana  tingkat  akurasi  metode 2DPCA  dan  SOM  dalam  mengklasifikasi  jenis kelamin manusia berdasarkan citra wajah.
Penelitian sebelumnya yang pertama yaitu oleh Endra  Budi  Utomo  yang  menerapkan  Pengenalan Wajah  Wanita  Berkerudung  Menggunakan  Metode 2DPCA  dan K-Nearest  Neighbor .  Pada  hasil penelitian  Pengenalan  Wajah  Wanita  Berkerudung Menggunakan  Metode  2DPCA  dan  KNN,  berhasil dilakukan  dengan  model  kerudung  1  dan  untuk model  kerudung  2  lebih  sulit  untuk  dikenali[10]. Penelitian kedua yaitu Self Organizing Maps (SOM) Suatu  Metode  Untuk  Pengenalan  Aksara  Jawa. Penelitian  ini  diusulkan  untuk  mengenali  tulisan aksara  jawa  yang  merupakan  warisan  dari  budaya masyarakat  jawa  kuno  yang  digunakan  untuk menulis dalam pembuatan  kitab-kitab, naskah kuno, tambang-tembang Jawa, prasasti atau surat menyurat.  Presentase  keberhasilan  pengujian  pada penelitian  ini  adalah  73,57  %,  nilai  ini  didapat  dari hasil  pengujian  140  aksara  jawa/ hancaraka [11]. Penelitian  ketiga  yaitu  Implementasi  Metode 2DPCA Untuk Mengidentifikasi Citra Tanda Tangan Miring.  Dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  akurasi  dan  titik  optimal  pengenalan tanda  tangan  miring  menggunakan  metode  2DPCA. Data citra yang digunakan dalam uji coba sebanyak 150 citra tanda tangan yang terdiri dari 10 partisipan. Kemiringan  tanda  tangan  yang  digunakan  adalah 22,5°,  45°  dan  67,5°.  Untuk  mencari  kemiripan tanda  tangan  menggunakan  metode  Euclidean Distance [12]. Penelitian keempat yaitu Comparison
of  PCA  and  2DPCA  Accuracy  with  K-nearest Neighbor Classification in Face Image Recognition. Penelitian  menujukkan  2DPCA  +  KNN  memiliki akurasi  yang  lebih  tinggi  dari  pada  PCA  +  KNN untuk  pengenalan  wajah  dengan  tingkat  akurasi 96.88%  [13].  pengenalan  pola  senyum  dengan menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  2DPCA  dan metode klasifikasi SOM. Berdasarkan hasil penelitian  menyatakan  bahwa  semakin  banyak jumlah  data  pelatihan  yang  digunakan,  jumlah eigenvalue  semakin  sedikit,  learning  rate  semakin kecil menyebabkan hasil rata-rata akurasi pengenalan  pola  senyum  tertinggi[14].  kombinasi metode  PCA+Kohonen  lebih  cepat  dengan  rata-rata 0,5 detik untuk pengujian dibandingkan KPCA+Kohonen  0,6  detik,  namun  untuk  hasil akurasi  kombinasi  KPCA+Kohonen  lebih  akurat dengan  94,76%  rata-  rata  hasil  uji  dibandingkan. PCA+Kohonen  84,90%.  Penerapan  fungsi  kernel pada  PCA  sangat  akurat  digunakan  pada  metode Kohonen  SOM[15],  Berdasarkan  pertimbangan  di atas, maka Penelitian ini akan melakukan klasifikasi jenis  kelamin  manusia  berdasarkan  citra  wajah menggunakan 2DPCA dan SOM.

## 2. Metode Penelitian
Langkah-langkah penelitian yang dilakukan pada Penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Studi  literatur  mengenai  metode  ekstraksi ciri 2DPCA dan klasifikasi SOM.
2. Mengumpulkan  data  citra  wajah  seseorang pada Glasgow  Unfamiliar  Face  Database bisa di akses melalui
( http://www.facevar.com ).
3. Menganalisis kebutuhan fungsional sistem.
4. Development sistem menggunakan Bahasa  pemrograman  java  dan  berbasis dekstop
5. Melakukan  pengujian  terhadap  perangkat lunak  yang  telah  dikembangkan,  dengan menguji tingkat
akurasi terbaik berdasarkan  rate  dan  iteration  dan  uji sistem menggunakan  black box Metode  yang  bekerja  saat  proses  uji  pelatihan data dan pengujian data dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Bentuk Flowchart Perangkat Lunak
Flowchart pada  Gambar  1,  Citra  masukan merupakan  citra  wajah  yang  akan  diklasifikasi. Kemudian  dilakukan  proses  prapengolahan  citra, yaitu  proses grayscale untuk  mendapatkan  hasil ekstraksi  ciri  yang  lebih  baik.  Proses  berikutnya adalah melakukan ekstraksi ciri dengan menggunakan  metode  2DPCA,  fitur-fitur  yang didapatkan  nantinya  akan  digunakan  sebagai  input pada  proses  pelatihan  SOM  untuk  mendapatkan bobot  pemenang  atau best  matching  unit .  Pada proses  pengujian,  data  yang  digunakan  adalah  data yang  tidak  pernah  dilatih  pada  proses  pelatihan. Sama  halnya  dengan  proses  pelatihan,  data  uji  juga mengalami proses prapengolahan citra dan ekstraksi ciri  menggunakan  2DPCA.  Setelah  didapatkan  fitur dari  2DPCA,  selanjutnya  akan  dilakukan  proses klasifikasi. Cara untuk melakukan klasifikasi adalah dengan mencari jarak perbedaan terkecil antara fitur 2DPCA citra uji dan fitur 2DPCA citra latih (dalam hal  ini  sudah  dalam  bentuk  bobot).  Jarak  perbedaan terkecil  inilah  yang  digunakan  sebagai  patokan untuk  menentukan  pemenang  atau  juga  hasil  dari klasifikasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan dalam proses perangkat lunak sebagai berikut:

## 1. Analisis Prapengolahan Citra Grayscale
Dalam proses prapengolahan citra yaitu metode konversi  nilai  intensitas  citra  berwarna  RGB  ( Red , Green ,  dan Blue )  ke  bentuk  citra  keabuan  dengan nilai intensitas sebesar 8 bit (0-255). Proses konversi citra  berwarna  RGB  dengan  ukuran  24bit  (8bit red , 8bit green ,  8bit blue )  ke  citra  keabuan  dapat dilakukan  dengan  melakukan  penjumlahan  terhadap citra RGB dan dibagi dengan nilai 3. Hasil akhir dari proses  tersebut  adalah  citra  keabuan  dengan  ukuran
8 bit (0-255). Dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Konversi Citra Berwarna RGB ke Citra Keabuan
Konversi  citra  warna  ke  citra  keabuan  dapat dirumuskan dengan persamaan (1):
S= R+G+B
3
(1)
2. Analisis  Ekstraksi  Ciri  Two-Dimensional

## Principal Component Analysis (2DPCA)
Metode  ekstraksi  ciri  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  Two-Dimensional  Principal Component  Analysis  (2DPCA).  Metode  ekstraksi ciri  2DPCA  ini  sendiri  merupakan  pengembangan dari metode PCA klasik. Metode 2DPCA menggunakan teknik proyeksi citra langsung, matrik citra  wajah  2D  tidak  perlu  ditransformasikan  ke dalam bentuk citra vektor seperti pada PCA. Matrik kovarian  citranya  secara  langsung  dapat  dibentuk dengan  menggunakan  matrik  citra  aslinya.  Hasil akhir  dari  proses  ekstraksi  ciri  2DPCA  ini  adalah berupa  vektor  ciri.  Tahapan  yang  dilakukan  untuk menghasilkan  vektor  ciri  melalui  metode  2DPCA adalah sebagai berikut:

## 2.1 Analisis Matrik Citra Wajah
Setelah  citra  diubah  ke  bentuk  citra  keabuan, akan  dilakukan  Ekstraksi  Ciri Two-Dimensional Principal  Component  Analysis (2DPCA).  Matrik citra  wajah  2D  tidak  perlu  ditransformasikan  ke dalam bentuk citra vektor seperti pada PCA. Matrik kovarian  citranya  secara  langsung  dapat  dibentuk dengan  menggunakan  matrik  citra  aslinya.  Dimana citra  A j merupakan  matrik  citra  asli  mxn,  A j =  [A 1 , A 2 ,..,A m ], (j = 1, 2,…,M) dengan dimensi citra (210 x  280)  yang  di  proyeksikan  ke  dalam  matrik  2 dimensi dengan persamaan (2):
A j =

## (2)

## 2.2 Analisis Nilai Rata-rata Citra Wajah (Mean)
Proses ektraksi ciri 2DPCA selanjutnya adalah menghitung  nilai  rata-rata  dari  matriks  citra  wajah. Nilai rata-rata diperoleh dengan menjumlahkan nilai piksel masing-masing citra wajah kemudian membagi rata dengan total seluruh data. Menghitung rata-rata  dari  total  matrik  himpunan  dengan persamaan (3):
(3)

## 2.3 Analisis Zero Mean Citra Wajah
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan zero  mean atau citra yang disesuaikan merupakan pengurangan nilai  pada  matriks  citra  wajah  dengan nilai  rata-rata citra wajah yang dijelaskan dalam persamaan (4):
(4)
2.4 Analisis Covariance Matrix Citra Wajah
Hasil  perhitungan zero  mean digunakan  untuk mendapatkan  nilai covariance  matrix .  Proses perhitungan  untuk  memperoleh  nilai covariance matrix dapat  dihasilkan  melalui  seluruh  perkalian antara zero  mean (θ)  dengan  nilai zero  mean yang telah  di- transpose (θ T ).  Hasil  dari  proses  perkalian tersebut  dibagi  dengan  jumlah  piksel  dalam  citra wajah. Hasil akhir diperoleh sebuah matrik kovarian yang didapatkan menggunakan rumus (5):

## (5)

## 2.5 Analisis  Nilai  EigenValue  dan  EigenVector Citra Wajah
Tahap ekstraksi ciri 2DPCA selanjutnya adalah proses  untuk  memperoleh  nilai  eigen  dari  nilai-nilai yang  terdapat  dalam covariance  matrix .  Berikut langkah-langkahnya:
• Nilai eigen yang  diperoleh  tersebut  diurutkan secara  menurun  dari  nilai  yang  terbesar  hingga nilai terkecil dalam bentuk matriks.
• Untuk mendapatkan nilai X yang optimal, maka diambil eigenvector yang  memiliki eigenvalue yang besar. Dalam hal ini nilai X yang diambil adalah  nilai  yang  berada  4  kolom  pertama dikarenakan metode
2DPCA memiliki kecenderungan  untuk  menempatkan  nilai  yang lebih  optimal  ke  sebelah  kiri  atau  pada  kolom- kolom awal.

## 2.6 Analisis Nilai FeatureImage Citra Wajah
Setelah  didapatkan  nilai eigen atau  nilai proyeksi vektor X dari citra maka ekstraksi ciri dari citra A adalah sesuai dengan persamaan (6):
(6)
Hasil  akhir  proses  2DPCA  disebut  dengan FeatureImage yang  nilai  dari  citra  tersebut  akan dilakukan pelatihan dengan SOM.
3. Analisis Self Organizing Maps (SOM)
Proses selanjutnya pada Gambar 1, yaitu proses Pelatihan Self  Organizing  Maps (SOM)  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  pola  citra  dari hasil ekstraksi fitur dengan metode 2DPCA. Berikut langkah-langkah algoritma SOM:
1) Inisialisasi  data  input  dari  hasil  ekstraksi ciri,  menentukan  nilai start  learning  rate dan  iterasi  maksimum.  Nilai start  learning rate dan iterasi maksimum didapat berdasarkan masukan dari user dikarenakan tidak  ada  aturan  yang  mutlak  dalam penentuan  nilai start  learning  rate dan iterasi  maksimum  pada  algoritma  SOM. Nilai start  learning  rate yang  kecil  akan menghasilkan  perubahan  yang  tidak  terlalu signifikan  terhadap  bobot  saat  di- update . Sedangkan  jika  nilai start  learning  rate yang  diberikan  cukup  besar  tetapi  tidak diikuti dengan nilai iterasi maksimum yang besar  juga  maka  hal  ini  menjadi  tidak efektif.  Sehingga  penentuan  nilai start learning  rate dan  iterasi  maksimum  ini harus disesuaikan dengan baik.
2) Inisialisasi  bobot  awal,  menentukan  bobot awal  secara  random  dengan  nilai  antara  0 sampai dengan 1. Bobot awal dibangkitkan sebanyak  dimensi  yang  sama  dari  hasil matriks ekstraksi ciri.
3) Input  data,  yaitu  atribut  data  training  yang mempengaruhi  perubahan  bobot  pada  saat proses komputasi training data.
4) Perhitungan  jarak  terdekat  menggunakan metode Euclidean  Distance ,  yaitu  antara data  input  (vektor)  dengan  bobot  dan  node yang memiliki  jarak  minimum  antara  input data  dengan  node  bobot  dideklarasikan sebagai pemenang. Pencarian jarak terdekat dapat  diekspresikan  secara  matematis dalam persamaan (7):
(7)
5) Melakukan update bobot. Node bobot pemenang selanjutnya akan di- update dengan persamaan (8):
(8)
6) Perhitungan update learning rate dengan pengurangan geometris (9):
(9)
7) Jika proses komputasi selesai, simpan bobot hasil komputasi sebagai referensi yang digunakan untuk klasifikasi.

## 4. Analisis Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan yang  secara  mutlak  harus  dimiliki  oleh  perangkat lunak.
1. Perangkat  lunak  mampu  melakukan  proses pelatihan data citra wajah.
2. Perangkat  lunak  mampu  melakukan  proses prapengolahan citra wajah yang terdiri atas proses grayscale .
3. Perangkat  lunak  mampu  melakukan  proses ekstraksi  ciri  citra  wajah  menggunakan
metode Two-Dimensional
Principal
Component Analysis (2DPCA).
4. Perangkat lunak mampu melakukan klasifikasi citra wajah menggunakan metode Self Organizing Maps (SOM).
5. Perancangan Perangkat Lunak Rancangan antarmuka perangkat lunak memiliki 3 kelas antarmuka yaitu kelas FormMain, FormTraining dan FormTesting. Pada kelas FormMain  memiliki  2  tombol  untuk  menjalankan fitur  perangkat  lunak,  yaitu  Training  dan  Testing. Pada  kelas  FormTraining  memiliki  3  tombol  untuk menjalankan  fitur  perangkat  lunak,  yaitu Load Images , Training dan  Simpan  Bobot.  Pada  kelas FormTesting  memiliki  2  tombol  untuk  menjalankan fitur  perangkat  lunak,  yaitu Load  Images dan Classification .
6. Antar Muka Perangkat Lunak
Antarmuka dilakukan berdasarkan model perancangan  antarmuka  yang  dilakukan  pada  tahap pengembangan  perangkat  lunak  sebelumnya.  Dapat dilihat pada Gambar 3, Gambar 4, dan Gambar 5.
Gambar 3. Antarmuka FormMain
Gambar 4. Antarmuka FormTraining
Gambar 5. Antarmuka FormTesting

## 7. Pengujian Perangkat Lunak
Pengujian perangkat lunak terbagi menjadi 3 bagian yaitu: 7.1 Pengujian Training Data Pengujian pada perangkat lunak ini menggunakan  metode  pengujian black  box. untuk mengetahui fungsi-fungsi bekerja dengan baik dalam arti input dan output tepat,  pengintegrasian  dari eksternal  data  berjalan  dengan  baik.  Pengujian  ini dinyatakan berhasil jika fungsi-fungsi yang ada pada perangkat lunak sesuai dengan apa yang di harapkan pengujian di. Dapat di lihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
TABEL 1 HASIL PENGUJIAN TRAINING DATA No. Identifikasi Pengujian Tingkat Pengujian 1. U-1-101 Memuat file citra  wajah berformat .jpg atau .jpeg Diterima 2. U-1-102 User batal  memilih file citra wajah Diterima 3. U-1-103 User memilih  ‘Simpan Bobot’  sebeleum  proses training selesai Diterima 4. U-1-104 Melakukan pelatihan terhadap  himpunan  data latih citra wajah Diterima 5. U-1-105 Menyimpan pengetahuan  bobot  hasil dari pelatihan Diterima TABEL 2 HASIL PENGUJIAN KLASIFIKASI
No. Identifikasi Pengujian Tingkat Pengujian 1. U-2-101 Memuat file citra wajah berformat .jpg atau .jpeg Diterima 2. U-2-102 User batal memilih file citra wajah Diterima 3. U-2-103 Melakukan proses klasifikasi Diterima 4. U-2-104 User memilih salah  satu data uji Diterima

## 7.2 Hasil Pengujian Black Box
Terbagi menjadi 2 bagian dalam pengujian black box yaitu:
1. Pengujian Melakukan Pelatihan Data

## Gambar 6. Pengujian Pelatihan Data
Pada  gambar  6  menunjukkan  hasil  pengujian black box pada aplikasi terhadap pelatihan data latih

## 2. Pengujian Melakukan Klasifikasi

## Gambar 7. Pengujian Klasifikasi
Pada  gambar  7  menunjukkan  hasil  pengujian black  box  pada  aplikasi  terhadap    data  testing untuk diklasifikasi.

## 7.3 Hasil Pengujian Akurasi Perangkat Lunak
Hasil  pengujian  perangkat  lunak  berupa persentase  tingkat  akurasi  klasifikasi  citra  wajah yang  dikelompokkan  dengan  benar.  Pengujian dilakukan  terhadap  100  data  citra  wajah  dengan rincian 50 data citra wajah laki-laki dan 50 data citra wajah  perempuan.  Seratus  data  citra  wajah  dibagi atas 70 data latih dan 30 data uji. Dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.
TABEL 3 HASIL PENGUJIAN AKURASI PERANKAT LUNAK No. Start Learning Rate Iterasi Maksimum Akurasi 1. 1000 70.00%
No. Start Learning Rate Iterasi Maksimum Akurasi 2. 0.5 2000 80.00% 3. 5000 80.00% 4. 10000 83.33% 5. 0.6 1000 76.67% 6. 2000 76.67% 7. 5000 83.33% 8. 10000 86.67% 9. 0.7 1000 70.00% 10. 2000 76.67% 11. 5000 83.33% 12. 10000 83.33%

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa metode Two-Dimensional  Principal  Component Analysis (2DPCA)  dan Self  Organizing  Maps (SOM)  berhasil  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi jenis kelamin seseorang berdasarkan citra wajah.
Hasil  tingkat  akurasi  klasifikasi  jenis  kelamin seseorang  berdasarkan  citra  wajah  yang  tertinggi ditunjukkan  dari  hasil  pengujian  dengan  start learning  rate  0,6  dan  iterasi  maksimum  10000 dengan tingkat akurasi sebesar 86,67%.

## Daftar Pustaka
[1] P. Choirina and R. A. Asmara, ‘Deteksi Jenis Kelamin Berdasarkan  Citra  Wajah  Jarak    Jauh  Dengan  Metode Haar  Cascade  Classifier’, J.  Inform.  Polinema ,  vol.  2,
no. 4, p. 164, 2016, doi: 10.33795/jip.v2i4.77.
[2] S.  Haseltine,  ‘The  Perception  of  Gender  in  Human
Faces’, Gustavus.Edu , [Online]. Available: https://gustavus.edu/psychology/documents/Haseltine_ S.pdf.
[3] J.  Y.  Baudouin  and  G.  W.  Humphreys,  ‘Configural information  in  gender  categorisation’, Perception ,  vol.
35, no. 4, pp. 531–540, 2006, doi: 10.1068/p3403.
[4] O.  Ozbudak,  M.  Tukel,  and  S.  Seker,  ‘Fast  gender classification’, 2010  IEEE  Int.  Conf.  Comput.  Intell. Comput. Res. ICCIC 2010 , no. December, pp. 413–417, 2010, doi: 10.1109/ICCIC.2010.5705804.
[5] Yang et al. , ‘Two- Dimensional PCA: A New Approach
to Appearance-Based Face Representation
Recognition’, in IEEE Transactions on Pattern Analysis and  Machine  Intelligence ,  2004,  vol.  26,  no.  1,  pp.  26 (1), 131-137.
[6] Y. C. Liu, C. Wu, and M. Liu, ‘Research of fast SOM clustering for text information’, Expert Syst. Appl. , vol. 38, no. 8, pp. 9325–9333, 2011, doi: 10.1016/j.eswa.2011.01.126.
[7] D.  P.  Pamungkas,  E.  Utami,  and  A.  Amborowati,
‘Komparasi  Pengenalan  Citra  Tanda  Tangan  dengan Metode  2D-PCA  dan 2D-LDA’, Citec  J. , vol.  2, no. 4, pp. 341–354, 2015.
[8] D.  P.  Pamungkas  and  F.  R.  Hariri,  ‘Pengenalan  Citra
Tanda  Tangan  Menggunakan  Metode  2D-LDA  dan Euclidean Distance’, Creat.  Inf.  Technol.  J. , vol. 3, no. 4, pp. 269–279, 2017, doi: 10.24076/citec.v3i4.83.
[9] S. Roy and S. K. Bandyopadhyay, ‘Gender recognition using  Self  Organizing  Map  (SOM)  -an  unsupervised ANN  approach’, Int.  J.  Emerg.  Res.  Manag. &Technology , vol. 9359, no. 38, pp. 2278–9359, 2014.
[10] E. B. Utomo, ‘Pengenalan Wajah Wanita Berkerudung
Menggunakan Metode 2DPCA dan K-Nearest
Neighbor’, pp. 1–7, 2014.
[11] Hidayat, Akik., and R. dan Shofa, N., ‘Self Organizing Maps  (SOM)  Suatu  Metode  Pengenalan  Aksara  Jawa’, J. Siliwangi , vol. 2, no. 1, pp. 64–70, 2016.
[12] D.  P.  P.  Didik  Tri  Setiawan,  ‘Mengidentifikasi  Citra Tanda Tangan’, in Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri , 2017, pp. 465–470.
[13] S. Sutarti, A. T. Putra, and E. Sugiharti, ‘Comparison of PCA  and  2DPCA  Accuracy  with  K-Nearest  Neighbor Classification  in  Face  Image  Recognition’, Sci.  J. Informatics ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  64–72,  2019,  doi: 10.15294/sji.v6i1.18553.
[14] R.  T.  Wahyuningrum  and  F.  Damayanti,  ‘[17]Studi Perbandingan Pengenalan Citra Senyuman Berdasarkan Aesthetic Dentistry Menggunakan Metode 2D-Pca Dan
Metode  2D-Lda’, Issn  0216  -  0544 ,  vol.  5,  no.  4,  pp. 212–222, 2010.
[15] M.  Harahap,  A.  M.  Husein,  and  A.  D.  Program, ‘SIGNATURE  IDENTIFICATION  BASED  ON  SOM Kohonen  WITH  PRINCIPAL  COMPONENT’,  in Seminar  Nasional  Aptikom  (SEMNASTIKOM) ,  2017, no. 3 November, pp. 0–5.