## Penentuan Kadar Minyak dan Kekasaran Kulit Wajah dari Citra Mikroskop Digital
Victor Phoa Jurusan Teknologi Informasi
Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia victor@polije.ac.id
Robiatul Adawiyah Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia robiatuladawiyah828@yahoo.com
Abstract—Facial  skin  is  one  of  the  most  common  areas  of concern.  An  important  factor  in  determining  skincare  is  by knowing  the  skin  characteristics  of  the  individual.  One important  characteristic  is  knowing  the  level  of  oil  and  the level  of  roughness  on  facial  skin.  In  this  research,  the determination  of roughness  and  oil level is  done  by  processing a  portable  digital  microscope's  image  adjusted  to  the  touch test.  The  method  used  involves  the  Reflection  Filter  and Frequency  Filter.  The  results  of  the  average  match  from  the determination  of  roughness  and  oil  level  based  on  the  overall image  have  quite  high  results.  However,  it  was  found  that  the level  of  compatibility  in  the  female  test  samples  was  much higher  than  the  male  test  samples.  The  validation  and comparison  of  the  values  of  smoothness  and  entropy  give results that are directly proportional but have a higher level of sensitivity  and  significance  in  distinguishing  the  level  of roughness.
Keywords—image;  face  skin;  oil  level;  skin  roughness; frequency filter
Abstrak—  Kulit  wajah  merupakan  salah  satu  bagian  yang umum  menjadi  perhatian  utama.  Faktor  penting  dalam menentukan  perawatan  kulit  adalah  dengan  mengetahui karakteristik  kulit  dari  individu.  Salah  satu  karakteristik penting  yakni  dengan  mengetahui  kadar  minyak  dan  tingkat kekasaran  pada  kulit  wajah.  Dalam  penelitian,  dilakukan penentuan  kekasaran  dan  kadar  minyak  melalui  pengolahan citra  mikroskop  digital  portabel  yang  disesuaikan  dengan  uji rabaan.  Metode  yang  digunakan  melibatkan  Filter  Pantulan dan  Filter  Frekuensi.  Hasil  kecocokan  rata-rata  dari penentuan kekasaran dan kadar minyak berdasar citra secara keseluruhan  memiliki hasil  yang cukup  tinggi.  Namun tingkat kecocokan  pada  sampel  uji  perempuan  ternyata  jauh  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  sampel  uji  laki-laki.  Adapun validasi  dan  perbandingan  terhadap  nilai  smoothness  dan entropi  memberikan  hasil  yang  berbanding  lurus  namun memiliki  tingkat  kepekaan  dan  signifikansi  yang  lebih  tinggi dalam membedakan tingkat kekasaran.
Keywords—citra;  kulit  wajah;  kadar  minyak;  kekasaran kulit; filter frekuensi;

## PENDAHULUAN
Kulit  merupakan  lapisan  tubuh  terluar  yang  menjadi pelindung  bagian-bagian  tubuh  bagian  dalam  [1].  Pada wajah,  perawatan  dan  kesehatan  kulit  merupakan  salah satu  bagian  penting  untuk  membangun  kepercayaan  diri karena  seringkali  wajah  yang  selalu  menjadi  perhatian utama  [2].  Karakteristik  kulit  pada  wajah  diantaranya adalah  kadar  minyak  dan  kekasaran.  Kulit  berminyak merupakan  kulit  yang  memiliki  kandungan  minyak  atau
sebum  yang  tinggi  [3]  [4].  Kulit  berminyak  disebabkan oleh  sekresi  kelenjar  sebasea  yang  berlebihan.    Ciri  kulit berminyak yakni memiliki lapisan kulit wajah yang cukup tebal,  kelihatan  basah,  mengkilap,  memiliki  pori-pori besar,  dan  mudah  berjerawat  [5].  Sedangkan  kulit  kasar disebabkan  karena  kemunduran  fungsi  produksi  kelenjar lemak  kulit  yang  berkaitan  dengan  penurunan  kadar hormon.  Penentuan  kekasaran  dan  kadar  minyak  pada wajah  akan  sangat  bermanfaat  dalam  menentukan  ragam perawatan  atau  kosmetik  yang  cocok  digunakan  oleh individu sesuai dengan karakteristik kulitnya [6] [7].
Dari  manfaat  yang  dapat  diperoleh  dari  penentuan karakteristik  dan  jenis  kulit  wajah,  penyusun  kemudian membangun  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan kekasaran dan kadar minyak pada kulit wajah secara  praktis.  Citra  diperoleh  dari  cuplikan  Mikroskop Digital USB yang ekonomis dan sangat mudah didapatkan di  pasaran.  Penggunaan  Mikroskop  digital  USB  sendiri masih  minim  digunakan  dalam  penelitian  mengenai ekstraksi  ciri  citra  kulit.  Adapun  mikroskop  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  sensor CMOS.  Mikroskop  didukung  dengan  sumber  cahaya internal dari 8 buah LED, koreksi pencahayaan otomatis, dan  memiliki  tombol  untuk  mengambil  gambar  seperti yang  ditunjukkan  pada  Fig.  1.  Ukuran  citra  yang digunakan  sebagai  cuplikan  beresolusi  640x480  (0,3 megapiksel)  dengan  jarak  fokus  antara  15-40  milimeter. Pengambilan citra dilakukan dengan meletakkan mikroskop  pada  kulit  wajah  lalu  memfokuskan  terlebih dahulu  mikroskop  sampai  permukaan  dan  tekstur  kulit terlihat dengan jelas.
Fig. 1. Mikroskop digital yang terhubung dengan aplikasi penentuan kadar minyak dan kekasaran kulit pada sebuah tablet.
Metode  yang  dipakai  untuk  memperoleh  tingkatan kadar  minyak  dan  kekasaran  meliputi  proses-proses preprosesing, filter frekuensi,  dan filter  pantulan  minyak. Filter frekuensi yang digunakan untuk memperoleh indeks kekasaran  yakni  dengan  memanfaatkan forward dan backward Fast  Fourier  Transformation .  Filter  pantulan minyak yang digunakan untuk memperoleh kadar minyak memanfaatkan  filter  warna  pada  model  warna  HSV. Penentuan skala kadar minyak dan skala indeks kekasaran kulit ditentukan berdasarkan segmen dan rentang asosiasi acuan  yang  didasarkan  dari  hasil  analisa  234  citra  acuan terhadap  uji  rabaan.  Citra  yang  diambil  terdiri  dari beragam jenis kulit individu yang berusia pada kisaran 17- 21  tahun dengan  pembagian  gender  1:1.  Hasil penentuan kemudian  diujicobakan  terhadap  240  citra  uji  untuk melihat kecocokan terhadap uji rabaan.
Adapun referensi dari penelitian terdahulu dari Bae et al hanya  membandingkan  melalui  perkiraan  visual  tanpa melibatkan  adanya  uji  rabaan  [8].  Pada  penelitian  ini nantinya  juga  dilakukan  proses  validasi  dan  perbandingan parameter  kekasaran  terhadap smoothness dan  entropi  dari ekstraksi  ciri  citra  kulit.  Perbandingan  ini  untuk  melihat perbedaan  dan  performa  dari  metode  yang  diusulkan  dalam penelitian ini.
FILTER FREKUENSI DAN INDEKS KEKASARAN

## KULIT
Untuk  memperoleh  ekstraksi  ciri  yang  dapat  digunakan sebagain  acuan  dalam  penentuan  tingkatan  kekasaran, terdapat  beberapa  langkah  dalam  pengolahan  citra  kulit untuk mendapatkan ciri berupa indeks kekasaran kulit seperti diperlihatkan  pada  Fig.  2.  Sebagai  pemrosesan  awal,  citra dari mikroskop  yang  awalnya memiliki  rasio 4:3  (640x480) dilakukan cropping untuk  mendapatkan  citra  dengan  rasio 1:1 (480x480). Langkah berikutnya adalah mengubah ukuran citra  menjadi  ukuran  2 n ( power  of  two ).  Ukuran  citra  disini menjadi 256x256 piksel dengan pola interpolasi Bicubic [9]. Setelah citra diubah ukurannya, selanjutnya citra yang masih memiliki  komponen  warna  tersebut  dikonversi  menjadi grayscale .
Langkah  berikutnya  sebelum  dapat  mengekstraksi  ciri kekasaran dari citra grayscale kulit yang berukuran 256x256 dengan menggunakan filter frekuensi seperti detail alur yang ditunjukkan pada Fig. 3. Filter frekuensi disini memanfaatkan forward fast Fourier transformation dari citra grayscale kulit  menjadi  citra  kompleks  yang  kemudian difilter  dengan  mengambil  besaran  pada  rentang  frekuensi antara  4  sampai  dengan  40.  Dari  citra  kompleks  hasil  filter kemudian  dilakukan backward  fast  Fourier  transformation untuk mendapatkan citra terfilter frekuensi [10].
Untuk  mendapatkan  ekstraksi  ciri,  langkah  terakhir adalah menghitung indeks kekasaran k dengan menggunakan (1).  Input  citra  yang  digunakan  adalah  citra  hasil backward FFT , w merupakan  panjang  citra, h adalah  lebar  citra  ,  dan I(w -1 , h -1 ) merupakan integral citra atau summasi intensitas piksel-piksel pada citra.
h w h w I k . ) 1 , 1 ( 400 − − = (1)
Fig.  2.  Alur  proses  untuk  memperoleh  ekstraksi  ciri  berupa  indeks kekasaran dari citra kulit.
Fig. 3. Detail alur proses filter frekuensi pada citra kulit.

## FILTER MINYAK DAN AREA MINYAK PADA KULIT
Penentuan area berminyak pada kulit disini menggunakan bantuan  konversi  citra  ke  HSV  24-bit  (8H-8S-8V).  Alur prosesnya  seperti  pada  Fig.  4.  Dari  konversi  citra  HSV  ini kemudian  diterapkan  filter  minyak  dengan  menggunakan asumsi  bahwa  bagian  yang  berminyak  cenderung  akan memantulkan  cahaya  dari  sumber  cahaya  kamera.  Karena sumber  cahaya  pada  mikroskop  berwarna  putih  maka digunakan filter dengan persyaratan rentang 0 ≤ H ≤  6 atau 220 ≤ H ≤ 255, 0 ≤ S ≤ 32, dan 127 ≤ V ≤ 255. Hanya bagian piksesl-piksel yang memenuhi syarat tersebut yang kemudian dilewatkan sebagai citra terfilter.
Fig. 4. Alur proses untuk memperoleh ekstraksi ciri berupa persentase area berminyak pada kulit.
Citra Kulit Konversi HSV Filter Minyak Jumlah Piksel Area Berminyak & Persentasenya Grayscale 256
x 256
Forward FFT Filter Frekuensi Backward FFT Citra Kulit Crop 1:1 Resize (256x256) Grayscale Filter Frekuensi Populasi Piksel & Indeks Kekasaran
Citra area berminyak yang telah didapatkan melalui filter kemudian  ditentukan  nilai V pc sebagai  jumlah  piksel  yang memiliki  nilai V bukan  0  pada  citra  hasil  filter.  Sedangkan persentase area berminyaknya ( V pp )  diperoleh menggunakan (2).  Dari  persentase  area  berminyak  ini  kemudian  diproses dengan pemetaan untuk mendapatkan skala kadar minyak.
100 . . h w V V pc pp =
(2)

## PENENTUAN SKALA KADAR MINYAK DAN SKALA KEKASARAN KULIT WAJAH
Setelah  indeks  kekasaran  dan  persentase  kadar  minyak pada  wajah  telah  ditentukan,  maka  harus  diskalakan  lagi berdasarkan data sampel awal yang berjumlah 240 data citra kulit dari individu pria dan wanita. Pengambilan sampel pada wajah  dilakukan  pada  12  titik  seperti  pada  Fig.  5.  Adapun contoh sampel citra dapat dilihat pada Fig. 6.
Fig. 5. Area titik pada wajah untuk pengambilan sampel citra kulit.
(a) (b) (c) (d)
Fig. 6. Contoh sampel citra kulit wajah individu wanita yang diambil melalui mikroskop digital. (a) dahi titik A, (b) hidung titik E,(c)  pipi kiri titik I, (d) pipi kanan titik L.
Dari  data  sampel  yang  diperoleh,  kemudian  dicocokkan dengan  uji  rabaan  untuk  digunakan  dalam  penentuan  skala
yang  berbanding  lurus  dengan  kekasaran  dan  kadar minyaknya.  Penentuan  skala  kekasaran  dan  kadar  minyak ditentukan  melalui  penyampelan  nilai  tertinggi  dari  indeks kekasaran  dan  persentase  area  berminyak  dengan  nilai tertinggi  berada  pada  skala  10.  Dari  analisa  nilai  indeks kekasaran  dan  persentase  kadar  minyak  tertinggi  dari  citra sampel  yang  telah  dilakukan  akhirnya  dapat  ditentukan pemetaan  untuk  skala  kekasaran  sebagai C s dari  (3),  dan skala kadar minyak O s diperoleh melalui (4).
      =       = 5 , 31 10 _ 10 k k Maximum k C s
(3)
      =         = 5 , 8 10 _ 10 pp pp pp s V V Maximum V O (4)
Penentuan  kategori  kekasaran  dan  kadar  minyak kemudian  diperoleh  melalui  asosiasi  atas  pertimbangan statistik  terhadap  uji  raba  dan  skalanya.  Dari  hasil pengolahan  citra  uji  diperoleh  sesuai  Table  I  dan  Table  II. Dari  syarat  asosiasi  yang  telah  ditentukan,  kemudian dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  citra  uji  dari individu-individu yang berbeda dengan perbandingan gender 1:1.
TABLE I.
S TATISTIK DAN A SOSIASI K EKASARAN PADA K ULIT W AJAH
Rabaan Statistik Syarat Asosiasi Kekasaran ( A c ) C s Kemunculan Tidak Kasar
0 0 C s = 0 Sedikit Kasar 2 1 0 < C s ≤ 6 3 49 4 75 5 53 6 33 7 2 8 2 Cukup Kasar 5 1 6 < C s ≤ 8 6 3 7 7 8 3 Kasar 6 1 8 < C s ≤ 10 7 1 9 1 10 2 TABLE II. S TATISTIK DAN A SOSIASI K ADAR M INYAK PADA K ULIT W AJAH
Rabaan Statistik Syarat Asosiasi Kadar
Minyak ( A o ) O s Kemunculan Tidak Berminyak
0 0 0 ≤ O s < 1 Sedikit Berminyak 1 130 0 < O s ≤ 2 2 48 3 9 5 1 Cukup Berminyak 2 13 2 < O s ≤ 4 3 8 4 9 5 1 Berminyak 5 11 4 < O s ≤ 6
6 1 8
1 Sangat Berminyak 8 1
6 < O s ≤ 10
10 2

## HASIL UJI DAN PEMBAHASAN
Pengujian  kategorisasi  dilakukan  menggunakan  citra kulit  wajah  dengan    total  240  citra  dari  total  10  individu. Kisaran  umur  yang  digunakan  pada  pengujian  ini  sama dengan kisaran umur pada data sampel, yakni individu yang memiliki rentang usia diantara 19-21 tahun. Beberapa sampel dari citra uji yang dipakai dapat dilihat pada Fig. 7. Adapaun hasil pengujian yang diperoleh tercatatkan pada Table III dan Table IV.
Dahi Dahi Dahi Hidung Hidung Pipi Kiri Pipi Kiri Pipi Kanan
Pipi Kanan
Fig. 7. Beberapa citra kulit wajah yang digunakan dalam pengujian.
Dari  hasil  yang  didapatkan,  dapat  dilihat  bahwa  tingkat kecocokan  penentuan  kategori kekasaran  dan  kadar minyak ternyata lebih tinggi pada sampel wajah kulit dengan gender perempuan.  Rerata  kecocokan  penentuan  kekasaran  pada laki-laki  adalah 78,33%  sedangkan  pada  perempuan berada pada  93,33%.  Untuk  kecocokan  penentuan  kadar  minyak pada  laki-laki  memiliki  rerata  76,67%  sedangkan  pada perempuan  berada  pada  90%.  Rerata  keseluruhan  secara umum  untuk  kecocokan  penentuan  kekasaran  adalah
85,83%,  sedangkan  untuk  kecocokan  penentuan  kadar minyak adalah 83,33%.
TABLE III. S TATISTIK P ENGUJIAN PADA P ENENTUAN K EKASARAN K ULIT W AJAH Individu Penentuan Kekasaaran ( A c ) yang Sesuai Penentuan Kekasaaran ( A c ) yang Tidak Sesuai Kecocokan Penentuan Kekasaran L1 8 4 66,7% L2 10 2 83,3% L3 8 4 66,7% L4 11 1 91,7% L5 10 2 83,3% P1 11 1 91,7% P2 11 1 91,7% P3 10 2 83,3% P4 12 0 100% P5 12 0 100% Jumlah 103 17 Rerata 85,83% Keterangan: L = Laki-laki, P = Perempuan
TABLE IV. S TATISTIK P ENGUJIAN PADA P ENENTUAN K ADAR M INYAK K ULIT W AJAH
Individu Penentuan Kadar Minyak ( A o ) yang Sesuai Penentuan Kadar
Minyak ( A o ) yang Tidak Sesuai
Kecocokan Penentuan Kadar Minyak L1 10 2 83,3% L2 10 2 83,3% L3 8 4 66,7% L4 10 2 83,3% L5 8 4 66,7% P1 10 2 83,3% P2 12 0 100% P3 8 4 66,7% P4 12 0 100% P5 12 0 100% Jumlah 100 20 Rerata 83,33%
Keterangan: L = Laki-laki, P = Perempuan
Perbandingan  penentuan  tingkat  kekasaran  kulit  pada penelitian  ini  dengan  metode  dari  Bae et  al dapat  dilihat pada    Table  V.  Pada  perbandingan  dapat  dilihat  bahwa penentuan  indeks  kekasaran  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  valid  dan  berbanding  lurus  terhadap tingkatan  kekasaran  kulit.  Adapun  output  indeks  kekasaran dalam  penelitian  ini  memiliki  performa  kepekaan  dan signifikansi  yang  jauh  lebih  kuat  dalam  mendeteksi perbedaan  kekasaran  jika  dibandingkankan  dengan  nilai parameter smoothness dan entropi yang digunakan oleh Bae et al .
TABLE V. P ERBANDINGAN S MOOTHNESS , E NTROPI , DAN I NDEKS K EKASARAN Citra input Penelitian Bae et al (2016) Indeks Kekasaran
( k ) Smoothness Entropi Rank 0,7512 2,3174 1 2,2697 0,8507 2,6272 2 2,8807 0,9428 3,0141 3 5,4319 0,9664 3,4478 4 7,5051 0,9827 3,9937 5 15,9946

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penentuan  kadar  minyak  dan  kekasaran  kulit  wajah  dari citra  mikroskop  digital  portabel  menggunakan  metode  yang telah  dibuat  memiliki  tingkat  kecocokan  yang  cukup  tinggi. Adapun  validasi  perbandingan  indeks  kekasaran  terhadap nilai  parameter smoothnes dan  entropi  memberikan  hasil yang  berbanding lurus namun  lebih berperforma.  Penentuan indeks  kekasaran  yang  dikembangkan  lebih  peka  dan signifikan  dalam  mendeteksi  tingkat  kekasaran  kulit  dari citra digital.
Dalam pengujian, model asosiasi umum  yang  digunakan tanpa  melibatkan  adanya  segmentasi  gender  ini  ternyata menghasilkan  kecocokan  yang  lebih  tinggi  pada  sampel  uji perempuan  dibandingkan  dengan  sampel  uji  laki-laki. Gender ternyata dapat memberikan pengaruh atau perbedaan terhadap  karakteristik  wajah  dan  teksturnya.  Karena  adanya perbedaan gender yang dapat mempengaruhi hasil pengujian pada model asosiasi berbasis  non-gender, maka kedepannya dapat  dikembangkan  metode  asosiasi  penentuan  kekasaran dan  kadar  minyak  dengan  menggunakan  asosiasi  berbasis
gender.  Dengan  demikian,  kedepannya  diharapkan  tingkat kecocokan kategorisasinya dapat menjadi lebih baik.

## PENGHARGAAN
Penyusun  mengucapkan  terimakasih  kepada  segenap rekan-rekan  dan  civitas  di  Jurusan  Teknologi  Informasi Politeknik  Negeri  Jember  atas  dukungan  dan  kerjasamanya baik  dari  awal  proses  hingga  dapat  terselesaikannya penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Hertl,  M.  (2020).  Introduction  to  the  Skin  and  Dermatology,  Braun- Falco´s Dermatology, Springer.
[2] Khuong,  M.N.,  and  Duyen,  T.M.  (2016).  Personal  Factor  Affecting Consumer  Purchase  Decision  towards  Men  Skin  Care  Products  –  A Study in Ho Chi Minh City, Vietnam, International Journal of Trade, Economics and Finance, vol. 7, no. 2, pp. 44-50.
[3] Kittigul, N. (2017). Automatic Acne Detection and Quantification for Medical Treatmend Through Image Processing.Sirindhron
International Insititute of Technology Thammasat University.
[4] Abdallah,  M.A.R.,  Zuelfakkar,  N.M.,  and  Elbana,  R.H.  (2017). Comparative  Study  of  Male  and  Female  Sebum  Production,  The Egyptian Journal of Hospital Medicine, vol. 69, pp. 1847-1879.
[5] Indriyani,  dan  Sudarma,  I.M.  (2020).  Classification  of  Facial  Skin Type  Using  Discrete  Wavelet  Transform,  Contract,  Local  Binary Pattern  and  Support  Vector  Machine,  Journal  of  Theoretical  and Applied Information Technology, vol. 98, no. 5, pp. 768-779.
[6] Briliani,  R.A.,  Safitri,  D.,  dan  Sudarno.  (2016).  Analisis Kecenderungan Pemilihan Kosmetik  Wanita di Kalangan Mahasiswi Jurusan  Statistika  Universitas  Diponegoro  Menggunakan  Biplot Komponen Utama, Jurnal Gaussian, 4(3), 545-551.
[7] Kohli, I.,  Kastner, S., Thomas,  M.,  Nahhas, A.F., Braunberger, T.L., Mohammad,  T.F.,  Nicholson,  C.L.,  Canfield,  D.,  Kollias,  N.,  Lim, H.W.,  Hamzavi,  I.H.,  Patwardhan,  S.V.  (2020).  Quantitative measurement  of  skin  surface  oiliness  and  shine  using  differential polarized  images,  Archives  of  Dermatological  Research,  Springer Nature.
[8] Bae, J.S., Jeon, J.H.., Lee, J.Y., and Kim, J.O. (2016). Skin Condition Estimation  Using  Mobile  Handheld  Camera,  ETRI  Journal,  vol.  38, no. 4, pp. 776-786.
[9] Michalak, H., and Okarma, K. (2019). Fast Binarization of Unevenly Illuminated  Document  Images  Based  on  Background  Estimation  for Optical  Character  Recognition  Purposes,  Journal  of  Universal Computer Science, 25(6).
[10] Russo,  G.  (2017).  Handbook  of  X-ray  Imaging:  Physics  and Technology, CRC Press.