## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568

## Perbandingan Algoritma Fisherface dan Algoritma Local Binary Pattern Untuk Pengenalan Wajah

## Nurul Amalia
Fakultas, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: nurul01amalia@gmail.com
Abstrak− Sistem  pengenalan  wajah  merupakan  sistem  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  citra  wajah,  yang  difungsikan  untuk memberikan keakuratan pada sebuah sistem yang digunakan untuk kontrol akses bagi fasilitas yang membutuhkan sistem keamanan tersebut. Namun tidak jarang ditemukan masalah dalam proses pengenalan wajah, seperti kesulitan sistem untuk mengenali wajah jika ditemukan data training yang mirip antara satu dengan yang lain. Selain itu adanya kesulitan dalam proses pengenalan wajah dikarnakan kurangnya jumlah citra dan atau pose citra data training yang mengakibatkan sistem tidak optimal dalam mengenali wajah. Beberapa metode diajukan untuk menciptakan sistem pengenalan wajah yang handal, seperti Fisherface dan Local Binary Pattern. Kelebihan menggunakan metode Fisherface adalah saat waktu pemrosesan hanya memakan waktu yang relatif cepat. Ini disebabkan karena proses fisherfaces menggunakan proses berupa matriks. Selain metode fisherface, metode Local Binary Pattern juga digunakan dalam sistem pengenalan wajah. Metode ini juga dikenal cukup mudah dan efisien dalam penerapannya untuk mendapatkan karakteristik citra wajah. Dengan kelebihan dan kekurangan yang dimiliki masing-masing metode di atas, maka penulis akan melakukan uji perbandingan antara kedua  metode  tersebut  untuk  mengukur  tingkat  keakurasian  dari  masing-masing  metode.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  dua algoritma yaitu algoritma Fisherface dan algoritma Local Binary Pattern. Dimana algoritma Fisherface merupakan turunan dari FLD yang dikombinasikan dengan (PCA). PCA bertugas mereduksi data masukan agar mempermudah dan mempercepat proses dan FLD bertugas  untuk  menghasilkan  matriks  sebaran  untuk  memudahkan  klasifikasi  dan  pengenalan.  Selain  metode  fisherface,  algoritma Local Binary Pattern juga digunakan dalam sistem pengenalan wajah. LBP didefinisikan sebagai perbandingan nilai biner piksel pada pusat citra dengan 8 nilai piksel disekelilingnya dengan begitu dapat dicocokkan citra uji dengan citra acuan. Penelitian ini bermanfaat bagi para pengembangan sistem pengenalan wajah agar tepat dalam pemilihan metode, untuk meminimalisir terjadinya error dalam proses pengenalan wajah. Serta mendapat tingkat keakurasian yang tinggi dan kecepatan dalam pengenalan wajah.
Kata Kunci : Deteksi Wajah; Citra Pasfoto; Algoritma Fisherface; Algoritma; Local Binary Pattern
Abstract −Face recognition system is a system used to detect facial images, which is used to provide accuracy in a system used for access control for facilities that require such a security system. However, it is not uncommon to find problems in the face recognition process, such as the difficulty of the system to recognize faces if similar training data are found. In addition, there are difficulties in the face recognition process due to the lack of the number of images and/or poses of the training data images which results in the system not being optimal in recognizing faces. Several methods were proposed to create a reliable facial recognition system, such as Fisherface and Local Binary Pattern. The advantage of using the Fisherface method is that the processing time is relatively fast. This is because the fisherfaces process uses a matrix process. In addition to the fisherface method, the Local Binary Pattern method is also  used in facial  recognition  systems.  This  method  is  also  known  to  be  quite  easy  and  efficient  in  its  application  to  obtain  facial  image characteristics.  With  the  advantages  and  disadvantages  of  each  of  the  above  methods,  the  author  will  conduct  a  comparative  test between the two methods to measure the level of accuracy of each method. In this study, two algorithms are used, namely the Fisherface algorithm and the Local Binary Pattern algorithm. Where the Fisherface algorithm is a derivative of FLD combined with (PCA). PCA is in charge of reducing input data to simplify and speed up the process and FLD is in charge of producing a distribution matrix to facilitate classification and recognition. In addition to the fisherface method, the Local Binary Pattern algorithm is also used in the face recognition system. LBP is defined as the comparison of the binary value of the pixel at the center of the image with the 8 values  of the surrounding pixels so that the test image can be matched with the reference image. This research is useful for the development of facial recognition systems to be precise in the selection of methods, to minimize the occurrence of errors in the face recognition process. As well as getting a high level of accuracy and speed in facial recognition.
Keywords : Face Detection; Pasfoto Image; Fisherface Algorithm; Algorithm; Local Binary Pattern

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi,  kemajuan  di  bidang  pengembangan  aplikasi  sedang  mendapatkan perhatian  penting  bagi  perkembangan  teknologi  informasi.  Salah  satu  bidang  yang  sedang  berkembang  yaitu  sistem pengenalan  wajah.  Pengenalan  wajah  merupakan  sebuah  sistem  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  citra  wajah. Pengenalan wajah difungsikan untuk memberikan keakuratan pada sebuah sistem yang digunakan untuk kontrol akses bagi fasilitas yang membutuhkan sistem keamanan tersebut. Salah satu proses yang menggunakan teknologi pengenalan wajah  ialah  sistem  absensi  kehadiran  pada  suatu  instansi  atau  perusahaan.  Baik  sekolah  maupun  perusahaan,  saat  ini sudah banyak yang menggunakan teknologi pengenalan wajah pada sistem kehadiran. Dengan menggunakan teknologi pengenalan wajah, baik mahasiswa maupun karyawan suatu perusahaan tidak lagi perlu melakukan absen secara manual, seperti mengisi data kehadiran secara tertulis ataupun tanda tangan pada buku kehadiran, dikarnakan hal ini cukup menyita waktu  dan  dinilai  kurang  efektif,  karna  seringkali  mahasiswa  menandatangani  kolom  kehadiran  temannya  yang  tidak masuk.
Tak hanya pada sistem absensi, sistem pengenalan wajah biasanya juga digunakan sebagai pencarian orang hilang, pengawasan,  identifikasi  tersangka  kejahatan,  dan  akses-akses  menuju  aset-aset  berharga.  Proses  pengenalan  wajah manusia dengan komputer dapat dilakukan dengan teknik pengolahan citra. Karna pendeteksian wajah (face detection) adalah suatu tahap awal yang sangat penting sebelum dilakukan proses pengenalan wajah (face recognition). Pendeteksian

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
wajah (face detection) dilakukan setelah dilakukannya input citra sebagai data training. Artinya wajah yang dapat dikenali hanya  wajah  yang  telah  dilakukan  proses  input  citra  sebelumnya.  Pengenalan  wajah  manusia  juga  dapat  di implementasikan ke dalam banyak aplikasi yang mencakup pengenalan wajah,
seperti pengawasan keamanan suatu area, pencarian database individu pada database citra digital dan sebagainya. Kelebihan sistem pengenalan wajah yaitu dapat mengenali secara tepat walaupun wajah tersebut mengalami perubahan seperti  tumbuh  kumis  dan  jenggot.  Namun  tidak  jarang  ditemukan  masalah  dalam  proses  pengenalan  wajah,  seperti kesulitan sistem untuk mengenali wajah jika ditemukan data training yang mirip antara satu dengan yang lain. Selain itu adanya kesulitan dalam proses pengenalan wajah dikarnakan kurangnya jumlah citra dan atau pose citra sebagai bahan data  training  yang  mengakibatkan  sistem  tidak  optimal  dalam  mengenali  wajah.  Beberapa  metode  diajukan  untuk menciptakan sistem pengenalan wajah yang handal, seperti Fisherface dan Local binary pattern hostogram.
Fisherface  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  pengenalan  wajah.  Metode  ini merupakan turunan dari Fisher’s Linear Disciminant (FLD) yang dikombinasikan dengan Principal Componen Analysis (PCA). PCA bertugas mereduksi data masukan agar mempermudah dan mempercepat  proses dan FLD bertugas untuk menghasilkan matriks sebaran untuk memudahkan klasifikasi dan pengenalan. Selain metode fisherface, metode Local Binary Pattern (LBP) juga bisa digunakan dalam sistem pengenalan wajah. Metode ini juga dikenal cukup mudah dan efisien  dalam  penerapannya  untuk  mendapatkan  karakteristik  citra  wajah.  Local  Binary  Pattern  (LBP)  didefinisikan sebagai  perbandingan  nilai  biner  piksel  pada  pusat  citra  dengan  8  nilai  piksel  disekelilingnya  dengan  begitu  dapat dicocokkan citra uji dengan citra acuan. Dengan kelebihan dan kekurangan yang dimiliki masing-masing metode di atas, maka penulis akan melakukan uji perbandingan antara kedua metode tersebut untuk mengukur tingkat keakurasian dari masing-masing metode. Agar kedepannya para pengembang sistem pengenalan wajah baik perusahaan ataupun instansi dapat  lebih  efektif  dan  tepat  dalam  memilih  metode  yang  benar-benar  sempurna  dalam  pengenalan  wajah,  sehingga peluang terjadinya error dalam proses pengenalan wajah sangat kecil. Serta mendapat tingkat keakurasian yang tinggi dan kecepatan dalam pengenalan wajah.
Pengenalan  wajah  merupakan  sistem  teknologi  berbasis  biometrik  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi seseorang  dari  suatu  gambar  digital  ataupun  video  dengan  cara  menganalisa  wajah  mereka  menggunakana  algoritma tertentu.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  juga  membahas  tentang  metode  Fisherface  dan  Local  Binary  Pattern. Pengenalan  wajah  menggunakan  ekstraksi  fitur  Local  Binary  Pattern  pada  resolusi  rendah  35  piksel,  telah  mencapai akurasi 90%. Metode Local Binary Pattern dikombinasikan dengan Principal Component Analysis untuk meningkatkan penelitian sebelumnya, berhasil mencapai akurasi 94% pada resolusi rendah [1]. Algoritma fisherfaces digunakan untuk pengenalan wajah. kelebihan menggunakan metode ini adalah waktu pemrosesan hanya  memakan waktu yang relative singkat/cepat.  Ini  disebabkan  karena  proses  fisherface  menggunakan  proses  berupa  matriks,  sehingga  sesuai  untuk diterapkan kedalam sistem  yang membutuhkan proses secara real-time Pengujian dilakukan dengan teknik Black Box. Dari pengujian dengan menggunakan 15 wajah sample menghasilkan akurasi sebesar 93,33% [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra Digital
Citra Digital (digital image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi) yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontiniu menjadi gambar diskrit melalui proses digitasi. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi. Maksudnya, sebuah gambar dapat memberikan informasi yang lebih banyak daripada informasi yang disajikan dalam bentuk teks[1].

## 2.2 Pengenalan Wajah
Wajah merupakan bagian depan dari kepala yang meliputi: daerah dari dahi hingga dagu, termasuk juga alis, mata, hidung, pipi,  mulut,  bibir,  gigi  dan  kulit.  Wajah  digunakan  untuk  menunjukkan  sikap  seseorang  terhadap  ekspresi  wajah, penampilan,  serta  identitas  dari  seseorang  dan  tidak  ada  satu  pun  wajah  yang  sama  atau  serupa  mutlak,  bahkan  pada manusia kembar sekalipun. Wajah sebagai objek dua dimensi digambarkan dengan berbagai macam illuminasi, pose dan ekspresi  wajah  untuk  diidentifikasi  berdasarkan  citra  dua  dimensi  dari  wajah  tersebut.  Oleh  sebab itu  dengan  melihat wajah,  manusia  dapat  mengenali  atau  mengidentifikasi  seseorang  dengan  mudah[3].  Face  Recognition  merupakan pengembangan  dari  teknologi  face  detection  dimana  teknologi  ini  dapat  menghasilkan/generate  wajah  dari  hasil tangkapan  kamera  dan  melakukan  deteksi  persamaan  wajah  dengan  data  wajah  yang  diketahui  komputer,  sehingga komputer dapat mengenali dan atau mengetahui keberadaan seseorang.

## 2.3 Algoritma Fisherface
Dasar dari  metode Fisherface ini adalah Fisher's Linear Discriminant (FLD). FLD ditemukan oleh Robert  Fisher pada tahun 1936 untuk  klasifikasi  taksonomi dan menjadi  salah satu  teknik yang banyak digunakan dalam  pengenalan pola (pattern  recognition).  FLD  merupakan  salah  satu  contoh  metode  class  specific,  karena  metode  ini  berusaha  untuk membentuk jarak (scatter) antar kelas dan intra kelas sehingga dapat menghasilkan klasifikasi yang lebih baik[3]

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568

## 2.4 Algoritma Local Binary Pattern
Konsep dasar dari LBP yaitu menyimpulkan struktur lokal dari citra dengan membandingkan setiap piksel dengan piksel sekelilingnya. Cara perbandingan ini dilakukan dengan mengambil satu piksel tengah kemudian membandingkan nilainya dengan piksel sekelilingnya, jika nilai piksel yang mengelilingnya lebih besar atau sama dengan nilai pada piksel tengah maka piksel tersebut akan diberi nilai 1, sedangkan jika nilai dari piksel yang mengelilinginya kurang dari nilai piksel tengah maka diberi  nilai  0, kemudian nilai  dari setiap piksel  pada citra akan menjadi  angka biner.  Setelah melakukan perbandingan nilai piksel keliling dengan nilai piksel tengah selajutnya dilakukan penyusunan delapan nilai biner searah jarum jam dan merubah nilai biner tersebut kedalam nilai desimal untuk menggantikan nilai piksel tengah[4].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada masa sekarang ini penggunaan kamera digital sebagai alat untuk mengambil citra telah menggantikan kamera analog karna kepraktisan maupun kemudahannya. Tetapi terkadang hasil citra yang didapatkan memiliki hasil visual yang kurang baik. Tampilan visual yang kurang baik tersebut disebabkan oleh dua faktor yaitu faktor luar dan faktor dalam. Faktor dalam ialah faktor yang disebabkan oleh kualitas kamera digital itu sendiri yang kurang baik, sehingga kualitas citra yang dihasilkan  juga  kurang  baik.  Sedangkan  faktor  luar  adalah  faktor  yang  disebabkan  oleh  adanya  noise  seperti  kualitas pencahayaan pada citra digital yang tidak merata.
Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  bidang  yang  menarik  untuk  diteliti.  Dan  hingga  saat  ini masih  belum ditemukan  suatu  metode  yang  benar-benar  tepat  dan  sempurna  dalam  pengenalan  wajah.  Dikarnakan  wajah  manusia memiliki ciri yang kompleks. Sehingga untuk mengembangkan suatu perhitungan yang ideal merupakan hal yang sulit. Beberapa peneliti telah menggunakan metode yang berbeda-beda untuk pengenalan wajah, dan dari setiap metode-metode tersebut  memiliki kelebihan dan juga kekurangan. Bahkan beberapa peneliti sengaja menggabungkan metode tersebut agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik,  tetapi  masih  saja  belum  dapat  dikatakan  sempurna.  Dari  sekian  banyak pengembangan dan implementasi aplikasi pengenalan wajah, belum suatu aplikasi yang mengkombinasikan kecepatan, keakuratan, dan kemudahan terhadap variasi citra wajah.
Kesulitan-kesulitan yang biasa ditemui pada sistem pengenalan wajah biasanya dikarenakan karna variasi dalam satu  wajah  bisa  sangat  besar,  namun  variasi  antara  wajah  yang  berbeda  sangat  kecil.  Deteksi  wajah  didasarkan  pada identifikasi dan menentukan lokasi citra wajah manusia dalam gambar terlepas dari ukuran, posisi dan kondisi. Penelitian sistem  pengenalan  wajah  manusia      menggunakan  metode  Fisherface  dan  Local  Binary  Pattern.  Sebelum  proses pengenalan wajah berlangsung citra training melalui tahap pra-proses untuk dinormalisasi.

## 3.1 Penerapan Algoritma Fisherface
Berikut ini merupakan citra pasfoto untuk menganalisa sistem pengenalan wajah menggunakan metode Fisherface . Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra wajah dengan jenis citra berwarna. Langkah pertama yang dilakukan pada penelitian ini adalah mengubah citra latih menjadi citra grayscale dan dibentuk menjadi matriks. Dalam penelitian ini, citra yang telah disiapkan dimasukkan ke komputer untuk diproses. Data training yang digunakan sebanyak 3 data input dengan ukuran 300 x 400 piksel. Gambar 1 di bawah ini merupakan citra input yang akan akan digunakan.
Citra (1)
Citra (2)                            Citra (3)
Gambar 1. Citra Training Pasfoto.jpg
Gambar 2 di bawah ini merupakan citra berwarna hasil dari proses deteksi wajah yang telah di ubah ke grayscale untuk mendapatkan nilai konversinya. Dapat dilihat seperti pada gambar 1 di bawah ini.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
Kemudian setelah selesai di grayscale maka dapat diperoleh nilai konversinya . Berikut ini adalah reduksi dimensi pada citra training yang ditampilkan berukuran 5 x 5 piksel.
Tabel 1. Nilai Piksel 5 x 5 Citra Training (1) 94 78 74 72 93 63 46 44 51 63 65 52 50 64 65 67 63 61 68 67 68 74 71 64 68 Tabel 2. Nilai Piksel 5 x 5 Citra Training (2) 128 122 108 121 124 115 116 116 125 123 121 117 95 99 100 160 167 175 173 165 205 212 202 203 196 Tabel 3. Nilai Piksel 5 x 5 Citra Training (3) 72 67 68 83 104 73 159 42 47 44 55 99 41 55 54 46 53 40 46 55 70 55 56 55 422
Dari tabel di atas matrik piksel yang telah diambil dari 5 x 5 berdasarkan setiap unsur warna dapat dilihat dengan penyelesaian menggunakan Algoritma Fisherfaces pada gambar di bawah ini:
1. Mentransformasikan data training ke dalam vektor kolom ( face  space) Untuk melakukan proses transformasi  data training ke dalam vektor kolom ( face space) menggunakan Matlab hasilnya ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Matriks Nilai Face Space (T)
Face Space (T) Data Training 1  Data Training 2  Data Training 3 94 128 72 78 122 67 74 108 68 72 121 83 93 124 104 63 115 73 46 116 159 44 116 42 51 125 47 63 123 44 65 121 55 52 117 99 50 95 41 64 99 55 65 100 54 67 160 46 63 167 53 61 175 40 68 173 46 67 165 55 68 205 70 74 212 55 71 202 56 64 203 55 68 196 42
Setelah semua matriks citra data training diubah menjadi matriks 1D maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai mean dari matriks T 2. Menghitung Nilai Mean

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
Nilai mean merupakan jumlah baris dari semua data training dan dibagikan dengan jumlah data training. Sehingga dapat ditulis dengan persamaan 6. M=sum_tiapbaris/jumlah_data_training
Tabel 5. Nilai Mean
Indeks  Nilai M Indeks  Nilai M Indeks  Nilai M 1 98 10 77 19 96 2 89 11 80 20 96 3 83 12 89 21 114 4 92 13 62 22 114 5 107 14 73 23 110 6 84 15 73 24 107 7 107 16 91 25 102 8 67 17 94 9 74 18 92
Setelah mendapatkan seluruh nilai mean dari data training maka langkah selanjutnya adalah menghitung matriks A. 3. Menghitung Matriks A
Setelah mendapatkan nilai rata-rata dari setiap baris maka langkah selanjutnya adalah mengurangkan data training dengan nilai mean, dapat ditulis dengan persamaan 7. A=T-M
Tabel 6. Matriks A Matriks A Data Training 1  Data Training 2  Data Training 3 -4 30 -26 -11 33 -22 -9 25 -15 -20 29 -9 -14 17 -3 -21 31 -11 -61 9 52 -23 49 -25 -23 51 -27 -14 46 -33 -15 41 -25 -37 28 10 -12 33 -21 -9 26 -18 -8 27 -19 -24 68 -45 -31 73 -41 -31 83 -52 -28 77 -50 -29 69 -41 -46 91 -44 -40 98 -59 -39 92 -54 -43 96 -52 -34 94 -60
Setelah menghitung  matriks A dengan mengurangkan semua data training dengan rata-rata nilai  setiap baris maka langkah selanjutnya adalah menghitung matriks kovarian dari matriks A. 4. Menghitung Matriks Kovarian
Matriks kovarian dari matriks A merupakan perkalian matriks A dengan matriks A’, dapat ditulis dengan persamaan 7.
Tabel 7. Matriks Kovarian ( L )
Matriks Kovarian (L) Data Training 1  Data Training 2  Data Training 3 391876 -824442 431940 -824442 1734489 -908730 431940 -908730 476100

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
Perintah yang diketikkan pada Matlab Command A = [ 391876 -824442 431940; -824442 1734489 -908730; 431940 -908730 476100 Setelah mendapatkan nilai matriks kovarian ( L ) maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai Eigen Value (D) dan Eigen Vector (V) dari matriks kovarian ( L). 5. Menghitung Eigen Value (D) dan Eigen Vector (V) Eigen Value ( D ) merupakan nilai karakteristik dari suatu matriks bujur sangkar yang lebih besar dari 0. Menggunakan aplikasi matlab untuk mendapatkan Eigen Value (D) dan Eigen Vector ( V ), adapun perintah yang digunakan yaitu : Perintah yang dikerikkan pada Matlab Command >> A = [ 391876 -824442 431940; -824442 1734489 -908730; 431940 -908730 476100 Maka dari hasil aplikasi matlab tersebut diketahui nilai Eigen Value ( D ) dapat dilihat pada table 3.5 di bawah ini.
Tabel 8 . Eigen Value ( D )

## Eigen Value (D)
Data Training 1  Data Training 2  Data Training 3 -0.0000 0 0 0 0,0000 0 0 0 2.6025 Setelah  nilai Eigen  Value ( D ) diperoleh,  maka  tahap  selanjutnya  yaitu  menghitung Eigen  Vector ( V ).  Nilai  ini  yang nantinya akan digunakan untuk menghitung nilai Eigenface. Untuk mencari nilai ini menggunakan fungsi khusus yang telah tersedia dalam Matlab.
Tabel 9. Nilai Eigen Vector (V) Eigen Vector (V) V 1 V 2 V 3 -0.8820 0.2675 0.3880 -0.4636 -0.3443 -0.8164 -0.0848 -0.8999 0.4277 Setelah menemukan nilai Eigen Vector ( V ) , maka langkah selanjutnya adalah mengurutkan dan mengeliminasi Eigen Value ( D ) terkecil. 6. Mengurutkan dan mengeliminasi nilai Eigen Value ( D ) terkecil Mengurutkan dan mengeliminasi Eigen Value ( D ) terkecil berfungsi untuk membuang nilai ciri yang tidak penting sehingga akan memudahkan proses selanjutnya karena dimensi data semakin kecil.
Tabel 10. Eliminasi Eigen Value ( D )
Eigen Value D -0.8820  -0.8820
-0.4636  -0.4636
-0.0848  -0.0848
7. Menghitung nilai Eigenface
Setelah mengeliminasi  nilai Eigen Value ( D ) maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai Eigenface dengan cara mengalikan matriks A dengan matriks Eigen Value ( D ).
Tabel 11. Nilai Eigenface Eigenface -0.0000 -0.0000 1.1241 0.0000 0.0000 -2.3649 -0.0000 -0.0000 1.2390
8. Memproyeksikan citra data training ke ruang Eigen
Setelah mendapatkan nilai Eigenface maka langkah selanjutnya adalah memproyeksikan citra data training ke ruang Eigen dengan cara mengalikan nilai Eigenface transpose dengan matriks A. Nilai proyeksi citra data training ke ruang Eigen ini  akan  digunakan  untuk  menghitung  kelas Within  Scatter  Matrix dan  digunakan  untuk  menghitung  kelas Between Scatter Matrix. Seperti ditunjukan pada Tabel 12
Tabel 12 .Perkalian (A*D)'*A
Hasil Matrix (A*D)'*A -0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 2.9255 -6.1547 3.2245

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
Tabel 13. Proyeksi Ruang Eigen Ruang Eigen Data Training 1  Data Training 2  Data Training 3 895.43 -1883.83 986.97 611.41 -1286.31 673.92 348.68 -733.56 384.33
langkah selanjutnya yaitu mencari nilai rata-rata dari nilai proyeksi ruang Eigen dapat dilihat pada Tabel 14 berikut ini.
Tabel 14 Nilai Rata-Rata Ruang Eigen
M_eigen -0.47666 -0.32666 -0.18333
9. Proses Pengenalan Citra Wajah
Proses pengenalan adalah proses dimana wajah baru masuk dan akan dicocokkan dengan wajah yang ada di dalam database untuk mengetahui wajah mana yang cocok antara wajah yang baru masuk dengan wajah yang ada di dalam database. Untuk mengenali wajah baru yang masuk ( test face ), langkah yang dilakukan sama dengan data wajah yang ada di database , untuk mendapatkan nilai fisherface dari wajah baru.
(d) Gambar 3. Data Uji Hasil Konversi Grayscale
Kemudian setelah di grayscale maka, langkah selanjutnya mencari nilai konversinya. Berikut ini adalah reduksi dimensi pada citra uji berukuran 5 x 5 piksel yang ditunjukan pada Tabel 15.
Tabel 15. Matrik Piksel 5 x 5 dari citra uji (1)
113 114 113 112 114 104 106 104 102 103 93 95 94 94 96
77 79 79 80 84 66 68 68 70 74
Langkah selanjutnya adalah mereduksi citra 2D menjadi citra 1D yang disebut matriks augmentasi (T).
Tabel 16. Matriks Augmentasi (T) Indeks Nilai M Indeks Nilai M Indeks Nilai M 1 113 10 103 19 80 2 114 11 93 20 84 3 113 12 95 21 66 4 112 13 94 22 68 5 114 14 94 23 68 6 104 15 96 24 70 7 106 16 77 25 74 8 104 17 79 9 102 18 79
Setelah mereduksi citra uji menjadi augmentasi (T). maka langkah selanjutnya adalah menghitung selisih citra uji dengan nilai rata-rata baris. Cara menghitung mean dari citra uji adalah dengan mengurangkan nilai matriks augmentasi ( T ) data citra uji dengan nilai mean citra data training . Difference = citra data uji – M
Tabel 17. Nilai Selisih Citra Data Uji

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
Indeks Nilai M Indeks Nilai M Indeks Nilai M 1 15 10 26 19 -16 2 25 11 13 20 -12 3 30 12 6 21 -48 4 20 13 32 22 -46 5 7 14 21 23 -42 6 20 15 23 24 -37 7 -1 16 -14 25 -28 8 37 17 -15 9 28 18 -13
Pada Tabel 17 berisi nilai data uji yang contered (berpusat) yang akan dihitung selisihnya dengan nilai rata-rata baris.  Selanjutnya mencari  nilai Principal  Component  Analysis citra  yang  di  uji  menggunakan  persamaan  berikut: PCA_Test = Eigenface’ x Difference
Tabel 18. Nilai PCA Citra Data Uji
Nilai PCA Data Uji (d) 34.4871 -73.3119 38.409
Setelah nilai ciri data training dan citra uji diperoleh, maka langkah selanjutnya menghitung Euclidean Distance pada  proses  pengenalan  wajah.  Langkah  selanjutnya  yaitu  proses  akhir  dari  pengenalan  wajah.  Yaitu  dengan menghitung Similarity Distance (kesamaan jarak) antara ciri dari citra training dengan ciri citra data uji. Perhitungan ini menggunakan Euclidean Distance.
Tabel 19. Perhitungan Euclidean Distance Data Uji
Euclidean Distance Data Uji Data Training 1 Data Training 2 Data Training 3 33.363 -70.947 37.17 Pada Tabel 19 nilai PCA Test adalah nilai ciri PCA dari data uji, sedangkan nilai PCA train adalah nilai ciri PCA dari  data training .  Hasil  perhitungan  menyatakan bahwa  nilai  terkecil  merupakan  nilai  yang  diambil,  maka output nilai data itraining 2 menjadi nilai output sistem pengenalan wajah ini.

## Gambar 4. Citra Hasil Pengenalan

## 3.2 Penerapan Algoritma Local Binary Pattern
Pada penelitian tentang pengenalan wajah menggunakan algoritma Local Binary Pattern , data yang digunakan adalah data yang sama dengan penelitian pengenalan wajah menggunakan algoritma Fisherface. Gambar di  bawah ini adalah citra berwarna hasil dari proses deteksi wajah yang telah di ubah ke grayscale untuk mendapatkan nilai konversinya.
(1)                        (2)                      (3)
Gambar 5. Tiga gambar input hasil konversi grayscale
Berikut  ini  adalah  reduksi  dimensi  pada  citra training yang  berukuran  5  x  5  piksel.  Untuk  nilai  konversinya ditampilkan pada Tabel 20 sampai 22 dibawah ini.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
Tabel 20. Nilai Piksel 5 x 5 Citra Training (1) 94 78 74 72 93 63 46 44 51 63 65 52 50 64 65 67 63 61 68 67 68 74 71 64 68 Tabel 21. Nilai Piksel 5 x 5 Citra Training (2) 128 122 108 121 124 115 116 116 125 123 121 117 95 99 100 160 167 175 173 165 205 212 202 203 196
Tabel 22. Nilai Piksel 5 x 5 Citra Training (3)

## 1. Menghitung Nilai Biner
Kemudian setelah selesai di grayscale maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai biner. Untuk mendapatkan nilai binernya dapat dilakukan perhitungan dengan membagi gambar ke bagian-bagian yang lebih kecil atau sering disebut mask/kernel/template. kernel yang akan digunakan disini adalah 5x5 pixel. Dengan memiliki 9 pixel sebagai nilai acuan atau pusat pixel yang akan dibandingkan dengan 8 pixel sekelilingnya.
Tabel 23. nilai pixel citra 1
y+1 y y-1 width x+1 46 44 51 x 52 50 64 x-1 63 61 68 heigh
2. Memberi Nilai Perbandingan
Selanjutnya adalah memberi nilai perbandingan. x > 0 dan x < lebar citra dikurang 1 dan y > 0 dan y < tinggi citra dikurang 1.
Tabel 24. nilai biner citra 1 y+1 y y-1 width x+1 0 0 1 x 1 1 x-1 1 1 1 heigh
Penyusunan nilai biner pada Tabel 24 dapat dilakukan dengan ketentuan searah jarum jam atau berlawanan jarum jam, sehingga nilai biner yang di dapat adalah =  11111100.
3. mengambil nilai pixel tengah dan pixel tetangga
Langkah  selanjutnya  adalah  mengambil  nilai  pixel  tengah ic dan  pixel  ketetanggaan  dari i7 sampai i0. Untuk mendapatkan nilai ic yaitu dengan mengalikan nilai biner dengan bilangan eksponensial dari 2.
Tabel 25. hasil nilai tengah ic
y+1 y y-1 width x+1 x 252 x-1 heigh
Setelah  mendapatkan  nilai ic maka  langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  semua  nilai  warna  pada  pixel  (x,y) dengan value pada variabel nilai.
72 67 68 83 104 73 159 42 47 44 55 99 41 55 54
46 53 40 46 55 70 55 56 55 42

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
Tabel 26. nilai ic citra 1 y y y-1 width x+1 46 44 51 x 52 252 64 x-1 63 61 68 heigh
4. penjumlahan nilai y dan memproses pixel selanjutnya Selanjutnya melakukan penjumlahan nilai y dan memproses pixel selanjutnya. Setelah semua pixel di proses, maka akan terbentuk nilai citra hasil LBP seperti yang ditunjukan pada Tabel 27 dibawah ini
Tabel 27. nilai hasil LBP citra training (1)
94 78 74 72 93 63 247 255 63 63 65 241 252 56 65 67 241 152 80 67 68 74 71 64 68
5. Proses Pengenalan Wajah
Setelah melakukan tahap pre processing menggunakan algoritma local binary pattern maka tahap selanjutnya adalah melakukan  proses  pengenalan  wajah.  Pada  tahap  pengenalan  wajah  menggunakan  proses  perhitungan LBP juga menggunakan data uji yang sama dengan yang sebelumnya.
Gambar 6. Citra uji yang telah di grayscale
Pada gambar  6  citra uji yang dilakukan telah di  ubah menjadi  citra grayscale. dan telah direduksi  seperti pada tahap Pre-processing seperti yang ditunjukan pada Tabel 28.
Tabel 28. Nilai matriks dari citra uji (1)
113 114 113 112 114 104 106 104 102 103 93 95 94 94 96
77 79 79 80 84 66 68 68 70 74
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  menghitung  histogram  pada  citra training dan  citra  uji.  Untuk mendapatkan  nilai  histogram  dari  masing  masing  citra  maka,  dilakukan  beberapa  tahapan,  tahap  pertama  yang  harus dilakukan adalah menghitung frekuensi dan distribusi komulatif dari nilai skala keabuan.
Tabel 29. frekuensi distribusi kumulatif citra training (1)
Skala Keabuan Frek. Distribusi Kumulatif Skala Keabuan Frek. Distribusi Kumulatif 56 1 1 78 1 15 + 1 = 16 63 3 1 + 3 = 4 80 1 16 + 1 = 17 64 1 4 + 1 = 5 93 1 17 + 1 = 18 65 2 5 + 2 = 7 94 1 18 + 1 = 19 67 2 7 + 2 = 9 152 1 19 + 1 = 20 68 2 9 + 2 = 11 241 2 20 + 2 = 22 71 1 11 + 1 = 12 247 1 22 + 1 = 23 72 1 12 + 1 = 13 252 1 23 + 1 =24 74 2 13 + 2 = 15 255 1 24 + 1 = 25
Tabel 29 merupakan daftar frekuensi dan perhitungan distribusi kumulatif dari nilai skala keabuan yang diperoleh dari citra training.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
Tabel 30. frekuensi distribusi kumulatif citra uji Skala Keabuan Frek. Distribusi Kumulatif Skala Keabuan Frek. Distribusi Kumulatif 66 1 1 95 1 13 + 1 = 14 68 2 1 + 2 = 3 96 1 14 + 1 = 15 70 1 3 + 1 = 4 102 1 15 + 1 = 16 74 1 4 + 1 = 5 103 1 16 + 1 = 17 77 1 5 + 1 = 6 104 2 17 + 2 = 19 79 2 6 + 2 = 8 106 1 19 + 1 = 20 80 1 8 + 1 = 9 112 1 20 + 1 = 21 84 1 9 + 1 = 10 113 2 21 + 2 = 23 93 1 10 + 1 = 11 114 2 23 + 2 = 25 94 2 11 + 2 = 13
Pada Tabel 30 diperoleh nilai frekuensi dan distribusi kumulatif pada citra uji, selanjutnya menghitung nilai keabuan dari hasil perhitungan distribusi kumulatif pada masing masing citra menggunakan rumus :
Dimana :
Ci = distribusi kumulatif dari nilai skala keabuan ke-I dari citra asli Round = fungsi pembulatan ke bilangan yang terdekat Kₒ = nilai keabuan hasil histogram W = lebar citra H = tinggi citra Sehinga untuk citra training diperoleh skala keabuan 2 Kₒ = round ( 1 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 255 25 ) = 10
Kₒ = round ( 4 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 1020 25 ) = 41
Kₒ = round ( 5 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 1275 25 ) = 51
Kₒ = round ( 7 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 1785 25 ) = 71
Kₒ = round ( 9 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 2295 25 ) = 92
Kₒ = round ( 11 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 2805 25 ) = 112
Kₒ = round ( 12 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 3060 25 ) = 122
Kₒ = round ( 13 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 3315 25 ) = 133
Kₒ = round ( 15 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 3825 25 ) = 153
Kₒ = round ( 16 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 4080 25 ) = 163
Kₒ = round ( 17 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 4335 25 ) = 173
Kₒ = round ( 18 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 4590 25 ) = 184
Kₒ = round ( 19 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 4845 25 ) = 194
Kₒ = round ( 20 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 5100 25 ) = 204
Kₒ = round ( 22 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 5610 25 ) = 224
Kₒ = round ( 23 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 5865 25 ) = 135
Kₒ = round ( 24 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 6120 25 ) = 245
Kₒ = round ( 25 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 6375 25 ) = 255
Pada citra uji juga dilakukan cara yang sama untuk memperoleh skala keabuan 2. Kₒ = round ( 1 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 255 25 ) = 10
Kₒ = round ( 3 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 765 25 ) = 31
Kₒ = round ( 4 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 1020 25 ) = 41
Kₒ = round ( 5 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 1275 25 ) = 51
Kₒ = round ( 6 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 1530 25 ) = 61

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
Kₒ = round ( 8 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 2040 25 ) = 82
Kₒ = round ( 9 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 2295 25 ) = 92
Kₒ = round ( 10 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 2550 25 ) = 102
Kₒ = round ( 11 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 2805 25 ) = 112
Kₒ = round ( 13 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 3315 25 ) = 133
Kₒ = round ( 14 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 3570 25 ) = 143
Kₒ = round ( 15 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 3825 25 ) = 153
Kₒ = round ( 16 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 4080 25 ) = 163 Kₒ = round ( 17 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 4335 25 ) = 173
Kₒ = round ( 19 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 4845 25 ) = 194
Kₒ = round ( 20 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 5100 25 ) = 204
Kₒ = round ( 21 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 5355 64 ) = 214
Kₒ = round ( 23 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 5865 25 ) = 235
Kₒ = round ( 25 𝑥 (2ᴽ−1 5 𝑥 5 ) = round ( 6375 25 ) = 255
Hasil perhitungan pada seluruh skala nilai keabuan pada citra training dapat dilihat pada Tabel 31 dibawah.
Tabel 31. hasil skala keabuan citra training Keabuan awal Frek. Keabuan hasil 56 1 10 63 3 41 64 1 51 65 2 71 67 2 92 68 2 112 71 1 122 72 1 133 74 2 153 78 1 163 80 1 173 93 1 184 94 1 194 152 1 204 241 2 224 247 1 235 252 1 245 255 1 255 Tabel 32. hasil skala keabuan citra uji Keabuan awal Frek. Keabuan hasil 66 1 10 68 2 31 70 1 41 74 1 51 77 1 61 79 2 82 80 1 92 84 1 102 93 1 112 94 2 133 95 1 143 96 1 153

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
102 1 163 103 2 173 104 1 194 106 1 204 112 1 214 113 2 235 114 2 255
Tabel 32 adalah hasil skala keabuan dari citra uji untuk mendapatkan nilai histogram citra. Sedangkan matriks citra setelah proses histogram dapat dilihat pada Tabel 33, berikut hasil matriks citra training yang diperoleh dari proses perhitungan histogram.
Tabel 33. hasil skala keabuan citra training baru (1) 194 163 153 133 184 41 235 255 41 41 122 224 245 10 71 92 224 204 173 92 112 153 71 51 112 Tabel 34. Hasil skala keabuan citra uji baru (1) 235 255 235 255 255 194 204 194 102 173 112 143 133 133 153 61 82 82 92 163 10 31 31 41 51
Setelah melakukan perhitungan pada seluruh citra training dan citra uji, maka tahap akhir dari proses pengenalan wajah adalah menghitung jarak dari citra training dan citra uji. Perhitungan ini menggunakan ecludian distance. 𝜀 1 = ||Ω – Ω 𝑛𝑒𝑤 ||
= √(194) 2 + (163) 2 +  (153) 2 +   (133) 2 +  (184) 2 +   (41) 2 +  (235) 2 +   (255) 2 +   (41) 2 + (41) 2 +  (122) 2 + (124) 2 +  (145) 2 +   (10) 2 +   (71) 2 +   (92) 2 +  (224) 2 + (204) 2 +  (173) 2 +   (92) 2 +   (112) 2 +  (153) 2 + (71) 2 +   (51) 2 +   (112) 2
= √37636 +  26569  + 23409 +  17689 +  + 33856 + 1681 +  55225 + 65025 + 1681 + 1681 + 14884 + 15376 + 21025 + 100 + 5041 + 8464 + 50176 + 41616 + 29929 + 8464 + 12544 + 23409 + 5041 + 2601 + 12544 = 51,5666 = √(235) 2 + (255) 2 +  (235) 2 +   (255) 2 +  (255) 2 +   (194) 2 +  (204) 2 +   (194) 2 +   (102) 2 + (173) 2 + (112) 2 +  (143) 2 +   (133) 2 +   (133) 2 +   (153) 2 +  (61) 2 +  (82) 2 + (82) 2 +   (92) 2 +   (163) 2 +  (10) 2 + (31) 2 +   (31) 2 +   (41) 2 +  (51) 2
= √55225 +  65025 + 55225 +  65025 +  + 65025 + 37636 +  41616 + 37636 + 10404 + 29929 + 12544 + 20449 + 17689 + 17689 + 23409 + 3721 + 6724 + 6724 + 8464 + 26569 + 100 + 961 + 961 + 1681 + 2601 = 61,3032 = 51,5666 - 61,3032 = -97,366 Pada perhitungan jarak antara histogram citra training dengan citra uji diperoleh hasil akhir seperti pada Tabel 35.
Tabel 35. jarak Histogram Citra
Citra Training Citra Uji Nilai (1) (1) -97,366 (2) (1) -35,3740 (3) (1) 19,331

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568

## 3.4 Perbandingan Algoritma Fisherface dan Algoritma Local Binary Pattern
Perbandingan  Algoritma Fisherface dan  Algoritma Local  Binary  Pattern dilakukan  untuk  menganalisis  kinerja  dari algoritma  berdasarkan  hasil,  nilai  kemiripan dan  tingkat  kesulitan  dari  masing-masing  metode . Local  Binary  pattern merupakan nilai yang optimal, karna memiliki selisih nilai yang minim (terkecil) dibanding algoritma fisherface.
Tabel 36. Hasil Data Uji No Gambar Training Data Uji Nilai Fisherface Nilai LBP Keterangan 1 33.363 -97.366 Tidak Ditemukan / Tidak mirip 2 -70.947 -35.3740 Tidak Ditemukan /Tidak mirip 3 37.17 19.331 Tidak Ditemukan /Tidak mirip
Dari hasil perhitungan jarak dengan ecludian distance bahwa nilai terkecil merupakan nilai yang diambil, maka algoritma local binary pattern merupakan algoritma dengan hasil ecludian distance dengan nilai terkecil yaitu 19.331 pada citra training 3. Sedangkan fisherface memiliki nilai terkecil yaitu 33.363 pada citra training 1.
Tabel 37. Hasil Rata-rata Data Uji Operator Citra uji Nilai ecludian distance terkecil Rata-rata Fisherface 33.363 47,16% Lbp 19.331 50.69%
Hasil  akurasi  yang  tinggi  bisa  saja  didapatkan,  Tingkat  kinerja processor berbeda-beda  setiap  dilakukan  pengujian. Tingkat penggunaan processor sangat  berpengaruh pada sistem ini dalam mengenali wajah manusia. Serta banyaknya data training juga sangat mempengaruhi keakuratan dalam pengenalan wajah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian disimpulkan unsur pencahayaan atau kontras yang ada di sekitar objek mempengaruhi proses pendeteksian wajah dengan citra pasphoto. Pengenalan wajah dengan menggunakan Algoritma Local binary pattern pada penelitian  ini  memiliki  nilai  yang  optimal  dan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  algoritma  Fisherface.  Hasil pengenalan  wajah  diambil  dari  nilai  jarak  euclidean  terbesar.  Nilai  jarak  euclidean  yang  semakin  besar  menandakan bahwa citra wajah yang hendak dikenali mirip dengan citra wajah yang terdapat di dalam database.

## REFERENCES
[1] A. B. S and H. Maulana, “Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis ( PCA ),” vol. 9, no. 2, pp. 166–175, 2016.
[2] A. R. Putri, “Pengolahan Citra Dengan Menggunakan Web Cam Pada Kendaraan Bergerak Di Jalan Raya,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 1, no. 01, pp. 1–6, 2016, doi: 10.29100/jipi.v1i01.18.
[3] D. Teknik, I. Universitas, M. Lhokseumawe, M. Teknik, and I. Universitas, “Pengenalan Bentuk Wajah Manusia Pada Citra Menggunakan Metode Fisherface,” TECHSI  J. Penelit. Tek. Inform., vol. 15, pp. 1–11, 2015.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1568
[4] L. W. Alexander, S. R. Sentinuwo, A. M. Sambul, T. Informatika, U. Sam, and R. Manado, “Implementasi Algoritma Pengenalan Wajah  Untuk  Mendeteksi  Visual  Hacking,”  J.  Tek.  Inform.  Univ.  Sam  Ratulangi,  vol.  11,  no.  1,  2017,  doi: 10.35793/jti.11.1.2017.16969.
[5] R. Arlando Saragih, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Fisherface,” J. Tek. Elektro, vol. 7, no. 1, pp. 50–61, 2007, doi: 10.9744/jte.7.1.50-62.
[6] R. Amat, J. Y. Sari, and I. P. Ningrum, “Implementasi Metode Local Binary Patterns Untuk Pengenalan Pola Huruf Hiragana Dan Katakana Pada Smartphone,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 15, no. 2, p. 152, 2017, doi: 10.12962/j24068535.v15i2.a612.
[7] Suendri, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) Pada Perancangan Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[8] P. Pt and A. P. M. Rent, “No Title,” vol. 2, no. 2, pp. 64–77, 2018.
[9] A. Andrew, J. L. Buliali, and A. Y. Wijaya, “Deteksi Kecepatan Kendaraan Berjalan di Jalan Menggunakan OpenCV,” J. Tek. ITS, vol. 6, no. 2, 2017, doi: 10.12962/j23373539.v6i2.23489.
[10]  B. Cahyono, “Penggunaan Software Matrix Laboratory (Matlab) Dalam Pembelajaran Aljabar Linier,” Phenom.  J. Pendidik. MIPA, vol. 3, no. 1, p. 45, 2016, doi: 10.21580/phen.2013.3.1.174.