## EKTRAKSI CIRI MENGGUNAKAN ALGORITME DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) PADA WARNA KULIT WAJAH
Tommy Sihotang 1 , A.Asni B 2 , Anwar Fattah 3 1,2,3 Teknik Elektro,Fakultas Teknologi Industri Universitas Balikpapan Jln. Pupuk Raya Gn. Bahagia Balikpapan 76114 INDONESIA Email : Tommysihotang111@gmail.com
Abstract—  These  technological  advances  that  make  it  very easy  to  provide  various  efforts  to  provide  convenience  and comfort  for  humans.  The  development  of  this  technology  must also begin with the development of human resources (HR). From this  problem,  this  study  discusses  the  Discrete  Wavelet Transform (DWT) algorithm to measure the accuracy of x and y vectors  for  male  and  female  faces  to  determine  the  identity  and method  of  the  Principal  Component  Analysis  (PCA)  facial recognition  system.  Total  Sampling  3  Samples  consisted  of  1 woman  and  2  men.  Successful  results  Taking  in  this  method 100%
Intisari—Kemajuan teknologi yang sangat pesat ini memungkinkan  adanya  berbagai  usaha  untuk  memberikan kemudahan  dan  kenyamanan  bagi  manusia.  Perkembangan teknologi  ini  juga  harus  diikuti  dengan  perkembangan  pada sumber  daya  manusia  (SDM).  Dari  permasalahan  ini  maka penelitian  bertujuan  algoritma  Discrete  Wavelet  Transform (DWT)  untuk  mengukur  akurasi  dari  vector  x  dan  y  ciri  wajah laki-laki  dan  perempuan  untuk  menentukan  identitas  dan metode  Principal  Componet  Analysis  (PCA)  system  pengenalan wajah.  Jumlah  Pengambilan  Sample  3  Sample  terdiri  1 perempuan  dan  2  laki  –  laki.  Hasil  keberhasilan  pengambilan dalam metode ini 100 %
Kata Kunci— Segementasi Warna ,Diskrete Wavelet Trasform (DWT), Pancipal Component Analysis (PCA)

## I. P ENDAHULUAN
Kemajuan teknologi yang sangat pesat ini memungkinkan adanya  berbagai  usaha  untuk  memberikan  kemudahan  dan kenyamanan  bagi  manusia.  Perkembangan  teknologi  ini  juga harus  diikuti  dengan  perkembangan  pada  sumber  daya manusia  (SDM).  Dalam  bidang  biometric  recognition  yang menjadi  salah  satu  cabang  penelitian  oleh  para  penikmat teknologi  informasi.  Biometric  itu  sendiri  merupakan  metode untuk mengenali manusia berdasarkan pada satu atau lebih ciri fisik  manusia  tersebut.  Pengolahan  citra  digital  merupakan salah  satu  elemen  penting  dalam  analisis  citra.  Salah  satu permasalahan  yang  dihadapi  pada  pengolahan  citra  adalah adanya noise. Intensitas noise yang tinggi maupun rendah bisa menurunkan  kualitas  citra  dan  menyebabkan  hilangnya beberapa  detail  informasi  citra.  Paper  ini  membahas  tentang denoising  pada  citra  menggunakan  beberapa  keluarga wavelet[1].
Face  recognition  merupakan  salah  satu  bagian  dari pengolahan  citra  yang  digunakan  untuk  membandingkan  satu citra wajah masukan dengan suatu database wajah kemudian
menghasilkan  data  wajah  yang  sesuai  dengan  citra  tersebut. Biasanya  wajah  manusia  sangat  mirip  dalam  struktur  dengan perbedaan  kecil  dari  setiap  orang.  Perubahan  kondisi pencahayaan,  ekspresi  wajah,  dan  variasi  pose  yang  lebih rumit  merupakan  salah  satu  masalah  sulit dalam analisis  pola pada  face  recognition[2].  Transformasi  Wavelet  Diskrit dilakukan  dengan  menerapkan  konvolusi  low-pass  filter  (H) untuk  mendapatkan  sinyal  global  dan  high-pass  filter  (G) untuk  mendapatkan  sinyal  detil.  Karena  citra  wajah  input berada  pada  bidang  dimensi  dua,  maka  konvolusi  diterapkan dua kali yaitu pada kolom dan baris citra input, sehingga satu kali  proses  Transformasi  Wavelet  Diskrit  akan  menghasilkan satu citra global dan tiga citra detil[3].

## II. T INJAUAN P USAKA
Pengenalan  wajah  adalah  salah  satu  bidang  penelitian penting dengan banyak aplikasi yang menerapkannya. Karena wajah  manusia  merepresentasikan  sesuatu  yang  kompleks sehingga untuk mengembangkan model komputasi yang ideal adalah  sulit,  karena  setiap  metode  memiliki  kelebihan  dan kekurangan.  Teknik  pengenalan  wajah  dapat  diaplikasikan dalam bidang forensik, penegakan hukum, atau lainnya[4].

## 2.1 Face Recognition
Pengertian  Face  recognition  adalah  teknologi  dari komputer  yang  memungkinkan  kita  untuk  mengidentifikasi atau  memverifikasi  wajah  seseorang  melalui  sebuah  gambar digital.  Caranya  ialah  dengan  mencocokkan  tekstur  lekuk wajah  kita  dengan  data  wajah  yang  tersimpan  di  database. Masalah  pengenalan  ini  dipersulit  oleh  variabilitas  besar dalam  rotasi  kepala  dan  kemiringan,  intensitas  dan  sudut pencahayaan, ekspresi wajah,

## 2.2 Discrete Wavelet Transform (DWT)
Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  merupakan  teknik dekomposisi  multilevel  lokalisasi  fitur  dalam  ruang,frekuensi dan  hasilnya  bermanfaat  untuk  mempermudah  dalam kompresi,trasmisi,dan anasis citra. Discrete wavelet transform bekerja  mentransformasikan  sinyal  yang  telah  terbentuk diskrit.  Discrete  wavelet  transform  dapat  diaplikasikan  dalam penelitian  pengenalan  melibatkan  data  dan  informasi  tentang frekuensi maupun waktu (lokasi) dari sinyal dan DWT bekerja secara  multiresolusi.Prinsip  dasar  dari  discrete  wavelet transform  adalah  bagaiman  cara  mendapatkan  representasi waktu  dan  skala  dari  sebuah  sinyal  menggunakan  teknik digital dan operasi sub-sampling atau  down-sampling.
Tranformasi DWT – 2 D dilakukan menggunakan filter 𝑛 ( 𝑛+1) ( 𝑛) ( 𝑛)
wavelet secara horinzal ( baris ) kemudian diikuti dengan filtering secara vertikal ( kolom ). Filter wavelet yang biasa
𝑛 𝑛 = ∑ g 𝑛−2𝑛 𝑛 n n=−∞ = ( 𝑛 ∗ g)(2 𝑛) (2)
digunakan adalah Low Pass filter ( LPF ) dan High Pass Filter ( HPF ).

## 2.2 Wavelet Haar
Transformasi wavelet telah digunakan sebagai ekstraksi ciri yang merupakan input bagi analisis tekstur dan penggolongan tekstur.Hal  ini  disebabkan  karena  wavelet  mempunyai kemampuan  untuk  membawa  keluar  ciri-ciri  (feature)  khusus pada suatu gambar yang diteliti[5].
Proses  transformasi  wavelet  secara  konsep  memang sederhana. Citra semula yang ditransformasi dibagi (didekomposisi)  menjadi  empat  sub-image  baru  untuk menggantikan  citra  asli.  Setiap  sub-image  berukuran  1/4  kali dari citra asli, 3 sub-image pada posisi atas kanan, bawah kiri, dan  bawah  kanan  akan  tampak  seperti  versi  kasar  dari  citra asli,  karena  berisi  komponen  frekuensi  tinggi  dari  citra asli[6].Sedangkan  untuk  sub-image  p  ada  kiri  atas  tampak seperti  citra  asli  dan  tampak  lebih  halus,  karena  berisi komponen  frekuensi  rendah  dari  citra  asli  Salah  satu transformasi  wavelet  yang  paling  sering  digunakan  adalah Haar  Wavelet.  Haar  merupakan  wavelet  yang  paling  tua  dan paling sederhana, diperkenalkan oleh  Alfred Haar pada tahun 1909.  Haar  telah  menjadi  sumber  ide  bagi  munculnya keluarga  wavelet  lainnya,  seperti  Daubechies  dan  lain sebagainya.
Untuk  mengekstraksi  ciri  tekstur,  dilakukan  proses averaging untuk mendapatkan bagian dengan frekuensi rendah dan dilakukan proses differencing  untuk  mendapatkan bagian dengan  frekuensi  tinggi.  Berikut  rumus  untuk  mencari  nilai averaging dan differencing [7].

## 2.3 Algoritma Discrete Wavelet Transform (DWT)
DWT  diaplikasikan  ke  dalam  data  distrik  untuk menghasilkan keluaran diskrit yang selanjutnya mentransformasikan  isyarat  dari  domain  waktu  (domain  asli dari isyarat tutur) ke domain wavelet. Proses dekomposisi dan rekonstruksi  menggunakan  Fast  DWT  merupakan  proses konvolusi  antara  isyarat  dan  koefisien  filter,  hasil  konvolusi kemudian  diseleksi  menggunakan  faktor  2  untuk  proses downsampling[8] . Persamaan proses dekomposisi :
∞
Keterangan : d_k = koefisien detail isyarat a_n gn = koefisien HPF wavelet ke-n (n=0,1,2,…) 2k = dyadic (downsampling dengan mengeleminisasi nilai pada runtun ke-2k (k=0,1,2…) j = level dekomposisi

## 2.3 Principal Component Analysis (PCA)
Pada  dasarnya  analisis  komponen  utama  (PCA)  bertujuan menerangkan  struktur  varians-kovarians  melalui  kombinasi linear dari variabel-variabel. Secara umum analisis komponen utama bertujuan untuk mereduksi data dan menginterpretasikannya.  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara menghilangkan  korelasi  diantara  variabel  bebas  melalui transformasi  variabel  bebas  asal  ke  variabel  baru  yang  tidak berkorelasi  sama  sekali  atau  yang  biasa  disebut  dengan principal  component.  Setelah  beberapa  komponen  hasil  PCA yang  bebas  multikolinearitas  diperoleh,  maka  komponen- komponen  tersebut  menjadi  variabel  bebas  baru  yang  akan diregresikan atau dianalisa pengaruhnya terhadap variabel tak bebas  (Y)  dengan  menggunakan  analisis  regresi  ,  dengan sedikit faktor , sebesar mungkin varians X1.
Dengan  analisis  komponen  utama  kita  akan  mereduksi data  pengamatan  ke  dalam  beberapa  set  data  sedemikian sehingga informasi dari semua data dapat kita serap seoptimal mungkin .
Dengan  demikian  analisis  komponen  utama  dapat  dipandang sebagai transformasi dari X1, X1, … . Xp . Misal X1, X1, … . Xp mempunyai matriks varians-kovarians ∑ = (σ2ij) (3) Keterangan
i= 1,2….p : j= 1,2,….p dan ∑ tersebut mempunyai nilai eigen λ 1 ≥ λ 2 ≥…. ≥λ p ≥0 Principal Component yang pertama dinyatakan dengan PC1 mengandung jumlah terbesar dari total variasi data. PC1 sebagai kombinasi linier dalam variabel Xi. ; i = 1,2…p 𝑛𝑛 1 = 𝑛 11 𝑛 1 + 𝑛 12 𝑛 12 + ⋯ + 𝑛 1 𝑛 𝑛 𝑛
(4)
Dimana a 1i dipilih , sehingga memaksimalkan rasio dari variance PC1 terhadap total variance[9].
2.4 Euclidian Distance (Jarak Euclidian)
Pada dasarnya pengukuran jarak digunakan untuk menghitung 𝑛 ( 𝑛+1) = ∑ ℎ 𝑛 ( 𝑛) ( 𝑛 ( 𝑛) ∗ ℎ )(2 𝑛) (1)
𝑛 𝑛=∞ 𝑛−2𝑛 𝑛
perbedaan antara 2 vektor citra dalam eigenfaces. Setelah citra wajah  diproyeksikan  ke  dalam  space  wajah,  langkah selanjutnya adalah menetukan citra wajah yang mana yang
Keterangan :
a_k = koefisien aproksimasi isyarat a_n hn = koefisien LPF wavelet ke-n (n=0,1,2...) 2k = dyadic (downsampling dengan mengeliminasi nilai pada runtun ke-2k (k=0,1,2…) j = level dekomposisi paling mirip dengan citra pelatihan atau latih. Jika X=( x1,x2,x3,…Xn ) (5) Dan y=y1,y2,y3…yn (6)
merupakan titik dalam euclidian ruang n, maka jarak euclidianx ke y adalah:
𝑛(𝑛, 𝑛) = √(𝑛 𝑛 − 𝑛 𝑛 )2 (7)

## III. METODE PENELITIAN
Waktu  dan  Tempat  Penulis  melakukan  penelitian  di laboratorium elektro FTI Uniba Waktu Penelitian dilaksanakan mulai 10 Oktober 2018 sampai 8 Juni 2019.
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian.
1. Data  wajah  diambil  dengan  cara  pemotretan  pada  wajah menggunakan kamera smartphone dengan resolusi 8 MP.
2. Pemotretan dilakukan dari arah depan.
3. Data  yang  diambil  dari  4  orang.  1  orang  wanita  dan  3 orang laki-laki. Dengan range umur 16-25 tahun.
Bentuk diagram alir penelitian sebagai berikut :
Gambar 1 . Diagram Penelitian

## IV. PEMBAHASAN
1. Program pengambilan File merupakan awal untuk mencari gambar  citra  yang  kita  uji  dan  pengujian  sample  gambar kita rize supaya mempercepat Komputasi
2. Program  Mengkonversi  citra  RGB  menjadi  ycbcr bertujuan untuk mengetahui Segementasi warna kulit

## Gambar 2 Citra RGB ke Ycbcr
3. Program  Thresholding  terhadap  komponen  ycbcr  untuk mensegmentasi area wajah. Program ini bertujuan untuk
membedakan  atau  memisahkan  objek  yang  kita  tuju dengan  background,  yang  dimana  objek  kita  berikan  nilai 1  untuk  piksel  penyusun  warna  kulit  dan  background  kita berikan nilai 0

## Gambar 3 Citra Ycbcr di Thresholding
4. Hasil  dari  proses  crop  dari  segemntasi  kulit  baru  di grasycale  betujuan  untuk  bisa  ditransformasi  ke  wavelet yang  dimana  semula  RGB  terdiri  3  matriks  kita  ubah  ke Grayscale menjadi 1 matriks
Gambar 4 Grayscale
5. Hasil ekstraksi ciri algoritma DWT
Algoritma  DWT  yang  digunakan  merupakan  Algoritma DWT  Haar  yang  dimana  ada  2  filter  seperti  Low  pass  filter dan  High  Pass  Filter  menghasilkan  terdiri  dari  Koefisien Aproksimasi  (  CA  ),Koefisien  Horizontal  (KH),  Koefisien Vertikal (KV), dan Koefisien Diagonal (CD)
Gambar 5 Discrete Wavelet Transform ( DWT )
6. Hasil Reduksi merupakan hasil yang dimana hasil ciri asli dari  system  ektraksi  ciri  dwt  di  reduksikan  oleh  PCA sehingga menjadi 2 ciri saja yaitu PC1 dan PC2. PC1 dan PC2  masing  –  masing  data  disimpan  untuk  dihitung  jarak euclideannya dengan citra yang diujikan.
Gambar 6 Hasil Reduksi PCA menghasilkan terdiri dari 10x2 matriks
7. Hasil Pegujian Euclidean distance dan Hasil Aplikasi
Gambar 7 Hasil Sample Latih dan Sample Uji
Gambar 8 Hasil Euclidean Dora Gambar 9 Gambar Sample Dora Gambar 10 Hasil Euclidean Rony Gambar 11 Gambar Sample Rony
Gambar 12 Hasil Euclidean Tommy
Gambar 9 Gambar Sample Tommy
Sesuai gambar dan table diatas,Hasil pengujian berhasil 100% Karena  dari  semua  nilai  Eulidean  tiap  Sample  menunjukan kecocokan dengan hasil sample yang di ujikan

## V. PENUTUP

## Kesimpulan
1. Pengenalan  wajah  menggunakan  segementasi  warna kulit,ekstrasi  algoritme  DWT  dan  Pancipal  Compenet Anaylisis  (PCA)  dapat  mengenali  wajah  seseorang tersebut
2. Sistem  Pengenalan  Wajah  ini  di  Pengaruhi  dari  Ektrasi Ciri dari Segementasi warna kulit
3. Alat  ini  banyak  kekurangan  karena  alat  tergantung dengan  intesitas  cahaya  yang  disebabkan  dapat mempengaruhi warna kulit
Saran
1. Berdasarkan kesimpulan diatas, saya berharap agar suatu saat  nanti  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  menjadi suatu  karya  cipta  yang  dapat  berguna  untuk  kehidupan manusia di zaman teknologi yang semakin berkembang.
2. Semoga  TA  ini  dapat  dikembang  lagi  dengan  metode yang lain seperti menggunakan deteksi fitur mata,hidung,dan mulut.

## VI. D AFTAR PUSAKA
[1] M.  T.  Informatika,  U.  Atma,  and  J.  Yogyakarta, “Denoising  pada  citra  menggunakan  transformasi wavelet,”  vol.  2012,  no.  Semantik,  pp.  487–493,
2012.
[2] F. P. Wijaya, G. Budiman, U. Sunarya, F. T. Elektro, and  U.  Telkom,  “Implementasi  Dan  Analisis  Teknik Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Eigenface Dan  Line  Edge  Map  Berbasis  Citra  Digital Implementation  And  Analysis  Face  Recognition Technique Using Eigenface,” vol. 2, no. 1, pp. 52–57, 2015.
[3] J. T. Informatika and F. I. Komputer, “TRANSFORMASI  WAVELET  DISKRIT  DAN
JARINGAN SARAF TIRUAN
BACK-
PROPAGATION,” pp. 691–700. [4] H.  Herawati,  A.  Hidayatno,  and  R.  R.  Isnanto, “Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Alihragam Wavelet  Daubechies  Sebagai  Pengolah  Awal,”  J. Tek., pp. 1–6, 2014.
[5] E.  B.  Utomo,  “Pengenalan  Wajah  Wanita Berkerudung  Menggunakan  Metode  2DPCA  dan  K- Nearest Neighbor,” pp. 1–7.
[6]
D.  Fathony  and  A.  Nim,  “WATERMARKING
PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM,” pp. 1–19.
[7] S.  M.  Isa  and  E.  Juwita,  “APLIKASI  IMAGE RETRIEVAL BERDASARKAN TEKSTUR
DENGAN,” no. November, pp. 221–226, 2007.
[8]
Ekstraksi  Ciri  dan  Pengenalan  Tutur  Vokal  Bahasa Indonesia  Menggunakan  Metode  Discrete  Wavelet Transform  (DWT)  dan  Dynamic  Time  Warping (DTW)
[9] Aplikasi Principal Component Analysis (PCA) Dalam Mengatasi
Multikolinieritas Untuk Menentukan Investasi Di Indonesia Periode 2001.1- 2010.4